Sari, A., & Yusuf, A. (2023) Deteksi Penyakit Malaria Menggunakan Klasifikasi Berbasis CNN. Syntax Literate. (9)1, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i1 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 9, No. 1, Januari 2024

## DETEKSI PENYAKIT MALARIA MENGGUNAKAN KLASIFIKASI BERBASIS CNN
Zamah Sari, Yufis Azhar, Achmad Yusuf* Universitas Muhammadiyah Malang, Indonesia Email: zamahsari@umm.ac.id, yufis@umm.ac.id, fusuy@umm.ac.id*

## Abstrak
Malaria merupakan penyakit yang serius dan berpotensi fatal yang disebabkan oleh parasit protozoa.  Penyakit  ini  umumnya  ditularkan  oleh  nyamuk  dan  tersebar  luas  di  berbagai wilayah tropis dan subtropis, salah satu metode deteksi malaria berbasis citra digital yang banyak digunakan adalah deteksi malaria berbasis convolutional neural network (CNN). Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeteksi penyakit malaria menggunakan klasifikasi berbasis CNN. Penelitian ini menggunakan metode penelitian systematic literature review. Data  dikumpulkan  melalui  pencarian  sistematis  dalam  database  akademik  dan perpustakaan  digital  yang  relevan  seperti  Google  Schoolar  dengan  kata  kunci  penyakit malaria & CNN. Data yang telah terkumpul kemudian dianalisis mencakup perbandingan, kategorisasi, dan penyajian temuan-temuan yang relevan dari studi-studi yang ada sehingga diperoleh  8  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Hasil  systematic  literature review adalah menemukan bahwa diagnosis penyakit malaria berbasis CNN efektif dan dapat diandalkan untuk mendeteksi penyakit malaria dengan persentase lebih dari 90%.
Kata Kunci : Deteksi, Penyakit Malaria, CNN

## Abstract
Malaria is a serious and potentially fatal disease caused by protozoan parasites. This disease is generally transmitted by mosquitoes and is widespread in various tropical and subtropical regions. One of the digital image-based malaria detection methods that is widely used is convolutional neural network (CNN)-based malaria detection. The aim of this research is to detect malaria using CNN-based classification. This research uses a systematic literature review  research  method.  Data  was  collected  through  systematic  searches  in  academic databases and relevant digital libraries such as Google Scholar with the keywords malaria & CNN. The collected data was then analyzed including comparison, categorization, and presentation  of  relevant  findings  from  existing  studies  to  obtain  8  studies  used  in  this research.  The  results  of  the  systematic  literature  review  found  that  CNN-based  malaria diagnosis was effective and reliable for detecting malaria with a percentage of more than 90%.
Keywords: Detection, Malaria, CNN

## Pendahuluan
Penyakit  malaria  merupakan  suatu  kondisi  serius  yang  dapat  berakibat  fatal  dan penyakit ini disebabkan oleh parasit protozoa. Penyebaran penyakit ini terjadi melalui gigitan nyamuk di daerah tropis dan subtropis. Ketika nyamuk menggigit, parasit tersebut
masuk  ke  dalam  sel  darah  merah.  Terdapat  beberapa  jenis  parasit  malaria  yang  dapat menginfeksi manusia, seperti Plasmodium falciparum, Plasmodium vivax, Plasmodium ovale, dan Plasmodium malariae. Selain itu, terdapat juga Plasmodium knowlesi, sejenis malaria yang biasanya menginfeksi kera di Asia Tenggara, namun juga dapat menular kepada  manusia  (malaria  zoonosis).  Jika  tidak  segera  diobati,  penyakit  ini  dapat menyebabkan  komplikasi  serius  seperti  kejang,  kerusakan  otak,  kesulitan  bernapas, kegagalan organ, dan bahkan kematian (Fadli, 2023).
Indonesia sebagai negara berkembang di kawasan Asia memiliki iklim tropis dan sub-tropis yang menjadi lingkungan yang disukai oleh nyamuk Anopheles betina, faktor penyebab  penyakit  malaria.  Penyakit  malaria  dapat  menyerang  semua  kelompok  usia. Peningkatan jumlah kasus malaria dipengaruhi oleh perubahan iklim yang terkait dengan faktor  lingkungan  fisik,  kimiawi,  biologis,  serta  faktor  sosial  dan  perilaku  masyarakat (Sucipto, 2015).
Malaria masih menjadi penyakit endemik di dunia. Setiap tahun jumlah penderita penyakit yang ditularkan nyamuk anopheles itu mencapai lebih 200 juta. Data Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyebutkan, ada 219 juta kasus malaria di seluruh dunia pada 2019 (Pusparisa, 2021). Selain itu data dari WHO, angka kasus malaria di Indonesia juga masih  cukup  tinggi.  Pada  tahun  2021,  diperkirakan  terdapat  sebanyak  811.636  kasus malaria  baru  di  Indonesia.  Selain  itu,  diperkirakan  terdapat  1.412  kematian  yang diakibatkan  oleh  penyakit  malaria.  Provinsi  Papua  merupakan  daerah  dengan  jumlah kasus  malaria  tertinggi,  mencakup  sekitar  89%  dari  total  kasus  di  Indonesia  (Sukardi, 2023).
Shi (2023) memperkirakan jumlah kasus malaria dalam 30 dekade terakhir. Dari tahun 1990 hingga 2019, terjadi penurunan jumlah kasus malaria global, dengan tingkat heterogenitas yang sangat bervariasi antar wilayah dan negara. Jumlah kasus malaria tetap tinggi di Afrika, terutama di Afrika Sub-Sahara Barat dan Tengah. Ada kebutuhan khusus untuk  memberikan  perhatian  lebih  pada  anak-anak  berusia  1-4  tahun.  Temuan  dari penelitian kami memberikan referensi ilmiah untuk strategi pencegahan dan pengendalian malaria di berbagai negara dan wilayah.
Malaria bisa disembuhkan secara total. Namun, bila tidak ditangani secara tepat, malaria dapat menyebabkan anemia berat, gagal ginjal, hingga kematian. Karena itulah, deteksi  dini  terhadap  penyakit  malaria  diperlukan  untuk  menekan  angka  kematian penderita, salah satu metode deteksi malaria berbasis citra digital yang banyak digunakan adalah  deteksi  malaria  berbasis  convolutional  neural  network  (CNN)  (Windiyandari, 2021).  CNN  adalah  jenis  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang  khusus  dirancang  untuk memproses  data  dengan  struktur  grid,  seperti  gambar  atau  data  spasial.  CNN menggunakan operasi konvolusi untuk mengekstraksi fitur-fitur penting dari data input dan  mempelajari  pola-pola  yang  ada  dalam  data  tersebut.  Arsitektur  CNN  terdiri  dari beberapa lapisan konvolusi, lapisan pooling, dan lapisan fully connected yang digunakan untuk  klasifikasi  atau  regresi.  CNN  telah  terbukti  sangat  efektif  dalam  berbagai  tugas pengenalan gambar, pengenalan objek, dan pemrosesan visual lainnya (Kattenborn et al., 2021).
Penelitian  sebelumnya  oleh  Yohannes  (2020)  meneliti  deteksi  penyakit  malaria menggunakan  convolutional  neural  network  berbasis  saliency,  hasil  penelitian menunjukan bahwa metode saliency merupakan metode yang terbaik dalam mendeteksi penyakit malaria, dimana hasil yang didapatkan oleh metode frequency-tuned saliency mencapai akurasi sebesar 90,32% dan jika dibandingkan dengan metode saliency yang lain, yaitu 62,67% untuk region contrast saliency, 50% untuk spectral residual saliency, dan  79,06%  untuk  histogram  contrast  saliency.  Penelitian  lain  oleh  Nivaan  (2021) meneliti klasifikasi citra sel darah merah terinfeksi malaria menggunakan convolutional neural  network  (CNN)  penelitian  menunjukan  keberhasilan  penggunaan  model  yang diusulankan dipengaruhi oleh tahap pra pemrosesan serta fungsi dropout regularization yang  digunakan.  Nilai  akurasi  diperoleh  sebesar  0.9901  atau  99.01%,  presisi  0.9889, recall  0.9901  dan  F1  score  sebesar  0.9894.  Akan  tetapi  proses  inferensi  dalam  hal  ini belum menguji jaringan pembelajaran ke tahap testing dengan gambar sel darah merah yang benar-benar baru diluar data yang mana belum pernah digunakan sehingga menjadi keterbatasan dalam penelitian dan akhirnya menjadi usulan bagi pengembangan kedepan. Penelitian oleh Fitriyani (2021) melakukan penelitian Diagnosa Malaria Berdasarkan Sel Darah Merah Menggunakan Convolutional Neural Network, hasil penelitian menunjukan hasil  akurasi  96,43%  untuk  pengenalan  citra  pada  penelitian  ini,  dan  94,58%  untuk akurasi pemodelan testing. Nilai akurasi menjadi tolak ukur seberapa akurat pembelajaran yang diterima dalam mengenali citra sel darah. Dengan adanya penelitian ini diharapkan membantu  dokter  atau  ahli  patologi  dalam  mendeteksi  malaria  sejak  dini  agar  pasien mendapatkan perawatan medis yang tepat dengan secepat mungkin.
Kebaruan penelitian ini adalah dari obyek penelitiannya yakni adanya upaya untuk mengurangi  kesalahan  prediksi  positif  dan  negatif  pada  Confusion  Matrix.  Implikasi teoritis dari penelitian ini adalah pengembangan dan penerapan teknologi dalam bidang medis.  Metode  klasifikasi  berbasis  CNN  yang  diadopsi  untuk  meningkatkan  akurasi dalam  mendeteksi  penyakit  malaria  menunjukkan  relevansi  teknologi  dalam  diagnosis medis.  Penggunaan  teknologi  canggih  seperti  CNN  dapat  mengurangi  kesalahan interpretasi  dan  memperbaiki  akurasi  diagnosis  penyakit,  menyediakan  landasan  bagi peningkatan metode diagnostik medis yang lebih canggih dan tepat. Tujuan penelitian ini adalah  untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi  penyakit  malaria  menggunakan  klasifikasi berbasis CNN dengan mengurangi kesalahan prediksi positif dan negatif pada confusion matrix.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  Systematic  Literature  Review (SLR).  SLR  adalah  suatu  proses  kritikal  dan  evaluatif  terhadap  penelitian-penelitian sebelumnya  yang  telah  dilakukan  secara  sistematis  dengan  mematuhi  standar-standar yang berlaku. Metode ini digunakan untuk menyelidiki temuan-temuan dari penelitian- penelitian yang telah diterbitkan dalam jurnal-jurnal ilmiah dalam suatu area studi khusus (Xiao & Watson, 2019). Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dengan cara melakukan pencarian secara sistematis dalam database akademik dan perpustakaan
digital yang relevan seperti Google Schoolar dengan memanfaatkan beberapa kata kunci tentang penyakit malaria & CNN. Data yang telah terkumpul kemudian dianalisis, dimana cakupan  penelitian  adalah  dengan  cara  melakukan  perbandingan,  kategorisasi,  dan penyajian temuan-temuan yang relevan dari studi-studi yang ada sehingga didapatkan 8 penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yang digambarkan dalam diagram prisma berikut:
Gambar 1. Diagram Prisma untuk tinjauan sistematik

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pengumpulan  data  melalui  pencarian  sistematis  dalam  database akademik  dan  perpustakaan  digital  yang  relevan  seperti  Google  Schoolar  dengan  kata kunci penyakit malaria & CNN tersebut akhirnya diperoleh 8 penelitian yang digunakan diantaranya, diperoleh informasi bahwa model dengan performa terbaik mencapai akurasi 99,5% saat dilatih menggunakan metode pelatihan berbasis Autoencoder pada gambar 28
×  28,  yang  sebanding  dengan  performa  yang  dilaporkan  oleh  Rajaraman  et  al.  Kami menemukan akurasi yang sebanding sebesar 99,23% saat kami berlatih pada gambar 32 ×  32    (Bikbov  et  al.,  2020).  Kami  memilih  untuk  melakukan  evaluasi  praktis menggunakan model terakhir ini karena resolusi gambar yang sedikit lebih tinggi dengan akurasi  perbedaan  yang  dapat  diabaikan.  Perlu  disebutkan  bahwa  model  ini  hanya membutuhkan sekitar 4600 flop dibandingkan dengan lebih dari 19,6 miliar flop yang dibutuhkan untuk model yang ditemukan dalam karya yang diterbitkan sebelumnya, yang artinya  tingkat  komputasi  saat  melakukan  training  maupun  testing  juga  mencadi pertimbangan yang cukup relevan.
Penelitian  oleh  Yohannes  (2020)  didapatkan  hasil  pengujian  metode region contrast  saliency , frequency-tuned  saliency , spectral  residual  saliency ,  dan histogram contrast saliency tidak dapat meningkatkan akurasi convolutional neural network pada kasus pendeteksian penyakit malaria pada dataset sel darah. Berdasarkan pengujian pada 5 skenario yang dilakukan tersebut didapatkan urutan metode saliency dari yang terbaik ke terburuk adalah frequency-tuned saliency , histogram contrast saliency , region contrast saliency , dan spectral residual saliency . Frequency- tuned saliency mampu mendeteksi parasit malaria dengan lebih baik dibandingkan dengan metode saliency lainnya.
Penelitian  oleh  Baihaqi  (2021)  didapatkan  hasil  bahwa  algoritma  CNN  dengan kemampuannya dapat mengekstrak fitur dari sel darah merah dan putih secara otomatis. Performa  dari  Algoritme  CNN  tergantung  dari  jumlah epoch yang  diterapkan.  Hasil klasifikasi pada data baru sebanyak 14 citra untuk menguji model yang dapat dihitung akurasinya  dengan confusion  matrix dimana true  positive (TP)  sebesar  5  data, true negative (TN) sebesar 7 data, false positive (FP) sebesar 2 data dan false negative (FN) sebesar 0 data.
Penelitian oleh Pratiwi (2021) didapatkan hasil bahwa model CNN sederhana yang terdiri dari tiga hidden layer , dimana setiap hidden layer terdiri dari convolutional layer , RelU aktivasi dan max-pooling dapat melakukan identifikasi adanya parasit malaria pada citra mikroskopis hapusan darah. Hasil penelitian secara keseluruhan memiliki tingkat akurasi yang cukup baik, mencapai 95,83% sehingga dapat dipertimbangkan untuk bisa dilakukan  uji  klinis  lapangan.  Setelah  proses  verifikasi,  sistem  diharapkan  mampu membantu pihak medis dalam mempersingkat waktu diagnosa klinis terhadap penyakit malaria.
Penelitian oleh Setiawan (2021) didapatkan hasil bahwa deteksi malaria berbasis citra  mikroskopik  menggunakan  pembelajaran  mesin  berbasisi  CNN,  perlu  dilakukan preprocessing pada  citra  mikroskopik  malaria  berupa  penghilangan  latar  belakang dengan  menggunakan  segmentasi  citra.  Deteksi  malaria  berbasis  pencacahan  jumlah objek  menunjukkan  sensitivitas  90,83%,  lebih  baik  dibandingkan  dengan  pemeriksaan mikroskopik  yang  hanya  57%,  sehingga  memiliki  potensi  digunakan  sebagai  alat skrining.
Penelitian  oleh  Gatc  (2022)  didapatkan  bahwa  hasil  pengujian  memperlihatkan hasil akurasi yang baik yaitu model dari Algoritma CNN ini memberikan hasil akurasi yaitu 97,96% dan loss 0,06 dengan rata-rata waktu komputasi sekitar 121 detik/epoch.
Setelah dilihat lebih jauh, penggunaan data riil sepertinya masih menjadi tantangan untuk penelitian selanjutnya dimana hasil capture data yang diperoleh dari data lapangan masih cenderung memberikan hasil yang kurang baik.
Penelitian  oleh  Bayu  (2022)  didapatkan  hasil  bahwa  proses training model arsitektur ResNet-101 dengan menggunakan maximum learning rate with slice memiliki akurasi paling baik sebesar 0.97586% dan presisi sebesar 0.98249% dibandingkan dengan arsitektur  AlexNet  dan  VGG-19,  Proses training model  arsitektur  VGG-19  dengan menggunakan maximum  learning  rate  with  slice memiliki  recall  paling  baik  sebesar 0.97013%  dibandingkan  dengan  AlexNet  dan  ResNet-  101.  Beberapa  saran  kedepan untuk dapat diperbaiki diantaranya adalah: Model yang telah dibentuk di deploy dalam bentuk aplikasi, melakukan komparasi model CNN dengan varian lainnya, melakukan optimasi arsitekur pada model CNN.
Penelitian  oleh  Cho  (2023)  didapatkan  hasil  bahwa  efektivitas  solusi  diagnosis CNN  terhadap  sejumlah  besar  kasus  malaria  dengan  akurasi  yang  dapat  diandalkan sebesar  97,81%.  Dari  perspektif  manajemen  operasi  layanan  kesehatan,  hasil  ini menegaskan  potensi  sistem  diagnostik  otomatis  berbasis  ML  sebagai  alternatif  untuk mengatasi  perbedaan  dalam  kualitas  diagnostik  dan  tingginya  biaya  sistem  diagnostik manual yang bergantung pada pengamatan manusia secara langsung.
Malaria merupakan penyebab kematian nomor lima dari penyakit infeksi di dunia, setelah infeksi pernafasan, HIV/AIDS, diare, dan tuberkulosis (Sukiswo, 2015). Penyakit malaria  sebagian  besar  disebabkan  oleh  perilaku  masyarakat  yang  kurang  menjaga lingkungannya  sehingga  memudahkan  nyamuk  berkembangbiak  dan  menjadi  sumber ditularkannya  penyakit  (Fakhriyatiningrum  et  al.,  2022).  Malaria  merupakan  penyakit yang  disebabkan  oleh  parasit  Plasmodium.  Parasit  menyebar  ke  orang  melalui  gigitan nyamuk betina Anopheles. Penyakit malaria dapat menyerang semua golongan umur dari bayi, anak sampai dewasa. Dampak yang berat terjadi pada kelompok yang rentan, seperti ibu hamil dan anak-anak (Subaidah et al, 2021).
Adapun  jenis  obat  tradisional  malaria  yang  masih  dapat  digunakan  diantaranya pasak  bumi,  keduduk,  kapung-  kapung,  silotop,  ampelas  kucing,  ampela  kijang,  daun pepaya, akar kunyit, akar tali rakit, kulit duku, penuh urat, pisang masak hijau, lensat, daun sirsak, daun tembakau, bungo kenduruk, dan daun kenduruk (Karolina et al, 2018). Tindakan pencegahan yang dilakukan seperti (1) Kebiasaan berada di luar rumah sampai larut  malam,  (2)  Melakukan  kegiatan  kesehatan  lingkungan,  (3)  Memakai  kelambu. Adapun tujuan dari pemakaian kelambu saat tidur adalah untuk membatasi nyamuk yang dapat  menggigit  orang  yang  sehat  dan  nyamuk  yang  menggigit  orang  sakit,  (4) Menggunakan obat nyamuk di rumah tangga. Insektisida rumah tangga adalah produk anti-nyamuk yang sering digunakan masyarakat, seperti obat anti-nyamuk bakar atau obat anti-nyamuk semprot, (5) Penggunaan penolak nyamuk. Fungsi dari penolak ini adalah untuk  menolak  serangga  khususnya  nyamuk  dan  mencegah  kontak  langsung  dengan nyamuk.  Penolakan  dikatakan  baik  apabila  nyaman  digunakan  di  kulit,  tidak menimbulkan iritasi, tidak terasa panas atau lengket jika digunakan, dan berbahan dasar alami,  (6)  Penggunaan  penutup  badan.  Penggunaan  pakaian  yang  tertutup  sangat
membantu dalam mencegah gigitan nyamuk terlebih jika melakukan kegiatan di malam hari  seperti  memancing,  beronda  malam,  berkemah,  atau  masuk  hutan,  dan  (7) Pemasangan kawat kasa pada pintu dan jendela. Upaya ini bertujuan agar nyamuk tidak masuk ke dalam rumah (Utami et al, 2022). Salah satu tindak pencegahan lainnya adalah dengan melakukan deteksi dini terhadap penyakit malaria.
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa  deteksi  penyakit  malaria menggunakan  klasifikasi  berbasis  CNN  didapatkan  bahwa  Algoritme  CNN  dengan kemampuannya dapat mengekstrak fitur dari sel darah merah dan putih dengan otomatis (Baihaqi et al, 2021).  Adapun metode region contrast saliency , frequency-tuned saliency , spectral  residual  saliency ,  dan histogram  contrast  saliency tidak  dapat  meningkatkan akurasi convolutional  neural  network pada  kasus  pendeteksian  penyakit  malaria  pada dataset sel darah (Mohammed et al, 2020). Model CNN sederhana yang terdiri dari tiga hidden layer , dimana setiap hidden layer terdiri dari convolutional layer , RelU aktivasi dan max-pooling dapat  melakukan  identifikasi  adanya  parasit  malaria  pada  citra mikroskopis hapusan darah (Pratiwi et al, 2022).
Efektivitas  solusi  diagnosis  CNN  terhadap  sejumlah  besar  kasus  malaria  dengan akurasi  yang  dapat  diandalkan  sebesar  97,81%  (Cho  &  Hong,  2023). Deteksi  malaria berbasis  pencacahan  jumlah  objek  menunjukkan  sensitivitas  90,83%,  lebih  baik dibandingkan  dengan  pemeriksaan  mikroskopik  yang  hanya  57%,  sehingga  memiliki potensi  digunakan  sebagai  alat  skrining  (Setiawan  et  al,  2021).  Gate  et  al  (2022) memperlihatkan hasil akurasi yang baik yaitu model dari Algoritma CNN ini memberikan hasil akurasi yaitu 97,96% dan loss 0,06 dengan rata-rata waktu komputasi sekitar 121 detik/epoch. Proses training model  arsitektur  ResNet-101  dengan  menggunakan maximum learning rate with slice memiliki akurasi paling baik sebesar 0.97586% dan presisi sebesar 0.98249% dibandingkan dengan arsitektur AlexNet dan VGG-19, Proses training model  arsitektur  VGG-19  dengan  menggunakan maximum  learning  rate  with slice memiliki recall paling baik sebesar 0.97013% dibandingkan dengan AlexNet dan ResNet- 101 (Sasongko, 2022).
Pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  penyakit  malaria  dengan  menggunakan algoritma CNN didapatkan nilai AUC-ROC sebesar 0.986 dengan nilai akurasi sebesar 95.5 % serta nilai loss sebesar 0.139. Pada hasil Confusion Matrix pada penelitian ini didapatkan  hasil  penurunan  nilai  FP  (False  Positive)  menjadi  130  dan  nilai  FN  (False Negative) menjadi 244 seperti yang dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 2. Hasil dari Nilai Confusion Matrix
Dengan  demikian,  hasil  analisis  didapatkan  bahwa  penyakit  malaria  memiliki tingkat kematian yang tinggi, sehingga perlu diketahui faktor-faktor penyebab terjadinya penyakit malaria. Selain itu, perlu dilakukannya deteksi dini penyakit malaria. Deteksi ini dapat dilakukan dengan deteksi klasifikasi penyakit malaria berbasis CNN. Keefektifan diagnosis CNN terhadap deteksi penyakit malaria didapatkan persentase lebih dari 90% sehingga CNN ini dapat diandalkan dalam mendeteksi penyakit malaria.

## Kesimpulan
Tingginya angka kematian yang disebabkan oleh penyakit malaria menyebabkan pentingnya  menghindari  berbagai  faktor  penyakit  tersebut.  Penyakit  malaria  dapat disebabkan karena kurang sehatnya lingkungan sekitar sehingga menjadi tempat nyamuk cikal bakal penyebab penyakit malaria berkembang biak. Alahkah baiknya mendeteksi sedini mungkin penyakit malaria, hal ini dapat dilakukan dengan mendeteksi penyakit malaria  berbasis  CNN.  Hasil  systematic  literature  review  adalah  menemukan  bahwa diagnosis penyakit malaria berbasis CNN efektif dan dapat diandalkan untuk mendeteksi penyakit malaria dengan persentase lebih dari 90%.

## BIBLIOGRAFI
Baihaqi, W. M., Widiawati, C. R. A., Sabil, D. P., & Wati, A. (2021). Analisis Gambar Sel  Darah  Berbasis  Convolution  Neural  Network  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Demam Berdarah. CogITo Smart Journal , 7 (1), 148–159.
Bayu,  T.  (2022).  Identifikasi  Citra  Plasmodium  Guna  Mendeteksi  Parasit  Penyakit Malaria dengan Menggunakan Algorithm Convolutional Neural Network. Science Tech: Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi , 8 (2), 113–123.
Bikbov, B., Purcell, C. A., Levey, A. S., Smith, M., Abdoli, A., Abebe, M., Adebayo, O. M., Afarideh, M., Agarwal, S. K., & Agudelo-Botero, M. (2020). Global, regional, and national burden of chronic kidney disease, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. The Lancet , 395 (10225), 709–733.
Cho, Y. S., & Hong, P. C. (2023). Applying Machine Learning to Healthcare Operations Management: CNN-Based Model for Malaria Diagnosis. Healthcare , 11 (12), 1779. Fadli. (2023). Malaria . https://www.halodoc.com/kesehatan/malaria
Fakhriyatiningrum,  F.,  Hasyim,  H.,  &  Flora,  R.  (2022).  Faktor  perilaku  dalam pencegahan malaria: Sebuah tinjauan literatur. Holistik Jurnal Kesehatan , 16 (5), 435–447.
Fitriyani,  U.  (2021). Diagnosa  Malaria  Berdasarkan  Sel  Darah  Merah  Menggunakan Convolutional Neural Network . Universitas YARSI.
Gatc, J., & Maspiyanti, F. (2022). Prediksi Parasit Plasmodium pada Citra Mikroskopis Sel  Darah  Merah  dengan  Convolutional  Neural  Networks. Jurnal  Buana Informatika , 13 (1), 31–41.
Karolina,  M.,  Nurmaajid,  O.,  Darmawan,  A.,  &  Elrifda,  S.  (2018).  Skrining  Malaria Dengan  Rapid  Diagnostic  Test  Dan  Perilaku  Pengobatan  Malaria  Pada  Orang Rimba  Di  Desa  Bukit  Suban  Dan  Desa  Sekamis  Kabupaten  Sarolangun  Tahun 2016. JMJ. 6(1), 20-35.
Kattenborn, T., Leitloff, J., Schiefer, F., & Hinz, S. (2021). Review on Convolutional Neural  Networks  (CNN)  in  vegetation  remote  sensing. ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing , 173 , 24–49.
Nivaan,  G.  V.  (2021). Klasifikasi  Citra  Sel  Darah  Merah  Terinfeksi  Malaria Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN) .  Universitas  Atma  Jaya Yogyakarta.
Pratiwi, N., Ibrahim, N, Fu’adah, Y., & Rizal, S. (2021). Deteksi Parasit Plasmodium pada  Citra  Mikroskopis  Hapusan  Darah  dengan  Metode  Deep  Learning. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika , 9 (2), 306. Pusparisa,  Y.  (2021). Rata-rata  Jumlah  Penderita  Malaria  di  Dunia  di  Atas  200  Juta Setiap  Tahun .  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/04/26/rata-rata- jumlah-penderita-malaria-dunia-di-atas-200-juta-setiap-tahun
Setiawan, A. W., Rahman, Y. A., Faisal, A., Siburian, M., Resfita, N., Gifari, M. W., &
Setiawan,  R.  (2021).  Deteksi  Malaria  Berbasis  Segmentasi  Warna  Citra  dan Pembelajaran Mesin. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (4), 769– 776.
Shi, D., Wei, L., Liang, H., Yan, D., Zhang, J., & Wang, Z. (2023). Trends of the Global, Regional and National Incidence, Mortality, and Disability-Adjusted Life Years of Malaria,  1990–2019:  An  Analysis  of  the  Global  Burden  of  Disease  Study  2019. Risk Management and Healthcare Policy , 1187–1201.
Sucipto, C. D. (2015). Manual lengkap malaria . Gosyen Publishing. Sukardi,  M.  (2023). Hari  Malaria  Sedunia  2023,  WHO  Sebut  Hampir  90%  Kasus  di Indonesia Berasal dari Papua . https://www.okezone.com/tren/read/2023/04/25/620/2803543/hari-malaria- sedunia-2023-who-sebut-hampir-90-kasus-di-indonesia-berasal-dari-
papua#:~:text=Catatan WHO menunjukkan bahwa kasus,akibat malaria mencapai
1.412 kasus
Sukiswo,  S.  S.  (2015).  Analisis  Risiko  Karakteristik,  Sosial  Ekonomi,  Perilaku  Dan Faktor  Lingkungan  Terhadap  Malaria  (Studi  Kasus  Di  Kecamatan  Arongan Lambalek  Kabupaten  Aceh  Barat). Jurnal  Title , 7 (01).  Utami,  T.,  Hasyim,  H., Kaltsum, U., Dwifitri, U., Meriwati, Y., Yuniwarti., Paridah, Y., & Zulaiha. (2022). Faktor  Risiko  Penyebab  Terjadinya  Malaria  Di  Indonesia  :  Literature  Review.
Jurnal Surya Medika (JSM) . 7(2), 96-107. Windiyandari,  Y.  B.  (2021). Kecanggihan  Komputer  Deteksi  Penyakit  Malaria . https://informatics.uii.ac.id/2021/02/09/kecanggihan-komputer-deteksi-penyakit- malaria/#:~:text=Karena  itulah%2C  deteksi  dini  penyakit,menjadi  standar penegakan diagnosis malaria
Xiao, Y., & Watson, M. (2019). Guidance on conducting a systematic literature review. Journal of Planning Education and Research , 39 (1), 93–112.
Yohannes, Y., Devella, S., & Arianto, K. (2020). Deteksi Penyakit Malaria Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Berbasis  Saliency. JUITA:  Jurnal  Informatika ,
8 (1), 37–44.

## Copyright holder:
Amah Sari, Achmad Yusuf (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: