Abstrak — Diabetic  Retinopathy dapat  menyebabkan  seseorang kehilangan kemampuan penglihatannya dan pada keadaan yang parah dapat  mengakibatkan  kebutaan. Tingkat  keparahan Non- Proliferative  Diabetic  Retinopathy (NPDR)  dapat  diketahui dengan  mendeteksi  kelainan  berupa hard  exudate pada  retina, namun  diagnosanya  tidak  bisa  dilakukan  dengan  cepat  karena pengamatan  retina  harus  melewati  beberapa  proses.  Teknologi pengolahan  citra  digital  berbasis machine  learning telah  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini.  Pada  Tugas Akhir  ini  telah  dilakukan  penelitian  untuk  mengklasifikasikan tingkat keparahan NPDR secara otomatis dengan mengekstraksi karakteristik hard  exudate menggunakan Gray  Level  Co – occurrence  Matrix (GLCM)  dan Neighborhood  Gray – tone Difference  Matrix (NGTDM)  kemudian  menentukan  tingkat keparahannya  menggunakan Extreme  Learning  Machine. Hasil akurasi  tertingi  yang  didapat  sebesar  91,22%  untuk  ekstraksi ciri dengan menggunakan GLCM.
Kata  Kunci — Diabetic  Retinopathy , Extreme  Learning  Machine, hard exudate, NPDR , Pengolahan Citra.

## I. PENDAHULUAN
IABETES  telah  menyebabkan  lebih  dari  tiga  juta kematian  di  dunia  setiap  tahunnya.  World  Health Organization  (WHO)  melaporkan  pada  tahun  2014  sebanyak 422  juta  orang  menderita  penyakit  ini  [1].  Jumlah  ini diprediksi  akan  meningkat  sebanyak  dua  kali  lipat  untuk  20 tahun  mendatang  [2].  Diabetes  yang  tidak  terkontrol  dalam jangka  waktu  lama  dapat  menyebabkan  komplikasi  penyakit seperti serangan jantung, stroke, gagal ginjal bahkan kebutaan. Diabetes yang paling banyak diderita adalah diabetes melitus. Semakin  lama  seseorang  menyandang  diabetes  melitus  maka semakin  besar  pula  kemungkinan  ia  akan  terkena Diabetic Retinopathy.  Diabetic  Retinopathy merupakan  komplikasi diabetes  melitus  yang  ditandai  dengan  munculnya  kelainan (luka)  pada  retina.  Keterlambatan  diagnosa Diabetic Retinopathy dapat  menyebabkan  penderita  kehilangan kemampuan  penglihatannya  sampai  akhirnya  mengalami kebutaan. Tentu saja hal ini dapat menurunkan kualitas hidup penderita.
Penentuan tingkat keparahan Diabetic Retinopathy dilakukan  dengan  mendeteksi  kelainan  pada  retina.  Namun untuk  mendeteksi  kelainan  pada  retina  tidak  bisa  dilakukan
dengan  mata  telanjang  melainkan  harus  menggunakan  citra fundus  retina  atau  pengamatan  retina  menggunakan  kamera fundus. Pada Non – Proliferative Diabetic Retinopathy (NPDR) dapat  terjadi  gejala Retinopathy yang  berbeda  seperti microaneuriysms,  haemorrhages, dan hard  exudate yang merupakan  luka  pada  retina.  Penderita Diabetic  Retinopathy tingkat sedang dan parah beresiko mengalami kebutaan karena macula  pada  retina  akan  tertutup  oleh hard  exudate sehingga harus  mendapatkan penangan yang cepat. Namun pengamatan citra fundus retina ini  harus  melewati beberapa proses seperti menilai warna jingga pada retina, mengamati tepian dan warna optic  disk kemudian  menilai  retina  secara  keseluruhan sehingga  diagnosa  tingkat  keparahan  NPDR  tidak  bisa dilakukan  dengan  cepat.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut  dibutuhkan  teknologi  untuk  memproses  citra  fundus retina  secara  cepat  dan  akurat  untuk  membantu  dokter menetapkan  tindakan  medis  yang  tepat.  Teknologi  yang mampu  mengklasifikasikan  tingkat  keparahan Diabetic Retinopathy adalah  pengolahan  citra  digital  berbasis machine learning.
Pengolahan citra digital dipilih sebagai teknologi yang tepat karena  mampu  menganalisis  suatu  citra  dan  mengekstraksi fitur – fiturnya  dengan  tepat  dan  jelas  sehingga  citra  mudah untuk  diteliti.    Teknologi  pengolahan  citra  digital  berbasis machine  learning sudah  banyak  digunakan  dalam  bidang medis. Pada Tugas Akhir ini telah diajukan algoritma Extreme Learning  Machine sebagai  metode  untuk  mengklasifikasi tingkat  keparahan Non – Proliferative  Diabetic  Retinopathy . Alasan  digunakannya  metode Extreme  Learning  Machine adalah karena  metode ini telah  mampu  mengklasifikasi retina mata yang normal dan abnormal secara cepat dan akurat [3].
Ada pun beberapa penelitian mengenai Diabetic Retinopathy yang  telah  dilakukan  adalah “ Classification  of Non-Proliferative  Diabetic  Retinopathy  Based  on  Hard Exudate Using Soft Margin SVM ” oleh Handayani Tjandrasa, dkk  pada  tahun  2013.  Hal  yang  paling  disoroti  dalam penelitian  tersebut  adalah  segmentasi exudate pada  citra fundus retina. Hasil  segmentasi exudate ini berupa citra biner yang  kemudian  di  ekstraksi  menggunakan  parameter  area, perimeter,  jumlah centroid dan  standar  deviasi.  Hasil klasifikasi  pada  penelitian  ini  menunjukkan  tingkat  akurasi yang baik yaitu sebesar 90,54% [4].

## Klasifikasi Tingkat Keparahan

## Non-ProliferativeI Diabetic Retinopathy Bedasarkan Hard Exudate
Menggunakan Extreme Learning Machine
Dinda Ulima Rizky Yani dan Dwi Ratna Sulistyaningrum Departemen Matematika, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dwiratna.math@gmail.com
D
Selain  itu  pada  tahun  2014,  Gowthaman  melakukan penelitian  yang  berjudul “ Automatic  Identification  and Classification  of  Microaneurysms  for  Detection  of  Diabetic Retinopathy ” . Pada penelitian tersebut Gowthaman membandingkan  kinerja  metode  SVM  dan  ELM  untuk mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi microaneuriysms untuk mendeteksi  DR.  Pada  tahap preprocessing , noise pada  citra fundus  retina  dihilangkan  kemudian  dilakukan  penajaman kontras.  Setelah  itu  dilakukan  segmentasi microaneuriysms untuk  memisahkan  pembuluh  darah  dari  retina  lalu diekstraksi.  Setelah  didapatkan  ekstraksi  fiturnya  kemudian citra  diklasifikasian  kedalam  2  kelas  yaitu  normal  (tidak terdapat microaneuriysms ) dan abnormal (terdapat microaneuriysms ). Dari hasil penelitian tersebut metode ELM kinerja  yang  sangat  baik  dalam  hal  efisiensi  dan  waktu komputasi  karena  membutuhkan  waktu  eksekusi  lebih  sedikit dibadingkan dengan SVM [5].

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Praproses Data
Citra  fundus  retina  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan citra yang tidak melalui proses kompresi  sehingga harus  melalui  proses resize normalisasi    menjadi  ukuran 384x576  piksel  agar  citra  dapat  diolah  dengan  mudah  oleh sistem. Ada dua tahap penting pada proses ini  yaitu eliminasi optic disk dan segmentasi exudate .
1. Eliminasi Optic Disk Optic disc merupakan salah  satu bagian utama pada retina. Sebelum dilakukan proses segmentasi exudate , lingkaran optic disk harus  dieliminasi  dari  citra  dengan  tujuan  untuk menghilangkan  daerah  palsu  yang  memiliki  kesamaan  ciri dengan exudate. Citra  retina  yang  telah  melalui  proses resize
diekstraksi ke dalam Red Channel dan Green Channel . Setelah itu  dilakukan  peregangan  kontras  agar  area-area  gelap  pada citra  menjadi  lebih  terang.  Citra  hasil  peregangan  kontras  di filter  menggunakan median  filter untuk  menghilangkan noise nya. Selanjutnya dicari centroid dari lingkaran optic disk untuk  menentukan  posisi optic  disk pada  citra.  Proses  ini ditunjukkan pada Gambar 2.
2. Segmentasi Exudate
Proses  segmentasi  dilakukan  untuk  mempertegas  daerah hard exudate pada  citra  fundus  retina  sehingga  dapat
Gambar 1. Diagram klasifikasi tingkat keparahan NPDR.
Mulai Citra Uji Selesai Citra latih dan label tingkat keparahannya Tingkat keparahan NPDR Training Testing Eliminasi optic disk Segmentasi Exudate Pengenalan dengan ELM Perhitungan dengan bobot dan bias Pelatihan dengan ELM Ekstraksi ciri GLCM dan NGTDM Eliminasi optic disk Segmentasi Exudate Ekstraksi ciri GLCM dan NGTDM Gambar 2.  Diagram alir proses eliminasi optic disk. Resize Ektraksi Channel Noise Filtering Penemuan lingkaran OD Pencarian titik centroid Mulai Selesai Input Citra Fundus Retina Output Citra dengan lingkaran OD Peregangan Kontras Gambar 3.  Diagram alir proses eliminasi optic disk. Resize Ektraksi Channel Penemuan Regional Minima
Transformasi h – max
Rekonstruksi Morfologi
Eliminasi optic disk Thresholding Mulai Selesai Cropping Input Citra Fundus Retina Output Citra Exudate Tersegmentasi Peningkatan Kontras
dideskripsikan  dan  dikenali.  Citra  fundus  retina  yang  telah melalui proses eliminasi optic disk disegmentasi menggunakan metode thresholding Otsu untuk memisahakan daerah exudate dan non-exudate . Citra retina yang telah melalui proses resize diubah  ke  dalam  citra gray dan  diekstraksi channel nya. Kemudian  dilakukan  operasi  morfologi  peningkatan  kontras dan  menemukan  regional  minima  dari  citra  hasil  peningkatan kontras  untuk  menandai  area-area  citra  yang  memiliki  nilai intensitas  yang  rendah.  Setelah  itu  dilakukan  transformasi h- maxima untuk  menghilangkan  area  yang  memiliki  nilai intensitas  yang  rendah.  Citra  hasil  transformasi h-maxima disubstraksi  dengan  wilayah optic  disk yang  telah  ditemukan pada proses eliminasi optic disk . Setelah optic disk hilang dari citra,  dilakukan  proses thresholding untuk  menentukan wilayah exudate dan non-exudate. Terakhir  dilakukan cropping citra  hasil thresholding untuk  mengembalikan  nilai asli  dari exudate yang  telah  ditandai.  Proses  ini  ditunjukkan pada Gambar 3.

## B. Ekstraksi Ciri
Informasi  yang  diekstrak  dari  citra exudate yang  telah tersegmentasi  merupakan  ciri  statistik  orde  kedua.  Fitur-fitur ini didapatkan dengan menggunakan GLCM (Gray Level Co – occurrence  Matrix) dan  NGTDM (Neighorhood  Gray-tone Difference Matrix). GLCM mengekstraksi ciri citra menggunakan gray  level  matrix atau  matrik  derajat  keabuan dengan  berbagai  orientasi  sudut 𝜃 dan  jarak  spasial 𝑑 . Elemen – elemen  yang  dapat  diekstrak  menggunakan  GLCM antara  lain: angular  second  moment  (energy),  contrast, correlation, dissimilarity, inverse difference moment (homogeneity), dan entropy [6]. Sedangkan  NGTDM menggambarkan  fitur  lokal  dengan  menghitung  parameter tekstur  tingkat  tinggi  menggunakan gray-tone (tingkat kegelapan  atau  tingkat  kecerahan)  obyek  pada  citra. Karakteristik  tekstur  citra  yang  diturunkan  dari  NGTDM sesuai  dengan  karakteristik  citra  menurut  presepsi  manusia, yaitu: coarsness,  contrast,  bussyness,  complexity, dan texture strength [7].

## C. Pemodelan Extreme Learning Machine
Extreme  Learning  Machine terdiri  dari  3  layer  yaitu input layer,  hidden  layer ,  dan output  layer [8]. Input  layer dan hidden layer dihubungkan oleh  vektor bobot    yang nilainya ditentukan  secara  acak.  Bias  yang  terhubung  dengan  node- node  pada hidden  layer juga  ditentukan  secara  acak. Input untuk  jaringan  berupa  karakteristik  dari  105  citra  yang berbeda  yang  masing-masing  berisi  ciri  statistik  karakteristik exudate yang merupakan hasil dari ekstraksi ciri. Jumlah node pada layer pertama  sama  dengan  jumlah  ciri  statistik  yang menjadi input. Dalam  penelitian  ini  hasil  paling  optimal diperoleh dengan menggunakan 6 node pada input layer yang setiap  nodenya  merepresentasikan  satu  ciri  yang  diekstraksi dari citra.
Untuk  setiap  pasangan input dan  target output , 𝑡 , dihitung nilai matriks dengan persamaan berikut:
𝐻 , = 𝑔(  . + 𝑏 )
(1) Keterangan:
H     = matriks output pada hidden layer
=  vektor  bobot  yang  menghubungkan hidden  node dan input node = matriks input 𝑏 = bias yang terhubung dengan hidden node . = inner product dari   dan
𝑔 = fungsi aktivasi
= indeks jumlah node pada hidden layer
= indeks jumlah citra input
Matriks  H  digunakan  untuk  menghitung  vektor  bobot 𝛽 menggunakan persamaan berikut:
H𝛽 = T
(2)
dengan,
𝐻 = [ 𝑔 ∙ + 𝑏 𝑔 ∙ + 𝑏 ⋱ 𝑔 ∙ 5 + 𝑏 𝑔 ∙ 5 + 𝑏 ]
𝛽 =  [ 𝛽 𝑇 𝛽 𝑇 ] dan 𝑇 =  [ 𝑇 𝑇 𝑇 5 𝑇 ] (3)
Keterangan:
H     : matriks output pada hidden layer 𝛽 :  vektor  bobot  yang  menghubungkan hidden  node dan output node 𝑇 : matriks target
Berdasarkan  Persamaan  (2.2)  bobot output 𝛽 yang berhubungan dengan hidden layer dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝛽 = H † T (4)
dengan H † merupakan Moore-Penrose  generalized  inverse dari H .

## 1) Proses Training
Proses  ini  menghasilkan  keluaran  berupa  bobot 𝛽 yang digunakan  untuk  menentukan  kelas  pada  proses testing .  Pada proses training ,  setelah  seluruh  citra input disegmentasi  dan diekstraksi  ciri,  nilai  seluruh  ciri  statistik  ini  dimasukkan  ke dalam  sistem  klasifikasi,  kemudian  sistem  menentukan  nilai bobot dan  bias 𝑏 .  Setelah  bobot  dan  bias  terbentuk selanjutnya dihitung nilai matriks H. Invers dari Matriks 𝐻 ini digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot 𝛽 menggunakan Persamaan (2.3).
Gambar 4.  Desain arsitektur Extreme Learning Machine yang digunakan.

## 2) Proses Testing
Data masukan pada proses ini adalah ciri statistik dari citra fundus retina yang telah melalui tahap eliminasi optic disk dan segmentasi exudate. Bobot dan bias 𝑏 yang digunakan pada proses  ini  sama  dengan  bobot  dan  bias  yang  digunakan  pada saat training. Selanjutnya,  dihitung  nilai  matriks  H menggunakan  persamaan  (2.1).  Setelah  matriks  H  didapat selanjutnya  dihitung  nilai output menggunakan  persamaan berikut:
𝑜 = ∑ 𝛽 𝑔 ∙ + 𝑏
= (5)

## III. IMPLEMENTASI SISTEM

## A. Dataset Training dan Testing
Data yang digunakan pada penelitian ini berupa citra fundus retina yang diambil dari dataset MESSIDOR [9]. Citra fundus retina  yang  digunakan  adalah  citra  retina  yang  mengandung hard  exudate dan  teridentifikasi moderate NPDR  atau severe NPDR seerti ditunjukkan pada Gambar 5.

## B. Hasil Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  meliputi  pengujian  tahap praproses data dan pengujian tahap klasifikasi dengan  metode Extreme  Learning  Machine. Pengujian  sistem  dilakukan terhadap data training dan data testing . Data training sebanyak 105  citra  retina  yang  terdiri  dari  45  citra  teridentifikasi moderate NPDR  dan  60  citra  teridentifikasi severe NPDR. Data testing sebanyak 34 citra retina yang terdiri dari 17 citra teridentifikasi moderate NPDR  dan  17  citra  teridentifikasi severe NPDR. 1. Pengujian Tahap Praproses Data
Pengujian  ini  dilakukan  terhadap  proses-proses  pada  tahap pengolahan  citra.  Pengujian  bertujuan  untuk  mengetahui bahwa proses-proses pada tahap pengolahan citra sudah benar. Pada tahap ini terdapat 2 proses yaitu eliminasi optic disk dan segmentasi exudate .  Pengujian  proses  eliminasi optic  disk bertujuan  untuk  menghilangkan  wilayah optic  disk sebelum exudate di segmantasi . Hasil pengujian proses ini ditunjukkan pada Gambar 6.
Pengujian  proses  segmentasi exudate bertujuan  untuk menemukan  wilayah exudate pada  citra  fundus  retina .  Ha sil pengujian  proses  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Citra exudate  tersegmentassi  ini  diekstraksi  karakteristiknya menggunakan  GLCM  dan  NGTDM.  Hasil  ekstraksi  ciri  ini digunakan sebagai input pada proses klasifikasi .
2. Pengujian Tahap Klasifikasi Menggunakan Extreme Learning Machine
Pengujian  proses  ini  dilakukan  untuk  menentukan  apakah suatu citra fundus retina merupakan retina yang teridentifikasi moderate NPDR  atau severe NPDR.  Pada  penelitian  ini pengujian  dilakukan  pada  3  kasus  yaitu  ekstraksi  ciri menggunakan  GLCM  saja,  ekstraksi  ciri  menggunakan NGTDM  saja,  dan  ekstraksi  ciri  menggunakan  GLCM  dan NGTDM.  Masing  masing  kasus  diuji  menggunakan  fungsi aktivasi  yang  berbeda  yaitu  fungsi sigmoid  biner ,  fungsi sigmoid  bipolar ,  dan  fungsi softsign .  Penggunaan  fungsi aktivasi  dan  parameter  ciri  statistik  yang  digunakan  berbeda- beda,  artinya  untuk  setiap  kasus  model  E xtreme  Learning Machine yang digunakan akan berbeda.
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  ekstraksi  ciri menggunakan  GLCM.  Dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  biner, untuk  data testing didapatkan  jumlah  citra retina  yang  diklasifikasikan  ke  tingkat  keparahan  yang  tepat sebanyak    29  dari  total  34  citra.  Untuk  data training didapatkan jumlah citra retina yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang tepat sebanyak  100 dari total 105 citra.
Dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  bipolar, untuk  data testing didapatkan  jumlah  citra  retina  yang diklasifikasikan  ke  tingkat  keparahan  yang  tepat  sebanyak  29 dari  total  34  citra  dan  untuk  data training didapatkan  jumlah citra  retina  yang  diklasifikasikan  ke  tingkat  keparahan  yang tepat  sebanyak    102  dari  total  105  citra.  Sedangkan  dengan menggunakan  fungsi  aktivasi softsign, untuk  data testing didapatkan jumlah citra retina yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang tepat sebanyak 29 dari total 34 citra dan untuk data training didapatkan jumlah citra retina yang diklasifikasikan  ke  tingkat  keparahan  yang  tepat  sebanyak 101  dari  total  105  citra.  Rincian  hasil  pengujian  ini  disajikan pada Tabel 1 dengan M adalah moderate dan S adalah severe. Hasil perhitungan akurasi disajikan dalam Tabel 2 .
Gambar 5.  Citra input (a) moderate NPDR, (b) severe NPDR.
Gambar  6..  Pengujian  proses  eliminasi optic  disk pada  citra:  (a) moderate NPDR, (b) severe NPDR.
Gambar  7.  Pengujian  proses  segmentasi  exudate  pada  citra:  (a) moderate NPDR, (b) severe NPDR.
Tabel 1.

## Hasil pengujian dengan ekstraksi ciri GLCM
Fungsi Aktivasi Citra Input Hasil Output Data Testing Data Training M S M S Sigmoid Biner M 13 1 43 3 S 4 16 2 57 Sigmoid Bipolar M 14 2 44 2 S 3 15 1 58 Soft Sign M 16 4 43 2 S 1 13 2 58 Tabel 2. Hasil perhitungan akurasi  dengan ekstraksi ciri GLCM Fungsi Aktivasi Data Akurasi Akurasi Total Sigmoid Biner Training ,  % , % Testing ,  % Sigmoid Bipolar Training ,  % ,  % Testing ,  % Soft Sign Training ,  % ,  % Testing ,  % Pengujian kedua dilakukan dengan ekstraksi ciri menggunakan NGTDM. Dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid  biner ,  untuk  data testing didapatkan  jumlah  citra retina  yang  diklasifikasikan  ke  tingkat  keparahan  yang  tepat sebanyak    28  dari  total  34  citra dan  untuk  data training didapatkan jumlah citra retina yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang tepat sebanyak 100 dari total 105 citra.
Dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  bipolar, untuk  data testing didapatkan  jumlah  citra  retina  yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang tepat sebanyak  28 dari total 34 citra dan untuk  data training didapatkan jumlah citra  retina  yang  diklasifikasikan  ke  tingkat  keparahan  yang tepat  sebanyak    93  dari  total  105  citra.  Sedangkan  dengan menggunakan  fungsi  aktivasi softsign, untuk  data testing didapatkan jumlah citra retina yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan  yang  tepat  sebanyak    29  dari  total  34  citra dan untuk  data training didapatkan  jumlah  citra  retina  yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang tepat sebanyak 101 dari total 105 citra. Rincian hasil pengujian ini disajikan pada Tabel  3  dan  hasil  perhitungan  akurasinya  disajikan  dalam Tabel 4.
Tabel 3. Hasil pengujian dengan ekstraksi ciri NGTDM Fungsi Aktivasi Citra Input Hasil Output Data Testing
Data T raining
M S M
S Sigmoid Biner M 12 1 42 2 S 5 16 3 58 Sigmoid Bipolar M 14 3 43 10 S 3 14 2 50 Softsign
M 13 1 42 1
S 4
16 3 59
Tabel 4. Hasil perhitungan akurasi  dengan ekstraksi ciri NGTDM Fungsi Aktivasi Data Akurasi Akurasi Total Sigmoid Biner Training ,  % , % Testing ,  % Sigmoid Bipolar Training ,  % ,  % Testing ,  % Softsign Training ,  % ,  % Testing ,  % Pengujian ketiga dilakukan dengan ekstraksi ciri menggunakan  GLCM  dan NGTDM.  Dengan  menggunakan fungsi  aktivasi sigmoid  biner, untuk  data testing didapatkan jumlah citra retina yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang  tepat  sebanyak    24  dari  total  34  citra  dan  untuk  data training didapatkan  jumlah  citra  retina  yang  diklasifikasikan ke  tingkat  keparahan  yang  tepat  sebanyak  81  dari  total  105 citra.
Dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  bipolar, untuk  data testing didapatkan  jumlah  citra  retina  yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang tepat sebanyak  27 dari  total  34  citra dan  data training didapatkan  jumlah  citra retina  yang  diklasifikasikan  ke  tingkat  keparahan  yang  tepat sebanyak  96  dari  total  105  citra.  Sedangkan  dengan menggunakan  fungsi  aktivasi softsign ,  untuk  data testing didapatkan jumlah citra retina yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan  yang  tepat  sebanyak    26  dari  total  34  citra  dan untuk  data training didapatkan  jumlah  citra  retina  yang diklasifikasikan ke tingkat keparahan yang tepat sebanyak 100 dari total 105 citra. Rincian hasil pengujian ini disajikan pada Tabel  5  dan  hasil  perhitungan  akurasinya  disajikan  dalam Tabel 6.
Tabel 5. Hasil pengujian dengan ekstraksi ciri GLCM dan NGTDM Fungsi Aktivasi Citra Input Hasil Outpu t Data Testing
Data T raining
M S M S Sigmoid Biner M 7 0 22 1 S 10 17 23 59 Sigmoid Bipolar M 13 3 45 9 S 4 14 0 51 Softsign M 9 0 42 2 S 8 17 3 58 Tabel 6. Hasil perhitungan akurasi  dengan ekstraksi ciri GLCM dan NGTDM Fungsi Aktivasi Data Akurasi Akurasi Total Sigmoid Biner Training ,  % , % Testing ,  % Sigmoid Bipolar Training ,  % ,  % Testing ,   % Softsign Training ,   % ,  % Testing ,  %
Dari hasil uji coba, hasil paling optimal didapat dengan menggunakan ekstraksi ciri dari GLCM dan fungsi aktivasi sigmoid bipolar .

## C. Pembahasan Pengujian
Hasil  dari  pengujian  sistem  menunjukkan  akurasi  terbesar didapat  dari  pengujian  dengan  ekstraksi  ciri  menggunakan GLCM  dan  fungsi  aktivasi sigmoid  bipolar yaitu  sebesar , %.  Penyebab  utama  rendahnya  akurasi  sistem klasifikasi tingkat keparahan NPDR berdasarkan hard exudate menggunakan Extreme  Learning  Machine adalah  proses segmentasi  yang  tidak  sempurna.  Banyaknya  wilayah non- exudate yang  ikut  tersegmentasi  membuat  kualitas  informasi (ciri)  pada  proses  ekstraksi  ciri  mengurangi  tingkat  akurasi sistem.    Selain  itu  penentuan  penggunaan  fungsi  aktivasi  dan banyaknya node pada tiap layer pada model Extreme Learning Machine juga menentukan tingkat akurasi sistem.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  uji  coba  pada  bab  sebelumnya,  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  telah  berhasil  mengklasifikasikan  tingkat keparahan NPDR berdasarkan hard exudate menggunakan Extreme  Learning  Machine  dengan  melakukan  eliminasi optic  disk  dan  segmentasi  exudate  terlebih  dahulu. Karakterisktik  citra  exudate  yang  telah  tersegmentasi diekstrak  menggunakan  GLCM  dan  digunakan  sebagai masukan  pada  proses  pelatihan  dan  pengenalan  pada metode Extreme Learning Machine.
2. Sistem  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi menggunakan  fungsi  sigmoid  bipolar  pada  model Extreme Learning Machine yaitu sebesar , %. untuk ektraksi  ciri  menggunakan  GLCM.  Sedangkan  untuk ektraksi  ciri  menggunakan  NGTDM  dan  gabungan GLCM dan NGTDM didapatkan tingkat akurasi tertinggi
sebesar ,  % dan ,  % dengan  mengggunakan fungsi aktivasi softsign.
3. Keakuratan  sistem  dipengaruhi  oleh  banyaknya  ciri statistik  yang  dihasilkan  pada  proses  ekstraksi  ciri. Segmentasi  exudate  juga  berpengaruh  pada  keakuratan sistem.    Banyaknya  daerah  non – exudate  yang  ikut tersegmentasi  akan  memberikan  hasil  klasifikasi  yang kurang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  World  Health  Organization, “ World  Health  Day  2016:  Beat  diabetes, ” 2016.  [Online].  Available:  http://www.who.int/campaigns/world-health- day/2016/en/.
[2]  World Health Organization, “ Global report on diabetes, ” 2016. [Online].
Available: http://www.who.int/diabetes/global-report/en/.
[3]  D.  C.  S.  Vandarkuzhali,  T.  Ravichandran, “ ELM  Based  Detection  of Abnormality  in  Retinal  Image  of  Eye  Due  to  Diabetic  Retinopathy, ” J. Theor. an Appl. Inf. Technol. , vol. 66, no. 2, pp. 423 – 428, 2005.
[4]  H. Tjandrasa, R. E. Putra, A. Y. Wijaya, and I. Arieshanti, “ Classification of  Non-Proliferative  Diabetic  Retinopathy  Based  on  Hard  Exudate  Usig Soft  Margin  SVM, ” in International  Conference  on  Control  System, Computing and Engineering , 2013, pp. 376 – 380.
[5]  R.  Gowthaman, “ Automatic  Identification  and  Classification  of Microaneurysms for Detection of Diabetic Retinopathy, ” Int. J. Res. Eng. Technol. , vol. 3, pp. 464 – 473, 2014.
[6]  K.  Haralick,  R.  M.  Shanmugam  and  I.  Dinstein, “ Textural  Feature  for Image  Classification, ” in IEEE  Transactions  on  System,  Man  and Cybernetics , 1973, pp. 610 – 621.
[7]  M. Amadasun and R. King, “ Textural Features Corresponding to Textural Properties, ” in IEEE  Transactions  on  System,  Man  and  Cybernetics , 1989, pp. 1264 – 1274.
[8]  G. B. Huang, Q. Y. Zhu, and C. K. Siew, “ Extreme Learning Machine: A new  Theory  and  Applications, ” Neurocomputing ,  vol.  70,  pp.  489 – 501, 2006.
[9]  MESSIDOR, “ Methods  for  Evaluating  Segmentation  and  Indexing techniques  Dedicated  to  Retinal  Ophthalmology, ” 2004.  [Online]. Available: http://www.adcis.net/en/Download-Third- Party/Messidor.html.