## IMPLEMENTASI EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK DETEKSI RABUN JAUH (MIOPI) BERBASIS ANDROID
Thias Rizqi Wijaya 1) , Rizal Rachman 2)
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Jl. Terusan Sekolah No.1-2, Cicaheum, Kec. Kiaracondong, Kota Bandung, Jawa Barat 40282 Co Responden Email: rizalrachman@ars.ac.id

## Article history
Received  28 Feb 2023 Revised    18 May 2023 Accepted  05 Sep 2023 Available online 22 Nov 2023
Keywords Extreme learning machine, Image processing, Nearsightedness Detection.

## Abstract
Nearsightedness  is  one  of  the  eye  disorders  that  quite  interfere  with  daily  life because  the  condition  continues  to  change  if  not  treated,  one  auxiliary  tool  is glasses.  The  use  of  glasses  is  not  uncommon  to  quickly  change  because  of  the increasing minus and most sufferers are reluctant to re-examine the minus condition  which  increases  due  to  time  or  cost.  This  study  aims  to  find  the  best accuracy  value  from  the  application  of  extreme  learning  machines  for nearsightedness detection and to help detect the amount of minus eye in patients. The  method  used  in  research  is  the  Extreme  learning  machine  (ELM)  method. The choice of this method is due to how it works wel for processing data in the form  of  images  and  produces  good  accuracy.  The  results  of  this  study  are  the magnitude of accuracy, precision ,and recal as wel as the output of the application in the form mobile application.
Riwayat Diterima 28 Feb 2023 Revisi     18 Mei 2023
Disetujui 05 Sep 2023 Terbit Online 22 Nov 2023
Kata Kunci Extreme learning machine, Pemrosesan gambar, Deteksi Rabun Jauh.

## Abstrak
Rabun jauh merupakan salah satu kelainan mata yang cukup menggangu kehidupan sehari-hari karena kondisinya yang terus berubah jika tidak diobati, salah satu alat pembantunya adalah kacamata. Penggunan kacamata pun tidak jarang yang cepat berganti  karena  minus  yang  bertambah  dan  kebanyakan  penderita  enggan  untuk memeriksakan  Kembali  kondisi  minus  yang  bertambah  dikarenakan  waktu  atau biaya. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mencari nilai akurasi terbaik dari penerapan extreme  learning  machine  untuk  deteksi  rabun  jauh  serta  untuk  membantu mendeteksi besaran minus mata pada pendertianya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Extreme learning machine (ELM). Pemilihan metode ini  dikarenakan  cara  kerjanya  yang  bagus  untuk  pemroresan  data  yang  berupa image  dan  menghasilkan  akurasi  yang  baik.  Hasil  pada  penelitian  ini  adalah besaran akurasi, precision dan recal serta luaran aplikasi yang berbentuk aplikasi mobile.

## PENDAHULUAN
Mata merupakan salah satu organ penting pada tubuh manusia, menjaga kesehatan mata dari sebuah kelainan mata yang dapat disebut dengan rabun jauh atau miopi dan rabun dekat, harus  di  lakukan  secara  rutin  (Mutmainah  et al., 2022) ,Menurut (Budiman & Arifin, 2022) penyakit  ini  di  derita  seseorang  karena beberapa factor seperti factor keturunan, faktur terlalu sering bermain gadget , kekurangan zat karoten  dan  factor  lainnya  meski  pada  usia muda (Sundari et al., 2022).
Menurut  (Oktaviansyah  et  al.,  2022) besaran  ukuran  minus  Besaran  ukuran  minus atau  plus  seseorang  dapat  terus  bertambah tergantung perawatan dan aktivitas penderita. Menurut (Rachman, 2020) Permasalahan yang
seringkali terjadi adalah bertambahnya ukuran minus  penderita  dalam  waktu  dekat  sehingga penggunan kacamata menjadi tidak maksimal maka  penderita  harus  rutin  melakukan pengecekan  ke  spesialis  mata  atau  optic terdekat. Kasus kebutan pada mata disebabkan oleh  katarak  yang  dimana  mata  terdapat lapisan  putih  yang  menghalangi  pandangan jika didiamkan akan terjadinya kasus kebutan pada  mata  (Suryandari  et  al.,  2022)  Pada penelitian  (Wahyuningsih,  2021)  Artificial Inteligence  telah  di  implementasikan  pada bidang kesehatan contohnya pernah di lakukan pada  deteksi  penyakit  kanker  serviks  dan retinopati. (Agustyawati et al., 2021) menjelaskam  bahwa  Artificial  Inteligence merupakan  bidang  ilmu  yang  membantu
penderita rabun jauh dan dekat karena bekerja mengadopsi kecerdasan dari berbagai bidang. (Masliana  et  al.,  2022)  pada  penelitiannya menjelaskan pengolahan citra di lakukan untuk memberikan  sebuah  transformasi  dari  satu gambar  agar  menjadi  sebuah  informasi  yang bisa di pahami oleh manusia. Menurut (Safira et al., 2022) Metode Extreme learning machine salah  satu  metode  yang  sudah  banyak digunakan  dalam  bidang  image  processing karena menghasilkan akurasi yang baik seperti penelitian tentang penerapan metode Extreme learning machine untuk Deteksi Intrusi dengan akurasi 81,97%.
Pada penelitian (Tisantri et al., 2019) hasil penelitian yang
dilakukan dengan menggunakan  metode  ELM  menunjukkan tingkat  akurasi  mencapai  81,97%  dengan waktu komputasi 3,39 detik. Setelah
ditambahkan  metode  seleksi  fitur  CFS  pada ELM  tingkat  akurasi  meningkat  secara signifikan  menjadi  98,00%  dengan  waktu komputasi 2,32 detik.
Pada  penelitian  (Kavitha  et  al.,  2020) Extreme  learning  machine  diterapkan  untuk deteksi  dan  klasifikasi  kendaran  dengan akurasi sebesar 89.7%.
Pada  penelitian  (Melekoodappattu  et  al., 2021)  Extreme  learning  machine  diterapkan untuk    melakukan  deteksi  kanker  payudara dengan akurasi sebesar 99.15%.
Extreme
learning machine di
implementasikan  sebagai  prediksi  penyakit Covid-19 dengan akurasi  hasil sebesar 95,1%.
Pada  penelitian  (Oktaviansyah  et  al.,
2022)  Optimasi  fitur  menggunakan  PSO  dan metode  pembelajaran  menggunakan  DT. Aplikasi  klasifikasi  gangguan  penglihatan yang  dioptimalkan  ini  dapat  meningkatkan akurasi sistem hingga 88,09 %.
Pada  penelitian  (Kinoto  et  al.,  2020) Proses  analisa  tekstur  dikembangkan  dengan menggunakan  teknik  preprocessing,  hasilnya tekstur  pada  data  citra  iris  mata  dapat  26 dikenali  dan  menghasilkan  dataset  hasil  dari feature extraction menggunakan GLCM (Gray Level Co-occurency Matrix)
Berdasarkan identifikasi masalah tersebut, maka tujuan penelitian ini sebagai berikut:
1. Membuat aplikasi dengan bidang image processing yang dapat membantu pengecekan besaran minus tanpa harus mendatangi optik atau rumah sakit.
2. Menerapkan metode Extreme learning machine dalam mendeteksi rabun jauh.
3. Mencari tingkatan akurasi terbaik dalam mendeteksi rabun jauh.

## METODE PENELITIAN
Metode  pada  penelitian  ini  terdiri  dari dua  bagian  yaitu  metode  pengumpulan  data dan juga metode image processing.
Gambar 1. Metode Penelitian
Pada  Gambar  1.  Merupakan  gambaran metode  penelitian  yang  di  rangkum  pada penulisan  penelitian  ini  tentang  rancangan bangun aplikasi deteksi rabun jauh.

## 1. Metode pengumpulan data
Metode pengumpulan data merupakan langkah  yan  paling  pentng  dalam  peneitian karena  bertujuan  untuk  mendapatkan  data yang  di  butuhkan,  jika  penulis  tidak mengetahui  teknik  pengumpulan  data  maka penulis  tidak  akan  mendapatkan  data  yang memenuhi  standar  data  yang  diharapkan (Effendy & Sunarsi, 2020)
a. Study Pustaka
Pada  tinjauan studi,  akan dibahas mengenai  beberapa  penelitian terdahulu  yang menjadi penelitian acuan untuk penelitian kali ini.  Penelitian  pertama  yaitu  penelitian  yang berjudul  Peranti  Pengukur  Kadar  Gangguan Mata  Miopi  dan  Hipermetropi  Berlandas Android,  penelitian  ini  menciptakan  peranti yaitu  pengukur  kadar  miopi  (rabun jauh)  dan hipermetropi  (rabun  dekat)  pada  mata. Komponen  utama  yang  digunakan  adalah Raspbery  Pi  sebagai  mikrokontroler  utama untuk  memproses  data,  penampil  LCD  untuk menampilkan hasil detail pengukuran, smartphone Android digunakan untuk menampilkan  huruf  sebagai  media  uji  yang akan dijawab oleh pasien sehingga raspbery Pi
memproses  data  suara  dari  pasien  apakah jawabannya  benar  atau  salah.  Hasilnya  yaitu dengan  adanya  sistem  ini  dapat  memberikan kemudahan untuk pengguna dalam pendeteksian  dini  tes  rabun  jauh  dan  rabun dekat  secara  mandiri,  sehingga  pasien  bisa mengetahui informasi rabun dari hasil tes yang dilakukan tanpa harus berkonsultasi langsung dokter (Santoso et al., 2022)
Penelitian  selanjutnya  yaitu  penelitian yang berjudul Densely Connected Convolutional  Extreme  learning  machine  For Hyperspectral Image Classification
melakukan  klasifikasi  gambar  hiperspektral menggunakan  metode  ELM  untuk  menguji metode  ELM  dengan  berbagai  jumlah parameter  yang  berbeda.  Hasilnya  adalah metode  ELM  terbukti  baik  dalam  melakukan klasifikasi dan selalu terhindar dari overfitting (Cai et al., 2021).
Penelitian berikutnya yaitu penelitian yang berjudul  Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web. Pada penelitian kali ini peneliti sebelumnya  merencang  sebuah  sistem  pakar pendeteksi  penyakit  refraksi  mata  dengan menggunakan metode teorema bayes berbasis web.  Sistem  pakar  deteksi  penyakit  refraksi mata  ini  diharapkan  bisa  memberikan pengetahuan  mengenai  diagnosa  penyakit refraksi  mata  pada  penderita,  serta  dapat memberikan  sarana  berupa  media  konsultasi mengenai  penyakit  pada  refraksi  mata  serta meminimalisir biaya konsultasi ke dokter ahli. Metode  Teorema  Bayes  merupkan  metode yang  menerapkan  aturan  yang  dihubungkan dengan  nilai  probabilitas  atau  kemungkinan untuk  menghasilkan  suatu  keputusan  dan informasi  yang  tepat  berdasarkan  penyebab yang  terjadi.  Hasil  yang  di  dapat  pada penelitian ini yaitu aplikasi sistem pakar yang bisa  memberikan  pengetahuan  mengenai diagnosa  penyakit  refraksi  mata,  menjadi media untuk berkonsultasi mengenai penyakit bagi penderita (Rachman, 2020).
b. Metode Image Precessing
Metode yanng digunakan untuk penelitian ini  adalah  metode Extreme  learning  machine yang  dimana  mettode  ini  adalah  metode pengembangan dari metode neuralnetwork yg bekerja  dengan  layer  sebelum  diterapkan metode ini pada tahapan penelitian dibutuhkan pembersihan  pada  data.  Berikut  adalah gambaran  metode image processing pada penelitian ini:
Gambar 2. Metode Image processing
Gambar  2.  terdapat  tahapan  yang menjelaskan pengolahan dataset yang dilakukan  training  dan  testing  sampai menghasilkan  model  dari  metode  tersebut. Berikut penjelasannya:
a. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian ini diambil dari Kaggle dan bersifat public terdiri dari 300 image, selain itu didapatkan pula dataset tambahan dari Rumah Sakit Al Islam  Bandung  berjumlah  100  dataset sehingga jumlah dari dataset pada penelitian ini adalah berjumlah 400 dataset yang berupa gambar.
b. Setelah  itu dataset dikumpulkan  maka dilakukan pembagian atau biasa dinamakan validation  split  yang  berskala  80:20.  Dari 400  dataset  digunakan  70%  untuk  data training dan 30% untuk data testing.
c. Dataset pada penelitian ini adalah gambar, sedangkan  machine  atau  computer  hanya bisa  membaca  data  dalam  bentuk  number atau  angka  sehingga  perlu  dilakukan ekstraksi  ciri  dari  gambar  tersebut  agar dapat diproses oleh machine. Ekstraksi ciri yang  dibutuhkan  yaitu  proses  cropping, membuat gambar menjadi keabuan, setelah itu dilakukan proses gaussian atau menghilangkan noise pada gambar. Setelah dilakukan  gaussian,  maka  dibutuhkan  lah proses thresholding atau  mencari  derajatt keabuann, pada tahap inilah akan menghasilkan number atauu angkka berdasarkan  angka  derajtat  keabuan  dari dataset .
d. Berikutnya  diambil  angka  atau number pada gambar, maka hasilnya akan diproses klasifikasi  olehmetode Extreme learning machine yang  dimana  terdapat  File  yang menjadi  acuan  angka  klasifikasi.  File tersebut berupa dokumen excel yang berisi nilai diagnosis dari ukuran minus.
e. Setelah machine selesai melakukan ekstraksi  ciri,  maka  dilakukan  proses training  atau  pelatihan  guna  membuat
machine mengenali perintah untuk membedakan ukuran minus.
f. Setelah  dilakukan  training,  maka  akan dilakukan  validation  guna  menguji  proses training,
g. Setelah  tahap  validation,  maka  dihasilkan performance  report  dengan  parameter  uji yaitu akurasi, precision, recal, dan f1 score.
h. Setelah  semua  selesai  dilakukanmaka akkan menghasilikan model berupa file yg berisi bobot pada setiap clas

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisa Kebutuhan
Aplikasi  deteksi  minus  mata  (miopi) merupakan  salah  satu  sistem  yang  berbentuk android  yang  dimana  bisa  berguna  untuk membantu  melakukan  pendeteksian  pada gambar mata. Berikut adalah user requirements padapenelitian ini:
Halaman User : a1. User bisa  melakukan  pendeteksian  minus mata (miopi) dengan citra dari kamera. a2. User bisa melakukan ppendeteksian minus mata (miopi) dengan citra dari galeri.

## 2. System and Software Design
Untuk  tahap  ini  dirancang Usecase
Diagram, Activity diagram, Unified modeling languange  component  diagram,  Deploy diagram.
a. Use Case Diagram use  case diagram untuk  aplikasi  deteksi mata minus (miopi) pada Gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram Aplikasi Deteksi Mata Minus (miopi)
Deskripsi Use case Aplikasi deteksi minus mata ( miopi ) Melakukan Deteksi Minus mata (miopi) Dengan Citra Dari Kamera
dijelaskanpada Tabel 1.
Tabel 1. Detail Use case Diagram User
Melakukan Deteksi Minus mata (miopi)
Dengan Citra Dari Kamera UseCase Name User Melakukan Deteksi Minus mata ( miopi ) Denngan Citra Dari Kamera Requirements Goal Berhasil mengambil gambar dari kamera Pre-conditions User telah memnerikan izinkan akses untuk kamera Post-conditions Mengambil data pada gambar Primary Actors User Main  Flow  / Basic Path  User  mengklik  tombol deteksi
 User  memilih  tombol ambil dari kamera
 Mengakses pada  kamera
 User  mengambil  gambar dari kamera
Deskripsi Use  case Apliasi  deteksi minus mata (miopi) Melakukan Deteksi Minus mata  (miopi)  Dengan  Cira  Dari  Galeri dijelaskan padaTabel 2.
Tabel 2. Deskripsi Use case Diagram User Melakukan Deteksi Minus mata (miopi)
Dengan Citra Dari Galeri 1 Use Case Name User  Melakukan  Deteksi Minus mata ( miopi ) Dengan Citra Dari Galeri. Requirements - Goal Berhasil mengambil gambar dari Galeri Pre-conditions User telah memberikan izinkan akses untuk galeri Post-conditions Mengambil data gambar dari galeri Primary Actors User Main  Flow  / Basic Path  User  mengklik  tombol deteksi  User  memilih  tombol ambil dari galeri
 Mengakses pada  galeri  User mengambil gambar dari Galeri.
Deskripsi Use case Aplikasi User melihat hasil seleksi dijelaskan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Deskripsi Use case Aplikasi User
Melihat Hasil Seleksi
Use Case Name User Melihat Hasil Seleksi Requirements Goal Muncul class minus dan akurasinya Pre-conditions User mengupload gambar yang akan dideteksi Post-conditions menampilkan  class  minus  dan akurasinya Primary Actors User Main  Flow  / Basic Path  User mengunggah gambar  User mengklik tombol
deteksi  Sistem akan mengeluarkan ukuran minus dan akurasi
b. Activity Diagram
Pembuatan activity diagram pada  proses antara user dengan aplikasi deteksi mata minus (miopi) pada menu input gambar berdasarkan kamera bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Activity Diagram User Melakukan Input Gambar Berdasarkan Kamera.
c. Component Diagram
Component Diagram yaitu menggambarkan  sebuah  komponenn  dalam system dan  hhubungannya  padapembuatan aplikasi  deteksi minus (miopi).  Berikut merupakan  gambaran  Component  Diagram pada Gambar 5.
Gambar 5. Component Diagram
d. Deployment Diagram
Deployment Diagram gunanya  untuk mem-visualisasikan  sebuah  hubungan  antara software dan hardware .  Berikut  merupakan gambaran Deployment Diagram pada pembuatan  aplikasi  deteksi  minus  (miopi) pada Gambar 6.
Gambar 6. Deployment Diagram

## 3. Gambaran Umum Sistem Berjalan
Berikut  merupakan  gambaran  umum sistem yang berjalan pada penelitian ini seperti pada Gambar 7
Gambar 7 : Gambaran Umum Sistem
Pada  pembuatanaplikasi  deteksi  jenis minus  mata  ini    menggunakann  mettode Extreme  learning  machine ,  model  dibuat menggunakan  Bahasa  pemrograman python . Setelah model dibuat danmenghasilkan akurasi  yang  sangat  baik,  bobotsetiap  class akan  disimpan  menggunakan  format  h5  yang digunakan  untuk  prosesdeteksi  mengunakan platformandroid.
Berikut ini proses pembuatan model menggunakan python :
a.  Ekstraksi Ciri
Tahap  awal  adalah  tahap  ekstraksi  citra. untuk  tahap  ini  dilakukan feature  extration yaitu  proses cropping , histogram 8  bin,
grayscaling  &  Gaussian  filter,  thresholding, dan sampai pada proses terakhir yaitu deteksi tepi  untuk  mengetahui  bentuk  dari  setiap gambrar mata.
b.  Pembentukkan  model Extreme  learning machine
Untuk tahap ini diawali denganmenentukan layers  yag  digunakan,  jumlah  dense  pada setiap layers mencari nilairelu dan menghasilkan outputlayers ,  kemudian  di lakukan  pnegujian  untuk  menghitung  tingkat akurasi yang selanjutnya digunakan confusion miatrix atau matriks konffusi .
Data masukanyang adapada penelitian ini terbagi  kedalam400  data  yang  berbentuk image dantidak  dilakukan  pemisahan  folder karena  penelitian  ini  termasuk  penelitian Unsupervised Learning .
Adapun  classnya  dilihat  dari  data  excel  yang didapatkan dari rumah sakit Al-Islam.
Tabel 4 Data Acuan Mata Minus Rumah Sakit Al-Islam. Ukuran Miopi Angka Kategori 0.25 38.628554778757895 Ringan 0.5 32.27325529566707 Ringan 1 29.59496192957412 Ringan 1,25 28.335927803128286 Ringan 1,5 42.199789212506644 Ringan 2 23.53874036243871 Ringan 2,25 20.96604435458815 Ringan 2,5 20.030938006739003 Sedang 3 47.76566819708463 Sedang 3,25 32.448461216211165 Sedang 3,5 29.821187803926822 Sedang 4 28.978981053352317 Sedang 4,25 28.43326804546498 Sedang 4,5 23.91389580373623 Sedang 5 22.228160447352955 Sedang 5,25 21.411636507116086 Berat 5,5 30.0832311410255 Berat 6 25.934473691615697 Berat
4. Proses  pelatihan  Extreme  learning
machine
a. Proses pelatihan Extreme Learning
Machine  (ELM)  dilakukan  setelah  pra- processing. b. Hasil  dari  ekstraksi  citra  diubah  menjadi vektor ciri dengan ukuran 60000x200.Data tersebut kemudian digunakan  untuk  membangun  model klasifikasi ELM.
c. Sebelum  melakukan  klasifikasi  terhadap data  latih,  proses Thresholding dilakukan terlebih  dahulu  untuk  mengubah  pixel menjadidua nilai: 0 atau 1.
d. Data latih dan uji terdiri dari 400 citra dan 30 citra masing-masing, dengan komposisi 70% dan 30%.
e. Proses klasifikasi ELM dilakukan terhadap  data  latih  yang  telah  diubah melalui proses Thresholding.

## 5. Pengujian Perangkat Sistem
pada tahap ini, aplikasi diuji menggunakan Black-Box  testing  dengan  hasil  sebagai berikut:
a. Hasil  pengujian  menu home sudah berjalan sangat baik
b. Hasil  pengujian  menu  deteksi  sesuai dengan  yang  di  harapkan  dan  berjalan dengan baik
c. Hasil testing menu ambil gambar melalui kamera  sesuaidengan  yang  diharapkan dan berjalan dengan baik
d. Hasil testing  menu ambil gambar melalui galeri sesuai dengan yang diharapkan dan berjalan dengan baik
e. Hasil  testing  menu  hasil  deteksi  sesuai dengan  yang  dinginkan  dan  berjalan denganbaik
6. Analisis Evaluasi Hasil
a) Data  latih  dan  uji  diperoleh  pada  tahap evaluasi, dengan jumlah 400 data.
b) Data  tersebut  tidak  seimbang,  sehingga dilakukan oversampling untuk penyimpanan  seluruhdata  minoritas  dan mayoritas.
c) Setelah oversampling ,  totaldata  menjadi 40 data.
d) Data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi data  latih  dan  uji,  dengan  20%  data digunakan sebagai data uji.
e) Data  latih  kemudian  dibagi  lagi  menjadi data  uji  dan  validasi  model,  dengan  20% data digunakan sebagai data uji.
Tabel 5 Akurasi menggunakan Epoch No Jumlah Epoch Akurasi 1 ‘1000 65% 2 ‘2000 74% 3 ‘3000 0.855% 4 ‘4000 0.855%
7. User Interface
a. Halaman Home
Halaman  home  adalah  halaman  utama ketika user masuk ke aplikasi. Untuk masuk ke halaman  home  user  harus  membuka  aplikasi melalui  handphone.  Berikut  merupakan  user interface halaman home pada Gambar 8.
Gambar 8 Halaman Home
Pada  halaman  ini  user  dapat  melihat halaman  utama  pada  aplikasi  deteksi  mata minus, kemudian user dapat mengklik tombol” Mulai  Deteksi”  untuk  menuju  menu selanjutnya yaitu menu deteksi.

## b. Halaman Deteksi
Halaman  deteksi  merupakan  halaman ketika  user  telah  menginput  gambar.  Berikut merupakan  user  interface  halaman  deteksi pada Gambar 9.
Gambar 9 Halaman Deteksi Halaman ini hanya menampilkan tombol deteksi, fungsinya beralih ke menu selanjutnya

## c. Halaman  Ambil  Gambar  Melalui Kamera
Halaman Ambil Gambar Melalui Kamera merupakan halaman ketika user telah memilih
memasukan  gambar  melalui  kamera.  Berikut merupakan user interfacenya pada Gambar 10.
Gambar 10 Halaman Ambil Gambar Melalui Kamera
Untuk  halaman  ini user diminta  untuk mengklik tombol “YA” untuk melanjutkan ke menu  deteksi  mata minus ,  jika  user  mengkik tombol  “TIDAK”  maka user tidak  bisa melanjutkan ke menu selanjutnya.

## d. Halaman Ambil Gambar Melalui Galeri
Halaman  Ambil  Gambar  Melalui  Galeri merupakan halaman ketika user telah memilih memasukan  gambar  melalui  kamera.  Berikut merupakan  user  interface  halaman  Ambil Gambar Melalui Galeri pada Gambar 11
Gambar 11 Halaman Ambil Gambar Melalui Galeri Untuk  halaman  ini user diminta  untuk mengklik tombol “YA” untuk melanjutkan ke menu  deteksi  mata minus ,  jika  user  mengkik tombol  “TIDAK”  maka user tidak  bisa melanjutkan ke menu selanjutnya.
e. Halaman Hasil Deteksi
Halaman hasil deteksi merupakan halaman yang memperlihatkan hasil class atau hasil  deteksi  dari  gambar  mata  yang  telah dinput. Berikut merupakan tampilan Halaman hasil Deteksi pada Gambar 12.
Gambar 12 Halaman Hasil Deteksi Mata Minus Pada menu ini user mendapatkan hasil dari pendeteksi mata minus berbasis android.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  keseluruhan  bab  yang  telah dibahas,  kesimpulan  pada  penelitian  ini sebagai berikut:
1. Aplikasi  yang  dibuat  penelitian  ini  yaitu image  processing  yang  dapat  membantu pengecekan  besaran  minus  tanpa  harus mendatangi optik atau rumah sakit.
2. Penelitian ini berhasil menerapkan metode Extreme learning machine dalam mendeteksi rabun jauh.
3. Akurasi  terbaik  dari  penelitian  ini  adalah 88,5%  dengan  proporsi  training  80%  dan testing 20%.

## SARAN
Hasil dari penelitian yang telah dilakukan kali  ini,  teradapat  beberapa  saran  yang diberikan  dalam  hal  pengembangan  dari penelitian  kali  ini.  Adapun  beberapa  saran yang dimaksud dijabarkan sebagai berikut :
1. Dapat  dimplementasikan  menggunakan metode  metode  image  processing  yang lain.
2. Dapat dikembangkan pada perangkat IOS
3. Menambah  dataset  guna  meningkatkan akurasi

## REFERENSI
Agustyawati, D. N., Fauzi, H., & Pratondo, A.
(2021).  Perancangan  Aplikasi  Deteksi Kanker  Serviks  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network. EProcedings of Enginering , 8 (4), 3908– 3924.
https://openlibrarypublications.telkomun iversity.ac.id/index.php/enginering/articl e/view/15217 Budiman, & Arifin, T. (2022). Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani Berbasis Web . 3 (1), 154–166. Effendy, A. A., & Sunarsi, D. (2020). Persepsi Mahasiswa Terhadap Kemampuan Dalam Mendirikan UMKM Dan Efektivitas  Promosi  Melalui  Online  Di Kota  Tangerang  Selatan. Jurnal  Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi) , 4 (3), 702–714. https://doi.org/10.31955/MEA.V4I3.571
Liesnaningsih, L., Kasoni, D., & Djamaludin,
D. (2022). Prototype Robot Penyemprot
Disinfektan  Dengan  Metode  Research And Development. JIKA (Jurnal Informatika) , 6 (2), 135. https://doi.org/10.31000/jika.v6i2.5914
Kavitha, V., Kumar, G. H., Kumar, S. V. M.,
& Harish, M. (2020). Churn Prediction of Customer  in  Telecom  Industry  using Machine Learning Algorithms. International  Journal  of  Enginering Research & Technology , 9 (5).
https://doi.org/10.17577/IJERTV9IS050
022
Kinoto, J., Damanik, J. L., SItumorang, E. T.
S.,  Siregar,  J.,  &  Harahap,  M.  (2020). Prediksi  Employe  Churn  Dengan  Uplift Modeling Menggunakan Algoritma Logistic  Regression. Jurnal  Penelitian Teknik Informatika UNPRI Medan , 3 (2), 503–508.
http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/J UTIKOMP/article/view/1645/924
Masliana,  P.,  Siagian,  Y.,  &  Azmi,  S.  R.  M. (2022).  Penerapan  Metode  Certainty Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Mata. Building  of  Informatics, Technology  and  Science  (BITS) , 4 (2),
962–971.
https://doi.org/10.47065/bits.v4i2.2198
Mutmainah,  A.,  Aulia,  N.,  Hajijah,  N.,  & Atifah,  Y.  (2022). Pengaruh  Gadget terhadap  Kesehatan  Mata  Mahasiswa Biologi  Universitas  Negeri  Padang  The Effect  of  Gadgets  on  the  Eye  Health  of Biology Students Padang State University . 877–882. Oktaviansyah,  M.,  Tamara,  R.,  &  Fitri,  I. (2022). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Menerapkan  Metode  Certainty  Factor dan  Forward  Chaining. Jurnal  Media
Informatika  Budidarma , 6 (1),  645. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3542
Permana, A. A., Perdana, A. T., & Ramadhan, Y. E. (2022). Mobile Educational Game of  Animal  Guess  in  Android  Platform.
JIKA  (Jurnal  Informatika) , 6 (3),  317–
323.
https://doi.org/10.31000/jika.v6i3.6811
Rachman,  R.  (2020).  Sistem  Pakar  Deteksi
Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode
Teorema  Bayes  Berbasis  Web. Jurnal Informatika , 7 (1), 68–76. https://doi.org/10.31311/ji.v7i1.7267
Safira, A. J., Cholissodin, I., & Adikara, P. P.
(2022).  Prediksi  Peneriman  Mahasiswa
Baru  dengan  Menggunakan  Metode Extreme  Learning  Machine  (ELM) (Studi  Kasus  pada  Universitas  17 Agustus 1945 Surabaya). Jurnal Pengembagan  Teknologi Informasi  Dan Ilmu Komputer , 6 (9), 4526–4533. http://j-ptik.ub.ac.id
Santoso,  S.  F.,  Anamsyah,  H.  A.,  &  Saputra, W.  S.  J.  (2022).  Sistem  Pendeteksi Penyakit  Penglihatan  Rabun  Jauh  Pada Mata  Menggunakan  Metode  Certainty Factor. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan Sistem Informasi , XVI , 30–34.
Sundari, S. S., Agustin, Y. H., & Rihadisha, A.
(2022). Rancang Bangun Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata Berbasis  Web  Dengan  Metode  Forward Chaining  Dan  Case  Based  Reasoning (Studi  Kasus :  Poli  Mata  RSIA Widaningsih  Tasikmalaya). E-Jurnal JUSITI  (Jurnal  Sistem  Informasi  Dan Teknologi  Informasi) , 1 (70),  91–100. https://doi.org/10.36774/jusiti.v11i1.914
Suryandari, E. S. D. H. S., Alintia, F., Sangkot, H.  S.,  &  Wijaya,  A.  (2022).  Evaluasi
Keakuratan Kodifikasi
Diagnosis Penyakit  Mata  Menggunakan  Aplikasi
Kodifikasi  Diagnosis  Penyakit  Mata
Berbasis Dekstop Di Klinik Malang Eye Center. Jurnal Rekam Medik & Manajemen  Informasi  Kesehatan , 1 (1),
29–34.
https://doi.org/10.47134/rmik.v1i1.13
Tisantri,  D.  H.,  Cahya  Wihandika,  R.,  &
Adinugroho, S. (2019). Prediksi Keputusan  Pelanggan  Menggunakan Extreme  Learning  Machine  Pada  Data Telco  Customer  Churn . 3 (11),  10516– 10523. http://j-ptik.ub.ac.id
Wahyuningsih. (2021). Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Anemia  dengan Metode  Forward  Chaining  Berbasis Web . 1 (2), 1–9.