ABSTRACT
Breast cancer is one of the most common types of cancer in Indonesia. It is estimated that the incidence in Indonesia is 12 / 100,000 women, while in America it is around 92 / 100,000 women with fairly high mortality of 27 / 100,000 or 18% of deaths found in women. In image processing, determining an object is also called image segmentation. To segment the ultrasound image of breast cancer using the Median Filtering, Thresholding: Entropy, and Morphology methods. The stages of ultrasound image segmentation were carried out by the filtering process using the Median Filtering method to produce clearer images of the Grayscale image then performed using the Thresholding: Entropy method to perfect the breast cancer ultrasound image of the Median Filtering process and the Morphology method to perfect the segmentation results from the Thresholding: Entropy method. Tests carried out using 10 breast cancer data consisting of 5 data for benign breast cancer and 5 malignant breast cancer data, the results of this study are segmented only about 80% of the data. This segmentation process uses PYTHON 3.8

Kanker payudara merupakan salah satu jenis kanker terbanyak di Indonesia. Diperkirakan angka kejadiannya di Indonesia adalah 12/100.000 wanita, sedangkan di Amerika adalah sekitar 92/100.000 wanita dengan mortalitas yang cukup tinggi yaitu 27/100.000 atau 18 % dari kematian yang dijumpai pada wanita. Dalam pengolahan citra, untuk memisahkan suatu objek dengan latar belakang disebut juga dengan segmentasi citra. Untuk melakukan segmentasi citra USG kanker payudara menggunakan metode Median Filtering, Thresholding: Entropy, dan Mathematical Morphology. Tahapan segmentasi citra USG dilakukan proses filtering menggunakan metode perbaikan kualitas citra menggunakan Filter Median sedangkan untuk proses segmentasi menggunakan metode Thresholding (Peng-ambangan ) : Entropy yang mana nilai Thresholding nya didapat dari perhitungan Entropy sekaligus untuk memisahkan antara objek dengan latar belakang objek dan untuk menyempurnakan hasil segementasi tersebut menggunakan metode Mathematical Morphology. Pengujian yang dilakukan menggunakan 10 data kanker payudara yang terdiri dari 5 data kanker payudara jinak dan 5 data kanker payudara ganas, hasil dari penelitian ini yang tersegmentasi hanya sekitar 80% data. Proses segmentasi ini menggukan PYTHON 3.8