Klasifikasi kanker usus besar berdasarkan citra histopatologi menggunakan metode Gray Level Run Length Matrix-Extreme Learning Machine

Kanker usus besar merupakan penyakit yang dapat menyerang di semua usia. Berdasarkan data dari American Institute for Cancer Research, kanker usus besar menempati urutan ketiga tertinggi di dunia dengan lebih dari 1,8 juta kasus baru di tahun 2018. Berdasarkan hal tersebut sangat diperlukan pemeriksaan secara dini. Pemeriksaan dilakukan menggunakan screening dan pemeriksaan penunjang, salah satunya biopsi. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah pemeriksaan biopsi berupa citra histopatologi untuk diidentifikasi secara otomatis menggunakan Computer Aided Diagnosis dengan memanfaatkan klasifikasi machine learning. Langkah awal yang dilakukan adalah tahapan preprocessing menggunakan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), serta ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM). Hasil yang terbaik diperoleh menggunakan sudut orientasi 0 ◦ menggunakan K-fold k = 10 dengan jumlah node pada hidden layer sebanyak 900 dan fungsi aktivasi triangular basis function yaitu akurasi 89,60%, sensitivitas 91,20%, dan spesifisitas 88,00%. Hasil dari sistem klasifikasi ini diharapkan dapat mengurangi jumlah kematian akibat penyakit kanker usus besar.