BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker payudara telah

BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kanker payudara telah menjadi salah satu penyebab kematian terbesar yang
terjadi terhadap para wanita semenjak beberapa dekade terakhir ini. Tentunya hal ini
menjadi sebuah hal yang tidak dapat dipandang sebelah mata lagi, apalagi kanker
payudara telah menjadi penyakit kanker yang paling sering dialami oleh para wanita
khususnya di negara industri seperti Indonesia.
Menurut Profil Kesehatan Indonesia tahun 2008, kanker payudara menempati
peringkat pertama penyakit kanker pada pasien rawat inap di rumah sakit pada tahun
2004-2007. Pada tahun 2004 angka kejadian kanker payudara sebanyak 5.207 kasus,
tahun 2005 sebanyak 7.850 kasus, tahun 2006 sebanyak 8.328 kasus dan tahun 2007
sebanyak 8.277 kasus.
Di samping itu, berdasarkan data Sistem Informasi Rumah Sakit (SIRS) tahun
2007, kanker payudara menempati urutan pertama pada pasien rawat inap di seluruh RS
di Indonesia sebanyak 8.277 kasus (16,85%), disusul kanker leher rahim sebanyak 5.786
kasus (11,78%). Kanker tertinggi yang diderita wanita Indonesia adalah kanker payudara
dengan angka kejadian 26 per 100.000 wanita, disusul kanker leher rahim dengan 16 per
100.000 wanita. Bukanlah hal yang penting bagi masyarakat awam mengenai jumlah
penderitanya. Hal yang jauh lebih penting yaitu bagaimana cara untuk memberikan
informasi serta menyadarkan masyarakat akan bahaya dari penyakit ini. Kemudian,
dapat melakukan upaya pencegahan yang cepat dan tepat sehingga penyakit tersebut
1 tidak terjadi. Jika sel kanker dapat dideteksi lebih awal, tentunya alternatif pengobatan
akan semakin banyak dan persentase untuk sembuh menjadi menjadi lebih tinggi.
2 tidak terjadi. Jika sel kanker dapat dideteksi lebih awal, tentunya alternatif pengobatan
akan semakin banyak dan prosentase untuk sembuh menjadi menjadi lebih tinggi.
Perkembangan teknologi telah membuat pendeteksian untuk penyakit seperti kanker
payudara menjadi lebih mudah. Pada jaman sekarang telah terdapat teknologi yang
disebut dengan mammogram. Mammogram adalah sebuah alat yang dapat menghasilkan
gambar 2 dimensi, umumnya berupa 8-bit grayscale image, yang didapat dari proses
sinar-x terhadap payudara pasien. Proses yang ditempuh untuk mendapatkan
mammogram image (gambar yang didapatkan setelah proses screening dengan X-Ray
oleh mammogram) disebut juga sebagai mammography. Dari mammogram image
tersebut, dokter melakukan analisa secara konvensional atau secara langsung
mendiagnosis sel kanker tersebut dengan kasat mata. Namun sering kali terjadi
kesalahan saat penganalisaan (karena kelelahan dan berbagai jenis human error)
maupun luputnya hal penting dari penglihatan dokter. Maka dari itu, kemudian dibuatlah
sebuah
mammogram
dijital
untuk
memfasilitasi
dokter
dalam
melakukan
pendiagnosisan secara dijital (melalui bantuan komputer).
Sebuah
mammogram
dijital
dibuat
ketika
mammogram
konvensional
didijitalisasikan sehingga dapat digunakan oleh komputer. Dengan adanya mammogram
dijital ini, maka Computer-Aided Diagnosis dapat dilakukan. Computer-Aided Diagnosis
adalah sebuah sistem yang mampu mendiagnosis atau dalam arti sebenarnya dapat
membedakan adanya penyakit atau tidak, mengurangi tingkat kesalahan dari pembacaan
false positive dan false negative, serta meningkatkan peluang untuk mendeteksi adanya
keadaan abnormal lebih dini, tentunya dengan bantuan komputer. Computer-Aided
Diagnosis bekerja berbasiskan konsep dari pattern recognition serta computer vision.
3 Sistem Computer-Aided Diagnosis ini dapat membantu dokter untuk mendiagnosis
kanker payudara dan menyajikan hasilnya sebagai option ke-2 bagi dokter.
Dengan latar belakang di atas, maka kemudian penulis memilih topik dengan
judul “Sistem Diagnosis Mammogram Dijital Berbantukan Komputer dengan
Menggunakan Teknik Ekstraksi Fitur dan Support Vector Machines”.
1.2 Ruang Lingkup
Ruang lingkup materi skripsi yang kami kerjakan adalah sistem diagnosis
mammogram dijital dengan pengembangan metode feature extraction dan
Support
Vector Machines. Agar pembahasan dalam penelitian ini memiliki arah dan tujuan, maka
diberikan ruang lingkup pembahasan yang terdiri dari :
• Sumber data yang berasal dari MIAS sebanyak 60 image:
- Kedalaman 8 bit
- Ukuran 1024 x 1024 pixel
• Klasifikasi terhadap sel kanker berdasarkan microcalcification
• Klasifikasi yang dilakukan :
- Positif kalsifikasi atau negatif kalsifikasi
- Jika positif kalsifikasi, dilakukan klasifikasi lebih lanjut terhadap tingkat
severitasnya apakah benign atau malignant
• Pengklasifikasian terbatas pada positif atau negatif kalsifikasi serta tingkat
severitasnya, tidak termasuk ke dalam tingkat penyebaran kanker (stadium)
4 1.3 Tujuan dan Manfaat
1.3.1
Tujuan
Membuat aplikasi yang dapat membantu kerja dokter dalam melakukan
diagnosis kanker payudara (klasifikasi) yang akurat dari mammogram image
berdasarkan microcalcification.
1.3.2
Manfaat
•
Memberikan bantuan keputusan kepada dokter mengenai jenis kanker
payudara yang didiagnosis.
•
Menghemat waktu untuk mendiagnosis kanker payudara.
1.4 Metodologi
Metodologi yang kami gunakan dalam penelitian ini antara lain:
1.
Analisis
Studi pustaka dan analisa terhadap berbagai literatur dilakukan untuk mendapatkan
informasi yang berguna untuk perancangan sistem. Studi pustaka diarahkan kepada
informasi mengenai:
9
Sistem pendeteksian konvensional dari screening terhadap mammogram image,
kelemahannya, serta apa yang harus diperbaiki dari sistem tersebut
2.
Solusi Alternatif
Melakukan riset dan analisis mengenai solusi alternatif yang sudah ada dan tingkat
efektifitas dan efisiensi solusi alternatif tersebut dibandingkan dengan metode yang
diajukan
5 3.
Metodologi Aplikasi
Metode yang kami gunakan:
•
Image Processing
•
Feature Extraction
•
Learning
•
Classification
1.5 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan skripsi ini terdiri dari 5 (lima) bab yang berisi sebagai
berikut:
a.
BAB 1 PENDAHULUAN
Bab ini membahas tentang latar belakang, ruang lingkup, tujuan dan manfaat,
serta metodologi yang kami gunakan dalam penelian ini.
b.
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA
Bab ini menerangkan tentang teori umum yang digunakan sebagai landasan
penelitian, serta teori-teori khusus yang berpengaruh langsung terhadap
metodologi yang kami gunakan, seperti Gray Level Co-occurence Matrix,
Region of Interest, dan Support Vector Machines.
c.
BAB 3 METODOLOGI
Bab ini menguraikan metode-metode yang kami pakai untuk membuat sebuah
aplikasi dengan tingkat keakurasian yang tinggi dalam melakukan diagnosis
kanker payudara berdasarkan microcalcification.
6 d.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
Bab ini menunjukkan hasil penelitian serta evaluasi hasil penelitian.
e.
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
Bab ini merupakan bab terakhir yang menyajikan simpulan-simpulan dari hasil
penelitian dan evaluasi, serta menjawab tujuan dari penelitian ini, serta berisi
saran-saran yang diharapkan berguna bagi perkembangan penelitian selanjutnya.