## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 4, Februari 2023 Hal 371-376 https://djournals.com/klik

## Implementation of Extreme Learning Machine for Classification of Retina Ablasio Results on Retina Fundus Images

## Ainul Hizriadi*, Sarah Purnamawati, Fifi Angreni Br.Gtg
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara, Medan , Indonesia
Email: 1,* ainul.hizriadi@usu.ac.id, 2 sarahpurnamawati@usu.ac.id, 3 pipiangreni12@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ainul.hizriadi@usu.ac.id
Abstrak− Ablasio retina merupakan kelainan pada retina mata mengakibatkan terlepasnya retina dari jaringan penyokongnya. Ablasio retina  dapat  memicu  terjadinya  kehilangan  penglihatan  yang  menetap  (kebutaan).  Faktor  terjadinya  ablasio  retina  yang  semakin bertambah tingkat keparahan adalah faktor penuaan, gen, miopia yang tinggi, trauma cedera mata yang parah, operasi katarak, d an inflamasi ocular. Pemeriksaan dalam mendiagnosa ablasio retina melalui funduskopi untuk mengamati adanya pembuluh darah retina sangat pucat yang terlepas dengan terlihat berwarna putih berupa vitreus, lipatan-lipatan bergelombang, dan membengkok di tepi retina. Namun, pemeriksaan diagnosa tersebut dilakukan secara manual oleh tenaga ahli medis mata sehingga dapat memicu hasil pengamatan secara tidak jelas dan berakibat fatal pada gangguan penglihatan. Untuk itu, diperlukan alternatif baru dalam mengklasifikas i ablasio retina. Maka dari itu, penelitian ini mengimplementasikan metode Extreme Learning Machine (ELM) dalam proses klasifikasi ablasio retina. Tahapan yang digunakan dalam penelitian sebelum diklasifikasi adalah resize, green channel, dan contrast sebagai tahap pre- processing dan simple thresholding sebagai tahap image segmentation serta Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai tahap ekstraksi fitur. Pada tahap akhir, citra akan di klasifikasikan dengan Extreme Learning Machine. Penelitian ini menggunakan citra fundus retina berjumlah sebanyak 178 citra yang terbagi atas 133 citra sebagai data latih dan 45 citra sebagai data uji. Hasil penelitian ini mampu mengklasifikasikan ablasio retina dengan perolehan akurasi sebesar 91%.
Kata Kunci: Penyakit Ablasio Retina; Simple Thresholding; Gray Level Co-Occurance Matrix; Extreme Learning Machine
Abstract− Retinal detachment is a disorder of the retina of the eye that results in detachment of the retina from its supporting tissue. Retinal detachment can lead to permanent vision loss (blindness). Factors that cause retinal detachment with increasing severity are aging, genes, high myopia, severe eye injury, cataract surgery, and ocular inflammation. Examination in diagnosing retinal detachment through fundoscopy to observe the presence of very pale retinal blood vessels that are detached with a white appearance in the form of vitreous,  wavy  folds,  and  bends  at  the  edge  of  the  retina.  However,  the  diagnostic  examination  is  carried  out  manually  by ophthalmologists so that it can lead to unclear observations and possibly fatal visual disturbances. For this reason, a new alternative is needed in classifying retinal detachments. Therefore, this study implements the Extreme Learning Machine (ELM) method in the retinal detachment classification process. The stages used in the research before being classified are resize, green channel, and contrast as the pre-processing stage and simple thresholding as the image segmentation stage and Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) as the feature extraction stage. In the final stage, the image will be classified with Extreme Learning Machine. This study uses retinal fundus images totaling 178 images which are divided into 133 images as data latih and 45 images as test data. The results of this st udy were able to classify retinal detachments with an accuracy of 91%.
Keywords : Retinal Detachment Disease; Simple Thresholding; Gray Level Co-Occurance Matrix; Extreme Learning Machine

## 1. PENDAHULUAN
Ablasio  retina ialah penurunan ketajaman visual  yang ditandai  dengan terlepasnya jaringan  tipis pada bola mata yang disebut retina. Kondisi terlepasnya retina dari sel-sel epitel pigmen retina pada jaringan penunjang di bawah retina dengan penimbunan cairan subretina, mengakibatkan keadaan darurat sehingga dapat mengancam fungsi penglihatan yang tidak berfungsi dengan baik lagi.
Ablasio retina mengindikasikan penurunan tajam penglihatan yang tertutup oleh bayangan seperti tirai menutup di depan mata (floaters) yang terdapat riwayat fotopsia (seperti melihat kilatan cahaya) di bidang visual. Jika tidak ditangani, ablasio  retina  menyebabkan  kerusakan  irreversibel  pada  cone  dan  rod  cell  yang  berakibat  menjadi  kebutaan  sehingga mengancam kualitas hidup penderita. Hal tersebut yang menyebabkan ablasio retina menjadi masalah serius yang patut diwaspadai.
Prevalensi ablasio retina dengan angka kejadiannya 9-24 per 100.000 populasi per tahun di seluruh dunia. Ablasio retina terjadi sekitar 5-16 per 1000 kasus yang disebabkan oleh operasi katarak sekitar 30-40%, miopía aksial 40-50%, dan trauma mata 10-20% dari seluruh ablasio retina yang dilaporkan. Pasien yang mengalami ablasio retina pada kasus trauma mata umumnya terjadi pada usia muda dan prevalensinya sebesar 40% biasa terjadi pada usia 20 tahun [1]. Ablasio retina dapat menyerang siapapun pada usia 40-70 tahun dan risiko kejadian ablasio retina meningkat, lebih sering terjadi pada pria daripada wanita.
Jenis  ablasio  retina  yang  paling  umum  terjadi  adalah  ablasio  retina  regmatogen  dan  ablasio  retina  traksional. Karakteristik keduanya berbeda sehingga dapat menjadi tanda bahwa seseorang terindikasi ablasio retina. Pemeriksaan dini sangatlah dibutuhkan dalam upaya preventif atau mengetahui jenis ablasio retina sehingga dilakukan penyembuhan yang mudah dan murah berdasarkan tingkat klasifikasi penyakit ablasio retina bagi penderita
Dalam  pemeriksaan  untuk  menentukan  jenis  ablasio  retina  diimplementasikan  melalui  funduscopy  yang memperoleh citra kondisi dalam mata. Tenaga ahli medis mata untuk mengamati hasil citra biasanya membutuhkan waktu yang cukup lama dan memicu hasil pengamatan secara tidak jelas seperti akibat pendarahan pada mata yang berakibat fatal pada gangguan penglihatan. Hal ini mengklaim paramedis untuk dapat mendiagnosa lebih cepat dan akurat. Dengan
Ainul  Hizriadi,  Implementation  of Extreme  Learning  Machine  for  Classification  of  Retina Ablasio  Results  on Retina Fundus Images
adanya upaya preventif dalam pemeriksaan diagnosis penunjang ablasio retina dikembangkanlah teknologi medis dalam bentuk  pengolahan  citra  digital  melalui  citra fundus  retina.  Pengolahan  citra  digital  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu menginput  citra  fundus  retina,  kemudian  memproses  masukan  citra  fundus  retina  untuk  mengenali  pola  dan  akan memberikan output berupa informasi dari hasil pengolahan citra fundus.
Sebelumnya penelitian terdahulu diteliti oleh [2] dalam mendeteksi degenerasi kisi, kerusakan retina, dan ablasio retina pada mata tessel menggunakan citra fundus bidang ultra lebar dengan menerapkan metode Convolutional Neural Network  (CNN).  Tahapan  yang  dilakukan  dengan  2  teknik  preprocessing  (original  resizing  and  cropping)  yang memperoleh akurasi 79,8%. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh [3] yaitu dalam mendeteksi ablasio retina berdasarkan citra  ultrasound.  Tahapan  yang  dilakukan  menggunakan  Higher  Order  Spectra  Cumulants  dan  Locality  Sensitive Discriminant  Analysis  sebagai  retinal  features  dan  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  menerapkan  metode  Support Vector Machine (SVM) yang mencapai akurasi sebesar 99,13%. Selanjutnya penelitian lainnya diteliti oleh [4] dengan mendeteksi mata bagi penderita ablasio retina menerapkan jaringan syaraf Radial Basis Function yang menggunakan data sebanyak 48 data citra fundus retina yang diperoleh dengan akurasi mencapai 88%.
Pada penelitian kali ini, penulis mengusulkan judul dengan metode Extreme Learning Machine yang merupakan metode  kerangka  pembelajaran  terpadu  dari  bentuk  khusus  perceptron  feedforward  yang  memiliki  satu  lapisan tersembunyi.  Secara  teori,  metode  ini  diklaim  dapat  menghasilkan  kemampuan  generalisasi  yang  baik.  Metode  ELM memiliki  kelebihan  utama  dalam  hal  kecepatan  pembelajaran  yang  semua  parameter  training  disetel  satu  kali  (non iterative). Kemampuan metode pembelajaran Extreme Learning Machine banyak digunakan di aplikasi dunia nyata, salah satunya  penerapan  aplikasi  medis  dalam  proses  klasifikasi  maupun  identifikasi.  Metode  Extreme  Learning  Machine memiliki akurasi dan performa yang baik.
Adapun  penelitian  yang  telah  menerapkan  metode  Extreme  Learning  Machine  yaitu  diteliti  oleh  [5]  dengan mengklasifikasi  tuberculosis  menggunakan  metode  Extreme  Learning  Machine.  Tahapan  yang  dilakukan  dengan menggunakan  grayscale,  scalling,  dan  thresholding  yang  memperoleh  akurasi  93,33%.  Penelitian  lainnya  yaitu segmentasi pembuluh darah retina menggunakan gabor filter dan extreme learning machine [6]. Tahapan-tahapan yang dilakukan adalah Red Green Blue (RGB) sebagai tahap preprocessing dan adaptive histogram equalization, gabor filter, top-hat transform, threshold sebagai tahap feature extraction dengan memperoleh akurasi sebesar 94,59%.
Berdasarkan penelitian diatas, penulis mengajukan penelitian yang dapat mempermudah dalam proses mendeteksi dan pengambilan keputusan dengan judul “Implementasi Extreme Learning Machine Untuk Klasifikasi Ablasio Retina Hasil Citra Fundus Retina”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Arsitektur Umum
Adapun  tahapan  metode  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasi  ablasio  retina.  Tahapan  awal  dimulai  dengan  proses mengumpulkan data sebagai input citra mencakup fundus retina normal, fundus ablasio retina regmatogen, dan fundus ablasio  retina  traksional  dengan  memisahkan  data  dari  ketiga  kategori  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Dataset  ini dikumpulkan melalui berbagai sumber, diantaranya melalui Kaggle dari Joint Shantou International Eye Center (JSIEC), dataset  dari imagebank.asrs.org ,  dan  Rumah  Sakit  Khusus  Mata  Prima  Vision.  Terdapat  178  data  citra  yang  dibagi menjadi 133 citra digunakan sebagai data training dan 45 citra digunakan sebagai data testing. Setelah melakukan pengumpulan data, akan masuk ke dalam tahap preprocessing .  Tahapan ini dimulai dengan dilakukannya teknik resize pada citra, yang bertujuan untuk mengubah ukuran dengan memperkecil resolusi citra menjadi 500 x 418 piksel. Kemudian dilanjutkan dengan teknik green channel digunakan untuk menyetarakan tingkat intensitas keabuan dengan mengambil nilai green channel untuk memperoleh segmentasi pembuluh darah yang jelas, dan teknik contrast digunakan untuk memperbaiki kualitas citra pada tingkat keabuan. Tahapan selanjutnya adalah tahpa contrast, di mana pada tahapan ini akan dilakukan pengaturan kualitas citra dengan menajamkan kontras setelah di lakukan green channel agar bagian-bagian yang spesifik pada citra bagian retina lebih terlihat jelas seperti robekan maupun vitreous.
Tahapan  selanjutnya  adalah  tahapan Image  segmentation .  Tahapan  pertama  akan  menerapkan  Teknik simple thresholdin g  ,  di  mana  tahap  ini  merupakan  sebagai  penentu  bahwa  piksel  diubah  ke  nilai  rendah (hitam)  atau  tinggi (putih)  dengan  cara  memisahkan  objek  pada  background.  Tahapan  selanjutnya  dilakukan feature  extraction yang menggunakan teknik gray level co-occurance matriks. Teknik GLCM digunakan untuk memperoleh hasil nilai fitur.
Selanjutnya  akan  dilakukan  tahapan  klasifikasi.  Pada  tahap  ini  data  akan  ditraining  dengan  metode  Extreme Learning  Machine  dan  diperoleh  suatu  training  model  yang  digunakan  untuk  proses  testing.  Proses  testing  dilakukan untuk menguji performa dan akurasi pada algoritma yang dilatih sehingga diperoleh output dari hasil klasifikasi.
Tahap akhir pada penelitian menghasilkan output yang diperoleh dari hasil klasifikasi citra fundus retina adalah normal, ablasio retina regmatogen, dan ablasio retina traksional .
Ainul  Hizriadi,  Implementation  of Extreme  Learning  Machine  for  Classification  of  Retina Ablasio  Results  on Retina Fundus Images
Gambar 1. Arsitektur Umum

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan ini memaparkan pengujian data pada sistem yang sudah dibangun dengan memperoleh hasil kinerja yang dimulai dari preprocessing, segmentation sampai dengan feature extraction dan proses klasifikasi menggunakan metode Extreme Learning  Machine dalam  mengklasifikasi  ablasio  retina.  Kemampuan  sistem  bergantung  pada  proses data  training . Pengujian yang ditentukan secara berbeda-beda pada hidden node yang dimulai dari 10, 40, 45, dan 80. Berdasarkan hasil dari pengujian sistem dengan menggunakan fungsi aktivasi tanh pada hidden node 10, 40, 45, dan 80 dapat dilihat pada tabel  1 untuk mengetahui proses klasifikasi  penyakit ablasio  retina yang mencakup ablasio  retina regmatogen, ablasio retina traksional, dan normal.
Tabel 1. Tabel Keluaran Percobaan Sistem No Nama File Data Nilai Kontras Binary Thresold Fungsi Aktifasi Tanh Hidden Node 10 Hidden Node 40 Hidden Node 45 Hidden Node 80 1 Arr_1 1.5 127 Normal Regmatogen Normal Regmatogen 2 Arr_2 1.5 127 Normal Regmatogen  Regmatogen Normal 3 Arr_3 1.5 127 Normal Normal Normal Traksional 4 Arr_4 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen Normal 5 Arr_5 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen  Regmatogen 6 Arr_6 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen Normal 7 Arr _7 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen Normal 8 Arr _8 1.5 127 Regmatogen Regmatogen Normal Regmatogen 9 Arr _9 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen Normal 10 Arr _10 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen  Regmatogen 11 Arr _11 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen  Regmatogen 12 Arr _12 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen Normal 13 Arr _13 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen  Regmatogen 14 Arr _14 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen  Regmatogen 15 Arr _15 1.5 127 Regmatogen Traksional Regmatogen Traksional 16 Art_1 1.5 127 Regmatogen Traksional Traksional Traksional
Ainul  Hizriadi,  Implementation  of Extreme  Learning  Machine  for  Classification  of  Retina Ablasio  Results  on Retina Fundus Images
17 Art_2 1.5 127 Traksional Traksional Traksional Regmatogen 18 Art_3 1.5 127 Regmatogen Regmatogen  Regmatogen  Regmatogen 19 Art_4 1.5 127 Traksional Traksional Regmatogen Traksional 20 Art_5 1.5 127 Regmatogen Traksional Traksional Traksional 21 Art_6 1.5 127 Regmatogen Traksional Regmatogen Traksional 22 Art_7 1.5 127 Traksional Traksional Traksional Regmatogen 23 Art_8 1.5 127 Traksional Traksional Traksional Traksional 24 Art_9 1.5 127 Traksional Traksional Regmatogen Traksional 25 Art_10 1.5 127 Traksional Traksional Traksional Regmatogen 26 Art_11 1.5 127 Regmatogen Traksional Traksional Traksional 27 Art_12 1.5 127 Traksional Traksional Traksional Regmatogen 28 Art_13 1.5 127 Traksional Traksional Traksional Regmatogen 29 Art_14 1.5 127 Traksional Traksional Regmatogen  Regmatogen 30 Art_15 1.5 127 Regmatogen Traksional Regmatogen  Regmatogen 31 N_1 1.5 127 Regmatogen Normal Regmatogen Normal 32 N_2 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 33 N_3 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 34 N_4 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 35 N_5 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 36 N_6 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 37 N_7 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 38 N_8 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 39 N_9 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 40 N_10 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 41 N_11 1.5 127 Normal Normal Traksional Traksional 42 N_12 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 43 N_13 1.5 127 Normal Regmatogen  Regmatogen  Regmatogen 44 N_14 1.5 127 Normal Normal Normal Normal 45 N_15 1.5 127 Normal Normal Normal Normal Citra yang akurat 35 41 33 29 Citra yang tidak akurat 10 4 12 16
Dari  tabel  1  diperoleh  hasil  akurasi  dari  masing-masing  percobaan hidden  node dengan  persamaan  1,  sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑥 100%                                                                      (1)
a. Fungsi aktivasi tanh dengan hidden node 10
Akurasi = 35 45 𝑥 100% = 78%
b. Fungsi aktivasi tanh dengan hidden node 40
Akurasi = 41 45 𝑥 100% = 91%
c. Fungsi aktivasi tanh dengan hidden node 45
Akurasi = 33 45 𝑥 100% = 73%
d. Fungsi aktivasi tanh dengan hidden node 80
Akurasi = 29 45 𝑥 100% = 64%
Representasi akurasi sistem dengan percobaan menggunakan berbagai hidden node dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Tingkat Akurasi Hidden Layer Hidden Node 10 Hidden Node 40 Hidden Node 45 Hidden Node 80 78% 91% 73% 64%
Hasil pengujian menunjukkan bahwa penentuan aktivasi tanh dengan hidden node 10 memperoleh akurasi sebesar 78%. Namun, nilai akurasi meningkat pada hidden node 40 yang menghasilkan akurasi sebesar 91%. Setelah dilakukan penambahan hidden  node menjadi  45  tingkat  akurasi  pada  pengujian  sistem  mengalami  penurunan  sehingga  akurasi sebesar 73%. Kemudian dilakukan penambahan hidden node kembali menjadi 80 tingkat akurasi pada pengujian sistem
Ainul  Hizriadi,  Implementation  of Extreme  Learning  Machine  for  Classification  of  Retina Ablasio  Results  on Retina Fundus Images
mengalami  penurunan  sehingga  akurasi  sebesar  64%.  Hal  ini  dikarenakan  jumlah node yang  terlalu  banyak mengakibatkan overfitting ,  sehingga  jumlah  informasi  yang  diterima  tidak  mencukupi  untuk  diolah  pada  data  latih, dikarenakan kapasitas pengolahan informasi jaringan yang besar. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa pemilihan jumlah hidden node dapat mempengaruhi akurasi sistem.
Pengujian data dilakukan dengan menggunakan data testing sebanyak 45 citra dengan masing-masing 15 citra ablasio retina regmatogen, 15 citra ablasio retina traksional, dan 15 citra normal pada data training 53 citra ablasio retina regmatogen, 32 citra ablasio retina traksional, dan 48 citra normal. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Extreme Learning Machine dengan data testing sebanyak 45 data citra mencakup 15 citra ablasio retina regmatogen, 15 citra ablasio retina traksional, dan 15 citra normal dapat diperoleh nilai akurasi sebesar 91%.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑥 100%                                                                      (2)
Persentase Akurasi = 41 45 𝑥 100%
Tabel 3 . Perbandingan Pengujian Akurasi Simple Thresholding
Persentase Akurasi = 91% No Nilai Kontras Binary Thresold Fungsi Aktifasi Tanh Hasil Citra Simple Thresholding Hidden Node 10 Hidden Node 40 Hidden Node 45 Hidden Node 80 1 1.5 120 82% 67% 56% 51% 2 1.5 127 78% 91% 73% 64% 3 1.5 128 71% 73% 60% 47% 4 1.5 150 60% 71% 62% 56%
Berdasarkan perbandingan pengujian simple thresholding bahwa binary threshold 127 pada fungsi aktivasi tanh dengan hidden node 40 memperoleh akurasi sebesar 91%. Dapat disimpulkan pemilihan simple thresholding berpengaruh kepada keakuratan sistem. Sedangkan berdasarkan pengujian sistem dapat disimpulkan bahwa metode Extreme Learning Machine menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik  sebesar  91  %  dan  memperoleh  komputasi  waktu  cukup  baik  yang mencapai 16 detik sehingga membantu tenaga ahli medis mata untuk dapat mendeteksi jenis penyakit ablasio retina lebih cepat dan akurat.

## 4. KESIMPULAN
Dapat disimpulkan dari keseluruhan implementasi penelitian hingga tahap pengujian preprocessing, segmentation, dan feature  extraction  serta  klasifikasi  menerapkan  metode  Extreme  learning  Machine  bahwa  Metode  Extreme  Learning Machine  dalam  pengklasifikasian  ablasio  retina  dengan  memperoleh  akurasi  cukup  baik  sebesar  91%  dengan menggunakan  data  berjumlah  178  data  citra  fundus  retina  yang  mencakup  133  data  training  dan  45  data  testing. Berdasarkan  hasil  data  yang  diuji,  jumlah  hidden  layer  sangat  berpengaruh  pada  nilai  akurasi  proses  klasifikasi.  Pada penelitian ini, hidden node 40 memperoleh nilai akurasi yang cukup baik dalam mengklasifikasi ablasio retina hasil citra fundus  retina  pada  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan  metode  Extreme  Learning  Machine. Serta berdasarkan  proses pengolahan citra, dibutuhkan pemilihan nilai threshold yang sesuai pada citra yang sangat berpengaruh pada keakuratan sistem.
Ainul  Hizriadi,  Implementation  of Extreme  Learning  Machine  for  Classification  of  Retina Ablasio  Results  on Retina Fundus Images

## REFERENCES
[1] D. M. Fakhri, N. Sutadipura, and M. Putri, “ KARAKTERISTIK PASIEN ABLASIO RETINA REGMATOGEN DI RUMAH SAKIT MATA CICENDO BANDUNG TAHUN 2019,” in Prosiding Pendidikan Kedokteran, Feb. 2021.
[2] C.  Zhang  et  al.,  “Development  of  a  deep-learning  system  for  detection  of  lattice  degeneration,  retinal  breaks,  and  retinal detachment  in  tessellated  eyes  using  ultra-wide-field  fundus  images:  a  pilot  study,”  Graefe’s  Archive  for  Clinical  and Experimental Ophthalmology, vol. 259, no. 8, pp. 2225–2234, Aug. 2021, doi: 10.1007/s00417-021-05105-3.
[3] J. E. W. Koh et al., “A novel hybrid approach for automated detection of retinal detachment using ultrasound images,” Comput Biol Med, vol. 120, p. 103704, May 2020, doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.103704.
[4] R. H. Pramestya, “Deteksi Penyakit Mata Ablasio Retina Menggunakan Jaringan Syaraf Radial Basis Function,” Universitas Airlangga, 2015.
[5] M. A. Siregar, “Klasifikasi Penyakit Tuberculosis (TB) Berdasarkan Foto  Rontgen Paru-Paru Manusia Menggunakan Metode Extreme Learning Machine  (ELM),” Universitas Sumatera Utara, Medan , 2018.
[6] M.  F.  Aslan,  M.  Ceylan,  and  A.  Durdu,  “Segmentation  of  Retinal  Blood  Vessel  Using  Gabor  Filter  and  Extreme  Learning Machines,” in 2018 International Conference on Artificial Intelligence  and Data Processing (IDAP), Sep. 2018, pp. 1–5. doi: 10.1109/IDAP.2018.8620890.
[7] P. N. Andono, T. Sutojo, and Muljono, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[8] M. Anthony and P. L. Bartlett, Neural Network Learning. Cambridge University Press, 1999. doi: 10.1017/CBO9780511624216.
[9] M. C. Ariestyani, P. P. Adikara, and R. S. Perdana, “Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM),” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10]  P. Budhiastra et al., “Ablasio Retina Regmatogen pada penderita Myopia di Pusat Mata Nasional Rumah Sakit Mata Cicendo,” 2015.
[11]  S. Ding, X. Xu, and R. Nie, “Extreme learning machine and its applications,” Neural Comput Appl, vol. 25, no. 3–4, pp. 549– 556, Sep. 2014, doi: 10.1007/s00521-013-1522-8.
[12]  I. Guyon, S. Gunn, M. Nikravesh, and L. A. Zadeh, Feature Extraction. Springer, 2006.
[13]  Guang-Bin Huang, Qin-Yu Zhu, and Chee-Kheong Siew, “Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks,” in 2004 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE Cat. No.04CH37541), pp. 985–990. doi: 10.1109/IJCNN.2004.1380068.
[14]  A. Issac, M. Parthasarthi, and M. K. Dutta, “An adaptive threshold based algorithm for optic disc and cup segmentation in fundus images,” in 2015 2nd International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN), Feb. 2015, pp. 143–147. doi: 10.1109/SPIN.2015.7095384.
[15]  V. U. M. Maksum, D. C. R. Novitasari, and A. Hamid, “Image X-Ray Classification for COVID-19 Detection Using GCLM- ELM,” Jurnal Matematika MANTIK, vol. 7, no. 1, pp. 74–85, May 2021, doi: 10.15642/mantik.2021.7.1.74-85.
[16]  H. Ohsugi, H. Tabuchi, H. Enno, and N. Ishitobi, “Accuracy of deep learning, a machine-learning technology, using ultra–wide- field fundus ophthalmoscopy for detecting rhegmatogenous retinal detachment,” Sci Rep, vol. 7, no. 1, p. 9425, Aug. 2017, doi: 10.1038/s41598-017-09891-x.
[17]  D. Putra, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[18]  N.  Wakhidah,  “PERBAIKAN  KUALITAS  CITRA  MENGGUNAKAN  METODE  CONTRAST  STRETCHING,”  Jurnal Transformatika, vol. 8, no. 2, p. 78, Jan. 2011, doi: 10.26623/transformatika.v8i2.48.