JURNAL FOURIER | Oktober 2023, Vol. 12, No. 2, 69-78

## Perbandingan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dan Kernel Extreme Learning Machine (KELM) Pada Klasifikasi Penyakit Cedera Panggul
Siti Nur Aisah 1 , Dian Candra Rini Novitasari 2 , Yuniar Farida 3
123 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Jalan. Ir. H. Soekarno, Kecamatan Gunung Anyar, No. 682., Surabaya Korespondensi; Siti Nur Aisah, Email: aisahsitinur866@gmail.com@gmail.com

## Abstrak
Nyeri  punggung  bawah  merupakan  sebuah  masalah  kesehatan  yang  umum  terjadi  di  dunia  dan  termasuk  penyebab utama kecacatan. Gangguan atau penyakit yang terjadi pada tulang panggul contohnya yaitu Hernia.  Pada tahun 2019, Hernia  di  Indonesia  menduduki  peringkat  kedelapan  penyakit  terbanyak  dengan  jumlah  kasus  292.145.  Selain  Hernia ganguan atau penyakit yang terjadi pada tulang panggul juga disebabkan karena menderita penyakit Spondylolithesis. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  tingkat  keparahan  penyakit  cedera  panggul  menggunakan  Extreme Learning Machine (ELM) dan Kernel Extreme Learning Machine (KELM). Hasil uji coba terbaik yaitu dengan Nilai akurasi, sensitivitas  dan  spesifitas  yaitu  90.25%,  88.66%,  dan  92.22%  untuk  metode  KELM  dan  hasil  tersebut  lebih  baik  dari metode ELM.
Kata Kunci : Hernia, Spondylolithesis, ELM, KELM

## Abstract
Low back pain is a common health problem in the world and is a major cause of disability. Disorders or diseases that occur in the pelvic bones, for example a hernia. In Indonesia itself, in 2019, hernia was ranked the eighth most common disease with a total of 292,145 cases. Apart from hernias, disorders or diseases that occur in the pelvic bones are also caused by suffering  from  Spondylolithesis.  This  study  aims  to  classify  pelvic  injuries  using  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  and Kernel Extreme Learning Machine (KELM). The best trial  results were with accuracy, sensitivity and specificity values, namely 90.25%, 88.66% and 92.22% for the KELM method beter than ELM methods result.
Keywords : Hernia, Spondylolithesis, ELM, KELM

## Pendahuluan
Menjaga kesehatan dapat dilakukan kapanpun dan dimanapun ketika seseorang tidak mempunyai kesibukan [1]. Saat ini banyak orang yang melakukan kegiatan-kegiatan yang tidak bermanfaat serta membahayakan diri sendiri seperti aktivitas yang berlebihan tanpa disertai olahraga yang cukup,  mengangkat  beban  yang  berlebihan,  serta  kurangnya  hati-hati  dalam  berjalan  yang mengakibatkan  jatuh.  Hal  tersebut,  memicu  rasa  nyeri  pada  punggung  bawah  akibat  adanya gangguan pada tulang belakang dan tulang panggul. Menurut penelitian [2] pada negara-negara industri nyeri punggung bawah terjadi berkisar 15% hingga 45% per tahunnya.
Nyeri punggung bawah merupakan sebuah masalah kesehatan yang umum terjadi di dunia dan  termasuk  penyebab  utama  kecacatan.  Rasa  nyeri  tersebut  disebabkan  akibat  terjadinya

## Siti Nur Aisah, Dian Candra Rini Novitasari, Yuniar Farida
gangguan  pada  anatomi  panggul  karena  berbagai  macam  faktor.  Gangguan  atau  penyakit  yang terjadi  pada  tulang  panggul  contohnya  yaitu  Hernia  [3].  Menurut  WHO  ( World  Health Organization )  pada  negara  berkembang  seperti  negara  Indonesia  penderita  nyeri  punggung khususnya karena Hernia pertahunnya meningkat sekitar 3.950 penderita. Di Indonesia sendiri pada  tahun  2019  Hernia  menduduki  peringkat  kedelapan  penyakit  terbanyak  dengan  jumlah kasus  292.145  [4].  Selain  Hernia  ganguan  atau  penyakit  yang  terjadi  pada  tulang  panggul  juga disebabkan  karena  menderita  penyakit  Spondylolithesis  [3].  Hernia  terjadi  ketika  terdapat kelainan pada penghubung antar tulang yang mengakibatkan nyeri pada punggung bawah. Hernia yang  parah  dapat  mempengaruhi  saraf  tulang  belakang,  yang  mengakibatkan  gangguan  pada aktivitas  saraf  terutama  pada  tubuh  bagian  bawah  seperti  paha,  kaki,  dan  lain-lain.  Sedangkan Spondylolithesis  merupakan  tulang  belakang  yang  salah  satu  ruasnya  bergeser.  Cedera  ini disebabkan karena penuaan dan aktivitas yang melebihi batas [5].
Gejala umum yang terjadi yakni nyeri pada punggung bawah, mati rasa pada kaki, atau bahkan tidak terdapat gejala. Pemeriksaan ini dilakukan dengan memberikan tekanan pada punggung dan angkat kaki untuk memeriksa tingkat nyeri yang dirasakan, juga dilakukan tes berupa citra seperti MRI,  X-ray  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  kondisi  visual  dari  tulang  belakang  [6]. Pemeriksaan awal Hernia dan Spondylolithesis ini dengan memberikan tekanan dan juga dengan bantuan radiologi/pencitraan kemudian dilakukan diagnosis dari segi anatomi/bentuk dari tulang belakang.  Menurut  [7]  tingkat  kesalahan  diagnosis  yang  dilakukan  manusia  dalam  analisis mencapai 10-30% serta perbedaan diagnosis antar dokter.
Upaya  dalam  mengurangi  kesalahan  dalam  diagnosis,  dapat  menggunakan Computer  Aided Diagnosis (CAD)  [4].  Saat  ini,  di  bidang  kesehatan  sudah  banyak  yang  menanfaatkan Artificial Intelligence (AI) untuk membantu diagnosis berbagai penyakit. Salah satu cabang pembelajaran AI yang saat ini sering digunakan yaitu Neural Network [8]. Pada neural network juga terdapat dua jenis algoritma neural network yang digunakan yakni Feed Forward Neural Network (FFNN) dan Feed  Backward  Neural  Network (FBNN).  Perbedaan  yang  ada  pada  keduanya  FBNN mengirimkannya secara dua arah, yaitu melalui node inputan ke node output dan kembali lagi ke node input [9]. FBNN juga memiliki berbagai macam metode yaitu diantaranya, backpropagation, recurrent  neural  network,  adaptive  neuro-fuzzy  inference  system,  dan  self-organizing  map  [9]. Sedangkan, FFNN adalah neural network yang mengirimkan data atau inputan secara satu arah, yaitu melalui node input dan menjadi output pada node output [10]. FFNN juga memiliki macam- macam metode, diantaranya yaitu perceptron, extreme learning machine (ELM), ELM Modified dan lain-lain [11].
Metode Extreme Learning Machine (ELM) adalah salah satu metode yang digunakan untuk klasifikasi.  Proses  dari  ELM  menggunakan  konsep  SLFNs  (Single  Hidden  Layer  Feedforward Neural Networks), sebab metode ini hanya memiliki 1 hidden layer  [11]. Kelebihan utama dari metode  ELM  adalah  kecepatan  pada  proses  learning  tergolong  cepat  karena  pada  ELM  hanya memiliki satu hidden layer serta dapat menghasilkan akurasi yang tinggi [12]. Terdapat penelitian yang dilakukan oleh Fadilla tentang penggunaan metode ELM pada kasus penyakit ginjal dengan menggunakan hidden neuron sebanyak 50 menghasilkan akurasi 96,7% [13].
Metode ELM memiliki banyak kelebihan akan tetapi juga memiliki kekurangan yaitu jumlah hidden nodes ditentukan dengan cara trial and error, sehingga tidak bisa diketahui berapa jumlah hidden nodes yang tepat, sehingga muncul beberapa modifikasi metode ELM salah satunya yaitu dengan  penambahan  kernel  yang  biasa  dikenal  dengan  KELM  ( Kernel  Extreme  Learning Machine )[13]. Metode KELM ini idenya berasal dari metode SVM yang juga menggunakan kernel menghasilkan akurasi terbaik sehingga pada penelitian Huang dkk menggunakan proses kernel untuk  menghasilkan  generalisasi  parameter  pada  ELM  lebih  optimal  [14].  Penelitian  yang dilakukan oleh Figlu dkk pada penelitiannya yang menggunakan medote KELM pada data kanker payudara  menghasilkan  akurasi  99,28%  [15].  Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  dihasilkan
akurasi pada metode ELM dan KELM diatas 90%, Sehingga pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode ELM dan KELM pada data Cedera Panggul.

## Landasan Teori
Bagian ini akan menjelaskan beberapa metode yang penulis gunakan dalam penelitian ini.

## 2.1 Normalisasi
Normalisasi merupakan sebuah tahapan pre-prosesing yang dilakukan karena terdapat perbedaan rentang nilai yang terlalu banyak pada setiap atributnya. Misalkan pada atribut A memiliki rentan nilai 80-100, atribut B dengan rentan 50-120, dan atribut C memiliki rentan nilai 1-10. Perbedaan tersebut akan menyebabkan atribut yang memiliki nilai paling rendah tidak akan berfungsi saat dilakukan  proses  prosesing.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  normalisasi  data  untuk  menyamakan rentang  nilai  pada  setiap  atribut  dengan  skala  tertentu  [16].  Normalisasi  mempunyai  beragam metode  salah  satunya  yaitu  dengan  metode Min-Max  Normalization .  Metode  ini  adalah  sebuah metode mengubah asli yang komplek tanpa menghilangkan isi menjadi nilai dalam kisaran 0 dan 1, sehingga lebih mudah untuk diolah [17]. Berikut persamaan Min-Max Normalization :
𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖|𝑥| = (𝑣 𝑖 −𝑣 𝑚𝑖𝑛 ) (𝑣 𝑚𝑎𝑥−𝑣𝑚𝑖𝑛 ) (1)
Keterangan:
𝑣 𝑖 = Data atribut yang akan di normalisasi 𝑣 𝑚𝑖𝑛 = Nilai terkecil dari atribut tersebut 𝑣 𝑚𝑎𝑥 = Nilai terbesar dari atrbut tersebut

## 2.2 K-Fold Cross Validation
K-Fold Cross-Validation adalah suatu teknik untuk membagi dataset menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing [18]. Teknik k-fold untuk membagi data yaitu dengan menguraikan data menjadi K yang berukuran sama [19]. Pada K-flod ini data training dan testing dijalankan sebanyak K kali. Berikut adalah ilustrasi k-fold cros validation:

## Gambar 1. Ilustrasi K-flod
Berdasarkan  ilustrasi  diatas  yang  berwarna  (putih) menunjukkan  data  training, sedangkan yang berwarna (biru) merupakan data testing. Pada gambar tersebut bahwasanya data diuraikan menjadi  5  bagian,  pada  setiap  sabsetnya  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk  menjadi  data training dan testing. Berikut penjelasan alur dari jalannya pembagian data dengan A1 merupakan data ke-1, kemudian untuk data selanjutnya sampai data ke K: Fold ke-1 A1 menjadi data testing, dan A2, A3, A4, dan A5 menjadi data training. Fold ke-2 A2 menjadi data testing, dan A1, A3, A4, dan A5 menjadi data training. Demikian seterusnya hingga mencapai flod ke-K.

## Siti Nur Aisah, Dian Candra Rini Novitasari, Yuniar Farida

## 2.3 Extreme Learning Machine (ELM)
Metode ELM mempunyai kecepatan yang relatif cepat dibandikan dengan algoritma lainnya, serta menghasilkan  generalisasi  yang  baik,  sehingga  menghasilkan  error  yang  cenderung  kecil  [20]. Metode  ini  melakukan  pelatihan  pada  data  training  untuk  mendapatkan  bobot  output  dengan matriks moorepenrose invers sehingga mendapatkan node pada nilai output maksimal. Pada ELM nilai bobot dan bias ini ditentukan secara random, yang membuat algoritma ini memiliki kecepatan yang relatif cepat dan generalisasi yang baik. Arsitektur dari metode ELM adalah sebagai berikut [21].

## Gambar 2 . Rancangan ELM
Arsitektur  dari  ELM  terdiri  dari 𝑥 1 , 𝑥 2 , … 𝑥 3 yang  merupakan  data  inputan, 𝑤 𝑖𝑗 merupakan bobot, 𝑏 𝑗 (bias), 𝑍 1 , 𝑍 𝑝 , 𝑍 𝑗 (Hidden  Neuron), 𝛽 (nilai  bobot  keluaran)  dan 𝑌 (nilai  output). Algoritma  ELM  mempunyai  model  matematis  lebih  sederhana  dan  efektif.  Terdapat  beberapa proses tahapan untuk klasifikasi ELM yaitu proses training dan proses testing. Berikut langkah- langkah untuk proses training pada ELM [22]:
Langkah 1 : Menyiapkan matriks dengan 𝑥 𝑖 merupakan input data training dan 𝑡 𝑖 merupakan label data training, seperti dibawah ini:
𝑥 𝑖 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 13 …   𝑥 𝑖𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 23 …   𝑥 2𝑛 ⋮     ⋮       ⋮     ⋮     ⋮ 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖2 𝑥 𝑖3 …   𝑥 𝑖𝑛 ] (2)
𝑡 𝑖 = [𝑡 1 𝑡 2 𝑡 3 …   𝑡 𝑖 ] (3)
Langkah 2 : Menentukan jumlah hidden neuron (𝑗) , kemudian membuat nilai bobot ( 𝑤𝑖 j) secara random dengan ukuran matrix 𝑖 × 𝑗 , range -1 sampai 1, misalkan 𝑖 = 4, 𝑗 = 4 maka matriks yang terbentuk seperti dibawah ini:
𝑤 𝑖𝑗 = [ 𝑤 11 𝑤 12 𝑤 13 𝑤 14 𝑤 21 𝑤 22 𝑤 23 𝑤 24 𝑤 31 𝑤 32 𝑤 33 𝑤 34 𝑤 41 𝑤 42 𝑤 43 𝑤 44 ] (4)
Langkah 3 : Menentukan matriks inisialisasi output hidden neuron ( 𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 ), dengan 𝑥 𝑖 merupakan matriks data training  dengan 𝑗 (jumlah hidden neuron) dan 𝑤 𝑖𝑗 merupakan matriks bobot yang dari unit 𝑖 ke unit 𝑗 serta 𝑏 𝑗 ,merupakan nilai bias, dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 =   ∑ (𝑥 𝑖 × 𝑤 𝑖𝑗 ) + 𝑏 𝑗 𝑛 𝑖=0 (5)
Langkah 4 : Menghitung matriks output hidden neuron (𝐻) menggunakan fungsi aktivasi, berikut beberapa fungsi aktivasi:
Fungsi Sigmoid Biner
𝑔(𝑥) = 1 1+𝑒 −𝑥 (6)

## Fungsi Sigmoid Bipolar
𝑔(𝑥) = 1−𝑒 −𝑥 1+𝑒 −𝑥 (7)
Fungsi Sin 𝑔(𝑥) = sin (𝑥) (8)
Pada rumus fungsi aktivasi diatas 𝑥 merupakan hasil perhitungan 𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 .
Langkah 5 : Menentukan bobot keluaran ( 𝛽 ), dengan 𝑔(𝑥) fungsi aktivasi sebanyak 𝑗 , 𝑗 merupakan banyaknya hidden layer, 𝑤 𝑖𝑗 merupakan bobot yang menghubungkan antara input layer dengan hidden layer, 𝑥 𝑖 merupakan data input dari data training, 𝑏 𝑗 merupakan bias dari hidden layer ke- 𝑗 , dan 𝑡 𝑖 𝑑𝑎𝑛 𝑌 meruskan kelas dari dara training, pencarian dapat dilakukan dengan persamaan berikut:
∑ 𝛽 𝑗 𝑔(𝑤 𝑖𝑗 , 𝑥 𝑖 + 𝑏 𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 =   𝑡 𝑖 = 𝑌 (9)
Agar lebih mudah persamaan dapat ditulis dengan:
𝐻𝛽 = 𝑌 (10)
Melalui  proses  tersebut  akan  didapatkan  matriks  dengan  ukuran 𝑖 × 𝑗 ,  dengan 𝑖 merupakan banyaknya  variabel  inputan  dan  j  merupakan  banyaknya  hidden  neuron  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝐻 = [ 𝑔(𝑤 11 ×   𝑥 1 + 𝑏 1 ) … 𝑔(𝑤 1𝑗 , 𝑥 1 + 𝑏 𝑗 ) ⋮ ⋮ ⋮ 𝑔(𝑤 1𝑑 ×   𝑥 𝑑 + 𝑏 1 ) … 𝑔(𝑤 𝑑𝑗 , 𝑥 𝑑 + 𝑏 𝑗 ) ] (11)
Karena jumlah node pada ELM ditentukan secara random, maka dalam hal jumlah node kurang dari jumlah data akan didapatkan matriks H akan berukuran tidak simetris. Untuk membuatnya menjadi simetris dapat dilakukan dengan menggunakan teori Moore Penrose Generalized Invers. Berikut persamaan matriks moore penrose generalized invers:
𝐻 † = (𝐻 𝑇 × 𝐻) −1 × 𝐻 𝑇 (12)
Sehingga didapatkan untuk mencai nilai bobot keluaran yaitu:
𝛽 = 𝐻 † × 𝑌
(13)
Langkah 6: Menghitung matriks inisialisasi output hidden neuron (𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 ) seperti dengan langkah 3 pada data training, akan tetapi menggunakan data testing (k) di dapatkan persamaan:
𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 =   ∑ 𝑥 𝑘 × 𝑤 𝑗𝑖 𝑛 𝑘=0 (14)
Langkah  7 :  Menentukan  matriks  output  hidden  neuron  ( 𝑯 )  dengan  menggunakan  Persamaan (langkah 4 pada training) dengan menggunakan 𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 yang diperoleh dari persamaan (langkah 6). Langkah  8 :  Menentukan  kelas (𝑌 𝑘 ) prediksi  menggunakan  Persamaan  berikut  dengan  H  yang diperoleh dari persamaan (langkah 7).

## Siti Nur Aisah, Dian Candra Rini Novitasari, Yuniar Farida
𝑌 𝑘 =  𝛽 × 𝐻
(15)

## 2.4 Kernel Extreme Learning Machine (KELM)
Metode  ELM  merupakan  metode  sederhana  dari  neural  network  yang  menghasilkan  akurasi terbaik  akan  tetapi  masih  memiliki  beberapa  kelemahan  dalam  proses  klasifikasi.  untuk mengurangi  kelemahan  yang  ada  di  ELM  dan  juga  seiring  berjalannya  waktu,  metode  ELM mengalami  perkembangan  salah  satunya  yaitu  dengan  penambahan  kernel  yang  biasa  disebut dengan Kernel Extreme Learning Machine (KELM). Tahapan pada KELM ada 2 yaitu Training dan Testing. Berikut tahapan Training pada KELM [9]:
Langkah 1: Menyiapkan matriks dengan 𝑥 𝑖 merupakan input data training dan 𝑡 𝑖 merupakan label data training. Selain itu juga dilakukan inisialisasi koefisien regulasi 𝐶 dan juga parameter yang digunakan pada kernel (𝜎, 𝑑) .
Langkah 2: Proses selanjutnya yaitu inisialisasi fungsi kernel dengan 𝐾 . berikut fungsi kernel yang digunakan:
Fungsi Kernel RBF (Radial Basis Function)
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp (− 1 2𝜎 2 ‖ 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ‖ 2 ) (16)
Fungsi Linear
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 𝑇 (17)
Fungsi Polynomial
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   ( 1  +   𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 𝑇 ) 𝑑 (18)
Fungsi Wavelet
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑐𝑜𝑠  ( 1.675 ‖𝑥 𝑖 −𝑥 𝑗 ‖ 𝜎 ) exp ( ‖ 𝑥 𝑖 ,𝑥 𝑗 ‖ 2 𝑑 ) (19)
dimana (𝜎, 𝑑) merupakan parameter kernel, 𝑇 merupakan Transpose , serta ‖𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ‖ merupakan jarak euclidean. 𝜎 merupakan standart deviasi.
Langkah 3 : Tahapan selanjutnya setelah didapatkan matriks 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) yaitu dengan menghitung nilai  bobot  keluaran    dengan 𝑌 merupakan  kelas  dari  data  training  dengan  persamaan  sebagai berikut:
𝛽 =   ( 𝐼 𝐶 Ω) −1 × 𝑌 (20)
Setelah  mendapatkan  nilai 𝛽 atau  bobot  keluaran,  proses  dilanjutkan  dengan  proses  testing. berikut langkah-langkah talap tahap testing:
Langkah  4: Menghitung  matriks 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ), dengan  menggunakan  jenis  fungsi  kernel  seperti langkah 2 pada proses training, akan tetapi pada tahap testing menggunakan data testing.
Langkah 5: setelah didapatkan matriks 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ), maka selanjutnya yaitu menghitung label kelas 𝑌 𝑘 dengan  menggunakan  nilai 𝛽 yang  diperoleh  dari  tahap  training  dengan  menggunakan persamaan berikut ini:
𝑌 𝑘 =  𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 )   ×  𝛽
(21)

## 2.5 Confussion Matrix
Confusion matrix dapat mengukur tingkat akurasi dalam sistem klasifikasi, pengukuran tersebut berguna  untuk  melihat  seberapa  baik  sistem  klasifikasi  itu  sendiri  [23].  Di  dalamnya  terdapat jumlah pengujian data yang benar dan jumlah pengujian data yang salah [24]. Pengukuran tersebut dapat disajikan menjadi sebuah tabel sebagai berikut [25].

## Gambar 3 . Confusion Matrix
Confusion Matrix juga memiliki rumus untuk menghitung accuracy, sensitivity, dan specificity dimana  sebuah  keberasilan  dari  sebuah  sistem  klasifikasi  dilihat  dari  besarnya  nilai  accuracy, Sensitivity merupakan nilai dari klasifikasi yang terdiagnosis penyakit, sedangkan specifity adalah nilai dari hasil klasifikasi dari penderita yang tidak terdiagnosis, berikut perhitungan Accuracy, sensitivity, dan specificity:
Accuracy = 𝑇𝑃 𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑎𝑙𝑙 (22)
Sensitivity = ∑( 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ) 𝑥 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 (23)
Specificity = ∑( 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 ) 𝑥 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 (24)

## Bahan dan Metode
Pada penelitian ini menggunakan data numerik sebanyak 310 yang terdiri dari 100 pasien normal, 60 mengalami Hernia, dan 150 mengalami Spondylolisthesis. Data ini berasal dari data biomedis yang diakses di kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/caesarlupum/vertebral columndataset). Sample data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat dari Tabel 1:
Tabel 1. Sampel Data
Keterangan data: A. Pelvic tilt (26 ≤ х ≤ 130)
B. Pelvic insiden (-6,5 ≤ х ≤ 49,5)
C. Lordosis angle (14≤ х ≤ 126)
D. Sacral slope (13,5≤ х ≤ 121)
E. Pelvic radius (70≤ х ≤ 163)
A B C D E F G 36.12 22.75 29.00 13.36 115.57 -3,23 3 31.23 17.71 15.50 13.51 120.05 0.50 3 26.14 10.75 14.00 15.38 125.20 -10,09 3 35.70 19.44 20.70 16.26 137.54 -0,26 3 58.82 37.57 125.74 21.25 135.62 117.31 2

## Siti Nur Aisah, Dian Candra Rini Novitasari, Yuniar Farida

## F. Degree of spondylolisthesis (-11 ≤ х ≤ 491)

## G. Output,  dengan  0  untuk  kondisi  normal  sedangkan  1  untuk  kondisi  terdeteksi  Hernia,  2 Spondylolisthesis
Dalam  penelitian  ini  untuk  proses  pengolahan  data  ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan yaitu  ada  pre-processing  data  serta  klasifikasi  menggunakan  metode  ELM  dan  KELM  Berikut langkah langkah dalam penelitian ini:
1. Langkah pertama yaitu input data. Data penelitian ini berupa data numerik yang diambil dari Kaggle yang terdiri dari 3 kelas yaitu Normal, Hernia, dan spondylolithesis
2. Langkah  kedua  yaitu  pre-prosesing  data,  pada  data  penelitiaan  ini  yang  dilihat  dari  tabel (sampel data) dari setiap atributnya memiliki range nilai yang berbeda-beda sehingga perlu dilakukannya  normalisasi  data.  Normalisasi  data  pada  penelitian  ini  menggunakan Normalisasi Z-Score untuk menyamakan rentang nilai pada atribut menjadi range -5 hingga 5 tanpa mengurangi data tersebut.
3. Langkah ketiga yaitu proses klasifikasi, berikut tahapan yang akan dilakukan untuk klasifikasi:
4. Tahap  pertama  pembagian  data  menjadi  data  training  dan  data  testing.  Pembagian  data menggunakan K-fold cross validation dilakukan dengan nilai k yaitu 5,10, dan 15.
5. Tahap kedua yaitu proses klasifikasi cedera panggul mengunakan ELM dan KELM.
6. Langkah  keempat  yaitu  evaluasi  hasil  klasifikasi  menggunakan  Confusion  Matrix  untuk mendapatkan nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifitas.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan data numerik degan ukuran 310 x 60 dengan sampel data dapat dilihat pada Tabel 1. Pada Tabel 1 tersebut dapat dilihat bahwa data tersebut setiap variabelnya memiliki range berbeda, sehingga perlu dilakukan pre-processing. Pada pre-processing ini menggunakan normalisasi Z-Score dihasilkan sebagai berikut:
Tabel 2 . Hasil Normalisasi
Setelah dilakukan normalisasi data, kemudian dilakukan proses klasifikasi menggunakan ELM dan KELM. Pada ELM penelitian ini menggunakan k-fold 5 menggunakan fungsi aktifasi sigmoid dengan uji coba jumlah neutron 100, 200, 300, 400, 500. Menghasilkan akurasi terbaik sebagai berikut:
Tabel 3 : Hasil Klasifikasi ELM
Neurons Akurasi Sensitifitas Spesifitas 100 50 48 67 200 38 55 67 300 48 38 68 400 52 40 70 500 37 48 55
A B C D E F 0.15 0.50 -0.66 -0.18 1.45 -0.84 -1.24 -0.75 -1.45 -1.04 -0.26 -0.68 0.48 0.47 -0.10 0.27 -0.90 -0.95 0.51 0.71 -0.41 0.13 -1.21 -0.46 -1.17 -0.36 -1.44 -1.24 0.93 -0.76
Berdasarkan tabel di atas hasil klasifikasi menggunakan ELM akurasi terbaik pada neurons 100.  Pada  uji  coba  jumlah  neuron  ini  semakin  besar  nilai  neurons  tidak  berpengaruh  pada klasifikasi  ELM  karena  pada  metode  ELM  itu  menggunakan  nilai  bias  dan  bobot  yang  random. Sehingga nilai neurons in sebagai trial and error . Untuk data yang sama dengan metode KELM ini menggunakan  pembagian  data  k-fold  5  dengan  fungsi  aktifasi  RBF,  dimanametode  KELM  ini menggunakan uji coba nilai C yaitu 0.1, 1, 10, 100, dan 1000. Berikut hasil klasifikasi menggunakan KELM:
Tabel 4 : Hasil KELM
Nilai C Akurasi Sensitifitas Spesifitas 0.1 90.32 87.27 85.55 1 77.41 75.78 71.11 10 80.64 78.7 73.33 100 77.41 84.28 70 1000 87.09 83.56 85.56
KELM  ini  merupakan  perkembangan  metode  ELM  yang  ditambahkan  dengan  kernel.  Pada KELM ini akurasi terbaik pada nilai C 0,1 dengan akurasi 90.32%. Nilai C pada KELM ini semakin tinggi tidak semakin baik. Pada KELM nilai C ini diperoleh dari trial an error. Dari hasil klasifikasi ELM dan KELM diperoleh kesimpulan hasil sebagai berikut:
Tabel 5 : Hasil Akhir
Metode Akurasi Sensitifitas Spesifitas KELM 90.32 87.27 85.55 ELM 50 48 67
Akurasi terbaik yaitu menggunakan KELM yaitu sebesar 90.32%.  KELM memiliki akurasi lebih baik karena KELM merupakan perkembangan dari metode ELM yang di modifikasi yang idenya dari  SVM  dengan  penambahan  kernel.  Dan  pada  ELM  memiliki  akurasi  yang  kurang  baik  pada penelitian ini karena pada ELM menggunakan nilai bobot dan bias yang random.

## Kesimpulan
Evaluasi  hasil  pada  penelitian  ini  menggunakan  Confussion  Matriks  yang  menghasilkan akurasi 90.32 %, sensitifitas 87.27%, dan spesifitas 85.55%. pada uji coba koefisien regulasi 0.1, menggunakan fungsi kernel RBF. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode KELM lebih baik dari metode ELM dalam mengklasifikasi penyakit cedera panggul.

## Referensi
[1] P. Ekstrand, C. Tegnestedt, M. Schuster, H. Eriksson, A. Hägg-Martinell, and J. Larsen, “The meaning of health among newly arrived immigrants: A qualitative study from stakeholders’ perspectives,” Nord. J. Nurs. Res., p. 205715852210835, 2022, doi: 10.1177/20571585221083525.
[2] S. M. Vetal, S. S. Kalyani, and S. M. Chabnur, “An Ayurvedic approach to Low Back Pain,” J. Ayurveda Integr. Med. Sci., vol. 6, no. 4, 2021.
[3] M. N. Zuhair, “Skripsi 2021 hubungan intensitas nyeri dengan status fungsional penderita,” 2021.

## Siti Nur Aisah, Dian Candra Rini Novitasari, Yuniar Farida
[4]
View of Hubungan Pra Lansia Dan Lansia Dengan Kejadian Hernia Inguinalis Di Rsud Dr. H. Chasan Boesoirie Periode 2020- 2022. .
[5] Y.  Bao  et  al.,  “Characteristic  Analysis  and  Literature  Review  of  Hereditary  Spinocerebellar  Ataxia  With  Lumbar Spondylolisthesis and Valvular Prolapse,” J. Neurol. Res., vol. 9, no. 4–5, pp. 81–88, 2019, doi: 10.14740/jnr544.
[6] U. S. Aesyi, T. W. Diwangkara, and R. T. Kurniawan, “Diagnosa Penyakit Disk Hernia Dan Spondylolisthesis Menggunakan Algoritma C5,” Telematika, vol. 16, no. 2, p. 81, 2020, doi: 10.31315/telematika.v16i2.3181.
[7] S.  Ramadhani  and  S.  R.  First,  “A  Review  Comparative  Mammography  Image  Analysis  on  Modified  CNN  Deep  Learning Method,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min., vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[8] C. Yuan, Y. Yang, and Y. Liu, “Sports decision-making model based on data mining and neural network,” Neural Comput. Appl., vol. 0123456789, 2020, doi: 10.1007/s00521-020-05445-x.
[9] A. R. Rao and M. Reimherr, “Non-linear Functional Modeling using Neural Networks,” pp. 1–13, 2019.
[10] A. Lomuscio and L. Maganti, “An approach to reachability analysis for feed-forward ReLU neural networks,” 2017.
[11] A. M. Hemeida et al., “Nature-inspired algorithms for feed-forward neural network classifiers: A survey of one decade of research,” Ain Shams Eng. J., vol. 11, no. 3, pp. 659–675, 2020, doi: 10.1016/j.asej.2020.01.007.
[12] C. J. Tseng, C. J. Lu, C. C. Chang, and G. Den Chen, “Application of machine learning to predict the recurrence-proneness for cervical cancer,” Neural Comput. Appl., vol. 24, no. 6, pp. 1311–1316, 2014, doi: 10.1007/s00521-013-1359-1.
[13] I. Fadilla, P. P. Adikara, and R. Setya Perdana, “Klasifikasi Penyakit Chronic Kidney Disease (CKD) Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 10, pp. 3397–3405, 2018, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/323365845.
[14] J. Lu, J. Huang, and F. Lu, “Kernel extreme learning machine with iterative picking scheme for failure diagnosis of a turbofan engine,” Aerosp. Sci. Technol., vol. 96, p. 105539, 2020, doi: 10.1016/j.ast.2019.105539.
[15] F. Mohanty, S. Rup, B. Dash, B. Majhi, and M. N. S. Swamy, “An improved scheme for digital mammogram classification using weighted chaotic salp swarm algorithm-based kernel extreme learning machine,” Appl. Soft Comput. J., vol. 91, p. 106266, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106266.
[16] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[17] S.  K.  Dirjen  et  al.,  “Analisis  Pengaruh  Data  Scaling  Terhadap  Performa  Algoritme  Machine  Learning  untuk  Identifikasi Tanaman,” J. RESTI, vol. 4, no. 1, pp. 117–122, 2020.
[18] B.  G.  Marcot  and  A.  M.  Hanea,  “What  is  an  optimal  value  of  k  in  k-fold  cross-validation  in  discrete  Bayesian  network analysis?,” Comput. Stat., vol. 36, no. 3, pp. 2009–2031, 2021, doi: 10.1007/s00180-020-00999-9.
[19] S. Saud, B. Jamil, Y. Upadhyay, and K. Irshad, “Performance improvement of empirical models for estimation of global solar radiation in India: A k-fold cross-validation approach,” Sustain. Energy Technol. Assessments, vol. 40, no. June, 2020, doi: 10.1016/j.seta.2020.100768.
[20] O. K. Bhatti, A. O. Öztürk, R. Maham, and W. Farooq, “Examining Islamic piety at workplace via an artificial neural network,” Cogent Psychol., vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.1080/23311908.2021.1907038.
[21] I. M. Fitriani, D. E. Ratnawati, and S. Anam, “Klasifikasi Senyawa Kimia dengan Notasi Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 4516–4524, 2019, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5275.
[22] Q. She, B. Hu, Z. Luo, T. Nguyen, and Y. Zhang, “A hierarchical semi-supervised extreme learning machine method for EEG recognition,” Med. Biol. Eng. Comput., vol. 57, no. 1, pp. 147–157, 2019, doi: 10.1007/s11517-018-1875-3.
[23] N.  Hadianto,  H.  B.  Novitasari,  and  A.  Rahmawati,  “Klasifikasi  Peminjaman  Nasabah  Bank  Menggunakan  Metode  Neural Network,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 163–170, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658.
[24] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[25] A. Luque, A. Carrasco, A. Martín, and A. de las Heras, “The impact of class imbalance in classification performance metrics based on the binary confusion matrix,” Pattern Recognit., vol. 91, pp. 216–231, 2019, doi: 10.1016/j.patcog.2019.02.023.