Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Sistem Pengembangan Deteksi Kanker Prostat Berbasis Image Processing dengan Metode Convolutional Neural Network
Alimin 1 , Sigit Riyadi 2
,21 Teknik Informatika, STMIK Yadika , Bangil, Indonesia email: 1 alimin@stmik-yadika.ac.id, 2 sigitriyadi@stmik-yadika.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima: 07 Desember 2022 Direvisi : 10 Desember 2022 Disetujui : 25 Desember 2022 Dipublikasi : 31 Desember 2022 Dalam  bidang  kedokteran,  diagnosis  kanker  prostat  dilakukan  dengan  biopsi  dan mikroskop.  Teknik  pengujian  ini  memakan  waktu  lama  bahkan  untuk  dokter  kulit  dan memiliki  resiko  tersendiri  selama  proses  biopsi  sehingga  sangat  mempengaruhi  hasil diagnosa  dan  penyembuhan.  Maka  dari  itu    masalah  tersebut,  diperlukan  suatu  metode deteksi  kanker  prostat  secara  otomatis  menggunakan  gambar  mikroskopis  sel  prostat. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini adalah Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi kanker prostat dengan pencitraan sel prostat. Setelah dilakukan pengujian terhadap  60  citra,  ditemukan  4  citra  yang  gagal  teridentifikasi.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  mampu  mendeteksi  kanker  prostat  dari gambar mikroskopis sel prostat dengan akurasi 93,3%.
Katakunci:
kanker prostat Pengolaan Citra
Convolutional Neural Network

## ABSTRACT
Keyword: prostate cancer image processing convolutional neural network
In medicine, the diagnosis of prostate cancer is done by biopsy and microscopy. This testing technique takes a long time even for a dermatologist and has its own risks during the biopsy process so that it greatly affects the results of diagnosis and treatment. Because of that problem, we need a method for detecting prostate cancer automatically using microscopic images of prostate cells. The method proposed in this study is the Convolutional Neural Network (CNN) to detect prostate cancer by imaging prostate cells. After testing 60 images, 4 images were found that failed to be identified.  The results of this study  show that the proposed method can detect prostate cancer with an accuracy of 93.3% from microscopic images of prostate cells.
DOI Artikel:
10.35891/explorit.v14i2.3535

## 1. Pendahuluan
Kanker prostat berkembang ketika pertumbuhan sel-sel dalam kelenjar prostat tidak terkendali sehingga menjadi ganas dan membentuk sebuah benjolan yang akan menyerang jaringan di sekitarnya seperti pada bagian leher kandung kemih dan  vesikula seminalis [1]. Data dari Globocan yang diterbitkan pada tahun 2018 menyebutkan bahwa di Indonesia di tahun 2017 penderita kanker prostat menunjukkan kasus baru sejumlah 11.361 kasus dan angka kematian mencapai 5.007 [2].
Dalam bidang medis, diagnosa penyakit kanker prostat dilakukan dengan proses biopsi dan mikroskopi [3]. Biopsi prostat adalah pemeriksaan diagnostik untuk mengidentifikasi adanya kanker prostat pada pasien [4]. Pada prosedur ini, dokter akan menganalisis sampel jaringan yang diambil dari kelenjar prostat menggunakan mikroskop [5]. Teknik pengujian ini memerlukan waktu yang cukup lama untuk seorang ahli dermatologi sekalipun dan memiliki risiko tersendiri pada saat proses biopsi sehingga sangat mempengaruhi hasil diagnosa dan penyembuhannya [6].
Perkembangan  teknologi  yang  kian  pesat  memungkinkan  identifikasi  penyakit  kanker  prostat  menjadi  lebih  mudah,  salah  satunya  dengan memanfaatkan sistem deteksi berbasis pengolahan citra[1]. Identifikasi dilakukan dengan menginput gambar sampel sel prostat, yang kemudian akan diproses dengan pengolahan citra, dilakukan klasifikasi berdasarkan ciri citra tersebut dan selanjutnya akan didapatkan informasi dari hasil pengolahan citra tersebut [6].
Penulis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengidentifikasi kanker prostat melalui pengolahan citra digital. metode itu adalah pengembangan lebih lanjut dari Multi-Layer Perceptron (MLP) yang dirancang untuk pemrosesan data dua dimensi. [7]. Setiap neuron mempresentasikan bentuk dua dimensi pada CNN, sedangkan MLP memiliki neuron satu dimensi sehingga tingkat keakuratannya kurang maksimal [7]. CNN merupakan bagian dari Deep Neural Network karena ke dalaman jaringan yang tinggi dan seringkali mengaplikasikan data pada citra. Cara kerja  CNN  hampir  sama  dengan  neural  network  yang  didalamnya  memiliki  neuron  masing-masing  memiliki  bobot  dan  bias  [8].Berdasarkan permasalahan diatas, diperlukan sebuah sistem berbasis pengolahan citra yang dapat mendeteksi sampel sel prostat secara otomatis, cepat dengan tingkat akurasi yang baik.
2. Kajian Teori

## 2.1 Sistem Deteksi
Deteksi adalah proses pemeriksaan sebuah objek menggunakan metode dan teknik tertentu. Fungsinya digunakan dalam berbagai masalah, misalnya pada sistem deteksi penyakit, ketika sistem mendeteksi masalah yang berkaitan dengan suatu penyakit atau sering disebut gejala.. Tujuan membangun  sistem  deteksi  adalah  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  cara  yang  berbeda  tergantung  pada  metode  yang  digunakan  untuk menghasilkan solusi . [6].

## 2.2 Matlab
MATLAB  merupakan  bahasa  pemrograman  sekaligus  platform  komputasi  numerik  yang  biasanya  digunakan  oleh  data  scientist  untuk menganalisis data, mengembangkan algoritma hingga membuat pemodelan dan aplikasi. MATLAB juga dilengkapi dengan berbagai fitur dan toolbox yang berguna untuk keperluan pengolahan citra dan sinyal digital, kontrol sistem, komunikasi nirkabel, robotik, AI, machine learning hingga komputasi keuangan [9].MATLAB menggabungkan desktop environment dengan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dapat merealisasikan matriks dan array secara langsung. MATLAB juga dibekali dengan Live Editor sehingga pengguna dapat membuat, mengedit dan menjalankan kode MATLAB. Pengguna juga bisa menambahkan persamaan matematika, teks, gambar maupun hyperlink.

## 2.3 Kanker Prostat
Prostat adalah kelenjar kecil yang terletak di dasar kandung kemih dan merupakan bagian dari sistem reproduksi pria, dikelilingi oleh saluran yang  mengalirkan  urin  dari  kandung  kemih  ke  penis.  Kelenjar  prostat  bertindak  sebagai  penghasil  plasma  mani,  yaitu cairan  mani  yang  membawa sperma keluar dari tubuh saat ejakulasi. Kebanyakan pria tidak menyadari bahwa testis hanya menghasilkan 1% dari total jumlah spermanya, yang mayoritas adalah air mani yang diproduksi oleh kelenjar prostat [1].

## Gambar 1. Citra mikroskopis sel prostat normal
Kanker prostat merupakan kanker dengan tingkat kematian yang tinggi. Kanker prostat adalah kanker yang berkembang pada kelenjar prostat yang terdapat pada sistem reproduksi pria. Ini disebut kanker prostat ketika sel-sel prostat bermutasi dan tumbuh di luar kendali. Kanker prostat dapat menyebabkan disuria, nyeri, dispareunia, dan disfungsi ereksi, meski tanda-tanda ini hanya terdeteksi pada pasien dengan kanker stadium lanjut. Pada stadium awal kanker prostat, seringkali tidak ada gejala klinis [1].
Penyakit ini hanya menyerang pria karena wanita tidak memiliki kelenjar prostat. Secara keseluruhan, diperkirakan bahwa kanker prostat adalah kanker paling umum ke-4 pada pria setelah kanker payudara, paru-paru dan kolorektal paru menyumbang 16,8%.3. Pada tahun 2030 diperkirakan kejadian kanker prostat akan meningkat menjadi 1.700.000 dan angka kematian akan meningkat menjadi 499.000 [10].
Gambar 2. Citra mikroskopis sel kanker prostat

## 2.4 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra adalah proses mengolah dan menganalisis citra (nama lain dari citra) yang berkaitan dengan persepsi visual.  Proses ini melibatkan  identifikasi  fitur  pada  citra  masukan,  yang  kemudian  menghasilkan  keluaran  yang  berisi  informasi.  Pencitraan  digital  umumnya didefinisikan  sebagai  pemrosesan  gambar  dua  dimensi  menggunakan  perangkat  komputasi  Meskipun suatu  gambar  kaya  akan  informasi,  terkadang gambar tersebut kurang intensitasnya, misalnya terdapat noise pada gambar, warna terlalu kontras, kurang tajam, buram, dll. informasi gambar yang diperoleh berkurang [2].

## 2.5 Convolutional Neural Network (CNN)
Metode ini merupakan versi yang disempurnakan dengan Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang khusus untuk memproses data dua dimensi. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu jenis jaringan saraf yang umumnya digunakan pada data citra. CNN juga dapat mendeteksi dan mengenali objek dalam gambar [8].
Untuk klasifikasi citra, penggunaan MLP kurang optimal dikarenakan penyimpanan informasi spasial dari data citra dengan asumsi setiap piksel merupakan fitur yang berdiri sendiri akan memberikan hasil yang kurang baik. Metode CNN telah terbukti lebih unggul dari metode pembelajaran mesin lainnya seperti SVM dalam mengklasifikasikan objek dalam gambar [8].
Adapun metode yang digunakan Pada penelitian dalam proses pengenalan atau klasifikasi adalah Convolutional Neural Network . Tahapan pertama pada proses identifikasi yang dilakukan adalah proses training data kemudian dilanjut dengan testing data. Data training yang masuk pada saat tahap pelatihan akan menghasilkan nilai ekstraksi ciri (feature) yang akan digunakan pada tahap pengujian.

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1 Arsitektur Umum
Metode yang dilakukan untuk identifikasi kanker prostat terdiri dari beberapa tahapan. Tahapan pertama diawali dengan pengumpulan data citra sel prostat normal dan sel kanker prostat yang nantinya digunakan untuk keperluan data training dan data testing. Data citra tersebut akan melalui tahapan pre-processing yang terdiri dari proses scaling (mengubah ukuran citra), grayscaling (mengubah citra RGB menjadi citra grayscale) dan contrast  scretching  (memperbaiki  contrast  pada  citra).  Kemudian  dilanjut  dengan  tahapan  segmentasi  yang  terdiri  dari  proses  thresholding (memisahkan objek dengan background pada citra) dan edge detection (meningkatkan penampakan garis tepi pada objek citra). Dilanjut dengan tahapan identifikasi pada citra dengan menggunakan Convolution Neural Network. Adapun arsitektur umum berdasarkan tahapan diatas bisa dilihat pada Gambar 3.1.

## Gambar 3.1 Arsitektur Umum

## 3.2 Dataset
Data citra yang pada penelitian menggunakan citra mikroskop sel prostat yang diperoleh dari Kaggle. Untuk citra sel prostat normal berjumlah 120 citra dan untuk citra sel kanker prostat juga berjumlah 120. Dari masing-masing jenis citra prostat yang telah dikumpulkan, penulis menggunakan 75% dari citra yang telah dikumpulkan sebagai data training dan 25% sisanya sebagai data testing. Pembagian dataset pada sistem deteksi kanker prostat terdapat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Jumlah Data Training dan Data Testing Dataset Data Training Data Testing Total Sel Prostat Normal 90 30 120 Sel Kanker Prostat 90 30 120 Jumlah Data 180 60 240

## 3.3 Pre-Processing
Langkah  ini  adalah  langkah  pengolahan  citra  dengan  tujuan  memperbaiki  citra  yang  akan  diolah  pada  langkah  selanjutnya  [11].  Tahapan  pre- processing meliputi scaling, grayscaling dan contrast scretching.
A. Scaling
Pada langkah ini, tujuannya adalah mengubah ukuran piksel pada gambar menjadi M x N. Operasi ini dilakukan karena tidak semua gambar memiliki ukuran yang sama. Penskalaan juga digunakan untuk mengurangi jumlah piksel agar tidak membebani komputer selama pemrosesan. Semakin  banyak  piksel  yang  harus  diproses,  semakin  banyak  komputer  yang  harus  memuat,  sehingga  proses  perhitungan  menjadi  lebih lama.[11].

## B. Grayscaling
Pada langkah ini, tujuannya adalah mengubah citra RGB asli menjadi citra skala abu-abu. Menggunakan gambar skala abu-abu, setiap piksel membutuhkan lebih sedikit data daripada gambar berwarna atau RGB. Semua nilai RGB (merah, hijau, dan biru) dijumlahkan lalu dibagi tiga. Sebuah representasi dari gambar grayscale terdapat pada Gambar 3.2

## Gambar 3.2 Citra Hasil Grayscaling

## C. Contrast Scretching
Pada langkah ini dilakukan image enhancement dengan memanipulasi parameter image untuk menyorot fitur-fitur pada image yang berguna untuk meningkatkan kualitas image. Saat Anda mengubah nilai kontras suatu piksel pada gambar, Anda harus menerapkan kondisi yang ditunjukkan pada Gambar 3.3, yaitu:
• Perubahan nilai kontras pixel jika citra bernilai tingkat keabuan r1 ≤ r2 dan s1 ≤ s2,
• Citra tidak akan mengalami perubahan nilai kontras pixel jika nilai tingkat keabuan r1 = r2 dan s1 = s2
• Citra akan bertransformasi menjadi citra biner jika r1 = r2 dan s1 = 0 dan s2 = 255
Gambar 3.3 Ketentuan Contrast Scretching
Berikut hasil dari proses contrast scretching pada berikut.
Gambar 3.3 Citra Hasil Contrast Scretching

## 3.4 Segmentasi
Pada tahap ini akan dilakukan proses pemisahan antara objek dan background dari suatu citra. Adapun teknik segmentasi yang diterapkan adalah thresholding dan edge detection [11].
A. Thresholding
Teknik thresholding yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode local thresholding. Pada langkah ini citra grayscale diubah menjadi citra  biner  (hitam  putih)  sehingga  nantinya  dapat  ditentukan  bagian  mana  yang  merupakan  objek  dan  bagian  mana  yang  merupakan background. Ilustrasi hasil threshold ditunjukkan pada Gambar 3.4

## 3.5 Edge Detection
Deteksi tepi atau edge detection adalah langkah yang bertujuan untuk meningkatkan tampilan garis batas pada objek gambar. Metode  ini dipilih karena kinerjanya yang sangat baik dalam mendeteksi dan menandai semua tepi objek sesuai dengan parameter yang telah ditentukan. Gambar hasil deteksi tepi dengan metode Canni ditunjukkan pada Gambar 3.5
Gambar 3.5 Citra Hasil Edge Detection dengan Metode Canny

## 3.6 Identifikasi
Dalam metode ini digunakan  proses identifikasi atau klasifikasi adalah Convolutional Neural Network . Tahapan pertama pada proses identifikasi yang dilakukan adalah proses training data kemudian dilanjut dengan testing data. Data training yang masuk pada saat tahap pelatihan akan menghasilkan nilai ekstraksi ciri (feature) yang akan digunakan pada tahap pengujian [8].
Pada arsitektur Convolutional Neural Network terdapat beberapa lapisan yakni convolution layer, subsampling layer, proses flattening dan fully connected layer. Berikut arsitektur Convolutional Neural Network ditunjukkan pada Gambar 3.6:

## Gambar 3.6 Arsitektur Convolutional Neural Network
Proses ini membutuhkan koneksi antar neuron atau yang bisa disebut weight untuk melakukan spesifikasi pada matriks konvolusi yang nantinya akan ditraining berdasarkan inputan pada CNN. adapun ilustrasi Proses konvolusi pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7 Konvolusi Data Testing: (a) Gambar Input; (b) Feature Detector; (c) Feature Map
Pada  Gambar  3.7  adalah  salah  satu  contoh  dari  gambar  input berukuran  5  x  5  piksel,  Detektor  fitur  3  x  3  dimensi  sebagai  pendeteksi  pada  proses konvolusi. Matriks 3 x 3 bergerak dari pojok kiri atas citra masukan kemudian bergerak 1 piksel ke kanan hingga melewati semua piksel pada citra masukan.
Proses ini juga dilakukan pada baris-baris berikutnya hingga semua piksel citra masukan berhasil dilewati, yang selanjutnya  disimpan pada  matriks baru. Proses pemindahan matriks dapat dilihat pada Gambar 3.8.

## Gambar 3.8 Pergeseran Matriks
Disetiap posisi, penulis menghitung jumlah elemen pengali antara matriks deteksi fitur dan matriks citra masukan. Nilai peta fitur diperoleh dari hasil perkalian matriks. Berdasarkan persamaan (2.6), langkah selanjutnya adalah menghitung nilai perpindahan matriks menggunakan peta fitur.:
Setelah proses konvolusi selesai, hasil konvolusi akhir dari nilai citra input ditunjukkan pada Gambar 3.9.
Gambar 3.9 Hasil Konvolusi : (a) Gambar Input; (b) Feature Detector ; (c) Feature Map
Langkah selanjutnya adalah maximum aggregation, dimana keluaran dari convolution layer dibagi dengan beberapa grid kecil, kemudian diambil nilai maksimum dari setiap grid kemudian ditempatkan pada matriks citra yang telah direduksi. Proses koneksi maksimal 2x2 piksel ditunjukkan pada gambar 3.10
Gambar 3.10 Proses Max Pooling
Kemudian nilai maksimal dari proses koneksi dapat dilihat pada Gambar 3.11.

## Gambar 3.11 Hasil dari Proses Max Pooling
Hasil  dari  proses  kalibrasi  tersebut  nantinya  dimasukkan  ke  dalam  proses  smoothing.  Setiap  hasil  dari  lapisan  max-join  diubah  menjadi  array  satu dimensi sebelum memasuki proses penggabungan penuh. Hasil dari proses smoothing ditunjukkan pada Gambar 3.12.
Gambar 3.12 Hasil dari Proses Flattening
Langkah selanjutnya adalah proses fully connected layer , dimana setiap neuron terhubung dari layer ke layer. Semua data input dikalikan dengan bobot, yang kemudian dihitung untuk mengaktifkan neuron.

## 3.7 Perancangan Diagram Sistem

## A. Flowchart Diagram Sistem
Flowchart  digunakan  untuk  merepresentasikan  aliran  proses  atau  algoritma  dalam  suatu  sistem  dalam  bentuk  simbol-simbol  yang  telah ditentukan sebelumnya. Setiap ikon mewakili proses tertentu di mana hubungan antar proses diwakili oleh garis penghubung. Flowchart dari sistem ini ditunjukkan pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7 Flowchart Diagram Sistem Deteksi Kanker Prostat

## B. Use Case Diagram
Use case diagram digunakan untuk menggambarkan interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem yang dibangun. Diagram use case untuk sistem ini ditunjukkan pada Gambar 3.8.
Gambar 3.8 Use Case Diagram Sistem Deteksi Kanker Prostat

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan

## 4.1 Tampilan Menu Utama
Tampilan menu utama akan terbuka ketika pengguna pertama kali menjalankan aplikasi. Pada tampilan menu utama terdapat beberapa tombol untuk berpindah ke menu yang lain seperti menu data training, menu data testing atau menu about. Berikut halaman menu utama terdapat pada  Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Menu Utama

## 4.2 Tampilan Menu Data Training
Pada  layar  menu  data  pelatihan,  pengguna  dapat  menambahkan  data  pelatihan  termasuk  kumpulan  gambar  sel  normal  dan  sel  kanker. Selanjutnya akan dilakukan pengolahan data training terhadap data training tersebut. Berikut halaman menu data training terdapat pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Tampilan Menu Data Training
4.3 Tampilan Menu Data Testing
Pada tampilan menu data testing, pengguna dapat menambahkan citra data uji. Selanjutnya akan dilakukan proses pre-processing pada data uji, dilanjut dengan proses segmentasi sampai dengan proses pengujian. Berikut halaman menu data testing terdapat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Menu Data Testing

## 4.4 Tampilan Menu About
Pada  tampilan  menu  about  terdapat  deskripsi  singkat  mengenai  kegunaan  dan  fungsi  sistem  yang  dibangun.  Berikut  halaman  menu  about terdapat pada Gambar 3.4.
Gambar 4.4 Tampilan Menu About

## 4.5 Pembahasan
Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada sistem dengan menggunakan 60 citra data uji, diketahui bahwa terdapat 4 citra yang  tidak dapat dikenali. Hasil pengujian pada frame nomor 7 akan menghasilkan keluaran "Cancer", tetapi sistem menghasilkan keluaran "Normal". Potensi kesalahan identifikasi adalah kesamaan yang signifikan dalam karakteristik beberapa gambar. Hasil pengujian yang dilakukan pada sistem dapat dilihat pada Tabel 4.1
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Pada Citra Data Testing
.

## 4.6 Deskripsi Data
Adapun persamaan nilai presisi sebagai berikut :
Persentasi Akurasi = TP+TN TP+FP+FN+TN X 100% (1)
Keterangan : TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative Dari hasil pengujian seperti yang terdapat pada Tabel 3.1 didapatkan:
1. TP prediksi hasil pengujian (positif) kanker prostat yang bernilai benar (true) berjumlah 29 citra. Jadi nilai TP nya adalah 29.
2. TN dimana prediksi hasil pengujian (negatif) bukan kanker prostat (normal) yang bernilai benar (true) berjumlah 27 citra. Jadi nilai TN nya adalah 27.
3. FP pada prediksi hasil pengujian (positif) kanker prostat yang bernilai salah (false) berjumlah 1 citra. Jadi nilai FP nya adalah 1.
4. FN pada prediksi hasil pengujian (negatif) bukan kanker prostat yang bernilai salah (false) berjumlah 3 citra. Jadi nilai FN nya adalah 3.
Sehingga persentase akurasinya adalah :
Persentasi Akurasi = 29+27 29+1+3+27 X 100%
= 56 60 X 100%
= 93,3% (2)
Berdasarkan hasil pengujian Sistem Deteksi Kanker Prostat, digunakan metode Convolutional Neural Network untuk mendapatkan nilai akurasi sebesar 93,3%.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  sistem  deteksi  kanker  prostat  berbasis  image  processing  dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural Network , didapatkan beberapa kesimpulan yaitu:
1. Dalam  penelitian  ini,  180  gambar  digunakan  sebagai  data  training  termasuk  90  gambar  sel  prostat  normal  dan  90  gambar  sel  kanker prostat.sedangkan  60 citra digunakan sebagai data testing yang meliputi 30 citra sel prostat normal dan 30 citra sel kanker prostat.
2. Dalam Segmentasi digunakan Thresholding untuk mengetahui objek dan background secara jelas, sedangkan pada deteksi tepi menggunakan metode canny untuk mendeteksi dan menandai semua tepi objek sesuai dengan parameter yang telah ditentukan dengan peforma yang baik.
3. Penerapan metode Convolutional Neural Network dalam identifikasi kanker prostat berdasarkan citra mikroskopis sel prostat menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93,3%.
Kegagalan identifikasi pada pengujian sistem disebabkan adanya kemiripiran fitur yang signifikan pada beberapa citra

## 6. Daftar Pustaka
[1] Chodidjah, “Aspek imunologik pada kanker prostat,” Anat. Histol. Fak. Kedokt. Univ. Islam Sultan Agung , vol. 94, no. 118, 2009.
[2] D. Sundararajan, Digital image processing: A signal processing and algorithmic approach . 2017. doi: 10.1007/978-981-10-6113-4.
[3] J.  A.  Laub,  “Assessing  the  servant  organization;  Development  of  the  Organizational  Leadership  Assessment  (OLA)  model.  Dissertation Abstracts International,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 1, no. 2, 1999.
[4] G. L. Kumar et al. , “Proposal Prediction of response to NCT in breast cancer with MRI,” Comput. Med. Imaging Graph. , vol. 6512, no. 1, 2013.
[5] WHO, “Indonesia Fact Sheets,” Int. Agency Res. Cancer , vol. 256, 2019.
[6] P. Muller, “ A review of ‘ Digital Image Processing ’ (Signal Processing Series)By Kenneth R. Castleman. ( New Jersey: Prentice-Hall Inc., 1979.) Price U.S. $ 29 95. ,” Int. J. Remote Sens. , vol. 1, no. 1, 1980, doi: 10.1080/01431168008948214.
[7] S. Usmani, D. A. T. Ahmed, A. Hamadah, and F. Al Kandari, “A rare case of Diffuse Large B-Cell Lymphoma of the Prostate on 18F-FDG PET-CT,” J. Pak. Med. Assoc. , vol. 71, no. 1B, 2021.
[8] P. Devikar, “Transfer Learning for Image Classification of various dog breeds,” Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol. , vol. 5, no. 12, 2016.
[9] D. M. Etter, “Introduction to MATLAB ® Second Edition,” pp. 1–197, 2011, [Online]. Available: http://dl.icdst.org/pdfs/files3/6c7882dfb3a85367f9c3410b72588d3a.pdf
[10] J. Cuzick et al. , “Prevention and early detection of prostate cancer,” Lancet Oncol. , vol. 15, no. 11, pp. e484–e492, 2014, doi: 10.1016/S1470- 2045(14)70211-6.
[11] M.  I.  Rosadi, M.  Lutfi,  and  S.  Artikel,  “Identifikasi  Jenis  Penyakit  Daun    Jagung  Menggunakan  Deep  Learning  Pre-Trained  Model,” J. Keilmuan Dan Apl. Tek. Inform. , vol. 5, no. 36, pp. 35–42, 2019, [Online]. Available: https://doi.org/10.35891/explorit