## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 3 No 2 Juli 2017, 23 - 26
PENGENALAN  SEL ACUTE LYMPHOBLASTIC LEUKEMIA (ALL) DENGAN MENGGUNAKAN  METODE JARINGAN SYARAF  TIRUAN
Galih  Dwi  Saputra 1 ,  Shofiya  Syidada 2
1,2 Program Studi Teknik  Informatika,  Fakultas Teknik,  Universitas Wijaya Kusuma Surabaya galih.d.12@gmail.co m , shofiya@uwks.ac.id

## Abstrak
Leukemia adalah salah satu penyakit kanker yang menyerang sel darah putih. ALL meru pakan leukemia jenis akut yang  berbahaya.  Identifikasi  leukemia  yang  masih  menggunakan  cara  manual  menyulitkan  para  peneliti  dalam mengidentifikasi.
Pada penelitian ini peneliti membuat cara pengidentifikasian sel acute lymphoblastic leukemia pada citra sel darah putih dengan cara pengolahan citra. Proses didalam pengolahan citra diantaranya segmentasi citra, ekstraksi ciri dan identifikasi citra. Metode yang digunakan dalam segmentasi citra yakni dengan k-means clustering dan untuk identifikasi citra digunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan. Citra sel darah putih yang diuji menggunakan aplikasi ini akan dievaluasi dengan cara akurasi.
Kata  Kunci : Leukemia, Acute Lymphoblastic Leuk emia , K-Means Clustering, Jaringan Syaraf Tiruan

## Abstract
Leuk emia  is  one  cancer  that  attack s  white  blood  cells.  ALL  is  a  dangerous  type  of  acute  leuk emia.  The identification of leuk emia that still uses manual methods mak es it difficult for researchers to identify.  In this study the researchers made a way of identifying acute lymphoblastic leuk emia cell in white blood cell image by way of image processing.  Processes  in image  processing  include image  segmentation,  feature extraction  and  image identification. The method used in image segmentation with k -means clustering and for image identification is used Artificial Neural Network  method. The white blood cell image tested using this application will be evaluated in an accurate way.
Keywords: Leuk emia, Acute Lymphoblastic Leuk emia, K-Means Clustering, Artificial Neural Network

## I. PENDAHULUAN
Leukemia adalah penyebab utama kematian karena kanker  pada  anak. Penanganan  kanker  pada anak  di  Indonesia  masih  lambat,  maka  tidak  heran jika  banyak  anak  penderita  kanker  yang  ditangani secara  medis  sudah  memasuki  stadium  lanjut. Diagnosa penyakit leukemia oleh ahli patologi yang masih  menggunakan  cara  manual  juga  menjadi faktor  lambatnya  penanganan  kanker  di  Indonesia. Berdasarkan  fakta  ini,  otomatisasi  dari  pekerjaan tersebut  akan  sangat  membantu  para  ahli  dalam mendeteksi penyakit leukemia  dengan cepat.
Acute  lymphoblastic  leuk emia (ALL) merupakan  salah  satu  jenis  leukemia  yang  pada umumnya sering terjadi pada anak-anak. Investigasi mikroskopik dilakukan secara manual oleh hematologist  melalui  identifikasi  visual  di  bawah mikroskop,  karena  itu  metode  ini  memerlukan tenaga  dan  juga  waktu  yang  lama.  Ditambah  juga dengan  tingkat  kesalahan  yang  mencapai  30-40% tergantung pada subyektifitas pengalaman hematologist, ketelitian  dan konsentrasi.
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan dibuat  system  identifikasi  sel  leukemia  dengan menggunakan  metode  pengolahan  citra  digital. Dengan  citra  mikroskopis  sel  darah  putih  sebagai inputannya,  dan  dianalisis  menggunakan  metode
jaringan  syaraf  tiruan.  JST  dipilih  karena  memiliki iterasi  yang  banyak,  dan  mampu  mengeneralisasi masalah dengan sangat baik. Dengan tingkat akurasi yang tinggi

## II. TINJAUAN  PUSTAKA
Leukemia  atau  kanker  darah  merupakan penyakit  pada  klasifikasi  kanker  pada  darah  yang ditandai  dengan  pertumbuhan  sel-sel  pembentuk darah  di  sumsum  tulang  dan  juga  jaringan  limfoid. Umumnya terjadi pada sel darah putih (leukosit). Sel abnormal  lalu  menggantikan  sel-sel  normal  dalam sumsum tulang.
Acute  Lymphotic  Leuk emia (ALL)  adalah jenis  leukemia  akut  yang  dapat  mengakibatkan sesuatu yang fatal. ALL bersifat ganas yang dengan cepat menggantikan sel-sel normal di dalam sumsum tulang.

## 2.1. Konsep  Dasar  Citra Digital
Pengolahan  citra  adalah  sebuah  proses pengolah citra khususnya dengan menggunakan komputer,  menjadi  citra  dengan  kualitas  yang lebih baik.

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 3 No 2 Juli 2017, 24 - 26

## a. Operasi  Pengolahan  Citra
Tahapan  pengolahan  citra  digital  terdiri dari  segmentasi  citra,  ekstrasi  citra,  dan klasifikasi  citra.
1. Segmentasi Citra Segmentasi  citra  memiliki  tugas  untuk memecah  sebuah  citra  ke  dalam  beberapa segmen dengan citra tertentu.
2. Ekstarsi Fitur
Jenis operasi ini bertujuan untuk mengambil ciri/fitur dari suatu bentuk yang nantinya nilai yang didapat akan dianalisis untuk proses selanjtunya.
3. Klasifikasi
Klasifikasi bertujuan untuk
mengelompokkan  pixel-pixel  pada  sebuah citra  ke  dalam  beberapa  kelas.  Dan  tiap kelas  merepresentasikan  entitas  dengan property yang spesifik.

## b. Pemotongan
Pemotongan dilakukan
untuk menghasilkan sebuah  citra dalam  bentuk  kotak sehingga memudahkan proses pengolahan citra.
c. Konsep  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)
Artifical Neural Network atau juga disebut jaringan  syaraf  tiruan adalah  sebuah  metode dengan  prosesor  parallel  yang  tersebar  dan sangat  besar,  dan  mempunyai  kecendrungan dalam  menyimpan  pengetahuan  yang  didapat dari  pengalaman,  dan  membuatnya  siap  untuk dilakukan  pengujian.
Jaringan syaraf tiruan  adalah sebuah  tekni yang  digunakan  dalam  proses  pembangunan program yang cerdas dengan simulasi cara kerja jaringan syaraf pada otak manusa. JST memiliki sifat seperti otak manusia dalam  dua hal, yaitu:
1. Pengetahuan diperoleh dari proses pembelajaran.
2. Neuron  atau  hubungan  antar  sel  syaraf dikenal  sebagai  bobot  sinaptik,  yang digunakan untuk menyimpan  pengetahuan.
JST  dilatih  agar  data  masukan  sesuai dengan  output  target  yang  spesifik.  Jadi,  data masukan dilatih terus menerus hingga kondisinya mencapai target yang telah ditentukan.

## III. METODE  PENELITIAN
1. Input Data Citra Data  citra  yang  sudah  dilakukan  proses pemotongan  dimasukkan  ke  dalam  aplikasi Matlab.  Sehingga  dapat  dilakukan  proses selanjutnya.
2. Segmentasi Citra Segmentasi  digunakan  untuk  memilih  serta mengisolasikan sebuah objek dari keseluruhan citra.  Downsampling  adalah  tahap  awal  dari segmentasi.  Downsampling  adalah  sebuah proses  untuk  menurunkan  jumlah  piksel  serta menghilangkan beberapa informasi dari sebuah citra.
3. Ekstrasi Fitur Ekstrasi fitur  merupakan  tahapan  mengekstrak ciri  atau  informasi  dari  objek  di  dalam  citra yang  ingin  dikenali  atau  dibedakan  dengan objek  lainnya.  Ekstrasi  fitur  dilakukan  dengan cara  menghitung  jumlah  titik  atau  pixel  yang ditemui  dalam  setiap  pengecekan,  dimana pengecekan  dilakukan  dalam  berbagai  arah tracing  pengecekan  pada  koordinat  kertesian dari citra digital  yang dianalisis.
4. Klasifikasi Klasifikasi adalah sebuah proses
pengelompokan  seluruh  piksel  pada  sebuah citra  ke  dalam  beberapa  kelas.  Tiap  kelas  lalu merepresentasikan suatu entitas dengan property  yang  sangat  spesifik.  Tujuan  dari klasifikasi  adalah  untuk  mendapatkan  gambar atau  peta  tematik.  Pada  penelitian  ini, klasifikasi citra menggunakan metode  Jaringan Syaraf Tiruan.

## IV. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
1. Hasil Input Citra Input citra adalah proses untuk memasukkan  citra  asli  ke  dalam  aplikasi matlab. Input Data Citra Klasifikasi
Ekstrasi Fitur Segmentasi
Vol 3 No 2 Juli 2017, 25 - 26
2. Hasil Proses Segmentasi Multithreshold Citra  asli  yg  diinputkan  lalu  dimasukkan dalam  proses  segmentasi  multi  threshold. Sehingga menghasilkan gambar  seperti: .
3. Hasil Proses Segmentasi K-Means Clustering Setelah melakukan segmentasi multi
threshold dilakukan segmentasi K-means
clustering.
4. Hasil Ekstrasi Hasil  dari  proses  segmentasi  k-means klustering diinputkan  kedalam proses  ekstrasi, sehingga menghasilkan data seperti: Object Area Perimeter Metric Eccentricity 1 77220 1124 0.76808 0.70512 2 72822 1090 0.77023 0.69384 3 71550 1082 0.76801 0.70667 4 78288 1134 0.76503 0.7205 5 74196 1102 0.76776 0.70742 6 73872 1100 0.76719 0.71049 7 73485 1112 0.74679 0.78666 8 75036 1116 0.7571 0.75406 9 75803 1124 0.75399 0.76476 10 79450 1150 0.75493 0.76115 11 79254 1154 0.74786 0.78314 12 70896 1090 0.74986 0.77823 13 78156 1132 0.76644 0.71356 14 83280 1170 0.7645 0.72224 15 85888 1188 0.76473 0.72076 16 84128 1178 0.76183 0.73416 17 89105 1208 0.76732 0.70717 18 86864 1196 0.76311 0.72817 19 94976 1250 0.76384 0.72378 20 79826 1142 0.76917 0.69854 21 89607 1212 0.76656 0.71111 22 88750 1206 0.7668 0.70998 23 85084 1186 0.76013 0.74114 24 86160 1194 0.75946 0.74369 25 65844 1076 0.71466 0.85084 26 79695 1148 0.7599 0.74275 27 76840 1128 0.75889 0.74711 28 78430 1138 0.76104 0.73829 29 83835 1172 0.76697 0.70986 30 99905 1280 0.76626 0.71127 31 99530 1274 0.77059 0.68661 32 66189 1078 0.71584 0.84909 33 85204 1188 0.75864 0.74702 34 88297 1200 0.77054 0.68882 35 86950 1206 0.75125 0.7724 36 75999 1116 0.76681 0.71205 37 81543 1164 0.75629 0.75616 38 87846 1206 0.75899 0.74536 39 66220 1042 0.76641 0.71605 40 80850 1158 0.75766 0.75127 41 80504 1154 0.75965 0.74363 42 93440 1238 0.76613 0.7128 43 85196 1190 0.75602 0.75672 44 83072 1172 0.75999 0.74195 45 94736 1256 0.75465 0.76061 46 84609 1184 0.75844 0.74785 47 84240 1178 0.76285 0.72971 48 84252 1182 0.7578 0.75033 49 86757 1200 0.7571 0.75267 50 91383 1228 0.76152 0.73462 51 74556 1106 0.76592 0.71683 52 122560 1402 0.78354 0.54948 53 152320 1588 0.75904 0.74031 54 54810 938 0.78282 0.59382 55 58575 912 0.77909 0.63252

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 3 No 2 Juli 2017, 26 - 26
5. Hasil Klasifikasi Dari  data  ekstrasi,  dilakukan  proses  latih dan uji, hingga menghasilkan data uji seperti:

## V. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Dari  hasil  uji  coba  dapat  disimpulkan bahwa  penelitian  ini  dapat  mendeteksi  adanya  sel leukemia  melalui  citra  sel  darah  putih.  Sel  leukemia dideteksi melalu  beberapa  proses, yaitu  input  citra, segmentasi, ekstrasi, dan klasifikasi.
1. Sistem pengenalan  sel leukemia  menggunakan pengolahan  citra  digital  dan  jaringan  syaraf tiruan, adalah sebuah inovasi yang cukup baik. Karena  system  ini  dapat  mengidentifikasi  sel leukemia  dan  sel  normal  dengan  tingkat prediksi  rata-rata  sebesar  100%  dari  proses pengujian pada data sel yang dimiliki.
2. Identifikasi  menggunakan  metode  jaringan syaraf tiruan perceptron. Dengan menggunakan 4  skenario  uji.  Dan  keseluruhan  skenario  uji memiliki  akurasi sebesar 100%.
3. Sistem  ini  masih  dapat  dikembangkan  dengan diberikan  interface.  Sehingga  system  dapat memudahkan pengguna dalam proses identifikasi  sel leukemia.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Putzu, Lorenzo dkk. 2014. Artifical Intelligence in   Medicine. Cagliari: University of Cagliari. [2] Praida,  Arthania  Retno.  2008.  Pengenalan penyakit darah menggunakan teknik pengolahan citra. Jakarta: Universitas Indonesia. [3] Setiyawan,  Budi.  2003.  Pengantar  Jaringan
Syaraf Tiruan
[4] Siang, Jong Jek. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan  Pemrograman  menggunak an  Matlab. Yogyakarta:  Penerbit ANDI.
[5] Suratin,  M.  Dzikrullah  dkk.  2016.  Identifikasi sel ALL pada citra peripheral blood smear. Jember:  Universitas Jember. [6] Syidada, S.,  Suciati,  N., &  Fatichah,  C.  (2014). SEGMENTASI SEL DARAH PUTIH BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN OPERASI MORFOLOGI. Melek IT Information  Technology Journal, 3(2).
0.70512 2 72822 1090 0.77023 0.69384
4 78288 1134 0.76503
0.7205 5 74196 1102 0.76776 0.70742
6 73872 1100 0.76719
0.71049 7 73485 1112 0.74679
0.78666 8 75036 1116 0.7571
0.75406 9 75803 1124 0.75399
0.76476 10 79450 1150 0.75493
0.76115 11 79254 1154 0.74786
0.78314 12 70896 1090 0.74986
0.77823 13 78156 1132 0.76644
0.71356 14 83280 1170 0.7645
0.72224 15 85888 1188 0.76473
0.72076 16 84128 1178 0.76183 0.73416
17 89105 1208 0.76732
0.70717 18 86864 1196 0.76311
0.72817 19 94976 1250 0.76384
0.72378 20 79826 1142 0.76917 0.69854
21 89607 1212 0.76656 0.71111 22 88750 1206 0.7668 0.70998 23 85084 1186 0.76013 0.74114 24 86160 1194 0.75946 0.74369 25 65844 1076 0.71466 0.85084 26 79695 1148 0.7599 0.74275 27 76840 1128 0.75889 0.74711 28 78430 1138 0.76104 0.73829 29 83835 1172 0.76697 0.70986 30 99905 1280 0.76626 0.71127 31 99530 1274 0.77059 0.68661 32 66189 1078 0.71584 0.84909 33 85204 1188 0.75864 0.74702 34 88297 1200 0.77054 0.68882 35 86950 1206 0.75125 0.7724 36 75999 1116 0.76681 0.71205 37 81543 1164 0.75629 0.75616 38 87846 1206 0.75899 0.74536 39 66220 1042 0.76641 0.71605 40 80850 1158 0.75766 0.75127 41 80504 1154 0.75965 0.74363 42 93440 1238 0.76613 0.7128 43 85196 1190 0.75602 0.75672 44 83072 1172 0.75999 0.74195 45 94736 1256 0.75465 0.76061 46 84609 1184 0.75844 0.74785 47 84240 1178 0.76285 0.72971 48 84252 1182 0.7578 0.75033 49 86757 1200 0.7571 0.75267 50 91383 1228 0.76152 0.73462 51 74556 1106 0.76592 0.71683 52 122560 1402 0.78354 0.54948 53 152320 1588 0.75904 0.74031 54 54810 938 0.78282 0.59382 55 58575 912 0.77909 0.63252