KLASIFIKASI TUMOR OTAK JINAK (BENIGNA) DAN GANAS (MALIGNA) MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GLCM DAN SVM
1 Rohmawati
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Yudharta Pasuruan
1 Email : rochma.rokmund@gmail.com

## ABSTRAK
Brain  tumors  are  a  deadly  disease  that  can  attack  anyone  without  knowing  age.  Technology  that  continues  to  grow makes the world of health inseparable from technology. One of the technologies used to identify a disease is CT Scan and MRI. Clinically it is difficult to distinguish between benign and malignant brain tumors because like normal brain tissue, doctors can diagnose the disease without having to do surgery. This study aims to detect benign and malignant brain  tumors  by  using  extraction  of  GLCM  and  SVM  features.  GLCM  is  one  method  for  obtaining  statistical characteristics by calculating the probability of the neighboring relationship between two pixels at a certain distance and angle orientation. While the SVM method is due to the best class and classification separation and is able to work on high-dimensional datasets. The ct-scan image that is entered will be segmented which will later be extracted using GLCM features, the features used include mean, contrast, correlation, homogeneity, IDM, variance and entropy. After testing, it can be concluded that the accuracy rate is 94.5%.  While using the  WEKA application is 91.6666% and an error of 8.3334%.

## Keywords : Classification, Ct- Scan and MRI, brain tumor, GLCM, SVM

## I PENDAHULUAN
Tumor otak merupakan suatu penyakit mematikan yang dapat menyerang siapa saja tanpa mengenal usia. Pertumbuhan sel yang tidak normal (abnormal) di jaringan otak atau pusat tulang belakang yang dapat mengganggu fungsi  otak  juga  di  sebut  tumor  otak.  Menurut  data  dari  International  Agency  for  Research  of  Cancer,  lebih  dari 126.000 orang di dunia setiap tahunnya mengidap tumor otak dan lebih dari 97.000 jiwa meninggal dunia  (Sabbih hamoud & Ghazali, 2014). Lebih dari 688.000 orang menderita tumor otak, dimana 63% tumor otak jinak dan 37% tumor otak ganas (National brain tumor, 2013)..
Oleh  karena  itu,  untuk  membedakan  antara  tumor  otak  jinak  dan  ganas  dibutuhkan  sebuah  teknologi. Teknologi  yang  terus  berkembang  membuat  dunia  kesehatan  tidak  dapat  di  pisahkan,  salah  satunya  dalam  dunia medis, teknologi sangat di butuhkan dalam pengidentifikasian suatu penyakit, seperti mengidentifikasi tumor otak. Salah satu alat teknologi yang berguna untuk mengidentifikasi penyakit adalah Magnetic Resonance Imaging (MRI), Ultrasound dan Computed Tomography. Computed Tomography merupakan alat diagnosa dengan teknik radiografi yang  memiliki  kemampuan  untuk    mendeteksi  penyakit  dan  menghasilkan  gambar.  Pada  penelitian  ini  akan digunakan  sebuah  metode  yaitu  metode  GLCM  DAN  SVM.  GLCM  digunakan  karena  metode  ini  merupakan ekstraksi  fitur  yang  paling  baik  dan  merupakan  metode  yang  cukup  efektif  dalam  melakukan  klasifikasi  dan identifikasi  karena  mampu  memberikan  informasi  yang  detail  tentang  suatu  citra  dalam  hal  tekstur  (Maritaa, Nurhasanah,  &  Sanubarya,  2014).  Sedangkan  penggunaan  metode  SVM  karena  pemisahan  kelas  dan  klasifikasi yang paling baik dan mampu bekerja pada dataset yang berdimensi tinggi. Di harapkan dengan adanya penelitian ini tumor  otak  jinak  dan  ganas  dapat  teridentifikasi  dengan  baik  dan  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi dalam mengidentifikasi.

## II TINJAUAN PUSTAKA

## 2.2.1 Otak
Otak (Brain) adalah pusat sistem saraf yang memiliki volume sekitar 1.350cc dan terdiri atas 100 juta sel  saraf  dan neuron .  Otak  manusia  berfungsi  sebagai  pusat  untuk  mengendalikan  semua  bagian  tubuh manusia  yang  memungkinkan  manusia untuk  mengartikulasi kata  – kata, gerakan perilaku dan  mengatur fungsi tubuh seperti detak jantung, tekanan darah dan keseimbangan suhu tubuh.
Vol. 9 No. 2 – Desember 2017 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## Gambar 2.1 Otak manusia
2.2.2 Tumor Otak Tumor  juga  disebut neoplasma atau lesi ,  yaitu jaringan abnormal yang tumbuh oleh sel yang tidak terkontrol dan sel  tumor  bereproduksi  tak  terkendali.  Tumor  otak  adalah pertumbuhan  sel  yang  tidak  normal  di  jaringan  otak  atau  pusat tulang belakang yang dapat mengganggu fungsi otak. Tumor otak menurut  sel  mulai  tumbuh  bersifat  kanker  (ganas)  atau  tidak (jinak).
gambar 2.2 Tumor otak
gambar 2.3 Tumor otak jinak dan ganas
2.2.3 Computed Tomography– Scan
Computed tomography memiliki dua kata yaitu computed dan tomography . Computed adalah kata kerja  dari  bahasa  inggris  yang  berarti  dihitung  atau  terkomputasi  (menggunakan  komputer).  Sedangkan Tomography mempunyai arti gambaran dari sebuah objek melalui refleksi data dengan memperjelas objek dari arah yang berbeda.

## 2.2.5 Segmentasi Citra
Segmentasi merupakan teknik untuk membagi suatu citra menjadi beberapa daerah (region), dimana setiap  daerah  memiliki  kemiripan  atribut.  Atribut  yang  paling  dasar  adalah  amplitudo  pencahayaan (luminance) citra untuk gambar monokrom dan komponen warna gambar berwarna

## 2.2.6 Data Mining
Data  mining adalah  teknik  untuk  mengekstrasikan  atau  mengetahui  dari  kumpulan  banyak  data  dari data yang berukuran atau berjumlah besar atau serangkaian proses untuk menggali nilai dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual
Klasifikasi adalah proses pembelajaran suatu fungsi aturan (target) f yang memetakan tiap himpunan atribut  x  ke  satu  dari  label  kelas y yang  didefinisikan  sebelumnya.  Fungsi  target  di  sebut  juga  model klasifikasi
2.2.9 Gray Level Co - occurence Matrik (GLCM)
GLCM  ( Gray  Level  Co  -  occurence  Matrik )  pertama  kali  diusulkan  oleh  Haralick  pada  tahun  1973 untuk  menjelaskan  pola spasial (kulkarni,  1994).  (Abdul  &  Adhi,  2013).  GLCM  merupakan  salah  satu metode  untuk  memperoleh  ciri  statistic  dengan  cara  menghitung  probabilitas  hubungan  ketetanggaan  antara dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu.
Ciri atau fitur statistik GLCM yang akan digunakan antara lain:
1. Mean
µ= 1 𝑀𝑁 ∑𝑀𝑖 = 𝑖∑𝑁𝑗 = 1𝑃𝑖𝑗
µ = nilai rata – rata piksel (Pij) M dan N = nilai panjang dan lebar piksel Pij = nilai pada baris i dan  kolom j pada matriks co-occurence .
2. Contrast
𝑖 − 𝑗 2 𝑖,𝑗 𝑝 𝑖, 𝑗 i dan j adalah nilai pada kolom ∑ = sigma
3. Correlation ∑ 𝑖,𝑗 (𝑖−µ𝑖)(𝑗 −µj)𝑝(𝑖,𝑗 ) ó𝑖ó𝑗
µ𝑖 µ𝑗 nilai rata elemen pada kolom j pada matriks, ó𝑖ó𝑗 = standart deviasi dari baris dalam matriks
4. Energy
∑ 𝑖,𝑗 𝑝 𝑖, 𝑗 2
Nilai energy di tunjukkan dalam baris dan kolom i,j
5. Homogeneity ∑ 𝑖,𝑗 𝑝 𝑖−𝑗 1+|𝑖−𝑗 |
i dan j adalah nilai pada baris dan kolom
6. Variance
− ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 𝑖 − ì𝑥  𝑗 − ì𝑦 𝑃 𝑖, 𝑗
P(i,j) = nilai pada baris i dan kolom j pada matriks kookurensi. ì𝑥 = nilai rata – rata elemen pada kolom ì𝑦 pada baris matriks.
7. Inverse Different Moment
− ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 1 1+ 𝑖,𝑗  2 𝑃(𝑖, 𝑗)
Pi,j adalah nilai pada baris i dan kolom j pada matriks.
8. Entropy
− ∑ 𝑖 𝑃 𝑖, 𝑗 . 2logI𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑗 Pi,j adalah nilai pada baris i dan kolom j pada matriks
Vol. 9 No. 2 – Desember 2017 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## 2.2.13 Support Vector Machine
Support  Vektor  Machine (SVM)  adalah  algotitma pembelajaran  yang  diawasi  dengan  menggunakan pemetaan  non  –  linier  untuk  menganalisis  data  dan  digunakan  untuk  klasifikasi . Support  vector  machine pertama  kali di  kembangkan  oleh Vladimir Vapnik, Bernhard Boser dan Isabelle Guyon pada tahun 1992 di Annual  Workshop  on  Computational  Learning  Theory.  Konsep  dasar  SVM  merupakan  usaha  mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input space.

## III METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh suatu informasi yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan dari peneliti. Berikut merupakan metode pengumpulan data :
1. Studi literature
Pengumpulan referensi dalam penelitian dilakukan dengan mencari jurnal, buku dan artikel.
2. Data
Data pada penelitian ini berupa data citra CT- Scan dan MRI tunor otak jinak dan ganas yang diambil dari https://public.cancerimagingarchive.net,https://radiopaedia.org/,http://www.medinfo.cs.ucy.ac.cy/index.ph p/downloads/datasets
Gambar 3.2 alur penelitian
Pengujian  dilakukan  menggunakan  data  yang  di  peroleh  dari  hasil  segmentasi.  Yang  telah  di ekstrasi  fitur  GLCM  yang  nantinya  akan  menjadi  masukan  untuk  mlakukan  pengujian  atau  testing menggunakan metod SVM.
Hasil Hasil adalah keluaran dari yang dikerjakan
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝐹 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2
1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 IV HASIL DAN PEMBAHASAN Gambar 4.7 citra muncul
Gambar 4.8 hasil klasifikasi gambar 4.13 hasil segmentasi dan ekstraksi fitur.
Setelah pengujian selesai, langkah selanjutnya Adalah mengetahui kinerja system, dalam hal ini ada 4 tingkat, yaitu
a. True Positive (TP)
b. False Negative (FN)
c. False Positive (FP)
d. True Negative (TN)
Tabel 4.2 confusion matrix
prediksi  Tumor  Normal
Tumor TP FN Normal FP TN
Vol. 9 No. 2 – Desember 2017 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
a. TP  yaitu  data  tumor  yang  diklasifikasi  sebagai tumor sesuai  jenis.
b. FN   yaitu data tumor otak  yang diklasifikasi sebagai data  normal atau data tumor  tidak  sesuai  dengan jenisnya.
c. FP  yaitu  data  normal  yang  diklasifikasikan sebagai  data  tumor.
d. TN  yaitu  data  normal  yang  diklasifikasi  sebagai  data  normal. Adapun nilai - nilai  TP,  FN,  FP  dan TN  berdasarkan  hasil  pengujian  pada  dapat dilihat pada table 4.2
Tabel 4.3 hasil
TP FN FP TN 40 5 0 15
Berdasarkan  nilai  TP,  FN,  FP  dan  TN  pada  tabel  4.2,  diketahui nilai False Negati ve  sebanyak 5  dari  total  60  data  pengujian  yang disebabkan  oleh  kesalahan dalam hasil pengklasifikasian. Rata-rata akurasi yang diperoleh yaitu:
True Positive +True  Negative total data  uji
X 100% = 91.666 % = 92%
a. Nilai precision, recall, specificity dan F-Score seperti pada table 4.16
Table 4.4 Pattern recognition Precision TP TP+FP X 100% = 100% Recall TP TP+FN X 100% = 89% Specificity TN TN+FP X 100% = 100% F - Score precision +recall 2 X 100% =
94.5%

## 4.2 Hasil Klasifikasi
Gambar 4.17 Hasil akurasi
Hasil akurasi Hasil = 91.6666% Error = 8.3334%.

## 4.4 Proses Klasifikasi SVM
Proses  SVM  diawali  dengan  menemukan Support  Vector ,  yaitu  2  data  dengan  jarak  terpendek  yang berasal dari class yang berbeda menggunakan rumus jarak antara dua titik. Maka data bernomor urut 20 dan 44 dengan jarak terpendek sebesar 0.177473 dipilih sebagai Support Vector seperti tertera pada Tabel 4.17 berikut:

## Tabel 4.5 Data Latih SVM
Nilai class benigna pada data A dianggap sebagai 1 untuk mewakili class positif dan nilai class maligna pada  data  B  dianggap  sebagai  -1  untuk  mewakili class negative.  Langkah-langkah  penerapan  perhitungan algoritma klasifikasi SVM selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Menghitung Kernel tiap data: 𝐾 𝐴, 𝐴  = 10.40472904 𝐾 𝐴, 𝐵  = 10.84022474 𝐾 𝐵, 𝐴  = 10.84022474 𝐾 𝐵, 𝐵  = 11.30721707
2. Memasukkan ke dalam persamaan Lagrangian berikut:
á 𝑖 𝑦 𝑖 = 1á𝐴 − 1á𝐵 = 0 𝑖
3. Memasukkan ke dalam persamaan Decision Boundary untuk Positive Gutter berikut:
á 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾 𝑥 𝑖 , 𝑥  + 𝑏 = 10.405á𝐴 − 10.84á𝐵 + 1𝑏 = 1 𝑖
4. Memasukkan ke dalam persamaan Decision Boundary untuk Negative Gutter berikut:
á 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾 𝑥 𝑖 , 𝑥  + 𝑏 = 10.84á𝐴 − 11.307á𝐵 + 1𝑏 = −1 𝑖
5. Menggunakan  ketiga  persamaan  pada  langkah  2,  3  dan  4  dengan  persamaan  sistem  linier  yang menghasilkan  nilai á ( Lagrangian )  dan 𝑏 ( bias ).  Hasilnya  adalah á𝐴 = 62.5 , á𝐵 = 62.5 dan 𝑏 = 28.1875 .
6. Dilakukan  pengujian  menggunakan  sampel  data  nomor  22  sebagai  data  uji  seperti  yang  tertera  pada Tabel 4.18 berikut:
Tabel 4.6 Data Uji SVM
1. Menghitung Kernel data uji terhadap data latih: 𝐾 𝑋, 𝐴  = 9.074523239
𝐾 𝑋, 𝐵  = 9.500725902
2. Mengklasifikasikan data X ke dalam suatu class menggunakan:
𝑓 𝑋
=   á 𝑖 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖 𝑋  + 𝑏 =  62.5 ∗ 9.075 ∗ 1  +  62.5 ∗ 9.501 ∗  −1   + 28.1875 𝑁
𝑖=1 = 567.1875 − 593.8125 + 28.1875 = 1.5625
Jadi,  data  uji  X  merupakan class positif  karna 1.5625 > 1 dan  memiliki  nilai  benigna  pada  atribut class -nya
Data  mean ent var ……. A 0.00486631  2.82343  0.00804304  ……… B 0.00421278  2.991 0.00805846  …………..
Data  mean ent var …….. X 0.00471326  2.56203  0.0080699  ………
Vol. 9 No. 2 – Desember 2017 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
3. Langkah  6  -  8  diulang  hingga  seluruh  data  uji  selesai  diklasifikasikan  dan  kemudian  dilakukan evaluation berdasarkan nilai-nilai pada tabel confusion matrix .
4. Melakukan proses evaluation sebagaimana berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 = 40 + 15 40 + 0 + 5 + 15 = 55 60 = 0.91666 ∗ 100% = 91.666%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 40 40 + 0 = 40 40 = 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 40 40 + 5 = 40 45
𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +
1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 1 1 + 1 0.126
= 8.936 = 0.888

## V PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat disimpulkan :
1. Pada  aplikasi  matlab  dengan  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  GLCM  dan  SVM  berhasil mengidentifikasi antara tumor otak jinak dan ganas dengan baik dengan tingkat akurasi sebesar 94.5 %.
2. Sedangkan menggunakan aplikasi WEKA menghasilkan tingkat akurasi sebesar 91.6666 %  dan Error sebesar 8.3334 %.
3. Tingkat akurasi menggunakan Matlab lebih baik dari pada menggunakan aplikasi WEKA.

## 5.2 Saran
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian ini, terdapat beberapa saran yang berguna untuk penelitian– penelitian mendatang yakni:
1. Menggunakan metode lain agar hasil klasifikasi semakin baik
2. Menambahkan detail diagnosa pada hasil keluaran di matlab
3. Menggunakan lebih banyak gambar atau citra untuk klasifikasi agar tingkat akurasi semakin baik

## DAFTAR PUSTAKA
Analisis  Diagnosis  Pasien  Kanker  Payudara  menggunakan  Regresi  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  berdasarkan Hasil Mamografi2012 Jurnal Sains dan Seni ITS 147-153
Brain  tumour  detection  using  mean  shift  clusteringand  GLCM  features  with  edge  adaptive  totalvariation  denoising technique2017 Alexandria Engineering Journal 1-6
data mining 2013yogyakartacv andi offset
DETEKSI  KANKER  KOLOREKTAL  (KANKER  USUS  BESAR)  MENGGUNAKAN  METODE  GRAY  LEVEL COOCCURENCE MATRIX DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS PENGOLAHAN CITRA2017 e-Proceeding of Engineering 1-14
Dr.S.  Palani2012BRAIN  TUMOR  MRI  IMAGE  CLASSIFICATION  WITH  FEATURE  SELECTION  AND EXTRACTION  USINGLINEAR  DISCRIMINANT  ANALYSIS International  Journal  of  Information  Sciences  and Techniques 1-16
EKSTRAKSI  FITUR  DAN  KLASIFIKASI  MENGGUNAKAN  METODE  GLCM  DAN  SVM  PADA  CITRA MAMMOGRAM UNTUK IDENTIFIKASI KANKER PAYUDARA2017 Jurnal Teknologi Rekayasa 18-26
GLCM Textural Features for Brain Tumor Classification2012 International Journal of Computer Science Issues 1-6
ISSN  :  2355-9365  e-Proceeding  of  Engineering2015 Deteksi  Tumor  Otak  dengan  Ektrasi  Ciri  &  Feature  Selection mengunakan LinearDiscriminant Analysis (LDA) dan Support Vector Machine (SVM) 8
Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information  Technology2014 TUMOR  BRAIN  DETECTION  THROUGH  MR IMAGES: AREVIEW OF LITERATURE 387-403
Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika  (KOMPUTA)  12013 ANALISIS  METODE  JARINGAN  SYARAF  TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK PENGENALANSEL KANKER OTAK 8
Klasifikasi  Citra  Batik  Menggunakan  JaringanSyaraf  Tiruan  Berdasarkan  Gray  Level  CoOccurrence  Matrices (GLCM)2014 Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 13
MaritaaNurhasanahSanubarya2014PRISMA  FISIKA,  ISSN  :  2337  8204 Identifikasi  Tumor  Otak  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik pada Citra CT-Scan Otak 117-121
mayfield clinic2016mayfield brain and spine mayfieldclinic.com 1-7
National brain tumor2013national brain tumor society Frankly speaking about cancer brain tumor 1-96
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2010 PENGENALAN POLA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM ANALISA CT SCAN TUMOR OTAK BELIGNA G26-G31 teori dan aplikasi pengolahan citra 2013yogyakartacv andi
offs
Vol. 9 No. 2 – Desember 2017 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online)
Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/