Rekayasa , 2021; 14(1): 78-83 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Identifikasi Acute Lymphoblastic Leukemia pada Citra Mikroskopis Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Shofiya Shidada 1* , Bagus Hariyanto 1 1 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Wijaya Kusuma Surabaya Jl. Dukuh Kupang XXV No.54 Kec. Dukuhpakis Kota Surabaya 60225 Jawa Timur
* *shofiya@uwks.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.9110

## ABSTRACT
Leukemia is a type of blood cancer that occurs when the body overproduces abnormal white blood cells. Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) is a type of acute leukemia. ALL occurs when the spinal cord is excessively producing young lymphocytes, known as lymphoblasts. Leukemia is difficult to detect because it has the same symptoms as other diseases. One way to detect leukemia is to use a complete blood count test. Blood count test is done by calculating the population of red blood cells, white blood cells and platelets. The health condition of the body is indicated by the number of each blood cell. The small number of erythrocyte and abnormal cell shape is indicative of leukemia. How to identify leukemia still using a microscope. In this study the  researchers  made  a  way  of  identifying  acute  lymphoblastic  leukemia  cells  by  image  processing,  include  cropping, segmentation, feature extraction and identification. The method used in image identification is Naïve Bayes Classifier (NBC). NBC is a classification method which applies simple probability calculations using Bayes theorem. The white blood cell image tested using this application will be evaluated with accurations. The greatest accuracy results from several test scenarios obtained 80% accuracy.
Keyword:  acute lymphoblastic leukemia, microscopic image, naïve bayes classifier, thresholding

## PENDAHULUAN
Plasma  darah  dan  sel  darah  merupakan komponen  utama  pada  darah.  Jenis  sel  darah dibedakan  menjadi  tiga  kelompok,  yang  masing- masing mempunyai tugas tertentu. Sel darah merah disebut eritrosit bertanggung jawab mengedarkan oksigen  ke  seluruh  tubuh.  Sel  darah  putih  atau leukosit  berfungsi  sebagai  alarm  dalam  fungsi kekebalan  tubuh.  Keping  darah  atau  trombosit berperan  dalam  proses  pembekuan  darah. Sedangkan ilmu yang digunakan untuk mempelajari  anatomi,  fisiologi  dan  patologi  sel darah  dikenal  dengan  hematologi  (Noercholis  & Muslim, 2013).
Indikasi kondisi kesehatan manusia ditunjukkan oleh  kondisi  leukosit.  Sistem  kekebalan  tubuh manusia  digawangi  oleh  leukosit.  Sel  ini  bertugas untuk  membasmi  kuman  atau  bibit  penyakit. Kondisi leukosit juga  merupakan indikator adanya infeksi  yang  diderita  oleh  tubuh.  Sel  darah  putih mampu  keluar  dari  pembuluh  dari  dan  berpatroli
untuk  menemukan  bibit  penyakit  berupa  virus, jamur,  bakteri,  dan  benda  asing  lainnya.  Jumlah leukosit  akan  meningkat  bila  tubuh  terserang penyakit, selanjutnya kembali normal saat penyakit telah  teratasi.  Tetapi  ada  sebuah  kondisi  dimana keberadaan leukosit menjadi ancaman bagi tubuh. Hal ini terjadi bila ada gangguan atau kelaian pada darah.  Salah  satu  gangguan  pada  darah  ini diantaranya  adalah  pada  saat  jumlah  leukosit berlebihan,  sehingga  memakan  sel  darah  merah. Kelaian darah ini dikenal dengan penyakit leukemia.
Produksi  sel  darah  putih  abnormal  yang berlebihan pada tubuh merupakan indikasi utama penyakit  kanker  darah  atau  yang  dikenal  dengan penyakit leukemia (Willy, 2019). Penyakit leukemia ini  sangat  berbahaya.  Siapa  saja  dapat  terkena penyakit  ini,  tidak  mengenal  usia  dari  anak-anak hingga  dewasa.  Leukemia  limfoblastik  akut  (LLA) atau acute lymphoblastic leukemia (ALL) merupakan salah satu jenis kanker darah. Leukemia akut terjadi bila  sumsum  tulang  belakang  berlebihan  dalam

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History:
Received: November 28 th 2020; Accepted: March, 6 th 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023
Cite this as:
Syidada,  S  &  Hariyanto,  B.  (2021).  Identifikasi  Acute Lymploblastic Leukimia pada Citra Mikroskopis Menggunakan Algoritma  Naibve  Bayes.  Rekayasa  14  (1).  78-83.  doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.9110
© 2021 Shofiya Shidada, Bagus Hariyanto
memproduksi  sel  darah  putih  limfosit  muda  atau disebut  dengan  limfoblast.  Kasus  LLA  banyak ditemui  pada  anak-anak,  akan  tetapi  juga  dapat menyerang orang dewasa.
Leukimia  didiagnosa  dengan  melakukan pemeriksaan  fisik  dan  penunjang  (Hasyimzoem, 2014).  Pemeriksaan  fisik  dengan  mengidentifikasi gejala-gejala  yang  dikeluhkan  pasien.  Sedangkan pemeriksaan  penunjang  adalah  melakukan  tes hitung darah lengkap. Tes hitung darah merupakan prosedur penghitungan banyaknya komponen sel- sel  darah.  Selain  itu  juga  dilakukan  pengamatan secara detail terhadap bentuk sel darah. Sedikitnya jumlah eritrosit dan bentuk sel leukosit tidak normal merupakan  indikasi  adanya  penyakit  leukemia. Pengamatan  bentuk  sel  menggunakan  mikroskop serta  memerlukan  keahlian  khusus  dari  ahli hematologi  (Setiawan,  2010).  Selain  itu  proses identifikasi memakan waktu yang lama. Faktor lain yang  mempengaruhi  adalah  tergantung  pada subyektifitas pengalaman ahli hematologi, ketelitian  dan  konsentrasi  (Putzu  et.al.,  2014). Identifikasi sel leukemia secara otomatis membantu ahli  hematologi  dalam  melakukan  tugasnya. Identifikasi  otomatis  ini  dilakukan  berdasarkan penampakan visual dari citra mikroskopis sel darah. Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  pengolahan  citra mikroskopis sel darah (Syidada et.al., 2014).
Penelitian  tentang  identifikasi  sel  leukemia secara otomatis telah banyak dilakukan (Hiremath, 2010;  Reta  et.al.,  2010;  Suratin,  2015).  Berbagai metode  untuk  klasifikasi  sel  leukemia  digunakan oleh  para  peneliti  seperti  SVM  (Support  Vector Machine),  logika  fuzzy,  rule  based  system,  neural network (Pradana et.al., 2013). Naïve Bayes Classifier merupakan  metode  klasifikasi  yang  menerapkan teorema bayes menggunakan perhitugan probabilitas sederhana.  Namun,  metode ini cukup handal dalam melakukan klasifikasi, terutama pada data  numerik.  Chandra,  et.al.,  (2020)  menerapkan metode  bayes  untuk  deteksi  penyakit  cacar  air. Berdasarkan pertimbangan tersebut, pada penelitian ini penulis melakukan identifikasi sel ALL pada  citra  mikroskopis  sel  darah  menggunakan metode Naïve Bayes.

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah pengerjaan penelitian disajikan  pada  Gambar  1  yaitu  diawali  dengan mempersiapkan  input  data  citra  mikroskopis. Berikutnya  melakukan  pra-proses  pada  citra.  Pra- proses yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi
cropping  (pemotongan  citra).  Tahap  selanjutnya adalah  segmentasi  citra.  Bagian  citra  yang disegmentasi bertujuan untuk memperoleh bagian gambar  area  sel  leukosit.  Langkah  berikutnya adalah ektraksi ciri dari hasil segmentasi. Ekstraksi ciri  diperoleh  dengan  melakukan  pengamatan terhadap  karakteristik  sel  darah  putih.  Hasil ekstraksi berupa fitur atau ciri-ciri atau data atribut untuk identifikasi atau klasifikasi sel ALL.

## Gambar 1. Alur Pengolahan Data

## Gambar 2. Citra Mikroskopis Sel Acute Lymphoblast Leukemia
Data  citra  mikrokopis  sel  darah  diperoleh  dari berbagai sumber di internet. Dari data input citra ini kemudian  dilakukan  pra-proses  citra.  Pra-prose yang  dilakukan  pengambilan  citra  sel  darah  putih yang sudah di cropping secara manual oleh peneliti yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  sistem.  Data citra  mikroskopis  sel  darah  merah  sebagaimana ditunjukkan  oleh  Gambar  2.  Selanjutnya  dari gambar  tersebut  dilakukan  pemotongan  secara manual  sehingga  diperoleh  data  citra  yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Hasil pemotongan  citra  mikroskopis  ditunjukkan  oleh Gambar 3.
Input citra
Segmentasi
Ekstraksi fitur Identifikasi  : Naïve Bayes Classifier Pra-proses citra
Evaluas i
Gambar 3. Data Input Citra
Tahap  Segmentasi  citra  bertujuan  untuk memisahkan  obyek-obyek  yang  ada  pada  citra (Suryani  et.al.,  2014;  Pradana  et.al.,  2013).  Metode segmentasi untuk memperoleh area sel darah putih menggunakan  metose  thresholding.  Metode  ini memanfaatkan  perbedaan  terang  gelap  dari  citra grayscale (Rafael Gonzales, 2018). Langkah-langkah segmentasi  citra  yang  dilakukan  seperti  pada Gambar  4.  Hasil  segmentasi  ditunjukkan  oleh Gambar 5.
Gambar 4. Blok Diagram Proses Segmentasi
Gambar 5. Ilustrasi Proses Segmentasi Ekstraksi  ciri  bertujuan  untuk  mengetahui karakteristik atau ciri obyek hasil segmentasi. Fitur- fitur ini diperoleh  dengan  melakukan perhitungan pada  obyek  yang  telah  disegmentasi.  Beberapa ektraksi  ciri  yang  akan  diekstrak  yaitu  luas  area, perimeter, compactness, tingkat kebulatan
(roundness)  dan  eccentricity.  Luas  area  adalah banyaknya  jumlah  piksel  penyusun  objek  sel  dara putih  pada  citra  (Fifin,  2010).  Luas  area menunjukkan  ukuran  atau  besar  objek.  Perimeter adalah  panjang  keliling  dari  obyek.  Keliling  ini dihitung  dari  banyaknya  piksel  yang  berada  pada tepi  objek.  Ciri  ukuran  besar  kecilnya  inti  sel  baik limfosit  maupun  limfoblast  tidak  beraturan. Perhitungan  ukuran  sel  limfosit  dilakukan  dengan menggunakan Rumus (1). Ekstraksi ciri yang kedua adalah  tingkat  kebulatan  dari  sel  limfoblas. Perhitungan  tingkat  kebulatan  sel  menggunakan Rumus (2). Sebagaimana yang terlihat pada Gambar 2 bahwa bentuk dari sel limfoblas mendekati bulat. Nilai roundness menunjukkan tingkat kebulatan dari sel.
Gambar 6. Alur Metode Naïve Bayes Tahap  identifikasi  citra  digunakan  untuk mengelompokkan sebuah data pada suatu citra ke dalam  sejumlah  kelas.  Identifikasi  atau  klasifikasi dilakukan dengan menggunakan data dari ekstraksi fitur yang sudah dilakukan di tahapan sebelumnya. Proses  identifikasi  ini  terdiri  dari  tahap  pelatihan (training) dan tahap uji (testing). Citra mikroskopis
Input citra sel darah putih Proses thresholdin g Output citra hasil segmentasi Proses grayscallin g Start Data
training Hitung mean dan standar deviasi tiap ciri/fitur berdasarkan kelas Hitung distribusi normal  tiap ciri/fitur untuk setiap kelas
Hitung probabilitas tiap kelas dari data training
Hitung probabilitas nilai setiap fitur data testing pada kelas yang bersesuaian
Data testing
Nilai Probabilitas tertinggi menunjukkan kelas data testing
Stop
sel darah yang yang digunakan terbagi menjadi sel leukosit  normal  dan  sel  leukosit  lymposit  akut. Identifikasi  sel  darah  putih  ini  dilakukan  dengan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier (NBC).
Gambar  6  menunjukkan  alur  dari  identifikasi menggunakan  Naïve  bayes.  Langkah  pertama adalah  membaca  data  training.  Data  fitur  yang diperoleh  merupakan  data  numerik.  Selanjutnya adalah menghitung probabilitas tiap kelas dari data training. Tahap berikutnya menghitung nilai mean menggunakan Rumus (3) dan standar deviasi untuk setiap ciri/fitur menggunakan Rumus (4). Kemudian mengitung  distribusi  normal  tiap  ciri  untuk  setiap kelas menggunakan Rumus (5). Sampai pada tahap ini, proses training yang merupakan pembentukan model  NBC  menggunakan  data  training  telah selesai.
𝐶𝑜𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 2 𝐴𝑟𝑒𝑎 ..................(1)
𝑅𝑜𝑢𝑛𝑑𝑛𝑒𝑠𝑠 = 4𝜋.𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 2 .......................(2)
µ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 µ = 𝑥 1 + 𝑥 2 + 𝑥 3 + …+𝑥 𝑛 𝑛 ..............................(3)
𝜎 =   √ ∑ (𝑥 𝑖 − µ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 ........................................(4)
𝑓(𝑥) = 1 𝜎√2𝜋 𝑒 − 1 2 ( 𝑥−𝜇 𝜎 ) 2 ...........................(5)
Proses  klasifikasi  data  uji  (testing)  dilakukan dengan  menghitung  probabilitas  setiap  fitur terhadap  kelas  yang  bersesuaian  menggunakan parameter  model  NBC  yang  telah  diperoleh. Selanjutnya  dengan  menggunakan  nilai-nilai  yang diperoleh sebelumnya yaitu mean, standart deviasi dan  probabilitas  untuk  mendapatkan  hasil klasifikasi.  Nilai  probabilitas  terhadap  setiap  kelas dibandingkan kemudian nilai probabilitas tertinggi menentukan identifikasi data pada kelas tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan identifikasi sel leukemia dan uji coba menggunakan  pada  data  citra  mikroskopis  sel darah sebanyak 61 terdiri dari 50  citra dengan  sel darah putih leukemia dan 11 citra dengan sel darah putih  normal.  Beberapa  data  citra  diambil  dari database  citra  ALL  (Scotti,  2010).  Hasil  proses segmentasi menghasilkan pemisahan didalam citra antara  objek  sel  darah  putih  dengan  background, sehingga akan  menghasilkan suatu citra  sel darah
putih tanpa terdapat sel darah merah didalam citra tersebut.  Proses  segmentasi  dilakukan  dengan menggunakan metode thresholding untuk mengetahui nilai ambang suatu citra kemudian citra diubah  menjadi  hitam  putih  atau  citra  biner.  Uji coba  thresholding  dilakukan  menggunakan software  matlab  dimana  pencarian  nilai  ambang dilakukan  dengan  otomatis  dan  didapatkan  nilai ambang  terbaik  dari  setiap  citra  sel  yang diinputkan. Beberapa hasil segmentasi ditunjukkan oleh Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Proses Segmentasi
Proses ekstraksi dilakukan untuk mendapatkan nilai nominal dari fitur luas area, perimeter, roundness, eccentricity dan compactness. Dari ekstraksi fitur ini dihasilkan  sebuah  data  numeric.  Sebagian  hasil ekstraksi fitur seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 1.
Data  hasil  ekstraksi  fitur  ini  digunakan  untuk melakukan  identifikasi  dengan  menerapkan metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier.  Langkah pertama  dalam  klasifikasi  adalah  membagi  data menjadi  dua.  Data  training  untuk  membangun model pengklasifikasi. Data uji untuk mengevaluasi performa  sistem  pengklasifikasi.  Dalam  uji  coba yang  telah  dilakukan  dibagi  menjadi  3  skenario, yaitu dengan membagi dataset dengan prosesntase data  training  dengan  data  testing  sebanyak  80%- 20%, 70%-30% dan 60%-40%.
Dari  skenario  uji  yang  pertama  dengan  data training 80% dari 61 sampel data dan data testing diambil  20%  dari  61  sampel  data  secara  random, didapatkan sebuah data acak dari 20% data testing sebanyak 12 data. Dari 12 data uji random tersebut dihasilkan  sebuah  prediksi  hasil  data  uji  benar sebanyak 9 data dan data uji salah sebanyak 3 data. Dengan  memasukkan  rumus  akurasi  9/12x100% sehingga  dihasilkan  sebuah  nilai  akurasi  dari  12 data uji adalah sebesar 75%.
Dari skenario uji yang kedua dengan data training 70% dari 61 sampel data dan data testing diambil 30%  dari  61  sampel  data  secara  random, didapatkan sebuah data acak dari 30% data testing 18 data Dari 18 data uji random tersebut dihasilkan sebuah  prediksi  hasil  data  uji  benar  sebanyak  14 hasil  uji  benar  dan  4  data  uji  salah.  Dengan memasukkan rumus akurasi 14/18x100% sehingga dihasilkan  sebuah  nilai  akurasi  dari  18  data  uji adalah sebesar 77,78%. Dari skenario uji yang ketiga dengan data testing diambil 40% dari data secara random,  didapatkan  sebuah  data  acak  25  data, didapatkan sebuah hasil data uji benar sebanyak 20 hasil  uji  benar  dan  5  data  uji  salah.  Dengan memasukkan rumus akurasi 20/25x100% sehingga dihasilkan  sebuah  nilai  akurasi  dari  25  data  uji adalah  sebesar  80%.  Visualisasi  hasil  akurasi identifikasi  sel  leukemia  menggunakan  algoritma naïve bayes ditunjukkan oleh Tabel 2. Tabel 2. Hasil Skenario Uji Coba Pertama
Skenario Data Training Data Testing Akurasi I 80% 20% 70% II 70% 30% 77.78% III 60% 40% 80%

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  proses segmentasi
citra
menggunakan metode thresholding  dapat  memisahkan  objek  sel  darah putih  dengan  background  cukup  baik  dengan mencari nilai ambang terbaik. Dan dari skenario uji dalam tahap identifikasi yang dilakukan dengan tiga skenario,  didapatkan  sebuah  hasil  nilai  akurasi sebesar  80%  dari  25  data  uji  pada  skenario  3
dengan  proporsi  perbandingan  data  latih  dengan data  uji  sebesar  60%-40%.  Untuk  pengembangan proses identifikasi ini dapat di implementasikan ke dalam  software  yang  berbeda,  metode  yang berbeda, mulai dari proses segmentasi yang tidak hanya menggunakan thresholding, dan juga proses identifikasi  dapat  digunakan  metode  lain  selain metode Naïve Bayes

## DAFTAR PUSTAKA
Chandra,E.M & Yulindon, R. H. (2020). Implementasi Sistem Pakar Guna Mendiagnosa Penyakit Cacar Air  Dengan  Metode  Bayes.  Inspiration :  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 10(1), 21 – 26.
Fifin,  D.  R.  (2010).  Pengenalan  pola  citra  leukosit dengan  metode  ekstraksi  fitur  citra.  Jurnal Pendidikan Fisika Indonesia, 6, 133 – 137.
Fitra,  Y.  A.,  Tjandrasa,  H.,  &  Wijaya,  A.  Y.  (n.d.). Implementasi  segmentasi  nukleus  pada  citra jaringan  kanker  dengan  pendekatan  berbasis morfologi. 1 – 9.
Hasyimzoem,N.C.  (2014).  Leukemia  Limfoblastik
Akut Pada Dewasa Dengan Multiple Limfadenopati. Medula, 2(1), 30 – 38.
Hiremath, P. S. (2010). Automated Identification and Classification of White Blood Cells (Leukocytes) in Digital Microscopic Images.
Noercholis,  A.,  &  Muslim,  M.  A.  (2013).  Ekstraksi Fitur  Roundness  untuk  Menghitung  Jumlah Leukosit dalam Citra Sel Darah Ikan. 7(1), 35 – 40.
Putzu,  L.,  Caocci,  G.,  &  Di,  C.  (2014).  Leucocyte

## Tabel 1. Hasil Ekstraksi Fitur
Image Luas Area Perimeter Roundness Eccentricity Compactness 1 21962 590 0.79283 0.47544 15,8397 2 19564 556 0.79528 0.39702 15,8013 3 18980 548 0.79423 0.45516 15,8221 4 22632 600 0.79001 0.54031 15,9067 5 20368 568 0.79334 0.47204 15,8397 6 20216 566 0.793 0.48412 15,8467 7 20414 578 0.76786 0.73128 16,3654 8 21082 582 0.78212 0.64396 16,067 9 21546 590 0.77781 0.67606 16,1561 10 23496 616 0.77811 0.67087 16,1498
classification  for  leukaemia  detection  using image processing techniques. Artificial Intelligence In Medicine. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2014.09.002
Rafael Gonzales. (2018). Digital Image Processing.
Reta, C., Leopoldo Altamirano, Gonzales, J. A., Diaz,
R.,  &  Guichard,  J.  S.  (2010).  Segmentation  of Bone  Marrow  Cell  Images  for  Morphological Classification og Acute Leukemia. Proceedings of the  Twenty-Third  International  Florida  Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS 2010), (Flairs), 86 – 91.
Scotti,  F.  (2010).  Acute  Lymphoblastic  Leukemia Image Database for Image Processing. Diambil dari https://homes.di.unimi.it/scotti/all/ Setiawan,  A.  (2010).  Pengembangan  Alat Penghitung Sel Darah. Diambil dari https://www.dw.com/id/pengembangan-alat- penghitung-sel-darah/a-6326036
Suratin,  M.  D.  (2015).  Identifikasi  Sel  Acute
Lymphoblastic  Leukemia  (  ALL  )  pada  Citra Peripheral Blood Smear Berdasarkan Morfologi Sel  Darah  Putih.  elektronik  Jurnal  Arus  Elektro Indonesia (eJAEI), 7 – 12.
Suryani,  E.,  Salamah,  U.,  &  Wijaya,  A.  A.  (2014). Identifikasi  Penyakit  Acute  Myeloid  Leukemia  ( AML  )  Menggunakan  ‘  Rule  Based  System  ’ Berdasarkan  Morfologi  Sel  Darah  Putih  Studi Kasus : AML2 dan AML4. 2014(November), 193 – 199.
Syidada,  S.,  Suciati,  N.,  &  Fatichah,  C.  (2014). Segmentasi Sel Darah Putih Berdasarkan Warna Menggunakan K-Means Dan Operasi Morfologi. Melek IT Information Technology Journal, 3(2).
Pradana, T.P & Suryani, E. W. (2013). Pemanfaatan Seed  Region  Growing  Segmentation  dan Momentum  Backpropagation  Neural  Network untuk Klasifikasi Jenis Sel Darah Putih.
Willy,  T. (2019). Leukemia. Diambil dari Alodokter website: https://www.alodokter.com/leukemia