Klasifikasi Citra Digital Mammografi Berdasarkan Luas Diameter Kanker Payudara dengan Metode K-Means Clustering
Dadang Iskandar Mulyana 1 , Anisah Wulandari 2*
1,2* Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibu kota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 24 July 2023 Received in revised form 29 September 2023 Accepted 20 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1422.

## Keywords:
K-Means Clustering; Mammography; Breast Cancer.
Kata Kunci: K-Means Clustering; Mammografi; Kanker Payudara.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Breast cancer is one of the deadly diseases with a mortality rate that increases every year because the  higher  the  stage  of  cancer,  the  smaller  the  chance  of  people  to  recover.  Technology  is currently applied to the medical field such as MRI, CT Scan, and Mammography. Mammography can  be  done  to  identify  various  forms  of  abnormalities  in  the  breast  such  as  breast  cancer. Therefore,  in  this  study,  the  application  of  the  K-Means  method  was  carried  out  on  112 mammography digital images for classification based on the diameter area of breast cancer with the T component in the TNM system. The results of  this test found that from 100% of  the dataset, 24% of mammography images belonged to T2 with diameter area between 20 mm to 50 mm, and 76% of mammography images belonged to T3-T4 with diameter area more than 50 mm, with an average accuracy value of 89,3028%.

## a b s t r a k
Kanker payudara merupakan salah satu penyakit mematikan dengan angka kematian yang setiap tahunnya  semakin  meningkat  karena  semakin  tinggi  stadium  kanker  maka  semakin  kecil kesempatan  pengidap  untuk  sembuh.  Penerapan  teknologi  saat  ini  banyak  diterapkan  pada bidang  medis  seperti  pemeriksaan  MRI,  CT  Scan,  dan  Mammografi.  Pemeriksaan  medis mammografi  dapat dilakukan  untuk mengidentifikasi berbagai bentuk kelainan pada payudara seperti kanker payudara. Oleh karena itu, pada penelitian kali ini dilakukan penerapan metode K- Means  terhadap  112  citra  digital  mammografi  untuk  di  klasifikasi  berdasarkan  luas  diameter kanker payudara dengan komponen T pada sistem TNM.  Hasil dari pengujian ini didapatkan bahwa dari 100% dataset yang digunakan, 24% citra mammografi tergolong dalam kelas T2 yang menunjukkan luas diameter kanker antara 20 mm hingga 50 mm, dan 76% citra mammografi termasuk  ke  dalam  kelas  T3-T4  dengan  luas  diameter  kanker  lebih  dari  50  mm,  dengan  nilai akurasi rata-rata sebesar 89,3028%.
*Corresponding Author. Email: anisahwldr@gmail.com 2* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Kanker payudara adalah penyakit salah satu penyakit yang  sering  menyerang  kalangan  wanita  khususnya wanita pada usia diatas 40 tahun yang di mana sel-sel kanker dalam payudara tumbuh di luar kendali [1]. Sel kanker  disebut  juga  sebagai  tumor  abnormal  [2]. Mayoritas  pengidap  kanker  payudara  merupakan wanita, namun seiring berjalannya waktu tidak hanya wanita saja yang dapat terdiagnosa penyakit tersebut, laki-laki  memiliki  potensi  untuk  mengidap  penyakit tersebut.  Makan  makanan  yang  tidak  sehat  seperti makanan cepat saji atau junk food, pola kehidupan yang  tidak  teratur, kurangnya  aktifitas  olahraga  dan kegiatan  lain  yang  menimbulkan  tubuh  kita  tidak menerima nutrisi dan asupan yang baik, dapat dengan mudah mendatangkan penyakit itu sendiri ke tubuh kita.
Mengutip  pernyataan  yang  di  dapat  dari  laman Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia (KEMENKES)  yaitu  Data  Globocan  tahun  2020, jumlah kasus baru kanker payudara mencapai 68.858 kasus (16,6%) dari total 396.914 kasus baru kanker di Indonesia.  Setiap  tahunnya,  kanker  payudara berdampak  pada  sekitar  2,1  juta  wanita,  kanker  ini yang  paling  sering  berdampak  pada  wanita  dan penyebab  utama  kematian  pada  wanita  [1].  Data tersebut menjadi bukti bahwa kanker payudara masih menjadi  masalah  besar  bagi  Indonesia  atau  dunia. Kasus  kanker  payudara  sebanyak  70%  ditemukan dalam  kondisi  stadium  akhir,  dan  tentunya  angka ketahanan  hidup  lima  tahun  akan  lebih  tinggi  pada pasien  yang  telah  mendapatkan  serangkaian pengobatan pada stadium awal [3]. Beberapa teknik medis  yang  dilakukan  untuk  mendeteksi  kanker payudara  seperti  mammogram,  magnetic  resonance imaging (MRI), ultrasound, dan lain sebagainya [4]. Hasil  dari  pemeriksaan  tersebut  berupa  citra mammografi.  Gambar  mamografi  diagnostik diproses  untuk  menghilangkan  otot  dada  dengan mammogram yang melingkari dalam proses deteksi, dengan  proses  tersebut  segmentasi  profil  payudara yang akurat di permukaan dapat ditentukan [5].
Sebelum  dilakukan  penelitian  ini,  sejumlah  peneliti telah menjalankan studi serupa yang mengkaji deteksi dan  diagnosis  kanker  payudara  berdasarkan  citra mammografi.  Dalam  penelitian  oleh  Arjmand et  al . (2019)  dilakukan  segmentasi  otomatis  pada  tumor
berdasarkan  sampel  MRI  dengan  memanfaatkan algoritma  k-means  dan  cuckoo  search  optimization (CSO). Temuan menunjukkan superioritas penerapan algoritma  ini  dibandingkan  dengan  metode  serupa seperti  k-means  dan  Fuzzy  C-Means  (FCM)  [6]. Penelitian  berikutnya,  yang  dilakukan  oleh  Karthiga dan Narasimhan (2018) menggunakan pendekatan k- means untuk segmentasi inti sel dan Discrete Wavelet Transform  (DWT)  pada  citra  yang  sudah  di- segmentasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menciptakan  sistem  diagnosis  otomatis  yang  presisi, dengan  hasil  akurasi  mencapai  93,3%  pada  SVM, 92,7% pada SVM Kuadrat, dan 91,3% pada SVM Fine Gaussian [7].
Penelitian  lainnya,  yang  dilakukan  oleh  Amalia et  al . (2018)  mengimplementasikan  k-means  clustering pada  citra  hasil  mammografi  dengan  memanfaatkan komputasi  paralel.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  pendekatan  komputasi  paralel  memberikan peningkatan  kinerja  hingga  dua  kali  lipat  [8].  Dalam penelitian oleh Nedra et al . (2018)  menyajikan suatu sistem  untuk  mendeteksi  tumor  pada  citra mammografi  dan  membedakan  tumor  jinak  dan ganas.  Metode  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 99%, yang melebihi performa pengklasifikasi lain  seperti  BPN,  KNN,  dan  Hybrid  RGSA  [9]. Penelitian  yang  dipresentasikan  oleh  Hassan et  al . (2021) membahas perbandingan akurasi teknik-teknik yang  digunakan  dalam  mendeteksi  kanker  payudara pada  citra  medis.  Hasil  evaluasi  menegaskan kapabilitas  segmentasi  k-means  dalam  diagnosis kanker  payudara  dan  identifikasi  tumor  jinak  [10]. Terakhir,  penelitian  oleh  El  malali et  al .  (2020) mengusulkan  penggunaan  sistem  Computer-Aided Detection (CAD) dengan segmentasi k-means untuk meningkatkan  akurasi  deteksi  kanker  payudara  pada citra  mammogram.  Metode  ini  memanfaatkan peningkatan kontras dan segmentasi guna mengoptimalkan hasil setiap langkah analisis [11].
Stadium  yang  banyak  digunakan  saat  ini  adalah stadium  kanker  berdasarkan  sistem  stadium  TNM, yaitu penentuan stadium kanker dengan menilai tiga kriteria,  dimana  T  (tumor)  adalah  ukuran  tumor, tumor dan lokasinya, N (node) adalah keberadaannya. kelenjar  getah  bening  di  sekitar  tumor  dan  M (Metastasis)  adalah  kemungkinan  tumor  telah menyebar ke organ lain. Penelitian ini didasarkan pada penilaian komponen T, yaitu T1 artinya ukuran tumor
berdiameter  kurang  dari  20  mm,  setelah  itu  T2 dengan ukuran berkisar dari 20 mm hingga 50 mm, dan T3-T4 yang berarti tumor berdiameter lebih dari 50 mm.
Penelitian yang sudah ada selama ini berfokus untuk mengidentifikasi objek kanker pada citra mamografi. Hal ini menunjukkan betapa pentingnya analisis dini dan  pendeteksian  dini  untuk  mengetahui  potensi kanker  payudara  lebih  awal  supaya  dapat  dilakukan pengobatan yang tepat dan sesuai. Oleh karena itu, pada  kesempatan  kali  ini  penulis  mencoba  untuk mengembangkan  penelitian  terdahulu  mengenai identifikasi  kanker  payudara  berdasarkan  citra mamografi. Penelitian ini akan menerapkan metode segmentasi  dari  k-means  untuk  mengidentifikasi objek kanker pada citra mamografi, yang selanjutnya akan  dilakukan  pengukuran  dari  diameter  kanker yang terdeteksi dan melakukan klasifikasi berdasarkan  besar  diameter  kanker  payudara tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Pencitraan mammogram adalah modalitas pencitraan sinar-X  energi  rendah  yang  terbukti  handal  dalam membantu ahli bedah dan radiologist untuk diagnosis berbagai  kelainan  pada  payudara  manusia  dan rencana  perawatan  penyakit  [9].  Teknik  MRI, mamografi,  dan  ultrasonografi  digunakan  dalam pencitraan  lesi  payudara  [12].  Mammogram  tidak menyembuhkan  kanker  payudara,  tetapi  dapat menyelamatkan  nyawa  pasien  dengan  mendeteksi kanker payudara sedini mungkin [10].
Algoritma K-Means merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengelompokkan objek sebanyak n dengan kesamaan atribut ke dalam sejumlah cluster k,  dimana  k  <n  [8].  K-Means  digunakan  untuk mendapatkan
kelompok data dengan memaksimalkan  karakteristik  dari  objek  citra  yang digunakan.  Manfaat  utama  dari  algoritma  k  mean adalah  jika  k  (jumlah  cluster)  kecil  maka  kecepatan komputasi yang dicapai tinggi bahkan untuk variabel besar  [13].  K-Means  Clustering  akan  menentukan pusat dari setiap kelompok data dan mengelompokkan  pada  setiap  data  kedalam  salah satu kelompok tersebut berdasarkan jaraknya [14].
(1)
d ij = Jarak Antar Objek. P = Dimensi Data.
x ik = Dimensi I dan k.
x jk = dimensi j dan k.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini bertujuan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang mendalam tentang fenomena yang diteliti. Bagian ini merinci  pendekatan  dan  langkah-langkah  untuk mengumpulkan  dan  menganalisis  data.  Dengan menggunakan  metode  yang  tepat  diharapkan diperoleh hasil penelitian yang valid dan reliabel.

## Pengumpulan Dataset
Preprocessing K-Means Clustering Deteksi Objek Kanker Identifikasi Luas Diameter Kanker

## Pengujian Sistem

## Gambar 1. Rancangan Pengujian

## Pengumpulan Dataset
Dataset  sample  yang  digunakan  berasal  dari  situs penyedia dataset yang bersifat public. Pada penelitian ini  dilakukan  pengumpulan  dataset  berupa  112  citra digital  mammografi  yang  berasal  dari  pemeriksaan terhadap  pengidap  kanker  payudara.  Data  yang dikumpulkan memiliki format dcm atau dicom yang merupakan format file yang umum digunakan untuk kepentingan medis.
𝑑 𝑖𝑗 = √ ∑ { 𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 } 𝑝 𝑘=1

## Preprocessing
Dalam  melakukan  perancangan  sistem,  peneliti menggunakan alat bantu berupa aplikasi Matlab yang bersifat open source. Seluruh pengolahan dataset dan perancangan  sistem  hingga  pembuatan  program dilakukan  dengan  memanfaatkan  aplikasi  Matlab. Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  dimulai dengan  membuat  program  yang  memungkinkan untuk dapat membaca informasi dari file citra dicom. Selanjutnya, file citra yang sudah di input dilakukan segmentasi  menggunakan  algoritma  k-means clustering. Citra digital mammografi yang digunakan masih  berupa  citra  matrix.  Untuk  mempermudah dalam melakukan pengolahan citra, diperlukan citra grayscale  untuk  dapat  dilakukan  proses  segmentasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan modul mat2gray yang memungkinkan untuk mengkonversi citra matrix menjadi citra grayscale.

## K-Means Clustering
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Means Clustering sebagai metode utama dalam segmentasi citra. K-Means digunakan dalam penelitian ini untuk memprediksi  karakteristik  dari  suatu  citra mammografi  sehingga  dapat  dikelompokkan  sesuai dengan  ciri-ciri  yang  paling  dominan  dari  kanker payudara. Dalam penerapan metode K-Means pada penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tindakan  untuk mendukung  berjalannya  proses  supaya  lebih  baik. Pada  proses  ini  dilakukan  segmentasi  citra  untuk memisahkan  atau  mengelompokkan  cluster  pada objek  citra,  melakukan  pelabelan  pada  objek  yang terdeteksi,  melakukan  ekstraksi  ciri  pada  masing- masing  objek,  menghilangkan  objek  selain  objek kanker,  dan  melakukan  operasi  morfologi.  Operasi morfologi digunakan untuk mengilangkan ketidaksempurnaan  pada  citra  yang  tersegmentasi. Operasi morfologi merupakan proses yang bertujuan untuk  mengubah  bentuk  objek  pada  citra  aslinya. Proses  ini  dapat  dilakukan  pada  citra  grayscale maupun  citra  biner.  Morfologi  sendiri  terdiri  dari metode-metode  yang  digunakan  untuk  memproses keluaran dari tahap segmentasi citra.

## Deteksi Objek Kanker
Setelah  dilakukan  segmentasi  citra  menggunakan metode k-means, dilakukan pendeteksian pada citra mammografi yang dipilih. Hasil dari segmentasi citra sebelumnya dapat memisahkan antara objek kanker dengan  yang  bukan  objek  kanker.  Pendeteksian  ini
dilakukan untuk mengidentifikasi objek kanker yang ada pada citra digital mammografi.

## Identifikasi Luas Diameter Kanker
Setelah  objek  kanker  berhasil  diidentifikasi, selanjutnya sistem akan melakukan pengukuran pada objek kanker tersebut. Besar diameter kanker dihitung dalam satuan mm sesuai dengan standar yang berlaku. Pengukuran  diameter  kanker  dilakukan  dengan menentukan  titik  centroid  dari  objek  kanker  yang terdeteksi. Perhitungan dilakukan dengan menghitung koordinat x dan y dari sumbu utama elips. Kode akan mengitung  koordinat  x  dari  salah satu  ujung  sumbu utama  elips  dan  menghitung  koordinat  y  dari  titik akhir sumbu utama elips.

## Pengujian Sistem
Setelah  semua  tahapan  rancangan  penelitian dilakukan, selanjutnya dilakukan pengujian dari sistem yang telah di buat. Pengujian sistem bertujuan untuk menguji kebenaran dalam pembuatan program supaya menghasilkan  nilai  pengukuran  objek  kanker  yang akurat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan metode penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya, citra mammografi yang digunakan akan diubah menjadi citra grayscale.
Gambar 2. Citra Greyscale
Penerapan  metode  K-Means  Clustering  dilakukan ketika citra medis asli berhasil dilakukan konversi ke citra grayscale. Segmentasi citra yang diterapkan akan
88 dilakukan ke dalam 3 cluster sesuai dengan metode K-Means  Clustering.  Region  cluster  tertinggi  akan terindentifikasi sebagai objek kanker.
Gambar 3. Citra Hasil Segmentasi
Gambar 4. Region Cluster Tertinggi
Segmentasi citra merupakan langkah penting dalam proses  pengolahan  citra  medis,  terutama  dalam identifikasi  dan  analisis  kanker.  Pada  gambar  3, terlihat  citra  hasil  segmentasi  yang  memperlihatkan pemisahan antara area yang mengandung kanker dan area  yang  tidak.  Namun,  untuk  memastikan keakuratan segmentasi, diperlukan langkah tambahan yaitu  pelabelan.  Pelabelan  dilakukan  dengan memberikan indeks atau label pada setiap titik dalam citra  yang  mewakili  objek  kanker  dan  objek  bukan kanker.  Pada  gambar  4,  terlihat  region  cluster tertinggi  yang  menunjukkan  titik-titik  yang  telah diberi  label  tersebut.  Proses  pelabelan  ini
memungkinkan untuk lebih jelas membedakan antara area  yang  mengandung  kanker  dan  yang  tidak. Dengan demikian, analisis lebih lanjut terhadap citra dapat  dilakukan  dengan  lebih  akurat  untuk mendukung diagnosis dan pengobatan kanker.
Gambar 5. Index Objek bukan Kanker
Gambar 6. Index Objek Kanker Objek kanker ditunjukkan dengan angka empat pada index, sedangkan angka nol ditunjukkan sebagai objek bukan  kanker.  Setelah  dilakukan  pelabelan,  sistem akan  melakukan  ekstraksi  ciri  pada  masing-masing objek  dan  menghilangkan  objek  selain  dari  objek kanker.  Proses  ini  akan  membantu  dalam  proses identifikasi  citra  dalam  menentukan  antara  objek kanker  atau  bukan.  Setelah  itu,  dilakukan  operasi morfologi  kembali  untuk  memastikan  bahwa  citra hasil  dari  pemrosesan  menggunakan  K-Means  ini merupakan citra yang baik dan akurat untuk dilakukan
proses  selanjutnya.  Citra  yang  telah  di  segmentasi dipisahkan  dengan  warna  yang  berbeda  pada objeknya  untuk  memisahkan  antara  objek  kanker dengan bukan objek kanker.
Gambar 7. Hasil morfologi
Gambar 8. Objek kanker terdeteksi
Setelah  proses  segmentasi  dan  pelabelan  dilakukan, langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan  operasi morfologi untuk memperbaiki dan memperjelas hasil segmentasi. Pada Gambar 7, terlihat hasil dari operasi morfologi  yang  telah  diterapkan  pada  citra,  yang membantu  dalam  menghilangkan  noise  dan meningkatkan ketepatan segmentasi.  Setelah  proses morfologi, dilakukan deteksi objek kanker pada citra. Gambar 8 menampilkan hasil dari proses deteksi ini, di  mana  objek  kanker  telah  teridentifikasi  dengan jelas. Objek kanker ini ditandai dengan garis lurus dan
ukuran  diameter  kanker  telah  berhasil  diukur  dalam satuan milimeter. Hasil identifikasi ini kemudian akan menjadi dasar untuk menentukan klasifikasi dari citra tersebut,  apakah  citra  tersebut  mengandung  kanker atau  tidak.  Proses  klasifikasi  ini  merupakan  tahap penting dalam diagnosis dan pengobatan kanker, yang mana informasi yang tepat dari citra dapat membantu dokter dalam membuat keputusan yang lebih akurat dalam penanganan pasien.
Gambar 9. Hasil Perhitungan Dalam penelitian ini, dilakukan analisis terhadap hasil perhitungan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan terkait identifikasi kanker dalam citra medis. Gambar 9  menampilkan  hasil  perhitungan  yang  melibatkan berbagai  metrik  dan  parameter  untuk  mengevaluasi kualitas  segmentasi  dan  deteksi  kanker.  Selain  itu, Tabel 1 menunjukkan hasil pengujian yang mencakup berbagai  ukuran  dan  kelas  kanker  yang  berhasil diidentifikasi dalam citra.
Tabel 1. Hasil pengujian No Besar Kanker Kelas  No Besar Kanker Kelas 1 59,7414  T3-T4  57  60,9602  T3-T4 2 62,4189  T3-T4  58  60,3677  T3-T4 3 69,8521  T3-T4  59  52,2065  T3-T4 4 53,5765  T3-T4  60  72,8203  T3-T4 5 37,8849  T2 61  69,4068  T3-T4 6 73,2952  T3-T4  62  62,4959  T3-T4 7 73,0475  T3-T4  63  66,0716  T3-T4 8 86,8972  T3-T4  64  51,8457  T3-T4 9 35,9473  T2 65  59,0627  T3-T4 10 21,2469  T2 66  38,2051  T2
84-92
11 59,0541  T3-T4  67  51,8359  T3-T4 12 78,0699  T3-T4  68  79,4273  T3-T4 13 39,2321  T2 69  69,4185  T3-T4 14 46,7868  T2 70  41,5909  T2 15 54,7615  T3-T4  71  52,5689  T3-T4 16 53,7954  T3-T4  72  74,3993  T3-T4 17 44,4652  T2 73  93,2902  T3-T4 18 28,3718  T2 74  38,9192  T2 19 77,8790  T3-T4  75  51,9239  T3-T4 20 74,7422  T3-T4  76  60,2801  T3-T4 21 34,3252  T2 77  33,7700  T2 22 85,2855  T3-T4  78  61,1809  T3-T4
23 53,6861  T3-T4  79  36,7786  T2 24 68,5599  T3-T4  80  54,7133  T3-T4 25 49,8760  T2 81  53,5252  T3-T4 26 75,9568  T3-T4  82  38,4655  T2 27 70,8865  T3-T4  83  73,3044  T3-T4 28 28,3718  T2 84  58,4608  T3-T4 29 73,0645  T3-T4  85  78,1884  T3-T4
30 74,8511  T3-T4  86  45,5129  T2 31 63,8801  T3-T4  87  86,1503  T3-T4
32 64,9928  T3-T4  88  76,0045  T3-T4
33 69,0260  T3-T4  89  65,1411  T3-T4 34 70,1834  T3-T4  90  54,1663  T3-T4
35 63,5713  T3-T4  91  39,2194  T2 36 64,6720  T3-T4  92  39,3006  T2 37 65,1743  T3-T4  93  27,6149  T2 38 50,0465  T3-T4  94  53,5719  T3-T4 39 70,0247  T3-T4  95  53,8469  T3-T4 40 53,8061  T3-T4  96  51,7325  T3-T4
41 55,9878  T3-T4  97  48,3199  T2 42 64,4300  T3-T4  98  58,4195  T3-T4 43 66,7711  T3-T4  99  72,7125  T3-T4 44 49,6730  T2 100  47,4757  T2 45 79,6877  T3-T4  101  70,8865  T3-T4 46 67,6461  T3-T4  102  28,3718  T2 47 76,6655  T3-T4  103  50,8741  T3-T4 48 47,6331  T2 104  52,9464  T3-T4 49 53,8061  T3-T4  105  51,4526  T3-T4 50 56,0388  T3-T4  106  60,6941  T3-T4 51 67,0477  T3-T4  107  77,5949  T3-T4 52 49,1630  T2 108  51,3906  T3-T4 53 72,2800  T3-T4  109  85,5775  T3-T4 54 64,0639  T3-T4  110  83,0091  T3-T4 55 43,5851  T2 111  66,0806  T3-T4 56 87,1723  T3-T4  112  50,7000  T3-T4
Hasil  dari  penelitian  tersebut  setelah  diterapkan kedalam 100% sampel citra mammografi didapatkan bahwa  tidak  ada  yang  termasuk  ke  dalam  klasifikasi T1, 24% citra mammografi yang terdeteksi memiliki objek kanker yang berukuran kurang dari 50 mm dan termasuk  dalam  klasifikasi  T2,  sedangkan  76%  citra mamografi yang terdeteksi memilki objek kanker yang berukuran  lebih  dari  50  mm  dan  termasuk  dalam klasifikasi T3-T4. Nilai akurasi rata-rata yang didapat dari penelitian ini yaitu sebesar 89,3028%, yang artinya penelitian yang dibuat dapat berjalan dengan baik dan cukup akurat.
Gambar 10. Diagram hasil pengujian.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  pada  penelitian ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  K-Means Clustering terbukti efektif untuk mengklasifikasi citra digital  mammografi  berdasarkan  ukuran  diameter kanker payudara.
Algoritma ini dapat mengelompokkan  objek  pada  citra  berdasarkan kesamaan  karakteristiknya  dan  membantu  dalam analisis  lebih  lanjut.  Pada  penelitian  ini  ditemukan bahwa dari 100% citra mammografi yang digunakan, 24%  diantaranya  teridentifikasi  dalam  klasifikasi  T2, dan  76%  citra  mammografi  teridentifikasi  dalam klasifikasi  tingkatan  T3-T4,  dengan  nilai  rata-rata akurasi sebesar 89,3028%.  Hasil dari klasifikasi yang dilakukan  akan  berguna  untuk  menganalisis  dan mengambil  keputusan  yang  tepat  mengenai  kanker payudara.
0% 24% 76% Hasil Pengujian T1 T2 T3-T4

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima kasih saya ucapkan untuk semua orang yang telah  berperan  dalam  penulisan  ini  terutama  untuk dosen  pembimbing  yang  telah  memberikan bimbingan dan saran dalam proses penulisan jurnal ini.  Kepada  keluarga  saya  yang  selalu  memberikan dukungan  dan  semangat  dalam  proses  penulisan jurnal  ini.  Kepada  reviewer  yang  telah  mereview naskah  saya,  kritik  dan  saran  yang  diberikan sangat membantu  saya  untuk  memperbaiki  naskah  ini menjadi  lebih  baik.  Kepada  penerbit  yang  telah menerbitkan  naskah  saya,  dan  untuk  pihak-pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah membantu  dalam  penulisan  jurnal  ini.  Dukungan yang kalian berikan sangat berarti bagi saya.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Yadav, A., Verma, V. K., Pal, V., Jain, V., &
Garg,  V.  2021.  Automated  Detection  and Classification of Breast Cancer Tumour Cells using Machine Learning and Deep Learning on Histopathological  Images.  In  2021  6th International  Conference for  Convergence  in Technology, I2CT 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/I2CT51068.2021.94 17996.
[2] Gupta, S., Sinha, N., Sudha, R. and Babu, C., 2019,  March.  Breast  Cancer  Detection  Using Image  Processing  Techniques.  In 2019 Innovations  in  Power  and  Advanced  Computing Technologies  (i-PACT) (Vol.  1,  pp.  1-6).  IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/i-
PACT44901.2019.8960233.
[3] Lestari, P. and Wulansari, W., 2019. Pentingnya pemeriksaan  payudara sendiri  (sadari) sebagai upaya deteksi dini kanker payudara. Indonesian Journal  of  Community  Empowerment  (IJCE) , 1 (2). DOI: https://doi.org/10.35473/ijce.v1i2.327
[4] Atrey,  K.,  Singh,  B.K.,  Roy,  A.  and  Bodhey, N.K.,  2020,  January.  Breast  cancer  detection and  validation  using  dual  modality  imaging.
In 2020  First  International  Conference  on  Power,
Control and Computing Technologies (ICPC2T) (pp. 454-458). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICPC2T48082.2020. 9071501. [5] Jebarani,  P.E.,  Umadevi,  N.,  Dang,  H.  and Pomplun,  M.,  2021.  A  novel  hybrid  K-means and GMM machine learning model for breast cancer  detection. IEEE  Access , 9 ,  pp.146153- 146162.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.31234 25.
[6] Arjmand,  A.,  Meshgini,  S.,  Afrouzian,  R.  and Farzamnia,  A.,  2019,  October.  Breast  tumor segmentation  using  K-means  clustering  and cuckoo  search  optimization.  In 2019  9th International  conference  on  computer  and  knowledge engineering (ICCKE) (pp. 305-308). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCKE48569.2019.8 964794.
[7] Karthiga, R. and Narasimhan, K., 2018, March. Automated  diagnosis  of  breast  cancer  using wavelet based entropy features. In 2018 Second international  conference  on  electronics,  communication and  aerospace  technology  (ICECA) (pp.  274-279). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICECA.2018.847473 9. [8] Amalia,  A.E.,  Airlangga,  G.  and  Thohari, A.N.A., 2018. Breast Cancer Image Segmentation Using K-Means Clustering Based on  GPU  Cuda  Parallel  Computing. Jurnal Infotel , 10 (1), pp.33-38. DOI https://doi.org/10.20895/infotel.v10i1.344.
[9] Nedra,  A.,  Shoaib,  M.  and  Gattoufi,  S.,  2018, March.  Detection  and  classification  of  the breast  abnormalities  in  Digital  Mammograms via  Linear  Support  Vector  Machine.  In 2018 IEEE  4th  Middle  East  Conference  on  Biomedical Engineering  (MECBME) (pp.  141-146).  IEEE.
DOI:
https://doi.org/10.1109/MECBME.2018.840 2422.
Dadang Iskandar Mulyana, Anisah Wulandari / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (1) 2024, 84-92
[10] Hassan,  N.S.,  Abdulazeez,  A.M.,  Zeebaree, D.Q. and Hasan, D.A., 2021. Medical images breast cancer segmentation based on K-means clustering algorithm: a review. Asian Journal of Research  in  Computer  Science , 9 (1),  pp.23-38. DOI: https://doi.org/10.9734/ajrcos/2021/v9i130 212.
[11] Assir, A., Harmouchi, M., Lyazidi, A., Rattal, M.  and  Mouhsen,  A.,  2020,  April.  Fully Automatic  Computer-Aided  Detection  of Breast  Cancer  based  on  Genetic  Algorithm Optimization. In 2020 1st International
Conference on Innovative Research in Applied Science,
Engineering  and  Technology  (IRASET) (pp.  1-6).
IEEE.
DOI: https://doi.org/10.1109/IRASET48871.2020
.9092186.
[12] Çiklaçandir,  F.G.Y.,  Ertaylan,  A.,  Bınzat,  U. and Kut, A., 2019, October. Lesion detection from  the  ultrasound  images  using  k-means algorithm. In 2019 Medical Technologies Congress (TIPTEKNO) (pp. 1-4).
IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/TIPTEKNO.2019.8 895050.
[13] Dubey,  A.K.,  Gupta,  U.  and  Jain,  S.,  2018. Comparative  study  of  K-means  and  fuzzy  C- means  algorithms  on  the  breast  cancer data. International  Journal  on  Advanced  Science, Engineering and Information Technology , 8 (1), pp.18- 29.
[14] Premana, A., Bhakti, R.M.H. and Prayogi, D., 2020.  Segmentasi  K-Means  Clustering  Pada Citra  Menggunakan  Ekstrasi  Fitur  Warna  dan Tekstur. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal  of  UMUS , 2 (01),  pp.89-97.  DOI: https://doi.org/10.46772/intech.v2i01.190.