## PENERAPAN MODEL HIBRIDA CNN-KNN UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA
Adil Sandy Wardhani, Fetty Tri Anggraeny * , Agung Mustika Rizki Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, kode pos: 60294 fettyanggraeny.if@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Penyakit mata merupakan gangguan yang menyerang organ mata akibat dari virus, bakteri, dan kebiasaan buruk.  Saat  ini,  penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  populer  dalam  mendiagnosa  penyakit  mata  untuk memungkinkan  penanganan  lebih  dini  agar  tidak  memicu  kebutaan. Convolutional  Neural  Network (CNN) merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  paling  umum  digunakan  karena  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  baik dalam  memproses  data  yang  berformat  gambar. K-Nearest  Neighbor (KNN)  juga  termasuk  algoritma  untuk klasifikasi dengan menggunakan parameter nilai tetangga terdekat. Pada penelitian ini, peneliti akan melakukan hibrida atau  menggabungkan algoritma CNN dan KNN dengan CNN sebagai proses ekstraksi fitur serta KNN sebagai  klasifikasi.  Penelitian  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  parameter  pada  CNN  dan  KNN untuk mencari akurasi terbaik. Hasil akurasi terbaik dari penerapan model hibrida CNN-KNN pada penyakit mata diperoleh dengan menggunakan optimasi adam learning rate 0,001 dan nilai tetangga terdekat 9 dengan akurasi sebesar 94,03%.
Kata kunci :  penyakit mata, CNN, KNN, Hibrida CNN-KNN

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  mempunyai  lima  organ  yang  biasa disebut  dengan  panca  indra.  Indra  merupakan  alat dalam tubuh manusia yang berfungsi untuk mengenali, dan  merasakan  sesautu  mengenai  lingkungan  di sekitarnya.  Mata  merupakan  salah  satu  dari  panca indra  yang  berguna  untuk  mengenali  lingkungan disekitarnya  dengan  cara  melihat.  Mata  memiliki peran utama dalam proses penglihatan dan pengenalan visual, yang memungkinkan manusia untuk memperoleh  sekitar  80%  informasi  hanya  dengan menggunakan indera penglihatan [1].
Dalam  era  modern  yang  dipenuhi  dengan teknologi  digital  saat  ini,  penggunaan  mata  untuk berinteraksi dengan perangkat digital menjadi semakin umum  baik  dari  anak-anak  hingga  orang  dewasa. Hampir semua orang  menggunakan perangkat digital sebagai alat bantu dalam kegiatan sehari-hari. Namun, tanpa  menyadarinya,  penggunaan  yang  berlebihan dapat menimbulkan masalah kesehatan pada mata [2].
Masalah  kesehatan  yang  mempengaruhi  mata dapat  menyebabkan  ketidaknyamanan,  gangguan penglihatan,  atau  bahkan  hilangnya  penglihatan  pada mata.  Faktor-faktor  yang  menyebabkan  gangguan pada  keseahatan  mata  yaitu  kurangnya  perhatian masyarakat  terhadap  kesehatan  mata,  kemalasan seseorang  untuk  melakukan  pemeriksaan  kesehatan mata di rumah sakit, dan penggunaan teknologi visual yang semakin canggih yang tidak bisa dikontrol  oleh manusia yang mendorong penggunaan indra penglihatan secara terus menerus digunakan [3].
Menurut  data  yang  diperoleh  dari  Survei Kebutaan  Rapid  Assessment  of  Avoidable  Blindness (RAAB)  periode  2014-2016  yang  dilakukan  oleh Kementerian  Kesehatan,  terungkap  bahwa  angka kebutaan pada populasi manusia yang berusia 50 tahun ke atas mencapai 3%. Katarak adalah penyebab utama
kebutaan  dalam  kelompok  ini  karena  menyumbang sebanyak  81%  dari  kasus  tersebut.  Selain  katarak, penyebab lain dari kebutaan meliputi masalah refraksi, glaukoma,  dan  kelainan  mata  yang  berkaitan  dengan diabetes [4].
Dengan  mengenali  dan  merawat  masalah  pada mata  secara  dini,  kita  dapat  mencegah  kemungkinan berkembangnya penyakit lebih lanjut dan mengurangi risiko kehilangan penglihatan pada mata. Mendeteksi penyakit  mata  secara  dini  dapat  dilakukan  dengan pembuatan  sistem  kecerdasan  buatan  yang  saat  ini sedang  populer  digunakan.  Kecerdasan  buatan tersebut biasa disebut dengan pengolahan citra image classification .
Terdapat  banyak  metode  yang  dapat  digunakan untuk  proses  klasifikasi,  salah  satunya  adalah Convolutional  Neural  Network atau  CNN.  CNN memiliki  salah  satu  kelebihan  yaitu  kemampuannya dalam  mengklasifikasi  gambar  dapat  menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi karena mampu mengurangi jumlah  parameter  yang  tidak  terbatas  dan  dapat menangani  variasi  deformasi  pada  gambar  input seperti translasi, rotasi, dan skala [5].
K-Nearest  Neighbor atau  KNN  juga  termasuk metode yang dapat digunakan untuk klasifikasi. KNN memiliki kelebihan dalam pelatihan yang sangat cepat dan  kemampuannya  untuk  menangani  variasi  data yang  besar  [6]. Penelitian  menggunakan  KNN sebelumnya  pernah  dilakukan  oleh  Taftyani  Yusuf untuk  klasifikasi  mutu  jambu  biji  yang  memperoleh akurasi terbaik sebesar 91,25% [7].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  dalam penelitian  ini  akan  membuat  sistem  untuk  klasifikasi penyakit  mata  dengan  hibrida  CNN-KNN.  Hibrida sendiri adalah penggabungan antara dua model untuk memungkinkan menghasilkan akurasi yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah salah satu metode deep learning yang difokuskan pada analisis  citra  digital  dan  biasa  diterapkan  untuk mendeteksi  objek.  CNN  merupakan  evolusi  dari Multilayer Perceptron (MLP) yang disesuaikan untuk memproses  data  dalam  bentuk  dua  dimensi,  seperti gambar  atau  suara.  CNN  tergolong  dalam  kategori Deep  Neural  Network karena  strukturnya  yang kompleks  dan  sering  kali  digunakan  dalam  analisis citra  [8].  Pada  CNN  terdapat  beberapa  lapisan  yaitu lapisan  konvolusi,  fungsi  aktivasi,  lapisan pooling , lapisan flatten , dan lapisan fully connected . Lapisan  konvolusi  merupakan  struktur  yang terdiri dari berbagai filter konvolusi atau kernel yang digunakan  untuk  menghasilkan  peta  fitur  keluaran dengan cara  melakukan perkalian antara  matriks dari citra input dengan  filter.  Operasi  konvolusi  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Operasi Konvolusi
Fungsi  aktivasi  adalah  jenis  fungsi  non-linear yang  memungkinkan  jaringan  untuk  menyelesaikan masalah-masalah yang tidak trivial dengan mengambil input  dan  menjalankan  operasi  matematika  [9]. Operasi fungsi aktivasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Operasi Fungsi Aktivasi ( ReLU )
Lapisan pooling digunakan  untuk  mereduksi dimensi  citra  untuk  mempercepat  proses  komputasi dengan mengambil setiap nilai terbesar pada blok atau rata-rata.  Operasi  lapisan  pooling  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Operasi Lapisan Pooling ( Max Pooling )
Lapisan  Flatten  digunakan  untuk  mengubah struktur feature  map dari  array  multidimensional menjadi  vektor  tunggal  supaya  dapat  digunakan sebagai  input  untuk  lapisan fully  connected [10]. Operasi lapisan flatten dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Operasi Flatten
Lapisan fully  connected terdiri  dari  sejumlah besar  node  yang  terhubung  satu  sama  lain,  biasanya dikelompokkan  menjadi  beberapa  lapisan,  termasuk input  layer , hidden  layer ,  dan output  layer yang bertujuan untuk mengolah data agar dapat diklasifikasikan.
2.2. K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor
(KNN) merupakan algoritma  yang  termasuk supervised  learning ,  yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola baru dalam data dengan  membandingkan  pola  yang  telah  ada sebelumnya. Saat melakukan klasifikasi, algoritma ini tidak  memerlukan  pembentukan  model  dan  hanya bergantung pada pengingatan memori [11].
KNN  adalah  teknik  untuk  mengklasifikasikan data  uji  berdasarkan  data  latih  dengan  menggunakan nilai  jarak  terdekat.  Metode  yang  digunakan  untuk mengukur jarak adalah menggunakan Jarak Euclidean, yang merupakan metode yang umum digunakan untuk data  numerik.  Metode  ini  termasuk  dalam  klasifikasi non-parametrik dan secara komputasi lebih sederhana dibandingkan  dengan  pendekatan  lainnya  [12]. Adapun langkah-langkah dari algoritma KNN yaitu : 1. Menetapkan nilai K sebagai parameter
2. Mengukur jarak antara data uji dan data latih
3. Jarak  tersebut  kemudian  diurutkan  secara menurun
4. Memilih jarak terdekat
5. Memilih kelas dengan jumlah data terbanyak dan melakukan klasifikasi

## 2.3. Adam dan RMSprop
Adaptive  Moment  Estimation (Adam)  adalah algoritma  yang  bisa  menggantikan  langkah-langkah stochastic  gradient  descent konvensional  untuk memperbarui  bobot  jaringan  berdasarkan  data  latih secara  berulang.  Cara  kerja  Adam  dapat  dijelaskan sebagai  penggabungan  aspek  terbaik  dari  dua  variasi stochastic  gradient  descent ,  yaitu adaptive  gradient algorithm dan root mean square propagation . Dengan penggabungan  ini,  Adam  mampu  memberikan peningkatan  pada  algoritma  yang  dapat  menangani gradien yang jarang pada masalah yang berisik [13].
RMSprop adalah sebuah metode optimisasi yang menggunakan besaran gradien terbaru untuk menormalkan  gradien,  dan  ini  memungkinkannya untuk mempertahankan rata-rata bergerak di atas nilai root  mean  square dari  gradien.  RMSprop  dikenal sebagai salah satu metode optimisasi yang memelihara rata-rata dari kuadrat gradien untuk setiap bobot [14].
2.4. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  sebuah  tabel  yang menampilkan  jumlah  data  uji  yang  diklasifikasikan dengan nilai yang benar dan salah. Contoh confusion matrix untuk klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN
Keterangan : TP  ( True  Positive )  =  jumlah  dokumen  yang sebenarnya  berasal  dari  kelas  1  dan  berhasil diklasifikasikan sebagai kelas 1 TN  ( True  Negative )  =  jumlah  dokumen  yang sebenarnya  berasal  dari  kelas  0  dan  berhasil diklasifikasikan sebagai kelas 0 FP  ( False  Positive )  =  jumlah  dokumen  yang sebenarnya  berasal  dari  kelas  0  namun  salah diklasifikasikan sebagai kelas 1 FN  ( False  Negative )  =  jumlah  dokumen  yang sebenarnya  berasal  dari  kelas  1  namun  salah diklasifikasikan sebagai kelas 0
Rumus confusion  matrix untuk  menghitung accuracy , precision , recall ,  dan f1  score adalah sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑥(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖) (4)

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  penjabaran mengenai  langkah-langkah  yang  akan  diambil  dalam jalannya  penelitian.  Hal  ini  bertujuan  untuk memastikan kelancaran  proses  penelitian  dan mencapai tujuan yang diinginkan. Tahapan yang akan dilakukan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Alur Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari data  citra  penyakit  mata.  Data  penyakit  mata  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder yang diperoleh dari website Kaggle. Dataset ini  terdiri  dari  4183  gambar  dengan  format  file  JPG dan  PNG.  Data  tersebut  memuat  citra  mata  jenis
fundus  yang  terbagi  ke  dalam  4  kategori,  yakni cataract (1006  gambar), diabetic  retinopathy (1098 gambar), glaucoma (1007 gambar), dan  mata  normal (1072  gambar).  Setiap  data  memiliki  tiga  saluran warna RGB dan dimensi gambar yang beragam. Citra mata tersebut dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Sample Citra Mata

## 3.2. Preprocessing Data
Preprocessing data  dilakukan  dengan  maksud untuk memproses data gambar sehingga dapat dibaca secara  optimal  oleh  model  yang  akan  dimanfaatkan nantinya. Alur preprocessing data pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Alur Preprocessing Data
Preprocessing data dimulai dari resize data yaitu mengubah  semua  data  gambar  yang  sebelumnya memiliki ukuran gambar yang beragam menjadi sama yakni 224x224 pixel . Setelah itu dilakukan penerapan CLAHE  pada  gambar  yang  berfungsi  untuk menambah  kontras  dan  ketajaman  gambar  agar  lebih baik,  namun  pada  gambar  masih  mempertahankan warna  RGB.  Kemudian  yang  terakhir  melakukan akuisisi  data  untuk  membagi  data  menjadi  data training ,  data validation ,  dan  data testing .  Pada
penelitian ini, keseluruhan data berjumlah 4183 citra, kemudian  dilakukan  pembagian  data  dengan  rasio 80:10:10  untuk  masing-masing  data training ,  data validation , dan data testing .

## 3.3. Perancangan Model
Perancangan  model  yang  dibangun  pada penelitian  ini  adalah  hibrida  CNN-KNN.  Hibrida bermaksud untuk menggabungkan kedua model CNN dan  KNN  dengan  CNN  yang  menghasilkan  fitur vektor  kemudian  proses  klasifikasi  menggunakan KNN.  Alur  perancangan  model  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Alur Perancangan Model
Perancangan model
dimulai
setelah preprocessing  data  telah  selesai  dilakukan.  Model CNN  merupakan  model  awal  yang  akan  dibangun. Model CNN disini menggunakan arsitektur MobileNetV2 yang memiliki parameter sedikit namun dapat memberikan akurasi yang baik serta penggunaan berbagai  parameter  optimasi  dan learning  rate untuk mencari nilai akurasi terbaik. Fitur vektor didapatkan dari  proses  ekstraksi  fitur  pada  model  CNN.  Fitur vektor  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  bahan klasifikasi  yang  akan  dilakukan  oleh  model  KNN. Klasifikasi  yang  dilakukan  menggunakan  parameter nilai  tetangga  terdekat  5,  7,  dan  9  untuk  mencari akurasi yang terbaik.

## 3.4. Evaluasi Model
Langkah  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  pelatihan  model yang diperoleh. Tujuan dari evaluasi ini adalah untuk
menentukan  seberapa  akurat  sistem  yang  telah dibangun menggunakan data testing untuk klasifikasi. Evaluasi dilakukan dengan menampilkan classification report dan menampilkan tingkat akurasi, ketepatan  ( precision ),  kecocokan  ( recall ),  dan f1 score .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  mengenai  hasil  penelitian  ini mencakup  tingkat  keakuratan  yang  tercapai  saat melakukan  klasifikasi  penyakit  mata  menggunakan model  hibrida  CNN-KNN.  Pada  model  CNN, menggunakan  beberapa  parameter  seperti  optimasi adam dan rmsprop serta learning rate 0,001 dan 0,001. Sementara pada model KNN, menggunakan parameter nilai tetangga terdekat 5,7, dan 9.
Untuk  hasil  akurasi  dari  hibrida  CNN-KNN dengan optimasi adam dan learning rate 0,001 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Optimasi Adam dan Learning Rate 0,001 Model 1 Optimasi LR Model 2 Nilai K Acc CNN Adam 0,001 92,6% KNN K = 5  91,41% K = 7  93,32% K = 9  94,03%
Pada Tabel 2 terlihat hasil akurasi yang diperoleh dari  pengujian  CNN-KNN  dengan  menggunakan optimasi adam dan learning rate 0,001, serta beberapa parameter nilai tetangga terdekat yang diterapkan pada model KNN. Hasil klasifikasi terbaik pada CNN-KNN diperoleh  dengan  penggunaan  parameter  nilai  K  =  9 dengan akurasi sebesar 94%.
Selain itu, dari Tabel 2 juga terlihat bahwa model hibrida  CNN-SVM  mampu  meningkatkan  tingkat akurasi jika dibandingkan dengan penggunaan model CNN  murni,  yang  hanya  mencapai  akurasi  92,6%. Untuk  detail classification  report dari  klasifikasi terbaik dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Classification Report Hibrida CNN-KNN (Optimasi Adam, LR 0,001 dan K = 9 )
Untuk  hasil  akurasi  dari  hibrida  CNN-KNN dengan optimasi adam dan learning rate 0,0001 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Optimasi Adam dan Learning Rate 0,0001 Model 1 Optimasi LR Model 2 Nilai K Acc CNN Adam 0,0001 90,45% KNN K = 5  89,74% K = 7  90,69%
K = 9  91,41%
Pada Tabel 3 terlihat hasil akurasi yang diperoleh dari  pengujian  CNN-KNN  dengan  menggunakan optimasi  Adam  dan learning  rate 0,0001,  serta beberapa  parameter  nilai  tetangga  terdekat  yang diterapkan pada model KNN. Hasil klasifikasi terbaik pada  CNN-KNN  diperoleh  dengan  penggunaan parameter nilai K = 9 dengan akurasi sebesar 91,41%.
Selain itu, dari Tabel 3 juga terlihat bahwa model hibrida  CNN-KNN  mampu  meningkatkan  tingkat akurasi jika dibandingkan dengan penggunaan model CNN  murni,  yang  hanya  mencapai  akurasi  90,45%. Untuk  detail classification  report dari  klasifikasi terbaik dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Classification Report Hibrida CNN-KNN (Optimasi Adam, LR 0,0001, dan K = 9 )
Untuk  hasil  akurasi  dari  hibrida  CNN-KNN dengan optimasi rmprop dan learning rate 0,001 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Optimasi RMSprop dan Learning Rate 0,001 Model
1 Optimasi LR Model 2 Nilai K Acc CNN RMSprop 0,001 90,69% KNN K = 5  90,93% K = 7  92,36%
K = 9  92,36%
Pada Tabel 4 terlihat hasil akurasi yang diperoleh dari  pengujian  CNN-KNN  dengan  menggunakan optimasi  rmsprop  dan learning  rate 0,001,  serta beberapa  parameter  nilai  tetangga  terdekat  yang diterapkan pada model KNN. Hasil klasifikasi terbaik pada  CNN-KNN  diperoleh  dengan  penggunaan parameter  nilai  K  =  7  dan  9  dengan  akurasi  sebesar 92,36%.
Selain itu, dari Tabel 4 juga terlihat bahwa model hibrida  CNN-KNN  mampu  meningkatkan  tingkat akurasi jika dibandingkan dengan penggunaan model CNN  murni,  yang  hanya  mencapai  akurasi  90,69%. Untuk  detail classification  report dari  klasifikasi terbaik dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Classification Report Hibrida CNN-KNN (Optimasi RMSprop, LR 0,001 dan K = 9 )
Untuk  hasil  akurasi  dari  hibrida  CNN-KNN dengan  optimasi  rmsprop  dan learning  rate 0,0001 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Optimasi RMSprop dan Learning Rate 0,0001 Mode l 1 Optimas i LR Mode l 2 Nila i K Acc CNN RMSpro p 0,000 1 91,64% KNN K = 5  89,74% K = 7  90,93% K = 9  90,93%
Pada Tabel 5 terlihat hasil akurasi yang diperoleh dari  pengujian  CNN-KNN  dengan  menggunakan optimasi  rmsprop  dan learning  rate 0,0001,  serta beberapa  parameter  nilai  tetangga  terdekat  yang diterapkan pada model KNN. Hasil klasifikasi terbaik pada  CNN-KNN  diperoleh  dengan  penggunaan parameter  nilai  K  =  7  dan  9  dengan  akurasi  sebesar 90,93%.
Selain itu, dari Tabel 5 juga terlihat bahwa model hibrida  CNN-KNN  tidak  mampu  meningkatkan akurasi jika dibandingkan dengan penggunaan model CNN  murni,  yang  mencapai  akurasi sebesar 91,64%. Untuk  detail classification  report dari  klasifikasi hibrida terbaik dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Classification Report Hibrida CNN-KNN (Optimasi RMSprop, LR 0,0001 dan K = 9 )

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  penggunaan  mode  hibrida  CNN-KNN  dalam klasifikasi  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  CNN  murni, namun  harus  menggunakan  parameter  yang  sesuai.
Penggunaan  optimasi  adam  dan learning  rate 0,001 menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan optimasi RMSprop dan learning rate 0,0001. Percobaan dengan akurasi tertinggi terjadi pada model hibrida CNN-KNN dengan menggunakan optimasi  adam, learning  rate 0,001,  dan  parameter nilai  tetangga  terdekat  9  dengan  mencapai  akurasi sebesar  94,03%  diikuti  dengan  nilai precision 94%, recall 94%, dan f1 score 94%.
Untuk  penelitian  berikutnya,  disarankan  untuk mempertimbangkan penggunaan hyperparameter pada model CNN-KNN guna meningkatkan akurasi dalam model  yang  digunakan.  Hal  ini  disebabkan  karena hyperparameter  menyediakan  beragam  parameter yang  dapat  disesuaikan.  Selain  itu,  disarankan  juga untuk memilih dataset yang lebih beragam agar model dapat memahami data dengan lebih baik selama proses pelatihan, sehingga dapat meningkatkan akurasi hasil klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Muhlashin,  M.  N.  I.,  &  Stefanie,  A.  (2023). Klasifikasi  Penyakit  Mata  Berdasarkan  Citra Fundus  Menggunakan  YOLO  V8.  JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika),  7(2),  1363- 1368.
[2]  Amanaturohim,  A.,  &  Wibisono,  S.  (2021). Penentuan  Parameter  Terbobot  Menggunakan Pairwise  Comparison  Untuk  CBR  Deteksi  Dini Penyakit Mata. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika), 5(1), 280–294.
[3]  Dewi, R. I. S., & Novia, V. R. (2020). Pengaruh Senam
Yoga Mata Terhadap
Penurunankelelahan Mata Pada Pekerja Di Divisi Redaksi  Padang  Ekspres.  Jurnal  Kesehatan Mesencephalon, 6(1).
[4]  KEMENTRIAN      KESEHATAN      RI,      PETA JALAN  PENANGGULANGAN  GANGGUAN PENGLIHATAN  DI  INDONESIA    TAHUN 2017 -2030,  Jakarta, 2017
[5]  Andika,  L.  A.,  Pratiwi,  H.,  &  Handajani,  S.  S. (2019). Klasifikasi penyakit pneumonia menggunakan  metode  convolutional  neural network  dengan  optimasi  adaptive  momentum. Indonesian  Journal  of  Statistics  and  Its Applications, 3(3), 331–340
[6]  Jaya, T. S. (2021). Klasifikasi Nanas Layak Jual Dengan Metode Naïve Bayes Classifier Dan K-
Nearest  Neighbor.  JSI:  Jurnal  Sistem  Informasi (E-Journal), 13(1
[7]  Prahudaya, T. Y., & Harjoko, A. (2017). Metode Klasifikasi Mutu Jambu Biji Menggunakan Knn Berdasarkan  Fitur  Warna  Dan  Tekstur.  Jurnal Teknosains, 6(2), 113-123.
[8]  Danendra, F. A., Anggraeny, F. T., & Maulana, H. (2023). Klasifikasi Citra Penyakit Daun Cabai Rawit  Dengan  Menggunakan  CNN  Arsitektur AlexNet  dan  SqueezeNet.  Syntax:  Jurnal Informatika, 12(01), 50-61.
[9]  Handono, S. F., Anggraeny, F. T., & Rahmat, B. (2020).  Implementasi  Convolutional  Neural Network  (CNN)  untuk  Deteksi  Retinopati Diabetik.  Jurnal  Informatika  dan  Sistem Informasi, 1(2), 669-678.
[10]  Fitri, A. A. (2022). PERBANDINGAN ARSITEKTUR  VGG-16  DAN  RESNET-50 DENGAN OPTIMASI ADAM DAN RMSPROP PADA  KLASIFIKASI  CITRA  PENYAKIT DAUN PADI. UPN Veteran Jawa Timur.
[11]  Liantoni,  F.  (2015).  Klasifikasi  Daun  Dengan Perbaikan  Fitur  Citra  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor.  Ultimatics:  Jurnal  Teknik Informatika, 7(2), 98-104.
[12]  Rizki,  A.  M.  (2021).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Menular Seksual Menggunakan K-NN. Scan: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 16(2), 34-37.
[13]  Harshith,  “Text  Preprocessing  in  Natural Language Processing,” 2019. https://towardsdatascience.com/text- preprocessing-in-natural-language-processing- usingpython-6113ff5decd
[14]  Witantoa,  K.  S.,  ERa,  N.  A.  S.,  Karyawatia,  A. E., Arya, I. G. A. G., Kadyanana, I., & Astutia, L. G. (2022). Implementasi LSTM pada Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Adam dan RMSprop  Optimizer.  Jurnal  Elektronik  Ilmu Komputer Udayana p-ISSN, 2301, 5373.
[15]  Normawati,  D.,  &  Prayogi,  S.  A.  (2021). Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis  Teks  Pada  Twitter.  J-SAKTI  (Jurnal Sains  Komputer  Dan  Informatika),  5(2),  697- 711.