## IMPLEMENTASI RASPBERRY PI DALAM ALAT KLASIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN ARSITEKTUR YOLOv8 MENGGUNAKAN OFTALMOSKOP

## Muhammad Kukuh Isnaen, Arnisa Stefanie
Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia 1910631160023@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Dampak  negatif  yang  diterima  oleh  mata  karena  paparan  ultraviolet  secara  langsung  dari  perangkat elektronik akan menyebabkan penyakit pada mata, seperti katarak, glaukoma, dan penyakit pada retina. Apabila tidak  segera ditangani,  penyakit  mata  dapat  menyebabkan  kebutaan.  Jika  tidak ditangani,  penyakit  mata  dapat menyebabkan  kebutaan.  Alat  ini  dirancang  dengan  tujuan  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam  melakukan pemeriksaan mata secara rutin dan mendeteksi secara dini adanya gangguan mata, sehingga memungkinkan segera dilakukannya  tindakan  medis  oleh  dokter  untuk  mengatasi  masalah  mata  yang  dihadapi  oleh  masyarakat. Pengujian  ini  akan  di  implementasikan  ke  gambar  citra  fundus  mata  untuk  diklasifikasi  matanya.  Dalam pemanfaatan  AI  dapat  diterapkan  di  dunia  kesehatan  Khususnya  kesehatan  mata  yang  bertujuan  membantu klasifikasi dini penyakit pada mata untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat dan menciptakan alat diagnosis penyakit  mata  otomatis  menggunakan  raspberry  pi  dan  kamera  webcam  dengan  arsitektur  YOLOv8.  Tujuan pengujian alat ini untuk melihat keefektifan alat yang sudah dirancang dan mendapatkan data yang dibutuhkan. Pada  percobaan  pertama  mengklasifikasi  mata  katarak  menghasilkan  akurasi  100%.  Pada  percobaan  kedua mengklasifikasi mata glaukoma menghasilkan akurasi 99%. Pada percobaan ketiga mengklasifikasi mata diabetic retinopathy  menghasilkan  akurasi  78%.  Pada  percobaan  keempat  mengklasifikasi  mata  normal  menghasilkan akurasi 77%.
Kata kunci: Penyakit Mata, Artificial intelligence, raspberry pi, YOLOv8

## 1. PENDAHULUAN
Dengan kemajuan pesat dalam bidang teknologi, dunia kedokteran saat ini telah mengadopsi teknologi canggih  untuk  meningkatkan  pelayanan  kepada masyarakat secara lebih efektif [1]. Alat ini dirancang dengan tujuan untuk memudahkan masyarakat dalam melakukan  pemeriksaan  mata  secara  rutin  dan mendeteksi  secara  dini  adanya  gangguan  mata, sehingga memungkinkan segera dilakukannya tindakan medis oleh dokter untuk mengatasi masalah mata  yang  dihadapi  oleh  masyarakat.  Pemeriksaan mata  menggunakan  mikroskop  khusus  dengan  daya rendah  yang  menghasilkan  citra  fundus,  yaitu representasi dua dimensi (2D) dari jaringan retina tiga dimensi  (3D).  Citra  fundus  menjadi  salah  satu  alat penting  dalam  deteksi  dini  berbagai  kelainan  mata, seperti  diabetic  retinopathy,  glaucoma,  katarak, hipertensi,  myopia,  dan  lain  sebagainya  [2].  Citra fundus  merupakan  metode  pemeriksaan  mata  yang tidak  invasif  dan  terjangkau  secara  biaya,  sehingga sangat  efektif  untuk  mendeteksi  penyakit  mata  [3]. Salah  satu  perkembangan  teknologi  yang  menarik adalah  deep  learning,  yang  merupakan  bagian  dari Artificial Intelligence (AI) [4]. Deep learning mampu melakukan  pengenalan  wajah  (face  recognition)  dan klasifikasi  gambar  dengan  akurasi  tinggi  [5]. Raspberry  Pi  adalah  salah  satu  mikroprosessor  yang dapat  digunakan  untuk  implementasi  deep  learning [6]. Raspberry Pi adalah komputer mini yang awalnya dikembangkan di Inggris untuk mendukung
pengajaran  computer  science  di  sekolah-sekolah  dan negara-negara  berkembang.  Kini,  Raspberry  Pi  telah digunakan dalam berbagai proyek, termasuk robotika, pembuatan  super  komputer,  tablet  portable,  dan lainnya [7]. Pemanfaatan teknologi kamera juga telah mengalami perkembangan pesat. Dari awalnya hanya berfungsi  untuk  menangkap  gambar,  kamera  saat  ini telah mampu berfungsi sebagai sensor dalam computer vision  untuk mendeteksi berbagai objek  atau  gambar [8].  Teknologi  AI  merupakan  sistem  komputer  yang dirancang  untuk  memiliki  kemampuan  tertentu  mirip dengan manusia dan dapat berinteraksi dengan dunia sekitarnya  [9].  Dalam  pemanfaatan  AI  dapat diterapkan  di  dunia  kesehatan  Khususnya  kesehatan mata yang bertujuan membantu deteksi dini penyakit mata  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat dan  menciptakan  alat  diagnosis  penyakit  mata otomatis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Python
Python  adalah  sebuah  bahasa  pemrograman komputer  yang  interaktif  dan  memiliki  beragam kegunaan.  Filosofi  perancangan  Python  sangat menekankan  pada  tingkat  kejelasan  dalam  membaca kode  atau  skrip.  [10].  Python  adalah  bahasa pemrograman  multiguna  yang  bersifat  interpretatif, yang  didesain  dengan  fokus  pada  keterbacaan  kode. Python  menggabungkan  kapabilitas  dan  kemampuan yang  luas,  dengan  sintaksis  yang  sangat  jelas,  serta
menyediakan beragam fungsionalitas melalui pustaka standar yang kaya dan komprehensif. Bahasa ini juga didukung oleh sebuah komunitas yang besar dan aktif. Python  mendukung  multi  paradigma  pemrograman, termasuk pemrograman berorientasi objek, pemrograman imperatif, dan pemrograman fungsional,  tanpa  adanya  batasan  khusus.  Salah  satu fitur  kunci  dalam  Python  adalah  sifatnya  sebagai bahasa  pemrograman  dinamis,  yang  menyediakan manajemen memori otomatis. Sebagai bahasa dinamis, Python  sering  digunakan  sebagai  bahasa  script, meskipun penerapannya jauh lebih luas dan mencakup berbagai  konteks  pengembangan  perangkat  lunak. Kelebihan  Python  adalah  dapat  digunakan  untuk berbagai  keperluan  pengembangan  perangkat  lunak dan  dapat  dijalankan  di  berbagai  platform  sistem operasi.  Python  juga  memiliki  beberapa  lisensi distribusi, tetapi pada dasarnya, Python dapat diakses dan  digunakan  secara  bebas,  bahkan  untuk  proyek komersial.  Lisensi Python  tidak bertentangan  dengan definisi Open Source maupun General Public License (GPL). [11].

## 2.2. Deep Learning
Deep  Learning  merupakan  salah  satu  cabang ilmu dalam bidang machine learning yang didasarkan pada  konsep  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dan merupakan perkembangan dari teknologi JST. Dalam deep learning, komputer dapat belajar secara langsung dari  data  gambar  atau  suara  untuk  melakukan klasifikasi. Salah  satu algoritma dalam  deep  learning yang banyak digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN/ConvNet), yang merupakan pengembangan  dari  Multilayer  Perceptron  (MPL) yang dirancang khusus untuk mengolah data berbentuk dua  dimensi,  seperti  gambar  atau  suara.  Keunggulan CNN  adalah  kemampuannya  untuk  belajar  langsung dari citra,  mengurangi kebutuhan  akan  pemrograman secara  manual.  Selain  itu,  metode  machine  learning konvensional biasanya hanya mengandalkan CPU dan RAM untuk proses komputasinya. Hal ini menyebabkan  kecepatan  komputasi  tergantung  pada spesifikasi  CPU  dan  RAM  yang  digunakan.  Namun, dalam  metode  deep  learning,  selain  menggunakan CPU  dan  RAM,  juga  memanfaatkan  kekuatan  GPU (Graphics Processing Unit) untuk menjalankan proses komputasi.  Dengan  menggunakan  GPU,  proses komputasi  data  yang  besar  dapat  dilakukan  dengan lebih cepat dan efisien. [12].

## 2.3. You Only Look Once (YOLO)
You Only Look Once (YOLO) adalah algoritma yang dirancang khusus untuk melakukan deteksi objek secara real-time. Pendekatan deteksi dilakukan dengan menggunakan  klasifikasi  atau  lokalizer  yang  telah disesuaikan  untuk  tujuan  deteksi.  Model  tersebut diterapkan pada citra pada berbagai lokasi dan skala. Setelah itu, area yang mendapatkan skor tertinggi akan dianggap  sebagai  hasil  deteksi  objek  [13].  Sebelum memulai  proses  pelatihan,  langkah  pertama  adalah
melakukan  proses  anotasi  untuk  membentuk  dataset. Setiap  data  dalam  dataset  harus  memiliki  informasi tentang  nama  kelas  objek,  koordinat  X  dan  Y  objek, panjang  dan  lebar  kotak  pembatas  objek.  YOLO menggunakan  pendekatan  jaringan  saraf  tiruan (JST) untuk  mendeteksi  objek  dalam  sebuah  citra. Pendekatan  ini  membagi  citra  menjadi  beberapa wilayah  dan  memprediksi  kotak  pembatas  dan probabilitas  untuk  setiap  wilayah  tersebut.  Kotak pembatas  yang  diprediksi  kemudian  dibandingkan dengan probabilitasnya. Salah satu keunggulan utama YOLO  adalah  kemampuannya  untuk  melakukan prediksi  objek  secara  global  pada  seluruh  citra, berbeda  dari  sistem  berbasis  classifier.  YOLO menggunakan arsitektur yang mirip dengan Convolutional Neural Networks (CNN) dengan hanya menggunakan lapisan konvolusi dan pooling. Lapisan konvolusi  terakhir  diadaptasi  sesuai  dengan  jumlah kelas objek dan jumlah kotak prediksi yang diinginkan dalam satu citra. [14].

## 2.4. Classification
Klasifikasi adalah metode analisis yang
digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kategori  tertentu, sehingga  memungkinkan  analisis  yang  lebih  tepat. Metode  klasifikasi  ini  sering  digunakan  untuk memprediksi  kejadian  atau  memecahkan  beberapa masalah.  Dalam  analisis  kategorikal,  dataset  yang digunakan  adalah  diskrit  dan  secara  umum  dapat dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  binary  classifier  dan multiclass classifier (klasifikasi multikelas) [15].

## 2.5. Raspberry Pi
Raspberry  Pi  adalah  sebuah  modul  komputer mini  yang  awalnya  dikembangkan  di  Inggris  dengan tujuan  untuk  membantu  dalam  pengajaran  computer science  di  sekolah-sekolah  dan  di  negara-negara berkembang.  Namun,  seiring  perkembangannya, Raspberry Pi telah digunakan dalam berbagai bidang, seperti  robotik,  pengembangan  super  komputer, pembuatan  tablet  portable,  dan  masih  banyak  lagi. Meskipun berukuran mini, secara fungsional Raspberry  Pi  mirip  dengan  komputer  umumnya, memiliki input dan output seperti board mikrokontroller. Di antara berbagai produk Raspberry Pi, Raspberry Pi 4 model B adalah salah satu perangkat unggulan  dengan  peningkatan  kecepatan  prosesor, kemampuan  multimedia,  kinerja,  memori,  dan konektivitas  yang  lebih  baik  daripada  generasi sebelumnya.  Selain  itu,  daya  listrik  yang  digunakan oleh  Raspberry  Pi  juga  sangat  efisien.  Salah  satu keunggulan utama Raspberry Pi adalah keberadaan pin GPIO  (General  Purpose  Input  Output)  yang terprogram  dengan  baik,  sehingga  memungkinkan pengguna  untuk  mengumpulkan  dan  mengendalikan berbagai modul sensor yang memerlukan pin sebagai port serialnya. Hal ini membuat Raspberry Pi menjadi pilihan  yang  sangat  populer  dalam  berbagai  proyek dan aplikasi berbasis sensor [16].

## 2.6. Kamera Webcam
Webcam (kamera web) adalah jenis kamera yang dapat menampilkan gambar secara real-time dan dapat diakses  atau  dilihat  melalui  World  Wide  Web, program  pesan  instan,  atau  aplikasi  panggilan  video. Desain sederhana dari webcam meliputi lensa standar yang  terpasang  pada  papan  sirkuit  untuk  menangkap sinyal gambar. Kamera ini ditempatkan dalam sebuah casing yang meliputi bagian depan dan samping untuk melindungi lensa standar, dan casing depan memiliki lubang  lensa  untuk  memasukkan  gambar.  Webcam juga  dilengkapi  dengan  kabel  dukungan  yang fleksibel,  yang  satu  ujungnya  terhubung  ke  papan sirkuit  dan  ujung  lainnya  memiliki  konektor.  Kabel dukungan ini dapat dikendalikan untuk menyesuaikan ketinggian, arah, dan sudut pandang webcam [17].

## 2.7. Oftalmoskop
Oftalmoskopi  adalah  teknik  pemeriksaan  mata yang memungkinkan pengamatan bagian dalam mata, yang disebut fundus, termasuk retina, diskus optikus, makula,  dan  pembuluh  darah  retina.  Pemeriksaan  ini dilakukan  menggunakan  oftalmoskop,  sebuah  alat yang  dipergunakan  dengan  cara  dipegang  dan  dapat memproyeksikan  cahaya  melalui  prisma  untuk membelokkan  cahaya  dengan  sudut  90  derajat, sehingga  memungkinkan  pemeriksa  melihat  retina. Oftalmoskopi  direk  dilakukan  dengan  alat  yang memiliki  beberapa  lensa  tersusun  pada  roda. Pemeriksa  dapat  memilih  lensa  yang  diinginkan dengan  memutar  roda  dengan  telunjuk  tanpa  harus menghentikan  inspeksi.  Pemeriksaan  dengan  apertur tanpa filter kecil sudah cukup dan paling berguna pada oftalmoskop  standar.  Saat  melakukan  oftalmoskopi direk,  oftalmoskop  dipegang  dengan  kuat  oleh  jari telunjuk  pada  roda  lensa.  Ujung  ophthalmoscope dipegang dekat dengan mata pada sudut antara alis dan hidung.  Kacamata  yang  dipilih  untuk  pemeriksaan awal  biasanya  bernilai  nol,  kecuali  pemeriksa  secara sadar  mengoreksi  penglihatannya  sendiri.  Jika pemeriksa  menggunakan  lensa  korektif,  oftalmoskop masih  dapat  digunakan  dengan  pengaturan  lensa  nol [18].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Diagram Blok Penelitian
Pada  gambar  diatas  menjelaskan bahwa  metode penelitian  ini  diawali  dengan  identifikasi  masalah meliputi  informasi  tentang  penyakit  mata  dan menentukan  masalah.  Setelah  itu  melakukan  studi literatur yaitu pengumpulan data dan melihat peneliti terdahulu sebagai acuan dan melakukan pembaharuan
pada  penelitian  tersebut.  Setelah  itu  melakukan perancangan  sistem  untuk  melakukan  penelitian. Kemudian  dilakukan  pengujian  sistem  dan  analisis apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.

## 3.1. Metode Pengujian
Metode  pengujian  merupakan  sesuatu  tahapan yang digunakan untuk mendapatkan data pada sistem yang  dirancang  sebelumnya.  Pengujian  ini  akan  di implementasikan  ke  gambar  citra  fundus  mata  untuk diklasifikasi matanya. Tujuan pengujian alat ini untuk melihat  keefektifan  alat  yang  sudah  dirancang  dan mendapatkan data yang dibutuhkan.

## 3.2. Implementasi Sistem

## Gambar 2. Blok Implementasi Sistem
Pada  Keseluruhan  sistem  klasifikasi  penyakit mata  pasien  menggunakan  1  mikrokontroler  untuk pengecekan  mata  pasien,  sistem  ini  diawali  kamera webcam  yang  memotret  mata  pasien  menggunakan oftalmoskop dan diproses di Raspberry Pi menggunakan  program  python  dengan  arsitektur YOLOV8 untuk mengklasifikasi foto tersebut.

## 3.3. Rangkaian Sistem
Gambar 3. Rangkaian Sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 4. Program Mengambil Gambar
Ini  merupakan  program  untuk  menampilkan kamera webcam pada layar LCD, kemudian webcam akan  memotret  atau  mengambil  gambar  pada  output oftalmoskop  berupa  citra  fundus  mata  dan  akan otomatis tersimpan di direktori yang sudah ditentukan.

## Gambar 5. Program Proses YOLO
Ini  merupakan  program  untuk  memproses gambar  yang  sudah  dipotret  menggunakan  webcam menggunakan  arsitektur  YOLOv8  untuk  proses klasifikasi  penyakit  mata.  Pada  percobaan  ini  model YOLOv8  sudah  di  training  menggunakan  dataset penyakit  mata  terlebih  dahulu  menggunakan  google colab.  Hasil  training  tersebut  menghailkan  akurasi 92% dari 10000 dataset.
Pada percobaan pertama yaitu menggunakan foto citra  fundus  mata  yang  ada  di  dataset  sebagai percobaan.  Berikut  adalah  output  percobaan  yang sudah di proses menggunakan YOLOv8.
Gambar 6. Percobaan 1
Gambar 7 . Percobaan 2
Pada  gambar  6,  didapat  nilai  klasifikasi  yang berbeda-beda,  Pada  katarak  menghasilkan  nilai sebesar  1.00,  glaucoma  sebesar  0.00,  diabetic retinopathy  sebesar  0.00,  dan  normal  sebesar  0.00. Katarak  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  menunjukan bahwa  hasil  klasifikasi  mata  tersebut  dapat  diagnosa penyakit  katarak.  Dapat  disimpulkan  bahwa  model
yang sudah di training dan melakukan percobaan pada penyakit katarak memiliki akurasi 100%.
Pada  percobaan  kedua  pada  gambar  7,  yaitu menggunakan  foto  citra  fundus  mata  glaukoma, didapat  nilai  klasifikasi  katarak  menghasilkan  nilai sebesar  0.00,  glaukoma  sebesar  0.99,  diabetic retinopathy  sebesar  0.01,  dan  normal  sebesar  0.00. Glaukoma  memiliki  nilai  lebih  besar  menunjukan bahwa  hasil  klasifikasi  mata  tersebut  dapat  diagnosa penyakit glaukoma. Dapat disimpulkan bahwa model yang sudah di training dan melakukan percobaan pada penyakit glaukoma memiliki akurasi 99%.
Pada  percobaan  ketiga  yaitu  menggunakan  foto citra fundus mata diabetic retinopathy
Gambar 8. Percobaan 3
Didapat  nilai  klasifikasi  katarak  menghasilkan nilai  sebesar  0.04,  glaukoma  sebesar  0.00,  diabetic retinopathy  sebesar  0.78,  dan  normal  sebesar  0.18. Diabetic  retinopathy  memiliki  nilai  lebih  besar menunjukan  bahwa  hasil  klasifikasi  mata  tersebut dapat  diagnosa  penyakit  diabetic  retinopathy.  Dapat disimpulkan bahwa model yang sudah di training dan melakukan percobaan pada penyakit diabetic retinopathy memiliki akurasi 78%.
Pada  percobaan  keempat  yaitu  menggunakan foto citra fundus mata normal
Gambar 9. Percobaan 4
Didapat  nilai  klasifikasi  katarak  menghasilkan nilai  sebesar  0.00,  glaukoma  sebesar  0.00,  diabetic retinopathy  sebesar  0.23,  dan  normal  sebesar  0.77.
Normal memiliki nilai lebih besar menunjukan bahwa hasil  klasifikasi  mata  tersebut  dapat  diagnosa  mata normal. Dapat disimpulkan bahwa model yang sudah di  training  dan  melakukan  percobaan  pada  penyakit glaukoma memiliki akurasi 77%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  yang  dibuat  untuk  melakukan  proses klasifikasi  dengan  raspberry  berjalan  dengan  lancar saat  memotret  gambar  citra  fundus  mata.  Pada percobaan  pertama  mengklasifikasi  mata  katarak menghasilkan  akurasi  100%.  Pada  percobaan  kedua mengklasifikasi mata glaukoma menghasilkan akurasi 99%.  Pada  percobaan  ketiga  mengklasifikasi  mata diabetic retinopathy menghasilkan akurasi 78%. Pada percobaan  keempat  mengklasifikasi  mata  normal menghasilkan  akurasi  77%.  Dari  keempat  percobaan diatas dapat disimpulkan bahwa model YOLOv8 yang sudah dilatih sudah cukup bagus untuk mengklasifikasi penyakit mata menggunakan webcam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Reisa,  J.  and  P.  Sudarmaningtyas,  "SISTEM PAKAR  UNTUK  DIAGNOSIS  PENYAKIT MATA," Jurnal Sistem Informasi, vol. II, no. 2, 2013.
[2] G.  N,  T.  M  and  K.  P,  "Challenges  for  ocular disease  identification  in  the  era  of  artificial intelligence," Neural Comput, vol. V, 2022.
[3] R. Indraswati, W. Herulambang, R. Rokhana and d.  ,  "Deteksi  Penyakit  Mata  Pada  Citra  Fundus Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN)," Techno.COM, vol. XXI, no. 2, pp. 378- 389, 2022
[4] F.  Nurfikri,  "Artificial  Intelligence,  Machine Learning,  and  Deep  Learning  —  What  the Difference?,"  towardsdatasience.com,  5  Juni 2020. [Online].
Available:
https://towardsdatascience.com/artificial- intelligence-machine-learning-and-deep- learning-what-the-difference-8b6367dad790.
[5] A.  Santoso  and  G.  Ariyanto,  "Deteksi  Masker Pencegahan
Covid19 Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android," Jurnal  RESTI(Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi), vol. V, no. 3, pp. 576-583, 2021.
[6] M.  M.  M.  Lambacing  and  F.  Ferdiansyah, "Rancang  Bangun  New  Normal  Covid-19 Masker  Detektor  Dengan  Notifikasi  Telegram Berbasis  Internet  of  Things," Dinamik, vol. XXV, no. 2, pp. 77-84, 2020.
[7] A. Nayyar and V. Putri, "Raspberry Pi-A Small , Powerful  ,  Cost  Effective  and  Efficient  Form
Factor  Computer :  A  Review  International Journal of Advanced Research in Raspberry Pi- A Small , Powerful , Cost Effective and Efficient Form Factor Computer : A Review. December," 2015.
[8] S.  F.B  and  C.  E.  S.  Ghanie,  "Penerapan  Sistem Pan-Tilt Camera untuk Deteksi Objek berdasarkan Warna menggunakan Raspberry Pi," Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, vol. V, pp. 92-96, 2020.
[9] P.  A.S,  "Implementasi  Artificial  Intelligence dalam  Memetakan  Karakteristik,  Kompetensi, dan  Perkembangan  Psikologi  Siswa  Sekolah Dasar  Melalui  Platform  Offline  Conference," Isbn, pp. 18-27, 2018.
[10] C.  Lesmana,  R.  Lim  and  L.  W.  Santoso, "Implementasi  Face  Recognition  menggunakan Raspberry  pi  untuk  akses  Ruangan  Pribadi," Teknik Informatika Universitas Kristen Petra.
[11] A.  N.  Syahrudin  and  T.  Kurniawan,  "Input  dan Output  Pada  Bahasa  Pemrograman  Python," Jurnal Dasar Pemrograman Python STMIK, pp. 1-7, 2018.
[12] S. ilahiyah and A. Nilogiri, "Implementasi Deep Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan
Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional  Neural  Network," Universitas Muhammadiyah Jember, pp. 49-56, 2020.
[13] J.  Sisko  and  d.  ,  "Pengembangan  Deteksi  Citra Mobil Untuk Mengetahui Jumlah Tempat Parkir Menggunakan  Cuda  Dan  Modified  YOLO," Universitas Brawijaya.
[14] J.  Sisko  and  d.  ,  "Pengembangan  Deteksi  Citra Mobil Untuk Mengetahui Jumlah Tempat Parkir Menggunakan  Cuda  Dan  Modified  YOLO," Universitas Brawijaya.
[15] T. T and I. S, "Binary classifiers ensemble based on Bregman divergence for multi-class classification," Neurocomputing, vol.  273,  pp. 424-434, 2018.
[16] E. E, W. D.H.S, N. N and M. I, "“Variasi Ground Plane  Antena  Collinear  Pada  Pemancar  Telivisi Analog  Dengan  Frekuensi  UHF  442  MHz," ASIEK  (Jurnal  Apl.Sains,  Informasi,  Elektron. dan Komputer), vol. I, no. 2, pp. 149-156, 2019.
[17] I.  d.  Wijaya,  U.  Nurhasan  and  M.  A.  Barata, "Implementasi  Raspberry  Pi  Untuk  Rancang Bangun  Sistem  Keamanan  Pintu  Ruang  Server Dengan Pengenalan Wajah Menggunakan Metode  Triangle  Face," Jurnal  Informatika Polinema, vol. IX, no. 1, pp. 9-16, 2017.
[18] J. Putri, "Oftalmoskop," SCRIBD, 2018.