Deteksi Tumor Otak Melalui Penerapan GLCM dan Naïve Bayes Classification - Puji Laksono; Harliana Harliana; Tito Prabowo (Universitas Muhadi Setiabudi, 2023)
Tumor otak merupakan keadaan dimana pertumbuhan sel yang abnormal bahkan tidak terkendali yang terjadi diarea otak yang mengakibatkan terjadinya gejala kanker. MRI merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk memberikan informasi gambaran citra otak yang mengalami gejala tumor. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi citra tumor otak dengan menggunakan dataset yang berasal dari Kaggle. Pada tahap awal citra dari tumor otak akan dideteksi menggunakan GLCM, selanjutnya citra tersebut akan diklasifikasi berdasarkan citra yang memiliki gejala tumor otak ataukah tidak melalui Algoritma Naïve bayes classification. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui nilai akurasi yang dihasilkan oleh GLCM dan Naïve Bayes Classification dalam mempreiksi citra tumor otak yang didapatkan. Berdasarkan hasil uji yang telah dilakukan terhadap 253 dataset pasien doketahui bahwa nilai akurasi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi ternyata cukup tinggi yaitu 80% dengan perbandingan data testing dan data trainingnya adalah 20% : 80%, selain itu rata-rata dari nilai presisi dan recall yang dihasilkan pun sama yaitu 85%.