Pada umumnya, kanker payudara didiagnosis melalui pemeriksaan rutin atau ketika pasien menyadari gejala-gejala tertentu. Pemeriksaan fisik saja tidak cukup untuk mengonfirmasi diagnosis kanker payudara, sehingga dilakukan perangkaian prosedur pemeriksaan seperti mamografi, biopsi,dan lain sebagainya untuk memperoleh informasi terkait diagnosis dan kebutuhan terapi pasien. Salah satu data penunjang diagnosis oleh paramedis adalah sel kanker berupa citra mikroskopis yan diamnbil dari tubuh pasien menggunakan kamera khusus. Pengolahan citra membantu paramedis sebagai penyedia informasi dalam meningkatkan diagnosa terhadap penyakit. Pada penelitian ini dilakukan proses pengolahan citra untuk mengetahui ciri dari jua jenis sel kanker yaitu benign dan malignant. Metode gray level co-occurence matrix (GLCM) dan statitical analysis digunakan untuk mendapatkan nilai dari fitur yang digunakan sebagai parameter. Fitur-fitur yang digunakan adalah contrast,energy,correlation,homogenity,average,mean,min,variance, dan standard deviation. Hasil dari penilitian ini menunjukkan nilai fitur contrast,energy,correlation,homogenity pada citra malignant lebih tinggi dimana total rata-rata dari citra benign adalah 0,1967 dan citra malignant adalah 0,5687. Sedangkan untuk mean,min,variance, dan standard deviation citra sel malignant memiliki rata-rata nilai yang lebih besar dari citra benign.

Kata kunci : Ekstaksi Fitur, GLCM, Analisis Statistik, Sel kanker.