<![CDATA[Kanker payudara merupakan kanker yang paling banyak terdiagnosa pada wanita diseluruh dunia. Kanker payudara menempati urutan kedua tertinggi sebagai penyebab kematian pada wanita. Deteksi dini pada kanker payudara salah satunya dapat melalui prosedur mammografi yang akan menghasilkan citra mammogram. Penelitian ini merupakan upaya untuk melakukan deteksi dan segmentasi dengan menggunakan teknik pemrosesan citra terhadap objek yang dicurigai sebagai lesi kanker payudara pada citra mammogram dengan menggunakan metode Otsu Thresholding. Hasil penelitian menunjukkan metode yang diajukan mampu melakukan deteksi dan segmentasi terhadap lesi kanker payudara dengan baik. Ekstraksi ciri dari objek dilakukan pada fitur tekstur citra dengan data yang digunakan adalah sebanyak 8 citra dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Dari pengujian diketahui bahwa semakin banyak perbedaan atau banyaknya jumlah keberagaman intensitas keabuan dalam citra, maka nilai dari ekstraksi fitur citra akan lebih baik dibandingkan citra yang memiliki jumlah keberagaman atau jumlah perbedaan intensitas keabuan yang sedikit.Segmentasi Citra Mammogram Untuk Deteksi Dini Kanker Payudara Dengan Menggunakan Metode Otsu Thresholding]]>
Copyrights © 2022
