## PENDEKATAN NEUTROSOPHIC SET UNTUK SEGMENTASI CITRA ULTRASONOGRAFI PAYUDARA BERDASARKAN METODE OTSU
M. Rahmawaty 1 , Y. Triyani 2
1 Jurusan Teknologi Industri/Program Studi Teknik Mekatronika, Politeknik Caltex Riau Pekanbaru, Indonesia
2 Jurusan Teknologi Industri/Program Studi Teknik Telekomunikasi, Politeknik Caltex Riau Pekanbaru, Indonesia
e-mail: made@pcr.ac.id , yuli@pcr.ac.id

## Abstrak
Kanker payudara merupakan penyebab utama kematian perempuan di seluruh dunia. Deteksi batas nodul yang yang tepat, penting dalam mendiagnosis kanker payudara. Metode  segmentasi  yang  akurat  sangat  penting  dalam  keberhasilan  diagnosis. Ultrasonografi (USG) merupakan alat screening yang efektif untuk deteksi keganasan. Namun  adanya speckle  noise dan  kontras  yang  rendah  pada  citra  ultrasonografi payudara  dapat  mempengaruhi  hasil  segmentasi.  Fokus  penelitian  pada pengembangan  metode  pra  pengolahan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  dan metode  segmentasi  otomatis  untuk  mendeteksi  batas  nodul  secara  otomatis  pada citra  USG  payudara.  Metode neutrosophic berbasis otsu digunakan  untuk memisahkan  daerah  nodul  dengan  batas  tepi  nodul.  Berdasarkan  hasil  segmentasi dengan  metode  yang  diusulkan  menunjukkan  peningkatan  hasil  segmentasi  citra USG payudara. Hasil segmentasi yang diperoleh antara lain dice coefficient sebesar 82,2%,  FP  sebesar  23,8%,  FN  sebesar  13,4%,  Housdorff  sebesar  48,3  dan  MSSD sebesar  354,6.  Hasil  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  mampu mengsegmentasi citra USG payudara secara efektif dan akurat.
Kata kunci: Ultrasonografi, Speckle Noise, Neutrosophic Berbasis Otsu

## Abstract
Breast  cancer  is  the  leading  cause  of  death  among  women  worldwide.  Accurate nodule  boundary  detection  has  a  significant  role  in  breast  cancer  diagnosis.  An accurate  segmentation  method  is  essential  for  a  successful  diagnosis.  Ultrasound  is an  effective  screening  tool  for  malignancy  detection.  However,  speckle  noise existence  and  low  contrast  of  breast  ultrasound  images  can  affect  segmentation results.  This  research  focuses  on  developing  a  pre-processing  method  to  enhance image  quality  and  conduct  an  automatic  segmentation method  to  identify  the  nodule area of breast ultrasound images. Neutrosophic based on  the otsu method is used to separate nodule areas with nodule boundaries. Based on the segmentation proposed method that the segmentation results show an increase in the segmentation of breast USG  nodule.  Neutrosophic  based  on  the  otsu  method  with  SRAD  filter  with normalization  has  the  best  performance  evaluation.  The  segmentation  results obtained achieve 82.2% for the dice coefficient, 23.8% for FP, 13.4% for FN, 48.3 for Housdorff  and  354.6  for  MSSD.  The  result  shows  that  the  proposed  method  is  can segment the breast ultrasound images effectively and accurately
Keywords : Ultrasonography, Speckle Noise, Neutrosophic Based On Otsu

## PENDAHULUAN
Kanker adalah penyakit tidak menular
yang ditandai dengan pertumbuhan sel tidak normal/terus- menerus  dan  tidak  terkendali  yang  dapat merusak  jaringan  sekitarnya  serta  dapat menjalar ke tempat yang jauh dari asalnya yang  disebut  metastasis.  Sel  kanker bersifat ganas dapat berasal atau tumbuh dari  setiap  jenis  sel  di  tubuh  manusia (Depkes RI, 2009). Kanker hingga saat ini menjadi  masalah  kesehatan  di  dunia termasuk  Indonesia.  Jenis  kanker  yang banyak diderita dan ditakuti oleh perempuan  adalah  kanker  payudara. Pada umumnya kanker payudara menyerang  kaum  wanita,  kemungkinan menyerang  kaum  laki-laki  sangat  kecil yaitu  1  :  1000  (Mulyani,  2013;  Arafah, 2017).
Kanker  payudara  merupakan  salah satu  jenis  kanker  penyebab  kematian diseluruh dunia pada tahun 2012. Berdasarkan
International  Agency  for Research  on  Cancer (IARC  WHO,  2014)
penyakit kanker payudara telah menduduki  peringkat  pertama  kanker pada  perempuan  dibanding  jenis  kanker lain  dan  merupakan  masalah  krusial  baik di  negara  Indonesia,  kawasan  asia tenggara  maupun  dunia  (Torre et  al ., 2015).  Berdasarkan Pathological  Based Registration ,  Indonesia  menempati  urutan pertama kanker payudara dengan frekuensi  relative  sebesar  18,6%,  dengan akan kejadian di Indonesia adalah 12/100.000.  Di  Indonesia  lebih  dari  80% kasus  ditemukan  pada  stadium  lanjut, sehingga upaya pengobatan sulit dilakukan. Pemahaman upaya pencegahan,  diagnosis  dini,  pengobatan serta  upaya  rehabilitasi  diperlukan  untuk dapat  mencegah  dan  meyembuhkan penderita  secara  optimal  (K.  K.  R. Indonesia, 2015).
Ultrasonografi  (USG)  merupakan salah  satu  modalitas  penting  dalam mendeteksi  dan  mendiagnosis  kanker payudara. Beberapa keunggulan menggunakan  pencitraan  USG  yaitu pemeriksaan  USG  lebih  nyaman  dan aman, biaya yang dibutuhkan lebih murah serta  proses screening lebih  cepat, mengurangi  jumlah  tindakan biopsy yang tidak  perlu,  dan  memiliki  tingkat  akurasi
yang tinggi. Pembacaan citra USG sangat bergantung pada operator sehingga menjadikan pembacaan citra USG bersifat subjektif. Oleh karena itu untuk mengatasi keterbatasan tersebut dibutuhkan Computer  Aided  Diagnosis (CAD).  CAD merupakan  sistem  yang  dimanfaatkan sebagai  penyedia  informasi  yang  bersifat objektif,
dengan menguraikan
pengetahuan  radiologi  kedalam  teknologi analisis dan pengolahan citra.
Penggunaan CAD bukan sebagai pengganti  diagnosis  dokter  atau  ahli radiologi, tapi bertujuan sebagai pendapat kedua  untuk  membantu  ahli  radiologi dalam  meningkatkan  akurasi  diagnosis. Secara  umum,  terdapat  empat  tahapan dalam  sistem  CAD  untk  deteksi  kanker payudara  yaitu  pra-pengolahan  citra, segmentasi  citra,  ekatraksi  serta  seleksi fitur,  dan  klasifikasi  (Nugroho, et  al. , 2017).
Segmentasi  merupakan  salah  satu bagian  penting  dalam  sistem  CAD. Segmentasi otomatis merupakan merupakan  salah  satu  pekerjaan  penting dalam  pengolahan  sinyal.  Hal  ini  berguna untuk melengkapi fasilitas otomatisasi dari sistem CAD. Sistem CAD yang sepenuhnya otomatis dapat meminimalkan  efek  dari  sifat operator-
dependent . Tingkat akurasi dalam segmentasi sangat penting karena banyak fitur  penting  untuk  membedakan  nodul jinak  dan  ganas  berdasarkan  karakteristik sesuai  dengan Breast  imaging,  reporting and  data  system (BI-RADS)  (ACR,  2015; Levy, et  al., 2017).  Fitur-fitur  tersebut dapat  efektif  dikenali  setelah  batas  nodul terdeteksi dengan benar. Dalam beberapa dekade terakhir, metode segmentasi pada citra USG payudara telah banyak diusulkan  baik  secara  otomatis  ataupun secara  manual.  Huang, et  al .,  (2017)
berdasarkan hasil survey mengelompokkan metode segmentasi menjadi  7  metode  yaitu thresholding- based, clustering-based, watershed- based, graph-based, active-contour, markop  random  field  dan  neural  network . Kemudian, Cheng dkk  mengeleompokkan metode  segmentasi  menjadi  4  metode yaitu thresholding  method,  active  contour model,  Markov  random  field ,  dan neural network .
Neutrosophy merupakan  metode statistik yang memiliki kondisi
indeterminan,  dimana  kondisi  ini  tidak dapat  dilakukan  pada  logika fuzzy .  Citra ditransform kedalam
himpunan
neutrosophic berdasarkan domain
neutrosophic .  Ada  tiga  domain  yaitu true (T) yang  menyatakan  daerah  nodul, false (F) yang menyatakan daerah latar belakang  dan  indeterminan  (I)  yang menyatakan daerah antara nodul dan latar belakang. Penentuan ketiga domain sangat  penting  agar  proses  segmentasi yang  diinginkan  pada daerah  nodul dapat dengan  tepat  pada  bagian  tepi  nodul  dan sesuai  dengan  kontur  yang  ditandai  oleh ahli radiologi. Beberapa penelitian menggunakan neutrosophy telah  banyak diusulkan  pada  citra  USG  payudara, seperti:  Shan,  Cheng,  Wang  (2012) penelitian  ini  menggunakan neutrosophic dan l-means dan Guo,  Şengür,    Tian (2016) fokud penelitian pada neutrosophic dan level set . Nugroho, et al,
(2017) menggunakan metode neutrosophic berbasis fuzzy  c-means clustering dan neutrosophic berbasis watershed untuk  segmentasi  pada  citra USG.
Proses pra-pengolahan sangat penting  dalam  merperbaiki  kualitas  citra untuk  mendapatkan  hasil  segmentasi yang  tepat  pada  daerah  nodul  (Nugroho, et  al .,  2017).  Berdasarkan  literatur  yang telah dibahas, segmentasi pada citra USG payudara  masih  merupakan  tantangan besar untuk penelitian lebih lanjut.  Dalam penelitian ini, menggunakan teknik hybrid , dengan  menggabungkan neutrosophic dengan metode otsu.

## METODE
Metode  dalam  penelitian  ini  terdiri dari dua tahap. Tahap pertama adalah pra pengolahan.  Pada  tahap  ini  menentukan region  of  intereset (ROI)  pada  citra  USG dengan  cara cropping citra.  Selanjutnya proses  mengubah  citra  berwarna  ke  citra dalam  skala  keabuan,    serta  mengurangi speckle  noise dengan  mennggunakan speckle  reduction  anisotropic  diffusion (SRAD)  dan  menormalisasi  citra  dengan menggunakan  metode  ultrasoundEFT. Tahap  terakhir  adalah  segmentasi  citra. pada  tahap  ini  menggunakan  segmentasi
hybrid yaitu neutosopic  set dan  metode otsu .  Segmentasi  citra  digunakan  untuk mendapatkan  kontur  pada  nodul  dan memisahkan nodul dari latar belakang.
Penelitian  ini  menggunakan  citra ultrasonografi  2D  yang  didapatkan  dari database R.S.  Sardjito,  R.S.  Suhardi Hardjolukito dan klinik kotabaru Yogyakarta.  Data  citra  didapat  dari  dua jenis  mesin  USG yaitu  Logic  C5  premium dan Voluson 730 dengan linier tranduser 7 MHz.  Citra  terdiri  dari  102  Citra  USG payudara.

## Pra Pengolahan
Proses  pra-pengolahan  dilakukan dengan  empat  tahap  yaitu  pertama melakukan cropping citra  pada  daerah disekitar  nodul,  kemudian  tahap  kedua dengan mengubah citra berwarna menjadi citra  dengan  skala  keabuan,  tahap  ketiga meningkatkan  kontras  pada  citra  dengan menggunakan  metode  normalisasi  dan terakhir  tapis  citra  dengan  menggunakan filter Speckle Reduction Anisotropic Diffusion (SRAD)  yang  bertujuan  untuk menghilangkan speckle  noise. Gambar  1 menunjukkan diagram blok pra pengolahan pada citra USG payudara.

## Normalisasi Citra
Merupakan  suatu  metode  yang mengskalakan  nilai  pixel  secara  linear dengan  menggunakan  secara  penuh jangkauan  yang  tersedia,  dengan  tujuan untuk  menggunakan  seluruh  range  nilai derajat keabuan sehingga diperoleh gambar yang lebih tajam. Pada penelitian ini  menggunakan  algoritme  normalisasi ultrasoundEFT  (Loizou  &  CS  Pattichis, 2015).    Tahapan-tahapan  dalam  proses normalisasi adalah sebagai berikut:
1.  Cari  nilai  keabuan  tertinggi  ( max_ 𝑓 ) dan  nilai  keabuan  terendah  ( min_ 𝑓 ) dari citra.
2.  Cari  selisih  mutlak  antara  nilai keabuan terendah dengan nilai keabuan tertinggi, dengan persamaan (1).
𝑑𝑖𝑓 𝑓 = |max_ 𝑓 − min_ 𝑓| (1)
3.  Hitung nilai pixel pada citra kemudian dipetakan
(diskalakan) untuk
memenuhi  rentang nilai-nilai  keabuan yang lengkap (0 sampai 255) dengan persamaan (2).
𝑓 ′ (𝑥, 𝑦) = (𝑓(𝑥, 𝑦) ( 255 𝑑𝑖𝑓 𝑓 ))   − ((min _𝑓) ( 255 𝑑𝑖𝑓 𝑓 ))
(2)
Untuk  fungsi  normalisasi,  sesuai dengan:
𝑛(𝑥, 𝑦) { 0,   𝑖𝑓 𝑓 ′ (𝑥, 𝑦) < 0 255,   𝑖𝑓 𝑓 ′ (𝑥, 𝑦) > 255
dengan:
𝑓(𝑥, 𝑦) = citra asli
𝑓 ′ (𝑥, 𝑦) = citra normalisasi
Gambar 1. Diagram Blok Pra Pengolahan
Speckle Reduction Anisotropic Diffusion (SRAD) Speckle  noise adalah  noise  yang terjadi  selama  proses  akusisi  citra  yang bersifat multiplicative dan locally correlated noise . Proses tapis mengurangi speckle noise tanpa merusak fitur penting dalam  citra.  Filter  SRAD  yang  diususlkan oleh Yu, dkk (Yu, Acton, 2002)
menggabungkan metode anisotropic diffusion (AD)  yang  diusulkan  oleh  Frost dan  filter  adaptif  mean  yang  diusulkan oleh  Lee.  Teknik  ini  berdasarkan Partial Differential  Equation (PDE)  dan Minimum Mean Square Error (MMSE).
Filter  SRAD  adalah  metode  yang menggantikan  metode edge  detector dalam metode anisotropic diffusion dengan  koefisien instantaneous dengan variasi  optimum  yang  sesuai  dengan penapisan speckle (Balodi, Dewal, Rawat,  2015).  Magnitud  gradien  dan operator  laplacian  sebagai  deteksi  tepi merupakan fungsi koefisien instantaneous . Jika pixel pada citra direperesentasikan  sebagai 𝐼 0 (𝑥, 𝑦) dan urutan  nilai  dari  batas  nodul  dihitung  dan bukan  nol  dalam  sebuah  citra  Ω, kemudian  nilai  dari  persamaan  turunan parsial (PDE) dari I(x, y; t) (Jatmiko et al., 2013) diberikan pada persamaan (3).
{
𝛿𝐼(𝑥, 𝑦; 𝑡)
𝛿𝑡
𝐼 (𝑥, 𝑦; 0) = 𝐼 0 (𝑥, 𝑦), ( 𝛿𝐼(𝑥, 𝑦; 𝑡)/𝛿𝑛)|𝛿Ω
=  𝑑𝑖𝑣 [𝑐(𝑞). 𝛻 𝐼 (𝑥, 𝑦; 𝑡))
(
(3)
dengan:
ΔΩ = batas citra Ω ∇ I (x, y; t) = citra asli
(ΔI (x, y; t)) / δt = PDE dari I (x, y; t)
Untuk  mengontrol  seberapa  banyak smoothing yang dilakukan pada pixel yang mengginakan koefisien instantaneous dalam fungsi difusi diberikan pada persamaan  (4)  (Loizou,  CS  Pattichis, 2015).
𝐶𝑠𝑟𝑎𝑑 2 = 1 2 |𝛻𝐼| 2 − 1 16 (𝛻 2 𝐼) 2 (𝐼+ 1 4 𝛻 2 𝐼) 2 (4)
Nilai  filter  SRAD  dihitung  dengan persamaan (5).
𝐼𝑠𝑟𝑎𝑑 = 𝐼 + 1 𝜂 𝑠 𝑑𝑖𝑣 (𝐶𝑠𝑟𝑎𝑑. 𝛻𝐼) (5)

## Segmentasi
Tahap kedua adalah proses segmentasi  yang  bertujuan  memisahkan nodul dari latar belakang untuk mendapatkan  kontur  pada  nodul.  Metode Segmentasi  berdasarkan  metode hybrid yang  menggabungkan neutrosohpic dan metode otsu .

## Neutrosophic
Neutrosophy merupakan  metode
statistik untuk mengatasi kondisi indeterminan,  yang  tidak  dapat  ditangani dengan  metode  logika fuzzy .  Pada neutrosophy citra ditransform ke himpunan neutrosophic berdasarkan domain neutrosophic .  Himpunan  bagian dari  {T,I,F}  mewakili pixel dalam  domain neutrosophic .  Hal  ini  menunjukkan pixel sebagi  t% true ,  i% indeterminate and  f% false ,  dimana  t  bervariasi  dalam  T,  i bervariasi  dalam  I  and  f  bervariasi  dalam F

## Otsu
Metode  otsu  dikembangkan  oleh Nobuyuki  Otsu  pada  tahun  1979,  dengan menentukan nilai ambang untuk membagi citra  menjadi  objek  dan  latar  belakang. Metode otsu merupakan jenis segemntasi berdasarkan deteksi tepi ( edge detection ). Segmentasi  berdasarkan  tepi  adalah proses  segmentasi  untuk  mendapatkan garis  yang  ada  pada  gambar  dengan anggapan bahwa garis tersebut merupakan tepi dari obyek yang memisahkan  obyek  satu  dengan  obyek yang  lain  atau  antara  obyek  dengan background (Pradipta,  Ayu,  2017).  Pada pendekatan neutrosophic ,  metode otsu digunakan untuk segmentasi citra dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1.  Memetakan dan menentukan himpunan {T,F}. 2.  Enhancement .
3.  Mendapatkan batas ambang
( threshold ) dalam T dan F.
4.  Menentukan  kehomogenan  daerah intensitas dan menentukan himpunan {I}.
5.  Mengkonversi  citra  ke  citra  biner berdasampan himpunan {T, I, F}.
6.  Menerapkan  metode  otsu  ke  citra biner yang telah dikonversi.

## EVALUASI KINERJA
Pada  penelitian  ini  ada  dua  jenis evaluasi  kinerja  yang  digunakan  yaitu area  metrics dan boundary  metrics . Evaluasi  ini  digunakan  untuk  mengukur secara
kuantitatif performa hasil segmentasi dengan gold standart.
Area Metrics
Area metrics dapat mengevaluasi seberapa  besar  area  nodul  yang  benar dan  daerah  nodul  yang  salah  yang  dapat dipenuhi oleh daerah nodul yang dihasilkan  .  Persamaan false  positive (FP), false  negative (FN)  dan dice coefficient (Dice)  dihitung  masing-masing berdasarkan persamaan (6), (7) dan (8).
𝐹𝑃𝑅 = |𝐴 𝑔 ∪ 𝐴 𝑠 − 𝐴 𝑔 | |𝐴 𝑔 | (6)
𝐹𝑁 = |𝐴 𝑔 ∪ 𝐴 𝑠 − 𝐴 𝑠 | |𝐴 𝑔 | (7)
𝐷𝑖𝑐𝑒 = 2 (𝐴 𝑔 ∩ 𝐴 𝑠 ) |𝐴 𝑔 | + |𝐴 𝑠 | (8)
dengan:
𝐴 𝑠 =   Himpunan pixel daerah  nodul  yang dihasilkan  secara  otomatis  dengan metode yang diusulkan.
𝐴 𝑔 =   Himpunan pixel daerah  nodul  yang digambarkan  secara  manual  oleh ahli radiologi.

## Boundary Metrics
Boundary metrics menganalisa perbedaan  antara  kontur  yang  dihasilkan dari  metode  yang  dihasilkan  dan  kontur yang  ditandai  secara  manual  oleh  ahli radiologi. Dua jenis pengukuran digunakan  untuk  evaluasi  kinerja  hasil segmentasi, antara lain Housdorff dintance (HD)  dan mean  sum  of  square distance (MSSD) yang didefinisikan dalam persamaan (9) dan (10).
𝐻𝐷 = max 𝑗 𝑑(𝑝 𝑗 , 𝑄) , 𝑗 = 1, … , 𝜇 (9)
𝑀𝑆𝑆𝐷 = ∑ 𝑑 2 (𝑝 𝑗 , 𝑄) 𝜇 𝑗=1 𝜇 (10)
dengan:
𝑄 = Himpunan batas yang digambar secara manua 𝑃 = Himpunan batas hasil segmentasi 𝑑(𝑝 𝑗 , 𝑄) = jarak Euclidean minimu
𝐻𝐷 = maksimum dari 𝑑(𝑝 𝑗 , 𝑄)
𝛾 = Jumlah pixel batas pada kontur 𝑄
𝜇 = Jumlah pixel batas pada
HD mengukur ketidaksesuaian antara  dua  kontur,  sementara  MDSS mengukur  ketidaksesuain  rata-rata  antara dua batas nodul.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  102 citra USG payudara yang diperoleh dari 3 database  rumah  sakit  dan  dilengkapi dengan  hasil  patologi  anatomi.  Contoh nodul payudara ditunjukkan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Nodul citra USG payudara

## Pra Pengolahan
Region  of  Interest (RoI)  merupakan proses
penentuan daerah yang mengandung  nodul  berdasarkan  tanda dari  ahli  radiologi.  Beberapa  citra  USG payudara  mengandung  label  dan marker , sehingga  penting  untuk  dihilangkan.  Filter adaptif median
efektif
dalam
meyelesaikan permasalahan tersebut
tanpa menimbulkan efek kabur pada citra.
Hasil dari proses pra-pengolahan ditunjukkan pada
Gambar 2. Tujuan  dari  normalisasi  citra  adalah untuk  meningkatkan  kontras  pada  citra. Filter  SRAD  dapat  menguragi speckle noise tanpa  merusak  bagian  tepi  dari objek.  Gambar  3  menunjukkan  hasil normalisasi dan hasil filter SRAD.
(a) (b) (c)
Gambar 2. (a) Citra asli (b) Citra RoI (c)  Citra grayscale (d) Citra filter
(a) (b) (c)
Gambar 3. (a) Citra asli (b) citra SRAD  (c) citra SRAD dengan normalisasi

## Segmentasi
Teknik hybrid berdasarkan neutrosophic dan metode otsu diusulkan untuk segmentasi pada citra USG payudara. Pada penelitian T adalah objek dan F adalah latar belakang. Tepi yang kabur  secara  berangsur-angsur  mengalami  perubahan  dari  objek  ke  latar  belakang,  dan tidak  ada  batas  yang  jelas  antara  objek  dan  tepi  objek  atau  antara  latar  belakang  dengan tepi latar belakang. Batas yang kabur didefinisikan dengan I. Gambar 4 menunjukkan hasil segmentasi nodul menggunakan algoritma neutrosophic berdasarkan metode otsu . Gambar 5  menunjukkan  contoh  segmentasi  pada  daerah  nodul  dengan  dua  metode.  Dari  hasil segmentasi,  metode  yang  diusulkan  dapat  mensegment  area  nodul  secara  lengkap  dan halus serta dapat mempertahankan dengan baik informasi penting untuk diagnosis, seperti dearah  tepi  dan  batas  dari  nodul.  Batas  nodul  yang  diidentifikasi  dengan  metode  yang berbeda  diletakkan  pada  citra  asli  dengan  menggunakan  garis  merah.  Hasil  segmentasi neutrosophic berdasarkan  otsu  lebih  akurat  dan  lebih  dekat  dengan ground  truth dibandingkan dengan otsu.
Untuk  mengevaluasi  hasil  segmentasi  secara  kuantitatif,  lima  pengukuran  digunakan untuk membandingkan hasil segmentasi yang disusulkan dengan hasil segmentasi manual oleh  ahli  radiologi.  Batas  nodul  yang  secara  manual  dibuat  oleh  ahli  radiologi berpengalaman  yang  digunakan  sebagai  standar  acuan  untuk  evaluasi  kinerja  segmentasi pada daerah nodul.
Total  102  gambar  dipilih  dari  2  kasus  dan  batas  nodul  secara  manual  ditentukan,  yang digunakan  sebagai  standar  acuan  untuk  evaluasi  kinerja.  2  kasus  perwakilan  mencakup sebagian  besar  kategori  kanker  payudara  sesuai  dengan  data  set  yang  kami  miliki.  Hasil segmentasi  dibandingkan  dengan  segmentasi  manual  oleh  ahli  radiologi,    berdasarkan evaluasi  kinerja dice  coefficient (Dice), false  negative (FN), false  positive (FP), Housdorff (HD) dan mean sum of square distance (MSSD) dihitung pada citra yang sesuai. Seperti ditunjukkan pada Tabel 1 Dice,    FP,  HD  dan  MSSD meningkat  dari  79,0%,  54,8%,  54,9  pixel dan  465,6  pixel  menggunakan metode otsu menjadi 82,2%, 23,8 pixel , dan 354,6 pixel menggunakan  metode neutrosophi c berdasarkan otsu .  Namun  sebaliknya,  FN mengalami  penurunan  kinerja  dari  1,1% menggunakan metode otsu menjadi 13,4% menggunakan metode neutrosophic berdasarkan otsu .  Namun, penurunan kinerja pada FN diimbangi oleh peningkatan kinerja FP.
Perbandingan tersebut menunjukkan bahwa metode neutrosophic berdasarkan otsu dapat  mencapai  kinerja yang lebih baik daripada metode otsu Kita dapat menarik kesimpulan bahwa metode neutrosophic berdasarkan otsu bisa digunakan  untuk  segmentasi  nodul  pada citra USG payudara berdasarkan percobaan dan evaluasi pada citra medis.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
(g)
(h) (i)
Gambar 4. (a) citra pra-pengolahan (b) T-domain (c) F-domain (d) indeterminate image (e) otsu untukT-domain (f) otsu untuk F-domain (g) citra biner berdasarkan T,I,F (h) segmentasi biner (i) nodul hasil segmentasi .
(a) (b) (c)
Gambar 5. Contoh hasil segmentasi citra dengan metode yang berbeda: (a) ground truth (b) hasil segmentasi dengan metode otsu (c) hasil segmentasi neutrosophic berdasarkan otsu
Tabel 1. Evaluasi Kinerja Metode Segmentasi. Metode Rata-rata area metrics Rata-rata boundary metrics Dice (%) FN (%) FP (%) HD (pixel) MSSD (pixel) Otsu 79,0 1,1 54,8 54,9 465,6 Neutrosophic otsu 82,2 13,4 23,8 48,3 354,6

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa neutrosophic berdasarkan  metode otsu dapat  meningkatkan  hasil  segmentasi nodul  citra  USG  Payudara.  Segmentasi nodul secara otomatis dan akurat merupakan langkah mendasar pada banyak  tugas  analisis  citra  dan computer aided  diagnosis (CAD)  pada  citra  USG payudara,  dan  metode  yang  diusulkan akan  menemukan  lebih  banyak  aplikasi pada area segmentasi.

## DAFTAR PUSTAKA
ACR.  2015.  ACR  BI-RADS.  Atlas  Fifth Edition.
Arafah,  Alvita  Brilliana  R.  Faktor  Yang Berhubungan  Dengan  Perilaku  Ibu Rumah Tangga Melakukan Pemeriksaan Payudara Sendiri (Sadari) . Journal of Public Health .12(2). 143-153
Balodi,  A.,  Dewal,  M.  L.,  &  Rawat,  A. 2015.  Comparison  of  despeckle filters  for  ultrasound  images. 2nd International Conference on “Computing  for  Sustainable  Global D evelopment” . 1919 –1924. Guo, Y., Şengür, A., & Tian, J.-W. 2016. A novel breast ultrasound image segmentation  algorithm  based  on neutrosophic  similarity  score  and level  set. Computer  Methods  and Programs  in  Biomedicine . 123 .  43 – 53.
Huang,  Q.,  Luo,  Y.,  &  Zhang,  Q.  (2017).
Breast
ultrasound
image
segmentation : a survey, 493–507.
Jatmiko,  W.,  Mursanto,  P.,  Hardian,  B.,
Bowolaksono, A., Wiweko, B., Akbar, M. A.,Kurniawan, M. N. 2013. Teknik Biomedis : Teori dan
Aplikasi .  (F.I.K.U.  Indonesia,  Ed.) Jakarta: UIP.
Levy, L., Suissa, M., Chiche, J. F., Teman, G.,  &  Martin,  B.  2017.  BIRADS ultrasonography. European  Journal of Radiology , 61 (2), 202 –211. Loizou,  C.  P.,  &  CS  Pattichis.  2015. Despeckle  Filtering  for  Ultrasound Imaging  and  Video  Volume  I : Algorithms  and  Software .  (A.  S.  U.
Andreas Spanies, Ed.) Synthesis Lectures on Algorithms and Software  for  Engineering (Second).
Cyprus: Morgan & Claypool Publishers. Nugroho,  H.  A.,  Rahmawaty,  M.,  Triyani, Y., & Ardiyanto, I. 2017.
Neutrosophic  and  Fuzzy  C-Means Clustering  for  Breast  Ultrasound
Image  Segmentation.  In The  9th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE 2017) . Nugroho,  H.  A.,  Rahmawaty,  M.,  Triyani, Y.,  &  Ardiyanto,  I.  2017.  Texture Analysis and Classification in Ultrasound  Medical  Images  for Determining Echo Pattern Characteristics. 2017  7th  IEEE
International  Conference  on  System and Technology (ICSET) .
Nugroho,  H.  A.,  Triyani,  Y.,  Rahmawaty, M.,  &  Ardiyanto,  I.  2017b.  Breast Ultrasound Image Segmentation Based  on  Neutrosophic  Set  and Watershed  Method  for  Classifying Margin  Characteristics.  In 017  7th IEEE  International  Conference  on System  and  Technology  (ICSET) .
43 –47).
Nugroho,  H.  A.,  Triyani,  Y.,  Rahmawaty,
M., & Ardiyanto, I. (2017c). Computer  Aided  Diagnosis  using Margin and Posterior Acoustic Featuresfor Breast Ultrasound Images, 15 (4), 1776 –1784.
Pradipta,  G.  A.,  &  Ayu,  P.  D.  W.  (2017).
Perbandingan Segmentasi Citra Telur  Ayam  Menggunakan  Metode Otsu Berdasarkan Perbedaan
Ruang  Warna  Rgb  Dan  Hsv. Jurnal
Sains Dan Teknologi , 6 (1), 136 –147. Shan,  J.,  Cheng,  H.  D.,  &  Wang,  Y.
(2012). A novel segmentation method for breast ultrasound images based  on  neutrosophic  l-means clustering. Medical  Physics , 39 (9),
5669 –5682.
Torre, L. a., Bray, F., Siegel, R. L., Ferlay, J.,  Lortet-tieulent,  J.,  &  Jemal,  A. (2015).  Global  Cancer  Statistics, 2012. CA:  A  Cancer  Journal  of Clinicians. , 65 (2), 87 –108. Yu, Y., & Acton, S. T. (2002). Speckle reducing  anisotropic  diffusion. IEEE Transactions on Image Processing .