Mammografi salah satu teknik pemeriksaan dini untuk mende- teksi kelainan berupa tumor pada payudara. Mammografi meng- hasilkan citra payudara yang masih memiliki kekurangan berupa noise. Sistem Computer Aided Diagnosis (CAD) merupakan suatu sistem komputerisasi menggunakan algoritma untuk pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tumor payudara berbasis CAD sebagai dukungan analisis diagnostic dok- ter atau ahli radiologi untuk menentukan jenis tumor payudara. Sistem CAD pada penelitian ini menggunakan metode cropping da- lam penentuan RoI Region of Interest, ekualisasi histogram dan me- dian adaptif filter dalam peningkatan kualitas citra serta metode ekstraksi fitur tekstur Histogram, Grey Level Co-occurance Matri- ces ( GLCM ) dan Gray Level Run Length Matrices (GLRLM) seba- gai masukan dalam tahap klasifikasi menggunakan software Sci- lab. Tahap klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machi- ne (SVM) dengan seleksi fitur Relief. Hasil akurasi diperoleh sebe- sar 62,68% dalam membedakan tumor payudara jinak (benigna) dan ganas (malignant). Nilai akurasi tersebut berdasarkan ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk penilaian performa me- tode klasifikasi maka termasuk kategori poor classification dalam klasifikasi citra mammogram berdasarkan ciri tekstur statistik.