<![CDATA[Perkembangan teknologi dalam bidang image processing akhir ˗ akhir ini begitu pesat, ada beberapa metode untuk melakukan proses pengolahan pada citra yang hasilnya tidak diragukan lagi untuk dalam image processing, pada kesempatan ini peneliti mencoba menggunakan metode Otsu thresholding untuk segmentasi, invariant moment dan morfologi untuk ektraksi ciri.Data yang digunakan adalah sampel citra mammogram berupa file citra berekstensi .pgm (Portable Gray Map). Tahap ˗ tahap yang dilakukan dalam image processing ini adalah mengambil citra asli, lalu citra asli dilakukan proses Enhancement atau perbaikan citra, selanjutnya dilakukan segmentasi thresholding, kemudian dilakukan ektraksi fitur menggunakan moment invariant dan morfologi langkah terakhir adalah dilakukan klasifikasi dengan tool WEKA. Dari Hasil penelitian dan pengujian program menunjukkan bahwa klasifikasi citra mammogram berdasarkan bentuk dengan sample image mammogram 91 Nornal, 15 citra Benign, 15 Malignant, di dapat nilai terbaik untuk deteksi kanker pada citra mammogram dengan persentase tingkat kebenarannya sebesar 76.0331 % dan kesalahan sebesar 23.9669 %.Kata Kunci : Invariant Moment, Morfologi, Kanker Payudara, Segmentasi. ]]>
Copyrights © 2016
