## PENERAPAN TRANFORMASI RUANG WARNA YUV DAN WAVELET DALAM MENINGKATKAN INTENSITAS PIXEL PADA ANALISA CITRA PANAS PAYUDARA
Evy Poerbaningtyas 1
Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia, Malang e-mail : evip@stiki.ac.id

## Abstrak
Kelainan  pendistribusian  energi  panas  pada  jaringan  payudara,  dapat  mengindikasikan  adanya  kelainan pada payudara ( abnormal ) . Klasifikasi kesehatan atau kelainan payudara dapat dideteksi melalui energi panas yang dipancarkan oleh daerah sekitar payudara dalam bentuk citra panas (Thermal Imaging).  Citra Panas  Inframerah  merupakan  sebuah  citra  yang  multiresolusi,  untuk  mengenal  pola  sebuah  citra  panas perlu  peningkatan  intensitas  pixel.  Sehingga  dalam  menganalisa  citra  panas  payudara,  penerapan transformasi ruang warna YUV dan  algoritma wavelet  dapat meningkatkan nilai intensitas pixel.  Dengan dihasilkannya  nilai  intensitas  pixel  yang  tinggi  pada  citra  panas  payudara  akan  memudahkan  dalam mengkalsifikasikan jenis payudara sehat (normal) atau tidak normal (abnormal) serta mendeteksi apakah nodul kanker atau bukan. Dalam penelitian ini, pengambilan citra panas menggunakan kamera inframerah tipe  TiS20.  Penggunaan  kamera  inframerah  pada  payudara  bersifat  non  invasive  (  tidak  bersentuhan langsung) dan juga tidak menimbulkan efek samping pasca tes.

## Kata kunci  - payudara, citra panas, infra merah, wavelet, YUV

## Abstrac
Disorders of heat energy distribution in breast tissue, can indicate a abnormalities in the breast (abnormal). Classification of health or breast abnormalities can be detected by heat energy emitted by the area around the breast in the form of thermal imagery (Thermal Imaging). Infrared Thermal Imaging is a multiresolution image, to recognize the pattern of thermal image of the breast needs to increase the intensity of pixels. So in  analyzing  thermal    imaging  of  breast,  application  of  YUV  color  space  transformation  and  wavelet algorithm  can  increase  pixel  intensity  value.  With  the  resulting  high  pixel  intensity  value  on  the  breast thermal  imaging  will  facilitate  in  clasifikation    type  of  healthy  breast  (normal)  or  abnormal  (abnormal).  In this study, thermal imaging retrieval using an infrared camera type TiS20. The use of infrared cameras in the breast is non invasive (not in direct contact) and also does not cause post-test side effects.
Keyword - Breast, thermal imaging , infrared, wavelet, YUV

## I.  PENDAHULUAN
Kanker  termasuk  penyakit  yang  membawa  dampak  cukup  tinggi  dengan  penyakit  non- kanker  yaitu  kematian.  Berdasarkan  data  rutin  Direktorat  Sub  Direktorat  Kesehatan Nonkomunik  Kementerian  Kesehatan  sampai  tahun  2013,  program  deteksi  kanker  payudara awal,  masih  dilaksanakan  di  717  dari  9.422  puskesmas  di  32  provinsi  atau  sekitar  7,8% (Kementerian Kesehatan, 2015) .
Klasifikasi  kesehatan  atau  kelainan  payudara  dapat  dideteksi  melalui  energi  panas  yang dipancarkan oleh daerah sekitar payudara dalam bentuk citra panas (Thermal Imaging) ( Choi et.al, 2015). Klasifikasi kesehatan payudara tersebut tergantung pada proses pengolahan citra panas  inframerah.  Identifikasi  payudara  normal  atau  abnormal  melalui  citra  panas  inframerah, memiliki kepekaan 83% (Arora et.al,  2008), sementara kombinasi dari mammography memiliki sensitivitas  95%    (Kennedy  et  al.,  2009  ;  Laskari  et  al.,  2016).  Pengolahan    citra  panas inframerah,  dapat  memberikan  informasi  maksimal,  terjaga  akurasi  dan  kepresisiannya (Tavakol  et al., 2013 : Hossein et al., 2016 ;  Zadeh et al., 2016 ;).
Citra  Panas  merupakan  sebuah  citra  yang  multiresolusi,  artinya  citra  yang    memiliki  batasan tepi    kurang  jelas  (Alam,  et.al,  2014  ).    Sehingga  dalam  proses  pengolahan  citra,  saat  tahap pre-procesing  dan  procesing  perlu  dicari  pemodelan  yang  dapat  meningkatkan  nilai  intensitas pixel  (Helja  et.al,  2013).  Penerapan  transformasi  ruang  warna  ke  YUV  dan  transformasi wavelet,  akan  dapat  meningkatkan    intensitas  pixel  pada  citra  panas.Sehingga  nantinya  akan memperbaiki citra panas payudara sebelum diklasifikasi menjadi payudara sehat dan payudara
abnormal.  Penerapan  analisa  citra  panas  payudara  dalam  klasisfikasi    payudara,  dapat membantu  proses  skrining  payudara    secara  optimal  dan  aman.  Mengingat  skrining  dilakukan menggunakan  kamera  infra  merah  tipe  TiS20  yang  bersifat  non  invasive  dan  tanpa  ada  efek samping pasca tes terhadap pasien.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
Tujuan  pre-processing  adalah  menghasilkan  citra  yang  dapat  diolah  untuk  tujuan  yang spesifik.,  yaitu  dengan  melakukan  image  filtering  dan  transformasi  warna  .  Tahap  procesing merupakan  tahapan  inti  dalam  analisa  citra  panas  inframerah,  untuk  meghasilkan  citra berkualitas..  Thermal  imaging  pada  payudara  normal  dan  abnormal  mempunyai  tekstur  yang tergantung  dengan  skala  (gambar  1).    Oleh  sebab  itu  dibutuhkan  analisis  multiscale (multiresolusi) untuk melakukan ekstrak ciri (Prabha et.al, 2008).
(a)
(b)
Gambar 1. Citra multiresolusi (a) citra panas payudara normal (b) citra panas payudara abnormal (Lashkari et.al,  2016)

## 2.1.  Transformasi Ruang Warna YUV
Ruang  warna  adalah  sebuah  model  matematis  yang  menjelaskan  tentang  bagaimana cara warna direpresentasikan dalam angka. Monitor komputer menggunakan ruang warna yang disebut  dengan  RGB  (Red  Green  Blue),  sehingga  data-data  citra  yang  tersimpan  dalam komputer adalah angka-angka (disebut juga dengan pixel) yang merepresentasikan warna Red, Green  dan  Blue.  Pemahaman  tentang  algoritma  ruang  warna  sangat  dibutuhkan  untuk menganalisis  citra,  karena  dengan  menggunakan  ruang-ruang  warna  inilah,  selanjutnya  dapat mengklasifikasikan citra atau  mendeteksi objek dalam citra. (Darma, 2010)
Dalam  menganalisa  sebuah  citra,  pembacaan  ruang  warna  yang  baik  adalah  secara YUV.  YUV  akan  mengurangi  komponen  khrominansi,  sehingga  akan  memperkecil  bandwidth data  image,  namun  tidak  terlalu  berpengaruh  dalam  penglihatan  manusia.  Dalam  YUV komponen  khrominansi  (  U  dan  V)  dengan  jelas  terpisah  dengan  komponen  (Y),  sehingga mempermudah dalam mensegmentasi citra.
. Gambar 2. Ruang warna YUV  (Swedia E R, et.al, 2010)
Persamaan untuk merubah dari RGB ke YUV adalah sebagai berikut :
Sedangkan untuk mengembalikan dari YUV ke RGB adalah :
(2.2)

## 2.2.  Transformasi Wavelet
Salah  satu  cara  menghasilkan  citra  berkualitas    adalah  meningkatkan  intensitas  pixel dengan  cara  membuang  frekwensi  rendah  pada  citra  Transformasi  wavelet  merupakan  salah teknik  membuang  frekwensi  rendah  pada  citra  yang  memiliki  multiresolusi  (Kusumadewi, 2012)..
Cara kerja transformasi wavelet pada sebuah citra  digital dengan membagi dua,  yaitu: Forward  Wavelet  Transformation  (FWT)  dan  Inverse  Wavelet  Transformation  (IWT).  FWT melakukan  dekomposisi  citra  sehingga  energi  pada  citra  berkonsentrasi  pada  pixel-pixel tertentu,  yang  disebut  sebagai  blurred  image.  Sementara  itu  IWT  melakukan  rekonstruksi kembali  citra  yang  telah  dihasilkan  oleh  FWT.  Baik  FWT  maupun  IWT  mula-mula  melakukan transformasi pada baris citra kemudian dilanjutkan transformasi pada kolom citra. (Bantikyan H , 2014)

## 2.3.  K-MEANS
Tahap    terakhir  dalam  pengolahan  citra  panas  inframerah  padap  payudara  adalah  tahap klasifikasi.  Klasifikasi  bertujuan  untuk  mengelompokan  payudara  menjadi  2  target,  yaitu payudara normal dan payudara abnormal. Pengkalsifikasian hasil analisa citra panas payudara menggunakan metode K-Means.   K-Means Algorithm adalah sebuah algoritma  yang bertujuan untuk  mengelompokkan  data  pada  cluster  masing-masing.  Prinsip  dari  algoritma  ini  adalah mencari  cluster  dari  suatu  data  dengan  membandingkan  jarak  data  tersebut  dengan  centroid pada masing-masing cluster ( McCaffrey et.al,, 2014)

## III.  METODOLOGI PENELITIAN. 3.1.  Bahan dan  Alat Penelitian
Bahan : 30 Pasien yang dijadikan obyek penelitian, dimana pasien wanita dengan segala umur. Peralatan : Pengambilan data menggunakan kamera infamerah TiS20 merk Fluke.

## 3.2.  Tahapan  dan Prsedure Penelitian
Tahapan penelitian secara keseluruhan adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Tahapan Penelitian Procedure  tranformasi ruang warna YUV adalah  sebagai berikut :
Gambar 4. Procedure Transformasi ruang warna YUV
Transformasi Ruang
Warna YUV Image Filter Transformasi wavelet Klasifikasi Citra Asli payudara 0 private String RGB_YUV(String RGB)
1 { 2 String[] strData; 3 String strRet = ""; 4 double Y=0, U=0, V=0; 5 6 strData = RGB.split(","); 7 if (strData.length >= 2)
8 { 9 double R, G, B;
10
11 R = Double.parseDouble(strData[0] / 255);
12 G = Double.parseDouble(strData[1] / 255);
13 B = Double.parseDouble(strData[2] / 255);
14
15 Y = (0.299 * R) + (0.587 * G) + (0.114 * B); 16 U = 0.436 * ((B - Y) / 0.886); 67 17 V = 0.615 * ((R - Y) / 0.701); 18 19 java.text.DecimalFormat df = new java.text.DecimalFormat ("0.000"); 20 strRet = df.format(Y) + "," + df.format(U) + "," + df.format(V); 21 } 22 return strRet;
Prosedure Tranformasi Algoritma Wavelet sebagai berikut :
Forward Wavelet Transformation Mulai Citra Asal Inverse Wavelet Transformation Citra Wavelet Selesai
Gambar 5. Flowchart Transformasi Wavelet

## Procedure Klasifikasi K-MEANS
Berikut ilustrasi segmentasi citra menggunakan algoritma K-Means:
250 255 78 60 252 254 45 50 255 253 80 60 1 0 10 15
Gambar 6. Contoh matriks citra
Dari matriks di atas, maka dapat diketahui tingkat intensitas citra setelah diurutkan adalah: 0, 1, 10, 15, 45, 50, 60, 60, 78, 250, 252, 253, 254, 255, 255. Maka diketahui nilai median dari citra adalah:  60.  Sehingga  centroid  awal  untuk  segmentasi  berturut-turut  c1,  c2,  c3  adalah:  0,  60, 255. Setelah diketahui centroid awal, maka akan dihitung cluster  dari citra menggunakan jarak terdekat.  Misal,  sebuah  pixel  dengan  intensitas  15  maka  pixel  tersebut akan  memiliki  jarak  15 dari c1 adalah 15, 45 dari c2 , dan 240 dari c3, sehingga pixel tersebut akan termasuk ke dalam cluster  ke-1.  Maka  dari  citra  ilustrasi  gambar  3.8  maka  iterasi  pertama  akan  menghasilkan cluster  ke-1  memiliki  anggota:  0,  1,  10,  15;  cluster  ke-2  memiliki  anggota:  45,  60,  60,  60,  78; cluster ke-3 memiliki anggota: 250, 252, 253, 254, 255, 255. Setelah itu, dihitung centroid baru untuk masing-masing cluster dengan cari mencari rata-rata nilai anggotanya. Iterasi akan terus dilakukan  hingga  terjadi  konvergensi,  yaitu  di  mana  centroid  sebelum  clustering  sama  dengan centroid baru.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  pada  30  dataset citra  panas  payudara,  dimana  10  dataset  merupakan pasien dengan payudara normal dan 20 dataset merupakan pasien dengan  sudah terdiagnosa kanker  stadium  2  dari  hasil  USG/mammografi.  Dari  30  data  tersebut  dilakukan  penfokuskan area  deteksi  atau  identifikasi  kanker  sebanyak  3  area  fokus  pada  masing-msing  citra  panas payudara.  Sebelumnya  dilakukan  analisa  citra  panas  payudara,  dilihat  gambaran  histogram, berikut histogram energi panas dari payudara abnormal atau positif terdapat nodul.
Gambar 6 . Histogram  payudara abnormal cropping area 1
Gambar 7. Klasifikasi payudara abnormal dengan nodul pasitif dari hasil transformasi ruang YUV dan Wavelet
Gambar 8 . Histogram  payudara abnormal cropping area 2
Gambar 9. Klasifikasi payudara abnormal dengan nodul positif palsu atau bukan  nodul kanker dari hasil transformasi ruang YUV dan Wavelet
Gambar 10 . Histogram  payudara abnormal cropping area 3
Gambar 11. Klasifikasi payudara abnormal dengan nodul positif palsu atau bukan  nodul kanker dari hasil transformasi ruang YUV dan Wavelet
Pada pengujian diatas (area -1) menunjukan bahwa area yang tercropping merupakan sebuah nodul  kanker  pada  payudara  abnormal,  sedang  pada  pengujian  area  -2  dan  area  -3, menunjukan bahwa nodul tersebut positif palsu pada payudara abnormal.
Dari  hasil  pengujian  30  dataset  yang  dianalisa  dengan  masing-masing  citra  dilakukan croping  3  area  fokus,  tidak  semua  nodul  yang  dicroping  merupakan  positif  kanker.  Penerapan transformasi  ruang  warna  ke  YUV  dan  penerapan  transformasi  wavelet  dapat  menghasilkan citra  dengan  intensitas  pixel  yang  bagus  pada  area  yang  terbentuk,  dengan  deteksi  tepi  yang lebih  jelas.  Perbaikian  pada  pengolahan  citra  akan  memperbaiki  citra  inputan  sebelum  citra diklasifikasikan sebagai nodul kanker atau bukan.  Dengan demikian hal  ini akan  mengurangi terjadi kesalahan dalam mendiagnosa,

## V.  KESIMPULAN & SARAN

## 5.1.  Kesimpulan
1. Penerapan transformasi ruang warna YUV dan transformasi wavelet dalam analisa citra panas inframerah dapat meningkatkan energi intensitas pada pixel.
2. Analisa citra multiresolusi pada citra panas payudara dengan menerapkan transformasi ruang  YUV  dan  wavelet,  dapat  mengkalsifikasi  payudara  sehat  atau  abnormal  secara optimal.

## 5.2.  Saran
Dilakukan perbaikan citra sebelum dilakukan klasifikasi  dengan penerapan statistik dan proses  pengenalan  pola  citra  menggunakan  algoritma  ANN.  Dimana  data  hasil  transformasi algoritma wavelet dilakukan pengolahan data statistika. Tujuannya adalah mencari inputan data terbaik sebelum dilakukan pengenalan pola citra dengan ANN. Algoritma ANN digunakan untuk tranning  dan  learning  dalam  analisa  citra.  Dengan  demikian  hasil  klasifikasi  payudara  akan lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Alam, W., & Musaruddin, M. (2014).  Analisis Fitur Fraktal citra termogram sebagai  pendukung deteksi  dini  kanker  payudara.  Seminar  nasional  Sains  dan  Teknologi  (hal.  1-8).  Jakarta: Universitas Muhammadiyah
Arora,  N.,  Martins,  D.,  Rugggerio,  D.,  Tousimis,  E.,  Swistel,  A.  J.,  &  Osborne,  M.  P.  (2008). Effectivess  of  a  non-invasie  digital  infrared  thermal  imaging  system  in  the  detection  of breast cancer. Am J Surg , 523-526.
Bantikyan, Hovhannes. (2014). “ Discrete Haar Wavelet Transformation ”. diakses 26 Desember 2016,  dari Code  Project :  https://www.codeproject.com/Articles/683663/Discrete-Haar- Wavelet-Transformation
Choi, J. S., Lee, J. H., Shin, K. Y., Kim, Y. G., & Lee, T. (2015 : 15). Human Detection Based on the Generation of a Background Image by Using a Far-Infrared Light Camera. Sensor Journal , 6763-67888.
Darma, P. (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: ANDI OFFSET. Hossein, G., Somying, T., Sugino, N., Gansawat, D., & Zadeh, H. G. (2016, 8(1)). Comparative accuracy  of  digital  infrared  thermal  imaging  (DITI)  in  breast  cancer  diagnosis.  journal  of chemical and pharmaceutical reseacrh , 557-583.
Helja, M.,  Nurhasanah,  &  Sampurno,  J.  (2013,  3(2)).  Analisis  fraktal  citra mamogram  berbasis tekstur sebagai pendukung diagnosa kanker payudara. Positron , 35-38.
Kusumadewi,  A.  (2012).  Evaluasi  ciri  citra  termografi  dengan  metode  wavelet  untuk  kanker payudara. Magistra , No 81, 63-75.
Kennedy,  D.,  &  Lee,  T.  (2009,  Agust).  A  Comparative  review  of  thermography  as  a  breast cancer screening tecchnique. Tntegrative Cancer Therapies , hal. 9-16.
Kesehatan,  K.  (2015,  Semester  1).  Buletin  Jendela  Data  &  Informasi  Kesehatan.  Situasi Penyakit Kanker .
Lashkari, A., Pak, F., & Firoozmand, F. (2016). Full Intelligent Cancer Classification of Thermal Breast Images to Assist Physician in Clhinical Diagnostif Applications. Journal Med Signal Sensors , 6(1) : 12-24.
McCaffrey, James. (2014). “ Neural Networks Using C#: Succintly ”. Morrisville: Syncfution, Inc.
Prabha, S., Suganthi, S. S., & Sujatha, C. M. (2015, vol 23(4)). An approch to analye the breast tissues in infrared images using non linier adaptive level sets and riesz transform feature. Technology and Health Care , 429-442.
Swedia E R, Cahyanti M, (2010, Juli), Algoritma Transformasi Ruang Warna,  Universitas Gunadharma,Depok, Jakarta
Tavakol,  M.,  &  Ng, E.  Y.  (2013).  A  Review  :  Breast  thermography  as  a  potensialnNon  contact method in the early detection of cancer. J Mech Med.Biol
Zadeh, H., Hahhania, J., & Montaeri, A. (2016). A Model for diagnosing breast cancerous tissue from  thermal  images  using  active  contour  and  lyapunov  exponent.  Iran  J  Public  Health  , 657-669.