## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ANALISIS JUMLAH NODE HIDDEN LAYER ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM IDENTIFIKASI PENYAKIT MATA
Nur Nafi’iyah 1 , Irma Dwi Rohmawati 2
1 Dosen Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan
2 Mahasiswa Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan
1,2 Jl. Veteran Nomor 53A Lamongan, Kode Pos 62211 e-mail: 1 mynaff@unisla.ac.id

## ABSTRAK
Mata  mempunyai  banyak  manfaat,  diantaranya  dapat  digunakan  sebagai  alat  penglihatan  dan alat  pengenalan  manusia  karena  setiap individu  mempunyai karakteristik  atau  ciri  yang  berbeda  setiap iris  mata.  Mata  juga  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  identifikasi  penyakit,  misalnya  identifikasi penyakit mata, penyakit prankreas, penyakit ginjal, dan diabetic retinopathy berdasarkan citra iris mata. Ekstraksi  fitur  citra  dan  metode  identifikasi  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  identifikasi  penyakit. Ekstraksi fitur yang digunakan dalam penelitian  ini adalah fitur tekstur citra, yaitu nilai rata-rata citra grayscale,  standar  deviasi,  skewness,  variance,  entropy,  kontras,  energi,  korelasi,  homogeneity.  Citra input  dari  penelitian  diambil  dari  kaggle  dataset  dengan  jumlah  kelas  penyakit  sebanyak  tiga,  yaitu Gloucoma,  Cataracts,  dan  Uveitis.  Tujuan  penelitian  ini  menganalisis  jumlah  node  di  hidden  layer Backpropagation  dalam  identifikasi  penyakit  mata.  Metode  Backpropagation  yang  diusulkan  akan terdapat  4  jenis  arsitektur  sebagai  berikut:  arsitektur  pertama  9  node  input layer,  5  node  hidden layer, dan 2 node output layer. Arsitektur kedua adalah 9, 7, 2, arsitektur ketiga 9, 9, 2, dan arsitektur keempat 9, 15, 2. Hasil dari ujicoba arsitektur yang nilai akurasinya terbaik adalah 9, 7, 2, dengan 9 node input layer, 7 node hidden layer, dan 2 node output layer sebesar 54.17%.
Kata kunci :identifikasi penyakit mata, hidden layer backpropagation, fitur tekstur citra grayscale .

## ABSTRACT
The eye has many benefits, including being used as a visual tool and a human recognition tool because  each  individual  has  different  characteristics  or  characteristics  each  iris.  The  eye  can  also  be used  as  a  disease  identification  tool,  for  example,  the  identification  of  eye  disease,  prankreas  disease, kidney  disease,  and  diabetic  retinopathy  based  on  the  iris  image.  Image  feature  extraction  and identification methods significantly affect the results of disease identification. The feature extraction used in  this  study  is  the  image  texture  feature,  namely  the  average  value  of  the  grayscale  image,  standard deviation, skewness, variance, entropy, contrast, energy, correlation, and homogeneity. The input image of the study was taken from the Kaggle dataset with three disease classes, namely Glaucoma, Cataracts, and  Uveitis.  This  study  aims  to  analyze  the  number  of  nodes  in the hidden  layer of  Backpropagation  in identifying eye diseases. The proposed Backpropagation method will have four types of architecture: the first  architecture  is  nine  nodes  input  layer,  five  nodes  hidden  layer,  and  two  nodes  output  layer.  The second architecture is 9, 7, 2, the third architecture is 9, 9, 2, and the fourth is 9, 15, 2. The results of the architectural  test  with  the  best  accuracy  values  are  9,  7,  2,  with  nine  input  layer  nodes,  seven  hidden nodes layer, and a two-node output layer by 54.17%.
Keywords: eye disease identification, hidden layer backpropagation, grayscale image texture features.

## 1. PENDAHULUAN
Iris  mata  mempunyai  manfaat  yang  sangat banyak,  terutama  untuk  melindungi  organ  dalam mata.  Iris  mata  mempunyai  keunikan  setiap individu  karena  iris  mata  sama  seperti  sidik  jari,
setiap  individu  akan  berbeda.  Iris  mata  dapat digunakan  sebagai  alat  pengenalan  individu disebabkan  mempunyai  karakteristik  yang  unik dan berbeda setiap individu. Penelitian (Al Rivan &  Devella,  2020)  melakukan  pengenalan  iris

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
mata  berdasarkan  fitur  Local  Binary  Pattern dengan  nilai  akurasi  yang  baik  83.3%.  Mata mempunyai  beberapa  bagian,  diantaranya  iris mata,  pupil,  dan lainnya.  Mata  berfungsi  sebagai indra  penglihat,  juga  dapat  digunakan  sebagai pengenalan individu (iris mata).
Mata  juga  dapat  digunakan  sebagai  alat untuk  mendiagnosa  penyakit  baik  penyakit  mata (Acharya,  Dua,  Du,  Sree  S,  &  Chua,  2011), (Annu  &  Justin,  2013),  (Arifin  &  Herliana, 2020),  ataupun  penyakit  pada  organ  lainnya, misal  pada  prankreas  (Eskaprianda,  Isnanto,  & Santoso,  2011),  penyakit  ginjal  (Anraeni, Herman,  &  Arisandi,  2017),  ataupun  penyakit diabetic retinopathy (Sabrina, 2017).
Proses pengenalan iris mata atau pengenalan penyakit  berdasarkan  citra mata akan melakukan tahapan  ekstraksi  fitur  citra.  Tahapan  ekstraksi fitur  citra  bertujuan  untuk  mengambil  fitur-fitur penting dari karakteristik citra tersebut.
Penelitian  (Sinaga,  2020)  menggunakan  fitur GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix) (Anraeni et al., 2017), (Herliana & Arifin, 2019), fitur  tekstur  (Anantrasirichai,  Achim,  Morgan, Erchova,  &  Nicholson,  2013),  transformasi wavelet  (Maimunah  &  Harjoko,  2007),  (Dua, Rajendra  Acharya,  Chowriappa,  &  Vinitha  Sree, 2012).  Hasil  dari  tahapan  ekstraksi  fitur digunakan  untuk  pembelajaran  dan  pengenalan iris mata atau penyakit mata. Proses pembelajaran  untuk  mengenali  objek  dengan akurasi baik salah satu metodenya adalah Neural Network Backpropagation (Nafi’iyah &
Wardhani, 2016). Ekstraksi fitur citra iris mata dengan GLCM
menghasilkan  pengenalan  iris  mata  yang  baik (Herliana & Arifin, 2019). Fitur citra merepresentasikan  karakteristik  atau  ciri  khas dari  citra,  jenis-jenis  fitur  citra  diantaranya  fitur tekstur dengan mengambil nilai GLCM citra dari sudut  0,  45,  90  derajat  (Anantrasirichai  et  al., 2013), (Anraeni et al., 2017), (Arifin & Herliana, 2020), (Eskaprianda et al., 2011), (Sinaga, 2020). Hasil penelitian di atas menunjukkan bahwa fitur tekstur GLCM baik digunakan untuk pengenalan iris mata, penyakit pada mata atau organ lainnya. Metode  pengenalan  yang  hasilnya  baik  adalah
Backpropagation nilai akurasi
95.8%
(Eskaprianda  et  al.,  2011),  dan  80%  pada penelitian (Nafi’iyah & Wardhani, 2016).
Dari  penelitian  tersebut  Kami  mengusulkan metode  ekstraksi  fitur  tekstur  GLCM  untuk mengenali  penyakit  mata dengan  metode Backpropagation.
Tujuan
penelitian ini menganalisis  jumlah  node  pada  hidden  layer
metode Backpropagation yang paling maksimum akurasinya untuk mengenali penyakit mata.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menganalisa  jumlah  node  di hidden  layer  metode  Backpropagation  untuk identifikasi  penyakit  mata.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  diambil  dari  dataset  Kaggle. Penyakit  mata  yang  diidentifikasi  ada  tiga,  yaitu Glaucoma, Cataracts, Uveitis. Tabel 1 merupakan deskripsi jumlah data yang digunakan setiap jenis penyakit.  Data  merupakan  citra  berwarna  yang diolah terlebih dahulu, dijadikan grayscale.
Tabel 1. Jumlah Dataset Citra Penyakit Mata No Penyakit Mata Data Training Data Tes Total 1 Cataract 30 6 36 2 Glaucoma 30 9 39 3 Uveitis 30 9 39 Total 90 24 114
Data  citra  yang  sudah  dikonversi  ke grayscale  kemudian  diambil  fitur  rata-rata  citra grayscale,  standar  deviasi,  skewness,  variance, entropy, kontras, energi, korelasi, dan homogeneity.  Dataset  yang  digunakan  sebanyak 90  baris  dengan  9  kolom  fitur.  Data  tes  yang digunakan  sebanyak  24  baris  dengan  9  kolom fitur.
Persamaan  1  sampai  9  cara  mencari  nilai fitur  rata-rata, standar  deviasi, skewness, variance,  entropy,  kontras,  energi,  korelasi,  dan homogeneity (Faruk & Nafi’iyah, 2020).
n m m k j j k f x . 1 1 ) , (      (1)
1 1 2 ) (      n n i x i x s (2)
3 3 ) x - E(x Skewness   (3) 1 1 2 | ) ( |
     N N i x i f Var (4)
   i i p i p Entropi ) ( 2 log ). ( (5)
   j i j i p j i Kontras , ) , ( 2 | |
(6)
  j i j i p Energi ,
2 ) , ( (7)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
j i j i j i p j x j i x i Correl 
     , ) , ( ) )( ( (8) | | 1 , ) , ( j i j i j i p Homogen
    (9)
100% x n Keseluruha n Benar n = Akurasi (10)
Keterangan dari Persamaan 1 sampai 9, nilai rata-rata  dari  citra  dalah  f(k,j)  intensitas  citra yang  dijumlahkan  setiap  piksel  baris  dan  kolom kemudian  dibagi  total  ukuran  m  x  n  (baris  x kolom).  Nilai  standar  deviasi  dari  citra  adalah nilai  intensitas  setiap  citra  dikurangi  nilai  rata- rata  dan  dikuadratkan, ditotal  keseluruhan dibagi N-1.  Persamaan  10  nilai  akurasi  didapatkan  dari data yang benar dibagi jumlah data seluruhnya.
Alur  dari  penelitian  ini  dalam  Gambar  1. Penjelasan  Gambar  1  adalah  citra  input  RGB dikonversi ke grayscale/gray level. Citra Grayscale  diambil  fitur tekstur  sebanyak  9,  yaitu rata-rata citra grayscale, standar deviasi, skewness,  variance,  entropy,  kontras,  energi, korelasi, dan homogeneity.
Penelitian  ini  menganalisa  jumlah  node  di hidden layer Backpropagation yang  hasil akurasinya  paling  tinggi  dalam  identifikasi penyakit  mata.  Gambar  1  menjelaskan  bahwa training  Backpropagation  menggunakan  4  jenis arsitektur.  Jumlah  node  input  layer  sebanyak  9, dan  jumlah  node  hidden  layer  yang  diusulkan sebanyak  4  jenis,  yaitu  5,  7,  9,  dan  15.  Jumlah node  output  layer  sebanyak  2  node  karena identifikasi  penyakit mata  terdapat 3  kelas,  yaitu Glaucoma,  Cataracts,  dan  Uveitis.  Gloucoma disimbolkan  dalam  [1,0],  Cataracts  [0,1],  dan Uveitis  [1,1].  Model  arsitektur  Backpropagation yang  diusulkan  baik  yang  jumlah  node  hidden layer  5,  7,  9,  dan  15  seperti  dalam  Gambar  2, hanya mengubah jumlah node hidden layer.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Gambar 2. Arsitektur Algoritma Backpropagation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengusulkan  4  model arsitektur Backpropagation untuk mengidentifikasi  penyakit  mata  berdasarkan  9 fitur  citra.  Arsitektur  Backpropagation  dari keempat  model  berbeda  di  jumlah  node  hidden layer. Gambar 3 merupakan arsitektur Backpropagation  pertama  dengan  jumlah  node hidden  layer  5.  Gambar  4  merupakan  arsitektur
Backpropagation  kedua  dengan  jumlah  node hidden layer 7.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 3. Arsitektur Backpropagation Pertama
Gambar 4. Arsitektur Backpropagation Kedua
Gambar 5. Arsitektur Backpropagation Ketiga
Gambar 6. Arsitektur Backpropagation Keempat Gambar 5 merupakan arsitektur Backpropagation  ketiga  dengan  jumlah  node hidden  layer  9.  Gambar  6  merupakan  arsitektur Backpropagation  keempat  dengan  jumlah  node hidden layer 15.
Citra  input  dari  penelitian  ini  adalah  citra mata  RGB  yang  kemudian  dilakukan  konversi menjadi  grayscale.  Citra  grayscale  selanjutnya diekstraksi  fitur  tekstur,  yaitu  diambil  fitur  rata- rata  citra  grayscale,  standar  deviasi,  skewness, variance,  entropy,  kontras,  energi,  korelasi,  dan homogeneity.
Hasil ujicoba dari keempat model arsitektur seperti dalam Tabel 2. Tabel 2. Nilai Akurasi Keempat Arsitektur Backpropagation No Jumlah Node Hidden Layer Akurasi 1 5 45.83% 2 7 54.17% 3 9 41.67% 4 15 41.67% Tabel  2  menunjukkan  bahwa  setiap  model arsitektur Backpropagation yang diusulkan ditraining dan diujicoba rata-rata sebanyak 5 kali. Hasil  akurasi  dari  arsitektur  yang  terbaik  adalah model  kedua  dengan  jumlah  hidden  layer sebanyak  7.  Arsitektur  Backpropagation  yang terbaik  dalam  identifikasi  penyakit  mata  ada  di Gambar  4,  dengan  9  node  input  layer,  7  node hidden layer, dan 2 node output layer.
Data  yang  digunakan  training  sebanyak  90 baris  dan  testing  sebanyak  24  baris.  Tabel  3 adalah  data  tes  pada  penelitian  ini.  Tabel  3 menunjukkan  ada  3  kelas  penyakit  mata,  yaitu
Gloucoma, Cataracts, dan Uveitis, yang

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
disimbolkan Gloucoma [1,0], Cataracts [0,1], dan
Uveitis [1,1]. Tabel 3. Data tes Penelitian rata stand skew vari entropi  kontras  energi  korelasi  homog kelas 1 kelas 2 161.26  10.95 1.12 400484.93 7.20 0.39 0.13 0.89 0.86 0 1 Cataracts 102.01  16.91 0.48 1663475.88 7.77 0.33 0.10 0.96 0.89 0 1 Cataracts 158.10  12.78 1.30 902451.28 7.03 0.38 0.16 0.89 0.86 0 1 Cataracts 144.18  11.23 0.06 551349.03 7.13 0.39 0.14 0.88 0.85 0 1 Cataracts 78.23 24.38 0.23 8760014.51 7.52 0.75 0.11 0.90 0.84 0 1 Cataracts 137.66 9.69 -0.55 692936.92 7.43 0.57 0.10 0.88 0.82 0 1 Cataracts 185.39  11.29 -0.04 507960.45 6.78 0.23 0.26 0.91 0.91 1 0 Glaucoma 116.68 6.88 -0.07 160132.38 7.36 0.24 0.13 0.93 0.90 1 0 Glaucoma 146.30  13.08 -0.22 977070.12 7.34 0.38 0.13 0.91 0.86 1 0 Glaucoma 141.65  15.86 1.07 1193890.87 7.03 0.28 0.19 0.91 0.89 1 0 Glaucoma 99.59 10.72 -0.62 677084.76 7.51 0.22 0.14 0.95 0.91 1 0 Glaucoma 121.98  10.65 -1.85 366146.31 6.77 0.37 0.22 0.80 0.87 1 0 Glaucoma 143.23  12.03 0.65 725990.09 7.18 0.41 0.16 0.89 0.85 1 0 Glaucoma 71.24 8.60 0.20 391973.73 7.04 0.62 0.14 0.77 0.82 1 0 Glaucoma 132.03 5.15 -0.82 138211.11 7.30 0.79 0.08 0.75 0.76 1 0 Glaucoma 141.77  14.87 1.53 1282512.73 7.73 0.71 0.08 0.89 0.82 1 1 Uveitis 155.90 8.77 -0.38 714311.53 7.55 1.07 0.09 0.80 0.77 1 1 Uveitis 183.88  14.05 -0.32 1375906.07 7.08 0.55 0.20 0.87 0.86 1 1 Uveitis 162.87 9.41 2.71 457317.45 7.16 0.64 0.14 0.79 0.83 1 1 Uveitis 171.42  15.62 0.07 1737503.97 7.44 0.25 0.14 0.94 0.90 1 1 Uveitis 180.05  17.52 -0.80 1561631.80 7.25 0.49 0.12 0.92 0.85 1 1 Uveitis 177.10  15.29 -0.57 1416477.15 7.55 0.30 0.12 0.95 0.88 1 1 Uveitis 143.27  14.72 -2.02 768126.87 7.23 0.37 0.11 0.94 0.87 1 1 Uveitis 124.77 9.64 -2.51 447185.76 7.53 0.33 0.09 0.96 0.87 1 1 Uveitis
Data  citra  mata  dari  masing-masing penyakit  mata  seperti  dalam  Gambar  7  sampai Gambar  9.  Gambar  7  merupakan  citra  mata penyakit Gloucoma, Gambar 8 merupakan citra mata  penyakit  Cataracts,  dan  Gambar  9 merupakan citra mata penyakit Uveitis.
Gambar 7. Penyakit Gloucoma
Gambar 8. Penyakit Cataracts
Gambar 9. Penyakit Uveitis

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 4. KESIMPULAN
Arsitektur yang diusulkan dalam penelitian ini  ada  4,  yaitu:  arsitektur  pertama  9,  5,  2, arsitektur kedua 9, 7, 2, arsitektur ketiga 9, 9, 2, dan  arsitektur  keempat  9,  15,  2.  Arsitektur Backpropagation  ada  input  layer,  hidden  layer, dan  output  layer.  Penelitian  ini  jumlah  node input  layer  ada  9  dan  semua  arsitektur  yang diusulkan  sama.  Output  layer  di  penelitian  ini juga  sama  untuk  semua  arsitektur,  yaitu  2. Jumlah  node  hidden  layer  yang  diusulkan  dari keempat arsitektur adalah 5, 7, 9, 15. Arsitektur yang  nilai  akurasinya  terbaik  adalah  9,  7,  2, dengan 7 node hidden layer, sebesar 54.17%.

## 5. REFERENSI
Acharya,  U.  R.,  Dua,  S.,  Du,  X.,  Sree  S,  V.,  &
Chua,  C.  K.  (2011).  Automated  diagnosis of  glaucoma  using  texture  and  higher order spectra features. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine . https://doi.org/10.1109/TITB.2011.21193
22 Al  Rivan,  M.  E.,  &  Devella,  S.  (2020).
Pengenalan Iris Menggunakan Fitur Local Binary  Pattern  dan  RBF  Classifier. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro Dan Ilmu Komputer . https://doi.org/10.24176/simet.v11i1.3717 Anantrasirichai,  N.,  Achim,  A.,  Morgan,  J.  E.,
Erchova,  I.,  &  Nicholson,  L.  (2013).
SVM-based texture classification in Optical Coherence Tomography. In Proceedings  -  International  Symposium on Biomedical Imaging . https://doi.org/10.1109/ISBI.2013.655677 8 Annu,  N.,  &  Justin,  J.  (2013).  Automated classification  of  glaucoma  images  by wavelet  energy  features. International
Journal of Engineering and Technology . Anraeni,  S.,  Herman,  &  Arisandi,  A.  (2017). Ekstraksi Fitur Citra Iris Mata Menggunakan  Pencirian  Matriks  Ko- Okurensi  Aras  Keabuan  untuk  Klasifikasi
Kondisi  Kesehatan  Ginjal  Iris  Image Feature Exctraction Using Grey Level Co- Occurance  Matrices  for  Kidney  Health Classification, (July). Arifin,  T.,  &  Herliana,  A.  (2020).  Optimasi
decision tree menggunakan particle swarm  optimization  untuk  identifikasi penyakit mata berdasarkan analisa tekstur. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer . Dua, S., Rajendra Acharya, U., Chowriappa, P., & Vinitha Sree, S. (2012). Wavelet-based energy  features  for  glaucomatous  image classification. IEEE  Transactions  on Information  Technology  in  Biomedicine . https://doi.org/10.1109/TITB.2011.21765
40
Eskaprianda,  A.,  Isnanto,  R.  R.,  &  Santoso,  I.
(2011).  Deteksi  Kondisi  Organ  Pankreas Melalui  Iris  Mata  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Metode  Perambatan  Balik dengan  Pencirian  Matriks  Ko-Okurensi Aras Keabuan. TRANSMISI . https://doi.org/10.12777/transmisi.13.1.33
-38
Faruk,  M.,  &  Nafi’iyah,  N.  (2020).  Klasifikasi Kanker  Kulit  Berdasarkan  Fitur  Tekstur  , Fitur  Warna  Citra  Menggunakan  SVM dan KNN. Telematika . Herliana,  A.,  &  Arifin,  T.  (2019).  Analisis Tekstur pada Citra Iris Mata Menggunakan  Algoritma  Gray  Level  Co- Occurency  Matrix. Jurnal  Pilar  Nusa
Mandiri .
https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.680 Maimunah,  &  Harjoko,  A.  (2007).  Sistem Pengenalan  Iris  Mata  Manusia  dengan Menggunakan Transformasi Wavelet.
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi
Informasi . Nafi’iyah,  N.,  &  Wardhani,  R.  (2016).  Sistem Identifikasi Jenis Kelamin Manusia
Berdasarkan  Foto  Panoramik. Seminar Nasional  Hasil  Penelitian  Masyarakat , 120–125. Sabrina,  E.  (2017).  Klasifikasi  Penyakit Diabetic Retinopathy Menggunakan Metode  Learning  Vector  Quantization (LVQ). Jurnal Teknik Elektro .
Sinaga,  A.  S.  R.  (2020).  Ekstrak  Ciri
Komunikasi  Nonverbal  Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix.
INFORMATIKA .
https://doi.org/10.36723/juri.v12i2.230