## Deteksi Level Kolesterol melalui Citra Mata Berbasis HOG dan ANN

## MUHAMMAD ARSYAD SIDDIK, LEDYA NOVAMIZANTI, I NYOMAN APRAZ RAMATRYANA
Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Telkom University Email: muhammadarsyadsiddik@students.telkomuniversity.ac.id
Received 30 Desember 2018 | Revised 21 Januari 2019 | Accepted 24 Maret 2019

## ABSTRAK
Kolesterol merupakan lemak yang berada di dalam darah yang dibutuhkan untuk pembentukan hormon dan sel baru. Kadar kolesterol normal harus kurang dari 200 mg/dL, namun jika di atas 240 mg/dL akan berisiko tinggi terkena penyakit stroke dan  jantung  koroner.  Penelitian  ini  menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat mendeteksi kadar kolesterol seseorang melalui citra mata menggunakan metode iridologi dan image processing. Citra mata diperoleh dari pasien laboratorium klinik sebanyak  120  citra  mata.  Proses  sistem  diawali  dengan  mengolah  citra  mata dengan  metode  cropping,  resize,  dan  segmentasi.  Metode  ekstaksi  ciri menggunakan  Histogram  of  Oriented  Gradients  (HOG),  dan  klasifikasi menggunakan  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Sistem  dapat  mendeteksi  kadar kolesterol dengan tiga level klasifikasi, yaitu normal, berisiko kolesterol tinggi, dan kolesterol tinggi dengan tingkat akurasi sebesar 93% dan waktu komputasi 0,0862 detik.
Kata  kunci :  citra  mata,  kadar  kolesterol,  Histogram  of  Oriented  Gradients, Artificial Neural Network

## ABSTRACT
Cholesterol is fat in the blood that is needed for the formation of hormones and new cells. Normal cholesterol levels should be less than 200 mg / dL, but if above 240 mg / dL will be at high risk of stroke and coronary heart disease. This study produced a system that can detect a person's cholesterol levels through eye images using iridology and image processing methods. Eye images obtained from clinical laboratory  patients  were  120  eye  images.  The  system  process  begins  with processing eye images using the method of cropping, resizing, and segmentation. Feature  extraction  method  uses  Histogram  of  Oriented  Gradients  (HOG),  and classification  using  Artificial  Neural  Network  (ANN).  The  system  can  detect cholesterol levels with three levels of classification, namely normal, at high risk of cholesterol, and high cholesterol with an accuracy rate of 93% and computing time of 0.0862 seconds.
Keywords :  eye  image,  cholesterol  level,  Histogram  of  Oriented  Gradients, Artificial Neural Network

## Deteksi Level Kolesterol melalui Citra Mata Berbasis HOG dan ANN

## 1. PENDAHULUAN
Kolestrol  adalah  suatu  lemak  yang  terdapat  di  dalam  aliran  darah  yang  diperlukan  untuk pembentukan  dinding  sel.  Jika  kadar  kolestrol  yang  berada  di  dalam  darah  berlebih,  akan menyebabkan penyakit yang berbahaya seperti penyakit stroke dan jantung koroner (Adi et al, 2015), (Adi & Rao, 2017) . Deteksi kadar kolesterol berperan penting dalam pencegahan penyakit  stroke  dan  jantung  koroner (Kumar et al, 2016) .  Pada  umumnya,  pemeriksaan kadar  kolesterol  melalui  pemeriksaan  darah  di  laboratorium  rumah  sakit.  Waktu  yang dibutuhkan untuk mendapatkan hasil kadar kolesterol di laboratorium sekitar dua jam, karena standar  operasional  dari  sistem  pemeriksaan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  metode teknologi yang praktis untuk memenuhi kebutuhan masyarakat di bidang kesehatan. Metode yang  digunakan  untuk mendeteksi  kadar  kolesterol    yaitu  metode  pemeriksaan  melalui  iris mata yang disebut dengan iridologi (Ramlee et al, 2016) . Iridologi merupakan metode untuk mengetahui kondisi sejumlah organ dan  sistem  dalam tubuh  melalui ciri-ciri yang ada pada iris mata. Sebelumnya telah banyak ahli iridologi yang telah mempelajari pola-pola pada iris mata, dan menghubungkannya dengan masalah kesehatan tertentu (Kumar et al, 2016) , (Ramlee et al, 2016) . Melalui pengamatan dan observasi, mereka mendapati adanya pola- pola  yang  beraturan  yang  mengindikasikan  adanya  kelemahan  fisik  dalam  diri  seseorang, karena orang-orang yang memiliki pola iris mata sama ternyata mengalami masalah kesehatan yang sama.
Pada tahun 2014, telah dilakukan penelitian untuk mendeteksi ada atau tidak adanya kolesterol tinggi pada seseorang melalui gambar hasil Magnetic Resonance Imaging (MRI) menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan ANN, dimana akurasi untuk kolesterol normal 89,6 %, dan akurasi untuk kolesterol tinggi 97,6 %. Pada penelitian tersebut, klasifikasi dengan metode  ANN  dapat  meminimalkan  tingkat  kesalahan  antara  nilai  keluaran  pada  jaringan dengan nilai keluaran yang diinginkan (Adi et al, 2015) . Pada tahun 2017, penelitian tersebut diperbaiki  dengan  penambahan  metode Singular  Value  Decomposition  (SVD)  dan  hasilnya menjadi lebih baik dari sebelumnya (Adi & Rao, 2017) . Pada tahun 2016, telah dilakukan penelitian non-invasive kadar kolesterol melalui citra mata menggunakan metode Gray Level Mean (GLM) dan regresi linier, dengan nilai akurasi 97,06% (Kumar et al, 2016) . Pada tahun yang sama, telah dilakukan penelitian deteksi kolesterol melalui corneal arcus menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Bayesian Regulation Backpropagation Neural Network (BRBNN), didapatkan sensitivitas 94,1%, spesifisitas 97,3% dan akurasi 96% (Ramlee et al, 2016) . Kemudian, pada tahun yang sama telah dilakukan penelitian dengan masukan  data  sesuai  informasi  rekam  medik  pasien  untuk  memprediksi  dan  mendeteksi kardiovaskular lipid darah dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dengan akurasi sebesar 93,22% (Baghini et al, 2017) . Keseluruhan penelitian tersebut, hanya mendeteksi kadar kolesterol menjadi 2 klasifikasi, yaitu kolesterol normal dan kolesterol tinggi.
Histogram Of Oriented Gradients merupakan deskriptor yang mewakili suatu objek. Pada tahun 2017,  telah  dilakukan  penelitian  deteksi osteoarthritis  lutut  melalui  gambar  sinar-X menggunakan metode HOG dan SVM, dengan tingkat akurasi 95%. Metode HOG merupakan deskripsi fitur yang baik dalam analisis gambar dan pengenalan objek (Gornale et al, 2017) . Pada tahun yang sama, telah dilakukan penelitian untuk mendesain sebuah kontrol kecepatan motor  induksi.  Motor  yang  menggunakan  kontrol backpropagation  neural  network  memiliki kinerja  yang  lebih  baik  daripada  motor  tanpa  kontrol,  dikarenakan  kecepatan  dapat  diatur sesuai kebutuhan dunia industri (Djalal et al, 2017) .
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, peneliti membuat suatu sistem yang dapat  mendeteksi  kadar  kolesterol  seseorang  melalui  citra  mata  menggunakan  metode iridologi, ekstraksi ciri HOG, dan klasifikasi ANN. Sistem diharapkan dapat mendeteksi kadar kolesterol dengan tiga level klasifikasi, yaitu kolesterol normal, berisiko kolesterol tinggi, dan kolesterol  tinggi.  Rumusan  masalah  yang  dibahas  pada  sistem  ini  antara  lain:  merancang sistem deteksi kadar kolesterol menggunakan metode HOG dan ANN, menentukan parameter dari metode yang memberikan tingkat akurasi terbaik, dan menganalisis performansi sistem berdasarkan tingkat akurasi dan waktu komputasi.

## 1.1 Kolesterol
Kolestrol dikatakan normal jika nilai kadar di bawah 200 mg/dL, jika kadar kolesterol diatas 240 mg/dL maka berisiko tinggi terkena penyakit stroke dan jantung koroner. Kadar kolestrol tinggi  umumnya  diderita  oleh  orang  yang  menderita  obesitas,  namun  orang  yang  tidak menderita  obesitas  juga  bisa  mengalaminya,  apalagi  dengan  mengonsumsi  makanan  yang berlemak tinggi. Selain dari makanan, kolesterol juga diproduksi oleh tubuh kita sendiri melalui hasil  konversi  kalori  yang  tidak  terpakai,  kemudian  disimpan  untuk  cadangan  energi  bagi tubuh.

## 1.2  Indikator Kolesterol pada Iris Mata
Pada iris mata manusia terdapat ribuan saraf  yang terhubung ke  seluruh  tubuh. Kolesterol merupakan  lemak  yang  terdapat  pada  aliran  darah  dapat  diamati  melalui  iris  mata,  yaitu ditandai dengan adanya cincin putih yang terdapat pada iris mata. Semakin tebal cincin putih tersebut  menunjukan  semakin  besar  kadar  kolestrol  yang  dimiliki  seseorang (Kumar et al, 2016) , (Songire & Joshi, 2016) .

## Gambar 1. Bagian-bagian Mata

## 1.3  Citra Digital
Citra  digital  dinyatakan  sebagai  fungsi  dari  dua  dimensi  yaitu 𝑓(𝑥, 𝑦) ,  dimana 𝑥 dan 𝑦 merupakan  posisi  koordinat,  dan 𝑓 merupakan  intensitasnya.  Sebuah  citra  digital  dapat dinyatakan dengan
𝐴 = 𝑓(1,1) ⋯ 𝑓(1, 𝑛) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑚, 1) ⋯ 𝑓(𝑚, 𝑛) (1)
Tipe citra yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu (Munir, 2004) :

## 1. Citra warna
Citra warna merupakan citra yang tiap pikselnya mempunyai tiga komponen warna yang  spesifik,  yaitu  merah  ( red),  hijau  (green),  dan  biru  (blue).  Penentuan  warna setiap piksel bergantung pada kombinasi dari intensitas merah, hijau dan biru. Pada format file  grafis,  komponen  merah,  hijau  dan  biru  masing-masing  bernilai  8  bit. Sehingga citra warna disebut sebagai citra intensitas 24 bit.

## Deteksi Level Kolesterol melalui Citra Mata Berbasis HOG dan ANN
2. Citra Grayscale Citra grayscale  merupakan  citra  berskala  keabuan  yang  menangani  gradasi  warna hitam dan putih. Warna citra grayscale dinyatakan dengan intensitas berkisar antara 0 sampai dengan 255. Nilai 0 menyatakan warna hitam dan nilai 1 menyatakan warna putih.  Rumus  untuk  mengubah  citra  warna  ke  citra grayscale  ditunjukkan  pada Persamaan (2).
𝐼 = 0,2989 × 𝑅 + 0,5870 × 𝐺 + 0,1141 × 𝐵 (2)
Dimana 𝑅 adalah nilai piksel untuk warna merah, 𝐺 adalah nilai piksel untuk warna hijau dan 𝐵 adalah nilai piksel untuk warna biru.
3. Citra Biner
Citra biner adalah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai piksel yaitu 0 (hitam) dan 1 (putih). Karena jumlah warna pada citra biner adalah 2, maka setiap piksel hanya memiliki ukuran  1 bit. Rumus untuk mengubah citra grayscale ke citra biner ditunjukkan pada Persamaan (3).
𝑔(𝑥, 𝑦) = 1, 𝑓(𝑥, 𝑦)   ≥ 𝑇 0, 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 (3)
Dimana 𝑔(𝑥, 𝑦) adalah citra biner, 𝑓(𝑥, 𝑦) adalah nilai piksel pada citra grayscale, dan T adalah nilai ambang.

## 1.4 Histogram
Histogram  dari  suatu  citra  merupakan  grafik  yang  menggambarkan  penyebaran  nilai-nilai intensitas piksel dari bagian tertentu  di dalam citra. Sebuah histogram dapat menunjukkan banyak  informasi,  diantaranya  kecerahan  ( brightness)  dan  kontras  (contrast)  dari  suatu gambar. Misal citra digital memiliki 𝐿 derajat keabuan, yaitu dari 0 sampai 𝐿 − 1 . Rumus dari histogram citra ditunujukkan pada Persamaan (4) (Novamizanti, 2009) .
ℎ = ,                  𝑖 = 0, 1, . . . , 𝐿 − 1 (4)
dimana 𝑛 merupakan jumlah piksel yang memiliki derajat keabuan 𝑖 , dan 𝑛 merupakan jumlah seluruh piksel di dalam citra.
Misal diberikan matriks
𝐴 = 0 0 250 250 250 250 0 0 0 0 210 250 0 0 250 210 0 0 0 210 250 0 0 250 210 0 0 0 0 210 250 250 210 0 0 0
yang menyatakan citra digital berukuran 4 × 9 piksel, dengan derajat keabuan dari 0 sampai 255. Sehingga diperoleh nilai 𝑛 = 36 . Hasil perhitungan histogram-nya dapat dilihat pada Tabel 1. Dengan demikian, nilai 𝑛 berbanding lurus dengan nilai ℎ .
Tabel 1. Hasil Perhitungan Histogram Intensitas Piksel 𝒏 𝒊 𝒉 𝒊 = 𝒏 𝒊 𝒏 ⁄ 0 20 0,55 210 6 0,16 250 10 0,27

## 1.5 Histogram of Oriented Gradients
Histogram of Oriented Gradients (HOG) merupakan deskriptor yang mewakili suatu objek. Cara kerja dari HOG yaitu dengan menghitung nilai gradien dari suatu daerah tertentu pada citra. Pada  setiap  citra  memiliki  karakteristik  yang  ditunjukkan  oleh  suatu  nilai  gradien  yang didapatkan dengan membagi suatu citra ke dalam daerah terkecil yang disebut sel. Tahapan dari metode HOG adalah sebagai berikut (Nazir, Jan, & Sajjad, 2017) :
a. Tentukan cell size dan block size. Misal diketahui cell size dengan ukuran 4 × 4 piksel. Maka block size 2 × 2 cell diilustrasikan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Cell Size dan Block Size
b. Hitung nilai gradien (|G|) dan orientasi gradien ( 𝜃 ), menggunakan Persamaan (5) dan (6).
|G| = 𝑘 + 𝑘 (5)
𝜃 =  tan (6)
Dimana k merupakan citra skala keabuan, 𝑘 merupakan matriks terhadap sumbu-x dan 𝑘 adalah mariks terhadap sumbu-y.
𝑘   =  𝑘 ∗ 𝑓 ; 𝑘   =  𝑘 ∗ 𝑓 (7)
Dengan 𝑓 adalah kernel [−1 0 1 ] , 𝑓 adalah kernel −1 0 1 . Variabel 𝑘 dan 𝑘 dihitung menggunakan konvolusi.
c. Hitung bin  orientasi  dari  orientasi  gradien  setiap  sel.  Setiap  piksel  dalam  satu  sel mempunyai nilai histogram berdasarkan perhitungan nilai gradien. Bin orientasi terdiri dari 9 elemen array yang direpresentasikan dengan selisih sudut 20 , misal 0 , 20 , 40 , 60 dan sebagainya.
d. Lakukan normalisasi pada setiap blok, dengan cara membagi masing-masing elemen vektor dengan panjang vektor sehingga menghasilkan vektor satuan. Tujuan dari normalisasi blok untuk mengurangi efek perubahan kecerahan objek pada satu blok.
e. Gabungkan seluruh histogram dari setiap cell dengan semua blok yang telah dinormalisasi membentuk sebuah vektor ciri HOG (Gornale et al, 2017) .

## Deteksi Level Kolesterol melalui Citra Mata Berbasis HOG dan ANN

## 1.6 Artificial Neural Network (ANN)
Artificial Neural Network (ANN) merupakan sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi didapat dari pengetahuan sel saraf pada otak manusia. ANN dapat digambarkan sebagai model matematis  dan  komputasi  untuk  fungsi  klasifikasi  data.  ANN  dirancang  dan  dilatih  untuk memiliki kemampuan mengingat suatu informasi pola secara menyeluruh dan mengadaptasi pemrosesan  pola  dengan  baik,  dapat  digunakan  untuk  proses  belajar  dan  menghasilkan operasi  dari  beberapa  contoh  untuk  menghasilkan output  yang  sempurna,  dari  input  yang dimasukkan dan membuat prediksi kemungkinan output yang akan muncul (Adi et al, 2015) .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem deteksi kolesterol melalui citra mata dengan kondisi normal, berisiko kolesterol tinggi dan kolesterol tinggi menggunakan metode Histogram of Oriented Gradients sebagai ekstraksi ciri dan Artificial Neural Network sebagai klasifikasi .
Tahapan metodologi yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Melakukan studi pustaka perihal :
a. Kolesterol dan indikatornya pada iris mata,
b. Pengolahan citra digital,
c. Algoritma Histogram of Oriented Gradients,
d. Algoritma Artificial Neural Network.
2. Pengumpulan data Data  citra  mata  diperoleh  dari  Rumah  Sakit  Al-Islam  dan  TelkoMedika.  Penelitian  ini menggunakan citra mata sebanyak 120, diantaranya 60 citra latih dan 60 citra uji. Untuk setiap citra latih maupun citra uji, masing-masing terdiri dari 20 citra mata berkolesterol normal, 20 citra mata berisiko kolesterol tinggi dan 20 citra mata berkolesterol tinggi.
3. Desain sistem Dalam perancangan dan implementasinya, sistem ini menjelaskan gambaran umum yang dibagi  menjadi  4  tahap  utama,  yaitu  akuisisi  data  atau  pengambilan  citra  mata, preprocessing untuk mendapatkan citra terbaik, ekstraksi ciri untuk memunculkan ciri-ciri khusus  yang  terdapat  pada  citra  tersebut  serta  klasifikasi  citra  menggunakan  data  uji. Perancangan  sistem  ini  dibuat  untuk  mendeteksi  level  kadar  kolesterol  menggunakan indikator citra mata, citra mata diambil menggunakan kamera dengan resolusi minimal 8 Mega  piksel.  Keempat  tahap  tersebut  ditunjukkan  dalam  bentuk  diagram  blok  seperti Gambar 3.

## Gambar 3. Diagram Blok Sistem Deteksi Kolesterol
Sistem dirancang dan diimplementasikan menggunakan software MATLAB 2017b. Tahap awal sistem adalah akuisisi data atau pengambilan citra mata menggunakan kamera. Data citra  mata  yang  diperoleh,  selanjutnya  masuk  ke  proses preprocessing  untuk menghilangkan noise  yang  tidak  diperlukan  pada  tahap  berikutnya,  keluaran  dari preprocessing  berupa  citra  grayscale.  Selanjutnya  citra  tersebut  diproses  menggunakan metode ekstraksi ciri HOG, dan diklasifikasi dengan metode ANN dalam tiga kelas, yaitu kolesterol normal, berisiko kolesterol tinggi, dan kolesterol tinggi. Klasifikasi melalui dua
tahap, yaitu tahap latih sebagai pencarian nilai parameter terbaik yang akan menjadi acuan sebagai database program untuk klasifikasi ANN, tahap uji sebagai proses yang digunakan dalam tahap pengujian data sehingga data dapat diklasifikasikan.

## 2.1 Akuisisi Data
Akuisisi  data  merupakan  tahapan  awal  pengambilan  citra  mata  dengan  bantuan  kamera. Selanjutnya software MATLAB akan memproses data hasil dari kamera. Proses akuisisi data menghasilkan foto mata dengan format .bmp atau data citra mata yang akan diproses ke tahap preprocessing.
(a)                          (b)                         (c) Gambar 4. Citra Mata (a) Normal (116 mg/dL), (b) Berisiko Kolesterol (207 mg/dL), (c) Kolesterol Tinggi (259 mg/dL)

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing  merupakan  tahap  lanjutan  setelah  data  citra  mata  diperoleh.  Proses preprocessing ditunjukkan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Alir Preprocessing
(a)                     (b)                       (c)                      (d)
Gambar 6. Hasil Preprocessing, (a) Citra Mata Hasil Cropping , (b) Citra Grayscale , (c) Citra Biner,  (d) Hasil Konvolusi Citra Grayscale dan Citra Biner
Ada  beberapa  tahap  dalam  melakukan  proses preprocessing,  yang  pertama:  citra  mata dilakukan cropping, artinya memfokuskan lokasi yang diinginkan pada citra. Pada penelitian ini, cropping  dilakukan  untuk  mendapatkan  citra  mata  tanpa  kelopak  mata.  Setelah  itu dilakukan resize,  yang  bertujuan  untuk  menyamakan  ukuran  file  citra  menjadi 600 × 600 piksel.  Selanjutnya  citra  tersebut  dikonversi  ke  citra grayscale,  yang  bertujuan  untuk mengubah  citra  warna  menjadi  citra grayscale,  dimana  hasil  dari  proses  ini  adalah  tingkat keabuan  8  bit.  Kemudian  citra grayscale  tersebut  dikonversi  lagi  ke  citra  biner,  untuk
segmentasi citra grayscale. Sehingga citra yang diproses ke tahap ekstraksi ciri hanya bola mata saja. Tahap terakhir adalah konvolusi dari citra grayscale dan citra biner yang merupakan citra hasil preprocessing (Novamizanti, 2009) .
2.3 Ekstraksi Ciri Citra hasil preprocessing kemudian diproses ke tahap selanjutnya yaitu proses ekstraksi ciri menggunakan metode HOG. Tahap ekstraksi ciri ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Alir Ekstraksi Ciri
Tahapan dalam ekstraksi ciri menggunakan HOG antara lain:
1. Tentukan cell  size,  block  size  dan  bin  histogram,  misalkan  ukuran  sel 8 × 8 piksel, ukuran blok 2 × 2 sel atau 16 × 16 piksel dan bin histogram 9 elemen array.
2. Hitung nilai gradien citra dengan menggunakan Persamaan (5).
3. Hitung histogram dari orientasi gradien tiap sel dengan menggunakan Persamaan (6) dan memasukkan nilai gradiennya.
4. Lakukan  normalisasi  blok,  agar fitur  citra  tidak  berubah  terhadap  kecerahan  yang bervariasi  dengan  cara  membagi  setiap  elemen  vektor  dengan  panjang  vektornya. Contoh sebuah vektor [125 25 65] dan panjang vektornya adalah √125 + 25 + 65 = 143,091. Dengan membagi masing-masing elemen vektor dengan panjang vektornya akan menghasilkan vektor ternormalisasi, yaitu [0,874 0,175 0,454] . Sekarang jika ada sebuah  vektor    kalinya [62,5 12,5 32,5] ketika  vektor  tersebut  dinormalisasi  akan menghasilkan vektor yang sama yaitu [0,874 0,175 0,454].
5. Lakukan  normalisasi  pada histogram.  Pada  tahap  ini  dilakukan  normalisasi  vektor histogram  yang  sudah  dibuat  pada  blok 2 × 2 sel.  Masing-masing  sel  memiliki histogram sebesar 1 × 9 elemen, sehingga pada 1 blok terdapat vektor sebesar 1 × 36 elemen.  Proses normalisasi histogram sama dengan proses normalisasi blok. Untuk menghitung vektor HOG, maka vektor 1 × 36 elemen kemudian digabungkan dengan blok-blok yang lain.

## 2.4 Klasifikasi
Tahap  klasifikasi  menggunakan  algoritma Artificial  Neural  Network  untuk  mengelompokkan citra mata. Klasifikasi dibangun menjadi dua proses, yaitu proses latih dan proses uji. Proses latih merupakan pembentukan database yang menyimpan target terbaik dari data citra mata normal,  beresiko  dan  kolesterol  tinggi  untuk  klasifikasi artificial  neural  network.  Klasifikasi didasarkan pada vektor ciri yang diperoleh dari tahap ekstraksi ciri. Vektor ciri ini kemudian akan melakukan pengecekan ke database latih untuk kemudian dilakukan pengelompokan.
Gambar 8 merupakan diagram alir untuk proses klasifikasi.
(a) (b)
Gambar 8. Diagram Alir Klasifikasi (a) Proses Latih, (b) Proses Uji
Pada Gambar 8(a), citra latih melalui tahap preprocessing. Kemudian, citra hasil preprocessing dimasukkan ke dalam proses ektraksi ciri menggunakan HOG, sehingga menghasilkan nilai ciri latih. Kumpulan dari  ciri latih  dimasukkan  ke dalam database ciri latih. Pada  Gambar  8(b), proses diawal sama dengan Gambar 8(a). Namun, pada proses ekstraksi ciri menghasilkan ciri uji. Selanjutnya, tentukan nilai parameter hidden layer dan lakukan proses pelatihan dengan menggunakan  ANN.  Hasil  dari  ANN  berupa database  training  ciri  latih.    Kemudian,  proses klasifikasi dengan JST dengan cara membandingkan nilai ciri uji dengan nilai ciri yang ada pada database. Hasil dari tahap klasifikasi pada proses uji berupa level kolesterol sesuai kelas hasil pengelompokan, yaitu kolesterol normal, berisiko kolesterol tinggi, dan kolesterol tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mendapatkan  parameter  terbaik  dari  sistem  yang  telah  dirancang,  maka  dilakukan skema pengujian pada data latih. Jumlah data latih yang digunakan sebanyak 60 citra mata yang terdiri dari 20 citra mata berkolesterol normal, 20 citra mata berisiko kolesterol tinggi dan  20  citra  mata  berkolesterol  tinggi.  Beberapa  parameter  yang  diujikan  pada  proses pengujian, antara lain: cell size ( 2  × 2 piksel, 6  × 6 piksel dan 8  × 8 piksel), block size ( 2  × 2 cell, 8  × 8 cell dan 12  × 12 cell), bin number (9, 12 dan 18), dan hidden layer (10, 50 dan 100).
Performansi sistem diukur berdasarkan tingkat akurasi dan waktu komputasi. Akurasi sistem merupakan  ketepatan  sistem  dalam  mengenali  masukan  yang  diberikan,  sehingga  sistem dapat menghasilkan keluaran yang benar.

## Deteksi Level Kolesterol melalui Citra Mata Berbasis HOG dan ANN

## Perhitungan akurasi menggunakan Persamaan (8).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = ∑ ∑ × 100% (8)
Sedangkan waktu komputasi adalah waktu yang dibutuhkan sistem dalam memproses data yang diberikan.
3.1 Pengaruh Cell Size Pada  percobaan  pertama,  akan  dilihat  pengaruh cell  size  terhadap  akurasi  dan  waktu komputasi. Ukuran cell size yang diujikan yaitu 2  × 2 piksel, 6  × 6 piksel dan 8  × 8 piksel. Sedangkan parameter lainnya yaitu: block size 8  × 8 cell size, bin number 18, dan hidden layer 50 dengan epoch 100. Dari tiga variasi cell size, didapatkan hasil performansi seperti yang terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengaruh Cell Size pada Ekstraksi Ciri HOG
Cell size Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 𝟐  × 𝟐 100 0,0828 6  × 6 95 0,0279 8  × 8 85 0,027
Berdasarkan Tabel 2, dapat dilihat bahwa akurasi tertinggi berada pada cell size 2  × 2 piksel sebesar 100% dengan waktu komputasi 0,0828 detik. Hal ini terjadi karena ukuran cell size 2  × 2 piksel dapat mengkodekan informasi bentuk citra mata untuk diidentifikasi secara visual dan  membatasi  jumlah  vektor  ciri  pada  HOG. Cell  size  yang  melebihi 2  × 2 piksel  tidak menghasilkan banyak informasi bentuk, sehingga waktu komputasi yang dihasilkan semakin cepat.  Sedangkan  ukuran cell  size  yang  lebih  kecil  dari 2  × 2 dapat  mengkodekan  banyak informasi bentuk dan meningkatkan dimensi pada vektor ciri HOG, akibatnya waktu komputasi menjadi  lebih  lama.  Oleh  karena  itu,  dipilih cell  size 2  × 2 piksel  untuk  dimasukkan  pada parameter berikutnya.

## 3.2 Pengaruh Block Size
Pada  percobaan  kedua,  akan  dilihat  pengaruh block  size  terhadap  akurasi  dan  waktu komputasi.  Ukuran block  size  yang  diujikan  yaitu: 2  × 2 cell, 8  × 8 cell  dan 12  × 12 cell. Sedangkan parameter lainnya yaitu: cell size 2  × 2 , bin numbers 18, hidden layer 50 dengan epoch  100.  Dari  tiga  variasi  block  size,  didapatkan  hasil  performansi  seperti  yang  terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Percobaan Pengaruh Block Size pada Ekstraksi ciri HOG Block size Akurasi (%)  Waktu Komputasi (detik) 2  × 2 86,67 0,0887 6 × 6 85 0,0888 𝟖 × 𝟖 100 0,0828
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat bahwa akurasi tertinggi berada pada block size 8  × 8 cell sebesar 100% dengan waktu komputasi 0,0828 detik. Hal ini terjadi karena semakin besar block size, maka sistem dapat menangkap perbedaan piksel dengan baik. Sedangkan semakin kecil ukuran block size maka sistem kurang mampu menangkap perbedaan piksel dengan baik.
3.3 Pengaruh Bin Number Pada  percobaan  ketiga,  akan  dilihat  pengaruh bin  number  terhadap  akurasi  dan  waktu komputasi.  Ukuran bin  number  yang  diujikan  yaitu:  9,  12  dan  18.  Sedangkan  parameter
lainnya yaitu : hidden layer 50 dengan epoch 100 dan cell size 2  × 2 piksel, dan block size 8  × 8 cell yang memiliki performansi terbaik pada percobaan sebelumnya. Dari tiga variasi bin number, maka didapatkan hasil performansi seperti yang terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Percobaan Pengaruh Bin Number pada Ekstraksi Ciri HOG
Bin Number Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 9 98,33 0,0535 12 100 0,0629 18 100 0,0828
Berdasarkan Tabel 4, dapat dilihat bahwa akurasi tertinggi berada di bin number 12 dan 18 sebesar 100% dengan rata-rata waktu komputasi 0,07 detik. Semakin besar bin number, maka waktu komputasi untuk menghitung histogram warna akan semakin lama.

## 3.4 Pengaruh Hidden Layer pada ANN
Pada  percobaan  keempat,  akan  dilihat  pengaruh hidden  layer  terhadap  akurasi  dan  waktu komputasi. Banyaknya hidden layer yang diujikan yaitu: 10, 50 dan 100 dengan epoch 100. Sedangkan parameter lainnya yaitu: cell size 2  × 2 piksel, block size 8  × 8 cell dan bin number 12 dan 18 yang memiliki performansi terbaik pada percobaan sebelumnya. Dari tiga variasi hidden layer, maka didapatkan hasil performansi seperti yang terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Percobaan Pengaruh Hidden Layer pada Klasifikasi ANN
Bin number Hidden layer Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 12 10 98,33 0,0632 50 100 0,0629 100 96,67 0,063 18 10 100 0,0823 50 100 0,0828 100 100 0,0812
Pada  Tabel  5,  berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  data  latih  menunjukkan  nilai  akurasi tertinggi berada pada bin number 18 untuk semua variasi hidden layer. Untuk hidden layer 50, pada saat bin number 12 dan 18, keduanya menghasilkan akurasi 100. Variasi nilai hidden layer pada bin number yang sama, tidak berpengaruh signifikan terhadap waktu komputasi.

## 3.5 Performansi Sistem dari Hasil Pengujian
Setelah dilakukan empat pengujian parameter menggunakan data latih, diperoleh parameter terbaik cell size 2  × 2 piksel, block size 8  × 8 cell, bin numbers 18, dan hidden layer 50 dengan epoch  100.  Jumlah  data  uji  sebanyak  60  citra,  masing-masing  terdiri  dari  20  citra  mata kolesterol normal, 20 citra mata berisiko kolesterol tinggi dan 20 citra mata kolesterol tinggi. Selanjutnya, dilakukan pengujian pengaruh hidden layer menggunakan data uji dan parameter terbaik cell size 2  × 2 piksel, block size 8  × 8 cell, bin numbers 18, dan epoch 100.
Tabel 6. Hasil Pengujian Hidden layer pada Klasifikasi ANN Hidden layer Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 10 88,33 0,0856 50 93,33 0,0862 100 78,33 0,0942

## Deteksi Level Kolesterol melalui Citra Mata Berbasis HOG dan ANN
Pada Tabel 6, berdasarkan hasil pengujian dengan data uji menunjukkan akurasi terbaik, yaitu 93,33% saat hidden layer 50. Semakin besar nilai hidden, maka waktu komputasi menjadi sedikit lebih lama, namun tidak berpengaruh signifikan.
Gambar 7. Hasil Pengujian Hidden layer terhadap Akurasi

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, telah dirancang suatu sistem untuk deteksi kolesterol melalui citra mata menggunakan metode HOG sebagai ekstraksi ciri dan ANN sebagai klasifikasi. Sistem dapat mendeteksi  kadar  kolesterol  dengan  tiga  level  klasifikasi,  yaitu  normal,  berisiko  kolesterol tinggi, dan kolesterol tinggi dengan akurasi sebesar 93,33% dan waktu komputasi 0.00862 detik. Berdasarkan hasil percobaan dan penguijian pada sistem diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode HOG dapat mendeteksi level kolesterol dengan parameter cell size 2  × 2 , block size 8  × 8 , dan bin number 18.
 Semakin besar cell size, maka tidak banyak menghasilkan informasi bentuk, sehingga waktu komputasi yang dihasilkan semakin cepat. Sedangkan ukuran cell size yang lebih kecil  dapat  mengkodekan  banyak  informasi  bentuk,  akibatnya  waktu  komputasi menjadi lebih lama.
 Semakin besar block size, maka sistem dapat menangkap perbedaan piksel dengan baik, akan tetapi waktu komputasi menjadi lebih lama.
 Semakin  besar bin  number,  maka  waktu  komputasi  untuk  menghitung  histogram warna akan semakin lama.
2. Metode ANN dapat mendeteksi level kolesterol dengan hidden layer sebanyak 50. Semakin banyak hidden layer akan terjadi over feeting. Sedangkan semakin sedikit hidden layer akan terjadi under feeting.

## UCAPAN TERIMA KASIH
1. Terimakasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Telkom, dan RISTEKDIKTI melalui skema Calon Perusahaan Pemula Berbasis Teknologi (CPPBT) 2018 atas pendanaan penelitian.
2. Terimakasih kepada TelkoMedika Bandung atas kerjasama dalam pengambilan data untuk penelitian.
88,33 93,33 78,33 70 75 80 85 90 95 10 50 100 AK U R AS I HIDDEN LAYER Pengaruh Hidden Layer Terhadap Akurasi

## DAFTAR RUJUKAN
Adi, K. G., & Rao, P. V. (2017). Analysis and Design of Cholesterol Detection in MRI Imaging.
Journal of Ecophysiology and Occupational Health, 17(1&2), 72 - 78.
Adi, K. G., Rao, P. V., & Adi, V. K. (2015). Analysis and Detection of Cholesterol by Wavelets based and ANN Classification. Procedia Materials Science, 10, 409 – 418.
Baghini, A. N., Soltanshahi, M., & Rajabi, A. (2017). Diagnosis of Hyperlipidemia in Patients based  on  an  Artificial  Neural  Network  with  PSO  Algorithm. Journal  of  Advances  in Computer Engineering and Technology, 3(1), 19 – 30.
Djalal, M. R., Hutoro, K. H., Imran, A. (2017). Kontrol Kecepatan Motor Induksi menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network, Elkomnika, 5(2), 138 - 148.
Gornale,  S.  S.,  Patravali,  P.  U.,  Marathe,  K.  S.,  Hiremath,  P.  S.  (2017).  Determination  of Osteoarthritis using Histogram of Oriented Gradients and Multiclass SVM. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing, 9(12), 41 – 49.
Kumar, S. V. M., Gunasundari, R., & Ezhilvathani, N. (2016). Non-Invasive Measurement of Cholesterol  Levels  Using  Eye  Image  Analysis  Regression  analysis. International Conference on Advances in Computational Intelligence and Communication (CIC 2016), (pp. 33 - 42).
Munir, R. (2004). Pengolahan Citra Digital. Bandung: Informatika.
Nazir,  M.,  Jan,  Z.,  &  Sajjad,  M.  (2017).  Facial  Expression  Recognition  using  Histogram  of Oriented Gradients based Transformed Features. Cluster Computing, 21(1), 539 – 548.
Novamizanti, L. (2009). Identifikasi  Pola Iris Mata Menggunakan Dekomposisi Transformasi Wavelet dan Levenshtein Distance. Bandung: IT Telkom.
Ramlee, R. A., Ramli, A. R., Hanafi, Marsyita, Mashohor, M., Noh, Z. M. (2016). Comparison of Classifiers for Detecting the Corneal Arcus as a Symptom of Hyperlipidemia. Journal of Built Environment, Technology and Engineering, 1 (9), 154 – 159.
Songire, S. G., & Joshi, M. S. (2016). Automated Detection of Cholesterol Presence using Iris Recognition Algorithm. International Journal of Computer Applications, 133(6), 41 – 45.