p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Sistem Temu Kembali Citra Termal Kanker Payudara  Pada Citra Rekam Medis
Putri Serianti 1* , Rusdha Muharar 2 , Maulisa Oktiana 3 , Niza Aulia 4
1,2,3 Magister Teknik Elektro, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh Indonesia
4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ubudiyah, Banda Aceh Indonesia * Koresponden email : putri.serianti@gmail.com
Diterima: 25 Agustus 2023 Disetujui: 18 September 2023

## Abstract
Medical record images (Medical Imaging) in the form of the thermal images can be able to detect of of breast cancer as early detector for the patient. The technic process is by utilizing the thermal image of an existing breast cancer patient, the thermal image of the new patient can be searched  by the similarities the image of the old patient.  In  order  to get  the  exactly  results,  required  an  accurate  system  to  find  the  thermal  imaging  of breast cancer  patients  in  the  thermal  image  database.  This  study  aims  to  build  a  Content  Based  Imaged  Retrieval (CBIR) system for thermal images of breast cancer patients based on thermal images have been diagnosed by specialist  doctors.  This  system  with  using  a  combination  of  color  histogram  features  and  dominant  color descriptors.  To  determine  the  similarity  between  the  query  image  and  the  dataset  image  with  using  of  two methods  that  is  measuring  the  Euclidean  Distance  and  the  Minkowski  Distance.  The  results  of  this  research show from testing the combination between the two features, the F-measure evaluation value obtained from the top  10  retrieval  was  in  the  healthy  image  category  of 0.07  and 0.09  in  the  cancer  image  category.  From  the conducting testing process result, the concluded is the most appropriate feature in carrying out the breast thermal image retrieval process is using a combination of dominant color descriptor features and color histograms. Keywords: thermal imaging, cbir, breast cancer, color coded histogram, dominant color descriptor, minkowski distance

## Abstrak
Citra rekam medis dalam bentuk  citra termal dapat digunakan untuk deteksi dini kanker payudara. Dengan memanfaatkan citra termal dari pasien kanker payudara yang sudah ada, citra termal dari  pasien yang baru dapat dicari kemiripan terhadap citra dari pasien lama. Untuk mendapatkan hasil yang tepat, maka dibutuhkan suatu sistem yang bisa menemukan citra termal pasien kanker payudara dalam database citra termal dengan akurat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  satu  sistem  Temu Kembali  Citra  Konten  (TKCK) untuk citra termal pasien kanker payudara berdasarkan citra termal yang sudah ditangani oleh dokter ahli. Sistem ini menggunakan  penggabungan  fitur  histogram  warna  dengan  deskriptor  warna  dominan.  Untuk  mengukur kemiripan antara citra query dan citra dataset, digunakan dua metode pengukuran jarak Euclidean Distance dan Minkowski Distance . Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari pengujian penggabungan antara dua fitur memperoleh nilai evaluasi F-measure dari temu kembali top 10 teratas adalah pada kategori citra sehat sebesar 0,07 dan 0,09 pada kategori citra kanker. sedangkan untuk pengujian fitur secara terpisah pada fitur histogram warna hasil menunjukkan dari temu kembali top 10 teratas nilai F-measure pada kategori sehat sebesar  0,11 dan  pada  kategori  kanker  sebesar  0,09. dari  proses  pengujian yang  dilakukan dapat  disimpulkan  fitur  yang paling tepat dalam melakukan proses temu kembali citra termal payudara yaitu menggunakan gabungan antara fitur deskriptor warna  dominan dengan histogram warna.
Kata  Kunci:  citra  termal,  sistem  temu  kembali  berbasis  konten,  kanker  payudara,  histogram  warna, deskriptor warna dominan, minkowski distance

## 1. Pendahuluan
Dewasa  ini  kanker  payudara  merupakan  penyakit  yang  mematikan  dan  rentan  terkena  pada  wanita. Kanker  payudara  terjadi  ketika  sel  –  sel  pada  jaringan  di  payudara  tumbuh  secara  tidak  terkendali. Perkembangan sistem informasi  semakin memudahkan dalam membuat rekam medis pasien. citra hasil rekam medis  dapat  disimpan  dalam  database  terpusat,  termasuk  didalamnya  citra  rekam  medis  visual atau termal. citra  rekam  medis    pasien  yang  sudah    didiagnosis  oleh  dokter  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi awal  apakah  pasien  tersebut  sudah  pernah  didiagnosis  oleh  dokter.  Permasalahannya,  pencarian  informasi pasien  saat  ini  masih  menggunakan  teks  sebagai query -nya.  Pencarian menggunakan  teks  sering  kali menghasilkan hasil akhir yang tidak sesuai dengan keinginan pengguna.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  yang  pertama  adalah  pengguna  tidak  dapat  membedakan kemiripan  nama  pasien  dalam  satu  database.  Faktor  lainnya  adalah  sistem  tidak  dapat  menerjemahkan dengan  benar  variasi  kata  yang  dimasukkan  pengguna.  Sistem  TKCK  digunakan  untuk  mencari  gambar berdasarkan  isi  dari  sebuah  citra  masukan,  yang  disebut  fitur.  Tujuan  dari  ekstraksi  fitur  adalah  untuk mendapatkan  konten  yang  paling  representatif  dari  suatu  gambar[1].  Beberapa  fitur  yang  umum digunakan pada  TKCK  adalah  fitur  warna,  tekstur  dan  juga  bentuk.  Dari  ketiga  jenis  fitur  tersebut penelitian  yang menggunakan  objek  citra  termal  kanker  payudara  telah  banyak  dilakukan,  namun,  agar  dapat  melakukan pencarian sesuai dengan yang diinginkan, maka fitur yang digunakan adalah fitur warna. Dengan memanfaatkan citra visual maupun citra termal dari pasien yang sudah ada, Gambar termal disajikan sebagai petaan suhu objek yang disimpan dalam format gambar berwarna[2]. Citra  termal pasien  baru dapat dicari kemiripannya dengan citra  pasien  lama  yang  didiagnosis oleh  dokter  apakah citra termal pasien  baru  tersebut mirip  dengan pasien kanker sebelumnya. Hasil pencarian kesamaan ini dapat dijadikan sebagai acuan awal sebelum ditangani  oleh dokter ahli di bidangnya.

## 2. Metode Penelitian

## A. Temu Kembali Citra Konten (TKCK)
Sistem TKCK merupakan suatu teknik untuk mencari suatu gambar dari kumpulan database berdasarkan kemiripan dengan gambar lain yang dijadikan masukan [4]. Cara kerja dari TKCK sekumpulan gambar dalam database  dilakukan  proses  ekstrasi  fitur  menggunakan  citra  query.  Setelah  fitur gambar  didapatkan  maka dilakukan proses pencocokan kedua fitur tersebut dengan proses pengukuran kemiripan [6].

## B. Deskriptor Warna Dominan
Dominant  Color  Descriptor (DCD)  adalah  teknik  ekstraksi  fitur  berbasis  warna.  Fungsi  DCD  dibuat menggunakan  informasi  distribusi  warna  pada  gambar.  Deskriptor  warna  dominan  atau  DCD  menyimpan informasi  berupa  indeks  warna,  persentase  warna,  variasi  warna  dan  konektivitas  warna  spasial  [4][5]. Persamaan DCD dirumuskan sebagai berikut .
𝐹 ={{ 𝐶 𝑖 , 𝑃 𝑖 }, 𝑖 =1,2,…, 𝑁 , 𝑃 𝑖 ∈ [0,1]} (1)

## C. Fitur Warna HSV
HSV  merupakan  warna  hasil  transformasi  warna  non  linier  dan  primer,  HSV  merepresentasikan  Hue, Saturation,  dan  Value  [18].  Untuk  mendapatkan  nilai  model  warna  HSV  dari  model  warna  RGB,  dengan persamaan berikut.
𝑉 = 𝑀𝑎𝑥 ( 𝑅 , 𝐺 , 𝐵 ) (2)
𝑠 =  { 𝑉 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑅 , 𝐺 , 𝐵 ) 𝑉 , 𝑉 ≠ 0 (3)

## D. Jarak Euclidean Disctance
60(G−B)
V−Min (R,G,B) H =  120 + 60 ( 𝐵 − 𝑅 ) 𝑉 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑅 , 𝐺 , 𝐵 ) 240 + 60 ( 𝑅 − 𝐺 ) 𝑉 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑅 , 𝐺 , 𝐵 ) , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑅
, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝐺
, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝐵 (4)
Jarak Euclidean merupakan suatu metode penghitungan jarak terdekat antara suatu objek dengan objek lain dalam koordinat persegi panjang. Jarak Euclidean dirumuskan menggunakan persamaan (5) di bawah ini.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝑑 ( 𝒙 , 𝒚 )  = √( 𝑥 1 − 𝑦 1) 2 +  ( 𝑥 2 − 𝑦 2) 2 + ⋯ + ( 𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 (5)
Dengan 𝑑 ( 𝑥 , 𝑦 )  adalah  jarak  antara eucludien antara  vektor 𝑥 dan 𝑦 , 𝑥 adalah  titik  dengan  vector 𝒙 = [ 𝑥 𝑖 , 𝑥 2, 𝑥 3, … … , 𝑥 𝑛 ] 𝑻 dan 𝒚 = [ 𝑦 𝑖 , 𝑦 2, 𝑦 3, … … , 𝑦 𝑛 ] 𝑻

## E. Minkowski Distance
Minkowski distance merupakan sebuah metrik dalam ruang vektor didefinisikan (normed vector space) sekaligus  dianggap  sebagai  generalisasi  dari Euclidean  distance dan Manhattan  distance .  Persamaan Minkowski distance dapat dilihat pada persamaan (6) dibawah ini.
𝑛 1 𝑑𝑝 ( 𝑥 , 𝑦 ) = (∑( 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑝 ) 𝑝 𝑖 =1 (6)

## F. Pengukuran Akurasi
Pengukuran  akurasi  digunakan  untuk  mengetahui  hasil  dari  penelitian.  Pada  penelitian  ini  pengukuran akurasi  digunakan  untuk  mengetahui  kinerja  dari  DWD  dalam  mengekstrak  fitur  warna  pada  citra  payudara. terdapat beberapa istilah yaitu Precision, Recall dan F- measure sebagai berikut.
a. Precision
Precision merupakan  metode  memperkirakan  berapa  banyak  gambar  relevan  yang  diambil  dari seluruh  gambar  yang  diambil  atau  ditampilkan.  Rumus  perhitungan Precision dapat  dilihat  dari persamaan (7) sebagai berikut.
𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(7)
dengan TP adalah jumlah gambar relevan yang terambil ( retrieved ), dan FP adalah jumlah     gambar yang terambil ( retrieved ) namun tidak relevan.
b. Recall
Recall merupakan  metode  evaluasi  yang  digunakan  untuk  memperkirakan  jumlah  gambar  yang muncul  dengan  total  data  dalam  database  sesuai  dengan  citra  masukan.  Rumus  perhitungan Recall dapat dilihat dari Persamaan (8) sebagai berikut.
𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (8)
dengan FN adalah total jumlah gambar yang tidak relevan dan tidak terambil  ( not retrieved )
c. F-measure
F-measure adalah rata - rata antara perolehan nilai Recall dan Precision . F-measure juga digunakan sebagai salah satu perhitungan evaluasi data TKCK yang menggabungkan Recall dan Precision . untuk menghitung nilai F-measure dapat dilihat dari persamaan (9) dibawah ini.

## G. Perancangan dan  Simulasi
𝐹 1 = 2 𝑥 𝑅∗𝑃 𝑅 + 𝑃 (9)
Pada proses perancangan dan simulasi TKCK dilakukan untuk mendapatkan hasil diagnosis pasien yang sudah  atau  belum  ditangani  oleh  dokter  berdasarkan  hasil  rekam  medis  pasien  yang  kanker  maupun  tidak kanker. Adapun proses perancangan hasil simulasi TKCK dapat dilihar pada Gambar 2 dibawah ini.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 2. Alur Simulasi Sistem Temu Kembali Citra Termal Kanker Payudara
Gambar 2 merupakan Alur Simulasi Sistem TKCK Thermal Kanker Payudara, Tahapan pertama adalah proses  input  data query ,  adapun  yang menjadi query adalah  citra  termal  payudara.  Tahap selanjutnya  adalah pre-processing. Tujuan  untuk  menghasilkan  fitur  yang  lebih  optimal.  Langkah  selanjutnya  adalah  proses konversi warna dari ruang warna RGB ke HSV. Setelah proses konversi warna dari RGB ke HSV, Langkah selanjutnya mencari fitur dari deskriptor warna dominan. Setelah fitur  vektor didapatkan langkah selanjutnya melakukan  pembangkitan  fitur  vektor  dari  histogram  warna,  setelah  kedua  fitur  vektor  dari  DWD  dan histogram  warna  didapatkan.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengukur jarak  kemiripan  menggunakan  dua metode yaitu Euclidean dan Minkowski dari proses pengukuran jarak tersebut maka dicari nilai paling terkecil diantara  semua  fitur  vektor,  selanjutnya  di  dapatkan  hasil  dari  temu  kembali  citra  payudara.  Selanjutnya dilakukan evaluasi kinerja dari pengukuran akurasi dengan cara menghitung nilai nilai Recall, Precision, dan F- measure. Data dipresentasikan dalam Tabel 1 .
Tabel 1 . Hasil temu kembali citra termal payudara dengan query 1   kategori kanker Jenis Jumlah temu kembali Kanker Sehat Top 10 10 0 Top 20 20 0 Top 30 27 3 Query 1 Top 40 36 4 Citra                Top 50 44 6 Kanker             Top 60 52 8 Top 70 62 8 Top 80 72 8 Top 90 80 10 Top 100 90
Data set Termal
Data  Query Termal Penggabungan Fitur DWD dan HW Pengukuran Kemiripan Fitur (Eucludian Distance dan Minkowski Distance) Ekstraksi Fitur HW Preprocessing Kuantisasi HSV Termal (RGB) Preprocessing Kuantisasi HSV Termal (RGB ) Penggabungan Fitur DWD dan HW Ekstraksi Fitur HW Ekstraksi Fitur DWD Ekstraksi Fitur DWD Hasil Temu Kembali Citra    Payudara
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini dilakukan empat tahapan simulasi tahap pertama fitur histogram warna. Tahap kedua fitur  DWD,  Tahap  ketiga  penggabungan  fitur  histogram  warna  dengan  DWD  pengukuran  jarak  dengan Eucludian  Distance ,  dan  simulasi  ke  empat  ketiga  penggabungan  fitur  histogram  warna  dengan  DWD pengukuran jarak dengan Eucludian Distance .

## A. Hasil Temu Kembali Fitur Histogram Warna
Hasil temu kembali citra termal kanker payudara menggunakan fitur  histogram untuk kategori sehat dan kaker dapat dilihat pada Gambar 3 . Dari dua puluh hasil teratas untuk kategori sehat ada enam citra yang tidak relevan  yang pada  top  6,  9, 10, 11, 14, 16.  Untuk kategori  kanker  ada  sebelas  citra  yang  tidak relevan  yang terdapat pada top 4,6,7,8,10,11,12,17,18,19,20.
(a) Citra Query
(a)  Citra Query
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Sehat
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Kanker
Gambar 3. Hasil temu kembali citra termal payudara dengan query citra sehat dan kanker

## B. Hasil Temu Kembali Deskriptor Warna Dominan
Hasil  temu  kembali  citra  termal  kanker  payudara  menggunakan  fitur  deskriptor  warna  dominan untuk citra kanker dapat dilihat pada Gambar 4 .
(a) Citra Query
(a)  Citra Query
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Sehat
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Kanker
Gambar 4. Hasil temu kembali citra termal payudara dengan query citra sehat dan kanker
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 4 menunjukkan dua puluh hasil teratas dari hasil temu kembali untuk query citra sehat. ada tiga citra yang tidak relevan berada pada urutan 12, 14, dan 16. Dan untuk kategori kanker ada empat citra kanker yang  berhasil  ditemu  kembalikan  yang  berada  pada  urutan  top  5,14,18,19  dari  dua  puluh  citra,  Pengukuran kinerja dilakukan menggunakan Recall, Precision, dan F-measure .
C. Hasil Temu Kembali Fitur Kombinasi HW dan DWD Pada Pengukuran Jarak Eucludien Distance
Hasil teratas dari hasil temu kembali citra termal kanker payudara dengan masukan berupa citra sehat. ada tiga citra hasil temu kembali yang berbeda dari kategori citra sebenarnya. Yang berada urutan 12, 14, dan 16. Sedangkan pada kategori kanker ada empat citra hasil temu kembali yang sesuai dengan kategori dari citra query yang  terdapat  pada  urutan  top  5,14,18,19.  hasil  temu  kembali  citra  termal  kanker  payudara  dengan masukan berupa citra sehat sebagai Gambar 5 berikut.
(a) Citra Query (a)  Citra Query
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Sehat
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Kanker
Gambar 5. Hasil temu kembali citra termal payudara dengan query citra sehat dan kanker

## D. Hasil Temu Kembali Fitur Kombinasi HW dan DWD Pada Pengukuran Jarak Minkowski Distance
Hasil temu kembali citra termal payudara menggunakan penggabungan fitur deskriptor warna dominan dengan histogram warna dengan jarak minkawski distance dapat dilihat pada Gambar 6 .
(a) Citra Query
(a)  Citra Query
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Sehat
(b) Dua puluh hasil temu kembali teratas query Kanker
Gambar 6. Hasil temu kembali citra termal payudara dengan query citra sehat dan kanker
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 0,00
0,10 0,20 0,30 0,40 0,50
Recall Sehat Kanker Recall Sehat Kanker
0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 0,00 0,10
0,20 0,30 0,40 0,50 Recall Sehat Kanker
Hasil teratas dari hasil temu kembali citra termal kanker payudara dengan masukan berupa citra sehat. Tidak ada citra yang tidak relevan terambil, Sedangkan pada kategori kanker ada satu citra yang tidak relevan yang terdapat pada urutan top 5.
Berikut  grafik  perbandingan  kinerja Recall terhadap Precision pada  citra  query  sehat  dan  kanker berdasarkan hasil temu kembali top 10 teratas sampai top 100 teratas sesuai dengan kategori simulasi,  dapat dilihat pada Gambar 7 sampai dengan Gambar 10 berikut.
1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50
Gambar 7. Perbandingan Recall terhadap Precision pada citra query sehat dan kanker untuk fitur histogram warna (HW)
Gambar 8. Perbandingan Recall terhadap Precision pada citra query sehat dan kanker untuk   fitur descriptor warna dominan (DWD)
Gambar 9 . Perbandingan Recall terhadap Precision pada citra query sehat dan kanker penggabungan fitur HW dengan DWD menggunakan Minkowski distance
P reci si o n P reci si o n P reci si o n
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 10 . Perbandingan Recall terhadap Precision pada citra query sehat dan kanker penggabungan fitur HW dengan DWD menggunakan Minkowski distance
Gambar 7 menunjukkan perbandingan nilai Recall terhadap Precision pada citra query sehat dan kanker menggunakan  fitur  histogram  warna,  dimana  hasil  untuk query sehat  menunjukkan  semakin  meningkat  nilai Recall , maka semakin menurun nilai Precision . Hasil ini memaparkan semakin banyak citra yang dimunculkan maka  semakin  banyak  pula  citra  yang  tidak  sesuai  yang  muncul.  Sedangkan  pada query kanker  hasil menunjukkan bahwa kenaikan nilai Recall tidak menurunkan nilai Precision secara signifikan. Semakin banyak citra yang dimunculkan maka semakin banyak pula citra dalam kategori yang sama yang muncul. Hasil evaluasi nilai F-measure dapat dilihat pada Tabel 2 . Gambar  8 menunjukkan  perbandingan  nilai Recall terhadap Precision pada  citra query sehat menggunakan  fitur  deskriptor  warna  dominan,  dimana  hasil  menunjukkan  bahwa  nilai Precision meningkat Ketika  nilai Recall berada  diantara  0,1  dan  0,3.  Setelah  nilai Recall berada  di  atas  0,3,  maka  nilai Recall menurun. Hal ini menunjukkan bahwa dengan memunculkan nilai temu lebih sedikit, maka sebagian besar citra yang  bangkitkan  salah.  Sedangkan  pada query kanker  hasil  menunjukkan  kenaikan nilai Recall menurunkan nilai Precision hal ini menggambarkan bahwa semakin banyak citra yang dimunculkan maka semakin banyak pula citra yang bukan kategori kanker yang muncul. Hasil evaluasi nilai F-measure dapat dilihat pada Tabel 3 . Gambar  9 menunjukkan  perbandingan  nilai Recall terhadap Precision pada  citra query sehat menggunakan  fitur  gabungan  histogram  warna  dengan  deskriptor  warna  dominan  dengan  pengukuran  jarak eucludien distance , nilai Precision menurun secara pelan-pelan seiring dengan  meningkatnya Recall . Hal ini menunjukkan semakin banyak nilai temu kembali yang dimunculkan, maka semakin banyak citra yang salah yang  dibangkitkan.  Sedangkan  pada  query  kanker  nilai Precision mengalami  penurunan  drastis  ketika  nilai Recall berada  dibawah  0,15.  Akan  tetapi,  ketika  nilai Recall berada  di  atas  0,15  nilai Precision meningkat kembali. Hasil evaluasi nilai F-measure dapat dilihat pada Tabel 4 . Gambar  10 menunjukkan  perbandingan  nilai Recall terhadap Precision pada  citra query sehat menggunakan fitur deskriptor warna dominan dengan pengukuran jarak minkowski distance , hasil menunjukkan bahwa nilai Precision menurun secara tajam dengan meningkatnya Recall. Nilai Recall terkecil di atas 0,4 citra diluar  kategori  sehat  tidak  banyak  meningkat..  Sedangkan  pada query kanker  penurunan  ketika  nilai Recall berada  dibawah  0,15.  Akan  tetapi,  ketika  nilai Recall berada  di  atas  0,15,  maka  nilai Precision meningkat kembali. Hasil evaluasi nilai F-measure dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 2. Hasil evaluasi F-measure terhadap citra kategori sehat dan kanker
0,80
0,60 0,40 0,20 0,00
0,00 0,20 0,40 Recall 0,60 0,80
Sehat Kanker P reci si o n Jumlah Temu
Kembali F-measure Sehat F-measure Kanker Top 10 0,11 0,09 Top 20 0,18 0,15 Top 30 0,24 0,21 Top 40 0,27 0,26 Top 50 0,29 0,31 Top 60 0,32 0, 35 Top 70 0,34 0,38 Top 80 0,35 0,42 Top 90 0,36 0,46
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 3 . Hasil evaluasi F-measure terhadap citra kategori sehat dan kanker Jumlah Temu Kembali F-measure Sehat F-measure Kanker Top 10 0,06 0,07 Top 20 0,14 0,13 Top 30 0,21 0,18 Top 40 0,27 0,20 Top 50 0,34 0,23 Top 60 0,39 0,26 Top 70 0,44 0,28 Top 80 0,47 0,30 Top 90 0,49 0,33 Top 100 0,51 0,36 Tabel 4 . Hasil evaluasi F-measure terhadap citra kategori sehat dan kanker Jumlah Temu Kembali F-measure Sehat F-measure Kanker Top 10 0,10 0,09 Top 20 0,19 0,14 Top 30 0,24 0,20 Top 40 0,27 0,25 Top 50 0,28 0,32 Top 60 0,31 0,37 Top 70 0,34 0,41 Top 80 0,36 0,46 Top 90 0,37 0,51 Top 100 0,37 0,56 Tabel 5 . Hasil evaluasi F-measure terhadap citra kategori sehat Jumlah Temu Kembali F-measure Sehat F-measure Kanker Top 10 0,07 0,09 Top 20 0,13 0,15 Top 30 0,18 0,23 Top 40 0,21 0,30 Top 50 0,25 0,35 Top 60 0,30 0,40 Top 70 0,33 0,46 Top 80 0,36 0,51 Top 90 0,38 0,55 Top 100 0,38 0,59

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil simulasi dapat disimpulkan bahwa dalam pengujian sistem temu kembali citra dengan objek  termal  payudara  baik query sehat  dan  kanker  dilakukan  dengan  empat  tahap  pengujian.  Hasil  temu kembali citra sehat dan kanker menggunakan fitur histogram warna dengan hasil citra yang tidak relevan untuk kategori  sehat  sebanyak  6  citra,  dan  untuk  kategori  kanker  sebanyak  11  citra.  Untuk  hasil  temu  kembali menggunakan fitur deskriptor warna dominan jumlah citra sehat yang tidak relevan sebanyak 3 citra, dan yang kanker  sebanyak  4  citra,  dan  untuk  hasil  temu  kembali  menggunakan  gabungan  fitur  DWD  dengan  HW menggunakan eucludien pada kategori sehat sebanyak 4 citra.
Pada kategori kanker sebanyak 3 citra, hasil temu kembali menggunakan gabungan fitur DWD dengan HW menggunakan minkowski pada kategori sehat semua citra relevan, dan citra pada kategori kanker yang tidak relevan  sebanyak  1  citra.  Dari  hasil  simulasi  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  sistem  temu  kembali  termal payudara fitur yang paling tepat adalah gabungan antara DWD dan HW dengan pengukuran jarak menggunakan minkowski distance.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
5.  Referensi
[1] B.F. Jones, G. Schaefer, and S. Y. Zhu. "Content-based image retrieval for medical infrared images." In The 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS, San Francisco, USA, 2004.
[2] H.  D.  Benítez,  and  G.  I.  Alvarez,  “Content  based  thermal  images  retrieval”,  In International Conference on Image and Signal Processing , 2010, pp. 479-487.
[3] F. Faridah, K. Munadi, and F. Arnia, “Aplikasi Histogram Discrete Cosine Transform (DCT) Untuk Sistem  Temu  Kembali  Citra  Termal  Berbasis  Konten”, Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 2, no. 1, pp. 38-42, 2019.
[4] Y. Dhyanti, K. Munadi, and F. Arnia, “Penerapan Deskriptor Warna Dominan untuk Temu Kembali Citra Busana pada Peranti Bergerak”, Jurnal Rekayasa Elektrika , vol. 12, no. 3, pp. 104-110, 2016.
[5] S.  Sergyán,  “Useful  and  effective  feature  descriptors  in  content-based  image  retrieval  of  thermal images”, In 2012 4th IEEE International Symposium on Logistics and Industrial Informatics , pp. 55- 58, 2012.
[6] R.R. Saritha, V. Paul, and P.G. Kumar, “Content based image retrieval using deep learning process”, Cluster Computing , vol. 22, no. 2, pp. 4187-4200, 2019.
[7] M.B.  Al  Rasyid,  F.  Arnia,  and  K.  Munadi,  “Histogram  statistics  and  GLCM  features  of  breast thermograms for early cancer detection”, In 2018 International ECTI Northern Section Conference on Electrical,  Electronics,  Computer  and  Telecommunications  Engineering  (ECTI-NCON) ,  Thailand, 2018, pp. 120-124.
[8] R. Roslidar, K. Saddami, F. Arnia, M. Syukri, and K. Munadi, “A study of fine- tuning CNN models based on thermal imaging for breast cancer classification”, In 2019 IEEE International Conference on Cybernetics  and  Computational  Intelligence  (CyberneticsCom) ,  Banda  Aceh:  Indonesia,  2019,  pp. 77-81.
[9] L.F. Silva, D.C.M. Saade, G.O. Sequeiros, A.C Silva, A.C. Paiva, R.S. Bravo, and A. Conci, “A new database for breast research with infrared image”, Journal of Medical Imaging and Health Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 92-100, 2014.
[10] B. Hapke, Theory of reflectance and emittance spectroscopy, United Kingdom:  Cambridge university press, 2012.
[11] E.  Y.-K.  Ng,  "A  review  of  thermography  as  promising  non-invasive  detection  modality  for  breast tumor", International Jurnal Thermal Science ., vol. 48, no. 5, pp. 849-859, May 2009.
[12] R. R. Devi and G. S. Anandhamala, "Recent trends in medical imaging modalities and challenges for diagnosing breast cancer,"Biomedic Pharmacology Jurnal., vol. 11, no. 3, pp. 1649-1658, Sep. 2018.
[13] L. Shapiro, and G. Stockman, Computer vision, New Jersey: Prentice Hall. Inc, 2001.
[14] W.  Surong,  C.  Liang-Tien,  and  D.  Rajan,  “Image  Retrieval  Using  Dominant  Color  Descriptor”, Proceedings  of  the  International  Conference  on  Imaging  Science,  Systems  and  Technology  (CISST '03) , Nanyang, Singapore, 2003.
[15] N.  Aulia,  F.  Arnia,  and  K.  Munadi,  “ HOG  of  Region  of  Interest  for  Improving  Clothing  Retrieval Performance ”, International  Conference  on  Cybernetics  and  Computational  Intelligence  (IEEE Cyberneticscom)) , Banda Aceh, 2019.
[16] K.  Azima,  K.  Munadi,  F.  Arnia,  and  M.  Oktiana,  “Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Kelapa  Sawit Berbasis Pencitraan Termal dengan Deskriptor Warna Dominan,” Jurnal Rekayasa Elektrika. , vol. 15, no. 1, 2019.
[17] M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance,  dan  Manhattan Distance  pada  Algoritma  K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,” Jurnal  Informatika Pengembangan Information Technology , vol. 4, no. 1, pp. 20–24, 2019.
[18] C. Mutia, F. Arnia, and R. Muharar, “Improving the performance of CBIR on islamic women apparels using normalized PHOG,” Bulletin of Electrical Engginering and Informatics , vol. 6, no. 3, pp. 271– 280, 2017.
[19] N. E. R. Pah, S. A. S. Mola, and A. Y. Mauko, “Ekstrasi Ciri Warna HSV Dan Ciri Bentuk Moment Invariant Untuk Klasifikasi Buah Apel Merah,” Jurnal Komputer dan Informatika. , vol. 9, no. 2, pp. 142–153, 2021.
[20] A.  E.  Minarno,  K.  M.  Ghufron,  T.  S.  Sabrila,  L.  Husniah  and  F.  D.  S.  Sumadi,  " CNN  Based Autoencoder Application in Breast Cancer Image Retrieval ," 2021 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), Surabaya, Indonesia, 2021, pp. 29-34.