Klasifikasi Citra Mammogram Berbasis Tekstur Menggunakan SVM

ETP, Lussiana and Widodo, Suryarini and Karmilasari, Karmilasari and Matrissya H, Matrissya H and Reza, Faisal (2013) Klasifikasi Citra Mammogram Berbasis Tekstur Menggunakan SVM. FIKI 2013, 1 (1). ISSN 979-26-0263-1

Microsoft Word - Published Version Restricted to Registered users only Download (573Kb) | Request a copy

Abstract

Latar Belakang : Kanker payudara adalah penyakit yang ditandai oleh terjadinya pertumbuhan jaringan yang berlebihan, atau perkembangan sel-sel jaringan payudara yang tidak terkontrol. Salah satu cara untuk mendeteksi adanya jaringan tersebut adalah dengan menggunakan pemeriksaan mammografi. Selanjutnya untuk menganalisis citra hasil mammografi (mammogram) sangat bergantung pada dokter ahli radiologi, sehingga pengalaman dan keahlian dalam menganalisis citra mammogram sangat mempengaruhi keakuratan diagnosis. Dengan demikian untuk membantu dan memudahkan dokter dalam menganalisis citra mammogram perlu adanya alat bantu pendiagnosis citra mammogram yang dapat menganalisis dan mengidentifikasi adanya jaringan yang dicurigai secara akurat. Tujuan penelitian adalah melakukan klasifikasi citra mammogram dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Metode : Tahap penelitian diawali dengan pencarian ROI, dilanjutkan dengan melakukan segmentasi citra, ekstraksi citra, dan klasifikasi citra dengan menggunakan SVM. Hasil : Berdasarkan hasil percobaan menunjukkan bahwa SVM mampu mengklasifikasi citra mammogram dengan akurasi 91% untuk data kelas normal dan 87,667% untuk data kelas abnormal

Actions (login required)