## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586

## Klasifikasi Citra Jenis Daun Berkhasiat Obat Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Extreme Learning Machine
Rhaishudin Jafar Rumandan 1,* , Rini Nuraini 2 , Nanang Sadikin 3 , Yuri Rahmanto 4
1 Program Studi Manajemen Pendidikan Islam, Insititut Agama Islam Negeri Ambon, Ambon, Indoesia
2 Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia
3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Selatan, Indonesia
4 Program Studi Teknik Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung, Indonesia Email: 1,* jafarrumandan@gmail.com, 2 rini.nuraini@civitas.unas.ac.id, 3 nanang.sadikin@i-tech.ac.id,
4 yurirahmanto@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: jafarrumandan@gmail.com Submitted: 25/11/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Daun adalah salah satu bagian tumbuhan yang mempunyai manfaat bagi manusia khususnya untuk kesehatan tubuh. Daun dapat digunakan sebagai obat herbal yang dapat menjadi alternatif yang dapat membantu dalam meningkatkan imun serta daya tahan tubuh. Akan tetapi tidak semua daun memiliki khasiat sebagai obat, maka dari itu pengetahuan mengenai jenis-jenis daun berkhasiat obat menjadi suatu hal yang penting. Tujuan dari penelitian yaitu untuk mengembangkan sistem klasifikasi citra  daun  berkhasiat  obat  dengan  menerapkan  model  jaringan  syaraf  tiruan Extreme  Learning  Machine (ELM).  Untuk mendukung  algoritma  ELM  digunakan  ekstraksi  ciri  morfologi  yang  dapat  memberikan  informasi  mengenai  karakteristik bentuk dari objek yang ada. Extreme Learning Machine (ELM) disebut juga sebagai pendekatan jaringan syaraf tiruan yang  menggunakan  satu hidden  layer . Pada  tahap  klasifikasi  algoritma Extreme  Learning  Machine (ELM)  dapat menentukan nilai bobot antara input neuron dan hidden layer secara random sehingga pola pembelajaran menjadi lebih cepat. Berdasarkan hasil uji precision , recall dan accuracy menghasilkan nilai precision sebesar 90.67%, nilai recall sebesar 89.47% dan accuracy sebesar  90%.  Sehingga,  berdasarkan hasil  tersebut dapat  dikatakan bahwa  model ELM  yang dibangun  dapat mengklasifikasikan citra jenis daun berkhasiat obat dengan baik.
Kata Kunci: Klasifikasi Citra; Daun Berkhasiat Obat; Jaringan Syaraf Tiruan; Extreme Learning Machine; Ciri Morfologi
Abstract −Leaves are one part of a plant that has benefits for humans, especially for the health of the body. Leaves can be used as herbal medicine which can be an alternative that can help in increasing immunity and body resistance. However, not all leaves have medicinal properties, therefore knowledge of the types of medicinal leaves is important. The aim of this research is to develop a classification system for the image of medicinal leaves using the Extreme Learning Machine (ELM) artificial neural network model. To support the ELM algorithm, morphological feature extraction is used which can provide information about the shape characteristics of existing objects. Extreme Learning Machine (ELM) is also known as an artificial neural network approach that uses one hidden layer. At the classification stage, the Extreme Learning Machine (ELM) algorithm can determine the weight value between the input neurons and the hidden layer randomly so that the learning pattern becomes faster. Based on the results of the precision, recall and accuracy tests, the precision value is 90.67%, the recall value is 89.47% and accuracy of 90%. So, based on these results it can be said that the ELM model that was built can classify images of leaf types with medicinal properties well.
Keywords : Image Classification; Medicinal Leaves; Artificial Neural Networks; Extreme Learning Machines; Morphological Characteristics

## 1. PENDAHULUAN
Daun merupakan bagian dari tumbuhan yang tumbuh pada dahan, yang umumnya berwarna hijau dengan fungsi untuk  menangkap  energi  dari  sinar  matahari  kemudian  digunakan  untuk  fotosintesis.  Selain  bermanfaat  untuk tanaman itu sendiri, ternyata daun juga memiliki manfaat bagi manusia khususnya untuk kesehatan tubuh. Hal ini karena daun memiliki kandungan berupa vitamin, mineral, antioksidan serta kandungan-kandungan yang lainnya. Sehingga daun seringkali dijadikan sebagai obat herbal. Obat herbal biasanya berasal dari tumbuhan yang memiliki kandungan senyawa fitokimia yang dapat mempertahankan dan meningkatkan kesehatan tubuh [1]. Berdasarkan dari  data Kementerian  Kesehatan  RI  telah  mencatat  kurang  lebih  19.871  tanaman  obat  yang  bermanfaat  untuk dijadikan sebagai obat tradisional [2]. Dari data tersebut baru sekitar 200 spesies yang sudah digunakan sebagai bahan baku industri obat tradisional. Ini artinya tanaman berkhasiat obat sangat berpotensi untuk dibudidayakan karena  mempunyai  segudang  manfaat  bagi  tubuh  manusia.  Terlebih  pada  masa  pandemi  Covid-19  obat  herbal menjadi  populer  karena  dapat  menjadi  alternatif  untuk  meningkatkan  imun  serta  daya  tahan  tubuh.  Untuk  itu, mengetahui jenis-jenis tanaman yang berkhasiat obat terutama daunnya menjadi pengetahuan yang penting. Akan tetapi,  sebagian  masyarakat  masih  belum  mengetahui  jenis-jenis  daun  yang  memiliki  khasiat  sebagai  obat.  Ini karena  daun  secara  sekilas  memiliki  kesamaan,  sehingga  membuat  seseorang  mengalami  kesulitan  untuk mengenalinya [3]. Jika diperhatikan, daun ternyata memiliki bentuk yang berbeda-beda atau yang biasa disebut sebagai  ciri  morfologi.  Sehingga,  untuk  mengetahui  jenis  daun  berkhasiat  obat  dapat  dikelola  dengan memanfaatkan citranya.
Pengolahan citra digital merupakan suatu bidang yang mempelajari terkait terbentuknya citra, mengelola suatu  citra  serta  melakukan  analisis  terhadap  citra  untuk  menggali  informasi  sehingga  dapat  bermanfaat  bagi manusia  [4].  Implementasi  dari  pengolahan  citra  salah  satunya  yaitu  klasifikasi  citra.  Klasifikasi  citra  dapat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
diartikan sebagai pengelolaan citra dengan mengelompokkannya berdasarkan elemen-elemen yang ada pada citra kedalam sebuah kelompok dan pada masing-masing kelompoknya dapat mencirikan sebuah entitas tertentu [5]. Klasifikasi  citra bermanfaat  untuk  mendeskripsikan keberagaman objek  agar  dapat  lebih mudah  untuk  dikenali [6]. Terdapat beberapa penelitian mengenai klasifikasi citra tanaman obat. Diantaranya penelitian penerapan K- Nearest  Neighbor (KNN)  dan Principal  Component  analysis (PCA)  pada  klasifikasi  tanaman  herbal  [7].  Pada penelitian  ini  model  yang  diusulkan  mampu  mengklasifikasi  tanaman  herbal  dengan  tingkat  akurasi  88,67%. Teknik ekstraksi fitur yang diterapkan adalah berdasarkan fitur warna melalui perhitungan nilai rata-rata RGB dan HSV.  Algoritma  PCA  digunakan  untuk  mereduksi  data  kemudian  KNN  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan pada data pembelajaran yang mempunyai nilai kedekatan terhadap objek tersebut. Akan tetapi, KNN mempunyai kelemahan  dalam  menangani outlier serta  rentan  terhadap  variabel  yang  tidak  mengandung  informasi  [8]. Penelitian  lain  tentang  klasifikasi  citra  tanaman  obat  dengan  menerapkan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  [9].  Akan  tetapi  algoritma  SVM  kurang  efektif  dalam  kasus  kelas  yang  kompleks,  karena  pada  SVM bekerja  dengan  mendapatkan hyperplane terbaik  dan  membaginya  kedalam  dua  kelas.  Penelitian  selanjutnya, mengenai  klasifikasi  tanaman  obat  penerapan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dengan  ekstraksi  ciri morfologi  [10].  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  rata-rata  pada  penilaian recognition  rate untuk  data test mendapatkan  nilai  75,56%.  Penelitian  lainnya,  mengenai  klasifikasi  citra  daun  herbal  menggunakan  jaringan syaraf tiruan backpropagation [4]. Tetapi penelitian ini menggunakan ekstraksi  ciri bentuk dengan menghitung nilai metric serta eccentricity . Berdasarkan pengujian, didapatkan tingkat akurasi sebesar 88,75%. Jaringan syaraf tiruan memiliki kemampuan dalam menemukan pola dan memetakan satu masukan menjadi luaran yang dilatih berdasarkan pelatihan dengan mengadopsi pola kerja saraf manusia  [11]. Sehingga jaringan syaraf tiruan cocok digunakan dalam kasus klasifikasi. Akan tetapi penggunaan jaringan syaraf tiruan backpropagation tidak dapat memberikan  informasi  mengenai  bobot  yang  memiliki  pengaruh  terhadap  pola  input,  sehingga  hasil  pelatihan menjadi tidak konstan [12]. Selain itu, jaringan syaraf tiruan backpropagation membutuhkan pembaharuan pada nilai  bobotnya  serta  pada  nilai  bias  pada  masing-masing epoch ,  sehingga  membutuhkan  waktu  dalam  pola pembelajarannya [4].
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian  sebelumnya adalah  pada penelitian ini  mengimplementasikan algoritma Extreme Learning Machine (ELM). Metode ELM adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang memiliki satu lapisan  tersembunyi  yang  kemudian  dikenal  dengan  istilah Single  Hidden  Layer  Feedforward  Neural  Network (SLFN)  [13] . Pendekatan  ini  mempunyai  kelebihan  dalam  hal  kecepatan  pembelajarannya  yang  lebih  optimal apabila dibandingkan dengan pendekatan jaringan syaraf tiruan konvensional seperti backpropagation [14]. ELM dikembangkan guna menyelesaikan permasalahan pada kecepatan dalam  pembelajaran yang ada pada jaringan syaraf tiruan feedforward . Pada jaringan syaraf tiruan feedforward menerapkan pembelajaran berdasarkan slow gradient pada saat pelatihan serta pada perhitungannya dilakukan dengan iterative diseluruh parameter yang ada, hal ini mengakibatkan proses pembelajaran menjadi lambat. Sedangkan pada jaringan ELM, setiap parameter baik input weight maupun hidden bias dilakukan pemilihan secara random , sehingga kecepatan pembelajaran akan jauh lebih  cepat  dan  menghasilkan  generalisasi  dengan  kinerja  yang  baik  [15].  Penelitian  sebelumnya  juga menunjukkan bahwa algoritma ELM dapat diterapkan untuk pengolahan citra digital dan mendapatkan hasil yang baik [16]–[18]. Selain itu, pada penelitian ini  digunakan ekstraksi  ciri  berdasarkan bentuknya  melalui  ekstraksi ciri morfologi untuk mendukung algoritma ELM. Pada penelitian ini jenis daun berkhasiat obat yang digunakan berdasarkan  buku  “Aneka  Tanaman  Berkhasiat  Obat”  [19].  Kemudian  dari  banyak  daun  yang  berkhasiat  obat dipilih berdasarkan daun yang mudah ditemui sehingga didapatkan 5 (lima) jenis daun berkhasiat obat, antara lain: Daun Salam, Daun Sirih, Daun Jambu Biji, Daun Kunyit dan Daun Sirsak.
Berdasarkan paparan sebelumnya, sehingga penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi citra daun berkhasiat obat dengan menerapkan metode jaringan syaraf tiruan Extreme Learning Machine (ELM). Untuk  mendukung  algoritma  ELM  digunakan  ekstraksi  ciri  morfologi  dengan  parameter area , perimeter , eccentricity , major  axis  length ,  dan minor  axis  length . Ekstraksi  ciri  tersebut  memberikan  informasi  mengenai karakteristik  bentuk  dari  objek  yang  ada  pada  citra  yang  kemudian  digunakan  untuk  masukan  dalam  proses klasifikasi.  Pada  tahap  klasifikasi  algoritma Extreme  Learning  Machine (ELM)  dapat  menentukan  nilai  bobot antara input neuron dan hidden layer secara random.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk melaksanakan riset agar dapat terlaksana dengan baik dan sesuai dengan tujuan, maka perlu disusun tahapan penelitian yang terstruktur dan terencana. Langkah-langkah dalam melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan citra berkhasiat obat dengan menerapkan algoritma Extreme Learning Machine (ELM) disajikan pada Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Dataset
Sebelum melakukan klasifikasi pada cita, langkah awal yang dilakukan yaitu melakukan pengumpulan data citra jenis  daun  berkhasiat  obat  yang  nantinya  menjadi  kumpulan  data  atau  yang  disebut  dengan  dataset.  Dataset menjadi aspek penting dalam pengolahan citra, ini disebabkan karena ketersediaan dataset menjadi penentu dalam mengetahui  kinerja  dari  suatu  model  [20],  [21].  Jenis  daun  berkhasiat  obat  yang  digunakan  berdasarkan  buku “Aneka Tanaman Berkhasiat Obat” [19], kemudian dipilih berdasarkan daun berkhasiat obat yang mudah ditemui yaitu terdapat 5 (lima) jenis daun berkhasiat obat, antara lain: Daun Salam, Daun Sirih, Daun Jambu Biji, Daun Kunyit  dan  Daun  Sirsak.    Proses  mendapatkan  dataset  melalui  pengambilan  citra  diambil  secara  mandiri menggunakan kamera dengan intensitas cahaya yang sama. Untuk distribusi dataset berdasarkan pembagian 70% sebagai  data  untuk  pelatihan  dan  30%  sebagai  data  untuk  pengujian.  Total  data  citra  yang  telah  dikumpulkan sebanyak citra jenis tanaman obat dengan masing masing kelas sejumlah 250 citra. Dengan pembagian distribusi data pelatihan  dan data pengujian yang telah ditentukan sehingga  jumlah data  latih yang digunakan adalah  125 citra dan data uji yang digunakan adalah 75 citra.

## 2.1.2 Transformasi Citra RGB ke HSV
Agar dapat mempermudah dalam pengolahan citra, umumnya citra dengan ruang warna RGB akan diubah terlebih dahulu  pada  ruang  warna Hue,  Saturation dan Value atau  HSV.  Model  warna  HSV  memberikan  gambaran mengenai  pewarnaan  yang  sama  dengan  intuisi  manusia  dalam  menangkap  warna  [22].  Proses  mengubah  citra RGB menjadi citra HSV berguna untuk memudahkan proses segmentasi karena pada proses ini akan menghasilkan citra dengan warna HSV yang terlihat pada objek yang akan dilakukan segmentasi.

## 2.1.3 Segmentasi Citra
Pada tahap ini citra berguna untuk membedakan antara objek dan latar belakangnya. Pada segmentasi citra objek nantinya akan dipisahkan berdasarkan batasan-batasan wilayahnya sehingga akan terlihat antara objek dan latar belakangnya.  Maka,  di  tahapan  ini  citra  akan  dikonversi  kedalam  citra  biner,  dimana  objek  yang  diinginkan mendapatkan nilai 1, sebaliknya untuk latar belakangnya akan memiliki nilai 0 [23]. Pendekatan segmentasi citra yang diterapkan pada penelitian ini  yaitu Thresholding . Pada  teknik ini akan dicari nilai threshold yang sesuai, untuk memudahkan dalam membedakan objek pada citra [24]. Tahapan pada Thresholding seperti halnya proses kuantisasi citra. Untuk melakukan kuantisasi citra dapat melalui persamaan (1) dan (2).

## Evaluasi Model
Model diuji dengan menghitung  nilai akurasi dari hasil klasifikasi yang
dilakukan oleh sistem yang dikembangkan
Klasifikasi Citra Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM) Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Map (SOM) digunakan dalam pemetaan data sehingga terbentuk kelas

## Ekstraksi Ciri Morfologi
Mengekstraksi ciri bentuk dari objek dengan menggunakan  ciri morfologi melalui parameter area , perimeter , eccentricity , major axis
Operasi Morfologi
Memperbaiki hasil segmentasi dengan operasi morfologi
Segmentasi Citra Memisahkan objek dengan backgoround dengan menggunakan  segmentasi Thresholding Transformasi Citra RGB ke HSV Mengubah ruang warna dari citra RGB menjadi ruang warna citra HSV

## Pengumpulan Dataset
Mengumpulkan  data citra sebagai dataset yang digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
𝑥 = 𝑏 ∗ 𝑖𝑛𝑡 ( 𝑤 𝑏 ) (1)
𝑏 = 𝑖𝑛𝑡 ( 256 𝑎 ) (2)
Berdasarkan  persamaan  (1)  dan  (2), w memperlihatkan  nilai  tingkat  keabuan  ketika  belum  dilakukan Thresholding . Kemudaia, x merupakan nilai tingkat keabuan setelah Thresholding .

## 2.1.4 Operasi Morfologi
Pada tahap ini bertujuan untuk memperbaiki hasil dari segmentasi citra agar objek yang disegmnetasi dapat terlihat dengan jelas. Umumnya, operasi morfologi diimplementasikan pada citra biner untuk perbaikan hasil segemnetasi [25]. Operasi morfologi banyak jenisnya, pada penelitian ini operasi morfologi yang digunakan yaitu operasi filling holes, opening dan closing . Operasi morfologi filling holes digunakan untuk memenuhi seluruh wilayah dengan nilai 1 dan pada operasi ini dengan acuan yang didasari pada nilai piksel. Operasi morfologi opening digunakan untuk  menghaluskan  garis  yang  membentuk  objek,  menghilangkan  bagian  yang  sempit  dan  menghilangkan tonjolan yang tipis. Sedangkan operasi morfologi closing menolak pecahan-pecahan, menghilangkan lobang dan mengisi  gap  pada  garis.  Untuk  melakukan  operasi filling  holes,  opening dan closing dapat  menggunakan persamaan (3), (4) dan (5).
𝑋 𝑘 = (𝑋 𝑘−1 ⊕ 𝐵) ∩ 𝐴 c (3) 𝐴 ∘ 𝐵 = (𝐴 ⊝ 𝐵) ⊕ 𝐵 (4) 𝐴 ∙ 𝐵 = (𝐴 ⊕ 𝐵) ⊝ 𝐵 (5)
Di mana X merupakan titik di dalam boundary , A menunjukkan matriks awal pada sitra sebelum dilakukan operasi  morfologi,  sedangkan B menunjukkan  matriks  operator  yang  digunakan  untuk  melakukan  operasi morfologi.

## 2.1.5 Ekstraksi Ciri Morfologi
Ekstraksi  ciri  dapat  diartikan  sebagai  tahap  untuk  memperoleh  ciri  yang  digunakan  untuk  membedakan  antara suatu objek dengan objek yang lain [7]. Ciri yang didapatkan selanjutnya digunakan sebagai informasi yang dapat mencirikan objek untuk dikelola oleh algoritma klasifikasi [6]. Pada daun ciri yang dapat diekstraksi adalah ciri berdasarkan  bentuknya.  Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  adalah  ekstraksi  ciri  morfologi  dengan  parameter area , perimeter , eccentricity , major axis length serta minor axis length . Area dapat diperoleh dari jumlah piksel yang terdapat  pada  objek  pada  suatu  citra. Perimeter dapat  diperoleh  dari  jumlah  piksel  yang  mengelilingi  objek. Kemudian  major  axis  length  merupakan  panjang  diameter  dari  sebuah  area  dan  minor axis  length merupakan diameter  terpendek  dari  sebuah  area.  Berdasarkan  major  dan  minor  axis  maka  dapat  dihitung  fitur  morfologi lainnya  yaitu eccentricity . Eccentricity merupakan  perbandingan  panjang  antara major  axis dan minor  axis . Parameter eccentricity dapat dihitung dengan persamaan (6) berikut ini.
𝑒 = √1 − 𝑏 2 𝑎 2 (6)

## 2.1.6 Klasifikasi Citra Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM)
Extreme  Learning  Machine (ELM) merupakan  salah  satu  jenis  jaringan  syaraf  tiruan  yang  memanfaatkan  satu lapisan  tersembunyi.  ELM  merupakan  pendekatan  pembelajaran  jaringan  syaraf  tiruan  yang  muncul  karena perkembangan dari jaringan syaraf tiruan feedforward dengan memanfaatkan Single Layer Feedforward Neural Network (SLFN)  [13].  ELM  dikembangkan  guna  menyelesaikan  permasalahan  pada  kecepatan  dalam pembelajaran  yang  ada  pada  jaringan  syaraf  tiruan feedforward [15].  Pada  jaringan  syaraf  tiruan feedforward menerapkan pembelajaran berdasarkan  slow gradient pada saat  pelatihan  serta pada  perhitungannya dilakukan dengan iterative di  seluruh  parameter  yang  ada,  hal  ini  mengakibatkan  proses  pembelajaran  menjadi  lambat. Sedangkan  pada  jaringan  ELM,  setiap  parameter  baik input  weight maupun hidden  bias dilakukan  pemilihan secara  random,  sehingga  kecepatan  pembelajaran  akan  jauh  lebih  cepat  dan  menghasilkan  generalisasi  dengan kinerja yang baik [15]. Ilustrasi arsitektur metode ELM dapat dilihat pada Gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
Pada  Gambar  2,  terlihat  bahwa  pada  arsitektur  ELM  nilai  bobot  antara input  neuron dan hidden  layer didapatkan secara random sehingga pola pembelajaran akan lebih cepat. Sehingga, setelah jaringan dilatih dapat melakukan  klasifikasi  data  yang  memiliki  kecepatan  lebih  baik  apabila  dibandingkan  dengan  penyelesaian menggunakan  model  secara  analitik  [26].  Ini  artinya  metode  jaringan  syaraf  tiruan  ELM  memiliki  kinerja komputasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  pembelajaran  konvensional  [14].  Algoritma  ELM memiliki pendekatan matematis yang berbeda dari jaringan syaraf tiruan feedforward . Hal ini karena pendekatan ELM mempunya perhitungan yang lebih sederhana [16]. Untuk N dengan jumlah masukan dan target luaran yang berbeda,  seperti (𝑥 𝑖 , 𝑡 𝑖 ) dengan 𝑥 𝑖 = [𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , ⋯ 𝑥 𝑖𝑛 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑛 dan 𝑡 𝑖 = [𝑡 𝑖1 , 𝑡 𝑖2 , ⋯ 𝑡 𝑖𝑛 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑚 maka  untuk  jumlah hidden layer sebanyak 𝑁 ̃ serta fungsi aktivasi 𝑔(𝑥) dapat diselesaikan dengan menggunakan persamaan (7).
∑ 𝛽 𝑖 𝑔 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑁 ̃ 𝑖=1 = ∑ 𝛽 𝑖 𝑔 𝑖 (𝑤 𝑖 ∙  𝑥 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) = 𝑜 𝑗 𝑁 ̃ 𝑖=1 (7)
di mana, 𝑤 𝑖 menunjukkan vektor bobot untuk menghubungkan antara hidden node ke-1 dan input node , 𝛽 𝑖 menunjukkan vektor bobot untuk menghubungkan antara hidden node ke-1 dan output node , 𝑏 𝑖 menunjukkan nilai threshold pada hidden  node ,  sedangkan 𝑤 𝑖 ∙  𝑥 𝑗 menunjukkan inner  product dari  nilai 𝑤 𝑖 dan 𝑥 𝑗 .  Persamaan tersebut dapat ditulis dengan lebih sederhana menjadi persamaan (8).
𝐻𝛽 = 𝑇 (8)
di mana H merupakan matriks input hidden layer, sedangkan T merupakan matriks targetnya. Pada jaringan syaraf tiruan ELM nilai input wight dan hidden bias didapatkan dengan melakukan random , maka bobot output yang berhubungan dengan hidden layer dapat diperoleh menggunakan persamaan (9).
𝛽 = 𝐻 † 𝑇 (9)

## 2.1.7 Evaluasi Model
Tahap evaluasi adalah tahapan untuk mengukur kinerja dari  model yang dikembangkan [27]. Untuk mengevaluasi model yang dikembangkan menggunakan confusion matrix dengan melakukan perhitungan nilai precision , recall , dan accuracy [28]. Precision merupakan tingkatan ketepatan diantara informasi yang diinginkan dengan hasil yang diperoleh pada sistem. Kemudian, recall merupakan tingkatan keberhasilan sistem untuk  mendapatkan kembali sebuah  informasi.  Sedangkan Accuracy yaitu  ukuran  kedekatan  antara  hasil  klasifikasi  dengan  kenyataan. Precision , recall , dan accuracy dihitung menggunakan persamaan (10), (11) dan (12).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (11) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (12)
Di  mana,  TP  ( True  Positive )  adalah  data  positif  yang  diprediksi  kebenarannya.  Sebaliknya,  TN  ( True Negative )  adalah  data  negatif  yang  diprediksi  benar.  Sedangkan  FP  ( False  Positive )  adalah  data  negatif  tetapi diprediksikan sebagai  data positif. Kemudian, FN ( False Negative ) adalah data positif tetapi diprediksi  sebagai data negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mengimplementasikan metode jaringan syaraf tiruan Extreme Learning Machine (ELM) pada klasifikasi citra jenis daun berkhasiat obat, diawali dengan mempersiapkan kumpulan data citra atau biasanya disebut dengan dataset.  Jenis  daun  berkhasiat  obat  yang  digunakan  berdasarkan  buku  “Aneka  Tanaman  Berkhasiat  Obat”, kemudian  dipilih  berdasarkan  daun  berkhasiat  obat  yang  mudah  ditemui  yaitu  terdapat  5  (lima)  jenis  daun berkhasiat obat, diantaranya: Daun Salam, Daun Sirih, Daun Jambu Biji, Daun Kunyit dan Daun Sirsak.  Proses mendapatkan dataset melalui pengambilan citra diambil secara mandiri menggunakan kamera dengan intensitas cahaya yang sama. Untuk distribusi data yang digunakan berdasarkan pembagian 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji. Total data citra yang telah dikumpulkan sebanyak citra jenis tanaman obat dengan masing masing kelas sejumlah 250 citra. Dengan pembagian distribusi data pelatihan dan data pengujian yang telah ditentukan sehingga data pelatihan berjumlah 125 citra dan data pengujian berjumlah 75 citra. Data citra tersebut didapatkan dengan mengambil  gambar melalui kamera  dengan tingkat  cahaya yang sama,  selanjutnya citra tersebut  diolah agar  dapat  sesuai  dengan  kebutuhan.    Setelah  dataset  terkumpul,  proses  selanjutnya  adalah  menyiapkan  model yang digunakan sebagai  pelatihan.  Model yang dibangun kemudian diterapkan pada software MATLAB untuk pelatihan dan pengujian. Untuk merancang model yang digunakan untuk pelatihan diawali dengan transformasi dari  citra  RGB  ke  citra  HSV  untuk  memudahkan  proses  segmentasi  citra.  Model  warna  HSV  memberikan gambaran mengenai pewarnaan yang sama dengan intuisi manusia dalam menangkap warna. Proses transformasi citra RGB ke citra HSV berguna untuk memudahkan proses segmentasi karena pada proses ini akan menghasilkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
citra dengan warna HSV yang terlihat pada objek yang akan dilakukan segmentasi. Sampel citra daun berkhasiat obat hasil transformasi dari citra RGB ke HSV disajikan pada Gambar 3.
(a) Citra Asli
(b) Citra HSV
Gambar 3. (a) Citra Asli dan (b) Citra HSV
Pada Gambar 3 (b) terlihat hasil transformasi dari citra RGB ke citra HSV, dimana proses ini digunakan untuk  memudahkan  dalam  proses  segmentasi.  Tahapan  berikutnya  yaitu  segmentasi  citra  melalui  penerapan metode Thresholding . Pada tahap ini akan dikonversi menjadi citra biner agar dapat dipisahkan antara objek dan background pada citra. Hasil segmentasi citra pada citra daun berkhasiat obat disajikan pada Gambar 4.
(a) Citra HSV
(b) Citra Hasil Segmentasi
Gambar 4. (a) Citra HSV dan (b) Citra Hasil Segmentasi
Pada  Gambar  4  (b)  terlihat  citra  yang  sudah  dilakukan  segmentasi  menggunakan  Thresholding,  dimana pada citra tersebut  terlihat  perbedaan antara objek dan latar belakangnya. Akan tetapi hasil  segmentasi tersebut perlu dilakukan perbaikan untuk meningkatkan hasil segmentasi dengan memperlihatkan secara jelas dari bentuk objek  yang  akan  diklasifikasi  agar  dapat  memudahkan  dalam  proses  ekstraksi  ciri.  Maka,  langkah  selanjutnya adalah meningkatkan hasil segmentasi citra dengan operasi morfologi. Operasi morfologi yang diimplementasikan diantaranya  operasi filling  holes, opening dan closing . Hasil  operasi  morfologi  citra pada citra  daun berkhasiat obat disajikan pada Gambar 5.
(b) Citra Hasil Operasi Morfologi
Gambar 5. (a) Citra Hasil Segmentasi dan (b) Citra Hasil Operasi Morfologi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
Pada  Gambar  5  (b)  terlihat  hasil  operasi  morfologi,  dimana  pada  gambar  tersebut  objek  yang  akan diklasifikasi  berwarna putih hal  ini karena hasil dari  operasi  morfologi  dengan filling holes . Operasi  morfologi filling holes digunakan untuk memenuhi seluruh wilayah dengan nilai 1 sehingga objek berwarna putih dan latar belakangnya  berwarna  hitam.  Selain  itu,  digunakan  operasi  morfologi opening dan closing untuk  memperjelas objek yang akan diklasifikasi. Tahapan selanjutnya adalah ekstraksi ciri yang bertujuan agar didapatkan ciri yang dapat  dikenali  dari  suatu  objek  pada  citra.  Ekstraksi  ciri  yang  digunakan  adalah  ekstraksi  ciri  berdasarkan bentuknya melalui ekstraksi ciri morfologi. Ekstraksi ciri morfologi akan menganalisa bentuk dari objek citra daun berkhasiat  obat  dengan  menghitung  nilai  dari area , perimeter , eccentricity , major  axis  length ,  dan minor  axis length . Gambar 5 berikut ini menunjukkan sampel dari hasil ekstraksi ciri morfologi yang dihasilkan.
(a) Citra Hasil Operasi Morfologi
(b) Nilai Ekstraksi Ciri Morfologi
Gambar 6. (a) Citra Segmentasi dan (b) Nilai Ekstraksi Ciri
Pada Gambar 6 (b), terlihat hasil ekstraksi ciri untuk sampel citra daun berkhasiat obat dengan menampilkan nilai  untuk  masing-masing  parameter  dari  ekstraksi  ciri  bentuk  yang  digunakan.  Kemudian,  nilai-nilai  tersebut menjadi data masukkan untuk algoritma klasifikasi Extreme Learning Machine (ELM). Pada arsitektur jaringan ELM nilai bobot antara input neuron dan hidden layer didapatkan secara random. Shingga, setelah jaringan dilatih dapat melakukan klasifikasi data yang memiliki kecepatan lebih baik apabila dibandingkan dengan penyelesaian menggunakan model secara analitik. Pada jaringan ELM, antara input layer dan hidden layer dihitung berdasarkan feed forward pass .  Sedangkan untuk pelatihan bobot  dilakukan pada hidden layer dan output  layer .  Berikut ini adalah langkah-langkah implementasi algoritma ELM pada penelitian ini:
Input : Pola input (𝑥 𝑖 , 𝑡 𝑖 ) , di mana 𝑥 𝑖 = [𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , ⋯ 𝑥 𝑖𝑛 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑛 dan 𝑡 𝑖 = [𝑡 𝑖1 , 𝑡 𝑖2 , ⋯ 𝑡 𝑖𝑛 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑚 Output
: Bobot input (𝑤 𝑖 ) , bobot output (𝛽 𝑖 ) dan hidden bias (𝑏 𝑖 ) Algoritma ELM  : Langkah 1 : Menentukan fungsi aktivasi (𝑔(𝑥)) dan jumlah hidden node (𝑁 ̃)
Langkah 2   : Menentukan secara random nilai dari bobot input (𝑤 𝑖 ) dan hidden bias (𝑏 𝑖 ) Langkah 3 : Menghitung nilai matriks output (𝐻) pada lapisan tersembunyi Langkah 4 : Menghitung nilai bobot output ( 𝛽 ) melalui perhitungan 𝛽 = 𝐻 † 𝑇
Selanjutnya, dari  model  jaringan syaraf tiruan ELM yang dikembangkan di implementasi  pada software MATLAB. Untuk pengujian dibuat dalam bentuk GUI dengan menggunakan MATLAB agar memudahkan dalam penggunaan. Gambar 7 berikut ini adalah tampilan antarmuka dari sistem klasifikasi jenis daun berkhasiat obat.
Gambar 7. Tampilan Antarmuka Sistem Klasifikasi Citra Daun Berkhasiat Obat
Setelah  model  telah  diterapkan  pada software MATLAB,  kemudian  model  akan  dievaluasi  untuk mengetahui kinerja dari model yang dikembangkan. Data citra daun berkhasiat obat yang digunakan sebagai data uji sebanyak 75 citra. Pengujian dilakukan dengan membandingkan antara hasil klasifikasi yang dilakukan oleh model  dengan  fakta  yang  ada.  Kemudian  hasil  dari  uji  tersebut  dimasukkan  kedalam confusion  matrix ,  untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
mendapatkan nilai TP ( True Positive ), TN ( True Negative ), FP ( False Positive ) dan FN ( False Negative ). Hasil confusion matrix dari uji yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Antarmuka
Berdasarkan Gambar 8 dapat dilihat hasil confusion matrix, kemudian dari hasil tersebut digunakan untuk mendapatkan nilai precision , recall , dan accuracy yang dicari melalui persamaan (10), (11) dan (12) yang telah dibahas sebelumnya. Hasil uji precision , recall , dan accuracy dapat disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Ukuran Nilai Precision 0.9067 Recall 0.8947 Accuracy 0.9000
Pada  Tabel  1  didapatkan  nilai precision sebesar  0.9067  atau  90.67%,  nilai recall sebesar  0.8947  atau 89.47% dan accuracy sebesar 0.9000 atau 90%. Nilai akurasi dari model menunjukkan bahwa tingkat keakuratan antara nilai hasil klasifikasi dengan nilai sebenarnya adalah 90%. Hasil tersebut, kemudian dimasukkan ke dalam kategori berikut ini: Baik, jika mendapatkan nilai 76% s.d 100%; Cukup, dengan nilai 56% s.d 5%; Kurang Baik, dengan nilai 40% s.d 55%, dan Kurang Baik, dengan nilai < 40% [29]. Maka, hasil akurasi dari model ELM yang digunakan untuk klasifikasi jenis daun berkhasiat obat masuk dalam kategori baik. Akan tetapi, berdasarkan nilai akurasi  yang  dihasilkan  tingkat error mencapai  10%.  Tingkat  error  ini  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor, diantranya:  1)  Algoritma  ELM  dalam  menentukan  bobot  neuron  awal  yang  dilakukan  secara  acak  sehingga mengakibatkan  nilai  yang  dihasilkan  berbeda-beda;  2)  Terdapat  beberapa  ciri  dari  jenis  daun  berkhasiat  obat memiliki bentuk yang hampir sama, sehingga perlu penggunaan ciri-ciri yang lain seperti warna maupun tekstur; 3) Untuk citra berkhasiat obat dengan berbagai sudut pandan dan baground beragama menyulitkan model dalam melakukan klasifikasi;  4) Jumlah dataset  yang digunakan masih  relatif sedikit, maka memerlukan  penambahan dataset agar pola pembelajaran yang dilakukan lebih optimal.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  citra  jenis  daun  berkhasiat  obat  melalui  penerapan  metode  jaringan  syaraf tiruan ELM. Daun berkhasiat obat dapat dibedakan berdasarkan bentuknya, sehingga ekstraksi ciri yang digunakan pada  penelitian  ini  yakni  ekstraksi  ciri  bentuk  menggunakan  ciri  morfologi.  Pada  ekstraksi  ciri  morfologi digunakan  parameter-parameter  seperti area , perimeter , eccentricity , major  axis  length ,  dan minor axis  length . Ekstraksi ciri tersebut memberikan informasi mengenai karakteristik bentuk dari objek yang ada pada citra yang kemudian digunakan untuk masukan dalam proses klasifikasi. Pada tahap klasifikasi algoritma Extreme Learning Machine (ELM) dapat menentukan nilai bobot antara input neuron dan hidden layer secara random sehingga pola pembelajaran  menjadi  lebih  cepat.  Berdasarkan  hasil  uji precision,  recall dan accuracy menghasilkan  nilai precision sebesar  90.67%, nilai recall sebesar  89.47% dan accuracy sebesar  90%.  Sehingga, model  ELM  yang dibangun untuk klasifikasi citra jenis daun berkhasiat obat masuk dalam kategori baik. Namun, untuk penelitian selanjutnya  terdapat  beberapa  saran  sebagai  perbaikan,  diantaranya  perlu  mengkombinasikan  dengan  algoritma

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
lainnya  agar  dapat  mengatasi  penentuan  bobot neuron awal  yang  dilakukan  secara  acak  agar  dapat  melakukan pembelajaran  lebih  maksimal.  Disamping  itu,  dapat  menerapkan deep  learning agar  pola  pembelajaran  yang beragam  dapat  teratasi.  Untuk  ekstraksi  ciri  tidak  cukup  hanya  berdasarkan  ciri  bentuk  saja  namun  dapat menambahkan ekstraksi ciri yang lain. Agar hasil pembelajaran dapat optimal perlu mencoba penggunaan dataset dengan jumlah besar.

## REFERENCES
[1] N. Azmin and A. Rahmawati, “Skrining Dan Analisis Fitokimia Tumbuhan Obat Tradisional Masyarakat Kabupaten Bima,” J. Bioteknol. Biosains Indones. , vol. 6, no. 2, pp. 259–268, 2020.
[2] A. Maulana, “Menakar Prospek Obat Herbal  di Indonesia,” Universitas Padjadjaran , 2022. https://www.unpad.ac.id/2022/05/menakar-prospek-obat-herbal-di-indonesia/
[3] T. W. Harjanti, H. Setiyani, J. Trianto, and Y. Rahmanto, “Classification of Mint Leaf Types Using Euclidean Distance and K-Means Clustering with Shape and Texture Feature Extraction,” J. Tech-E , vol. 5, no. 2, pp. 116–124, 2022.
[4] A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.
[5] H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural  Networks  with  Metric  and  Ecentricity  Parameters,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  65–70,  2021,  doi: 10.34288/jri.v4i1.293.
[6] R.  I.  Borman,  B.  Priopradono,  and  A.  R.  Syah,  “Klasifikasi Objek  Kode Tangan  pada  Pengenalan  Isyarat Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo),” in Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) , 2017, no. September, pp. 1–4.
[7] R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021 , 2021, pp. 46–50.
[8] D. A. Anggoro and P. I. Rahmatullah, “The Implementation of Subspace Outlier Detection in K-Nearest Neighbors to Improve Accuracy in Bank Marketing Data,” Int. J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 8, no. 2, pp. 545–550, 2020.
[9] R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, A. A. A. Rahni, S. D. Putra, and A. Herdiansah, “Identification of Herbal Leaf Types Based  on  Their  Image  Using  First  Order  Feature  Extraction  and  Multiclass  SVM  Algorithm,”  in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2021, pp. 12–17.
[10]  K.  Saputra  S  and  M.  I.  Perangin-Angin,  “Klasifikasi  Tanaman  Obat  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Morfologi  Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 169–174, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3770.
[11]  Z. Azmi, “Artificial Neural Network Model For Wind Mill,” Int. J. Eng. Sci. InformationTechnology , vol. 1, no. 3, pp. 40–48, 2021.
[12]  F. Izhari, M. Zarlis, and S. Sutarman, “Analysis of backpropagation neural neural network algorithm on student ability based cognitive aspects,” 2020. doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012103.
[13]  V. V. Nurdiansyah, I. Cholissodin, and P. P. Adikara, “Klasifikasi Penyakit Tuberkulosis (TB) menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 5, pp. 1387–1393, 2020.
[14]  S.  Al-hammouri,  M.  Fora,  and  M.  Ibbini,  “Extreme  Learning  Machine  for  Melanoma  Classification,”  in Jordan International Joint Conference on Electrical Engineering and Information Technology (JEEIT) 2021 , 2021, pp. 114– 119.
[15]  Z. A. Fikriya, M. I. Irawan, and S. Soetrisno, “Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 6, no. 1, 2017.
[16]  R. R. Wahid, F. T. Anggraeny, and B. Nugroho, “Implementasi Metode Extreme Learning Machine untuk Klasifikasi Tumor  Otak  pada  Citra  Magnetic  Resonance  Imaging,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Informatika  Bela  Negara (SANTIKA) , 2020, vol. 1, pp. 16–20.
[17]  D. Firdaus and D. Setiabudi, “Pengenalan Signature (Tanda Tangan) Menggunakan Extrime Learning Machine (ELM),” J. Arus Elektro Indones. , vol. 6, no. 3, pp. 78–81, 2020.
[18]  X.  Lyu,  “Oil  Spill  Detectio  Based  on  Features  and  Extreme  Learning  Machine  Method  in  SAR  Images,”  in 3rd International  Conference  on  Mechanical,  Control  and  Computer  Engineering ,  2018,  pp.  559–563.  doi: 10.1109/ICMCCE.2018.00123.
[19]  M. Megawati, M. K. Nisa, and M. Arsyad, Aneka Tanaman Berkhasiat Obat . GUEPEDIA, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=rAVMEAAAQBAJ
[20]  A. Mulyanto, W. Jatmiko, P. Mursanto, P. Prasetyawan, and R. I. Borman, “A New Indonesian Traffic Obstacle Dataset and Performance Evaluation of YOLOv4 for ADAS,” J. ICT Res. Appl. , vol. 14, no. 3, pp. 286–298, 2021.
[21]  A.  Mulyanto,  R.  I.  Borman,  P.  Prasetyawan,  W.  Jatmiko,  P.  Mursanto,  and  A.  Sinaga,  “Indonesian  Traffic  Sign Recognition  For  Advanced  Driver  Assistent  (ADAS)  Using  YOLOv4,”  in International  Seminar  on  Research  of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI) , 2020, pp. 520–524.
[22]  F. Sun, X. Hu, H. Lin, M. J. Clifford, R. Zhang, and B. Xin, “Feature extraction Hue , Saturation , Value (HSV) and Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) for identification of woven fabric motifs in South Central Timor Regency Feature extraction Hue , Saturation , Value ( HSV ) and Gray Level Cooccurrence Matrix ( G,” in ICEST 2020 , 2021, pp. 1–9. doi: 10.1088/1742-6596/2017/1/012010.
[23]  R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar  Berkhasiat  Obat  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[24]  R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[25]  K.  Saputra  S  and  M.  I.  Perangin-angin,  “Ekstraksi  Fitur  Morfologi  Daun  Sebagai  Penciri  Pada  Tanaman  Obat,”  in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) 2018 , 2018, pp. 13–17.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 145 − 154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2586
[26]  P. P. Winangun, I. M. O. Widyantara, and R. S. Hartati, “Pendekatan Diagnostik Berbasis Extreme Learning Machine dengan Kernel Linear untuk Mengklasifikasi Kelainan Paru-Paru,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 19, no. 1, p. 83, 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i01.p12.
[27]  Z.  Abidin,  R.  I.  Borman,  F.  B.  Ananda,  P.  Prasetyawan,  F.  Rossi,  and  Y.  Jusman,  “Classification  of  Indonesian Traditional  Snacks  Based  on  Image  Using  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Algorithm,”  in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022, pp. 18–23.
[28]  B. Juba and H. S. Le, “Precision-Recall versus Accuracy and the Role of Large Data Sets,” in The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence , 2019, pp. 4039–4048.
[29]  R. I. Borman, Y. Fernando, and Y. Egi Pratama Yudoutomo, “Identification of Vehicle Types Using Learning Vector Quantization Algorithm with Morphological Features,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 339–345, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i2.3954.