Klasifikasi Citra Mammogram Menggunakan Metode K-Means, GLCM, dan Support Vector Machine (SVM) - Novar Setiawan, Kadek; Suwija Putra, I Made (Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi); Vol. 6, No. 1, April 2018, 2018)
Kanker payudara termasuk salah satu penyakit tidak menular yang cenderung terus  meningkat setiap tahunnya. Penyakit ini terjadi hampir seluruhnya pada wanita, tetapi dapat  juga terjadi pada pria. Cara terbaik untuk mengidentifikasi keberadaan kanker payudara pada  tahap awal adalah dengan menafsirkan gambar mammogram yang menggunakan sinar-X yang  dapat memperlihatkan keabnormalan atau kelainan pada payudara dalam bentuk yang sangat kecil. Identifikasi secara visual memerlukan skill penglihatan dan pengetahuan dalam  mengklasifikasikan hasil dari citra mammogram. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini  mengusulkan identifikas/klasifikasi kanker payudara pada citra mammogram secara visual ke  dalam komputer dengan menggunakan metode segmentasi k-menas, ekstraksi fitur tekstur  Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi Support Vector Machine  (SVM). Aplikasi pada penelitian ini dapat mengklasifikasi/mengenali citra mammogram yang  normal dan abnormal dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 80%.