JURNAL SISFOTENIKA Vol. 11 No. 2, Juli 2021 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v11i2.1122

## Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Algoritma Random Forest

## Skin Cancer Classification Using Random Forest Algorithm
Nurul Khasanah* 1 , Rachman Komarudin 2 , Nurul Afni 3 , Yana Iqbal Maulana 4 , Agus Salim 5 1,2 Universitas Nusa Mandiri; Jl. Jatiwaringin No. 2, Jakarta Timur
3,4,5 Universitas Bina Sarana Informatika; Jl. Kramat Raya No. 98, Jakarta Pusat e-mail: * 1 nurul.nuk@nusamandiri.ac.id , 2 rachman.rck@nusamandiri.ac.id , 3 nurul.nrf@bsi.ac.id , 4 yana.yim@bsi.ac.id , 5 agus.salim@bsi.ac.id

## Abstrak
Kanker  kulit  adalah  benjolan  yang  berlebihan  jaringan  kulit  yang  mengenai  kulit, memiliki struktur tidak teratur dengan diferensiasi sel dalam berbagai tingkatan pada kromatin, nukleus dan sitoplasma, bersifat ekspansif, infiltratif hingga merusak jaringan sekitarnya, serta bermetastasis  melalui  pembuluh  darah  dan  pembuluh  getah  bening.  Diagnosis  kanker  kulit dengan proses biopsi dianggap kurang efektif karena biaya yang diperlukan cukup banyak dan dapat melukai kulit manusia sebagai sample. Untuk itu, perlunya suatu sistem untuk klasifikasi jenis kanker kulit yang efektif dan akurat. Penerapan machine learning sudah banyak digunakan dalam bidang  kesehatan.  Salah  satu metode  machine  learning  adalah  Random  Forest.  Dalam penelitian ini akan dilakukan ekstraksi fitur warna histogram, ekstraksi bentuk hue moment, dan ekstraksi tekstur haralick. Selanjutnya citra akan diklasifikasi menggunakan algoritma  Random Forest.  Nilai  akurasi  terbaik  diperoleh  dari  proses  ekstraksi  fitur  histogram  dan  klasifikasi dengan Random Forest yaitu 0.850822. Novelty dari penelitian ini adalah penggunakan ekstraksi fitur yang lebih beragam dan hasil akurasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya. Penelitian selanjutnya  diharapkan  menggunakan  algoritma  deep  learning  dengan  arsitektur  CNN (Convolutional  Neural  Network)  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dan ditambahkan rancangan aplikasi untuk penerapan model yang telah dibentuk dalam penelitian sehingga bisa langsung diterapkan oleh tim medis.
Kata kunci— Kanker Kulit, Algoritma Random Forest, Klasifikasi Kanker Kulit

## Abstract
Skin  cancer  is  an  excessive  lump  of  skin  tissue  that  affects  the  skin,  has  an  irregular structure  with  cell  differentiation  at  various  levels  in  chromatin,  nucleus  and  cytoplasm,  is expansive, infiltrative to damage the surrounding tissue, and metastasizes through blood vessels and lymph vessels. Diagnosis of skin cancer by biopsy process is considered less effective because it costs a lot and can injure human skin as a sample. For that, we need a system for classification of skin cancer types that are effective and accurate. The application of machine learning has been widely used in the health sector. One of the machine learning methods is Random Forest. In this study, the histogram color feature extraction will be carried out, the hue moment shape extraction, and the haralick texture extraction. Furthermore, the image will be classified using the Random Forest algorithm. The best accuracy value obtained from the histogram feature extraction process

## Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Algoritma Random Forest
and classification with Random Forest is 0.850822. The novelty of this research is the use of more diverse feature extraction and better accuracy results than previous studies. Future research is expected to use deep learning algorithms with CNN (Convolutional Neural Network) architecture to get better accuracy results and add application designs for the application of models that have been formed in the study so that they can be directly applied by the medical team. Keywords— Skin Cancer, Random Forest Algorithm, Classification of Skin Cancer

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  kulit  adalah  benjolan  atau  pertumbuhan  yang  berlebihan  jaringan  kulit  yang mengenai  sebagian  atau  seluruh  lapisan  kulit,  yang  memiliki  struktur  tidak  teratur  dengan diferensiasi  sel  dalam  berbagai  tingkatan  pada  kromatin,  nukleus  dan  sitoplasma,  bersifat ekspansif,  infiltratif  hingga  merusak  jaringan  sekitarnya,  serta  bermetastasis  melalui  pembuluh darah  dan  atau  pembuluh  getah  bening.  Kanker  kulit  dapat  diklasifikasikan  dalam  tiga  tipe terbanyak yaitu karsinoma sel basal, karsinoma sel skuamosa, dan melanoma maligna (Wilvestra et al., 2018).
Diagnosis  kanker  kulit  merupakan  salah  satu  cabang  dari  bidang  kesehatan  yang digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  kelainan  pada  kulit.  Secara  umum,  dokter  melakukan diagnosa penyakit kanker kulit menggunakan Biopsi. Kelemahan dari proses biopsi adalah biaya yang diperlukan cukup banyak, dapat melukai kulit manusia sebagai sample dan prosesnya kurang efektif. Seiring perkembangan teknologi penelitian menunjukkan perlu adanya otomatisasi untuk deteksi  kanker  kulit  melalui  citra  dermoscopy  (Iyatomi  et  al.,  2011).  Pada  citra  dermoscopy (kanker  kulit),  warna  merupakan  fitur  dengan  banyak  informasi  untuk  mengenali  kanker  kulit yang diderita oleh pasien. Penanganan penyakit ini tentunya sesuai dengan jenis kanker kulit yang diderita pasien yaitu malignant (ganas) dan benign (jinak). Untuk itu, perlunya suatu sistem untuk klasifikasi jenis kanker kulit yang akurat. Penerapan machine learning sudah banyak digunakan dalam bidang kesehatan. Machine learning membuat pekerjaan dalam mengklasifikasi penyakit dibidang  kesehatan  menjadi  mudah  seperti,  mengetahui  jenis  penyakit  dan  memberikan  hasil dalam bentuk gambar yang lebih optimal. (Telaumbanua, Hulu, Nadeak, Lumbantong, & Dharma, 2019).  Beberapa  metode machine  learning antara  lain  : Naïve  Bayes,  CART,  LDA,  Linear Regression, Support Vector Machine, KNN, dan Random Forest. Dalam penelitian (Adjed, Faye, Ababsa, Gardezi, & Dass, 2016) yang menggunakan 655 citra (544 benign dan 111 malignant ) mendapatkan hasil akurasi 76,1%. Dalam penelitian (Lynn & Kyu, 2018) dalam penelitiannya yang menggunakan dataset IDIC dengan jumlah data 220 data training dan 20 data testing menghasilkan akurasi tertinggi dengan algoritma SVM yaitu 78.2%.
Penelitian (Faruk & Nafi’iyah,
2020) yang menggunakan dataset dari https://www.kaggle.com/fanconic/  skin-cancer-malignant-vs-benign dengan  jumlah  citra  3297 citra,  2637  citra  sebagai dataset  training ,  660  citra  sebagai data  testing .  Proses  penelitian  ini menggunakan 2  ekstraksi  fitur  yaitu  ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur. Metode  klasifikasi  yang digunakan yaitu SVM dan KNN. Klasifikasi menggunakan algoritma SVM menghasilkan nilai akurasinya  69,85%,  sedangkan  penelitian  menggunakan  algoritma  KNN,  dengan  nilai  K=2 akurasinya 67,27%, K=3 akurasinya 67,88%, K=4 akurasinya 70,15%, K=5 akurasinya 70,61%, K=6 akurasinya 69,55%. dari beberapa eksperiment yang dilakukan nilai K terbaik pada  KNN adalah 5, dengan akurasi 70,61%.
Dari  beberapa  penelitian  yang  pernah  ada,  penulis  akan  melakukan  penelitian  dengan tahapan  akuisisi  data,  ekstraksi  fitur,  klasifikasi  dan  evaluasi.  Proses  ekstraksi  fitur  yang  telah dilakukan oleh penelitian sebelumnya adalah ekstraksi fitur warna dan bentuk, sedangkan dalam penelitian ini penulis akan melakukan 3 ekstraksi fitur yaitu ekstraksi warna histogram, ekstraksi bentuk hue  moment ,  dan  ekstraksi  tekstur haralick yang  dibahas  di  point  2.3  Fitur  Ekstraksi. Selanjutnya citra akan diklasifikasi menggunakan machine learning dengan algoritma Random Forest yang dibahas di point 2.4 Klasifikasi. Penggunaan algoritma Random Forest adalah bentuk

## Nurul Khasanah, Rachman Komarudin, Nurul Afni, Yana Iqbal Maulana, Agus Salim
novelty dari  penelitian  ini,  karena  sebelumnya  belum  ada  penerapan  algoritma Random  Forest dalam penelitian kasus ini. Hasil dari penelitian ini, diharapkan akan muncul nilai akurasi yang lebih tinggi untuk deteksi jenis penyakit kulit pada manusia sehingga mendapatkan penanganan sesuai dengan penyakit yang diderita.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian yang dilakukan penulis antara lain

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.1 Akuisisi Data
Dataset kanker  kulit  yang  terdiri  dari  2  kelas,  yakni  : Benign dan Malignant dengan  jumlah keseluruhan data ada : 3297 data, dengan data test sebesar : 660 data dan data train sebesar : 2637 data. Dataset diperoleh dari kaggle https://www.kaggle.com/fanconic/skin-cancer-malignant-vs- benign. Rincian dataset yang kami gunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Dataset Kanker Kulit Benign Malignant test 360 300 train 1440 1197
Sample citra dataset adalah sebagai berikut :
Akuisisi Data
Preprocessing Ekstraksi Fitur (Warna, Bentuk, Tekstur) Klasifikasi
(Algoritma Random Forest )
Evaluasi
Hasil

## Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Algoritma Random Forest
Gambar 2. Sample citra benign 1 Gambar 3. Sample citra malignant 1
Gambar 4. Sample citra benign 2 Gambar 5. Sample citra malignant 2

## 2.2 Preprocessing
Pada  tahap preprocessing ,  proses  yang  dilakukan  adalah resize citra  menjadi  512x512. Kemudian data dibagi menjadi data training (90%) dan data testing (10%).

## 2.3 Fitur Ekstraksi
Ekstraksi  fitur  yang  digunakan,  yaitu  Fitur  ekstraksi  warna  ( histogram ),  fitur  ekstraksi  bentuk ( hue moments ) dan fitur ekstraksi tekstur ( haralick ).

## A. Fitur Ekstraksi Warna
Citra  yang  diperlukan  dalam  proses  ini  berupa  RGB,  sama  seperti  hasil  citra  yang  sudah tersegmentasi.  Selanjutnya  dilakukan  pengambilan  nilai first  order  histogramagar dapat mengetahui masing-masing nilai piksel pada masing-masing warna citra. Perhitungan first order histogram dapat ditulis seperti persamaan (Priambodo, Sari, & Widodo, 2019).
𝑃(𝑐) = 𝑁(𝑐) 𝑀 P(c) : probabilitas first order histogram N(c) : nilai piksel channel citra c M : jumlah piksel suatu citra

## B. Fitur Ekstraksi Bentuk
Ciri bentuk merupakan karakter dari suatu objek yang merupakan konfigurasi oleh garis dan kontur.  Fitur  bentuk  dikategorikan  bergantung  pada  teknik  yang  digunakan.  Kategori  tersebut adalah  berdasarkan  batas  ( boundary-base d).  dan  berdasarkan  daerah  ( region-based ).  Teknik berdasarkan  batas  ( boundary-based )  menggambarkan  bentuk  daerah  dengan  menggunakan karakteristik ekstrenal, contohnya adalah piksel sepanjang batas objek. (Madhulatha, 2012)
C. Fitur Ekstraksi Tekstur
(1) )

## Nurul Khasanah, Rachman Komarudin, Nurul Afni, Yana Iqbal Maulana, Agus Salim
Proses perbandingan kemiripan dari hasil klaster citra merupakan hasil dari ekstraksi ciri warna, ekstraksi ciri bentuk dan ekstraksi ciri tekstur. Keanggotaan suatu citra dalam klastering yang  terbentuk  akan  menjadi  pembanding  untuk  gambar  uji  yang  dimasukkan.  Metode  yang dipakai  untuk  mengukur  jarak  antar  dua  centroid  adalah  menggunakan Manhattan  Distance dirumuskan sebagai berikut (Madhulatha, 2012):
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 [𝐴𝑏𝑠[𝑢 − 𝑣]]
Dengan u dan v merupakan vector.  Dalam penelitian ini u merupakan atribut fitur citra uji dan v merupakan atribut fitur citra latih dan citra uji. Setelah centroid yang memiliki jarak paling dekat tadi ditemukan.

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  yang  artinya  mengumpulkan  benda  atau  entitas yang sama dan memisahkan benda atau entitas yang tidak sama (Firasari et al., 2020).  Peneliti melakukan klasifikasi  menggunakan Algoritma Random Forest .
Random  Forest adalah  algoritma  yang  fleksibel  dan  mudah  digunakan  menghasilkan  hasil yang bagus di sebagian besar waktu. Random Forest terdiri dari sejumlah pohon, dengan setiap pohon tumbuh menggunakan beberapa bentuk pengacakan dan tugas lain itu beroperasi dengan membangun  banyak  pohon  keputusan  di  waktu  pelatihan  dan  mengeluarkan  kelas  yang merupakan mode dari kelas atau prediksi rata-rata dari pohon individu. (Seeja & Suresh, 2019).
Tahapan pada algoritma Random Forest sebagai berikut: a. Tentukan jumlah tree (k) yang akan dibentuk, jumlah k dipilih dari total fitur m, di mana k kurang dari m.
b. Sampel acak diambil sebanyak N observasi ( with replacement ) pada dataset untuk setiap tree . c. Pada setiap tree , dilakukan juga pengambilan subset prediktor sebanyak secara acak. Dimana m<p , p adalah jumlah variabel prediktor.
d. Proses kedua dan ketiga diulangi sampai sebanyak k tree .
e. Pada kasus klasifikasi, hasil prediksi Random Forest diperoleh dari vote terbanyak ( majority vote ) dari hasil klasifikasi sebanyak tree .

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi hasil dari klasifikasi menggunakan random forest menggunakan akurasi, confusion matrix , Kappa  Statistic,  Precision,  Recall  dan  Classification  report  table. Berikut  adalah penjelasan dari masing-masing point evaluasi :
a. Akurasi
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia,  Akurasi  adalah  kecermatan,  ketelitian,  ketepatan; teliti, saksama, cermat, tepat benar. Akurasi mengandung pengertian sejauh mana data tersebut benar, dapat diandalkan dan bersertifikat. Akurasi adalah teliti, tepat, cermat, saksama, akurat. Derajat  kebebasan  informasi  dari  kesalahan.  Bebas  dari  kesalahan  dan  tidak  bias  atau menyesatkan. Dalam informasi, informasi harus jelas mencerminkan maksud dari data yang sebenarnya. Informasi harus akurat karena dari sumber informasi sampai penerima informasi kemungkinan banyak terjadi gangguan (noise) yang dapat merubah atau merusak data tersebut (Mandels & Calvin, 2014).
b. Confusion matrix
Confusion  Matrix dapat  dilakukan  pengukuran  dengan  cara  menggunakan  tabel  klasifikasi yang bersifat prediktif (Fibrianda & Bhawiyuga, 2018). Berikut adalah contoh tabel confusion matrix (Fibrianda & Bhawiyuga, 2018).
(2)
)

## Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Algoritma Random Forest

## Predicted Class
Yes No Total Actual Class Yes TP FN P No FP TN N Total P’ N’ P+N Gambar 6. Contoh tabel Confusion matrix
TP ( True Positive ) yaitu jumlah data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi positif FP ( False Positive ) yaitu jumlah data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi positif FN  ( False  Negative )  yaitu  jumlah  data  dengan  nilai  sebenarnya  positif  dan  nilai  prediksi negatif TN  ( True  Negative )  yaitu  jumlah  data  dengan  nilai  sebenarnya  negatif  dan  nilai  prediksi negatif
c. Kappa statistic
Cohen  mengemukakan  suatu  ukuran  kesepakatan  antara  dua  penilai dalam mengklasifikan beberapa subjek    dalam  satu  dari  dua  kategori  yang  mungkin.  Nilai  statistik Kappa yang mendekati satu menunjukkan kesepakatan yang sangat baik di antara kedua penilai sedangkan yang  mendekati  nol  menunjukkan  kesepakatan  lemah  diantara  kedua  penilai  (Maskur  & Andriansyah, 2015).
d. Precision
Precision adalah sebuah ukuran yang mengukur tingkat proporsi jumlah dokumen yang dapat ditemukan  kembali  oleh  sebuah  proses  pencarian  dan  dianggap  relevan  untuk  kebutuhan pencarian informasi atau rasio jumlah dokumen relevan yang ditemukan dengan total jumlah dokumen yang ditemukan (Martin & Nilawati, 2019). Berikut adalah rumus untuk menghitung angka precision :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
Jumlah dokumen relevan yang terpanggil (a)
Jumlah dokumen relevan yang ada di dalam database (a + b)

## e. Recall
Menurut  Lancaster  dalam  Pendit, Recall adalah  proporsi  jumlah  dokumen  yang  dapat ditemukan  kembali  oleh  sebuah  proses  pencarian  informasi  (Martin  &  Nilawati,  2019). Berikut adalah rumus untuk mnghitung angka recall :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
Jumlah dokumen relevan yang terpanggil (a) Jumlah dokumen relevan yang ada di dalam database (a + c)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah hasil eksperimen dengan ekstraksi fitur dan metode :

## 3.1 Fiture Histogram
a. Akurasi Akurasi yang didapat dengan algoritma Random Forest adalah 0,834387
b. Confusion matrix
Tabel 2. Confusion matrix fitur Histogram benign  malignant benign 329 77 malignant 49 329
(3) ) (4) )

## Nurul Khasanah, Rachman Komarudin, Nurul Afni, Yana Iqbal Maulana, Agus Salim
Penjelasan confusion matrix , antara lain :
Tabel 3. Penjelasan Confusion matrix fitur Histogram Jumlah  Jenis kanker sebenarnya  Prediksi Jenis Kanker Keterangan 329 benign benign Sesuai 77 benign malignant Tidak sesuai 49 malignant benign Tidak sesuai 329 malignant malignant Sesuai - True  Positif =  jenis  kanker  sebenarnya  dari  329  citra  adalah  benign  dan prediksi  jenis kanker juga benign (prediksi sesuai)
- False  Positif =  jenis  kanker  sebenarnya  dari  77  citra  adalah  benign  dan  prediksi  jenis kanker adalah malignant (prediksi tidak sesuai)
- False Negatif = jenis kanker sebenarnya dari 49 citra adalah malignant dan prediksi jenis kanker adalah benign (prediksi tidak sesuai)
- True Negatif = jenis kanker sebenarnya dari 329 citra adalah malignant dan prediksi jenis kanker juga malignant (prediksi sesuai)
c. Kappa Statistic
Nilai Kappa Statistic =  0.686
d. Precision
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 329 329 + 77 = 0,81 e. Recall 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 329
329 +  49 = 0,87
f . Classification report table
Tabel 4. Penjelasan Confusion matrix fitur Histogram precision  recall  f1-score  support 0 0.89 0.80 0.84 406 1 0.80 0.89 0.85 378 Accuracy 0.84 784 Macro avg 0.85 0.84 0.84 784 Weighted avg 0.85 0.84 0.84 784 3.2 Fiture Bentuk a. Akurasi
Akurasi yang didapat dengan algoritma Random Forest adalah 0,834387
b. Confusion matrix
Tabel 5. Confusion matrix fitur Histogram benign  malignant benign 276 130 malignant 167 211

## Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Algoritma Random Forest
Penjelasan confusion matrix , antara lain :
Tabel 6. Penjelasan Confusion matrix fitur Histogram Jumlah  Jenis kanker sebenarnya  Prediksi Jenis Kanker Keterangan 276 benign benign Sesuai 167 benign malignant Tidak sesuai 130 malignant benign Tidak sesuai 211 malignant malignant sesuai - True  Positif =  jenis  kanker  sebenarnya  dari  276  citra  adalah  benign  dan prediksi  jenis kanker juga benign (prediksi sesuai)
- False Positif = jenis kanker sebenarnya dari 167 citra adalah benign dan prediksi jenis kanker adalah malignant (prediksi tidak sesuai)
- False Negatif = jenis kanker sebenarnya dari 130 citra adalah malignant dan prediksi jenis kanker adalah benign (prediksi tidak sesuai)
- True Negatif = jenis kanker sebenarnya dari 211 citra adalah malignant dan prediksi jenis kanker juga malignant (prediksi sesuai)
c. Kappa Statistic
Nilai Kappa Statistic =  0.246
d. Precision
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 276 276 + 167 = 0,624 e. Recall 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 276
276 + 130 = 0,679
f . Classification report table
Tabel 7. Penjelasan Confusion matrix fitur Histogram precision  recall  f1-score  support 0 0.62 0.69 0.66 406 1 0.63 0.55 0.59 378 Accuracy 0.62 784 Macro avg 0.63 0.62 0.62 784 Weighted avg 0.63 0.62 0.62 784

## 3.3 Fiture Tekstur
a. Akurasi
Akurasi yang didapat dengan algoritma Random Forest adalah 0,8425
b. Confusion matrix
Tabel 8. Confusion matrix fitur Histogram benign  malignant benign 79 5 malignant 24 71

## Nurul Khasanah, Rachman Komarudin, Nurul Afni, Yana Iqbal Maulana, Agus Salim
Penjelasan confusion matrix , antara lain :
Tabel 9. Penjelasan Confusion matrix fitur Histogram Jumlah  Jenis kanker sebenarnya  Prediksi Jenis Kanker Keterangan 79 benign benign Sesuai 24 benign malignant Tidak sesuai 5 malignant benign Tidak sesuai 71 malignant malignant sesuai - True  Positif =  jenis  kanker  sebenarnya  dari  79  citra  adalah  benign  dan  prediksi  jenis kanker juga benign (prediksi sesuai)
- False  Positif =  jenis  kanker  sebenarnya  dari  24  citra  adalah  benign  dan  prediksi  jenis kanker adalah malignant (prediksi tidak sesuai)
- False Negatif = jenis kanker sebenarnya dari 5 citra adalah malignant dan prediksi jenis kanker adalah benign (prediksi tidak sesuai)
- True Negatif = jenis kanker sebenarnya dari 71 citra adalah malignant dan prediksi jenis kanker juga malignant (prediksi sesuai)
c. Kappa Statistic
Nilai Kappa Statistic =  0.645
d. Precision
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 79 79 + 24 = 0,766
e. Recall Nilai Recall = 0.916
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 79
79 + 5 = 0,940
f . Classification report table
Tabel 10. Penjelasan Confusion matrix fitur Histogram precision  recall  f1-score  support 0 0.75 0.92 0.83 84 1 0.91 0.74 0.81 95 Accuracy 0.82 179 Macro avg 0.83 0.83 0.82 179 Weighted avg 0.84 0.82 0.82 179

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini,  telah  dilakukan  beberapa  tahapan  penelitian,  yaitu  :  akuisisi  data, preprocessing ,  ekstraksi  fitur,  klasifikasi,  evaluasi  dan  hasil.  Proses  ekstraksi  fitur  yang digunakan,  antara  lain  : histogram,  haralick dan hue  moments. Algoritma  klasifikasi  yang digunakan  adalah Random  Forest. Dari  penerapan  ketiga  ekstraksi  fitur  dalam  algoritma  yang digunakan,  didapat  hasil  yang  berbeda-beda.  Hasil  perhitungan  menggunakan  ekstraksi  fitur histogram menghasilkan  akurasi  0,834,  sedangkan  menggunakan  ekstraksi  fitur haralick menghasilkan akurasi 0,619, sedangkan menggunakan ekstraksi fitur hue moments menghasilkan

## Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Algoritma Random Forest
akurasi 0,842. Dari ketiga ekstraksi fitur yang digunakan, dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi terbaik  diperoleh  dengan  ekstraksi  fitur hue  moments dengan  nilai  akurasi  0,842. Novelty dari penelitian ini adalah penggunakan ekstraksi fitur yang lebih beragam dan hasil akurasi yang lebih baik  dari  penelitian  sebelumnya.  Namun  kekurangan  dari  penelitian  ini  yaitu  belum  adanya aplikasi  yang  berisi  penerapan  algoritma,  sehingga  hasil  tidak  bisa  langsung  diterapkan  pada dunia medis.

## 5. SARAN
Saran-saran untuk untuk penelitian lebih lanjut untuk menutup kekurangan penelitian ini. Penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan algoritma deep learning dengan arsitektur CNN (Convolutional  Neural  Network) untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik.  Selain  itu, penelitian  selanjutnya  ditambahkan  rancangan  aplikasi  untuk  penerapan  model  yang  telah dibentuk dalam penelitian sehingga bisa langsung diterapkan oleh tim medis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Adjed, F., Faye, I., Ababsa, F., Gardezi, S. J., & Dass, S. C. (2016). Classification of Skin Cancer  Images  Using  Local  Binary  Pattern  and  SVM  Classifier. AIP  Conference Proceedings , 1787 . https://doi.org/10.1063/1.4968145
[2]. Buljan, M., Bulat, V., Situm, M., Mihic, L. L., & Stanic, S. (2008). Variation in Clinical Presentation of Basal Cell Carcinoma. Acta Clin Croat , 47 (1), 25–30.
[3]. Faruk, M., & Nafi’iyah, N. (2020). Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur, Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN. Telematika , 13 (2), 100–109.
[4]. Fibrianda,  M.  F.,  &  Bhawiyuga,  A.  (2018).  Analisis  Perbandingan  Akurasi  Deteksi Serangan  Pada  Jaringan  Komputer  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector Machine  (SVM). Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 2 (9), 3112–3123.
[5]. Firasari, E., Khasanah, N., Khultsum, U., Kholifah, D. N., Komarudin, R., & Widyastuty, W. (2020). Comparation of K-Nearest Neighboor (K-NN) and Naive Bayes Algorithm for the  Classification  of  the  Poor  in  Recipients  of  Social  Assistance. Journal  of  Physics: Conference Series , 1641 (1), 1–6.
[6]. Iyatomi, H., Celebi, M. E., Schaefer, G., & Tanaka, M. (2011). Automated color calibration method for dermoscopy images. Computerized Medical Imaging and Graphics , 35 (2), 89– 98. Retrieved from http://dx.doi.org/10.1016/j.compmedimag.2010.08.003
[7]. Lynn,  N.  C.,  &  Kyu,  Z.  M.  (2018).  Segmentation  and  Classification  of  Skin  Cancer Melanoma  from  Skin Lesion  Images. Parallel  and  Distributed  Computing,  Applications and Technologies, PDCAT Proceedings , 2017 - Decem , 117–122.
https://doi.org/10.1109/PDCAT.2017.00028
[8]. Madhulatha,  T.  S.  (2012).  An  Overview  On  Clustering  Methods. IOSR  Journal  of Engineering , 2 (4), 719–725.
[9]. Mandels, R. J., & Calvin, L. (2014). Tingkat Akurasi Kodefikasi Morbiditas Rawat Inap Guna  Menunjang  Akurasi  Pelaporan  Di  Bagian  Rekam  Medis  Rumah  Sakit  Cahya Kawaluyan. Jurnal Kesehatan “Caring and Enthusiasm,” 2 (1).
[10]. Martin,  M.,  &  Nilawati,  L.  (2019).  Recall  dan  Precision  Pada  Sistem  Temu  Kembali Informasi Online Public Access Catalogue (OPAC) di Perpustakaan. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika , 21 (1), 77–84.
[11]. Maskur,  &  Andriansyah,  F.  R.  (2015).  Implementasi  Web  Semantik  Untuk  Aplikasi Pencarian  Tugas  Akhir  Menggunakan  Ontologi  Dan  Cosine  Similarity. Jurnal  Ilmiah NERO , 2 (1), 11–18.
[12]. Priambodo, H. S., Sari, Y. A., & Widodo, A. W. (2019). Klasifikasi Jenis Citra Makanan
menggunakan Color Histogram dan Gray Level Co-occurrence Matrix dengan K-Nearest Neighbour. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (7), 6873– 6880.
[13]. Seeja, R. D., & Suresh, A. (2019). Melanoma Segmentation and Classification using Deep Learning . (12). https://doi.org/10.35940/ijitee.L2516.1081219 [14]. Telaumbanua, F. D., Hulu, P., Nadeak, T. Z., Lumbantong, R. R., & Dharma, A. (2019). Penggunaan  Machine  Learning  Di  Bidang  Kesehatan. Jurnal  Penelitian  Teknik Informatika , 2 (2), 391–399.
[15]. Wilvestra, S., Lestari, S., & Asri, E. (2018). Studi Retrospektif Kanker Kulit di Poliklinik Ilmu Kesehatan Kulit dan Kelamin RS Dr. M. Djamil Padang Periode Tahun 2015-2017. Jurnal Kesehatan Andalas , 7 (3), 47–49.