## PERBANDINGAN METODE UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA MAMMOGRAM
Hanifah Rahmi Fajrin Program Studi Teknik Elektromedik, Program Vokasi Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Email: hanifahfajrin@gmail.com

## ABSTRAK
Kanker payudara  merupakan pembunuh  nomor  satu pada  wanita di seluruh dunia. Sejauh ini, deteksi dari kanker payudara hanya menggunakan mata telanjang dan berdasarkan jam terbang (pengalaman) dari dokter dan radiologis. Terdapat beberapa kelemahan dalam menganalisis mammogram payudara guna mendeteksi keberadaan kanker payudara. Hal ini bisa diakibatkan oleh sel kanker yang tertutup oleh noise, kontras citra yang rendah dan faktor  manusiawi  lainnya  seperti  :  kelelahan, mood ,  dan  lainnya.  Untuk  meminimalisir  hal  tersebut  dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu dokter dalam menganalisis citra mammogram payudara. Pada penelitian ini, dilakukan suatu proses yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas mammogram agar lebih memudahkan dokter dalam  mendiagnosis  kelainan  pada  payudara.  Citra  yang  diolah  merupakan  citra mammogram yang  tidak dipangkas  dan  tidak  disegmentasi  pada  bagian Region  of  Interest (ROI),  melainkan  keseluruhan  citra  payudara setelah dihilangkan background yang berlebihan. Tahapan pada proses peningkatan kuliatas citra mammogram ini (pra  pengolahan)  terdiri  dari  :  menghilangkan  label  atau  artifak  yang  ditemukan  pada mammogram ,  meng- crop citra pada bagian payudara saja (menghilangkan background ), memperbaiki kontras citra dengan membandingkan beberapa metode  yaitu:  CLAHE, Non Subsampled Contourlet  Transform (NSCT), Contras Stretching (CS) dan selanjutnya dilakukan smoothing dengan menggunakan filter median. Kinerja dari setiap metode dihitung dengan mencari nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) citra. Dari nilai MSE dan PSNR yang  didapatkan,  ditemukan  nilai  MSE  dan  PSNR  terbaik  pada  metode  NSCT  dengan  nilai  50.20878  db 31.75332 db.
Kata kunci: CLAHE, NSCT, CS, median filter.

## ABSTRACT
Breast cancer is the number one killer of women in the world. So far, detection of breast cancer only using  bare  eyes  and  hours  flying  time  from  the  radiologist.  There  are  several  weaknesses  in  using mammogram  image  analysis.  In  some  cases  it  is  difficult  to  distinguish  mammogram  images  that  are enclosed by noise and has low image contrast with bare eyes, beside that human factor such as fatigue, mood,  ect  also  take  account  in  make  it  worse.  To  overcome  this  condition,  a  method  that  can  help physicians  in  diagnosing  breast  skirining  results  more  accurately  is  needed.  In  this  study,  the  whole image  of  breast  is  examinated  without  cropping  the  region  of  interest  (ROI)  and  without  ROI segmentation.  Stages  of  the  study  is  consists  of  a  pre-processing,  such  as  the  removal  of  labels  or artifacts  found  on  mammogram  images,  cropping  the  image  in  the  breast,  contrast  enhancement  by comparing  several  methods,  namely;  CLAHE,  Non  subsampled  Contourlet  Transform  (NSCT),  Contras Stretching  (CS),  filtering  and  smoothing  with  a  median  filter.  The  performance  of  each  method  is calculated by the value of MSE and PSNR. From the MSE and PSNR obtained the best performance at a non subsampled contourlet transform (NSCT) with MSE and PSNR values 50.20878 db 31.75332 db.
Keywords: CLAHE, NSCT, CS, median filter.

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  adalah  suatu  penyakit  dimana  terjadi  pertumbuhan  berlebihan  atau  perkembangan  tidak terkontrol  dari  sel-sel  jaringan  pada  bagian  tubuh  tertentu.  Kanker  payudara  merupakan  jenis  kanker yang sering ditemukan pada wanita. Menurut WHO pada tahun 2008 ada sekitar 1,38 juta kasus terbaru dan 458.000 wanita  meninggal tiap tahunnya diakibatkan  oleh kanker payudara, lebih  dari setengahnya, yaitu  sekitar  269.000  terdapat  di  Negara  berkembang  dengan  angka  pendapatan  perkapita  yang  rendah [1]. Sedangkan di Indonesia menurut profil kesehatan Departemen Kesehatan Republik Indonesia Tahun 2012 kanker tertinggi yang diderita wanita Indonesia adalah kanker payudara dengan angka kejadian 2,2
% dari 1000 perempuan. Jika hal ini tidak bisa terkendali, maka diperkirakan pada tahun 2030 akan ada 26 juta orang menderita kanker payudara dan 17 juta meninggal dunia [1].
Umumnya  dokter  hanya  mengandalkan  kemampuan  penglihatan  dalam  menganalisis  sebuah mammogram untuk  menentukan  seorang  terdapat  kanker  payudara  atau  tidak.  Namun  dengan  cara tersebut terdapat kelemahan dalam menganalisis citra mammogram karena ada beberapa kasus yang sulit dibedakan  dengan  mata  telanjang.  Kondisi  tersebut  menyebabkan  dibutuhkannya  sebuah  metode  yang mampu membantu dokter dalam diagnosis hasil skrining kanker payudara yang dengan metode itu dokter bisa membuat analisis terhadap citra payudara secara lebih tepat dan juga mendapat masukan dari metode sebagai second opinion dalam melakukan diagnosis [3]. Biasanya  citra mammogram memiliki  keterbatasan  kualitas,  seperti noise yang  ditimbulkan  pada saat  skrining,  kekontrasan  rendah  sehingga  menyulitkan  pengamatan  dengan  menggunakan  mata telanjang  [3].  Hal  ini  merupakan  hambatan  yang  harus  diperhitungkan,  karena  sulit  menentukan  batas- batas luar dari sel-sel yang terinfeksi. Untuk itu diperlukan adanya pengolahan citra dengan menggunakan computer  aid  detection (CAD).  Pada  citra mammogram payudara,  komputer  dapat  mengenali karakteristik ketidaknormalan (jinak dan  ganas) dari ketidaknormalan  struktur dalam citra seperti  massa payudara,  ada  tidaknya  mikrokalsifikasi,  batas  benjolan,  dan  sebaran  jaringan.  Pada  aplikasi  CAD, pengolahan  citra mammogram memungkinkan  citra  dimanipulasi  dengan  menggunakan  berbagai  teknik sehingga kualitas citra semakin baik dan dapat meningkatkan unjuk kerja diagnosis.
Tahap  peningkatan  kualitas  citra  merupakan  tahap  awal  (pra  pengolahan)  dari  modul  CAD  yang memiliki peran penting, sebelum  masuk ke tahap pengolahan citra atau  modul berikutnya (ekstraksi ciri dan  klasifikasi).    Citra  yang  ditingkatkan  kualitasnya  menjadi  lebih  baik  secara  kuantitatif,  terlebih  lagi secara kualitatif  dapat  menjadi second  opinion yang  cukup  membantu  pakar  dalam diagnosis citra mammogram .  Dalam  perbaikan  kualitas  citra  radiografi,  salah  satu  hal  yang  menjadi  perhatian  utama adalah  perbaikan  kontras  citra.  Kontras  citra  yang  optimal  menghasilkan  citra  yang  jelas  secara keseluruhan, selain kontras, reduksi derau juga sangat mempengaruhi kualitas citra [4].
Penelitian untuk meningkatkan kualitas citra dengan bantuan komputer untuk mendiagnosis kanker payudara ini juga telah banyak dilakukan, di antaranya yaitu :  penelitian yang dilakukan oleh munoz, dkk [4].  Pada  penelitiannya, Nonsubsampled  Contourlet  Transform (NSCT) digunakan  untuk  proses peningkatan kontras citra mammogram. Disini koefisien NSCT dimanipulasi dengan koefisien non linier. Penelitian lainnya yaitu oleh M. Sundaram , dkk [5], melakukan perbandingan terhadap berbagai macam teknik perbaikan kontras di antaranya histogram equalization (HE), CLAHE, Unsharp masking filter dan histogram  modified  local  contrast  enhancement (HMLCE).  Dari  penelitiannya  disimpulkan  bahwa CLAHE  merupakan  metode  yang  baik  untuk  perbaikan  kontras.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Boss,  dkk  [6],  peneliti  menggunakan  metode Contrast  Streching (CS)  untuk  tahap  pra  pengolahan kemudian  dilanjutkan  dengan median  filter dan Connected  Component  Labeling (CCL)  untuk penghilangan  label  pada  citra mammogram dan  kemudian  dilakukan  proses  untuk  menghilangkan pectoral muscle (otot dada) yang ikut ter- scan .
Dari  berbagai  macam  penelitian  yang  telah  ada  tersebut,  maka  pada penelitian ini citra yang dipakai  adalah  citra  tanpa cropping pada  bagian region  of  interest (ROI)  atau  pun  citra  yang  telah disegmentasi pada bagian tertentu. Dengan kata lain citra yang dipakai adalah citra  yang  dipangkas pada bagian  payudara  saja.  Sebelumnya  label-label  yang  menganggu  pada  citra  dihilangkan  dengan  metode connected  componen  labeling (CCL).  Untuk  tahap  peningkatan  kualitas  citra  dengan  tujuan meningkatkan  kontras  citra,  dibandingkan  antara  metode,  yaitu:  CLAHE, Non  Subsampled    Contourlet Transform (NSCT), dan Contras  Streching (CS), kemudian dilakukan reduksi noise dengan filter median untuk    selanjutnya    dilihat    kinerja    masing-masing  algoritma,  seberapa  baik  algoritma  tersebut  dapat dijadikan input untuk  tahap    selanjutnya  (ekstraksi    fitur  dan    klasifikasi).  Kinerja  masing-masing algoritma  dapat dilihat dari  nilai  MSE  dan  PSNR  dari  metode  tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Metode Perancangan

## Gambar.1 Diagram Alir Peningkatan Kualitas Citra Mammogram
Peningkatan  kualitas  citra  merupakan  tahapan  pertama  (pra  pengolahan)  dalam  pengolahan Computer  Aid  Detection (CAD),  sebelum  memasuki  tahap  segmentasi,  ekstraksi  ciri  dan  klasifikasi. Biasanya  digunakan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra mammogram dengan  kontras  yang  rendah  guna memudahkan dalam proses selanjutnya. Gambar 1 menunjukkan diagram alir proses peningkatan kualitas citra dengan  metode peningkatan  kontras. Pada penelitian  ini, data mammogram diambil dari mini mias dataset yang  memiliki  resolusi  cukup  besar  yaitu  1024  x  1024  dan  berekstensi  (.pgm).  Untuk memudahkan  proses  komputasi,  citra  tersebut  dipangkas  terlebih  dahulu  dan  diubah  ekstensinya  ke format  (.png).  Format  ini  mendukung  proses  pemampatan  data  tanpa  menghilangkan  informasinya  [7]. Sebelum  dipangkas,  citra  diproses  dengan  algoritma Connected  Component  Labeling (CCL)  untuk menghilangkan label hasil proses skrining.
Terdapat  beberapa  metode  yang  sering  digunakan  untuk  peningkatan  kualitas  citra mammogram dengan manfaat dan tujuan yang beragam. Untuk mencapai manfaat dan tujuan penelitian, maka metode – metode  yang  pernah  dipakai  dalam  penelitian  sebelumnya  dicobakan  kepada  data  dalam  penelitian  ini. Pada  penelitian  ini  dicoba  metode  peningkatan  kualitas  citra,  khususnya  kontras,  di  antaranya Non Subsampled  Contourlet  Transform (NSCT) , CLAHE dan Contrast Stretching (CS).

## 2.1.1 Connected Component Labeling (CCL)
Connected component  labeling digunakan  untuk  menghilangkan  label-label  atau  artifak  hasil scanning citra.  CCL adalah  salah  satu  teknik  pengolahan  citra  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan
Mulai Citra masukan (.pgm) Penghilangan label dengan CCL Cropping dan ubah format citra ke (.png) Peningkatan kontras dengan metode: CLAHE, NSCT dan CS
Smoothing citra dengan filter median Citra hasil pengolahan
Hitung nilai MSE dan PSNR citra keluaran
selesai
piksel-piksel  yang  memiliki  hubungan  antara  suatu  piksel  dengan  tetangganya  (4- connectivity atau  8- connectivity ). Metode ini bekerja pada citra biner . Awalnya  citra  di- scan setiap  piksel  pada  setiap  barisnya  dari  kiri  ke  kanan  sampai  menemukan piksel yang bernilai 1 (anggap piksel p ). Kemudian dilihat tetangga dari p yang sudah di- scan sebelumnya (misalnya  tetangga  sebelah  kiri,  kiri-atas,  atas,  dan  kanan-atas  untuk  8- connectivity ).  Lalu  langkah berikutnya adalah pemberian label pada piksel p menurut hubungannya dengan tetangganya [8].

## 2.1.2 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)
CLAHE  merupakan  teknik  perbaikan  kekontrasan  citra  dengan  meningkatkan  kontras  lokal  citra. Lokal citra ini didapat dengan membentuk beberapa grid simetris pada citra yang disebut dengan region size. Struktur regional citra dibagi menjadi tiga, yaitu bagian yang berada di sudut citra ditandai dengan corner region (CR), bagian tepi kecuali CR ditandai dengan border region (BR), dan bagian lainnya yang berada di  tengah  ditandai  dengan inner  region (IR). Permasalahan  peningkatan  kontras  yang  berlebihan dapat  diatasi  dengan  menggunakan Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE),  yaitu dengan memberikan nilai batas pada histogram . Nilai batas ini disebut dengan clip limit yang menyatakan batas maksimum tinggi suatu histogram . Cara menghitung clip limit suatu histogram dapat didefinisikan dengan persamaan (1) [9][10]:
)) 1 ( 100 1 ( max    S N M   (1)
Dimana : M = luas region size N = nilai grayscale (256) α  = clip factor (penambahan batas limit suatu histogram yang bernilai antara 0 sampai 100)

## 2.1.3 Nonsubsampled Contourlet Transform (NSCT)
Munoz, dkk [4], menggunakan NSCT dalam penelitiannya untuk perbaikan citra bermikrokalsifikasi pada mammogram . Untuk mendapatkan fitur yang spesifik dari mammogram ini, citra ditransformasi ke dalam  domain  NSCT  untuk  memperoleh  multiskala  dan  dekomposisi  multi  arah  pada  N  level  dan  M N arah per level dari citra.
Pada  Gambar 2, tiap subband dinotasikan dengan y ij , dimana i dan j adalah level dekomposisi dan arah. Pada  NSCT  citra  diolah  dengan  menerapkan  sebuah  fungsi  untuk  memperbaiki  daerah  ROI  citra. pada analisis multiskala didapatkan fungsi f untuk tiap-tiap subband yang menangkap fitur dari wilayah ROI, supaya didapatkan y’ dari subband yang diperbaiki. Kemudian hasil dari tiap subband yang sudah diperbaiki, dinyatakan seperti pada persamaan (2) [4]:
) ( , ' , y Y j i j i f 
(2)
Sesudah subband yang  diperbaiki  diperoleh,  dilakukan  transformasi  balik  pada  koefisien  yang dihasilkan untuk memperoleh citra perbaikan.
Gambar 2. Dekomposisi Level Dan Arah Pada NSCT [4]

## 2.1.4 Contrast Sretching (CS)
Suatu citra berskala keabuan dikatakan memiliki kontras rendah apabila distribusi warna cenderung pada jangkauan aras keabuan yang sempit. Sebaliknya, citra mempunyai kontras tinggi apabila jangkauan aras keabuan lebih terdistribusi secara melebar. Kontras dapat diukur berdasarkan perbedaan antara nilai intensitas tertinggi dan nilai intensitas terendah yang menyusun piksel-piksel dalam citra.
Citra dengan kontras rendah sering kali terjadi karena kondisi pencahayaan yang jelek ataupun tidak seragam, begitu pula dengan citra mammogram . Hal itu dapat diakibatkan oleh sensor-sensor penangkap citra yang tidak linear. Agar distribusi intensitas piksel berubah, perlu dilakukan peregangan kontras. Hal ini dilaksanakan dengan menggunakan persamaan (3) [7]:
) , ( ) , ( ' x y f x y g   (3)
Berdasarkan rumus (3), kontras akan naik jika α > 1 dan kontras akan turun ketika α < 1.

## 2.1.5 Median Filter
Konsep dasar dari median filter yaitu dengan menemukan nilai piksel yang memiliki nilai intensitas dari  suatu  piksel  yang  berbeda  dengan  nilai  piksel  yang  ada  didaerah  sekitarnya,  dan  menggantinya dengan  nilai  yang  lebih  cocok.  Cara  yang  paling  sederhana  adalah  dengan  melakukan  pencegahan  atau pembatasan  nilai  piksel,  sehingga  suatu  piksel  tidak  memiliki  nilai  intensitas  di  luar  nilai  yang  ada  di daerah sekitarnya.

## 2.2 Metode Analisis

## 2.2.1 Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
Metode analisis pada penelitian ini menggunakan teknik evaluasi kinerja dengan mencari nilai MSE, PSNR, untuk mengetahui metode mana yang lebih bagus untuk dipakai dalam peningkatan kualitas citra.
Dalam  citra  digital  terdapat  suatu  standar  pengukuran error kualitas  citra,  yaitu  nilai  MSE  dan PSNR.  Tingkat  keberhasilan  dan  kemampuan  dari  suatu  metode  peningkatan  kualitas  citra  dihitung dengan menggunakan MSE dan PSNR. Kemampuan metode peningkatan kualitas citra juga dapat diukur dengan  teknik  visual,  yaitu  melihat  pada  citra  hasil  dan  membandingkannya  dengan  citra  asli,  tetapi dalam  citra  medis  tidak  mudah  melihat  kelainannya  tanpa  memiliki  dasar  pengetahuan  yang  baik, sehingga hasil pengukuran teknik visual setiap orang berbeda-beda.
PSNR  adalah  sebuah  perhitungan  yang  menentukan  nilai  dari  sebuah  citra  yang  dihasilkan.  Nilai PSNR ditentukan oleh besar atau kecilnya nilai MSE yang terjadi pada citra. Semakin besar nilai PSNR, semakin baik pula hasil yang diperoleh pada tampilan citra hasil. Sebaliknya, semakin kecil nilai PSNR, maka  akan  semakin  buruk  hasil  yang  diperoleh  pada  tampilan  citra  hasil.  Satuan  nilai  dari  PSNR  sama seperti  MSE,  yaitu decibel (dB).  Jadi  hubungan  antara  nilai  PSNR  dengan  nilai  MSE  adalah  semakin besar  nilai  PSNR,  maka  akan  semakin  kecil  nilai  MSE-nya.  PSNR  secara  umum  digunakan  untuk mengukur  kualitas  pada  penyusunan  ulang  citra.  Hal  ini  lebih  mudah  didefinisikan  dengan  MSE.  MSE adalah kesalahan kuadrat rata-rata. Nilai MSE didapat dengan membandingkan nilai selisih piksel-piksel citra asal dengan citra hasil pada posisi piksel yang sama. Semakin besar nilai MSE, maka tampilan pada citra hasil akan semakin buruk. Sebaliknya, semakin kecil nilai MSE, maka tampilan pada citra hasil akan semakin  baik.  Hal  ini  akan  menjadi  parameter  perbandingan  tiap-tiap  metode.  Nilai  MSE  dan  PSNR dapat dicari dengan persamaan (4) dan (5) [11]:
  
          1 0 1 0 2 )) , ( ) , ( ( ' 1 M x N y y x g y x g MN MSE (4)          MSE PSNR n 2 log 10 20 (5)
Dimana : x = ukuran baris dari citra y = ukuran kolom dari citra g(x,y) = matriks citra hasil pemrosesan [M N]  = ukuran citra dan n adalah bit/piksel

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Proses  peningkatan  kualitas  citra  ini  terdiri  dari  penghilangan  label, cropping citra  pada  bagian payudara,  peningkatan  kontras  dan  penghilangan noise .  Citra mammogram umumnya  memiliki  kontras yang rendah sehingga menyulitkan dalam membedakan antara citra kanker dan non kanker.  Ada banyak metode  yang  digunakan  dalam  proses  peningkatan  kontras.  Pada  penelitian  ini  dibandingkan  beberapa metode, yaitu CLAHE, NSCT, dan CS untuk mendapatkan output yang maksimal sebagai masukan untuk proses  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi.  Langkah  awal  yaitu  pencarian  nilai  MSE  dan  PSNR  saja  yang dijadikan  ukuran  keberhasilan  metode.  Kemudian  ditarik  kesimpulan  metode  peningkatan  kontras  yang cocok untuk diimplementasikan.
Pada penelitian ini data berasal dari mias dataset [2] yang terdiri dari 60 data (20 citra normal, 20 citra benign dan  20  citra malignant ).  Sebelumnya  citra  dibersihkan  dulu  dari  label-label  yang  terdapat pada citra dengan algoritma Connected Component Labeling (CCL), hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4, dengan Gambar 3  merupakan  gambar asli citra dari dataset mias yang belum diolah.  Kemudian citra dipangkas di bagian payudara saja. Setelah didapatkan citra hasil cropping , dilakukan proses peningkatan kontras citra dengan menggunakan metode CLAHE, NSCT dan CS. Hasil dari peningkatan kontras dapat dilihat  pada  Gambar  5.  Untuk  selanjutnya  citra  hasil  peningkatan  kontras  ditapis  dengan  tapis  ( filter ) median untuk  melembutkan  citra  dan  menghilangkan  derau  berupa  bintik-bintik  pada  citra.  Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 3. Citra Asli BENIGN10
(a). pengolahan dengan NSCT (b). pengolahan dengan CLAHE (c). pengolahan dengan CS
Gambar 5. Citra Setelah Dipangkas Di Bagian Payudara, Peningkatan Kontras Dengan NSCT,
CLAHE dan CS
(a). pengolahan dengan NSCT+MEDFILT
(a). pengolahan dengan CLAHE+MEDFILT (c). pengolahan dengan CS+MEDFILT
Gambar 6.  Hasil Peningkatan Kontras Dengan NSCT, CLAHE dan CS yang Telah Dismoothing Dengan Tapis Median
Kualitas dari proses pra pengolahan atau peningkatan kualitas citra dihitung menggunakan MSE dan PSNR. Nilai rerata MSE dan PSNR dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai rerata MSE dan PSNR citra
CLAHE NSCT CS MSE (db)  PSNR (db)  MSE (db)  PSNR (db)  MSE (db)  PSNR (db) 528,7832 21,035 50,20878 31,75332 717,9003 2,023281
Dari  Tabel  1  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  nilai  MSE  dan  PSNR  yang  paling  baik  didapatkan  oleh metode NSCT jika dibandingkan dengan metode lain, yaitu sebesar 50,20878 db dan 31,75332 db.

## 4. KESIMPULAN
Dari  nilai  statistis  MSE  dan  PSNR,  disimpulkan  bahwa  proses  peningkatan  kualitas  citra  dengan menggunakan  metode NSCT menghasilkan nilai  yang lebih baik. Karena NSCT dapat mempertahankan informasi yang penting pada citra jika dibandingkan dengan CLAHE dan CS.
Nilai MSE dan PSNR diukur berdasarkan nilai kesalahan kuadrat rata-rata. Nilai ini didapat dengan membandingkan  nilai  selisih  piksel-piksel  citra  asal  dengan  citra  hasil  pada  posisi  piksel  yang  sama. Semakin besar nilai MSE, maka tampilan pada citra hasil akan semakin buruk. Sebaliknya, semakin kecil nilai MSE,  maka tampilan pada citra hasil akan semakin baik. Hal ini berkebalikan dengan nilai PSNR, semakin  besar  nilai  PSNR  maka  dapat  dikatakan  kualitas  citranya  semakin  baik,  tetapi  semakin  kecil nilainya,  menandakan  kualitas  citranya  juga  semakin  buruk.  Hal  ini  akan  menjadi  parameter perbandingan tiap-tiap metode.
NSCT  lebih  efektif  untuk  menangkap  kontur  halus  citra.  Saat  citra  ditransformasi  dengan menggunakan NSCT, maka citra akan melewati sebuah filter untuk memisahkan antara subband lowpass dan bandpass . Subband lowpass berisi  informasi  penting  yang  terkandung  di  dalam  citra,  sedangkan subband bandpass berisi informasi detailnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Padmanabhan, S., and Sundararajan, R. 2012.   “Enhanced accuracy of breast cancer   detection in digital mammograms using wavelet analysis”, Int. Conf. Mach. Vis. Image Process. , pp. 153–156.
[2] Database mammogram . Terdapat pada URL: http://peipa.essex.ac.uk/pix/mias/ (Diakses pada Tahun 2014).
[3] Wibawanto,  H.,  et  al.  2010.  “Discriminating  Cystic  and  Non  Cystic  Mass  using  GLCM  and GLRLM-based  Texture  Features.” International  Journal  of  Electronic  Engineering  Research 2.  4 , pp. 569–580.
[4] Munoz,  J.,  and  Mejia.  2009.  “The  Nonsubsampled  Contourlet  Transform  for  Enhancement  of Microcalcifications in Digital Mammograms.” MICAI 2009, LNAI. , pp. 292–302.
[5] Sundaram,  M.,  et  al.  2011.  ”Histogram  Modified  Local  Contrast  Enhancement  for  Mammogram Image”, applied soft computing 11. Elsevier journal , pp. 5089-5816.
[6] [6]  Boss,  R.  S.  C.,  et  al.  2013.  “Automatic  Mammogram  image  Breast  Region  Extraction  and Removal of Pectoral Muscle.”. International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 4, Issue 5.
[7] Abdul, K dan Susanto, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra . Yogyakarta: Penerbit Andi.
[8] He, L.F., et al. 2013. “An Algorithm for Connected-Component Labeling, Hole   Labeling and Euler Number Computing,” Journal of Computer Science and Technology 28. 3 , pp. 468–478.
[9] Menaka,  K.,  and  Karpagavalli  S.  2014.  “Mammogram  Classification  using  Extreme  Learning Machine  and  Genetic  Programming,” International  Conference  on  Computer  Communication  and Informatics (ICCCI -2014) . [10] Saepudin,  D.,  Rizal,  A.    2014.  “Analisis  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalizaion  ( CLAHE ) dan  Region  Growing dalam Deteksi Gejala Kanker Payudara pada Citra Mammogram,” JURNAL ELEKTRO ITT TELKOM, Vol. 7, No. 1 . pp. 15–28.
[11] Eskicioglu A. M., and Fisher, P. S. 1995. “Image Quality Measures and Their Performance,” IEEE Transactions. pp. 2959–2965.