## Klasifikasi tumor payudara jinak dan ganas pada citra ultrasonografi (USG) berdasarkan karakteristik tekstur menggunakan metode random forest

## Aida Rahmawati*,  Ice Uliya Sari, Heni Sumarti
Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang *email: 2108026003@student.walisongo.ac.id
Abstrak – Penyakit kanker payudara terus meningkat setiap tahun di Indonesia. Saat ini, kanker payudara tidak hanya  menyerang  pada  usia  lanjut,  tetapi  juga  pada  usia  muda.  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa klasifikasi  kanker  payudara  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  ultrasonografi.  Tujuan  penelitian mengeksplorasi  penggunaan  metode  Random  Forest  untuk  mengklasifikasikan  kanker  payudara  pada  citra ultrasonografi (USG), berdasarkan karakteristik tekstur. Hasil uji  data pelatihan diperoleh akurasi sebesar 100% dan  uji  coba  dengan  variasi  folds  diperoleh  akurasi  antara  51%  sampai  54%.  Meskipun  belum  optimal, penggunaan metode Random Forest menunjukkan potensi sebagai algoritma klasifikasi, untuk diagnosis tumor payudara. Faktor seperti pemilihan fitur, kualitas data set, dan parameter model menjadi pertimbangan penting untuk penelitian lanjut guna mendukung diagnosis yang lebih akurat. oleh tenaga kesehatan.
Kata Kunci: ultrasonografi, tumor payudara, karakteristik tekstur, random forest.
Abstract  – The  incidence  of  breast  cancer  continues  to  increase  every  year  in  Indonesia.  Currently,  breast cancer  affects  not  only  older  individuals  but  also  younger  ones.  Several  studies  indicate  that  breast  cancer classification  can  be  performed  using  ultrasonography.  This  research  aims  to  explore  the  use  of  the  Random Forest method for classifying breast cancer in ultrasound (USG) images based on texture characteristics. The training  data  test  results  showed  an  accuracy  of  100%,  and  trials  with  varying  folds  achieved  an  accuracy between 51% and 54%. Although not yet optimal, the use of the Random Forest method demonstrates potential as a classification algorithm for breast tumor diagnosis. Factors such as feature selection, data set quality, and model  parameters  are  important  considerations  for  further  research  to  support  more  accurate  diagnosis  by healthcare professionals.
Key words: ultrasonography, breast cancer, texture characteristic, random forest.

## PENDAHULUAN
Kanker  adalah  kondisi  penyakit  yang  dicirikan oleh pertumbuhan sel yang tidak terkendali dan berpotensi  menyerang  jaringan  tubuh.  Dalam satu  tahun  terakhir,  Indonesia  mengalami 348.809  kasus  baru  kanker.  Terdiri  dari  58.000 kasus  kanker  payudara,  32.000  kasus  kanker leher  rahim,  dan  30.000  kasus  kanker  usus besar,  dengan  total  kematian  akibat  kanker diangka 207.000 [1]. Terdapat 5 jenis kanker di dunia yang paling besar yaitu; kanker hati (liver cancer), kanker  payudara (breast  cancer) , kanker lambung (stomatch cancer) , kanker usus besar (colorectal cancer) , dan kanker paru-paru (lung cancer) . Hasil survei yang dilakukan oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO)
menunjukkan  bahwa  antara  8-9%  wanita menderita kanker payudara.
Kanker    merupakan  salah  satu  penyebab kematian  paling  umum.  hingga  Sampai  saat  ini penderita  kanker  mencapai  8,2  juta  orang
meninggal karena kanker  [2]. Tingkat kesembuhan  dan  angka  kematian  meningkat ketika  tumor  payudara  jinak  dan  ganas ditemukan  dan  diklasifikasikan  dengan  benar. Salah satu metode diagnostik yang paling umum untuk  mengevaluasi  kelainan  pada  payudara adalah citra ultrasonografi (USG).
Pencitraan gelombang suara ultrasonik atau yang  biasa  disebut  USG  adalah  metode pencitraan medis yang menggunakan gelombang suara berfrekuensi ultrasonik untuk menggambarkan  struktur  jaringan  dan  organ tubuh. Beberapa kelebihan dari USG mencakup ekonomis,  portabilitas  yang  baik,  aman,  akurat, aman  serta  tanpa  mengeluarkan  radiasi berbahaya. Identifikasi hasil melalui interpretasi manual gambar USG bergantung pada diagnosis dokter  serta  operator.  Ada  potensi  kesalahan yang  mungkin  terjadi  dalam  proses  manual  ini. Sebagai  langkah  signifikan  dalam  diagnosis, klasifikasi,  dan  deteksi  dini  kanker,  penting
untuk  dilakukan  analisis gambar  USG menggunakkan komputer [3].
Ultrasonografi  menggunakan  frekuensi suara cukup tinggi yaitu berkisar antar 1-15MHz [4].  Pemeriksaan  USG  dapat  memberikan  hasil optimal  dalam  berbagai  pemeriksaan  organ tubuh,  memberikan  sejumlah  keunggulan  baik bagi  pasien  maupun  para  sonografer  atau radiolog  [5].  Diagnosis  tumor  dapat  dilakukan dengan  pendekatan  triple  test,  yaitu  melalui pemeriksaan  klinis,  mamografi,  dan  sitologi aspirasi.  Karena  tidak  semua  wilayah  memiliki fasilitas mamografi, ultrasonografi (USG) dapat digunakan sebagai alternatif [6]. Kelebihan USG dibandingkan dengan metode pencitraan diagnostik lainnya tidak melibatkan penggunaan radiasi  pengion,  memiliki  biaya  yang  relatif terjangkau, bersifat non-invasif, serta memberikan  kemudahan  dan  kecepatan  dalam pelaksanaannya [7].
Saat  ini  hasil  pemeriksaan  USG  memiliki tingkat  akurasi  diagnosis  yang  rendah  karena seringkali  terdapat  perbedaan  antar  dokter radiologi  mengenai  hasilnya.  Situasi  ini diperkirakan bahwa meningkatnya kompleksitas kemungkinan  terjadi  pada  citra  USG  karena citra tersebut rentan terhadap  gangguan  speckle yang  dapat  menurunkan  kualitas  visual. Gangguan speckle pada citra USG timbul akibat interferensi antara gelombang  yang  dipantulkan dan  gelombang  yang  tiba  di  probe  transduser, sehingga  citra  memiliki  pola  tekstur  berbintik yang  kasar  [8].  Selain  itu,  citra  ultrasonografi juga  mengandung  gangguan  semacam  "salt  and pepper,"  yang  muncul  sebagai  penanda  pada gambar  [9].  Hasil  citra  dari  ultrasonografi dijelaskan berdasarkan sistem kategori BIRADS (Breast  Imaging,  Reporting  &  Data  System). BIRADS  merupakan  suatu  sistem  yang mengklasifikasikan hasil pemeriksaan screening (pencitraan  untuk  mendeteksi  kanker  payudara) ke  dalam  kategori  yang  telah  ditentukan  secara jelas.  [10].  Guna  mengatasi  permasalahan tersebut  dapat  diatasi  menggunakan  metode Radom Forest
Random  Forest,  salah  satu  algoritma pembelajaran mesin, dapat menangani variabilitas  dan  kompleksitas  dalam  data gambar.  Kita  dapat  membedakan  tumor payudara  jinak  dan  ganas  dengan  melihat karakteristik  tekstur  pada  gambar  USG  [11]. Random  Forest  adalah  suatu  koleksi  dari decision  trees  yang  dibuat  dari  sampel  yang dipilih  secara  acak,  namun  dengan  aturan pembagian  simpul  yang  berbeda.  Dalam  model
ini, setiap pohon menggunakan  subset fitur dan berusaha  menemukan  ambang  batas  terbaik untuk  membagi  data.  Akibatnya,  banyak  pohon dilatih  dengan  cara  yang  lebih  lemah,  dan masing-masing  pohon  menghasilkan  prediksi yang berbeda [12].
Peluang  baru  untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi  tumor  payudara  telah  muncul  berkat kemajuan  teknologi.  Analisis  citra  berbasis karakteristik tekstur,  yang menggunakan algoritma  pembelajaran  mesin  dan  teknik pengolahan  gambar  merupakan  salah  satu metode  yang  banyak  digunakan.  Dalam penelitian  ini,  metode  Random  Forest  akan digunakan  untuk  mengklasifikasikan  tumor payudara  jinak  dan  ganas  pada  gambar  USG berdasarkan karakteristik tekstur.
Banyak  dilakukan  penelitian  terkait  tumor payudara,  salah  satu  penelitian  dilakukan  oleh Arwoko  [13]  mengenai  klasifikasi  tumor payudara  jinak  dan  ganas   menggunakan  fitur koefisien Discrete Cosine Transform
(DCT).  Tingkat akurasi yang dihasilkan dengan fitur koefisien DCT hingga 84%,  dan penelitian sebelumnya  oleh  Nanhdini  dkk.  [14]  mengenai klasifikasi kanker kulit dengan  metode Random Forest berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 97,3%.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk meningkatkan  akurasi  dan  bantuan  yang diberikan  kepada  tenaga  kesehatan  saat membaca citra USG,  yang berfokus pada kasus tumor  payudara  yang  jinak  dan  ganas,  dengan mempertimbangkan karakteristik tekstur.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  database  yang  digunakan bersumber  dari Kaggle dengan  data  yang diambil   sebanyak  162  citra  terdiri  dari  81 kanker jinak dan 81 kanker ganas. Ukuran citra USG pada penelitian ini 256  256 pixel.
Teknik Pengolahan Data
Gambar 1 . Prosedur penelitian
Setelah  tahapan  pengumpulan  data,  akan dilakukan  langkah-langkah  pengolahan  data seperti;  flowchart  pada  Gambar  1  yang  terdiri dari  prepocessing,  berupa  konversi  citra  dari skala  RGB (Red,  Green,  Blue) ke  abu-abu. Kemudian  Ekstraksi  karakteristik  tekstur menggunakkan  Histogram  dan  Gray  Level  Co- occurrence Matrix (GLCM).

## Ekstraksi Karakteristik Tekstur
Ekstraksi ciri adalah prosedur untuk mendapatkan suatu atribut yang dapat digunakan untuk menggambarkan gambar itu sendiri. Suatu objek dapat diidentifikasi berdasarkan kategorinya, yang merupakan suatu karakteristik. Ekstraksi tekstur adalah perulangan elemen pada citra tekstur dasar yang biasa  disebut  "texel".  Tekstur  dibuat  secara alami sehingga  bersifat acak, sedangkan tekstur pada  citra  buatan  pola  eksklusif  atau  berulang secara  periodik  biasanya  memiliki  penempatan probabilitas  periodik,  semi  periodik,  atau  acak. Histogram  dan  GLCM  digunakan  untuk mengekstraksi ciri.

## Histogram
Histogram  adalah  representasi  grafis  dari distribusi frekuensi nilai-nilai piksel dalam citra. Ini  memberikan  gambaran  tentang  seberapa sering  intensitas  piksel  tertentu  muncul  dalam citra. Histogram orde pertama tidak
memperhitungkan  hubungan  spasial  antara piksel,  hanya  fokus  pada  frekuensi  kemunculan nilai  piksel.  Histogram  dapat  dihitung  dengan mengelompokkan  nilai  piksel  ke  dalam  "bins" atau  interval  nilai,  dan  menghitung  jumlah piksel dalam setiap bin. Dengan histogram, kita dapat  melihat  sebaran  intensitas  piksel secara keseluruhan[15].
Output  dari  histogram  mengindikasikan skala  abu-abu  ( grayscale ).  Beberapa  metode statistik  yang  dimanfaatkan  untuk  mengekstrak ciri-ciri tekstur melibatkan: [16]
1) Rata-rata (Mean) merupakan nilai tengah dari intensitas citra. µ = ∑ ʄ𝑛𝑃(ʄn) (1)
dengan  µ  mewakili  nilai  rata-rata,  fn  adalah tingkat  kecerahan  citra,  p(fn)  menyatakan distribusi  histogram  dari  tingkat  kecerahan  n, dan N adalah tingkat kecerahan maksimum.
2) Standar deviasi adalah  indikator dari tingkat variasi kontras rata-rata.
𝜎 = √𝜇 2 = √𝜎 2 (2)
dengan  adalah  standar  deviasi,  dan  z  adalah probabilitas kemunculan nilai keabuan.
3)Varian merupakan variasi elemen suatu citra.
𝛼₂ = (ʄₙ  −   µ)  𝑃(ʄₙ) (3)
dengan 𝛼₂ adalah skewness, dan n adalah nomor piksel dari 0 sampai N.
4) Skewness merupakan  kemiringan  relatif  dari kurva histogram citra.
𝛼₃ = ₃ (ʄₙ  −   µ) ᶾ 𝑃(ʄₙ) (4)
dengan 𝛼₃ adalah skewness.
5)  Kurtosis  merupakan  keruncingan  relatif  dari kurva histogram citra.
𝛼₄ = ⁴ (ʄₙ  −   µ) ⁴ 𝑃(ʄₙ) − 3 (5)
dengan 𝛼₄ adalah kurtosis
6)  Entropi  adalah  representasi  dari  tingkat ketidakberaturan sebuah citra.
𝐻 = − 𝑃(ʄₙ) 𝑙𝑜𝑔 𝑃(ʄₙ) (6)
Mulai Preprocessing
Ekstraksi Karakteristik Tekstur
GLCM Histogram Analisis Data Klasifikasi Citra Selesai
dengan ʄₙ merupakan  intensitas  keabuan, µ adalah mean, dan 𝑃(ʄₙ) merupakan  nilai histogram.

## GLCM (Gray Level Co-Ouccurence Matrix)
Haralick mengusulkan GLCM  pada tahun 1973 dengan  28  atribut  untuk  mengrepresentasikan pola spasial. GLCM memanfaatkan perhitungan orde kedua, yang berarti bahwa dalam mengukur tekstur,  keterkaitan  antara  dua  piksel  citra  asli diperhitungkan.  Sebagai  perbandingan,  metode pengukuran  tekstur  pada  orde  pertama melibatkan  perhitungan  statistik  berdasarkan nilai  piksel  citra  asli  saja,  seperti  varians,  dan tidak  menunjukkan  hubungan  ketetanggaan piksel [17].
Beberapa  atribut  yang  dimanfaatkan menurut GLCM melibatkan [16]:
1)  Energi,  mengukur  jumlah  elemen  kuadrat dalam  GLCM,  memiliki  nilai  1  untuk  gambar konstan. Kemudian sudut kedua dan keseragaman merupakan istilah lain dari energi.
𝑃(𝑖, 𝑗) . (7)
Jumlah skala abu-abu dinyatakan N-1 yaitu 256, dan  matriks  GLCM  yang  telah  ternormalisasi dinyatakan dengan P(i,J).
2) Correlation digunakan  untuk  menilai  sejauh mana ketergantungan linear dari tingkat keabuan yang sedang diukur. Setiap diukur, terdapat nilai korelasi  yang  mencerminkan  hubungan  positif antara  Tingkat  keabuan.  Hasil  korelasi mengukur  sejauh  mana  piksel  berkorelasi dengan  piksel  tetangganya  dalam  keseluruhan gambar.
∑ ∑ {     }    { , } {µᵪ   µᵧ}  ᵪ  ᵧ (8)
dengan  µᵪ,  µᵧ,  ᵪ,  ᵧ,  dengan  berturut-turut merupakan mean dan  standar  deviasi  dari matriks Px dan Py.
3)  Homogenitas  mengukur  bagian  tertentu didasarkan  dengan  pola  pengelompokkan berdasarkan perbedaan tingkat abu- abunya( grayscale ).
∑ ∑ ( , ) |     | (9)
Matriks  GLCM  yang  telah  ternormalisasi dinyatakan dengan P(i,j).
4 ) Ukuran  kontras  intensitas  antara  satu  piksel dengan  piksel  lainnya  dalam  seluruh  gambar disebut  sebagai Contrast .  Nilainya  menjadi  nol ketika gambar bersifat konstan.
∑ |𝑖  −  𝑗| 𝑃(𝑖 , 𝑗) (10)

## Random Forest
Random  Forest  adalah  suatu  teknik  dalam pembelajaran  mesin  yang  memanfaatkan sejumlah  besar  pohon  keputusan  sebagai  dasar untuk  proses  klasifikasi  yang  disatukan. Algoritma  ini  merupakan  hasil  penggabungan dari  metode  Random  Sub  Spaces  dan  Bagging [18].  Ada  tiga  aspek  utama yang  terlibat  dalam implementasi algoritma Random Forest:
1. Membangun pohon prediksi dengan menggunakan bootstrap sampling.
2. Setiap  pohon  keputusan  melakukan  prediksi dengan memanfaatkan prediktor yang dipilih secara acak.
3. Dalam  tahap  klasifikasi,  hasil  prediksi  dari setiap pohon keputusan digabungkan menggunakan metode majority vote. Pada penelitian ini, klasifikasi data menggunakan algoritma Random Forest dengan skenario  uji  dataset  yang  menggunakan pembagian persentase  (percentage  split). Pembagian  ini  melibatkan pengelompokan  total data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan data  uji.  Dalam  penelitian  ini,  seluruh  jumlah data  digunakan  (100%  dari  total  data). Persentase split yang diuji mencakup 5%, 10%, 15%,  20%,  dan  25%,  tujuannya  adalah  untuk mendapatkan  hasil  yang  objektif  dari  berbagai persentase split yang berbeda.
Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis (WEKA)  merupakan  perangkat  lunak( software ) pembelajaran  mesin  yang  terkenal,  yang dikembangkan  di  University  of  Waikato, Selandia Baru.  Weka merupakan platform yang mencakup  visualisasi,  algoritma  analisis  data, serta  pemodelan  prediktif,  dilengkapi  dengan antarmuka  grafis  yang  memudahkan  pengguna untuk mengakses fungsionalitas tersebut dengan mudah.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan WEKA  karena  mendukung  untuk  beberapa pengembangan  data  agar  lebih  spesifik, mendukung processing data, clustering, klasifikasi serta visualisasi data [19].
Teknik Analisis Data
Olaniyi  dkk.  [20]  mengusulkan  konsep  terkait indeks  evaluasi  kinerja  dalam  konteks  metode klasifikasi,  dengan  memanfaatkan  perhitungan matriks konfusi. Matriks konfusi dirinci sebagai berikut:
Sensitivitas = 𝑥 100 % (11)
Spesifisitas = 𝑥 100% (12) Akurasi = × 100% (13)
True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP),  False Negative  (FN),  True  Positif  (TP),  Indeks pengukuran  yang    merupakan  hasil  dari pengelompokan  data  dengan  menggunakan perangkat  lunak  WEKA  untuk  menghasilkan matriks  kebingungan.  TP  menunjukkan  data yang  benar-benar  positif  dalam  sistem klasifikasi,  sedangkan  TN  adalah  data  yang benar-benar  negatif  dalam  sistem  klasifikasi [21].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
(a) (b)
Gambar  2 .  Citra  USG  Tumor  (a)  Jinak  dan  (b)
Ganas dari Dataset Kaggle
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  citra USG  bersumber dari database Kaggle. Gambar 2  (a)  dan  2(b)  menunjukkan  citra  hasil  USG pada  tumor  jinak  dan  ganas setelah processing. Perbedaan terlihat dalam konsistensi ukuran dan warna  citra  setelah  diproses,  diubah  menjadi skala  abu-abu  ( grayscale )  untuk  langkah selanjutnya.
Tabel  1. Nilai  Rata-rata  Karakteristik  Tekstur Histogram dan GLCM
No  Atribut Rata-rata Jinak Rata-rata Ganas 1 Mean 88,509  21,9736 80,2508  20,1578 2 Standar Deviasi 51,5097  8,5647 52,6224  10,0629 3 Varian 2726,1145  896,861 2869,9329  1034,5162 4 Entropi 10,8694  0,1419 10,8256 
0,1487 5 Skewness 0,5135  0.3487 0,5731  0,3623 6 Kurtosis -0,3151  0,6738 -0,2535  0,932 7 Energi 0,0362  0,0515 0,0424  0,0667 8 Contrast 76,5236  38,5236 61,2999  31,1563 9 Correlation 0,9844  0,0098 0,9882  0,0064 10 Homogenitas 0,2284  0,0604 0,2403  0,0648
Ekstraksi  ciri  tekstur  dilakukan  dengan menggunakan 10 atribut, di mana 6 diantaranya didasarkan  pada  histogram  dan  4  berasal  dari GLCM.  Hasil  ekstraksi  histogram  mencakup nilai mean, variasi,  standar  deviasi,  kurtosis, skewness,    dan  entropi.  Sementara  itu,  atribut GLCM melibatkan korelasi, energi,
homogenitas dan kontras. Tabel 1 menunjukkan nilai rata-rata dari ciri tekstur, dengan perbedaan yang  signifikan  terlihat  pada  atribut  standar deviasi, varian, entropi, dan kurtosis. Sebaliknya,  perbedaan  yang  lebih  kecil  terlihat pada  mean,  skewness,  energi,  kontras,  korelasi, dan  homogenitas.  Perbedaan  nilai  rata-rata antara  citra  USG  tumor  jinak  dan  tumor  ganas mencerminkan  variasi  dalam  karakteristik tekstur.  Rata-rata  dari  ciri  tekstur  ditambahkan dengan  nilai  dari  standar  deviasi  untuk mengevaluasi  sebaran  data.  Standar  deviasi bermanfaat  untuk  menilai  tingkat  kontras  citra, di  mana  semakin  rendah  kontras  citra  akan diikuti  oleh  standar  deviasi  yang  lebih  rendah, dan  sebaliknya.  Untuk  setiap  nilai  atribut  yang diperoleh,  atribut  dengan  sebaran  data  seragam termasuk  skewness,  kontras,  korelasi,  energi, dan homogenitas. Sementara itu, atribut dengan sebaran  data  acak  termasuk  mean,  varian, entropi, standar deviasi, dan kurtosis.
Tabel  2 . Hasil analisis data
No Persentace Split TP  FP  FN  TN Accuracy % Precision % Recall % 1  Training  81  0  0  81  100% 100% 100% 2  5 46  40  35  41  54% 53% 57% 3  10 44  39  37  42  53% 53% 54% 4  15 41  39  40  42  51% 51% 51% 5  20 45  41  36  40  52% 52% 56% 6  25 45  43  36  38  51% 51% 56%
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 2  memberikan  hasil  yang  bervariasi  tergantung
pada  persentase  pembagian  data  latih  dan  uji. Pada  tahap training saat  menunjukkan  nilai 100%  artinya  data  yang  diolah  berhasil  dan dapat  mengelompok  dengan  baik,  Meskipun pada tahap pelatihan (training) didapatkan hasil yang  sangat  baik  dengan  akurasi,  presisi,  dan recall  mencapai  100%,  namun  pada  uji  data dengan  persentase  split  yang  berbeda,  terjadi fluktuasi hasil klasifikasi.
Pada variasi percentage split 5% dan 10%, meskipun akurasi masih berada pada kisaran 53- 54%,  presisi  dan  recall  menunjukkan  angka yang  kurang  konsisten,  dengan  nilai  tertinggi pada  recall  sebesar  57%.  Pada  percentage  split 15%,  hasil  klasifikasi  menunjukkan  penurunan dengan  akurasi,  presisi,  dan  recall  sekitar  51%. Sementara pada percentage split 20% dan 25%, terlihat  sedikit  peningkatan  kembali  dengan recall mencapai 56%, namun masih mempertahankan  tingkat  akurasi  yang  relatif rendah.
Random  Forest  dapat  memberikan  hasil yang  sangat  baik  pada  tahap  pelatihan,  namun pada  uji  data  nyata  dengan  variasi  pembagian persentase,  performanya  menjadi  lebih  tidak stabil.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan perbaikan  selanjutnya  terkait  faktor-faktor yang memengaruhi  fluktuasi  hasil  klasifikasi,  serta eksplorasi  metode  atau  parameter  yang  dapat meningkatkan  konsistensi  dan  akurasi  hasil klasifikasi  pada  kasus  kanker  payudara. Meskipun  demikian,  penelitian  ini  tetap memberikan kontribusi positif dengan
menggambarkan tantangan dan potensi pengembangan  lebih  lanjut  dalam  penggunaan teknologi  Random  Forest  untuk  mendukung diagnosis  kanker  payudara  melalui  citra ultrasonografi [12].
Pada  penelitian  ini  metode  klasifikasi menggunakan  Random  Forest  menghasilkan nilai accuracy tertinggi  sebesar  54%,  nilai precision tertinggi sebesar 53%, dan nilai recall tertinggi  sebesar  57%.  Hasil  ini  jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Julia  dkk.  [22]  mengenai klasifikasi  tumor  payudara  dengan  metode Naive Bayes dengan nilai akurasi  sebesar 80%. menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan lebih  rendah.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada penelitian  sebelumnya,  tahap  preprocessing gambar  tidak  melalui  tahap  croping,  filtering, dan  penggunaan  data  yang  terbatas.  Selain  itu, citra  yang  digunakan  berbeda,  pada  penelitian ini  menggunakan  citra  USG  sedangkan  pada penelitian  sebelumnya  menggunakan  cita
mamografi.  Kelebihan  pada  penelitian  ini  bisa digunakan untuk tools tambahan diagnosa tumor payudara.

## KESIMPULAN
Telah dilakukan klasifikasi jenis tumor payudara jinak  dan  ganas  berbasis  karakteristik  tekstur dengan 81  citra tumor jinak dan 81  citra tumor ganas  yang  merupakan  citra  USG.  Penenlitian ini  menggunakan  metode  Random  Forest dengan  2  sesi  yaitu training dan testing .  Pada tahap training dihasilkan accuracy sebesar 100%, precision 100%,  dan recall 100%. Selanjutnya  pada  tahap testing dilakukan  5 variasi  persentase  split  dengan  nilai  tertinggi pada  persentase  split  5,  dihasilkan accuracy sebesar  54%, precision 53%,  dan recall 57%. Penelitian  ini  perlu  dikembangkan  kembali untuk  memberikan  kontribusi  dalam  bidang medis terutama dalam diagnosa tumor payudara dan  menjadi  instrumen  tambahan  dalam  bidang medis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Globocan,  “Cancer  Today,”  Int.  Agency Res. Cancer. http//gco.iarc.fr/today/, 2018.
[2] B. Asliminarti, “Literatur Review Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengetahuan,” 2020.
[3] Akhmadi,  R.  Nia  Pratiwi,  D.  Rusita,  and Nurhasuna,  “Peran  Radiografer  Dalam Pemeriksaan  Ultrasonografi  (Usg),” JRI
(Jurnal  Radiogr.  Indones. ,  vol.  4,  no.  2, pp. 79–81, 2021, doi: 10.55451/jri.v4i2.92.
[4] M. Papadakis, S. J.McPhee, M. W.Rabow,  and  K.  R.  McQuaid, Current Medical Diagnosis & Treatment . 2007.
[5] M. Khan, Pass Ultrasound Physics Exam . Blue Cube Venture, LLC, 2014.
[6] E.  Luthfiana  AS,  A.  Mayub,  and  N.
Nirwana, “The Ultrasonography Examination  of  Fetal  Heart  Beats  as  the Application of Mechanic Waves
Principle,” Bencoolen  J.  Sci.  Educ. Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  29–37,  2020, doi: 10.33369/bjset.1.2.29-37.
[7] J.  Bates, Abdominal  Ultrasound .  2004. doi: 10.1002/9781119860792.ch37.
[8] A.  Nugroho,  “Klaaasifikasi  Nodul  Tiroid Berbasis  Ciri  Tekstur  pada  Citra Ultrasonografi.,” Tesis. Yogyakarta Progr.  Pascasarj.  Univ.  Gadjah  Mada
Yogyakarta , 2015.
[9] H.  K.  N.  Yusufiyah,  “Klasifikasi  Nodul Payudara Berbasis Ciri Bentuk pada Citra Ultrasonografi.,”
Tesis. Yogyakarta
Progr.  Pascasarj.  Univ.  Gadjah  Mada Yogyakarta. , 2015.
[10] D.  A.  Khusna,  “Klasifikasi  Lesi  Citra Ultrasonografi  Payudara  Berdasarkan Karakteristik  Tepi.,” Tesis.  Yogyakarta Progr.  Pascasarj.  Univ.  Gadjah  Mada Yogyakarta. , 2016.
[11] J. Ha, M. Kambe, and J. Pe, Data Mining: Concepts  and  Techniques .  2011.  doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.
[12] S.  Shalev-Shwartz  and  S.  Ben-David, Understanding  machine  learning:  From theory  to  algorithms ,  vol.  9781107057. 2013. doi: 10.1017/CBO9781107298019.
[13] H. Arwoko, “Klasifikasi Kanker Payudara pada Citra Ultrasound Menggunakan Fitur Koefisien  Discrete  Cosine  Transform (DCT),” Pros.  HUBISINTEK ,  vol.  2,  no. 1, p. 451, 2022.
[14] M. S. Nandhini, M. A. Sofiyan, S. Kumar, and A. Afridi, “Skin Cancer Classification using  Random  Forest,” Int.  J.  Manag. Humanit. , vol. 4, no. 3, pp. 39–42, 2019, doi: 10.35940/ijmh.c0434.114319.
[15] K. S. and I. D. R. M. Haralick, “Textural Features  for  Image  Classification,” IEEE Trans.  Syst.  Man.  Cybern. ,  vol.  SMC-3, no., pp. 610–621, 1973.
[16] K.  Harismah,  D.  Vitasari,  A.  Fuadi,  and T. Setyawan, “Diversifikasi Minyak Sereh dan  Minyak  Cengkeh  Sebagai  Bahan
Repellent Pembuatan Tinta Anti Nyamuk,” 4th Univesity Res. Coloquium ,
pp.  526–530,  2016,  [Online].  Available: https://publikasiilmiah.ums.ac.id/xmlui/ha ndle/11617/10986
[17] A.  Kadir,  A.,  &  Susanto,  “Teori  dan
Aplikasi Pengolahan Citra.,” (Dewibertha Hardjono,  Ed.).  Yogyakarta:  Andi.No Title , 2013.
[18] & Sari, C. A., Sari, W. S., Nilawati, F. E., Doheir,  M.  and  C.  A.  Sari,  “Analysisof Childbirth Methods Using Random Forest Algorithms.,” 2022, doi: https://doi.org/10.12487/AMRI.v1i1.xxxx x.
[19] R.  Arora  and  S.  Suman,  “Comparative Analysis  of  Classification  Algorithms  on Different  Datasets  using  WEKA,” Int.  J. Comput. Appl. , vol. 54, no. 13, pp. 21–25, 2012, doi: 10.5120/8626-2492.
[20] E.  O.  Olaniyi,  A.  A.  Adekunle,  T. Odekuoye, and A. Khashman, “Automatic system  for  grading  banana  using  GLCM texture  feature  extraction  and  neural network  arbitrations,” J.  Food  Process Eng. ,  vol.  40,  no.  6,  2017,  doi: 10.1111/jfpe.12575.
[21] E.  Frank,  M.  A.  Hall,  and  I.  H.  Witten, “‘The  WEKA  workbench,’” Data  Min., pp.  553–571,  2017,  doi  10.1016/b978-0- 12-804291-5.00024-6. , 2017.
[22] B.  Julia, H.  Sumarti,  and H.  H.  Kusuma, “Klasifikasi  Tumor  Payudara  Berbasis Ciri  Tekstur  pada  Citra  Mammografi Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” MIND  (Multimedia  Artif.  Intell.  Netw. Database)  J. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 165–176, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.26760/mindjournal.v7i2 .165-176