## DETEKSI PENYAKIT LIMFOMA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA REGION GROWING
Allwin M. Simarmata, S.Kom, M.Kom 1) , Tondy Pranata Sinaga 2) , Rudianto 3) , Ondi William Simanjuntak 4)
Program Studi Teknik Informatika  Universitas Prima Indonesia Jl. Sekip Medan Telp (061)-4578890 e-mail : pranatasinagatondy@gmail.com

## Abstrak
Limfoma  merupakan istilah umum  untuk berbagai tipe kanker darah  yang  muncul dalam sistem limfatik,  yang menyebabkan  pembesaran  kelenjar  getah  bening.  Jumlah  penderita  limfoma  saat  ini  dirasa  cukup  fantastis sehingga  patut  diwaspadai.  Untuk  itu,  diharapkan  hendaknya  masyarakat  lebih  peduli  terhadap  deteksi  dini kanker,  khususnya  limfoma,  serta  menambah  pengetahuan  mengenai  penyakit  limfoma  agar  jumlah  penderita limfoma  tidak  semakin  bertambah.  Untuk  membantu  masyarakat  dalam  mendeteksi  penyakit  limfoma,  maka perlu dirancang sebuah aplikasi pendeteksian penyakit kelenjar. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode  region  growing.  Dengan  menerapkan  algoritma  region  growing,  maka  dapat  ditentukan  dan  dikenali stadium kanker limfoma berdasarkan pada gambar citra X-Ray yang dimasukkan. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi untuk mengenali dan mengidentifikasi jenis stadium kanker kelenjar getah bening (limfoma).
Kata Kunci: Limfoma, segmentasi citra, metode region growing, citra X-Ray

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  semakin  berkembangnya teknologi  informasi  dan  komputer,  maka  semakin banyak penerapannya dalam kehidupan sehari-hari. Salah  satu  bidang  ilmu  yang  banyak  ditemukan penerapannya  dalam  kehidupan  sehari-hari  adalah bidang  ilmu  pengolahan  citra.  Pengolahan  Citra Digital merupakan bidang ilmu informatika (komputer)  yang  mempelajari  tentang  bagaimana suatu  citra  itu  dibentuk,  diolah,  dan  dianalisis sehingga  menghasilkan  informasi  yang  dapat dipahami  oleh  manusia.  Ilmu  pengolahan  citra  ini banyak  diterapkan  dalam  berbagai  bidang,  seperti di  bidang  medis  atau  kedokteran  yaitu  untuk mendiagnosa penyakit.
Limfoma  merupakan  istilah  umum  untuk berbagai  tipe  kanker  darah  yang  muncul  dalam sistem  limfatik,  yang  menyebabkan  pembesaran kelenjar  getah  bening.  Menurut  data  GLOBOCAN (IARC) tahun 2012, limfoma merupakan salah satu dari  sepuluh  penyakit  kanker  terbanyak  di  dunia pada  tahun  2012  (InfoDATIN,  2015).  Berdasarkan hasil  riset,  diketahui  bahwa  prevalensi  limfoma  di Indonesia pada tahun 2013 adalah sebesar 0,06 0 / 00 atau diperkirakan sebanyak 14.905 orang (InfoDATIN,  2015).  Jumlah  penderita  limfoma  ini dirasa  cukup  fantastis  sehingga  patut  diwaspadai. Untuk  membantu  masyarakat  dalam  mendeteksi penyakit  limfoma,  maka  perlu  dirancang  sebuah aplikasi pendeteksian penyakit kelenjar.
Untuk  mendeteksi  objek  didalam  citra  maka perlu dilakukan proses segmentasi citra. Segmentasi citra bertujuan untuk membagi wilayah-wilayah yang homogen. Segmentasi adalah salah satu metode penting yang digunakan untuk
mengubah  citra  input  ke  dalam  citra  output berdasarkan atribut yang diambil dari citra tersebut. Segmentasi  membagi  citra  ke  dalam  daerah intensitasnya masing-masing sehingga bisa dibedakan  objek-objeknya.  Salah  satu  metode segmentasi  yang  dapat  digunakan  adalah  metode region growing . Region growing merupakan sebuah prosedur  yang  mengelompokkan  piksel-piksel  atau subwilayah  menjadi  wilayah  yang  lebih  besar berdasarkan  kriteria  yang  sudah  didefinisikan. Pendekatan  dasarnya  dimulai  dari  himpunan  titik awal,  kemudian wilayah  diperbesar  dengan menambahkan  setiap  titik  piksel  tetangga  yang mempunyai  sifat  mirip  dengan  titik  tersebut. Beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk membagi  suatu  gambar  ( image )  menjadi region adalah Feature  Selection Principal  Component Analysis (PCA), Optimum Index Factory (OIF) dan Efficient Graph Based Algorithm . Algoritma  berbasis graph yang  efisien  ini dikemukakan  oleh  Pedro  F.  Felzenszwalb  dari Massachusetts  Institute  of  Technology  dan  Daniel P.  Huttenlocher  dari  Cornell  University.  Para  ahli tersebut  mendefinisikan  suatu  predikat  untuk menghitung  bukti  dari  sebuah  batas  antara  dua daerah  dengan  menggunakan  algoritma  berbasis graph .  Dengan  menerapkan  algoritma region growing ,  maka  dapat  ditentukan  dan  dikenali stadium  kanker  limfoma  berdasarkan  pada  gambar citra  X-Ray  yang  dimasukkan.  Oleh  karena  itu, penulis memilih untuk membuat aplikasi identifikasi penyakit kelenjar yang mampu mengenali  dan  mengidentifikasi  jenis  stadium kanker  dengan  menggunakan  metode Region Growing .
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan Citra merupakan proses pengolahan  dan  analisis  citra  yang  banyak melibatkan  persepsi  visual.  Proses  ini  mempunyai ciri  data  masukan  dan  informasi  keluaran  yang berbentuk  citra.  Proses  pengolahan  citra  ( Image Processing )  terdiri  dari  transformasi  citra  ( Image Transformation ),  filtering,  segmentasi  citra  ( Image
Segmentation ), klasifikasi citra ( Image Classification ), dan kompresi citra ( Image Compression ). Proses pengolahan citra
diperlihatkan pada Gambar 1.
CITRA ASLI TRANSFORMASI FILTERING SEGMENTASI KLASIFIKASI KOMPRESI
CITRA HASIL INPUT OUTPUT Image Processing
Gambar 1. Proses Pengolahan Citra Pengolahan  citra  digunakan  terutama  untuk memperjelas  hasil x-ray organ  tubuh  manusia. Gambar  yang  didapat  dari x-ray umumnya  kabur sehingga  sulit  bagi  para  dokter  untuk  menganalisa kelainan-kelainan  yang  terdapat  pada  organ  tubuh tersebut. Dengan pengolahan citra, gambar tersebut dapat diperjelas.
Transformasi citra adalah suatu proses perubahan  dan  perpindahan  citra,  yang  meliputi proses  perpindahan  posisi  citra,  perubahan  bentuk citra,  ukuran  citra  dan  perubahan  isi  citra. Transformasi citra ini terdiri dari transformasi dasar yang  meliputi  refleksi  (pencerminan),  penskalaan ( scalling ),  rotasi  ( rotation )  dan  gusuran  ( shearing ) serta transformasi lanjutan yang meliputi transformasi Fourier dan transformasi Wavelet.
Proses pengolahan citra umumnya menggunakan  proses  filtering  untuk  memperoleh hasil  pengolahan  yang  diinginkan.  Peningkatan mutu  citra  ( Image  Enhancement )  merupakan pengolahan  citra  dengan  menggunakan  proses filtering untuk  memberikan efek-efek tertentu pada suatu  citra,  seperti  efek transparant , comi c, night , emboss dan  sebagainya.  Proses  pengolahan  citra yang  lain  yang  menggunakan  proses  filtering adalah perbaikan citra ( Image Restoration )
merupakan  suatu  proses  yang  dilakukan  di  mana suatu citra yang telah mengalami penurunan/degradasi  dikembalikan  ke  bentuk  citra aslinya.  Penurunan  tingkat/mutu  citra  dapat disebabkan  oleh  beberapa  hal  seperti  penurunan tingkat  kontras suatu citra  yang  menyebabkan citra tersebut  sulit  dibedakan,  citra  yang  mengalami tingkat  ketajaman  sehingga  menjadi  lebih  kabur dari  citra  aslinya,  maupun  citra  yang  mengalami kerusakan  seperti  rusak  karena  robekan,  lipatan, timbulnya bintik-bintik/ spot dan lain-lain.
Segmentasi  citra  adalah  bagian  dari  teknik pengolahan  citra.  Segmentasi  citra  merupakan
proses  pengidentifikasian  piksel-piksel  ke  dalam suatu  kelas.  Klasifikasi  citra  didefinisikan  sebagai teknik  ekstraksi  dari  kelas-kelas  yang  berbeda seperti  pengelompokan  daratan  atau  perairan  yang datanya  diperoleh  dari  satelit.  Satu  unit  klasifikasi dapat  berupa satu piksel, kumpulan piksel atau satu citra  secara  keseluruhan.  Kompresi  citra  adalah pemadatan  ukuran file citra,  di  mana  citra  tersebut disimpan  dalam  suatu  format  yang  menggunakan formula  matematika  untuk  menganalisis  dan menyimpan  data  atau  informasi  citra  yang didalamnya  seperti  panjang,  lebar,  kedalaman warna,  atau  informasi  lainnya.  Tujuan  dari pemadatan  data  citra  (kompresi  citra)  adalah mengurangi  jumlah  bit  yang  digunakan  untuk menyimpan  citra,  dengan  usaha  semaksimum mungkin tidak terjadi penurunan mutu citra aslinya.

## 2.2 Computer Vision
Computer  Vision merupakan  proses  analisis citra  yang  cirinya  merupakan  kebalikan  dari Grafika  Komputer.  Data masukan  biasanya merupakan suatu citra atau gambar dan proses yang dilakukan  adalah  proses  pengalian  struktur  dengan hasil  keluaran  yang  bersifat  deskriptif.  Sebagai contoh,  pengenalan  jenis  penyakit  paru-paru melalui citra sinar-x para penderita.

## 2.3 Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  adalah  pengidentifikasian piksel-piksel  ke  dalam  suatu  kelas.  Umumnya, piksel  dalam  kelas  yang  sama  serupa  dengan  yang lain,  dan  sebaliknya  piksel  dalam  kelas  yang berbeda tentunya saling berbeda pula. Dengan kata lain, segmentasi citra adalah  membagi  sebuah citra menjadi wilayah-wilayah yang homogen berdasarkan kemiripan tingkat keabuan suatu piksel dengan  tingkat  keabuan  piksel-piksel  sekitarnya. Proses  segmentasi  umumnya  dilakukan  terhadap citra gray  level .  Ada  beberapa  metoda  dalam segmentasi  citra  yaitu Fuzzy  Clustering , Region Growing dan Edge  Detection .  Metoda Fuzzy Clustering merupakan  pendekatan fuzzy tertua dalam segmentasi citra. Algoritma seperti Fuzzy C- Means (FCM,Bezdek)  dan Possibilistic  C-Means (PCM,  Krishnapuram  &  Keller)  dapat  digunakan untuk membangun cluster (segmen).
Keanggotaan  dari  piksel  dapat  ditafsirkan sebagai  kemiripan  dengan  sebuah  objek  tertentu. Metoda Region Growing dilakukan dengan membangun  wilayah  berdasarkan  piksel-piksel tunggal  serta  melakukan  tes  keseragaman  terhadap kelompok-kelompok piksel tersebut di mana tes ini diterapkan  pada  masing-masing  wilayah.  Apabila ternyata  wilayah  tersebut  tidak  seragam,  maka wilayah  tersebut  akan  dipecah  kembali  menjadi wilayah-wilayah  yang  lebih  kecil.  Proses  ini diulang  sampai  seluruh  wilayah  seragam.  Metoda Edge  Detection bertujuan  untuk  meningkatkan penampakan  batas/pinggiran  pada  citra.  Citra  yang
diberikan akan dipartisi atau dibagi dalam segmen- segmen  tertentu  dengan  mendeteksi  batas-batas ( edges ) antara satu segmen dengan segmen lainnya dalam sebuah citra sehingga didapatkan batas-batas antara  satu  atau  lebih  objek  dalam  citra  tersebut. Segmentasi  citra  dengan Edge  Detection sering juga disebut sebagai proses penyederhanaan citra.

## 2.4 Region Growing
Region  growing adalah  sebuah  metode segmentasi  citra  berbasis  daerah  yang  sederhana. Metode  ini  juga  diklasifikasikan  sebagai  sebuah metode  segmentasi  citra  berbasis  piksel  karena metode  ini  mencakup  proses  seleksi  dari  titik-titik awal.  Pendekatan  segmentasi  ini  memeriksa  piksel tetangga  dari  titik-titik  awal  dan  menentukan apakah  piksel  tetangga  harus  digabung  ke  daerah ( region ).  Proses  ini  bersifat  iterasi  (perulangan), dengan  perilaku  yang  sama  dengan  algoritma pengelompokkan data ( data clustering ) biasa.
Sasaran  utama  dari  segmentasi  adalah  untuk membagi  sebuah  citra  menjadi  daerah-daerah. Beberapa metode
segmentasi seperti ” Thresholding ”  mencapai  sasaran  ini  dengan mencari  batas  antara  daerah  dengan  berdasarkan pada  ketidakkontinuan  pada  level  keabuan  atau properti  warna. Region-based  segmentation adalah sebuah  teknik  untuk  menentukan  daerah  ( region ) secara  langsung.  Rumusan  dasar  untuk region- based segmentation adalah sebagai berikut:
P(Ri)  adalah  sebuah  predikat  logika  yang didefiniskan melalui titik pada kumpulan P(Rk) dan adalah kumpulan kosong ( null set ).
(a) berarti  segmentasi  harus  lengkap,  yaitu  setiap piksel harus berada pada daerah ( region ).
(b) memerlukan  titik  pada  sebuah  daerah  harus dihubungkan  berdasarkan  definisi  yang  telah ditentukan sebelumnya.
(c) mengindikasikan bahwa daerah harus terpisah.
(d) berurusan dengan properti yang harus dipenuhi oleh piksel pada sebuah daerah tersegmentasi.
(e) mengindikasikan  bahwa  daerah  R i dan  R j adalah  berbeda  berdasarkan  definisi  dari predikat P.
2.5 Algoritma Region  Growing Efficient Graph-based
Pedro  F.  Felzenszwalb  dan  Daniel  P.  Huttenlocher mengambil  sebuah  pendekatan  berbasis graph untuk  melakukan  proses  segmentasi.  Anggap  G  = (V,  E)  adalah  sebuah graph tak  berarah  dengan vertex v i  V,  kumpulan  dari  elemen  yang  akan disegmentasi  dan edge (v i ,  v j )  E  yang berkorespondensi  dengan  pasangan  dari vertex
tetangga.  Setiap edge (v i ,  v j )  E  memiliki  sebuah bobot berkorespondensi w((v i , v j )) yang merupakan sebuah  ukuran  non-negatif  dari  ketidaksamaan antara  elemen  tetangga  v i dan  v j .  Pada  kasus segmentasi  citra,  elemen  pada  V  adalah  piksel  dan berat  dari edge adalah  ukuran  tertentu  dari ketidaksamaan  antara  dua  piksel  yang  terhubung oleh edge tersebut  (contoh:  perbedaan  pada intensitas,  warna,  gerakan,  lokasi  atau  atribut  lokal lainnya).
Pada  pendekatan  berbasis graph ,  sebuah segmentasi S adalah sebuah partisi dari V ke dalam komponen  sedemikian  sehingga  setiap  komponen (atau daerah) C  S berkorespondensi pada sebuah komponen  terhubung  pada  sebuah graph G’  =  (V, E’),  dimana  E’  E.  Dengan  perkataan  lain, sembarang  segmentasi  dikelompokkan  oleh  sebuah subset dari edge pada  E.  Terdapat  beberapa  cara untuk  mengukur  kualitas  dari  sebuah  segmentasi, tetapi  secara  umum,  penemu  algoritma  ini menginginkan agar elemen pada sebuah komponen harus  mirip  dan  elemen  pada  komponen  berbeda harus tidak mirip. Hal ini berarti bahwa edge antara dua vertex pada  komponen  yang  sama  harus memiliki bobot yang relatif rendah dan edge antara vertex pada  komponen  berbeda  harus  memiliki bobot yang lebih tinggi.
Dengan  input  berupa  sebuah graph G  =  (V,  E) dengan  n vertex dan  m edge .  Output-nya  adalah sebuah  segmentasi dari V ke dalam komponen S  = (C 1 ,  …,  C r ).  Algoritma  berbasis graph ini  dapat dirincikan sebagai berikut:
1. Urutkan  E  ke  dalam  =  (o 1 ,  …,  o m ) berdasarkan bobot edge yang tidak berkurang.
2. Mulai  dengan  sebuah  segmentasi  S 0 ,  dimana setiap vertex pada v i adalah komponennya.
3. Ulangi langkah 4, untuk q = 1, ..., m.
4. Konstruksikan S q dengan diberikan S q-1 sebagai berikut:
Anggap  v i dan  v j melambangkan vertex yang terkoneksi  oleh edge ke-q  pada  urutan,  yaitu: o q =  (v i ,  v j ).  Jika  v i dan  v j adalah  komponen yang  tidak  terhubung  dari  S q-1 dan  w(o q ) bernilai  kecil  dibandingkan  dengan  perbedaan internal dari kedua komponen, maka gabungkan  kedua  komponen.  Jika  tidak,  maka proses  tidak  dilakukan.  Lebih  formal  lagi,
anggap 1  q i C adalah  komponen dari S q-1 yang terdiri  dari  v i dan 1  q j C terdiri  dari  v j .  Jika
1  q i C  1  q j C dan  w(o q )  MInt( 1  q i C , 1  q j C ) maka  S q telah  diperoleh  dari  S q-1 dengan menggabungkan 1  q i C dan 1  q j C .  Jika  tidak, maka S q = S q-1 . 5. Kembalikan nilai S = S m .

## 3. METODE PENELITIAN
Proses  kerja  sistem  dimulai  dari  penginputan citra  input  yang  akan  disegmentasi.  Setelah  itu, setiap  piksel  pada  citra  direpresentasikan  menjadi sebuah node pada graph ,  dengan  penentuan  sisi berdasarkan  nilai  piksel  pada  citra.  Rumusan  yang digunakan  untuk  menentukan  nilai  sisi  yang menghubungkan node pada graph adalah  sebagai berikut:
Sisi(i, j) =  (R i 2 + G i 2 + B i 2 ) –  (R j 2 + G j 2 + B j 2 )
Setelah  itu,  maka  setiap  sisi  pada graph akan diurutkan dengan urutan menurun. Proses segmentasi  akan  dimulai  dengan  mengganggap setiap  piksel  termasuk  ke  dalam  sebuah cluster . Proses segmentasi akan dilakukan dengan menggabungkan  setiap node pada graph yang memenuhi  ketentuan  dari  algoritma.  Proses segmentasi memanfaatkan algoritma Kruskal untuk mencari minimum  spanning  tree dari graph yang dibentuk. Hasil akhir dari proses segmentasi adalah kumpulan cluster yang  mengelompokkan piksel- piksel pada citra.
Algoritma Region  Growing Efficient  Graph- based dapat  dideskripsikan  dalam  bentuk activity diagram seperti terlihat pada gambar berikut:

## Input citra
Representasikan setiap piksel pada citra menjadi node pada graph
Urutkan edge berdasarkan bobot edge secara menurun Mulai dengan sebuah segmentasi S 0 q = 0 q = q + 1 Konstruksikan S q dengan diberikan S q-1 Kembalikan nilai S = S m q < m Ya Tidak Hasil segementasi
Gambar 2. Activity Diagram dari Algoritma Berikut  diberikan  contoh  hasil  segmentasi dengan menggunakan efficient graph-based segmentation :
Gambar 3. Contoh Hasil Segmentasi dengan Efficient Graph-based Segmentation (a) Citra Asli, (b), (c), dan (d) adalah hasil efficient graph-based segmentation dengan faktor normalisasi h s = 7 dan faktor normalisasi warna h r =
7 serta nilai k = 5, 25 dan 125.
Sebagai  contoh,  misalkan  diketahui  matriks warna dari sebuah citra sebagai berikut:
140 134 161 117 92 108
Selisih  warna  dari  piksel  pada  sebuah  citra direpresentasikan  dalam  bentuk graph seperti berikut:
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  1  dan  2 berbobot 140 – 134 = 6
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  1  dan  4 berbobot 140 – 117 = 23
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  1  dan  5 berbobot 140 – 92 = 48
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  2  dan  3 berbobot ABS(134 – 161) = 27 - Sisi  yang  menghubungkan  piksel  2  dan  4 berbobot 134 – 117 = 17 - Sisi  yang  menghubungkan  piksel  2  dan  5 berbobot 134 – 92 = 42
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  2  dan  6 berbobot 134 – 108 = 26
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  2  dan  5 berbobot 134 – 92 = 42 - Sisi  yang  menghubungkan  piksel  3  dan  5 berbobot 161 – 92 = 69
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  3  dan  6 berbobot 161 – 108 = 53
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  4  dan  5 berbobot 117 – 92 = 25
- Sisi  yang  menghubungkan  piksel  5  dan  6 berbobot ABS(92 – 108) = 16
1 2 3 4 5 6 6 27 23 48 26 42 16 53 69 25 17
Gambar 4. Graph G yang merupakan representasi dari piksel pada citra
Jumlah  simpul  dalam graph input G  ada sebanyak  n  =  6  buah  berarti  jumlah  langkah  ada sebanyak  n  =  6  langkah.  Langkah  kerja  dari
algoritma Kruskal tersebut dapat dirincikan sebagai berikut:
1. Urutkan semua sisi berdasarkan bobot ( weight )-nya secara ascending . Tabel 1. Urutan Sisi dalam Graph Input G secara Ascending Sisi Bobot (1,2) 6 (5,6) 16 (2,4) 17 (1,4) 23 (4,5) 25 (2,6) 26 (2,3) 27 (2,5) 42 (1,5) 48 (3,6) 53 (3,5) 69
2. Ambil  sebuah  sisi  yang  berbobot  paling minimum  dari graph input G  dan  tidak membentuk  sirkuit  dalam  T.  Masukkan  sisi tersebut  ke  dalam graph hasil  T.  Sisi  yang diambil  adalah  sisi  (1,2)  yang  berbobot  6. Graph hasil  T  masih  kosong,  maka  setelah langkah  (2)  ini, graph hasil  T  hanya  terdapat sisi (1,2) saja.
1 2 3 4 5 6 6 Gambar 5. Bentuk Graph Hasil T setelah langkah 2 Setelah  langkah  (2)  ini,  maka  tabel  kumpulan sisi  pada graph  input G  yang  belum dimasukkan ke dalam graph hasil T adalah: Tabel 2. Tabel Kumpulan Sisi dalam Graph Input G yang belum dimasukkan ke dalam Graph Hasil T setelah langkah (2) Sisi Bobot (5,6) 16 (2,4) 17 (1,4) 23 (4,5) 25 (2,6) 26 (2,3) 27 (2,5) 42 (1,5) 48 (3,6) 53 (3,5) 69
3. Ambil  sebuah  sisi  yang  berbobot  paling minimum  dari graph input G  dan  tidak membentuk  sirkuit  dalam  T.  Masukkan  sisi tersebut  ke  dalam graph hasil  T.  Sisi  yang diambil  adalah  sisi  (5,6)  yang  berbobot  16. Graph hasil  T  telah  terdapat  sisi  (1,2),  maka setelah  langkah  (3)  ini, graph hasil  T  terdapat sisi (1,2) dan (5,6).
1 2 3 4 5 6 6 16 Gambar 6. Bentuk Graph Hasil T setelah langkah 3 Setelah  langkah  (3)  ini,  maka  tabel  kumpulan sisi  pada graph  input G  yang  belum dimasukkan ke dalam graph hasil T adalah: Tabel 3. Tabel Kumpulan Sisi dalam Graph Input G yang belum dimasukkan ke dalam Graph Hasil T
setelah langkah (3) Sisi Bobot (2,4) 17 (1,4) 23 (4,5) 25 (2,6) 26 (2,3) 27 (2,5) 42 (1,5) 48 (3,6) 53 (3,5) 69 4. Ambil  sebuah  sisi  yang  berbobot  paling minimum  dari graph input G  dan  tidak membentuk  sirkuit  dalam  T.  Masukkan  sisi tersebut  ke  dalam graph hasil  T.  Sisi  yang diambil  adalah  sisi  (2,4)  yang  berbobot  17. Graph hasil  T  telah  terdapat  sisi  (1,2)  dan (5,6), maka setelah langkah (4) ini, graph hasil T terdapat sisi (1,2), (5,6) dan (2,4).
1 2 3 4 5 6 6 16 17 Gambar 7. Bentuk Graph Hasil T setelah langkah 4
Setelah  langkah  (4)  ini,  maka  tabel  kumpulan sisi  pada graph  input G  yang  belum dimasukkan ke dalam graph hasil T adalah:
Tabel 4. Tabel Kumpulan Sisi dalam Graph Input G yang belum dimasukkan ke dalam Graph Hasil T
setelah langkah (4) Sisi Bobot (1,4) 23 (4,5) 25 (2,6) 26 (2,3) 27 (2,5) 42 (1,5) 48 (3,6) 53 (3,5) 69
5. Ambil  sebuah  sisi  yang  berbobot  paling minimum  dari graph input G  dan  tidak membentuk  sirkuit  dalam  T.  Masukkan  sisi tersebut  ke  dalam graph hasil  T.  Sisi  (1,4) tidak  diambil  karena  akan  membentuk  sirkuit pada graph . Sisi yang diambil adalah sisi (4,5). Graph hasil  T  telah  terdapat  sisi  (1,2),  (5,6) dan  (2,4),  maka  setelah  langkah  (5)  ini, graph hasil T terdapat sisi (1,2), (5,6), (2,4) dan (4,5).
1 2 3 4 5 6 6 16 25 17 Gambar 8. Bentuk Graph Hasil T setelah langkah 5
Tabel 5. Tabel Kumpulan Sisi dalam Graph Input G yang belum dimasukkan ke dalam Graph Hasil T
setelah langkah (5) Sisi Bobot (2,6) 26 (2,3) 27 (2,5) 42 (1,5) 48 (3,6) 53 (3,5) 69
6. Ambil  sebuah  sisi  yang  berbobot  paling minimum  dari graph input G  dan  tidak membentuk  sirkuit  dalam  T.  Masukkan  sisi tersebut  ke  dalam graph hasil  T.  Sisi  (2,6) tidak  dapat  dipilih  karena  membentuk  sirkuit. Sisi  yang  diambil  adalah  sisi  (2,3)  yang berbobot  27. Graph hasil  T  telah  terdapat  sisi (1,2),  (5,6),  (2,4)  dan  (4,5),  maka  setelah
langkah  (5)  ini, graph hasil  T  terdapat  sisi (1,2), (5,6), (2,4), (4,5) dan (2,3).
1 2 3 4 5 6 6 16 25 17 27 Gambar 9. Minimal Spanning Tree dari Graph Input G Jumlah  sisi  yang  terdapat  dalam graph hasil  T ada  sebanyak  5  buah  dan  jumlah  simpul  ada sebanyak 6 buah, maka persyaratan bahwa
[jumlah sisi] = [jumlah simpul] – 1 telah  terpenuhi,  berarti  proses  telah  selesai  dan graph hasil  T  merupakan minimal  spanning  tree dari graph input G.
Misalkan pertama  kali dipilih sisi e(1) = (1, 2) = 6 dengan  xi  =  1  dan  xj  =  2,  maka  berdasarkan  hasil MST diatas, maka Li = 4 dan Lj = 3. Misalkan nilai k = 5, maka: Temp1 = Li + k / C(0,1) = 4 + 5 / 1 = 9 Temp2 = Lj + k / C(0,2) = 3 + 5 / 1 = 8 Nilai minimumnya adalah Temp = Temp2 = 8 Karena  e(1)  =  6  lebih  kecil  daripada  nilai  Temp, maka  C(0,  1)  dan  C(0,  2)  digabungkan  menjadi sebuah cluster .
Hubungan  antara  fungsi-fungsi  diatas  dapat digambarkan  dalam  bentuk  diagram  seperti  terlihat pada gambar berikut ini:
Pemakai Membuka file citra dan menginput nilai yang diperlukan Menyimpan file citra Melakukan proses segmentasi Aplikasi Identifikasi Penyakit Kelenjar dengan Menggunakan Algoritma Region Growing Menampilkan hasil segmentasi Mengatur ukuran gambar hasil segmentasi << include >> Menampilkan daftar warna region << include >> Menampilkan informasi jenis stadium kanker << include >> Gambar 10. Use Case Sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Apabila  program  dijalankan,  maka  tampilan yang  pertama  kali  muncul  adalah form ‘Awal’ seperti terlihat pada gambar 11 berikut.
Gambar 11.  Tampilan Form ‘Awal’ Di dalam form ‘Awal’ terdapat tiga buah menu / link utama  yang  berfungsi  sebagai link ke form- form lainnya  yang  terdapat  pada  program.  Adapun link yang  terdapat  dalam  perangkat  lunak  adalah sebagai berikut:
1. Link ’Data  Training’,  digunakan  untuk memasukkan  data  citra  yang  akan  digunakan sebagai dataset . 2. Link ’Pengujian’,  digunakan  untuk  melakukan proses  identifikasi  penyakit  kelenjar  dengan menggunakan metode Region Growing . 3. Link ‘Keluar’,  berfungsi  untuk  menutup aplikasi.
Untuk  memasukkan  data  citra  yang  akan digunakan  sebagai  dataset,  maka user dapat mengklik link ‘Training’,  seperti  terlihat  pada gambar berikut:
Gambar 12. Tampilan Form Training Pada form  Training ini,  akan  dimasukkan  data jenis  stadium  dari  citra  gambar  X-Ray.  Data  yang dimasukkan  akan  disimpan  ke  dalam database sehingga  dapat  digunakan  pada  saat  proses identifikasi jenis stadium penyakit kelenjar.
Untuk  melakukan  proses  identifikasi  jenis stadium  penyakit  kelenjar,  maka user dapat mengklik link ‘Pengujian’,  sehingga  sistem  akan menampilkan form Pengujian  seperti  terlihat  pada gambar berikut:
Gambar 13. Tampilan Form Pengujian User harus  memilih  citra  X-Ray  yang  akan diidentifikasi  dan  klik  tombol  Proses  untuk memulai proses konversi ke citra grayscale . Setelah itu,  klik  tombol  Lanjut  sehingga  sistem  akan menampilkan form berikut:

## Gambar 14. Tampilan Form Hasil Segmentasi
Form Hasil  ini  digunakan  untuk  menampilkan hasil  pendeteksian  jenis  stadium  penyakit  kelenjar.
Setelah  itu,  klik  tombol  Lanjut  sehingga  sistem akan  menampilkan form Hasil  seperti  terlihat  pada gambar berikut:

## Gambar 15. Tampilan Form Hasil

## 5. KESIMPULAN
Setelah  menyelesaikan  pembuatan  perangkat lunak  ini,  penulis  dapat  menarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Jumlah  sampel  yang  digunakan  harus  banyak. Hal  ini  diperlukan  agar  dapat  meningkatkan akurasi  hasil  pendeteksian.  Namun,  jumlah sampel  yang  banyak  akan  mengakibatkan proses pendeteksian menjadi lama.
2. Metode Region  Growing mampu  mendeteksi jenis stadium kanker limfoma dengan
berdasarkan  pada  informasi  dari dataset yang dimasukkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Felzenszwalb,  P.F.  dan  D.P.,  Huttenlocher., Efficient Graph-Based Image
Segmentation ,  Institut  Massachusetts  dan Universitas Cornell, 2002.
Munir,  R., Pengolahan  Citra  Digital  dengan
Pendekatan Algoritmik , Penerbit Informatika, Bandung, 2004 Purnomo,    M.  H.    dan  A.    Muntasa, Konsep Pengolahan  Citra  Digital  dan  Ekstrasi Fitur , Graha Ilmu,  Yogyakarta,  2010.
Ramadijanti,  Nana  dan  Achmad  Basuki, Fitur Bentuk pada Citra , 2008.
Wijaya,  C.  M.  dan  A.  Prijono, Pengolahan  Citra Digital , Informatika,  Bandung,  2007.
Anonim, Data dan Kondisi Penyakit Limfoma di Indonesia ,  InfoDATIN  (Pusat  Data  dan Informasi  Kementerian  Kesehatan  RI) ,
ISSN: 2442-7659,  2015.