PENDEKTSIAN KANKER MELANOMA PADA KULIT MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX DAN ZERNIKE MOMENTS BERBASIS NEURAL NETWORK

Kanker kulit merupakan salah satu jenis penyakit yang tidak menular namun,kanker kulit menjadi penyakit yang berbahaya. Hal ini dipicu karena keganasan dankecepatan untuk menyebar ke bagian tubuh yang lain hingga menyebabkan kematianbagi pengidapnya. Selain itu Indonesia merupakan negara iklim tropis dengan paparansinar matahari sangat tinggi. Paparan sinar matahari ini factor risiko utama keganasankulit. Kanker kulit terbanyak di Indonesia terutama tipe melanoma. Kasus melanomadi Indonesia sebanyak 1.609 kasus pada tahun 2020. Tidak menutup kemungkinanterjadi kesalahan pada proses pendeteksian secara manual mengandalkan keterampilandari pengamat kanker kulit melanoma.Penelitian ini menggunakan 3 kelas kanker kulityaitu melanoma, nevus dan seborrheic keratosis. Penelitian ini membantumendiagnosa adanya kanker kulit melanoma dengan metode MLP (Multi LayerPerceptron). Pada penlitian ini MLP (Multi Layer Perceptron) dikombinasikan denganektraksi Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Zernike Mmonet. Tahapanyang dilalui yaitu pre-processing, ekstraksi dan klasifikasi. Sistem klasifikasimenggunakan 3 model terbaik pada setiap metode. Hasil terbaik diperoleh denganmetode klasifikasi Neural Network menggunakan ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) pada model Levenberg-Marquardt dengan akurasi yangdiperoleh sebesar 80.9%.Kata kunci: Kanker Kulit, Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), ZernikeMoment, Neural Network, Multi Layer Perceptron.