J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019
Klasifikasi Citra Menggunakan Kombinasi Jaringan Syaraf Tiruan Model Perceptron dan Algoritma One vs Rest
Ipung Permadi 1 , Arief Kelik Nugroho 2
Program Studi Teknik Informatika Universitas Jenderal Soedirman
Jl. Profesor DR. HR Boenyamin No.708, Dukuhbandong, Grendeng, Kec. Purwokerto Utara,
Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia Email: ipung.permadi@unsoed.ac.id 1 , arief.nugroho@unsoed.ac.id 2
Abstrak -  Kulit  adalah  salah  satu  organ  paling  penting  dari  tubuh  kita.  Seiring  berjalannya  waktu, kualitas  kulit  mulai  memburuk,  dan  sel  kulit  mulai  mati.  Kebaikan  dan  kesegaran  kulit  secara bertahap  mulai  memudar.  Orang  yang tidak  menjaga perawatan  yang  tepat  dari  kulit  mereka  sering mengeluh rasa gatal, ruam ataupun penyakit kulit lainnya. Deteksi dini penyakit kulit psoriasis diawali dari  pengamatan  terhadap  citra  kulit  yang  sakit  tersebut.Ilmu  pengetahuan  di  era  ini sudah  semakin kompleks,  misalnya  kecerdasan  buatan.  Kecerdasan  buatan  merupakan  bidang  ilmu  komputer  yang mengadopsi  pengetahuan  seseorang  untuk  diterapkan  ke  dalam  komputer.  Salah  satu  bidang kecerdasan  buatan  adalah  jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan  untuk mengenali pola citra/gambar dari suatu objek. Keuntungan yang dimiliki jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan klasifikasi citra kulit dengan mengenali citra kulit yang mengalami gangguan kesehatan menggunakan jaringan syaraf tiruan aturan perceptron dan algoritma one vs rest.
Kata kunci : klasifikasi, citra, kesehatan, jaringan syaraf, psoriasis
Abstact - Skin is one of the most important organs of our body. As the time ,skin quality begins to deteriorate, and skin cells begin to die. Goodness and freshness of the skin gradually begins to fade. People  who  do  not  take  proper  care  of  their  skin  often  complain  of  itching,  rashes  or  other  skin diseases.  Early  detection  of  psoriasis  skin  disease  begins  with  an  observation  of  the  skin  image. Science  in  this  era  has  been  increasingly  more  complex,  such  as  artificial  intelligence.  Artificial intelligence is a field of computer science that adopts one's knowledge to be applied to a computer. One of area an artificial intelligence is an artificial neural networks. An artificial neural networks can be  used  to  recognize  the  image  /  image  pattern  of  an  object.  The  advantages  of  artificial  neural network  can  be  used  to  solve  the  problem  of  skin  image  classification  by  recognizing  the  image of skin that has health problems using artificial neural network perceptron rule and one vs rest algorithm.
Keyword : classification, image, health, neural networks, psoriasis

## I. P ENDAHULUAN
Data  atau  informasi  tidak  hanya  disajikan  dalam  bentuk  teks,  tetapi  juga  dapat  berupa gambar,  audio  (bunyi,  suara,  musik),  dan  video.  Dalam  pemrosesan  citra  direpresentasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat  bersifat  optik  berupa  foto,  bersifat  analog  berupa  sinyal–sinyal  video  seperti  gambar pada  monitor  televisi,  atau  bersifat  digital  yang  dapat  langsung  disimpan  pada  suatu  media penyimpanan.
Pemanfaatan  komputer  dalam  menciptakan  alat  bantu  manusia  sangat  dihargai  hingga kemampuan komputer tersebut dapat mengatasi keterbatasan yang dimiliki manusia. Manusia dapat mengenali sebuah obyek dengan kulit dan otaknya [9], tetapi apabila kulit dan otaknya
J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019
tidak dapat bekerja dengan baik maka akan membuat kerja manusia jadi terhambat. Teknik pengenalan  pola  ( pattern  recognition )  mengalami  banyak  kemajuan  dan  semakin  disukai dalam memecahkan permasalahan salah satu dari manfaat tersebut adalah tentang kesehatan [5].
Kulit adalah salah satu organ paling penting dari tubuh kita. Seiring berjalannya waktu, kualitas  kulit  mulai  memburuk,  dan  sel  kulit  mulai  mati  [7].  Kebaikan  dan  kesegaran  kulit secara bertahap mulai memudar. Orang yang tidak menjaga perawatan yang tepat dari kulit mereka  sering  mengeluh  rasa  gatal,  ruam  ataupun  penyakit  kulit  lainnya.  Deteksi  dini penyakit kulit diawali dari pengamatan terhadap citra kulit yang sakit tersebut [7].
Ilmu  pengetahuan  di  era  ini  sudah  semakin  kompleks,  misalnya  kecerdasan  buatan. Kecerdasan  buatan  merupakan  bidang  ilmu  komputer  yang  mengadopsi  pengetahuan seseorang untuk diterapkan ke dalam komputer. Salah satu bidang kecerdasan buatan adalah jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan  untuk  mengenali  pola  dari suatu  objek.  Kelebihan  yang  dimiliki  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan  untuk memecahkan  permasalahan  klasifikasi  citra  kulitdengan  mengenali  pola  kulit  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  aturan  perceptron  dan  algoritma  one  vs rest  [1].  Penelitian  dilakukan untuk  menjawab  bagaimana  implementasi  jaringan  syaraf  tiruan  aturan  perceptron  dan algoritma  one  vs  rest  untuk  mengenali  pola  penyakit  kulit  psoriasis.  Tujuan  penelitian  ini adalah  membuat  aplikasi  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  Mathlab  untuk mengklasifikasi citra dari hasil pengklasifikasi dari citra yang telah diklasifikasi maka dapat mengenali suatu penyakit kulit tertentu.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Penelitian  dilakukan  di  Laboratorium  Teknik  Informatika  dengan  menggunakan komputer dan kamera digital untuk mengambil citra kulit di Poli Kulit dan Kelamin RSUD Prof. Margono Soekardjo. Pengambilan citra sampel melibatkan dr. Ismiralda Oke Putranti, S.p.KK  serta  data  dari  studi  literatur  yang  divalidasi  oleh  dokter  tersebut.  Data  sampel tersebut diambil pada bulan Juli 2017.
Alat dan bahan yang digunakan dalam perancangan sistem informasi ini meliputi dua hal yang paling penting yaitu Hardware dan Software . Hardware yang digunakan dalam proses pembuatan  aplikasi  adalah  komputer  dengan  spesifikasi  (Spesifikasi  RAM  2  GB,  HDD 500GB,  Processor  Intel    1.3  Ghz,  Monitor  14’’,Kamera  digital).  Software  yang  digunakan untuk  mendukung  sistem  informasi  berbasis  web  adalah  sistem  Operasi  Windows  dan Mathlab 2010
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  mengenali  pola  dalam  penelitian  adalah menggunakan metode Perceptron. Model network ini ditemukan oleh Rosenbalt (1962) yang kemudian  dikembangkan  lagi  oleh  Minsky  dan  Papert  pada  tahun  1969.  Perceptron merupakan salah satu bentuk neuralnetwork supervised learning yang sederhana. Perceptron memiliki  3  layer  yaitu sensory  unit , associator  unit dan response  unit yang  menyerupai model  dari  retina.  Pada  dasarnya,  perceptron  pada neuralnetwork dengan  satu  lapisan memiliki bobot yang bisa diatur dan suatu nilai ambang [2].
Fungsi aktivasi dari perceptron adalah :
dimana : y_in = net
J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019
f (y_in) = fungsi aktivasi q = threshold yang ditentukan
Dari persamaan (1), fungsi aktivasi dari perceptron bukan merupakan fungsi biner (0,1) atau  bipolar  (-1,1),  tapi  memiliki  kemungkinan  nilai  -1,  0  dan  1.  Secara  geometris,  fungsi aktivasi membentuk 2 garis sekaligus.
Algoritma dari perceptron [6] adalah : Misalkan, s  = vektor masukan t  = target keluaran α = laju pemahaman (learning rate) yang ditentukan q = threshold yang ditentukan
1. Inisialisasi  semua  bobot  dan  bias  (untuk  penyederhanaan,  set  nilai  bobot  dan  bias menjadi nol).
Tentukan laju pemahaman (= α ). Untuk penyederhanaan, umumnya α diberi nilai = 1.
2. Selama ada elemen vektor masukan yang respon unit keluaran tidak sama dengan target, maka dilakukan :
a. Set aktivasi unit masukan xi = si (i = 1, 2, 3, ..., n)
b. Hitung respon unit keluaran : net menggunakan persamaan (1) dan (2).
c. Perbaiki bobot /pola yang mengandung kesalahan (y ≠ t) menurut persamaan :
wi (baru) = wi (lama) + ∆ w (4)
∆ w = α t xi (5) b (baru) = b (lama) + ∆ b (6) ∆ b = α t (7)
Dimana :
wi(baru)  =  nilai dari bobot baru, dengan i = 1, 2, 3, ..., n wi(lama)  =  nilai bobot lama/sebelumnya, dengan i = 1, 2, 3, ...,n ∆ w =  nilai perubahan bobot ∆ b =  nilai perubahan bias α =  lajupemahaman(learning rate) yang ditentukan t =  target keluaran
Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam algoritma tersebut yaitu :
1. Iterasi dilakukan terus hingga semua pola memiliki keluaran jaringan yang sama dengan targetnya  (jaringan  yang  sudah  memahami  pola).  Iterasi  tidak  berhenti  setelah  pola dimasukkan.
2. Pada  langkah  2  (c),  perubahan  bobot  hanya  dilakukan  pada  pola  yang  mengandung kesalahan  (keluaran  jaringan ≠ targer).  Perubahan  tersebut  merupakan  hasil  kali  unit masukan  dengan  target  laju  pemahaman.  Perubahan  bobot  hanya  terjadi  kalau  unit masukan ≠ 0.
Kecepatan    iterasi  ditentukan  pula  oleh  laju  pemahaman  (= α dengan  0 ≤ α ≤ 1)  yang dipakai. Semakin besar harga α , semakin sedikit iterasi yang diperlukan. Akan tetapi jika α terlalu  besar,  maka  akan  merusak  pola  yang  sudah  benar  sehingga  pemahaman  menjadi lambat [8].
J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Sistem
Aplikasi  yang  dibuat  adalah  aplikasi  pengenalan  pola  dengan  metode  pelatihan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  metode perceptron dan  klasifikasi  menggunakan algoritma one vs rest [3].
Pada aplikasi ini data-data yang dibutuhkan adalah sebagai berikut :
1. Kebutuhan Input
Data  yang  dibutuhkan  dalam  proses  input  adalah  data  pendaftaran  dan  citra.  Citra diunggah  akan  diproses  resize,  konversi  dan  segmentasi  sehingga  dapat  dijadikan  data pengujian.  Citra  diambil  dengan  intensitas  pencahayaan  antara  80  lx  –  90  lx  dengan menggunakan kamera resolusi 12 mega pixels. Jarak pengambilan citra dengan kamera 30 cm - 40 cm.
2. KebutuhanOutput
Data  yang  dihasilkan  adalah  hasil  klasifikasi  dari  citra  yang  diinputkan.  Citra  dalam bentuk  citra  biner  [0,1].  Sistem  akan  mengenali  citra  biner  untuk  diklasifikasikan  ke dalam penyakit kulit.
3. Kebutuhan Proses
Kebutuhan  proses  digunakan  untuk  mengetahui  kebutuhan-kebutuhan  apa  saja  yang dibutuhkan  selama  proses  dalam  aplikasi  berlangsung.  Dalam  aplikasi  ini  terdapat beberapa  kebutuhan  proses  yaitu  berupa  nilai-nilai  bobot  dari  citra-citra  yang sebelumnya  dilakukan  proses  konversi  dan  proses  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan perceptron.  Citra-citra  yang  digunakan  yaitu  citra  asli  yang  didapat  dari  rekam  data pasien  di  Poli  Kulit  dan  Kelamin  RSUD  Prof.  Margono  Soekarjdo  dan  melibatkan  dr. Ismiralda Oke Putranti, S.p.KK serta data dari sudi literatur yang divalidasi oleh dokter tersebut.Alur proses seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Proses Pengolahan Citra
Gambar 1 menjelaskan proses pengolahan citra dari citra asli dengan jenis RGB sampai mendapatkan citra biner. Citra asli diinputkan dan langsung dipotong hanya pada bagian kulit yang  sakit.Ukuran  citra  diubah  dengan fungsi  imresize  menjadi  ukuran  50x50  piksel.  Citra 50x50 piksel langsung dikonversi [1]. Pada saat konversia dua tahap yaitu konversi ke citra grayscale  dan  konversi  ke  citra  biner  [4].  Konversi  yang  pertama  yaitu  konversi  kecitra grayscale  dengan  fungsi irgb2gray .  Konversi  ke  dua  yaitu  konversi  ke  citra  biner  dengan
Pra Proses Mulai Input/Akuisisi Citra Kulit Crop Citra Noise Citra Citra JST Perceptron dan One Vs Rest Hasil Pelatihan/ Output Selesai
J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019
fungsiim2bw .  Pada  fungsiim2bw,  nilai threshold dimasukkan  untuk  menentukan  tingkat kehitaman yang tepat sehingga menghasilkan citra biner yang optimal. Citra biner ini berisi nilai-nilai biner antara 0 atau 1 yang akan dijadikan data pelatihan perceptron.

## B. Sequence Diagram Konsultasi
Setelah  melakukan  pendaftaran,  user  akan  dibawa  ke  halaman  konsultasi  untuk melakukan  pemeriksaan  pada  kulit.  Sequence  diagram  konsultasi  pada  gambar  2  yang menjelaskan bagaimana proses interaksi antar objeknya. User harus mengunggah citra kulit yang ingin diperiksa. Nilai data citra akan tersimpan ke dalam sistem. User diharuskan untuk memasukkan  nilai  threshold  untuk  konversi  citra. Controller konversi  akan  memeriksa apakah citra sudah diunggah dan nilai konversi sudah dimasukkan. Ketika belum maka user akan  dikembalikan  ke  halaman  konsultasi,  jika  sudah  maka  citra  akan  dikonversi  oleh controller konversi citra dan hasilnya akan dibawa ke controller proses citra.
Pada controlle r  proses  citra  data  akan  diolah  untuk  melakukan  pengenalan  pola  dan mengidentifikasi  apakah  masuk  ke  dini  penyakit  kulit  1,  penyakit  kulit  2,  penyakit  kulit  3 atau penyakit kulit 4. Hasil dari proses citra akan dibawa ke model database untuk disimpan. Data yang dihasilkan berupa penyakit dan solusinya. Apabila hasil penyakit adalah penyakit kulit 1, maka user akan dibawa ke tampilan hasil penyakit kulit 1. Sama halnya apabila hasil penyakit adalah selain penyakit kulit 1, maka userakan dibawa ke halaman hasilnya masing- masing.
Gambar 2. Sequence Diagram Konsultasi

## C. Desain Halaman Konsultasi
J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019
Gambar  3  merupakan  desain  halaman  konsultasi.  Dalam  halaman  ini  terdapat  empat menu yang sama seperti menu beranda, empat button dan satu text box yaitu Button Unggah, Button Ulang, Text box Threshold, Button Potong, Button Konversi dan Button Proses.

## D. Tampilan Antarmuka
Tampilan  antarmuka  adalah  hasil  implementasi  dari  tahap  desain  tampilan  antarmuka yang  telah  dibuat  dirancang[10].  Berikut  tampilan  antarmuka  aplikasi  deteksi  dini  penyakit kulit psoriasis.

## 1. Halaman Beranda
Gambar  4  merupakan  tampilan  antar  muka  halaman  beranda.  Pada  halaman  ini menampilkan halaman awal dan memiliki empat menu yaitu Beranda, Konsultasi, Pasien dan Bantuan.
Gambar 4. Antarmuka Halaman Beranda.

## 2. Halaman Konsultasi
Gambar 5 merupakan tampilan antarmuka halaman konsultasi.Terdapat tiga buah tempat untuk menyimpan citra asli, citra yang telahdi potong dan citra yang telah di konversi. Untuk konsultasi tahapnya adalah proses unggah citra kulit, menentukan nilai threshold konversi  yang  paling  tepat  dan  proses  pemotongan  citra  hanya  pada  bagian  kulit  yang sakit  dengan  menggunakan shape lingkaran  yang  akan  muncul  apabila button potong ditekan. Proses konversi sama seperti yang sudah dijabarkan pada tahap pemotongan dan konversi  citra  dalam  tahap  kebutuhan  proses.  Hubungan  antar  proses  pada  halaman  ini dapat dilihat pada gambar 6 dalam bentuk flowchart (diagram alur proses).
J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019
Gambar 6. Flowchart Proses Halaman Konsultasi
Gambar 6 menjelaskan semua alur proses yang terjadi dalam halaman konsultasi. Input citra  yaitu  mengunggah  citra  kulit  yang  akan  diperiksa.  Citra  masuk  ke  dalam  proses pemotongan  citra  dan  menghasilkan  citra  dengan  ukuran  50x50.  Citra  tersebut  masuk kedalam proses konversi citra dan menghasilkan citra biner. Pada tahap ini citra biner mulai masuk kedalam proses pengenalan pola citra menggunakan bobot-bobot citra pelatihan yang telah  dihitung  dengan  aturan  perceptron.  Pengenalan  dilakukan  sebanya  kempat  kali,  yaitu pengenalan  dengan  dini  psoriasis.  Proses-proses  ini  adalah  algoritma  one  vs  rest  yang mengklasifikasi sehingga mendapatkan hasil akhir yaitu hasil diagnose dini. Hasil diagnose pada gambar 7 dan gambar 8 proses berakhir serta disimpan dalam database.
Gambar 7. Pesan Hasil Diagnosa Psiorasis
J URNAL I NOVTEK P OLBENG - S ERI I NFORMATIKA , V OL . 4, N O . 2 , 2019

## Gambar 8. Pesan Gagal Deteksi

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diperoleh  kesimpulan  tingkat  pencahayaan, nilai  treshold  dan  jarak  pengambilan  citra  mempengaruhi  proses  dan  kecepetan  pengenalan pola  citra.  Dengan  menggunakan  citra  ukuran  pixsel  yang  lebih  besar  dan  pemotongan, otomatisasi  proses  konversi  citra  sehingga  dengan  penambahan  data  pelatihan  dapat menghasilkan bobot akhir yang lebih optimal sehingga pengenalan pola citra lebih akurat.

## R EFERENSI
[1]   Asri, Y. “Penerapan Aturan Perceptron pada Jaringan Syaraf Tiruan dalam Pengenalan Pola Penyakit Kulit”. PETIR. Vol. 6, pp. 140-146, 2011
[2]   Budiharto,  W.  &  Suhartono,  D. Artificial  Intelligence  Konsep  dan  Penerapannya. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET, 2014
[3]   Destyningtias, B et. al. “Segmentasi Citra dengan Metode Pengambangan”. Elektrika. Vol.2, pp. 39-49, 2010
[4]   Putra, D. Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET, 2010
[5]   Rustam,  Z  et  al.“Pendeteksian  Jenis  dan  Kelas  Aroma  dengan  Menggunakan  Metode One-Vs-One dan Metode One-Vs-Rest”. Makara, Sains. Vol. 7, No. 3, pp.- , 2003
[6]   Siang,  J. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab. Yogyakarta: ANDI, 2005
[7]   Sutanto, A et al. IPA Terpadu. Jakarta: Pener bit Erlangga, 2005 [8]   Suyanto, Algoritma Optimasi dan Probabilistik
. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[9]  Nugroho  AK,  Iskandar  D.  “Algoritma  Iterative  Dichotomizer  3  (ID3) PengambilanKeputusan”. Jurnal Dinamika Rekayasa. Vol. -, No. -, pp. -, 2015
[10]   Nugroho AK, Permadi I, Nofiyati, Ulfa SHN, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kesehatan Tanah Dengan Metode Simple Additive Weighting”. Jurnal Pengembangan IT (JPIT), Vol. 04, No. 01.