## PERBANDINGAN ARSITEKTUR LENET DAN GOOGLENET DALAM KLASIFIKASI DIABETIC RETINOPATHY PADA CITRA RETINA FUNDUS
Arif Faizin, Moh. Lutfi, Achmyatari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Universitas Yudharta Pasuruan arifusan@yudharta.ac.id

## ABSTRAK
Iridiologi merupakan salah satu bidang ilmu teknologi yang saat ini banyak diterapkan untuk mempermudah mendeteksi penyakit pada tubuh seseorang melalui retina mata, salah satunya adalah mendeteksi penyakit diabetik retinopati. Retina merupakan struktur paling penting pada mata yang memiliki angka tertinggi konsumsi oksigen dari jaringan dalam tubuh. Pada penelitian ini penulis mengkaji proses klasifikasi diabetik retinopati melalui retina mata. Algoritma yang bisa digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur LeNet dan GoogleNet. Dataset pada penelitian ini diambil dari Kaggle dataset repository sebanyak 2500 data citra. Tujuan penelitian  ini  adalah  membandingkan  tingkat  akurasi  arsitektur  LeNet  dan  GoogleNet  dalam  mengklasifikasi diabetic retinopathy untuk mengetahui model terbaik. Berdasarkan proses uji coba yang sudah dilakukan dengan pembagian data 80%-20%, model LeNet menghasilkan nilai akurasi terbaik sebesar 94.50% dengan jumlah batch size 16 dan epoch sebanyak 100. Sedangkan model GoogleNet menghailkan nilai akurasi terbaik sebesar 84.16% dengan jumlah batch size 4 dan epoch sebanyak 300
Kata kunci : iridiologi, Retina fundus, Convolutional Neural Network, LeNet, GoogleNet

## 1. PENDAHULUAN
Diabetik  retinopati  terjadi  disebabkan  retina mendapatkan banyak makanan dari beberapa pembuluh  darah  kapiler  yang  sangat  kecil.  Ada beberapa  jenis  diabetik  retinopati  diantaranya  adalah NPDR  (Nonproliferative  Diabetic  Retinopathy). Disebut non-proliferatif dikarenakan pembuluh darah yang  rusak  cenderung  membocorkan  darah  dan beberapa  cairan  ke  mata.  Nonproliferative  Diabetic Retinopathy  memiliki  beberapa tahapan  yakni ringan (mild NDPR), sedang (moderate), dan berat (severe).
Dokter spesialis pernah melakukan pengelompokan  pada  iris  mata  berdasarkan  analisis pada  data  yang  ditunjukkan  dengan  menggunakan kamera  fundus.  Namun  penelitian  tersebut  memakan waktu  yang  lama  dan  persentasi  terjadinya  ketidak akuratan pada hasil  lebih  besar. Maka dari  itu sangat dianjurkanmelakukan  pengolahan  data  pada  sebuah citra  yang  lebih  mendalam  untuk  mendeteksi  dan pengelompokan diabetik retinopati.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan penelitian  terkait  klasifikasi  diabetik  retinopati.  Dan dari beberapa penelitian terkait, banyak peneliti  yang menggunakan  Deep  Learning  untuk  mempermudah proses  penelitiannya.  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Syamsul  Rizal  dengan  menerapkan Deep  Learning  menggunakan  model  EfficientNet untuk  klasifikasi  diabetik  retinopati  [2]  penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  Muhammad  Ezar,  dkk yang melakukan pengenalan American Sign Language dengan  membandingkan  dua  metode  yakni  AlexNet dan LeNet, yang mana AlexNet menghasilkan akurasi sebesar  91.618%  sedangkan  LeNet  menghasilkan akurasi sebesar 92.468% [3].
Penelitian terdahulu mengenai arsitektur googlenet juga pernah dilakuakan oleh M. Syaifulloh Fattah  yang  mana  yang  melakukan  penelitian  untuk deteksi penyakit pneumonia dengan citra x-ray. Hasil dari  penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  hasil akurasi  sebesar  97.22%  yang  berarti  arsiketur googlenet merupakan metode yang optimal digunakan dalam mendeteksi penyakit pneumonia [4].
Berdasarkan  uraian  diatas  deteksi  penyakit diabetik  retinopati  sangat  dianjurkan.  Penelitian sebelumnya  metode  CNN  memberikan  hasil  yang optimal  dalam  mengklasifikasi  suatu objek,  sehingga pada penelitian ini, penulis akan mengimplementasikan metode CNN untuk klasifikasi diabetik  retinopati  pada  retina mata  dengan membandingkan  kinerja  arsitektur  LeNet  dan GoogleNet untuk mengetahui model kinerja terbaik

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Iridiologi
Iridiologi  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  melihat  dan  membaca  selaput  iris mata [5]. Pengetahuan ilmiah anatomi tubuh manusia dalam iridiologi dirintis oleh Dr. Philip Mayens dalam bukunya  yang  berjudul  “Chiromatica  Medica  “yang menguraikan  tentang  interkoneksi  antara  bagian- bagian iris mata dengan beberapa organ tubuh.

## 2.2. Diabetic Retinopathy
Diabetik retinopati disebabkan retina mendapatkan banyakmakanan dari beberapa pembuluh darah kapiler yang ukurannya sangat kecil. Diabetik  retinopati  juga  menjadi  penyebab  utama kebutaan  yang  memiliki  sejumlah  bentuk  retinopati dengan  DM  sekitar  80%  [1].  Kemungkinan
multifaktor  dan  berhubungan  dengan  glikosilasi protein, iskemik, dan mekanisme hemodinamik.
gambar 1. Citra fundus [Sumber : www.kaggle.com]

## 2.3. Deep Learning
Deep  learning  ada  sejak  2006,  setelah  Geoffrey Hinton  mempublikasikan  jurnal  yang  mengenalkan salah  satu  jenis  jaringan  syaraf  tiruan  yang  disebut deep  belief  nets.  Deep  learning  salah  satu  jenis algoritma  jaringan  saraf  tiruan  yang  masukannya merupakan  metadata  yang  diolah  dengan  beberapa lapisan  yang  tersembunyi  dari  data  masukan  untung menghitung  nilai  keluaran.  Berikut  ilustrasi  dari jaringan deep learning:
Gambar 2. Ilustrasi Struktur pemodelan Deep Learning Sumber: [8]
2.4. Convolutional Neural Network (CNN) CNN atau Convolution Neural Network merupakan  sejenis  feedforward  jaringan  saraf  tiruan yang memiliki struktur yang dalam. CNN merupakan salah  satu  representasi  dari  aloritma  deep  learning. Kelebihan CNN ialah algoritma yang dapat mengenali informasi  tersembunyi  dari  suatu  objek  baik  itu gambar,  uara,  teks  dan  sebagainya  walaupun  objek tersebut diposisikan dimana saja dalam input [9].
Gambar 3. Ilustrasi Jaringan CNN [10]
2.5. Feature learning
a. Convolutional Layer
Convolutional layer merupakan blok utama pada CNN  yang  terdapat  beragam  filter.  Tujuan  adanya konvolusi ialah mengekstrak fitur dari citra yang sudah diinputkan. Dalam image processing konvolusi berarti mengaplikasikan  suatu  kernel  pada  citra  pada  semua offset seperti gambar berikut:
Gambar 4. Ilustrasi konvolusi [12]
Pada  lapisan  convolutional,  neuron  disusun menjadi  peta  fitur.  Setiap  neuron  pada  peta  fitur sebagai bidang reseptif, pada lapisan konvolusi neuron sebelumnya disebut bobot yang diinginkan atau biasa disebut  bank  filter,  yang  diilustrasikan  pada Persamaan (1):
ℎ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝑓 ( 𝑥 , 𝑦 ) ∗ 𝑔 ( 𝑥 , 𝑦 )  (1) ℎ( 𝑥 , 𝑦 ) = hasil dari proses convolution ( 𝑥 , 𝑦 ) = nilai matrix citra ( 𝑥 , 𝑦 ) = kernel convolution
b. ReLU Activation
Rectifed  Linear  Unit (ReLu)  pertama  kali dikenalkan oleh Geoffrey Hinton dan Vinod Nair pada tahun  2010  [13].  Fungsi  aktivasi  ini  saat  ini  banyak digunakan pada konteks convolutional neural netwok. Fungsi ini digunakan untuk mengubah nilai x menjadi 0  jika  nilai  x  negatif  dan  sebaliknya  agar  nilai  x dipertahankan jika nilainya tidak kurang dari 0. Fungsi ReLu dinyatakan dengan persamaan (2).
( 𝑥𝑖 ) = max(0, 𝑥𝑖 )  (2) ( 𝑥𝑖 ) = nilai dari ReLu activation 𝑥𝑖 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎

## c. Pooling Layer
Pooling layer biasa disebut down sampling, yang dapat meningkatkan komputasi karena parameter yang harus  diperbaharui  semakin  sedikit  dan  mengatasi overfitting Max pooling  membagi  hasil keluaran dari lapisan  konvolusi  menjadi  beberapa  grid  kecil  lalu mengambil  nilai  maksimal  [13].  Sementara  average poling  akan  menentukan  nilai  rata-  ratanya.  Berikut adalah ilustrasi proses dari max pooling:
Gambar 5. Ilustrasi Max Pooling dan Everage Pooling [12]
Adapun persamaannya sebagai berikut : 𝑜 = 𝑖−𝑘 𝑠 + 1 …………….(3)
𝑂 = parameter lapisan pooling
𝑖 =  parameter matriks dari data masukan
𝑘 = dimensi matriks kernel
𝑠 = kuantitas stride.
2.6. LeNet
LeNet adalah salah satu arsitektur di CNN yang diterbitkan  oleh  Yann  LeCun  pada  tahun  1989  [14]. LeNe-5t merupakan transformasi dari arsitektur LeNet sebelumnya.  Dalam  model  LeNet  terdapat  7  lapisan yang  mana  setiap  layernya  dapat  melatih  parameter. Berikut ini adalah ilustrasi dari arsitektur LeNet.
Gambar 6. Ilustrasi jaringan LeNet [15]

## 2.7. GoogleNet
GoogleNet ialah model yang diperkenalkan oleh google  sejak  2014  dan  menjadi  peringkat  pertama dalam kompetisi ILSVRC yang mendapatkan predikat sebagai  arsitektur  kinerja  paling  baik.  Kelebihan googlenet  terletak  pada inception  modules . Inception modules terdiri  dari  sejumlah convolution kecil  yang digunakan untuk mereduksi.
Gambar 7. Inception modules GoogleNet [4]

## 2.8. Confusion Matrix
Confusion matrix ialah tabel data uji yang sudah diklasifikasi  dengan  benar  dan  data  uji  klasifikasi dengan  salah  [17]. Confusion  matrix juga  cara  untuk mengukur kinerja dari model yang dihasilkan. Dalam confusion matrix ada 4 istilah yaitu True Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False Negative (FN) .
Tabel 1: Tabel Confusion Matrix
Nilai Prediksi Nilai Aktual Kelas 1  Kelas 2  Kelas 3  Kelas 4 Kelas 1 TP Kelas 2 TP Kelas 3 TP Kelas 4 TP
Berdasarkan  nilai True  Prositive  (TP),  True Negative  (TN),  False  Positive  (FP),  dan  False Negative  (FN) dapat  diperoleh  nilai  akurasi ,  presisi, dan recall, Nilai  akurasi  bisa  didapatkan  dengan persamaan (6) dan (7).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ) 𝑥 100% ..........(6)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
∑𝑇𝑃+∑𝑇𝑁 ∑𝑇𝑃+∑𝑇𝑁+∑𝐹𝑃+∑𝐹𝑁 𝑛 𝑥 100% .......(7)

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  dalam  penelitian  ini  dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 8. Kerangka Pemikiran

## 3.2. Diagram Alir Penelitian
Gambar 9. Diagram Alir Penelitian
Berikut  merupakan  penjelasan  dalam  gambar alur peneletian di atas:
1. Studi Literatur atau studi pustaka Studi  literatur  berkaitan  dengan  kajian  teoritis. Studi  literatur  bertujuan  untuk  mengumpulkan data  atau  informasi  seputar  penelitian  terhulu dengan metode atau permasalahan sejenis untuk dijadikan sebagai acuan penulisan
2. Pengumpulan Data Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder.  Data  sekunder  pada penelitian  ini  yaitu  berupa  dataset  citra  iris  ata yang  diamabil  dari  Kaggle  dataset.  Adapun beberapa  alasan  menggunakan  data  sekunder sebagai berikut:
a)   Lebih  efisien  dikarenakan  data  sudah tersedia, jadi tidak membutuhkan waktu lama ataupun biaya untuk mendapatkan data yang dibutuhkan b)  Kemungkinan data yang didapatkan jumlahnya  lebih  banyak  dibandingkan  data primer
3. Pengolahan Data Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  bagaimana pengolahan  data  serta  tahap  sebelum  data  di proses atau disebut dengan pre- processing. Pada tahap pre-processing akan dilakukan resize pada data citra dengan tujuan menyamaratakan ukuran data  citra  yang  ada  setelah  itu  akan  dilakukan poses klasifikasi dengan metode penelitian yang telah diusulkan.
4. Implementai Sistem Pada  tahap  ini,  desain  yang  telah  didesain sebelumnya  diimplementasikan  kedalam  bahsa pemrograman Python.
5. Evaluasi dan pengujian Pada  tahap  ini,  data  yang  sudah  melalui  tahap preprocessing serta kalsifikasi dengan arsitektur LeNet,  maka  data  akan  diuji  dan  dievaluasi
menggunakan confusion matrix

## 3.3. Tahap Pengolahan Data
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  tahapan pengolahan  data  untuk  proses  klasifikasi  citra  retina fundus sebagai berikut:

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra retina fundus yang didapatkan dari kaggle dataset repository  dengan  jumlah  data  sebanyak  2500  data yang  terbagi  dari  2  kelas  yang  terdiri  dari  2000  data training  dan  500  data  testing.  Sampel  citra  retina fundus akan ditunjukkan pada gambar 11:
Normal Mild - NDPR Moderate-NDPR Severe-NDPR Gambar 11. Data Retina Fundus [Sumber:www.kaggle.com]

## a. Preprocessing
Ukuran  citra  fundus  yang  digunakan  cukup beragam, maka langkah pertama yang perlu dilakukan adalah  proses  resize  atau  penyamaan  ukuran  gambar dengan  ukuran  sebesar  150x150  piksel.  Hasil perubahan  data  citra  awal  dan  data  citra  baru  setelah diresize ditunjukkan pada gambar 13. Sebelum proses dimulai langkah pertama yang harus dilakukan adalah input library dan import data yang akan digunakan
Gambar 13. Citra setelah proses resize
Setelah  proses  penyamaan  ukuran  selesai dilakukan maka langkah selanjutnya adalah pembagian  data  menjadi  2  yaitu  pelatihan  dan pengujian data. Data dibagi menjadi 80%-20%. Proses pelatihan model dilakukan untuk melatih model LeNet dan  GoogleNet  untuk  mengetahui  kinerja  yang optimal,  sedangkan  proses  testing  data  dilakukan dengan tujuan untuk menguji hasil terapan dari proses training data sebelumnya.

## b. Pelatihan Model
Pada proses training data dilakukan pembelajaran menggunakan  model  LeNet  dan  GoogleNet  dengan beberapa  uji  coba  epoch  dan  batchsize.  Yang  mana dalam penelitian ini jumlah batchsize yang digunakan adalah 8, dan 16 dengan jumlah epoch sebesar 10, 100, dan  300.  Sebelum  dilakukan  pelatihan  model  maka perlu membangun model yang dipakai terlebih dahulu. Berikut  ini  source  code  untuk  membangun  model CNN beserta penjabarannya:

## c. Pelatihan dan Pengujian Model beserta Confusion Matrix
Pada  model  ini  untuk  menghitung  kesalahan model selama proses optimasi pada loss function yang digunakan  adalah  loss  function  categorical  cross- entropy.  Selanjutnya  adalah  melakukan  proses pelatihan  menggunakan  data  training  dan  diuji menggunakan  data  test  yang  telah  dipersiapkan sebelumnya setelah model sudah dibuat

## d. Evaluasi Model
Setelah  dilakukan  sejumlah  uji  coba  dengan mengganti  jumlah  batch  size  dan  jumlah  epoch disetiap pengujian serta membandingkan dua pooling layer  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik.  Jumlah  batch size yang digunakan dalam uji coba ini adalah 8, dan 16 dengan jumlah pergantian epoch 10, 100, dan 300. Untuk perbandingan tingkat akurasi dapat dilihat pada tabel 3 dan 4:
Tabel 2. Pembagian Data Kelas Nama Kelas Data Train 80%  Data Test 20% Mild-NDPR 517 108 Moderate-NDPR 498 127 Severe-NDPR 481 144 Normal 504 121 Jumlah 2000 500

## Tabel 3. Pengujian menggunakan LeNet
Pembagian Data  Batch Size  Epoch  Akurasi
80%-20% 8 10 89.00%
100 91.00%
300 90.50% 16 10 93.00% 100 94.50% 300 92.50%

## Tabel 4. Pengujian menggunakan GoogleNet
Pembagian Data  Batch Size  Epoch  Akurasi 80%-20% 8 10 70.27% 100 78.29% 300 84.16% 16 10 71.43% 100 74.41% 300 82.30%
Berdasarkan hasil penujian diatas dapt disimpulkan bahwa hasil terbaik dari pemecahan data 80%-20%  dengan  pengujian  mengggunakan  LeNet dengan jumlah batch size 16 dan epoch sebanyak 100 yang menghasilkan akurasi sebesar 94.50%.
Gambar 14 Grafik Training Data
Pada gambar 14 peningkatan akurasi ditunjukkan oleh garis berwarna biru. Gambar tersebut menunjukkan  bahwa  hasil  akurasi  yang  didapatkan mulai  iterasi  pertama  hingga  100  naik  turun  namun tetap  diatas  90%.  Sesuai  hasil  pelatihan  tersebut menghasilkan  convusion  matrix  yang  ditunjukkan pada gambar 15
Gambar 15 Confution Matrix

## e. Analisa Hasil
Berdasarkan  hasil  analisa  dari  proses  uji  coba yang  sudah  dilakukan  pada  tahap  penelitian,  secara keseluruhan  pada  setiap  percobaan  menghasilkan model yang baik, namun hasil yang ditunjukkan oleh model  LeNet  memberikan  hasil  yang  lebih  optimal dalam mengklasifikasi diabetic retinopathy dibandingkan  arsitektur  GoogleNet.  dari  keseluruhan percobaan  hasil  paling  optimal  didapatkan  pada percobaan  dengan  batchsize  16  dan  epoch  100  yang menghasilkan akurasi sebesar 94.50%. Pada penelitian yang dilakukan oleh Pramana, dkk dalam pengenalan jenis golongan kendaraan pada  jalan tol  menggunaka model  LeNet  [18],  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini berjumlah 500 data yang terbagi menjadi 5  kelas.  Tahap  preprocessing  yang  dilakukan  adalah cropping,  lalu  mengubah  gambar  menjadi  grayscale dan  resize  image.  Hasil  akurasi  yang  didapatkan dengan model LeNet pada penelitian ini sebesar 95%. Kelebihan  dari  model  Lenet  sendiri  adalah  mampu untuk memproses gambar dengan resolusi lebih tinggi. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat dikatakan bahwa usulan  metode Convolutional Neural Network model LeNet  mampu  melakukan  klasifikasi  suatu  objek dengan  hasil  optimal  berdasarkan  data  yang  cukup banyak.
5. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasil pengujian dengan
memperhatikan  tujuan  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa:  Klasifikasi  diabetik  retinopati  CNN  model
LeNet  dan  GoogleNet  dilakukan  beberapa  tahap, Tahap pertama yaitu proses preprocessing yang terdiri dari  proses  resize  image,  Setelah  itu  dilakukan klasifikasi, Metode yang digunakan untuk membangun  sistem  klasifikasi  adalah  CNN  model LeNet  dan  GoogleNet  dengan  melakukan  uji  coba berdasarkan  jumlah  batch  size  dan  epoch.  Setelah dilakukan sejumlah uji coba didapatkan tingkat akurasi tertinggi  dari  pembagian  data  80%:20%  dengan jumllah batch size 8, dan16, epoch berjumlah 10, 100, dan 300, klasifikasi diabetic retinopathy dengan LeNet menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  94.50%, sedangkan  GoogleNet  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi  sebesar  84.16%.  Hasil  akurasi  klasifikasi menggunakan model LeNet lebih baik jika dibandingkan  dengan  klasifikasi  meggunakan  model GoogleNet.  Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari penelitian ini, ada beberapa saran yang berguna untuk penelitian  mendatang,  yaitu:  Menggunakan data citra fundus  yang  lebih  banyak  sehingga  semakin  banyak ciri diabetic retinopathy yang bisa deteksi oleh sistem sehingga  menambahkan  kinerja  sistem  untuk  proses klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Maria, Asuhan Keperawatan Diabetes Melitus dan Asuhan Keperawatan Stroke . 2021.
[2] S. RIZAL, N. IBRAHIM, N. K. C. PRATIWI, S.  SAIDAH,  and  R.  Y.  N.  FU’ADAH,  “Deep
Learning untuk Klasifikasi Diabetic Retinopathy menggunakan Model
EfficientNet,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi
Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 8, no. 3, p. 693, 2020,
doi:
10.26760/elkomika.v8i3.693.
[3] M.  Ezar,  A.  Rivan,  and  G.  Riyadi, “Perbandingan  Arsitektur  LeNet  dan  AlexNet Pada  Metode  Convolutional  Neural  Network Untuk  Pengenalan  American  Sign  Language,” vol. 7, no. 1, pp. 53–61, 2021.
[4] S.  Fattah,  “Deteksi  penyakit  pneumonia  dan covid-19  menggunakan  citra  x-ray  dengan metode  convolutional  neural  network  (cnn) model googlenet,” 2021.
[5] H.  Mardjan  and  M.  K.  Abrori, Pengobatan Komplementer Holistik Modern . 2016.
[6] P.  N.  T.  S.  Andono  and  Muljono, Pengolahan Citra Digital - Google Books . 2017.
[7] K. G. Kim, Deep Learning , vol. 22, no. 4. 2016.
[8] O.  Prof  and  Z.  A.  Hasibuan,  “Deep  Learning: Concept,  Model,  Algorithm,  and  Application,” 2020.
[9] J.  W.  G.  Putra,  “Pengenalan  Konsep Pembelajaran Mesin dan  Deep Learning,” vol. 4,  pp.  1–235,  2019,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/3237 00644.
[10] A. B. Mutiara and U. Gunadarma, “Implementasi Deep  Learning:  Matlab  dan  Python-Keras- Tensorflow,” 2020.
[11] W.  S.  Eka  Putra,  “Klasifikasi  Citra Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN) pada Caltech 101,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[12] J. Vega et al. , “Klasifikasi diabetic retinopathy berdasarkan foto fundus menggunakan convolutional  neural  network  (cnn)  jenis densenet,” 2021.
[13] J. Pardede, D. Adi, and L. Putra, “Implementasi DenseNet  Untuk  Mengidentifikasi  Kanker Kulit Melanoma,” vol. 6, pp. 425– 433, 2020.
[14] D. Fitriati, “Perbandingan Kinerja CNN LeNet 5 dan Extreme Learning Machine pada Pengenalan Citra  Tulisan  Tangan  Angka,” J.  Teknol. Terpadu , vol. 2, no. 1, pp. 10–16, 2016.
[15] I.  Sabilla,  Ahmad,  “Arsitektur  Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Klasifikasi Jenis Dan  Kesegaran  Buah  Pada  Neraca  Buah,” Tesis , no. 201510370311144, 2020.
[16] S.  Wan,  Y.  Liang,  and  Y.  Zhang,  “Deep convolutional  neural  networks  for  diabetic retinopathy  detection  by  image  classification,” Comput. Electr. Eng. , vol. 72, pp. 274–282, 2018, doi: 10.1016/j.compeleceng.2018.07.042.
[17] M. F. Rahman, D. Alamsah, M. I.
Darmawidjadja,  and  I.  Nurma,  “Klasifikasi Untuk Diagnosa Diabetes Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network (RBNN),” J. Inform. , vol. 11, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.26555/jifo.v11i1.a5452.
[18] A. L. Pramana, E. Setyati, Y. Kristian, P. Studi, T.  Informasi,  and  F.  Sains,  “MODEL  CNN LENET  DALAM  PENGENALAN  JENIS GOLONGAN  KENDARAAN,” vol. 13, no. 2, pp. 65–69, 2020.