## KLASIFIKASI PNEUMONIA PADA CITRA X-RAY PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Fery Almas Ariansyah 1 , Kartini 2 , Hendra Maulana 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur e-mail: 1 20081010017@student.upnjatim.ac.id, * 2 kartini.if@upnjatim.ac.id ,
3 hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  menguji  efektivitas  metode  ekstraksi  ciri Local  Binary  Model (LBP)  – Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  dan  algoritma  klasifikasi Naive  Bayes dalam mengenali  citra X-ray paru-paru  yang  menunjukkan  adanya  pneumonia.  Tantangan  utamanya adalah  meningkatkan  akurasi  diagnosis  penyakit  melalui  analisis  citra X-ray .  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk menerapkan pendekatan yang efektif untuk mengklasifikasikan citra X-ray paru-paru ke dalam tipe pneumonia dan normal menggunakan ekstraksi ciri LBP-GLCM dan  metode Naive  Bayes .  Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  efektivitas klasifikasi pneumonia pada citra X-ray paru-paru menggunakan metode LBP-GLCM dan Naive Bayes .  Eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan  kumpulan  data  citra X-ray paru-paru, terutama  berfokus  pada  100  dan  500  gambar,  serta  memvariasikan  jumlah  data  eksperimen. Hasil eksperimen menunjukkan  akurasi tertinggi yang dicapai dengan variasi pengujian sebesar 30%, dengan tingkat akurasi sebesar 93% pada dataset 100 gambar dan 86% pada dataset 500 gambar.  Metode  LBP-GLCM  dan Naive  Bayes berkontribusi  signifikan  terhadap  diagnosis medis  dengan  tingkat  akurasi  yang  memuaskan,  sehingga  dapat  membantu  meningkatkan efisiensi praktik klinis sehari-hari.
Kata kunci : LBP-GLCM, Naive Bayes , X-ray , Pneumonia.

## Abstract
This  study  examines  the  effectiveness  of  the  Local  Binary  Model  (LBP)  -  Gray  Level Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  feature  extraction  method  and  the  Naive  Bayes  classification algorithm in recognizing lung X-ray images that indicate pneumonia. The main challenge is to improve  the  accuracy  of  disease  diagnosis  through  X-ray  image  analysis.  The  purpose  of  this study  is  to  apply  an  effective  approach  to  classify  lung  X-ray  images  into  pneumonia  and normal  types  using  LBP-GLCM  feature  extraction  and  Naive  Bayes  method.  In  addition,  this study aims to evaluate the effectiveness of pneumonia classification in lung X-ray images using LBP-GLCM and Naive Bayes methods. Experiments were conducted using a dataset of lung X- ray  images,  mainly  focusing on 100 and  500  images,  and  varying  the amount of  experimental data.  The  experimental  results  show  the  highest  accuracy  achieved  with  a  30%  variation  in testing,  with  an  accuracy  rate  of  93%  on  the  100-image  dataset  and  86%  on  the  500-image dataset.  The  LBP-GLCM  and  Naive  Bayes  methods  contribute  significantly  to  medical diagnosis  with  satisfactory  accuracy,  which  can  help  improve  the  efficiency  of  daily  clinical practice.
Keywords : LBP-GLCM, Naive Bayes, X-ray, Pneumonia.

## I. PENDAHULUAN
Kebutuhan mendesak untuk meningkatkan  deteksi  dan  pengobatan penyakit  pernapasan,  terutama  pneumonia, yang  merupakan  salah  satu  penyebab kematian  paling  umum  di  seluruh  dunia, mendorong  latar  belakang  penelitian  ini.
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Selain  dampak  dari  penyakit  virus  corona baru  2019,  atau  COVID-19,  penyakit pernapasan  seperti  PPOK,  asma,  dan pneumonia  merupakan  masalah  besar  bagi sistem kesehatan di seluruh dunia. Penyakit yang  terkait  dengan  polusi  udara  di  dalam rumah tangga, seperti asma dan pneumonia, menyebabkan  lebih  dari  4  juta  kematian setiap tahun, menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) [1].
Infeksi yang menyebabkan peradangan pada kantung udara di salah satu atau kedua paru-paru  disebut  pneumonia,  yang  juga dikenal  sebagai  paru-paru  basah  [2].  Untuk pengobatan  yang tepat,  deteksi  dini penyakit  ini  sangat  penting,  dan  gambar X- ray paru-paru  telah  menjadi  alat  diagnostik yang  penting.  Namun,  interpretasi  gambar X-ray sering  kali  membutuhkan  keahlian khusus,  dan  penggunaan  metode  klasifikasi dapat  membantu  identifikasi  yang  akurat [3].
Di  era  kontemporer,  pencitraan  medis dan penggunaan dalam pengambilan keputusan  medis  telah  menjadi  bidang penelitian  yang  sangat  penting.  Pengiriman gambar  medis  sekarang  menjadi  fokus pengambil  keputusan  otomatis,  khususnya pengenalan pola
dan algoritma pembelajaran mesin [4]. Dalam deteksi dini melalui  gambar X-ray ,  metode  klasifikasi sangat  penting  karena  dapat  membantu mengidentifikasi  penyakit  atau  kondisi medis  yang  terkadang  sulit  diidentifikasi oleh  tenaga  medis  secara  visual  [3].  Dalam situasi seperti ini, perlu untuk meningkatkan  kinerja  deteksi  pneumonia yang mengandalkan gambar paru-paru yang diperoleh  melalui X-ray atau  gambar rontgen.  Hal  ini  sangat  penting  karena pneumonia  merupakan  salah  satu  penyakit yang paling umum dan dapat berakibat fatal jika  tidak  segera  ditangani.  Penelitian  ini penting untuk
memperbaiki dan meningkatkan sistem klasifikasi pneumonia
seiring dengan meningkatnya kasus penyakit  ini.  Hal  ini  dapat  membantu mendeteksi penyakit ini lebih awal. Penelitian ini berfokus pada pembuatan metode klasifikasi yang
menggunakan  kombinasi  fitur  LBP-GLCM dan  algoritma  pengklasifikasi Naive  Bayes . LBP  dan  GLCM  dipilih  karena  dapat memberikan informasi yang lebih mendalam mengenai tekstur citra,
sedangkan LBP telah terbukti efektif dalam memberikan representasi  tekstur yang baik. Diharapkan  dengan  menggabungkan  kedua teknik ekstraksi fitur ini, akan ada kerangka kerja  yang  luas  dan  mendalam  untuk klasifikasi  pneumonia  pada  citra  rontgen paru-paru.
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi baru dalam pengembangan  metode  klasifikasi  citra medis, khususnya dalam mengklasifikasikan pneumonia dan normal.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menggunakan  teknik  yang  efektif untuk  mengklasifikasikan  citra  rontgen paru-paru  menjadi  jenis  pneumonia  dan normal,  serta  untuk  mengevaluasi  seberapa baik metode ini bekerja.
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  dasar  pengetahuan  yang  lebih baik  mengenai  deteksi  dini  penyakit pernapasan  melalui  citra X-ray paru,  yang
akan mengurangi risiko kesalahan diagnosis,  dan  memberikan  informasi terbaru  mengenai  kemajuan  teknologi klasifikasi citra medis.
Namun, penelitian ini memiliki beberapa  keterbatasan.  Sebagai  contoh, penelitian ini terbatas pada pengklasifikasian citra rontgen paru-paru ke dalam jenis pneumonia normal dan pneumonia,  dengan  menggunakan  metode ekstraksi fitur LBP-GLCM, dan menggunakan Naive Bayes Classifier sebagai  metode  klasifikasi.  Selain  itu,
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
dataset  yang  digunakan  terbatas  pada  5840 citra  rontgen  paru-paru  yang  diperoleh  dari Kaggle ,  yang  dibagi  menjadi  dua  kategori yaitu citra paru-paru normal dan citra paru- paru yang mengalami pneumonia.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  sebelumnya  oleh  Bustomi dan Rusnandar, membandingkan penggunaan  fitur  histogram  dan Co- occurrence Matrix (GLCM) dalam mengidentifikasi citra X-ray paru-paru yang menunjukkan  adanya  kanker  paru-paru dengan menggunakan metode Naive-Bayes . Hasilnya  menunjukkan  bahwa  fitur  GLCM lebih  baik  daripada  fitur  histogram  dalam mengidentifikasi  kanker  paru-paru  pada citra X-ray ,  dengan  tingkat  akurasi  87,5% dibandingkan  dengan  70%  menggunakan fitur histogram [3].
Penelitian  Nugroho  &  Puspaningrum, melihat  bagaimana  variasi  ukuran  citra masukan mempengaruhi performa klasifikasi pneumonia pada metode
Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan Convolutional  Neural  Network  -  Extreme Learning  Machine (CNN-ELM).  CNN- ELM  menunjukkan  tingkat  akurasi  93,59% dibandingkan dengan CNN, 84,78% [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aslan dkk.  menyelidiki  klasifikasi  citra X-Ray dada  COVID-19  menggunakan  metode ekstraksi  fitur  Local  Binary  Pattern  (LBP). Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode Cubic  SVM  dengan  ekstraksi  fitur  LBP memiliki  akurasi  prediksi  tertinggi  sebesar 98,05% [5].
Dengan  menggunakan  dataset  MRI, Laksono  dkk.  menemukan  tumor  otak menggunakan  GLCM  dan Naïve  Bayes Classification .  Metode  ini  menghasilkan akurasi  terbaik  sebesar  80%,  presisi  77%, dan recall 93%  dalam  beberapa  skenario pengujian [6].
Azwar  menggunakan Local  Binary
Pattern  Extract (LBP)  dan Gray-Level  Co- occurrence Matrix (GLCM) untuk mengidentifikasi ucapan siswa dalam eLearning .  Metode  ini  mencapai  tingkat akurasi tertinggi sebesar 95% pada pengujian  dengan  komposisi  data  uji sebesar 10% [7].

## 2.2 Pengolahan Citra
Bidang  studi  yang  mempelajari  cara mengelola  data  gambar  menggunakan komputer  disebut  pengolahan  citra  digital. Hal  ini  mencakup  elemen-elemen  seperti pengenalan  citra  dan  peningkatan  kualitas citra [8].
Mengekstrak  fitur-fitur  penting  dari data citra adalah tujuan utama dari berbagai aplikasi  pemrosesan  citra.  Tujuan  dari proses  ini  adalah  untuk  memberikan kemampuan kepada mesin untuk mendeskripsikan,  menginterpretasikan,  dan memahami  suatu  pemandangan.  Hasil analisis  ini  dapat  diinterpretasikan  oleh sistem visi yang canggih. Sistem penglihatan  ini  juga  dapat  menggambarkan objek  dan  menjelaskan  bagaimana  mereka berhubungan  satu  sama  lain  dalam  sebuah adegan.  Dalam  situasi  ini,  analisis  citra tidak  sama  dengan  prosedur  pemrosesan citra lainnya, seperti restorasi, peningkatan, dan  penyandian,  yang  menghasilkan  citra yang  dimodifikasi.  Analisis  citra  dalam pendekatan yang lebih mendasar melibatkan studi ekstraksi fitur, segmentasi,
dan metode klasifikasi [9].

## 2.3 Local Binary Pattern (LBP)
Metode Local  Binary  Pattern (LBP) menggambarkan  tekstur  pada  sebuah  citra dengan memberikan label biner pada setiap piksel  berdasarkan  thresholding  nilai  abu- abu.  LBP  menggunakan  representasi  biner untuk  menggambarkan  pola  tekstur  lokal. Dasarnya  adalah  keyakinan  bahwa  tekstur
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
terdiri  dari  dua  komponen  utama:  pola  dan kekuatan, yang masing-masing direpresentasikan  sebagai  unit  tekstur  dua tingkat. Operator LBP
biasanya didefinisikan sebagai nilai desimal dari pola biner  8-bit  dengan  persamaan  matematis [7].
Histogram  sangat  penting  dalam  LBP untuk  memproses  data  dari  piksel  yang berdekatan  dan  menghasilkan  statistik.
Dengan
menggunakan grayscale , thresholding diterapkan pada piksel dengan n  nilai  tetangga,  di  mana  P  adalah  jumlah piksel tetangga dan R adalah jari-jari [10].

## 2.4 Gray Level Co-occurence Matrix
Gray  Level  Co-occurence  Matrix
(GLCM)  digunakan  untuk  mendapatkan statistik  orde  dua  dengan  memperkirakan probabilitas  asosiasi  antara  dua  piksel  pada jarak  (d)  dan  sudut  (θ)  tertentu  [11] Matriks o-presen e menga u pada frekuensi kemun ulan piksel ang
erdekatan  satu  sama  lain  dengan  nilai  te udut  orientasi  dan  jarak  diukur  dalam derajat   iasan a  ada empat orientasi sudut utama                      dan          Jarak  antara piksel  berkisar  antara  1  hingga  10  piksel [12].
2.5 Naive Bayes Teorema Bayes menggabungkan aturan Bayes dengan  asumsi  kuat  non- independensi  antar  variabel  dalam  analisis prediktif. Metode Naive Bayes adalah salah satu implementasi terkenal dari teorema ini, yang  sering  digunakan  dalam  proses klasifikasi karena dianggap lebih sederhana dan efisien. Metode ini sangat efektif dalam memberikan klasifikasi atau prediksi berdasarkan  perhitungan  probabilitas  dari data yang diberikan. Dua keunggulan utama dari  metode  ini  adalah  kesederhanaan  dan kecepatannya.  Alat  klasifikasi Naive  Bayes berasal  dari  Teorema Bayes .  Karakteristik
utama dari alat klasifikasi ini adalah asumsi yang  sangat  kuat  (naif)  bahwa  setiap kondisi  atau  peristiwa  tidak  bergantung pada yang lain [13].
Keuntungan  utama  dari Naive  Bayes Classifier adalah  meskipun  sederhana, namun  tetap  memberikan  tingkat  akurasi yang tinggi. Algoritma ini mudah dan cepat dalam  proses  pelatihan  dan  klasifikasi, menjadikannya  pilihan  klasifikasi  yang menarik.  Berdasarkan  teorema Bayes ,
klasifikasi Bayesian adalah metode klasifikasi  statistik  yang  digunakan  untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas. Naive Bayes adalah evolusi dari pendekatan Bayesian, yang memiliki kemampuan  klasifikasi  yang  setara  dengan jaringan  syaraf  dan  pohon  keputusan. Selain itu, ketika digunakan pada basis data yang  berisi  data  dalam  jumlah  besar, klasifikasi  Bayesian  menunjukkan  tingkat akurasi dan kecepatan yang tinggi [8].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ilmiah  disusun  dengan cara yang sistematis untuk mencapai tujuan. Dimulai  dengan  menemukan  masalah, membuat pertanyaan penelitian, dan merancang metodologi yang sesuai. Setelah itu,  rencana  dibuat  untuk  mengumpulkan data,  yang  kemudian  dianalisis  untuk menemukan pola dan tren terkait. Selanjutnya, temuan penelitian
diinterpretasikan  dengan  mengacu  pada literatur  yang  relevan.  Selanjutnya,  laporan penelitian  disusun  sesuai  dengan  standar ilmiah.  Dengan  mengikuti  langkah-langkah tersebut,  penelitian  dapat  dilakukan  secara efisien, menghasilkan informasi yang berharga,  dan  membuka  pintu  untuk penelitian lebih lanjut. Dalam penelitian ini, hal-hal berikut akan dilakukan:
Gambar 1. Flowchart Penelitian Memahami  teori  dasar  pneumonia, menggunakan  metode  klasifikasi  LBP- GLCM,  dan  menggunakan Naive  Bayes
Classifier adalah  beberapa  langkah  dalam penelitian,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1. Selanjutnya, dilakukan pengumpulan  data  berupa  citra  medis  yang akan  digunakan  dalam  penelitian.  Setelah itu,  tahap  awal  pengolahan  citra  dilakukan untuk  mempersiapkan  data  untuk  proses klasifikasi.  Langkah  selanjutnya  adalah mengklasifikasikan  penyakit  pneumonia menggunakan Naive Bayes Classifier dengan  metode  LBP-GLCM  berdasarkan fitur-fitur yang telah
diekstraksi.
Selanjutnya, model klasifikasi dilatih dengan  data  latih  untuk  mempelajari  pola klasifikasi  yang  terdapat  pada  data.  Setelah pelatihan  selesai,  kinerja  model  diuji  pada sekumpulan  data  uji.  Terakhir,  evaluasi dilakukan  pada  model  klasifikasi  untuk mengevaluasi  kualitasnya.  Setelah  proses evaluasi  berakhir,  penelitian  dianggap selesai.

## 3.1 Studi Literatur
Untuk memulai proses penelitian ini,
langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah melakukan penelitian literatur
secara menyeluruh. Salah satu tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan
pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang konsep-konsep penting yang relevan dengan penelitian, seperti klasifikasi pneumonia,  metode  ekstraksi  fitur  LBP- GLCM,  dan  dasar-dasar  pengklasifikasi Naive  Bayes .  Penulis  dapat  memperoleh pengetahuan yang diperlukan untuk
merancang  dan  melaksanakan  penelitian dengan  baik  dengan  melakukan  penelitian literatur yang cermat.

## 3.2 Pengumpulan Data
Setelah menyelesaikan studi literatur, langkah  selanjutnya  adalah  mengumpulkan informasi yang dibutuhkan untuk penelitian ini.  Data  citra  medis  yang  digunakan berasal  dari  dataset Kaggle yang  disebut “Chest  X-Ra   Images  (Pneumonia)”    ang diunggah  oleh  Paul  Mooney.  Dataset  ini merupakan  sumber  data  terbuka  yang tersedia  secara  umum  dan  mencakup  citra X-ray paru-paru  manusia.  Data  ini  telah dibagi  menjadi  dua  kelas:  normal  dan pneumonia.  Dengan  menggunakan  dataset yang  sudah  ada,  peneliti  lebih  mudah mendapatkan  data  yang  relevan  untuk penelitian  tanpa  perlu  mengumpulkan  data secara mandiri.

## 3.3 Pemrosesan Awal Citra
Langkah pertama yang perlu
dilakukan sebelum data citra dapat digunakan  untuk  proses  klasifikasi  adalah pemrosesan  citra  awal.  Hal  ini  dilakukan untuk  mempersiapkan  data  agar  siap  untuk proses  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi.  Ada beberapa  langkah  yang  dilakukan  dalam proses  ini,  seperti  mengubah  citra  menjadi format grayscale ,  menggunakan median filter untuk mengurangi noise , dan pengaturan histogram adaptif untuk meningkatkan  kontras  citra.  Kualitas  citra dapat  ditingkatkan  untuk  memudahkan analisis  selanjutnya  dengan  melakukan  pra pemrosesan ini.

## 3.4 Ekstraksi Fitur
Setelah  pra  pemrosesan,  fitur-fitur diekstraksi  dari  data  citra  .  Fitur-fitur  ini menunjukkan  informasi  penting  dari  citra yang akan digunakan dalam proses klasifikasi. Local Binary Pattern (LBP) dan
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
adalah  dua  teknik  ekstraksi  fitur  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  LBP mengekstrak tekstur citra secara keseluruhan, sedangkan GLCM
mengekstrak  informasi  tambahan  tentang tekstur  citra  .  Dengan  mengekstraksi  fitur- fitur  tersebut,  citra  dapat  direpresentasikan dalam  bentuk  fitur  numerik  yang  dapat digunakan dalam proses klasifikasi.

## 3.5 Naive Bayes Classifier
Setelah fitur-fitur ditemukan, langkah selanjutnya  adalah  menerapkan  algoritma klasifikasi. Dalam penelitian ini, digunakan Naive  Bayes  Classifier . Naive  Bayes
Classifier dipilih  karena  sederhana  namun
efektif dalam melakukan klasifikasi berdasarkan  probabilitas  fitur.  Dengan menggunakan Naive  Bayes  Classifier ,  citra dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  yang sesuai dengan mempertimbangkan karakteristik yang
telah diekstraksi sebelumnya.

## 3.6 Pelatihan dan Pengujian
Setelah mengimplementasikan algoritma  klasifikasi,  langkah  selanjutnya adalah melatih model dengan data latih dan menguji  model  dengan  data  uji.  Proses pelatihan  melibatkan  penggunaan  data pelatihan  untuk  melatih  model  agar  dapat mengenali  pola-pola  dalam  data.  Setelah pelatihan, model diuji dengan data uji untuk mengukur kinerjanya. Peneliti dapat mengevaluasi seberapa baik model
klasifikasi  dalam  mengklasifikasikan  citra yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya dengan  melakukan  pelatihan  dan  pengujian ini.
3.7 Evaluasi Hasil Klasifikasi
Langkah terakhir dalam proses
penelitian adalah mengevaluasi hasil klasifikasi.  Evaluasi  dilakukan  dengan
menggunakan confusion  matrix ,  yang merupakan  alat  evaluasi  yang  umum digunakan  dalam  klasifikasi. Confusion matrix memungkinkan peneliti untuk mengukur  kinerja  model  klasifikasi  dengan membandingkan  hasil  klasifikasi  model dengan  label  aktual  dari  data  uji.  Dengan menggunakan  matriks  ini,  berbagai  metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, recall , dan F1-score , dapat dihitung untuk mengevaluasi kinerja model secara keseluruhan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pemrosesan Awal Citra
a. Konversi citra Grayscale
Untuk  menyederhanakan  analisis citra,  skala  abu-abu  menunjukkan intensitas  piksel  dalam  citra  tanpa memperhitungkan  warna,  sehingga informasi dalam citra dapat diproses secara lebih efisien.
Gambar 2. Hasil Pemrosesan ke Skala Abu-abu
b. Filter median
Teknik  ini  mengurangi noise atau derau  pada  citra  dengan  meratakan citra  dengan  mempertimbangkan nilai  piksel  di  sekitarnya  dan menghilangkan outlier yang  dapat memengaruhi hasil analisis, meningkatkan  kualitas  citra  dan membantu  mempertahankan  detail
yang penting.
Gambar 3. Hasil Pemrosesan Filter
Median
c. Ekualisasi Histogram Adaptif: Ekualisasi histogram adaptif adalah langkah  berikutnya  dalam  pra pemrosesan citra. Metode ini mengubah distribusi intensitas piksel secara lokal untuk meningkatkan kontras gambar. Dengan  cara  ini,  detail  yang penting  akan  lebih  terlihat.  Hal  ini akan membantu analisis selanjutnya untuk menemukan pola atau elemen yang relevan.
Gambar 4. Hasil Pemrosesan
Adaptive Equalization Histogram

## 4.2 Ekstraksi Fitur LBP-GLCM
Hasil  LBP menunjukkan representasi
visual  dari  data  tekstur  yang  dibuat  setelah prosedur  ekstraksi  fitur  LBP  selesai.  Nilai tekstur  yang  diperoleh  dari  proses  ini direpresentasikan  dalam  piksel  yang  sesuai pada  citra  asli,  membuat  visualisasi  ini lebih  mudah  untuk  memahami  pola  tekstur pada  citra,  sehingga  proses  ekstraksi  fitur
selanjutnya lebih mudah untuk menemukan karakteristik tekstur pada citra.
Gambar 5. Hasil Pemrosesan LBP Texture GLCM mampu menganalisis hubungan spasial  antara  pasangan  nilai  piksel  dalam sebuah  citra  dan  mampu  mengekstrak  fitur tekstur  melalui  analisis  distribusi  relatif pasangan  nilai  piksel.  Fitur-fitur  ini meningkatkan  informasi  yang  diperoleh dari  tahap  ekstraksi  fitur  LBP  sebelumnya dan  meningkatkan  pemahaman  tentang struktur tekstur pada citra.
Tabel 1. Tabel Hasil Ekstraksi Fitur GLCM
N o Cont rast Correl ation Ene rgy Homog eneity La bel 1 1463 7,56 - 44,665 24,7 42 65,703 0 2 1478 8,93 - 38,289 23,9 71 66,674 0 3 1445 7,01 - 30,778 22,6 35 66,989 0 4 1521 2,3 - 44,379 23,3 52 60,782 0 5 1492 2,92 - 36,362 22,9 62 62,378 0 6 1433 2,39 - 32,523 22,2 56 62,964 0 7 1485 1,08 - 30,645 22,3 47 6,174 0 8 1459 6,04 - 25,601 2,15 6 59,178 0 9 1383 - 23,7 67,955 0
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
8,02 22,132 96 4.3 Implementasi Naive Bayes Classifier Setelah fitur-fitur diidentifikasi,
Naive  Bayes  Classifier digunakan  untuk mengklasifikasikan  citra X-ray paru-paru berdasarkan fitur-fitur
yang
telah
diidentifikasi  sebelumnya. Naive  Bayes
Classifier dipilih  karena  sederhana,  tetapi
efektif dalam
memprediksi kelas
berdasarkan probabilitas fitur. Model klasifikasi Naive  Bayes dapat  secara  akurat membedakan  citra  paru-paru  yang  sehat dengan yang terkena pneumonia.

## 4.4 Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  ini,  evaluasi difokuskan  pada  kinerja Naive  Bayes Classifier yang dibuat dengan menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  LBP- GLCM. Metode ini dipilih karena kemampuannya  untuk  menangkap  pola tekstur  yang  penting  dalam  citra,  terutama dalam  klasifikasi  citra  medis.  Untuk melakukan  evaluasi,  skenario  pengujian yang  dirancang  dengan  cermat  digunakan. Hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan pemahaman  yang  menyeluruh  mengenai kemampuan  model  dalam  membagi  citra paru-paru ke dalam dua kategori, pneumonia dan normal.
a. Evaluasi Pengujian 100 Citra
Pada  skenario  pertama,  model  diuji dengan  dataset  terbatas  yang  terdiri  dari 100  citra X-ray paru-paru  yang  dibagi secara  merata  antara  kelas  pneumonia  dan kelas normal.
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix 100 Citra Gambar 6. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  100  gambar. True Negative (TN) 41 citra diklasifikasikan  benar  sebagai  normal, sedangkan True  Positives (TP) 42  citra diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Tabel 2. Hasil Evaluasi 100 citra
Pengukuran Persentase Pengujian 100 Citra Uji Akurasi 83% Presisi 83% Recall 83% F1-Score 83%
Hasil  evaluasi  yang  ditunjukkan  pada Tabel  3.  menunjukkan  kinerja  model  yang seimbang;  dengan  100  gambar  uji,  semua metrik-akurasi,  presisi, recall ,  dan  skor  F1 mencapai  nilai  83%.  Tingkat  akurasi sebesar  83%  menunjukkan  kemampuan model  untuk  membedakan  antara  citra normal  dan  pneumonia,  dan  tingkat  presisi sebesar  83%  menunjukkan  bahwa  sebagian besar  citra  uji  diklasifikasikan  sebagai pneumonia  adalah  citra  yang  benar-benar positif.
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Recall sebesar  83%  menunjukkan kemampuan  model  untuk  menemukan sebagian  besar  gambar  positif  dalam dataset. Hal ini menunjukkan seberapa baik model  dapat  menemukan  semua  kasus positif  yang  benar.  Selain  itu, F1-Score , yang  merupakan  rata-rata  harmonis  dari presisi  dan  recall,  mencapai  83%,  yang menunjukkan  keseimbangan  antara  kedua metrik  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  dapat  mengklasifikasikan kedua  kelas  dengan  baik  tanpa  secara signifikan  menurunkan  metrik  apa  pun untuk meningkatkan metrik lainnya.
b. Evaluasi Pengujian Variasi 100 Citra
Pada  skenario  kedua,  model  diuji menggunakan  dataset  yang  sama  dengan skenario  pertama.  Namun,  terdapat  variasi pembagian  data  sebanyak  10%, 20%, 30%, dan 40% data uji.
Gambar 7. Hasil Confusion Matrix 10%
dari 100 Citra
Gambar 7. menunjukkan hasil
ekstraksi  fitur  GLCM  pada  100  gambar. True Negative (TN) 1 citra diklasifikasikan benar  sebagai  normal,  sedangkan True Positives (TP) 7  citra  diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix 20% dari 100 Citra Gambar 8. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  100  gambar. True Negative (TN) 6 citra diklasifikasikan benar  sebagai  normal,  sedangkan True Positives (TP) 12  citra  diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix 30% dari 100 citra Gambar 9. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  100  gambar. True Negative (TN) 11 citra diklasifikasikan  benar  sebagai  normal, sedangkan True  Positives (TP) 17  citra diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Gambar 10. Hasil confusion matrix 40% dari 100 citra Gambar 10. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  100  gambar. True Negative (TN) 16 citra diklasifikasikan  benar  sebagai  normal, sedangkan True  Positives (TP) 20  citra diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Tabel 3. Tabel Hasil Pengujian Variasi 100 citra Pengu kuran Presentase (100 Citra) 10 % 20% 30% 40% Akuras i 80% 90% 93% 90% Presisi 67% 88% 92% 90% Recall 89% 93% 95% 92% F1- Score 69% 89% 93% 90% Hasil evaluasi variasi 100 gambar yang disajikan  pada  Tabel  8.  menunjukkan  pola yang konsisten dengan peningkatan performa  seiring  dengan  bertambahnya persentase  data  training.  Performa  model meningkat  secara  signifikan  menjadi  90%, 93%,  dan  90%  pada  persentase  pengujian 20%, 30%,  dan  40%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa semakin banyak data yang
digunakan dalam proses pelatihan, semakin baik kemampuan model untuk membedakan  citra  paru-paru  normal  dan pneumonia. Selain itu, dapat dilihat bahwa ketepatan  model  meningkat  dari  67%  pada persentase  pengujian  10%  menjadi  90% pada persentase pengujian 40%. Peningkatan ini menunjukkan bahwa model telah menjadi lebih akurat dalam mengidentifikasi  gambar  paru-paru  yang sebenarnya.  Kemampuan  model  untuk menemukan  semua  kasus  positif  diukur dengan  tingkat  recall,  yang  juga  konsisten dengan  peningkatan  persentase  pengujian. Meskipun  terdapat  variasi  pada  metrik tertentu  pada  persentase  pengujian  tertentu, secara keseluruhan peningkatan jumlah data pelatihan  memberikan  kontribusi  yang signifikan  terhadap  kemampuan  penelitian ini  untuk  mengklasifikasikan  citra  paru- paru. Hal ini menunjukkan bahwa
pengembangan  penelitian  tentang  citra  X- ray paru-paru sangat penting.
a. Evaluasi Pengujian Variasi 500 Citra
Pada  skenario  ketiga  menggunakan dataset  yang  terdiri  dari  lima  ratus  citra yang  dibagi  antara  kelas  normal  dan pneumonia.  Pembagian  data  uji  diubah menjadi  10%,  20%,  30%,  dan  40%  dari total  data.  Dalam  pemeriksaan  ini,  model dievaluasi  terhadap  kemampuannya  untuk dengan akurasi yang optimal mengklasifikasikan  citra  paru-paru  ke dalam kedua kelas. Setiap variasi persentase data uji menunjukkan bagaimana model  berfungsi  dalam  berbagai  situasi, memungkinkan peneliti untuk mengevaluasi  sejauh  mana  model  dapat menggeneralisasi  pola  dan  membedakan antara caitra paru-paru normal dan pneumonia. Hasil penelitian ini memberikan data penting tentang keandalan model  dalam  pengklasifikasian  gambar
paru-paru.  Oleh  karena  itu,  pengujian  ini memberikan dasar yang kuat untuk memvalidasi kinerja model sebelum digunakan dalam lingkungan klinis nyata.
Gambar 11. Hasil Confusion Matrix 10%
dari 500 Citra Gambar 11. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  500  citra. True
Negative (TN) 10  citra  diklasifikasikan benar  sebagai  normal,  sedangkan True Positives (TP) 7  citra  diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Gambar 12. Hasil Confusion Matrix 20% dari 500 Citra
Gambar 12. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  500  citra. True
Negative (TN) 51  citra  diklasifikasikan benar  sebagai  normal,  sedangkan True Positives (TP) 35  citra  diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Gambar 13. Hasil Confusion Matrix 30% dari 500 Citra Gambar 13. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  500  citra. True Negative (TN) 67  citra  diklasifikasikan benar  sebagai  normal,  sedangkan True Positives (TP) 62  citra  diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Gambar 14. Hasil Confusion Matrix 40% dari 500 Citra Gambar 14. menunjukkan hasil ekstraksi  fitur  GLCM  pada  100  citra. True
Negative (TN) 87  citra  diklasifikasikan benar  sebagai  normal,  sedangkan True Positives (TP) 80  citra  diklasifikasikan sebagai pneumonia.
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Tabel 4. Tabel hasil pengujian variasi 500 citra Penguk uran Presentase (100 Citra) 10%  20% 30% 40% Akurasi 86% 86% 86% 83% Presisi 89% 87% 86% 84% Recall 85% 85% 86% 84% F1- Score 86% 86% 86% 83%
Hasil  evaluasi  yang  ditunjukkan  pada Tabel  13.  menunjukkan  tren  penurunan kinerja model seiring dengan meningkatnya persentase  pengujian.  Pada  persentase pengujian  10%,  20%,  dan  30%,  model mencapai  akurasi  86%,  tetapi  sedikit menurun  menjadi  83%  pada  persentase pengujian 40%. Hal yang sama juga terjadi pada  metrik precision , recall ,  dan F1- Score ,  di  mana  terjadi  penurunan  yang konsisten  dengan  persentase  data  uji  yang lebih besar.
Performa  model  tetap  hampir  sama, meskipun  peningkatan  jumlah  data  uji menurunkan performanya. Hal ini
menunjukkan bahwa model dapat menggeneralisasi  dan  mengklasifikasikan citra  dengan  baik  dan  menangani  jumlah data  yang  lebih  besar  dan  lebih  beragam secara  efektif.  Meskipun  secara  umum kinerjanya  lebih  baik,  variasi  kecil  dalam metrik evaluasi antara persentase pengujian yang berbeda menunjukkan bahwa peningkatan  jumlah  data  pengujian  tidak selalu berarti peningkatan kinerja. Performa model juga dapat dipengaruhi oleh  variabel tambahan, seperti keragaman dan
kompleksitas data.
Pengamatan  ini  menunjukkan  bahwa menambahkan  lebih  banyak  data  uji  dapat meningkatkan  kinerja  model,  tetapi  perlu dicatat  bahwa  peningkatan  ini  tidak  selalu proporsional.  Oleh  karena  itu,  evaluasi lebih  lanjut  dengan  menggunakan  set  data yang  lebih  besar  dan  lebih  beragam  dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif  tentang  kinerja  model  dalam situasi kehidupan nyata.

## V. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  ekstraksi  fitur  LBP-GLCM  dan metode  klasifikasi Naive  Bayes efektif dalam  mengklasifikasikan  citra  X-ray pneumonia. Di sisi lain, penelitian
sebelumnya mencapai akurasi 87,5% dengan  dataset  yang  terdiri  dari  60  citra pelatihan  dan  40  citra  uji,  sedangkan penelitian ini mencapai akurasi 90% dengan menggunakan  40  citra  dari  total  100  citra untuk  pengujian.  Hasil  tertinggi  dicapai pada  pengujian  dengan  100  citra,  terutama pada  variasi  30%  data  uji,  dengan  akurasi 93%.
Hasil  pengujian  juga  menunjukkan performa  yang  baik  pada  variasi  data  uji yang  berbeda,  dengan  akurasi  mencapai 80%  untuk  variasi  10%,  90%  untuk  variasi 20%,  dan  90%  untuk  variasi  40%.  Selain itu, pengujian dengan dataset yang seimbang  antara  normal  dan  pneumonia menghasilkan  akurasi  sebesar  83%.  Pada pengujian  dengan  variasi  500  citra,  akurasi tertinggi terjadi pada variasi 10%, 20%, dan 30% dari data uji, dengan akurasi mencapai 86%,  sedangkan  variasi  40%  dari  data  uji menunjukkan akurasi sebesar 83%.

## VI. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  fokus  pada  pengembangan  metode ekstraksi  fitur  yang  lebih  kompleks  dan mengoptimalkan algoritma klasifikasi,
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
menggunakan  dataset  yang  lebih  besar  dan lebih  bervariasi,  serta  mengevaluasi  kinerja model pada kasus klinis yang lebih spesifik untuk memastikan keandalan dan kegunaan model di dunia nyata.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Bharati,  P.  Podder,  and  M.  R.  H.
Mondal   “H  rid  deep  learning  for detecting  lung  diseases  from  X-ray images ” Informatics Med. Unlocked , vol.  20,  p.  100391,  2020,  doi: 10.1016/j.imu.2020.100391.
[2] B. Nugroho and E. Y. Puspaningrum, “Kinerja Metode CNN untuk Klasifikasi Pneumonia dengan Variasi  Ukuran  Citra  Input ” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no.  3,  pp.  533–538,  2021,  doi:
10.25126/jtiik.2021834515.
[3] M. A. Bustomi and A. M. Rusnandar, “Comparison  of  Histogram  Features and Co-occurrence Matrix in Identification of Lung Cancer X-Ray Images  with  Naive- a es  Method ” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  2392,  no.  1, 2022, doi: 10.1088/1742- 6596/2392/1/012005. [4] A E Putra “KLA IFIKA I PENYAKIT PNEUMONIA MENGGUNAKAN  ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN EXTREME GRADIENT   OO T ”  Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, 2024.
[5] N.  Aslan,  S.  Dogan,  and  G.  Özmen
Ko a  “Classifi ation of Chest X-ray
COVID-19  Images  Using  the  Local Binary  Pattern  Feature  Extraction Method ” Turkish  J.  Sci.  Technol. , vol.  17,  no.  2,  pp.  299–308,  2022, doi: 10.55525/tjst.1092676.
[6] P.  Laksono,  H.  Harliana,  and  T. Pra owo   “Deteksi  Tumor  Otak
Melalui Penerapan GLCM dan Naïve a es  Classifi ation ” J.  Ilm.  Intech
Inf. Technol. J. UMUS , vol. 5, no. 1, pp. 41–48, 2023, doi: 10.46772/intech.v5i1.1286. [7] Azwar   “INTEGRA I  EK TRAK I FITUR LOCAL BINARY PATTERN  DAN  GRAY-LEVEL COOCCURENCE METRIX UNTUK PENGENALAN EKSPRESI MULUT PEM ELAJAR ” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  9, no.  April,  pp.  17–24,  2017,  doi: https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i1.1 05.17-24.
[8] A Ramdhan “KLA IFIKA I CITRA  RONTGEN  PARU-PARU DENGAN EKSTRAKSI FITUR
HISTOGRAM DAN METODE NAIVE   AYE   CLA  IFIER ” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015. [9] M  Khoiro  “Analisa Pengaruh Proses Segmentasi Citra Terhadap Klasifikasi  Citra  Rontgen  Paru-Paru Dengan Jst a kpropagation ” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2014. [10]  P. N. Andono and E. H.
Ra hmawanto   “Evaluasi  Ekstraksi Fitur GLCM dan  LBP Menggunakan Multikernel  SVM  untuk  Klasifikasi atik ” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 1–9, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2615. [11]  R.  Asery,  R.  K.  Sunkaria,  L.  D. harma   and  A   Kumar   “Fog detection using GLCM based features  and   VM ” Conf.  Adv.
Signal  Process.  CASP  2016 ,  pp.  72– 76, 2016, doi: 10.1109/CASP.2016.7746140.
[12]  G.  Mukherjee,  A.  Chatterjee,  and  B. Tudu   “ tud   on  the  potential  of
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
combined  GLCM  features  towards medi inal  plant   lassifi ation ” 2016 2nd Int. Conf. Control. Instrumentation,  Energy  Commun.
CIEC  2016 ,  pp.  98–102,  2016,  doi:
10.1109/CIEC.2016.7513746.
[13]  A    asit   “Implementasi  Algoritma Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi Hasil  Panen  Padi ” J.  Tek.  Inform. Kaputama ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  208– 213, 2020.