## ISSN 2085-4552

## Perbandingan Local Binary Pattern untuk Klasifikasi Sel Darah Putih

## Felix Indra Kurniadi
1 School of Engineering and Technology: Informatics Engineering, Tanri Abeng University, Jakarta, Indonesia felixindra@tau.ac.id
Diterima 30 Oktober 2017
Disetujui 20 Desember 2017
Abstract —In  recent  year,  a  lot  of  researches  try  to overcome  problem  in  recognition  and  classify  white blood  cells  to  help  hematologists  diagnose  white  blood cells  disease  such  blood  cancer,  leukemia  and  AIDS. This  paper  compares  several  methods  Local  Binary Pattern  such  as  Local  Binary  Pattern  Uniform,  Local Binary  Pattern  Rotation  Invariant  and  Local  Binary Pattern Rotation Invariant Uniform to classify five types of white blood cells using two classifier: Support Vector Machine and K-Nearest Neighbour.
Index  Terms— LBP,  LBP-U,  LBP-RI,  LBP-RIU, white blood cells

## I. P ENDAHULUAN
Proses  penghitungan  sel  darah,  pendeteksian  dan pengklasifikasian  sel  darah  putih  dapat  membantu dunia  kedokteran  terutama  pada  bidang  hematologis. Proses  ini  membantu  hematologis  untuk  melakukan diagnosis  apakah  seseorang  terjangkit  penyakit  darah seperti  Acquired  Immune  Deficiency  Syndrome (AIDS), leukemia ataupun kanker darah. Proses-proses tersebut  dapat  dilakukan  secara  manual  ataupun automatis. Sayangnya saat ini untuk melakukan ketiga proses  tersebut  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan harga  yang  dikeluarkan  untuk  pemeriksaan  tidaklah sedikit  [1][2].  Di  Indonesia,  proses  penghitungan  sel darah,  pendeteksian  dan  pengklasifikasian  sel  darah putih  hanya  dapat  dilakukan  oleh  rumah  sakit  besar, sedangkan  untuk  rumah  sakit  kecil  atau  klinik  di daerah  pedalaman  masih  belum  dapat  dilakukan karena  keterbatasan  alat  ataupun  sumber  daya.  Hal inilah  yang  membuat  penulis  ingin  melakukan  proses pengklasifikasian  sel  darah  putih  menggunakan  citra digital.
Pengklasifikasian  sel  darah  putih  dilakukan dikarenakan  sel  darah  putih  memiliki  karakteristik yang  unik.  Gambar  1  merupakan  penampakan  setiap sel darah putih.
Proses  pengklasifikasian  kelima  sel  darah  putih merupakan  area  penelitian  utama  pada  jurnal  ini. Proses pengklasifikasian sel darah putih menggunakan citra  digital  yang  nantinya  citra  tersebut  diekstraksi fiturnya  berdasarkan  teksturnya.  Penggunaan  fitur tekstur  dilakukan  karena  setiap  tipe  sel  darah  putih
memiliki  bentuk  yang  unik  dan  tekstur  yang  jelas. Metode yang digunakan untuk melakukan pengekstrasian fitur adalah Local Binary Pattern baik yang  sederhana  maupun  yang  sudah  dikembangkan seperti Local Binary Pattern Rotation Invariant (LBP- RI), Local Binary Pattern Uniform (LBP-U) dan Local Binary  Pattern  Rotation  Invariant  Uniform (LBP- RIU).  LBP  sendiri  dipilih  dikarenakan  mudah diimplementasikan,  komputasi  yang  rendah  dan memiliki  diskriminan  akurasi  yang  tinggi  [3].  Setelah fitur  didapatkan  kemudian  dibentuk  model  yang  akan digunakan untuk proses klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbour (KNN).
(a) basofil (b) eosinofil (c) limfosit
(d) monosit
(e) neutrofil
Gambar 1. Lima Tipe Sel Darah Putih
Jurnal ini terdiri atas 6 bagian. Pada Bagian I akan menjelaskan  mengenai  pendahuluan,  pada  Bagian  II akan  menjelaskan  mengenai  penelitian  sebelumnya, Bagian  III  akan  menjelaskan  metodologi  penelitian yang  dilakukan,  Bagian  IV  akan  menjelaskan mengenai eksperimen yang akan dilakukan, Bagian V akan memberikan hasil dan diskusi dari penelitian dan Bagian  VI  akan  menjelaskan  mengenai  kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini.

## II. P ENELITIAN S EBELUMNYA
Beberapa penelitian yang mencoba menyelesaikan permasalahan  mengenai  klasifikasi  dan  pendeteksian sel  darah  putih.  Penelitian  [4].  mencoba  mengatasi permasalahan  mendeteksi  sel  darah  putih  dengan
ISSN 2085-4552
menggunakan  metode Scale  Invariant  Feature Transform (SIFT), hasil dari penelitian ini mengatakan bahwa pencahayaan dan window size dari citra  sel  darah  putih  memberikan  efek  yang signifikan. [2] mencoba melakukan automatic deteksi sel  darah  putih  menggunakan morphological  feature dan texture  feature seperti Local  Binary  Pattern dan co-occurence  matrix ,  hasil  yang  didapatkan  bahwa kedua  metode  menggunakan  texture  menghasilkan hasil  yang  baik  akan  tetapi  LBP  menghasilkan komputasi  yang  lebih  baik.  [1],mencoba  melakukan klasifikasi  menggunakan morphological,  texture dan color feature dengan fitur seleksi PCA dan SFS serta klasifier LVQ dan SVM, hasil dari penelitian ini tidak memberikan  perubahan  signifikan  dari  penelitian sebelumnya  tetapi  memiliki running  time yang  lebih rendah.

## III. M ETODOLOGI
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai metode pemotongan  citra,  fitur  ekstraksi  dan  klasifier  yang digunakan. Tahapan Fitur ekstraksi akan menjelaskan mengenai  metode  yang  diajukan  yaitu  LBP,  LBP-RI, LBP-RIU. Tahapan proses klasifikasi akan menggunakan  klasifier  seperti  SVM  dan  KNN. Penjelasan  lebih  lengkap  akan  dijelaskan  pada  setiap sub bagian.
A. Pemotongan Citra
Pada setiap  citra  darah dilakukan proses pemotongan citra sel darah putih secara manual. Hasil dari  pemotongan  citra  ini  akan  dikelompokan berdasarkan ciri-ciri dari darah putih, hasil pengelompokan ini sudah diverifikasi oleh hematologis universitas Tarumanagara. Hasil potongan  citra  sel  darah  putih  akan  dirubah  ukuran window size menjadi 50 x50 pixel dan 40 x 40 pixel

## B. Ekstraksi Ciri
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri terhadap  fitur  tekstur.  LBP  sendiri  merupakan  sebuah metode yang diajukan Ojala, et.al [5] untuk melakukan ekstraksi  ciri  dengan  melihat  ketetanggan  dari  pixel. Hal  inilah  yang  membuat  LBP  dapat  mendapatkan fitur  tekstur  yang  paling  dominan.  Penggunaan  LBP dianggap  baik  dalam  mengekstraksi  citra  sel  darah putih  dikarenakan  setiap  sel  darah  putih  memiliki tekstur yang unik. Persamaan LBP sebagai berikut:[6]
(1)
(2)
P adalah  jumlah  tetangga  pixel, R adalah  radius, g p adalah  nilai  keabuan  tetangga, g c adalah  nilai keabuan dari pusat piksel, s(x) adalah fungsi  mencari nilai  biner  berdasarkan  pixel  tetangga  dan 2 p adalah fungsi merubah nilai biner kedesimal.
Dari  persamaan  dasar  1  dan  2,  LBP  berkembang untuk  mengatasi  permasalahan  apabila  citra  tersebut terotasi  sehingga  dibutuhkan  sebuah  persamaan  yang disebut  dengan Local  Binary  Pattern  Rotation Invariant (LBP-RI):[6]
(3)
ROR(x,i) melakukan  pergeseran  melingkar  searah jarum jam pada P-bit sebanyak i kali.
Selain  LBP-RI,  LBP  juga  berkembang  untuk mereduksi  dimensi  dari  fungsi  LBP  dasar  dimana mencari  nilai uniform dari  sebuah  fitur  LBP  sehingga dapat  mereduksi  dimensi  LBP  yang  awalnya  terdapat 256 fitur vektor menjadi 59 fitur vektor dan gabungan antara LBP-U dan LBP-RI.[6]
(4)
Dimana rumusan U(LBP p,r ) adalah:
(5)
Dimana  U(LBP p,r )  adalah  LBP  yang  uniform  dan LBP riu2 adalah Local  Binary  Rotation  Invariant Uniform .

## C. Proses Klasifikasi
Proses  pengklasifikasian  sel  darah  putih  pada penelitian  ini  akan  menggunakan  dua  klasifier  yaitu SVM  dan  KNN.  Dimana  konsep  SVM  yang digunakan adalah Multi-class SVM dengan model one vs one [7].
(6)
Dimana  xi  adalah  data  latih  yang  di  map  ke dimensi  yang  lebih besar  dari  fungsi ϕ dan C sebagai parameter kesalahan.
Metode  klasifier  KNN  dengan  menggunakan Euclidean distance
sebagai pencarian jarak tetangganya [8].

## ISSN 2085-4552
(7)

## IV. E KSPERIMEN

## A. Data
Data  yang  digunakan  berupa  citra  sel  darah  yang telah  dipotong  secara  manual  sehingga  hanya didapatkan sel darah putihnya saja. Data terdiri atas 24 citra  basofil,  93  citra  eosinofil,  69  citra  limfosit,  24 citra monosit dan 94 citra neutrofil dengan ukuran 50 x  50.  Permasalahan  yang  didapatkan  adalah  pada beberapa  kelompok  sel  darah  putih  tidak  memiliki citra  yang  banyak  sehingga  dilakukan  proses augmentasi. Proses augmentasi citra dilakukan dengan melakukan  rotasi  terhadap  citra  yang  ada  sehingga akhirnya  didapatkan  500  citra  untuk  setiap  sel  darah putih.
Data  citra  yang  ada  juga  dibuat  replikasinya  dan merubah  ukurannya  menjadi  40  x  40.  Hal  ini dilakukan karena berdasarkan penelitian yang dilakukan [4] bahwa ukuran citra darah putih biasanya antara 40 dan 50 pixel. Sehingga data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki ukuran 40x40 dan 50x50 dengan setiap sel darah putih memiliki 500 citra.

## B. Pengaturan Eksperimen
Data  yang  ada  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu untuk  proses  pelatihan  dan  proses  pengujian. K-fold cross  validation [9]    digunakan  untuk  menentukan data  mana  yang  akan  masuk  ke  dalam  proses pengujian  dan  proses  pelatihan.  Nilai k yang digunakan  adalah  5  sehingga  akan  terdapat  400  data citra  yang  digunakan  sebagai  proses  pelatihan  dan 100  data  citra  yang  akan  digunakan  sebagai  proses pengujian untuk setiap sel darah putih.

## C. Evaluasi
Pengevaluasian  hasil  terhadap  penelitian  ini  akan menggunakan accuracy dan Cohen Kappa Coefficient .
(8)
dimana tp dan tn merupakan  jumlah  prediksi  yang benar.
Sedangkan Cohen  Kappa statistik  digunakan sebagai  evaluasi  dikarenakan  metode  ini  sering digunakan untuk mengukur interatter realibility [10].
(9)
dimana Pr(a) merupakan  total  probabilitas  kesepakan yang  terobservasi  dan Pr(e) total  probabilitas  yang diharapkan.

## V. H ASIL E KSPERIMEN
Pada  penelitian  ini,  citra  yang  ada  akan  melalui proses ekstraksi menggunakan salah satu metode dari LBP,  LBP-RI,  LBP-U  dan  LBP-RIU.  Tahapan selanjutnya  akan  dilakukan  pengambilan  model menggunakan  KNN  atau  SVM.  Model  inilah  yang nantinya  digunakan  untuk  proses  pengujian  untuk melakukan  prediksi  terhadap  citra  pengujian.  Hasil perbandingan  akurasi  terhadap  setiap  metode  LBP dapat  dilihat  pada Tabel  1 dan Tabel  2 dan  hasil perbandingan Cohen  Kappa  coefficient dapat  dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4 .
Tabel 1. Hasil Akurasi Metode LBP dengan windows Size 50 x 50 KNN (%) SVM (%) LBP 70 75.2 LBP-U 68.6 49.8 LBP-RI 91.2 34.6 LBP-RIU 90.4 30.8 Tabel 2. Hasil Akurasi Metode LBP dengan windows Size 40 x 40 KNN (%) SVM (%) LBP 65 79.8 LBP-U 60.4 71.6 LBP-RI 86.8 65.4 LBP-RIU 85.8 47
Tabel 3. Hasil Cohen Kappa coefficient Metode LBP
dengan windows Size 50 x 50 KNN (%) SVM (%) LBP 62.5 69 LBP-U 60.75 37.25 LBP-RI 89 18.25 LBP-RIU 88 13.5 Tabel 4. Hasil Cohen Kappa coefficient Metode LBP dengan windows Size 40 x 40 KNN (%) SVM (%) LBP 56.25 74.5 LBP-U 50.5 64.5 LBP-RI 83.5 56.7 LBP-RIU 82.5 33.7 Dari hasil pada Tabel 1 , Tabel 2 , Tabel 3 dan Tabel 4 ,  dapat  dilihat  bahwa  pada  klasifier  KNN  metode LBP-RI  dan  LBP-RIU  lebih  unggul  dibandingkan dengan  metode  LBP  ataupun  LBP-U.  Hal  ini disebabkan metode LBP-RI dan LBP-RIU mengabaikan  ke-rotasian  citra  sehingga  mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan LBP-U dan
LBP.  Sayangnya  pada  klasifier  SVM  untuk window size dengan  ukuran  50  x  50  tidak  memberikan  hasil yang  memuaskan,  akan  tetapi  hasil  SVM  bisa  lebih
baik pada windows size 40 x 40 dibandingkan dengan windows size 50 x 50.

## VI. K ESIMPULAN DAN P ENELITIAN S ELANJUTNYA
Penelitian  ini  membandingkan  beberapa  metode seperti  LBP,  LBP-RI,  LBP-U  dan  LBP-RIU  dengan menggunakan  klasifier  SVM  dan  KNN  untuk melakukan  pengklasifikasi  terhadap  sel  darah  putih. Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan  pada penelitian  ini,  penggunaan  LBP-RI  dan  LBP-RIU sudah memberikan hasil yang memuaskan dibandingkan  metode  LBP-U  dan  LBP,  sedangkan penggunaan  klasifier Multi-class SVM  dengan  model one  vs  one tidak  memberikan  hasil  yang  baik. Perbedaan  ukuran  dari  citra  darah  juga  memberikan pengaruh,  terutama  pada  penggunaan  klasifier  SVM. Hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  penggunaan  SVM sebagai klasifier membuat akurasi pada ukuran 40 x 40 lebih baik dibandingkan dibandingkan dengan 50 x 50.
Pada penelitian berikutnya selain fitur tekstur, akan dilakukan  penelitian  pada  fitur  warna.  Fitur  warna dipilih  dikarenakan  citra  mikroskop  pada  sel  darah putih  memiliki  warna  yang  berbeda  setiap  tipenya sehingga  bisa  menjadi  salah  satu  acuan  dalam  proses pencarian fitur.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  terhadap Gunawan  dari  Universitas  Tarumanagara  sebagai pemilik citra darah yang digunakan oleh penulis untuk penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  P.  R.  Tabrizi,  S.  H.  Rezatofighi,  and  M.  J.  Yazdanpanah, “Using  PCA  and  LVQ  Neural  Network  for  Automatic Recognition  of  Five  Types  of  White  Blood  Cells,”  in 32nd Annual International Conference of the IEEE EMBS , 2010, pp. 5593–5596.
[2]  S.  H.  Rezatofighi  and  H.  Soltanian-zadeh,  “Automatic recognition  of  five  types  of  white  blood  cells  in  peripheral blood,” Comput. Med. Imaging Graph. , vol. 35, no. 4, pp. 333– 343, 2011.
[3]  F. Bianconi, R. Bello-cerezo, P. Napoletano, and F. Di Maria, “Improved Opponent Colour Local Binary Patterns for Colour Texture Classification,” in 6th International Workshop, CCIW 2017 , 2017, vol. 1, pp. 272–281.
[4]  Lina,  A.  Chris,  B.  Mulyawan,  and  A.  B.  Dharmawan,  “A Leukocyte  Detection  System  Using  Scale  Invariant  Feature Transform Method,” Int. J. Comput. Theory Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 69–73, 2016.
[5]  T.  Ojala,  M.  Pietikäinen,  and  D.  Harwood,  “A  comparative study of texture measures with classification based on featured distributions,” Pattern  Recognit. ,  vol.  29,  no.  1,  pp.  51–59, 1996.
[6]  T.  Ojala,  M.  Pietikäinen,  and  T.  Mäenpää,  “Multiresolution gray-scale  and  rotation  invariant  texture  classification  with local binary patterns,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 24, no. 7, pp. 971–987, 2002.
[7]  C. Hsu and C. Lin, “A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines,” IEEE Trans. Neural Networks , vol. 13, no. 2, pp. 415–425, 2002.
[8]  K. N. Stevens, T. M. Cover, and P. E. Hart, “Nearest neighbor pattern classification,” IEEE Trans. Inf. Theory , vol. 13, no. 1, pp. 21–27, 1967.
[9]  T.  Fushiki,  “Estimation  of  prediction  error  by  using  K  -fold cross-validation,” Stat.  Comput. ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  137–146, 2011.
[10] S.  M.  Vieira,  U.  Kaymak,  and  J.  M.  C.  Sousa,  “Cohen  ’  s Kappa  Coefficient  as  a  Performance  Measure  for  Feature Selection,”  in International  Conference  on  Fuzzy  Systems , 2010.