## Klasifikasi Citra Tumor Otak Menggunakan Gaussian Model Berbasis Machine Learning Berdasarkan MRI Dataset
Anita Ratnasari
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia anita.ratnasari@undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-06-03 Accepted, 2024-06-07
Deteksi  dini  pada  tumor  otak  menggunakan brain  magnetic  resonance imaging diperlukan untuk mencegah tumor jinak berkembang menjadi tumor ganas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  tumor  otak menggunakan  metode  thresholding  dan  support  vector  machine  (SVM). Metode  thresholding  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  global thresholding,  adaptive  thresholding  dan  gaussian  thresholding.  Metode evaluasi  yang  digunakan  yaitu  akurasi,  recall,  precision,  dan  specificity. Penelitian  ini  telah  menggunakan  dataset  citra  berbasi  magnetic  resonance imaging  (MRI)  berjumlah  3.079  data.  Secara  keseluruhan,  hasil  akurasi algoritma support vector machine (SVM) dan metode adaptive thresholding mendapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  84.25%,  sedangkan  metode  gaussian thresholding  mendapatkan  akurasi  82,81%  dan  global  thresholding mendapatkan akurasi 81,25%.

## Kata Kunci:
Support vector machine Global thresholding Adaptive thresholding Gaussian thresholding

## ABSTRACT
Keywords:
Support vector machine Global thresholding Adaptive thresholding Gaussian thresholding Early detection of brain tumors using brain magnetic resonance imaging is needed to prevent benign tumors from developing into malignant tumors. This study  aims  to  classify  brain  tumors  using  thresholding  and  support  vector machine  (SVM)  methods.  The  thresholding  methods  used  in  this  study  are global  thresholding,  adaptive  thresholding  and  gaussian  thresholding.  The evaluation methods used are accuracy, recall, precision, and specificity. This study  has  used  magnetic  resonance  imaging  (MRI)  based  image  datasets totaling  3,079  data.  Overall,  the  accuracy  of  the  support  vector  machine (SVM) algorithm and adaptive thresholding method got the best accuracy of 84.25%, while the gaussian thresholding method got 82.81% accuracy and global thresholding got 81.25% accuracy.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Anita Ratnasari Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia Email: anita.ratnasari@undira.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi mendukung perkembangan beberapa industry yang ada [1]–[10]. Salah satu industri yang  cukup  berkembang  menggunakan  teknologi  yaitu  industri  teknologi  pencitraan  medis  menghadapi. Menurut survei global, kematian akibat kanker pada masyarakat berusia antara 15 tahun – 34 tahun disebabkan oleh penyakit tumor otak. Selain itu, tumor ini merupakan penyakit kanker yang paling cepat kedua untuk masyarakat  yang  berusia  diatas  65  tahun.  Sedangkan  hasil  data  di  AS  pada  tahun  2016,  tumor  menjadi penyebab kematian pada masyarakat berusia 0-14 tahun [11]–[15].
Tumor otak adalah kelompok sel abnormal yang tidak terkendali yang tumbuh pada organ otak. Secara medis, tumor otak dikategorikan menjadi dua kelas utama yaitu grade tinggi (grade 3, grade 4) dan grade rendah (grade 1, grade 2). Tumor yang tergolong grade tinggi disebut juga tumor ganas, sedangkan tumor dengan
grade rendah dikenal sebagai tumor jinak  [16]–[20]. Jika tumor dapat dideteksi lebih awal dengan diagnose yang tepat, maka akan mengurangi dampak atau pertumbuhan tumor menjadi lebih buruk. Berbagai macam tumor otak memerlukan perawatan medis yang cukup intensif dan detail. Tumor harus dapat dideteksi dan diketaui secara detail untuk mengetahui massa dan lokasi tumor yang sedang tumbuh dan berkembang [11], [12].
Deteksi  dini  pada  tumor  otak  diperlukan  untuk  mencegah  tumor  jinak  berkembang  menjadi  tumor ganas.  Saat  ini  sudah  ada  media  yang  digunakan  untuk  mendiagnosa  tumor  otak  yaitu brain  magnetic resonance  imaging .  Gambar  ini  memberikan  informasi  menegai  stuktur  otak  dan  kejadian  abnormal  yang terjadi pada otak. Dengan menggunakan teknologi image processing, Brain MRI image dapat dianalisis untuk mengetahui detail tumor otak yang sedang berkembang melalui proses komputasi komputer secara otomatis [16], [21]–[23].
Riset oleh Abiwinanda et al. (2019) mencoba untuk menerapkan metode deep learning untuk mengenali tumor otak. Metode yang digunakan adalah convolutional neural network (CNN) untuk mengenali tumor otak pada gambar magnetic resonance imaging ( MRI ). Penelitian ini menggunakan dataset yang terdiri dari tiga kelas yaitu Glioma, Meningioma, and Pituitary. Hasil eksperimen yang didapatkan dari penelitian ini berupa akurasi deteksi yang mencapai antara 71.39 and 94.68%  [12]. Dataset yang digunakan adalah gambar magnetic resonance imaging (MRI) yang dikumpulkan dari brain tumor image segmentation benchmark (BRATS) dan Radiopedia. Penelitian ini menggunakan model arsitektur convolutional neural networks (CNN). Penelitian ini mendapatkan hasil akurasi sebesar 97.5% dari hasil eksperimen yang dilakukan [16]. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasn tumor otak menggunakan deep convolutional neural networks . Metode evaluasi yang digunakan  yaitu F-score,  area  under  the  curve  ( AUC ),  recall,  precision dan specificity .  Dataset  yang digunakan adalah brain magnetic resonance imaging (MRI) dengan total 1.426 images dan 3 kelas (glioma, meningioma  dan  pituitary  tumor).  Penelitian  ini  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  98%  berdasarkan  hasil eksperimen [24].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  tumor  otak menggunakan  metode thresholding dan support  vector  machine (SVM).  Metode  SVM  dikembangkan  dan diusulkan oleh Cortes dan Vapnik. Algoritma ini menjadi semakin populer pada akhir tahun 1990-an, terutama dalam  komunitas machine  learning .  Setelah  diperkenalkan,  aplikasi  SVM  telah  berhasil  dikembangkan  di beberapa  bidang,  termasuk  bioinformatika  dan  lainnya.  Sebagian  besar  aplikasi  SVM  diterapkan  pada kumpulan data dengan jumlah variabel yang relatif kecil [25]. Metode evaluasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu akurasi, recall, precision , dan specificity .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tumor otak menggunakan metode thresholding dan support vector machine (SVM). Metode thresholding yang digunakan dalam penelitian ini adalah global thresholding, adaptive  thresholding dan gaussian  thresholding .  Metode  evaluasi  yang  digunakan  yaitu  akurasi ,  recall, precision, dan specificity . Tahapan penelitian ini secara lengkap seperti yang terlihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 Metode Penelitian
Penelitian ini telah mengumpulkan dataset citra berbasis magnetic resonance imaging (MRI) sekitar 3,079 data. Gambar-gambar ini digunakan untuk melatih support vector machine (SVM) dan juga untuk tujuan klasifikasi. Gambar acak diberikan sebagai input, yang diklasifikasikan support vector machine ke dalam salah satu dari tiga kelas. Beberapa contoh citra dari dataset penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Dataset Magnetic Resonance Imaging (MRI)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Eksperimen  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma support  vector  machine (SVM)  untuk mengklasifikasikan  citra  berdasarkan  kelas  tumor  otak.  Algoritma  support  vector  machine  cukup  populer, terutama  dalam  komunitas machine  learning karena  berhasil  dikembangkan  di  beberapa  bidang,  termasuk bioinformatika  dan  lainnya.  Sebagian  besar  aplikasi  SVM  diterapkan  pada  kumpulan  data  dengan  jumlah variabel yang relatif kecil. Hasil akurasi dari penerapan algoritma support vector machine (SVM) adalah 75%. Hasil analisis kinerja dari support vector machine (SVM) dapat dilihat pada Gambar.

## Gambar 3 Kinerja SVM
Eksperimen  kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  support  vector  machine  (SVM)  yang dioptimasi dengan metode global thresholding untuk mengklasifikasikan citra berdasarkan kelas tumor otak. Paramater  global  thresholding  yang  digunakan  adalah  (127,  255).    Hasil  akurasi  dari  penerapan  algoritma support vector machine (SVM) dan metode metode global thresholding adalah 81,25%. Hasil analisis kinerja dari eksperimen kedua dapat dilihat pada Gambar.
Gambar 4 Kinerja SVM dan global thresholding
Eksperimen  ketiga  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  support  vector  machine  (SVM)  yang dioptimasi dengan metode adaptive thresholding untuk mengklasifikasikan citra berdasarkan kelas tumor otak. Paramater adaptive thresholding yang digunakan adalah (255, 11, 2).  Hasil akurasi dari penerapan algoritma
support vector machine (SVM) dan metode adaptive thresholding adalah 84,25%. Hasil analisis kinerja dari eksperimen algoritma support vector machine (SVM) dan metode adaptive thresholding dapat dilihat pada Gambar.
Gambar 5 Kinerja SVM dan adaptive thresholding
Eksperimen keempat dilakukan dengan menggunakan algoritma support vector machine (SVM) yang dioptimasi dengan metode gaussian thresholding untuk mengklasifikasikan citra berdasarkan kelas tumor otak. Paramater adaptive thresholding yang digunakan adalah (255, 11, 2).  Hasil akurasi dari penerapan algoritma support vector machine (SVM) dan metode gaussian thresholding adalah 82,81%. Hasil analisis kinerja dari eksperimen algoritma support vector machine (SVM) dan metode adaptive thresholding dapat dilihat pada Gambar.
Gambar 6 Kinerja SVM dan gaussian thresholding
Hasil  akurasi  dari  penerapan  algoritma support  vector  machine (SVM)  dan  metode gaussian thresholding adalah  82,81%.  Hasil  akurasi  dari  penerapan  algoritma  support  vector  machine  (SVM)  dan metode global  thresholding adalah  81,25%.  Secara  keseluruhan,  hasil  akurasi  algoritma  support  vector machine (SVM) dan metode adaptive thresholding mendapatkan akurasi terbaik sebesar 84,25% seperti yang terlihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 Hasil Kinerja Akurasi Kombinasi Metode dan Algoritma Algoritma  Optimasi Akurasi SVM - 75% SVM global thresholding 81,25% SVM adaptive thresholding 84,25%. SVM gaussian thresholding 82,81%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tumor otak menggunakan metode thresholding dan support vector machine (SVM). Metode thresholding yang digunakan dalam penelitian ini adalah global thresholding , adaptive  thresholding dan gaussian  thresholding .  Metode  evaluasi  yang  digunakan  yaitu  akurasi, recall , precision , dan specificity . Penelitian ini telah menggunakan dataset citra berbasi magnetic resonance imaging (MRI) berjumlah 3,079 data. Secara keseluruhan, hasil akurasi algoritma support vector machine (SVM) dan metode adaptive  thresholding mendapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  84,25%,  sedangkan  metode gaussian thresholding mendapatkan akurasi 82,81% dan global thresholding mendapatkan akurasi 81,25%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas  Dian  Nusantara  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  skema penelitian internal dengan No. Kontak: 11/93/H-SPK/II/2024.

## REFERENSI
[1]  U.  Rusmawan  and  I.  Mulya,  “Sistem  Informasi  Koperasi  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2]  G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[3]  D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[4]  H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[5]  V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[6]  A.  Ratnasari,  Y.  Jumaryadi,  and  G.  Gata,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Ginekologi  Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[7]  B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus: APM Frozen Food),” J. RESTIKOM Ris. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[8]  B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[9]  S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[10]  I. Kamil, M. Ariani, and I. A. Irawan, “The influence of lifestyle and financial literacy on online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[11]  L. Lukas et al. , “Brain tumor classification based on long echo proton MRS signals,” Artif. Intell. Med. , vol. 31, no. 1, pp. 73–89, 2004.
[12]  N. Abiwinanda, M. Hanif, S. T. Hesaputra, A. Handayani, and T. R. Mengko, “Brain tumor classification using convolutional neural network,” in World congress on medical physics and biomedical engineering 2018 , 2019, pp. 183–189.
[13]  K.  D.  Miller,  M.  Fidler‐Benaoudia,  T.  H.  Keegan,  H.  S.  Hipp,  A.  Jemal,  and  R.  L.  Siegel,  “Cancer statistics for adolescents and young adults, 2020,” CA. Cancer J. Clin. , vol. 70, no. 6, pp. 443–459, 2020.
[14]  D. A. Siegel et al. , “Pediatric cancer mortality and survival in the United States, 2001‐2016,” Cancer , vol. 126, no. 19, pp. 4379–4389, 2020.
[15]  A. Vienne-Jumeau, C. Tafani, and D. Ricard, “Environmental risk factors of primary brain tumors: A review,” Rev. Neurol. (Paris). , vol. 175, no. 10, pp. 664–678, 2019.
[16]  J.  Seetha  and  S.  S.  Raja,  “Brain  tumor  classification  using  convolutional  neural  networks,” Biomed. Pharmacol. J. , vol. 11, no. 3, p. 1457, 2018.
[17]  S. Preethi and P. Aishwarya, “An efficient wavelet-based image fusion for brain tumor detection and segmentation over PET and MRI image,” Multimed. Tools Appl. , vol. 80, no. 10, pp. 14789–14806, 2021.
[18]  S.  A.  Hannan,  M.  Hivre,  M.  Lata,  B.  H.  Krishna,  S.  Sathyasiva,  and  M.  W.  Arshad,  “Brain  damage detection using Machine learning approach,” Int. J. Heal. Sci. Spec. , no. 7, pp. 4910–4924, 2022.
[19]  K. N. Qodri, I. Soesanti, and H. A. Nugroho, “Image analysis for MRI-based brain tumor classification using deep learning,” IJITEE (International J. Inf. Technol. Electr. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[20]  S. Jayade, D. T. Ingole, and M. D. Ingole, “MRI brain tumor classification using hybrid classifier,” in 2019  International  Conference  on  Innovative  Trends  and  Advances  in  Engineering  and  Technology (ICITAET) , 2019, pp. 201–205.
[21]  R.  Ranjbarzadeh,  A.  Caputo,  E.  B.  Tirkolaee,  S.  J.  Ghoushchi,  and  M.  Bendechache,  “Brain  tumor segmentation of MRI images: A comprehensive review on the application of artificial intelligence tools,” Comput. Biol. Med. , p. 106405, 2022.
[22]  A. M. Sarhan, “Brain tumor classification in magnetic resonance images using deep learning and wavelet transform,” J. Biomed. Sci. Eng. , vol. 13, no. 06, p. 102, 2020.
[23]  C. Kaur and U. Garg, “Artificial intelligence techniques for cancer detection in medical image processing: A review,” Mater. Today Proc. , 2021.
[24]  S. Deepak and P. M. Ameer, “Brain tumor classification using deep CNN features via transfer learning,” Comput. Biol. Med. , vol. 111, p. 103345, 2019.
[25]  R. G. Brereton and G. R. Lloyd, “Support vector machines for classification and regression,” Analyst , vol. 135, no. 2, pp. 230–267, 2010.