## MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2020

## Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co- occurrence Matrices (GLCM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) Classifier
YOULLIA INDRAWATY NURHASANAH, IRMA AMELIA DEWI,

## FEVLY PALLAR
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: youllia@itenas.ac.id
Received 31 Maret 2020 | Revised 30 April 2020 | Accepted 30 Mei 2020

## ABSTRAK
Melanoma  dikategorikan  sebagai  bentuk  kanker  kulit  yang  paling  berbahaya menurut  skincancer.org.  Kanker  kulit  ini  bertumbuh  dan  berkembang  oleh kerusakan  DNA  pada  sel-sel  kulit  yang  umumnya  disebabkan  oleh  radiasi ultraviolet dari matahari.  Pada  penelitian  ini  dibuatkan  suatu  sistem  yang dapat membantu pihak medis untuk memprediksi suatu tipe atau jenis dari suatu kanker melanoma dengan proses antara lain, optimalisasi postprocessing melalui morphological  closing,  pembentukan  matriks-matriks  gray  level  co-occurrence (GLCM)  untuk  pengekstraksian  fitur-fitur  tekstur  statistika  dan  K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai metode klasifikasinya. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa ekstraksi ciri tekstur statistika bermanfaat dalam pengenalan kanker ini dimana  diperoleh  hasil  akurasi mencapai 93.33%  oleh  classfier  pada  kategori pengujian positif melanoma dan 86.66 % pada kategori kelas melanoma.
Kata kunci : Melanoma, GLCM, K-Nearest Neighbor, Otsu Thresholding

## ABSTRACT
Melanoma is categorized as the most dangerous form of skin cancer, according to skincancer.org. This skin cancer grows and develops due to DNA damage to skin cells which is generally caused by ultraviolet radiation. In this study, a system was created to help medical parties predict a type or type of melanoma cancer. This system was performed with morphological closing processes, the formation of gray level co-occurrence (GLCM) matrices for extraction of features of statistical textures,  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  as  a  classification  method.  The  test results showed that the system recognized this cancer with an accuracy of 93.33% for the positive image of melanoma and 86.66% for the melanoma class category.
Keywords : Melanoma, GLCM, K-Nearest Neighbor, Otsu Thresholding
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrices ( GLCM ) dan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Melanoma  dikategorikan  sebagai  bentuk  kanker  kulit  yang  paling  berbahaya (Sheha, Mabrouk,  &  Sharawy,  2012) .  Kanker  kulit  ini  bertumbuh  dan  berkembang  oleh kerusakan  DNA  pada  sel-sel  kulit  yang  umumnya  disebabkan  oleh  radiasi ultraviolet  dari matahari (Damayana, Atmaja, & Fauzi, 2016) . Resiko kanker melanoma meningkat pada orang-orang  dibawah  usia  40,  khususnya  wanita.  Pendeteksian  kanker melanoma  sedini mungkin dapat  membantu  pengobatan yang sesuai  untuk mencegah  kanker  berkembang dan menyebar ke tahap yang lebih serius.
Perkembangan ilmu image processing dapat memfasilitasi prediksi terhadap jenis kanker ini dan penyakit kulit pada umumnya dengan relatif cepat. Pengidentifikasian jenis atau kelas suatu  penyakit  kulit  yang  terkandung  pada  sebuah  citra digital  adalah tugas  yang cukup menantang (Ansari & Sarode, 2017) . Pada umumnya, penyakit kulit tidaklah menunjukkan struktur geometris yang konstan, bervariasi pada kontras  beserta  karakteristik warnanya. Selain itu, penyakit yang terdapat pada kulit sebagian besar memiliki  transisi  yang  lemah antara  porsi  penyakit  dengan  porsi  kulit  sehat  di sekitarnya. Berdasarkan hal tersebut, proses  pemisahan  penyakit  itu  sendiri  terhadap  kulit  secara  sempurna  pada  tahapan segmentasi bukanlah hal yang mudah (Gurkirat Kaur, 201 5).
Beberapa  metode  telah  dikembangkan  untuk  menghasilkan  klasifikasi  citra  yang  optimal. Dalam  penelitian  kali  ini  penulis  akan  mengimplementasikan  salah  satu  dari  metode tersebut  dengan  berfokus  pada  karakteristik  tekstur  suatu  citra  yang  dijabarkan  melalui suatu fitur-fitur yang diperoleh melalui   distribusi   nilai-nilai   intensitas   abu   pada   suatu citra grayscale (Albregtsen, 2018) (Sebastian , Unnikrishnan, & Balakrishnan, 2012) (Almomani,  Alweshah,  Alkhalaileh,  Refai,  &  Qashi,  2019) .  Fitur-fitur  tersebut dikomputasi melalui matriks-matriks yang digenerasi dari beberapa orientasi yang disebut Gray  Level  Co-ocurrence  Matrices  (GLCM)  untuk  kemudian  diklasifikasikan  menggunakan KNN (Sheha, Mabrouk, & Sharawy, 2012) (Gurkirat Kaur, 2015) (Ansari & Sarode, 2017) (Damayana,  Atmaja,  &  Fauzi,  2016) Nearest  Neighbor  (KNN)    untuk menentukan kelas suatu citra.
Untuk mengetahui efektifitas dan peranan metode GLCM serta K-Nearest Neighbor (KNN) classifier  dalam  pengidentifikasian  melanoma  pada  sebuah  citra  melalui  pengklasifikasian, maka  dirumuskan  beberapa  hal,  yaitu  bagaimana  sistem  dapat  mengidentifikasi  serta menentukan jenis dari kanker melanoma pada citra yang diuji yaitu terdiri dari lima kelas atau  tipe  melanoma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, yaitu  superficial  spreading melanoma,  nodular  melanoma,  lentigo  maligna  melanoma,  acral  lentiginous melanoma, dan amelanotic melanoma. Selain itu, terdapat satu kelas ekstra yang kategorikan sebagai kelas non melanoma yang terdiri dari lima penyakit kulit umum non melanoma, yaitu eksim (dermatitis), impetigo, panu ( tinea versicolor), cacar air (varicella), dan lupus. Sistem yang dikembangkan  juga  dapat  mengukur  seberapa  efektif  GLCM  dan  KNN (Cheng,  Zhang, Deng, Zhu, & Zong, 2014) (Zhang, Li, Zong, Zhu, & Cheng, 2017) dalam pengenalan melanoma  pada  citra  serta  tipe  dari  melanoma  tersebut,  serta  bagaimana  sistem  dapat mencapai performa classifier yang optimal. Tujuan dari penelitian ini sesuai dengan rumusan masalah  yang  telah  ditentukan  di  atas,  yaitu  untuk  membangun  aplikasi  dari  sistem pengenalan jenis kanker kulit melanoma pada citra yang dapat mengenali kanker melanoma beserta jenisnya dengan performa classifier yang dijabarkan dengan nilai accuracy (akurasi) secara optimal dan aplikasi atau hasil penelitian ini ditujukan untuk masyarakat umum agar dapat mengenali jenis kanker kulit melanoma.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Analisis Perencanaan Sistem
Tahap-tahap  perencanaan  pengembangan  aplikasi  sistem  pengenalan  jenis  kanker melonama dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Analisis Perencanaan Sistem No Tahap Keterangan 1. Pengumpulan kebutuhan Melakukan pengumpulan hal-hal yang dibutuhkan dalam sistem 2. Perancangan cepat Membuat  perancangan  sistem  identifikasi  jenis kanker Melanoma 3. Membangun prototyping Membuat prototype sistem identifikasi jenis kanker Melanoma 4. Evaluasi protyping Melakukan  evaluasi  pada prototype yang  sudah dibuat 5. Mengkodekan sistem Prototype yang sudah disepakati diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Matlab 2016a

## 2.2. Tahapan Implementasi Sistem
Tahapan  implementasi  sistem  pada  penelitian  ini  dibagi  ke  dalam  empat  tahapan  besar seperti yang ditunjukan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Implementasi Sistem
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrices ( GLCM ) dan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classifier
Tahap  satu,  yaitu preprocessing  akan  berfokus  pada  upaya  optimalisasi  pada  citra  abu ( grayscale)  sebelum  citra  itu  diproses  ke  dalam  tahapan  segmentasi.  Tahap  dua,  yaitu segmentasi  akan  berfokus  pada  pemecahan  daerah  citra  melalui  segmentasi  untuk mempartisi porsi penyakit terhadap porsi background. Tahap tiga, yaitu postprocessing akan berfokus pada optimalisasi setelah tahap dua atau  segmentasi  dilakukan,  termasuk  proses masking  pada  citra  biner  terhadap  citra  grayscale  dan tahap empat yaitu tahap ekstraksi fitur  serta  klasifikasi  akan  berfokus  pada  pembentukan  matriks-matriks gray    level    co- occurrence  dan  pengekstraksian  nilai-nilai  fitur  yang  dikomputasi  melalui masing-masing matriks gray level   co-occurrence yang diperoleh dari beberapa orientasi lalu diakhiri pada tahapan klasifikasi untuk melakukan proses identifikasi maupun klasifikasi pada suatu citra yang diuji.

## 2.3. Flowchart Alur Komputasi Sistem
Seluruh  citra  uji  dan  citra  latih  akan  melewati  alur  prosedur  komputasi  yang  sama,  yang terkandung  pada  tahapan preprocessing,  segmentasi,  postprocessing,  ekstraksi  fitur  dan klasifikasi. Diagram alir ( flowchart) dari alur komputasi sistem ditunjukan pada Gambar 2.
2.3.1. Tahap Preprocessing Tahap satu, yaitu preprocessing berfokus pada upaya optimalisasi pada citra abu (grayscale) sebelum citra itu diproses ke dalam tahapan segmentasi. Tahap ini terdiri atas proses blurring citra dan transformasi nilai intensitas.

## 2.3.2. Blurring Citra
Operator  atau  filter  konvolusi  yang  dipilih  pada  proses  pengaburan  citra  adalah  operator Gaussian untuk fungsi 2D  dimana  nilai  standar  deviasi (  ) yang  ditentukan  secara  manual, mengendalikan  tingkat  pengaburan  suatu  citra  yang  berdampak  pada  minimalisasi noise. Bobot-bobot  pada filter ini digenerasi dengan Persamaan (1), dimana (𝑥, 𝑦) adalah lokasi 𝑥 dan 𝑦 pada mask, 𝜎 adalah  standar  deviasi  dan 𝐺(𝑥, 𝑦) adalah  bobot-bobot  baru  yang diperoleh.  Derajat  atau  tingkat  pengaburan  citra  di  kendalikan  oleh standar  deviasi  ( 𝝈 ), semakin besar nilainya, semakin kabur ( blur) citra yang diperoleh (Munir, 2004) (Mesquita, Corona, Corona, Souza, & Nobre, 2019) .
𝐺(𝑥, 𝑦) = 1 (2𝜋𝝈 𝟐 ) 𝑒 −𝑥2+𝑦2 2𝝈𝟐 (1)
Gambar 2. Flowchart Alur Prosedur Komputasi Sistem

## 2.3.3. Transformasi Nilai Intensitas Citra ( Gamma Correction)
Transformasi  intensitas  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  tipe  transformasi  yang bertujuan  untuk  menaikkan  tingkat  kecerahan  ( brightness)  melalui  koreksi  gamma  pada gambar  agar detail  dari  porsi  objek  pada  gambar  dapat  ditentukan  dengan  optimal. Kurangnya  kecerahan  pada  citra  dapat    menyebapkan    hasil    segmentasi    tidak    menjadi optimal.  Pada  koreksi gamma,  setiap  nilai intensitas abu pada piksel ditransformasi secara non linier (Rahman, Rahman, Al-Wadud, Al-Quaderi, & Shoyaib, 2016) menggunakan Persamaan  (2), dimana (𝑥, 𝑦) adalah Lokasi (𝑥, 𝑦) nilai intensitas dan 𝐴 adalah nilai intensitas 𝐴 . Sebelum mengaplikasikan gamma correction, asumsikan untuk citra dengan kedalaman 8 - bit,  terlebih  dahulu  dilakukan  normalisasi  pada  nilai-nilai  intensitas  ke  rentang  [0,  1], transformasi nilai-nilai tersebut, kemudian diskalakan lagi ke rentang [0,  2 8 − 1].
(2) Gambar 5. Lentigo Melanoma
(Sumber: bccancer.bc.ca )
Gambar 6. Hasil Gamma Correction pada Citra Lentigo Melanoma dengan  =0.8 Gambar 3. Amelanotic Melanoma (Sumber: Cancerwall.Com) Gambar 4.  Pengaburan pada Citra Amelanotic Melanoma dengan  =2
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrices ( GLCM ) dan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classifier
Peningkatan kecerahan yang diperoleh bermanfaat pada tahapan segmentasi, khususnya jika terdapat transisi yang lemah antara porsi daerah-daerah penyakit dan kulit sehat disekitarnya.

## 2.4. Tahap Segmentasi
Penelitian  ini  menggunakan  metode Otsu  automatic  thresholding  untuk  memutuskan  nilai thresholding (nilai ambang) yang dipilih menjadi suatu ukuran nilai pemisahan antara daerah penyakit dan daerah   kulit  ( background)  pada  citra.  Proses  thresholding  menghasilkan  citra biner dengan mengubah seluruh nilai piksel dibawah level nilai threshold ( ) ke   atau hitam dan  seluruh  piksel  diatas  level threshold ( ) ke    atau putih. Jika adalah citra biner hasil thresholding  pada  citra untuk nilai threshold (T) tertentu (Gonzalez, Woods, & Eddins, 2009) maka  dapat  menggunakan  Persamaan  (3),  dimana 𝑔(𝑥, 𝑦) =  Nilai intensitas citra  biner  pada  lokasi (𝑥, 𝑦) 𝑑𝑎𝑛  𝑇 = Nilai treshold.  Umumnya,  nilai 1 merepresentasikan objek pada citra dan 0 merepresentasikan background.
(3) Gambar 7. Superficial Spreading Melanoma Grayscale (Sumber: dermnetnz.org) Gambar 8. Superficial Spreading Melanoma Hasil Segmentasi
Gambar 9. Pengambilan Nilai Ambang Melalui Metode Otsu Thresholding
2.5. Tahap PostProcessing Tahap  tiga,  yaitu postprocessing  berfokus  pada  optimalisasi  setelah  tahap  dua  atau segmentasi  dilakukan  yang  terdiri  atas  proses morphological  operations  dan  proses masking  pada  citra  biner terhadap citra grayscale.

## 2.5.1 Morphological Operations
Operasi  ini  akan  digunakan  untuk  mengoptimalisasi  citra  biner  hasil  segmentasi  dari  segi bentuk  geometris  citra,  seperti  penambalan  daerah-daerah  berlubang  pada  citra  dan optimalisasi pada daerah-daerah perbatasan citra. Operasi yang digunakan adalah closing yang merupakan  perpaduan dilation  dan  erosion.  Operasi  ini  dapat  dijabarkan  sebagai  berikut. Andaikan A  ada  set  dari  piksel-piksel  dan B  adalah structuring  element  s. Andaikan 𝐵̅ 𝑠
adalah refleksi B dari titik asalnya dan tergeser  ( shifted) sejauh s, maka proses dilasi ditulis dengan 𝐴  ⨁ 𝐵 , erosion sebagai 𝐴 ⊝ 𝐵 ,  dan closing  sebagai  A *B  jika  set  dari  seluruh pergeseran memenuhi Persamaan (4)-(6) (Solomon & Breckon, 2011).
(4)
(5)
(6) Gambar 10.Superficial Spreading Melanoma (sumber: dermnetnz.org) Gambar 11. Hasil Segmentasi Menggunakan Otsu Thresholding Gambar 12. Hasil Optimalisasi Citra Biner Menggunakan Morphological Closing
2.6. Tahap Ekstraksi Fitur Dan Klasifikasi Tahap tiga, yaitu tahap postprocessing berfokus pada proses ekstraksi fitur-fitur GLCM dan klasifikasi.
2.6.1. GLCM Fitur-fitur GLCM yang dikomputasi adalah nilai-nilai fitur dari matriks gray level co-occurence yang  digenerasi  dari  beberapa  orientasi  pengamatan  pada  jarak  satu  piksel  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 13 berikut.
Gambar 13.  Relasi Piksel Matriks Gray Level Coocurrence Pada Matriks Grayscale Yang Dari Sudut 𝟎 ∘ , 𝟒𝟓 ∘ , 𝟗𝟎 ∘ , 𝟏𝟑𝟓 ∘
Dalam penelitian ini digunakan 32 level kuantisasi abu dan relasi simetris untuk menggenerasi matriks-matriks frekuensi pasangan nilai abu yang dibentuk dari masing-masing orientasi  ,
, ,  dan °  pada  jarak  1  piksel.  Matriks-matriks  ini  akan  memberikan  informasi karakteristik  tekstur  statistika  yang  dideskripsikan  sebagai  fitur-fitur GLCM (Widodo, Widodo,  &  Supriyanto,  2018)  (Barmawi,  Zulkarnain,  &  Hidayat,  2017)  (Shidnal, 2014) yang ditunjukan pada Tabel 2 berikut:
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrices ( GLCM ) dan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classifier

## Tabel 2. Karakteristik atau fitur GLCM
Dimana adalah  masing-masing  nilai  elemen  pada  matriks gray  level  co-occurrence dalam representasi peluang. i   dan j  adalah lokasi masing nilai tersebut.  adalah nilai mean ( mean  menurut interpretasi  pada  GLCM),  dan  adalah  standar  deviasi (Albregtsen, 2018)  (Widodo,  Widodo,  &  Supriyanto,  2018)  (Barmawi,  Zulkarnain,  &  Hidayat, 2017) (Shidnal, 2014). Contrast sebagai  ukuran variasi intensitas lokal, correlation sebagai ukuran linear  dependence  dari  level abu  antara  piksel-piksel  pada posisi  tertentu  relatif  ke posisi-posisi  lainnya, homogeneity  sebagai  ukuran    homogenitas  suatu  citra,  energy    yang menyatakan joint  probability  occurrence  pada  pasangan–pasangan  piksel  tertentu, entropy yang  menyatakan  ukuran  keacakan  distribusi  tingkat  keabuan, Sum  of  Square  yang menyatakan selisih kuadrat dari nilai mean, autocorrelation, dan sum average (Albregtsen, 2018)  (Widodo,  Widodo,  &  Supriyanto,  2018)  (Barmawi,  Zulkarnain,  &  Hidayat, 2017) (Shidnal, 2014) .  Masing-masing nilai-nilai fitur GLCM yang digunakan sebagai input bagi classifier adalah nilai rata-rata fitur dari keempat orientasi tersebut. Jika   kita andaikan nilai rata-rata masing-masing fitur ke-i dari sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° maka,
(7)

## 2.6.2. K-Nearest Neighbor (KNN)
Varian KNN   yang   digunakan   pada   penelitan   ini   adalah   multiple   different   distance functions (DKNN) (Wu, Cai, & Gao, 2010) yang skemanya ditunjukan pada Gambar 15. DKNN akan  mengumpulkan  seluruh  nilai  ketetanggaan  ( K)  terdekat  dari dan  kemudian melakukan voting untuk memutuskan kelas yang diuji, dimana,  ,  ,
dideskripsikan sebagai fungsi Euclidean distance.
𝑓𝑛(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛−1 𝑖=1 (8)
Gambar 14. Nilai Rata-Rata Masing-Masing Fitur  GLCM Ternormalisasi yang Digenerasi untuk Masing-Masing Citra Latih

## Gambar 15. Skema pada DKNN
Dimana   fn(x,y) adalah  jarak  dua tuple  (2  vektor  fitur),  yaitu dan .  Sebelum  komputasi Euclidean  distance  dilakukan,  perlu  adanya normalisasi  untuk  semua  nilai  pada  data  set  atribut  (set  fitur)  untuk  menyeimbangkan seluruh  nilai  ke  skala  yang  sama  sehingga seluruh  nilai pada  masing-masing  fitur berada pada rentang (0,1).
𝒗 ′ = 𝒗 𝒏 −𝒎𝒊𝒏 𝒗 𝒎𝒂𝒙 𝒗 −𝒎𝒊𝒏 𝒗 (9)
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrices ( GLCM ) dan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classifier
Dimana v n adalah  nilai  fitur  ke-n  pada  suatu  deretan  nilai  fitur v  dan  min v adalah  nilai minimum atau terkecil pada suatu deretan nilai fitur v dan max v adalah nilai maximum atau terbesar pada suatu deretan nilai fitur v. Salah satu citra pada pengujian memiliki pasangan- pasangan nilai rata-rata fitur ternormalisasi yang ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pasangan Fitur GLC Kelas Citra P(Contrast, Entropy) P(Homogeneity , Energy) P(Correlation, Sum Abr) P(Variance, Autocorrelation) Belum Diketahui (0.058441, 0.015444) (0.00109, 0) (0.0015732, 0.051025) (0.30138, 0.27221)
Jika kedekatan pasangan-pasangan fitur pada Tabel 3 terhadap masing-masing pasangan fitur pada masing-masing citra  latih  pada  Gambar  16  divisualisasikan pada  sebuah plane.
Gambar 16. Visualisasi Kedekatan Masing-Masing Pasangan Fitur Citra Uji terhadap Masing-Masing Pasangan Fitur Citra Latih
Penggunaan banyak fitur pada fungsi similarity seperti euclidean distance dapat menyebabkan hasil  klasifikasi  menjadi  tidak  efektif. Hal  ini  dapat  dikaitkan  dengan  penyimpangan dalam dimensi  tinggi  ( curse  of  dimensionality) (Shi & Judd, 2013). Oleh  sebab itu,  fungsi Euclidean  distance  yang diterapkan  disini  adalah  fungsi  dalam cakupan  2D  untuk  masing- masing f n pada DKNN. Meskipun pemilihan pasangan fitur yang sesuai masih harus diobservasi beberapa kali berdasarkan kelas output, dikarenakan citra-citra penyakit seperti ini memiliki variasi tekstur yang sangat tinggi (acak) namun dengan DKNN dapat menghindari prosedur- prosedur kompleks, salah satunya seperti reduksi dimensi sehingga fitur-fitur yang dinginkan dapat terpakai seluruhnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sampel citra uji dan citra latih
Citra sampel  uji  dan  citra  sampel  latih  dikumpulkan  dari  beberapa website  penyakit kulit  dan dermatology, yaitu BC Cancer Agency (bccancer.bc.ca), Dermatology Network New Zealand (dermnetnz.org), AIM at Melanoma Foundation (aimatmelanoma.org), Dermatology Information System (dermis.net), dan Primary Care Dermatology Society (pcds.org).

## 3.2 Pengujian Seluruh citra uji
Pengujian  dilakukan  terhadap  dua  kategori,  yakni  kategori  positif melanoma  jika  citra teridentifikasi  sebagai melanoma  dan  pengujian  terhadap  kategori  kelas  atau  golongan melanoma yang diuji. Kedua kategori tersebut ditunjukan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Pengujian Kategori Positif Melanoma No Citra Positif Melanom a No Citra Positif Melanom a No Citra Positif Melanom a 1  1 1  21  2  1 2  22  3  1 3  23  4  1 4  24  5  1 5  25  6  1 6 X 26  7  1 7  27 
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrices ( GLCM ) dan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classifier
No Citra Positif Melanom a No Citra Positif Melanom a No Citra Positif Melanom a 8  1 8  28  9 X 1 9  29  1 0  2 0  30 
Dari hasil pengujian pada tabel 4 diperoleh Positif Melanoma sebanyak 28 dari 30 sampel uji, sehingga diperoleh nilai akurasi positif melanoma sebesar :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (%) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑙𝑎𝑛𝑜𝑚𝑎 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖
= 28 30 𝑥 100%
= 93.33%
Pengujian terhadap golongan jenis melanoma ditunjukan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Pengujian Kategori Jenis Melanoma No Citra Kelas Hasil Klasifikasi Kelas Sesungguhnya No Citra Kelas Hasil Klasifikasi Kelas Sesungguhnya 1 Amelanotic Melanoma Amelanotic Melanoma 11 Nodular Nodular 2 Nodular Melanoma Nodular Melanoma 12 Amelanotic Melanoma Amelanotic Melanoma 3 Superficial Spreading Melanoma Superficial Spreading Melanoma 13 Lentigo Melanoma Lentigo Melanoma 4 Superficial Spreading Melanoma Superficial Spreading Melanoma 14 Lentigo Melanoma Lentigo Melanoma
No Citra Kelas Hasil Klasifikasi Kelas Sesungguhnya No Citra Kelas Hasil Klasifikasi Kelas Sesungguhnya 5 Superficial Spreading Melanoma Superficial Spreading Melanoma 15 Lentigo Melanoma Superficial Spreading Melanoma 6 Acral lentiginous Melanoma Acral lentiginous Melanoma 16 Acral lentiginous Melanoma Superficial Spreading Melanoma 7 Acral lentiginous Melanoma Acral lentiginous Melanoma 17 Acral lentiginous Melanoma Nodular Melanoma 8 Superficial Spreading Melanoma Superficial Spreading Melanoma 18 Acral lentiginous Melanoma Superficial Spreading Melanoma 9 Acral lentiginous Melanoma Acral lentiginous Melanoma 19 Nodular Melanoma Amelanotic 10 Acral lentiginous Melanoma Acral lentiginous Melanoma 20 Nodular Melanoma Nodular Melanoma
Dari  hasil  pengujian  tabel  5  mengenai  kategori  kelas  atau  golongan melanoma  yang  diuji terdapat kesalahan klasifikasi oleh sistem, yaitu sebanyak 5 yang tidak sesuai dari 20 kelas melanoma. Kelas yang sesuai sebanyak 15, sehingga akurasi pada kelas atau tipe melanoma adalah sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (%) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑙𝑎𝑛𝑜𝑚𝑎 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖
= 15 20 𝑥 100%
= 75%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  fitur-fitur GLCM  efektif  untuk  dapat  digunakan  sebagai representasi   karakteristik  tekstur   pada   citra melanoma   dalam  hal   pengidentifikasian terhadap melanoma tersebut. dimana diperoleh nilai akurasi sebesar 93,33%  untuk kategori pengujian positif melanoma dan 75% untuk kategori pengujian golongan melanoma.
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrices ( GLCM ) dan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classifier

## DAFTAR PUSTAKA
Albregtsen, F. (2018). Statistical Texture Measures Computed from Gray Level Coocurrence Matrices. Oslo: Image Processing Laboratory, Department of Informatics, University of Oslo.
Almomani,  A.,  Alweshah,  M.,  Alkhalaileh,  S.,  Refai,  M.,  &  Qashi,  R.  (2019).  Metaheuristic Algorithms-based  Feature  Selection  Approach  for  Intrusion  Detection. Machine Learning for Computer and Cyber Security, 184-208.
Ansari,  U.  B.,  &  Sarode,  T.  (2017).  Skin  Cancer  Detection  Using  Image  Processing. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 2875-2881.
Barmawi, M., Zulkarnain, A., & Hidayat, A. (2017). Implementasi Algoritma GLCM Dan MED pada  Aplikasi  Pendeteksi  Kolesterol  Melalui  Iris  Mata. MIND  (Multimedia,  Artificial Intelligence, Networking, and Database) Journal, 2(2), 23-42.
Cheng, D., Zhang, S., Deng, Z., Zhu, Y., & Zong, M. (2014). kNN Algorithm with Data-Driven k  Value. Conference:  International  Conference  on  Advanced  Data  Mining  and Applications. China.
Damayana,  I.,  Atmaja,  R.  D.,  &  Fauzi,  H.  (2016).  Deteksi  kanker  kulit  melanoma  berbasis pengolahan citra menggunakan wevelet transform. e-Proceeding of Engineering, (pp. 4718-4723).
Gonzalez, R., Woods, R., & Eddins, L. (2009). Digital Image Processing Using MATLAB, 2nd Edition. Knoxville: Gatesmark, LLC.
Gurkirat Kaur, K. J. (2015). Automatic Detection and Segmentation of Skin Melanoma Images- An  Introduction. International  Journal  of  Emerging  Research  in  Management &Technology, 120-123.
Mesquita,  D.,  Corona,  F.,  Corona,  F.,  Souza,  A.,  &  Nobre,  J.  (2019).  Gaussian  kernels  for incomplete data. Applied Soft Computing 77, 1-22.
Munir, R. (2004). Pengolahan CItra Digital. Bandung: Informatika Bandung.
Rahman, S., Rahman, M., Al-Wadud, M., Al-Quaderi, G., & Shoyaib, M. (2016). An adaptive gamma  correction  for  image  enhancement. EURASIP  Journal  on  Image  and  Video Processing, 1-13.
Sebastian  ,  B.,  Unnikrishnan,  A.,  &  Balakrishnan,  K.  (2012).  Grey  Level  Co-Occurrence Matrices:Generalisation And  Some  New Features. International Journal of Computer Science, Engineering and Information Technology (IJCSEIT), 2(2), 151-157.
Sheha, M. A., Mabrouk, M. S., & Sharawy, A. (2012). Automatic Detection of Melanoma Skin Cancer using Texture Analysis. International Journal of Computer Applications, 22-26.
Shi,  Y.,  &  Judd,  M.  (2013).  Finding  Nearest  Neighbors  for  Multi-Dimensional  Data. 5th International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (pp. 52-). Seville, Spain: International Academy, Research, and Industry Association ( IARIA ).
Shidnal, S. (2014). A texture feature extraction of crop field images using GLCM approach. International Journal of Science Engineering and Advance Technology, 1006-1010.
Solomon,  C.,  &  Breckon,  T.  (2011). Fundamentals  of  Digital  Image  Processing.  Chichester West Sussex: John Wiley & Sons Ltd.
Widodo, R., Widodo, A., & Supriyanto, A. (2018). Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Citra Buah Jeruk Keprok (Citrus reticulata Blanco) untuk Klasifikasi Mutu. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(11), 5769-5776.
Wu, J., Cai, Z., & Gao, Z. (2010). Dynamic K-Nearest-Neighbor with Distance and attribute weighted  for  classification. 2010  International  Conference  on  Electronics  and Information Engineering. Kyoto, Japan: IEEE.
Zhang, S., Li, X., Zong, M., Zhu, X., & Cheng, D. (2017). Learning k for kNN Classification.
ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 8(3), 1-19.