Klasifikasi Kanker Paru Paru menggunakan Naïve Bayes dengan Variasi Filter dan Ekstraksi Ciri GLCM - Soeparmi Soeparmi; Cari Cari; Fuad Anwar; Delta Nur Septianingsih; Tonang Dwi Ardyanto; Resta Farits Pradana; Mohtar Yunianto (INDONESIAN JOURNAL OF APPLIED PHYSICS, 2021)
Telah berhasil dilakukan klasifikasi kanker paru-paru dari 120 data citra CT Scan. Pada penelitian, proses preposisi dimulai dengan variasi filtering yaitu low pass filter, median filter, dan high pass filter. Segmentasi yang digunakan yaitu Otsu Thresholding yang kemudian teksturnya akan diekstraksi menggunakan fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dengan variasi arah sudut. Hasil dari ekstraksi GLCM dijadikan database yang akan menjadi dataset untuk pengklasifikasian citra menggunakan klasifikasi naïve bayes. Hasil dari penelitian dengan 12 buah variasi diperoleh hasil variasi terbaik adalah median filter dengan arah sudut GLCM 0° menunjukkan tingkat akurasi yang paling tinggi sebesar 88,33 %.