## ANALISIS KARAKTERISTIK SEGMEN PADA CITRA MAMOGRAFI DENGAN MENGGUNAKAN METODE SEGMENTASI WATERSHED
1) Ni Larasati Kartika Sari, 1) Ajrun , 1) Puji Hartoyo
1) Program Studi Fisika, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Nasional, Jakarta E-mail: nilarasati@civitas.unas.ac.id

## Abstract
Breast  cancer  is  the  most  common  cancer and  is  a  major cause  of  women  worldwide. Early examination of breast cancer is done by mammography. Mammographic images were analyzed manually by radiologists. That is in the manual system, but can help with digital image processing systems known as Computer-Aidid Diagnostics (CAD). One of the  digital  image  processing  is  segmentation.  segmentation  is  an  object  for  object objects  with  a  background  (background)  contained  in  an  image.  Segmented segmentation,  namely  watershed.  Image  segmentation  is  presented  as  a  different  area from  the  initial  image  as  relief  topography.  This  study  uses  125  images  which  are divided into 100 image databases and 25 test data images. After testing with watershed, measurements  were  taken  using  Receiver  Operating  Characteristic  (ROC).  Based  on testing,  obtained  pixel  values  and  minor  and  major  ratios  of  171.72  and  0.64.  The values,  sensitivity  and  specificity  of  the  program  were  46.00%,  45.00%  and  68.00% respectively.
Key word : CAD, Segmentation, Mammography, Watershed.

## PENDAHULUAN
Kanker  payudara  merupakan  kanker yang  paling  umum  menyerang  wanita  dan menjadi  kanker  penyebab  kematian  utama bagi wanita di seluruh dunia (Andari, S., et. al., 2013). Pada saat ini, mammografi masih menjadi  standar  paling  efektif  untuk screening dini kanker payudra. Mammografi adalah proses pemeriksaan payudara manusia menggunakan sinar X dosis rendah (umumnya  berkisar  0,7  mSv).  Mammografi digunakan  untuk  melihat  beberapa  tipe tumor  dan  kista,  dan  telah  terbukti  dapat mengurangi mortalitas akibat kanker payudara (Indah, N. M, 2014). Umumnya dokter hanya mengandalkan kemampuan penglihatan dalam  menganalisis  sebuah  hasil  citra mamografi atau mammogram untuk menentukan seorang terdapat kanker payudara  atau  tidak.  Namun  dengan  cara tersebut terdapat kelemahan dalam
menganalisis  citra.  Untuk  itu  diperlukan adanya pengolahan
citra dengan menggunakan computer  aided  diagnosis (CAD).  Pada  aplikasi  CAD,  pengolahan citra  mammogram  memungkinkan  citra dimanipulasi dengan menggunakan berbagai metode sehingga kualitas citra semakin baik dan  dapat  meningkatkan  kerja  diagnosis (Rahmi, F., 2016). Umumnya tahapan CAD terdiri  dari preprocessing, dan  segmentasi citra. Preprocessing biasanya  terdiri  dari filtering citra  dan  peningkata  kontras  citra. Penelitian  membahas  pengaruh  metode preprocessing telah dilakukan dengan menerapkan median filter dan gaussian filter serta  metode  peningkatan  kontras global histogram equalization dan CLAHE ( Contrast  Limited  Adaptive  Histogram
Equalization ). Penelitian menunjukkan pemilihan jenis metode filter tidak mempengaruhi  hasil  nilai  piksel  rata-rata maupun  rasio  sumbu  minor/mayor  dan ukuran  segmen  abnormal,  namun  pemilihan
jenis metode peningkatan kontras menghasilkan  segmen  abnormal  dengan ukuran  yang  berbeda.  Metode global histogram equalization menghasilkan segmen abnormal yang tidak dapat dibedakan  dengan  sekitarnya  sehingga  hasil ekstrasi segmen terlalu besar (Sari, N. L. K., et. al., 2019).
Proses  terpenting  dalan  pengolahan citra  digital  yaitu  proses  segmentasi. Mengingat  pentingnya  proses  segmentasi tersebut  sebagai  pemroses  awal,  maka dibutuhkan  metode  segmentasi  yang  dapat melakukan  pemisahan  objek  dengan  akurat (Dyah,  A.,  et.al,  2013).  Salah  satu  proses segmentasi  yaitu  segmentasi  watershed. Metode  watershed  merupakan  salah  satu metode  dalam  segmentasi  citra  yang membagi citra menjadi region yang berbeda dengan  menggambarkan  citra  sebagai  relief topografi  (Gunawan,  et.al.,  2011).  Tujuan penelitian membahas tentang analisis karakteristik  segmen  pada  citra  mamografi dengan  menggunakan  metode  segmentasi watershed.

## METODE
Bahan yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  citra  mammografi sebanyak  125  citra  dengan  kategori  25  citra acak  dan  100  citra  abnormal  yang  diambil dari  4  (empat)  posisi  yaitu Cranio  Caudal Left (CCL), Cranio  Caudal  Right (CCR), Medio  Lateral  Oblique  Left (MLOL)  dan Medio  Lateral  Oblique  Right (MLOR), Software Matlab  dan Compact  Disc  Read Write (CD RW). Data  yang  diambil  dalam  penelitian ini  yaitu:  data  model  atau database .  Data model  atau database adalah  kumpulan  data yang  saling  berhubungan  yang  disimpan secara  bersama  sedemikian  rupa  dan  tanpa pengulangan  yang  tidak  perlu,  untuk memenuhi  berbagai  kebutuhan.  Sebagai database dalam  penelitian  ini  yaitu  citra
mammografi  dengan  kategori  abnormal sebanyak 100 citra. Data uji yaitu data yang akan  digunakan  sebagai  sampel  untuk menguji  hasil  pengolahan  dari database . Citra  mamografi  yang  digunakan  sebagai data  uji  sebanyak  25  citra  yang  diambil secara acak dari citra normal dan abnormal
Kegiatan penelitian ini diawali dengan
pengambilan
data,
setelah itu mengklasifikasi  citra  mammografi  tersebut berdasarkan  ekspertise  dari  dokter  yaitu normal  dan  abnormal,  kemudian  membagi citra  mammografi  menjadi  citra  database dan data uji, Setelah itu. program preprocessing ,  segmentasi,  pencarian  nilai piksel  dan  rasio  sumbu  dikembangkan. Preprocessing  citra  terdiri  dari filtering dengan median  filter dan  meningkatkan kontras  dengan  metode Contrast  Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Citra  yang  telah  melalui  preprocessing selanjutnya  diproses  segmentasi.  Proses segmentasi  ialah  sebuah  proses  untuk memisahkan  antara  satu  obyek  dengan obyek  lain  atau  antara  obyek  dengan background yang  terdapat  dalam  sebuah gambar. Dengan proses segmentasi tersebut, masing-masing  obyek  pada  gambar  dapat diambil  secara  individu  sehingga  dapat digunakan  sebagai  input  bagi  proses  yang lain.  Segmentasi  yang  digunakan  adalah segmentasi watershed .  Segmentasi  dengan metode watershed ini  mempunyai  tujuan untuk melakukan pencarian garis watershed . Ide  dasar  untuk  cara  kerja  segmentasi  ini adalah  diasumsikan  terdapat  sebuah  lubang yang  dibuat  pada  minimum  regional  dan kemudian  seluruh  topografi  dialiri  air  yang berasal dari lubang tersebut dengan kecepatan konstan. Ketika air yang naik dari dua catchment  basin hendak  bergabung, maka dibangun sebuah dam untuk mencegah penggabungan  tersebut.  Aliran  air  akan mencapai  tingkat  yang  diinginkan  dan berhenti  mengalir  ketika  hanya  bagian  atas dari  dam  yang  terlihat.  Tepi  dam  yang
terlihat  ini  disebut  dengan  garis watershed . Garis  watershed  ini  merupakan  hasil  dari segmentasi,  dengan  anggapan  bahwa  garis watershed tersebut  merupakan  tepi  dari obyek  yang  hendak  disegmentasi.  Untuk lebih  jelas  mengenai  penggambaran  dapat dilihat  pada  Gambar  1  berikut  (Adipranata, 2005).
Gambar 1. Konsep Transformasi Watershed
Selanjutnya hasil pengujian dibandingkan  dengan  ekspertise  dokter. Langkah terakhir adalah melakukan pengukuran Receiver Operating Characteristic  (ROC).  Nilai  yang  diukur adalah  sensitivitas,  spesifisitas  dan  akurasi. Sensitivitas  menggambarkan  kemampuan program menentukan
abnormalitas.
Sensitivitas  ditunjukkan  oleh  probabilitas hasil  tes true  positive dibandingkan  hasil positif  menurut  standar.  Probabilitas  dalam persen  dihitung  dengan  membagi  hasil pemeriksaan true  positive dengan  jumlah hasil  pemeriksaan true  positive dan false negative . Spesifisitas menggambarkan kemampuan  program  mendeteksi  subjek normal. Spesifisitas ditunjukkan oleh probabilitas hasil tes true negative dibandingkan  hasil  negatif  menurut  standar. Probabilitas  dalam  per  sen  dihitung  dengan membagi  hasil  pemeriksaan true  negative dengan  jumlah  hasil  pemeriksaan true
negative dan false  positive .  Semakin  tinggi nilai  spesifisitas  sebuah  program  maka semakin baik kemampuan mendeteksi subjek  normal.  Akurasi  sebuah  program menggambarkan keseluruhan ketepatan performa  program  baik  dalam  mendeteksi subjek  abnormal  dan  normal.  Akurasi program  dihitung  dengan  membandingkan jumlah  hasil  pemeriksaan true  positive dan true  negative dibandingkan  jumlah  seluruh pemeriksaan  yang  dilakukan  dalam  persen.
Akurasi  program  sangat  diperlukan  untuk memberikan  kepercayaan  tentang  evaluasi hasil  segmentasi  kualitas  sebuah  program. Penentuan True Positive (TP), True Negatitive , FaIse  Positive (FP)  dan False
Negative (FN) dapat dillihat pada tabel 1.
Tabel  1. Tabel  untuk  menentukan TP,  TN,
FP dan FN [10] Dokter Program Hasil + + TP + - FN - + FP - - TN

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  citra  dilakukan  dengan beberapa  tahap  pemprosesan.  Pertama  citra asli  mammogram  di  proses  menggunakan median filter yang berfungsi untuk menghilangkan noise pada citra, tetapi tetap menjaga  bagian  tepi  dari  objek.  Kemudian citra ditajamkan bagian tepinya dan ditingkatkan kontrasnya dengan menggunakan  CLAHE  ( Contrast  Limited Adaptive  Histogram  Equalization  ) yang berfungsi  meningkat  kontras  perobjek  tanpa meningkatkan  kontras  dari  background  citra tersebut.  Selanjutnya  citra  disegmentasi dengan  menggunakan watershed, sehingga citra terbagi menjadi beberapa objek.
Proses  pemprosesan  citranya  dapat terlihat pada Gambar 2 berikut.
(a) (b)
(c) (d) Gambar  2 (a)  citra  asli  (b)  citra  setelah preprocessing (c) citra watershed grayscale (d)  citra watershed segmen
RGB
Pada  Gambar  2  (a)  merupakan  citra asli  hasil  pemeriksaan  mamografi,  dimana citra
tersebut belum dilakukannya pemprosesan sedangkan  pada cira 2 (b) citra telah  dilakukan pre  pocesing .  Jika  di banding  gambar  2  (a),  gambar  2  (b)  terlihat perbedaan  yang  cukup  signifikan  terutama pada  kontras  dari  citra.  Gambar  2  (c) merupakan  citra  setelah  di  segmentasi menggunakan  metode  watershed    yang berupa  gray  scale.  Terlihat  jelas  hasil segmentasi  berupa region-region yang berbeda  satu  sama  lain.  Pada  2  (b)  gambar citra nya sama dengan Gambar 2 (c), namun diberi warna
agar terlihat jelas perbedaannya.
Citra  asli  dari  data  acak  diproses menggunakan median  filter kemudian  lalu tajamkan  bagian  tepi  dari  citra,  setelah  itu citra ditingkatkan kontrasnya dengan menggunakan Contrast  limited  adaptive histogram equalizitation (CLAHE). Selanjutnya citra disegmentasi menggunakan  metode watershed untuk mendapatkan  segmen-segmen  yang  berbeda pada  citra,  kemudian  hasil  segmen  citra diberi  warna  untuk  membedakan  objek (segmen)  antara  satu  dengan  yang  lainnya.
Setelah  diberi  warna  kemudian  segmen- segmen tersebut diberi angka untuk membedakan  antara  segmen.  Kemudian hasil  segmen  diekstrak  dengan  syarat  nilai piksel  171,72-255,00  dan  sumbu  rasio minor/mayornya  0,64-1,00.  Prosesnya  dapat dilihat  pada  Gambar  3  (a)  terlihat  citra mammogram asli dengan diagnosis abnormal  sebelum  di  segmen,  pada  Gambar 3  (b)  terlihat  citra  telah  terbagi  menjadi segmen-segmen  yang  berbeda    setelah disegmentasi menggunakan watershed. Pada Gambar  3  (c)  hasil  segmentasi  watershed diberi angka dan pada Gambar 3 (d) terlihat hasil segmentasi yang sudah terekstrak yang menandakan abnormalitas.
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar  3. (a)  citra  asli  posisi  MLO abnormal  (b)  citra  segmentasi watershed (c) citra hasil segmentasi  diberi  angka  (d) ekstrak segmentasi watershed
Citra  asli  dengan  diagnosa  normal juga  diproses  menggunakan  median  filter dengan  tujuan  untuk  menghilangkan noise yang  terdapat  pada  citra,  kemudian  pada bagian tepi dari citra ditajamkan. Setelah itu citra diproses dengan CLAHE yang berfungsi  untuk  menigkatkan  citra  menjadi lebih baik. Proses selanjutnya citra kemudian  disegmentasi  dengan watershed , sehingga  citra  terbagi  menjadi  objek-objek (segmen)  yang  berbeda  antara  satu  objek dengan  objek  lainnya.  Kemudian  segmen- segmen tersebut diberi warna untuk membedakan  satu  objek  dengan  objek lainnya.  Lalu  hasil  segmentasi watershed diberi angka-angka yang berbeda. Selanjutnya hasil dari segmentasi watershed diekstrak, untuk melihat apakah ada segmen yang  terekstrak  dengan  syarat  nilai  piksel 171,72-255,00 dan
sumbu rasio minor/mayor  0,64-1,00.  Proses  nya  dapat dilihat  pada  Gambar  4  (a)  terlihat  citra mammogram  asli  dengan  diagnosis  normal sebelum  di  segmen.  Pada  Gambar  4  (b) nampak  citra  hasil  segmentasi  watershed, dimana  terdapat  beberapa  segmen  yang berbeda,  kemudian  pada  Gambar  4  (c)  hasil
segmentasi  watershed  diberi  angka-angka tertentu,  pada  Gambar  4  (d)  terlihat  hasil ektsrak  yang  tidak  tedapat  lagi  segmen,  itu menandakan bahwa citra tersebut normal.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 4 (a) citra asli posisi MLO normal (b) citra segmentasi watershed berwarna  (c)  citra  segmentasi watershed  diberi  angka  (d)  citra hasil ekstrak segmentasi watershed
Pencarian karakteristik dilakukan pada  100  citra  dengan  expertise  abnormal. Terdapat  dua  karakteristik  yang  diamati yaitu nilai piksel dan rasio sumbu minor/mayor.  Abnormalitas  pada  payudara akan  tampak  berwarna  putih.  Pada  citra digital  grayscale  warna  putih  memiliki  nilai piksel  yang  tinggi  maka  segmen  abnormal yang terdapat pada citra mamografi memiliki nilai piksel yang tinggi.
Abnormalitas  yang  tampak  pada  citra mamografi  biasanya  berbentuk  hampir lingkaran  dengan  rasio  sumbu  minor/mayor yang mendekati satu. Sementara itu jaringan kelenjar  akan  berbentuk  memanjang  dan rasio  sumbu  minor/mayornya  kecilHasil karakteristik dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Nilai piksel serta rasio sumbu minor/mayor segmen abnormal Parameter Nilai piksel Rasio sumbu minor/mayor Range 171,72-255,00 0,64-1,00
Pada  Tabel  2  ditunjukkan  nilai  piksel segmen abnormal adalah 171,72-255,00 dan rasio sumbu minor/mayor adalah 0,64 -1,00. Hasil  tersebut  telah  sesuai  dengan  teori bahwa  abnormalitas  memiliki  nilai  piksel yang  tinggi  (tampak  berwarna  putih  pada citra)  dan  rasio  sumbu  minor/mayor  yang mendekati satu.
Tabel 3. Tabel ROC Akurasi Sensitivitas Spesifisitas 46% 45% 68% Uji akurasi, sensitivitas dan
spesifisitas  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3, dilakukan  untuk  mengetahui  performa  dari program untuk mendeteksi nilai
abnormalitas  dari  citra  mammografi.  Hasil analisis data didapatkan bahwa nilai akurasi sebesar  46%,  yang  berarti  kemampuan program untuk membedakan segmen normal dan abnormal sebesar 46%. Nilai sensitivitas sebesar  45%,  berarti  kemampuan  program dalam  mendeteksi  segmen  abnormal  pada citra abnormal sebesar 45%. Nilai spesifisitas sebesar 68%, ini berarti kemampuan  program  dalam  mendeteksi segmen-segmen  citra  yang  normal  sebesar
68%.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pembahasan pada penelitian  ini,  maka  dapat  disimpulkan
bahwa  Range  nilai  piksel  segmen  abnormal adalah  171,72-255,0,  dan  Range  rasio sumbu  minor/mayor  segmen  abnormal adalah 0,64-1,00. Sedangkan Akurasi segmentasi watershed adalah 46%,
sensitivitas  segmentasi watershed adalah 45%, dan spesifisitas segmentasi watershed.

## DAFTAR PUSTAKA
Shofi  A.,  Santi  W.  Purnami,  Bambang  W.
Otok.  2013.  Smooth  Support  Vector Machine  dan  Multivariate  Adaptive Regression Spline Untuk Mendiagnosis Kanker Payudara. Jurnal Statistika, Vol. 1, No. 2. Nur  M.I.  2014.  Mammography  Screening Pada Kanker Payudara Dengan Generalized  Structured  Component
Analysis. Jurnal Statistika, Vol. 2, No.
1 .
Fajrin  R.  I.  2016.  Perbandingan  Metode Untuk Perbaikan Kualitas Citra Mammogram. Jurnal  SIMETRIS,  Vol 7 No 2. Sari, N. L. K., Oktaviati, M., Samsun. 2019.
Analisis  Karakter  Segmen  Abnormal pada Citra Mamografi dengan Menggunakan Berbagai Metode Preprocessing  Citra. Jurnal  Ilmiah Giga 22 (1), 1-8.
Apriliani  D.,  Murinto.  2013.  Analisis Perbandingan Teknik segmentasi Citra  Digital  Menggunakan  Metode Level-set  chan  &  Vese  Dan  Lankton. Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika, Volume 1 Nomor 1.
Gunawan,  Halim  F.,  Erni  W.  2011. Perangkat  Lunak  Segmentasi  Citra Dengan  Metode  Watershed.  Vol.  12,
No. 2. Adipranata,  R.  2005. Kombinasi  Metode Morphological Gradient dan Transformasi  Watershed  pada  Proses Segmentasi  Citra  Digital. Universitas
Kristen Petra