Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus
1 Kevin Oktavius, 2 Siska Devella,M. Kom. STMIK GI MDP; Jalan Rajawali 14, Palembang, 0711-376-400 Jurusan Ilmu Komputer, STMIK GI MDP, Palembang e-mail: 1 kevinokt@mhs.mdp.ac.id, 2 siskadevella@mdp.ac.id

## Abstrak
Penyakit mata merupakan salah satu masalah kesehatan utama pada semua orang terutama  pada  kaum  lansia,  penyakit  mata  yang  paling  umum  menyerang  lansia diantaranya adalah glaukoma dan retinopati diabetes. Penyakit glaukoma dan diabetes retinopati  dapat  diketahui  melalui  citra  fundus.  Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan perbandingan  algoritma  Learning  Vector  Quantization  dengan  Radial Basis  Function Neural Network untuk klasifikasi penyakit glaukoma dan diabetes retinopati (accuracy, precision,  recall)  berdasarkan  citra  fundus  resolusi  tinggi.  Dataset  yang  digunakan berjumlah 45 citra fundus yang terdiri dari 15 citra fundus terjangkit glaukoma, 15 citra fundus terjangkit diabetes retinopati dan 15 citra fundus mata normal. Pada perhitungan dengan confusion matrix hasil tertinggi didapatkan pada algoritma radial basis function neural  network  dengan  spread=20  dan  MN=10  menghasilkan  rata-rata  accuracy sebesar 81,06%, precision sebesar 80,83% dan recall sebesar 73,33% jika dibandingkan dengan  algoritma  learning  vector  quantization  dengan  lvqnet=50  dan  epoch=45 menghasilkan rata-rata accuracy sebesar 80,85%, precision sebesar 73,33% dan recall sebesar 77,14%.
Kata kunci : : Identifikasi, Glaukoma, Diabetes Retinopati, Fundus, Learning Vector Quantization, Radial Basis Function Neural Network.

## Abstract
Eye disease is one of the major health problems in all people, especially in the elderly, the most common eye diseases affecting the elderly include glaucoma and diabetic retinopathy. Glaucoma and diabetic retinopathy can be identified through fundus images. In this research, a comparison of Learning Vector Quantization algorithm with Radial Basis Function Neural Network algorithm has  been  carried  out  for  the  classification  of  glaucoma  and  diabetes  retinopathy  (accuracy, precision, recall) based on high resolution fundus images. The dataset used was 45 fundus images consisting of 15 fundus images infected with glaucoma, 15 fundus images affected by diabetic retinopathy and 15 normal eye fundus images. In the calculation with the confusion matrix the highest results obtained in the Radial Basis Function Neural Network algorithm with spread = 20 and MN = 10 produce an average accuracy of 81.06%, precision of 80.83% and recall of 73.33% when compared with Learning vector quantization algorithm with lvqnet = 50 and epoch = 45 produces an average accuracy of 80.85%, precision of 73.33% and recall of 77.14%.
Keywords: Identification, Glaucoma, Retinopathy Diabetic, Fundus, Learning Vector Quantization, Radial Basis Function Neural Network.
Oktavianus, et., al (Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus )

## 1. PENDAHULUAN
enyakit mata merupakan salah satu masalah kesehatan utama pada semua orang terutama pada kaum lansia, penyakit mata yang paling umum menyerang lansia diantaranya  adalah  glaukoma  dan  diabetes  retinopati.  Penyakit  Glaukoma  dan diabetes retinopati dapat diketahui dari citra fundus.  Glaukoma merupakan penyakit mata yang ditandai  oleh  tekanan  bola  mata  yang  meningkat,  ekskavasi  dan  atrofi  papil  saraf  optik,  serta mengalami kerusakan lapang pandang. Gejala glaukoma  umumnya meliputi rasa sakit yang luar biasa  pada  mata,  sakit  kepala,  penglihatan  kabur,  dan  menciutnya  lapang  pandang  (Tobias  & Widiarti, 2016). Diabetes retinopati merupakan suatu mikroangiopati progresif yang ditandai oleh kerusakan  dan  sumbatan  terjadi  pada  pembuluh  darah  halus  retina.  Kelainan  patologik  yang paling  dini  adalah  penebalan  membran  basal  endotel  kapiler  dan  penurunan  jumlah  perisit. Klasifikasi  diabetes  retinopati  dibagi  menjadi  2,  yaitu Non-Proliferatif  Diabetic  Retinopathy (NPDR), dan Preproliferatif Diabetic Retinopathy (PDR). NPDR adalah stage awal dari diabetes retinopati, pada stage ini, pembuluh darah kecil pada retina akan mengalami pendarahan atau bocor,  cairan  yang  bocor  ini  menyebabkan  retina  mata  mengalami  bengkak  dan  membentuk gumpalan-gumpalan (Aulia dkk., 2015).
Ada beberapa penelitian yang telah melakukan klasifikasi mengenai penyakit glaukoma dan  diabetes  retinopati  yaitu  Al  Rivan  &  Juangkara  (2019)  melakukan  penelitian  tentang identifikasi potensi glaukoma dan diabetes retinopati melalui citra fundus menggunakan jaringan syaraf tiruan yaitu metode backpropagation . Hasil dari penelitian menghasilkan rata-rata recall sebesar 86,6%, rata-rata precission sebesar 86,6% dan untuk rata-rata accuracy sebesar 91,66%. Satyarthi dkk. (2016) melakukan penelitian  yang berjudul detection of diabetic retinopathy in fundus  images  using  vector  quantization  technique .  Penelitian  ini  menggunakan Gaussian Intensity untuk klasifikasi diabetes retinopati lalu input fitur ke penggolongan vector quantization . Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 90% dalam mengidentifikasi penyakit diabetes retinopati pada citra fundus. Arifianto & Sarosa (2014) melakukan penelitian klasifikasi stroke berdasarkan  kelainan  patologis  dengan Learning  Vector  Quantization .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode Learning  Vector  Quantization dapat  menghasilkan akurasi 90%.
Penelitian terdahulu mengenai klasifikasi menggunakan Radial Basis Function Neural Network yaitu Santosa dkk. (2017) melakukan penelitian tentang model prediksi penyakit ginjal kronik menggunakan radial basis function neural network . Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan radial  basis  function  neural  network untuk  penyakit  ginjal  kronik  menghasilkan akurasi sebesar 93,75%. Hariyanto dkk. (2016) melakukan penelitian klasifikasi penyakit mata katarak  berdasarkan  kelainan  patologis  dengan  menggunakan  algoritma Learning  Vector Quantization . Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Learning Vector Quantization dapat  menghasilkan  akurasi  sebesar  99%.  Arifianto  &  Sarosa  (2014)  melakukan  penelitian klasifikasi  stroke  berdasarkan  kelainan  patologis  dengan Learning  Vector  Quantization .  Hasil penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode Learning  Vector  Quantization mendapatkan hasil  akurasi sebesar 90%.
Metode klasifikasi radial basis function neural network dan learning vector quantization memberikan hasil tingkat akurasi yang baik dalam mengklasifikasi suatu objek. Maka, dilakukan penelitian mengenai perbandingan algoritma LVQ dan RBFNN untuk identifikasi glaukoma dan diabetes retinopati pada citra fundus.
P
Oktavianus, et., al Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus
70

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  adalah  tahapan  rancangan  metode  yang  diterapkan  untuk  membandingkan metode radial basis function neural network dan learning vector quantization untuk identifikasi glaucoma dan diabetes retinopati pada citra fundus.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian ini dilakukan dari mencari topik mengenai pendeteksian penyakit mata pada citra fundus. Pada tahapan ini, melakukan analisis mengenai metode yang tleah diuji untuk mendeteksi penyakit mata pada citra fundus.

## 2.2 Studi Literatur
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pencarian  beberapa  jurnal,  buku  dan  hasil  penelitian  yang berkaitan dengan pendeteksian penyakit mata pada citra fundus menggunakan berbagai macam
Oktavianus, et., al (Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus )
metode, jurnal yang terkait dengan Radial Basis Function Neural Network dan Learning Vector Quantization karena RBFNN dan LVQ dapat bekerja secara efektif pada citra.

## 2.3 Analisis dan Desain
Analisis dan desain (Gambar 2 dan Gambar 3) dilakukan dengan mengumpulkan dataset citra fundus  yang  terinfeksi  glaukoma,  diabetes  retinopati  dan  tidak.  Kemudian  dilanjutkan  dengan melakukan perancangan sistem Radial Basis Function dan Learning Vector Quantization. Proses Training dilakukan menginput citra  fundus  yang  telah  didapatkan  dari  dataset untuk  dilakukan training citra fundus tersebut. Pada proses testing dilakukan menginput citra dari dataset ke dalam model data training lalu dihasilkan jenis fundus yang telah diklasifikasi.
Proses Training Proses Testing
Proses Training Proses Testing
Gambar 3 Tahapan Analisis dan Desain LVQ
Input Citra Latih Training RBFNN Model RBFNN Input Citra Uji Klasifikasi Hasil  Klasifikasi Gambar 2 Tahapan Analisis dan Desain RBFNN Input Citra Latih Training LVQ Model LVQ Input Citra Uji Klasifikasi Hasil  Klasifikasi
Oktavianus, et., al Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus
72

## 2.4 Implementasi
Setelah melakukan analisis dan desain, tahap selanjutnya adalah melakukan implementasi terhadap sistem Radial Basis Function Neural Network dan Learning Vector Quantization dengan menggunakan MATLAB.

## 2.5 Uji Coba
Pengujian  program  dilakukan  untuk  memastikan  semua  bagian  berjalan  sesuai  dengan tujuan. Tujuan tahap ini adalah untuk meminimalisir kesalahan dan memastikan keluaran yang dihasilkan sesuai dengan keinginan. Hasil pengujian akan didokumentasikan dalam bentuk tabel dengan parameter precision, recall, accuracy . Precision, recall, accuracy dihitung dengan rumus.
Precision = ்௉ ிே (1) Recall = ்௉ ்௉ାிே (2) Accuracy = ்௉ା்ே ்௉ା்ேାி௉ାி (3) Keterangan :
TP = Jumlah data positif citra fundus yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. TN = Jumlah data negatif citra fundus yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra fundus namun terklasifikasi salah satu sistem. FP = Jumlah data positif citra fundus namun terklasifikasi salah satu sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan  dalam  mengimplementasikan  proses  penelitian bertujuan untuk memperoleh hasil pada penelitian ini, implementasi meliputi tahapan klasifikasi RBFNN  dan  LVQ.  Menggunakan  citra  latih  yang  berjumlah  30  citra  fundus  dan  citra  uji berjumlah 15 citra fundus yang mendapatkan hasil akurasi terbaik.

## 3.1 Implementasi Klasifikasi Metode RBFNN
Pada tahapan ini, implementasi klasifikasi RBFNN akan memproses citra tersebut sehingga didapatkan  hasil  berupa  model.  Model  yang  didapatkan  akan  digunakan  untuk  proses  testing. Hasil pengujian yang diperoleh diuji dengan menggunakan Spread=10, Spread=20, Spread=30 serta menggunakan MN=10. MN adalah Maximum Number of Neurons .
3.2.1 Hasil Pengujian Menggunakan Klasifikasi RBFNN dengan Spread=10 dan MN=10 Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan spread 10 dan Mn 10 didapatkan rata – rata accuracy sebesar  80.85%, precission sebesar  85.19%,  dan recall sebesar  73.33%.  Hasil accuracy , precission , dan recall dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Accuracy , Precission , dan recall dengan menggunakan Spread=10 dan MN=10 Kelas TP  TN  FP  FN Accuracy(%)  Precision(%)  Recall(%) Diabetes Retinopati 3 8 0 2 84.62 100.00 60.00 Glaukoma 3 8 0 2 84.62 100.00 60.00 Normal 5 6 4 0 73.33 55.56 100.00 Rata-rata 80.85 85.19 73.33
Oktavianus, et., al (Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus )

## 3.2.2 Hasil Pengujian Menggunakan Klasifikasi RBFNN dengan Spread=20 dan MN=10
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan spread 20 dan Mn 10 didapatkan hasil terbaik  dengan  hasil  accuracy  sebesar  81.06%,  precission  sebesar  80.83%,  dan  recall  sebesar 73.33%. Hasil accuracy, precission, dan recall dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Accuracy , Precission , dan recall dengan menggunakan Spread=20 dan MN=10 Kelas TP  TN  FP  FN Accuracy(%)  Precision(%)  Recall(%) Diabetes Retinopati 2 9 0 3 78.57 100.00 40.00 Glaukoma 4 7 1 1 84.62 80.00 80.00 Normal 5 7 3 0 80.00 62.50 100.00 Rata-rata 81.06 80.83 73.33 3.2.3 Hasil Pengujian Menggunakan Klasifikasi RBFNN dengan Spread=30 dan MN=10
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan spread 30 dan Mn 10 didapatkan hasil terbaik  dengan  hasil accuracy sebesar  75.%,  precission  sebesar  80,83%,  dan  recall  sebesar 73,33%. Hasil accuracy, precission, dan recall dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Accuracy , Precission , dan recall dengan menggunakan Spread=30 dan MN=10 Kelas TP  TN  FP  FN Accuracy(%)  Precision(%)  Recall(%) Diabetes Retinopati 2 8 0 3 76.92 76.92 76.92 Glaukoma 4 6 2 1 76.92 76.92 76.92 Normal 4 6 3 1 71.43 71.43 71.43 Rata-rata 75.09 75.09 75.09

## 3.2 Implementasi Klasifikasi Metode LVQ
Pada  tahapan  ini,  implementasi  klasifikasi  LVQ  akan  memproses  citra  tersebut  sehingga didapatkan  hasil  berupa  model.  Model  yang  didapatkan  akan  digunakan  untuk  proses  testing. Hasil  pengujian  yang  diperoleh  diuji  dengan  menggunakan  lvqnet=50  serta  menggunakan epoch=40, epoch=45, epoch=50.
3.2.1 Hasil Pengujian dengan Menggunakan Klasifikasi LVQ dengan lvqnet 50 dan epoch 40 Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan lvqnet 50 dan epoch 40 didapatkan hasil accuracy sebesar 75.40%, precission sebesar 66.67%, dan recall sebesar 76.19%. Hasil accuracy , precission , dan recall dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Accuracy , Precission , dan recall dengan menggunakan lvqnet 50 dan epoch 40 Kelas TP  TN  FP  FN Accuracy(%)  Precision(%)  Recall(%) Diabetes Retinopati 5 5 0 2 83.33 100.00 71.43 Glaukoma 4 6 1 3 71.43 80.00 57.14 Normal 1 9 4 0 71.43 20.00 100.00 Rata-rata 75.40 66.67 76.19 3.2.2 Hasil Pengujian dengan Menggunakan Klasifikasi LVQ dengan lvqnet 50 dan epoch 45
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan lvqnet 50 dan epoch 45 didapatkan hasil accuracy sebesar 80,85%, precission sebesar 73,33%, dan recall sebesar 77,14%. Hasil accuracy , precission , dan recall dapat dilihat pada Tabel 5.
Oktavianus, et., al Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus
74
Tabel 5 Hasil Accuracy , Precission , dan recall dengan menggunakan lvqnet 50 dan epoch 45 Kelas TP  TN  FP  FN Accuracy(%)  Precision(%)  Recall(%) Diabetes Retinopati 5 6 0 2 84,62 100,00 71,43 Glaukoma 3 8 2 2 73,33 60,00 60,00 Normal 3 8 2 0 84,62 60,00 100,00 Rata-rata 80,85 73,33 77,14 3.2.3 Hasil Pengujian dengan Menggunakan Klasifikasi LVQ dengan lvqnet 50 dan epoch 50 Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan lvqnet 50 dan epoch 50 didapatkan hasil accuracy sebesar 80,85%, precission sebesar 73,33%, dan recall sebesar 77,14%. Hasil accuracy , precission , dan recall dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Accuracy , Precission , dan recall dengan menggunakan lvqnet 50 dan epoch 50 Kelas TP  TN  FP  FN Accuracy(%)  Precision(%)  Recall(%) Diabetes Retinopati 5 6 0 2 84,62 100,00 71,43 Glaukoma 3 8 2 2 73,33 60,00 60,00 Normal 3 8 2 0 84,62 60,00 100,00 Rata-rata 80,85 73,33 77,14

## 3.3 Grafik Hasil Pengujian Menggunakan Klasifikasi RBFNN
Berdasarkan grafik pada Gambar 3 dapat disimpulkan bahwa nilai accuracy perclass yaitu Diabetes  Retinopati ,  Glaukoma  dan  Normal  menggunakan  klasifikasi  RBFNN  dengan  nilai spread adalah  10,  20  dan  30  serta  nilai  MN  =  30  maka  diperolah  rata  –  rata accuracy class Diabetes  Retinopati adalah  sebesar  80.86%,  Glaukoma  sebesar  81.06%  dan  Normal  sebesar 75.09%. Class Glaukoma  memperoleh  akurasi  klasifikasi  terbesar  dibandingkan  dua  kelas lainnya.
Gambar 3 Grafik Hasil Accuracy perclass dengan Menggunakan Klasifikasi RBFNN 84 ,6 2 84 ,6 2 73 ,3 3 78 ,5 7 84 ,6 2 80 76 ,9 2 76 ,9 2 71 ,4 3 D I A B E T E S   R E T I N O P A T I G L A U K O M A N O R M A L

## AKURASI PERCLASS MENGGUNAKAN KLASIFIKASI RBFNN
Spread=10 dan MN=10
Spread=20 dan MN=10
Spread=30 dan MN=103
Oktavianus, et., al (Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus )
Berdasarkan grafik pada Gambar 4 dapat disimpulkan bahwa nilai accuracy terbesar adalah 81.06% untuk nilai Spread = 20 dan Mn = 10 dan Nilai precission terbesar adalah 85.19% untuk nilai Spread = 10 dan Mn = 10.
Gambar 4 Grafik Hasil Accuracy, Precision dan Recall dengan Menggunakan Klasifikasi
RBFNN

## 3.4 Grafik Hasil Pengujian Menggunakan Klasifikasi LVQ
Berdasarkan grafik pada Gambar 5 dapat disimpulkan bahwa nilai accuracy perclass yaitu Diabetes Retinopati , Glaukoma dan Normal menggunakan klasifikasi LVQ dengan nilai epoch adalah 40, 45 dan 50 serta nilai lvqne t = 50 maka diperolah rata – rata accuracy class Diabetes Retinopati adalah sebesar 84.19%, Glaukoma sebesar 72.70 % dan Normal sebesar 80.22%. Class Diabetes Retinopati memperoleh akurasi klasifikasi terbesar dibandingkan dua kelas lainnya.
Gambar 5 Grafik Hasil Accuracy perclass dengan Menggunakan Klasifikasi LVQ
80 ,8 5 85 ,1 9 73 ,3 3 81 ,0 6 80 ,8 3 73 ,3 3 75 ,0 9 75 ,0 9 75 ,0 9 A C C U R A C Y P R E C I S S I O N R E C A L L

## KLASIFIKASI RBFNN
Spread=10 dan MN=10 Spread=20 dan MN=10 Spread=30 dan MN=10
83 ,3 3 71 ,4 3 71 ,4 3 84 ,6 2 73 ,3 3 84 ,6 2 84 ,6 2 73 ,3 3 84 ,6 2 D I A B E T E S   R E T I N O P A T I G L A U K O M A N O R M A L

## AKURASI PERCLASS MENGGUNAKAN KLASIFIKASI LVQ
lvqnet=50 dan epoch=40 lvqnet=50 dan epoch=45 lvqnet=50 dan epoch=50
Oktavianus, et., al Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus
76
Berdasarkan grafik pada Gambar 6 dapat disimpulkan bahwa nilai accuracy terbesar adalah 80.85% untuk nilai lvqnet = 50 dengan nilai epoch = 45 dan 50.
Gambar 6 Grafik Hasil Accuracy, Precision dan Recall dengan Menggunakan Klasifikasi LVQ
4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mempresentasikan  suatu  perbandingan  antara  algoritma  RBFNN  dan  LVQ sebagai classifiers penyakit  glaukoma  dan  diabetes  retinopati  berdasarkan  citra  fundus  yang terdiri  dari  30  citra  latih  dan  15  citra uji  dari  citra  fundus.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan, terdapat beberapa kesimpulan yang dapat diperoleh, yaitu sebagai berikut:
1. Class Glaukoma memperoleh rata – rata akurasi klasifikasi terbesar dibandingkan dua kelas lainnya dengan menggunakan klasifikasi RBFNN.
2. Class Diabetes Retinopati memperoleh rata – rata akurasi klasifikasi terbesar dibandingkan dua kelas lainnya dengan menggunakan klasifikasi LVQ.
3. Klasifikasi menggunakan algoritma RBFNN diperoleh tingkat akurasi maksimum sebesar 81,06%  dengan Spread = 20 dan MN = 10.
4. Klasifikasi  menggunakan  algoritma  LVQ  diperoleh  tingkat  akurasi  maksimum  sebesar 80,85%  dengan lvqnet = 50 dan epoch = 45.
5. Hasil  akurasi  klasifikasi  menggunakan  RBFNN  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan klasifikasi LVQ.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, terdapat  saran  untuk  penelitian  selanjutnya, yaitu melakukan perbandingan akurasi dengan menambahkan ektraksi fitur pada  Citra Fundus High Resolution seperti ekstraksi HOG.
75 ,4 66 ,6 7 76 ,1 9 80 ,8 5 73 ,3 3 77 ,1 4 80 ,8 5 73 ,3 3 77 ,1 4 A C C U R A C Y P R E C I S S I O N R E C A L L

## KLASIFIKASI LVQ
lvqnet=50 dan epoch=40 lvqnet=50 dan epoch=45 lvqnet=50 dan epoch=50
Oktavianus, et., al (Perbandingan Algoritma LVQ dan RBFNN Untuk Identifikasi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Pada Citra Fundus )

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Tobias, D. S., & Widiarti, A. R. (2016). Deteksi glaukoma pada citra fundus retina dengan metode K-Nearest Neighbor . Snik , 92–99.
[2]  Aulia, S., Hadiyoso, S., & Ramadan, D. N. (2015). Analisis perbandingan knn dengan SVM untuk  klasifikasi  penyakit  diabetes  retinopati  berdasarkan  citra  eksudat  dan mikroaneurisma. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  & Teknik Elektronika , 3 (1), 75. https://doi.org/10.26760/elkomika.v3i1.75
[3]   Al  Rivan,  M.  E.,  &  Juangkara,  T.  (2019).  Identifikasi  potensi  glaukoma  dan  diabetes retinopati melalui citra fundus menggunakan jaringan syaraf tiruan. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , 6 (1), 43–48. https://doi.org/10.35957/jatisi.v6i1.158
[4]  Satyarthi, D., Raju, B. A. N., & Dandapat, S. (2016). Detection of diabetic retinopathy in fundus  images  using  Vector  Quantization  Technique. 2016  Annual  India  Conference, INDICON , 7–10. https://doi.org/10.1109/INDCON.2006.302806
[5]  Aji  Seto  Arifianto,  Moechammad  Sarosa,  O.  S.  (2014).  Klasifikasi  stroke  berdasarkan kelainan patologis dengan Learning Vector Quantiation. Eeccis , 8 (2), 117–122.
[6]  Santosa, S., Widjanarko, A., & Supriyanto, C. S. (2017). Model prediksi penyakit ginjal kronik  menggunakan  Radial  Basis  Function. Pseudocode , 3 (2),  163–170. https://doi.org/10.33369/pseudocode.3.2.163-170
[7]  Hariyanto,  R.,  Basuki,  A.,  &  Hasanah,  R.  N.  (2016).  Klasifikasi  penyakit  mata  katarak berdasarkan  kelainan  patologis  dengan  menggunakan  algoritma  Learning  Vector Quantization. Jurnal Ilmiah NERO , 2 (3), 177–182.