SISTEM KLASIFIKASI SEL SERVIKS DENGAN METODE GABOR FILTER DAN HAAR WAVELET MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK

Kanker merupakan penyakit yang terjadi karena kondisi fisik yang tidak normal dan pola hidup yang tidak sehat. Kanker dapat menyerang berbagai jaringan pada organ tubuh, termasuk pada organ reproduksi wanita. Kanker yang menyerang organ reproduksi wanita adalah kanker serviks. Kanker serviks (Uterine Cervical Carcinoma) masih menjadi masalah kesehatan wanita di Indonesia karena tingginya angka kejadian dan angka kematian, dimana kanker serviks menempati urutan kedua setelah kanker payudara dan menduduki peringkat teratas sebagai penyebab kematian akibat kanker pada usia reproduksi. Penelitian ini menggunakan 4 kelas kanker serviks yaitu Cancer, Hsil, Lsil dan Normal. Penelitian ini membantu diagnosis kanker serviks dengan metode MLP (Multi Layer Perceptron). Pada penelitian ini MLP (Multi Layer Perceptron) dipadukan dengan ekstraksi Haar Wavelet dan Gabor Filter. Tahapan yang diikuti adalah Pra-Pemrosesan, ekstraksi dan klasifikasi. Sistem klasifikasi menggunakan 3 model terbaik untuk setiap metode. Hasil terbaik diperoleh dengan metode klasifikasi Neural Network menggunakan ekstraksi fitur Haar Wavelet pada model One step Secant dengan akurasi sebesar 60,04 persen.