MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2022
Klasifikasi Tumor Payudara Berbasis Ciri Tekstur pada Citra Mammografi Menggunakan Metode Naive Bayes
BELLA JULIA 1 , HENI SUMARTI 2* , HAMDAN HADI KUSUMA 3
1,2,3 Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang, Indonesia
Email: heni_sumarti@walisongo.ac.id
Received 16 Agustus 2022 | Revised 26 September 2022 | Accepted 21 Desember 2022

## ABSTRAK
Kanker payudara adalah jenis kanker yang terjadi pada sebagian besar wanita. Kanker  payudara  terjadi  akibat  pertumbuhan  berlebih  atau  perkembangan  sel jaringan payudara yang tidak terkendali. Mammografi merupakan metode terbaik untuk deteksi dini kanker payudara karena dapat menunjukkan lesi secara dini. Namun, analisis terhadap mammogram ini masih  dilakukan secara manual oleh ahli medis, sehingga perlu perangkat tambahan. Telah banyak penelitian tentang olah  citra  untuk  deteksi  kanker  secara  otomatis.  Pada  penelitian  ini  digunakan metode Naive Bayes untuk klasifikasi citra tumor jinak dan tumor ganas. Tujuan dari penelitian ini untuk mengklasifikasi citra mammografi berdasarkan dua kelas yaitu  tumor  jinak  dan  tumor  ganas  dengan  berbasis  ciri  tekstur  menggunakan histogram  dan Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM).  Penelitian  ini menunjukkan hasil akurasi sebesar 80%, sensitivitas sebesar 90%, dan spesifitas sebesar 70%. Oleh karena itu, penelitian ini bisa dijadikan perangkat tambahan untuk klasifikasi tumor payudara ganas dan jinak.
Kata kunci: Tumor Payudara, Mammografi, Klasifikasi Naive Bayes.

## ABSTRACT
Breast cancer is a type of cancer that occurs in most women. Breast cancer occurs due  to  overgrowth  or  uncontrolled  development  of  breast  tissue  cells. Mammography is the best method for early detection of breast cancer because it can show lesions early. However, the analysis of this mammogram is still done manually by medical experts, so additional devices are needed. There have been many studies on image processing for automatic detection. In this study, the Naive Bayes method was used to classify images of benign tumors and malignant tumors. The  purpose  of  this  study  is  to  classify  mammographic  images  based  on  two classes, namely benign and malignant tumors based on histogram textures and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). This study showed an accuracy of 80%, sensitivity of 90%, and specificity of 70%. Therefore, this study can be used as an additional tool to classify malignant and benign tumors.

## Keywords: Breast Cancer, Mammografi, Naive Bayes Classification

## 1. PENDAHULUAN
Menurut WHO, ada sekitar 1,38 juta masalah kontemporer pada tahun 2008, dengan 458.000 wanita  meninggal  akibat  kanker  payudara  setiap  tahun,  lebih  dari  setengahnya,  sekitar 269.000, masih hidup di negara berkembang dengan pendapatan per kapita rendah (WHO, 2018). Sementara itu, di Indonesia, berdasarkan profil kesehatan tahun 2012, Kementerian Kesehatan Republik Indonesia menyebutkan bahwa kanker payudara merupakan kanker yang paling banyak terjadi pada wanita Indonesia, dengan insidensi sebesar 2,2% per 1.000 wanita. Jika hal ini tidak dikendalikan, diperkirakan 26 juta orang akan terkena kanker payudara dan 17 juta orang akan meninggal pada tahun 2030 (Kemenkes, 2019).
Salah  satu  jenis  kanker  yang  ditemukan  pada  kebanyakan  perempuan  adalah  kanker payudara. Pertumbuhan yang berlebih atau perkembangan yang tidak terkendali dalam sel jaringan  payudara  merupakan  penyebab  terjadinya  kanker  payudara  (Fitriani,  2014). Munculnya  tumor  atau  nodul  pada  payudara  merupakan  salah  satu  gejala  yang  dapat dideteksi. Cara paling efektif untuk mencegah meningkatnya angka kematian dan menekan jumlah kasus tumor payudara adalah dengan deteksi dini. Salah satu metode skrining terbaik adalah  menggunakan  mammografi  untuk  kanker  payudara.  Hal  ini  disebabkan  oleh kemampuan mammografi dalam menunjukkan keberadaan lesi pada tahap awal. Ahli radiologi bertugas untuk menentukan diagnosis lesi tersebut. Hasil citra mammografi ini telah dapat dikonversi  dalam  bentuk  digital  dan  meningkatkan  minat  pengolahan  citra  menggunakan sistem komputer sebagai alat bantu diagnosis (Widodo et al., 2012).
Metode  untuk  menemukan,  mendiagnosis  atau  menyelidiki  suatu  penyakit  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  pencitraan  medis.  Ini  berhubungan  dengan  menciptakan  gambaran tubuh manusia yang berhubungan dengan teknik dan proses diagnosis medis. Di rumah sakit, bidang  ini  biasa  disebut  dengan  radiologi  (Putra,  2011).  Salah  satu  metode  yang  efektif untuk  mengidentifikasi  jenis  tumor  payudara  adalah  dengan  pemeriksaan  menggunakan mammografi. Hasil pencitraan pada mammografi disebut dengan mammogram. Jika pasien tidak  merasakan  adanya  perubahan  yang  terjadi  pada  payudaranya,  mammogram  dapat digunakan sebagai skrining untuk menemukan perubahan. Selain itu, jika dokter meragukan adanya  suatu  perubahan  dalam  payudara,  mammografi  dapat  digunakan  sebagai  alat diagnosis. Namun, teknik analisis terhadap mammogram ini masih dilakukan secara manual oleh dokter atau ahli radiologi (Listia & Harjoko, 2014). Oleh karena itu, diperlukan alat tambahan untuk diagnosa kanker payudara agar mendapatkan hasil yang lebih akurat. Telah banyak dikembangkan olah citra medis untuk klasifikasi citra kanker payudara.
Penelitian  mengenai  kanker  payudara  telah  banyak  dilakukan,  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya oleh Amrane dkk. (2018) menggunakan dua classifier yang berbeda yaitu Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk klasifikasi kanker payudara. Evaluasi akurasi masing–masing  algoritma  menggunakan cross-validation.  Hasil  menunjukkan  bahwa  KNN menghasilkan akurasi hingga 97.51%, sedangkan Naive Bayes menghasilkan akurasi hingga 96.19%. Belum ada penelitian yang mengklasifikasi kasus kanker payudara berdasarkan ciri tekstur dengan metode Naive Bayes. Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi tumor payudara untuk membedakan kasus ganas dan jinak menggunakan metode Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan menunjang tenaga kesehatan dalam mediagnosis citra  mammografi,  khususnya  pada  kasus  ganas  dan  jinak  menggunakan  ciri  tekstur  yang dapat digunakan untuk prediksi di bidang medis.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  citra  mammogram  dari  database  MIAS  ( Mammographic  Image Analysis Society), terdiri dari 10 citra ganas dan 10 citra jinak. Citra awal hasil pemeriksaan Mammografi  pada  payudara  yang  tergolong  citra  RGB  yang  akan  diubah  ke grayscale. Kemudian  diekstraksi  menggunakan  MATLAB,  dan  diolah  menggunakan  WEKA.  Tahapan penelitian ini ditunjukan pada Gambar 1. Terdapat 4 tahapan utama yaitu : preprocessing, ekstraksi ciri tekstur, menentukan nilai gain, dan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes.
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.1. Preprocessing
Preprocessing terdapat tiga proses yaitu proses mengambil citra dari MIAS (Mammographic Image Analysis Society), proses image resize (melalui perbaikan ukuran citra), mengubah citra input RGB menjadi grayscale.

## 2.2. Ekstraksi Ciri Tekstur
Proses untuk memperoleh suatu ciri yang mewakili citra itu sendiri disebut dengan ekstraksi ciri. Suatu objek dapat dikenali sesuai dengan kategorinya yang merupakan suatu ciri (Fajrin et al., 2015). Perulangan elemen tekstur dasar yang diklaim “texel” ( texture element – texel) dikenal sebagai ciri tekstur.  Sejumlah  piksel  menggunakan  probabilitas penempatan  secara periodik, semi periodik dan juga acak merupakan bagian dari sebuah texel. Biasanya tekstur buatan  mempunyai  pola  eksklusif  atau  berulang  secara  periodik,  sedangkan  tekstur  yang terbentuk  secara  alami  bersifat  acak  (Purwaningsih  et  al.,  2015).  Metode  ekstraksi  ciri yang digunakan yaitu Histogram dan GLCM.

## 2.2.1. Histogram
Histogram merupakan grafik yang dinyatakan dengan frekuensi kemunculan intensitas piksel atau nilai-nilai warna suatu citra (Marlina et al., 2020). Hasil dari histogram menyatakan skala abu-abu ( grayscale). Adapun beberapa metode statistik histogram yang digunakan untuk ekstraksi ciri diantaranya yaitu (Harismah et al., 2016):
Mulai Preprocessing Klasifikasi Citra Selesai Ekstraksi Ciri Tekstur Analisis data Information Gain Histogram GLCM
1) Mean adalah ukuran rata-rata intensitas citra.
  n n n f p f     0  (1)
dengan μ adalah mean, f n adalah tingkat keabuan citra, p(f n ) adalah nilai histogram dari n, dan N adalah tingkat keabuan tertinggi.
2) Standar deviasi merupakan ukuran rata-rata kontras.
  2
2  
   z (2)
dengan σ adalah standar deviasi, dan z adalah probabilitas kemunculan nilai keabuan.
3) Varian merupakan variasi elemen suatu citra.
    n n n f p f 2 0 2        (3)
dengan α 2 adalah skewness, dan n adalah nomor piksel dari 0 sampai N.
4) Skewness merupakan kemiringan relatif dari kurva histogram citra.
    n n n f p f a 3 0 3 3 1        (4)
dengan α 3 adalah skewness.
5) Kurtosis merupakan keruncingan relatif dari kurva histogram citra.
    3 1 4 0 4 4       n n n f p f    (5)
dengan α 4 adalah kurtosis.
6) Entropi merupakan bentuk ketidakteraturan ( randomness) dari suatu citra.
    n n n f p f p log . 2 0       (6)
dengan n f adalah  nilai  intensitas  keabuan,  p  ( n f )  adalah  nilai  histogram,  dan  adalah mean.

## 2.2.2. GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix)
Metode  untuk  menghitung  pola  tekstur  pada  suatu  citra  menggunakan  memperhitungkan interaksi ketetanggaan antar piksel disebut dengan GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix). Metode ini menggunakan perhitungan sudut yang dibuat dengan dua buah piksel sehingga disebut dengan matriks kookurensi. Matriks ini berisi nilai intensitas kedua piksel dengan jarak tertentu dan menciptakan suatu sudut. Beberapa descriptor yang mampu diturunkan menurut glcm  yaitu  kontras,  energi,  entropi,  varian, cluster  performance,  homogenitas,  korelasi (Auliasari  &  Kertaningtyas,  2018).  Beberapa  fitur  yang  dipakai  menurut  GLCM  yaitu (Olaniyi et al., 2017) (Singh & Kaur, 2012):
1) Energi  mengembalikan  jumlah  elemen  kuadrat  dalam  GLCM,  dengan  1  untuk  gambar konstan. Energi juga dikenal sebagai keseragaman, sudut Kedua.
  2 1 0 , ,      j i j i (7)
dengan N-1 adalah jumlah skala grayscale yaitu 256, P( i,J) adalah matriks GLCM yang telah ternormalisasi.
2) Correlation  menentukan  bagaimana  dependensi  linier  dari  gray  tingkat  yang  sedang diukur. Pada setiap kesempatan, ada korelasi nilai, ini menunjukkan urutan lingkungan positif dari abu-abu tingkat. Korelasi mengembalikan ukuran seberapa berkorelasi piksel ke tetangga di seluruh gambar.
                 1 0 1 0 , g i g j y x y x j i j i     (8)
Dengan µ x , µ y , σ x , dan σ y adalah nilai rata-rata dan standar deviasi dari matrik Px dan Py, berturut-turut.
3) Homogenitas  mengukur  suatu  wilayah  tertentu  didasarkan  secara  seragam  menurut perbedaan tingkat abu-abunya.
                  1 0 1 0 1 , g i g j j i j i (9)
dengan P( i,J) adalah matriks GLCM yang telah ternormalisasi.
4) Contrast  adalah  ukuran  kontras  intensitas  antara  a  piksel  dan  piksel  yang  lainnya  di seluruh gambar. Ini adalah nol untuk gambar konstan.
  j i j i j i , 2 1 0 ,       (10)
dengan P( i,J) adalah matriks GLCM yang telah ternormalisasi.

## 2.2.3. Information Gain
Perolehan informasi, merupakan suatu istilah mengukur jumlah bit informasi yang diperoleh untuk  prediksi  kategori  ada  atau  tidak  adanya  istilah  dalam  dokumen.  Information  Gain mengukur penurunan entropi ketika fitur yang diberikan tidak ada. Ini adalah penerapan teknik yang  lebih  umum,  pengukuran  informasional  entropi  untuk  masalah  yang  memutuskan seberapa penting fitur yang diberikan (Azhagusundari & Thanamani, 2013) (Ladha & Deepa, 2011):
      j j j s s gain      (11)
dengan :
  i i n i    
   1 2 log
dengan Pi adalah rasio dari kondisi atribut P dalam dataset, Sj adalah nilai atribut dan kondisi atribut partisi Pi pada set P menggunakan atribut Sj.

## 2.2.4. Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu tugas utama dalam data mining. Proses klasifikasi adalah proses komputasi  data  yang  ada  dengan  data  baru  (Saiful  rahman  et  al.,  2019).  Klasifikasi menggunakan  sifat  numerik  dari  fitur  gambar  untuk  mengatur  data  menjadi  kategori  yang berbeda.  Klasifikasi  menggunakan  dua  fase  pemrosesan,  yakni  fase  pelatihan  dan  fase pengujian.  Dalam  fase  pelatihan,  sifat  dari ciri  fitur gambar  diekstraksi  dan  setiap  kategori diklasifikasi.  Pada  fase  pengujian,  fitur  ini  memiliki  partisi  ruang  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan fitur gambar (Singh & Kaur, 2012).
Klasifikasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Algoritma  Naive  Bayes adalah  pengklasifikasi  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  kombinasi  nilai  dalam kumpulan data tertentu dan sekumpulan probabilitas dengan menghitung frekuensi. Algoritma yang menggunakan teorema Bayes mengasumsikan bahwa semua variabel independen ketika mempertimbangkan  nilai  variabel  kelas.  Teorema  Bayes  adalah  rumus  matematika  untuk menentukan  probabilitas  bersyarat,  yang  dinamai  dari  ahli  matematika  Inggris  abad  ke-18 Thomas Bayes (Zamrodah, 2016).

## 2.2.5. Analisis Data
Tahap  analisis  merupakan  tahap  akhir  dari  penelitian  holistik,  dimana  dilakukan  analisis terhadap  hasil  pengujian  pada  tahap  klasifikasi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Analisis dilakukan untuk menguji seberapa baik hasil klasifikasi diperoleh dari skenario pengujian yang dirancang.  Beberapa  nilai  yang  dibandingkan  adalah  dataset  yang  diklasifikasikan  dengan benar,  dataset  yang  salah  diklasifikasikan,  nilai  akurasi,  dan  keuntungan  (Oktavianto  & Handri, 2020).
Keberhasilan dalam proses klasifikasi dapat ditunjukkan menggunakan nilai indeks pengukuran yang  diperoleh  menurut  hasil  klasifikasi  data  menggunakan  machine  learning  WEKA  pada bentuk confusion matrix. Hasil dari confusion matrix yaitu True Positive (TP), True Negatif (TN), False Negative (FN) dan False Positive (FP). TP adalah data positif yang terklasifikasi positif pada sistem. TN adalah data negatif yang terklasifikasi negatif pada sistem. FN adalah data  negatif  yang  terklasifikasi  positif  pada  sistem  dan  FP  merupakan  data  positif  yang terklasifikasi negatif (Frank et al., 2017).
Olaniyi dkk. (2017) mengemukakan ide mengenai indeks pengukuran performa pada suatu metode klasifikasi yaitu dengan menggunakan perhitungan confusion matrix. Confusion matrix yang digunakan yaitu dengan nilai akurasi ( accuracy), sensitivitas (sensitivity), spesifisitas dan ( specificity) yang dirumuskan sebagai berikut :
% 100            FN FP kurasi (12)
% 100    FN TP TP as Sensitivit (13) % 100   
FN TP TN Spesifitas (14)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penelitian  yang  digunakan  merupakan  citra  mammogram  dari  database  MIAS ( Mammographic  Image  Analysis  Society).  Gambar  2  menunjukkan  hasil  citra  mammografi payudara  pada  tumor  ganas  dan  tumor  jinak  sebelum preprocessing  dan  setelah preprocessing.  Hasil  preprocessing  yang  telah  dilakukan  memiliki  perbedaan  pada keseragaman  pada  ukuran  dan  warna  citra  menjadi grayscale  (abu-abu)  untuk  proses selanjutnya.
a) b) c) d) Gambar 2. Citra Mammografi Kanker Payudara a) Tumor Ganas Sebelum Preprocessing ,
b) Tumor Ganas Setelah Preprocessing , c) Tumor Jinak Sebelum Preprocessing , D) Tumor Jinak Setelah Preprocessing
Gambar 3 menunjukkan hasil nilai histogram citra mammografi kanker payudara pada tumor ganas dan tumor jinak. Perbandingan dari kedua hasil histogram memiliki pola bentuk grafik yang berbeda, pada citra ganas grafik cenderung lebih rendah sehingga menunjukkan citra gelap  dan  pada  citra  jinak  grafik  cenderung  tinggi  sehingga  menunjukkan  citra  terang. Sehingga hasil dari nilai histogram ini bisa dijadikan alat untuk klasifikasi.

## a)
b)
Gambar 3. Histogram dari Citra Kanker Payudara a) Tumor Ganas, b) Tumor Jinak
Hasil ekstraksi ciri tekstur dengan 10 atribut, dimana 6 berasal dari histogram dan 4 dari GLCM. Hasil dari nilai histogram yang terdiri dari mean, standar deviasi, varian, skewness, kurtosis, dan entropi. Sementara itu, nilai dari nilai GLCM, yang terdiri dari energi, contrast, correlation, dan homogenitas. Hasil nilai rata-rata dari ciri tekstur ditunjukkan pada tabel 1. Atribut yang memiliki selisih nilai rata-rata yang besar yaitu standar deviasi, varian, entropi, dan kurtosis. Sementara itu, atribut yang memiliki selisih nilai rata-rata kecil yaitu mean, skewness, energi, contrast, correlation, dan homogenitas. Selisih nilai rerata pada citra mammografi tumor ganas dan  tumor  jinak  menunjukkan  variasi  terhadap  ciri  tekstur.  Nilai  rata-rata  ciri  tekstur ditambahkan  dengan  nilai standar  deviasinya untuk  melihat  nilai sebaran  datanya.  Standar deviasi merupakan atribut yang berguna untuk mengetahui tingkat kekontrasan suatu citra. Semakin  rendah  kontras  citra,  maka  semakin  rendah  pula  standar  deviasinya,  begitu  pula
sebaliknya (Putra, 2011). Untuk masing-masing nilai atribut yang didapatkan, atribut yang mempunyai  sebaran  data  seragam  yaitu skewness,  contrast,  correlation,  energi,  dan homogenitas. Sementara itu, atribut yang mempunyai sebaran data acak yaitu mean, varian, entropi, standar deviasi, dan kurtosis.

## Tabel 1. Nilai Rata-rata Ciri Tekstur Histogram dan GLCM
No Atribut Rata-rata Ganas Rata-rata Jinak 1 Mean 105.236  55.383 114.210  34.263 2 Standar deviasi 692.889  118.298 642.190  204.200 3 Varian 491.115  168.104 529.466  154.056 4 Entropi 654.397  224.436 634.074  372.524 5 Skewness -170.67  512.03 153.61  460.45 6 Kurtosis 243.558  110.371 191.367  824.067 7 Energi 0.3749  0.0514 0.5502  0.0932 8 Contrast 0.0993  0.0204 0.0479  0.019 9 Correlation 0.9911  0.0018 0.9927  0.0026 10 Homogenitas 0.9732  0.061 0.9853  0.0054
Nilai hasil rata-rata gain ratio ditunjukkan seperti pada tabel 2. Hasil yang didapatkan dari nilai gain ratio yang lebih berpengaruh yaitu skewness, contrast, energi, homogenitas, mean, dan entropi  karena  nilai  yang  didapatkan  lebih tinggi.  Sementara  yang  tidak  berpengaruh  yaitu varian, standar deviasi, correlation dan kurtosis karena hasil yang didapatkan nol sehingga tidak berpengaruh terhadap proses klasifikasi.
Tabel 2. Hasil Rata-rata Gain Ratio No Atribut Gain 1 Skewness 0,628 2 Contrast 0,628 3 Energi 0,628 4 Homogenitas 0,628 5 Mean 0,531 6 Entropi 0,528 7 Varian 0 8 Standar deviasi 0 9 Correlation 0 10 Kurtosis 0
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  atribut  yang  berpengaruh  saat  pengklasifikasian  dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  diambil  peringkat  tiga  besar.  Atribut  pertama  yaitu Kemiringan  menunjukkan  bahwa  kemiringan  relatif  dari  kurva  histogram  pada  data  tumor ganas dan tumor jinak yang dihasilkan sama. Atribut kedua yaitu entropi menunjukkan nilai entropi dimana pada grafik ketidakteraturan bentuk pada citra, untuk citra ganas lebih tidak teratur dibandingkan dengan citra jinak. Atribut ketiga yaitu energi menunjukkan nilai energi bahwa keseragaman yang dihasilkan berbeda antara citra tumor ganas dan citra tumor jinak.
Hasil dari confusion matrix dari metode Naive Bayes pada tabel 3 yaitu nilai TP (True Positive) sebesar  9,  TN  ( True  Negative)  sebesar  7,  FP  (False  Positive)  sebesar  3,  dan  FN  (False Negative)  sebesar  1.  Nilai  TP  merupakan  tumor  jinak  yang  terdeteksi  tumor  jinak,  TN merupakan tumor jinak terdeteksi tumor ganas, FP merupakan tumor ganas yang terdeteksi tumor  ganas,  FN  merupakan  tumor  ganas  terdeteksi  tumor  jinak.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan hasil yang cukup akurat untuk proses klasifikasi pada 20 data.
(a)
(b)
(c)
Gambar 4. Nilai Atribut yang Berpengaruh pada Proses Klasifikasi a) Kemiringan, b) Entropi, c) Energi
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix TN TP FN FP Akurasi Sensitivitas Spesifitas 9 7 1 3 80% 90% 70%
Hasil klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 80%, nilai sensitivitas  90%, dan  nilai spesifitas  70%. Hasil ini  menunjukkan  bahwa  akurasi pada penelitian ini lebih rendah jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Amrane dkk. (2018) yang membandingkan metode KNN dan Naive Bayes dengan akurasi tertinggi pada Naive Bayes adalah 96.19%. Hal ini disebabkan oleh ciri yang digunakan pada penelitian  ini  bukan  hanya  dari  gambar  mammogram,  melainkan  dari  biomarker  berupa Glucose, Resistin, Umur, BMI, HOMA, Leptin, Insulin, Adiponectin, dan MCP-1. Berbeda dengan penelitian ini yang hanya menggunakan ciri tekstur dari citra mammogram.

## 4. KESIMPULAN
Telah dilakukan klasifikasi kanker payudara berbasis ciri tekstur dengan data citra mammografi yang berjumlah 10 citra tumor ganas dan 10 citra tumor jinak. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes dengan hasil akurasi 80%, sensitivitas 90%, dan spesifisitas 70%. Hasil yang telah didapatkan pada penelitian ini mampu mengklasifikasikan pengolahan citra tumor ganas dan tumor jinak, sehingga penelitian ini bisa membantu untuk diagnosis dan menjadi perangkat tambahan dalam bidang medis.

## DAFTAR RUJUKAN
Amrane, M., Oukid, S., Gagaoua, I., & Ensarİ, T. (2018). Breast cancer classification using machine learning. IEEE Conference Publication.
Auliasari, K., & Kertaningtyas, M. (2018). Studi Komparasi Klasifikasi Pola Tekstur Citra Digital Menggunakan Metode K-Means Dan Naïve Bayes. Jurnal Informatika, 18(2), 175–185.
Azhagusundari, B., & Thanamani, A. S. (2013). Feature Selection based on Information Gain. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 2(2), 18–21.
Fajrin, H. R., Nugroho, H. A., & Soesanti, I. (2015). Ekstraksi Ciri Berbasis Wavelet Dan Glcm Untuk Deteksi Dini Kanker Payudara Pada Citra Mammogram. Snst, 47–52.
Fitriani, I. R. (2014). Peningkatan Metode Naive Bayes Classification untuk Penentuan Tingkat Keganasan Kanker Payudara Menggunakan Particle Swarm Optimiza-tion.(Graduate ….
Universitas Dian Nuswantoro. Jawa Tengah.
http://eprints.dinus.ac.id/13137/1/jurnal_13546.pdf
Frank, E., Hall, M. A., & Witten, I. H. (2017). The WEKA workbench. Data Mining, 553–571. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-804291-5.00024-6
Harismah, K., Vitasari, D., Fuadi, A. M., & Setyawan, T. (2016). Diversifikasi Minyak Sereh Dan
Minyak Cengkeh Sebagai Bahan Repellent Pembuatan Tinta Anti Nyamuk. 526–531.
Kemenkes.  (2019).  Kanker  Payudara  Paling  Banyak  di  Indonesia,  Kemenkes  Targetkan Pemerataan  Layanan  Kesehatan.  In Kementerian  Kesehatan  RI  (p.  1). https://www.kemkes.go.id/article/view/19093000001/penyakit-jantung-penyebab- kematian-terbanyak-ke-2-di-indonesia.html
Ladha,  L.,  &  Deepa,  T.  (2011).  Feature  Selection  Methods  And  Algorithms. International Journal on Computer Science and Engineering, 3(5), 1787–1797. http://journals.indexcopernicus.com/abstract.php?icid=945099
Listia, R., & Harjoko, A. (2014). Klasifikasi Massa pada Citra Mammogram Berdasarkan Gray Level  Cooccurence  Matrix  (GLCM). IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems), 8(1), 59. https://doi.org/10.22146/ijccs.3496
Marlina, L., Munadi, K., & Arnia, F. (2020). Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Teknik Support  Vector  Machine  (Svm)  Pada  Citra  Termografi. Jurnal  Komputer,  Informasi Teknologi, Dan Elektro, 5(2), 11–13. https://doi.org/10.24815/kitektro.v5i2.15571
Oktavianto,  H.,  &  Handri,  R.  P.  (2020).  Analisis  Klasifikasi  Kanker  Payudara  Menggunakan Algoritma Naive Bayes. INFORMAL: Informatics Journal, 4(3), 117. https://doi.org/10.19184/isj.v4i3.14170
Olaniyi, E. O., Adekunle, A. A., Odekuoye, T., & Khashman, A. (2017). Automatic system for grading banana using GLCM texture feature extraction and neural network arbitrations. Journal of Food Process Engineering, 40(6). https://doi.org/10.1111/jfpe.12575
Purwaningsih, N., Soesanti, I., & Nugroho, H. A. (2015). Ekstraksi Ciri Tekstur Citra Kulit Sapi Berbasis Co-Occurrence Matrix. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia, 6–8.
Putra,  D.  K.  (2011).  Identifikasi  keberadaan  kanker  pada  citra  mammografi  menggunakan metode wavelet haar. Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 1–7.
Saiful  rahman,  A.  F.,  B,  A.  A.,  &  Kurniawan,  S.  D.  (2019).  Identifikasi  Citra  Daun  Dengan Menggunakan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network (Cnn). Jurnal Teknik Elektro Uniba (JTE Uniba), 4(1), 23–28. https://doi.org/10.36277/jteuniba.v4i1.55
Singh, D., & Kaur, K. (2012). Classification of Abnormalities in Brain MRI Images Using GLCM , PCA and SVM. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 1(6), 243–248.
WHO. (2018). Cancer. https://www.who.int/health-topics/cancer
Widodo, S., Informasi, J. S., Gunadarma, U., Studi, P., & Informasi, S. (2012). Representasi Kode  IRMA  pada. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Komunikasi  Dan  Industri
(SNTIKI) 4, 198–202.
Zamrodah, Y. (2016). Bayesian Artificial Intelligence (Second Edition) (Vol. 15, Issue 2). CRC Press.