ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638
Oktober 2022
Deteksi Glaukoma pada Citra Fundus Retina menggunakan Metode Local Binary Pattern dan Support Vector Machine
FEBI NURFAJAR, RITA MAGDALENA, SOFIA SA’IDAH
Universitas Telkom, Indonesia Email: febinurfajar@student.telkomuniversity.ac.id
Received 17 Mei 2022 | Revised 10 Juni 2022 | Accepted 14 Juli 2022

## ABSTRAK
Glaukoma merupakan sebuah penyakit yang menyerang indera penglihatan dan dapat  mengakibatkan  kebutaan  yang  bersifat  permanen.  Meskipun  penyakit  ini tidak bisa disembuhkan, tetapi gejala kerusakannya dapat diminimalkan dengan melakukan  pendeteksian  secara  dini.  Deteksi  glaukoma  dapat  dilakukan  secara manual  oleh  oftalmologis,  tetapi  metode  ini  terbilang  subyektif  sebab  hasil pengamatannya bergantung pada domain pengetahuan dokter, sementara di sisi lain teknik pencitraan medis modern, seperti OCT, CSLO, dan HRT berbiaya tinggi dan ketersediaan perangkatnya relatif terbatas. Pada penelitian ini, sebuah sistem berbasis machine learning untuk mendeteksi glaukoma pada citra fundus retina telah  dirancang  melalui  proses  pengolahan  citra  digital  menggunakan  metode Local Binary Pattern dan Support Vector Machine. Performansi sistem diuji pada 146  citra  fundus  yang  terdiri  dari  citra  fundus  sehat  dan  glaukoma.  Dengan menggunakan metode yang diusulkan, sistem mampu memberikan tingkat akurasi terbaik pada 93.15%, sensitivitas 92.30%, dan spesifisitas 93.61%.
Kata kunci: Glaukoma, Local Binary Pattern, Support Vector Machine

## ABSTRACT
Glaucoma is a disease that attacks the sense of sight and can lead to permanent blindness. Although this disease cannot be cured, the symptoms of the damage can be minimized by early detection. Glaucoma detection can be done manually by an ophthalmologist, but this method is somewhat subjective because the results of the observations depend on the domain of the doctor’s knowledge, whereas on the other hand, modern medical imaging techniques, such as OCT, CSLO, and HRT, are high in cost and the availability of devices is relatively limited. This research proposed a machine learning-based system to detect glaucoma in retinal fundus images  through  digital  image  processing  using  the  Local  Binary  Pattern  and Support Vector Machine methods. The performance of the system was tested on 146 fundus images consisting of healthy fundus images and glaucoma. By using the  proposed  method,  the  system  provide  the  best  accuracy  rate  at  93.15%, sensitivity 92.30%, and specificity 93.61%.
Keyword: Glaucoma, Local Binary Pattern, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Glaukoma merupakan suatu penyakit yang menyerang indera penglihatan dan menjadi salah satu  penyebab  utama  dari  kebutaan  di  dunia  selain  katarak (InfoDATIN  Kementerian Kesehatan  RI,  2019) .  Berbeda  dengan  katarak,  kebutaan  akibat  glaukoma  bersifat permanen atau tidak dapat kembali seperti semula (Weinreb, dkk, 2014) . Diperkirakan pada tahun 2020 sebanyak lebih dari 76 juta orang di dunia menderita kebutaan akibat glaukoma dan  akan  mengalami  kenaikan  yang  signifikan  menjadi  111,8  juta  orang  pada  tahun  2040 (Tham, dkk, 2014) . Banyak dari pasien penderita glaukoma tidak menyadari penyakit yang dialaminya  karena  perkembangan  penyakit  glaukoma  berlangsung  lambat (InfoDATIN Kementerian Kesehatan RI, 2019) .  Oleh  karena  itu, deteksi  dini  pada  seseorang  yang terindikasi glaukoma perlu dilakukan untuk meminimalisir kerusakan yang terjadi pada syaraf optik. Saat ini, proses pengamatan struktur retina bisa dilakukan melalui berbagai teknik, mulai dari  pengamatan  secara  langsung  oleh  oftalmologis  hingga  menggunakan  peralatan  medis modern  seperti Optical  Coherence  Tomography  (OCT),  Confocal  Scanning  Laser Ophthalmoscopy (CSLO) dan Heidelberg Retinal Tomography (HRT) (Munarto, dkk, 2016) . Namun,  metode-metode  tersebut  memiliki  kekurangan,  misalnya  metode  pertama  memiliki tingkat  subyektivitas  yang  cukup  tinggi  dalam  proses  pengamatan  sedangkan  peralatan- peralatan medis modern yang disebutkan ketersediaannya relatif terbatas dan berbiaya tinggi. Saat ini, proses deteksi glaukoma sudah banyak dilakukan dengan memanfaatkan teknologi computer vision menggunakan machine learning maupun deep learning.
Sudah banyak metodologi-metodologi yang diusulkan terkait deteksi dan klasifikasi glaukoma. Pada tahun 2014, (Xiong, dkk, 2014) mengusulkan metode Principle Component Analysis (PCA)  untuk  mengekstrak  fitur  dari  citra  fundus  retina  yang  sudah  melalui  tahapan preprocessing.  Metode  klasifikasi  Bayes  berbasis  model  Gaussian  diimplementasikan  pada proses  pengujian  sistem  dan  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  78%.  Pada  2016, (Mustofa, dkk, 2016) mengusulkan metode Adaptive Thresholding untuk proses segmentasi terhadap optic  cup,  optic  disk,  dan  pembuluh  darah  retina  dari  citra  fundus.  Fitur  Cup-to-Disk Ratio (CDR) dan Imperior, Superior, Nasal, dan Temporal (ISNT) dari citra lalu digunakan sebagai indikator untuk klasifikasi glaukoma menggunakan Support Vector Machine (SVM). Hasilnya, akurasi rata-rata yang dihasilkan sebesar 80%. Pada tahun 2016, (Dey & Bandyopadhyay, 2016) menggunakan metode PCA untuk mengekstrak fitur dari citra fundus retina yang telah melalui  serangkaian  operasi preprocessing  dan  juga  SVM  untuk  pengklasifikasinya.  Tingkat akurasi yang mampu diberikan oleh sistem sebesar 86%. Pada tahun 2018, (Ahn, dkk, 2018) melakukan penelitian terkait deteksi glaukoma menggunakan model berbasis deep learning. Dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network, dua skema penelitian dilakukan. Skema  terbaik  dari  penelitian  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  algoritma  Google’s TensorFlow  dan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  87.9%.  Sementara  itu,  pada  tahun 2019, sebuah penelitian dilakukan untuk mendeteksi dua penyakit sekaligus, yakni glaukoma dan  diabetik  retinopati.  Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  tersebut  adalah  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Hasilnya,  akurasi  yang  diperoleh  dari  pengujian  sistem  rata-rata  sebesar 91,06% (Al Rivan & Juangkara, 2019) .
Dalam penelitian ini, metode Local Binary Pattern (LBP) dan Support Vector Machine (SVM) diusulkan untuk melakukan deteksi glaukoma pada citra fundus retina. LBP diusulkan karena
metode ini memiliki sejumlah kelebihan, di antaranya memiliki kemampuan komputasi yang sederhana dan metode ini hanya menghitung representasi fitur lokal sehingga tahan terhadap perubahan iluminasi cahaya (Nanni, dkk, 2010) . Tidak hanya itu, metode ini juga memiliki sifat tahan terhadap perubahan rotasi dan warna (terutama grayscale) (Song, dkk, 2013) . Sementara  itu,  SVM  diusulkan  karena  metode  ini  memiliki  kemampuan  yang  efektif  dalam pengenalan pola, di mana kelebihan-kelebihannya antara lain: (1) SVM dapat mengeneralisasi data di dalam ruang fitur berdimensi tinggi dengan jumlah sampel pelatihan yang kecil; (2) SVM  dapat  memberikan  hasil  yang  optimal  melalui  proses  transformasi  menggunakan quadratic programming; (3) SVM dapat menangani dan memproses data yang bersifat non- linearly  seperable  atau  tidak  dapat  dipisahkan  secara  linear (Men,  dkk,  2017) .  Dalam prosesnya, SVM juga tidak memerlukan sampel data pelatihan dengan jumlah yang besar demi menghindari terjadinya overfitting (Nanda, dkk, 2018) . Kedua metode tersebut diusulkan sebab dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  relatif  sedikit  dan  masing-masing  data memiliki elemen tekstur yang bervariasi, terutama dalam hal iluminasi. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah model sistem yang dapat mendeteksi glaukoma berdasarkan citra fundus  retina  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  dua  kelas,  yaitu  glaukoma  dan  normal. Selain itu, sistem yang dirancang juga diharapkan mampu memberikan performansi sistem yang lebih baik dari penelitian-penelitian sebelumnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini akan didefinisikan tiga tahapan utama dalam proses perancangan sistem, di antaranya preprocessing terhadap citra, ekstraksi fitur menggunakan Local Binary Pattern, dan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine.

## 2.1 Diagram Alir Sistem
Proses perancangan sistem terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Tahapan dari kedua proses tersebut ditunjukkan oleh diagram alir pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Diagram Alir Proses Perancangan Sistem
Berdasarkan Gambar 1 di atas, baik pelatihan ataupun pengujian sistem memiliki alur proses yang  serupa.  Proses  ini  meliputi  tahap preprocessing,  di  mana  pada  tahap  ini  citra  asli diperbaiki sedemikian rupa untuk memperoleh komposisi citra yang lebih baik. Kemudian, citra keluaran preprocessing diolah menggunakan metode LBP. Pada proses pelatihan, fitur latih yang  diperoleh  kemudian  disimpan  dalam database  untuk  nantinya  dijadikan  input  pada algoritma SVM. Dari proses ini lalu diperoleh model SVM, yang mana di sisi pengujian, hasil
model ini akan dijadikan acuan oleh SVM dalam mengklasifikasikan data uji ke dalam kelas yang sesuai berdasarkan kecocokkan antara fitur uji dan fitur latih yang tersedia

## 2.2 Dataset Citra
Dataset citra yang digunakan untuk penelitian ini merupakan dataset sekunder yang diperoleh dari database publik milik Medical Image Analysis Group, Universidad de La Laguna, Spanyol, yaitu  RIM-ONE  DL (Batista,  dkk,  2020) .  Dataset  ini  terdiri  dari  485  citra  fundus  retina berjenis  RGB,  berbentuk  persegi  dengan  ukuran beragam.  Sebanyak 313  citra dari  dataset merupakan citra fundus sehat dan 172 citra lainnya merupakan citra fundus yang terindikasi glaukoma.  Dalam penelitian ini,  dataset akan dipartisi  secara  acak  ke  dalam dua  subdivisi, yaitu  pelatihan  dan  pengujian,  dengan  masing-masing  persentase  partisi  70%  dan  30%. Rincian dari distribusi dataset disajikan dalam Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Distribusi Dataset dalam Penelitian Dataset Pelatihan  Pengujian Total Normal 219 94 313 Glaukoma 120 52 172 Total 339 146 485

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing  merupakan  tahapan  awal  yang  dilakukan  pada  citra  sebelum  diproses  ke tahapan selanjutnya. Terdapat empat operasi preprocessing yang diterapkan pada citra di sini, di  antaranya  adalah  pengubahan  dimensi  citra,  normalisasi,  konversi  warna,  penghapusan derau, dan CLAHE.

## 2.3.1 Pengubahan Dimensi Citra
Citra fundus yang semula memiliki ukuran yang beragam diubah dimensinya menjadi 256x256. Untuk gambar dengan panjang sisi tetap, peningkatan resolusi piksel akan menurunkan ukuran relatif  setiap  piksel.  Mengurangi  ukuran  piksel  berarti  meningkatkan  kemungkinan  presisi pengukuran.  Oleh  karena  itu,  gambar  beresolusi  tinggi  diperlukan  untuk  memberikan pengukuran  partikel  yang  akurat  dan  konsisten (Horwath, dkk,  2020) .  Ukuran  256x256 dipilih  karena  pada  prosesnya,  tidak  hanya  memberikan  resolusi  yang  optimal,  tetapi  juga memberikan waktu komputasi yang singkat jika dibandingkan dengan ukuran yang lebih besar, seperti 512x512.

## 2.3.2 Normalisasi
Setelah  semua  citra  memiliki  dimensi  yang  seragam,  langkah  selanjutnya  adalah  proses normalisasi.  Normalisasi  terkadang  disebut  sebagai histogram  streching  atau  contrast streching,  yang  artinya adalah mengubah  rentang  intensitas  piksel  yang  berbeda ke dalam distribusi  normal  supaya  citra  menjadi  lebih  optimal  untuk  diproses.  Pada  tahap  ini,  citra berwarna (RGB) akan dinormalisasi ke dalam rentang piksel [0, 1].

## 2.3.3 Konversi Warna
Pada tahap ini, citra fundus berwarna sesudah dinormalisasi dikonversi menjadi citra skala abu ( grayscale). Komposisi citra grayscale yang hanya terdiri dari satu kanal lebih mudah untuk diproses dibandingkan citra RGB, misalnya dalam proses peningkatan kontras pada citra.

## 2.3.4 Penghapusan Derau
Proses  selanjutnya  adalah  menghilangkan  derau  atau noise  pada  citra.  Dalam  tahap  ini, metode  yang  dipilih  adalah  filter  Gaussian  2-dimensi.  Filter  gaussian  dipilih  karena  cocok digunakan untuk menghilangkan derau yang bersifat sebaran nomal, seperti derau pada citra yang umumnya muncul pada citra hasil proses digitasi menggunakan kamera (Wedianto & Sari, 2016) .

## 2.3.5 CLAHE
Setelah derau dihilangkan, tahapan terakhir adalah peningkatan kontras pada citra. Metode yang digunakan adalah Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Dengan menggunakan CLAHE, citra hasil keluaran akan memiliki peningkatan kontras dan intensitas piksel yang terdistribusi seragam (Irawan, dkk, 2019) .
Tahapan dari proses preprocessing diperlihatkan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Hasil Preprocessing Citra Setelah (a) Pengubahan Ukuran dan Normalisasi (b) Konversi Warna Ke Grayscale (c) Penghapusan Derau (d) CLAHE

## 2.4 Local Binary Pattern
Local Binary Pattern (LBP) merupakan operator untuk deskripsi tekstur yang didasarkan pada tanda-tanda  perbedaan  antara  piksel  tetangga  dan  piksel  pusat (Prakasa,  2016) . Menggunakan LBP, citra fundus yang berukuran 256x256 dibagi ke dalam sel-sel matriks baris dan kolom. Metode ini bekerja dalam sebuah ketetanggaan sirkuler berdasarkan nilai radius (R)  dan  jumlah  titik  piksel  (P).  Nilai  intensitas  piksel  dari  setiap  sel  dalam  ketetanggaan dibandingkan dengan sebuah sel pusat yang berperan sebagai ambang batas nilai ( threshold). Dengan kata lain, jika menggunakan P = 8 dan R = 1, maka akan ada delapan piksel tetangga yang dibandingkan dengan satu piksel pusat (berbentuk matriks 3x3). Piksel tetangga akan bernilai satu jika nilainya lebih besar dari nilai piksel pusat dan bernilai nol jika sebaliknya. Hasil  yang  diperoleh  berupa  kode  biner,  dan  kode  ini  disebut  sebagai  pola  biner  ( binary pattern).  Pola  biner  tersebut  kemudian  dikalikan  dengan  sebuah  matriks  bobot  dan  hasil penjumlahan dari masing-masing titik piksel disebut sebagai representasi LBP.
(a) (b) (c) (d)

## Gambar 3. Langkah Perhitungan LBP

## 2.4.1 Rotation Invariant
Metode  LBP  yang  asli  pada  dasarnya  tidak  tahan  terhadap  rotasi  ( non  rotation  invariant), sehingga hal tersebut membatasi beberapa pekerjaan tertentu. Maka dari itu, operator LBP rotation invariant dirumuskan untuk membuat kode LBP lebih tahan terhadap orientasi tekstur dan  rotasi  citra  serta  membuat  identifikasi  tekstur  jauh  lebih  efisien  dengan  mengurangi jumlah kode LBP yang mungkin. Metode ini secara umum dirumuskan dengan Persamaan (1).
𝑳𝑩𝑷 𝑷,𝑹 𝒓𝒊 = min 𝑅𝑂𝑅 𝐿𝐵𝑃 , , 𝑖 | 𝑖 = 0,1, … , 𝑃 − 1 (1)
Superskrip 𝑟𝑖 menyatakan  ‘ rotation  invariant’.  Fungsi 𝑅𝑂𝑅(𝑥, 𝑖) secara  sirkuler  menggeser bilangan biner P-bit 𝑥 sebanyak 𝑖 kali ke kanan ( |𝑖| < 𝑃 ). Singkatnya, pola LBP yang diperoleh dari  teknik  ini  dihasilkan  dengan  memutar  pola  LBP  asli  secara  melingkar  sampai  nilai minimumnya tercapai (Song, dkk, 2013) . Misalnya, dalam 𝐿𝐵𝑃 , akan terdapat 36 pola LBP yang berbeda. Oleh karena itu, 𝐿𝐵𝑃 , menghasilkan 36 histogram LBP.

## 2.4.2 Uniform
Dalam  pengujian  menggunakan rotation  invariant,  beberapa  pola  LBP  muncul  lebih  sering daripada yang lain, mayoritas lebih dari 90%. Pola LBP yang muncul paling banyak adalah transisi dari satu ke nol ( 0 → 1) atau sebaliknya dalam sebuah kode biner sirkuler. Pola yang muncul tersebut kemudian disebut sebagai pola seragam ( uniform pattern). Pendefinisian pola seragam dalam sebuah ketetanggaan sirkuler G dijabarkan dengan Persamaan (2).
𝑈 𝐺 = 𝑠 𝑔 − 𝑔 − 𝑠(𝑔 − 𝑔 ) + |𝑠 𝑔 − 𝑔 − 𝑠(𝑔 − 𝑔 )| (2)
Semua pola dengan 𝑈 < 2 didefinisikan sebagai ‘ uniform’ dan total pola LBP yang mungkin adalah 𝑃(𝑃 − 1) + 3 , di mana 𝑃 adalah jumlah titik piksel (disebut juga dengan sampling point) dalam sebuah ketetanggan (Liu, dkk, 2017) . Sehingga, dalam 𝑳𝑩𝑷 𝟖,𝑹 𝒖𝟐 atau dengan delapan titik piksel yang digunakan, total pola LBP yang dihasilkan adalah 59 pola LBP.

## 2.4.3 Rotation Invariant Uniform
Operator LBP rotation invariant uniform diperoleh dari kombinasi antara operator 𝐿𝐵𝑃 , dan operator 𝐿𝐵𝑃 , . Operator tersebut didefinisikan dengan Persamaan (3).
225
𝐿𝐵𝑃 , = 𝑠 𝑔 − 𝑔 ,                    𝑈 𝐺 ≤ 2
𝑃 + 1,                                         𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (3)
Di mana superskrip 𝑟𝑖𝑢2 menyatakan ‘ rotation invariant uniform’. Menggunakan 𝐿𝐵𝑃 , , pola LBP yang mungkin dipetakan dari sebuah citra direduksi menjadi 𝑃 + 2 . Sebagai contoh, total pola yang mungkin dalam operator 𝐿𝐵𝑃 , atau delapan titik piksel yang digunakan adalah sepuluh pola, menjadikan dimensi pola LBP yang dihasilkan menggunakan operator ini lebih rendah secara signifikan (Liu, dkk, 2017) .

## 2.5 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode dalam supervised learning yang biasanya  digunakan  untuk  klasifikasi  ( Support  Vector  Classification)  dan  regresi  (Support Vector Regression). Strategi yang dilakukan oleh metode ini adalah menemukan hyperplane pemisah yang optimal ( optimal separating hyperplane) dengan cara memaksimalkan margin antarkelas dari sekumpulan data (Vapnik, 1995) . Hyperplane merupakan sebuah fungsi yang digunakan  untuk  klasifikasi  di  dalam  ruang  kelas  berdimensi  tinggi  dan  dapat  digunakan sebagai pemisah antarkelas.

## Gambar 4. Hyperplane yang Memisahkan Kelas -1 dan +1
Gambar  4  di  atas  memperlihatkan  beragam  alternatif  garis  pemisah  atau hyperplane. Hyperplane terbaik antara kedua kelas dapat ditemukan dengan mengukur margin antarkelas (yaitu jarak antara hyperplane dengan objek terdekat dari masing-masing kelas) dan mencari titik maksimalnya. Gambar 4(b) menunjukkan hyperplane  terbaik, direpresentasikan oleh garis solid yang terletak tepat pada tengah-tengah kedua kelas, yaitu +1 dan −1. Objek atau pola yang  paling  dekat  dengan hyperplane  disebut  sebagai  support  vector,  karena  mereka membangun hyperplane dengan margin maksimum tepat di tengah-tengah (Nguyen, 2017) . Inilah  alasan  mengapa  metode  klasifikasi  ini  disebut Support  Vector  Machine  (SVM).  Pada gambar di atas, support vector ditunjukkan pada objek yang berada dalam lingkaran hitam.
Pada  dasarnya,  SVM  merupakan  salah  satu  varian  dari linear  classifier,  sehingga  SVM cenderung mampu menyelesaikan masalah yang bersifat linearly separable. Di sisi lain, salah satu  kendala  dalam  proses  klasifikasi  adalah  penyebaran  data  yang  cenderung  beragam, sehingga akan sulit dipisahkan secara linear. Untuk menangani hal tersebut, konsep fungsi kernel  dirumuskan.  Pada  prosesnya,  fungsi  kernel  bekerja  dengan  cara  mengubah  ruang vektor pada data asli menjadi ruang vektor baru dengan dimensi yang lebih tinggi supaya data bisa dipisahkan secara linear dengan mudah (Cristianini & Shawe-Taylor, 2000) . Terdapat
empat  jenis  fungsi  kernel  yang  umum  digunakan,  antara  lain  kernel  Linear, Radial  Basis Function (RBF) Gaussian, Polinomial, dan sigmoid (Nanda, dkk, 2018) .
Pada penelitian ini, SVM akan mengklasifikasikan vektor fitur dari citra fundus retina ke dalam dua kelas, yaitu kelas glaukoma dan normal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengujian  terhadap  sistem  dilakukan  secara  berurutan  dengan  mempertimbangkan parameter uji yang dipakai. Sebagai contoh, setelah pengujian pertama dilakukan, paramater uji terbaik yang diperoleh akan digunakan untuk pengujian selanjutnya, dan seterusnya. Hal ini dilakukan supaya hasil pengujian yang diperoleh optimal.

## 3.1 Pengujian dan Analisis Pengaruh Jenis Pola LBP
Pada pengujian pertama, sistem diuji menggunakan parameter jenis pola yang dipakai dalam operator LBP. Di sini, parameter yang diujikan meliputi rotation invariant, uniform, dan rotation invariant uniform. Pengujian ini dibantu dengan sejumlah parameter lain, antara lain jumlah titik piksel P = 8, ukuran radius R = 1, serta kernel linear untuk membantu proses klasifikasi. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Pengujian Pengaruh Jenis Pola LBP
Jenis pola Akurasi Sensitivitas Spesifisitas 𝐿𝐵𝑃 , 77.39% 63.46% 85.10% 𝐿𝐵𝑃 , 82.87% 65.38% 92.55% 𝐿𝐵𝑃 , 71.91% 42.30% 88.29%
Gambar 5. Kinerja Sistem Terhadap Pengaruh Jenis Pola LBP yang Dipakai
Gambar 6. Fitur yang Dihasilkan dari Pola LBP (a) Rotation Invariant  (b) Uniform (c) Rotation Invariant Uniform
Berdasarkan hasil yang disajikan pada Tabel 2 dan Gambar 5 di atas, performansi sistem yang dihasilkan saat menggunakan pola uniform (𝑢2) secara keseluruhan mengungguli hasil dari dua jenis pola lainnya. Jumlah fitur yang dihasilkan ketika menggunakan pola ini pun terlihat jauh lebih banyak dibandingkan yang lainnya, sebagaimana yang ditunjukkan oleh Gambar 6. Dengan demikian, dari pengujian ini dapat diindikasikan bahwa jumlah fitur yang digunakan berbanding lurus dengan hasil yang diperoleh. Dalam hal ini, penggunaan pola uniform yang menghasilkan fitur lebih banyak mampu memberikan performansi sistem lebih optimal. Hal ini berbanding terbalik dengan pola rotation invariant uniform ( 𝑟𝑖𝑢2 ) yang menghasilkan jumlah fitur  paling  sedikit,  di  mana  performansi  yang  dihasilkan  pun  paling  rendah.  Performansi terbaik yang dicapai sistem menggunakan parameter ini berada pada angka 82.87% untuk akurasi, 65.38% untuk sensitivitas, dan 92.55% untuk spesifisitas.

## 3.2 Pengujian dan Analisis Pengaruh Ukuran Radius dalam Operator LBP
Pada  pengujian  kedua,  sistem  diuji  menggunakan  parameter  ukuran  radius  (R)  yang digunakan dalam operator LBP. Ukuran radius yang diujikan adalah ukuran yang umumnya sering digunakan, antara lain 1, 2, 3, 4, dan 5. Parameter jumlah titik piksel yang digunakan dalam pengujian ini adalah  P =  8.  Selain itu  juga  menggunakan  pola uniform dan  dibantu dengan kernel linear. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil Pengujian Pengaruh Ukuran Radius dalam Operator LBP
(𝟖, 𝑹) Akurasi Sensitivitas Spesifisitas 𝐿𝐵𝑃 , 82.87% 65.38% 92.55% 𝐿𝐵𝑃 , 84.93% 67.30% 94.68% 𝐿𝐵𝑃 , 89.04% 78.84% 94.68% 𝐿𝐵𝑃 , 88.35% 75.00% 95.74% 𝐿𝐵𝑃 , 84.93% 67.30% 94.68% (a) (b)
(c)
Gambar 7. Ketetanggan Sirkuler dengan Ukuran Radius yang Berbeda-beda

## Gambar 8. Kinerja Sistem Terhadap Pengaruh Ukuran Radius yang Dipakai
Berdasarkan Tabel 3 di atas, kombinasi parameter LBP yang menghasilkan performansi terbaik adalah (8,3) atau saat radiusnya berjarak tiga piksel (R = 3). Seperti yang ditampilkan pada Gambar 7, peningkatan ukuran radius dalam sebuah ketetanggaan sirkuler pada hakikatnya akan  menyebabkan  jarak  antarpiksel  tetangga  terhadap  titik  pusatnya  semakin  menjauh. Dalam  grafik  yang  disajikan  pada  Gambar  8,  peningkatan  ukuran  radius  ini  pada  awalnya memberikan dampak positif terhadap sistem, terbukti dari hasil percobaan pertama sampai ketiga, di mana kinerja sistem berturut-turut meningkat secara konstan. Akan tetapi, pada dua pengujian selanjutnya kinerja sistem yang dihasilkan tercatat semakin menurun. Maka dari itu, dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa peningkatan ukuran radius memang dapat memberikan
hasil klasifikasi yang  lebih  baik, tetapi  apabila ukuran yang digunakan  terlalu besar,  hal ini justru  membuat  hasil  klasifikasi  menjadi  tidak  optimal . Dalam  pengujian  ini,  kinerja  sistem yang paling optimal dihasilkan pada pengujian ketiga, yaitu ketika P = 8 dan R = 3. Tingkat akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  terbaik  yang  dihasilkan  sistem  berturut-turut  sebesar 89.04%, 78,84%, dan 94.68%.

## 3.3 Pengujian dan Analisis Pengaruh Jenis Kernel SVM
Pada pengujian terakhir, sistem diuji menggunakan parameter jenis kernel SVM dalam tahapan klasifikasi. Terdapat empat jenis kernel yang diimplementasikan, antara lain kernel linear, rbf gaussian,  polinomial,  dan  sigmoid.  Khusus  untuk  kernel  polinomial,  proses  pengujian  akan dilakukan secara sistematis mengikuti orde yang digunakan, mulai dari 1, 2, 3 dan seterusnya sampai orde yang memberikan kinerja terbaik ditemukan. Parameter lain yang dipakai meliputi pola LBP uniform dengan kombinasi jumlah titik piksel dan radius (8,3). Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Hasil Pengujian Pengaruh Jenis Kernel SVM
Kernel SVM Akurasi Sensitivitas Spesifisitas Linear 89.04% 78.84% 94.68% RBF Gaussian 93.15% 90.38% 94.68% Polinomial: Orde 1 89.04% 78.84% 94.68% Orde 2 92.46% 88.46% 94.68% Orde 3 93.15% 92.30% 93.61% Orde 4 93.15% 90.38% 94.68% Orde 5 92.46% 90.38% 93.61% Orde 6 92.46% 90.38% 93.61% Sigmoid 86.30% 73.07% 93.61%
Gambar 9. Kinerja Sistem Terhadap Jenis Kernel yang Dipakai
Berdasarkan Tabel 4 di atas, hasil menunjukkan bahwa dari keempat kernel yang diujikan, kernel polinomial orde tiga memberikan kinerja yang paling baik di antara yang lainnya. Lebih lanjut, kernel polinomial berderajat tiga atau kubik ini secara keseluruhan memberikan kinerja yang paling optimal di antara kernel polinomial orde lainnya. Salah satu keunggulan dari kernel polinomial terletak pada orde atau derajatnya yang dapat diperbesar, yang mana kondisi ini dapat  meningkatkan  probabilitas  data  dapat  dipisah  secara  linear  dalam  ruang  berdimensi tinggi. Akan tetapi, jika melihat Gambar 9 di atas, penggunaan kernel berderajat tinggi tidak selalu memberikan hasil pengujian yang lebih baik, terbukti pada percobaan keempat sampai keenam  di  mana  kinerja  sistem  secara  keseluruhan  mengalami  penurunan.  Selain  itu, penggunaan orde yang tinggi dapat meningkatkan kompleksitas proses komputasi pada model sistem. Maka dari itu, orde tiga yang digunakan dalam kernel polinomial dapat dikatakan yang paling optimal dalam memisahkan data atau vektor fitur ke dalam kelas yang sesuai.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, pendekatan baru untuk mendeteksi glaukoma pada citra fundus retina telah  diusulkan  menggunakan  metode Local  Binary  Pattern  dan  Support  Vector  Machine. Proses  perancangan  sistem  mencakup  tiga  langkah  utama,  di  antaranya preprocessing terhadap citra, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Pengujian dilakukan terhadap 146 citra fundus yang  terdiri  dari  citra  fundus  sehat  dan glaukoma.  Dengan  menggunakan  metode  yang diusulkan,  sistem  mampu  memberikan  performansi  terbaik  pada  tingkat  akurasi  93,15%, sensitivitas  92,30%,  dan  spesifisitas  93,61%.  Hasil  ini  dicapai  pada  model  sistem  dengan parameter terbaik dari setiap pengujian yang dilakukan, yakni pola uniform dengan ukuran radius  R  =  3  pada  operator  deskripsi  tekstur  LBP  serta  kernel  polinomial  orde  tiga  pada pengklasifikasi SVM.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahn, J. M., Kim, S., Ahn, K. S., Cho, S. H., Lee, K. B., & Kim, U. S. (2018). A deep learning model for the detection of both advanced and early glaucoma using fundus photography.
PLoS ONE, 13(11), 1–8.
Al Rivan, M. E., & Juangkara, T. (2019). Identifikasi Potensi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Melalui  Citra  Fundus  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 6(1), 43–48.
Batista, F. J. F., Diaz-Aleman, T., Sigut, J., Alayon, S., Arnay, R., & Angel-Pereira, D. (2020).
RIM-ONE  DL:  A  Unified  Retinal  Image  Database  for  Assessing  Glaucoma  Using  Deep Learning. Image Analysis & Stereology, 39(3), 161–167.
Cristianini, N., & Shawe-Taylor, J. (2000). An Introduction to Support Vector Machines and ohter kernel-based learning methods. Cambridge University Press.
Dey, A., & Bandyopadhyay, S. (2016). Automated Glaucoma Detection Using Support Vector Machine Classification Method. British Journal of Medicine and Medical Research, 11(12),
1–12.
Horwath, J. P., Zakharov, D. N., Mégret, R., & Stach, E. A. (2020). Understanding important features  of  deep  learning  models  for  segmentation  of  high-resolution  transmission electron microscopy images. npj Computational Materials, 6(1), 1–9.
InfoDATIN Kementerian Kesehatan RI. (2019). Situasi Glaukoma di Indonesia (hal. 1–9).
Irawan,  S.,  Hasan,  Y.,  &  Tampubolon,  K.  (2019).  PENERAPAN  METODE  CLAHE  UNTUK
MEMPERJELAS  OBJEK  PANTULAN  KACA  PADA  CITRA  DIGITAL. KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 3(1).
Liu,  L.,  Fieguth,  P.,  Guo,  Y., Wang,  X.,  &  Pietikäinen,  M.  (2017).  Local  binary  features  for texture classification: Taxonomy and experimental study. Pattern Recognition, 62, 135– 160.
Men, S., Yan, L., Liu, J., Qian, H., & Luo, Q. (2017). A classification method for seed viability assessment with infrared thermography. Sensors, 17(4), 845.
Munarto, R., Permata, E., & Ginanjar, I. A. T. (2016). Klasifikasi Glaukoma Menggunakan Cup to Disk Ratio dan Neural Network. Simposium Nasional RAPI XV – 2016 FT UMS, (pp.
370–378).
Mustofa,  A.,  Tjandrasa,  H.,  &  Amaliah,  B.  (2016).  Deteksi  Penyakit  Glaukoma  pada  Citra Fundus Retina Mata Menggunakan Adaptive Thresholding dan Support Vector Machine.
Jurnal Teknik ITS, 5(2).
Nanda, M.  A.,  Boro  Seminar, K., Nandika,  D.,  &  Maddu,  A. (2018).  A comparison  study of kernel functions in the support vector machine and its application for termite detection.
Information, 9(1), 5.
Nanni,  L.,  Lumini,  A.,  &  Brahnam,  S.  (2010).  Local  binary  patterns  variants  as  texture descriptors for medical image analysis. Artificial intelligence in medicine, 49(2), 117–125.
Nguyen, L. (2017). Tutorial on support vector machine. Appl. Comput. Math, 6, 1–15.
Prakasa, E. (2016). Ekstraksi Ciri Tekstur dengan Menggunakan Local Binary Pattern Texture Feature Extraction by Using Local Binary Pattern. 9(2), 45–48.
Song, K.-C., Yan, Y.-H., Chen, W.-H., & Zhang, X. (2013). Research and Perspective on Local Binary Pattern. Acta Automatica Sinica, 39(6), 730–744.
Tham,  Y.  C.,  Li,  X.,  Wong,  T.  Y.,  Quigley,  H.  A.,  Aung,  T.,  &  Cheng,  C.  Y.  (2014).  Global prevalence of glaucoma and projections of glaucoma burden through 2040: A systematic review and meta-analysis. Ophthalmology, 121(11), 2081–2090.
Vapnik, V. N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag.
Wedianto, A., & Sari, H. L. (2016). Analisa Perbandingan Metode Filter Gaussian, Mean dan Median Terhadap Reduksi Noise. Jurnal Media Infotama, 12(1).
Weinreb, R. N., Aung, T., & Medeiros, F. A. (2014). The pathophysiology and treatment of glaucoma: A review. JAMA - Journal of the American Medical Association, 311(18), 1901–
1911.
Xiong,  L.,  Li,  H.,  &  Zheng,  Y.  (2014).  Automatic  detection  of  glaucoma  in  retinal  images.
Proceedings of the 2014 9th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications,
ICIEA 2014, 81271650, (pp. 1016–1019).