ABSTRAKSI: Kanker merupakan pertumbuhan dan penyebaran sel – sel abnormal yang memiliki karakteristik yang khas. Kanker yang sudah menyebar dan tidak dapat terkontrol lagi, biasanya akan menyebabkan kematian. Kanker paru – paru lebih sering menyebabkan pria meninggal dibanding kanker lain, dimana yang sering menjadi penyebab kanker paru – paru adalah merokok. Cara yang digunakan untuk mendeteksi kanker paru – paru ialah melalui pemeriksaan hasil foto rontgen dada. Ada beberapa metode yang sudah dikembangkan dalam proses pendeteksian kanker paru – paru. Judul Tugas akhir yang penulis bahas ini merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mendeteksi kanker paru – paru. Tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan suatu sistem aplikasi yang dapat mendiagnosa citra paru – paru dan mengklasifikasikan paru – paru ke dalam tipe kanker, normal atau efusi serta menganalisa performansi sistem yang digunakan dalam proses pengenalan citra paru – paru. Penelitian dalam tugas akhir ini juga bertujuan untuk membandingkan performansi sistem yang dilakukan pada tugas akhir ini dengan sistem yang sudah ada sebelumnya.
Proses pendeteksian kanker paru – paru terdiri dari beberapa proses. Proses pendeteksian diawali dengan pemrosesan awal pada citra paru – paru, proses ekstraksi ciri menggunakan Transformasi Wavelet, dan proses klasifikasi menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA). Pemrosesan awal dilakukan untuk membuang informasi yang tidak dibutuhkan dalam pengolahan citra. Proses ekstraksi ciri dilakukan dengan cara mengurangi dimensi citra paru – paru yang akan menjadi masukan pada proses pengenalan menggunakan LDA.
Pada tugas akhir ini citra latih yang digunakan adalah 60 buah citra, yang terdiri dari 20 kelas citra kondisi normal, 20 kelas citra kondisi kanker, dan 20 kelas citra kondisi efusi. Citra uji yang akan digunakan juga berjumlah 60 buah citra, yang tediri dari 20 citra untuk masing – masing kelas. Akurasi yang dihasilkan sistem pada pendeteksian kanker paru – paru ini sebesar 100% untuk citra latih dan 95% untuk citra uji.Kata Kunci : linear discriminant analysis, transformasi wavelet, pengolahan citra.ABSTRACT: Cancer is growth and spread of abnormal cells that have distinct characteristics. Cancer that has spread and can’t be controlled again, usually it will cause death. Lung cancer more often causes a man died than the other cancer where that often can be cause of lung cancer is smoking. The methods that used to detect lung cancer is through examination of chest X - Ray results. There are some methods that have been developed for detecting lung cancer. The title of Final Assignment that author adopted is one method which used for detecting lung cancer. This Final Assigment is used to produce an application system that can diagnose lung image and classify lung into the cancer, normal, or effusion type, and also analyzing system performance that used in lung image classification process. Research of this final assignment is also used to compare system performance that used in this final assignment with a system that existed before.
Lung cancer detection process consists of some stages. Detection process is begun with beginning process at lung image, feature extraction process by using Wavelet Transform, and classification process by using Linear Discriminant Analysis (LDA). Beginning process is used to waste unimportant information of lung image processing. Feature extraction process is done by reducing lung image dimension that will be input in classification process using LDA.
In this final assignment, the used train images are 60 images, that consists of 20 cancer class, 20 normal class, and 20 effusion class. The used test images are also 60 images, that consists of 20 images for each class. The produced accuration by system in this lung cancer detection process is 100% for train image and 95% for test image.Keyword: linear discriminant analysis, wavelet transformasi, image processing.