Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan Ekstraksi Fitur HOG dan Support Vector Machine - Mutiara, Tika Adilah; Azizah, Qudsiah Nur (Jurnal Infortech, 2022)
Tumor Otak merupakan penyakit yang mematikan dan dapat menyerang siapa saja.  Tumor otak menempati urutan ke-10 sebagai penyebab kematian baik pada pria maupun wanita.  Tumor pada otak dapat dideteksi melalui pemeriksaan Magnetic Resonance Imaging (MRI). Dengan mengolah citra yang dihasilkan oleh alat MRI dapat dikembangkan metode pendeteksian tumor otak yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis tumor tersebut. Deteksi dini dan otamatis ini akan sangat membantu dokter dan juga pasien yang terkena tumor otak yaitu dalam peningkatan perawatan. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mendeteksi jenis Tumor otak dengan menggunakan ekstraksi fitur Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Support Vector Machine (SVM). Dalam penelitian ini, proses klasifikasi dilakukan dalam tiga langkah, Pre-processing yang mengubah ukuran citra, ekstraksi fitur yang mengambil informasi (fitur), kemudian diikuti dengan melatih data dan dilakukan pengujian pada SVM. Hasil dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan jenis Tumor Otak. Dari hasil pengujian klasifikasi dengan SVM, didapatkan tingkat akurasi yang cukup baik sebesar yaitu 91%.