KLASIFIKASI KANKER USUS BESAR BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN METODE RADIAL BASIS FUNCTION (RBF); COLORECTAL CANCER CLASSIFICATION BASED DIGITAL IMAGE PROCESSING WITH RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) METHOD

NIKITE SULISTIYANA, Agus Harjoko

2014 | Skripsi | PROGRAM STUDI ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI

Usus besar adalah organ penting dalam tubuh manusia. Banyak kelainan yang dapat menyerang organ ini, dan yang terparah adalah kanker. Ada beberapa jenis kanker kolorektal diantaranya adalah limphoma dan carcinoma. Kedua jenis kanker tersebut merupakan kanker ganas. Sehingga jika tidak cepat dideteksi dan diklasifikasi maka akan menyebabkan kematian. Saat ini pengklasifikasian kanker usus besar dilakukan dengan cara manual. Sehingga pendiagnosaan sangat berhubungan dengan kualitas penglihatan masing-masing dokter. Kesalahan manusia akan sangat mempengaruhi hasil pendiagnosaan. Oleh karena itu pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pengklasifikasian kanker usus besar berdasar pemrosesan citra dengan sampel berupa citra digital dari jaringan kanker kolorektal. Untuk mengklasifikasikan kanker kolorektal digunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function. Data yang digunakan sebanyak 300 citra yang akan diekstrak fitur-fiturnya menggunakan gray level cooccurence matrix (GLCM). Fitur ciri tersebut adalah energy, contrast, correlation, dan homogeneity. Fitur-fitur ini dilatih menggunakan JST Radial Basis Function agar dapat mengklasifikasikan citra kanker kedalam 3 kelas yaitu carcinoma, lymphoma, dan normal. Dari pengujian didapatkan tingkat akurasi sebesar 91.11% dari 90 citra uji dengan nilai parameter: epoch 5000, learning rate 0.01, dan neuron hidden layer atau jumlah pusat 175.

Kata Kunci : kanker kolorektal; GLCM; Radial Basis Function