doi: 10.14710/teknik.v44i2.44895               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Peningkatan Identifikasi Kanker Kulit Actinic Keratosis Menggunakan Kombinasi Sistem Ekstraksi dengan Klasifikasi Support Vector Machine
Leonardus Sandy Ade Putra 1* , Vincentius Abdi Gunawan 2 , Agus Sehatman Saragih 2
1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia 78124
2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya Jl. Yos Sudarso, Palangka Raya, Kalimantan Tengah, Indonesia 73111

## Abstrak
Pada  masa  sekarang  manusia  cenderung  melakukan  aktivitas  pada  siang  hari,  yang  dilakukan  baik  di dalam  maupun  di  luar  ruangan.  Aktivitas  yang  dilakukan  di  luar  ruangan  menyebabkan  kulit  manusia sering mendapatkan paparan langsung sinar matahari yang mengandung sinar ultraviolet (UV). Paparan langsung sinar UV ke bagian kulit akan berdampak buruk bagi kesehatan kulit, yang merupakan pelapis tubuh manusia. Dampak buruk terhadap kulit biasanya berupa: kulit menjadi gelap, kusam, terbakar dan bahkan  menyebabkan  kanker.  Salah  satu  kanker  kulit  yang  mungkin  muncul  pada  kulit  manusia  adalah jenis kanker Actinic Keratosis (AK). Kanker AK merupakan jenis kanker yang tergolong jinak dan dapat disembuhkan dengan bantuan medis. Akan tetapi, jika kanker ini tidak diketahui sejak dini dapat menjadi kanker Squamous  Cell  Carcinoma (SCC)  yang  merupakan  jenis  kanker  ganas.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  merancang  sistem  identifikasi  jenis  kanker  AK  dengan  menggunakan  ekstraksi  ciri  warna  dan ekstraksi ciri tekstur. Ekstraksi ciri warna RGB diperoleh dari hasil segmentasi warna dan nilai RGB pada citra. Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) digunakan untuk mengetahui tekstur dari bagian kanker kulit. Identifikasi dilakukan dengan proses klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang dapat mengenali jenis kanker AK. Penelitian ini menggunakan tiga metode variasi klasifikasi yaitu klasifikasi  dengan  ekstraksi  warna,  klasifikasi  dengan  ekstraksi  tekstur  dan  klasifikasi  dengan  ekstraksi warna  dan  tekstur.  Penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  pengenalan  kanker tertinggi  mencapai  96%  dengan  mengkombinasikan  hasil  ekstraksi  warna  dan  tekstur  sebagai  penentu klasifikasi. Sehingga sistem yang dirancang telah berhasil mengenali jenis kanker AK sejak dini.
Kata kunci : actinic keratosis; kanker kulit; segmentasi; gray level co-occurrence matrix; support vector machine

## Abstract
[ Title:  Detection  of  Actinic  Keratosis  Skin  Cancer  Using  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  Texture Extraction and Color Extraction With Support Vector Machine Classification ] Nowadays, humans tend to  carry  out  activities  during  the  day,  both  indoors  and  outdoors.  Activities  carried  out  outdoors  cause human  skin  to  often  receive  direct  exposure  to  sunlight,  which  contains  ultraviolet  (UV)  rays.  Direct exposure  to  UV  rays  on  the  skin  will  harm  the  skin's  health,  which  is  the  covering  of  the  human  body. Harmful effects on the skin usually include the skin becoming dark and dull, burns, and even causes cancer. One of the skin cancers that may appear on human skin is Actinic Keratosis (AK) cancer. AK cancer is a type of cancer that is classified as benign and can be cured with medical help. However, if this cancer is not caught early, it can become Squamous Cell Carcinoma (SCC), a type of malignant cancer. This research aims to design a system for identifying AK cancer types using color and texture feature extraction. RGB color feature extraction is obtained from image color segmentation  and  RGB  values.  The  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  method  is  used  to determine the texture of the skin cancer. Identification
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korenspondensi E-mail: leonardusandy@ee.untan.ac.id
is carried out by a classification process using a Support Vector Machine (SVM), which can recognize the type  of  AK  cancer.  This  research  uses  three  classification  methods:  classification  with  color  extraction, classification with texture extraction, and classification with color and texture extraction. Research shows that  the  highest  level  of  accuracy  in  cancer  recognition  reaches  96%  by  combining  color  and  texture extraction results as classification determinants. So, the system designed has succeeded in recognizing the type of AK cancer early on..
Keywords : actinic keratosis; skin cancer; segmentation; gray level co-occurrence matrix; support vector machine

## 1. Pendahuluan
Kulit merupakan bagian organ terbesar dari tubuh manusia.  Kulit  merupakan  bagian  paling  sensitif  yang memiliki  peran  memberikan  perlindungan  organ  dalam dari paparan sinar matahari maupun lingkungan luar (El Abbadi  et  al.,  2021a).  Dalam  kehidupannya,  manusia biasanya  melakukan  aktifitas  di  siang  hari  dengan menghabiskan  waktu  di  luar  ruangan.  Hal  ini  dapat menyebabkan  kulit  sering  terpapar  radiasi ultraviolet (UV)  dari  matahari.  Paparan  yang  terjadi  pada  kulit manusia  secara  terus  menerus  akan  merusak  jaringan kulit  dan  dapat  menyebabkan  kanker  pada  kulit  (World Health Organization, 2002). Salah satu kanker yang biasa ditemui pada bagian yang sering terpapar sinar UV adalah jenis kanker kulit Actinic Keratosis (AK).
AK merupakan salah satu jenis kanker kulit yang diakibatkan  oleh  sinar  matahari  berlebih.  Jenis  kanker AK  saat  ini  masih  tergolong  sebagai  kanker  kulit  yang jinak. Secara kasat mata, AK dapat dikenali sebagai lesi, suatu  kelainan  pada  kulit  berupa  pecah  atau  perubahan fisik  seperti  infeksi  (Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, 2016). AK dapat muncul dengan lesi berwarna merah dan memiliki tekstur kasar. Kulit terkadang akan memberikan rasa gatal dan nyeri dengan menimbulkan daging berlebih di sekitar area kulit yang terpapar. Lesi AK muncul pada bagian kulit yang sering terpapar matahari seperti bagian bibir, telinga, leher, wajah, lengan dan punggung tangan (El Abbadi et al., 2021b).
Kanker  AK  dapat  disembuhkan  dengan  bantuan medis  dalam  jangka  waktu  yang  cukup  panjang  dan memerlukan  biaya  yang  cukup  mahal.  Bila  kanker  AK
tidak  mendapatkan  penanganan  dini  akan  berkembang menjadi Squamous  Cell  Carcinoma (SCC)  yang  masuk dalam  kategori  kanker  ganas.  Gambaran  AK  dan  SCC terlihat  pada  Gambar  1.  Penanganan  dini  lesi  AK  dapat mencegah lesi mengganas dan berbahaya.
Dengan  adanya  permasalah  tersebut,  maka  perlu adanya  sistem  yang  dapat  membantu  masyarakat  dalam mengenali  jenis  lesi  pada  kulit  khususnya  jenis  AK. Pengenalan  lesi  AK  dapat  memanfaatkan  metode pengolahan  citra  digital  dengan  melakukan  diagnosis pada analisis lesi berbasis komputer. Penyakit pada kulit memiliki  kompleksitas  yang  tinggi,  sehingga  perlu dilakukan pengamatan dari segi warna, tekstur, dan luas area lesi.
Sejauh  ini,  beberapa  penelitian  telah  dilakukan untuk  mengidentifikasi  kanker  kulit  dengan  berbagai metode  khususnya  menggunakan  pengolahan  citra digital. Rigel et al. (2013) meneliti dampak sinar matahari pada  kulit  manusia  yang  menyebabkan  terjadinya  lesi pada kulit dan memicu munculnya kanker. Thaajwer dan Ishanka  mengidentifikasi  penyakit  kanker  kulit  jenis Melanoma  dengan  menggunakan  ekstraksi Gray  Level Co-occurrence  Matrix (GLCM)  memperoleh  tingkat pengenalan  mencapai  83%  (Ahmed  Thaajwer  &  Piumi Ishanka, 2020). Identifikasi kanker kulit Melanoma juga dilakukan  dengan  menggunakan  170  gambar  yang diklasifikasi  menggunakan  nilai Total  Dermatoscopy Score (TDS)  memperoleh  tingkat  akurasi  yang  dapat digunakan  dalam  menilai  kinerja  algoritma  klasifikasi dan menghasilkan akurasi yang tinggi (Asha Gnana Priya et  al.,  2018).  Penggunaan  SVM  dalam  melakukan
(a)
(b)
Gambar 1. Tipe dari kanker kulit. a) Kanker kulit
Actinic Keratosis ; b) Kanker Kulit Squamous Cell
Carcinoma Gambar 3. Bagan Pra-Pengolahan Citra
doi: 10.14710/teknik.v44i2.44895               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
klasifikasi  jenis  kanker  kulit  dengan  memanfaatkan warna  RGB  diperoleh  perbedaan  nilai  yang  signifikan dengan  pengujian  area  kanker  sesuai  dengan  warna kanker pada kulit (Sundar & Vadivel, 2016).
Klasifikasi  kanker  kulit  dengan  menggunakan machine learning telah diterapkan oleh Arslan Javaid dan M.  Sadiq  pada  metode random  forest yang  memiliki tingkat  akurasi  93.89%.  Pencapaian  akurasi  diperoleh dengan  keberhasilan  dalam  memisahkan  data  hasil ekstraksi kedalam kelas target pada ruang matrix (Javaid et al., 2021). Perancangan permodelan dalam mengenali kanker kulit dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)  telah  menyatakan  bahwa,  kemampuan Efficient-B6  lebih  optimal  dalam  menangkap  fitur kompleks  dan  halus  dari  gambar  citra  dengan  nilai AUCROC mencapai 0.917 (Zhang, 2021).
Penelitian ini menggunakan pendekatan pengolahan  citra  digital  untuk  mendiagnosis  AK  pada proses  ekstraksi  ciri.  Target  utama  dalam  penelitian  ini adalah dapat mencapai akurasi tertinggi dalam klasifikasi AK  dengan  menggabungkan  sejumlah  teknik  ekstraksi ciri.  Perbandingan  ekstraksi  yang  digunakan  adalah ekstraksi  warna  dan  ekstraksi  tekstur.  Ekstraksi  warna dilakukan dengan membandingkan nilai RGB pada citra digital.  Ekstraksi  tekstur  menggunakan  metode Gray Level Co-occurrence Matrix
(GLCM) dengan menggunakan  variasi  sudut  dan  variasi  klasifikasi  ciri GLCM. Setelah diperoleh nilai ekstraksi maka diperlukan proses  klasifikasi  dengan  metode Support  Vector Machine (SVM). Hasil dari ekstraksi warna dan ekstraksi tekstur  akan  digabungkan  untuk  memperoleh  model klasifikasi dan menghitung tingkat akurasi. Keluaran dari sistem yang dirancang dapat menentukan kulit jenis AK dengan hasil klasifikasi yang akurat.

## 2. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, deteksi citra kanker kulit AK akan diidentifikasi dengan menggunakan ekstraksi warna dan  ekstraksi  tekstur.  Penggunaan  ekstraksi  warna dilakukan  dengan  menggunakan  segmentasi  dari  ruang warna  CIELAB  dan  ekstraksi  tekstur  menggunakan metode GLCM. Hasil dari proses ektraksi kemudian akan dilanjutkan pada proses klasifikasi berbasis SVM.
Proses dari klasifikasi akan menyatukan hasil dari kedua  ekstraksi  untuk  dilakukan  proses  pelatihan  pada SVM.  Pelatihan  dilakukan  untuk  membentuk  model pembelajaran  yang  nantinya  akan  dibandingkan  dengan
data  uji.  Model  pembelajaran  yang  di  rancang  dapat mengenali jenis kulit yang terdapat kanker AK. Adapun langkah-langkah  dalam  penelitian  diperlihatkan  pada Gambar 2.
2.1. Citra Digital
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  citra  yang diperoleh  dari  website  resmi  Kaggle.  Repositori  online telah  menyediakan  citra  kanker  kulit  dengan  berbagai model AK. Dalam penelitian ini, kami menggunakan 100 citra  kanker  kulit  yang  akan  dibagi  menjadi  75  citra sebagai data latih dan 25 citra sebagai data uji. Data latih digunakan  sebagai  tahapan  dalam  merancang  model klasifikasi  sistem  yang  dapat  mencirikan  sebuat  citra kanker  jenis  AK.  Pengujian  terhadap  citra  data  uji diharapkan dapat memperoleh akurasi yang tinggi dengan mengkombinasikan perbandingan hasil ektraksi. 2.2. Pra-Pengolahan Citra
Pra-pengolahan  citra  merupakan  sebuah  tahapan dalam mempersiapkan citra masukan agar dapat diproses lebih  lanjut  dengan  menghilangkan  noise  dan  latar belakang yang tidak diperlukan (Putra et al., 2018; Gatc et  al.,  2016).  Citra  yang  memiliki  bagian  penting kemudian  akan  diproses  ke  tahapan  ektraksi  untuk memperoleh  ciri  dari  setiap  citra  latih  yang  akan dimodelkan  pada  proses  klasifikasi.  Adapun  tahapan dalam  proses  pra-pengolahan  yang  diperlihatkan  pada Gambar 3.
2.2.1. Konversi RGB ke Grayscale
Citra  digital  yang  digunakan  memiliki  unsur warna red , green dan blue dengan  format  RGB.  Citra dengan  format  ini  perlu  dilakukan  konversi  ke  dalam format grayscale . Hal ini dilakukan untuk menyederhanakan  model  citra  agar  dapat  diproses  lebih optimal. Hasil dari konversi citra RGB ke dalam format grayscale diperlihatkan pada Gambar 4. 2.2.2. Contrast Limited Adaptive Histogram (CLAHE)
CLAHE  merupakan  metode  dalam  peningkatan kontras pada suatu citra grayscale . Metode ini dilakukan bertujuan untuk meningkatkan nilai intensitas pada setiap piksel.  Dalam  proses  ini,  nilai  dari  pembobotan kernel akan  meningkatkan  nilai  pada  setiap  piksel-piksel tetangganya maupun piksel itu sendiri (Ade Putra et al.,
Gambar 2. Skema Diagram Identifikasi Kanker Kulit
(a) (b) Gambar 4. Hasil konversi RGB to Grayscale . (a) Citra dengan format RGB; (b) Citra dengan format grayscale
doi: 10.14710/teknik.v44i2.44895               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
2018).  Hasil  dari  metode  ini  pada  citra grayscale dapat diperlihatkan pada Gambar 5. 2.2.3. Segmentasi Ruang Warna CIELAB
Proses  segmentasi  merupakan  proses  yang memiliki  peranan  penting  dalam  pra-pengolahan  citra. Segmentasi citra merupakan proses untuk mengenali pola pada sebuah citra. Dalam penelitian ini, pola yang perlu dikenali adalah bagian kulit yang terdapat kanker AK.
Citra  kulit  memiliki  tingkat  warna  yang  lebih lebar, sehingga perlu dilakukan pendekatan dengan ruang warna  CIELAB.  Ruang  warna  CIELAB  dipilih  karena memiliki  nilai  warna  yang  lebih  lebar  dari  ruang  warna RGB. Ruang warna CIELAB juga dapat mengekspresikan  keseluruhan  warna  yang  dilihat  oleh mata  manusia  (Dai  et  al.,  2018).  Adapun  proses  dari segmentasi  terhadap  citra  kulit  diperlihatkan  pada Gambar 6.
2.3. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  merupakan  tahapan  yang  paling penting  untuk  mengetahui  ciri  dari  suatu  objek  citra. Setiap citra akan dilakukan ekstraksi untuk memp eroleh informasi  penting  yang  mepresentasikan  citra  aslinya. Dalam penelitian ini, ekstraksi ciri dilakukan dalam dua tahapan,  yaitu  ekstraksi  warna  dan  ekstraksi  tekstur. Ekstraksi warna dilakukan untuk memperoleh perbedaan warna  kulit  yang  memiliki  kanker  AK.  Sedangkan ekstraksi  tekstur  dilakukan  untuk  memperoleh  ciri  yang lebih spesifik dengan metode GLCM. Hasil ekstraksi ciri warna  dan  tekstur  yang  diperoleh  nantinya  akan digunakan sebagai klasifikasi.
2.3.1.  Ekstraksi Warna
Ekstraksi  merupakan  metode  yang  digunakan dalam memperoleh ciri dari objek citra. Ekstraksi warna
merupakan  proses  penentuan  ciri  dari  citra  melalui  ciri statistika  dan  bentuk  dari  bagian  kulit  yang  memiliki kanker AK. Pada proses ini, citra yang diekstraksi adalah citra  kulit  yang  sudah  terpisah  dari background belakangnya,  sehingga  hal  ini  dapat  membantu  dalam menentukan warna yang terkandung dalam citra kulit.
Citra  kulit  yang  memiliki  kanker  AK  terlihat berwarna coklat terang dan coklat gelap. Bagian ini yang merupakan objek penting dalam menentukan nilai RGB. Hasil  dari  penentuan  nilai  RGB  yang  diperoleh  pada setiap  citra  akan  diproses  untuk  memperoleh  model klasifikasi. Ruang  warna RGB dapat diperlihatkan pada Gambar 7.
2.3.2. Gray Level Co-occurrence Matrix GLCM merupakan salah satu metode ekstraksi ciri yang dapat digunakan untuk memperoleh ciri dari tekstur pada citra. Perhitungan tekstur pada citra memanfaatkan perhitungan secara statistik yang didasari oleh nilai pikse l dari  citra  asli,  seperti  varians  dan  tidak  memiliki hubungan  antara  ketetanggaan  piksel  disebelahnya (Gunawan,  2022).  Adapun  perhitungan  pada  orde  dua menggunakan hubungan antara pasangan dua piksel pada suatu citra (Pham, 2010).
(a) (b)
Gambar 5. Hasil peningkatan kontras dengan metode
CLAHE. (a) Citra grayscale ; (b) Citra hasil proses CLAHE.
Gambar 6. Hasil segmentasi warna untuk  memperoleh bagian kanker. (a) Hasil ruang warna CIELAB; (b) Hasil segmentasi  bagian  area  kulit;  (c)  Klaster  segmentasi  1; (d) Klaster segmentasi 2; (e) Klaster segmentasi 3
Gambar 7. Skala warna RGB
Gambar 8. Sudut GLCM
Sudut  dalam  menentukan  nilai  hubungan  antara piksel  terdapat  empat  derajat  keabuan  yang  masing- masing derajatnya adalah 0 ° , 45 ° , 90 ° dan 135 ° yang di illustrasikan pada Gambar 8.
Setiap  titik  koordinat  pada (𝑎, 𝑏) diorientasikan sebagai titik piksel pada matriks yang memiliki kedekatan nilai antara titik a dan titik b  piksel. Dalam  mengetahui tekstur  dari  sebuah  citra,  GLCM  memiliki  empat karakteristik  yang  digunakan  untuk  menentukan  ciri, yaitu  Kontras,  ASM,  IDM  dan  Korelasi  diperlihatkan pada  Persamaan  1  hingga  Persamaan  4  (Sharma  et  al., 2015).
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 =   ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑃 𝑑 (𝑎, 𝑏) 𝑏 𝑎 (1)
𝐴𝑆𝑀 =   ∑ ∑ 𝑃 𝑑 2 (𝑎, 𝑏) 𝑏 𝑎 (2) 𝐼𝐷𝑀 =   ∑ ∑ 1 1+(𝑎−𝑏)2 𝑃 𝑑 (𝑎, 𝑏) 𝑏 𝑎 (3)
𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 =   ∑ ∑ 𝑎𝑏𝑃𝑑(𝑎,𝑏)−𝜇𝑖𝜇𝑗 𝜎𝑖𝜎𝑗 𝑏 𝑎 (4) 𝑃 𝑑 (𝑎, 𝑏) (5)
Persamaan  5  merupakan  elemen  dalam  matriks yang  memiliki  nilai  berkisar  antara  0  hingga  1. Sedangkan  pada 𝑎 dan 𝑏 merupakan  pasangan  piksel yang  memiliki  intensitas  terdekat  pada  setiap  matriks. Dimana 𝜇 𝑖 , 𝜇 𝑗 dan 𝜎 𝑖 , 𝜎 𝑗 adalah  nilai  mean  dan  standar deviasi dari probabilitas matriks GLCM pada baris 𝑖 dan kolom 𝑗 . 2.4. Klasifikasi Support Vector Machine Support  Vector  Machine merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  memisahkan data dua kelas elemen yang berbeda sesuai dengan garis optimal hyperplane (Okwuashi  &  Ndehedehe,  2020). Terdapat kernel pada SVM yang dapat memetakan suatu data  awal  ke  dimensi  ruang  yang  lebih  tinggi  dengan berfokus  pada  pencarian  garis hyperplane (Cortes  & Vapnik, 1995).
Klasifikasi  SVM  pada  penelitian  ini  akan membagi  data  menjadi  dua  bagian  dengan  garis hyperplane sebagai  pemisah  pada  data  ekstraksi  warna dan  ekstraksi  tekstur.  Klasifikasi  terlebih  dahulu digunakan untuk 100 data citra sebagai data latih. Hasil dari klasifikasi dapat membedakan antara citra kulit yang memiliki jenis kanker AK dengan citra kulit jenis kanker SCC.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Perancangan  sistem  deteksi  kanker  kulit  AK dilakukan  dengan  menggunakan  150  data  yang  terbagi menjadi  100  data  latih  dan  50  data  uji.  Citra  kulit  yang terdapat kanker AK memiliki warna yang berbeda dengan warna kulit disekitarnya. Perbedaan ini dipengaruhi oleh kondisi kanker AK yang ada pada kulit tersebut. Semakin
Gambar 9. Hasil Segmentasi Warna
Gambar 10. Histogram Warna RGB Citra Kanker Kulit
doi: 10.14710/teknik.v44i2.44895               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
lama kanker AK terdapat pada kulit manusia, maka warna kulit akan berubah menjadi warna coklat tua. Hal ini yang dapat  menjadikan  kanker  AK  yang  sebelumnya  adalah kanker  jinak  dapat  berubah  menjadi  kanker  ganas  jenis SCC.
Warna  kanker  AK  pada  kulit  dapat  diketahui setelah  melakukan  proses  segmentasi  warna  dengan tujuan memisahkan bagian kanker terhadap bagian kulit lainnya  yang  tidak  terdapat  kanker  AK.  Proses segmentasi pada tahap akhir merubah format citra RGB menjadi  warna  CIELAB.  Hal  ini  dilakukan  untuk memperoleh  perbedaan  warna  yang  lebih  detail.  Citra dengan format CIELAB kemudian akan dirubah menjadi HSV untuk menghilangkan noise yang berada pada luar area  kanker.  Setelah  proses  penghilangan noise ,  maka citra akan dikembalikan  kepada format  RGB dan hanya menampilkan warna asli dari citra kanker AK. Hasil dari segmentasi tersebut diperlihatkan pada Gambar 9.
Gambar  10  memperlihatkan  hasil  histogram warna citra kanker kulit AK. Terlihat bahwa warna merah
pada  histogram  lebih  dominan  dan  terpusat  pada  area tertentu.  Warna  merah  tersebut  menandakan  bahwa peningkatan warna pada kulit cenderung berwarna merah hingga mendekati warna coklat tua. Hasil dari histogram ini  juga  sebagai  masukan  dalam  proses  ekstraksi  warna pada citra.
Tabel 1 memperlihatkan hasil dari ekstraksi warna RGB pada 25 citra uji. Data yang diperoleh pada setiap variabel  warna  RGB  adalah Mean,  Max dan Min .  Nilai yang  diperoleh  adalah  nilah  ekstraksi  warna  dengan menampilkan  maksimum  dan  minimum  suatu  variabel warna  pada  citra  uji.  Data  tersebut  memperlihatkan bahwa  rerata  variabel Red memiliki  nilai  yang  lebih tinggi.  Variabel  warna  tertinggi  berikutnya  adalah Blue dan Green .
Gambar  11  memperlihatkan  berbedaan  nilai warna  pada  setiap  variabel  warna  RGB.  Data  tersebut memperlihatkan warna merah menjadi warna yang lebih dominan  pada  citra  kanker  AK.  Penggabungan  rerata warna  RGB  menghasilkan  kode  warna  #ba7575  dengan

## Tabel 1. Hasil ekstaksi warna RGB
ID Citra Red Green Blue Mean Max Min Mean Max Min Mean Max Min AK-1 192.02 231 112 116.88 192 39 124.22 210 41 AK-2 195.95 217 171 153.53 186 114 135.82 174 82 AK-3 243.82 255 94 209.81 228 63 227.2 252 78 AK-4 162.86 195 120 81.86 129 40 88.4 141 38 AK-5 161.69 247 28 96.47 215 7 95.12 219 13 AK-6 175.82 232 148 81.86 112 38 88.4 129 15 AK-7 145.04 187 95 93.82 145 36 77.01 126 17 AK-8 130.31 153 62 60.08 84 17 61.91 88 13 AK-9 200.72 238 136 104.39 148 78 102.84 132 64 AK-10 176.55 214 134 100.25 151 52 101.31 155 52 AK-11 185.53 215 118 104.64 148 31 104.4 145 30 AK-12 204.78 215 196 97.4 117 76 112.62 138 95 AK-13 188.14 209 147 146.52 174 81 154.97 194 65 AK-14 200.25 209 193 127.35 140 114 132.15 142 120 AK-15 185.25 255 42 126.2 253 21 124.55 249 20 AK-16 200.7 217 172 147.86 178 100 136.34 165 88 AK-17 194.95 213 168 132.9 158 88 149.64 175 105 AK-18 126.64 228 83 73.54 174 24 61.16 238 10 AK-19 193.86 229 67 145.46 187 37 139.83 192 35 AK-20 212.69 244 132 132.41 168 75 118.9 164 60 AK-21 187.69 200 174 131.82 154 113 124.55 151 93 AK-22 205.57 228 178 136.62 163 97 162.8 194 119 AK-23 188.51 202 156 126.53 146 96 122.93 143 86 AK-24 199.26 220 159 113.99 161 70 99.75 155 53 AK-25 186.3 255 66 128.23 235 11 127.48 255 7
doi: 10.14710/teknik.v44i2.44895               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
72.94% terdiri dari merah, 45.88% hijau dan 45.88% biru. Warna  jenis  ini  memiliki  panjang  gelombang  sekitar 611.37 nm  yang  mewakili dari rerata  warna  kanker  AK pada kulit manusia.
Tabel  2  memperlihatkan  hasil  dari  ekstraksi  ciri tekstur pada metode GLCM. Ciri pada tekstur diperlukan untuk  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  nilai kontras, ASM, IDM dan korelasi yang diperoleh dari 25 citra  uji.  Keempat  ciri  ini  merupakan  variabel  inputan yang  digunakan  pada  proses  klasifikasi  menggunakan SVM.
Klasifikasi  dengan  SVM  dilakukan  untuk menentukan  garis  hyperplane  dalam  penentuan  citra kanker  AK  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  12  Terlihat bahwa  data  dari  ekstrasi  ciri  warna  dan  ekstraksi  ciri
tekstur  memiliki  perbedaan  dalam  proses  klasifikasi. Perbedaan  ini  terjadi  karena  setiap  ciri  dapat  mewakili citra  untuk  menentukan  kondisi  kulit  yang  memiliki kanker  AK.  Garis hyperplane menunjukan  bahwa perbedaan data tersebut mewakili class data antara -1 dan +1 pada ruang dimensi yang lebih tinggi
Titik  merah  menunjukkan  data  dengan  hasil ekstraksi  ciri  warna,  sedangkan  titik  biru  menunjukkan hasil  dari  ekstraksi  ciri  tekstur  GLCM.  Setiap  titik tersebut  akan  dinyatakan  berhasil  dalam  proses klasifikasi  jika  memiliki  target support  vector berupa lingkaran  hitam.  Dalam  proses  klasifikasi  ini  terdapat satu  titik  merah  dan  satu  titik  biru  yang  tidak  memiliki lingkaran  hitam.  Hal  ini  terjadi  karena  data  pada  citra kulit tersebut tidak dapat diklasifikasi pada dimensi yang lebih tinggi. Namun kedua titik masih terdapat pada area class  yang sama antara klasifikasi  warna dan klasifikasi tekstur GLCM.
Tabel 3 merupakan  hasil dari klasifikasi citra  uji dengan  tiga  variasi  uji.  Setiap  variasi  ekstraksi  telah  di hitung  waktu  pengujiannya,  sehingga  diperoleh  nilai rerata dari pengujian pada setiap variasi uji. Akurasi yang diperoleh  dari  Tabel  3  merupakan  hasil  dari  rerata keseluruhan data yang dilakukan pengujian terhadap 100 data  berdasarkan  variasi  ekstraksi  ciri  yang  digunakan. Variasi pertama data diuji dengan menggunakan ekstraksi warna RGB dengan menghasilkan 84% dan memperlukan  waktu  uji  1.21  detik.  Pengujian  dengan menggunakan  ekstraksi  ciri  GLCM  diperoleh  hasil akurasi  mencapai  92%  dengan  waktu  1.47  detik. Kemudian pengujian dengan menggabungkan kedua ciri
Gambar 11. Grafik rerata warna RGB
185.796
118.8168 118.972 0 50 100 150 200 Red Gren Blue In te n si tas W arn a Variabel Warna Rerata Nilai Variabel Warna RGB Red Gren Blue
Gambar 12. Hasil Klasifikasi Data Latih dengan SVM
doi: 10.14710/teknik.v44i2.44895               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
antara warna dan tekstur memiliki hasil akurasi mencapai 96% dengan waktu pengujian 1.71 detik.
Dari  hasil  tersebut  memperlihatkan  klasifikasi citra  kanker  AK  lebih  optimal  pada  penggunaan  ciri warna dan tekstur. Setiap ciri yang dimiliki citra kanker telah dilakukan konfirmasi dalam proses klasifikasi pada masing-masing ekstraksi ciri.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  telah  menghasilkan  sistem  identifikasi kanker kulit jenis AK dengan hasil yang memiliki akurasi tinggi. Pengujian pada proses klasifikasi jenis kanker AK dilakukan dengan memperoleh ciri warna dan ciri tekstur pada  bagian  kanker.  Penggunaan  ciri  warna  yang diperoleh  dari  proses  segmentasi  ruang  CIELAB  telah berhasil memisahkan bagian kanker dengan bagian kulit yang  normal.  Hasil  klasifikasi  dengan  ekstraksi  warna memperoleh  tingkat  akurasi  mencapai  84%.  Kemudian klasifikasi dengan ekstraksi tekstur GLCM  memperoleh hasil  mencapai  92%.  Tingkat  akurasi  tertinggi  pada proses  klasifikasi  dengan  SVM  diperoleh  dengan
menggabungkan  kedua  hasil  ekstraksi  yang  mencapai 96%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  yang dirancang  dapat  mengidentifikasi  jenis  kanker  AK  pada kulit manusia dengan optimal.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada Universitas  Tanjungpura  selaku  fasilitator  dalam pelaksanaan penelitian yang dilakukan.

## Daftar Pustaka
Ade  Putra,  L.  S.,  Rizal  Isnanto,  R.,  Triwiyatno,  A.,  & Gunawan,  V.  A.  (2018).  Identification  of  Heart Disease  with  Iridology  Using  Backpropagation Neural  Network. 2018  2nd  Borneo  International Conference on Applied Mathematics and Engineering, BICAME 2018 , 138–142.
https://doi.org/10.1109/BICAME45512.2018.1570 509882
Ahmed Thaajwer, M. A., & Piumi Ishanka, U. A. (2020). Melanoma  skin  cancer  detection  using  image processing and machine learning techniques. ICAC 2020 - 2nd International Conference on Advancements  in  Computing,  Proceedings ,  363– 368.
https://doi.org/10.1109/ICAC51239.2020.9357309 Asha Gnana Priya, H., Anitha, J., & Poonima Jacinth, J. (2018). Identification of Melanoma in Dermoscopy Images Using Image Processing  Algorithms. 2018 International  Conference  on  Control,  Power,
Communication  and  Computing  Technologies, ICCPCCT 2018 , 553–557. https://doi.org/10.1109/ICCPCCT.2018.8574277 Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support vector machine. Machine Learning , 1303–1308.
https://doi.org/10.1007/978-0-387-73003-5_299 Dai, F., Fan, B., & Peng, Y. (2018). Space and Bilateral Filtering. 2018  Chinese  Control  And  Decision Conference (CCDC) , 5945–5948.
El Abbadi, S., Susok, L., Stockfleth, E., Bechara, F. G., Gambichler,  T.,  Herbrandt,  S.,  Goldschmidtböing,
Tabel 2. Hasil Ekstraksi Tekstur GLCM
ID Citra Kontras ASM IDM Korelasi AK-1 4.146 5.026 0.550 0.858 AK-2 3.114 6.035 0.659 0.848 AK-3 2.085 6.157 0.646 0.885 AK-4 2.146 5.981 0.668 0.864 AK-5 2.019 6.026 0.573 0.827 AK-6 3.012 6.026 0.483 0.848 AK-7 2.165 7.125 0.733 0.846 AK-8 3.152 5.164 0.656 0.824 AK-9 3.027 6.029 0.746 0.964 AK-10 4.030 8.005 0.671 0.856 AK-11 4.062 4.915 0.716 0.843 AK-12 3.127 7.134 0.738 0.921 AK-13 2.019 5.956 0.657 1.078 AK-14 4.146 6.006 0.566 0.825 AK-15 3.155 6.079 0.755 0.849 AK-16 3.195 8.023 0.655 0.809 AK-17 2.156 8.045 0.735 0.817 AK-18 3.149 7.026 0.714 0.826 AK-19 2.019 6.026 0.626 0.968 AK-20 3.017 7.026 0.748 0.809 AK-21 4.025 7.019 0.757 0.810 AK-22 4.021 8.016 0.716 0.825 AK-23 3.065 5.052 0.674 0.935 AK-24 2.031 5.910 0.734 0.862 AK-25 2.015 6.002 0.468 0.831
Tabel 3. Hasil Tingkat Identifikasi Ekstraksi Ciri Rerata Waktu Pengujian (s) Akurasi (%) Warna RGB 1.21 84 Tekstur GLCM 1.47 92 GLCM dan Warna RGB 1.71 96
L.,  &  Sand,  M.  (2021a).  Comparison  of  the  Skin Cancer  Quality  of  Life  Impact  Tool  and  the  Skin Cancer  Index  Questionnaire  in  Measurement  of Health-Related  Quality  of  Life  and  the  Effect  of Patient  Education  Brochures  in  Patients  with Actinic  Keratosis,  Non-melanoma  Skin  Cancer,  . Dermatology  and  Therapy , 11 (3),  929–940. https://doi.org/10.1007/s13555-021-00522-y El Abbadi, S., Susok, L., Stockfleth, E., Bechara, F. G., Gambichler,  T.,  Herbrandt,  S.,  Goldschmidtböing, L.,  &  Sand,  M.  (2021b).  Comparison  of  the  Skin Cancer  Quality  of  Life  Impact  Tool  and  the  Skin Cancer  Index  Questionnaire  in  Measurement  of Health-Related  Quality  of  Life  and  the  Effect  of Patient  Education  Brochures  in  Patients  with Actinic Keratosis, Non-melanoma Skin Cancer, and Cutaneous  Melanoma. Dermatology  and  Therapy , 11 (3),  929–940.  https://doi.org/10.1007/s13555- 021-00522-y
Gatc,  J.,  Gunawan,  V.  A.,  &  Maspiyanti,  F.  (2016). Chlorophyll-A concentration estimation for seaweed  identification  in  Kupang  bay  using MODIS  aqua  data. 2016  IEEE  6th  International Conference  on  Communications  and  Electronics, IEEE ICCE 2016 , 289–293.
https://doi.org/10.1109/CCE.2016.7562651 Gunawan, V. A. (2022). Identification of Coronary Heart Disease  through  Iris  using  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  and  Support  Vector  Machine Classification . 13 (1), 639–648.
Javaid, A., Sadiq, M., & Akram, F. (2021). Skin Cancer Classification  Using  Image  Processing  and Machine Learning. Proceedings of 18th
International  Bhurban  Conference  on  Applied Sciences  and  Technologies,  IBCAST  2021 ,  439– 444. https://doi.org/10.1109/IBCAST51254.2021.93931 98
Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia.  (2016). Lesi  -  KBBI
Daring .  Badan  Pengembangan  Dan  Pembinaan Bahasa, Kementerian Pendidikan Dan Kebudayaan Republik Indonesia.
https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/menggambar%0 Ahttps://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/sosialisasi Okwuashi, O., & Ndehedehe, C. E. (2020). Deep support vector machine for hyperspectral image classification. Pattern  Recognition , 103 ,  107298. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107298
Pham,  T.  A.  (2010).  Optimization  of  Texture  Feature Extraction Algorithm. In Electrical Engineering . Putra, L. S. A., Sumarno, L., & Gunawan, V. A. (2018). The recognition of semaphore letter code using haar wavelet  and  euclidean  function. International Conference  on  Electrical  Engineering,  Computer Science  and  Informatics  (EECSI) , 2018 - Octob (1), 759–763. https://doi.org/10.1109/EECSI.2018.8752707
Rigel, D. S., Stein Gold, L. F., & Zografos, P. (2013). The importance  of  early  diagnosis  and  treatment  of actinic keratosis. Journal of the American Academy of  Dermatology , 68 (1  SUPPL.1),  S20–S27. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2012.10.001
Sharma, E. K., Priyanka, E., Kalsh, E. A., & Saini, E. K. (2015).  GLCM  and  its  Features. International Journal  of  Advanced  Research  in  Electronics  and Communication Engineering (IJARECE) . Sundar,  R.  S.  S.,  &  Vadivel,  M.  (2016).  Performance analysis  of  melanoma  early  detection  using  skin lession classification system. Proceedings of IEEE International  Conference  on  Circuit,  Power  and Computing Technologies, ICCPCT 2016 . https://doi.org/10.1109/ICCPCT.2016.7530182 World  Health  Organization.  (2002). Helping  people reduce  their  risks  of  skin  cancer  and  cataract. http://www.who.int/mediacentre/news/releases/wh o60/en/
Zhang,  R.  (2021).  Melanoma  Detection  Using Convolutional  Neural  Network. 2021  IEEE International Conference on Consumer Electronics and Computer Engineering, ICCECE 2021 , Iccece , 75–78.
https://doi.org/10.1109/ICCECE51280.2021.93421 42