ABSTRAK
Penelitian ini menerapkan dan menganalisa teknik pengolahan citra untuk deteksikanker paru-paru. Teknik pengolahan citra banyak digunakan di beberapa masalahmedis untuk perbaikan citra dalam deteksi fase dan pengobatan dini. Penelitian inimengusulkan metode deteksi kanker paru-paru berbasis segmentasi citra.Segmentasi citra adalah salah satu pengolahan tingkat menengah dalampengolahan citra. Pendekatan wilayah dan watershed digunakan untuk prosessegmentasi citra CT scan. Fase deteksi yaitu peningkatan kualitas citramenggunakan filter Gabor, segmentasi citra, dan ekstraksi fitur dengan binerisasi.Dari hasil percobaan, ditemukan efektivitas dari pendekatan tersebut. Fitur utamauntuk mendeteksi kanker adalah dengan menggunakan perbandingan yangdilakukan dengan persentase piksel dan penanda citra.

---

ABSTRACT
In this undergraduate thesis, we implement and analyze the image processingmethod for detection of lung cancer. Image processing techniques are widelyused in several medical problems for repairs picture in the phase detection andearly treatment. This research proposed a detection method of lung cancer usingimage segmentation. Image segmentation is one of intermediate level processingin image processing. Marker control and watershed approach are used to segmentof CT scan image. Detection phases are followed by image enhancement usingGabor filter, image segmentation, and features extraction with binarization. Fromthe experimental results, we found the effectiveness of our approach. The maindetected features for accurate images comparison are mask labeling with highaccuracy and robust.