Physics Education Research Journal Vol. 3 No. 1 (2021), 11-18 P -ISSN: 2685-6190 e-ISSN: 2714-7746
doi: 10.21580/perj.2021.3.1.6667 https://ejournal.walisongo.ac.id/index.php/perj/index
11

## Efektivitas Penggunaan Seleksi Ciri CFS pada Klasifikasi Ciri Bentuk Nodul Kanker Payudara dengan Citra Ultrasonografi
H.K.N.Yusufiyah 1* dan J.P.G.N.Rochman 2
1 Biomedical Engineering Group Research, Surabaya, Indonesia
2 Departemen Teknik Geofisika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
* Email: hestikhuzaimah@gmail.com
Received: October 25 th , 2020. Accepted: February 17 th , 2021. Published: February 28 th , 2021

## Abstrak
Penggunaan ciri bentuk nodul merupakan salah satu parameter yang  digunakan pada penentuan keganasan kanker payudara. Perhitungan secara matematis digunakan sebagai second decision untuk menguatkan ahli radiolog dalam menentukan keganasan kanker  payudara  menggunakan  citra  ultrasonografi  (USG). Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah menapis citra USG yang  terdapat derau speckle , kemudian dilanjutkan proses segmentasi,  penggalian  ciri  bentuk,  seleksi  ciri  bentuk,  serta klasifikasi.  Proses  seleksi  ciri  dengan Correlated  based  Feature Selection (CFS)  digunakan  untuk  menyeleksi  ciri  bentuk  yang dominan  pada  citra.  Hasil  klasifikasi  yang  didapatkan menunjukkan  hasil  seleksi  ciri  menggunakan  CFS  dapat meningkatkan  hasil  akurasi,  sensitivitas  serta  spesifisitas  citra, sehingga mampu membedakan ciri bentuk nodul kanker dengan lebih baik.

## Abstract
The implementation of nodule shape characteristics is one of the parameters  used  in  determining  breast  cancer  malignancy. Mathematical  calculations  are  used  as  a  second  decision  to strengthen  radiologists  in  determining  breast  cancer malignancy using ultrasound images (USG). The method used in  this  research  is  to  filter  ultrasound  images  that  contain speckle  noise,  then  continue  the  segmentation  process, extracting  shape  features,  selecting  shape  features,  and classifying them. The feature selection process using Correlated
based  Feature  Selection  (CFS)  is  used  to  select  the  dominant shape features in the image. The classification results obtained show that the results of feature selection using CFS can improve the results of image accuracy, sensitivity and specificity, so as to be  able  to  better  distinguish  the  characteristic  shape  of  the cancer nodule. ©2021PERJ
Keywords : Ultrasound; Breast cancer; CFS; Nodules.

## PENDAHULUAN
Berdasarkan data yang didapatkan  dari  WHO  pada  tahun
2018,  angka  kematian  dikarenakan kanker  payudara  terdapat  sekitar 11,6%  (WHO,  2018).  Provinsi  Jawa Tengah menjadi salah satu provinsi dengan penderita kanker payudara terbanyak.  Hal  tersebut  sesuai dengan  data  yang  diperoleh  dari laporan Kemenkes RI (Kemenkes RI, 2015) .
Pemeriksaan menggunakan ultrasonografi  (USG) menjadi  salah satu  cara  deteksi  primer  untuk kanker payudara,
selain menggunakan  pemeriksaan  sendiri dan  mamografi  (Yusufiyah et  al. , 2015). Akan tetapi, saat ini terdapat kekurangan  dalam  pemeriksaan menggunakan  USG,  yaitu  akurasi yang masih rendah (Yusufiyah et al. , 2015).  Hal  tersebut  dikarenakan masih  terdapat  derau speckle pada citra USG. Pemeriksaan menggunakan  USG  juga  harus diverifikasi terlebih dahulu oleh ahli radiolog untuk
memastikan keakurasian  pembacaan  hasil  citra USG  (Kuo et  al. ,  2002;  Chen et  al. , 2003;  Huang et  al. ,  2008).  Oleh
karena  itu,  dibutuhkan  suatu metode yang dapat membantu ahli radiolog dalam memverifikasi hasil USG secara matematis (Chen et al.,
2003). CAD  ( Computer Aided Decisision )  merupakan  sistem  yang mampu  menjadi  pertimbangan  ke dua  ( second  decision )  yang  sudah dikembangkan  oleh  ahli  (Huang et al. , 2008; Wu and Moon, 2008; Yang, Chang,  Huang,  Chou,  &  Li,  2007). Akan tetapi, salah satu kekurangan sistem  ini  adalah  belum  adanya kemampuan klasifikasi secara independen terhadap salah satu ciri nodul  kanker  payudara,  terutama ciri  bentuk.  Ciri  bentuk  menjadi penting  untuk  diketahui  karena menjadi salah satu parameter secara visual  untuk  penentuan  keganasan kanker  payudara.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  suatu  penelitian  yang mampu  mengklasifikasi  bentuk nodul,  agar  mampu  membantu dokter atau radiolog sebagai second decision dalam penentuan keganasan kanker payudara.
Penelitian  sebelumnya  sudah mampu  mengklasifikasikan  ciri bentuk  nodul  kanker  payudara, dengan menggunakan karakteristik 35  ciri  (H.  A.  Nugroho,  Yusufiyah,
Adji, & Nugroho, 2015).
Kekurangan  penelitian  ini    belum mampu  menyeleksi  karakteristik ciri  yang  kurang  dominan,  serta belum  mampu  membandingkan hasil  klasifikasi  antar  metode pengkelasan. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan seleksi ciri untuk  mereduksi  ciri  citra  yang kurang dominan dengan membandingkan  beberapa  metode pengkelasan,  sehingga  mampu menghasilkan klasifikasi yang lebih baik dengan ciri yang lebih sedikit.

## METODE
Proses  mereduksi  derau speckle menggunakan  metode  adaptive median  filter  dan  metode  tapis Speckle  Reduction  Bilateral  Filtering (SRBF).  Kedua  metode  tapis  ini sudah  terbukti  dapat  mengurangi derau speckle (Yusufiyah,  Nugroho, Adji,  &  Nugroho,  2015;  Husna, Nugroho,  &  Soesanti,  2015;  S.  Wu, Zhu,  &  D,  2013;  A.  Nugroho  & Nugroho,  2015;  Balocco,  Gatta, Pujol,  Mauri,  &  Radeva,  2010). Tahapan  dalam  memisahkan  latar belakang citra dan latar depan citra (proses  segmentasi)  menggunakan metode active  contour .  Metode  ini juga  diklaim  mampu  mensegmen citra  secara  baik  (Yusufiyah  et  al., 2015; Husna et al., 2015; A. Nugroho & Nugroho, 2015).
Proses  penggalian  ciri  bentuk menggunakan  beberapa  metode, yaitu  momen  invarian,  momen zernike,  parameter  kebulatan,  dan parameter kerampingan (Yusufiyah
et  al.,  2015).  Metode  tersebut digunakan kembali dalam penelitian  ini  karena  terbukti mampu memberikan hasil klasifikasi yang baik dalam
penelitian tersebut.
Proses  seleksi  ciri  menggunakan metode Correlation  Based  Feature Selection (CFS)  yang sudah terdapat pada machine  learning WEKA . Prinsip  kerja  dari  algoritme  ini adalah  dengan  menemukan  subset ciri dengan tidak menurunkan nilai dimensi  dari  dataset  yang  sudah ada.  Hal  ini  diklaim  mampu meningkatkan  hasil  akurasi  pada klasifikasi data.
Metode CFS menggunakan matriks  korelasi  agar  mampu mendapatkan nilai korelasi ciri yang tinggi pada kelas tersebut, tetapi ciri tersebut  juga  tidak  berkolerasi dengan  ciri  lainnya.  Hal  ini  yang disebut  dengan  koefisian  korelasi Pearson. Algoritme ini dapat dilihat seperti pada Persamaan (1).
𝑀𝑠 = 𝑘𝑟 𝑐𝑓 𝑘 + 𝑘 𝑘 − 1 𝑟 𝑓𝑓 (1)
Pada algoritme Persamaan 1, Ms adalah ”Merit” yang artinya berapa banyak  fitur S (korelasi  antara jumlah  subset  ciri  dan  variabel kelas), sedangkan k adalah jumlah ciri. adalah  rata-rata  korelasi antara  masing-masing  ciri  dengan kelasnya,  serta
adalah  rata-rata korelasi  yang  berpasangan  antara dua ciri.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pemrosesan Citra
Pada  tahap  pertama,  citra Ultrasonografi (USG)
yang didapatkan  diambil  di  daerah Region of Interest ( ROI) nodul, seperti pada  Gambar  1.  Pengambilan daerah nodul ini sudah berdasarkan penanda  yang  dibuat  oleh  dokter radiologi.
Hasil  pemotongan  daerah  ROI dijadikan  citra  yang  diproses  pada tahap  selanjutnya,  yaitu  tahap penapisan citra, segmentasi, penggalian  ciri,  klasifikasi  nodul, serta seleksi ciri. Citra pada Gambar 2  adalah  contoh  hasil  ROI  nodul. Hasil  ROI  nodul  ini  masih didapatkan  secara  manual,  setelah konfirmasi  penanda  nodul  oleh dokter.
Gambar 1. Citra Ultrasonografi (USG)
Gambar 2. Hasil ROI
Citra Ultrasonografi (USG)

## Hasil Penapisan dan Segmentasi
Pada tahap ini, proses penapisan dilakukan  dengan  dua  metode, yaitu metode adaptive median filter dan metode speckle reduction bilateral filtering (SRBF).  Hasil citra tapis ini
kemudian  disegmentasi  dengan metode active  contour .  Metode  ini dapat menghasilkan citra yang jelas pada  daerah  nodul  yang  akan diidentifikasi.  Proses penapisan dan segmentasi  dapat  dilihat  seperti pada  Gambar  3.    Hasil  yang didapatkan  seperti  pada  penelitian sebelumnya, citra mampu tersegmen dengan baik . a) b)
Gambar 3. a) Citra Hasil Penapisan, dan b) Citra Hasil Segmentasi

## Hasil  Penggalian  Ciri  Bentuk  Nodul Citra  dan Seleksi Ciri
Pada tahap ini, citra yang sudah tersegmen,  dilakukan  pennggalian ciri  bentuk  nodul  dengan  empat metode,  yaitu  metode  momen invarian, momen zernike, parameter kebulatan, dan parameter kerampingan. Penggalian ciri tersebut dimaksudkan untuk mendapatkan nilai  matematis pada ciri  bentuk  nodul,  agar  dapat digunakan  untuk  proses  klasifikasi citra  dan  juga  proses  seleksi  ciri citra. Pada proses ini, didapatkan 37 ciri  bentuk  nodul  untuk  diproses dengan menggunakan machine learning  WEKA. 37  ciri  tersebut terdiri  atas  tujuh  ciri  momen invarian,  28  ciri  momen  zernike, satu  ciri  parameter  kebulatan,  dan
satu  ciri  parameter  kerampingan citra nodul. Setelah didapatkan hasil penggalian ciri, kemudian dilakukan uji klasifikasi. Pada hasil klasifikasi  ini  dapat  dilihat  hasil akurasi,
sensitivitas, serta spesifisitas  ciri  bentuk  nodul tersebut seperti pada Tabel 1. Akan tetapi, hasil klasifikasi yang didapatkan kurang optimal, sehingga  dilakukan  uji  seleksi  ciri, agar  mendapatkan  ciri  yang dominan. Seleksi ciri ini menggunakan  metode Correlation
based  Feature  Selection (CFS).  Hasil
seleksi  ciri  tersebut  didapatkan sebelas  ciri  yang  dominan,  yang terdiri  atas  satu  ciri  momen invarian,  delapan  ciri  momen zernike, satu ciri parameter kebulatan,  dan  satu  ciri  parameter kerampingan.
Hasil  seleksi  ciri  menggunakan metode CFS juga dapat dilihat pada Tabel 1. Pada uji klasifikasi, baik pda saat  ciri  sebelum  diseleksi  dan  ciri sudah diseleksi, dilakukan pengujian  dengan  menggunakan beberapa  metode  klasifikasi,  yaitu metode classifier MLP  SMO,  Naive bayes, dan J48.
Tabel  1. Hasil  Uji  Klasifikasi  (Oval  vs  Bulat  vs  Ireguler)  dengan  Berbagai  Jenis
Classifier Jumlah Data Jumlah Ciri Akurasi (%) Sensitivitas (%) Spesifisitas (%) Jenis Classifier 105 37 90,4 75,4 91,9 MLP 11 (Setelah Seleksi CFS) 90,5 73,1 92,7 37 91,1 73,8 92,7 SMO 11 (Setelah Seleksi CFS 94,3 78,3 94,6 37 81,6 74,7 77,3 Naive Bayes 11 (Setelah Seleksi CFS 86,7 80,4 91,4 37 82,9 59,9 86,5 J48 11 (Setelah Seleksi CFS 85,4 60,4 87,4
Pada  Tabel  2  terlihat  hasil klasifikasi ciri bentuk nodul dengan tiga kelas, yaitu bentuk bulat, oval, dan  ireguler.  Melalui  hasil  uji klasifikasi tersebut didapatkan nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas tertinggi  terlihat  pada  penggunaan metode
pengkelasan SMO, kemudian  metode  pengkelasan MLP.  Pengkelasan  menggunakan metode MLP tidak menjadi classifier terbaik  dalam  uji  klasifikasi  pada kasus dan data ini. Hal ini berbeda dengan hasil yang didapatkan pada penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa MLP merupakan classifier terbaik (Yusufiyah  et  al.,  2015).  Secara
analisis,  hal  ini  dapat  terjadi dikarenakan data-data yang digunakan  dalam  uji  klasifikasi, sehingga hasil klasifikasi menggunakan  metode  MLP  tidak menjadi classifier terbaik.  Akan
tetapi,  hasil  uji  klasifikasi  antara classifier MLP  dan  SMO  juga  tidak terlalu  berbeda  jauh,  sehingga classifier MLP juga dapat digunakan untuk  klasifikasi  pada  kasus-kasus yang sama dengan penelitian ini.
Gambar  3. Klasifikasi  Oval  vs  Bulat  vs Ireguler menggunakan MLP Classifier
Gambar  4. Klasifikasi  Oval  vs  Bulat  vs Ireguler menggunakan SMO Classifier
Gambar  5. Klasifikasi  Oval  vs  Bulat  vs Ireguler  menggunakan  Naive  Bayes Classifier
Gambar  6. Klasifikasi  Oval  vs  Bulat  vs Ireguler menggunakan J48 Classifier
Gambar  3,  4,  5,  dan  6, menunjukkan  bahwa  hasil  akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas semakin meningkat  dengan  menggunakan
sebelas  ciri  bentuk  nodul.  Ciri tersebut adalah ciri yang didapatkan setelah dilakukan seleksi ciri menggunakan CFS. Oleh karena itu,
90, 40% 75, 40% 91, 90% 90, 50% 73, 10% 92, 70% A c c u r a c y S e n s i t i v i t y S p e c i f i c i t y G r a f i k   O v a l   v s   B u l a t   v s I r e g u l e r ( M L P   C l a s s i f i e r ) Sebelum Seleksi Setelah Seleksi CFS 91, 10% 73, 80% 92, 70% 94, 30% 78, 30% 94, 60% A c c u r a c y S e n s i t i v i t yS p e c i f i c i t y G r a f i k   O v a l   v s   B u l a t   v s I r e g u l e r ( S M O   C l a s s i f i e r ) Sebelum Seleksi Setelah Seleksi CFS 81, 60% 74, 70% 77, 30% 86, 70% 80, 40% 91, 40% A c c u r a c y S e n s i t i v i t yS p e c i f i c i t y G r a f i k   O v a l   v s   B u l a t   v s I r e g u l e r ( N a i v e   B a y e s   C l a s s i f i e r ) Sebelum Seleksi Setelah Seleksi CFS 82, 90% 59,90% 86, 50% 85,40% 60, 40% 87, 40% A c c u r a c y S e n s i t i v i t yS p e c i f i c i t y G r a f i k   O v a l   v s   B u l a t   v s I r e g u l e r ( J 4 8   C l a s s i f i e r ) Sebelum Seleksi
Setelah Seleksi CFS
dapat  dikatakan  bahwa  metode seleksi  ciri  dengan  CFS  mampu meningkatkan nilai
akurasi, sensitivitas,  dan  juga  spesifisitas pada  masing-masing    metode classifier.

## KESIMPULAN
Hasil seleksi ciri dengan menggunakan  metode Correlation Based Feature Selection (CFS) terbukti efektif dalam membantu
peningkatan  hasil  klasifikasi  bentuk nodul citra. Hal tersebut terlihat pada hasil klasifikasi (akurasi, sensitivitas, serta  spesifisitas)  yang  semakin meningkat  setelah  dilakukan  seleksi ciri bentuk nodul dengan CFS.  Selain itu, klasifikasi menggunakan metode klasifikasi  SMO  dan  MLP  terbukti dapat  memberikan  hasil  yang  lebih tinggi  dibanding  metode  klasifikasi yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Balocco,  S.,  Gatta,  C.,  Pujol,  O., Mauri,  J.,  &  Radeva,  P.  2010. SRBF: Speckle reducing bilateral filtering. Ultrasound  in  Medicine &  Biology , 36 (8),  1353–63. https://doi.org/10.1016/j.ultra smedbio.2010.05.007 Chen, C., Chou, Y., Han, K., Tiu, C., Chiou,  H.,  &  Chiou,  S.  2003. Breast Lesions on Sonograms : Computer-aided Diagnosis with Nearly  Setting-  Independent Features  and  Artificial  Neural Networks 1. Radiology , 226 (7).
Huang, Y.-L., Chen, D.-R., Jiang, Y.- R.,  Kuo,  S.-J.,  Wu,  H.-K.,  &
Moon,  W.  K.  2008.  Computer- aided diagnosis using morphological features for classifying  breast  lesions  on ultrasound. Ultrasound  Obstet Gynecol , 32 (4), 565–572. https://doi.org/10.1002/uog.5 205 Husna,  D.  A.,  Nugroho,  H.  A.,  & Soesanti,  I.  2015.  Performance Analysis  of  Edge  and  Detail Preserved Speckle Noise Reduction  Filters  for  Breast Ultrasound  Images.  In The  2nd International Conference on Information Technology, Computer, and electrical Engineering (pp. 79–83). Semarang:  Departement  of Computer Engineering, Diponegoro University. Kemenkes RI, I. 2015. Situasi penyakit
kanker . Jakarta Selatan. Kuo,  W.,  Chang,  R.,  Moon,  W.  K.,
Lee,  C.  C.,  &  Chen,  D.  2002. Computer-aided  Diagnosis  of Breast  Tumors  with  Different US Systems 1. Academic Radiology , 9 (1), 793–799. Nugroho, A., & Nugroho, H. A. 2015. Active Contour Bilateral Filtering  for  Breast  Lesions Segmentation  on  Ultrasound Images.  In 2015  International Conference on Science inInformation Technology (ICSITech) . Yogyakarta. https://doi.org/978-1-4799-
8385-8 Nugroho, H. A., Yusufiyah, H. K. N.,
Adji, T. B., & Nugroho, A. 2015. Zernike Moment Feature Extraction for Classifying Lesion’s  Shape  of  Breast Ultrasound Image. WHO. 2018. Latest global cancer data : Cancer  burden  rises  to  18  .  1 million new cases and 9 . 6 million cancer  deaths  in  2018 .  france. Retrieved from https://www.uicc.org/iarc- release-latest-world-cancer- statistics
Wu,  S.,  Zhu,  Q.,  &  D,  Y.  X.  P.  2013. Evaluation  of  Various  Speckle
Reduction  Filters  on  Medical Ultrasound  Images.  In 35th
Annual International Conference of the IEEE EMBS (pp. 1148–1151). Osaka. Wu,  W.-J.,  &  Moon,  W.  K.  2008.
Ultrasound breast tumor image computer-aided  diagnosis  with texture and morphological
features.
Academic  Radiology ,
15 (7), 873–80. https://doi.org/10.1016/j.acra. 2008.01.010
Yang, H., Chang, C., Huang, S., Chou, Y.,  &  Li,  P.  2007.  Breast
Ultrasound Computer-Aided Diagnosis  Using  Both  Acoustic and  Image  Features. IEEE
Ultrasonics Symposium .
Yusufiyah, H. K. N., Nugroho, H. A., Adji, T. B., & Nugroho, A. 2015. Feature Extraction for Classifying  Lesion  ’  s  Shape  of Breast  Ultrasound  Images.  In The  2nd  International  Conference on Information Technology, Computer, and electrical Engineering (pp. 105–109). Departement of Computer Engineering, Diponegoro University.