## PERBANDINGAN KINERJA CNN LeNet 5 DAN EXTREME LEARNING MACHINE PADA PENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN ANGKA

## Desti Fitriati
Teknik Informatika Universitas Pancasila desti.fitriati@univpancasila.ac.id

## ABSTRAK
Pengenalan  pola  merupakan  hal  penting  untuk  mengkategorikan  sebuah  objek  pada  citra.  Pengkategorian dengan  jumlah  data  banyak  relatif  memberikan  kesulitan  pada  manusia.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  metode yang tepat agar sistem yang dibuat dapat mengelompokkan citra sesuai kelasnya. Metode Convolutional Neural Nework  Lecunn  Network  5 (CNN  LeNet  5)  dan Extreme  Learning  Machine (ELM)  merupakan  metode  yang diunggulkan  pada  banyak  penelitian  beberapa  tahun  terakhir.  Karena  keunggulannya,  penelitian  ini  melakukan percobaan  pada  data  sederhana  dimana  citra  yang  digunakan  adalah  tulisan  tangan  angka  yang  hanya  diolah melalui  proses  binerisasi  dan  menjadikan  hasil  tersebut  sebagai  masukan  metode  klasifikasi.  Penelitian  ini menggunakan  dua  jenis  data,  yaitu  data  primer  yang  diambil  langsung  dari  berbagai  lokasi  di  Palembang Indonesia.  Sedangkan  data  sekunder  diambil  melalui  basis  data  publik  MNIST.  Hasil  percobaan  menunjukkan bahwa CNN LeNet 5 lebih unggul dalam hal akurasi yaitu mencapai 98,04% untuk 10.000 data sekunder MNIST dan  78,14%  untuk  700  data  primer.  Sedangkan  metode  ELM  lebih  unggul  dalam  hal  komputasi  waktu  yang mencapai 0,00078 mili detik.
Kata kunci : Pengenalan pola, Tulisan Tangan Angka, CNN LeNet 5, ELM

## 1. PENDAHULUAN
Pada  dasarnya  pola  adalah  sebuah  cara  yang dapat digunakan untuk memberikan penandaan atau ciri  terhadap  sebuah  objek.  Untuk  itu  pola  perlu dicari agar sebuah objek dapat dikenali berdasarkan kategori  atau  kelasnya.  Pengelompokan  sebuah objek  dengan  jumlah  kelas  yang  sedikit  tidak memberikan  kesulitan  yang  berarti.  Akan  tetapi, pengelompokan  dalam  jumlah  yang  besar  relatif sulit  dan  cukup  memakan  waktu  bagi  manusia. Sebagai contoh, manusia relatif mengalami kesulitan  jika  diberikan  100  citra  tanda  tangan  dan mengelompokkannya berdasarkan tanda tangan asli dan  palsu.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka diperlukan sebuah alat atau sistem klasifikasi untuk mempermudah pekerjaan manusia.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  ada  banyak metode  klasifikasi  citra  dengan  kekurangan  dan kelebihannya  masing-masing.  Seperti  Algoritma Propagasi Balik yang dinilai unggul karena mampu memberikan hasil klasifikasi hingga mencapai 90% pada  beberapa  jenis  bidang  diantaranya  diterapkan dibidang finansial dan pengenalan pola. Pencapaian tersebut  diperoleh  karena  pengguna  bisa  mengatur maksimal eror yang diinginkan, misal eror 0,1 yang berarti akurasi yang diinginkan adalah 99%. Karena adanya  proses  pencapaian  eror  yang  diinginkan maka  ada  masalah  tambahan  yaitu  lambatnya proses  komputasi  klasifikasi.  Berangkat  dari permasalahan  tersebut,  maka  muncul  metode klasifikasi  baru  yang  diunggulkan  memiliki komputasi  1000  kali  lebih  cepat  dari  metode propagasi  balik  yaitu Extreme  Learning  Machine
(ELM) [1]. Inti dari metode ini adalah belajar tanpa iterasi,  sehingga  proses  belajar  dari  metode  ini sangat cepat (ekstrim).
Pada beberapa penelitian, metode ELM cukup tangguh yaitu dapat menghasilkan akurasi pengenalan  pola  yang  hampir  sama  dengan  yang diperoleh metode propagasi balik [1]. Hal ini  dapat dilihat  pada  penelitian  Fitriati  yang  melakukan klasifikasi  citra  retina  tergolong  normal  dan abnormal  untuk  penyakit  diabetik  retinopati  dan menghasilkan  akurasi  sebesar  97,5%  [2].  Tidak hanya itu, penelitian yang dilakukan oleh Murdoko dan  Saparudin  juga  melakukan  klasifikasi  citra daun  tanaman  menggunakan  metode  ELM  dengan nilai  akurasi  terbesar  92,9  %  untuk  32  kelas  dan menggunakan 4 fitur tekstur Gray Level Coocurence  Matrix (GLCM)  yaitu  energi,  kontras, homogenitas,  dan  korelasi  [3].  Disisi  lain  metode Convolutional  Neural  Network dengan  arsitektur LeNet  5  (CNN  LeNet  5)  mampu  menghasilkan akurasi  hingga  98%  dengan  hanya  menggunakan fitur  biner  sederhana.  Berdasarkan  hal  tersebut, peneliti ingin  menguji dan  membandingkan  kinerja ELM    dan  CNN  LeNet  5.  Penelitian  ini  ingin menguji  apakah  metode  ELM  unggul  pula  dalam mengklasifikasi  data  biner  sederhana  pada  citra tulisan tangan angka.
Secara  umum  sistem  klasifikasi  citra  terdiri dari  beberapa  proses  seperti  pra-proses,  deteksi, segmentasi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi citra [4]. Namun  pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan beberapa alur saja yang dianggap sudah mencukupi untuk  keseluruhan  proses.  Adapun  alur  metode
o(x,y) =
usulan  pada  penelitian  ini  seperti  Gambar  1.1 berikut :

## Gambar 1.1 Metode Usulan

## 2. Analisis Pola Tulisan Tangan Angka
Pola  angka  yang  ditulis  dengan  tangan memiliki  bentuk  yang  tidak  pasti  atau  tidak konsisten  bila  dibandingkan  dengan  pola  angka yang  dicetak  dengan  mesin.  Bahkan  untuk  satu orang  yang  sama  akan  menghasilkan  pola  yang berbeda-beda  untuk  angka  yang  sama.  Keunikan inilah  yang  membuat  pola  angka  tulisan  tangan lebih sulit dikenali dibandingkan dengan pola angka yang  dihasilkan  oleh  mesin.  Ketidakkonsistenan penulisan sebuah pola angka dapat disebabkan oleh beberapa hal berikut : 1. Ketidakkonsisten  ini  disebabkan  karena  tidak ada  bentuk  dan  ukuran  yang  pasti  bagi  setiap orang  untuk  menuliskan  sebuah  pola  angka. Contohnya  apabila  ada  dua  orang  yang menuliskan  angka  empat  maka  akan  dihasilkan pola  yang  berbeda  seperti  angka  empat  yang tertutup  dan  angka  empat  yang  terbuka  pada bagian  atasnya  serta  angka  empat  yang berukuran  kecil  dan  angka  empat  yang berukuran besar;
2. Ketidakkonsistenan  ini  disebabkan  karena berbagai  bentuk  perubahan  atau  distorsi  yang mungkin timbul pada sebuah pola angka seperti adanya  penebalan,  kemiringan,  pergeseran,  dan penekanan;
3. Ketidakkonsistenan  ini  disebabkan  karena faktor  psikologis  penulis  seperti  menulis terburu-buru  dan  cara  menggunakan  alat  tulis yang  berbeda  sehingga  menghasilkan  bentuk tulisan yang menebal karena tinta yang meluber.
Untuk  itu  berikut  akan  diberikan  beberapa contoh variasi bentuk distorsi agar dapat memperjelas penjelasan di atas.
(a) (b)     (c)       (d)      (e)
Gambar 2.1  Variasi Bentuk Distorsi Angka yang Ditulis Tangan
(a) Bentuk angka empat yang tertutup
(b) Bentuk angka empat yang ditekan
(c) Bentuk angka empat yang ditulis terburu-buru
(d) Bentuk angka empat yang menebal
(e) Bentuk angka empat yang miring
3. METODE PENELITIAN
A. Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dua  jenis  data, yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer terdiri dari 700 citra angka tulisan tangan berukuran 34x34  piksel  dengan  format  RGB.  Data  primer diambil  dari  tulisan  tangan  angka  masyarakat Palembang,  Indonesia.  Sedangkan  data  sekunder diambil  dari  basis  data  publik  MNIST  dengan jumlah  data  sebanyak  60.000  citra  yang  digunakan untuk  data  pembelajaran  dan  10.000 citra digunakan  untuk  data  pengujian.  Gambar  pada basis  data  MNIST  berukuran  28x28  piksel  dengan format grayscale .  Semua  data  yang  digunakan terlebih  dahulu  dinormalisasi  menjadi  ukuran 32x32  piksel  menyesuaikan  lebar  lapisan  LeNet  5. Gambar  3.2  berikut  adalah  contoh  citra  yang digunakan.

## Gambar 3.1 Contoh Tulisan Tangan Angka

## B. Pra-pengolahan Citra Digital
Teknik bilevel  sauvola merupakan  salah  satu teknik  yang  mengubah  gambar  skala  keabuan menjadi gambar biner. Dalam penerapannya, teknik ini  mampu  menghasilkan  pengenalan  sebesar 95,8%  [5]. Sauvola merupakan  algoritma  ambang batas  yang  memanfaatkan  ambang  batas  lokal adaftif.  Asumsikan  bahwa  citra  abu-abu  dimana g(x,y) € [0,255] menjadi intensitas piksel  di lokasi (x,y).  Teknik  lokal  adaptif  ambang  batas  bertujuan untuk  menghitung  ambang  batas  T(x,y)  untuk setiap piksel, sehingga :
0       jika g(x,y) <= t(x,y) (1)
255  yang lainnya
Pada metode ini, ambang batas t(x,y) dihitung menggunakan  rata-rata  m(x,y)  dan  standar  deviasi s(x,y) dengan intensitas piksel berukuran w x w :
Citra Tulisan Tangan Angka
Normalisasi (32x32 piksel)
Pra-proses Citra ( bileveling - sauvola ) Ekstraksi Fitur Klasifikasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0

## (2)
Keterangan :
R
: nilai maksimum standar deviasi (R = 128 untuk citra abu-abu) m(x,y)  : rata-rata lokal s(x,y)     : standar deviasi yang mengadaptasi nilai ambang batas berdasarkan pada lingkungan lokal piksel k            : parameter yang mengambil nilai-nilai positif dalam kisaran [0,2, 0,5].

## C. Ekstraksi Fitur
Operasi  ambang  batas  ( Thresholding )  adalah proses perubahan citra keabuan  menjadi citra biner yang  terdiri  dari  2  warna  yaitu  hitam  dan  putih dimana  objek  dilambangkan  dengan  piksel  hitam (0) dan latar belakang dilambangkan  dengan piksel putih (255). Fitur yang digunakan sebagai masukan adalah  seluruh  piksel  citra  hasil bilevel yang berjumlah  1024  (berasal  dari  32x32  piksel).  Untuk skenario  tambahan  digunakan  pula  fitur  area sebagai penjumlahan piksel bernilai 0 (objek citra).

## D. Extreme Learning Machine
Metode  pembelajaran  dari  2  dekade  terakhir masih  banyak  yang berdasarkan  gradient-descent / pendekatan iterasi [1]. Salah satu contohnya adalah Backpropagasi  Neural  Network .  akan  tetapi, metode  ini  masih  memiliki  kekurangan  dimana meskipun hasil akurasi yang diperoleh diakui sudah cukup  baik,  namun  terkadang  terjadi overfitting , berhenti di local  minima, dan  membutuhkan  waktu yang lama untuk belajar. Untuk mengatasi masalah performansi  dari Single-hidden  Layer  Feedforward Networks (SLFNs),  maka Extreme  Learning Machine (ELM) dibentuk.
Extreme Learning Machine (ELM) merupakan sebuah algoritma pembelajaran yang memanfaatkan arsitektur Single-hidden Layer Feedforward Networks (SLFNs).  Metode  ini  memiliki  struktur yang  hampir  sama  dengan  SLFNs,  namun  dengan perhitungan  komputasi  yang  berbeda.  Metode  ini merupakan  perbaikan  dari  SLFNs  dimana  SLFNs memiliki  kelemahan  dalam  hal  proses  komputasi yang lama. Inti dari metode ini adalah belajar tanpa iterasi.  Sehingga  proses  belajar  dari  metode  ini cepat (ekstrim). Secara matematis, ELM dimodelkan  seperti yang  telah  di  jelaskan  oleh  G- B.Huang  [1].  Secara  ringkas  Tabel  2.1  berikut memberikan penjelasan mengenai komponen matriks ELM.
Tabel 3.1 Matriks Komponen ELM Matriks [ baris, kolom]
T[1, banyak_sampel]
X[banyak_fitur, banyak_sampel] b[banyak_node_hidden, 1] H[banyak_node_hidden, banyak_sampel] W[banyak_node_hidden, jumlah_fitur] β[banyak_node_hidden, jumlah_fitur]
Keterangan :
L : jumlah node hidden
H : bobot input N : jumlah fitur β : bobot output X : Sampel B : bias W  : bobot input Y : output
E. CNN LeNet 5
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan  perbaikan  dari  Jaringan  Saraf  Umpan Maju  Berlapis  Banyak  dalam  menangani  masukan dua  dimensi  [6].  CNN  terinspirasi  dari  sistem biologis  visual  manusia  yang  menggabungkan ekstraksi  fitur  dan  tahap  pengklasifikasian  [7]. Jaringan  ini  merupakan  hasil  pemodelan  struktur retina  manusia.  Jaringan  ini  secara  khusus dirancang  untuk  mengenali  bentuk  dua  dimensi dengan tingkat invarian yang tinggi meliputi ragam bentuk, perubahan ukuran dan distorsi [8].
Arsitektur CNN memiliki kemampuan implisit untuk  mengekstraksi  fitur  secara  otomatis.  Dalam hal  ini  lapisan  masukan  adalah  gambar  mentah, lapisan  keluaran  mewakili  kelas  pemenang  sebagai penggolong , dan lapisan lainnya bertanggung jawab untuk fitur ekstraksi atau pemetaan serta tugas sub- sampling.  Agar  dapat  tahan  terhadap  distorsi, perubahan ukuran, dan pergeseran, CNN menggunakan  tiga  ide  arsitektur    yaitu  bidang reseptif  lokal  ( receptive  field ),  bobot  bersama ( sharing  weight ),  sub-sampling  spasial  atau temporal subsampling [9].
Sedangkan  LeNet  5  adalah  suatu  jaringan berlapis  banyak  berbasis  CNN  yang  diperkenalkan oleh Yann LeCun. LeNet 5 merupakan pengembangan  dari  LeNet-LeNet  sebelumnya,
dimana  LeNet  5  memiliki  jumlah  parameter  bebas atau  jumlah  lapisan  yang  lebih  banyak  dari pendahulunya.  Pertambahan  jumlah  parameter  ini disebabkan  oleh  makin  majunya  kecepatan  atau teknologi  dari  komputer  sehingga  mampu  untuk melakukan  perhitungan  matematis  secara  lebih cepat  [10].  Gambar  3.2  berikut  adalah  arsitektur CNN LeNet 5 yang digunakan pada penelitian ini.

## Gambar 3.2 Arsitektur CNN LeNet 5
Kemampuan  LeNet 5 untuk  menolak  karakter yang  bukan  angka  ini  dimungkinkan  dengan penggunaan Radial  Basis  Unit pada  lapisan keluaran  dan  penggunaan  suatu  lapisan  F 6 yang mencerminkan gambar suatu kelas angka. Nilai dari masing-masing  unit  pada  lapisan  keluaran  akan mencerminkan  jarak  dari  masing-masing  kelas terhadap gambar masukan yang masuk pada sistem. Gambar  3.2  berikut  adalah  Alur  Algoritma Propagasi Balik tipe iterative yang penulis gunakan untuk implementasi CNN LeNet 5.
Gambar 3.2 Alur Algoritma Propagasi Balik Tipe
Iteratif

## F. Teknik Evaluasi Hasil
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya bahwa kesimpulan  yang diperoleh dari pemrosesan berupa  pendekatan.  Hal  ini  akan  menyebabkan  ada perbedaan  antara  kesimpulan  sebenarnya  dengan kesimpulan  yang  diperoleh.  Perbedaan  tersebut dinamakan  kesalahan  atau  kekeliruan  dari  jaringan saraf  tiruan.  Besarnya  kekeliruan  atau  kesalahan pemrosesan  ditentukan  oleh  fungsi  kesalahan. Secara  matematis,  hal  tersebut  dituliskan  sebagai berikut :
(3) Keterangan : E :  total galat ( minimum square error ) Y Dp :  keluaran sebenarnya ( actual output ) dari neuron ke-j untuk masukan p P :  jumlah pola masukan 4. HASIL DAN ANALISIS
A. Hasil Berdasarkan alur metode usulan, yang menjadi masukan pada tahap klasifikasi adalah citra ukuran 32x32 piksel hasil normalisasi dari proses binerisasi menggunakan teknik sauvola. Adapun pengujian ini memiliki  beberapa  skenario  percobaan  yaitu pengujian  berdasarkan  kenaikan  jumlah  data  dan waktu  komputasi  yang  diperoleh,  serta  pemilihan akurasi  yang  baik  berdasarkan error  train untuk CNN LeNet 5 dan jumlah hidden neuron yang baik untuk ELM.
Pengujian  oleh  CNN  LeNet  5  dan  ELM dilakukan  dengan  menggunakan  parameter/bobot atau  pengetahuan  yang  didapatkan  dari  proses pembelajaran.  Bedanya,  pada  CNN  LeNet  5 pengetahuan didapatkan berdasarkan nilai kesalahan  pada  saat  pembelajaran  atau error  train (MSE) . Pada  praktiknya,  pengetahuan  yang memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  baik  yang akan  digunakan  sebagai  parameter  pengujian. Dalam  hal  ini  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  pengetahuan  yang  paling  baik  yaitu pengetahuan yang diperoleh dari error train sebesar 1,2%.    Sedangkan  parameter  pada  ELM  diperoleh sekali  (pembelajaran  tanpa  iterasi)  sesaat  setelah proses  pelatihan  selesai  dilakukan.  Tentunya parameter  yang  digunakan  adalah  parameter  yang memiliki  nilai  akurasi  pelatihan  yang  paling  baik yaitu  dengan  jumlah neuron  hidden 90  dan  fungsi aktivasi  sinusoid.  Gambar  4.1  dan  Gambar  4.2 berikut  adalah  antarmuka  perangkat  lunak  yang dibuat.

## Gambar 4.1 Antarmuka Perangkat Lunak Pengujian

## Gambar 4.2 Antarmuka Pengenalan Pola Gagal

## SKENARIO 1 : Pengujian Berdasarkan Banyak Data
Tabel 4.1 Perbandingan Akurasi Pengujian Banyak Data Primer Akurasi yang Dihasilkan (%) CNN LeNet 5 ELM 100 81,0 26,34 200 76,5 23,12 300 77,66664 22 400 78,75 12,57 500 78,799995 12,28 600 78,333336 11,46 700 78,14286180 10,86 Banyak Data Sekunder Akurasi yang Dihasilkan (%) CNN LeNet 5 ELM 1.000 98,2995 36,42 2.000 97,35 26,14 3.000 96,73 22,23 4.000 97,05 20,09 5.000 97,11995 18,67 6.000 97,433334 18,05 7.000 97,58572 17,35 8.000 97,875 16,74 9.000 98,0 16,20 10.000 98,04 15,76

## SKENARIO 2 : Perbandingan Waktu
Komputasi
Tabel 4.2 Perbandingan Komputasi Waktu Banyak Data Primer Komputasi Waktu md (mili detik) CNN LeNet 5 ELM 100 1066 0,0546
200 1058 0,003120 300 1084 0,0061 400 2031 0,00624 500 2051 0,00936 600 3018 0,00624 700 3058 0,00624 Banyak Data Sekunder Komputasi Waktu md (mili detik) CNN LeNet 5 ELM 1.000 5031 0,00312 2.000 13090 0,01716 3.000 37030 0,00078 4.000 45031 0,02496 5.000 90077 0,02652 6.000 53023 0,02496 7.000 38075 0,04056 8.000 44009 0,0889 9.000 46003 0,06396 10.000 90047 0,078 B. Analisis Hasil Berdasarkan percobaan yang dilakukan diketahui bahwa nilai akurasi yang diperoleh ELM, baik  menggunakan  data  primer  maupun  sekunder, mengalami  penurunan  untuk  setiap  penambahan jumlah  data.  Sedangkan  akurasi  yang  diperoleh CNN  LeNet  5  cenderung  tidak  menentu  antara peningkatan dan penurunan akurasinya. Akan tetapi antara  metode  ELM  dan  CNN  LeNet  5  diketahui bahwa  dalam  hal  ini  CNN  LeNet  5  lebih  unggul karena mampu mengenali pola tulisan tangan angka dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  78,14%  untuk data  primer  dan  98,04%  untuk  data  sekunder.    Hal ini  dapat  dilihat  pada  grafik  Gambar  4.3  dan Gambar 4.4.
Gambar 4.3 Grafik Akurasi Data Primer
Gambar 4.4 Grafik Akurasi Data Sekunder
Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa  terdapat perbedaan  yang  cukup  jauh  antara  nilai  akurasi yang  diperoleh  dari  kedua  metode  ini.  Diketahui bahwa  CNN  LeNet  5  mampu  mencapai  rentang 70%  –  90%,  sedangkan  ELM  berada  pada  rentang 10%  –  30%.  Jika  dilihat  dari  data  masukan  dan struktur  algoritma  setiap  metode,  CNN  LeNet  5 memiliki  arsitektur  yang  cukup  baik  karna  dapat menangkap setiap piksel masukan hingga membentuk  sebuah  kelas  angka  berukuran  12  x  7 piksel (direpresentasikan menjadi 84 peta fitur pada lapisan F 6 )  yang berarti proses pembelajaran hanya fokus  pada  hal  ini  saja.  Pembentukan  84  peta  fitur dan  penggunaan Radial  Basis  Unit (RBF)  pada lapisan keluaran ini mampu menolak karakter yang bukan  angka.  Nilai  dari  masing-masing  unit  pada lapisan  keluaran  akan  mencerminkan  jarak  dari masing-masing  kelas  terhadap  gambar  masukan yang  masuk  pada  sistem.  Sedangkan  pada  ELM, citra  hasil  bilevel  langsung  diproses  per-pikselnya tanpa ada lapisan lain yang menangkap objek secara khusus. Seperti yang diketahui ELM memanfaatkan arsitektur Single-hidden Layer Feedforward Networks (SLFNs)  namun  dengan  perhitungan komputasi yang berbeda yaitu dengan memanfaatkan invers Moore-Penrose  dari  keluaran lapisan  tersembunyi  untuk  melakukan  perhitungan matrik kompleks dan matrik bebas.
Tidak  hanya  itu,  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  dari  pengujian data  set yang  berbeda membuktikan  bahwa  karakter  tulisan  tangan memiliki  tingkat  variasi  yang  tinggi  dan  tidak konsisten.  Artinya  budaya,  lingkungan  tempat tinggal,  dan  kebiasaan    mempengaruhi  karakter tulisan tangan seseorang.
Gambar  3.1  pada  pembahasan  sebelumnya menunjukan  bahwa  ada  sedikit  perbedaan  dari karakter tulisan tangan angka kedua data, yaitu dari sisi ketebalan penulisan. Selain itu,
Keanekaragaman  hasil  akurasi  yang  diperoleh  dari sistem  disebabkan  oleh  jumlah  variasi  gaya penulisan  yang  berbeda-beda  pada  setiap  jumlah data  yang  diuji,  sehingga  hasil  yang  didapatkan selalu  berubah-ubah.  Oleh  karena  itu  banyaknya
data  yang  diuji  belum  tentu  mempengaruhi  tingkat akurasi.

## Analisis Gambar Gagal Dikenali
Gambar  yang  gagal  dikenali  pada  saat pengujian  adalah  gambar  yang  memiliki  bentuk pola  utama  yang  hampir  sama  dengan  kelas  angka yang  lain  sehingga  bersifat  ambigu.  Namun  ada beberapa  kelas  angka  yang  terlihat  jelas  namun gagal  dikenali.  Hal  ini  dikarenakan  contoh  gambar yang  terdapat  pada training  set mungkin  belum banyak memiliki variasi bentuk gaya tulisan seperti yang  terdapat  pada testing  set. Apabila  pada training  set ditambahkan  sedikit  variasi  gaya penulisan  maka  pengenalan  angka  tulisan  tangan dapat meningkat.

## Analisis Komputasi Waktu
Gambar 4.5 Grafik Komputasi Waktu Data Primer

## Gambar 4.6 Grafik Komputasi Waktu Data Sekunder
Gambar  4.5  dan  Gambar  4.6  menunjukkan bahwa  ELM  lebih  unggul  dibandingkan  CNN LeNet  5  dari  sisi  komputasi  waktu.  Hal  ini  terlihat jelas  karena  struktur  ELM  tidak  ada  perulangan sehingga  proses  perhitungan  menjadi  lebih  cepat. Sedangkan arsitektur CNN LeNet 5 lebih kompleks karena  harus  menghitung  sampai  3  lapisan  dimana dalam  tiap  lapisan  membutuhkan  perhitungan  lagi untuk  setiap  pemetaan  konvolusi  pikselnya.  Tidak hanya  itu,  proses  pembelajaran  pula  menggunakan sistem  perulangan  untuk  mendapatkan  akurasi sesuai nilai eror yang didefinisikan.
e-ISSN  2460-7908
5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa  pengembangan  sistem  klasifikasi  tulisan tangan  angka  menggunakan  metode  CNN  LeNet  5 lebih  unggul  dalam  hal  akurasi  yaitu  mencapai 98,04%  untuk  10.000  data  sekunder  MNIST  dan 78,14%  untuk  700  data  primer.  Sedangkan  metode ELM lebih unggul dalam hal komputasi waktu yang mencapai  0,00078  mili  detik.  Hasil  pengujian ditentukan  oleh  banyaknya  data  latih  yang digunakan.  Semakin  banyak  data  latih  maka  akan meningkatkan nilai akurasi pengujiannya. Penentuan  jumlah hidden  node berpengaruh  besar dalam  menghasilkan  nilai  akurasi  ELM.  Pada penelitian  ini  nilai hidden  node yang  dapat menghasilkan  nilai  akurasi  terbesar  adalah  sebesar 90 dan dengan fungsi aktifasi sinusoid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G-B.  Huang,  Q-Y.  Zhu,  C-K.  Siew.  "Extreme Learning Machine : Theory and Applications",
Elsevier  Neurocomputing  70  ,  hal.  489-501,
2006.
[2]    Murdoko  dan  Saparudin.  “Klasifikasi  Citra Daun Tanaman Menggunakan Metode
Extreme  Learning  Machine”,  Konferensi
Nasional Informatika (KNIF), 2015.
[3]    Fitriati,  Desti.  "Neovascular  Classification From  Fundus  Image  Using  Extreme  Learning Machine for Screening Diabetic Retinopathy", The  Second  Indonesian-Japanese  Conference on  Knowledge  Creation  and  Intelligent Computing  (KCIC),  hal.  73-78,  2013.  ISBN  : 978-602-9494-68-6.
[4]    Kamavisdar,  P.,  Saluja,  S.,  &  Agrawal,  S.“A Survey  on  Image  Classification  Approaches and  Techniques”,  International  Journal  of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 2 (1), 2013.
[5]  Shafait,F, D.Keysers, &  T.M.Breuel. “Efficient
Implementation of Local Adaptive Thresholding  Techniques  Using  Integral Images” , Proceedings  of  the  15th  Document Recognition  and  Retrieval  Conference  (DRR- 2008),  Part  of  the  IS&T/SPIE  International Symposium  on  Electronic  Imaging . January 26-31,  San  Jose,  CA,  USA  volume  6815, SPIE, 1/2008, Accepted for publication.
[6]   Bouchain, David.“Character Recognition Using Convolutional Neural Networks”, Statistical Learning Theory Conference,
Institute for Neural Information Processing,
University of Ulm, Germany. (Winter 2006/2007).
[7]    Ahranjany,S.S, F. Razzazi, &  M.H. Ghassemian.“A Very High Accurancy
Handwritten Character Recognition System for Farsi/Arabic Digits Using Convolutional
Neural Networks”, International Journal of Technology Information IEEE, 2010. [8]    Mrazova, I, & M.Kukacka.“Hybrid
Convolutional Neural Networks”, The IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN). Doc, Daejeon, Korea Juli 13-16-2008.
[9]   Zhao, Z, S.Yang , &  X.Ma.“Chinese License Plate Recognition Using a Convolutional Neural Network”, IEEE Pacific-Asia Workshop on Computational Intelligence and Industrial Application (PACIIA) , 2008.
[10] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, & P. Haffner.“Gradient-based learning applied to document recognition”,  Proceedings of the IEEE, 86(11):2278-2324, November, 1998.