## IDENTIFIKASI PENYAKIT LEUKIMIA AKUT PADA CITRA DARAH MIKROSKOPIS
Oleh: Indah Susilawati
Staf Pengajar Program Studi Teknik Informatika Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta

## Abstrak
Terdapat berbagai jenis leukemia, diantaranya adalah penyakit leukemia limphoblastik akut (ALL: Acute Lymphoblastic Leukemia) yang merupakan jenis leukemia yang paling sering  terjadi  pada  anak-anak.  Identifikasi  sejak  dini  gejala  ALL  pada  pasien  dapat meningkatkan  kemungkinan  penyembuhan  penyakit  jenis  ini.  Penyakit  leukemia  dapat diidentifikasi  secara  otomatis  melalui  tes  tertentu  seperti  cytogenetics  and immunophenotyping  dan  klasifikasi  sel  secara  morfologis  oleh  seorang  operator  yang berpengalaman dengan mengamati citra darah mikroskopis. Cara tersebut mempunyai akurasi yang sangat baik namun kekurangannya terletak pada prosesnya yang lambat dan  akurasinya  menjadi  tidak  terstandarisasi  karena  sangat  tergantung  pada  tingkat keahlian/pengalaman  operator  dan  juga  tingkat  kelelahan.  Pada  penelitian  ini dilakukan  identifikasi  penyakit  leukemia  akut  (ALL)  menggunakan  cara-cara pengolahan  citra  digital  dan  classifier  kNN.  Classifier  kNN  membedakan  sel  darah putih normal dan abnormal (ALL) berdasarkan tiga ciri yaitu ciri rerata, varians, dan standar  deviasi  yang  diekstrak  dari  hasil  segmentasi  sel  darah  putih.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  kinerja  classifier  kNN  mencapai  maksimum  hingga  94% menggunakan konstanta k = 5.
Kata Kunci : contrast stretching, pengambangan, segmentasi, ALL, kNN.

## 1. Pendahuluan
Sebagai  cairan  tubuh  yang  sangat  penting bagi  kehidupan  manusia,  darah  dapat digunakan untuk mengetahui kondisi kesehatan  seseorang  melalui  berbagai  tes dan analisis darah. Misalnya analisis terkait penghitungan  jumlah  sel-sel  darah  baik  sel darah  merah,  sel  darah  putih,  maupun trombosit.  Jumlah  sel-sel  darah  tersebut selanjutnya  dapat  digunakan  sebagai  salah satu  petunjuk  untuk  diagnosis  penyakit yang diderita oleh pasien.
Perkembangan teknologi mikroskop elektron memungkinkan akuisisi citra darah mikroskopis secara digital untuk selanjutnya  dilakukan  analisis;  dan  juga menjadi  dimungkinkan  untuk  dilakukan analisis  oleh  operator  dari  jarak  jauh (dengan  mengirimkan  citra  darah  tanpa harus  melihat  langsung  sampel  darah pasien).  Di  lain  pihak,  teknik  pengolahan citra  digital  dan  teknik  klasifikasi  serta
pengenalan  pola  menyediakan  berbagai algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk membantu  mengolah  dan  mengidentifikasi penyakit  darah  dengan  melakukan  analisis citra darah.
Salah  satu  penyakit  darah  adalah  yang terkait  dengan  penyakit  sel  darah  putih yaitu kanker darah atau leukemia. Terdapat berbagai jenis leukemia, diantaranya adalah penyakit  leukemia  limphoblastik  akut (ALL: Acute  Lymphoblastic  Leukemia ) yang merupakan jenis leukemia yang paling sering  terjadi  pada  anak-anak.  Identifikasi sejak  dini  gejala  ALL  pada  pasien  dapat meningkatkan  kemungkinan  penyembuhan penyakit  jenis  ini.  Penyakit  leukemia  dapat diidentifikasi  secara  otomatis  melalui  tes tertentu seperti cytogenetics and immunophenotyping dan  klasifikasi  sel secara  morfologis  oleh  seorang  operator yang  berpengalaman  dengan  mengamati citra  darah  mikroskopis.  Cara  tersebut
mempunyai  akurasi  yang  sangat  baik namun kekurangannya terletak pada prosesnya  yang  lambat  dan  akurasinya menjadi  tidak  terstandarisasi  karena  sangat tergantung pada
tingkat keahlian/pengalaman  operator  dan  juga tingkat kelelahan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  identifikasi penyakit leukemia akut menggunakan cara- cara  pengolahan  citra  digital  dan classifier kNN.  Dengan  cara  ini  maka  proses identifikasi penyakit dapat dilakukan dengan lebih cepat  dan  akurasinya menjadi terstandarisasi karena tidak tergantung pada tingkat  keahlian/pengalaman  operator  dan juga tingkat kelelahannya.
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan penelitian  ini  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Adnan  Khashman  (2008) berjudul “ Blood Cell Identification Using A Simple  Neural  Network ”.  Dalam  penelitian ini  dilakukan  identifikasi  sel  darah  merah, sel  darah  putih,  dan  trombosit.  Fitur  ciri diekstrak  menggunakan global  pattern averaging dan  sebuah  jaringan  saraf  untuk mengklasifikasikan jenis-jenis sel.
Hiremath  dkk  (2010)  dalam  penelitiannya berjudul  “ Automated  Identification  and Classification of White  Blood Cells
(Leucocytes) in Digital Microscopic
Images ”,  melakukan  identifikasi  dan klasifikasi  jenis-jenis  sel  darah  putih menjadi  tiga  jenis  yaitu  limposit,  monosit, dan  netrofil.  Identifikasi  dan  klasifikasi dilakukan menggunakan metode segmentasi berdasar warna dan ekstraksi ciri geometris.
Penelitian yang lain dilakukan olehVincenzo Piuri dan Fabio Scotti (2004) dengan judul “ Morphological Classification of  Blood  Leucocytes  by  Microscope Images ”.Dalam  penelitian  ini  dilakukan deteksi  dan  klasifikasi  jenis-jenis  sel  darah putih  secara  otomatis.  Jenis-jenis  sel  darah putih  diklasifikasikan  menjadi  lima  jenis yaitu  basofil,  eosinofil,  limposit,  monosit, dan  netrofil.  Sistem  yang  dibangun  mula-
mula  memisahkan  sel  darah  putih  dari  sel- sel  darah  yang  lain,  kemudian  dilakukan ekstraksi indeks-indeks morfologinya untuk selanjutnya  diklasifikasikan  menggunakan neural classifier .
Lorenzo  Putzu  dan    Cecilia  Di  Ruberto melakukan  penelitian  berjudul  “ White Blood  Cells  Identification  and  Counting from  Microscopic  Blood  Image ”    pada tahun  2013.  Pada  penelitiannya  terlebih dahulu  dilakukan  identifikasi  sel-sel  darah putih dengan memisahkannya dari jenis sel- sel  darah  yang  lain.  Selanjutnya  dilakukan proses  pemisahan  sel-sel  darah  putih  yang saling berhimpitan untuk kemudian dilakukan  penghitungan  jumlah  sel  darah putih. Dalam analisisnya peneliti mengkonversi  citra  darah  mikroskopis  ke model warna CMYK.
Fabio  Scotti  (2005)  melakukan  penelitian berjudul “ Automatic
Morphological
Analysis  for  Acute  Leukemia  Identification in  Peripheral  Blood  Microscope  Images ”. Sistem yang dibangun mula-mula memisahkan  leukosit  dari  sel-sel  darah yang  lain,  kemudian  memilah  sel-sel limposit  (yang  menjadi  perhatian  untuk identifikasi  leukemia  akut),  mengevaluasi indeks-indeks morfologi dari sel-sel tersebut,  dan  akhirnya  menentukan  apakah teridentifikasi leukemia akut atau tidak.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Bahan dan Alat Penelitian
Bahan berupa citra darah mikroskopis yang digunakandiunduh  dari  basis  data  dengan alamat http://www.dti.unimi.it/fscotti/all/. Total  digunakan  200  citra  darah  putih ( leukosit )  terdiri  atas  2  kelas  yaitu  kelas citra  yang  mengandung  sel  darah  putih normal saja dan kelas citra yang mengandung  sel  darah  putih  abnormal (ALL).

## 2.2. Metodologi
Dalam penelitian ini, langkah-langkah yang dilakukan diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Penelitian
Perentangan  kontras  ( contrast  stretching ) dilakukan menggunakan persamaan (1) dan bertujuan  supaya  citra  mempunyai  kontras yang  lebih  baik.  Hal  ini  dilakukan  untuk kepentingan kemudahan proses segmentasi.
c c) (d a b a x y            ……………..(1) dengan x adalah piksel citra input, y adalah piksel  output,  a  adalah  nilai  minimum piksel  pada  citra  input,  b  adalah  nilai maksimum piksel pada citra input, c adalah nilai  minimum  citra  output  (ditentukan), dan  d  adalah  nilai  maksimum  citra  output (ditentukan). Contrast strecthing dilakukan setelah  sebelumnya  mengubah  citra  warna menjadi citra aras keabuan.
Untuk  kepentingan  proses  pengambangan, maka  hal  yang  paling  penting  adalah menentukan nilai ambang yang paling tepat untuk  semua  citra  yang  digunakan  dalam penelitian,  karena  dalam  penelitian  ini hanya  digunakan  satu  nilai  ambang  yang sama ( non adaptif ).  Perkiraan nilai ambang ditentukan dengan cara membuat histogram dari  nilai  piksel  pada  baris  ke-128.  Dari histogram  yang  diperoleh  maka  nilai ambang  yang  akan  digunakan  ditentukan dengan  menentukan  nilai  piksel  dimana terjadi  perubahan  yang  signifikan  pada frekuensi kemunculannya.
Segmentasi  bertujuan  untuk  memisahkan sel  darah  putih  dari  latar  belakangnya  dan dari obyek-obyek lain (sel darah merah dan lain-lain)  dengan  mempertahankan  warna
obyek dan membuat latar belakang menjadi hitam  (nilai  piksel  =  0).  Segmentasi dilakukan dengan cara yang sederhana yaitu mengalikan  citra  asli  dengan  citra  hasil pengambangan secara element wise .
Tahap ekstraksi ciri berupa proses pengambilan  ciri  yang  akan  digunakan sebagai  input classifier kNN  diekstrak  dari sel  darah  putih  atau  leukosit  yang  telah disegmentasi  pada  tahap  sebelumnya. Dalam penelitian ini diekstrak tiga ciri yaitu rerata, varians dan standar deviasi; selanjutnya  ketiga  ciri  tersebut  dinyatakan dalam  bentuk  vektor  ciri  dan  digunakan sebagai masukan classifier kNN.
Klasifikasi  bertujuan  untuk  membedakan citra  leukosit  normal  dengan  citra  leukosit abnormal  (ALL).  Citra  leukosit  normal dikelompokkan  dalam  kelas  1  dan  citra leukosit  abnormal  (ALL)  dikelompokkan dalam kelas 2. Algoritma kNN melakukan klasifikasi terhadap obyek berdasarkan  data  pelatihan  yang  jaraknya paling  dekat  dengan  objek  yang  akan diklasifikasikan.  Dalam  penelitian  ini  jarak obyek  ke  tetangga  dihitung  berdasarkan jarak  Euclidean.  Pada  fase  pelatihan, algoritma  kNN  melakukan  penyimpanan vektor-vektor  ciri  dan  klasifikasi  dari  data pelatihan.  Pada  fase  klasifikasi  atau pengujian,  dihitung  jarak  dari  vektor  ciri obyek  yang  baru  terhadap  seluruh  vektor data pelatihan, dan diambil sebanyak k jarak  yang  paling  dekat.  Obyek yang  baru  ini  diklasifikasikan  berdasar jumlah  kelas  yang  terbanyak  (dari  k  jarak terdekat yang diambil). Dalam penelitian ini digunakan nilai k yang bervariasi yaitu 3, 5, 7, 9, dan 11.

## 3. Hasil  dan  Pembahasan
Gambar  2.  memperlihatkan  dua  citra  darah putih yang digunakan dalam penelitian.
b
a b
Gambar 2. (a) Citra leukosit abnormal (ALL) Im005_1.tif,   (b) Citra leukosit normal Im135_0.tif
Gambar  3.  memperlihatkan  hasil  proses yang  dimulai  dari  perentangan  kontras ( contrast  strecthing )  hingga  segmentasi. Perkiraan  nilai  ambang  ditentukan  dengan cara mengevaluasi nilai ambang relatif yang paling  cocok  untuk  memisahkan  sel  darah putih atau leukosit dari bagian-bagian darah yang  lain.  Gambar  4.  memperlihatkan grafik  frekuensi  kemunculan  nilai  piksel pada baris ke-128 dari citra Im135_0.tif.
Berdasarkan pengamatan, maka dipilih nilai ambang  ( threshol  value )  sama  dengan  110. Hal  ini  dilakukan  dengan  mengamati perubahan  nilai  piksel  pada  grafik,  dimana perubahan  lereng  grafik  terjadi  kira-kira  di sekitar nilai piksel 100 – 125. Pengambangan mengubah nilai piksel  yang lebih  besar  atau  sama  dengan  110  menjadi bernilai  0  dan  nilai  piksel  yang  lebih  kecil dari 110 menjadi bernilai 1.
Gambar 3. Hasil contrast strecthing hingga segmentasi (a) citra Im005_1.tif,  (b) citra
Im135_0.tif
Gambar 4. Grafik frekuensi kemunculan nilai piksel pada citra Im135_0.tif (pada baris ke-128)
Dalam  penelitian  ini  ciri  yang  digunakan sebagai  input classifier kNN  diekstrak  dari sel  darah  putih  atau  leukosit  yang  telah disegmentasi.  Diekstrak  tiga  ciri  yaitu rerata,  varians  dan  standar  deviasi.  Proses selanjutnya  adalah  vektorisasi  dimana ketiga  ciri  yang  telah  diekstrak  dinyatakan dalam  bentuk  vektor  ciri  dan  digunakan sebagai  masukan classifier kNN.  Vektor ciri  dinyatakan  dengan  vektor  kolom sebagai berikut.
[ ] ............. (2)
Dari  200  data  citra  yang  digunakan  dalam, dibentuk  dua  matriks  ciri  untuk  proses pelatihan  dan  pengujian classifier kNN. Matriks  ciri  ini  berukuran  3x150  (untuk data  pelatihan)  dan  3x50  (untuk  data pengujian).  Data  pelatihan  diambil  dari hasil  ekstraksi  ciri  75  sel  darah  putih normal  dan  75  sel  darah  putih  abnormal (ALL);  sedangkan  data  pengujian  diambil dari  hasil  ekstraksi  ciri  25  sel  darah  putih normal  dan  25  sel  darah  putih  abnormal (ALL).
Klasifikasi  bertujuan  untuk  membedakan citra  leukosit  normal  dengan  citra  leukosit abnormal  (ALL).  Citra  leukosit  normal dikelompokkan  dalam  kelas  1  dan  citra leukosit  abnormal  (ALL)  dikelompokkan dalam  kelas  2.  Pada  fase  pelatihan, algoritma  kNN  melakukan  penyimpanan vektor-vektor  ciri  dan  klasifikasi  dari  data pelatihan  yaitu  berupa  matriks  berdimensi 3x150  yang  diperoleh  dari  150  citra  sel darah  putih  berikut  dengan  klasifikasinya. Pada  fase  klasifikasi,  dihitung  jarak  dari
0 50 100 150 200 250 300 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 citra asli hasil contrast-strecthing hasil pengambangan hasil segmentasi citra asli hasil contrast-strecthing hasil pengambangan hasil segmentasi
vektor  ciri  obyek  (50  data  uji)  yang  baru terhadap  seluruh  vektor  data  pelatihan,  dan diambil sebanyak k jarak yang paling dekat. Obyek  yang  baru  pada  data  uji  ini diklasifikasikan berdasar jumlah kelas yang terbanyak  (dari  k  jarak  terdekat  yang diambil).
Dalam penelitian ini digunakan nilai k yang bervariasi yaitu 3, 5, 7, 9, dan 11. Gambar 5 memperlihatkan  grafik  hasil  pengujian identifikasi  leukemia  akut  menggunakan classifier kNN  dengan  nilai  k  yang bervariasi.
Gambar 5. Grafik kinerja kNN untuk identifikasi ALL untuk berbagai nilai k
Berdasarkan  Gambar  5  maka  kinerja classifier kNN menggunakan jarak Euclidean mencapai maksimum saat digunakan  nilai  k  =  5.  Nilai  maksimum kinerja  yang dicapai tersebut setinggi 94%; ada  3  data  uji  yang  diklasifikasikan  salah oleh classifier kNN.  Hasil  penelitian  ini merekomendasikan  digunakannya  nilai  k  = 5 untuk identifikasi leukemia akut menggunakan classifier kNN.  Hal  yang juga  menarik  adalah  bahwa  saat  digunakan nilai  k  =  9  dan  k  =  11  diperoleh  capaian kinerja yang sama yaitu setinggi 86%.

## 4. Simpulan dan Saran
4.1. Simpulan
Menggunakan classifier kNN, dapat dilakukan identifikasi abnormalitas pada sel darah  putih  yaitu  ALL  atau  sering  disebut leukemia akut. Classifier kNN membedakan  sel  darah  putih  normal  dan abnormal (ALL) berdasarkan tiga ciri  yaitu ciri rerata, varians, dan standar deviasi yang diekstrak  dari  hasil  segmentasi  sel  darah putih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja classifier kNN mencapai maksimum hingga 94% dengan konstanta k = 5.
Menggunakan classifier kNN, dapat dilakukan identifikasi abnormalitas pada sel darah  putih  yaitu  ALL  atau  sering  disebut leukemia akut. Classifier kNN membedakan  sel  darah  putih  normal  dan abnormal (ALL) berdasarkan tiga ciri  yaitu ciri rerata, varians, dan standar deviasi yang diekstrak  dari  hasil  segmentasi  sel  darah putih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja classifier kNN mencapai maksimum hingga 94% dengan konstanta k = 5.

## 4.2. Saran
Pada penelitian ini dicapai kinerja classifier kNN  setinggi  94%.  Kinerja classifier kNN kemungkinan  masih  dapat  ditingkatkan dengan  menambah  jumlah  ciri  yang digunakan  ataupun  dapat  dengan  cara meningkatkan kualitas segmentasi misalnya menggunakan  segmentasi  adaptif  (dalam penelitian  ini  belum  digunakan  segmentasi adaptif).

## DAFTAR PUSTAKA
Duda,  R.O.,  Harl,  P.E.,  Stork,  D.G.,  1997,
Pattern
Classification , Second Edition, John Wiley & Sons, Inc.
Theodoris, Sergios 2010, An Introduction to
Pattern Recognition: A Matlab Approach ,Elseivier Inc. Hiremath dkk, 2010,
Automated Identification  and  Classification  of White  Blood  Cells  (Leucocytes)  in Digital  Microscopic  Images ,  IJCA Special  Issue  on  “Recent  Trends  in Image Processing and Pattern
Recognition, page 59 – 63.
Jain, Anil K., 1989, Fundamental of Digital Image  Processing ,  Prentice  Hall International, Inc. Singapore.
Khashman,
A, 2008, Blood Cell Identification  Using  A  Simple  Neural Network ,  International  Journal  of Neural Systems, Vol. 18 No. 5 (2008) page 453-458.
Piuri,  V  &  Scotti,  F,  2004, Morphological Classification of Blood Leucocytes by Microscope  Images ,  CIMSA  2004  – IEEE  International  Conference  on Computational
Intelligence for
80 90 100 k=3 Kinerja Identifikasi ALL kinerja (%)
Measurement Systems and Applications, 14 – 16 July 2004, page 103 – 108.
Putzu, L &  Ruberto, C, 2013, White Blood Cells  Identification  and  Counting from  Microscopic  Blood  Image , World Academy of Science, Engineering and Technology, International  Journal  of  Medical, Pharmaceutical Science and Engineering, Vol. 7 No. 1 2013, page 15 – 22. Scotti,  F,  2005, Automatic  Morphological Analysis for Acute Leukemia Identification  in  Peripheral  Blood Microscope  Images, CIMSA  2005  – IEEE  International  Conference  on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications, 20 – 22 July 2005, page 96 – 101. Sergios Theodori, 2010, An Introduction to Pattern Recognition: A Matlab Approach, Elseivier Inc.
H.  Mirzaalian  dkk,  2007, Pre-processing Algorithms  on  Digital  Mammograms,
MVA2007  IAPR  Conference  on Machine  Vision  Applications,  May 16-18, 2007, Tokyo,Japan.