## KLASIFIKASI JENIS TUMOR OTAK BERDASARKAN CITRA GLIOMA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Adam Jordie Sinulingga 1 , Darwis Robinson Manalu 2 , Samuel Manurung 3
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia
Jl. Hang Tuah No.8, Medan – Sumatera Utara
adamjordie40@gmail.com

## ABSTRACT
This study uses the Support Vector Machine method, where this method aims to obtain a classification model that has high accuracy or small error in classifying an image. The development of the medical world today is closely related and cannot be separated from the development of information technology that continues to grow. To be able to distinguish Magnetic Resonance Image (MRI) images detected by brain tumors, it is necessary to carry out a classification process using the Support Vector Machine (SVM) method. So we need an application for classifying brain tumors to facilitate medical work in determining the type of brain tumor disease. Image processing will use 2 types of brain tumors, namely Glioma and Meningioma.

## Keywords- brain tumor, visual image, SVM, GLCM

## I.   PENDAHULUAN
Tumor  otak  adalah  adanya  pertumbuhan  jaringan abnormal  dimana  sel  terus  tumbuh  dan  bermultipiklasi secara tidak terkontrol. Tumor otak termasuk neoplasma yang  berasal  dari  parenkim  otak,  meningen,  dan  dari glandula pituitari atau struktur..tulang intrakranial  yang secara  tidak  langsung  dapat  mempengaruhi  jaringan otak.
MRI (Magnetic Resonance Imaging) merupakan peralatan  radiologi  terbaik  untuk  melakukan  diagnosa tumor  otak  yang  rumit  dan  intensitasnya  beragam. Keunggulan MRI antara lain dapat memperoleh gambar beresolusi  tinggi,  dan  aman  diaplikasikan  pada  organ otak karena tidak mengandung radiasi pengion. Namun interpretasi  atau  pembacaan  citra  MRI  memerlukan waktu  yang  lama,  sehingga  segmentasi  citra  perlu dilakukan.  Saat  ini  proses  segmentasi  citra  banyak dilakukan  secara  manual  oleh  para  radiolog.  Proses  ini membutuhkan  waktu  lama,  dan  pakar  radiologi kemungkinan dapat bersifat subjektif dalam mendiagnosa.
Metode  yang  digunakan  adalah Support  Vector Machine (SVM).  Cara  kerja  metode  SVM  khususnya pada permasalahan non linier adalah dengan memasukkan konsep kernel ke dalam ruang berdimensi tinggi.  Tujuannya  adalah  untuk  menemukan  hyperlane atau pemisah yang memaksimalkan jarak (margin) antar kelas data. referensi.
Penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan metode  ditulis  pada  analisa  SVM  dalam  prediksi  harga permintaan  Perhiasan,  oleh  Mita,  2021.  Variable  fungsi kernel yang digunakan dalam SVM dan RBF, Linear, dan Polynomial. Hasil yang diperoleh dari uji coba penelitian ini menunjukkan  bahwa  model peramalan  secara keseluruhan secara  keseluruhan  baik  atau  layak.  Akurasi  dari  2  model yang didapat dengan kernel RBF dan MAPE yang tergolong baik di kategori tinggi pada data train [1].
Seleksi  Fitur  SVM  Pada  Analisis  Sentimen  Keberlanjutan Pembelajaran Daring, oleh Amar, 2020. Tujuan Penelitian ini  adalah  melakukan  analisis  sentimen  dengan  algoritma
SVM membandingkan dua seleksi fitur Term Frequency dan TF-IDF untuk memperoleh nilai k-Fold pada k-Fold Cross Validation yang menghasilkan nilai evaluasi tertinggi. Data yang digunakan berjumlah 200 data tweet dari 100 komentar positif dan  100  komentar  negatif menggunakan lima  rasio perbandingan. Penelitian menghasilkan evaluasi tertinggi 8- Fold  Cross  Validation  dengan  accuracy  86%,  precision sebesar 87,38% dan recall sebesar 85.02% [3].

## II. METODE PENELLITIAN
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  sistem pembelajaran  yang  menggunakan  ruang  hipotesis  yang berupa  fungsi-fungsi  linear  didalam  sebuah  fitur  yang memiliki  dimensi  tinggi  dan  dilatih  dengan  menggunakan algoritma  pembelajaran  berdasarkan  teori  optimasi.  SVM memecahkan masalah klasifikasi dengan mencari hyperlane marjinal maksimum, dimana terdapat hyperlane data dalam jumlah tak terhingga yang harus ditemukan yang merupakan data terbaik. Secara intuitif, hyperlanes dengan margin yang lebih  besar  lebih  akurat  dalam  mengklasifikasikan  data dibandingkan  dengan  margin  yang  lebih  kecil.  Inilah sebabnya  (selama  studi),  SVM  mencari  hyperlane  dengan margin  besar,  yang  dikenal  sebagai  Maximum  Marginal Hyperlane (MMH).
Gambar 1. Diagram Alur Klasifikasi SVM
bahwa jarak terpendek dari hyperlane ke satu sisi lain dari margin, dimana “sisi” dari margin sejajar dengan hyperlane. Terdapat beberapa tahapan metode untuk pengklasifikasian jenis  tumor  otak.  Tahapan  pertama  adalah  pengumpulan citra data tumor otak. Penulis mengumpulkan data melalui benchmark  dari  Kaggle.  Selanjutnya,  data  melalui  tahap Image  Preprocessing  terdiri  atas  Scaling,  dan  Grayscale. Lalu,  citra  data  tumor  otak  akan  disegmentasi  melalui tahapan Binary Thresholding yang setelah itu adalah tahapan
feature  extraction  menggunakan  GLCM  dimana  metode tersebut mempunyai fungsi agar sistem mendapatkan hasil citra  yang  terekstraksi  yang  kemudian  akan  diperoses menggunakan metode Support Vector Machine untuk dapat di  klasifikasi  menjadi 3 kategori tumor otak  untuk  diteliti. Perancangan tersebut, dapat digambarkan  pada Gambar 1.

## 1. Data Training
Data olah adalah data yang dipakai untuk melakukan proses learning  dimana  pada  proses  tersebut  sistem  akan mendeteksi setiap bagian khusus pada setiap kategori untuk dapat memisahkan citra per tiap kategori. Data training yang digunakan  untuk  proses  training  adalah  sebanyak  100, dimana  masing-masing  kategori  mempunyai  data  training sebanyak 50 citra.
2. Data Testing
Data testing adalah data untuk  melakukan proses pengujian pada  hasil  dari  data  training  yang  telah  disimpan  didalam sebuah model. Data ini adalah data yang berbeda dari data yang digunakan pada proses training. Data testing berjumlah 30  citra,  dimana  di  setiap  kategori  memiliki  data  testing sebanyak 15 citra.
3. Image Segmentation Pada Tahap ini mengubah citra yang awalnya berskala abu- abu menjadi citra binary yang akan membuat citra menjadi lebih tajam. Pada penelitian ini, parameter thresholding yang digunakan penulis adalah sebesar 150. Citra yang digunakan penulis  disuse  dalam  matrix  5x5  dari  hasil  grayscale  dan dipilih posisi tengah.
4. Fitur Extraction
Tahap ini  berguna  untuk  mengambil  ciri khusus  yang  ada pada  citra  yang  telah  melalui  preprocessing  dan segmentation.  Pengambilan  citra  menggunakan  metode GLCM yang pada penelitian ini, menggunakan 4 nilai dari 14 total nilai GLCM yaitu :
Contrast :
Correlation :
Energy :
Homogenity :
5. Klasifikasi
Pada  proses  ini,  dilakukan  pengklasifikasian  ciri  dengan mengidentifikasi  nilai  hasil  dataset  pengujian  .  Hasil pelatihan  dataset  tersebut  nantinya  akan  mengidentifikasi nilai  suatu  citra  tersebut  dengan  nilai  Glioma  atau Meningioma.

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  hasil-hasil  penelitian  dan sekaligus  diberikan  pembahasan  yang  komprehensif.
Hasil  dapat  disajikan  dalam  bentuk  gambar  yang memudahkan pembaca. Penelitian yang diusulkan telah menyelesaikan prosedur untuk mengklasifikasikan citra MRI  tumor  otak  menggunakan  program  berbasis Matlab  2016a  melalui  tahap  preprocessing,  ekstraksi ciri menggunakan GLCM, dan klasifikasi SVM dengan menggunakan  Confusion  Matrix.  Pada  penelitian  ini menggunakan  sebanyak  100  data  dimana  masing- masing memiliki 50 data citra glioma dan 50 data citra meningioma.  Sample  citra  berformat  .jpg  seperti  pada gambar  2(a)  yang  diinputkan  kemudian  diubah  ke grayscale yang akan diproses ke segmentasi citra seperti yang ditunjukkan pada gambar 2(b), 2(c).
(a) (b)

## (c)
Gambar 2. (a) citra masukan, (b) grayscale, (c) segmentasi
Tahap  ini  menjelaskan  tentang  pengujian  yang  dilakukan dengan  sistem  dan  data.  Pengujian  dilakukan  pada  citra MRI  tumor  otak  yang  berjumlah total  100  data training , dimana dataset tersebut terdiri dari 50 data untuk Glioma, dan  50  data  untuk  Meningioma  dan  data  testing  yang dipakai  sebanyak  24  data  testing,  dimana  masing-masing kelompok mempunyai 12 data testing. SVM dengan kernel linear digunakan untuk mengidentifikasi objek diatas. Hasil identifikasi hasil akhir sistem dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Pengujian Sistem No Citra Nama Citra Output Hasil 1. Glioma Glioma Berhasil 2. Glioma Glioma Gagal 3. Meningio ma Meningio ma Berhasil
Berdasarkan  hasil  pengujian,  diperoleh  nilai confussion matrix sebagai berikut :
Gambar 3. Confusion Matrix
Berikut ini akan ditunjukkan Confusion Matrix dengan melihat nilai dari Glioma dan Meningioma seperti pada Tabel
Tabel 2. Confusion Matrix Precision  Recall F1- Score Support Glioma 0.83 1 0.86 12 Meningioma 1 0.85 2 12
Dengan  perhitungan  matematis  dari  Confusion  Matriksnya adalah sebagai berikut :
Precision = 𝑇𝑃 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎 (𝑇𝑃 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎+𝐹𝑃 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎) = 10 10+2 = 10 12 = 0.83 = 𝑇𝑃 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎
(𝑇𝑃 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎+𝐹𝑃 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎) = 12 12+0 = 12
12 = 1
Recall =
𝑇𝑃 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎
(𝑇𝑃 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎+𝐹𝑁 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎) = 10 10+0 = 10 10 = 1
= 𝑇𝑃 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎
(𝑇𝑃 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎+𝐹𝑁 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎) = 12 12+2 = 12 14 = 0.85
F1-Score = 2(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑙𝑖𝑜𝑚𝑎 = 2(1𝑥0.83)
1+0.83
= 1.66 1.93 = 0.86
F1- Score = 2(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑔𝑛𝑖𝑜𝑚𝑎+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑜𝑚𝑎
= 2(0.95𝑥1) 1+0.95 = 3.7 1.95 = 2
Berdasrkan hasil testing diatas, sistem klasifikasi jenis tumor otak berdasarkan citra glioma menggunakan metode Support Vector Machine diperoleh akurasi sebesar 91%.

## Kesimpulan
Segmentasi citra otak sangat penting dalam perencanaan operasi dan  perencanaan  perawatan  di  bidang  medis.  Dalam  modul  ini, kami mengusulkan sebuah metode untuk melakukan segmentasi dan mengklasifikasikan posisi tumor pada citra tumor otak. Tumor otak dapat disembuhkan jika terdeteksi pada tahap awal. Hal ini memungkinkan dokter untuk memahami perkembangan penyakit yang  tepat,  yang  akan  membantu  membuat  keputusan  tentang pengobatan yang tepat. Dari hasil pembahasan ini dapat diketahui lokasi  tumor  dengan  baik  dimana  lokasi  tumor  tersegmentasi dengan jelas dari citra tumor otak

## IV. REFERENSI
[1] Akbar, F., Rais, A. N., Sobari, I. A., Zuama, R. A., & Rudiarto, B. (2019, Agustus). Klasifikasi Massa Pada Citra Mammogram Berdasarkan Grey Level Co-occurrence (GLCM). IJCCS, Vol. 8, No.1, 59-68
[2] Dzulfikar,  M.  A.  (2014,  Oktober).  Analisis  Distribusi  Intensitas  RGB Citra  Digital  untuk  Klasifikasi  Kualitas  Biji  Jagung  menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan.  JURNAL  FISIKA  DAN  APLIKASINYA, VOLUME 10, NOMOR 3.
[3] Rizal, R. A., Gulo, S., & Sihombing, O. D. (2019, Agustus). Analisis Gray Level  Co-occurence  Matrix (GLCM) Dalam  Mengenali  Citra Expresi Wajah. Jurnal Mantik, Vol.3, No.2, 31-38.
[4] Pratama, Wahyu, Ifo . (2018). Analisis Performa Algoritma Naive Bayes pada  Deteksi  Otomatis  Citra  MRI.  Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi Komputer, Vol.5, No.1, 37-42