## ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DALAM MENENTUKAN GRADING HISTOPATOLOGI KANKER  PAYUDARA
Agoes Santika Hyperastuty* 1 , Anny Setijo R 2 , Riries R. 3
1 Program Studi S2 Teknobiomedik, Sekolah Pascasarjana Universitas Airlangga, Indonesia
2 Departmen Patologi Anatomi, Fakultas Kedokteran Universitas Airlangga, Indonesia
3 Departemen Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga, Indonesia e-mail: 1 ag.santika.com, 2 Anny_setijorahaju@fst.unair.ac.id, 3 riries-r@fst.unair.ac.id

## Abstrak
Kanker  payudara  adalah  jenis  tumor  ganas  utama  yang  diamati  pada  wanita  dan pengobatan  yang  efektif  tergantung  pada  diagnosis  awalnya.  Standar  emas  pemeriksaan kanker  payudara adalah pemeriksaan  histopatologis  sel  kanker.  Penentuan  kadar pada  kanker payudara  ditentukan  oleh  tiga  faktor:  pleomorfik,  pembentukan  tubular  dan  mitosis  sel. Dalam tulisan ini mengacu pada formasi pleumorfic dan tubular oleh gambar histopatologi sel payudara.  Sistem  yang  diusulkan  terdiri  dari  empat  langkah  utama:  preprocessing, segmentation,  ekstrasi  fitur  dan  identifikasi.  Pada  proses  segmentasi   menggunakan  metode K-Means Clustering yaitu mengelompokkan data menurut kesamaan warna dan bentuk. Hasil dari K-Means  tersebut  berupa  matrik.   Ekstraksi  fitur  menggunakan  Gray  level  Cooccurence Matrix  (GLCM)  yaitu      tingkat  keabuan  masing-masing  citra  yang  dilihat  dari      4  fiturnya adalah  kontras,  energi,  entropi  dan  homogenitas.  Langkah  terakhir  adalah  identifikasi menggunakan  Backpropagation.  Beberapa  parameter  penting  akan  divariasikan  dalam  proses ini  seperti  learning  rate  dan  jumlah  node  pada  hidden  layer.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  fitur  ekstraksi  dalam  4  fitur  adalah  akurasi  terbaik  berdasarkan  kelas  81,1%  dan khususnya ketepatannya adalah 80%.
Kata kunci— Histopatologic breast cancer, kmeans, GLCM, Backpropagation

## Abstract
Breast cancer is the main malignant type of cancer observed in women and effective treatment depends on the initial diagnosis. The gold standard of breast cancer examination is histopathological  examination  of  cancer  cells.  Determination  of  levels  in  breast  cancer  is determined by three factors: pleomorphic, tubular formation and cell mitosis. In this paper it refers  to  pleumorphic  and  tubular  formations  by  histopathologic  images  of  breast  cells.  The proposed system consists  of  four  main steps:  preprocessing, segmentation, feature extraction and  identification.  In  the  process  of  segmentation  using  K-Means  Clustering  method  is  to group  the  data  according to  the  similarity  of  colors  and  shapes.  The  result  of  K-Means  is a matrix. Feature extraction using Gray level Cooccurence Matrix (GLCM) is the gray level of each  image  seen  from  its  4  features  is  contrast,  energy,  entropy  and  homogeneity.  The  final step  is  identification  using  Backpropagation.  Some  important  parameters  will  be  varied  in this process such as the learning rate and the number of nodes in the hidden layer. The results showed that the feature extraction in 4 features was the best accuracy based on 81.1% grade and in particular the accuracy was 80%.
Index key— Histopatologic breast cancer, kmeans, GLCM, Backpropagation

## I.    PENDAHULUAN
Kanker   payudara   ( breast   cancer ) merupakan  salah  satu  penyebab  tertinggi kematian manusia selain kanker mulut rahim ( servics ).  Kasus  ini  dapat  terjadi  pada  pria dan  wanita.  Penyakit  kanker  payudara terbilang  penyakit  yang  paling  umum menyerang  kaum  wanita,  meski  demikian pria  pun  memiliki  kemungkinan  mengalami penyakit ini dengan perbandingan 1 diantara 1000.  Kanker  payudara  merupakan  suatu penyakit dimana terjadi pertumbuhan secara berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol   dari   sel-sel   (jaringan)   payudara (Chintya,2009).
Tercatat   sebanyak   1,7   juta   wanita didiagnosis    mengidap    penyakit    tersebut. Tidak  mengherankan  jika  kanker  payudara menjadi  salah satu  faktor  kematian tertinggi, khususnya  bagi  wanita.  Setiap  tahun  2  dari 10.000     wanita     di     dunia     diperkirakan mengalami    kanker    payudara.    Angka kematian  yang  cukup  tinggi  akibat  kanker payudara  dialami  oleh  negara  maju  dan negara  berkembang.  Pada  tahun  2013, American  Cancer  Society menyebutkan  di US  terdapat  296.980  wanita  dan  2.240  pria positif  kanker  payudara  dan  39.620  wanita dan    410    pria    meninggal.    Data    dari departemen  kesehatan  Indonesia  pada  tahun 2012   menunjukkan   30%   dari   pengidap kanker di  Indonesia adalah pengidap kanker payudara.  Prevalensi  penyakit  kanker  cukup tinggi.   Berdasarkan   data   Riset   Kesehatan Dasar  (Riskesdas)  tahun  2013,  prevalensi tumor/kanker  di  Indonesia  adalah  1.4  per 1000  penduduk,  atau  sekitar  347.000  orang. (www.depkes.go.id,  2015)  Data  RSUD Soetomo    lima    tahun    terakhir    penderita kanker payudara mencapai 5940 orang Di     Indonesia,    Jenis    histopalogi kanker     payudara    yang    paling    banyak ditemukan   adalah   jenis Invasif      Ductal Carsinoma  Mamae .  Jenis  ini  merupakan kelompok  tumor  ganas  epitel  yang  memiliki karakteristik  adanya  invasi  (infiltrasi)  ke jaringan  sekitarnya  dan  ditandai  dengan adanya  kecendrungan  mengalami  metastasis yang  luas  ke  tempat  lain.  Pada  umumnya tumor  ini  adalah adenocarsinoma dan dipercaya berasal dari epitel parenkim 1.    Pengertian Kanker Payudara Payudara  merupakan  kelenjar  keringat  yang mengalami    modifikasi    dan    berkembang lebih  kompleks  pada  wanita  dan  rudimenter
payudara,  khususnya  sel-sel  yang berasal  dari  unit  duktus  lobular  terminalis (TDLU). (Tavassoli et al., 2003)
Karsinoma        payudara invasif merupakan  karsinoma  yang  umum  dijumpai pada  wanita.  Sekitar  22%  dari  seluruh karsinoma  pada  wanita  dan  sekitar  26% ditemukan  pada  negara  maju.  Resiko  kanker ini  terus  meningkat  sejak  awal  tahun  1980- an  terutama  di  negara  berkembang,  hal  ini disebabkan belum berkembangnya pemeriksaan  mammografi  untuk  deteksi  dini kanker ini. (Tavassoli et al., 2003) Prognosis kanker payudara berhubungan   dengan   berbagai   kondisi klinis  yang  luas  dan  berbagai  faktor patologik. Grade histologi  adalah  salah satu  faktor  penting  dalam  menentukan prognosis     penderita.     Terdapat     dua Sistem   grading   yang   banyak   digunakan dalam  beberapa  tahun  terakhir,  yaitu  sistem Bloom-Richardson     dan     sistem     Black. (Edinburgh : Mosby, ©2011)
Metode grading dengan menggunakan  tiga  karakteristik  tumor  yang akan  dievaluasi,  yaitu:  formasi tubulus dan kelenjar, pleomorfisme inti  dan  jumlah mitosis. Digunakan sistem skor antar 1-3 dan mengkaji  setiap  faktor  yang  memiliki gambaran  tertentu.  Masing-masing        ahli Patologi  anatomi  memiliki  penilaian  grading berbeda  karena  berdasarkan  perhitungan menggunakan  kemampuan  daya  penglihatan dan  keahlian  masing-masing  ahli.  Jadi penentuannya  sangatlah  subjektif.  Beberapa penelitian  menyebutkan  bahwa  terdapat hubungan  antara  tingkatan  gradasi  histologi tumor    dengan    angka    harapan    hidup penderita.  Hal  ini  menjadikan  gradasi histologi  tumor  sebagai  salah  satu  faktor penting  dalam  penilaian  prognosis  penyakit dan  sebagai  salah  satu  pemeriksaan  yang harus  selalu  dilakukan  dalam  penilaian penyakit. Perkiraan penentuan grading sangatlah  penting  karena  diperlukan  untuk menentukan  tindakan  berikutnya.  Untuk membantu para dokter ahli Patologi Anatomi dalam    menentukan    granding            kanker payudara    secara    cepat   perlu    dilakukan ekstrasi ciri pada masing-masing sel kanker. pada    pria.    Proses    perkembangan    dimulai pada janin berumur  6  minggu dimana  terjadi penebalan  lapisan  epidermis  pada  bagian ventral, superfisial dari fasia pektoralis serta
otot-otot pektoralis mayor  dan  minor. Penebalan  yang  terjadi  pada venteromedial dari  region  aksila  sampai  ke  regio  inguinal menjadi milk  lines dan  selanjutnya  pada bagian  superior  berkembang  menjadi  puting susu dan bagian lain.
Secara         fisiologis,         payudara mengalami      berbagai      perubahan      yang dipengaruhi    oleh    hormonal.    Pada    saat pubertas,  estrogen dan progesteron yang dihasilkan  oleh  ovarium  dan  pengaruh hipofisa anterior menyebabkan
berkembangnya duktus dan asinus .  Sesuai dengan          siklus          menstruasi,  terjadi peningkatan estrogen dan progesteron sehingga  terjadi proliferas i  sel  dan  retensi cairan.    Pada    saat    kehamilan,    terjadi proliferasi  sel  akibat  pengaruh  estrogen, progesteron, laktogen plasenta dan prolaktin. Pada  saat  menyusui  terjadi  peningkatan produksi  prolaktin  dan  penurunan  estrogen dan  progesteron,  sedangkan  pada  saat menopause  terjadi  involusi  payudara  diikuti dengan  berkurangnya  jumlah  kelenjar.(Liu 1993)
Untuk     dapat      mengenal     perjalanan penyakit  kanker  payudara  dengan  baik  dan memahami   dasar-dasar    tindakan   operasi pada  kanker  payudara  maka  sangat  penting mengetahui anatomi payudara itu sendiri.
Kanker  payudara  adalah  kanker yang    terjadi    pada    payudara    karena adanya      pertumbuhan      yang      tidak terkendali  dari  sel-sel  kelenjar  dan salurannya, sehingga  merusak organ atau jaringan       sekitar       dan       melakukan penyebaran  ke  bagian  tubuh  yang  lain. (Nisman, 2011)
Jaringan payudara tersebut terdiri dari  kelenjar  susu  (kelenjar  pembuat  air susu),  saluran  kelenjar  (saluran  air  susu), dan jaringan penunjang payudara. Kanker payudara  tidak  menyerang  kulit  payudara yang  berfungsi  sebagai  pembungkus. Kanker  payudara menyebabkan  sel  dan jaringan  payudara  berubah  bentuk menjadi  abnormal  dan  bertambah banyak    secara    tidak    terkendali. (Anwar 2000)
Histologi adalah ilmu yang mempelajari  anatomi  sel  dan  jaringan organisme  secara  mikroskopis.  Analisis histologi  dilakukan  dengan  memeriksa irisan    tipis    dari    jaringan    di    bawah
mikroskop  cahaya (mikroskop  optik) atau mikroskop elektron. Setelah urutan prosedur  teknis  untuk  persiapan  jaringan (fiksasi, dehidrasi,  clearing,  infiltrasi, embedding,  sectioning, dan staining ), gambar  histologi  dapat  dihasilkan  dengan teknik  pencitraan  yang  berbeda-beda, didasarkan  pada  analisis  manual  atau otomatis  yang  dapat  dilakukan  untuk mendeteksi  jaringan  yang  abnormal. Grading    histopatologi umumnya dianggap  sebagai  standar  emas  untuk diagnosis  klinis  kanker  dan  identifikasi target   terapeutik   dan   prognostik   (He, et.al., 2014).
Grading
tumor secara histopatologi    didasarkan    pada    derajat diferensiasi   dari   jaringan   tumor.   Pada kanker  payudara,  mengacu  pada  evaluasi semi-kuantitatif   karakteristik   morfologi dan    merupakan    metode    yang    relatif sederhana  dan lowcost .  Irisan  jaringan tumor  diwarnai  dengan hematoxylin- eosin ,  dinilai  oleh  ahli  patologi  anatomi yang  terlatih  menggunakan  protokol standar (Rakha, et.al., 2010).
Grading    tumor    tidak    sama dengan  stadium  kanker.  Stadium  kanker mengacu  pada  ukuran  dan/  atau  batas lokasi   tumor   primer   dan   apakah   sel kanker  telah  menyebar  di  dalam  tubuh. Stadium  kanker  didasarkan  pada  faktor- faktor seperti lokasi tumor primer, ukuran tumor,  keterlibatan  kelenjar  getah  bening regional  (penyebaran  kanker  ke  kelenjar getah  bening  di  dekatnya),  dan  jumlah tumor  yang  hadir  (Rakha,  et.al.,  2010). Sedangkan  grading  tumor  merupakan deskripsi  tumor  yang  didasarkan  pada bagaimana    kondisi    abnormal    sel-sel tumor  dan jaringan  tumor  yang terlihat di bawah mikroskop.

## 1.  Citra Digital
Citra Digital
merupakan representasi    dari    fungsi    intensitas cahaya   dalam   bidang   dua   dimensi.
Berdasarkan jenis warnanya, citra dapat dikelompokkan  menjadi tiga jenis yaitu citra   RGB,   citra   grayscale,   dan   citra biner.
Citra RGB                           Citra Grayscale                             Citra Biner
Gambar 2.8. Jenis Citra digital Citra   RGB   merupakan   citra yang  tersusun  oleh  tiga  kanal  warna yaitu    kanal    merah,    kanal    hijau,    dan kanal  biru.  Pada  citra  RGB  24-bit, masing-masing  kanal  warna  memiliki nilai    intensitas    piksel    dengan kedalaman      bit      sebesar     8-bit      yang artinya    memiliki    variasi    warna sebanyak 2^8 = 256 derajat warna (0 s.d 255).   Setiap   piksel   pada   citra   RGB memiliki    nilai    intensitas    yang merupakan  kombinasi  dari  nilai  R,  G, dan B. Variasi warna pada setiap piksel pada  citra RGB  adalah sebanyak 256  x 256 x 256 = 16.777.216.
Sedangkan citra grayscale merupakan  citra  yang  hanya  memiliki satu  kanal  warna.  Pada  citra  grayscale 8-bit,  setiap  piksel  memiliki  nilai intensitas  warna  yang  memiliki  variasi sebanyak 2^8 = 256 derajat warna (0 s.d 255).  Nilai  intensitas  pada  citra  ini merupakan    representasi    dari    derajat keabuan  di  mana  nilai  0  menyatakan warna  hitam  sempurna  dan  nilai  255 menyatakan   warna   putih   sempurna. Nilai  intensitas  antara  0  s.d  255 merupakan warna abu-abu.
Sama seperti citra grayscale, citra biner  juga  merupakan  citra  yang  hanya memiliki  satu  kanal  warna.  Citra  biner memiliki  kedalaman  bit  sebesar  1-bit. Nilai  intensitas  warna  pada  setiap  piksel citra biner dibagi menjadi 2^1 = 2 warna yaitu  warna  hitam  yang  dinyatakan  oleh nilai  0  dan  warna  putih  yang  dinyatakan oleh nilai 1

## 2.  Segmentasi K-Means
Segmentasi  citra  merupakan  bagian  dari proses      pengolahan      citra.      Proses segmentasi  citra  ini  lebih  banyak merupakan  suatu  proses  pra  pengolahan pada   sistem   pengenalan   objek   dalam citra.
Segmentasi citra (image segmentation) mempunyai arti membagi suatu   citra   menjadi   wilayah-wilayah yang  homogen  berdasarkan  kriteria keserupaan  yang  tertentu  antara  tingkat keabuan  suatu  piksel  dengan  tingkat keabuan   piksel   –   piksel   tetangganya, kemudian  hasil  dari  proses  segmentasi ini  akan  digunakan  untuk  proses  tingkat tinggi  lebih  lanjut  yang  dapat  dilakukan terhadap  suatu  citra,  misalnya  proses klasifikasi  citra  dan  proses  identifikasi objek.  Salah  satu  segmentasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah segmentasi warna.
Segmentasi  warna  merupakan  salah satu  metode  segmentasi  citra  yang memisahkan   antara   objek   dengan background  berdasarkan  ciri  warna tertentu  dari  objek  tersebut.  Proses segmentasi     warna,     salah   satunya dapat dilakukan dengan cara mengkonversi      ruang      warna      citra yang   semula   RGB   (Red,   Green, Blue)  menjadi  ruang  warna  HSV (Hue,  Saturation,  Value).  Komponen Hue  merupakan  komponen  yang merepresentasikan warna dari berbagai panjang gelombang cahaya. K-means  merupakan  salah  satu  metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  satu
atau  lebih  cluster/kelompok.  Metode  ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok  sehingga  data  yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan    ke    dalam    satu    cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang lain.

## Gambar 1.1 Algoritma K-Means
Algoritma untuk melakukan k-means clustering adalah sebagai berikut: 1.  Tentukan jumlah kluster yang diinginkan
(k)
2.  Tentukan nilai centroids awal secara acak 3.  Hitung jarak tiap data terhadap masing- masing centroid
4.   Kelompokkan data-data tersebut ke kluster berdasarkan jarak paling dekat (minimum) terhadap sebuah kluster
5.  Hitung ulang nilai centroids dengan menghitung nilai rerata (mean) data dari masing-masing kluster
6.  Lakukan langkah 3-5 hingga nilai centroids tidak lagi mengalami perubahan Perhitungan jarak antara centroid dengan data dapat dilakukan menggunakan persamaan euclidean distance, cityblock, cosine, correlation, maupun hamming

## 3.  Ekstrasi Ciri Dengan GLCM
Ekstraksi   ciri   merupakan   bagian   dari teknik      pengenalan       pola      ( pattern recognition )     yang     bertujuan     untuk mengambil atau mengekstraksi nilai-nilai unik dari suatu obyek yang membedakan dengan  obyek  yang lain.  Analisis  tekstur lazim dimanfaatkan sebagai proses antara untuk      melakukan      klasifikasi      dan interpretasi citra. Suatu proses klasifikasi citra    berbasis    analisis    tekstur    pada umumnya        membutuhkan        tahapan ekstraksi    ciri,   yang   terdiri   dari   tiga macam   metode   yaitu   metode   statistik, metode  spaktral  dan  metode  struktural.
Metode  GLCM  termasuk  dalam  metode statistik dimana dalam perhitungan statistiknya menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas,  dan  kekasaran  suatu  daerah dari  hubungan  ketetanggaan  antar  piksel di  dalam  citra.  Paradigma  statistik  ini penggunaannya  tidak  terbatas,  sehingga sesuai  untuk  tekstur-tekstur  alami  yang tidak  terstruktur  dari  sub  pola  dan himpunan aturan (mikrostruktur). Matrix GLCM dihitung   dari   nilai   pixel yang  berpasangan  dan  memiliki  nilai intensitas    tertentu.    Misalkan    d    adalah jarak  antara  dua  pixel  yaitu  (x 1 ,y 1 )  dan (x 2 ,y 2 )  dan Ѳ tetha  didefinisikan  sebagai sudut  antara  keduanya,  maka  matrix GLCM  merupakan  distribusi  spasial  dari P d Ѳ (i,j).     Banyak     paper     menuliskan berbagai    versi    tentang    perhitungan GLCM  terutama  mengenai  masalah  sudut yang  digunakan.    Berikut  adalah  ilustrasi yang  menggambarkan  arah  sudut  dengan jarak  1  pixel  dan  ada  4  jenis  sudut  yang digunakan fitur – fitur pada GLCM :
1.    Homogenitas
Menunjukkan     kehomogenan     variasi intensitas   dalam   citra.         Persamaan Homogenitas :
................. (2.3) 2.    Energi
Energi   merupakan   fitur   GLCM   yang digunakan  untuk  mengukur  konsentrasi pasangan     intensitas     pada     matriks
GLCM,     dan     didefinisikan     sebagai berikut:
................... (2.4) 3.  Kontras Kontras   untuk   memperbaiki   kontras citra ................ (2.5) 4.  Entropy Menunjukkan ukuran ketidakteraturan bentuk :
�� 9 = −Ʃ � Σ � �� ( � , � )log ( �� ( � , � )) ... (2.6)

## 4.  Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan     syaraf          tiruan     (JST) didefenisikan  sebagai  susunan  dari elemen-elemen penghitung yang disebut  neuron  atau  titik  (node)  yang saling  terhubung  guna  dimodelkan untuk  meniru  fungsi  otak  manusia (Sinambela et  al, 2013).  Hal  paling penting  dari  konsep  jaringan  syaraf yaitu  adanya  proses  pembelajaran dengan  tujuan  utama  melakukan pengaturan    terhadap    bobot-bobot yang  ada  pada  jaringan  syaraf, sehingga  diperoleh  bobot  akhir  yang tepat  sesuai  dengan  pola  data  yang dilatih.  Selama  proses  pembelajaran terjadi perbaikan
bobot-bobot
berdasarkan algoritma tertentu. Backpropagation merupakan salah  satu  jenis  jaringan  syaraf   tiruan yang terdiri dari beberapa layer (multilayer)  dengan  metode pembelajaran terawasi ( Supervised Learning ). Algoritma pembelajaran error backpropagation merupakan sebuah algoritma  jaringan  syaraf  yang  belajar untuk  membedakan  pola  yang  tidak  bisa dipisahkan secara linier (Anzai, 1946).
Setiap             unit            jaringan backpropagation yang  berada  di  lapisan input  terhubung  dengan  setiap  unit  yang ada di lapisan tersembunyi ( hidden layer ) terhubung dengan  setiap  unit  yang ada  di lapisan  output.  Ketika  jaringan  diberikan pola  masukan  sebagai  pola  pelatihan, maka  pola  tersebut  menuju  unit-unit lapisan  tersembunyi  untuk  selanjutnya keluaran    akan    memberikan    respon sebagai  keluaran  jaringan  syaraf  tiruan. Saat  hasil  keluaran  tidak  sesuai  dengan yang  diharapkan,  maka  keluaran  akan dijalankan  mundur  ( backward )  pada lapisan    tersembunyi    kemudian    dari lapisan  tersembunyi menuju  lapisan masukan.
Setiap  unit  di  dalam  layer  input pada   jaringan backpropagation selalu terhubung dengan setiap unit yang berada pada  layer  tersembunyi,  demikian  juga setiap  unit  pada  layer  tersembunyi  selalu dari   banyak   lapisan   (Sinambela et   al , 2013) yaitu:
1. Lapisan input (1 buah), yang terdiri dari 1 hingga n unit input.
2. Lapisan tersembunyi (minimal 1 buah), yang   terdiri   dari   1   hingga   p   unit tersembunyi.
Lapisan   output  (1  buah),  yang  terdiri dari 1 hingga m unit output.
Gambar 1.2. Arsitektur Jaringan
Backpropagation (Sinambela et al , 2013)

## 5.  Pembuatan GUI
GUI  merupakan  tampilan  grafis  dalam satu  atau  lebih  jendela  program  yang berisikan komponen, yang dapat memudahkan penggunanya untuk menyelesaikan tugas secara iteratif. Penggunaan GUI tidak perlu membuat script program  atau  menulis  perintah  di commond window untuk memecahkan masalah
(Stefandi,  2014:  121).  Alat  ( tool )  yang digunakan untuk merancang GUI terdiri dari 1   selektor   ( select )   dan   11 tool .   Properti pendukung  dalam  membangun  GUI  antara lain:
1.   Align Objects
Berfungsi    untuk    meluruskan    objek- objek         yang         dipilih         dengan menggunakan koleksi  ( block )  pada  perataan  vertikal dan horizontal.
2.    Menu Editor
Berfungsi    untuk    menambahkan    dan mengedit menu pull down yang dibuat user dan digabungkan ke dalam sebuah figure .
3.    Property Inspector Merupakan bentuk keluaran yang digunakan    untuk    mengendalikan susunan
handle   graphic (penanganan   grafik)
yang berfungsi untuk menambah, mengubah    hal-hal    yang    berkaitan dengan objek.
4.  M-file Editor Fungsi  M-file  mirip  dengan script  file teks  dengan  eksistensi  .m.  Fungsi  Mfile menyediakan    cara    sederhana    untuk menambah kemampuan Matlab.

## 5.  Object Browser
Berfungsi  sebagai  menu  yang  berisi informasi     tentang tool-tool yang digunakan  dalam  satu  desain.  Hal  ini akan   mempermudah   proses   terhadap tool-tool tertentu.
3. METODE PENELITIAN
digunakan    untuk    menentukan    derajat keabuan  dari  masing-masing  citra.  Ada  4 parameter  yang  menentukan  masing-masing nilai    keluaran    GLCM    yaitu    nilai homogenitas,  energi,  entrophi  dan  kontras. Masing-masing  nilai  tersebut  mengambarkan karakteristik  dari  citra  yang  berbeda-beda. Homogenitas menunjukkan nilai pola keseragaman  inti  sel  atau  nukleus.  Energi menunjukkan  penyebaran  masing-masing  sel kanker  payudara.  Entropi  menunjukkan  nilai dari  keteracakan  dari  masing-masing  intisel atau    nukleus.    Kontras    menunjukkan intensitas    warna    yang    dihasilkan    dari masing-masing    citra    yang    dihasilkan. Setelah   masing-masing   citra   mempunyai nilai kita  berikan  nilai target untuk mengetahui   termasuk   dalam   kelompok Citra HPA Segmentasi                  Ekstrasi Fiture ANN Gambar 3.1 Metodologi Penelitian
Pada    penelitian    ini    menggunakan
grade   1,2,3.   Nilai   target   yang   telah ditentukan adalah 0-1.
Untuk  memberikan  data  latih  pada ANN  masing-masing  diberikan  nilai target.  Nilai  target  tersebut  diberikan supaya  ANN  mengenali  pola  masing- masing.  Pada  grade  1  diberikan  target  0, grade  2  nilai  targetnya  0.5  dan  grade  3
bahan sediaan histopatologi kanker payudara yang diambil dengan menggunakan mikroskop   elektronik   dengan   perbesaran 40x.  Citra  yang  dihasilkan  disimpan  dengan dalam  bentuk  (*.bmp).  citra  yang  disimpan berukuran  2560x1916  piksel.  Terdapat  50 data citra grade 1, 50 grade 2 dan 50 grade 3. Hasil  dari  citra  tersebut  kemudian  di  olah menggunakan    software    matlab    2014b dengan  metode    K-Means  clustering  untuk segmentasi  citra.  Segmentasi  citra  disini bertujuan    untuk    mengelompokkan    citra sesuai  dengan  kesamaan  warna  dan  bentuk. Nilai    K    ditentukan    bernilai    3.    Setelah ditentukan  3  pembagian  kelompok  tersebut akhirnya  terdapat  3  citra  yang  berbeda. Kelompok pertama menggambarkan kesamaan  warna  hitam  atau  gelap  yang menunjukkan  kelompok  pleumorfik  yaitu kesamaan  inti  sel  atau  nukleus.  Kedua menunjukkan  warna  putih  dan  citra  terakhir yang  melabeli  masing-masing  inti  sel  atau nukleus.
Output  citra  hasil  segmentasi  berupa matrik yang akan menjadi nilai masukan dari ekstrasi   fitur   yang   menggunakan   metode GLCM. GLCM adalah metode statistik yang
diberikan nilai target 1. Dari 50 data citra masing-masing  dipilih  secara  random yang  digunakan  untuk  data  testing sebanyak  10  dan  40  data  traning.  Nilai target  ini  dimaksudkan  melabeli  masing- masing  kelompok  untuk  memberikan pelatihan supaya ketika  dimasukkan citra baru   ANN   mampu   mengenali   citra tersbut  sesuai  dengan  parameter  yang ditentukan. Adapun dalam sistem backpropagation, Dalam  proses pelatihan jaringan  syaraf  tiruan  40  data  yang diambil   kita   tentukan   learning   rate, hidden  layer  dan  epoch.  Learning  rate adalah  laju  pembelajaran.  Semakin  besar nilai   learning   rate   akan   berimplikasi pada semakin besar langkah pembelajaran.  Jika  learning  rate  diset terlalu  besar,  algoritma  menjadi  tidak stabil.   Sebaliknya   jika   learning   rate terlalu  kecil,  algoritma  akan  konvergen dalam  jangka  waktu  yang  sangat  lama. Hidden  layer  adalah  menentukan  berapa banyaknya  proses  yang  diperlukan  untuk running.   Semakin   besar   nilai   hidden
layer  semakin  lama  proses  training datanya.  Jumlah  epoch  menunjukkan kemajuan  pembelajaran.  Untuk  nilai bobot  dan  bias  awal  dengan  bilangan acak  kecil.  Bobot  dan  bias  ini  akan berubah  setiap  kali  ingin  membentuk jaringan.   Bobot   dan   bias   ini   akan berubah setiap kali membentuk jaringan.Pada proses testing kita masukkan  data  satu  per  satu  untuk dilakukan  pengujian  dan  dilihat  angka akurasinya  menunjukkan  nilai  sesuai dengan data training.

## 4.    HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengambilan  gambar  dari  masing- masing        slide  histopatologi  kancer payudara  berupa  sepuluh        potongan gambar.

## Gambar 4.1. Sediaan grade 1
Setelah  itu  masuk  ke  proses pemprosesan  citra  yaitu  dari  segmentasi, fiture  ekstrasi  dan  proses  pelatihan jaringan  menggunakan  backpropagation Segmentasi citra Dari  citra  asli  yang  diambil  dengan menggunakan    mikroskop    elektron dengan pembesaran 40x, citra
dinormalisasikan.  Dengan  tujuan  agar tidak  ada  informasi  yang  hilang  ketika diolah dilangkah berikutnya.
.
Gambar 4.2. Tampilan GUI
Pada proses pengolahan citra yang dilakukan adalah mengubah citra dari biner menjadi  RGB.  Pemilihan  image  dari  tiap kanal  R,G,B  untuk  melihat  citra  yang  jelas dan tidak ada noise .
Dari  hasil  K-Means  menunjukkan  masing- masing     sel     mempunyai     karakteristik sendiri. Yang menunjukkan nukleus berupa bulatan-bulatan     kecil     berwarna     biru sedangkan    yang    membentuk    formasi tubular  ditunjukkan  oleh  kelompok  hitam- hitam memanjang.

## Ekstrasi Fitur dengan metode GLCM
Ekstrasi   fitur   dilakukan   pada   data   latih maupun uji untuk mengetahui ciri khas  yang  menggambarkan  diagnosa  citra. Dalam penelitian ini digunakan metode statistik orde dua yaitu Gray Level
Co-occurrence Matrices (GLCM)untuk mengetahui  empat  fitur  tekstur  dari  citra yaitu energy ,    entropi, kontras    dan entrophy . GLCM digunakan untuk mengetahui  probabilitas  pasangan  piksel yang  saling  bertetangga  dengan  tingkat keabuan, jarak, dan sudut tertentu. Penelitian  GLCM  dilakukan  dalam  empat arah  sudut  yaitu  yaitu  0ᵒ,  45ᵒ,  90ᵒ,  135ᵒ dengan  jarak  1  piksel.  Albergsten  (2008) menyarankan  untuk  hanya  menggunakan nilai  rata-rata  fitur  tekstur  dari  keempat sudut jika ingin menghindari
ketergantungan arah piksel bertetangga. Gambar 4.3. GUI  GLCM
Dari      image  yang  sudah  tersegmentasi dimasukkan    ke    GUI    ektrasi    fitur    akan keluar  angka  homoginitas,  energi,  kontras dan  entrophy  yang  menunjukkan  letak  dari pleumorfik.  Data  tersebut  nantinya  akan dibuat data pelatihan backpropagation.

## Pelatihan Jaringan Backpropagation
Data      yang      digunakan      dalam pelatihan backpropagation merupakan
80%   dari   keseluruhan   data   hasil   dari GLCM.
Pelatihan backpropagation dalam penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan bobot yang mampu menghasilkan perhitungan  keluaran  sedekat  mungkin dengan  target  sehingga  dihasilkan  akurasi yang  tinggi.  Bobot  awal  yang  digunakan dipilih  secara  acak  dengan  rentang  nilai dari  -1  hingga  1.  Tahap  pelatihan  ini dilakukan variasi
parameter
backpropagation yaitu  maksimal  epoh,
hidden  layer ,  dan learning  rate atau  laju pembelajaran.  Selain  variasi  parameter dalam   pelatihan   juga   dilakukan   variasi input untuk  mengetahui  fitur  tekstur  yang benar-benar mudah dikenali oleh backpropagation . Hasil
pelatihan
backpropagation disajikan   pada   gambar
5.7.  Hasil  pelatihan  dinyatakan  dalam bentuk    persentase    akurasi.    Akurasi pelatihan menyatakan banyaknya
kesesuain keluaran selama pelatihan
terhadap  target  atau  hasil  diagnosa  dokter. Akurasi  pelatihan  juga  menggambarkan kemampuan backpropagation
untuk mengenali    pola    yang    diberikan. Berdasarkan    Lampiran    2,    untuk    variasi satu input akurasi  tertinggi  didapatkan  dari pelatihan          menggunakan          Gambar
5.7.dengan MSE sebesar 0,0068. Pengujian Backpropagation tahap pengujian bertujuan  untuk  mengetahui  kemampuan backpropagation yang  telah  dibangun  dan dilatih  untuk  mengenali  pola  baru.  Selain itu hal ini juga bertujuan untuk mengetahui kemampuan  fitur  yang  digunakan  dalam mengidentifikasi
citra sediaan histopatologi  kanker  payudara  mulai  dari grade  1,2,3.  Data  yang  digunakan  dalam pengujian backpropagation merupakan  20 %  dari  keseluruhan  masing-masing  citra sediaan    histopatologi    kanker    payudara sehingga  terdapat  10  grade  1,  10  grade  2 dan  10  grade  3.          Pengujian  ini menggunakan  parameter  dan  bobot  yang sudah didapatkan  dari  pelatihan  dengan  akurasi tertinggi yaitu 10 hidden layer , laerning   rate 1,   dan     maksumim   epoh 10000.        Bobot  yang  telah  didapatkan kemudian   digunakan   di   dalam   jendela deteksi.  Selama  proses  pengujian  ini,  satu persatu  gambar  dimasukkan  ke  dalam jendela     program     deteksi     yang     akan menampilkan   nilai   fitur   sekaligus   hasil diagnosa   oleh backpropagation. Untuk data pengujian terlampir. No No gbr Homogenitas Energi Entrophy Kontras Target MSE E max 1 A3 0.551763 0.586215  1,49035E+05  2285.49  0 0.05 1800 2 A8 0.537828 0.613199  1,52648E+05  2395.65  0 0.025 2500 3 A11  0.55211 0.582056  1,50996E+05  2043.84  0 0.01 1500 4 A15  0.53311 0.569358  1,52312E+05  3447.37  0 0.027 2500 5 A20  0.517124 0.552784  1,39441E+05  317.795  0 0.0016  700 6 A24  0.538893 0.576552  1,48390E+04  2937.73  0 0.07 2500 7 A29  0.538482 0.615942  1,47524E+05  2646.55  0 0.05 1500 8 A33  0.578258 0.624036  1,17370E+04  1453.29  0 0.035 2500 9 A38  0.522434 0.562793  1,46196E+05  1510.34  0 0.09 1900 10 A42  0.527894 0.553129  1,51681E+05 922.96  0 0.0014  250
Dari  diatas  dapat  dilihat  masing-masing mempunyai   nilai   yang  hampir  sama  atau bisa dikatakan rentang nilai sangat kecil. Hal ini  sangatlah  sulit  untuk  membuat      ANN membuat  pembeda  antara  citra  grade  1 dengan  yang  lain.  Untuk  itu  perlu  dilakukan perhitungan  statistik  untuk  membedakan masing-masing  gradingnya.  Dari  data  yang ada akan dilakukan uji inova untuk
mengetahui standart masing-masing nilai grading.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini adalah dapat mengenali citra sediaan   kanker payudara  sesuai  dengan  grading  masing- masing  yaitu  grade  1,  2,  3.  Pada  penelitian- penelitian  sebelumnya  sudah  dilakukan dengan    menggunakan    beberapa    metode mulai    dari    metode    segmentasi    sampai dengan  sistem  cerdas  yang  dipakai.  Acuan
jurnal  tersebut  digunakan  untuk  membuat identifikasi  dengan  cara  yang  mudah  dan dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang tinggi.
Pada  penelitian  ini,  semua  citra sediaan histopatologi kanker payudara dilakukan  proses  segmentasi  menggunakan metode  K-Means.        K-means  klustering merupakan  metode  yang  disarankan  dalam pengolahan  segmentasi  citra  histopatologi kanker.
Karena metode
mampu mensegmentasi atau membagi citra berdasarkan kebutuhan. Seperti pada penelitian ini, metode ini mampu mensegmentasi  menjadi  3  kelompok  sesuai dengan    jarak    kedekatan    centroidnya sehingga  komputer  mampu  mengolah  hasil segmentasi dengan cepat dan dapat menghasilkan  nilai    yang  maksimal.  Hasil dari segmentasi tersebut berupa matriks yang digunakan untuk inputan pengolahan berikutnya. Pengolahan ektrasi citra
menggunakan     GLCM(Gray     Level     Co- Ocurance Matriks). Input dari GLCM adalah matrik  output  dari  hasil  segmentasi.  Matrik intensitas    co-occurrence    adalah    suatu matriks  yang  menggambarkan  frekuensi munculnya   pasangan   dua   piksel   dengan intensitas  tertentu  dalam  jarak  dan  arah tertentu  dalam  citra.  Matriks  intensitas  co- occurance dilambangkan p(i 1 ,i 2 ) dimana nilai intensitas  i 1 dan  pasangan  yang  berjarak  d mempunyai  nilai  intensitas  i 2 dihitung  dan dimasukkan ke dalam kolom ke - i 1 dan baris ke- i 2 pada  matriks  p(i 1 ,i 2 ).   Selanjutnya  tiap elemen matriks perlu dinormalisasikan dengan  cara  membaginya  dengan  bilangan yang  merupakan  jumlah  total  dari  pasangan piksel.  Nilai-nilai  elemen  matriks  setelah dinormalisasikan kemudian dapat diperlakukan  sebagai  fungsi  probabilitas karena jumlah seluruh elemennya bernilai 1.
Salah satu sifat tekstur dapat diambil dari  statistik  nilai  intensitas  abu-abu  dalam citra yaitu rata-rata (mean). Untuk mengesktrak  sifat-sifat  lain  dalam  analisis tekstur, matriks co-occurance sangat diperlukan.  Beberapa  fitur  untuk  mengukur keteracakan  dari  distribusi  intensitas  disebut entropi.  Nilai  entropi  maksimum  jika  semua elemen  p(i 1 ,i 2 )  sama,  yaitu  matriks  yang berhubungan  dengan  citra  dimana  tidak terdapat  susunan  tertentu  dalam  pasangan intensitas         dengan         jarak         vektor
tertentu(daerah  konstan).  Fitur  lain  adalah energi,    untuk    mengukur    konsentrasi pasangan intensitas pada matriks co- occurance.    Nilai    energi    makin    membesar jika  pasangan  piksel  yang  memenuhi  syarat metriks intensitas co-occurance
terkonsentrasi  pada  beberapa  koordinat  dan mengecil  jika  letaknya  menyebar.  Fitur lainnya  kontras  digunakan  untuk  mengukur kekuatan  perbedaan  intensitas  dalam  citra. Nilai    kontras    membesar    jika    variasi intensitas  dalam  citra  dan  menurun  jika variasi  variasinya  rendah.  Kebalikan  dari kontras  adalah  homogenitas  yaitu  untuk mengukur  kehomogenan  variasi  intensitas dalam    citra.    Nilai    homoginitas    membesar jika  variasi  intensitas  dalam  citra  mengecil dan    sebaliknya    mengecil    jika    variasi intensitas  dalam  citra  membesar.  Hal  ini dibuktikan  dengan  data  hasil  GLCM  citra sediaan histopatologi kanker payudara.
Dari  masing-masing  parameter  tersebut  akan mengeluarkan  nilai  yang  nantinya  dijadikan pedoman  atau  patokan  ANN  untuk  proses pelatihan pada sistem backpropagation.
Pada  sistem  cerdas  yang  digunakan adalah  backpropagation  dimana  sistem  ini merupakan  sistem  sederhana  yang  mampu mengolah data dengan proses yang cepat dan maksimal.  Inputan  data  yang  diperoleh  dari GLCM  akan  dipakai  pelatihan  data.  Nilai output  GLCM  meliputi  homoginiti,  energi, entropi      dan      kontras.      Masing-masing diberikan  nilai  target  berbeda.  Seperti  untuk inputan GLCM grade 1 target output adalah 1.  Grade  2  target  output  adalah    0,5  dan grade 3 target output 0. Target output dilihat dari  derajat  tingkat  keabuannya.  Inti  sel semakin  berbentuk  dan  kelihatan  seragam seperti pada grade 1 maka derajat kebuannya tinggi  dan  target  outputnya  lebih  tinggi daripada  grade  2  dan  grade  3.      Semakin banyak  data  yang  dipakai  pelatihan  nilai akurasinya  semakin  tinggi.  Sedangkan  untuk data  testing  diambil  10  data  saja  mengingat data  keseluruhan  sebanyak  50  per  masing- masing   grading.   Untuk   output   keluaran sistem cerdas ini adalah grade 1,2,3.

## 5.  KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan   hasil   penelitian   ini,   dapat disimpulkan bahwa:
1.  Hasil       segmentasi       citra       sediaan histopatologi            kanker            mampu mengelompokkan   citra   sesuai   dengan
yang  diinginkan  untuk  mengidentifikasi kanker payudara.
2. Akurasi  pelatihan  tertinggi  didapatkan menggunakan   variasi   nilai   parameter yang dihasilkan dari GLCM dan proses training  data  pada backpropagation yaitu  1  untuk learning  rate ,  10  buah neuron  pada hidden  layer ,  dan  10000 maksimum epoh.
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan, berikut  beberapa  saran  bagi  penelitian mendatang :
1.    Menambahkan    detail    diagnosa    hasil keluaran nilai masing-masing pleumorfix, tubular   formasi   dan   mitosis   sehingga hasil diagnosa program lebih dipercaya.
Memuat  kesimpulan  yang  diperoleh  dan saran-saran  untuk  penelitian  selanjutnya  (jika ada).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji   syukur   kehadirat   Allah   SWT atas  limpahan  rahmat  serta  hidayah-Nya sehingga  penulis  dapat  menyelesaikan  tesis berjudul  ”  Penentuan  Grading  Histopatologi Kanker  Payudara      Menggunakan  Artificial Neural    Network.”    Naskah    tesis    ini dikerjakan  untuk memenuhi  syarat  kelulusan dan  mendapat  gelar  Magister  Teknik  di Program  Studi  S-2  Teknobiomedik,  Sekolah Pascasarjana Universitas Airlangga. Tesis ini diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  dunia kedokteran  khususnya  para  dokter  ahli Patologi  Anatomi  di  Indonesia.  Selain  itu tesis ini  dapat  membantu adik-adik angkatan dalam  menemukan  topik-topik  baru  dalam melakukan penyusunan tesis.
Naskah  tesis  ini  dapat  diselesaikan  dengan baik   berkat   bantuan   dan   dukungan   dari semua    pihak.    Oleh    karena   itu,    penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1.    Dr.  Riries  Rulaningtyas,  ST.,MT  selaku Pembimbing     I     yang     telah     sabar membimbing,         mengarahkan         dan memotivasi dalam penyusunan tesis.
2.      Anny  Setijo  Rahaju,dr.,SpPA(K)  selaku Pembimbing  II  yang  telah  memberikan judul  penelitian  dan  mengarahkan  dalam pengambilan data.
3.   Dr.  Suryani  Dyah  Astuti,  S.SI.,  M.Si selaku     Ketua     Program     Studi     S2
Teknobiomedik  Universitas  Airlangga sekaligus Ketua Dewan Penguji.
4.  Dr.  Ir.  Soegianto  Soelistiono,M.Si.  dan Dr.   Khusnul   Ain,   ST,   M.Si   selaku penguji I dan II yang memberikan arahan dan masukan dalam penyusunan tesis ini.
5.    Suami     (Sugeng)     dan     anak-anakku
(Hafizh  Ahsan  Fatoni  dan  Karinina Ferizkia) yang selalu memberikan motivasi  dan  do’a  untuk  keberhasilan studi ini.
6.      Bu  Yuni  dan  dr.  Heru  PPDS  yang  telah membantu  dalam  proses  persiapan  data dan pengambilan data.
7.   Lelen,   Limpat,   Khusnul   dan    Leonard yang  sudah  membantu  dipengerjaan program.
8.    Para dosen S2 Teknobiomedik yang telah memberikan  ilmu  yang  bermanfaat  buat kami.
9.      Teman-teman  seperjuangan  (Adi,  Pandu, Basitha,  Anggi)  dan  teman-teman  yang sudah    membantu    dalam    penyusunan penelitian  tesis.  Terima  kasih  atas kebersamaan dan kekeluargaanya
10. Teman-teman    STIKES    Insan    Unggul Surabaya    (Zufra    Inayah,    Diah    dan
Nourma   Yunita)   atas   motivasi   dan do’anya.
11. Para  tenaga  akademis  pasca  sarjana
(Bu   Sis,    Bu    Atik,    Pak   Dani,    Pak
Patmo  dan  Pak  Yatno)  yang  telah membantu kami dalam semua persiapan  pembelajaran,  ujian  dan hasil ujian.
12. Dan  semua   yang  telah  memberikan semangat  dan  doa  yang  tidak  bisa disebutkan satu per satu.

## DAFTAR PUSTAKA
Ellis    IO,    et    all.    Invasive    breast carcinoma.    In:    Tavasolli    FA, Devilee P. Pathology and Genetic  of Tumours  of  the  Breast  and  Female Genital  Organs,  WHO  Classification of  Tumours,  IARC  Press; 2003: 18- 19, 23-43.
Rosai  J.  The  Breast,  Rosai  and Ackermans’s      Surgical  Pathology, Volume  two,  Mosby;  2004(9):    9- 10,  1797,  1802-18.
Patten  BM.  Human  Embryology,  Mc Graw-Hill;    Philadelphia;    2004(2): 240-41.
Schnitt  SJ,  Mills  RR,  Hanby  AM, Oberman  HA.  The  Breast.  In:  Mills SE,  et  all,  2004,        Stenberg’s Diagnostic Surgical Pathology,
Volume  IA,  Lippincott  Williams  &
Wilkins;  2004(4): 330 -67.
Lester  SC.  The  Breast.  In:  Kumar   V,
Abbas  AK,  Fausto  N.    Robbins  and
Cotran   Pathologic Basis of Disease. Elsevier   Saunders;      Philadelphia; 2005(7): 1120, 1142-49.
Thor  AD,  Osunkoya  AO.  The  Breast. In:  Rubin  E,  Strayer  DS.      Farber.
Editors. rubin’s Pathology: Clinicopathologyc Fondation of Medicine. JB Lippincott Williams & Wilkins; Philadelphia; 2008(5): 842-
53.
Montag  A,  Kumar  V.  The  Female Genital   System   and   Breast.   In:
Kumar  V,      Abbas  AK,  Fausto  N, Mitchell  RN.          Robbins  Basic Pathology. Saunders Elsevier; Philadelphia; 2007(8): 743-49. Chandrasoma    P,    Taylor   CR.    The Breast, Concise Pathology, McGraw-Hill  International  Edition; 2001(3):  815-29. Rosen      PP. Invasive Mammary Carcinoma, Breast Pathology,
Volume  I,   Lippincott; Philadelphia;
2001(2): 236 - 56.
Breast  Cancer  Genes  and  Inheritance, 2009  [cited  on  2010,      July  29].
Available from: http://www.familycancer.org/FamHi st.5tm.
Kissane  J  M.   The  Breast,  Anderson’s
Pathology,     Volume     II,     Mosby,
1990(9): 1726 - 48. Sloane JP. The Breast, Biopsy Pathology  of  The  Breast,  Biopsy Pathology      series      24,      Arnold, 2001(24): 62 - 9.
Pettinato,  Guido,  Carlos  J.  Manivel, Invasif  Micropapillary Carcinoma  of the Breast, Am J Clin Pathol ; 2004,
121 : 6 : 854 - 66.
Slide  Apocrine  Carcinoma  of  Breast,
2010  [cited  on  2010,  July  27]. Available from: http://www.webpathology.com/. Adenoid  cystic  carcinoma,  2010  [cited on  2010,  July  27].  Available  from:
http://www.wikipedia.com/.
Automated  grading  of  breast  cancer histopathology using cascaded
ensemble    with    combination    of multi-level  image  features,  Tao
Wana,  Jiajia  Caob,  Jianhui  Chenc, Zengchang Qinb,2016
Grading  and  Prognosis  of  Invasive Ductal  Mammary  Carcinoma  by Nuclear  Image  Analysis  in  Tissue Sections,  K.  D.  Kunze,  G.  Haroske,
V.  Dimmer,    W.    Meyer    and    F. Theissig, Institute  ofPathological Anatomy,  Medical  Academy  "Carl
Gustav Carus'; Dresden, GDR, 1989
Grading  in  histopathology,  Simon  S Cross,  Ksenija  Benes,  Timothy  J Stephenson Robert F Harrison,2011
Histology image analysis for carcinoma detection  and  grading, Lei  He,  L. Rodney    Long,    Sameer    Antani, George R. Thoma,2011

## Histological Grading And Prognosis  In
Breast   Cancer   A   Study   Of   1409 Cases  Of  Which  359  Have  Been Followed  For  15  Years,H.  J.  G. Bloom   And   W.   W.   Richardson, From  The  Meyerstein  Institute  Of Radiotherapy And  The  Bland-Sutton Institute  Of  Pathology  Of  The Middlesex    Hospital,    London, W,1957
Nasser, S., Alkhadi, R. A Modifed Fuzzy K-means Clustering using Expectation maximization .
University of Nevada Reno, Reno
RV 89557, USA, hal 471,2008.
Paulus,  E.,  Nataliani,  N. Cepat  mahir GUI Matlab . Penerbit Andi,
Yogyakarta.2007.
Putra,   D. Pengolahan   Citra   Digital. Penerbit Andi, Yogyakarta. 2010.
Anonim,  2008,  Deteksi  Kanker  Leher Rahim Dan Kanker Payudara, http:// www.depkes.go.id/index.php option=news&task=viewarticle&sid =2965,15 September 2009
Optimasi Kinerja Algoritma Klasterisasi K-Means untuk Kuantisasi Warna Citra Irwanto,  Yudhi  Purwananto  dan  Rully
Soelaiman,2012