<![CDATA[Dalam pemahaman hasil analisis CT Scan tumor otak masih sulit mengidentifikasi jenis tumor otak. Klasifikasijenis tumor otak dari segi klinis dibedakan menjadi primary brain tumor dan metastatic brain tumor. Secaraklinis sukar membedakan antara tumor otak benigna maupun maligna, karena gejala yang timbul ditentukanpula oleh lokasi tumor, kecepatan tumbuhnya dan efek masa tumor ke jaringan otak. Gambaran CT Scan tumorotak benigna meliputi Meningioma, Adenoma Pituitari, Kraniofaringioma, Pilocytic Astrositoma dan AkuistikNeurinoma. Dengan menggunakan Artificial Neural Network (AAN) diharapkan dapat membantu para medisdibidangnya untuk mengidentifikasi jenis tumor otak. Telah dilakukan identifikasi pola berbasis jaringan syaraftiruan terhadap jenis tumor melalui hasil pola citra menggunakan CT Scan maupun MRI. Selanjutnya citra darihasil CT Scan ataupun MRI dikonversi kedalam bentuk digital standard menggunakan teknik pengolahan citra.Hasil konversi digital, menggunakan PCA menghasilkan karakteristik dominan sehingga mewakili pola citratersebut. Karakteristik dominan ini digunakan pada jaringan syaraf tiruan, untuk tahap pembelajaran, pelatihandan pengujian atau simulasi. Dalam identifikasi pola, pada tahap pembelajaran dengan pengawasan digunakanmetode perceptron. Jenis tumor otak terhadap hasil CT Scan maupun MRI diklasifikasikan sesuai dengan kodemasukan. Sampel untuk keperluan pembelajaran, pelatihan dan simulasi menggunakan basis data hasil CT Scanataupun MRI. Sistim perangkat lunak untuk pengenalan pola jenis tumor otak dikembangkan menggunakanMATLAB. Diperoleh perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi pola jenis tumor otak jinak.Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Pengenalan Pola, Tumor Otak, CT Scan]]>
