1 Dosen, Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya 60117 INDONESIA (tlp:031-5997244,031- 5945043;fax:031-5997244;e-mail:annisaaindrawanti @gmail.com)
2 Dosen,  Jurusan Teknik Informatika Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur 60117  INDONESIA  (tlp: 031- 5939214; fax: 031-5939363; e-mail: ekaprakarsa@gmail.com)

## Deteksi Limfoblas pada Citra Sel Darah Menggunakan Fitur Geometri dan Local Binary Pattern
Annisaa Sri Indrawanti 1 , Eka Prakarsa Mandyartha 2
Abstract—Lymphoblasts are white blood cell types of lymphocytes, which can mark leukemia. To identify lymphoblasts, an analysis of white blood cells is required. In this study,  a computer-based automated system was proposed using digital image processing techniques to detect lymphoblasts by analyzing microscopic images of blood cells. This proposed method segments the components of white blood cells, which are cytoplasm and nucleus, using a new approach based on adaptive local thresholding techniques. After each cell component was segmented, the geometry features and texture were extracted. The texture feature used a local binary pattern (LBP) descriptor from the nucleus. The set of features was used to train the support vector machine classification algorithm in detecting lymphoblasts. The proposed method is able to segment correctly 264 of 269 total white blood cells, with 98.14% accuracy, out of 35  acute lymphoblastic leukemia images taken with the same camera with the same lighting conditions. The use of geometry features with 16 dimensional feature vector and LBP features with 256 dimensional feature vector result  in accuracy of lymphoblast identification of 88.79% and 89.72% respectively. Better performance is obtained by combining two features, the geometry and the LBP with 272 dimensional feature vector, with classification accuracy of 94.32%.
Intisari—Limfoblas merupakan sel darah putih jenis sel limfosit, yang dapat menandai leukemia.  Untuk mengidentifikasi limfoblas diperlukan analisis sel darah putih. Pada  makalah  ini diusulkan sistem  otomatis berbasis komputer menggunakan teknik pengolahan citra digital untuk mendeteksi limfoblas dengan menganalisis citra mikroskopis sel darah. Metode usulan ini menyegmentasi komponen sel darah putih, yaitu sitoplasma dan nukleus, menggunakan pendekatan baru berbasis teknik pengambangan lokal adaptif. Selanjutnya, tiap komponen sel  tersegmentasi tersebut  diekstrak fitur geometri dan teksturnya. Fitur tekstur menggunakan deskriptor local binary  pattern  (LBP) dari nukleus sel. Himpunan fitur tersebut digunakan untuk melatih algoritme  klasifikasi  support  vector machine  dalam mendeteksi limfoblas. Metode yang diusulkan mampu menyegmentasi 264 dari 269 total sel darah putih dengan benar, dengan akurasi 98,14%, dari 35  citra leukemia limfoblastik akut yang diambil dengan kamera yang sama dengan kondisi pencahayaan yang sama pula. Penggunaan fitur geometri sebanyak 16 dimensi vektor fitur menghasilkan akurasi identifikasi limfoblas sebesar 88,79%, sedangkan penggunaan fitur LBP sebanyak 256 dimensi vektor fitur  menghasilkan akurasi identifikasi limfoblas sebesar 89,72%. Kinerja yang lebih baik diperoleh dengan penggabungan dua fitur, yaitu geometri
dan LBP sebanyak 272 dimensi vektor fitur, dengan akurasi 94,32%.
Kata Kunci—  deteksi sel limfoblas, fitur  geometri,  fitur tekstur local binary pattern, pengolahan citra.

## I. P ENDAHULUAN
Sel limfoblas atau leukemic cell merupakan sel limfosit abnormal (sel darah putih  jenis limfosit  yang tidak sempurna dalam pembentukannya) pada darah perifer yang menjadi penyebab  penyakit  kanker  leukemia limfoblastik akut pada manusia [1]. Keberadaan sel limfoblas dapat diketahui melalui pemeriksaan darah dari sampel darah perifer  yang dilakukan oleh ahli hematologi. Pemeriksaan darah meliputi pemeriksaan darah lengkap (dengan sitometri arus) dan pemeriksaan visual menggunakan mikroskop [2], [3].
Pemeriksaan darah lengkap dilakukan dengan menghitung masing-masing jumlah lima jenis sel darah putih menggunakan instrumen penghitung sel darah putih otomatis. Instrumen  penghitung sel darah putih otomatis menggunakan sitometri arus untuk mengukur kandungan sitokimia dan karakteristik fisik sel darah melalui detektor cahaya. Detektor cahaya menggunakan impedans listrik atau fluoresens  untuk mengidentifikasi jenis sel darah putih. Namun, instrumen penghitung sel darah putih otomatis ini tidak dapat mendeteksi morfologi sel limfoblas (sel darah putih yang abnormal). Untuk mendeteksi morfologi sel limfoblas dilakukan pemeriksaan visual menggunakan mikroskop. Pemeriksaan visual menggunakan mikroskop tersebut bertujuan untuk mengidentifikasi limfoblas berdasarkan morfologinya  dengan menganalisis sel darah putih.  Saat ini, analisis morfologi sel darah putih dilakukan secara manual oleh hematolog sehingga memiliki beberapa kelemahan yaitu waktu analisis yang lama dan hasilnya bergantung pada keterampilan masing-masing hematolog [4]-[6].
Sistem  otomatis berbasis komputer untuk mendeteksi sel limfoblas  diusulkan dalam makalah  ini  dengan  menerapkan analisis morfologi sel darah putih pada citra digital sel darah. Penerapan analisis morfologi sel darah putih pada citra digital sel darah hanya memerlukan citra sampel darah perifer; tidak bersifat subjektif; dan oleh karena itu memiliki akurasi yang standar, serta mengurangi waktu deteksi [5], [7].
Beberapa metode telah diusulkan untuk deteksi  otomatis limfoblas  atau sel leukemia.  Deteksi sel leukemia dari citra mikroskopis darah menggunakan algoritme klasifikasi support vector machine (SVM)  telah  diusulkan [3].  Metode yang diusulkan mengisolasi region sel darah putih menggunakan algoritme k-means  clustering .  Selanjutnya fitur morfologi, warna, geometri, tekstur, dan statistik digunakan untuk mengklasifikasikan limfosit normal dan limfoblas menggunakan k-Nearest Neighbor (kNN) dan Naïve Bayes . Selain itu,  juga dibahas mengenai segmentasi sel yang tumpang tindih ( overlapping cell ).
Sebuah penelitian mengidentifikasi sel limfoblas pada citra mikroskopis leukemia limfoblastik akut  [8]. Praproses  citra diselesaikan dengan ekualisasi histogram dan contrast stretching . Untuk menyegmentasi sel darah putih, diaplikasikan k-means clustering . Fitur yang diekstrak meliputi fitur bentuk atau geometri (area, perimeter, convex , dan solidity ) serta fitur statistik ( first dan second - order ) yang selanjutnya diklasifikasikan menggunakan SVM.
Sistem identifikasi otomatis limfoblas pada citra leukemia limfoblastik menggunakan fitur tekstur gray - level co - occurrence matrices (GLCM)  yang telah dikembangkan [4], [9].  Untuk mengklasifikasikan sel limfoblas,  digunakan algoritme  klasifikasi yang disebut multiple - classifier system (MCS) yang diprediksi dengan mengombinasikan beragam algoritme  klasifikasi yang telah ada  [4]. Nukleus dan sitoplasma sel darah putih diekstrak menggunakan algoritme clustering shadowed c - means (SCM).  Sementara itu, segmentasi marker-based watershed digunakan  untuk memisahkan piksel sel darah putih dari objek selainnya, kemudian fitur GLCM-nya diklasifikasikan dengan Random Forest (RF) [9].
Segmentasi dan klasifikasi citra mikroskopis untuk diagnosis leukemia juga telah diusulkan [10]. Region sel darah putih disegmentasi dengan k-means clustering dan fuzzy c-means . Fitur tekstur diekstrak menggunakan filter  Gabor. Selanjutnya,  untuk deteksi limfoblas diaplikasikan algoritme klasifikasi SVM.
Sel darah putih normal dan sel darah putih abnormal (limfoblas) memiliki perbedaan dalam bentuk dan ukuran nukleus (inti sel) dan sitoplasma, serta pola kromatin pada nukleus.  Limfosit  memiliki bentuk nukleus lebih kecil dan reguler  dan ukuran sitoplasma yang lebih luas dibandingkan dengan limfoblas. Secara visual, pola kromatin merupakan tekstur dari nukleus.
Dalam makalah ini, descriptor fitur geometri yang dihitung adalah luas, perimeter, keeksentrikan ( eccentricity ), equivdiameter ,  soliditas, roundness , dan circularity dari nukleus dan sitoplasma sel darah putih, serta rasio luas dan perimeter  nukleus dengan sel, sedangkan descriptor fitur teksturnya menggunakan Local Binary Pattern (LBP) dari region  nukleus. Nukleus dan sitoplasma diekstrak terlebih dahulu dari komponen darah lainnya menggunakan metode segmentasi berbasis Gram-Schmidt  orthogonalization dan thresholding Otsu. Untuk mengklasifikasikan sel darah putih sebagai sel limfoblas atau sel normal digunakan classifier Support Vector Machine (SVM).  SVM merupakan salah satu classifier tercepat,  baik untuk pelatihan data maupun klasifikasi [11], memiliki kinerja yang baik dengan kompleksitas komputasi rendah [4], serta cocok untuk kasus klasifikasi biner [8].

## II. D ETEKSI S EL L IMFOBLAS

## A. Gram-Schmidt Orthogonalization
Teori Gram-Schmidt  orthogonalization dapat  digunakan untuk segmentasi citra [5]. Gram-Schmidt merupakan metode pengortogonalan himpunan vektor pada ruang hasil kali dalam ( inner product ). Himpunan vektor ortogonal S ' = { u 1 ,...,
u n } yang terbentuk dari Gram-Schmidt orthogonalization dari himpunan vektor S ={ v 1 ,..., v n } memiliki subruang sama dengan S. Proyeksi Gram-Schmidt ditunjukkan oleh (1).
𝑝𝑟𝑜𝑗 𝑢 𝑣 = ( 𝑢 , 𝑣 ) ( 𝑢 , 𝑢 ) 𝑢 = ( 𝑢 , 𝑣 ) 𝑢 ( 𝑢 , 𝑢 ) (1)
dengan ( u , v ) adalah hasil kali dalam vektor u dan v . Vektor v ortogonal terhadap vektor u . Proses Gram-Schmidt didefinisi- kan oleh (2).
𝑢 1 = 𝑣 1 , 𝑒 = 𝑢 1 ‖𝑢 1 ‖ 𝑢 2 = 𝑣 2 − 𝑝𝑟𝑜𝑗 𝑢 1 𝑣 2 , 𝑒 2 = 𝑢 2 ‖𝑢 2 ‖ 𝑢 3 = 𝑣 3 − 𝑝𝑟𝑜𝑗 𝑢 1 𝑣 3 − 𝑝𝑟𝑜𝑗 𝑢 2 𝑣 3 , 𝑒 3 = 𝑢 3 ‖𝑢 3 ‖ : : 𝑢 𝑘 = 𝑣 𝑘 − ∑ 𝑝𝑟𝑜𝑗 𝑢 𝑗 𝑘=1 𝑗=1 𝑣 𝑘 , 𝑒 𝑘 = 𝑢 𝑘 ‖𝑢 𝑘 ‖ . (2)
Pada (2), vektor u 1 ,…, u k merupakan vektor ortogonal, dan vektor e 1 ,…., e k merupakan vektor ternormalisasi yang membentuk himpunan ortonormal. Berbasiskan metode tersebut, untuk himpunan vektor S = { v 1 ,…., v n }, dapat dicari vektor yang memiliki ortogonalitas maksimum dengan vektor yang diinginkan, v k , dan juga vektor yang  memiliki ortogonalitas  minimum dengan vektor lainnya pada ruang N- dimensi. Vektor w k dapat dihitung menggunakan (3).
𝑤 𝑘 = 𝑣 𝑘 − ∑ 𝑝𝑟𝑜𝑗 𝑣 𝑗 𝑣 𝑘 𝑘−1 𝑗=1 , 𝑘 = 1,2,3. (3)
Hasil  perkalian dalam himpunan S dengan w k ditunjukkan oleh (4) sebagai berikut.
〈𝒗 𝒋 , 𝒘 𝒌 〉 = 0 𝑗 ∊ 1, … . , 𝑛 𝑑𝑎𝑛 𝑗 ∉ 𝑘
〈𝒗 𝒌 , 𝒘 𝒌 〉 = 𝐾 𝐾 ≠ 0 . (4)

## B. Thresholding Otsu
Metode thresholding Otsu bertujuan untuk menentukan nilai ambang tunggal yang digunakan untuk membagi piksel ke dalam dua kelas ( bilevel ).  Pada  makalah  ini,  metode thresholding Otsu dikembangkan untuk menghitung dua nilai ambang.  Dua nilai ambang  tersebut  membagi region citra menjadi tiga kelas.  Oleh karena itu,  varian masing-masing kelasnya dihitung dengan (5).
σ 2 = ∑ 𝜎 𝑖 = ∑ 𝜔 𝑖 ( 𝜇 𝑖 − 𝜇 𝑇 ) 2 3 𝑖=1 3 𝑖=1 (5)
dengan σ 2 adalah varian antar kelas, ω i dan μ i menyatakan jumlah kumulatif probabilitas kemunculan gray - level dan rata- rata kumulatifnya untuk kelas ke- i , sedangkan μ T merupakan penjumlahan hasil kali jumlah kumulatif probabilitas kemunculan gray - level dan rata-rata kumulatifnya dari tiap kelas. Nilai ω i dan μ i diperoleh menggunakan (6) dan (7).
𝜔 1 ( 𝑡ℎ ) = ∑ 𝑃 ( 𝑠 ) 𝑡ℎ 1 𝑆=min ( 𝐻 ) , 𝜔 2 ( 𝑡ℎ ) = ∑ 𝑃 ( 𝑠 ) 𝑡ℎ 2 𝑠=𝑡ℎ 1 +1 , 𝜔 3 ( 𝑡ℎ ) = ∑ 𝑃 ( 𝑠 ) max ( 𝐻 ) 𝑠=𝑡ℎ 2 +1 (6)
Annisaa Sri Indrawanti: Deteksi Limfoblas pada Citra ...
𝑃 ( 𝑠 ) = ℎ ( 𝑠 ) 𝑁𝑝 , ∑ 𝑃 ( 𝑠 ) = 1 𝑁𝑝 𝑖=1 (7)
dengan h ( s ) adalah jumlah piksel gray - level s pada histogram H , N p adalah jumlah piksel sub-citra F i ( x , y ) dan P ( s ) adalah probabilitas kemunculan gray - level pada histogram h ( s ).
𝜇 1 = ∑ 𝑠𝑃 ( 𝑠 ) 𝜔 1 ( 𝑡ℎ ) 𝑡ℎ 1 𝑆=min ( 𝐻 ) , 𝜇 2 = ∑ 𝑠𝑃 ( 𝑠 ) 𝜔 2 ( 𝑡ℎ ) 𝑡ℎ 2 𝑠=𝑡ℎ 1 +1 , 𝜇 3 = ∑ 𝑠𝑃 ( 𝑠 ) 𝜔 3 ( 𝑡ℎ ) 𝑚𝑎𝑥 ( 𝐻 ) 𝑠=𝑡ℎ 2 +1 . (8)
Dan μ T dihitung menggunakan (9).
𝜇 𝑇 = ∑ 𝜔 𝑖 𝜇 𝑖 3 𝑖=1 . (9)

## C. Support Vector Machine (SVM)
SVM adalah classifier yang memiliki kemampuan membedakan dua kelas.  Algoritme  SVM pertama–tama menggunakan fungsi pemetaan nonlinear untuk mengubah data  masukan  dari ruang observasi ke ruang fitur berdimensi lebih tinggi dan kemudian membuat hyperplane margin maksimum untuk memisahkan dua kelas yang diberikan. Fungsi pemetaan nonlinear mengubah permasalahan pemisahan nonlinear pada plane masukan menjadi permasalahan  pemisahan linear dalam ruang fitur yang membuat  klasifikasi  menjadi  lebih mudah dalam ruang fitur berdimensi tinggi.

## III. M ETODOLOGI
Pada penelitian deteksi sel limfoblas ini, data citra yang digunakan adalah data citra sel darah yang mengandung sel limfoblas dan sel normal. Dalam sebuah data citra sel darah terdiri  atas  objek (region) sel darah merah, sel darah putih, platelet, dan background ,  seperti yang ditunjukkan pada Gbr. 1  dan  Gbr.  2.  Tahapan deteksi sel limfoblas terdiri atas  tiga bagian. Tahapan pertama yaitu ekstraksi nukleus dan sitoplasma dari komponen sel darah lainnya dengan menyegmentasi sel darah putih (nukleus dan sitoplasma) dari komponen darah lainnya (termasuk background ). Segmentasi sel darah putih menggunakan Gram-Schmidt orthogonalization yang dilanjutkan dengan multilevel thresholding Otsu . Tahapan yang kedua adalah deteksi sel limfoblas menggunakan ekstraksi fitur geometri dan dilanjutkan dengan tahapan yang ketiga, yaitu ekstraksi fitur tekstur LBP dan mengklasifikasikan data citra sel darah yang terdeteksi sel limfoblas atau sel normal. Deteksi sel limfoblas secara keseluruhan ditunjukkan pada Gbr. 3.

## A. Segmentasi Sel Darah Putih
Segmentasi sel darah putih bertujuan untuk mengekstrak nukleus dan sitoplasma sel darah putih dari komponen darah lainnya (sel darah merah dan platelet), termasuk background - nya. Dalam makalah ini, digunakan metode segmentasi [5], yaitu pertama-tama dibuat citra prakiraan sel darah putih dengan mengalikan (perkalian dalam) citra masukan  dan vektor bobot w yang diperoleh dari proses pengortogonalan vektor-vektor warna yang bersesuaian menggunakan metode Gram-Schmidt, kemudian dilakukan pemotongan citra menjadi subcitra-subcitra berdasarkan prakiraan lokasi sel
darah putih tersebut.  Selanjutnya, thresholding Otsu diimplementasikan untuk tiap subcitra.  Teknik segmentasi tersebut disebut dengan pengambangan lokal adaptif.
Gbr.  1 Citra sel darah. Gbr.  2 Struktur sel darah putih. Citra Sel Darah Segmentasi Citra menggunakan Orthogonalisasi Gram-Schmidt dan Thresholding Otsu Ekstraksi Fitur Geometri Ekstraksi Fitur Tekstur ( Local Binary Pattern ) dan Klasifikasi Sel Limfoblas Sel Normal Segmentasi Sel Darah Putih Deteksi Sel Limfoblas
Gbr. 3 Tahapan deteksi sel limfoblas secara keseluruhan.

## B. Ekstraksi Fitur Geometri
Sebanyak 16 fitur geometri diekstrak,  yaitu rasio luas nukleus dengan sitoplasma,  rasio  perimeter  nukleus dengan sel,  luas nukleus dan sel, equivdiameter nukleus  dan sitoplasma, roundness nukleus  dan sitoplasma,  soliditas nukleus dan sitoplasma, keeksentrikan nukleus dan sitoplasma, perimeter  nukleus dan sitoplasma,  serta circularity nukleus dan sitoplasma.
1) Rasio  luas: Rasio  ini adalah  jumlah piksel citra biner antara nukleus ( 𝑆 𝑛𝑢 )  dengan sel  ( 𝑆 𝑠𝑒𝑙 ), dihitung menggunakan (10).
NCR area = 𝑆 𝑛𝑢 𝑆 𝑠𝑒𝑙 . (10)
2) Equivdiameter: Ini adalah diameter lingkaran pada region yang sama. Equivdiameter dihitung menggunakan (11).
Equivdiameter = � 4 × luas π . (11)
Gbr. 4 Fitur geometri, (a) Perimeter, (b) Convex area , (c) Panjang mayor axis , (d) Panjang minor axis [12].
3) Roundness: Roundness adalah empat kali luas dibagi panjang  mayor axis . Panjang mayor axis adalah panjang piksel  mayor axis seperti yang ditunjukkan pada Gbr.  4(c). Roundness dihitung menggunakan (12).
Roundness = 4 × luas π × panjang_ mayor _axis 2 . (12)
4) Soliditas :  Soliditas yaitu proporsi antara luas dengan convex area seperti yang ditunjukkan pada Gbr.  4(b),  yang dihitung menggunakan (13).
Soliditas = luas convex_area . (13)
5) Keeksentrikan: Keeksentrikan yaitu rasio antara panjang mayor axis (Gbr. 4(c)) dengan panjang minor axis (Gbr. 4(d)) inersia elips menggunakan momen biner. Keeksentrikan dihitung menggunakan (14).
Keeksentrikan = � panjang_ mayor _axis 2 − panjang_minor_axis 2 panjang_ mayor _axis
.  (14)
6) Rasio Perimeter: Rasio  ini adalah rasio antara jumlah piksel boundary citra biner nukleus  ( 𝑃 𝑛𝑢 ) dengan sel ( 𝑃 𝑠𝑒𝑙 ) , yang dihitung menggunakan (15).
NCR peri = 𝑃 𝑛𝑢 𝑃 𝑠𝑒𝑙 . (15)
7) Circularity: Circularity adalah perimeter  pangkat dua dibagi dengan empat phi luas seperti yang ditunjukkan pada (16).
Circularity = perimeter 2 4 × π × luas . (16)

## C. Ekstraksi Fitur Tekstur (Local Binary Patterns)
Pada  makalah  ini,  256 dimensi fitur vektor  LBP diimplementasikan sebagai fitur yang mendeskripsikan tekstur kromatin nukleus pada citra grayscale . Leukemia limfoblastik akut  mengakibatkan perubahan mayor  pada  distribusi kromatin  nukleus  sel  limfoblas  [12].  LBP  membagi citra ke dalam sel-sel baris dan kolom.  Pada masing-masing sel, intensitas piksel tengah dibandingkan dengan intensitas piksel tetangganya dengan ketetanggaan 3x3. Kode biner  kemudian diperoleh dengan membandingkan delapan piksel  berkete- tanggaan  dengan  piksel  pusat,  menghasilkan  pola  biner ( binary pattern ). Misalkan, d adalah selisih antara piksel p dengan piksel pusat c . Bila nilai d lebih besar dari nol, maka nilai  ambang biner piksel p adalah 1. Sebaliknya bila nilai d kurang  dari  nol,  maka  nilai  ambang  binernya  adalah  0, yang  disederhakan  dalam  (17).
1, jika d > 0
s =
0, jika tidak .
(17)
Label untuk piksel pusat (pola binernya) diperoleh dengan mengalikan tiap nilai ambang s dengan  bobot  piksel  berkete- tanggaan dengan arah yang melingkar (berlawanan arah jarum jam), mulai piksel pojok kiri atas sebagai least significant bit (LSB).  Pola biner  dihitung untuk setiap piksel  dalam  citra. Histogram  subcitra  nukleus  kemudian  dibentuk  berdasarkan nilai label tersebut. Ilustrasi  penghitungan  LBP  ditunjukkan oleh Gbr. 5.
57 61 75 -23 -19 -5 0 0 0 72 80 80 -8 c 0 0 c 1 90 93 88 10 13 8 1 1 1
(a)                                         (b)                                       (c)
Gbr. 5 Contoh perhitungan LBP, (a) Sampel citra, piksel bertetanggaan 3x3,
(b) Selisih dengan piksel pusat c ,  (c) Hasil ambang  (pola biner  dari piksel pusat c ).
(a) (b)
Gbr. 6 Sampel citra sel darah putih, (a) Sel limfoblas, (b) Sel normal.
Berdasarkan Gbr. 5(c) diperoleh pola biner dari piksel pusat c adalah  01111000  dengan pola desimalnya 2 3 +2 4 +2 5 +2 6 = 120.
Selanjutnya  histogram  dihitung   untuk  tiap  subcitra, yang  menggambarkan distribusi pola biner piksel. Histogram menggunakan pola desimal dari pola biner piksel. LBP kemudian dapat digunakan sebagai vektor fitur. Variasi intensitas piksel nukleus  sel  limfoblas  berbeda bila dibandingkan dengan sel normal.

## D. Klasifikasi
Fitur geometri dan tekstur menggunakan LBP tersebut, kemudian digunakan sebagai masukan untuk algoritme classifier . Tujuan dari tahap klasifikasi ini yaitu membedakan data masukan classifier tersebut ke dalam dua kelas, yaitu sel limfoblas atau sel normal. Visualisasi sel limfoblas dengan sel normal ditunjukkan oleh Gbr. 6.
Oleh karena permasalahan klasifikasi pada tahap ini melibatkan dua  kelas (klasifikasi biner),  maka dalam hal ini algoritme  SVM  diaplikasikan  sebagai classifier .  Klasifikasi dilakukan dengan memisahkan permukaan dalam ruang data masukan menggunakan fungsi kernel linear.
(a) (b)
Gbr.  7  Hasil segmentasi sel darah putih menggunakan metode usulan,  (a) Citra masukan,  (b) Citra sel darah putih yang tersegmentasi, sitoplasma ditandai warna abu-abu, sedangkan nukleus ditandai warna hitam.

## IV. U JI C OBA

## A. Dataset Citra
Dataset citra mikroskopis darah tepi yang digunakan dalam makalah ini adalah basis data citra leukemia limfoblastik akut ALL-IDB1 [6]. ALL-IDB1 terdiri atas 108 citra berformat .jpg dengan kedalaman warna 24-bit.  Dalam makalah ini untuk uji coba sistem digunakan 35 citra sel darah yang  terdiri  atas  269  sel darah putih dan diakuisisi menggunakan kamera Olympus C2500L dengan  resolusi 1.712 x 1.368 piksel) dan kondisi pencahayaan yang sama.

## B. Analisis Kinerja
Kinerja  algoritme  pengklasifikasi dievaluasi menggunakan metrik  akurasi, sensitivitas, dan misklasifikasi. Akurasi merupakan kriteria yang menunjukkan kedekatan nilai keluaran  algoritme classifier dengan nilai aktualnya dan didefinisikan sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( 𝑇𝑃+𝑇𝑁 ) ( 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ) × 100% . (18)
Sensitivitas adalah probabilitas deteksi sel limfoblas secara benar dan didefinisikan sebagai (19).
T ABEL I
F ITUR G EOMETRI YANG D IEKSTRAK DARI N UKLEUS DAN S ITOPLASMA PADA S EL L IMFOBLAS DAN S EL N ORMAL No. Fitur Fitur Sel Limfoblas µ ± σ Sel Normal µ ± σ 1 Rasio luas nukleus dan sel 0,7081 ± 8,41e-2 0,6966 ± 1,95e-1 2 Rasio perimeter nukleus dan sel 1,2696 ± 2,6e-1 0,9468 ± 2.98e-1 3 Luas nukleus 7,5884e+3 ± 1,008e+3 7,3524e+3 ± 3,34e+3 4 Luas sitoplasma 3,3471e+3 ± 1,692e+3 3,9376e+3 ± 7,343e+2 5 Perimeter nukleus 5,0157e+2 ± 1,43e+2 3,6284e+2 ± 1,2962e+2 6 Perimeter sitoplasma 3,9231e+2 ± 6,388e+1 3,9728e+2 ± 9,807e+1 7 Keeksentrikan nukleus 0,5602 ± 0,16 0,5628 ± 0,158 8 Keeksentrikan sitoplasma 0,4036 ± 0,1275 0,4468 ± 0,1575 9 Equivdiameter nukleus 9,808e+1 ± 6,48 9,279e+1 ± 2,332e+1 10 Equivdiameter sitoplasma 1,1736e+2 ± 1,237e+1 1,1443e+2 ± 1,715e+1 11 Soliditas nukleus 0,9078 ± 6,14e-2 0,9291 ± 9,87e-2 12 Soliditas sitoplasma 0,9712 ± 1,48e-2 0,9655 ± 2,1e-2 13 Roundness nukleus 0,4494 ± 1,95e-1 0,9164 ± 1,003 14 Roundness sitoplasma 0,8999 ± 9,31e-2 0,8567 ± 1,36e-1 15 Circularity nukleus 0,355 ± 6,05e-1 0,5142 ± 4,56e-1 16 Circularity sitoplasma 0,886 ± 5,5 0,8273 ± 4,39e-1 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = ( 𝑇𝑃 ) ( 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ) × 100% (19)
Misklasifikasi menentukan jumlah sel yang diklasifikasikan secara tidak benar atau salah, didefinisikan sebagai (20).
𝑀𝑖𝑠𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = ( 𝐹𝑃+𝐹𝑁 ) ( 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 ) × 100% . (20)

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Jumlah sel darah putih yang berhasil disegmentasi sebanyak 264  dari 269 total sel darah putih,  sehingga akurasinya sebesar  98,14%.  Hasil segmentasi sel darah putih menggunakan metode usulan ditunjukkan oleh Gbr. 7.
Selanjutnya,  masing-masing sel  darah putih yang ter- segmentasi  dihitung  16 fitur geometri beserta fitur tekstur LBP-nya dan ditabulasikan pada Tabel I. Tabel I menujukkan rata-rata beserta standar deviasi fitur geometri yang diekstrak dari nukleus dan sitoplasma pada sel limfoblas dan sel normal.
Lebih lanjut, dapat diamati dari Tabel I  bahwa sebagian besar  nilai  fitur  geometri sel limfoblas  meningkat dibandingkan sel normal. Rasio luas nukleus dan sel (NCR area ) dari  limfoblas  nilainya  lebih besar dari sel normal. Kenaikan rasio ini disebabkan oleh peningkatan luas nukleus sedemikian  rupa,  sehingga terjadi pula  penurunan  luas
sitoplasma. Hal ini merupakan karakteristik khas sel-sel limfoblas yang disebabkan oleh peningkatan laju metabolisme. Bentuk nukleus  yang abnormal pada limfoblas mungkin disebabkan oleh ketidakstabilan genetik yang dapat disimpulkan dari perbedaan dalam faktor bentuk (keeksentrikan, soliditas, equivdiameter ) dan ukuran kebulatan sel ( roundness dan circularity ).
Perbedaan dalam distribusi kromatin nukleus sel memberikan informasi diagnostik yang penting dan dapat diamati dari pengukuran tekstur LBP.  Sampel hasil ekstraksi LBP yang telah dinormalisasi  ditunjukkan pada Gbr.  8 untuk kromatin nukleus sel limfoblas, sedangkan Gbr.  9 untuk kromatin nukleus sel normal.
Gbr. 8 Histogram LBP dari kromatin nukleus limfoblas.

## Gbr. 9 Histogram LBP dari kromatin nukleus sel normal.
Pada Gbr.  8 dan Gbr 9, sumbu x  merepresentasikan pola desimal dari pola biner piksel-piksel citra, sedangkan sumbu y merupakan distribusi piksel yang memiliki pola biner tertentu. Dari Gbr.  8 dan Gbr.  9 dapat diamati bahwa terdapat perbedaan distribusi kromatin antara nukleus limfoblas dengan sel normal yang ditunjukkan oleh meratanya distribusi histogram pada nukleus limfoblas. Hal ini menunjukkan bahwa nukleus limfoblas cenderung memiliki intensitas kromatin yang divergen, kontras dengan kromatin nukleus sel normal yang cenderung konvergen.
Untuk menganalisis kinerja hasil klasifikasi SVM, dapat dilakukan dengan menghitung confusion matrix , yang dihitung  masing-masing  untuk sel limfoblas dan sel normal. Tabel II menunjukkan confusion matrix tersebut.
T ABEL II J UMLAH S EL L IMFOBLAS DAN S EL N ORMAL H ASIL K LASIFIKASI SVM
Kelas Aktual Kelas Prediksi Sel Limfoblas Sel Normal Sel Limfoblas 239 (TP) 2 (FP) Sel Normal 13 (FN) 10 (TN)
Hasil penghitungan metriks evaluasi menunjukkan akurasi, sensitivitas, dan misklasifikasi masing-masing sebesar 94,32%, 94,84%, dan 5,68%, yang ditunjukkan pada Tabel III.
T ABEL III E VALUASI M ETODE U SULAN Parameter Statistik Nilai (%) Akurasi 94,32 Sensitivitas 94,84 Misklasifikasi 5,68
Selanjutnya akurasi hasil klasifikasi  (deteksi sel limfoblas) metode usulan  yang menggunakan fitur geometri dan tekstur dibandingkan dengan hasil klasifikasi yang hanya menggunakan  fitur  geometri  saja  dan fitur tekstur saja  [12], yang ditunjukkan pada Tabel IV.
TABEL IV P ERBANDINGAN H ASIL D ETEKSI S EL L IMFOBLAS M ENGGUNAKAN SVM Fitur Akurasi (%) Geometri [12] 88,79 Tekstur (LBP) [12] 89,72 Geometri dan tekstur (LBP) 94,32
Tabel  IV  menunjukkan bahwa penggunaan fitur geometri dan  tekstur  memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan penggunaan hanya fitur geometri atau hanya fitur tekstur.  Karakteristik  sel limfoblas secara morfologi ditandai oleh besarnya ukuran nukleus, dengan ukuran dan bentuk yang tidak teratur, luas nukleus yang lebih mendominasi dibanding dengan sitoplasmanya, serta nukleusnya  memiliki tekstur  kromatin  yang berbeda dengan sel normal.  Oleh karena itu, fitur geometri dan tekstur merupakan diskriminan yang tepat untuk membedakan sel normal dengan sel limfoblas.

## VI. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Sistem otomatis berbasis komputer untuk deteksi limfoblas diusulkan dengan mengolah dan menganalisis citra mikroskopis darah. Classifier SVM digunakan untuk akurasi deteksi yang lebih baik. Akurasi dari metode usulan adalah 88,79% untuk fitur geometri, 89,72% untuk fitur tekstur, dan 94,32% untuk kombinasi keduanya.  Akurasi yang tinggi dari kombinasi kedua fitur disebabkan karena karakteristik khas sel limfoblas tidak hanya terobservasi dari peningkatan luas nukleus, penurunan luas sitoplasma, perbedaan faktor bentuk, dan ukuran kebulatan sel saja, tetapi juga adanya perbedaan tekstur kromatin pada nukleus sel,  yaitu  sel limfoblas cenderung memiliki intensitas kromatin yang divergen.
Fokus pengembangan sistem deteksi otomatis ini  lebih lanjut yaitu terletak pada tahap pemisahan sel darah putih bertumpuk ( overlapping cells ) yang sangat penting untuk memperhitungkan semua sel darah putih individual pada citra mikroskopis darah tepi. Selain itu,  diperlukan  algoritme pengklasifikasi multikelas untuk menganalisis  karakteristik limfoblas lebih khusus yang mencirikan tipe-tipe  leukemia limfoblastik akut.

## R EFERENSI
[1] N. Isnani, D.A. Perwitasari, R. Andalusia, dan  H.I. Mahdi, "Evaluasi Toksisitas Hematologi Akibat Penggunaan 6-Merkaptopurin  dalam Fase Pemeliharaan pada Pasien Pediatri Kanker Leukimia Limfoblastik Akut di RS Kanker Dharmais Jakarta," Media Farmasi , Vol.11, No.1, hal. 90-97, 2014.
[2] V.N. Tran, W. Ismail, R. Hassan, dan  A. Yoshitaka, "An Automated Method  for  the Nuclei and Cytoplasm of Acute Myeloid Leukemia Detection in Blood Smear Images," World Automation Congress (WAC) IEEE, 2016, hal. 1-6.
[3] L. Faivdullah, F. Azahar, Z.Z. Htike, dan  W.N. Naing, "Leukemia Detection from Blood Smears," Journal of Medical and Bioengineering , Vol. 4, No. 6, hal. 488–491, 2015.
[4] S. Mohapatra, D. Patra, dan  S. Satpathy, "Automated Morphometric Classification  of Acute Lymphoblastic Leukaemia in Blood Microscopic Images Using an Ensemble of Classifiers," Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization , Vol. 4, No. 1, hal. 3–16, 2016.
[5] E.P.  Mandyartha  dan  C.  Fatichah,  "Three-level Local Thresholding
Berbasis Metode Otsu untuk Segmentasi Leukosit pada Citra Leukemia Limfoblastik Akut," Jurnal Buana Informatika , Vol. 7, No. 1, hal. 43- 54, 2016.
[6] R.D.  Labati,  V. Piuri, dan  F.  Scotti,  "All-IDB: The Acute Lymphoblastic Leukemia Image Database for Image Processing," Proc. of the 18th IEEE ICIP International Conference on Image Processing , 2011, hal. 2045-2048.
[7] V. Singhal dan P. Singh, "Texture Features for the Detection of Acute Lymphoblastic Leukemia," Proc. of International Conference on ICT for Sustainable Development , 2016, hal. 535-543.
[8] M.M. Amin, S. Kermani, A. Talebi, dan M.G. Oghli, "Recognition of Acute Lymphoblastic Leukemia Cells in Microscopic Image Using K- Means Clustering and Support Vector Machine Classifier," Journal of Medical Signals and Sensors , Vol. 5, No.1, hal. 49-50, 2015.
[9] S. Mishra, B. Majhi, P.K. Sa, dan  L. Sharma, "Gray Level Co- Occurrence Matrix and  Random Forest Based Acute Lymphoblastic Leukemia Detection," Biomedical Signal Processing and Control , Vol. 33, hal. 272-280, 2017.
[10]  D.R. Karthikeyan dan N. Poornima, “Microscopic Image Segmentation Using Fuzzy C Means for Leukemia Diagnosis,” International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology , Vol. 4,
No. 1, hal. 3136-3142, 2017.
[11]  T. Nguyen and S. Nahavandi, "Modified AHP for Gene Selection and Cancer Classification Using Type-2 Fuzzy Logic," IEEE Transactions on Fuzzy Systems , Vol. 24, No. 2, hal. 273-287, 2016.
[12]  V.  Singhal  dan  P. Singh, "Local Binary Pattern for Automatic Detection of Acute Lymphoblastic Leukemia," Proc. of 2014 Twentieth National Conference on Communications (NCC) , 2014, hal. 1–5.