IMPLEMENTASI EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK MENENTUKAN KLASIFIKASI ALAT KOMUNIKASI

Abstrak

Perkembangan pesat teknologi komunikasi menghasilkan berbagai jenis alat komunikasi dengan karakteristik yang beragam, sehingga diperlukan sistem klasifikasi otomatis untuk mempermudah identifikasi dan pengelompokan perangkat. Klasifikasi citra digital menjadi solusi penting karena memungkinkan pengolahan visual objek secara efisien dalam berbagai aplikasi, seperti dokumentasi teknologi dan sistem pembelajaran digital. Penelitian ini mengimplementasikan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk mengklasifikasikan citra alat komunikasi seperti handphone, handy talkie, dan telepon kabel. ELM dipilih karena kemampuannya dalam pelatihan cepat tanpa iterasi kompleks, serta akurasi tinggi dalam pengenalan pola visual. Sistem dibangun menggunakan MATLAB GUI, dan mencakup tahapan akuisisi citra, prapemrosesan, segmentasi morfologi, ekstraksi fitur geometris, serta klasifikasi otomatis. Dataset yang digunakan berupa citra dengan berbagai variasi bentuk dan ukuran objek. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 86,67%, membuktikan keandalan ELM untuk klasifikasi cepat berbasis citra. Temuan ini mendukung pengembangan sistem klasifikasi visual cerdas yang aplikatif di berbagai bidang teknologi informasi dan pendidikan.

Identifier

• OpenAlex: https://openalex.org/W4413379189
• DOI: https://doi.org/10.51401/jinteks.v7i3.6027