## KLASIFIKASI TUMOR JINAK DAN TUMOR GANAS PADA CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Lulu Mawaddah Wisudawati Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat lulu_mawadah@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Kanker payudara merupakan penyebab utama kematian pada wanita. Data Global Cancer Observatory  2018  dari  World  Health  Organization  (WHO)  menunjukkan  kasus  kanker  yang paling banyak terjadi di Indonesia adalah kanker payudara, yakni 58.256 kasus atau 16.7% dari total 348.809 kasus kanker. Mamografi merupakan teknik yang paling umum digunakan dalam mendeteksi  tumor  payudara  menggunakan  sistem  sinar-X  dosis  rendah.  Ada  beberapa  tipe abnormalitas  dalam  citra  mammogram,  yaitu  mikrokalsifikasi  dan  massa.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  performa  sistem  Computer-Aided  Diagnosis  (CAD)  dalam mengklasifikasi  tumor  jinak  dan  tumor  ganas  dengan  mengembangkan  metode  ekstraksi  fitur menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM).  Uji  coba  dilakukan  dengan  menggunakan  database  DDSM dengan 256 citra abnormal (95 tumor jinak dan 161 tumor ganas) menghasilkan nilai akurasi sebesar  83.59%  dengan  nilai  sensitivitas  dan  spesifisitas  87.58%  dan  76.84%.  Selain  itu, didapatkan nilai AUC sebesar 0.98%. Metode tersebut menunjukkan bahwa sistem memberikan hasil performa yang baik dalam mengklasifikasi tumor jinak dan tumor ganas.

## Kata Kunci: Tumor Payudara, Sistem CAD, GLCM, SVM, Mammogram

## Abstract
Breast cancer is a leading cause of death in women. Data Global Cancer Observatory 2018 from World Health Organization (WHO) shows that the most common cancer cases in Indonesia are  breast  cancer,  which  is  58.256  cases  or  16.7%  of  the  total  348,809  cancer  cases. Mammography is the most commonly used technique in detecting breast tumors using a low-dose X-ray  system.  There  are  several  types  of  abnormalities  in  mammogram  images,  namely microcalcifications and masses. This study aims to improve the performance of CAD systems in classifying benign and malignant tumors by developing a feature extraction method using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and a classification method using Support Vector Machine (SVM).  The  experiment  was  conducted  using  DDSM  database  with  256  abnormal  images  (95 benign and 161 malignant) obtained an accuracy value of 83.59% with sensitivity and specificity values of 87.58% and 76.84%, respectively. In addition, an AUC value of 0.98% was obtained. The  method  shows  that  the  system  gives  better  performance  results  in  classifying  benign  and malignant breast tumors.
Keywords: Breast Tumors, CAD system, GLCM, SVM, Mammogram

## PENDAHULUAN
Kanker  payudara  merupakan  suatu pertumbuhan  jaringan  payudara  abnormal dengan pertumbuhan berlebihan dan tidak ada koordinasi  dengan  pertumbuhan  jaringan normal, tumbuh infiltratif, dan destruktif serta dapat  bermetastase  dan  tetap  akan  tumbuh dengan cara yang berlebihan. Kanker payudara merupakan  penyebab  utama  kematian  pada wanita. Setiap tahun lebih dari 250.000 kasus baru kanker payudara terdiagnosa di Eropa dan kurang lebih 175.000 di Amerika Serikat. Data Global  Cancer  Observatory  2018  dari  World Health Organization (WHO) [1] menunjukkan kasus  kanker  yang  paling  banyak  terjadi  di Indonesia  adalah  kanker  payudara,  yakni 58.256  kasus  atau  16.7%  dari  total  348.809 kasus kanker. Kementerian Kesehatan Republik  Indonesia  [2]  menyatakan,  angka kanker  payudara  di  Indonesia  mencapai 42,1orang  per  100  ribu  penduduk.  Upaya pencegahan dan pengendalian kanker payudara dapat dilakukan dengan cara deteksi dini. Teknologi pencitraan medis untuk pemeriksaan  tumor  pada  payudara  yaitu: Mammography,  MRI,  Ultrasound  (USG) [3]. Mamografi  merupakan  teknik  yang  paling umum  digunakan  dalam  mendeteksi  tumor payudara  menggunakan  sistem  sinar-X  dosis rendah. Ada beberapa tipe abnormalitas dalam citra  mammogram,  yaitu  keberadaan  mikro- kalsifikasi  (berbentuk  seperti  noda  berukuran kecil  dan  terkadang  berupa  titik-titik)  dan keberadaan  massa.  Massa  adalah  lesi  dan
biasanya  muncul  pada  mammogram  sebagai daerah yang relatif padat. Karakteristik massa seperti  bentuk,  batas  tepi,  dan  densitas  pada citra  mammogram  dapat  digunakan  sebagai acuan untuk mengelompokkan ke dalam tumor jinak ataupun tumor ganas [4].
Computer-Aided Diagnosis (CAD) telah dikembangkan untuk meningkatkan hasil performa dalam deteksi keberadaan massa dan diagnosis  tumor  payudara.  Dalam  citra grayscale , tekstur mencerminkan variasi lokal dari  nilai gray-level berupa  kombinasi  pada smoothness , kekasaran, dan keteraturan objek [3]. Fitur tekstur telah terbukti berguna dalam memberikan  informasi  tentang  karakteristik citra. Ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) dilakukan oleh peneliti (Biswas, Nath, dan Roy) [5] dan fitur  yang  digunakan  terdiri  4  fitur  yaitu kontras,  energi,  korelasi, dan  homogenitas. Hasil  akurasi  menggunakan  metode 3NN (Neural Network) dan ANN (Artificial Neural Network) sebesar  95%  dan  75%  (klasifikasi normal  dan  abnormal).  Pada  penelitian (Wisudawati  et  al.)  [6]  proses  ekstraksi  fitur menggunakan kombinasi metode 2D-Discrete Wavelet Transform dan GLCM dengan 4 fitur yaitu kontras, korelasi, energi dan homogenitas.  Hasil  yang  akurasi  yang didapatkan dalam mengklasifikasi keberadaan massa  pada  citra  mammogram  adalah  100% dan  mendapatkan  akurasi  93.8%  dalam mengklasifikasi  normal,  tumor  jinak,  dan tumor  ganas.  Peneliti  (Wisudawati  et  al.)  [7] kemudian  juga  mengembangkan  metode
tersebut  dalam  mengklasifikasi  tumor  jinak dan tumor ganas menggunakan analisis tekstur menggunakan GLCM dan Backpropagation
Neural Network . Hasil akurasi yang didapatkan  yaitu  95.83%  dengan  sensitivitas 95.23%  dan  spesifisitas  96.49%.    Peneliti  (S. M. Salve) [8] pada penelitiannya yang berjudul “Mammographic  Image  Classification  using Gabor wavelet” melakukan  klasifikasi  tumor jinak dan tumor ganas pada citra mammogram menggunakan SVM (Support Vector Machine) . Hasil  dari preprocessing digunakan  untuk ekstraksi fitur dengan 114 citra abnormal (63 tumor jinak dan 51 tumor ganas)
menggunakan  metode Gabor  Wavelet serta SVM untuk klasifikasi. Hasil akurasi didapatkan sebesar 86% dengan menggunakan
Gabor Wavele t. Pada penelitian tersebut hanya menggunakan  sedikit  dataset.    Selain  itu (Sharifah et al.) [9] dalam penelitiannya yang berjudul  “ Cancer  Detection  Using  Artificial Neural Network dan Supoort Vector Machine ” membandingkan SVM dan ANN menggunakan dataset  yang  berbeda.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kedua metode menghasilkan performa yang baik tapi metode SVM masih  lebih  baik  dibandingkan  dengan ANN .    Pada  penelitian  (Ankit  Verma,  Ankit Kumar  dan  Sanjeev  Kumar)  [10]  juga memprediksi  kanker  payudara  menggunakan
Support Vector Machine menggunakan database Wisconsin  Diagnosis  Breast  Cancer (WDBC). Hasil  klasifikasi  tumor  jinak  dan tumor  ganas  menggunakan SVM sebesar 96.07%.    Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa SVM memberikan  performa  yang  baik  dalam proses klasifikasi tersebut.
Dengan melihat kelemahan dan kelebihan  metode  dari  peneliti  sebelumnya, maka pada penelitian ini mengusulkan metode ekstraksi fitur dengan metode GLCM menggunakan  4  fitur  statistik  yaitu kontras, korelasi,  entropi  dan  homogenitas  serta metode  klasifikasi  menggunakan SVM untuk meningkatkan  performa  dalam  klasifikasi tumor jinak dan tumor ganas.

## METODE PENELITIAN

## Gambaran Umum Sistem
Gambaran umum sistem yang diajukan dapat dilihat pada Gambar 1 yang menunjukkan  tahapan  pengembangan  sistem CAD meliputi  input  citra  mammogram  yang berupa  daerah  massa  tumor  jinak  dan  tumor ganas, ekstraksi fitur dilakukan dengan metode GLCM ,  klasifikasi  (pelatihan  dan  pengujian) menggun akan SVM dan proses evaluasi untuk melihat performa sistem
.
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Gambar 2. Citra mammogram normal (A) dan abnormal (B) (Sumber: publik database Mammographic Image Analysis Society (MIAS)

## Citra Mammogram
Citra mammogram merupakan hasil dari mesin mamografi yang dapat digunakan untuk deteksi tumor payudara secara dini dan radiasi yang dipancarkan oleh mesin mamografi aman bagi tubuh, yaitu 0,7 smV. Citra mammogram menampilkan struktur jaringan payudara yang cukup  kompleks.  Keberadaan  tumor  pada payudara  dapat  dilihat  dari  pola  tekstur  citra mammogram.  Tumor  biasanya  terdapat  pada daerah dengan nilai intensitas yang lebih besar dari  daerah  sekitarnya  dan  juga  dapat  dilihat dari  bentuk  massa  itu  sendiri  sehingga  pada citra  mammogram  normal  dan  abnormal
memiliki  ciri  karakteristik  tekstur  berbeda seperti pada Gambar 2.
Pada citra mammogram normal (A) dan citra  mammogram  abnormal  terdapat  massa (terindikasi adanya tumor). Massa adalah lesi dan  biasanya  muncul  pada  mammogram sebagai  daerah  yang  relatif  padat.  Gambar  3. menunjukkan area massa pada citra mammogram  tumor  jinak  dan  tumor  ganas. Massa  digambarkan  oleh  tiga  fitur,  yaitu bentuk  atau  kontur,  batas  tepi,  dan  densitas [11].  Pengelompokan tumor jinak dan tumor ganas  pada  karakteristik  massa  berdasarkan Breast  Imaging-Reporting  and  Data  System
(BI-RADS) descriptor [12] dapat dilihat pada Tabel 1.

## Dataset
Database yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  citra  mammogram  dari publik database DDSM ( Digital Database for Screening  Mammography )  dengan  format TIFF  (Temporary  Instruction  File  Format) berjumlah 256 citra abnormal yang terdiri dari 95 tumor jinak dan 161 tumor ganas.
GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix)
GLCM merupakan  perhitungan  tekstur pada  orde  kedua  [13]  dan  merupakan  matrik yang  menggambarkan  frekuensi  munculnya pasangan piksel pada jarak d dan orientasi arah dengan  sudut 𝜃 dalam  citra  yang  digunakan untuk menghitung fitur-fitur GLCM .
Jarak  d  yang  digunakan  adalah  1  yang dinyatakan  dalam  piksel,  sementara  untuk orientasi  sudut  dinyatakan  dalam  derajat dengan sudut 0 0 , 45 0 , 90 0 , dan 135 0 .
Gambar 3. Massa Tumor jinak dan Tumor Ganas pada Citra Mammogram
[Sumber: publik database DDSM]
Tabel 1. Pengelompokan Tumor Jinak dan Tumor Ganas pada Karakteristik Massa
Berdasarkan BI-RADS Descriptor [12] Karakteristik BI-RADS Descriptor Fitur Memihak Jinak Fitur Memihak Ganas Massa Bentuk Oval, round Irregular, lobulated, architectural distortion Batas Tepi Circumscribed Microbulated, spiculated, obscured, ill-defined Densitas Fat, low, equal High [Sumber: ACR American College of Radiology ]
Pembentukan GLCM dilakukan dengan menentukan  hubungan  spasial  antara  piksel referensi dengan piksel tetangga, dengan sudut 𝜃 dan  jarak  d.  Dalam  penelitian  ini menggunakan sudut 45 0 dengan jarak 1 (offset, [-1  1])  dan  Numlevel  32,  dimana  numlevel adalah  kedalaman  bit  citra  yang  akan dianalisis.  Penentuan  awal  matriks GLCM
dilakukan dengan menghitung matriks kookurensi dan menjumlahkan matrik kookurensi dengan transposenya untuk menjadikannya  simetris.  Untuk  menghilang- kan  ketergantungan  pada  ukuran  citra,  nilai- nilai elemen GLCM dinormalisasi.
Perhitungan  pengukuran  statistika  fitur-fitur GLCM yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, antara lain [14]:
• Kontras merupakan ukuran keberadaan variasi aras keabuan piksel citra
• Energi merupakan ukuran homogenitas
dari suatu citra
• Korelasi menyatakan ukuran ketergantungan  linear  derajat  keabuan citra
• Homogenitas merupakan keseragaman
intensitas keabuan pada citra. SVM (Support Vector Machine) SVM
adalah metode learning
machine yang  bekerja  atas  prinsip Structural Risk  Minimization (SRM)  dengan  tujuan
menemukan hyperplane terbaik yang me- misahkan  dua  buah  class  pada input  space . Pada  dasarnya SVM memiliki  prinsip  linear, akan tetapi pada saat ini SVM telah berkembang sehingga  dapat  menyelesaikan  masalah non - linear.  Cara  kerja SVM pada  masalah non - linear  adalah  dengan  memasukkan  konsep kernel  pada  ruang  berdimensi  tinggi.  Pada ruang yang berdimensi ini, nantinya akan dicari pemisah atau yang sering
disebut hyperplane . Hyperplane dapat  mem- aksimalkan  jarak  atau margin antara  kelas data. Hyperplane terbaik  antara  kedua  kelas dapat ditemukan dengan mengukur margin dan kemudian mencari titik maksimalnya. Gambar
4a menunjukkan beberapa pattern yang merupakan  anggota  dari  dua  buah class yaitu positif  (dinotasikan  dengan  +1)  dan  negatif
(dinotasikan dengan –1). Pattern yang tergabung pada class negatif disimbolkan dengan kotak, sedangkan pattern pada class positif disimbolkan dengan lingkaran. Proses pembelajaran dalam problem klasifikasi dilakukan dengan menemukan garis ( hyperplane )  yang  memisahkan  antara  kedua kelompok  tersebut.  Garis  solid  pada  Gambar 4b menunjukkan hyperplane yang terbaik yaitu yang terletak  tepat  pada  tengah-tengah  kedua class, sedangkan titik merah dan kuning yang berada  dalam  lingkaran  hitam  adalah  support vector.
Gambar 4. SVM (Support Vector Machine)
Tabel 2. Hasil Ekstraksi Fitur Tumor Jinak dan Tumor Ganas Menggunakan Database
DDSM Kontras Korelasi   Energi Homogenitas  Target Tumor Jinak 0,147871  0,934014  0,26298 0,926064 0 0,149028  0,997239  0,088731  0,926277 0 0,14596 0,978987  0,116624  0,92702 0 0,135729  0,973172  0,160773  0,932203 0 0,18201 0,993342  0,072134  0,910461 0 Tumor Ganas 0,242303  0,96368 0,113848  0,879752 1 0,258754  0,977753  0,08104 0,88562 1 0,257806  0,979546  0,105777  0,885429 1 0,279349  0,989364  0,057117  0,863161 1 0,25209 0,825455  0,210785  0,874393 1

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan  sistem CAD dalam klasifikasi  tumor  jinak  dan  tumor  ganas dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat lunak MATLAB.

## Ekstraksi fitur menggunakan GLCM
Hasil  dari  ekstraksi  fitur  menggunakan GLCM  untuk  tumor  jinak  dan  tumor  ganas dapat dilihat pada Tabel 2. Fitur kontras pada tumor jinak mempunyai nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan tumor ganas. Sedangkan fitur homogenitas pada tumor jinak lebih besar dibandingkan  dengan  tumor  ganas.  Target  0
menyatakan  tumor  jinak  dan  Target  1 menyatakan tumor ganas. Target tersebut akan digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan SVM .
Hasil  rata-rata  dari  nilai  ekstraksi  fitur dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan  dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata kontras pada tumor ganas lebih besar dibandingkan dengan tumor ganas. Hal tersebut menunjukkan bahwa ukuran keberadaan variasi atas keabuan piksel citra  tumor  jinak  kecil.  Pada  fitur  korelasi tumor  jinak  mempunyai  nilai  rata-rata  lebih besar  dibandingkan  dengan  tumor  ganas.  Hal tersebut menunjukkan bahwa pada citra tumor jinak mempunyai nilai yang kecil pada ukuran
konsentrasi pasangan dengan intensitas keabuan  tertentu  pada  matriks.  Pada  fitur energi dan homogenitas tumor jinak mempunyai  nilai rata-rata  lebih besar dibandingkan  dengan  tumor  ganas.  Hal tersebut menunjukkan bahwa pada citra tumor jinak  mempunyai  nilai  piksel  yang  mirip dengan  piksel  lainnya  dan  mempunyai keseragaman  intensitas  keabuan  yang  tinggi pada citra
Klasifikasi Tumor Jinak dan Tumor Ganas menggunakan SVM
Proses  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua yaitu (lihat Gambar 5):
• Proses training :  pada  proses  training
digunakan  training  set  yang  telah diketahui label-labelnya untuk membangun model atau fungsi. • Proses testing : dilakukan untuk mengetahui  keakuratan  model  atau fungsi yang akan dibangun pada proses training.    Data  testing  digunakan  untuk memprediksi label-labelnya.
Hasil  fitur-fitur  yang  telah  didapatkan dalam  proses  ekstraksi  fitur  kemudian dimasukkan  dalam  proses  klasifikasi  tumor jinak  dan  tumor  ganas  menggunakan  metode SVM.  Metode,  pelatihan,  pengujian  dan evaluasi menggunakan 10-fold cross
validation yang  merupakan  pilihan  terbaik untuk mendapatkan hasil validasi yang akurat. Metode tersebut membagi dataset menjadi 10- buah partisi secara acak. Kemudian dilakukan 10  kali  eksperimen,  dimana  masing-masing eksperimen  menggunakan  data  partisi  ke-10 sebagai data  testing dan  memanfaatkan  sisa partisi lainnya sebagai data training .
Tabel 3. Nilai rata-rata Fitur Kontras, Korelasi, Energi, Homogenitas pada Tumor Jinak dan Tumor Ganas
Nilai Rata-rata Kontras  Korelasi   Energi Homogenitas Tumor Jinak 0,177 0,980 0,106 0,915 Tumor Ganas 0,259 0,969 0,098 0,883
Gambar 5. Bagan Klasifikasi Tumor Jinak dan Tumor Ganas
Hasil Confusion  Matrix dapat  dilihat pada  Tabel  4.  Performa  sistem  diukur berdasarkan  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas dan AUC  (Area  Under  Curve) .    Nilai True Positive =  141 ,  False  Positive =  22, False Negative = 20 dan True  Negative =  73.  Hasil uji  diagnostik  dapat  dilihat  pada  Tabel  5. Akurasi  adalah  ukuran  seberapa  dekat  suatu hasil pengukuran dengan nilai yang benar atau diterima  dari  kuantitas  besaran  yang  diukur. Hasil akurasi yang didapatkan sebesar 83.59 % yang menunjukkan sistem dapat mengklasifikasi  tumor jinak  dan  tumor  ganas sebesar 83.59%. Akurasi = 141+73 141+73+20+22 × 100% = 83.59%
Sensitivitas  adalah  ukuran  keakuratan tes  yaitu  seberapa  besar  kemungkinan  tes untuk  mendeteksi  positif  orang-orang  yang memiliki penyakit. Hasil sensitivitas menunjukkan  sebesar  87.58%  sistem  dapat medeteksi  positif  orang-orang  yang  memiliki penyakit.
Sensitivitas: = 141 141+20 × 100% = 87.58%
Spesifisitas adalah proporsi orang yang benar-benar  tidak  sakit  dan  tidak  sakit  pula saat  diidentifikasi  dengan  tes  skrining  atau ukuran  statistik  mengenai  akurasi  tes,  yaitu seberapa  baik  tes  mengidentifikasi  negatif orang-orang  yang  tidak  memiliki  penyakit. Hasil spesifisitas menunjukkan sebesar 76.84% sistem dapat mengidentifikasi negatif orang-orang yang tidak memiliki penyakit
Spesifisitas= = 73 73+22 × 100% = 76.84%
Area under the curve (AUC) memberikan  gambaran  tentang  keseluruhan pengukuran  atas  kesesuaian  dari  model  yang digunakan. Semakin besar AUC maka semakin baik variabel yang diteliti dalam memprediksi kejadian. Nilai AUC yang didapatkan sebesar 0.908. Mengacu pada klasifikasi akurasi nilai tersebut menunjukkan sistem dapat mendiagnosis  tumor  jinak  dan  tumor  ganas dengan baik ( excellent classification ) [15].
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix
Jumlah data= 256 Nilai Sebenarnya Positives Negatives Nilai Prediksi Positives 141 True Positive 22 False Positive Negatives 20 False Negative 73 True Negative Tabel 5. Hasil Uji Diagnostik Uji Diagnostik Nilai Diagnostik Akurasi 83.59 Sensitivitas 87.58% Spesifisitas 76.84% Area under the curve (AUC) 0.908

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pendekatan  metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  meningkatkan performa  sistem CAD berhasil  dilakukan.
Pendekatan  ekstraksi  fitur  menggunakan metode GLCM dengan  sudut  45 0 dan metode klasifikasi menggunakan SVM . Uji coba yang dilakukan  dengan  menggunakan  database DDSM dengan  256  citra  abnormal (95  tumor jinak dan 161 tumor ganas) menghasilkan nilai akurasi sebesar 83.59% dengan nilai sensitivitas  dan  spesifisitas  87.58%  dan 76.84%.  Selain  itu,  didapatkan  nilai  AUC sebesar  0.98%.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa  metode  klasifikasi  menggunakan GLCM dan SVM memberikan  hasil  performa yang  baik  dalam mengklasifikasi tumor  jinak dan tumor ganas.
Tahapan selanjutnya, ujicoba dilakukan dengan  menambah  dataset  pada  tahapan pelatihan  dan  pengujian.  Selain  itu juga  akan dilakukan proses pre-processing untuk menghilangkan derau pada citra mammogram. Pengembangan  metode  klasifikasi  juga  akan dilakukan  dengan  metode  lainnya  seperti LibSVM, deep learning, K-Nearest Neighbor .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization,  “Cancer Today:  Data  and  Methods”.  Global
Cancer  Observatory  (GCO),  2018.
[Online].    Available:  http://gco.iarc.fr/.
[Accessed: February 20, 2020]
[2] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Hari Kanker Sedunia 2019”,
Jan  31,  2019.  [Online].  Available: https://www.kemkes.go.id/article/view/ 19020100003/hari-kanker-sedunia- 2019.html.  [Accessed:  February  20, 2020]
[3] S.  Madenda, Pengolahan  Citra  dan Video Digtial . Penerbit Erlangga, 2015
[4] L.M. Wisudawati, “Metode Identifikasi
Tumor  Jinak  dan  Tumor  Ganas  Pada Citra  Mammogram  Berdasarkan  Pada Fitur  Tekstur  Massa  Menggunakan
Wavelet-GLCM  dan  Jaringan  Saraf
Tiruan”, Disertasi, Universitas Gunadarma, 2020.
[5] R.  Biswas,  A.  Nath,  and  S.  Roy, “Mammogram  classification  using gray-level  co-occurrence  matrix  for diagnosis of breast cancer”,
International  Conference  on  Micro- Electronics  and  Telecommunication
Engineering  (ICMETE),  pages  161– 166. 2016. DOI: 10.1109/ICMETE.2016.85 [6] L.  M.  Wisudawati,  S.  Madenda,  E.  P. Wibowo,  A.  A.  Abdullah.  “Feature extraction optimization with combination 2D discrete wavelet transform and gray level co-occurrence matrix  for  classifying  normal  and abnormal  breast  tumors”,  Modern Applied Science 2020; vol. 14 no. 5, pp. 51-62. DOI:10.5539/mas.v14n5p51
[7] L.  M.  Wisudawati,  S.  Madenda,  E.  P. Wibowo, A. A. Abdullah. “Benign and malignant  breast  tumors  classification based on texture analysis and backpropagation neural network”.
Computer Optics 2020, vol. 45 no. 2, pp.
227-  234.  DOI:  10.18287/2412-6179- CO-769
[8] S.  M.  Salve,  “Mammographic  image classification  using  gabor  wavelet”. International  Research  Journal  of Engineering  and  Technology  (IRJET), vol. 03 no. 03 Mar-2016, pp. 202-207.
[9] H.  S.  Sharifah,  R.  Sallehuddin,  and  N.
Azizah,  “Cancer  Detection  Using Artificial  Neural  Network  and  Support
Vector Machine: A Comparative
Study,” Jurnal Teknologi, vol. 65 no. 1, pp. 73–81, 2018.
[10] DOI: 10.11113/jt.v65.1788
[11] A.  Verma,  A.  Kumar.,  S.,  Kumar,
“Breast  Cancer  Prediction  Using Support Vector Machine”.  International Research  Journal  of  Engineering  and Technology  (IRJET),  vol.  06  no.  04 April-2019, pp. 2640-2643.
[12] S. B., Halls, S. B. “Potentially malignant microcalcification  by  texture”.  Oct  24, 2019. [Online]. Available: https://breast-cancer.ca/malcalctex/
[13] Radiopaedia,  “Birads:  mammography. in  breast  imaging  reporting  and  data system: Bi-rads atlas”. ACR American
College  of  Radiology .  Sept  29,  2021.
[Online]. Available:
https://radiopaedia.org/articles/breast- imaging-reporting-and-data-system-bi- rads#:~:text=BI%2DRADS%20(Breast %20Imaging%2D,mammography%2C %20ultrasound%2C%20and%20MRI.
[14] M.  Hall-Beyer,  “Glcm  texture:  A tutorial  v.  3.0”,  March  2017.  DOI  : 10.13140/RG.2.2.12424.21767.
[15] R.  Haralick,  “Statistical  and  structural approaches  to  texture”. Published  in IEEE,  Proceedings ,  vol  67  no.  5
pp.786–804. 2015.
[16] Gorunescu,  Florin.  “Data  Mining: Concepts,  Models,  and  Techniques”. Verlag Berlin Heidelberg: Springer. Vol 12,  2011,  DOI:  10.1007/978-3-642-
19721-5.