Vol. 20, No. 1, September 2023, pp. 90- 101 DOI: 10.20956/j.v20i1.27158

## Identification Of Hijaiyah Letters Image Using Extreme Learning Machine Method
Identifikasi Citra Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode Extreme Learning Machine
Luluk Sarifah *1 , Siti Khotijah 2 , Marinatul Khaliqah 3
 123 Prodi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, Sumenep, 69463
Email : lu2ksarifah@istannuqayah.ac.id 1 , siti@istannuqayah.ac.id 2 , marinaelkhaliq9@gmail.com 3

## Abstract
The development of digital image processing technology has many benefits, one of which is the  identification  of  an  object,  such  as  the  identification  of  the  image  of  the  hijaiyah  letter. Hijaiyah letters are the letters of the arabic alphabet as the original language of the Qur'an. In essence,  humans  have  the  ability  to  recognize  and  distinguish  hijaiyah  letter  patterns  from one  another,  but  this  is  not  the  case  with  computers,  using  digital  images  and  machine learning,  in  this  study  an  identification  concept  was  built  by  recognizing  the  image  of hijaiyah  letters  using  one  of  the  machine  learning  methods.  namely  the  extreme  learning machine (ELM) method. Extreme learning machine (ELM) is a feedforward neural network with  one  hidden  layer  or  better  known  as  single  hidden  layer  feedforward  neural  networks (SLFNs).  Therefore,  the  purpose  of  this  study  is  that  the  computer  can  identify  objects  as well as human capabilities and see how accurate the results obtained in the ELM method are. The digital image identification process using the extreme  learning  machine (ELM)  method is carried out in two stages, namely training and testing, where previously the preprocessing process was carried out first by changing the color of the RGB image to HSV and processing the  color  v,  then  segmentation  was  carried  out  with  the  aim  of  separating  the  objects (foreground)  with  the  background,  then  to  make  it  easier  to  recognize  the  pattern,  a morphological  process  is  carried  out.  From  the  simulation  carried  out  on  the  test  data,  the results obtained an average accuracy of 90% with an error of 10%.
Keywords: ELM, digital image, Identification, hijaiyah letters . .

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  pengolahan  citra  digital  memiliki  banyak  manfaat  salah satunya  dalam  identifikasi  suatu  objek,  seperti  halnya  identifikasi  citra  huruf hijaiyah.  Huruf  hijaiyah  adalah  huruf-huruf  alfabet  bahasa  arab  sebagai  bahasa  asli Al-Qur’an.  Hakikatnya  manusia    memiliki  kemampuan  untuk  mengenali  dan membedakan  pola  huruf  hijaiyah  satu  dengan  yang  lainnya,  akan  tetapi  tidak demikian halnya komputer, dengan menggunakan citra digital dan machine learning , dalam penelitian ini dibangun suatu konsep identifikasi dengan cara mengenali citra huruf  hijaiyah  menggunakan  salah  satu  metode machine  learning yaitu  metode extream  learning  machine (ELM). Extreme  learning  machine (ELM)  merupakan jaringan  syaraf  tiruan feedforward dengan  satu  hidden  layer  atau  lebih  dikenal dengan  istilah single  hidden  layer  feedforward  neural  networks (SLFNs).  Oleh karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  komputer  dapat  mengidentifikasi  objek sebagaimana  kemampuan  manusia  dan  melihat seberapa  akurat  hasil  yang didapatkan  pada  metode  ELM. Proses  identifikasi  citra  digital  dengan  metode extream  learning  machine (ELM)  dilakukan  dengan  dua  tahap  yaitu training dan testing , dimana sebelumnya dilakukan proses preprocessing terlebih dahulu dengan cara  mengubah  warna  citra  RGB  ke  HSV  dan  mengolah  warna v ,  kemudian dilakukan segmentasi dengan tujuan memisahkan antara objek ( foreground ) dengan background, selanjutnya  agar  mudah  mengenali  pola  dilakukan  proses  morfologi. Dari  simulasi  yang  dilakukan  terhadap  data  uji,  diperoleh  hasil  akurasi  rata-rata sebesar 90% dengan error 10% .
Kata kunci: ELM, citra digital, identifikasi, huruf hijaiyah.

## 1.  PENDAHULUAN
Citra atau gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang memiliki peran penting sebagai  bentuk  informasi  visual.  Secara  matematis  citra  digital  merupakan  fungsi  dua  variabel yang  dapat  dinyatakan  dengan ,  dimana dan merupakan  titik  koordinat  spasial  dan amplitudo  dari  fungsi pada  sembarang  koordinat
disebut  intensitas  atau  level  keabuan yang  merupakan  representasi  dari  warna  cahaya  yang  ada  pada  citra  analog  [1].  Teknologi pengolahan  citra  digital  memiliki  banyak  manfaat  salah  satunya  dalam  identifikasi  suatu  objek. Identifikasi  objek  dalam  bentuk  citra  digital  merupakan  bagian  dari computer  vision yang menerapkan pattern  recognition dan  umumnya  bertujuan  untuk  mengenali  suatu  objek  dengan cara  mengekstrak  informasi  penting  yang  terdapat  pada  suatu  citra  [2].  Pada  dasarnya  manusia memiliki kemampuan untuk mengenali dan membedakan pola dengan mudah seperti halnya pola yang  terdapat  pada  citra  huruf  hijaiyah  akan  tetapi  tidak  demikian  halnya  komputer,  komputer perlu adanya learning untuk dapat membedakan pola objek huruf hijaiyah.
Huruf  hijaiyah  merupakan  huruf-huruf  alfabet  dalam  bahasa  arab  sebagai  bahasa  asli  Al- Qur’an  yang  jumlahnya  ada  28  atau  30  jika  huruf  rangkap  lam  alif  dan  hamzah  dimasukkan sebagai  huruf  yang  berdiri  sendiri.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  citra  digital  dalam membangun  suatu  konsep  identifikasi  dengan  cara  mengenali  citra  huruf  hijaiyah,  selain  citra digital dalam penelitian ini juga menggunakan machine learning . Machine learning adalah salah satu  disiplin  ilmu  dari computer  science yang  mempelajari  bagaimana  membuat  komputer  atau mesin  mempunyai  suatu  kecerdasan  [2],  sehingga  komputer  dapat  mengenali  dan  membedakan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
pola seperti halnya manusia. Metode machine learning yang digunakan dalam penelitian ini yaitu extream  learning  machine (ELM).  ELM  adalah  metode  yang  bekerja  dengan  konsep single hidden layer feed forward networks (SLFNs), metode ini diciptakan untuk mengatasi kelemahan metode  jaringan  syaraf  tiruan feedforward terutama  pada  proses learning  speed [3].  ELM  telah diterapkan  pada  berbagai  bidang  karena  kecepatan  dan  kinerja  generalisasi  yang  signifikan dengan inisialisasi acak dari input bobot dan penentuan output secara analitik [4]. Penelitian tentang  metode Extreme  machine  learning (ELM)  yang  pernah  dilakukan diantaranya:  ELM  digunakan  sebagai  model  klasifikasi  pola  menggunakan  citra  MRI  3D  untuk mengidentifikasi  kelainan  jaringan  dalam  histologi  otak  [5]. Extreame  Learning  Machine  juga digunakan untuk pengenalan objek digital dimana selain menggunakan ELM untuk preprocessing juga  menggunakan  deteksi  tepi  Canny  [2].  Adapun  untuk  penelitian  identifikasi  huruf  hijaiyah dilakukan  menggukana  metode backpropagation [6] . Selain  itu  juga  identifikasi  huruf  hijaiyah menggunakan  partisi  citra  [7].  Membandingkan Extreme  machine  learning dengan  jaringan syaraf  tiruan Backpropagation ,  dimana  hasil  prediksinya  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan Backpropagation, karena ELM melakukan proses training lebih cepat [8] Dari  uraian  di  atas,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  citra  huruf  hijaiyah dengan  menggunakan  metode extream  learning  machine (ELM)  dan  melihat  akurasi  hasil  yang didapatkan dari metode ELM. ELM memiliki banyak keunggulan diantaranya Kecepatan belajar, tingginya kemampuan generalisas, dan minimal intervensi manusia [9] [10].
Tahapan  dari  penelitian  ini  adalah  menginputkan  citra  huruf  hijaiyah  kemudian  dilakukan proses pre-poceccing bertujuan memperbaiki kualitas dan mempertajam fitur-fitur yang dipunyai citra inputan. Teknik yang digunakan adalah mengkonversi ruang warna citra RGB menjadi HSV, mengekstrak komponen V ( value ) pada citra HSV. Selanjutnya melakukan segmentasi citra yang berguna untuk proses analisis gambar untuk ekstraksi ciri [11]. Segmentasi citra dalam penelitian ini menggunakan metode thresholding terhadap komponen V ( value ) dan mengubahnya menjadi bentuk  citra  biner, smhooting dengan median  filtering ,  operasi  morfologi  dengan filling  holes yang  dilanjutkan  dengan  operasi  morfologi  area opening dan  setelah  itu  operasi morfologi  area closing serta ekstraksi  ciri  morfologi  berdasarkan  nilai  area, perimeter,  eccentricity,  major  axis length, dan minor axis length .

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  blok  diagram  dari  identifikasi  citra  huruf  hijaiyah  dengan  metode  ELM  yang dapat dilihat pada Gambar 2.1
Gambar 2.1. Diagram Tahapan Identifikasi

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
Adapun tahapan dari Gambar 2.1 adalah sebagai berikut:
1. Input data citra huruf hijaiyah
2. Selanjutnya  proses preproceccing citra  yang  bertujuan  memperbaiki  kualitas  dan mempertajam  fitur-fitur  yang  dipunyai  citra  inputan.  Teknik  yang  digunakan  adalah mengkonversi ruang warna citra RGB menjadi HSV, mengekstrak komponen V ( value ) pada citra  HSV,  melakukan  segmentasi  citra  menggunakan  metode thresholding terhadap komponen  value  dan  mengubahnya  menjadi  bentuk  citra  biner,  melakukan median  filtering , melakukan operasi morfologi dengan filling holes yang dilanjutkan dengan operasi morfologi area opening dan  setelah  itu  operasi  morfologi  area closing untuk  menyempurnakan  hasil segmentasi  dan  kemudian  diekstraksi  ciri  morfologi  berdasarkan  nilai area,  perimeter, eccentricity, major axis length, dan minor axis length.
3. Dilakukan  identifikasi  dengan  menggunakan  metode ekstream  learning  machine (ELM) dengan dua tahapan yaitu training (pelatihan) dan testing (pengujian). Adapun algoritma dari metode extreme learning machine adalah sebagai berikut [12]:
Input : input dan target output , Output: bobot input , bobot output dan bias Algoritma: Langkah 1 :  Tentukan fungsi aktivasi dan jumlah hidden nodes ̃ Langkah 2 :  Tentukan  secara  acak  nilai  dari  bobot input dan  bias ̃ Langkah 3 :  Hitung nilai matriks output pada hidden layer Langkah 4 :  Hitung nilai bobot output
4. Memperoleh hasil identifikasi citra huruf hijaiyah
5. Menganalisa dan mengevaluasi hasil dengan cara menghitung akurasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan data
Simulasi  pada  program  dilakukan  pada  gambar  berekstensi  jpg.  Gambar  yang  akan digunakan  telah  tersimpan  dalam  penyimpanan  komputer  yang  diperoleh  dari  internet  dan penelitian  sebelumnya,  dimana  gambar-gambar  tersebut  diedit  terlebih  dahulu  dan  dipotong ( crop )  menggunakan Adobe  Photoshop  Portable untuk  menyamakan  ukurannya.  Data  citra tersebut  merupakan  gambar    berwarna  (RGB)/ grayscale /biner  dengan  ukuran  piksel dan  dibagi  ke  dalam  dua  kelompok  yaitu  data training dan  data testing .  Berikut  beberapa tampilan  dari  data  set  gambar  yang  digunakan  untuk  simulasi  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.1.
Gambar 3.1. Beberapa Data Set Huruf Hijaiyah

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah

## 3.2 Preprocessing data
Agar  dapat  diproses  oleh extreme  learning  machine ,  maka  data  citra  yang  telah  dikumpulkan harus  melalui  proses preprocessing terlebih  dahulu.  Berikut  urutan  proses preprocessing yang mana termasuk dalam proses pengenalan objek, dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 . Diagram Blok Proses Pengenalan Objek Berdasarkan  Gambar  3.2, preprocessing terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu:  meng input kan citra  RGB/ Grayscale /Biner,  kemudian  hasilnya  dikonversi  dari  RGB/ Grayscale /Biner  ke  HSV dapat dilihat pada Gambar 3.3.
.
(a) (b)
Gambar 3.3 . (a) Citra Input RGB, (b) Citra Hasil Konversi RGB ke HSV
Gambar 3.3 bagian (a) merupakan hasil dari input sebuah citra, sedangkan Gambar 4 bagian (b) merupakan citra hasil dari proses mengubah citra RGB ke HSV. Setelah dilakukan konversi RGB  ke  HSV,  selanjutnya  ngekstrak  komponen  V (value) untuk  dilakukan  segmentasi  citra menggunakan  metode thresholding terhadap  komponen value tersebut.  Citra  hasil thresholding dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 . Citra Hasil Thresholding dengan bentuk Citra Biner Gambar  3.4  merupakan  hasil  dari  sementasi  citra  yang  berbentuk  citra  biner  menggukan metode thresholding terhadap  komponen value pada  citra  HSV.  Citra  hasil  segmentasi  dengan Thresholding yang  berbentuk  citra  biner  tersebut  di smhooting dengan median  filtering , selanjutnya  dilakukan  operasi  komplemen  agar  objek  bernilai  1  (berwarna  putih),  sedangkan background bernilai nol (berwarna hitam), kemudian dilakukan operasi morfologi menggunakan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
filling  holes yang  dilanjutkan  dengan  operasi  morfologi  area opening dan  setelah  itu  operasi morfologi area closing. Hasil dari operasi morfologi dapat dilihat pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5 . Citra Hasil Operasi Morfologi
Untuk menyempurnakan hasil segmentasi dilakukan ekstraksi ciri morfologi berdasarkan nilai area, perimeter, eccentricity, major axis length, dan minor axis length, yang mana hasil ekstraksi ciri  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.6,  dimana  Gambar  3.6  adalah  hasil  ekstraksi  ciri  yang merupakan  tahapan  dalam  pengenalan  pola  sehingga  dapat  memebedakan  bentuk  objek  satu dengan objek lainnya.
Gambar 3.6 . Hasil Ekstraksi Ciri
3.3 Pemodelan Extreame Learning Machine Untuk Identifikasi Citra Huruf Hijaiyah
Extreme  Learning  Machine (ELM)  adalah jaringan  syaraf  tiruan feedforward dengan single hidden layer atau biasa disebut single hidden layer feedforward neural networks (SLFNs). ELM terdiri  dari  3  layer,  yaitu  input  layer, hidden  layer ,  dan  output  layer  [2]. Input untuk  jaringan berupa citra grayscale, RGB, ataupun citra biner yang berukuran berukuran 300x300 piksel yang merupakan hasil dari praproses data. Jumlah node pada layer pertama sama dengan ukuran dari citra  input  yaitu  300x300  atau  90.000  node.  Layer  kedua  merupakan hidden  layer yang memberikan  hasil  optimal  dengan  45.000  node.  Hasil  keluaran  dari hidden  layer ini  akan dimasukkan  ke  dalam  layer  terakhir  yaitu output  layer .  Pembagian  data  set  untuk  training  dan testing pada ELM adalah 500 data citra digunakan untuk data training dan 30% dari data Training digunakan untuk data testing.
Berikut penjabaran dari 3 layer ELM [2]:
1. Input layer Input yang  digunakan  terdiri  dari  500  data  citra  dengan dan .  Jumlah hidden  node nya adalah  45.000  dan  fungsi  aktivasi ,  sehingga  dapat dideskripsikan seacara metematis diperoleh model ELM sebagai berikut:
∑ ( )   ∑ ( )

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
dimana:
merupakan bobot dalam bentuk vektor yang menghubungkan hidden node ke- dan input nodes .
merupakan  bobot  dalam  bentuk  vektor  yang  menghubungkan hidden  node ke i dan output nodes .
merupakan bias dari hidden node ke merupakan inner product dari dan .
Input untuk jaringan berupa citra grayscale /RGB/biner yang berukuran piksel dan merupakan hasil dari praproses data. Jumlah   node pada layer pertama sama dengan ukuran dari citra input yaitu atau node. Input  layer dihubungkan  ke hidden  layer dengan vektor bobot yang nilainya ditentukan secara random, begitu juga bias yang terhubung dengan node-node pada hidden layer juga ditentukan secara random . Fungsi yang dipilih sebagai fungsi aktivasi pada layer ini adalah fungsi softsign yaitu [13]:
(1)
Fungsi  aktivasi  pada  persamaan  (1)  memberikan  batasan  keluaran  antara  (-1,1),  sehingga dapat dirumuskan suatu fungsi umum sebagai berikut:
(2)
dengan:
:  Matriks output pada hidden layer :  Vektor bobot yang menghubungkan hidden node dan input node :  Vektor input
b :  Bias yang terhubung dengan hidden node
:  indeks  jumlah  node  pada hidden layer
:  indeks jumlah citra input
Menghitung vektor output juga dapat ditulis sebagai berikut [14]:
̂
2. Hidden layer
Hidden layer di jaringan Extream Learning Machine . Dalam penelitian ini terdiri dari 45.000 nodes hidden layer dan output layer dihubungkan oleh vektor bobot . Sehingga dengan = 500 dan 45.000 dapat dituliskan suatu persamaan sebagai berikut:
(3) [ ]

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
[ ] dan [ ]
Oleh karena itu output yang berhubungan dengan hidden layer dapat ditentukan dari  persamaan berikut [15]:
(4)
dimana: adalah vector target yang berfungsi sebagai kebenaran dasar data pelatihan adalah Moore-Penrose
3. Output Layer
Setiap node yang ada di hidden laye r dihubungkan dengan output layer melalui vektor bobot . Jumlah node pada output layer disesuaikan dengan jumlah kelas dari objek yang akan dikenali. Output layer pada penelitian ini terdiri dari 3 buah node yang terdiri dari benar, salah, dan tidak dikenali dan hasil keluaran dari output layer ini mewakili kelas dari citra input. Nilai output dari layer ini dapat dihitung dengan Persamaan (3).
Adapun output layer yang menjadi target dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 . Target Output TARGET OUTPUT KETERANGAN Benar Berhasil  dalam  melakukan  identifikasi huruf  hijaiyah  sesuai  data  set  yang  telah ditentukan Salah Gagal dalam  melakukan identifikasi huruf hijaiyah Tidak dikenali Gagal  melakukan  identifikasi  sehingga sistem  yang  dibuat  tidak  mengenali  huruf hijaiyah.
Tabel  3.1  digunakan  dalam  menentukan  targer output dalam  identifikasi  objek,  dimana nantinya objek yang teridentifikasi benar masuk dalam  kategori dikenali, sedangkan objek yang teridentifikasi salah dan tidak dikenali semuanyan masuk dalam kategori tidak dikenali. Kategori- kategori  tersebut  digunakan  dalam  mendapatkan  akurasi  dari  identifikasi  citra  huruf  hijaiyah dengan metode ELM.

## 3.4 Tampilan Simulai Identifikasi Citra Huruf Hijaiyah
Simulasi identifiaksi citra huruf hijaiyah menggunakan MATLAB R2015A dengan membuat User  Interface  (GUI).  Pada  Gambar  2.8  menampilkan  simulasi  hasil  identifikasi  citra  huruf Hijaiyah  dengan  antarmuka  sistem  yang  memiliki  tampilan  dengan  nama  main_program,  dan memiliki  beberapa  panel  diantaranya  panel  pengolahan  dan  hasil  ekstraksi  ciri  yang  terdiri  dari pilih  citra,  HSV, thresholding ,  operasi  morfologi  serta  menampilkan  tabel  hasil  ekstraksi  ciri. Panel  proses  dan  hasil  berisi  tampilan  dari  input  citra,  hasil  citra  yang  diubah  dari RGB/ grayscale /biner  ke  HSV,  citra  biner  hasil  segmentasi  dengan thresholding dan  citra  hasil operasi morfologi. Panel hasil terdiri dari data huruf, identifiksi dan reset.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
Gambar 2.8. Tampilan Identifikasi Huruf Hijaiyah Alif.

## 3.5 Pengujian Dan Perhitungan Akurasi Dan Error
Pembagian  penggunaan  data  citra  huruf  hijaiyah  untuk  proses  pelatihan  ( training )  sebanyak 500  data  citra  dan  untuk  pengujian  ( testing )  menggunakan  data  sebesar  30%  dari  data training yaitu sebanyak 150 data citra, kemudian  program yang telah dibuat harus melalui beberapa kali proses  identifikasi  menyesuaikan  dengan  banyaknya  data  untuk  mengetahui  keakuratan  dari penelitian  yang  dilakukan,  yaitu  apakah  sesuai  yang  diharapkan  atau tidak.  Berikut  rumus  yang digunakan untuk menghitung akurasi identifikasi:
(5) (6)
Berdasarkan  hasil  simulasi  yang  dilakukan  diperoleh  akurasi  100%  untuk  data training , sedangkan  simulasi  satu-satu  dilakuakan  terhadap  data  citra testing ,  diperoleh  akurasi  rata-rata sebesar 90% dengan eror 10%. Adapun hasil keseluruhan dari pengujian dapat di lihat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 . hasil dari pengujian terhadap data testing
No Input Output Hijaiyah Letters dikenali Tidak Dikenali 1 2 3 4 5 1 Alif Alif Ha’ Alif Alif Alif 4 1 2 Ba’ Ba’ Ba’ Ba’ Ba’ Ba’ 5 0 3 Ta’ Ta’ Ba’ Ba’ Ba’ Ta’ 4 1 4 Tsa’ Ta’ Tsa’ Tsa’ Tsa’ Tsa’ 4 1 5 Jim Jim Jim Jim Jim Jim 5 0 6 Ha’ Ha’ Ha’ Ha’ Ha’ Ha’ 5 0 7 Kha’ Kha’ Kha’ Ha’ Kha’ Kha’ 4 1 8 Dal Dal Dal Dal Dal Dal 5 0

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
9 Dzal Dzal Dzal Dal Dzal Dzal 4 1 10 Ra’ Ra’ Ra’ Ra’ Ra’ Ra’ 5 0 11 Za Za Ra’ Za Ra Za 4 1 12 Sin Sin Sin Sin Sin Sin 5 0 13 Syin Syin Sin Syin Syin Shod 3 2 14 Shod Shod Shod Shod Shod Shod 5 0 15 Dhod Dhod Dhod Dhod Dhod Syin 4 1 16 Tha’ Tha’ Tha’ Tha’ Tha’ Tha’ 5 0 17 Dho’ Tha’ Dho’ Dho’ Dho’ Dho’ 4 1 18 ‘Ain ‘Ain ‘Ain ‘Ain ‘Ain ‘Ain 5 0 19 Ghain Ghain Ghain ‘Ain Ghain Ghain 4 1 20 Fa’ Fa’ Fa’ Fa’ Fa’ Fa’ 5 0 21 Qaf Qaf Qaf Ha’ Qaf Fa’ 3 2 22 Kaf Kaf Kaf Kaf Kaf Kaf 5 0 23 Lam Lam Lam Lam Lam Lam 5 0 24 Mim Mim Mim Mim Mim Mim 5 0 25 Nun Nun Nun Nun Nun Nun 5 0 26 Waw Waw waw waw Dal Waw 4 1 27 Ha Ha Ha Ha Ha Ha 5 0 28 Hamza h Hamza h Hamza h Hamza h Hamzah  Hamzah 5 0 29 Lam Alif Lam Alif Lam Lam Kaf Lam 4 1 30 Ya Ya Waw Ya Ya Fa’ 5 0 Sum 135 15 Rata-rata akurasi (%) 90%

## 4. KESIMPULAN
1. Sebelum mengidentifikasi citra huruf hijaiyah perlu dilakukan preprocessing terlebih dahulu. Preprocessing terdiri dari proses mengkonversi ruang warna citra RGB menjadi HSV, dimana dari  citra  HSV  hanya  mengekstrak  komponen  V (value) ,  melakukan  segmentasi  citra

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
menggunakan  metode thresholding terhadap  komponen value dan  mengubahnya  menjadi bentuk  citra  biner,  melakukan median  filtering ,  melakukan  operasi  morfologi  dengan filling holes yang  dilanjutkan  dengan  operasi  morfologi  area opening dan  setelah  itu  operasi morfologi  area closing untuk  menyempurnakan  hasil  segmentasi,  dan  proses  selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri morfologi berdasarkan nilai area, perimeter,  eccentricity, major axis length, dan minor axis length.
2. Untuk  proses  identifikasi  dengan  menggunakan  metode extreame  learning  machine ada  dua tahap  yaitu training dan testing .  Untuk  identifikasi  citra  huruf  hijaiyah  menggunakan  data training sebanyak 500 buah citra, kemudian 150 data atau 30% dari data training digunakan untuk proses testing
3. Dari  simulasi  yang  dilakukan,  diperoleh  akurasi  100%  untuk training dan  uji  coba  terhadap data testing diperoleh rata-rata akurasi sebesar 82% dan error 18%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Gonzalez, R.C. & Woods, R.E, 2008. Digital Image Processing , 3rd edition, Prentice Hall, New Jersey.
[2]      Fikriya,  Z.A,  Irawan,  M.  I  &  Soetrisno,  2017.  Implementasi  Extreme  Learning  Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital, Jurnal Sains Dan Seni ITS , Vol. 6, No.1.
[3]      Mahdiyah,  U.,  Irawan,  M.  I.,  &  Imah,  E.  M,  2015.  Study  Comparison  Backpropagation, Support Vector Machine, and Extreme Learning Machine for Bioinformatics Data. Journal of Computer Science and Information , vol. 8, pp 53-59.
[4]        Yahia,  S.,  Said,  S.,  dan  Zaied,  M.,  2021.  Wavelet  Extreme  Learning  Machine  and  Deep Learning for Data Classification, Neurocomputing,
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.04.158
[5] Deepa,  S.  N.  &  Arunadevi,  B ,  2013.  Extreme  Laerning  Machine  for  Classification  of BrainTumor in 3D MR Images. Informatol , vol. 46, pp 111-121.
[6]      Syahara,  P.,  2017.  Identifikasi  Huruf  Hijaiyah  Tulisan  Tangan  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation, Skripsi ,  Program  Studi  Teknik  Informatika,  Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM, Yogyakarta.
[7] Sanjaya, A., & Widodo, D.W. , 2018. Identifikasi Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah, Jurnal Ilmiah NERO , vol. 4, no. 1.
[8]  Tiffany,  S.,  Sarwinda,  D.,  Handari,  B.  D.,  Hertono,  G.  F.,  2021.  The  Comparison  Between Extreame  Learning  Machine  and  Artificial  Neural  Network-Back  propagation  for Predicting the Dengue Incidences Number in DKI Jakarta, Journal of Physics: Conference Series. 1821 012025
[9]      Ding,  S.,  Zhao,  H.,  Zhang,  Y.,  Xu,  X.,  Nie,  R.,  2015.  Extreme  learning  machine: algorithm,theory  and  applications,  Artif.  Intell.  Rev.  44  (1)  (2015)  103–115. [31]
[10] Rajesh, Prakash, J. S, 2021. Extreme learning machines a review and state of the art, Int. J. Wisdom Based Comput . 1 (1) 35–49.
[11] Srikanth, R., & Bikshalu, K., 2020. Multilevel thresholding image segmentation based on  energy  curve  with  harmony  Search  Algorithm Ain  Shams  Engineering  Journal 12, 1–20. https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.09.003

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Luluk Sarifah, Siti Khotijah, Marinatul Khaliqah
[12]      Huang,  G.B.,  Zhu,  Q.Y.  &  Siew,  C.K.,  2006.  Extreme  Learning  Machine:  Theory  and Applications. Neuron  Computing ,  Vol.70,  hal.  489-501.  Nanyang  Technological University. Singapore
[13]      Glorot,  X.,  &  Bengio,  Y.,  2010.  Understanding  the  Difficulty  of  Training  Deep Feedforward neural Networks, Proceeding of the 13th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) , vol 9, pp. 249-256.
[14]  Song,  S.,  Wang,  M.,  &  Lin,  Y.,  2020.    An  Improved  algorithm  for  incremental extreme Learning machine. System Science & Control engineering: An Open Access Journal., vol 8, No. 1, 308-3017
[15]    Ooi,  B.,  P.,  dkk.,  2021.  A  Study  of  Extreme  Learnig  Machine  On  Small  Sample- Sized Classification Problems. International Conference on Man Machine System.