## Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine
Risha Ambar Wati* 1 , Hafiz Irsyad 2 , M Ezar Al Rivan 3 1,2 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali No 14, +62(711)376400/373630
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK GI MDP, Palembang e-mail: * 1 rishaambarwati@mhs.mdp.ac.id , 2 hafizirsyad@mdp.ac.id, 3 meedzhar@mdp.ac.id

## Abstrak
Pneumonia adalah jenis penyakit paru-paru yang disebabkan  oleh bakteri, virus, jamur, atau parasit.  Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  pneumonia  adalah  dengan  rontgen. Hasil  rontgen akan  dianalisis  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pneumonia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan hasil x-ray apakah terdapat pneumonia atau tidak pada hasil x-ray tersebut. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dan  Gray  Level  Co-Occurrence  (GLCM)  untuk  metode  ekstraksi.  Ada  beberapa  tahapan sebelum  klasifikasi  yaitu  cropping,  resizing,  contrast  stretching,  dan  thresholding  kemudian diekstraksi  menggunakan  GLCM  dan  diklasifikasikan  menggunakan  SVM.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa akurasi terbaik sebesar 62.66% .
Kata kunci — Pneumonia , Thresholding, GLCM , SVM

## Abstract
Pneumonia  is  a  type  of lung  disease  caused  by  bacteria,  viruses,  fungi,  or  parasites. One way to find out pneumonia is by x-ray. X-rays will be analyzed to determine whether there is pneumonia or not. This study aims to classify the x-ray results whether there is pneumonia or not  on  the  x-ray  results.  The  classification  method  used  in  this  study  were  Support  Vector Machine (SVM) and Gray Level Co-Occurrence (GLCM) for the extraction method. There are several  stages  before  classification,  namely  cropping,  resizing,  contrast  stretching,  and thresholding then extracted using GLCM and classified using SVM. The results showed that the best accuracy of 62.66%.
Keywords — Pneumonia, Thresholding , GLCM , SVM

## 1. PENDAHULUAN
aru-paru  merupakan  salah  satu  organ  pernapasan  yang  sangat  mempengaruhi  keluar masuknya  oksigen  dan  karbondioksida,  fungsi  utama  paru-paru  adalah  mengirimkan  atau mentransfer oksigen  dari udara ke darah dan melepaskan karbondioksida dari  darah ke udara. dalam  proses  pernapasan,  udara  memasuki  mulut  atau  hidung  dan  melewati trakea (tenggorokan), bronkus, serta bronkiolus hingga  sampai  ke alveoli . Aveoli menyerap  oksigen dari  udara  dan  menyebarkannya  ke  dalam  darah  untuk  diedarkan  kesekitar  tubuh  kemudian karbondioksida dikeluarkan setelah meninggalkan darah dan menuju ke alveoli .
Terdapat  banyak  jenis  penyakit  yang  berasal  dari  paru-paru  apabila  paru-paru  tidak memiliki kesehatan yang baik, salah satunya adalah radang paru-paru yang dapat menyebabkan gangguan pernapasan, salah satu penyakit peradangan paru-paru adalah Pneumonia, Pneumonia merupakan  salah  satu  peradangan  pada  organ  paru-paru  yang  disebabkan  oleh  bakteri,  virus, P
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )
22 jamur, ataupun parasite . Pneumonia merupakan   penyakit paru dimana terdapat infeksi yang terjadi  pada  kantung-kantung  udara  dalam  paru-paru  yang  disebabkan  oleh  berbagai mikroorganisme  termasuk  bakteri  jamur,  mikrobakteri  dan  virus pneumonia diklasifikasikan sebagai pneumonia yang  dikontrol  komunitas, pneumonia yang  didapat  dirumah  sakit ( nosocomial ), pneumonia pada hospes immunocompromised, dan pneumonia aspirasi [1]. Salah satu cara mengetahui penyakit pneumonia adalah dengan rontgen atau x-ray, dengan pemeriksaan ini didapatkan gambaran kondisi paru-paru yang mengalami pneumonia, diagnosa tersebut dianalisi oleh dokter ahli agar diketahui apakah terdapat pneumonia atau tidak. dalam beberapa  tahun  terakhir  terdapat  beberapa  penelitian  untuk  mendeteksi pneumonia. Penelitian untuk  mengidentifikasi pneumonia berdasarkan  citra  rontgen  yang  di thresholding dan menggunakan  metode Convoluttional  Neural  Network untuk  proses  klasifikasi , penelitian  ini memiliki tingkat akurasi 83,3% [2].
Klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  metode machine learning. Keuntungan lain menggunakan SVM adalah metode ini dapat dianalisis secara teoritis menggunakan konsep teori pembelajaran komputasi, SVM telah digunakan pada penelitian [3] yang  menggunakan  SVM  sebagai  klasifikasi  dan Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG) sebagai  ekstrasi  fitur  yang  membahas  mengenai  Perbandingan  Jarak  Potret  Dan  Resolusi Kamera Pada Tingkat Akurasi Pengenalan Angka Kwh Meter. Angka meteran listrik dianalisis melalui citra menggunakan pengenalan pola dalam pemrosesan citra. Hasil menggunakan 100 train-set dan test-set untuk setiap kombinasi kategori menunjukan bahwa resolusi terbaik adalah 10  MP  dan  14  MP  dan  jarak  pengambilan  gambar  30  cm  dan  resolusi 10  cm dengan akurasi 73,33% untuk setiap gambar dan 86,67% untuk setiap nomor dan hasil confusion matrix seluruh nomor adalah 75,48% [3].
Dalam pengolahan citra digital, tekstur adalah salah satu fitur yang bisa diekstraksi untuk identifikasi citra. Ekstraksi fitur dilakukan untuk mengambil informasi suatu data untuk dipakai pada proses selanjutnya. Salah satu metode untuk mengekstraksi fitur suatu citra yaitu dengan GLCM.  Metode  GLCM  ini  menghasilkan output berupa  fitur.  Seperti  fitur Contras,  Co- occurency,  Energy, dan Homogeneity .  Untuk  mengekstraksi  fitur  dengan  metode  GLCM, sebuah citra RGB dan dijadikan grayscale . Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah suatu metode yang digunakan untuk analisis tekstur atau ekstraksi ciri. GLCM merupakan suatu matriks  yang  menggambarkan  frekuensi  munculnya  pasangan  dua  piksel  dengan  intensitas tertentu dalam jarak dan arah tertentu dalam citra. Koordinat pasangan piksel memiliki jarak dan orientasi sudut. Jarak direpresentasikan dalam piksel dan sudut direpresentasikan dalam derajat. Orientasi sudut terbentuk berdasarkan empat arah sudut yaitu, 0°, 45°, 90° dan 135°, dan jarak antar piksel sebesar 1 piksel, Inputan GLCM ini berupa citra yang akan mengeluarkan output berupa feature vector. Penelitian menggunakan GLCM telah dilakukan dalam Klasifikasi Kacang-kacangan berdasarkan tekstur menggunakan jaringan syaraf tiruan, klasifikasi kacang- kacangan  dilakukan  terhadap  beberapa  jenis  kacang  yaitu  kacang  merah,  kacang  hijau  dan kacang tanah. Fitur tekstur yang digunakan adalah GLCM. Ekperimen yang digunakan dengan 3 jumlah neuron yang berbeda pada hidden layer , training function yang digunakan ada 17 jenis. Setiap  skenario  eksperimen  diulang  sebanyak  5  kali,  berdasarkan  skenario  eksperimen  yang dilakukan hasil yang terbaik yaitu 99,8% [4].
Pada penelitian sebelumnya, penelitian yang menggunakan citra rontgen paru-paru normal, kanker  paru,  dan  penyakit paru  lainnya,  tujuan  dari  penelitian ini  untuk  mencari  karakteristik tekstur dari citra  paru-paru, citra paru-paru akan dilakukan cropping menjadi ukuran 640x640 piksel  dengan  tujuan  untuk  memotong  citra  pada  daerah  paru  dan  merubah  dimensi  citra menjadi  lebih  kecil  dari  ukuran  asli,  selanjutnya  citra  yang  telah  di cropping dengan  ukuran 640x640  piksel  dilakukan  ekstraksi  menggunakan  GLCM  menggunakan  empat  sudut  yaitu sudut 0 o ,  45 o ,  90 o ,  dan  135 o kemudian  dicari  lima fitur  GLCM yang  digunakan  yaitu angular second  moment (ASM),  kontras ,  inverse  different  moment (IDM), entropi, dan korelasi . Berdasarkan lima fitur GLCM tersebut terdapat tiga fitur GLCM yang memiliki perbedaan nilai yaitu  IDM,  kontras  dan entropi [5].  Penelitian  lainnya  dilakukan  ekstraksi  dan  klasifikasi menggunakan metode GLCM dan SVM pada citra mammogram untuk identifikasi kanker
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )
payudara, dari hasil penelitian dapat disimpulkan metode analisi tekstur menggunakan GLCM dan  proses  klasifikasi  menggunakan  SVM  pada  citra  mammogram  menghasilkan  probabilitas sebesar 60% dengan pengujian yang digunakan 10 citra gabungan (5 jinak dan 5 ganas) dn data pembelajaran yang digunakan 10 data jinak dan 10 data ganas  [6].
Thresholding adalah  salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  untuk  mengetahui segmentasi dan ekstraksi gambar yang berguna untuk membedakan latar depan dari background suatu citra . Pada penelitian membandingankan otsu dan iterative adaptive thresholding dalam binerisasi gigi kaninus foto panoramic, metode binerisasi yang  digunakan  adalah Otsu untuk memperbaiki citra menggunakan filter median, mencari nilai batas ambang atau nilai threshold untuk  mengubah  citra  ke  bentuk  biner,  secara  keseluruhan  uji  coba  mengubah  citra  kebentuk biner menghasilkan gambar yang baik menggunakan metode iterative dan adaptive thresholding [7]. Thresholding merupakan  salah  satu  segmentasi  citra  yang  cukup  baik  sebelum  citra  di klasifikasi,  dan  ekstraksi  GLCM  merupakan  salah  satu  fitur  yang  bisa  diekstraksi  untuk identifikasi citra. Ekstraksi fitur dilakukan untuk mengambil informasi suatu data untuk dipakai pada  proses  selanjutnya,  kemudian  metode  SVM  dapat  mengelola  hasil  data training dalam jumlah yang besar dan mampu mengklasifikasi data berdasarkan kelas yang tepat, penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  citra rontgen paru-paru  normal  dan pneumonia dengan metode klasifikasi SVM dan ekstraksi GLCM.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1 berikut :

## Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  yaitu  melakukan  identifikasi  masalah  yang  mencakup  pengenalan tekstur  hasil  rontgen,  dalam  hal  ini  adalah  klasifikasi  citra  hasil  rontgen  paru-paru  normal dan paru-paru pneumonia .
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )
24
2.2 Studi Literatur
Melakukan tahapan pencarian jurnal yang terkait dengan klasifikasi penyakit pada paru- paru menggunakan beberapa metode yang digunakan, jurrnal yang terkait mengenai metode segmentasi Threshold, ekstraksi GLCM dan metode yang terkait metode klasifikasi SVM.
2.1.1 Contrast Stretching
Contrast  Stretching merupakan  Proses  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan RGB  baru  dengan  kualitas  kontras  yang  lebih  baik  dari  sebelumnya  dengan  begitu peningkatan  kontras  citra  membantu  memudahkan  proses  selanjutnya  yaitu Thresholding.

## 2.1.2 Thresholding
Thresholding adalah  salah  satu  metode  yang  akan  menghasilkan  citra  yang memiliki  dua  nilai  tingkat  keabuan  yaitu  hitam  dan  putih  yang  biasa  disebut  dengan citra biner. Proses thresholding akan menghasilkan citra yang memiliki dua nilai tingkat keabuan yaitu hitam dan putih atau yang disebut dengan citra biner.
2.1.3 Gray Level Co-Occurance (GLCM)
GLCM  merupakan  salah  satu proses  ekstraksi  GLCM  pada  setiap  citra  data training dan data testing. Tahapan ekstraksi GLCM citra biner yang berukuran 300x300 piksel menghasilkan nilai ciri statistik dengan 4 arah (0˚, 45˚, 90˚ dan 135˚). Kemudian dibentuk  matriks  kookurasi  dengan  menghitung  frekuensi  kemunculan  pasangan  nilai keabuan  piksel  referensi  dan  piksel  tetangga  pada  jarak  dan  arah  yang  ditentukan. Kemudian menjumlahkan semua elemen untuk menghitung probabilitas  setiap elemen dengan cara membagi setiap elemen GLCM dengan total semua elemen.   Setelah itu dihitung ciri statistik GLCM dari citra tersebut, ciri-ciri dari citra dikategorikan menjadi 4 ciri yaitu energi, kontras, korelasi dan homogenitas.

## 2.1.4 Support vector machine (SVM)
Pada tahap ini merupakan tahapan dalam menerapkan metode klasifikasi SVM untuk  mendapatkan classifier yang  berbentuk feature vector untuk  mendapatkan prediksi testing . Setelah melalui tahap-tahap sebelumnya, hasil ekstraksi diproses untuk menghasilkan  model  klasifikasi  SVM.  Vektor  yang  sudah  dipetakan  akan  dihitung jaraknya.  Jarak  terjauh  akan  digunakan  sebagai  pemisah  kelas  dari  vektor.  Kemudian diberikan  sebuah hyperplane untuk  memisahkan  dua  kelas.  Hal  terpenting  yang dibutuhkan  untuk  membuat  model  klasifikasi  SVM  adalah  dengan  mengkonversi dokumen dalam  bentuk  vektor.  Variasi  nilai  digunakan  untuk menemukan  nilai  untuk mencapai tingkat  akurasi terbaik.  Proses ini  diperlukan  untuk mengkonversi  dokumen uji menjadi vektor. Proses selanjutnya adalah dengan mengambil data kata dokumen uji yang  biasa  disebut  vektor  untuk  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  model  SVM  yang telah  dibuat  sebelumnya.  Persamaan hyperplane merupakan  persamaan  klasifikasi ditunjukan  oleh  persamaan  (1)  dengan  parameter  klasifikasinya  adalah  nilai 𝑤 dan 𝑏 sebagai  nilai  bobot  dan  bias  yang  ditunjukan  oleh  persamaan  (2)  dan  persamaan  (3) secara berturut-turut.
𝑓 𝑠 vm ( 𝑥 ) = 𝑤 . 𝑥 + 𝑏 (1)
𝑤 = ∑ 𝑎 𝑦 𝑥 (2) b = − (w. 𝑥 + w. 𝑥 ) (3)
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )
Dimana 𝑁 ialah  banyaknya  data, 𝑎 𝑖 nilai  koefisien  bobot  setiap  titik  pasang  data  dan label ( 𝑥 𝑖 ,). SVM juga baik mengelola dataset dengan memanfaatkan kernel trik sebagai upaya menemukan hyperplane salah satunya yaitu Linear Kernel yang ditunjukkan oleh persamaan pada (4). K (x 𝑖 ,x 𝑗 ) = x 𝑖 ,x 𝑗
(4)
Dari  hasil kernel yang  didapatkan  SVM  membuat  sebuah  persamaan  klasifikasi  yang disesuaikan  dengan kernel yang  digunakan  seperti  persamaan  (5)  dengan  nilai klasifikasi kelas didasarkan pada persamaan (6). 𝑓 𝑠 vm ( 𝑥 ) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾 ( 𝑥 𝑖 , 𝑥 ) + 𝑏 𝑖∈𝑁 (5)
𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 = 1, fsvm(x)   ≥  0 −1, selainnya (6)
Penentuan nilai 𝛼𝑖 dilakukan dengan penyelesaian permasalahan optimasi LD ( Dualitas Lagrange Multipier ), yang ditunjukan oleh persamaan (7) dan dengan konstrainya pada persamaan (8)
Ld = max ∑ 𝑎 ∈ - ∑ ∑ 𝑎 ∈ ∈ 𝛼 j y i y j (7) 𝛼𝑖𝜖𝑅 0 ≤ 𝛼 i ≤ C dan ∑ 𝑎 ∈ y i = 0 (8)
Dimana C ialah nilai konstanta dengan, Ld ( 𝑥 𝑖 ,) fungsi kernel yang digunakan. 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan dataset yang  didapat  dari  website  berjumlah  5.853 citra rontgen paru-paru, yang diambil pada penelitian ini sebanyak 3140 citra rontgen lebih banyak  dari  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  74  citra  rontgen.  Gambar-gambar dibagi  menjadi  2  jenis  citra  rontgen  diantaranya  paru-paru  normal,  paru-paru pneumonia . Citra  rontgen  paru-paru  dilakukan  penyesuaian  ukuran  yaitu  menjadi  300x300  piksel merujuk pada penelitian [2], yang bertujuan membuang bagian yang tidak penting yang bias mempengaruhi  proses.  Setiap  citra  rontgen  memiliki  ukuran  berbeda  dikarenakan  data diambil  dari  rentang  usia  1-5  tahun.  Berikut  adalah  jumlah  data  yang  terdapat  pada  setiap citra rontgen dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2:
Tabel 1 Jumlah Dataset testing 600
Jenis – jenis Citra Jumlah data yang dipilih Jumlah data
Training Jumlah data Testing Normal 1500 gambar 1200 gambar 300 gambar Pneumonia 1500 gambar 1200 gambar 300 gambar Total 3000 gambar 2400 gambar 600 gambar
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )

## Tabel 2 Jumlah Dataset testing 750
Jenis – jenis Citra Jumlah data yang dipilih Jumlah data Training Jumlah data Testing Normal 1575 gambar 1200 gambar 375 gambar Pneumonia 1575 gambar 1200 gambar 375 gambar Total 3150 gambar 2400 gambar 750 gambar
2.4 Perancangan Tahap  ini  melakukan  perancangan  skema  dalam  penelitian,  mula  –  mula  melakukan preprocessing  terhadap  citra  paru-paru  yaitu Cropping,  Resize,  Contrast  Stretching dan dilakukan  segmentasi  menggunakan threshold selanjutnya  citra  akan  diekstraksi  GLCM  dan dilanjutkan  dengan  proses  klasifikasi menggunakan  SVM .  Berikut  adalah  gambar  dari  skema dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2 Perancangan Skema
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )

## 2.5 Implementasi
Setelah melakukan proses perancangan, pada tahap ini dilakukan implementasi terhadap rancangan  yang  telah  dibuat. Tahapan  pertama  dilakukan cropping pada  citra  dengan  ukuran 300x300  piksel,  selanjutnya  citra  dilakukan  peningkatan  kontras  dengan Contrast Stretching , Kemudian  citra  yang  telah  dilakukan  peningkatan  kontras  akan  di- thresholding dengan  hasil b erupa citra biner, tahapan selanjutnya dilakukan ekstraksi GLCM untuk mendapatkan empat ciri dari citra itu sendiri yaitu energi, kontras, korelasi dan homogenitas. Setelah didapat nilai ciri dari citra, maka proses selanjutnya yaitu klasifikasi menggunakan SVM.

## 2.6 Pengujian
Setelah  proses  implementasi  dilanjutkan  dengan  pengujian  citra training dan  citra
testing secara acak sebanyak 3 kali untuk 1 jenis citra rontgen dengan cross validation . Hasil dari  pengujian  yang  didapatkan  berupa  nilai  akurasi yang  berasal  dari perhitungan  rata-rata sebanyak 3 kali pada pengujian tersebut.
Selanjutnya, hasil klasifikasi menggunakan SVM dihitung untuk mendapatkan tingkat keberhasilan dari metode yang digunakan, dengan menggunakan metode Confussion Matrix yang  dimana  akan  menghitung  nilai Precission,  Recall ,  dan Accuracy. Cara  penghitungan Confussion Matrix tersebut bisa dilihat pada Tabel 3 dan persamaan (1), (2), (3).

## Tabel 3 Confussion Matrix
TRUE VALUES TRUE FALSE
P R E D IC T IO N TRUE TP
Correct Result FP Unexpected Result FALSE FN Missing Result TN Correct Absence of Result 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑥100% (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑥100% (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑥100% (3) Keterangan :
TP = Jumlah data positif citra jenis paru-paru yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. TN = Jumlah data negatif citra jenis paru-paru yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra jenis paru-paru namun terklasifikasi salah oleh sistem. FP = Jumlah data positif citra jenis paru-paru namun terklasifikasi salah oleh sistem.
Cara  penghitungan Confussion  Matrix tersebut  bisa  dilihat  pada  Tabel  3  dan persamaan (1), (2), (2).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap ini  membahas tentang implementasi  dimana  terdapat  penjelasan mengenai implementasi pada tahap preprocessing yang mana terdapat tiga proses diantaranya cropping , Contrast Stretching dan Thresholding , implementasi ekstraksi GLCM, implementasi klasifikasi menggunakanSVM, serta membahas hasil pengujian yang menjelaskan tingkat akurasi dari hasil pengujian klasifikasi pneumonia.
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )
28

## Implementasi Preprocessing
Tahap  ini  mengimplementasikan  beberapa preprocessing data  sebelum  dilakukannya ekstraksi GLCM, yaitu sebagai berikut.
3.4.1 Cropping
Tujuan  proses cropping dilakukan  untuk  membuang  bagian-bagian  yang dianggap  tidak  penting  dan  mendapatkan  citra  yang  lebih  baik  dan detail ,  proses  ini dilakukan  menggunakan  fitur  mathlab  dengan  ukuran  300x300  pixel  sehingga mendapatkan hasil citra yang sesuai dengan yang diperlukan saat ini. Berikut citra asli pada Gambar 3 dan citra setelah di- cropping pada Gambar 4 berikut.
Sumber: kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia
Gambar 3 Citra Asli
Gambar 4 Citra Setelah di- Cropping

## 3.4.2 Resize
Proses ini dilakukan dengan tujuan menyamaratakan semua ukuran citra paru- paru  normal  dan  citra  paru-paru  yang  mengindap pneumonia. Berikut  citra  setelah dilakukan thresholding pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5 Citra Setelah di- Resize
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )

## 3.4.1 Contrast Stretching
Proses ini dilakukan untuk mendapatkan RGB baru dengan kualitas kontras yang lebih baik dari sebelumnya dengan begitu peningkatan kontras citra membantu memudahkan proses selanjutnya yaitu Thresholding. Berikut citra setelah dilakukan contrast stretching pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6 Citra Setelah di- Contrast Stretching

## 3.4.2 Thresholding
Pada  proses Thresholding akan  menghasilkan  citra  yang  memiliki  dua  nilai tingkat  keabuan  yaitu  hitam  dan  putih  yang  biasa  disebut  dengan  citra  biner.  Berikut citra setelah dilakukan thresholding pada Gambar 7 berikut.

## Gambar 7 Citra Setelah di- Thresholding
Implementasi Ekstraksi GLCM Pada tahap ini dilakukan proses ekstraksi GLCM pada setiap citra data training dan data testing. Tahapan ekstraksi GLCM citra biner yang berukuran 300x300 piksel menghasilkan nilai ciri  statistik  dengan  4  arah  (0˚,  45˚,  90˚  dan  135˚).  Kemudian  dibentuk  matriks  kookurasi dengan  menghitung  frekuensi  kemunculan  pasangan  nilai  keabuan  piksel  referensi  dan  piksel tetangga pada jarak dan arah yang ditentukan. Kemudian menjumlahkan semua elemen untuk menghitung probabilitas setiap elemen dengan cara membagi setiap elemen GLCM dengan total semua  elemen.  Setelah  itu  dihitung  ciri  statistik  GLCM  dari  citra  tersebut,  ciri-ciri  dari  citra dikategorikan menjadi 4 ciri yaitu energi, kontras, korelasi dan homogenitas.
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )
30
Implementasi Klasifikasi SVM
Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  dalam  menerapkan  metode  klasifikasi SVM untuk mendapatkan classifier yang  berbentuk feature vector untuk  mendapatkan  prediksi testing . Setelah  melalui  tahap-tahap  sebelumnya,  hasil  ekstraksi  diproses  untuk  menghasilkan  model klasifikasi  SVM.  Vektor  yang  sudah  dipetakan  akan  dihitung  jaraknya.  Jarak  terjauh  akan digunakan  sebagai  pemisah  kelas  dari  vektor.  Kemudian  diberikan  sebuah hyperplane untuk memisahkan dua kelas. Hal terpenting yang dibutuhkan untuk membuat model klasifikasi SVM adalah  dengan  mengkonversi  dokumen  dalam  bentuk  vektor.  Variasi  nilai  digunakan  untuk menemukan  nilai  untuk  mencapai  tingkat  akurasi  terbaik.  Proses  ini  diperlukan  untuk mengkonversi dokumen uji menjadi vektor. Proses selanjutnya adalah dengan mengambil data kata dokumen uji yang biasa disebut vektor untuk kemudian dimasukkan ke dalam model SVM yang telah dibuat sebelumnya.
Hasil Klasifikasi SVM Setelah  dilakukan  implementasi  klasifikasi  SVM,  selanjutnya  didapat  hasil  berupa Confussion Matrix dari masing-masing jumlah dataset yang berbeda.
3.4.1 Confussion Matrix dataset testing 600
Tahap  ini  adalah  tahapan Confussion  matrix untuk  mendapatkan  sebuah  nilai atau  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  SVM  dan  fitur  GLCM dengan jumlah data testing sebanyak 600, Sehingga didapat nilai dari hasil Confussion Matrix pada Gambar 8.
Gambar 8 Confussion Matrix dengan jumlah data testing 600
Gambar 8 pada setiap cell yang berwarna biru menunjukan jumlah nilai dari setiap jenis paru-paru yang dapat dikenali dengan menggunakan fitur GLCM sedangkan cell yang berwarna orange menunjukan jumlah nilai dari setiap jenis paru-paru yang tidak dapat dikenali.
Tabel 4 Hasil Accuracy Perkelas Dari Jumlah Data Testing 600
No Kelas TP TN FP FN Accuracy  Precission Recall 1. Normal 204 172 128 96 62,60% 61,45% 68% 2. Pneumonia 172 204 96 128 62,66% 64,17% 57,33%
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )
Kemampuan sistem dalam mengenali atau membedakan data paru-paru normal dan paru- paru  yang  mengidap pneumonia, Paru  Normal  ditunjukkan  oleh  nilai precission yaitu  sebesar 61,45  %,  kemampuan  sistem  dalam  mengenali  data  positif  atau  yang  disebut  dengan recall sebesar  68%    dan  hasil accuracy yang  di  dapat  pada  kelas  Paru  Normal  adalah  62,6%  nilai tersebut  didapatkan  dari  nilai  TP,TN  FP,FN  dan  Kemampuan  sistem  dalam  mengenali  atau membedakan  pada  paru Pneumonia ditunjukkan  oleh  nilai precission yaitu  sebesar  64,17%, kemampuan  sistem  dalam  mengenali  data  positif  atau  yang  disebut  dengan recall sebesar 57,33%  dan hasil accuracy yang di dapat pada kelas Paru Normal adalah 62,66% nilai tersebut didapatkan dari nilai TP,TN FP,FN seperti pada Tabel 4.
3.4.2 Confussion Matrix dataset testing 750
Tahap  ini  adalah  tahapan Confussion  matrix untuk  mendapatkan  sebuah  nilai atau  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  SVM  dan  fitur  GLCM dengan jumlah data testing sebanyak 750. Sehingga didapat nilai dari hasil Confussion Matrix pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9 Confussion Matrix dataset testing 750
Gambar 9 pada setiap cell yang berwarna biru menunjukan jumlah nilai dari setiap jenis paru-paru yang dapat dikenali dengan menggunakan fitur GLCM sedangkan cell yang berwarna orange menunjukan jumlah nilai dari setiap jenis paru-paru yang tidak dapat dikenali.
Tabel 5 Hasil Accuracy Perkelas Dari Jumlah Data Testing 750 No Kelas TP TN FP FN Accuracy  Precission Recall 1. Normal 251 193 182 124 59,2% 57,9% 67% 2. Pneumonia 193 251 124 182 59,2% 60,8% 51,4%
Kemampuan sistem dalam mengenali atau membedakan data paru-paru normal dan paru- paru  yang  mengidap pneumonia, Paru  Normal  ditunjukkan  oleh  nilai precission yaitu  sebesar 57,9%,  kemampuan  sistem  dalam  mengenali  data  positif  atau  yang  disebut  dengan recall sebesar  67%    dan  hasil accuracy yang  di  dapat  pada  kelas  Paru  Normal  adalah  59,2%  nilai tersebut  didapatkan  dari  nilai  TP,TN  FP,FN  dan  kemampuan  sistem  dalam  mengenali  atau membedakan data pada paru Pneumonia ditunjukkan oleh nilai precission yaitu sebesar 60,8%, kemampuan sistem dalam mengenali data positif atau yang disebut dengan recall sebesar 51,4% dan  hasil accuracy yang  di  dapat  pada  kelas  Paru  Normal  adalah  65,92%  nilai  tersebut didapatkan dari nilai TP,TN FP,FN seperti pada Tabel 5.
Wati, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine )

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengujian dapat disimpulkan dari penelitian ini bahwa Perfoma SVM dengan fitur GLCM untuk jenis citra paru-paru normal dengan jumlah dataset testing 600 mendapatkan nilai precission sebesar  61,45%, recall 68%  dan accuracy 62,66%,  Perfoma  SVM  dengan  fitur GLCM  untuk  jenis  citra  paru-paru  yang  mengidap pneumonia dengan  jumlah  dataset testing 600  mendapatkan  nilai precission sebesar  64,17%, recall 57,33%  dan accuracy 62,66%, Perfoma  SVM  dengan  fitur  GLCM  untuk  jenis  citra paru-paru  normal  dengan  jumlah  dataset testing 750  mendapatkan  nilai precission sebesar  57,9%, recall 67%  dan accuracy 59,2%. Perfoma  SVM  dengan  fitur  GLCM  untuk  jenis  citra  paru-paru  yang  mengidap pneumonia dengan  jumlah  dataset testing 750 mendapatkan  nilai precission sebesar  60,8%, recall 51,4% dan accuracy 59,2%.  SVM mampu mengklasifikasikan citra paru-paru  dengan  jumlah  dataset testing sebanyak  600  menggunakan  fitur  GLCM  dengan  hasil accuracy keseluruhan 62,66%, SVM mampu mengklasifikasikan  citra  paru-paru  dengan  jumlah  dataset testing sebanyak  750 menggunakan fitur GLCM dengan hasil accuracy keseluruhan 59,2%.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  adapun  saran  yang  dapat  dilakukan  oleh peneliti  selanjutnya  adalah  Sebaiknya  menggunakan  fitur  ekstraksi  lain  guna  meningkatkan tingkat akurasi, penelitian ini menggunakan dataset publik, belum diketahui hasil akurasi yang diperoleh  jika  dataset  yang  digunakan  diambil  secara  langsung  oleh  peneliti,  Menggunakan dataset dengan jarak potret yang sama dan Menambahkan jumlah data latih dan data uji.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  A.  P.  Scholastica,  Asuhan  Keperawatan  Pada  Pasien  Dengan  Gangguan  Sistem Pernapasan. Yogyakarta : Pustaka Baru Press, pp. 14–99, 2018.
[2]   W.  Christanto,  “Klasifikasi  Pneumonia  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network”. Repositori Institusi Universitas Sumatera Utara , 2018.
[3]  D. Amputri, S. Nadra, Gasim, & M. E. Al Rivan, "Perbandingan Jarak Potret Dan Resolusi Kamera Pada tingkat Akurasi Pengenalan Angka Kwh Meter Menggunakan Svm", Jurnal Ilmiah Informatika Global , 2017.
[4] M.  E.  Al  Rivan,  N.  Rachmat,  &  M.  R.  Ayustin,  “Klasifikasi  Jenis  Kacang-Kacangan Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan”,  vol.  6,  no.  1,  2020 . https://doi.org/doi.org/10.35143/jkt.v6i1.3546
[5] T.  D.  Wulan,  “Ektraksi  Fitur  Citra  Paru-Paru  Menggunakan  Gray  Level  Co-ocurance matriks”, Technology Science and Engineering Journal , vol. 1, no. 3, pp. 225–229, 2017.
[6]  B. D. Junita , “Ekstraksi Fitur Klasifikasi Menggunakan Metode GLCM Dan SVM Citra Mammogram Untuk Identifikasi Kanker Payudara”, Jurnal Teknologi Rekayasa , vol. 22, no. 1, pp. 18–26, 2017.
[7]  N.  Nafiiyah,  R.  Wardhani,  “Perbandingan  Otsu  Dan  Iterative  Adaptive  Thresholding Dalam Binerisasi Gigi Kanius Foto Panoramik ”, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 11, no. 1, 2017.