Abstrak  - Saat  ini  ilmu  kedokteran  telah  berkembang  pesat,  teknik diagnostik  dan  pengobatan  telah  memberikan  harapan  hidup  bagi pasien.  Salah  satu  cara  pemeriksanaan  penderita  tumor  otak  adalah Pemeriksaan radiologis yang perlu dilakukan antara lain MRI dengan kontras.  Citra  otak  MRI  berguna  untuk  melihat  adanya  tumor  pada langkah  awal  penegakkan  diagnosis  dan  sangat  baik  untuk  melihat klasifikasi, lesi erosi/destruksi pada tulang tengkorak. Pengolahan citra smoothing, segmentasi  dengan  metode  otsu  dan  ekstraksi  ciri  yang dilakukan  untuk  mempermudah  proses  pelatihan  dan  pengujian. Penelitian  ini,  akan  menerapkan  analisis  tekstur    dengan  parameter contrast, correlation, energy, homogenity untuk membedakan tekstur citra tumor otak dan normal sehingga menghasilkan nilai gold standard berdasarkan  ciri-ciri tekstur  yang ada. Pelatihan dan pengujian fitur- fitur tekstur menggunakan metode propagasi balik ( backpropagation) jaringan  syaraf  tiruan  dengan  variasi  nilai learning  rate sehingga diharapkan dapat memperoleh klasifikasi dari kondisi citra penderita tumor  otak.  Data  yang  digunakan  sejumlah  29  citra  otak  yang menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 96,55%.
Kata kunci : citra MRI, tumor otak, tekstur, backprogation
Abstract - Nowadays  medical  science  has  developed  rapidly, diagnostic and treatment techniques have provided life expectancy for patients. One way of examining brain tumor sufferers is radiological examination that needs to be done, including MRI with contrast. MRI brain  images  are  useful  for  seeing  tumors  in  the  initial  steps  of diagnosis and are very good for classification, erosions / destruction lesions of the skull. Smoothing image processing, segmentation with otsu  method  and  feature  extraction  are  carried  out  to  facilitate  the training  and  testing  process.  This  study,  will  apply  texture  analysis with  the  parameters  contrast,  correlation,  energy,  homogenity  to distinguish  the  texture  of  brain  tumor  images  and  normal  so  as  to produce  a  standard  gold  value  based  on  existing  texture characteristics.  Training  and  testing  of  texture  features  using backpropagation method of artificial neural networks with variations in learning rate values so that it is expected to obtain a classification of the image conditions of patients with brain tumors. The data used are 29 brain images that produce classification accuracy of 96.55%. Keywords :  MRI images, brain tumors, textur, backprogation

## I. PENDAHULUAN
Tumor otak ini dapat berupa tumor yang sifatnya primer ataupun  yang  merupakan  metastasis  dari  tumor  pada  organ tubuh  lainnya.  Tumor  otak  mempunyai  sifat  yang  berlainan dibandingkan  tumor  di  tempat  lain,  walaupun  secara histologisnya  jinak,  akan  bersifat  menjadi  ganas  karena letaknya  yang  berdekatan  atau  berada  di  sekitar  struktur  vital dan  dalam  rongga  tertutup  yang  sukar  dicapai.  Tumor  otak merupakan  tumor  dengan  tingkat  keganasan  kedua  setelah tumor  darah  (leukemia).  Penderita  tumor  otak  di  Indonesia semakin  meningkat  akhir-  akhir  ini.  .  Peningkatan  prevalensi kasus tumor otak ini menunjukkan adanya  ancaman  serius  bagi bangsa    Indonesia.    Tumor  otak  dapat  mengakibatkan
menurunnya  kualitas  hidup penderitanya,  juga  mengakibatkan beban  sosial  dan  ekonomi  bagi  penderita  dan  keluarganya, masyarakat dan negara.
Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  secara  dini  penyakit tumor  otak  ini  adalah      dengan      melakukan  pemeriksaan radiologis,  pada  pemeriksaan  secara  radiologis  yang  perlu dilakukan  antara  lain Computed  Tomografi  Scan (CT Scan ) dengan  kontras; Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  dengan kontras,  serta Positron  Emission  Tomography  –  Computed Tomography (PET CT scan) (atas indikasi).
Penelitian    ini    penting    dilakukan    karena    hasil pengolahan  citra  MRI yang  dibaca  dengan  benar  dapat digunakan sebagai sarana deteksi  dini terhadap penyakit tumor otak,  serta  memberikan  kemudahan  bagi  tenaga  medis  dalam membaca  hasil  MRI sehingga  kesalahan  diagnosis  secara minimal  dapat  dihindari.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa  kegiatan  utama,  yaitu:  pada  tahap  awal  penelitian akan dilakukan proses pengujian algoritma pra-pengolahan citra dengan  metode   kontras  dan  cerah  serta  filtering.  Selanjutnya dilakukan    analisis    tekstur    citra    menggunakan    bantuan software  ImageJ,  kemudian  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  dan menentukan  klasifikasi  tumor  otak  dengan  citra  otak  normal dengan jaringan syaraf tiruan.

## II. TUMOR OTAK

## a) PenyebabTumor Otak
Penyebab terjadinya tumor adalah faktor genetik. Adanya abnormalitas  gen  yang  mengontrol  pertumbuhan  sel  otak. Kelainan  ini  dapat  disebabkan  oleh  kelainan  yang  langsung mengenai  gen  atau  adanya  gangguan  pada  kromosom  yang dapat merubah fungsi dari gen itu sendiri. Beberapa penelitian menunjukkan  bahwa  paparan  radiasi  dan  bahan  kimia  juga dapat meningkatkan kejadian timbulnya tumor. Kemungkinan paparan  bahan-bahan  tersebut  dapat  menyebabkan  perubahan struktur dari gen.
Tingkatan tumor otak terbagi dari tingkat 1 hingga tingkat 4. Pengelompokan ini didasari oleh perilaku tumor itu sendiri, seperti  lokasi  tumbuhnya  tumor,  kecepatan  pertumbuhan,  dan cara penyebarannya. Tumor otak yang tergolong jinak dan tidak berpotensi  ganas  berada  pada  tingkat  1  dan  2.  Ciri-ciri  tumor otak jinak  adalah tumbuh secara terbatas, memiliki selubung, tidak  menyebar  dan  jika  dioperasi  dapat  dikeluarkan  secara utuh sehingga dapat sembuh sempurna. Sedangkan pada tingkat 3 dan 4, biasanya sudah berpotensi menjadi kanker dan sering disebut sebagai tumor otak ganas atau kanker otak. Kanker atau tumor  ganas  adalah  pertumbuhan  sel/jaringan  yang  tidak terkendali,  terus  bertumbuh/bertambah  dan immortal (tidak dapat mati). Sel kanker dapat menyusup ke jaringan sekitar dan

## KLASIFIKASI POLA IMAGE PADA PASIEN TUMOR OTAK BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN ( STUDI KASUS PENANGANAN KURATIF PASIEN TUMOR OTAK )
Sri Heranurweni 1) , Budiani Destyningtias 2), Andi Kurniawan Nugroho 3)
1,2,3 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Semarang heranur@usm.ac.id , destyningtias@usm.ac.id, andikn@usm.ac.id
dapat membentuk anak sebar. Tumor ganas atau kanker otak ini memiliki ciri-ciri dapat menyusup ke jaringan_ sekitarnya, dan sel kanker dapat ditemukan pada pertumbuhan tumor. [1]
b) Gejala Tumor Otak
Gejala  tumor  otak  sangat  beragam  dan  bergantung  pada lokasi,  ukuran,  atau  tingkat  pertumbuhan  tumor  itu  sendiri. Tumor  otak  yang  tumbuh  secara  perlahan-lahan  mungkin awalnya tidak menimbulkan gejala apa pun (sangat minim) dan gejala  ini  menyamarkan  diri  mereka  seperti  sakit  kepala  dan kelelahan . .  Setelah  beberapa  lama,  tumor  akan  memberi tekanan pada otak atau membuat sebagian fungsi otak tidak bisa berfungsi  dengan  baik,  gejala  akan  mulai  muncul.yang menyebabkan munculnya gejala seperti kejang-kejang dan sakit kepala.  Tumor  otak  yang  berada  pada  lokasi  tertentu  dapat mengganggu sistem kerja otak sehingga tidak berfungsi dengan benar.
Gambar 1. Hasil Photo MRI Tumor Otak

## c) Penyebab Tumor Otak
Sampai saat ini penyebab utama dari sebagian besar kasus tumor  otak  jinak  masih  belum  diketahui.  Belum  diketahui secara pasti apa yang menyebabkan seseorang menderita tumor otak  primer  (tumor  yang  muncul  pertama  kali  di  otak  atau jaringan sekitar otak). Diperkirakan  bahwa tumor otak primer mulai  muncul  ketika  sel  normal  mengalami  kesalahan  atau mutasi DNA. Mutasi inilah yang membuat sel-sel tumbuh dan berkembang  biak  dengan  tingkat  yang  lebih  cepat,  serta tetap hidup  ketika  sel-sel  sehat  sudah  mati.  Akibatnya  terjadi penumpukan sel-sel abnormal dan membentuk tumor. Terdapat beberapa  faktor  yang  bisa  meningkatkan  risiko  seseorang terkena  tumor  otak.  Faktor  keturunan  dan  juga  efek  samping prosedur  radioterapi  adalah  dua  di  antaranya.  Tumor  otak primer  lebih  jarang terjadi dibandingkan tumor otak sekunder (tumor  otak  yang  berasal  dari  kanker  yang  tumbuh  di  bagian tubuh lain lalu menyebar ke otak).

## III. Magnetic Resonance Imaging (MRI)
Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  merupakan  suatu teknik  penggambaran  penampang  tubuh  berdasarkan  perinsip resonansi  magnetic  inti  atom  hydrogen.  Untuk  mengetahui lebih lanjut, Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah suatu alat  kedokteran  di  bidang  pemeriksaan  diagnostik  radiologi, yang  menghasilkan  rekaman  gambar  potongan  penampang tubuh  /  organ  manusia  dengan  meng-gunakan  medan  magnet berkekuatan antara 0,064 – 1,5 tesla (1 tesla = 1000 Gauss) dan resonansi  getaran  terhadap  inti  atom  hidrogen.  Dasar  dari pencitraan  resonansi  magnetik  (MRI- Magnetic  Resonance Imaging) adalah fenomena resonansi magnetik dari inti benda.
Gambar 2. Diagram Blok Proses MRI (Scott W, 2009)
Mengingat  MRI  bersifat  non  invasive,  sehingga  dalam pemeriksaan menggunakan MRI tidak menimbulkan rasa nyeri pada  pasien  serta  dengan  menggunakan  MRI  memberikan informasi  yang  baik  keadaan  jaringan  lunak,  hal  tersebut disebabkan  karena  jaringan  lunak  yang  terdapat  dalam  tubuh manusia  sebagian  besar  terdiri  dari  air.  Selain  itu hasil pencitraan  yang  dihasilkan  oleh  MRI  lebih  jelas  serta  dapat dilihat  dari  berbagai  sisi  tanpa  melibatkan  pengunaan  radiasi, memberikan  hasil  tanpa  perlu  mereposisi  pasien,  tidak menggunakan kontras untuk sebagian besar pemeriksaan MRI. Fasilitas  MRI  dilengkapi  dengan  kemampuan  untuk  menilai fungsi organ tertentu secara dinamik ( Functional MRI ), untuk menilai  distribusi  darah  baik  di  otak  maupun  di  jantung ( Perfusion  Imaging )  serta  melihat  metabolisme  yang  ada didalam sebuah tumor ( Spectroscopy Imaging ).
Gambar 3. Kiri: MRI, Kanan: Penampang MRI (Scott W, 2009)

## IV. Sistem Klasifikasi Citra Tumor Otak
Setelah  citra  MRI  Tumor  Otak  didapat  maka  diubah terlebih  dahulu  dari  citra  berekstension  DICOM  ke  dalam bentuk  citra  berekstension  JPEG  menggunakan  software ImageJ, langkah selanjutnya adalah dilakukan pemrosesan citra dengan pre  processing (pra  pengolahan  citra)  ini  adalah sebagai  berikut Grayscale ,  pelembutan  ( smoothing )  untuk menghilangkan noise (filtering), dan segmentasi. Tahapan yang dilakukan pada penelitian seperti pada gambar 4. berikut ini
Gambar 4. Klasifikasi Citra  MRI Tumor Otak dengan Backpropagation

## Feature Extraction
Feature  Extraction atau  ekstraksi  fitur  merupakan  suatu pengambilan ciri / feature dari suatu bentuk dalam hal ini citra MRI  tumor  otak,  nilai  yang  didaptkan  akan  dianalisis  untuk proses  peng-klasifikasian  tumor  otak  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan Backpropagation.  Feature  Extraction dilakukan dengan cara menghitung jumlah titik atau pixels yang ditemui dalam setiap pengecekan, dimana pengecekan dilakukan dalam berbagai tracing pengecekan pada koordinat kartesian dari citra input.

## Pengembangan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Multilayer.  Algoritma  yang digunakan  dalam  pembelajaran  dan  pengujian  adalah Algoritma Backpropagation . V. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan adalah data citra pasien tumor otak dan  citra  otak  normal.  Semua  data  dalam  bentuk  citra  JPEG. Tahap  pelatihan  menggunakan  19  data  citra  otak,  dengan  15 citra  tumor  otak,  dan  4  citra  otak  normal.  Tahap  pengujian menggunakan 10 data citra otak dengan 8 citra tumor otak dan 2 citra otak normal.
Tahap ini mengolah citra otak setelah mengkonversi citra otak ke dalam bentuk citra berkestension JPEG. Setelah proses Grayscale yaitu  mengubah  citra  otak  ke  dalam  aras  keabuan (untuk  mempermudah  proses  pengolahan  citra  selanjutnya), dilanjutkan  dengan  penghilangan  noise  (filtering)  dan  proses segmentasi.  Proses  segmentasi  ini  menggunakan  metode Threshold Otsu, karena metode ini  yang paling  baik hasilnya. Hasil dari  segmentasi dilanjutkan dengan proses ekstraksi ciri. Ekstraksi  ciri  citra merupakan  tahapan  mengekstrak  ciri  atau informasi yang dimiliki oleh suatu objek dalam citra.
a. Proses Pelatihan
Proses  pelatihan  ini  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan propagasi  balik  ( BackPropagation ),  dengan  data  pelatihan  19 citra.  Citra  yang  digunakan  merupakan  hasil  proses  ekstraksi ciri.  Tahap  ini  menggunakan  parameter  100 epoch dan perhitungan erornya menggunakan MSE ( Mean Square Error ).
Gambar 5. Proses Pelatihan
Gambar  5.  merupakan  hasil  proses  pelatihan.  Jaringan syarat  tiruan  ini  mempunyai  2  lapisan  input,  10  lapisan tersembunyi  pertama,  5  lapisan  tersembunyi  kedua  dan  1 lapisan output.
Gambar 6. Nilai Validasi Terbaik saat Pelatihan
Gambar 7. Hasil Training State
Kondisi terbaik saat pelatihan diperoleh pada epoh ke tujuh dengan nilai 0,0733,
b. Proses Pengujian
Proses  pengujian  ini  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan propagasi balik ( BackPropagation ), dengan data pengujian 10 citra.  Citra  untuk  pembanding  dari  tahap  pelatihan.  Tahap  ini menggunakan  parameter  100  epoh  dan  perhitungan  erornya menggunakan  MSE  ( Mean  Square  Error ).  Gambar  5.6. merupakan hasil proses klasifikasi. Hasil klasifikasi ini dari 29 data  citra  otak  dengan  23  citra  tumor  otak  dan  6  citra  otak normal, menghasilkan akurasi 96,55 %.
Gambar 8. Hasil Klasifikasi Terdeteksi Tumor
Gambar 9. Hasil Klasifikasi Terdeteksi Normal

## VI. KESIMPULAN
Proses  pengolahan  citra  menggunakan  proses smoothing untuk menghilangkan noise, metode otsu untuk segmentasi, dan ekstraksi  ciri  untuk  mempermudah  proses  pada  pelatihan  dan pengujian. Parameter dari ekstraksi ciri yang digunakan adalah mean, standard deviation, entropy, RMS (Root Mean Square), variance,  smoothness,  kurtosis,  skewness,  IDM  (Inverse Difference  Movement) , kontras, korelasi, energi  dan homogenitas.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan propagasi balik ( Backpropagation ) dengan 29 data citra otak  dengan  23  citra  otak  normal  dan  6  citra  otak  normal menghasilkan akurasi sebesar 96,55%.

## DAFTAR PUSTAKA
(1) Agung Adinegoro, Ratri Dwi Atmaja, Rita Purnamasari,  2105, Deteksi  Tumor  Otak  dengan Ektrasi Ciri & Feature Selection mengunakan Linear Discriminant  Analysis  (LDA)  dan  Support  Vector Machine (SVM , e-Proceeding of Engineering : Vol.2, No.2 Agustus 2015,  Page 2532 ISSN 2355-9365
(2) Modul Hematologi Onkologi, HO15_Tumor-Otak, http://spesialis1.ika.fk.unair.ac.id/download diakses tanggal 12 Juli 2018
(3) Russell,  Norvig,  2010, Artiﬁcial  Intelligence:  A Modern Approach, 3rd ed , New Jersey, Prentice Hall
(4) Scott  W.  Atlas,  MD,  2009, Magnetic  Resonance Imaging  of  the  Brain  and  Spine  Volume  Two  4 th
Edition, Lipincot Williams & Wilkins, California
(5) Y.  Zhang,  L.  Wu,  and  S.  Wang,  2011, Magnetic Resonance  Brain  Image  Classification  By  An Improved Artificial Bee Colony Algorith, Progress In Electromagnetics Research, Vol. 116, 65-79
(6) Y.  Zhang,    L.  Wu,  2012, An  Mr  Brain  Images Classifier  Via  Principal  Component  Analysis  And Kernel  Support  Vector  Machine ,  Progress  In
Electromagnetics Research, Vol. 130, 369-388
(7) Y. Zhang, L. Wu, An Mr Brain Images Classifier Via Principal  Component Analysis  And  Kernel  Support
Vector  Machine ,  Progress  In  Electromagnetics Research, Vol. 130, 369-388
(8) Yeni  Lestari  Nst,  Mesran,  Suginam,  Fadlina,  2017, Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit  Tumor Otak  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (CF), Jurnal INFOTEK, Vol 2, No 1, Februari 2017 hal 82- 86 ISSN 2502-6968 (Media Cetak)
(9) Vinny Maritaa, Nurhasanaha, Iklas Sanubarya, tahun 2014  meneliti  tentang  Identifikasi  Tumor  Otak Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi Balik pada Citra CT-Scan Otak, PRISMA FISIKA, Vol.  V,  No.  3  (2014),  Hal.  117-121,  ISSN  :  2337- 8204