## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PERBANDINGAN MODEL MACHINE LEARNING PADA KLASIFIKASI TUMOR OTAK MENGGUNAKAN FITUR DISCRETE COSINE TRANSFORM
Simeon Yuda Prasetyo 1 , Ghinaa Zain Nabiilah 2
1,2 School of Computer Science, Universitas Bina Nusantara Jakarta Barat, DKI Jakarta, Indonesia 11480 simeon.prasetyo@binus.ac.id , ghinaa.nabiilah@binus.ac.id

## Abstract
Brain tumors are abnormal tissue growths characterized by excessive cell growth in certain brain parts. One of the reliable techniques currently available to identify brain tumors is using Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. The scanned MRI images are monitored and examined for tumor detection by a specialist. Developing more effective and efficient tools to help medical professionals identify brain tumors is urgent as the number of people suffering from brain tumors soars, and the death rate will reach 18,600 in 2021. In previous research, machine learning-based models demonstrated the ability to detect brain tumors with a classification accuracy of 92%, and this result is reliable. We computationally tested several hyperparameters using publicly available MRI datasets to obtain the most reliable binary classification accuracy in MRI brain images. A high level of model accuracy is achieved by testing various existing machine-learning model architectures and inserting a feature map extracted from the Discrete Cosine Transform (DCT). Classification of MRI images achieved the highest accuracy on test data at 93% using the Support Vector Machine (SVM) model.

## Keywords: Binary Classification, Brain Tumor, DCT, Machine Learning, SVM

## Abstrak
Tumor  otak  adalah  pertumbuhan jaringan  abnormal  yang  ditandai  dengan  pertumbuhan  sel  yang  berlebihan  di  bagian  otak tertentu.  Salah  satu  teknik  andal  saat  ini  yang  tersedia  untuk  mengidentifikasi  tumor  otak  adalah  penggunaan  pemindaian Magnetic Resonance  Imaging (MRI).  Gambar  MRI  yang  dipindai  dipantau  dan  diperiksa  untuk  deteksi tumor  oleh  dokter spesialis. Mengembangkan alat yang lebih efektif dan efisien untuk membantu profesional medis mengidentifikasi tumor otak dirasa cukup mendesak karena jumlah orang yang menderita tumor otak melonjak dan tingkat kematian yang mencapai 18.600 pada tahun 2021. Dalam penelitian sebelumnya, model berbasis pembelajaran mesin mampu menunjukkan kemampuan untuk mendeteksi  tumor  otak  dengan  akurasi  klasifikasi  92%  dan  hal  hasil  ini  dapat  diandalkan.  Untuk  mendapatkan  akurasi klasifikasi  biner  yang  paling  andal  dalam  gambar  otak  MRI,  kami  menguji  secara  komputasi  beberapa hyperparameter menggunakan  kumpulan data  MRI  yang tersedia untuk umum. Tingkat  akurasi model  yang  tinggi  dicapai  dengan  menguji berbagai arsitektur model machine learning yang ada, diikuti dengan memasukkan feature map yang diekstraksi dari Discrete Cosine  Transform  ( DCT).  Klasifikasi  gambar  MRI  mencapai  akurasi  pada  data test tertinggi  sebesar  93%  dengan menggunakan model Support Vector Machine (SVM).
Kata kunci: DCT, Klasifikasi Biner, Machine Learning , SVM, Tumor Otak

## 1. PENDAHULUAN
Tumor  adalah  sel  yang  tumbuh  secara  tidak  normal (proliferasi sel berlebihan) di bagian tubuh tertentu. Tumor adalah  jaringan  abnormal  yang  dapat  berbentuk  padat ataupun cair[1].
Menurut  SEER  (2021),  kasus  kanker  dan  tumor  otak diperkirakan 24.530 kasus baru pada tahun 2021. Kematian akibat  kanker  otak  mencapai  18.600.  Selain  itu,  angka
harapan hidup bagi mereka yang terkena penyakit ini adalah 32,6% dalam 5 tahun[2].
Mengidentifikasi  adanya  tumor  otak  bukanlah  hal  yang mudah karena gejala yang dialami oleh penderita tumor otak dapat menyebabkan gangguan kejiwaan seperti kecemasan dan  depresi  [3].  Oleh  karena  itu,  gangguan  kejiwaan biasanya  terdiagnosis  ketika  pasien  memiliki  tumor  otak. Secara  umum  dalam  diagnostik  tumor  otak,  sebagian  dari tumor  otak  pertama  kali  dideteksi menggunakan magnetic
30 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 1 Juli 2023
resonance imaging (MRI) yang merupakan teknologi andal saat ini. Gambar MRI yang dipindai dipantau dan diperiksa oleh  ahli  radiologi  dan  profesional  medis  atau  dokter spesialis untuk menentukan apakah ada tumor. Oleh karena itu,  menentukan  apakah  seorang  pasien  mengidap  tumor otak dapat memakan waktu lama dan memerlukan analisis menyeluruh  oleh  tim  profesional  medis  yang  dapat membaca  dan  mencitrakan  tumor  dari  pencitraan  MRI. Selain itu,  kompleksitas gambar  MRI dapat menyebabkan penentuan negatif palsu saat mendeteksi keberadaan tumor otak.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  kelemahan  yang signifikan ini, pengembangan perangkat medis menggunakan  pembelajaran  mesin  untuk  tidak  hanya mempercepat seluruh proses identifikasi, tetapi juga untuk membuat  keputusan  yang  lebih  tepat  tentang  mendeteksi adanya tumor otak.
Penelitian sebelumnya [4] menggunakan teknik pengolahan citra biner dan morfologi citra. Klasifikasi tumor diterapkan setelah  segmentasi  dilakukan  dengan  proses  ekstraksi  ciri bentuk. Hasil klasifikasi tumor yang dicapai adalah 89,5%, yang  dapat  memberikan  informasi  yang  lebih  jelas  dan spesifik  untuk  deteksi  tumor.  Hasil  ini  diperoleh  dengan menggunakan  klasifikasi K-Nearest  Neighbor .  Studi  lain dalam proses klasifikasi [5] menganalisis sifat statistik dari gambar masukan, mengklasifikasikan data secara sistematis ke  dalam  kategori  yang  berbeda,  dan  kemudian membandingkan  tiga  algoritma  klasifikasi:  JST, random forest , dan SVM. Menggunakan SVM memberikan akurasi terbaik yakni 90%.
Di  sisi  lain,  percobaan  [6]  membandingkan  dua  algoritma yang berbeda untuk fase segmentasi: segmentasi U-network dan segmentasi berbasis CNN. Di sisi lain, tumor grading membandingkan algoritma VGG-16 dan CNN. Berdasarkan percobaan yang dilakukan untuk hasil terbaik menggunakan segmentasi  U-Net,  algoritma  deteksi  tumor  menggunakan random forest classifier ,  dan tumor  grading  level menggunakan algoritma VGG-16. Eksperimen ini menggunakan spektroskop MR dan dataset FLAIR berhasil mencapai akurasi eksperimen tertinggi sebesar 92%.
Studi lain mengklasifikasikan citra otak MRI  menjadi tiga kelas tumor: glioma, meningioma, dan hipofisis. Algoritma untuk  mengekstrak  peta  fitur  tingkat  tinggi  dari  model berbasis  VGG16  menggunakan  Fast  R-CNN  sebagai pengklasifikasi. Studi ini mencapai akurasi rata-rata 77,6% di semua kelas [7]
Ayesha Samreen, dkk [8] juga melakukan penelitian terkait dengan klasifikasi citra otak MRI. Dataset yang digunakan senada dengan dataset pada penelitian ini yaitu berasal dari kaggle dan mengklasifikasikan citra menjadi dua jenis, yaitu tumor  otak  dan  normal.  Akurasi  optimalnya  adalah menggunakan CNN dengan hasil akurasi 0.9290.
Selain  itu,  penggunaan  CNN  untuk  mengklasifikasi  citra otak  MRI,  juga  dilakukan  oleh  Nyoman  Abiwinanda,  dkk [9]. Penelitian ini menggunakan CNN untuk mengenali tiga
jenis tumor otak, yaitu Glioma, Meningioma, dan Pituitari. Hasil  optimal  penelitian  ini  adalah  dengan  nilai  akurasi 84.19% pada data validasi.
Ekstraksi fitur DCT digunakan dalam penelitian ini karena masih sedikit penelitian yang memanfaatkan fitur DCT ini, sehingga  masih  perlu  dilakukan  eksplorasi  lebih  lanjut, terutama  pada  tugas  klasifikasi  tumor  otak.  DCT  mencari koefisien  yang  memiliki  kemampuan  lebih  untuk membedakan kelas yang berbeda secara lebih baik daripada koefisien  lainnya.  Selain  itu,  DCT  juga  memiliki  rentang koefisien yang luas [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  alat diagnostik  tumor  otak  berbasis  citra  MRI  menggunakan ekstraksi  ciri  bentuk Discrete  Cosine  Transform (DCT) yang merupakan algoritma kompresi sinyal, dan melakukan pengujian beberapa model machine learning pada beberapa ukuran  citra untuk  mendapatkan  model  klasifikasi  yang terbaik.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  penyajian matriks konfusi dari model terbaik yang dibangun dan hasil berupa persentase akurasi pengujian.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1 menyajikan Tahapan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan  dari  proses  Tahapan  Penelitian  dari  Gambar  1 yakni:

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  ini  dilakukan  pencarian dataset yang relevan terhadap penelitian ini. Dataset yang dikumpulkan  merupakan  data  citra  MRI  tumor  otak  yang terdapat label berupa adanya tumor ataupun tidak ada tumor.
Pada tahapan ini menggunakan dataset yang berisikan citra MRI  tumor  otak  yang  dapat  diakses  melalui  situs kaggle [11] dengan dataset bernama BraTS 2019. Pada dataset ini terdapat citra dengan jumlah total 3000 citra MRI otak, di mana  1500  citra  merupakan  citra  MRI  dengan  tumor  dan 1500 citra lainnya merupakan citra MRI yang tidak terdapat tumor. Beberapa contoh citra dari dataset BraTS 2019 dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Dataset BraTS 2019
Gambar 2 berisi contoh dataset yang berisi citra MRI yang termasuk  tumor  dan  bukan  tumor.  Karakteristik  dari  data yang termasuk tumor terdapat area lesi sebagai ilustrasi dari tumor,  seperti  terlihat  pada  Gambar  2  bagian  kanan. Sedangkan untuk kondisi normal yang bukan tumor terlihat pada Gambar 2 bagian kiri.

## 2.2 Pembagian Data
Data dilakukan pembagian menjadi 2 bagian secara merata untuk  proses training dan  testing  atau  pengujian.    Data dibagi menjadi data training sejumlah 2800 data (1400 citra MRI dengan tumor, dan  1400 Citra MRI tanpa tumor) dan 200  data  untuk  testing  (100  merupakan  citra  MRI  dengan tumor, dan 100 merupakan citra MRI otak tanpa tumor).

## 2.3 Pra-Pemrosesan Data
Pada tahapan ini citra diubah menjadi aras keauban ( single channel color ) yang mana semula citra memiliki 3 channel RGB.  Selanjutnya,  pada  tahapan  pra  pemrosesan  ini  juga melakukan  perubahan  citra  yang  semula  memiliki  ukuran yang tidak sama menjadi berukuran 150x150 piksel ataupun 224  x  224 pixel (ukuran  piksel  ini  nantinya  juga  akan dibandingkan).

## 2.4 Ekstraksi Fitur DCT
Pada  klasifikasi  citra  memerlukan  pemrosesan  ekstraksi fitur untuk dapat mengubah citra yang semula memiliki fitur sangat banyak  dan  tidak memiliki  signifikansi yang tinggi (memiliki  korelasi  yang  rendah  terhadap output )  menjadi fitur  yang  lebih  ringkas  namun  berarti  atau  tingkat signifikasi  yang  lebih  tinggi.  Dalam  penelitian  ini,  DCT ( Discrete  Cosine  Transform )  digunakan  sebagai  ekstraksi fitur dari citra MRI tumor otak yang ada.
Algoritma  DCT  ( Discrete Cosine Transform )  merupakan algoritma  yang  biasa  digunakan  dalam  kompresi  sinyal (gambar  merupakan  salah  satu  bentuk  dari  sinyal  digital). Algoritma ini melakukan pengubahan data spasial menjadi bentuk  frekuensi,  kemudian  dilakukan  pengolahan  data frekuensi  yang  kemudian  dikonversi  ke  bentuk  spasial kembali dengan inversi metode tersebut. Di mana, domain frekuensi  merupakan  sinyal  yang  memiliki  wujud  berupa amplitudo terhadap waktu (spektrum  terhadap suatu  sinyal waktu),  domain  frekuensi  merujuk  pada  sinyal  yang
berhubungan  dengan  frekuensi  dalam  suatu  waktu. Sedangkan,  domain  spasial  merujuk  pada  dasar  pada manipulasi piksel secara langsung pada citra [12] [13]
Discrete cosine transform dirumuskan  seperti  pada persamaan (1).
𝑣(𝑘) =  𝛼(𝑘) ∑ 𝑈(𝑛). 𝐶𝑜𝑠 [ 𝜋(2𝑛+1)𝑘 2𝑁 ] 𝑁−1 𝑛=0 (1)
𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 0  ≤ 𝑘  ≤ 𝑁 − 1 𝑎(𝑤)
{ √ 1 𝑁 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑤 = 0
√ 2 𝑁 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 }
Di mana v(k) merupakan hasil ekstraksi fitur DCT, dengan k yang menyatakan indeks baris atau kolom hasil ekstraksi. N  merupakan  ukuran  baris  atau  kolom  blok  citra  yang hendak  dilakukan  ekstraksi  fitur  DCT.  Sedangkan  U(n) menyatakan blok citra dengan aras keabuan.
Pada ekstraksi fitur DCT biasanya dapat dilakukan dengan sejumlah tahapan. Tahap pertama adalah mendapatkan citra atau  gambar  sebagai  matriks  warna  citra  (biasanya, perhitungan  matriks  pada  satu  komponen  warna  baik red atau green atau blue ataupun citra keabuan [ red + green + blue ] /  3  ).  Selanjutnya, citra  dibagi  ke  dalam blok berukuran 8 x 8 piksel, urut dari ujung kiri ke kanan, dan dari atas ke bawah.

## 2.5 Pembentukan Model Machine Learning
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  model  yang  akan digunakan untuk diuji  dan  dipilih  berdasarkan akurasi test terbaiknya.  Beberapa  model  klasifikasi  yang  akan digunakan antara lain :
• Naive Bayes Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang biasa  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi,  baik klasifikasi  citra  ataupun  teks. Naïve  Bayes menggunakan pendekatan probabilistic yang menggunakan teorema probabilitas bayes . Algoritma Naïve Bayes membuat asumsi kemunculan fitur yang tidak  saling  bergantung.  Sehingga  cocok  digunakan untuk  mendeteksi  tumor  otak  dari  berbagai  lokasi berbeda  dengan  fitur  berbeda  [14].  Penelitian  ini menggunakan Gaussian Naïve Bayes , pada persamaan 2 merupakan bentuk rumus dari Gaussian Naïve Bayes .
𝑃(𝑥 𝑖 |𝑦) = 1 √2𝜋𝜎2𝑦 exp  (− (𝑥𝑖−𝜇𝑦) 2 2𝜎2𝑦 ) (2)
• Decision Tree
Decision  Tree adalah  salah  satu  metode  yang biasanya  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti klasifikasi  citra,  pengenalan  pola,  regresi,  dan
klasifikasi  teks.  Algoritma Decision  Tree bekerja dengan  menggunakan  beberapa  aturan  untuk membuat  keputusan  yang  terstruktur  seperti  pohon [15].
• K-Nearest Neighbor (KNN)
KNN merupakan algoritma klasifikasi yang bekerja dengan menggunakan sejumlah nilai k tetangga atau data  terdekat  [16].  Perhitungan  jarang  tetangga terdekat dapat dihitung berdasarkan rumus Euclidean distance , Manhattan  distance ,  atau Minkowsky distance .  Algoritma  ini  bekerja  berdasarkan kedekatan  atau  kemiripan  terhadap  data  lainnya. Jumlah  K  pada  KNN  bisa  ditentukan  sesuai kebutuhan.  Pada  penelitian  ini  jumlah  K  yang digunakan adalah 1, 3, dan 5.
• Support Vector Machine (SVM)
SVM adalah salah satu algoritma supervised learning yang  digunakan  untuk  klasifikasi  ataupun  regresi. Cara kerja SVM adalah dengan mencari hyperplane atau  fungsi  pemisah  antar  kelas  terbaik  dan memaksimalkan  jarak  antar  kelas  [17].  SVM digunakan  untuk  memaksimalkan  margin  dalam mencari hyperplane yang  optimal.  Gambar  3  berisi ilustrasi untuk mencari hyperplane optimal.
Gambar 3. Ilustrasi Optimal Hyperplane SVM

## 2.6 Evaluasi Model
Pada  tahapan  evaluasi  model,  dilakukan  perhitungan menggunakan Confusion Matrix  untuk  memperoleh  nilai Akurasi, Presisi, Recall , dan F1 Score . Perhitungan dalam Confusion Matrix memperhatikan  nilai true  positive (TP), true  negative (TN), false  positive (FP)  dan false  negative (FN).
Akurasi  menggambarkan  persentase  seluruh  data  yang diklasifikasikan  benar  pada  kelas  positif  dan  negatif. Sehingga proses perhitungan yang dilakukan adalah dengan membagi seluruh data  prediksi yang bernilai benar dengan seluruh data yang tersedia. Sehingga jika dirumuskan akan menjadi persamaan (3).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (TP+TN) (TP+TN+FN+FP) (3)
Di mana seluruh nilai pada persamaan tersebut bisa dilihat berdasarkan confusion matrix untuk memperoleh nilai pada setiap bagian [18]
Precision menggambarkan seberapa tepat atau akurat model yang  dibuat.  Dengan  mengukur  prediksi  positif  (berapa banyak yang benar-benar positif). Sehingga precision dapat dirumuskan dalam persamaan (4).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (TP) (TP+FP) (4)
Recall atau sensitivity menggambarkan  berapa  banyak Actual  Positive yang  diprediksi  oleh  model  dengan pelabelan sebenarnya adalah positif. Sehingga recall dapat dirumuskan seperti persamaan (5).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (TP) (TP+FN) (5)
F1-score  merupakan  metrik  yang  mempertimbangkan keseimbangan  rerata secara harmonik antara precision dan recall .  Pada  f1-score  nilai  negatif  aktual  ( true  negative ) diabaikan.  Metrik  ini  menggambarkan  kekokohan  tugas dalam  klasifikasi  [18].  F1  score  dapat  dirumuskan  seperti persamaan (6).
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = (2 x Precision x Recall)
(Precision+ Recall) (6)

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  evaluasi  kinerja  model  diuji  coba  di lingkungan Python Google Colab Pro yang dipercepat oleh Unit  Pemrosesan  Grafis  (GPU)  dan  RAM  25  GB. Menggunakan ekstraksi fitur DCT yang dilanjutkan dengan klasifikasi  menggunakan  beberapa  model  menunjukkan hasil  yang  cukup  baik,  bahkan  terdapat  hasil  yang  sedikit lebih  baik  dari  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan pendekatan deep learning .
Percobaan  ini  dilakukan  penentuan  parameter  untuk sejumlah  algoritma.  Pada  SVM menggunakan kernel RBF dengan  derajat  3  dengan  perhitungan  gamma  seperti  pada persamaan (7).
𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎  = 1 (𝑛 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠 ∗ 𝑋.𝑣𝑎𝑟()) (7)
Sedangkan  pada Decision  Tree menggunakan Gini  index untuk  penentuan split kemudian  batas node diperluas sampai seluruh leaf pada tree menjadi murni.
Pada Naive  Bayes perhitungan  probabilitas  menggunakan pendekatan  distribusi normal  ( Gaussian ).  Sedangkan  pada KNN,  jarak  yang  digunakan  merupakan  jarak euclidean dengan jumlah neighbor yang diuji adalah 1, 3 dan 5.
Hasil eksperimen deteksi atau klasifikasi biner tumor otak dengan  menggunakan  ekstraksi  DCT  dan  klasifikasi machine learning dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Percobaan Model
Model 150 x 150 px 224 x 224 px Training Testing Training Testing SVM 97.464 % 90.5 % 97.785 % 93.0 % Tree 100.0 % 79.5 % 100.0 % 83.5 % Bayes 69.142 % 55.0 % 70.0 % 55.5 % KNN-1 100.0 % 91.0 % 100.0 % 91.0 % KNN-3 98.107 % 83.5 % 98.464 % 84.5 % KNN-5 94.214 % 81.0 % 94.285 % 78.5 %
Berdasarkan hasil pada tabel di atas diketahui bahwa model konfigurasi  terbaik  diperoleh  oleh  model  SVM  dengan ukuran citra 224 x 224 piksel. Pada model tersebut berhasil mendapatkan  akurasi training sebesar  97.8%  dan  akurasi testing sebesar 93%.
Berdasarkan  konfigurasi  model  terbaik  yang  dibentuk tersebut  mendapatkan confusion  matrix yang  tersaji  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Confusion Matrix
Confusion matrix yang ditampilkan pada Gambar 4, sebelah kiri  atas  merupakan True  Negative (TN)  sejumlah  98, sebelah kanan atas merupakan False Positive (FP) sejumlah 2,  sebelah  kiri  bawah  merupakan False  Negative (FN) sejumlah  12,  dan  sebelah  kanan  bawah  merupakan True Positive (TP) sejumlah 88. Di mana pada sumbu X dan Y terdapat angka nol dan satu, nol merupakan kelas no-tumor dan satu merupakan kelas tumor.
Sedangkan  hasil  perhitungan  akurasi  berdasarkan  nilai precision , recall , dan F1 Score terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Evaluasi
Gambar 5 menunjukkan nilai precision , recall , dan f1 score pada  metode  dengan  akurasi  testing  terbaik,  yaitu  SVM. Dalam gambar tersebut terdapat hasil klasifikasi model pada setiap kelas, yaitu 0 dan 1. Kelas 0 menunjukkan klasifikasi bukan tumor, sedangkan 1 menunjukkan klasifikasi tumor. Sedangkan untuk nilai F1 Score dihitung berdasarkan macro average . Macro  average akan  menghitung  metrik  secara independen  untuk  setiap  kelas  lalu  kemudian  mengambil nilai  rata-rata.  Pada  perhitungan Macro  average semua kelas dihitung secara merata.

## 4 KESIMPULAN
Telah  ditunjukkan  bahwa  dengan  menerapkan  ekstraksi fitur menggunakan Discrete Cosine Transform (DCT) untuk memperoleh feature map dan menggunakan model – model machine  learning menunjukkan  bahwa  skor  akurasi tertinggi  pada  data test mendapatkan  nilai  hingga  93%. Akurasi test 93%  ini  didapatkan  melalui  model  SVM ( support vector machine ) dengan ukuran citra sebesar 224 x 224 piksel.
Saran  untuk  perbaikan  model  agar  ke  depannya  dapat dioptimalkan dengan mencari hyperparameter terbaik dari model  tersebut  seperti  jenis kernel yang  digunakan  dan kernel  degree. Saran  perkembangan  selanjutnya,  bisa mencoba  alternatif  model  gabungan  (konsep ensemble learning )  yang  mungkin  bisa  meningkatkan  performa model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Sinha, “Tumors: Benign and Malignant,” Cancer
Ther  Oncol  Int  J ,  vol.  10,  no.  3,  May  2018,  doi: 10.19080/ctoij.2018.10.555790.
[2] SEER,  “Surveillance,  Epidemiology,  and  End Results Program,” https://seer.cancer.gov/ .
[3] S. A. H. S. Javadi and B. Rezaei, “Brain tumors and indications  for  brain  imaging  in  patients  with psychiatric  manifestations:  a  case  report,” Middle East Current Psychiatry , vol. 28, no. 1, Dec. 2021, doi: 10.1186/s43045-021-00136-2.
[4] Rafi Haidar Ramdlon, Entin Martiana Kusumaningtyas,  and  Tita  Karlita,  “Brain  Tumor Classification  Using   Mri  Images  With  K-Nearest Neighbor  Method,” 2019 International Electronics Symposium (IES) , pp. 660–667, 2019.
[5] Göklap  Cinarer  and  Bülent  Gürsel  Emiroglu, “Classificatin  of  Brain  Tumors  by  Machine Learning   Algorithms,” 2019  3rd  International Symposium  on  Multidisciplinary  Studies  and Innovative Technologies (ISMSIT) , 2019.
[6] M.  A.  Naser  and  M.  J.  Deen,  “Brain  tumor segmentation  and  grading  of  lower-grade  glioma using deep learning in MRI images,” Comput Biol
Med , vol. 121, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.103758. [7] Yakub Bhanothu,
Anandhanarayanan
Kamalakannan,  and  Govindaraj  Rajamanickam, “Detection  and  Classification  of  Brain  Tumor  in
MRI  Images using Deep Convolutional Network,”
2020  6th  International  Conference  on  Advanced Computing & Communication Systems (ICACCS) , pp. 248–252, 2020.
[8] A.  Samreen,  A.  M.  Taha,  Y.  V.  Reddy,  and  P. Sathish,  “Brain  Tumor  Detection  by  Using Convolution  Neural  Network,” International journal of online and biomedical engineering , vol.
16, no. 13, pp. 58–69, 2020, doi: 10.3991/ijoe.v16i13.18545.
[9] N.  Abiwinanda,  M.  Hanif,  S.  T.  Hesaputra,  A. Handayani,  and  T.  R.  Mengko,  “Brain  tumor classification using convolutional neural network,” in IFMBE  Proceedings ,  2019,  vol.  68,  no.  1,  pp.
183–189. doi: 10.1007/978-981-10-9035-6_33.
[10] S.  Dabbaghchian,  A.  Aghagolzadeh,  and  M.  S. Moin,  “Feature  extraction  using  discrete  cosine transform  for  face  recognition,”  in 2007  9th International Symposium on Signal Processing and its  Applications,  ISSPA  2007,  Proceedings ,  2007. doi: 10.1109/ISSPA.2007.4555358.
[11] Aryan  Felix,  “BraTS  2019  (Train/Test/Valid),” 2020.
[12] P. Verma and G. Verma, “Brain Tumor Detection using  Hybrid  Model  of  DCT  DWT  and Thresholding,”  International  Research  Journal  of Engineering  and  Technology  (IRJET), Certified Journal | Page , vol. 9001, 2008.
[13] “Discrete Cosine Transform; Second Edition”
[14] Hein  Tun  Zaw,  Noppadol  Maneerat,  and  Khin Yadanar  Win,  “Brain  tumor  detection  based  on
Naïve Bayes Classification,” 2019 5th International Conference  on Engineering, Applied
Sciences and Technology (ICEAST) , 2019.
[15] B.  Charbuty  and  A.  Abdulazeez,  “Classification Based  on  Decision  Tree  Algorithm  for  Machine Learning,” Journal  of  Applied  Science  and Technology Trends , vol. 2, no. 01, pp. 20–28, Mar. 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[16] B. Tu, J. Wang, X. Kang, G. Zhang, X. Ou, and L. Guo,  “KNN-Based  Representation  of  Superpixels for Hyperspectral Image Classification,” IEEE J Sel Top Appl Earth Obs Remote Sens , vol. 11, no. 11, pp. 4032–4047, Nov. 2018, doi: 10.1109/JSTARS.2018.2872969.
[17] E.  García-Gonzalo,  Z.  Fernández-Muñiz,  P.  J.  G. Nieto, A. B. Sánchez, and M. M. Fernández, “Hard- rock stability analysis for span design in entry-type excavations  with  learning  classifiers,” Materials , vol. 9, no. 7, Jul. 2016, doi: 10.3390/ma9070531.
[18] D.  M.  W.  Powers  and  Ailab,  “Evaluation:  From Precision,  Recall  And  F-Measure  To  Roc, Informedness, Markedness & Correlation.”