## KLASIFIKASI KANKER  PARU PARU MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES  DENGAN VARIASI FILTER DAN EKSTRAKSI CIRI GRAY LEVEL CO- OCCURANCE  MATRIX (GLCM)
Mohtar Yunianto 1* , Soeparmi 1 , Cari 1 , Fuad Anwar 1 , Delta Nur Septianingsih 1 , Tonang Dwi Ardyanto 2 , Resta Farits Pradana 2
1 Program  Studi Fisika,  Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret, Surakarta
2 Rumah Sakit  Universitas Sebelas Maret, Surakarta * mohtar_yunianto@staff.uns.ac.id
Received 14-07-2021,  Revised 07-09-2021,  Accepted 29-09-2021,  Published 01-10-2021

## ABSTRACT
Lung cancer class ification has been successfully carried out from 120 CT Scan image data. In the  research,  the  preposition  process  begins  with  filtering  variations  using  a low pass filter, median filter, and high pass filter. The segmentation used is Otsu Thresholding whic h then the texture  will  be  extracted  using  the  Gray  Level  Co -occurrence  Matrix  (GLCM)  feature  with variations  in  the  angle  direction.  The  results  of  the GLCM extraction are used as a database that will become a dataset for image classification using nave Bayes classification. The results of  the  study  with  12  variations,  the  best  variation  results  were  the  median  filter  with  the GLCM  angle of 0 0 indicating the highest level of accuracy of 88.33%.
Keyword  :  Lung  cancer;  otsu  thresholding;  gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM);  naïve bayes.

## ABSTRAK
Telah  berhasil  dilakukan  klasifikasi  kanker  paru-paru  dari  120  data  citra  CT  Scan.  Pada penelitian,  proses  preposisi  dimulai  dengan  variasi  filtering  menggunakan low  pass  filter, median filter , dan high pass filter . Segmentasi yang digunakan yaitu Otsu Thresholding yang kemudian  teksturnya  akan  diekstraksi  menggunakan  fitur Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  dengan  variasi  arah  sudut.  Hasil  dari  ekstraksi GLCM dijadikan database yang akan menjadi  dataset  untuk  pengklasifikasian citra menggunakan klasifikasi naïve bayes. Hasil dari penelitian  dengan  12  buah  variasi  diperoleh  hasil  variasi  terbaik  adalah  median filter dengan arah sudut GLCM  0  menunjukkan  tingkat akurasi yang paling tinggi sebesar 88,33  %.
Kata  kunci:  kanker  paru; otsu  thresholding ; gray level co-occurrence matrix (GLCM); naïve bayes.

## PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  digital  dapat  didefinisikan  sebagai  akusisi  dan  pemrosesan  informasi visual  oleh  komputer [1] .  Pengolahan  citra  digital  memiliki  spektrum  aplikasi  yang  luas, salah  satunya  yaitu  dalam  bidang  biomedis  ( Biomedical ).  Dalam  bidang  kedokteran  pada
tahun 1970-an ketika ditemukan tomografi terkomputerisasi ( Computerized Tomography/ CT),  pengelohan  citra  digital  mengalami  kemajuan  yang  sangat  penting dalam  bidang  medis [2] .  Seiring  dengan  perkembangan  pengolahan  citra  digital  yang semakin  maju,  dalam  bidang  medis  dapat  digunakan  untuk  menganlisis  seperti  gambar rontgen [3] Computed  Tomography (CT), Positron  Emission  Tomography (PET), X-Ray Tomography , Ultrasound  Transmission  Tomography , Single  Photon  Emission  Computed Tomography (SPECT),  dan  sebagainya [4] .  Oleh  karena  meningkatnya  teknologi  dalam bidang  medis,  pencitraan  medis  semakin  banyak  digunakan  dalam  diagnosis  klinis  dan pengobatan  penyakit [5] .
Kanker  merupakan  penyakit  yang  terjadi  karena  perubahan  sel  yang  menyebabkan pertumbuhan  dan  pembelahan  sel  tak  terkendali.  Sel  kanker  dapat  menyebabkan  tumor, merusak  sistem  kekebalan  tubuh  dan  menyebabkan  kelainan  lain  yang  mencegah  tubuh berfungsi  dengan  benar [6] .  Menurut World  Health  Organization (WHO),  kanker  paru-paru merupakan  salah  satu  penyebab  kematian  yang  paling  banyak  di  antara  kematian  akibat kanker  lainnya,  baik  pada  pria  ataupun  wanita  disemua  umur.  Menurut  data  Globocan (2018),  presentase  kasus  kanker  paru-paru  yang  terjadi  di  dunia  sebanyak  11,6%  dengan angka  kematian  mencapai  18,4%,  sedangkan  kasus  kanker  paru-paru  di  Indonesia mencapai  8,6%  atau  30.023  kasus  dengan  angka  kematian  sebesar  12,6%  atau  26.095 kasus  kematian  akibat  kanker  paru-paru.
Salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  kanker  paru-paru  ialah  melalui pemeriksaan  sinar-X  ( Rontgen ).  Penggunaan  sinar-X  dalam  pemeriksaan  paru-paru merupakan  teknik  yang  paling  sering  digunakan.  Hasil  proses  dari  sinar-X  memberikan citra  yang  berbeda  antara  paru-paru  yang  sehat  dan  tidak  sehat,  seperti  paru-paru  normal ataupun  kanker  paru [7] .  Namun,  biasanya  citra  medis  memiliki noise yang  dapat menurunkan  kualitas  dari  citra  yang  dihasilkan. Noise seharusnya  dihilangkan  atau direduksi  agar  informasi  dalam  citra  dapat  diperoleh  dengan  jelas,  akan  tetapi  hingga  saat ini noise selalu  ada  dalam  setiap  pengambilan  citra [8] .  Oleh  karena  itu,  pada  tahap  pra- pemrosesan  dimulai  dengan  perbaikan  citra  yang  bertujuan  untuk  memperbarui  dari informasi  yang  terkandung  dalam  citra  serta  menemukan  masukan  yang  tepat  untuk berbagai  jenis  metode  pemrosesan  citra  terkomputerisasi. Filtering mempunyai  peran penting  dalam  pemrosesan  citra  dan  visi  komputer.  Dalam  hal  menghilangkan noise , low pass  filter bekerja  sebagai filter linier  dimana  filter  gaussian  bekerja  dengan  baik  di  daerah yang  halus.  Akan  tetapi,  secara  signifikan  membuat  blur  deteksi  tepi  pada  struktur  citra [9] . Untuk  meningkatkan  resolusi  frekuensi,  didekomposisi  ulang  dengan  menguraikan keluaran  dari low pass filtering [10] .
Teknologi  segmentasi  citra  merupakan  salah  satu  masalah  mendasar  di  bidang  pengolahan citra  dan  komputer.  Segmentasi  citra  adalah  teknologi  yang  membagi  citra  asli  menjadi beberapa  area  dan  mengekstrak  area  efektif  sesuai  dengan  karakteristik  citra  yang  berbeda, seperti  tekstur,  tingkat  abu-abu  dan  tingkat  kecerahannya [5] .  Segmentasi  citra  memiliki peran  yang  sangat  penting  dalam  analisis  citra.  Masalah  penting  dalam  proses  segmentasi adalah  menemukan  tepinya.  Citra  medis  yang  tersegmentasi  dengan  baik  akan  didapatkan informasi  mengenai  batasan  -batasan  area  dengan  jelas  yang  akan  sangat  membantu  tenaga medis  secara  objektif  dan  akurat  dalam  menganalisa,  mendiagnosa  penyakit,  melakukan perencanaan  pengobatan  dan  tindakan  selanjutnya [11] .  Dalam  penelitian  yang  dilakukan oleh  Rulaningtyas  dan  Ain  (2020)  mengenai  segmentasi  citra  CT  Scan  bersadarkan  nilai Houndsfield  Unit  (HU)  menggunakan  metode  otsu  thresholding  untuk  mendapatkan  hasil segmentasi  jantung.  Dikembangkan  metode  Otsu  Thresholding  berdasarkan  nilai  threshold
yang  digabungkan  dengan  nilai  HU  yang  akan  menjadi  input  untuk  proses  segmentasi. Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  perhitungan  akurasi  tertinggi  sebesar 77,43%.
Grey  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM)  adalah  prosedur  aritmatika  yang  secara  umum dapat  menghilangkan  artefak  secara  efektif.  Selain  itu,  juga  dapat  membedakan  tekstur gambar  dengan  jelas.  GLCM  dapat  menentukan  frekuensi pixel khususnya  dalam  area yang  berbeda.  Dalam  penelitian  mengenai  validitas  dan  efesiensi  fuzzy-GLCM  dalam identifikasi  dari lung  carcinoma menggunakan  citra  bronkoskopi  membuktikan  bahwa metode  tersebut  menunjukan  98%  dalam  hal  akurasi,  spesifitas,  sensitivitas  dan  presisi  jika dibandingkan  dengan  metode  lain [12] .  Kemudian  untuk  pengkalsifikasian  citra  medis  yang mengindentifikasi  normal  atau  abnormal  objek  digunakan  naïve  bayes.  Naïve  bayes  adalah klasifikasi  berdasarkan  statistik  dan  probabilitas  sederhana  yang  banyak  digunakan  untuk metode  pembelajran  identifikasi  citra  medis  saat  ini.  Kelebihan  lain  dari  naïve  bayes adalah perhitungannya dapat dilakukan secara paralel  dan  terdistribusi.  Dalam penerapannya  pada klasifikasi  citra  juga  mendapatkan  hasil  yang  relatif  sangat  baik [13] .
Penelitian  sebelumnya  mengenai  deteksi  keberadaan  nodul  paru  menggunakan  teknik segmentasi  Otsu  Thresholding  dan  esktraksi  ciri  yang  disebut Local  Tenary  Co-occurance Pattern (LTCoP)  serta  klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  diperoleh  hasil  bahwa fitur  LTCoP  mendeteksi  paru  nodul  dengan  akurasi  91,5% [14] .  Terdapat  penelitian  yang dilakukan  oleh  Sofian  dan  Laluma  mengenai  klasifikasi  hasil  citra  MRI  otak  untuk memprediksi  jenis  tumor  otak  dengan  metode image  threshold dan  GLCM  menggunakan algoritma  K-NN  (Neasrest  Neighbor)  Classifier  berbasis  web [15] .  Dilakukan  penelitian  data training sebanyak  20  data  dan  data  testing  sebanyak  10  data  dan  diperoleh  tingkat  akurasi sebesar  83,33%.  Penelitian  lain  mengenai  klasifikasi  mengenai  gambar  dermoskopi menggunakan  teknik  naïve  bayes  dan decision  tree menunjukkan  tingkat  akurasai  naïve bayes  mempunyai  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  teknik decision  tree [16] .  Hal  tersebut menunjukkan  klasifikasi  naïve  bayes  menunjukkan  akurasi  diagnostik  yang  sangat  baik. Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  antara  segmentasi  otsu thresholding,  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  klasifikasi  naïve  bayes  yang  telah  dilakukan  oleh penelitian-penelitian  sebelumnya.  Metode  yang  digunakan  diharapkan  dapat  menghasilkan diagnosa  citra  kanker  paru dan citra  paru normal  yang  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  baik.

## METODE
Diagram  alir  tahapan  pelaksanaan  penelitian  untuk  klasifikasi  citra  kanker  paru  dan  paru normal  ditunjukkan  pada Gambar  1.
Mulai Grayscaling Low Pass Filter Otsu Thresholding Input citra Hasil identifikasi citra GLCM Klasifikasi naïve bayes Selesai Median Filter High Pass Filter
Gambar 1. Diagram  alir penelitian.
Metode  yang  diusulkan  mengklasifikasikan  citra  berdasarkan  prosedur  berikut.  Akuisisi data  dilakukan  untuk  citra  berformat  .jpg  dan  .png.  kemudian  citra  hasil  akuisisi  data diolah  dan  dilakukan  tahapan image  pre-processing untuk  meningkatkan  kualitas  citra  dan menghilangkan  noise  dengan  melakukan  variasi low  pass  filtering , median  filtering ,  dan high  pass  filtering .  Tahapan  berikutnya  yaitu  segmentasi  dengan  melakukan ostu thresholding dan  ekstraksi  ciri  fitur  untuk  mencari  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  citra. Kemudian database yang diperoleh dari proses ekstraksi fitur diklasifikasikan menggunakan  naïve  bayes  untuk  menentukan  citra  paru normal  atau  citra  kanker paru.

## Dataset
Data  citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  citra  CT  Scan  dengan  format  .jpg dan  .png  yang  diunduh  dari http://nbia.cancaerimagingarchive.net/nbia-search/ .  Data  yang digunakan  berupa  gabungan  citra  paru  normal  dan  citra  kanker  paru  sejumlah  120  data dengan  rincian  60 data citra  kanker paru  dan 60 data citra  paru normal.

## Image pre-processing
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  citra  yang  lebih  baik  sebelum  diproses  pada tahapan  selanjutnya. Grayscaling yaitu  tahapan  untuk  mengubah  tipe  citra  dari  RGB menjadi  grayscale  yaitu  penyeragaman  warna  keabuan  pada  citra  yang  akan  diproses untuk  mempermudah  proses  pengolahan  citra.  Citra grayscale adalah  matrik  dengan  setiap piksel  yang  dipresentasikan  sebagai  level  diskrit  dari  0  hingga  255.  Nilai  minimum mewakili  warna  yang  paling  gelap,  sedangkan  nilai  tertinggi  mewakili  warna  yang  paling terang [17] .  Setelah  dilakukan  proses grayscsale ,  menghilangkan noise merupakan  langkah pertama  dalam  meningkatkan  kualitas  citra.  Proses  selanjutnya  dilakukan  dengan  proses filtering ,  yaitu  proses low  pass  filter , median  filter ,  dan high  pass  filter .  Pada  proses low pass  filter ,  proses  ini  menfilter  sinyal  frekuensi  rendah  dan  melemahkan  sinyal  dengan frekuensi  tinggi  daripada  frekuensi  ambang [18] .
(1) Dimana
: jarak dari  titik
menuju  titik  tengah  dari  frekuensi.
Median  filter salah  satu  teknik  yang  efektif  untuk  mengurangi noise pada  gambar  tanpa menghilangkan  tepinya [19] .  Setiap  piksel  gambar  keluaran  pada median  filter diatur  sesuai dengan  nilai  rata-rata  piksel  dari  gambar  masukan. Median  filter lebih  sensitif  terhadap nilai  rata-rata  dan  kurang  sensitif  terhadap  nilai  ekstrim  piksel  yang  membantu  dalam pengurangan noise [20] .  Nilai  median  dihitung  dengan  memilih  nlai  tengah  untuk  mengubah tingkat  intensitas  piksel  (x,y).  Persamaan  untuk median filter yaitu.
(2)
Diamana   merupakan  piksel  tetangga,  yang  ditetapkan  pada lokasi  [m, n] [21] .
High  pass filter mempertahankan  frekuensi  tinggi  dan  banyak  digunakan  dalam  penajaman citra.  Keterbatasan  utama  dari high  pass  filter adalah  menghilangkan  sebagian  latar belakang. High  pass filter membuat  tepi  dan  batas  citra  menjadi  lebih  cerah.  Beberapa noise yang  juga  diamati  dalam  histogram  dari  citra high  pass filter membuat  citra  lebih jelas  dengan  tepi  yang  lebih  tajam [22] .

## Segmentasi
Setelah  dilakukan  proses  perbaikan  citra,  selanjutnya  dilakukan  segmentasi  citra.  Proses segmentasi  memudahkan  untuk  menganlisis  lebih  lanjut  dan  mengenali  informasi  yang terdapat  dalam  citra.  Metode thresholding adalah  teknik  segmentasi  citra  yang  paling sederhana.  Teknik  ini  melibatkan  nilai  ambang  batas  yang  digunakan  untuk  mengubah citra  skala  abu-abu  menjadi  citra  biner [23] .  Pada  penelitian  ini  digunakan ostu  thresholding . Konsep otsu  thresholding adalah  mengelompokkan  citra  biner  secara  otomatis  berdasarkan bentuk  histogramnya,  dengan  asumsi  citra  tersebut  mengandung  dua  kelas  dasa  histogram bimodal  ( foreground dan background ) [24] . Otsu  thresholding membuat  gambar  biner  dari yang  tingkat  abu-abu  dengan  megubah  semua  piksel  di  bawah  ambang  batas  menjadi  nol dan  semua  piksel  di  atas  ambang  batas  menjadi  satu.  Proses  tersbut  dapat  ditulis  secara matematis [25] .
(3)
Dimana  g(x,y)  merupakan  hasil  piksel threshold dan  f(x,y)  merupakan  nilai  piksel  citra input  pada  baris  x  dan  kolom  y.  T  adalah  nilai threshold sebagai  batas  nilai  keabuan  untuk mengkonversi  nilai  piksel  f(x,y)  menjadi  g(x,y) [25] .

## Ektraksi  Fitur
Proses  ekstraksi  fitur  berperan  penting  dalam  pengolahan  citra  digital.  Akurasi  klasifikasi tergantun  pada  kualitas  nilai  ekstraksi  fitur  yang  dihasilkan. Gray  Level  Co-occurrence Matrix (GLCM)  digunakan  untuk  evaluasi  fitur  gambar  yang  berkaitan  dengan  statistik orde kedua.  Langkah-langkah  dalam  melakukan  GLCM yaitu [26] :
1. Pembacaan  input  citra  yang  merupakan  hasil  dari  proses otsu thresholding .
2. Nilai gray-level ditentukan  dengan  nilai  tertinggi  yakni  256  yang  digunakan  untuk membangun  matrik  framework.
3. Menentukan  arah  dan  jarak  piksel  referensi  dengan  piksel  tetangga.  Arah  yang digunakan  yakni  0  ,  45  ,  90  ,  dan  135  dengan  jarak  piksel  yang  digunakan  yakni 1.
4. Menghitung  jumlah  nilai  kookurensi  berdasarkan  arah  dan  jarak  yang  telah ditentukan.
5. Membagi  nilai  kookurensi  matrik  simetris  dengan  jumlah  keseluruhan  nilai kookurensi  untuk  diperoleh  matrik  normal
6. Menghitung  11  fitur  statistik,  yaitu conctrast,  correlation,  energy,  homogeneity, mean, standart deviation, entropy, variance, smoothness, kurtosis, skewness .
7. Fitur  statistik  dihitung  untuk  masing-masing  matrik  kookurensi  pada  arah  yang sudah  ditentukan.
Bagian  citra  yang  digunakan  dalam  perhitungan  matriks  kookurensi  adalah  bagian  kanker yang  digambarkan  pada  citra  input  yang  telah  melalui  proses pre-processing .  Teknik  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  11 fitur  GLCM yaitu:
1. Kontras  ( conctrast ), merupakan  jumlah  ragam  intensitas  keabuan  dalam  citra [27] .
(4)
2. Korelasi  ( correlation ),  merupakan  keterkaitan  linier  pada derajat  keabuan  citra [28] .
(5)
3. Energi  ( energy ),  merupakan  nilai  konsentrasi  pada  pasanngan  intensitas  matriks kookurensi [27] .
(6)
4. Homogenitas  ( homogeneity ),  merupakan  ukuran  nilai  kesamaan  variasi  dari intensitas  citra [28] .
(7)
5. Rata-rata  ( mean ), merupakan  nilai  rata-rata yang  ada pada citra [29] .
(8)
6. Standar  deviasi  ( standart  deviation ),  merupakan  ragam  histogram  dari  suatu citra [29] .
(9)
7. Entropi  ( entropy ),  merupakan  ketidakteraturan  atas  keabuan  yang  terdapat  dalam citra [28] .
8. Variance ,  merupakan  variasi  dari  elemen  matriks  kookurensi  dimana  jika  citra memiliki  transisi  derajat  keabuan  kecil  akan memiliki  variasi  yang  kecil [27] .
(11)
9. Kehalusan  ( smoothness ),  merupakan  tingkat  kehalusan  dari  suatu  intensitas citra [29] .
(12)
10. Kurtosis  ( kurtosis ),  merupakan  tingkat  keruncingan  relatif  kurva  histogram  yang ada pada suatu  citra [27] .
(13)
11. Skewness , merupakan  tingkat  kemiringan  relatif  kurva  histogram  suatu  citra [27] .
(14)
Dimana:  i/j  =  nilai  derajat  keabuan;  p(i,j)  =  nilai  histogram;  L  =  nilai  tertinggi  dari intensitas;   = standar  deviasi;  dan   = mean

## Klasifikasi
Tahap  terakhir  untuk  mengklasifikasikan  citra  kanker  dan  citra  normal,  beberapa  data  di input  sebagai  data  latih,  kemudian  informasi  yang  diperoleh  dari  proses  training  tersebut digunakan  sebagai  acuan  untuk  identifikasi  kanker  paru  dengan  menggunakan  klasifikasi naïve  bayes.

## 1. Tahap  pelatihan  naïve  bayes
Langkah-langkah  pelatihan  data dengan  naïve  bayes  yaitu  sebagai  berikut [27] :
1. Hitung  probabilitas  ( prior )  tiap  kelas  yang  ada.
2. Hitung  rata-rata  tiap  fitur  dan tiap  kelas  dengan  persamaan
(15) Dimana:  k = banyaknya  data; = jumlah  nilai  data.
3. Hitung  nilai  standar  deviasi  tiap  fitur  dan tiap  kelas  dengan  persamaan
(16)
Pada  penelitian  ini  terdapat  100  data  yang  dijadikan  data training  set dan  data tersebut  berhasil  diklasifikasikan  dengan  baik  yang  selanjutnya  program  tersebut akan dijadikan  program  untuk  pengujian  data testing set .

## 2. Tahap  pengujian  naïve  bayes
Data  dari  set  uji  kemudian  dilakukan  pengujian  dnegan  menggunakan  metode naïve  bayes.  Proses  ini  merupakan  proses  pengujian  dengan  menghitung  nilai peluang  terbesar  dimana  akan  mengklasifikasikan  citra  sesuai  pada  kelasnya. Langkah  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  metode  naïve  bayes yaitu [27] :

## 1. Menghitung  perluang  fitur  terhadap  kelas
(17)
2. Menghitung  peluang  citra  terhadap  kelas
(18)
Tingkat  akurasi  sistem  mengenali input yang  diberikan  sehingga  menghasilkan output yang  benar  secara matematis  dituliskan  sebagai  berikut:
(19)
Untuk  nilai  error  yang  merupakan  tingkat  kesalahan  sistem  dalam  mengenali  data input dirumuskan  sebagai  berikut:
(20)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  diusulkan  telah  menyelesaikan  prosedur  untuk  mengklasifikasikan  citra CT  Scan  paru  normal  dan  kanker  paru  menggunakan  program  berbasis  MATLAB  2018a melalui  tahapan filtering ,  metode otsu  thresholding ,  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  klasifikasi naïve  bayes.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  sebanyak  120  data  citra  yang  terdiri  dari  60 data  citra  kanker  paru  dan  60  data  citra  paru  normal.  Sampel  citra  berformat  .jpg  atau  .png seperti  pada  gambar  2(a)  yang  diinputkan  kemudian  diubah  ke grayscale yang  akan diproses  ke  dalam low  pass  filter , median  filter ,  dan high  pass  filter seperti  yang ditunjukkan  pada gambar  2(a), 2(b), dan 2(c).
(a) (b) (c) (d)
Gambar 2. (a) Citra masukan, (b) hasil low pass filtering , (c) hasil median filtering , (d) hasil high pass filtering.
Hasil filterin g  dapat  dilihat  perbedaannya  berdasarkan  hasil  histogram  yang  dihasilkan pada gambar  3.
(a)                                                   (b) (c)                                                       (d)
Gambar 3. Histogram hasil proses (a) citra masukan, (b) hasil low pass filtering ,  (c) hasil median filtering ,  (d) hasil high pass filtering.
Gambar  3  menunjukkan  hasil  histogram  hubungan  antara  jumlah  piksel  dan  intensitas. Distribusi  nilai  intensitas  menunjukan  berada  pada range gelap  dan  terang  secara bersamaan.  Histogram  hasil low  pass  filtering dan median  filtering mempunyai  nilai intensitas  dan  jumlah  piksel  yang  hampir  sama.  Hal  ini  dikarenakan  pada  kedua filter mereduksi noise dengan  membuat  intensitas  citra  semakin  merata  dan  menghaluskan  citra. Hasil  citra  segmentasi grayscale dan low  pass  filter didapatkan  citra  yang  lebih  sedikit noise -nya  dan  mempunyai  nilai  akurasi  rata-rata  yang  lebih  tinggi [28] .  Pada  citra  MRI, proses  pengolahan  citra  menggunakan median  filter mampu  menghilangkan noise berupa salt  and  papper pada  citra [29] .  Pada  proses high  pass  filter, citra  yang  dihasilkan  lebih tajam  daripada  citra  asli.  Dari  hal  ini  dapat  diketahui  bahwa  pada  proses high  pass  filter bagian  piksel-piksel  tepi  ditampilkan  lebih  terang  sedangkan  piksel  yang  bukan  daerah tepi  dibuat  lebih  gelap  sehingga  membuat  citra  menjadi  lebih  tajam.  Perbaikan  citra dengan  metode high  pass  filter ,  citra  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  terlihat  terlalu  tajam dari  citra  aslinya.
Pada  proses  segmentasi,  digunakan  otsu  thresholding  yang  merupakan  proses  mengubah citra  dari grayscale menjadi  citra  biner  diperoleh  hasil  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar  4.
(a) (b)

## (c)
Gambar  4. (a)  Hasil otsu  thresholding menggunakan low  pass  filter ,  (b)  hasil otsu thresholding menggunakan median filter , (c) hasil otsu thresholding menggunakan high pass filter.
Dalam  proses otsu  thresholding terpisah  dengan  jelas  bagian  paru-paru  dengan  latar belakang  dari  gambar.  Pada  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  tepi  gambar  terdeteksi  dengan jelas  setelah  menggunakan  metode otsu  thresholding untuk  memungkinkan  pemisahan antara  bagian  paru  dan  bagian  gambar  lainnya.  CT  Scan  paru  terdiri  dari  piksel  intensitas tinggi  pada  tubuh  dan  piksel  intetnsitas  rendah  di  paru-paru  dan  rongga  sekitarnya  yang dapat  dipisahkan  menggunakan  proses thresholding dengan  secara  otomatis  menghitung nilai  ambang  batas optimalnya [30] .
Setelah  melalui  tahap pre-processing maka  informasi  nilai  ektraksi  fitur  tekstur  yang terdapat  dalam  citra  akan  diambil  melalui  metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  dengan  arah  sudut  0  ,  45  ,  90  dan  135  .  Hasil  dari  proses  ekstraksi  fitur  ini nantinya  akan  menjadi  database  yang  akan  digunakan  untuk learning  algorithm pada proses klasifikasi  citra.
Proses  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  naïve bayes.  Hasil  database  yang  diperoleh  dari  proses  ekstraksi  fitur  GLCM  dimasukkan  ke dalam  proses  klasifikasi  sebagai  dataset.  Dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes,  akan menghitung  setiap  peluang  fitur  yang  ada  sehingga  memunculkan  nilai  baru  untuk menghitung  akurasi  data.  Dari  proses  klasifikasi  yang  dilakukan,  diperoleh  nilai  akurasi yang  ditunjukkan  pada Tabel  1 berikut.
Tabel 1. Akurasi Hasil Pengujian Arah  sudut GLCM Akurasi Low Medium High 0  87,50%  88,33%  85,83% 45  87,50%  87,50%  85,00% 90  85,83%  85,83%  85,83% 135  87,50%  86,67%  85,00%
Tingkat  akurasi  yang  diperoleh  dari  hasil  klasifikasi  dapat  diketahui  bahwa  variasi  median filter  dengan  arah  sudut  0  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  dibandingkan dengan  metode  filtering  lainnya  dan  arah  sudut  GLCM  lainnya  dengan  tingkat  akurasi sebesar 88,33%.
Tabel 2. Perbandingan  Kinerja Sistem Penelitian Metode Kinerja  sistem [31] Median  filter,  GLCM, klasifikasi  Instance  based K-Nearest using  Log  and Gaussian  weight  Kernel (IbkLG) Akurasi  86,6% [32] Median  filter,  Morfologi, GLCM, KNN Akurasi  84,84% pada arah sudut  0  [33] GLCM, SVM Akurasi  82,97% pada arah sudut  45  Metode yang  diusulkan Median  filter,  Otsu thresholding,  GLCM, Naïve  Bayes Akurasi  88,33% pada arah sudut  0 
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  metode  yang  diusulkan  peneliti  menunjukkan kinerja  program  yang  lebih  akurat.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  program  dapat membedakan  antara  citra  kanker  paru  dan  citra  paru  normal  mempunyai  keberhasilan  yang lebih  tinggi.  Hal  tersebut  dapat  dipengaruhi  oleh  banyaknya  parameter  ciri  yang  digunakan dalam  proses  ekstraksi  tekstur,  karena  semakin  banyak  parameter  ciri  yang  digunakan dapat meningkatkan  hasil  akurasi  dari  program.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  citra  kanker  paru  dan  paru  normal,  pada tahap preprocessing dilakukan  menggunakan  variasi low  pass  filter , median  filter dan high pass  filter yang  kemudian  dilakukan  proses  segmentasi  menggunakan otsu  thresholding. Hal  tersebut  dapat  menghasilkan  citra  biner  yang  mempunyai  batas  tepi  yang  jelas.  Pada proses  ekstraksi  tekstur  digunakan  GLCM  dengan  arah  sudut  0  ,  45  ,  90  ,  dan  135  . Berdasarkan  klasifikasi  yang  dilakukan  menggunakan  metode  naïve  bayes,  diperoleh  nilai akurasi  terbaik  dari  program  menggunakan  variasi median  filter dengan  segmentasi otsu thresholding serta  ekstraksi  fitur  GLCM  dengan  arah  sudut  0  dengan  tingkat  akurasi sebesar  88,33%,  sehingga  metode  ini  cukup  baik  digunakan  dalam  pengklasifikasian  citra kanker  paru dan paru  normal  hasil  citra  CT Scan.

## DAFTAR PUSTAKA
1  Umbaugh,  S.E.,  2017. Digital  Image  Processing  and  Analysis:  Applications  with MATLAB and CVIPtools . Florida:  CRC Press.
2  Putra,  D. 2010. Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta:  C.V Andi  Offset.
3  Nurhayati,  O.  D.,  &  Susanto,  A.  2008.  Penerapan  Metode  Segmentasi  Pada  Analisis Citra  Digital  Head CT-Scan. Disertasi.  Universitas Gajah Mada, Yogyakarta .
4  Rahmadewi,  R.  and  Kurnia,  R.,  2016.  Klasifikasi  penyakit  paru  berdasarkan  citra rontgen  dengan  metoda  segmentasi  sobel. Jurnal Nasional Teknik Elektro , 5 (1), 7-12.
5  Gao,  J.,  Wang,  B.,  Wang,  Z.,  Wang,  Y.  and  Kong,  F.,  2020.  A  Wavelet  Transform- Based Image  Segmentation  Method. Optik , 208 , p.164123.
6  Nasser,  I.M.  and  Abu-Naser,  S.S.,  2019.  Lung  cancer  detection  using  artificial  neural network. International  Journal  of  Engineering and Information Systems (IJEAIS) , 3 (3), 17-23.
7  Listyalina,  L.,  2017.  Peningkatan  Kualitas  Citra  Foto  Rontgen  Sebagai  Media  Deteksi Kanker Paru. Respati , 12 (34).
8  Trisnawati,  L.  and  Hakim,  L.,  2018.  Segmentasi  Citra  Ct  Scan  Lung  Menggunakan Deteksi  Tepi  Sobel  Dan  Metode  Distance  Regularized  Level  Set  Evolution (Drlse). Explore IT!:  Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika , 10 (1), 1-13.
9  Matsumoto,  M.,  2010.  Band-pass  ε-filter  for  edge  enhancement  and  noise removal. IEICE transactions on information and systems , 93 (2), 367-375.
10  Wimmer,  G.,  Tamaki,  T.,  Tischendorf,  J.J.,  Häfner,  M.,  Yoshida,  S.,  Tanaka,  S.  and Uhl, A., 2016. Directional wavelet based features for colonic polyp classification. Medical  image analysis , 31 , 16-36.
11  Kusuma,  A.W.  and  Ellyana,  R.L.,  2018.  Penerapan  Citra  Terkompresi  Pada  Segmentasi Citra  Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurnal  Terapan  Teknologi  Informasi , 2 (1), 65-74.
12  Yamunadevi,  M.M.  and  Ranjani,  S.S.,  2021.  Efficient  segmentation  of  the  lung carcinoma  by  adaptive  fuzzy–GLCM  (AF-GLCM)  with  deep  learning  based classification. Journal  of  Ambient  Intelligence  and  Humanized Computing , 12 (5), 4715- 4725.
13  Susanto,  A.,  Dewantoro,  Z.H.,  Sari,  C.A.,  Setiadi,  D.R.I.M.,  Rachmawanto,  E.H.  and Mulyono,  I.U.W.,  2020.  Shallot  Quality  Classification  using  HSV  Color  Models  and Size  Identification  based  on  Naive  Bayes  Classifier.  In Journal  of  Physics:  Conference Series (Vol.  1577, No. 1, p. 012020). IOP Publishing.
14  Bruntha,  P.M.,  Pandian,  S.I.A.,  Anitha,  J.,  Mohan,  P.  and  Dhanasekar,  S.,  2020.  Local Ternary  Co-occurrence  Patterns  based  Lung  Nodules  Detection.  In 2020  6th International  Conference  on  Advanced  Computing  and  Communication  Systems (ICACCS) (pp. 489-492). IEEE.
15  Sofian,  J.  and  Laluma,  R.H.,  2019.  Klasifikasi  Hasil  Citra  Mri  Otak  Untuk Memprediksi  Jenis  Tumor  Otak  dengan  Metode  Image  Threshold  Dan  GLCM Menggunakan Algoritma K-NN (Nearest Neighbor) Classifier Berbasis Web. Infotronik: Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika , 4 (2), 51-56.
16  Arasi,  M.A.,  El-Horbaty,  E.S.M.  and  El-Sayed,  A.,  2018.  Classification  of  Dermoscopy Images  Using  Naïve  Bayesian  and  Decision  Tree  Techniques.  In 2018  1st  Annual International Conference on Information and Sciences (AiCIS) ( 7-12). IEEE.
17  Kalaivani,  S.,  Chatterjee,  P.,  Juyal,  S.  and  Gupta,  R.,  2017.  Lung  cancer  detection  using digital  image  processing  and  artificial  neural  networks.  In 2017  International
conference  of  Electronics,  Communication  and  Aerospace  Technology  (ICECA) (Vol. 2, 100-103). IEEE.
18  Makandar,  A.  and  Halalli,  B.,  2015.  Image  enhancement  techniques  using  highpass  and lowpass  filters. International Journal of Computer Applications , 109 (14), 12-15.
19  Sevani,  A.,  Modi,  H.,  Patel,  S.  and  Patel,  H.,  2018.  Implementation  of  image processing  techniques  for  identifying  different  stages  of  lung  cancer. International Journal of Applied Engineering Research , 13 (8), 6493-6499.
20  Pratap,  G.P.  and  Chauhan,  R.P.,  2016.  Detection  of  Lung  cancer  cells  using  image processing  techniques.  In 2016  IEEE  1st  International  Conference  on  Power Electronics, Intelligent Control and Energy Systems (ICPEICES) (pp. 1-6). IEEE.
21  Hussain,  A.  and  Khunteta,  A.,  2020.  Semantic  Segmentation  of  Brain  Tumor  from  MRI Images  and  SVM  Classification  using  GLCM  Features.  In 2020  Second  International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA) (38-43). IEEE. 22  Singh,  S.,  Sharma,  A.  and  Mittal,  M.,  2017.  Performance  Evaluation  of  High  Pass,  Low Pass and  Median  filter  on Webcam  Pictures.
23  Ganesh,  P.S.,  Kumar,  T.S.,  Kumar,  M.  and  Kumar,  M.S.R.,  2021.  Brain  Tumor Detection  and Classification  Using  Image  Processing  Techniques. Brain , 4 (3).
24  Rulaningtyas,  R.  and  Ain,  K.,  2021.  CT  scan  image  segmentation  based  on  hounsfield unit  values  using  Otsu  thresholding  method.  In Journal  of  Physics:  Conference Series (Vol.  1816, No. 1, p. 012080). IOP Publishing.
25  Arifin,  T.,  2016.  Analisa  Perbandingan  Metode  Segmentasi  Citra  Pada  Citra Mammogram. Jurnal Informatika , 3 (2).
26  Zotin,  A.,  Hamad,  Y.,  Simonov,  K.  and  Kurako,  M.,  2019.  Lung  boundary  detection for chest  X-ray  images  classification  based  on  GLCM  and  probabilistic  neural networks. Procedia Computer Science , 159 , 1439-1448.
27  Rasmi,  R.P.,  2020.  Peningkatan  Hasil  Diagnosis  Kanker  Payudara  Dari  Hasil  Citra Mammogram  Menggunakan  Metode Ekstraksi  Ciri  Dan  Klasifikasi.
28  Wijaya,  R.  S.  D.,  Suksmono,  A.  B.,  and  Mengko.,  T.  L. 2021. Segmentasi Citra Kanker Serviks  Menggunakan  Markov  Random  Field  dan  Algoritma  K-Means. Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5(1), 139-147.
29  Hussain,  A.,  and  Khunteta,  A.,  2020.  Semantic  Segmentation  of  Brain  Tumor  from MRI  Images  and  SVM  Classification  using  GLCM  Features. In  2020  Second International  Conference  on  Inventive  Research  in  Computing  Applications  (ICIRCA) (pp. 38-43). IEEE.
30  Kanagaraj,  G.,  and  Kumar,  P.  S.  2020.  Pulmonary  tumor  detection  by  virtue  of  GLCM. Journal of Scientific & Industrial Research ,  79, 132–134
31  Chauhan,  S.,  More,  A.,Uikey  R.,  Malviya,  P.,  and  Moghe,  A.,  2017.  Brain  tumor detection  and  classification  in  MRI  images  using  image  and  data  mining. International Conference on Recent Innovations in Signal processing and Embedded Systems (RISE) , 2017, pp.  223-231.
32 Afriyana,  Y.,  Purnamasari,  R.,  dan  Patmasari,  R.  2018.  Deteksi  Kelainan  Tulang Belakang  Berdasarkan  Citra  Medis  Digital  Dengan  Menggunakan  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  K-nearest  Neighbor  (KNN). eProceedings  of Engineering , 5(3). 4675-4682.
33  Augustin,  I.,  Hidayat,  B.,  dan  Oscandar,  F.  2018.  Identifikasi  Jenis  Kelamin Berdasarkan  Teraan  Gigitan  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  Dengan  Metode  Gray Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM). eProceedings of Engineering , 5(3). 4835-4842.