Klasifikasi Tumor Otak pada Citra Magnetic Resonance Image dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine

Di Indonesia, pasien yang terdiagnosis tumor otak semakin meningkat setiap tahunnya. Bukan hanya orang dewasa saja, tetapi anak-anak juga dapat terserang penyakit tumor otak. Untuk membedakan citra gambar Magnetic Resonance Image (MRI) yang terdeteksi tumor otak dengan yang tidak terdeteksi tumor otak, perlu dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan metode 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) secara teksturnya, kemudian diikuti dengan melatih data dan dilakukan pengujian pada SVM. Hasil dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan citra MRI dengan tumor atau non tumor. Serta menganalisis tingkat akurasi klasifikasi untuk kernel SVM yang berbeda seperti Linear, RBF dan Polynomial. Dari hasil pengujian klasifikasi dengan SVM, didapatkan tingkat akurasi yang cukup baik sebesar 0.76 dengan menggunakan kernel Linear dan RBF pada tipe C-SVM