Record Details

KLASIFIKASI MASSA PADA CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN KOMBINASI SELEKSI FITUR F-SCORE DAN LS-SVM

Teknologi: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title KLASIFIKASI MASSA PADA CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN KOMBINASI SELEKSI FITUR F-SCORE DAN LS-SVM
 
Creator Rosadi, Muhammad I.
Arifin, Agus Z.
Yuniarti, Anny
 
Description ABSTRAKKanker payudara adalah penyakit yang paling umum diderita oleh perempuan pada banyak negara. Pemeriksaan kanker payudara dapat dilakukan menggunakan citra Mammogram dengan teknologi sistem Computer-Aided Detection (CAD). Analisis CAD yang telah dikembangkan adalah ekstraksi fitur GLCM, reduksi/seleksi fitur, dan SVM. Pada SVM (Support Vector Machine) maupun LS-SVM (Least Square Support Vector Machine) terdapat tiga masalah yang muncul, yaitu: Bagaimana memilih fungsi kernel, berapa jumlah fitur input yang dioptimalkan, dan bagaimana menentukan parameter kernel terbaik. Jumlah fitur dan nilai parameter kernel yang diperlukan saling mempengaruhi, sehingga seleksi fitur diperlukan dalam membangun sistem klasifikasi. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi massa pada citra Mammogram berdasarkan dua kelas yaitu kelas kanker jinak dan kelas kanker ganas. Ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Hasil proses ekstraksi fitur tersebut kemudian diseleksi mengunakan metode F-Score. F-Score diperoleh dengan menghitung nilai diskriminan data hasil ekstraksi fitur di antara data dua kelas pada data training. Nilai F-Score masing-masing fitur kemudian diurutkan secara descending. Hasil pengurutan tersebut digunakan untuk membuat kombinasi fitur. Kombinasi fitur tersebut digunakan sebagai input LS-SVM. Dari hasil uji coba penelitian ini didapatkan, bahwa menggunakan kombinasi seleksi fitur sangat berpengaruh terhadap tingkat akurasi. Akurasi terbaik didapat dengan menggunakan LS-SVM RBF dan SVM RBF baik dengan kombinasi seleksi fitur, maupun tanpa kombinasi seleksi fitur dengan nilai akurasi yaitu 97,5%. Selain itu juga seleksi fitur mampu mengurangi waktu komputasi.Kata Kunci: F-Score, GLCM, kanker payudara, LS-SVM.ABSTRACTBreast cancer is the most common disease suffered by women in many countries. Breast cancer screening can be done using a mammogram image. Computer-aided detection system (CAD). CAD analysis that has been developed is GLCM efficient feature extraction, reduction / feature selection and SVM. In SVM (Support Vector Machine) and LS-SVM (Support Vector Machine Square least) there are three problems that arise, namely; how to choose the kernel function, how many input fea-tures are optimal, and how to determine the best kernel parameters. The number of fea-tures and value required kernel parameters affect each other, so that the selection of the features needed to build a system of classification. In this study aims to classify image of masses on digital mammography based on two classes benign cancer and malignant cancer. Feature extraction using gray level co-occurrence matrix (GLCM). The results of the feature extraction process then selected using the method F-Score. F-Score is obtained by calculating the value of the discriminant feature extraction results data between two classes of data in the data training. Value F-Score of each feature and then sorted in descending order. The sequenc-ing results are used to make the combination of fea-tures. The combination of these features are used as input LS-SVM. From the experiments that use a combination of feature selection affects the accuracy ting-kat. Best accuracy obtained using LS-SVM and SVM RBF RBF with combi-nation or without the combination of feature selection with accuracy value is 97.5%. It also features a selection able to curate the computa-tion time.Keywords: Breast Cancer, F-Score, GLCM, LS-SVM.
 
Publisher Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang
 
Contributor —
 
Date 2016-01-01
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://journal.unipdu.ac.id/index.php/teknologi/article/view/558
10.26594/teknologi.v6i1.558
 
Source Teknologi: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi; Vol 6, No 1 (2016): January; 27-37
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi; Vol 6, No 1 (2016): January; 27-37
2527-3671
2087-8893
 
Language eng
 
Relation https://journal.unipdu.ac.id/index.php/teknologi/article/view/558/493