## ANALISIS PERFORMA ALGORITMA NAIVE BAYES PADA DETEKSI OTOMATIS CITRA MRI
Fajar Akbar 1 , Amin Nur Rais 2 , Irwan Agus Sobari 3 , Robi Aziz Zuama 4 , Biktra Rudiarto 5
Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta 1235 www.nusamandiri.ac.id, fajar.fkb@nusamandiri.ac.id; aminnurraiskleca@gmail.com; irwan.igb@nusamandiri.ac.id
biktra.brd@nusamandiri.ac.id Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika 4 www.bsi.ac.id robi.rbs@bsi.ac.id
Abstract— The  brain  in  humans  becomes  part  of the central nervous system  of the human body. The use of imaging with MRI is one that can be used as a first  step  to  detect  parts  of  the  human  brain.  The imaging  step  is  the  first  step  in  diagnosing  brain tumor.  By  performing  feature  extraction,  which aims  to  process  the  classification  of  brain  tumors, between  normal  and  abnormal  brain  images  using the naive Bayes method. Obtained 41 images which then became 39 datasets. Feature extraction results with  2  classes,  normal  as  many  as  20  data  and abnormal data 19. The calculation results obtained the  value  of  the  normal  class  of  0.513  and  the abnormal class of 0.487 the value of the calculation accuracy of 84.17%.
Keywords:  Feature  Extraction,  Brain  Tumor,  Naive Bayes
Intisari—Otak  pada  manusia  menjadi  bagian paling  penting  dari  sistem  saraf  pusat  tubuh manusia.  Penggunaan  pencitraan  dengan  MRI salah  satunya  dapat  digunakan  sebagai  langkah awal  untuk  mendeteksi  bagian  otak  manusia. Langkah  pencitraan  medis  digunakan  sebagai langkah  awal  pendiagnosisan  terhadap  penyakit tumor  otak.  Dengan  melakukan  ekstraksi  fitur, yang bertujuan untuk melakukan proses klasifikasi citra tumor otak, antara citra otak normal dengan abnormal  dengan  menggunakan  metode  naive bayes. Didapatkan 41 citra yang kemudian menjadi 39  dataset  hasil  ekstraksi  fitur  dengan  2  class, normal  sebanyak  20  data  dan  abnormal  19  data. Hasil  penghitungan  didapatkan  nilai  class  normal sebesar  0.513  dan  class  abnormal  sebesar  0.487 nilai akurasi penghitungan sebesar 84.17%.
Kata  Kunci:  Ekstraksi  Fitur,  Tumor  Otak,  Naive Bayes

## PENDAHULUAN
Dunia  medis  terus  berkembang  dalam segala  lini  dengan  mengikuti  perkembangan teknologi.  Dimana  dalam  dunia  kedokteran perkembangan  teknologi  berperan  aktif  dalam mempermudah dokter untuk melakukan diagnosa suatu  penyakit.  Seperti  dalam  pendeteksidan penyakit  kanker  serviks  (Riana,  Plissiti,  Nikou, Widyantoro,  &  Mengko,  2015),  dan  pendeteksian kanteker  pada  otak  (Nandpuru,  Salankar,  &  Bora, 2014)  teknologi  sudah  berperan  aktif  untuk menunjang  proses  medis.  Proses  medis  dilakukan sebagai  tahap  untuk  melakukan  deteksi  penyakit yang  terdapat  pada  suatu  citra  medis  dengan melakukan  proses  pengolahan  citra  medis. Pengolahan
citra
dilakukan dengan mengumpulkan  citra  yang  diguanakan  sebagai citra masukan untuk mendapatkan informasi yang tertera  dari  setiap  citranya.  Tujuan  dari  proses pengolah  citra  adalah  untuk  mengenali  citra  atau objek  yang  sedang  dipertimbangkan  agar  lebih mudah  divisualkan  (Joseph  &  Singh, 2014).  Untuk mempermudah  visualisasi,  citra  digital  dilakukan proses  manipulasi  citra,  yang  berguna  untuk memperbaiki  atau  mengurangi  kualitas  citra, menampilkan bagian tertentu dari citra, membuat citra  baru  dari  beberapa  bagian  citra  yang  sudah ada,  dan  beberapa  teknik  manipulasi  gambar lainnya (Cholis & Fuad, 2014).
Pencitraan  medis  adalah  teknik  dan proses  yang  digunakan  untuk  membuat  citra anatomi manusia untuk penelitian klinis, diagnosis dan  pengobatan  (Kaushik,  Utkarsha,  Singhal,  & Singh,  2014).  Penggunaan  citra  digital  didalam dunia  medis  menjadi    sangat  penting  untuk mempermudah  analisa  dan  diagnosa  penyakit yang  memiliki  resiko  tinggi  jika  dilakukan  secara manual dalam memperoleh informasinya,
dikarenakan  citra  medis  mampu  menunjukkan hingga  bagian  terdalam  tubuh  manusia  (Irawan, Udayanti, & Nugroho, 2013).
Modalitas  pencitraan  medis  Magnetic resonance imaging (MRI) dan CT-Scan kebanyakan bergantung  pada  teknologi  komputer  yang menghasilkan  atau  menampilkan  citra  digital  dari organ  dalam  tubuh  manusia  yang  membantu dokter  dalam  memvisualisasikan  bagian  tubuh. MRI,  CT-scan,  dan  Radiographic  sering  digunakan oleh  dokter  untuk  mempermudah  mendapatkan analisa  dan  diagnosa  dari  penyakit  tertentu. Dimana MRI, CT-scan, dan Radiographic melakukan  pengambilan  alih  citra  dengan  x-ray konvensional,  sehingga  memungkinkan  dokter dapat  melihat  visualisasi  3  dimensi  dari  tubuh (Sharma, Diwakar, & Choudhary, 2012).
Otak pada manusia menjadi bagian paling penting  dari  sistem  saraf  pusat  tubuh  manusia. Penggunaan pencitraan dengan MRI salah satunya dapat  digunakan  sebagai  langkah  awal  untuk mendeteksi  bagian  otak  manusia.  Langkah pencitraan medis digunakan sebagai langkah awal pendiagnosisan  terhadap  penyakit  tumor  otak. Tumor  Otak  adalah  pertumbuhan  sel  -  sel abnormal  di  dalam  atau  di  sekitar  otak  secara tidak  wajar  dan  tidak  terkendali  (Yeni  Lestari Nasution,  Mesran,  Suginam,  &  Fadlina,  2017). Tumor  terjadi  karena  pembelahan  sel  yang  tidak normal  dan  tidak  terkontrol  di  otak.  Selain  itu, Tumor  otak  terjadi  karena  pembelahan  sel  secara tidak normal dan tidak terkendali, baik dari sel itu sendiri ataupun sel kanker yang terjadi pada organ lain  yang  kemudian  menyerang  organ  otak (Adinegoro, Atmaja, & Purnamasari, 2015). Hal ini menjadi  salah  satu  jenis  pendeteksian  penyakit yang  memanfaatkan  teknologi,  dan  mendapat banyak perhatian dari peneliti.
Dalam  mendeteksi  tumor  otak,  diusulkan teknik fuzzy clustering (Vasuda & Satheesh, 2010). Algoritma  ini  menggunakan  fuzzy  C-means,  tetapi dalam  pengaplikasiannya  memiliki  kelemahan, dimana  algoritma  ini  memiliki  waktu  yang  lama dalam pengklasifikasian yang diperlukan. Pengklasifikasi membutuhkan data pelatihan yang disegmentasikan  secara  manual  dan  kemudian digunakan  sebagai  referensi  untuk  melakukan segmentasi  secara  otomatis  terhadap  data  baru. Penggunaan  data  latih    yang  sama  untuk mengklasifikasikan  sejumlah  besar  citra,  dapat menyebabkan  hasil  yang  bias.  Teknik  seperti  ini yang membutuhkan banyak data latih dan data uji data  relatif  mempersulit  proses  (Ananda  & Thomas, 2012).
M.C.  Jobin  Christ  dan  R.M.S.  Parvathi dalam  jurnalnya,  mengintegrasikan  algoritma klasifikasi  dan  algoritma  segmentasi  marker controlled watershed untuk melakukan segmentasi
citra medis (Christ & Parvathi, 2011). Penggunaan Algoritma segmentasi marker controlled watershed  untuk  melakukan  analisa  citra  medis memiliki keuntungan mampu membangun seluruh pembagian  citra  medis.  Namun,  segmentasi  dan sensifitas yang berlebihan menjadi kesalahan. Dan menyimpulkan  bahwa  hasil  yang  diusulkan mendapatkan  hasil  segmentasi  yang  memberikan lebih sedikit partisi daripada hasil segmentasi oleh algoritma segmentasi marker controlled watershed konservatif.
Metode support vector machine pun dapat digunakan  dalam  melakukan  dalam  proses pengolahan  medis,  dalam  hal  ini  melakukan klasifikasi sel darah putih. Dalam pengklasifikasiannya,    dengan  support  vector machine  dapat  membandingkan  hasil  dari parameter kernal yang berbeda, yaitu kernel linear dan  kernel  Radial  Basis  Function  (RBF)  (Caraka, Sumbodo,  &  Candradewi,  2017).  Dari  penelitian tersebut,  didapatkan  bahwa  pengklasifikasian  sel darah  putih  dengan  metode  support  vector machine  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 72,26% dari deteksi sel darah putih dari citra yang dihasilkan  dari  mikroskop.  Dalam  penelitian  ini, dilakukan  proses  pendeteksian  melalui  citra  otak normal  dan  abnormal  untuk  melakukan  proses pengklasifikasian  citra  tumor  otak.  Penelitian  ini bertujuan menggunakan model naive bayes untuk mendeteksi  tingkat  akurasi  dari  citra  otak  yang tersegmentasi.
Gambar 1. Model Penelitian

## BAHAN DAN METODE
Pada modul ini, mengusulkan ekstraksi fitur pada  citra  otak  untuk  melakukan  klasifikasi  citra tumor  otak  menggunakan  teknik  pengelompokan dengan  metode  naive  bayes  (Gambar  1).  Pada tahap  awal,  pengumpulan  citra  otak  dilakukan dengan  menambang  dari  internet  dengan mengambil  citra  otak  yang  mengandung  tumor (abnormal) dan citra otak yang tidak mengandung tumor (normal).
Setelah  citra  otak  yang  akan  diolah terkumpul, citra tersebut dilakukan proses seleksi dengan  memisahkan  citra  otak  yang  normal dengan  yang  abnormal.  Pemisahan  tersebut dilakukan  untuk  mempermudah  proses  seleksi citra  ketika  dilakukan  proses  pemasukan  citra  ke program  untuk  diambil  fiturnya.  Dari  citra  yang dikumpulkan,  diperoleh  citra  otak  normal  awal sejumlah 20 citra, dengan citra abnormal 21 citra.
Citra  yang  berhasil  kumpulkan,    kemudian dilakukan  pra  proses  untuk  menyesuaikan  citra dengan  proses  ekstraksi  fitur.  Dalam  pra  proses, dilakukan  proses  kompresi  citra  yang  bertujuan untuk  mengurangi  redudansi  agar  data  pada  citra dapat  disimpan  dan  ditransmisikan  secara  efisien (Tearani, 2014). Dari citra yang terkompresi, citra dilanjutkan  dengan  segmentasi  posisi  dengan memecah citra menjadi dua, dimana citra pertama citra otak yang terindikasi mengandung tumor dan yang  kedua  citra  tempurung  otak  (Rais  &  Riana, 2018).    (Rai  &  Chakrabarty,  2019)  segmentasi dibandingkan  keduanya  untuk  mendapatkan  nilai dari  setiap  fitur  yang  dibutuhkan.  Dimana  fitur luas  dari  keduanya.  Dari  fitur  –  fitur  yang didapatkan,  nilai  tiap  fitur  dari  setiap  kelasnya ditambang  dan  disimpan  kembali  sehingga terbentuk data set baru hasil dari ekstraksi fitur.
Dataset  yang  terkumpul  dari  proses ekstraksi  fitur  diolah  kembali  berdasarkan kebutuhan  pemodelan  dari  model  yang  diusulkan (Gambar 1). Dimana dalam pemodelan, setiap nilai dataset  yang  terbentuk  dikonversi  dari  bilangan pecahan menjadi bilangan bulat untuk mempermudah proses klasifikasi.
Klasifikasi  citra  otak  digunakan  untuk melakukan  proses  identifikasi  obyek  kedalam sebuah kelas, kelompok, atau kategori berdasarkan  karakteristik  yang  telah  ditentukan sebelumnya (Muhamad et al., 2017). Dalam proses pengklasifikasian, naive bayes dipilih untuk proses klasifikasi citra otak antara citra otak yang normal dan abnormal. Dengan menggunakan naive  bayes, sehingga  nilai  tingkat  akurasi  dari  dataset  dapat diketahui  untuk  menentukan  citra  otak  yang normal dan abnormal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasa  yang  disajikan  mengacu  ke model yang diusulkan pada gambar 1.  Pada tahap awal,  pengumpulan  citra  otak  dilakukan  dengan mengambil  data  citra  dari  internet  dengan mengambil  citra  otak  yang  mengandung  tumor (abnormal) dan citra otak yang tidak mengandung tumor (normal) (gambar 2).
Citra  hasil  pengumpulan  dari  internet kemudian dipisahkan antar citra  yang normal dan citra  yang  abnormal.  Proses  pemisahan  dilakukan untuk  mempermudah  dalam  melakukan  proses pemasukan citra kedalam program matlab R2015b yang  sudah  disiapkan  untuk  mengekstrak  nilai fitur  dari  setiap  citranya.  Dari  citra  yang dikumpulkan,  diperoleh  citra  otak  normal  awal sejumlah 20 citra, dengan citra abnormal 21 citra.
Dengan  menggunakan  marlab  R2015b, proses  penambangan  nilai  fitur  dilakukan.  Dalam tahap  awal,  dilakukan  proses  pra  proses  untuk memaksimalkan citra masukan. Dalam pra proses, setiap  citra  yang  diolah  dikompres  ukurannya sama  rata  dengan  dimensi  250  x  250.  Sehingga memungkinkan  dalam  menentukan  luas  dasar setiap  citra  bernilai  sama.  Dari  citra  hasil kompresi,  citra  kemudian  dilakukan  proses segmentasi  seperti  pada  Gambar  3  dan  Gambar  4 untuk  mendapatkan  posisi  tumor  pada  citra  citra dan  sisi  tepi  dari  otak.  Dengan  menggunakan  dua citra,  dapat  dibandingkan  antara  citra  tumor  dan citra otak yang telah terpisah.
Sumber: (Rai & Chakrabarty, 2019) Gambar 2. Citra otak normal dan abnormal
Gambar 3. Proses Segmentasi Citra Normal
Masing  –  masih  citra    ditambang  nilai  setiap fiturnya,  dengan  penambangan  berfokus  pada persentase luas dari citra tumor dan citra otaknya.
Penambangan fitur dilakukan untuk mendapatkan  data  set  baru  yang  berisikan  nilai dari  setiap  citranya.  Salah  satu  nilai  yang
ditambang adalah luas permukaan yang tersegmentasi.  Luas  segmentasi  citra  tomor diambil kemudian dibandingkan dengan citra otak yang  tersegmentasi,  sehingga  dapat  dibandingkan keduanya dengan masing – masing luasnya.
Tabel 1. Hasil ekstraksi fitur No Ltumor Ltempurung Ptumor Mean STDev Entropy Variance Class 1 145 30765 0,47132 0,00221 0,04699 0,02270 0,00221 normal 2 165 30585 0,53948 0,00252 0,05011 0,02536 0,00251 normal 3 176 22695 0,77550 0,00269 0,05175 0,02681 0,00268 normal 4 203 22214 0,91384 0,00310 0,05557 0,03028 0,00309 normal 5 284 19294 1,47196 0,00433 0,06569 0,04026 0,00431 normal 6 1147 21700 5,28571 0,01750 0,13113 0,12717 0,01720 abnormal 7 2004 15991 12,53200 0,03058 0,17217 0,19729 0,02964 abnormal 8 4199 39465 10,63980 0,06407 0,24488 0,34340 0,05997 abnormal 9 6434 31881 20,18130 0,09818 0,29755 0,46318 0,08854 abnormal 10 2415 51300 4,70760 0,03685 0,18840 0,22766 0,03549 abnormal Sumber: (Akbar, Rais, Sobari, Zuama, & Rudiarto, 2019) Masing  –  masing  dari  luas  citra  hasil segmentasi,  dilakukan  proses  persentase  luas dengan membandingkan luas citra otak dibandingkan  dengan  luas  citra  tumor,  sehingga memunculkan  nilai  persentase  luas  tumor  dan persentase  luas  otak.  Persentase  luas  ini  menjadi salah  satu  fitur  yang  digunakan  dalam penambangan data seperti pada Tabel 1.
Dari  hasil  penambangan  fitur,  dapat  diolah lebih lanjut sebanyak 39 data set yang terdiri dari citra normal sebanyak 20 data, dan citra abnormal sebanyak  19  data.  Dengan  menggunakan  metode naive bayes dengan persamaan (1)
𝑃(𝐶|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶 )𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋) .................................................. . (1)
Dengan  menggunakan  metode  naive  bayes, memunculkan  peluang  munculnya  setiap  kelas citra  otak  dan  menghitung  setiap  peluang  setiap fitur  yang  ada.  Sehingga  memunculkan  nilai  baru untuk  menghitung  tingkat  akurasi  datanya. Namun,  untuk  memaksimalkan  penghitungannya, dioptimalkan  dengan  laplace  correction  yang berguna  untuk  menangani  nilai  probabilitas  0 (nol) dengan persamaan (2)
𝑃 𝑖 = 𝑚 𝑖 +1 𝑛+𝑘 ......................................................................... (2)
Penghitungan  akurasi  terhadap  fitur  dari dataset  yang  didapatkan  dilakukan  dengan bantuan  tools  rapid  miner  versi  8.1.  Dalam  rapid miner,  diimplementasikan  dengan  susunan operator seperti pada gambar 5 yang menggambarkan dataset yang dimasukkan
dengan format data csv hasil pengolahan microsoft excel.
Gambar 5. Skema pengujian naive bayes Tabel 2. Hasil prediksi No Class Prediction 1 abnormal abnormal 2 normal normal 3 normal normal 4 normal normal 5 abnormal abnormal 6 abnormal abnormal 7 normal normal 8 normal normal 9 abnormal normal 10 abnormal normal Tabel 3. Hasil akurasi true abnormal true normal class precision pred. abnormal 15 2 88.24% pred. normal 4 18 81.82% class recall 78.95% 90.00% accuracy: 84.17% +/- 20.56% (mikro: 84.62%)
Kemudian diproses
dengan cross validation  dengan  model  naive  bayes  dan  laplace correction,  dan  performance  yang  berguna  untuk memunculkan  hasil  perhitungan  dari  model  yang diusulkan  (gambar  1).  Dengan  skema  pemodelan pada  gambar  5,  dapat  diketahui  nilai  class  dari class  normal  sebesar  0.513  dan  class  abnormal sebesar 0.487 dengan contoh hasil prediksi seperti pada  tabel  2  dan  nilai  akurasi  penghitungan sebesar 84.17% (tabel 3).

## KESIMPULAN
Pada  ekstraksi  fitur  tumor  otak  dengan naive  bayes,  kasifikasi  digunakan  untuk  melihat tingkat  akurasi  datanya  yang  bersumber  dari ekstraksi  fitur  dalam  pembobotannya.  Dalam pengujian  ini,  digunakan  dataset  yang  telah terekstrak  sebanya  39  data  set  yang  terbagi menjadi  2  class,  yaitu  class  normal  dan  abnormal. Pada  class  normal,  didapatkan  20  dataset, sedangkan  class  abnormal  19  dataset  yag  siap dihitung. Hasil perhitungan akurasi dari fitur yang terekstrak  dengan  menggunakan  model  yang diusulkan, mendapatkan nilai class normal sebesar 0.513  dan  class  abnormal  sebesar  0.487  dengan akurasi  penghitungan  84.17%.  adapun  saran  dari penelitian  ini  yaitu  metode  dalam  melakukan ekstraksi  fitur  agar  dilanjutkan  dan  diperdalam untuk  melihat  kemungkinan  mendapatkan  nilai fitur  yang  lain  yang  lebih  mendalam  dengan memodelkan model klasifikasi yang lain.

## REFERENSI
Adinegoro,  A.,  Atmaja,  R.  D.,  &  Purnamasari,  R. (2015).  Deteksi  Tumor  Otak  dengan  Ektrasi Ciri  &  Feature  Selection  mengunakan  Linear Discriminant  Analysis  (  LDA  )  dan  Support Vector  Machine  (  SVM  )  Brain  Tumor  ’  s Detection With Feature Extraction & Feature Selection Using Linear Discriminant Analysis (  LDA  ).  E-Proceeding  of  Engineering,  2(2), 2532–2539.
Akbar,  F.,  Rais,  N.  A.,  Sobari,  I.  A.,  Zuama,  R.  A.,  & Rudiarto, B. (2019). Laporan Akhir Penelitian Performa  Naive  Bayes  pada  Deteksi  Citra MRI. Jakarta.
Ananda,  R.  S.,  &  Thomas,  T.  (2012).  Automatic segmentation framework for primary tumors from  brain  MRIs  using  morphological filtering  techniques.  2012  5th  International Conference  on  Biomedical  Engineering  and Informatics,  BMEI  2012,  (March  2015),  238– 242. https://doi.org/10.1109/BMEI.2012.651299
5
Caraka,  B.,  Sumbodo,  B.  A.  A.,  &  Candradewi,  I.
(2017). Klasifikasi Sel Darah Putih Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  Berbasis  Pengolahan  Citra Digital. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics  and  Instrumentation  Systems), 7(1), 25. https://doi.org/10.22146/ijeis.15420
Cholis, M. N., & Fuad, Y. (2014). APLIKASI DETEKSI TEPI  SOBEL  UNTUK  IDENTIFIKASI  TEPI CITRA MEDIS. MATHunesa, 3(2), 15–19.
Christ,  M.  C.  J.,  &  Parvathi,  R.  M.  S.  (2011).
Segmentation  of  Medical  Image  using Clustering  and  Watershed  Algorithms. American  Journal  of  Applied  Sciences,  8(12),
1349–1352.
https://doi.org/10.3844/ajassp.2011.1349.1 352
Irawan, C., Udayanti, E. D., & Nugroho, F. A. (2013). Visualisasi dan Rekonstruksi 3D Citra Medis : Review.  SEMANTIK  2013,  2013(November), 61–64.
Joseph, R. P., & Singh, C. S. (2014). Brain Tumor Mri Image  Segmentation  and  Detection  in  Image Processing.  International  Journal  of  Research in Engineering and Technology, 3(1), 1–5.
Kaushik,  D.,  Utkarsha,  S.,  Singhal,  P.,  &  Singh,  V. (2014).  Brain  Tumor  Segmentation  using Genetic  Algorithm.  International  Journal  of Computer  Applications,  ICACEA  (5),  13–15. https://doi.org/10.15662/IJAREEIE.2016.05 03043
Muhamad,  H.,  Prasojo,  C.  A.,  Sugianto,  N.  A.,
Surtiningsih,  L.,  Cholissodin,  I.,  Ilmu,  F.,  … Optimization,  P.  S.  (2017).  OPTIMASI  NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN MENGGUNAKAN PARTICLE, 4(3), 180–184.
Nandpuru,  H.  B.,  Salankar,  S.  S.,  &  Bora,  V.  R. (2014).  MRI  Brain  Cancer  Classification Using  Support  Vector  Machine.  Electrical, Electronics  and  Computer  Science  (SCEECS), 2014  IEEE  Students’  Conference.  IEEE.,  1–6. https://doi.org/10.1109/SCEECS.2014.6804 439
Rai,  S.,  &  Chakrabarty,  N.  (2019,  May  15).  Brain
MRI  Images  for  Brain  Tumor  Detection. Retrieved from kaggle.com: https://www.kaggle.com/navoneel/brain-
mri-images-for-brain-tumor-detection.
Rais,  A.  N.,  &  Riana,  D.  (2018).  Segmentasi  Citra Tumor  Otak  Mengunakan  Support  Vector Machine  Classifier.  Seminar  Nasional  Inovasi Dan Tren (SNIT) 2018, 152–155.
Riana, D., Plissiti, M. E., Nikou, C., Widyantoro, D. H.,
& Mengko, T. L. R. (2015). Inflammatory cell extraction and nuclei detection in Pap smear images. International Journal of E-Health and Medical  Communications,  6(2),  27–43. https://doi.org/10.4018/IJEHMC.20150401 03
Sharma,  P.,  Diwakar,  M.,  &  Choudhary,  S.  (2012). Application  of  Edge  Detection  for  Brain Tumor  Detection.  International  Journal  of Computer Applications, Volume 58, 21–25. Tearani, N. P. (2014). Peningkatan Kompresi Citra
Digital Menggunakan Discrete Cosine Transform – 2 Dimension ( DCT – 2D ), 1–5.
Vasuda, P., & Satheesh, S. (2010). Improved Fuzzy C-Means  Algorithm  for  MR  Brain  Image Segmentation.  International  Journal  on
Computer  Science  and  Engineering,  2(5), 1713–1715.
Yeni  Lestari  Nasution,  Mesran,  M.,  Suginam,  S.,  &
Fadlina,  F.  (2017).  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis Penyakit Tumor Otak Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (Cf). Jurnal  INFOTEK,  2(1),  0–4.  Retrieved  from http://ejurnal.amikstiekomsu.ac.id/index.ph
p/infotek/article/view/98