Abstrak — Pengenalan citra digital merupakan bagian yang sangat  penting  dalam computer  vision yang  menerapkan pattern  recognition .  Pengenalan  citra  digital  bertujuan  untuk menduplikasi  kemampuan  manusia  dalam  memahami informasi  citra  sehingga  komputer  dapat  mengenali  objek pada  citra  selayaknya  manusia.  Salah  satu  metode pattern recognition adalah Extreme Learning Machine (ELM). Extreme Learning  Machine merupakan  jaringan  syaraf  tiruan feedforward dengan satu hidden layer atau lebih dikenal dengan istilah single hidden layer feedforward neural networks (SLFNs). Extreme  Learning  Machine untuk  pengenalan  objek  citra digital pada Tugas Akhir ini terdiri dari 2500 node pada input layer ,  1250  node  pada hidden  layer ,  dan  3  node  pada output layer .  Dataset  dikelompokkan  berdasarkan  ukuran  objek dalam  citra.  Hasil  uji  coba  dan  evaluasi  model  dengan  data testing menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  57,33%  pada citra dengan objek berukuran kecil, 81,33% pada citra dengan objek berukuran sedang, dan 74,67% pada citra dengan objek berukuran besar.
Kata  Kunci —  Pengenalan  Objek ,  Machine  Learning, Extreme Learning Machine

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  teknologi  informasi  yang  sangat cepat  di  tengah  masyarakat  membuat  data  atau informasi  tidak  hanya  disajikan  dalam  bentuk  teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio, dan video. Keempat macam  data  atau  informasi  ini  sering  disebut  multimedia. Era teknologi informasi saat ini tidak dapat dipisahkan dari multimedia.  Saat  ini  orang  tidak  hanya  dapat  mengirim pesan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat mengirim pesan berupa  gambar  maupun  video.  Citra  ( image ),  istilah  lain untuk gambar, merupakan salah satu komponen multimedia yang  berperan  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi visual.  Sebuah  gambar  dapat  memberikan  informasi  yang lebih  banyak  dari  pada  informasi  tersebut  disajikan  dalam bentuk kata-kata.
Istilah pengolahan citra digital secara umum didefinisikan sebagai pemroresan citra dua dimensi dengan komputer.  Pada  awalnya  pengolahan  citra  ini  dilakukan untuk  memperbaiki  kualitas  citra  sehingga  dapat  lebih mudah diinterpretasikan oleh mata manusia, namun dengan berkembangnya  dunia  komputasi  dan  dengan  semakin meningkatnya  kapasitas  dan  kecepatan  proses  komputer maka muncullah ilmu-ilmu komputasi yang memungkinkan komputer dapat mengambil informasi dari suatu citra untuk keperluan  pengenalan  objek  secara  otomatis.  Pengolahan citra  digital  ini  sangat  erat  kaitannya  dengan  ilmu pengenalan  pola  ( pattern  recognition )  yang  umumnya bertujuan  untuk  mengenali  suatu  objek  dengan  cara mengekstrak  informasi  penting  yang  terdapat  pada  suatu citra.  Pengenalan  pola  bisa  didefinisikan  sebagai  cabang
kecerdasan yang menitikberatkan pada metode pengklasifikasian  objek  ke  dalam  kelas-kelas  untuk menyelesaikan masalah tertentu.
Pengenalan  citra  digital  merupakan  salah  satu  masalah dalam computer  vision khususnya pattern  recognition dan machine  learning . Machine  learning adalah  salah  satu disiplin  ilmu  dari computer  science yang  mempelajari bagaimana membuat komputer atau mesin mempunyai suatu kecerdasan.  Agar  mempunyai  suatu  kecerdasan,  komputer atau  mesin  harus  dapat  belajar.  Dengan  kata  lain machine learning adalah suatu bidang  keilmuan  yang berisi tentang pembelajaran komputer atau mesin untuk menjadi cerdas.
Pada tahun 2016 telah dilakukan penelitian oleh I Wayan Suartika, dkk mengenai salah satu metode machine learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) yang digunakan untuk  klasifikasi  citra  objek.  CNN  adalah  pengembangan dari Multilayer  Perceptron yang  didesain  untuk  mengolah data dua dimensi. Hasil uji coba dari klasifikasi objek citra dengan CNN ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 20%- 50%  [1].  Metode  lain  dari machine  learning yang  dapat mengatasi  permasalahan  ini  adalah Extreme  Learning Machine (ELM) dengan tingkat akurasi yang lebih baik [2]. Berdasarkan  kelebihan  ELM  tersebut,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  ELM  memiliki  kemampuan  klasifikasi yang  diperuntukkan  untuk  data  gambar.  Oleh  karena  itu, pada  Tugas  Akhir  ini  akan  digunakan Extreme  Learning Machine untuk pengenalan objek citra digital.

## II. DASAR TEORI

## A. Citra Digital
Citra  digital  merupakan  suatu  matriks  di  mana  indeks baris  dan  kolomnya  menyatakan  suatu  titik  pada  citra tersebut  dan  elemen  matriksnya  (yang  disebut  sebagai elemen  gambar  atau  piksel)  menyatakan  tingkat  keabuan pada titik tersebut. Untuk sebuah citra digital, setiap piksel memiliki  nilai  integer  yakni gray  level yang  menunjukkan amplitudo  atau  intensitas  dari  piksel  tersebut.  Citra merupakan fungsi dua dimensi yang kedua variabelnya yaitu nilai  amplitudo  dan  koordinatnya  merupakan  nilai  integer [7].

## B. Deteksi Tepi Canny
Salah satu algoritma deteksi tepi modern adalah deteksi tepi  dengan  menggunakan  metode  Canny.  Deteksi  tepi Canny  ditemukan  oleh  Marr  dan  Hildreth  yang  meneliti pemodelan  persepsi  visual  manusia.  Deteksi  tepi  Canny dapat  mendeteksi  tepian  yang  sebenarnya  dengan  tingkat error yang minimum [8].
Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan deteksi tepi Canny:

## Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital
Zulfa Afiq Fikriya, Mohammad Isa Irawan, dan Soetrisno Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : mii@its.ac.id
P
1. Menghilangkan  noise  yang  ada  pada  citra  dengan mengimplementasikan  filter  Gaussian.  Hasilnya  citra akan tampak sedikit buram. Hal ini dimaksudkan untuk mendapatkan  tepian  citra  yang  sebenarnya.  Bila  tidak dilakukan  maka  garis-garis  halus  juga  akan  dideteksi sebagai tepian.
2. Melakukan  deteksi  tepi  dengan  salah  satu  operator deteksi tepi seperti Roberts, Prewitt, atau Sobel dengan melakukan pencarian secara horizontal (𝐺 𝑥 ) dan secara vertikal (𝐺 𝑦 ) .  Hasil  dari  kedua  operator  digabungkan untuk mendapatkan hasil gabungan tepi horizontal dan vertikal dengan rumus :
|𝐺| = | 𝐺 𝑥 | + |𝐺 𝑦 | 3. Menentukan  arah  tepian  yang  ditemukan  dengan menggunakan rumus :
𝜃 = arctan ( 𝐺 𝑦 𝐺 𝑥 )
Selanjutnya membagi ke dalam 4 warna sehingga garis dengan arah yang berbeda memiliki warna yang berbeda. Pembagiannya adalah:
 0° − 22,5° dan 157,7° − 180° berwarna kuning
 22,5° − 67,5° berwarna hijau
 67,5° − 157,5° berwarna merah
4. Memperkecil  garis  tepi  yang  muncul  dengan menerapkan  non  maximum  suppression  sehingga menghasilkan garis tepian yang lebih ramping.
5. Binerisasi dengan menerapkan dua buah nilai ambang.
C. Machine Learning
Secara  definisi, machine  learning adalah  cabang  dari ilmu  kecerdasan  buatan  yang  berfokus  pada  pembangunan dan studi sebuah sistem agar mampu belajar dari data-data yang  diperolehnya.  Menurut  Arthur  Samuel ,  machine learning adalah bidang studi yang memberikan kemampuan program  komputer  untuk  belajar  tanpa  secara  eksplisit diprogram.
Untuk  bisa  mengaplikasikan  teknik-teknik machine learning maka  harus  ada  data.  Tanpa  data  maka  algoritma machine  learning tidak  dapat  bekerja.  Data  yang  ada biasanya  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data training dan  data testing .  Data training digunakan  untuk  melatih  algoritma, sedangkan  data testing digunakan  untuk  mengetahui performa  algoritma  yang  telah  dilatih  sebelumnya  ketika menemukan data baru yang belum pernah dilihat.

## D. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  salah  satu  cabang  dari machine  learning .  JST  merupakan  teknik  yang  digunakan untuk membangun program yang cerdas dengan pemodelan yang  mensimulasikan  cara  kerja  jaringan  syaraf  pada  otak manusia.  Jadi,  JST  menggunakan  konsep  kerja  dari  syaraf otak  manusia  untuk  menyelesaikan  perhitungan  pada komputer.
Seperti  otak  manusia,  fungsi  dari  jaringan  ditentukan oleh  hubungan  antar  neuron.  Hubungan  antar  neuron  ini disebut bobot ( weight ). Untuk mendapatkan fungsi tertentu dapat  dilakukan  dengan  pelatihan  ( training )  dengan menyesuaikan nilai bobot dari masing-masing neuron. Satu sel  syaraf  terdiri  dari  tiga  bagian,  yaitu  fungsi  penjumlah ( summing  function ),  fungsi  aktivasi  ( activation  function ), dan keluaran ( output ). Pada Gambar.1. dapat dilihat model dari sel syaraf (neuron) [10].
Gambar.1. Sel Syaraf (Neuron)
Pada  umumnya,  JST  dilatih  ( trained )  agar input mengarah ke target output yang spesifik. Jadi jaringan dilatih terus menerus hingga mencapai kondisi di mana i nput sesuai dengan  target  yang  telah  ditentukan.  Pelatihan  di  mana setiap input diasosiasikan  dengan  target  yang  telah ditentukan disebut pelatihan terarah ( supervised learning ).
E. Extreme Learning Machine
Extreme Learning Machine merupakan metode pembelajaran  baru  dari  jaringan  syaraf  tiruan.  ELM merupakan jaringan syaraf tiruan feedforward dengan single hidden  layer atau  biasa  disebut single  hidden  layer feedforward neural networks (SLFNs). Metode pembelajaran  ELM  dibuat  untuk  mengatasi  kelemahan- kelemahan dari jaringan syaraf tiruan feedforward terutama dalam hal learning speed [11]. Huang et al mengemukakan dua alasan mengapa JST feedforward mempunyai learning speed rendah, yaitu:
1. Menggunakan slow gradient based learning algorithm untuk melakukan training.
2. Semua  parameter  pada  jaringan  ditentukan  secara iterative dengan  menggunakan  metode  pembelajaran tersebut.
Pada  pembelajaran  dengan  menggunakan conventional gradient based learning algorithm seperti backpropagation (BP),  semua  parameter  pada  JST feedforward harus ditentukan secara manual. Parameter yang dimaksud adalah input weight dan hidden bias . Parameter-parameter tersebut juga saling berhubungan antara layer yang satu dengan yang lain, sehingga membutuhkan learning speed yang lama dan sering  terjebak  pada local  minima .  Sedangkan  pada  ELM parameter-parameter  seperti input  weight dan hidden  bias dipilih  secara  random,  sehingga  ELM  memiliki learning speed yang  cepat  dan  mampu  menghasilkan good generalization performance.
Metode  ELM  mempunyai  model  matematis  yang berbeda  dari  jaringan  syaraf  tiruan feedforward .  Model matematis dari ELM lebih sederhana dan efektif. Untuk 𝑁 jumlah  pasangan  input  dan  target  output  yang  berbeda (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 ,  standar  SLFNs  dengan  jumlah hidden  nodes sebanyak 𝑁 ̃ dan  fungsi  aktivasi 𝑔(𝑥) dapat dimodelkan secara matematis sebagai berikut [12]:
∑ 𝛽 𝑖 𝑔 𝑖 (x 𝑗 ) = 𝑁 ̃ 𝑖=1 ∑ 𝛽 𝑖 𝑔(𝑤 𝑖 .  x 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) = 𝑜 𝑗 𝑁 ̃ 𝑖=1 ,
𝑗 = 1, 2, . . . , 𝑁 di mana
(1)
a. 𝑤 𝑖 = [𝑤 𝑖1 , 𝑤 𝑖2 , . . . , 𝑤 𝑖𝑛 ] 𝑇 merupakan vektor bobot yang menghubungkan hidden node ke-i dan input nodes.
b. 𝛽 𝑖 = [𝛽 𝑖1 , 𝛽 𝑖2 , . . . , 𝛽 𝑖𝑚 ] 𝑇 merupakan  vektor  bobot yang menghubungkan hidden node ke-i dan output nodes.
c. 𝑏 𝑖 merupakan threshold dari hidden node ke-i d. 𝑤 𝑖 . x 𝑗 merupakan inner product dari 𝑤 𝑖 dan x 𝑗 SLFNs  standar  dengan 𝑁 ̃ hidden  nodes dan  fungsi aktivasi 𝑔(𝑥) diasumsikan dapat memperkirakan 𝑁 sampel ini dengan tingkat error 0 yang artinya ∑ ‖𝑜 𝑗 − 𝑡 𝑗 ‖ = 0 𝑁 𝑗=1 , sehingga terdapat 𝛽 𝑖 , 𝑤 𝑖 , dan 𝑏 𝑖 sedemikian hingga [9]
∑ 𝛽 𝑖 𝑔(𝑤 𝑖 .  x 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) = 𝑡 𝑗 𝑁 ̃ 𝑖=1 , 𝑗 = 1, 2, . . . , 𝑁
Persamaan di atas dapat dituliskan secara sederhana sebagai [12]:
𝐻𝛽 = 𝑇,
di mana
𝐻 = [ 𝑔(𝑤 1 . x 1 + 𝑏 1 ) ⋯ 𝑔(𝑤 𝑁 ̃ . x 1 + 𝑏 𝑁 ̃ ) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑔(𝑤 1 . x 𝑁 + 𝑏 1 ) ⋯ 𝑔(𝑤 𝑁 ̃ . x 𝑁 + 𝑏 𝑁 ̃ ) ], 𝛽 = [ 𝛽 1 𝑇 ⋮ 𝛽 𝑁 ̃ 𝑇 ] dan 𝑇 = [ 𝑡 1 𝑇 ⋮ 𝑡 𝑁 𝑇 ]
H pada persamaan di atas adalah matriks output hidden layer dari  jaringan  syaraf. 𝑔(𝑤 𝑖 .  x 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) menunjukkan output dari hidden neuron yang berhubungan dengan input 𝑥 𝑗 . 𝛽 merupakan  matriks  dari  bobot output dan 𝑇 matriks dari  target.  Pada  ELM, input  weight dan hidden  bias ditentukan  secara  acak,  sehingga  bobot output yang berhubungan  dengan hidden  layer dapat  ditentukan  dari persamaan (2.5) [13]:
𝛽 = 𝐻 † 𝑇 Algoritma Extreme  Learning  Machine (ELM)  ditunjukkan pada Gambar.2. berikut [13].
Gambar.2. Algoritma Extreme Learning Machine

## F. Moore-Penrose Generalized Inverse
Konsep  invers  matriks  pada  umumnya  merupakan konsep  invers  matriks  yang  terbatas  pada    matriks  persegi berordo 𝑛 𝑥 𝑛 dan non singular. Matriks yang berordo 𝑚 𝑥 𝑛
yang singular tidak mempunyai invers. Akan tetapi, terdapat matriks yang seolah-olah menjadi invers untuk matriks yang berordo 𝑚 𝑥 𝑛 yang  singular.  Matriks  tersebut  dinamakan Moore-Penrose  generalized  inverse atau pseudoinverse yang  ditemukan  oleh  E.H.  Moore  pada  tahun  1920  dan Roger Penrose pada tahun 1955.
Definisi dari Moore-Penrose generalized inverse adalah sebagai berikut [14]:
Jika 𝐴 ∈   𝑀 𝑛,𝑚 maka  terdapat 𝐴 † ∈   𝑀 𝑚,𝑛 yang  unik  dan memenuhi empat kondisi Penrose yaitu:
1. 𝐴𝐴 † 𝐴 = 𝐴
2. 𝐴 † 𝐴𝐴 † = 𝐴 † 3. 𝐴 † 𝐴 = (𝐴 † 𝐴) ∗ 4. 𝐴𝐴 † = (𝐴𝐴 † ) ∗
Di mana 𝐴 ∗ menyatakan konjugat transpose dari matriks 𝐴 .

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Pengumpulan Dataset
Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  gambar  yang  di dalamnya  terdapat  satu  objek  dari  kategori  guci,  kelinci, mobil,  sepatu,  dan  sepeda.  Data  gambar  tersebut  adalah gambar yang berwarna dengan ukuran yang bervariasi. Data gambar  ini  nantinya  akan  dibagi  ke  dalam  dua  kelompok yaitu data training dan data testing.
B. Praproses Data
Agar  dapat  diproses  oleh Extreme  Learning  Machine , maka  data  citra  yang  telah  dikumpulkan  harus  melalui praproses  terlebih  dahulu.  Praproses  ini  terdiri  dari  proses deteksi  tepi, cropping ,  konversi  citra  warna  ke grayscale , dan penyeragaman ukuran citra. Algoritma deteksi tepi yang digunakan adalah metode Canny. Setelah dilakukan deteksi tepi  kemudian  masing-masing  tepi  yang  terdeteksi  akan diberikan bounding box . Luas masing-masing bounding box tersebut kemudian dihitung dan dicari bounding box dengan luas terbesar untuk dilakukan proses cropping . Selanjutnya citra  berwarna  yang  telah  melalui  proses cropping akan dikonversi  menjadi  citra grayscale dan  dilakukan penyeragaman  ukuran  citra  yaitu  menjadi  50x50  piksel. Praproses citra input dapat dilihat pada Gambar.3. berikut.
Algoritma Extreme Learning Machine
Input
: pola input x 𝑗 dan pola target output 𝑡 𝑗 ,   𝑗 = 1, 2, . . . , 𝑁 Output :  bobot input 𝑤 𝑖 ,    bobot output 𝛽 𝑖 dan bias 𝑏 𝑖 , 𝑖 = 1, 2, . .., 𝑁 ̃
Algoritma : Langkah 1 : Tentukan fungsi aktivasi (𝑔(𝑥)) dan jumlah hidden nodes (𝑁 ̃)
Langkah 2 : Tentukan secara acak nilai dari bobot input 𝑤 𝑖 dan bias 𝑏 𝑖 , 𝑖 = 1, 2, . .., 𝑁 ̃ Langkah 3 : Hitung nilai matriks output 𝐻 pada hidden layer Langkah 4 : Hitung nilai bobot output 𝛽 dengan menggunakan 𝛽 = 𝐻 † 𝑇
(2)
(3)
(4)
Gambar.3. Tahap Praproses Citra Input

## C. Pemodelan Extreme Learning Machine
ELM  mempunyai  model  matematis  yang  berbeda  dari jaringan  syaraf  tiruan feedforward .  Model  matematis  dari ELM lebih sederhana dan efektif. Dengan 75 jumlah sampel yang berbeda (x 𝑖 , 𝑡 𝑖 ) , jumlah hidden nodes sebanyak 1250 dan  fungsi  aktivasi 𝑔(𝑥) maka  berdasarkan  Persamaan  (1) didapatkan  model  matematis  ELM  pada  Tugas  Akhir  ini adalah sebagai berikut
∑ 𝛽 𝑖 𝑔 𝑖 (x 𝑗 ) = 1250 𝑖=1 ∑ 𝛽 𝑖 𝑔(𝑤 𝑖 .  x 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) = 𝑜 𝑗 1250 𝑖=1 , 𝑗 = 1, 2, . . . , 75
di mana
 𝑤 𝑖 = [𝑤 𝑖1 , 𝑤 𝑖2 , . . . , 𝑤 𝑖2500 ] 𝑇 merupakan  vektor bobot yang menghubungkan hidden node ke-i dan
input nodes.
 𝛽 𝑖 = [𝛽 𝑖1 , 𝛽 𝑖2 , 𝛽 𝑖3 ] 𝑇 merupakan  vektor  bobot  yang menghubungkan hidden  node ke-i  dan output nodes.
 𝑏 𝑖 merupakan bias dari hidden node ke-i  𝑤 𝑖 . x 𝑗 merupakan inner product dari 𝑤 𝑖 dan x 𝑗 Berikut  penjabaran  model  pada  setiap layer arsitektur jaringan.
1) Input Layer
Layer ini merupakan layer pertama pada jaringan. Layer ini terdiri dari 50x50 atau 2.500 node sesuai dengan ukuran citra  input  yang  merupakan  hasil  dari  praproses  data.  Satu piksel pada citra input mewakili satu node pada lapisan ini.
Input layer dengan hidden layer dihubungkan oleh vektor bobot 𝑤 dan  bias  yang  nilainya  ditentukan  secara  acak. Fungsi  yang  dipilih  sebagai  fungsi  aktivasi  pada layer ini adalah fungsi softsign yaitu [15]:
𝑓(𝑥) = 𝑥 1 + |𝑥|
Fungsi  aktivasi  ini  memberikan  batasan  keluaran  antara (-1,1). Berdasarkan Persamaan (5) dapat dirumuskan  suatu fungsi umum sebagai berikut:
𝐻 𝑖,𝑗 = 𝑔(𝑤 𝑖 .  x 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) = 𝑤 𝑖 .  x 𝑗 + 𝑏 𝑖 1 + |𝑤 𝑖 .  x 𝑗 + 𝑏 𝑖 |
Keterangan  variabel  dan  indeks  pada  persamaan  di  atas adalah sebagai berikut:
𝐻 : matriks output pada hidden layer 𝑤 : vektor  bobot  yang  menghubungkan hidden  node dan input node. x : vektor input 𝑏 : bias yang terhubung dengan hidden node 𝑖 : indeks jumlah node pada hidden layer 𝑗 : indeks jumlah citra input 𝑤. x : inner product dari 𝑤 dan x
2) Hidden Layer Layer ini merupakan layer kedua dari jaringan dan terdiri dari  1250  buah  node. Hidden  layer dan output  layer dihubungkan  oleh  vektor  bobot  β.  Sehingga  berdasarkan Persamaan  (3)  dengan 𝑁 = 75 dan 𝑁 ̃ = 1250 dapat dituliskan suatu persamaan sebagai berikut:
𝐻𝛽 = 𝑇, di mana
𝐻 = [ 𝑔(𝑤 1 . x 1 + 𝑏 1 ) ⋯ 𝑔(𝑤 1250 . x 1 + 𝑏 1250 ) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑔(𝑤 1 . x 75 + 𝑏 1 ) ⋯ 𝑔(𝑤 1250 . x 75 + 𝑏 1250 ) ], 𝛽 = [ 𝛽 1 𝑇 ⋮ 𝛽 1250 𝑇 ] dan 𝑇 = [ 𝑡 1 𝑇 ⋮ 𝑡 75 𝑇 ]
Keterangan  variabel  dan  indeks  pada  persamaan  di  atas adalah sebagai berikut:
𝐻
: matriks output pada hidden layer
𝑤
: vektor  bobot  yang  menghubungkan hidden  node dan input node.
𝑥 : vektor input 𝑏 : bias yang terhubung dengan hidden node 𝑤. x
: inner product dari 𝑤 dan x 𝛽 : vektor bobot yang  menghubungkan hidden node dan output node.
𝑇 : matriks target Sehingga  bobot output yang  berhubungan  dengan hidden layer dapat ditentukan dari persamaan berikut :
𝛽 = 𝐻 † 𝑇
dengan 𝐻 † merupakan Moore-Penrose generalized inverse dari 𝐻 .

## 3) Output Layer
Setiap  node  yang  ada  di hidden  layer dihubungkan dengan output  layer melalui  vektor  bobot 𝛽 .  Jumlah  node pada output  layer disesuaikan  dengan  jumlah  kelas  dari
(5)
(6) (7)
(8)
objek yang akan dikenali. Output layer pada Tugas Akhir ini terdiri dari 3 buah node dan hasil keluaran dari output layer ini mewakili kelas dari citra input. Nilai output dari layer ini dapat dihitung dengan Persamaan (7).

## IV. UJI COBA DAN EVALUASI
Uji coba dalam penelitian ini dilakukan sebanyak 3 kali dengan  bobot  dan  bias  yang  diperoleh  dari  3  kali  proses training .  Citra  dibagi  ke  dalam  3  kategori  berdasarkan ukuran  objek  di  dalamnya,  yaitu  citra  dengan  objek berukuran  kecil,  sedang,  dan  besar.  Objek  dikategorikan kecil  jika  luasnya  kurang  dari  40%  dari  luas  citra,  sedang jika  luasnya  di  antara  40%  sampai  dengan  70%  dari  luas citra, dan besar jika luasnya lebih dari 70% dari luas citra.

## A. Uji Coba 1
1) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Kecil Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran kecil disajikan pada Tabel.1.
Tabel.1.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran
Kecil No Label Benar Salah Total 1 Guci 1 4 5 2 Kelinci 5 0 5 3 Mobil 3 2 5 4 Sepatu 1 4 5 5 Sepeda 4 1 5 14 11 25 Akurasi 56% 44% 100%
2) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Sedang Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran sedang disajikan pada Tabel.2.
Tabel.2.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran
Sedang No Label Benar Salah Total 1 Guci 3 2 5 2 Kelinci 5 0 5 3 Mobil 5 0 5 4 Sepatu 2 3 5 5 Sepeda 5 0 5 20 5 25 Akurasi 80% 20% 100%
3) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Besar Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran besar disajikan pada Tabel.3.
Tabel.3.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran
Besar No Label Benar Salah Total 1 Guci 1 4 5 2 Kelinci 5 0 5 3 Mobil 4 1 5 4 Sepatu 2 3 5 5 Sepeda 5 0 5 17 8 25 Akurasi 68% 32% 100%
B. Uji Coba 2
1) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Kecil
Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran kecil disajikan pada Tabel.4.
Tabel.4.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran
Kecil No Label Benar Salah Total 1 Guci 0 5 5 2 Kelinci 5 0 5 3 Mobil 4 1 5 4 Sepatu 3 2 5 5 Sepeda 4 1 5 16 9 25 Akurasi 64% 36% 100%
2) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Sedang Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran sedang disajikan pada Tabel.5.
Tabel.5.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran Sedang No Label Benar Salah Total 1 Guci 3 2 5 2 Kelinci 5 0 5 3 Mobil 5 0 5 4 Sepatu 3 2 5 5 Sepeda 5 0 5 21 4 25 Akurasi 84% 16% 100%
3) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Besar Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran besar disajikan pada Tabel.6.
Tabel.6.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran Besar No Label Benar Salah Total 1 Guci 3 2 5 2 Kelinci 4 1 5 3 Mobil 4 1 5 4 Sepatu 3 2 5 5 Sepeda 5 0 5 19 8 25 Akurasi 76% 24% 100%

## C. Uji Coba 3
1) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Kecil Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran kecil disajikan pada Tabel.7.
Tabel.7.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran
Kecil No Label Benar Salah Total 1 Guci 1 4 5 2 Kelinci 3 2 5 3 Mobil 4 1 5 4 Sepatu 1 4 5 5 Sepeda 4 1 5 13 12 25 Akurasi 52% 48% 100%
2) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Sedang Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran sedang disajikan pada Tabel.8.
Tabel.8.
Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran
Sedang No Label Benar Salah Total 1 Guci 3 2 5 2 Kelinci 4 1 5 3 Mobil 5 0 5 4 Sepatu 3 2 5
5 Sepeda 5 0 5 20 5 25 Akurasi 80% 20% 100%

## 3) Uji Coba pada Citra dengan Objek Berukuran Besar
Rincian perhitungan akurasi model pada citra dengan objek berukuran besar disajikan pada Tabel.9.
Tabel.9. Perhitungan Tingkat Akurasi Model pada Citra dengan Objek Berukuran
Besar No Label Benar Salah Total 1 Guci 2 3 5 2 Kelinci 5 0 5 3 Mobil 5 0 5 4 Sepatu 3 2 5 5 Sepeda 5 0 5 20 5 25 Akurasi 80% 20% 100%
Perbandingan tingkat akurasi model secara keseluruhan disajikan pada Tabel.10.
Tabel.10. Perbandingan Keseluruhan Akurasi No Uji Coba Ukuran Objek Kecil Sedang Besar 1 Uji Coba 1 56% 80% 68% 2 Uji Coba 2 64% 84% 76% 3 Uji Coba 3 52% 80% 80% Rata-Rata Akurasi 57,33% 81,33% 74,67%

## V. KESIMPULAN
Dari uji coba dan evaluasi dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Konstruksi  model Extreme  Learning  Machine yang dibangun oleh tiga layer yaitu input layer , hidden layer , dan output  layer dengan  masing-masing  terdiri  dari 2500 node, 1250 node, dan 3 node berhasil melakukan pengenalan  objek  citra  digital  dengan  rata-rata  tingkat akurasi  mencapai  57,33%  pada  citra  dengan  objek berukuran  kecil,  81,33%  pada  citra  dengan  objek berukuran sedang, dan 74,67% pada citra dengan objek berukuran besar.
2. Keakuratan  sistem  sangat  dipengaruhi  oleh  ukuran objek dalam citra. Citra dengan objek berukuran sedang menghasilkan tingkat akurasi  paling tinggi, sedangkan citra  dengan  objek  berukuran  kecil  menghasilkan tingkat  akurasi  paling  rendah.  Penentuan  dataset  juga sangat  berpengaruh  dalam  menentukan  kemampuan ELM.  Selain  itu,  proses cropping yang  tidak  tepat mengakibatkan citra hasil praproses tidak terfokus pada objek  yang  akan  dikenali  sehingga  hasil  pengenalan yang diberikan tidak tepat.
3. Penentuan  arsitektur  dari  ELM  juga  mempengaruhi keakuratan sistem. Pemilihan  yang  kurang tepat  untuk jumlah node pada input layer , hidden layer , dan output layer akan  memberikan  hasil  pengenalan  yang  kurang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Suartika, W., Wijaya, A.Y., dan Soelaiman, R. (2016). ”Klasifikasi Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada Caltech 101”. Jurnal Teknik ITS Vol. 5 , Hal. A65-A69.
[2]  Agustina,  I.  D.,  Anggraeni,  W.,  Mukhlason,  A.  “Penerapan  Metode Extreme  Learning  Machine  untuk  Peramalan  Permintaan”.  Jurusan Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
[3] Deepa, S. N., Arunadevi, B. (2013). “Extreme Laerning Machine for Classification of Brain Tumor in 3D MR Images”. Informatol Vol.
46, Hal 111-121.