JURNAL FOURIER | April 2024, Vol. 13, No. 1, 30-41
Perbandingan Ekstraksi Fitur Untuk Klasifikasi COVID-19,

## MERS, dan SARS Menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine
Khofifah Auliyatuz Zahroh 1 , Dian Candra Rini Novitasari 2 , Lutfi Hakim 3
123 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Jl. Ahmad Yani No.117 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Korespondensi; Khofifah Auliyatuz Zahroh, Email: khofifahauliya12@gmail.com

## Abstrak
Pada tahun 2019, terjadi  kemunculan suatu wabah penyakit  COVID-19.  Wabah penyakit  tersebut telah mengguncang dunia  sehingga  menyebabkan  pandemi  secara  global.  Selain  COVID-19,  terdapat  dua  wabah  penyakit  lain  juga diakibatkan  oleh  virus corona yaitu  MERS  ( Middle  East  Respiratory  Syndrome )  dan  SARS  ( Severe  Acute  Respiratory Syndrome )  yang  sudah  menjadi  ancaman  serius  pada  beberapa  dekade  terakhir.  Ketiga  wabah  penyakit  tersebut menyebabkan jutaan kasus serta ribuan orang  yang meninggal di seluruh dunia.  Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi penyakit COVID-19, MERS, dan SARS berdasarkan hasil pemeriksaan X-ray menggunakan  perbandingan  ekstraksi  fitur  GLCM  ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix )  dan  GLDM  ( Gray  Level Difference  Matrix )  serta  klasifikasi  ELM  ( Extreme  Learning  Machine ).  Pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa parameter uji coba diantaranya yaitu arah sudut, jumlah 𝒌 pada k-fold , serta  jumlah hidden node . Hasil terbaik pada penelitian ini diperoleh menggunakan metode ekstraksi fitur GLDM dengan uji coba pada sudut 𝟏𝟑𝟓° , k-fold 10, serta hidden node 25 yang menghasilkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas masing-masing sebesar 100% dengan waktu yang dibutuhkan yaitu  0.00042 detik. Sehingga, dapat  disimpulkan bahwa hasil ekstraksi fitur GLDM lebih unggul daripada ekstraksi fitur GLCM.
Kata Kunci : ELM, GLCM, GLDM, Virus Corona

## Abstract
In 2019, there was an outbreak of the COVID-19 disease. The disease outbreak has shaken the world, causing a global pandemic. In addition to COVID-19, there are two other disease outbreaks also caused by the coronavirus, namely MERS (Middle East Respiratory Syndrome) and SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) which have become serious threats in  recent  decades.  These  three  disease  outbreaks  have  caused  millions  of  cases  and  thousands  of  deaths  around  the world.  Based  on  these  problems,  this  study  aims  to  classify  COVID-19,  MERS,  and  SARS  diseases  based  on  X-ray examination results using a comparison of GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) and GLDM (Gray Level Difference Matrix) feature extraction and ELM (Extreme Learning Machine) classification. In this study using several test parameters including the direction of the angle, the number of k in k-fold, and the number of hidden nodes. The best results in this study were obtained using the GLDM feature extraction method with a trial at an angle of 135°, k-fold 10, and hidden node 25 which resulted in accuracy, sensitivity, and specificity of 100% each with the time required of 0.00042 seconds. Thus, it can be concluded that the results of GLDM feature extraction are superior to GLCM feature extraction.
Keywords : Corona Virus, ELM, GLCM, GLDM

## Pendahuluan
Pada  tahun  2019  terjadi  suatu  wabah  penyakit  yang  diakibatkan  oleh  virus corona ,  yaitu  COVID-19 ( Corona  Virus  Disease-19 ).  COVID-19  pertama  kali  dilaporkan  terdeteksi  di  Wuhan,  China  dan kemudian  menyebar  secara  cepat  ke  seluruh  dunia,  sehingga  COVID-19  ditetapkan  sebagai  pandemi global [1]. Berdasarkan laporan data oleh WHO ( World Health Organization ), tercatat total kasus positif COVID-19  di  dunia  yaitu  sebanyak  312.173.462  kasus  dengan  total  orang  meninggal  dunia  akibat COVID-19 sebanyak 5.501.000 orang [2]. Selain wabah penyakit COVID-19, terdapat penyakit lain yang pernah terjadi sebelumnya dan juga diakibatkan oleh virus corona yaitu MERS ( Middle East Respiratory Syndrome )  dan  SARS  ( Severe  Acute  Respiratory  Syndrome ).  Wabah  penyakit  MERS  terjadi  di  tahun 2012 dengan total kasus di dunia sebanyak 2.499 kasus dan 861 orang yang meninggal dunia, sedangkan wabah penyakit SARS terjadi pada tahun 2002 dengan total terinfeksi SARS di dunia sebanyak 8.098 orang  dan  774  orang  yang  meninggal  dunia  [3].  Penyakit  COVID-19,  MERS,  SARS memiliki  gejala yang hampir sama diantaranya yaitu demam tinggi, batuk, sesak napas, dan sebagainya [4]. Oleh karena itu, perlu adanya diagnosis ketiga penyakit tersebut dengan melalui pemeriksaan X-ray untuk mengetahui kondisi  dari  paru-paru.  Diagnosis  penyakit  COVID-19,  MERS,  dan  SARS  menjadi  hal  yang  harus dilakukan secara cepat dan akurat agar penyakit tersebut dapat segera ditangani lebih lanjut.
Saat  ini,  teknologi  telah  berkembang  dengan  cepat  dalam  berbagai  bidang  termasuk  pada  bidang kesehatan  yang  menggunakan  sistem  CAD  ( Computer  Aided  Diagnosis )  untuk  melakukan  diagnosis penyakit melalui citra X-ray dengan melalui tahapan preprocessing , ekstraksi fitur, kemudian klasifikasi [5]. Tahap preprocessing bertujuan untuk memperbaiki citra yang memiliki kualitas kurang baik, karena hal tersebut dapat mempengaruhi hasil klasifikasi [6]. Preprocessing yang digunakan pada penelitian ini adalah metode CLAHE ( Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization ) dan median filter . Tahap selanjutnya yaitu ekstraksi fitur bertujuan untuk mendapatkan suatu informasi tekstur yang terdapat pada citra [7]. Terdapat dua metode ekstraksi fitur yang digunakan sebagai perbandingan pada penelitian ini yaitu GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrix ) dan GLDM ( Gray Level Difference Matrix ). Metode GLCM  ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix )  mengekstraksi  tekstur  suatu  citra  sehingga  menghasilkan empat fitur utama yaitu energi, kontras, homogenitas, dan korelasi [8]. Berbagai penelitian menggunakan metode GLCM yang sebelumnya pernah dilakukan seperti penelitian yang menggunakan citra jerawat pada wajah untuk mengidentifikasi jenis acne vulgaris mengunakan GLCM dan klasifikasi ELM. Hasil penelitian  tersebut  memperoleh  akurasi  tertinggi  sebesar  95,24%  [9].  Selain  itu,  penelitian  lain  yang membahas  perbandingan  metode  GLCM  dengan  ekstraksi  fitur  orde  pertama.  Penelitian  tersebut bertujuan untuk melakukan klasifikasi citra mammogram menggunakan metode SVM ( Support Vector Machine ) dan memberikan hasil akurasi terbaik pada metode ekstraksi fitur GLCM sebesar 89% [10].
Pada metode ekstraksi fitur GLDM ( Gray Level Difference Matrix ) melakukan ekstraksi tekstur dari sebuah citra dengan menghitung perbedaan piksel  pada arah vertikal  dan  diagonal.  Hasil dari GLDM berupa  lima  fitur  yaitu  GC  ( Gradient  Contrast ),  GSM  ( Gradient  Second  Moment ),  GE  ( Gradient Entropy),  GM  ( Gradient  Mean ),  dan  IDM  ( Inverse  Differences  Moment )  [11].  Terdapat  penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  ekstraksi  fitur  GLDM  untuk  melakukan  deteksi  diabetik  retinopati dengan  menggunakan  FFNN  ( Feedforward  Neural  Network )  yang  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar 95% [12].
Tahapan selanjutnya yang dilakukan setelah ekstraksi fitur yaitu klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu ELM ( Extreme Learning Machine ) dengan perbandingan ekstraksi fitur GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrix ) dan GLDM ( Gray Level Difference Matrix ). Metode ELM merupakan salah satu dari algoritma feedforward neural network yang hanya memiliki satu hidden layer atau  disebut  dengan  SLFNs  ( Single  Hidden  Layer  Feedforward  Neural  Networks )  [13]. Keunggulan dari ELM yaitu dapat melakukan proses training secara cepat [14]. Oleh karena itu, metode tersebut  banyak  digunakan  oleh  beberapa  penelitian  sebelumnya,  seperti  pada  penelitian  yang
menggunakan metode ELM untuk mengklasifikasi suatu penyakit tumor otak dengan hasil akurasi yang diperoleh yaitu 86% [15]. Terdapat juga penelitian yang melakukan perbandingan ELM dengan metode Backpropagation untuk  klasifikasi  prestasi  akademik  mahasiswa  yang  menunjukkan  bahwa  ELM memperoleh  tingkat  kesalahan  paling  rendah  sebesar  14.84%  dibandingkan Backpropagation sebesar 20.12% [16].
Pada penelitian sebelumnya yang menggunakan metode MLP ( Multilayer Perceptron ) dan GLCM untuk  mengklasifikasikan  COVID-19  dan  SARS  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  91,67%  [17]. Berdasarkan  penelitian  tersebut,  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan  pengembangan  dengan menambahkan  metode  ekstraksi  fitur  GLDM  untuk  membandingkan  hasil  dari  metode  ekstraksi  fitur GLCM dengan GLDM. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk mengklasifikasi COVID- 19, MERS, dan SARS menggunakan metode ELM dengan perbandingan metode ekstraksi fitur GLCM dengan GLDM.

## Landasan Teori

## 1. CLAHE
CLAHE ( Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization ) merupakan salah satu tahap preprocessing yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  dengan  memberikan  batasan  kontras  pada  citra  agar tidak terjadi peningkatan kontras yang berlebihan [18]. Metode ini bekerja pada setiap piksel suatu citra yang  disebut  dengan tile .  Pada  setiap tile dilakukan  perbaikan  kontras  dengan  memotong  histogram berdasarkan nilai clip limit . Histogram yang melebihi nilai clip limit kemudian dilakukan distribusi ke bagian  lainnya  [19].  Perhitungan  nilai clip  limit dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  yang terdapat pada Persamaan (1).
𝛽 = 𝑥 𝑦 (1 + 𝛼 100 (𝑆 𝑚𝑎𝑥 − 1)) (1)
dimana, 𝛽 merupakan clip  limit , 𝑥 merupakan  ukuran  pada tile , 𝑦 merupakan  nilai grayscale , 𝛼 merupakan nilai clip factor , dan 𝑆 𝑚𝑎𝑥 merupakan nilai kontras maksimum. Kontras pada setiap tile yang telah  diperbaiki  kemudian  digabungkan  menggunakan  interpolasi  bilinear  agar  hasil tile yang digabungkan terlihat halus.
2. Median Filter
Median filter merupakan metode yang bertujuan untuk mengurangi noise pada sebuah citra [20]. Proses dari metode ini  yaitu mencari nilai median dengan mengurutkan nilai-nilai piksel pada setiap window kemudian  mengganti  nilai  piksel  yang  berada  di  tengah window dengan  nilai  hasil median [21]. Umumnya, window yang  digunakan  berukuran 3 × 3 .  Perhitungan median  filter dapat  dilakukan berdasarkan Persamaan (2).
𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛{𝑔(𝑥, 𝑦)} (2)
dimana, 𝑥, 𝑦 merupakan  ukuran  dari window , 𝑓(𝑥, 𝑦) merupakan  hasil median  filter ,  dan 𝑔(𝑥, 𝑦) merupakan nilai piksel pada window .

## 3. GLCM
GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrix ) merupakan metode ekstraksi tekstur suatu citra berdasarkan frekuensi  hubungan  intensitas  keabuan  antara  pasangan  piksel  bertetangga  berdasarkan  jarak  dan orientasi  arah  sudut  tertentu  [22].  Terdapat  empat  arah  sudut  yang  digunakan  pada  GLCM  yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135° . GLCM melakukan ekstraksi tekstur menghasilkan beberapa fitur yang umumnya digunakan diantaranya yaitu energi, kontras, homogenitas, dan korelasi [23]. Berdasarkan keempat fitur tersebut dapat dihitung menggunakan rumus yang terdapat pada Persamaan (3) – (6).
𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 =   ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑖,𝑗 (3) 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 =   ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 |𝑖 − 𝑗| 2 (4)
ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑖𝑡𝑎𝑠 =   ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 1 1+|𝑖−𝑗| 2 𝑖,𝑗 (5)
𝑘𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 =   ∑ 𝑝(𝑖,𝑗)(𝑖−𝜇 𝑖 )(𝑗−𝜇 𝑗 ) 𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 𝑖,𝑗 (6)
dimana, 𝑝(𝑖, 𝑗) merupakan nilai matriks co-occurrence berdasarkan baris 𝑖 dan kolom 𝑗 , 𝜇 merupakan nilai rata-rata, 𝜎 merupakan nilai standar deviasi.

## 4. GLDM
GLDM  ( Gray  Level  Difference  Matrix )  merupakan  metode  ekstraksi  fitur  yang  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  tekstur  yang  terdapat  pada  suatu  citra.  Metode  ini  berfokus  pada  perbedaan absolut  dari  intensitas  keabuan  antara  kedua  piksel  yang  dipisahkan  oleh  jarak  tertentu  dengan menghitung  jumlah  frekuensi  kemunculan  perbedaan  intensitas  keabuan  tersebut  [24].  Beberapa  fitur statistik yang didapatkan dari ekstraksi GLDM yaitu GC ( Gradient Contrast ), GSM ( Gradient Second Moment ), GE ( Gradient Entropy ), GM ( Gradient Mean ), dan IDM ( Inverse Differences Moment ) [11]. Fitur-fitur tersebut dapat dihitung menggunakan Persamaan (7) – (11).
𝐺𝐶 =   ∑ 𝑔 2 ℎ(𝑔|𝜃) 𝑔 (7)
𝐺𝑆𝑀 =   ∑ [ℎ(𝑔|𝜃)] 2 𝑔 (8)
𝐺𝐸 =   − ∑ ℎ(𝑔|𝜃) × log ℎ(𝑔|𝜃) 𝑔 (9) 𝐺𝑀 =   ∑ ℎ(𝑔|𝜃) 𝑔 × 𝑔 (10)
𝐼𝐷𝑀 =   ∑ ℎ(𝑔|𝜃) (𝑔 2 +1) 𝑔 (11)
dimana, 𝜃 merupakan arah piksel yang dekat dengan jarak. 𝜃 dapat berupa sudut 0°, 45°, 90°, 135° . 5. K-fold Cross Validation
K-fold  Cross  Validation merupakan  metode  yang  berguna  untuk  melakukan  pembagian  data  menjadi data pelatihan dan data pengujian. Metode ini memiliki konsep yaitu data dibagi menjadi 𝑘 subset dengan jumlah pembagian yang sama besar kemudian dilakukan proses pelatihan dan pengujian, dimana 𝑘 − 1 sebagai data pelatihan dan sisanya merupakan data pengujian [25]. Terdapat ilustrasi dari proses cross validation dengan 𝑘  =  5 pada Gambar 1.

## 6. ELM
ELM  ( Extreme  Learning  Machine )  termasuk  dari  salah  satu  algoritma  FFNN  ( Feedforward  Neural Network ) yang hanya memiliki satu hidden layer atau dapat disebut juga dengan istilah SLFN ( Single Hidden Layer Feedforward Neural Networks ) [13]. Metode ini memiliki kemampuan yang unggul yaitu dapat melakukan proses pelatihan secara cepat serta dapat memberikan hasil kinerja generalisasi  yang lebih baik [26]. Terdapat parameter ELM yang dapat ditentukan yaitu jenis fungsi aktivasi dan jumlah node yang terdapat pada hidden . ELM memiliki arsitektur yang divisualisasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur ELM.
Berdasarkan arsitektur pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa ELM terdiri dari 3 layer yaitu input layer , hidden layer , dan output layer . Selain itu, terdapat  dua proses perhitungan dari metode ELM  yaitu pelatihan  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  model  optimal  dan  pengujian  yang  dilakukan  untuk mengevaluasi  hasil  proses  pelatihan  [27].  Langkah-langkah  perhitungan  pada  proses  pelatihan  dan pengujian metode ELM sebagai berikut.

## Proses pelatihan
1. Melakukan input data untuk pelatihan.
2. Menginisialisasi bias, bobot, dan jumlah node pada hidden secara random .
3. Menghitung output hidden layer menggunakan Persamaan (12).
𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 =   (∑ 𝑥 𝑖 × 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ) + 𝑏 𝑗 (12)
dimana, 𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 merupakan output hidden layer , 𝑥 merupakan data, 𝑤 merupakan bobot, dan 𝑏 merupakan bias.
4. Menghitung fungsi aktivasi sigmoid menggunakan Persamaan (13).
𝑓(𝑥) = 1 1+𝑒 −𝐻𝑖𝑛𝑖𝑡 (13)
5. Melakukan transpose matriks output hidden layer dan mengalikan matriks 𝐻 dengan output hidden layer hasil transpose ( 𝐻 𝑇 ).
6. Menghitung matriks moore penrose pseudoinverse menggunakan Persamaan (14).
𝐻 † =   (𝐻 𝑇 𝐻) −1 𝐻 𝑇 (14)
dimana, 𝐻 † merupakan matriks moore penrose pseudoinverse dan 𝐻 merupakan matriks hidden layer .
7. Menghitung output bobot menggunakan Persamaan (15).
𝛽 = 𝐻 † × 𝑡 (15)
dimana, 𝛽 merupakan output bobot dan 𝑡 merupakan target. Proses pengujian
1. Melakukan input data untuk pengujian.
2. Menghitung output hidden layer dan fungsi aktivasi berdasarkan bobot dan bias yang didapatkan pada proses pelatihan. Perhitungan tersebut dilakukan menggunakan rumus pada Persamaan (12) dan (13).
3. Menghitung output layer dengan 𝛽 yang didapatkan pada proses pelatihan menggunakan Persamaan (16).
𝑌 = 𝐻 × 𝛽 (16)
dimana, 𝑌 merupakan output layer .
7. Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  evaluasi  kinerja  model  klasifikasi  biner maupun klasifikasi multiclass [28]. Metode ini menganalisis hasil klasifikasi berdasarkan empat bagian diantaranya yaitu True Positive (TP) menunjukkan data aktual dan hasil klasifikasi bernilai positif, True Negative  (TN)  menunjukkan  data  aktual  dan  hasil  klasifikasinya  bernilai  negatif,  False  Positive  (FP) menunjukkan  data  aktual  bernilai  negatif  sedangkan  hasil  klasifikasinya  positif,  False  Negative  (FN) menunjukkan  data  aktual  positif  sedangkan  hasil  klasifikasinya  negatif  [29]. Confusion  matrix untuk permasalahan klasifikasi multiclass divisualisasikan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Confusion matrix multiclass .
Berdasarkan  perolehan  nilai  dari  TP,  TN,  FP,  dan  FN  kemudian  dihitung  tingkat  keakuratan  dari model menggunakan rumus akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada Persamaan (17) – (19).
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑎 𝑛 𝑎 × 100% (17)
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = ∑( 𝑇𝑃𝑖 𝑇𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖 ) 𝑛 × 100% (18)
𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = ∑( 𝑇𝑁𝑖 𝑇𝑁𝑖+𝐹𝑃𝑖 ) 𝑛 × 100% (19)
dimana, 𝑇𝑃 𝑎 merupakan  jumlah  TP  dari  semua  kelas, 𝑛 𝑎 merupakan  jumlah  dari  seluruh  data, 𝑛 merupakan jumlah kelas, dan 𝑖 merupakan kelas ke- i .

## Bahan dan Metode
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan data yang digunakan berupa data citra X-ray tiga penyakit yaitu COVID-19, MERS, dan SARS. Data citra X-ray termasuk data sekunder yang didapatkan dari Kaggle dengan jumlah keseluruhan data yaitu 422 data yang meliputi 144 data COVID-19, 144 data MERS, dan 134 data SARS. Terdapat sampel data dari masing-masing penyakit yang ditunjukkan oleh Gambar 4.
(a) (b) (c)
Gambar 4. Sampel data (a) COVID-19, (b) MERS, (c) SARS.
Terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk  memproses  data  agar  mendapatkan  hasil  klasifikasi yang divisualisasikan berupa diagram alir pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram alir penelitian.
Berdasarkan diagram alir Gambar 5, tahap awal penelitian ini yaitu melakukan input data citra X- ray COVID-19,  MERS,  dan  SARS.  Selanjutnya  dilakukan  tahap preprocessing untuk  memperbaiki kualitas dari citra X-ray seperti meningkatkan kontras menggunakan CLAHE dan menghilangkan noise menggunakan median filter . Setelah itu, dilakukan proses ekstraksi fitur menggunakan metode GLCM untuk  memperoleh  fitur  energi,  kontras,  homogenitas,  dan  korelasi  serta  pada  metode  GLDM  untuk mendapatkan fitur GC, GSM, GE, GM, dan IDM. Langkah selanjutnya yaitu membagi data menjadi data pelatihan dan data pengujian menggunakan metode K-fold Cross Validation dengan parameter uji coba 𝑘 yang digunakan yaitu 𝑘 = 5 dan 𝑘 = 10 . Pada data pelatihan dilakukan proses pelatihan ELM yang meliputi inisialisasi bobot, bias, jumlah node pada hidden layer hingga didapatkan model optimal yang kemudian digunakan pada proses pengujian. Setelah didapatkan hasil klasifikasi, kemudian melakukan evaluasi  kinerja  klasifikasi  ELM  menggunakan confusion  matrix sehingga  diperoleh  hasil  akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas.

## Hasil dan Pembahasan
Langkah pertama dalam  penelitian ini  melakukan input data citra X-ray penyakit COVID-19, MERS, dan SARS. Selanjutnya melalui proses perbaikan citra X-ray menggunakan metode CLAHE dan median filter . Perhitungan kedua metode preprocessing tersebut dilakukan berdasarkan Persamaan (1) dan (2), sehingga menghasilkan kualitas citra yang lebih baik. Terdapat perbedaan citra X-ray asli, hasil CLAHE, dan hasil median filter yang ditunjukkan oleh Gambar 6.
(a) (b) (c)
Gambar 6. Perbandingan citra X-ray (a) asli, (b) hasil CLAHE, (c) hasil median filter .
Setelah  pada  tahap preprocessing ,  kemudian  melakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode GLCM dan GLDM. Masing-masing dari kedua metode tersebut dilakukan ekstraksi tekstur berdasarkan uji  coba  orientasi  arah  sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° .  Selanjutnya,  untuk  mendapatkan  nilai  fitur  pada metode  GLCM  dapat  dihitung  menggunakan  Persamaan  (3)  –  (6),  sedangkan  nilai  fitur  pada  metode GLDM  diperoleh  pada  perhitungan  menggunakan  Persamaan  (7)  –  (11).    Sampel  hasil  ekstraksi  fitur GLCM dan GLDM pada arah sudut 0° dapat dilihat pada Tabel 1 dan 2 berikut.
Tabel 1. Sampel hasil ekstraksi GLCM sudut 0° .
Data ke- Energi Kontras Homogenitas   Korelasi Kelas 1 0.899158 0.210802 0.13239 0.94583 COVID-19 2 0.867258 0.316984 0.093301 0.952297 COVID-19 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 421 0.952357 0.097414 0.238745 0.94829 MERS 422 0.932883 0.141936 0.147767 0.97183 SARS
Tabel 2. Sampel hasil ekstraksi GLDM sudut 0° .
Data ke- Contras ASM Entropi IDM Mean Kelas 1 0.570025 0.458483 0.448028 0.55969 0.565957 COVID-19 2 0.693033 0.6092 0.316325 0.689483 0.693056 COVID-19 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 421 0.251381 0.169306 0.763287 0.243847 0.24809 MERS 422 0.523679 0.419348 0.495156 0.512092 0.517418 SARS
Langkah  selanjutnya  yaitu  menggunakan  metode k-fold  cross  validation untuk  melakukan pembagian data pelatihan dan data pengujian. Parameter k-fold digunakan untuk uji coba dengan 𝑘 = 5 dan 𝑘 = 10 .  Berdasarkan  hasil  pembagian  data  menggunakan k-fold ,  kemudian  dilakukan  proses klasifikasi  menggunakan  ELM  dengan  data  pelatihan  digunakan  sebagai input awal  proses  pelatihan. Setelah  itu,  melakukan  inisialisasi  bobot,  bias,  dan  jumlah node pada hidden  layer secara random . Penelitian ini menggunakan node yang terdapat  pada hidden layer sebagai parameter uji coba dengan jumlah node 25 , 50 ,  dan 100 .  Proses  perhitungan  pada  pelatihan  dan  pengujian  klasifikasi  ELM menggunakan  rumus  pada  Persamaan  (12)  –  (16),  sehingga  memperoleh  hasil  uji  coba  yang  terdapat pada Tabel 3 dan 4 sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil uji coba ELM menggunakan ekstraksi fitur GLCM.
Sudut K-fold Node Akurasi (%) Sensitivitas (%) Spesifisitas (%) waktu (s) 0° 5 25 78.5714 78.7798 89.279 0.00084 50 73.8095 74.0495 87.0428 0.0016
100 67.8571 68.3024 84.0752 0.0032 10 25 73.8095 74.3956 86.9397 0.00059 50 71.4286 71.8559 85.9135 0.0014 100 69.0476 69.4505 84.6378 0.0028 45° 5 25 83.3333 83.3775 91.5778 0.0012 50 82.1429 82.2281 91.0345 0.0017 100 76.1905 76.3484 88.0355 0.0039 10 25 83.3333 83.7607 91.6236 0.00054 50 80.9524 81.5385 90.5553 0.0011 100 80.9524 81.3797 90.5142 0.0032 90° 5 25 84.5238 84.527 92.1839 0.00058 50 78.5714 78.6472 89.185 0.0015 100 73.8095 74.1821 86.8861 0.0038 10 25 83.3333 83.7607 91.6226 0.00042 50 78.5714 78.9988 89.2796 0.0012 100 78.5714 78.4982 89.2355 0.0029 135° 5 25 80.9524 81.0787 90.3657 0.0313 50 78.5714 78.7798 89.185 0.0156 100 80.9524 81.0787 90.4284 0.0313 10 25 83.3333 83.602 91.6195 0.00054 50 80.9524 81.5385 90.4731 0.0011 100 78.5714 78.9988 89.2796 0.0031
Berdasarkan hasil uji coba pada Tabel 3 disimpulkan bahwa klasifikasi ELM dengan metode GLCM memperoleh hasil yang cukup baik pada beberapa parameter. Perolehan hasil tertinggi terdapat pada uji coba arah sudut 90° , k-fold 5, dan jumlah node 25 dengan  akurasi,  sensitivitas, dan spesifisitas masing-masing sebesar 84.5238%, 84.527%, dan 92.1839%.
Tabel 4. Hasil uji coba ELM menggunakan ekstraksi fitur GLDM.
Sudut K-fold Node Akurasi (%) Sensitivitas (%) Spesifisitas (%) waktu (s) 0° 5 25 98.8095 98.8506 99.3939 0.00058 50 98.8095 98.8506 99.3939 0.0016 100 98.8095 98.8506 99.3939 0.0031 10 25 97.619 97.619 98.7654 0.00062 50 97.619 97.619 98.7654 0.00014 100 97.619 97.619 98.7654 0.003 45° 5 25 100 100 100 0.0014 50 100 100 100 0.0023
100 100 100 100 0.0041 10 25 100 100 100 0.00047 50 100 100 100 0.0012 100 100 100 100 0.0036 90° 5 25 98.8095 98.8506 99.3939 0.0011 50 98.8095 98.8506 99.3939 0.0017 100 98.8095 98.8506 99.3939 0.0039 10 25 97.619 97.7778 98.8095 0.00059 50 97.619 97.7778 98.8095 0.00014 100 97.619 97.7778 98.8095 0.0032 135° 5 25 100 100 100 0.00067 50 100 100 100 0.0015 100 100 100 100 0.0044 10 25 100 100 100 0.00042 50 100 100 100 0.0012 100 100 100 100 0.0024
Berdasarkan hasil uji coba pada Tabel 4 dapat disimpulkan bahwa klasifikasi ELM dengan metode GLDM memperoleh hasil yang sangat baik pada beberapa parameter. Hasil tertinggi terdapat pada uji coba  arah  sudut 135° , k-fold 10,  jumlah node 25,  dan  berdasarkan  waktu  tercepat  yaitu  0.00042 dengan  perolehan  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  masing-masing  sebesar  100%.  Selanjutnya, untuk  perbandingan  hasil  klasifikasi  ELM  menggunakan  metode  GLCM  dan  GLDM  dapat  dilihat pada visualisasi Gambar 7.
Gambar 7. Grafik perbandingan rata-rata nilai sensitivitas dari GLCM dan GLDM
Pada Gambar 7 merupakan grafik perbandingan rata-rata nilai sensitivitas dari GLCM dan GLDM yang dilihat dari jumlah node. Berdasarkan grafik tersebut, diketahui bahwa klasifikasi ELM menggunakan ekstraksi  fitur  GLDM  memberikan  persentase  nilai  sensitivitas  yang  lebih  tinggi  daripada  klasifikasi menggunakan ekstraksi fitur GLCM, sehingga dapat disimpulkan bahwa ekstraksi fitur metode GLDM lebih unggul sebesar 99.1373% daripada ekstraksi fitur metode GLCM yaitu 76.030%.
81.660 78.455 76.030 99.1373 99.1373 99.1373 0 20 40 60 80 100 25 50 100 Node Sensitivitas GLCM GLDM

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan ini yaitu perbandingan ekstraksi fitur GLCM dan GLDM untuk  klasifikasi  COVID-19,  MERS,  dan  SARS  menggunakan  metode  ELM  menunjukkan  bahwa penggunaan ekstraksi fitur metode GLDM mendapatkan hasil yang lebih unggul daripada ekstraksi fitur GLCM. Hasil tertinggi klasifikasi ELM dengan GLDM terdapat pada pembagian k-fold 10, arah sudut 135° ,  dan node 25  dengan  nilai  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  masing-masing  sebesar  100%. Proses pelatihan yang dibutuhkan untuk memperoleh hasil tersebut yaitu 0.00042 detik.

## Referensi
[1] A. Simajuntak, I. Kusadhiani, dan V. Z. Latuconsina, “Hubungan Jumlah Trombosit Dengan Severitas Klinis Pasien COVID-19 Pada  Tiga  Rumah  Sakit  Rujukan  COVID-19  di  Kota  Ambon  Tahun  2020,” MoluccaMedica ,  vol.  15,  no.  2,  2022,  doi: 10.30598/molmed.2022.v15.i2.138.
[2] Y. F. Riti dan S. S. Tandjung, “Klasifikasi Covid-19 Pada Citra CT Scans Paru-Paru Menggunakan Metode Convolution Neural Network,” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 18, no. 1, hal. 91, 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i1.784.
[3] T. T. Yao, J. D. Qian, W. Y. Zhu, Y. Wang, dan G. Q. Wang, “A systematic review of lopinavir therapy for SARS coronavirus and MERS coronavirus—A possible reference  for coronavirus disease-19 treatment option,” J. Med. Virol. , vol. 92, no. 6, hal. 556–563, 2020, doi: 10.1002/jmv.25729.
[4] X.-Y. Zhang et al. , “Biological, clinical and epidemiological features of COVID-19, SARS and MERS and AutoDock simulation of ACE2,” MedNexus , 2020.
[5] B. N. Mohammed, F. H. Al-Mukhtar, R. Z. Yousif, dan Y. S. Almashhadani, “Automatic Classification of Covid-19 Chest X-Ray Images Using Local Binary Pattern and Binary Particle Swarm Optimization for Feature Selection,” Cihan Univ. Sci. J. , vol. 5, no. 2, hal. 46–51, 2021.
[6] A. A. Nurfitri, A. I. Kaparang, M. T. Hidayat, A. B. Kaswar, dan D. D. Andayani, “Classification of the Level of Sugar Content in Papaya Fruit Based on Color Features Using Artificial Neural Network,” JUTIF (Jurnal Tek. Inform. , vol. 4, no. 6, 2023.
[7] A. R. Damanik, S. Annisa, A. I. Rafeli, A. S. Liana, dan D. S. Prasvita, “Klasifikasi Jenis Buah Cherry Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan Tekstur dan Warna Citra,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , 2022.
[8] C. Gupta, N. K. Gondhi, dan P. K. Lehana, “Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Parameters Analysis for Pyoderma Image Variants,” J. Comput. Theor. Nanosci. , vol. 17, hal. 1, 2020.
[9] R. L. Hasanah, “Identifikasi Jenis Acne Vulgaris pada Citra Jerawat Wajah dengan Ekstraksi Fitur GLCM dan Algoritma Extreme Learning Machine,” 2020.
[10] E. Elfira, W. Priharti, dan D. Rahmawati, “Comparison of GLCM and First Order Feature Extraction Methods for Classification of Mammogram Images,” J. Teknokes , vol. 15, no. 4, hal. 197–205, 2022, doi: 10.35882/teknokes.v15i4.458.
[11] B. Sri Aprillia, A. Rizal, dan M. A. Geraldy Fauzi, “Grey Level Differences Matrix for Alcoholic EEG Signal Classification,” JOIV  Int. J. Informatics Vis. , vol. 8, no. 1, hal. 26, 2024, doi: 10.62527/joiv.8.1.2602.
[12] E. B. Talal dan E. Thabet, “Diabetic Retinopathy Recognition System based on GLDM Features and FeedForward Neural Network Classifier,” Al-Qadisiyah J. Pure Sci. , vol. 27, no. 1, 2022.
[13] D. Kumar, T. Roshni, A. Singh, M. K. Jha, dan P. Samui, “Predicting groundwater depth fluctuations using deep learning, extreme learning machine and Gaussian process: a comparative study,” Earth Sci. Informatics , vol. 13, no. 4, hal. 1237–1250, 2020, doi: 10.1007/s12145-020-00508-y.
[14] E. Budianita, F. Syafria, dan I. Afriyanti, “Prediksi Jumlah Perceraian Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, hal. 1448–1454, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3581.
[15] R. R. Wahid, F. T. Anggraeny, dan B. Nugroho, “Implementasi Metode Extreme Learning Machine untuk Klasifikasi Tumor Otak pada  Citra  Magnetic  Resonance  Imaging,” Pros.  Semin.  Nas.  Inform.  Bela  Negara ,  vol.  1,  hal.  16–20,  2020,  doi: 10.33005/santika.v1i0.45.
[16] H. Pratiwi dan K. Harianto, “Perbandingan Algoritma ELM Dan Backpropagation Terhadap Prestasi Akademik Mahasiswa,” J- SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, hal. 282, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.147.
[17] J. F. Azzahra, H. Sumarti, dan H. H. Kusuma, “Klasifikasi Kasus COVID-19 dan SARS Berbasis Ciri Tekstur Menggunakan Metode Multi-Layer Perceptron,” J. Fis. , vol. 12, no. 1, hal. 16–27, 2022, doi: 10.15294/jf.v12i1.35685.
[18] J. Kalyani  dan M. Chakraborty, “Contrast  Enhancement  of MRI Images using Histogram Equalization Techniques,” 2020  Int. Conf. Comput. Electr. Commun. Eng. , hal. 1–5, 2020.
[19]
F.  M.  Hana  dan  I.  D.  Maulida,  “Analysis  of  contrast  limited  adaptive  histogram  equalization  (CLAHE)  parameters  on  finger
knuckle print identification,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1764, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1764/1/012049.
[20] D. C. R. Novitasari, A. Z. Foeady, M. Thohir, A. Z. Arifin, K. Niam, dan A. H. Asyhar, “Automatic Approach for Cervical Cancer Detection Based on Deep Belief Network (DBN) Using Colposcopy Data,” 2020  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  Inf.  Commun.  ICAIIC 2020 , hal. 415–420, 2020, doi: 10.1109/ICAIIC48513.2020.9065196.
[21] O. Appiah, M. Asante, dan J. B. Hayfron-Acquah, “Improved approximated median filter algorithm for real-time computer vision applications,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 34, no. 3, hal. 782–792, 2022.
[22] V.  U.  M.  Maksum,  D.  C.  R.  Novitasari,  dan  A.  Hamid,  “Image  X-Ray  Classification  for  COVID-19  Detection  Using  GCLM- ELM,” J. Mat. MANTIK , vol. 7, no. 1, hal. 74–85, 2021, doi: 10.15642/mantik.2021.7.1.74-85.
[23] F.  R.  Hendri  dan  F.  Utaminingrum,  “Cancer  Mammography  Detection  Using  Four  Features  Extractions  on  Gray  Level  Co- occurrence Matrix with SVM Kernel Analysis,” Proc. 2nd Int. Conf. Electron. Biomed. Eng. Heal. Informatics , 2022.
[24] E.  Barges  dan  E.  Thabet,  “GLDM  and  Tamura  features  based  KNN  and  particle  swarm  optimization  for  automatic  diabetic retinopathy recognition system,” Multimed. Tools Appl. , vol. 82, hal. 271–295, 2023.
[25] N. G. Ramadhan dan A. Khoirunnisa, “Klasifikasi Data Malaria Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, hal. 1580, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3347.
[26] B. Y. Phiadelvira, D. Z. Haq, D. C. R. Novitasari, dan F. Setiawan, “Prediksi Besar Daya Listrik Tenaga Gelombang Laut Metode Oscillating Water Coloumn (PLTGL-OWC) di Banyuwangi Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM),” Unnes J. Math. , vol. 11, no. 1, hal. 1–7, 2022, doi: 10.15294/ujm.v11i1.50967.
[27] W. T. Puspitasari, D. Z. Haq, dan D. C. R. Novitasari, “Identifikasi Leukemia Berdasarkan Analisis Tekstur Citra Darah Tepi Mikroskopis Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Feed-Forward,” Tek. Komput. J. Apl. , vol. 11., no. 3, hal. 215–225, 2022.
[28] N. Hidayah, A. N. Ramadanti, dan D. C. R. Novitasari, “Classification of Colon Cancer Based on Hispathological Images using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ),” vol. 9, no. 2, hal. 162–168, 2023.
[29] A. A. Salih dan A. M. Abdulazeez, “Evaluation of Classification Algorithms for Intrusion Detection System: A Review,” J. Soft Comput. Data Min. , vol. 02, no. 01, hal. 31–40, 2021, doi: 10.30880/jscdm.2021.02.01.004.