Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E- ISSN 2503-2933 2752

## Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Metode Digital Mammogram
Anggi Rizky Windra Putri * 1 , Anton Yudhana 2 , Sunardi 3
1 Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2,3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia e-mail: * 1 anggie.windra.putri@gmail.com , 2 eyudhana@mti.uad.ac.id, 3 sunardi@mti.uad.ac.id

## Abstrak
Kanker  payudara  mengancam  populasi  wanita  di  seluruh  dunia.  Pencegahan  dengan deteksi  dini  penyakit  ini  sangat  penting  dalam  menurunkan  angka  kematian.  Tujuan  utama penelitian ini adalah menganalisis klasifikasi kanker payudara dan menentukan kategori kanker normal dan ganas dengan computer-assisted detection and diagnosis (CAD) untuk mendeteksi penyakit  dengan  segera.  Penelitian  ini  mengusulkan  prototipe  sistem  klasifikasi  kanker payudara  menggunakan  metode  mammogram  digital  berdasarkan  perbandingan  fitur kolaborasi  Histogram  dan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM).  Penelitian  ini menggunakan  sample  citra  mammogram  40  kasus  dengan  rincian  14  kasus  jinak,  6  kasus ganas,  dan  20  kasus  normal.  Pada  tahap  preprocessing,  citra  disempurnakan  dengan  nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Correlation Based Feature Selection (CFS) digunakan untuk memilih fitur terbaik diantara 12 fitur yang telah diekstraksi sebelumnya.  Rata-rata  terbaik,  standar  deviasi,  kehalusan,  momen  sudut  momen  (ASM), entropi, dan fitur menjamin klasifikasi yang lebih baik dengan dimensi fitur yang lebih sedikit. Histogram  dan  GLCM  digunakan  sebagai  fitur  tekstur.  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan akurasi  97,67%,  spesifisitas  97,63%,  sensitivitas  98,40%,  dan  ROC  97,70%.  Penelitian  ini dapat  digunakan  untuk  membantu  ahli  radiologi  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam mengambil keputusan.
Kata kunci — Kanker Payudara; Histogram; GLCM; Mammogram; CAD

## Abstract
Breast  cancer  threatens  the  female  population  worldwide.  Prevention  with  early detection of this disease is essential in reducing mortality. The primary purpose of this study is to  analyze  the  classification  of  breast  cancer  and  determine  the  categories  of  normal  and malignant cancers with computer-assisted detection and diagnosis (CAD) to detect the disease immediately. In this study, we offer a prototype of a breast cancer classification system using a digital  mammogram  method  based  on  comparing  the  collaboration  features  of  the  Histogram and  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM). The  study  used  samples  from  mammogram images  of  40  cases  with  14  benign  cases,  6  malignant  cases,  and  20  normal  cases.  In  the preprocessing stage, the images are refined with Mean Square Error (MSE) and Peak Signal to Noise  Ratio  (PSNR).  Correlation  Based  Feature  Selection  (CFS)  is  used  to  select  the  best features  among  the  12  previously  extracted  features.  The  best  mean,  standard  deviation, smoothness, angular moment (ASM), entropy, and features guarantee better classification with fewer feature dimensions. Histogram and GLCM were used as texture features. The results of this study indicate that the level of accuracy reached the value of 97.67%, specificity 97.63%, sensitivity 98.40%, and ROC 97.70%. This study serves to assist radiologists as a consideration in making decisions.
Keywords — Breast cancer; Histogram; GLCM; Mammogram; CAD
2753 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
anker  payudara  merupakan  salah  satu  jenis  kanker  yang  mengancam  populasi  wanita  di seluruh dunia. Penyakit ini adalah penyebab utama kedua kematian akibat kanker di kalangan wanita setelah kanker paru-paru [1]. Kasus penyakit ini  di dunia pada wanita usia 40-49 tahun terdapat 92 kasus (27%); rentan usia 50-59 tahun terdapat 80 kasus (23,5%); usia 30-39 tahun terdapat  65  kasus  (19%);  umur  60-69  tahun  terdapat  51  kasus  (15%).  Persentase  kanker payudara terendah terjadi pada usia 10-19 tahun dengan 2 kasus (0,5%) [2].
Kanker payudara memiliki beberapa faktor risiko, yaitu demografi, reproduksi, hormonal, keturunan,  terkait  payudara,  dan  gaya  hidup  yang  berkontribusi  terhadap  kejadian  kanker payudara [3]. Dengan deteksi dini, metode pencegahan kanker payudara terus dijalankan karena memiliki  peran  penting.  Selain  itu,  pengobatan  penyakit  ini  memainkan  peran  penting  dalam mengurangi risiko kematian[4].
Teknologi  mammogram  digital  adalah  cara  terbaik  untuk  mengidentifikasi  keberadaan kanker  payudara  pada  tahap  awal  [5].  Pencegahan  sangat  penting  untuk  kelangsungan  hidup, terutama di negara-negara berpenghasilan rendah dengan sumber daya minimal. Salah satu cara untuk  menurunkan  angka  kematian  akibat  kanker  payudara  adalah  dengan  skrining  dan asimtotik  dengan  mamografi.  Mammografi  berfungsi  sebagai  alat  pendeteksi  kanker  terbaik. Radiologi  menggunakan  mamografi  sinar-X  dosis  rendah  untuk  menemukan  kanker  payudara. Penyebab kanker adalah kondisi hormonal. Beberapa kondisi tersebut merupakan gejala kanker. Oleh karena itu, proses diagnosis dilakukan dengan pemeriksaan atau skrining mammogram dan biopsi.  Proses  skrining  mammogram  terdiri dari  deteksi  massa  dan  klasifikasi mikro.  Skrining bertujuan untuk menemukan indikator kuat kanker dalam mengevaluasi hasil mammogram [6].
Evaluasi hasil mammogram melalui teknologi Computer-assisted detection and diagnosis (CAD) dapat membantu ahli radiologi menganalisis gambar (mammogram) secara keseluruhan [7].  Penerapan  CAD  menargetkan  area  tertentu  untuk  diperhatikan  lebih  dekat  sehingga  CAD dapat  membantu  analisis  ahli  radiologi  dalam  menentukan  tumor  atau  kanker  [8][9].  Namun, interpretasi  otomatis  dari  mikrokalsifikasi  kanker  payudara  masih  menantang  karena  sifat gambar yang kabur dengan kontras rendah dan sifat rendah [10].
Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  klasifikasi  kanker payudara dan menentukan kategori kanker normal dan ganas. Studi ini menawarkan pendekatan proses  klasifikasi  kanker  payudara  dengan  prototipe  sistem  CAD  mammogram  digital  dengan peningkatan fitur dan pemilihan berdasarkan perbandingan histogram dan fitur kolaborasi Gray Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  [11].  Bagan  alir  implementasi  prototipe  sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan Alir Sistem CAD Mammografi
Gambar  1.  Sistem  menyediakan  informasi  yang  terdiri  dari  enam  tahapan,  yaitu mammogram, preprocessing ,  segmentasi,  ekstraksi  fitur,  seleksi  fitur,  dan  klasifikasi.  Sistem memproses hasil mammogram menggunakan enam tahap untuk menentukan klasifikasi kanker
K
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E- ISSN 2503-2933 2754
payudara.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  klasifikasi  kanker  payudara  berdasarkan  tingkat akurasi, spesifisitas, sensitivitas, dan nilai ROC. Dengan adanya kolaborasi fitur histogram dan GLCM  diharapkan  dapat  meminimalisir noise dan  meningkatkan  pengenalan  citra  dari penelitian  sebelumnya.  Pengembangan  sistem  CAD  ini  berfungsi  sebagai  sistem  diagnostik berbasis komputer yang disebut CADx yang dapat membantu pekerjaan ahli radiologi.
Kanker  payudara  merupakan  penyakit  yang  mengancam  kelangsungan  hidup  wanita sehingga  perkembangan  teknologi  untuk  mengatasi  penyakit  ini  sangat  berarti.  Penelitian  ini akan menguraikan informasi teori dasar, prototipe sistem klasifikasi, hasil analisis selama proses penelitian, dan kesimpulan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Bagian  ini  membahas  teori  pendukung  selama  penelitian,  termasuk  definisi  histogram, GLCM, dan mammogram digital.

## 2.1 Histogram
Histogram  adalah  representasi  grafis  dari  distribusi  warna  citra  digital  [12].  Ordinat vertikal  mewakili  piksel  dengan  nilai  total  setiap  seri  bin  pada  sumbu  horizontal.  Dalam statistik,  histogram  adalah  representasi  grafis  dari  tabel  frekuensi  yang  diplot  dalam  diagram batang  untuk  menunjukkan  pengelompokan  data.  Setiap  grafik  batang  menunjukkan  proporsi frekuensi  di  setiap  rangkaian  kategori  yang  berdekatan  dengan  interval  yang  tidak  tumpang tindih [13].

## 2.2   GLCM
GLCM  adalah  teknik  analisis  tekstur  gambar.  GLCM  mewakili  hubungan  antara  dua piksel yang berdekatan dengan intensitas, jarak, dan sudut skala abu-abu [14]. GLCM memiliki delapan  sudut,  yaitu  0°,  45°,  90°,  135°,  180°,  225°,  270°,  dan  315°.  GLCM  memiliki perhitungan parameter jarak berdasarkan jumlah piksel, yaitu antara piksel referensi dan piksel tetangga [15].

## 2.3   Digital Mammogram
Mammografi  digital  adalah  sistem  mamografi  yang  menggantikan  film  sinar-X  yang digunakan dalam mamografi film dengan detektor solid-state yang serupa dengan yang ada pada kamera  digital  yang  mengubah  sinar-X  menjadi  sinyal  listrik.  Sinyal  listrik  membuat  citra payudara  yang  dapat  dilihat  di  layar  komputer  atau  dicetak  pada  film  tertentu  agar  terlihat seperti mammogram di layar. Jenis mamografi digital termasuk radiografi langsung (jenis yang paling  umum,  citra  diambil  langsung  pada  detektor  panel  datar),  radiografi  komputer (menggunakan kaset dengan pelat pencitraan), atau digital breast tomosynthesis (DBT) [16].

## 3. PROTOTYPE SYSTEM
Prototipe  system dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknologi  mamografi  digital,  yang terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu computer-assisted  detection (CADe),  yang  berperan  sebagai pembaca  kedua  sebelum  ahli  radiologi  dan computer-assisted  diagnosis (CADx)  yang mengklasifikasi  daerah  yang  mengkhawatirkan  sebagai  jinak  atau  ganas.  Enam  langkah prototype system CAD  mamografi  untuk  kasus  kanker  payudara  dijelaskan  dengan  mengacu pada flowchat penelitian  pada  Gambar  2.  Pertama,  mendapatkan  data  mammogram  digital
2755 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
sesuai dengan objek penelitian. Kedua, melakukan preprocessing dengan meningkatkan kualitas dan  menghilangkan  artefak  citra.  Ketiga,  segmentasi  untuk  memisahkan Region  of  Interest (ROI)  yang  mencurigakan  dari  latar  belakang.  Keempat,  ekstrak  fitur  dari  citra.  Kelima, menggunakan pendekatan Correlation-based Feature Selection (CFS) yang optimal, pilih fitur yang  relevan  dari  keseluruhan  kumpulan  fitur.  Keenam,  mengkategorikan  seleksi  fitur  dengan menilai akurasi dari setiap pendekatan seleksi fitur. Hal ini menguraikan fase proses CAD yang memanfaatkan objek dari pengumpulan data MIAS untuk mamografi.

## Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## 3.1   Mammogram
Tahap pertama dalam penelitian ini adalah menentukan objek penelitian dan memperoleh citra hasil mammogram. Penelitian ini menggunakan kanker payudara sebagai objek penelitian untuk  mengklasifikasikan.  Hasil  mammogram  kanker  payudara  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Hasil  mammogram  kanker  payudara  ini  merupakan  urutan  klasifikasi  keganasan  standar  "A" dan "B". Hasil tersebut menjadi modal untuk proses selanjutnya.

## Gambar 3. Mammogram Digital Dengan Kasus Kanker Payudara

## 3.2   Preprocessing
Pada  tahap  ini,  dilakukan  segmentasi  citra  terhadap  area  yang  mencurigakan.  Proses meningkatkan  perbedaan luminance atau  warna  dengan  rasio  kontras.  Tahap preprocessing memiliki dua pengukuran nilai kualitas citra dalam piksel, yaitu Mean Square Error (MSE) dan Peak  Signal  Noise  Ratio (PSNR).  Kedua  nilai  tersebut  memiliki  nilai  piksel  citra  yang  sama antara  input  dan  output.  Ciri-ciri  nilai  MSE  adalah  semakin  besar  nilainya  maka  hasil  citra semakin buruk dan begitu pula sebaliknya. Ciri dari nilai PSNR adalah semakin besar nilainya maka akan semakin baik hasil citranya dan begitu pula sebaliknya.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E- ISSN 2503-2933 2756
Tahap preprocessing membandingkan  nilai  rasio  dengan  parameter  evaluasi  kinerja berbasis statistik. Perbandingan menggunakan observasi dasar dari poin klinis, seperti Contrast to  Noise  Ratio (CNR)  dan  PSNR.  Proses  evaluasi  meliputi  peregangan  kontras,  pemerataan histogram,  filter  rata-rata,  filter  median,  teknik  hibrid,  filter counter-let  transform ,  filter homomorfik, dan filter Gabor.

## 3.3   Segmentasi
Pada tahap ini berfungsi untuk melakukan segmentasi citra secara umum dari area yang diminati  dan  sekitarnya.  Proses  segmentasi  menggunakan  metode  Otsu,  yaitu  pemilihan threshold secara  otomatis  dari  level  histogram  keabuan  hingga  sudut  pandang  analisis diskriminan  [17].  Analisis  diskriminan  menggunakan threshold atau  aturan threshold yang optimal  berdasarkan  kriteria  ukuran  diskriminan  sehingga  q  diskriminan  menjadi  maksimal [18].  Dalam  proses  selanjutnya,  ahli  radiologi  membantu  menentukan  ROI  dan  menemukan kelainan pada massa, topeng biner, dan proses normalisasi.

## 3.4   Fitur Ekstraksi
Tahap ekstraksi ciri ini menerapkan tekstur statistik dan tekstur GLCM. Analisis tahap ini bertujuan  untuk  mengekstrak  fitur  tekstur  statistik.  Fitur tersebut terdiri dari tiga  bagian,  yaitu nilai rata-rata, simpangan baku, dan kemiringan. Tekstur GLCM memiliki empat bagian, yaitu menghitung nilai energi, entropi, homogenitas, dan kontras. Nilai energi dalam tekstur GLCM mewakili ukuran kehalusan citra [19].
Entropi  memberikan  informasi  tentang  ukuran  citra  secara  acak.  Homogenitas  adalah nilai  pengukuran  jarak  elemen  distribusi  dalam  GLCM  dengan  nilai  0  dan  1.  Nilai  1  berarti homogenitas diagonal GLCM dan sebaliknya. Kontras menyesuaikan warna tinggi dan rendah citra.  Semua  nilai  tersebut  memberikan  informasi  sebagai  bahan  analisis  dalam  menentukan jenis tumor atau kanker.

## 3.5   Fitur Seleksi
Dimensi  fitur  tinggi  dapat  memengaruhi  pengklasifikasi  kinerja  dan  sangat  memakan waktu. Pemilihan fitur berbasis korelasi (CFS) diusulkan [9]. Tujuan langkah ini adalah untuk memilih  satu  fitur  yang  optimal  untuk  meningkatkan  kinerja  pengklasifikasi  kanker  payudara [20]. CFS menggunakan subset fitur dan eliminasi dan mengambil langkah diskritisasi sebelum kinerja  pemilihan  fitur.  Aplikasi  akhir  dari  seleksi  fitur  pada  tahap  ini  adalah  algoritma klasifikasi menggunakan data diskritisasi yang sama. Persamaan (1)  adalah rumus matematika untuk mengimplementasikan fitur CFS.
= +  − 1 (1)
Simbol M s adalah  "merit"  heuristik  dari  subset  fitur S yang  berisi  fitur k , adalah korelasi kelas fitur rata-rata ( f ∈ S ), dan adalah fitur-fitur rata-rata antar-korelasi.

## 3.6   Klasifikasi
Jaringan Syaraf Tiruan (JST), simulasi sistem saraf pilihan, digunakan dalam fase proses kategorisasi ini. Setiap lapisan saraf memiliki satu node atau lebih (neuron atau sel saraf) yang melakukan  kategorisasi  berdasarkan  data  input.  Sementara  itu, Multi-layer  Perceptron (MLP) berfungsi sebagai pengklasifikasi file. Lapisan input, tersembunyi, dan output adalah tiga bagian yang  saling  terkait  dari  sistem  ini.  Empat  neuron  input  membentuk  lapisan  input,  20  neuron membentuk  lapisan  tersembunyi,  dan  tiga  neuron  membentuk  lapisan  output.  Parameter penambangan data WEKA menyediakan jumlah neuron.
2757 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  citra  mammogram  berasal  dari  dataset  MIAS  Mammography.  Data  tersebut meliputi  citra  kanker  payudara  dan  payudara  normal. Source  code untuk  pengolahan  dataset dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Source Code Pengolahan Dataset
Gambar 4 merupakan kode algoritma yang berperan pada tahap preprocessing, sedangkan hasil perubahan citra mammogram terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Preprocessing , A. citra asli; B. gambar yang dipotong; C. disempurnakan dengan histogram; D. Prototype system
Gambar 5 menunjukkan hasil dari tahap preprocessing . Titik A merupakan citra asli atau awal,  titik  B  merupakan  hasil  proses  pemotongan,  titik  C  merupakan  citra  dengan  persamaan histogram  (HISTEQ),  dan  titik  D  merupakan  hasil prototype system pada  penelitian  ini. Persamaan  histogram  adalah  metode  untuk  meningkatkan  kontras  citra  yang  seragam.  Namun
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E- ISSN 2503-2933 2758
metode  ini  masih  mengandung  artefak  tertentu  yang  memerlukan  penyempurnaan  lebih  lanjut karena citra yang dihasilkan sensitif terhadap noise , proses stretching , dan filtering yang tidak tajam.
Perbaikan  selanjutnya  adalah  menyesuaikan  nilai  MSE  dan  PSNR  untuk  meningkatkan kualitas  citra.  Setelah  citra  mammogram  digital  diperbesar,  analisis  selanjutnya  adalah melakukan  segmentasi  otomatis  melalui  nilai  ROI  pada  area  target  untuk  diamati  konturnya. Proses  ini  menggunakan  metode  ambang  batas  Otsu  untuk  mendapatkan  massa  yang tersegmentasi.  Dampak  dari  proses  ini  adalah  segmentasi  citra  mammogram  yang  memiliki binary mask.
Visualisasi  penyebaran  kanker  pada  payudara  dengan  segmentasi  yang  berbeda  dapat dilihat  pada  Gambar  6.  Gambar  6    poin  a  menggunakan  area  hasil  dengan  1200  segmentasi dapat  dilihat  pada  yang  menunjukkan  penyebaran  kanker  yang  luas  dan  kompleks  di  daerah benjolan,  sedangkan  pengaturan  dengan  800  segmentasi  dapat  dilihat  pada  poin  b  yang memberikan informasi komparatif dari pengaturan 1200 bahwa pengaturan segmentasi 800 dan pengaturan dengan nilai segmentasi 550 dapat dilihat pada poin c.
a. Citra dengan            b. Citra dengan          c. Citra dengan 1200 segmentasi        800 segmentasi           550 segmentasi
Gambar 6. Segmentasi Citra
Gambar  6  memberikan  pandangan  yang  lebih  spesifik  tentang  segmentasi  distribusi kanker.  Selain  itu,  penelitian  ini  menerapkan  proses  eliminasi  terbalik,  kombinasi  fitur histogram, GLCM, dan pemilihan enam fitur menggunakan metode CFS. Gabungan fitur antara GLCM dan histogram seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Total Fitur Histogram dan GLCM
Pendekatan  Fitur Ekstraksi Histogram 7 fitur GLCM 5 fitur
Tabel 1 memberikan informasi bahwa terdapat 12 fitur gabungan. Histogram menerapkan fitur histogram equalization, mean filter, median filter, hybrid technique, counter-let transform filter,  homomorphic  filter, dan Gabor  filter .  GLCM  menggunakan  lima  fitur,  yaitu  energi, entropi,  homogenitas,  tabel,  dan  kontras.  Prototipe  ini  memperoleh  skor  pencapaian  sebesar 0,791 dengan penerapan enam fitur yang berbasis metode CFS.
Prototipe ini menunjukkan subset fitur CFS yang berinteraksi satu sama lain dengan cara yang  tidak  berkorelasi  atau  kurang  berkorelasi,  sedangkan  fitur  lain  berkorelasi  kuat.  Hasil akurasi keseluruhan dari percobaan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2 yang berupa hasil  akurasi  pengklasifikasi  dari  beberapa  fitur  dengan  fitur  yang  disarankan  menghasilkan nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  seperti  pada proposed  method dengan  menggabungkan  fitur
2759 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
histogram yakni mean, standard deviation , dan fluency yang berkolaborasi dengan fitur GLCM yang berupa momen sudut kedua, entropi, dan korelasi.
Tabel 2. Kinerja Hist_MLP GLCM_MLP Hist_GLCM_MLP Proposed Method Jumlah fitur 7 5 12 6 Akurasi (%) 86,66 90,00 95,55 97,67 Spesifisitas (%) 92,10 92,40 96,54 98,40 Sensitivitas (%) 61,90 83,25 89,69 97,63 ROC (%) 89,20 88,60 99,00 97,70
Tabel  2  memberikan  informasi hasil  kombinasi  histogram- multilayer  perceptron algorithm (Hist_MLP),  kombinasi  GLCM-MLP,  kombinasi  histogram-GLCM-MLP,  dan metode yang diusulkan ( proposed method ) yang diuji berdasarkan kumpulan data pelatihan citra mammogram  40  kasus  dengan  14  kasus jinak,  6  kasus  ganas,  dan  20  kasus  normal.  Informasi tersebut  menerapkan  validasi  silang  untuk  mengoptimalkan  nilai  ambang  batas  dan membuktikan  generalisasi  dari  prototipe  sistem...Tujuan  validasi  adalah  untuk  membuktikan generalisasi  dari prototype  system .  Berdasarkan  Tabel  2,  proses  pemilihan  6  dari  12  fitur kombinasi  histogram  dan  GLCM  pada  proses  klasifikasi  menghasilkan  akurasi  97,67%, spesifisitas 98,40%, sensitivitas 97,63%, dan ROC 97,70%.

## 5. KESIMPULAN
Pengenalan  citra  menggunakan  digital  mammogram  untuk  menemukan  hasil  klasifikasi citra  normal  dan  abnormal  berdasarkan  deteksi  dari  hasil  klasifikasi  gambar  telah  dilakukan dalam  penelitian  ini.  Segmentasi  area  dengan  menggunakan  3  luasan  area    yang  berbeda menghasilkan nilai deteksi yang berbeda pula. Semakin kecil segmentasi area dengan nilai 550 pada target area, noise gambar akan semakin berkurang dan sebaliknya jika semakin besar area segmentasinya maka semakin banyak pula noise citra.
Sistem CAD digunakan untuk mendiagnosis citra mamografi dalam penelitian ini. Teknik prototype  system digunakan  dalam  tahap  analisis.  Sistem  ini  berkaitan  dengan  mengekstraksi fitur  kombinasi  dari  tekstur  fitur.  Tampilan  CAD  selama  langkah  klasifikasi  ditentukan  oleh karakteristik optimasi yang dipilih, beberapa cirinya adalah simpangan baku, kehalusan, momen sudut kedua, entropi, dan korelasi. Akurasi prototype system adalah 97,67%, dengan spesifisitas 98,40%,  sensitivitas  97,63%,  dan  ROC  97,70%.  Penemuan  ini  dapat  membantu  ahli  radiologi membuat penilaian yang lebih baik ketika mengidentifikasi mammogram.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. O. Nielsen et al. , “Assessment of Ki67 in Breast Cancer: Updated Recommendations From the International Ki67 in Breast Cancer Working Group,” Journal of the National Cancer Institute , Vol. 113, No. 7, pp. 808–819, 2021, doi: 10.1093/jnci/djaa201.
[2] A. T. Jalil, S. H. Dilfi, and A. Karevskiy, “Survey of Breast Cancer In Wasit Province , Iraq,” Global Journal of Public Health Medicine , Vol. 1, No. 2, pp. 33–38, Nov. 2019, doi: 10.37557/gjphm.v1i2.7.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E- ISSN 2503-2933 2760
[3] Z.  Momenimovahed  and  H.  Salehiniya, “Epidemiological  Characteristics  of  and  Risk Factors  For  Breast  Cancer  In  The  World,”  Breast  Cancer:  Targets  and  Therapy ,  Vol. 11, pp. 151–164, 2019, doi: 10.2147/BCTT.S176070.
[4] C.  E.  DeSantis et  al. , “Breast  Cancer  Statistics,  2019,” CA:  A  Cancer  Journal  for Clinicians , Vol. 69, No. 6, pp. 438–451, Nov. 2019, doi: 10.3322/caac.21583.
[5] J. E. Ball and L. M. Bruce, “Digital Mammographic Computer Aided Diagnosis (CAD) Using Adaptive Level Set Segmentation,” Annual International Conference of the IEEE Engineering  in  Medicine  and  Biology  -  Proceedings ,  No.  April  2016,  pp.  4973–4978, 2007, doi: 10.1109/IEMBS.2007.4353457.
[6] C.  Hu et  al. , “A  Population-Based  Study  of  Genes  Previously  Implicated  in  Breast Cancer,” New England Journal of Medicine , Vol. 384, No. 5, pp. 440–451, 2021, doi: 10.1056/nejmoa2005936.
[7] H.-P. Chan, R. K. Samala, and L. M. Hadjiiski, “CAD and AI for Breast Cancer—Recent Development  and  Challenges,”  The  British  Journal  of  Radiology ,  vol.  93,  no.  1108,  p. 20190580, Apr. 2020, doi: 10.1259/bjr.20190580.
[8] A.  O.  Hamza,  M.  D.  El-Sanosi,  A.  K.  Habbani,  N.  A.  Mustafa,  and  M.  O.  Khider, “Computer-Aided  Detection  of  Benign  Tumors  of  The  Female  Breast,” Journal  of Clinical Engineering , Vol. 38, No. 1, pp. 32–37, 2013, doi:
10.1097/JCE.0b013e31827c3585.
[9] A. F. Fadhil and H. K. Ornek, “A Computer-Aided Detection System for Breast Cancer Detection and Classification,” Selcuk University Journal of Engineering Sciences , Vol. 20, No. 1, pp. 23–31, 2021, [Online]. Available:
https://sujes.selcuk.edu.tr/sujes/article/view/534
[10] A. A. Wahab, M. I. M. Salim, J. Yunus, and M. H. Ramlee, “Comparative Evaluation of Medical  Thermal  Image  Enhancement  Techniques  For  Breast  Cancer  Detection,” Journal  of  Engineering  and  Technological  Sciences ,  Vol.  50,  No.  1,  pp.  40–52,  2018, doi: 10.5614/j.eng.technol.sci.2018.50.1.3.
[11] T. T. Htay and S. S. Maung, “Early Stage Breast Cancer Detection System Using GLCM Feature  Extraction  and  K-Nearest  Neighbor  (k-NN)  on  Mammography  Image,”  ISCIT 2018  -  18th  International  Symposium  on  Communication  and  Information  Technology , No. Iscit, pp. 345–348, 2018, doi: 10.1109/ISCIT.2018.8587920.
[12] T.  Xie et  al. , “Differentiation  of  Triple-Negative  Breast  Cancer  From  Other  Subtypes Through  Whole-Tumor  Histogram  Analysis  On  Multiparametric  MR  Imaging,” European  Radiology ,  Vol.  29,  No.  5,  pp.  2535–2544,  2019,  doi:  10.1007/s00330-018- 5804-5.
[13] K. Nagasaka, H. Satake, S. Ishigaki, H. Kawai, and S. Naganawa, “Histogram Analysis of  Quantitative  Pharmacokinetic  Parameters  On  DCE-MRI:  Correlations  With Prognostic Factors and Molecular Subtypes In Breast Cancer,” Breast Cancer , Vol. 26,
No. 1, pp. 113–124, 2019, doi: 10.1007/s12282-018-0899-8.
2761 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2752-2761 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[14] P. V and D. D. D, “Detection of Breast Lesion Using Improved GLCM Feature Based Extraction in Mammogram Images,” SSRN Electronic Journal , no. May, pp. 1040–1047, 2020, doi: 10.2139/ssrn.3663875.
[15] A. H. Farhan and M. Y. Kamil, “Texture Analysis of Breast Cancer via LBP, HOG, and GLCM  Techniques,”  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  Vol. 928, No. 7, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/928/7/072098.
[16] H.  Li et  al. , “Breast  Tissue  Density  and  CAD  Cancer  Detection  In  Digital Mammography,” Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and  Biology  -  Proceedings ,  Vol.  7  VOLS,  pp.  3253–3256,  2005,  doi: 10.1109/iembs.2005.1617170.
[17] M. Muhammad, D. Zeebaree, A. M. A. Brifcani, J. Saeed, and D. A. Zebari, “A Review on Region of Interest Segmentation Based on Clustering Techniques for Breast Cancer Ultrasound Images,” Journal of Applied Science and Technology Trends , Vol. 1, No. 3, pp. 78–91, 2020, doi: 10.38094/jastt1328.
[18] D.  A.  Zebari,  D.  Q.  Zeebaree,  A.  M.  Abdulazeez,  H.  Haron,  and  H.  N.  A.  Hamed, “Improved  Threshold  Based  and  Trainable  Fully  Automated  Segmentation  For  Breast Cancer Boundary and Pectoral Muscle In Mammogram Images,” IEEE Access , Vol. 8, pp. 1–20, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3036072.
[19] D. A. Ragab, M. Sharkas, and O. Attallah, “Breast Cancer Diagnosis Using An Efficient CAD System Based On Multiple Classifiers,” Diagnostics , Vol. 9, No. 4, pp. 1–26, 2019, doi: 10.3390/diagnostics9040165.
[20] A. Derangula, S. R. Edara, and P. K. Karri, “Feature Selection of Breast Cancer Data Using  Gradient  Boosting  Techniques  of  Machine  Learning,” European  Journal  of Molecular  and  Clinical  Medicine ,  Vol.  7,  No.  2,  pp.  3488–3504,  2020,  [Online]. Available: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0- 85096914275&partnerID=40&md5=476b9182339725809c258a0b63a14a48