Empiricism Journal https://journal-center.litpam.com/index.php/empiricism email: empiric.journal@gmail.com
pp. 127-139
Analisis Metode Klasifikasi Penyakit Bell's Palsy Menggunakan

## Machine Learning
Asmaul Husna RS 1 , & Reny Amalia Permata 2 *
1 Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Medica Farma Husada Mataram, Jl. Batu Ringgit, Tanjung Karang, Sekarbela, Mataram, NTB, Indonesia 83115 2 Program Studi Statistika Terapan, Politeknik Medica Farma Husada Mataram, Jl. Batu Ringgit, Tanjung Karang, Sekarbela, Kota Mataram, NTB, Indonesia 83115
Email Korespondensi: rshusnaasmaul@gmail.com

## Abstrak
Bell’s  Palsy  adalah  satu  kondisi  yang  mempengaruhi  saraf  wajah,  yang  menyebabkan  kelemahan  atau kelumpuhan tiba-tiba pada otot di satu sisi wajah. Klasifikasi Penyakit Bells’ Palsy sangat penting untuk diagnosis dan  prognosis  yang  akurat.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  Algoritma  pembelajaran  mesin  telah  dieskplorasi sebagai  alat  potensial  untuk  mengklasifikasikan  penyakit Bell’s  Palsy berdasarkan  jenis  data,  seperti  informasi klinis,  data pencitraan dan elektrodiagnostik. Dalam tinjauan Pustaka sistematis ini, kami menganalisis keadaan peneliti  saat  ini  tentang  penggunaan  algoritma  mesin  learning  untuk  mengklasifikasikan  penyakit Bell’s  Palsy , dengan metode Sistematic Literatur Riview (SLR) dengan mengumpulkan hasil penting dari literatur yang dikaji. Hasil  penemuan  kami  menunjukkan  beberapa  penelitian  telah  menggunakan  berbagai  jenis  algoritma  mesin learning  seperti Support  Vector  Machine (SVM)  dan Convolutional  Neural  Network (CNN).  Algortima  tersebut menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan penyakit Bell’s Palsy dan memprediksi tingkat keparahan  atau  hasilnya.  Namun  penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  memvalidasi  temuin  ini  dan mengeksplorasi  potensi  penggunaan  jenis  data  lain  untuk  tujuan  klasifikasi.  Penggunaan  algortima mesin learning untuk klasifikasi penyakit Bell’s palsy berpotensi meningkatkan akurasi diangnosisi dan prognosis serta meningkatkan  penatalaksanaan  kondisi  ini  secara  keselruhan  dengan  menggunakan  berbagai  macam  data dengan menganalisisnya secara akurat sehinga dokter dapat merencakan perawatan yang disesuaikan dengan kebutuhan unik pasien dengan memprediksi tingkat keparahan dan hasil pengobatan.
Kata kunci: Klasifikasi, Penyakit Bell’s Palsy, Machine Learning.

## Analysis of Bell's Palsy Disease Classification Methods Using Machine Learning

## Abstract
Bell's palsy is a condition that affects the facial nerves, causing sudden weakness or paralysis of the muscles on one side of the face. The classification of Bell's palsy disease is crucial for accurate diagnosis and prognosis. In recent years, machine learning algorithms have been explored as a potential tool to classify Bell’s palsy disease based on data types such as clinical information, imaging data, and electrodiagnostics. In this systematic review of  the  library,  we  analyzed  the  current  state  of  research  on  the  use  of  machine  learning  algorithms  to  classify Bell’s palsy disease using the Riview Systematic Literature (SLR) method by collecting important results from the literature  studied.  Our  findings  suggest  that  some  studies  have  used  different  kinds  of  machine  learning algorithms,  such  as  support  vector  machines  (SVM)  and  convolutional  neural  networks  .  (CNN).  The  algorithm shows  a  high  degree  of  accuracy  in  classifying  Bell's  palsy  disease  and  predicting  its  severity  or  outcome.  But further  research  is  needed  to  validate  these  findings  and  explore  the  potential  use  of  other  types  of  data  for classification  purposes.  Using  machine  learning  algorithms  to  classify  Bell's  palsy  disease  has  the  potential  to improve  the  accuracy  of  anginosis  and  prognosis  as  well  as  the  implementation  of  the  condition  in  a comprehensive  way  by  using  a  wide  range  of  data  and  analyzing  it  accurately,  so  long  as  doctors  can  plan treatment that is tailored to the unique needs of patients by predicting the severity and outcome of treatment.
Keywords: Classification, Bell's Palsy, Machine Learning.
How to Cite: RS, A. H., & Permata, R. A. (2024). Analisis Metode Klasifikasi Penyakit Bell’s Palsy Menggunakan Machine Learning. Empiricism Journal , 5 (1), 127 –139. https://doi.org/10.36312/ej.v5i1.1610
https://doi.org/10.36312/ej.v5i1.1610
Copyright © 2024, RS & Pratama This is an open-access article under the CC-BY-SA License.

## PENDAHULUAN
Kualitas hidup terbaik, penting untuk tetap sehat. Kesehatan yang baik memengaruhi emosi, mental, sosial, dan fisik seseorang. Perhatian terhadap kondisi medis yang mungkin terjadi, seperti Bell's Palsy . Bell's Palsy adalah salah satu aspek yang sering kali terlupakan dalam  menjaga  kesehatan.  Meskipun  jarang,  kondisi  ini  dapat  mengganggu  kehidupan sehari-hari  seseorang  jika  tidak  terdeteksi  dan  ditangani  dengan  tepat. Bell’s  palsy adalah kondisi medis yang menyebabkan kelumpuhan atau kelemahan pada wajah, dan biasanya hanya  mempengaruhi  satu  sisi  wajah  (Zhang,  et  al.  2020).  Penyakit  ini  dapat  terjadi  pada semua usia meskipun insiden puncaknya terjadi pada usia 40 tahun dan sering terjadi pada penderita  diabetes  (Singh  and  Deshmukh  2022).  Penyebab  pasti Bell’s  palsy belum diketahui,  namun  diduga  terkait  dengan  infeksi  virus  atau  gangguan  sistem  kekebalan tubuh.  Pada  tahun-tahun  terakhir,  Teknologi Machine  Learning dan Deep Learning telah menunjukkan potensi untuk meningkatkan akurasi dalam diagnosis penyakit, termasuk Bell’s Palsy (Monisha,  et  al.  2022).  Penelitian  mendalam  tentang  penggunaan machine  learning (ML)  dalam  bidang  deteksi  wajah,  menunjukkan  beberapa  penelitian  yang  relevan  yang memberikan pengetahuan dan metodologi berharga.
Ada  banyak  metode  yang  telah  digunakan  peneliti  sebelumnya  dalam  mendiagnosa penyakit  seperti  :  metode Certainty  Factor digunakan  oleh  (Situmeang  and  Sulindawaty 2019),  metode Haar  Wavelet (Farhan,  et  al.  2019), Local  Binary  Pattern (Widodo  and Rahman,  2019),  Untuk  mendeteksi  ciri  wajah  dan  mengklasifikasikan  penyakit  kulit  wajah (Alamsyah and Pratama 2020)  & (Nurkhasanah and Murinto 2021) menggunakan algoritma Convolutional Neural Networks (CNN). Penelitian yang dilakukan oleh  (Zhuang et al. 2019) mengimplentasikan Facial  Deficit  Identification  Tool  for  Videos (F-DIT-V)  didalam penelitiannya  memanfaatkan  algoritma Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG)  untuk mendeteksi  kelemahan  wajah  karena  memiliki  kinerja  yang  tinggi  dibandingkan  dengan penelitian sebelumnya dengan tingkat akurasi klasifikasi 92,9% dengan menggunakan biaya yang  rendah  dan  mudah  digunakan.  Penelitian  yang  serupa  dilakukan  oleh  (Zhang,  et  al. 2022) dengan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 96,1% menggunakan sistem akuisisi yang terdiri  dari  rangkaian  mikrofon  dan  kamera  industri  mengumpulkan  gambar  pasien berkualitas tinggi yang telah diproses dan dimasukkan ke dalam sistem diagnostik tambahan untuk dianalisis.
Metode  klasifikasi  penyakit Bell’s  Palsy menjadi  penting  untuk  membantu membedakan  antara Bell’s  Palsy dan  kondisi  medis  lainnya  yang  memiliki  gejala  serupa, seperti  stroke  (Airi,  et  al.  2023).  Komparasi  metode  klasifikasi  dilakukan  oleh  (Airi,  et  al. 2023)  menggunakan  algoritma Naive  Bayes , K-Nearest  Neighbor dan Random  Forest dengan  hasil  akurasi  tertinggi  menggunakan  algoritma Random  Forest dengan  tingkat keberhasilan  mencapai  92.5% . Pemilihan  metode  yang  tepat  dalam  mengklasifikasikan penyakit bell’s palsy juga dipengaruhi oleh jumlah data yang digunakan  (Azmi, et al. 2023), baik  berupa  data  image  ataupun  video.  Metode  Tsukamoto  diterapkan  pada  sistem  pakar dianosa  penyakit Bells  Palsy untuk  memberikan  solusi  serta  metode  pendiagnosaan  yang efektif dan menghemat waktu untuk membantu masyarakat umum (Andesti & Sirait, 2022),
Selain  metode  klasifikasi  penyakit Bell's  Palsy ,  identifikasi  wajah  juga  merupakan komponen  penting  dalam  penelitian  yang  berkaitan.  Teknologi  pengenalan  wajah  telah menunjukkan  potensi  besar  untuk  membantu  diagnosis  dan  deteksi  dini Bell's  Palsy . Beberapa  penelitian  telah  mencoba  menggabungkan  teknologi  pengenalan  wajah  dengan teknik  pembelajaran  mesin  untuk  membantu  dalam  diagnosis Bell's  Palsy .  Misalnya, (Martawireja,  et  al.  2020)  menggunakan  dua  metode  yakni Two  Dimensial  Principal Component  Analysis dan Kernel  Fisher  Discriminant  Analysis dengan  metode  klasifikasi menggunakan K-Nearest Neigbor dengan rata-rata akurasi sebesar 83,10%. Sementara itu, penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Anggraini  and  Yamasari  2023)  tentang  klasifikasi pengenalan  usia  berdasarkan  citra  wajah  mengunakan  metode Artificial  Neural  Network (ANN) cukup akurat untuk diimplementasikan karena tingkat akurasi keberhasilan mencapai 87%  pada saat  training  data.  (Laia,  et  al.  2023)  melakukan  fokus  penelitian  menggunakan kecerdasan  buatan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  gambar  wajah  seseorang  secara akurat  menggunakan  HOG  dengan fitcecoc  multiclass SVM  dengan  akurasi  keberhasilan sebesar  98.5714%.  Oleh  karena  itu,  kemajuan  dalam  teknologi  pengenalan  wajah membawa prospek baru dalam diagnosis dan penanganan penyakit Bell's Palsy .
Dengan  kemajuan  teknologi,  penelitian  ini  semakin  relevan  untuk  pencegahan  dan pengobatan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  membahas  lebih  lanjut  tentang  penelitian terbaru  yang  menggabungkan  teknologi machine  learning , deep  learning ,  dan face recognition dalam mengklasifikasikan penyakit Bell's Palsy . Penelitian ini akan memberikan wawasan  yang  lebih  dalam  tentang  bagaimana  teknologi  dapat  menjadi  alat  yang  efektif untuk  meningkatkan  akurasi  diagnosis,  pengobatan,  dan  pencegahan  kondisi  medis  yang berdampak pada kesehatan kita.

## METODE
Salah  satu  keuntungan  utama  menggunakan  algoritma  mesin  learning  untuk mengklasifikasikan  penyakit Bell’s  Palsy adalah  kemampuan  untuk  memproses  sejumlah besar  data  dan  mengidentifikasi  pola  yang  mungkin  tidak  mudah  terlihat  melalui  metode tradisonal.  Ini  dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  diagnosis dan  prognosis, yang pada akhirnya dapat menyebabkan hasil pasien yang lebih baik.
Metode  literatur  riview  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  meninjau  metode-metode klasifikasi  yang  ada  untuk  kondisi  medis Bell’s  Palsy dan  membandingkannya  untuk menentukan  mana  yang  paling  efektif.  IEEE Xplore Digital  Library https://www.ieee.org/ , https://www.scopus.com/home.uri dan https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ kami  pilih  sebagai sumber  publikasi  untuk  merumuskan  artikel  secara  spesifik  dalam  memilih  dan mengevaluasi kualitas serta relevansi sumber-sumber yang akan digunakan dalam merivew dengan  kombinasi  kata pencarian  “Klasifikasi  objek”,  “Metode  Klasifikasi  Penyakit”  dan “Penyakit Bell’s Palsy ”. Database dari pencarian di IEEE , Scopus dan Pubmed , selanjutnya diseleksi  untuk  dilakukan  analisis  dengan  cermat  dan  dibandingkan  untuk  menentukan perbedaan,  kesamaan  dan  keunggulan  dari  setiap  metode  klasifikasi.  Data  dari  literatur yang  dipilih  diekstrak  dan  dikategorikan  berdasarkan  pendekatan  teoretis,  gap  penelitian, temuan  utama,  serta  Implikasi  dan  rekomendasi  pada  bidang  pengembangan  ilmu pengetahun yang lebih luas. Adapun alur dari kajian ini sehingga dapat tertulis suatu kajian ini dapat di lihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1.  Tahapan Pencarian Artikel
Hasil  dari  kegiatan  riview  dievaluasi  secara  kritis  untuk  menentukan  kelebihan, kekurangan  dan  keterbatasan  dari  setiap  metode  klasifikasi  yang  ada,  akhir  dari  hasil evaluasi  yang  dilakukan  selanjutnya  disimpulkan  dengan  jelas  dan  ringkas,  termasuk merekomendasikan  untuk  metode  klasifikasi  yang  paling  sesuai  untuk  digunakan  dalam penanganan  penyalit Bell’s  Palsy .  Hasil  disusun  dengan  menjawab  tujuan  dari  penelitian
dan memberikan informasi yang relevan tentang metode klasifikasi penyakit Bell’s Palsy .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Sitematik Tabel 1. Hasil Analisis Artikel Rujukan Penulis Temuan Utama Implikasi/Rekomendasi (Zhuang et al., 2021) Penelitian ini mengembangkan kerangka kerja untuk deteksi kelemahan  wajah  menggunakan jaringan memori jangka pendek dua arah  (Bi-LSTM)  yang  memodelkan dinamika  temporal  dari  fitur  bentuk dan  penampilan  wajah.  Dengan dataset  video  "in-the-wild"  yang telah  diverifikasi  oleh  tiga  ahli neurologi  bersertifikasi,  algoritma yang  diusulkan  berhasil  mencapai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas  sebesar  94.3%,  91.4%, dan  95.7%,  menunjukkan  performa yang  setara  dengan  tenaga  medis darurat. Hasil  eksperimen  menyarankan bahwa kerangka kerja yang
diusulkan dapat efektif dalam mengidentifikasi  kelemahan  wajah,
yang berpotensi meningkatkan cakupan dan perawatan lebih awal di  lapangan,  khususnya  di  lokasi yang kekurangan spesialis neurologi. Algoritma ini menawarkan  solusi  murah  yang dapat digunakan oleh non- neurologis,  memperluas  akses  ke diagnosis  awal  dan  penanganan kelemahan  wajah  seperti  yang terlihat  pada  kondisi  medis  seperti
Bell's palsy atau stroke. (Zhuang et al., 2020) Penelitian  ini  mengkaji  analisis  dan kuantifikasi  kelemahan  wajah  dari gambar statis menggunakan kerangka  kerja  berbasis  Histogram of  Oriented  Gradients  (HoG)  dan fitur  landmark  wajah.  Temuan utama menunjukkan bahwa pendekatan  yang  menggabungkan fitur  HoG  dengan  landmark  wajah memberikan hasil yang lebih akurat dalam mendeteksi kelemahan wajah, dibandingkan dengan metode  yang  hanya  menggunakan satu jenis fitur tersebut. Hasil  ini  memberikan  wawasan baru  untuk  pengembangan  alat diagnostik  yang  lebih  efektif  dan dapat  diakses  melalui  perangkat digital  seperti  ponsel  atau  tablet, memungkinkan  deteksi  dini  kondisi yang  memerlukan  intervensi  medis cepat,  seperti  stroke  atau  paralisis wajah akibat Bell's Palsy .
Rekomendasi  dari  penelitian  ini adalah  pengembangan  lebih  lanjut pada algoritme yang dapat terintegrasi dengan perangkat mobile,  memberikan  alat  bantu diagnostik yang praktis dan mudah diakses  untuk  penggunaan  klinis atau  pemeriksaan  mandiri  oleh pasien. Ini juga mencakup rekomendasi  untuk  studi  lanjutan dengan  dataset  yang  lebih  besar untuk memvalidasi efektivitas model dan mengoptimalkan performanya dalam berbagai kondisi  lingkungan  dan  demografi pasien. (Zhuang et al., 2019) Temuan  utama  dari  naskah  yang dipelajari mencakup pengembangan  dan  implementasi alat  klasifikasi  video  otomatis,  F- DIT-V, yang dirancang untuk mendeteksi  kelemahan  wajah.  Alat ini  menggunakan  fitur  Histogram of Oriented  Gradients  (HOG)  untuk mengidentifikasi  kelemahan  wajah
Implikasi  dari  temuan  ini  sangat signifikan  untuk  praktik  medis, khususnya  dalam  respons  darurat untuk  stroke  atau  cedera  otak. Penggunaan F-DIT-V
oleh personel medis darurat bisa mempercepat triase dan identifikasi pasien stroke, memungkinkan intervensi  lebih  cepat  yang  dapat
Penulis Temuan Utama Implikasi/Rekomendasi dari video dengan akurasi klasifikasi  92.9%,  presisi  93.6%, recall 92.8%, dan spesifisitas 94.2%. Kelebihan F-DIT-V dibandingkan  metode  lain  seperti RNN dan LBP-TOP adalah kemampuannya  untuk  melakukan deteksi  lebih  akurat  dan  handal tanpa memerlukan perangkat keras tambahan, sehingga memungkinkan  implementasi  yang murah dan portabel. meningkatkan  hasil  pasien  secara signifikan. Rekomendasi untuk penggunaan  lebih  lanjut  termasuk integrasi  alat  ini  dalam  kit  standar untuk  ambulans  dan  pelatihan untuk personel EMS dalam mengoperasikannya, serta penelitian lebih lanjut untuk mengoptimalkan  algoritme  dengan data  dari  berbagai  setting  'di lapangan' untuk memverifikasi keandalannya dalam berbagai kondisi lingkungan. (Monini et al., 2021) Penelitian  ini  mengusulkan  sistem perekaman  video  objektif  yang tidak  memerlukan  penanda  untuk mengklasifikasikan kelumpuhan
wajah  unilateral  perifer  (UPFP). Sistem  ini  menggunakan  algoritma matematis untuk mengenali titik-titik numerik  pada  kedua  sisi  wajah yang  menunjukkan  gangguan  saraf wajah  tanpa  perlu  penanda  pada wajah.  Dengan  merekam  video selama dua gerakan wajah tertentu (mengerutkan dahi dan tersenyum), sistem  ini  mampu  menghasilkan parameter numerik yang menggambarkan perbedaan pergeseran titik wajah, yang kemudian  dijadikan  basis  untuk menghitung  indeks  asimetri  antara sisi  wajah  yang  sehat  dan  yang terpengaruh. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  untuk  setiap derajat  House-Brackmann  (HB), ditemukan  rentang  indeks  asimetri tertentu  dengan  korelasi  positif untuk  perbedaan  pergeseran  dan korelasi negatif untuk indeks asimetri. Penggunaan sistem objektif ini memungkinkan identifikasi rentang numerik asimetri  antara  sisi  wajah  yang sehat  dan  yang  terpengaruh  yang konsisten  dengan  hasil  metode subjektif yang saat ini digunakan.
Implikasi  dari  temuan  ini  adalah signifikansinya untuk praktek klinis, di  mana  sistem  dapat  membantu dalam diagnosis dan
penggolongan  UPFP  dengan  lebih akurat  dan  objektif.  Rekomendasi berdasarkan  studi ini meliputi penggunaan  sistem  ini  dalam praktik  klinis  untuk  mendukung metode  subjektif  tradisional  dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan tingkat kelumpuhan wajah. Ini menawarkan  alat  diagnostik  yang lebih  dapat  diandalkan  dan  bebas dari bias yang mungkin ditimbulkan oleh  pengalaman  penguji  atau variasi  karakteristik  fisik  pasien yang dapat mempengaruhi penempatan penanda. (Monisha et al., 2023) Penelitian  ini  berkaitan  dengan pengembangan  sistem  pengenalan emosi  manusia  secara  real-time menggunakan  teknik  pembelajaran mesin. Temuan utama dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa pengenalan emosi dapat ditingkatkan melalui analisis Implikasi  dari  penelitian  ini  sangat luas, terutama dalam bidang interaksi  manusia  dan  komputer, keamanan siber, dan studi psikologis,  di  mana  pemahaman yang  lebih  baik  tentang  emosi manusia  dapat  meningkatkan  cara mesin berinteraksi dengan
Penulis Temuan Utama Implikasi/Rekomendasi ekspresi  wajah,  di  mana  ekspresi wajah  seseorang  secara  signifikan mempengaruhi  kemampuan  untuk mengenali  emosinya.  Sistem  yang diusulkan  menggunakan  Jaringan Saraf  Konvolusional  (CNN)  untuk mengklasifikasikan  tujuh  keadaan emosi dasar: netral, sukacita, kesedihan,  kejutan,  kemarahan, ketakutan, dan jijik. manusia dan memahami kebutuhan  mereka.  Rekomendasi dari studi ini mencakup pengembangan  lebih  lanjut  dari model-model  pembelajaran  mesin untuk  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi  dalam  pengenalan  emosi, serta  aplikasi  teknologi  ini  dalam setting  nyata  seperti  di  layanan pelanggan,  terapi  psikologis,  dan sistem pendidikan untuk mendeteksi dan menanggapi emosi siswa secara real-time. (Rasyid et al., 2019) Temuan  utama  dari  penelitian  ini adalah pengembangan sebuah sistem deteksi dini kesehatan untuk siswa  taman  kanak-kanak  yang menggunakan teknologi pengolahan  gambar.  Sistem  ini menggabungkan teknik pengenalan wajah dan klasifikasi gerakan untuk menilai  kondisi  kesehatan  siswa. Dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA)  untuk  ekstraksi  fitur  dan algoritma  jarak  Euclidean  untuk pengenalan  ekspresi  wajah,  sistem berhasil  mencapai  akurasi  83,75%. Selain  itu,  penelitian  ini  juga mengimplementasikan klasifikasi gerakan  yang  membedakan  antara aktivitas aktif dan tidak aktif. Implikasi  dari  temuan  ini  sangat penting  dalam  konteks  pendidikan dan kesehatan anak-anak. Dengan adanya  sistem  yang  dapat  secara otomatis memantau kondisi kesehatan  siswa  di  sekolah,  guru dapat  lebih  fokus  pada  mengajar sambil tetap memastikan kesehatan siswa terjaga. Sistem ini membantu mendeteksi potensi masalah  kesehatan  sejak  dini, yang  mana  sangat  krusial  untuk pertumbuhan  dan  perkembangan anak di usia dini. Chen et al. (2009). Penelitian  ini  menyoroti  bahwa akupunktur adalah salah satu
metode yang paling umum digunakan  untuk  mengobati Bell's
Palsy di  China.  Terdapat  berbagai pilihan pengobatan akupunktur dalam praktik klinis, yang mencakup berbagai tahapan penyakit  yaitu  tahap  akut,  tahap istirahat,  dan  tahap  pemulihan. Desain  uji  klinis  terkontrol  acak multi-pusat  dengan  sampel  besar ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi efektivitas akupunktur dalam mengobati Bell's  Palsy .  Total  900 pasien  dengan Bell's  Palsy akan diikutsertakan  dalam  studi  ini,  dan mereka akan secara acak dibagi ke dalam  lima  kelompok  pengobatan: kelompok  akupunktur  berdasarkan tahap,  kelompok  akupunktur  dan moksibusi berdasarkan tahap, kelompok elektro-akupunktur
Implikasi  dari  temuan  ini  sangat signifikan.  Dalam  praktik  klinis, hasil penelitian ini dapat memberikan  panduan  yang  lebih jelas tentang penggunaan akupunktur berdasarkan tahap penyakit  dalam  mengobati Bell's Palsy , sehingga meningkatkan standar  perawatan  klinis  di  China dan  mungkin  secara  global.  Selain itu,  hasil  uji  coba  ini  dapat digunakan  untuk  mengembangkan protokol  pengobatan  yang  paling efektif  untuk Bell's  Palsy ,  yang dapat diadopsi dalam praktik medis untuk memberikan pengobatan yang  lebih  tepat  sasaran  dan efisien. Metode yang terbukti paling efektif juga dapat diintegrasikan ke dalam program pelatihan profesional untuk praktisi akupunktur, sehingga meningkatkan  kualitas  perawatan
Penulis Temuan Utama Implikasi/Rekomendasi berdasarkan tahap, kelompok akupunktur  berdasarkan  otot-otot yang terlibat (yang ming musculature), dan kelompok kontrol akupunktur tanpa tahap. Pengukuran hasil dalam uji coba ini meliputi perbandingan efek di antara  lima  kelompok  berdasarkan skala  House-Brackmann  (Global Score  dan  Regional  Score),  skala Facial Disability Index, skala Klasifikasi  Facial  Paralysis,  dan skala  WHOQOL-BREF  sebelum acak  (fase  baseline)  dan  setelah acak.  Tujuan studi  ini  adalah  untuk mengkonfirmasi efektivitas akupunktur dan moksibusi berdasarkan tahap dalam mengobati Bell's Palsy serta menentukan  metode  akupunktur terbaik  di  antara  lima  metode  yang diuji. yang diberikan. Dari segi kebijakan kesehatan,  temuan  studi  ini  dapat mempengaruhi  kebijakan  terkait pengobatan Bell's  Palsy ,  terutama dalam  mendukung  penggunaan akupunktur  sebagai  pengobatan yang valid dan berbasis bukti. Studi ini  juga  membuka  peluang  untuk penelitian lebih lanjut yang mengeksplorasi  mekanisme  kerja akupunktur  dan  moksibusi  dalam mengobati Bell's Palsy serta pengaruhnya  terhadap  berbagai tahap  penyakit.  Akhirnya,  hasil studi ini memungkinkan penyesuaian  perawatan yang  lebih individual bagi pasien, yang diharapkan  dapat  meningkatkan tingkat  kesembuhan  dan  kualitas hidup  mereka.  Dengan  mengikuti rekomendasi  dan  implikasi  ini,
diharapkan pengobatan Bell's Palsy dengan  akupunktur  dapat lebih efektif dan efisien, memberikan  manfaat maksimal bagi pasien. (Rahbar et al., 2012) Studi  ini  melibatkan  822  kasus anak-anak  yang  terdiagnosis  BP dalam  populasi  Kaiser  Permanente Northern  California  (KPNC)  antara tahun  2001  hingga  2006.  Insiden BP  ditemukan  lebih  tinggi  pada anak perempuan dibandingkan anak laki-laki dan meningkat dengan  bertambahnya  usia.  Hasil studi menunjukkan bahwa BP tidak memiliki  pola  musiman  yang  jelas. Beberapa  karakteristik  klinis  yang diamati  meliputi  kesulitan  dalam mengedipkan  mata,  dan  sebagian besar pasien menjalani tes CT dan MRI  dengan  temuan  yang  tidak signifikan  secara  etiologi.  Terapi yang paling umum digunakan adalah  kortikosteroid  dan  antiviral. Salah  satu  temuan  penting  adalah bahwa  lebih  dari  97%  pasien sembuh  dengan  rata-rata  waktu pemulihan  delapan  hari.  Implikasi dari  temuan  ini  adalah  perlunya studi  lebih  lanjut  dengan  definisi kasus yang standar untuk mengkonfirmasi hasil ini dan memahami  lebih  dalam  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  insiden
Penelitian  ini  menyoroti  perlunya definisi  standar  untuk  kasus Bell’s Palsy (BP)  agar  diagnosis  lebih konsisten dan memungkinkan perbandingan hasil studi di berbagai lokasi. Diperlukan penelitian lebih lanjut dengan populasi  yang  lebih  luas  untuk mengkonfirmasi  temuan  ini  dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi insiden BP, termasuk  peran  gender,  ras,  dan etnis. Hasil penelitian menunjukkan insiden  BP  lebih  tinggi  pada  anak perempuan dan anak-anak Hispanik,  sehingga  studi  lebih lanjut diperlukan untuk mengeksplorasi kerentanan ini. Peningkatan kesadaran di kalangan  praktisi  medis  tentang gejala  dan  diagnosis  BP  pada anak-anak  sangat  penting,  serta penelitian lebih lanjut untuk menentukan pendekatan terapi yang optimal, termasuk penggunaan kortikosteroid dan antiviral  yang  telah  menunjukkan efektivitas.  Meskipun  tidak  ada pola  musiman  yang  jelas,  studi
Penulis Temuan Utama Implikasi/Rekomendasi BP,  termasuk  peran  gender,  ras, dan etnis. Studi ini juga menggarisbawahi pentingnya diagnosis yang tepat dan komprehensif  dalam  menangani kasus BP pada anak-anak. mendatang  perlu  mengeksplorasi interaksi  antara  musim,  usia,  dan lokasi  geografis.  Studi  prospektif dan  longitudinal  diperlukan  untuk melacak  perkembangan  kasus  BP dari  diagnosis  hingga  pemulihan penuh, guna mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang  perjalanan  penyakit  dan faktor-faktor  yang  mempengaruhi hasil klinis. (Cooper et al., 2017) Temuan  penting  dalam  penelitian ini  tentang  epidemiologi  penyakit Lyme  dan  korelasinya  dengan Bell’s  Palsy di  Inggris.  Ditemukan bahwa  diagnosis  penyakit  Lyme telah  meningkat  setiap  tahun,  dan pentingnya,  penyakit  ini  sering terjadi  di  daerah  pedesaan  dan sering  salah  didiagnosis  sebagai Bell’s  palsy. Salah  diagnosis  ini berasal  dari  gejala  tumpang  tindih berupa  kelumpuhan  wajah,  yang mempersulit pengobatan efektif kecuali  jika  diidentifikasi  dengan benar.  Salah  satu  temuan  krusial adalah meningkatnya insiden penyakit  Lyme  yang  didiagnosis bersamaan  dengan  kelumpuhan wajah, terutama di kalangan populasi  yang  lebih  muda,  yang menunjukkan demografis yang
lebih mungkin terlibat dalam aktivitas  luar  ruang  seperti  hiking atau  berkemah.  Studi  ini  juga mengamati  tren  musiman  dalam kasus  penyakit  Lyme,  mencapai puncaknya selama bulan-bulan
musim  panas,  sejalan  dengan peningkatan  aktivitas  luar  ruang dan paparan kutu. Implikasi  dari  temuan  ini  sangat besar  bagi  kebijakan  kesehatan masyarakat  dan  praktek  klinis. Studi ini merekomendasikan bahwa  praktisi  kesehatan  harus mempertahankan tingkat kecurigaan yang tinggi untuk penyakit Lyme ketika pasien menunjukkan  gejala  kelumpuhan wajah, terutama jika mereka memiliki riwayat perjalanan ke area berisiko  tinggi  atau  selama  waktu puncak.  Pengujian  untuk  penyakit Lyme  dalam  kasus  seperti  ini disarankan untuk memastikan diagnosis  dan  pengobatan  yang akurat. Inisiatif kesehatan masyarakat  harus  berfokus  pada pendidikan  publik  tentang  risiko penyakit Lyme, tindakan pencegahan  terhadap  gigitan  kutu, dan  pentingnya  konsultasi  medis awal setelah digigit kutu.

## Memahami Kondisi Bell's Palsy
Bell's  Palsy adalah  kondisi  neurologis  yang  ditandai  dengan  kelumpuhan  wajah unilateral  yang  tiba-tiba.  Kondisi  ini  terutama  mempengaruhi  neuron  motorik  bawah  dari saraf wajah, yang mengakibatkan ketidakmampuan untuk mengontrol otot-otot wajah pada sisi  yang  terkena.  Pertama  kali  dijelaskan  oleh  Sir  Charles  Bell  pada  abad  ke-19, Bell's Palsy tetap  menjadi  subjek  penelitian  yang  luas  karena  etiologinya  yang  tidak  jelas  dan prognosis yang bervariasi (Koirala, 2020).
Bell's Palsy muncul secara tiba-tiba, seringkali semalaman, dengan pasien terbangun dan mendapati satu sisi wajah mereka lumpuh. Kelumpuhan mempengaruhi otot-otot yang mengontrol  ekspresi  wajah,  menyebabkan  mulut  terkulai,  ketidakmampuan  untuk  menutup mata,  dan  hilangnya  kerutan  di  dahi.  Gejala  tambahan  dapat  mencakup  perubahan  rasa, peningkatan kepekaan terhadap suara (hiperakusis), dan penurunan produksi air mata serta saliva (Koirala, 2020).
Penyebab pasti Bell's Palsy tidak sepenuhnya dipahami, tetapi diyakini terkait dengan infeksi  virus,  terutama Herpes  Simplex  Virus  (HSV) ,  yang  menyebabkan  peradangan  dan kompresi saraf wajah dalam kanal falopi yang sempit. Virus lain, seperti Epstein-Barr virus dan  cytomegalovirus,  juga  telah  dikaitkan.  Peradangan  ini  menyebabkan  iskemia  dan demielinisasi saraf wajah, yang mengakibatkan kelumpuhan (Goker et al., 2019).

## Klasifikasi dan Faktor Risiko
Tingkat  keparahan  dan  prognosis Bell's  Palsy sering  dinilai  menggunakan  sistem klasifikasi  seperti  skala  House-Brackmann.  Skala  ini  menilai  fungsi  saraf  wajah  dari  I (normal)  hingga  VI  (total  kelumpuhan),  menyediakan  metode  standar  untuk  mengevaluasi dan  melacak  kemajuan  pasien  (Goker  et  al.,  2019).  Skala  lain,  seperti  Sunnybrook  Facial Grading  System,  menawarkan  penilaian  rinci  dengan  mengevaluasi  simetri  saat  istirahat, gerakan sukarela, dan sininesis (gerakan otot yang tidak disengaja).
Banyak  faktor  risiko  telah  dikaitkan  dengan  perkembangan Bell's  Palsy .  Ini  termasuk Obesitas dimana Indeks massa tubuh (BMI) yang meningkat telah dikaitkan dengan insiden Bell's Palsy yang lebih tinggi, mungkin karena peradangan sistemik dan disfungsi metabolik yang terkait dengan obesitas (Kim et al., 2020).  Konsumsi Alkohol dimana Asupan alkohol yang  berlebihan  dapat  meningkatkan  risiko Bell's  Palsy dengan  memperburuk  peradangan sistemik  dan  mengurangi  fungsi  kekebalan  tubuh  (Kim  et  al.,  2020).  Merokok dimana penggunaan  tembakau  adalah  faktor  risiko  yang  terkenal  untuk  berbagai  kondisi  inflamasi dan  telah  dikaitkan  dengan  peningkatan  risiko Bell's  Palsy (Liu,  2024).  Hipertensi atau tekanan darah tinggi dapat menyebabkan perubahan vaskular yang dapat membuat individu rentan  terhadap  iskemia  dan  kerusakan  saraf,  sehingga  meningkatkan  risiko Bell's  Palsy (Kim  et  al.,  2019).  Diabetes  Mellitus  adalah  faktor  risiko  signifikan,  karena  dapat menyebabkan  komplikasi  mikrovascular  dan  neuropati,  membuat  individu  lebih  rentan terhadap Bell's Palsy (Kim et al., 2020). Penderita migrain kronis menunjukkan insiden Bell's Palsy  yang  lebih  tinggi,  mungkin  karena  jalur  inflamasi  dan  disfungsi  vaskular  yang  sama (Kim et al., 2019).
Selain itu, studi terbaru menunjukkan kemungkinan hubungan antara Bell's Palsy dan rheumatoid  arthritis.  Individu  dengan  rheumatoid  arthritis  mungkin  memiliki  peningkatan risiko  mengembangkan Bell's  Palsy ,  mungkin  karena  peradangan  sistemik  dan  disfungsi sistem kekebalan (Lee et al., 2020).

## Pembelajaran Mesin dalam Prognosis
Ultrasonografi frekuensi tinggi, yang dikombinasikan dengan elektrofiologi saraf, telah muncul  sebagai  alat  berharga  untuk  mengevaluasi  dan  memprognosis Bell's  Palsy . Ultrasonografi  dapat  memvisualisasikan  saraf  wajah  dan  mendeteksi  tanda-tanda peradangan atau kompresi, sementara tes elektrofiologi menilai fungsi saraf. Kombinasi ini memungkinkan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif  tentang  kondisi  tersebut  dan  dapat memandu keputusan pengobatan (Li et al., 2015).
Teknik pembelajaran mesin telah menunjukkan potensi dalam klasifikasi dan prediksi hasil Bell's  Palsy .  Misalnya,  sebuah  studi  menggunakan  randomisasi  Mendelian  untuk menyelidiki  hubungan  antara  sitokin  inflamasi  dan Bell's  Palsy ,  menunjukkan  potensi  data genetik  dalam  memahami  mekanisme  penyakit  (Wu,  2023).  Dengan  menganalisis  dataset besar, algoritma pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi pola dan prediktor pemulihan, membantu dalam rencana perawatan yang dipersonalisasi.
Machine  learning sendiri  bukanlah  teknologi  yang  dapat  menganalisis  data  dengan benar  sepenuhnya  dan  kemudian  membuat  kesimpulan  (Muthohhar  and  Prihanto,  2023). Berbagai  jenis  algoritma  pembelajaran  mesin,  seperti Support  Vector  Machine (SVM)  dan Convolutional  Neural  Network (CNN),  telah  digunakan  dalam  penelitian  untuk  memproses berbagai  jenis  data,  seperti  data  klinis,  pencitraan,  dan  elektrodiagnostik.  Hasil  tinjauan literatur yan dilakukan menunjukkan bahwa algoritma ini memiliki kapasitas yang signifikan untuk  mengklasifikasikan  penyakit Bell's  Palsy. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  metode pembelajaran  mesin  dapat  menangani  kompleksitas  dan  keragaman  data Bell's  Palsy dengan  sangat  akurat.  Namun  ada  beberapa  pendekatan  yang  berbeda  untuk mengklasifikasikan Bells’  Palsy ,  dan  yang  paling  sering  digunakan  berdasarkan  tingkat keparahan dan gambaran klinis dari kondisi pasien. Salah satu metode untuk mendiagnosis penyakit Bell’s  Palsy yaitu House-Brackmann  Facial  Nerve  Grading  System (Monini,  et  al.
2021), yang banyak digunakan untuk mengkalsifikasikan tingkat kerusakan saraf wajah dan menentukan tingkat keparahan penyakit Bell’s Palsy . Sistem memberikan nilai dari I sampai VI,  dengan  I  menunjukkan  fungsi  Normal,  dan  VI  menunjukkan  Kelumpuhan  total.  Model klasifikasi  lainnya  adalah Sunnybrook  Facial  Grading  System, yang  mengukur  tingkat kelemahan  otot  wajah  berdasarkan  pergerakan  otot  tertentu  pada  wajah.  Sistem  ini memberikan evaluasi fungsi wajah yang lebih rinci dari pada sistem House-Branckmann. Metode  klasifikasi  berbasis  pembelajaran  mesin  telah  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan  dalam  meningkatkan  akurasi  diagnosis  dan  prognosis  penyakit Bell’s  Palsy . Penelitian  tentang  deteksi  dini  kesehatan  siswa  TK  menggunakan  algoritma Principal Component  Analysis (PCA)  menunjukkan  hasil  klasifikasi  dari  data  uji  yaitu  aktif  dan  tidak aktif,  Sistem  yang  diuji  memperoleh  akurasi  sebesar  83,75%  untuk  pengenalan  ekpresi wajah  (Rasyid,  et  al.    2019).  Penelitian  serupa  terkait  analisis  dan  kauntifikasi  kelemahan wajah menggunakan algoritma Histogram of Oriented Gradients (HoG),  SVM dengan hasil presentasi kombinasi fitur landmark dan intensitas HoG sebesar 92.2%  ± 1.1% (Zhuang, et al.,  2020).  Selain  pengujian  dengan  gambar,  algoritma  machine  learning  juga  terbukti mampu melakukan klasifikasi yang signifikasn dengan data video dalam penelitian analisis kelemahan  wajah  berbasis  video  mengusulkan  algortima Bidirectional  long-short term memory (BI-LSTM) dengan hasil accuracy, sensitivity, and specificity sebesar 94,3%, 91,4% dan 95,7% (Zhuang, et al. 2021).
Berdasarkan  fokus  penelitian  tinjauan  dari  setiap  literatur  yang  dikumpulkan,  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  klasifikasi  yang  diuji,  termasuk Support  Vector Machines (SVM), Histogram  of  Oriented  Gradients (HoG), Principal  Component  Analysis (PCA)    dapat  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  wajah  baik  untuk  data  gambar ataupun  video,  hal  tersebut  juga  dapat  digunakan  dalam  mendeteksi Bell's  Palsy dengan cukup akurat dengan menggunakan data gambar dan video. Namun, melihat perbandingan metode menunjukkan bahwa metode tertentu mungkin lebih efektif sesuai dengan data latih atau  data  uji  yang  digunakan.  Sebanyak  30  data  latih  yang  digunakan  untuk  memproses rangkaian  gambar  pasien  yang  berjumlah  9  gambar  untuk  1  orng  pasien  dengan  tingkat akurasi  keberhasilan  sebesar  98%  (Knoedler,  et  al.  2022)  Analisis  Pengaruh  Komposisi Data Training dan data Testing pada penggunaan PCA dan Algoritma Decision Tree untuk klasifikasi penderita penyakit dengan penggunaan persentase pembagian data training dan data testing 90%:10%  serta  setelah  penerapan  PCA  menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu 78.40%  (Azmi  et  al.,  2023).  Untuk  meningkatkan  kinerja  secara  keseluruhan,  mungkin diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  tentang  penggunaan  pembelajaran  kelompok  atau penggabungan berbagai metode klasifikasi.
Peneliti  menemukan  bahwa  komponen  seperti  jenis  data  yang  digunakan  dan  fitur yang  diterapkan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kinerja  metode  klasifikasi. Akibatnya,  memilih  fitur  dan  representasi  data  yang  tepat  sangat  penting  untuk mengoptimalkan  hasil  klasifikasi.  Tetapi  keamanan  data  dan  etika  penggunaan  informasi medis  adalah  beberapa  masalah  dan  keterbatasan  yang  ditemukan  dalam  analisis  ini. Rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut termasuk penelitian lebih lanjut tentang kombinasi metode,  peningkatan  pada  dataset  yang  lebih  besar  dan  beragam,  dan  penekanan  pada penggunaan  teknologi  medis  terkini  untuk  menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang  lebih  presisi dan dapat diandalkan dalam diagnosis Bell's Palsy .

## KESIMPULAN
Metode  klasifikasi untuk  penyakit Bell’s Palsy bervariasi  tergantung pada  pengaturan klinis  dan  data  yang  tersedia.  Sistem  penilaian House-Brackmann dan Sunnybrook adalah dua metode yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan Bell’s Palsy . Kedua sistem ini memberikan penilaian yang terstandarisasi, membantu dalam menentukan derajat  keparahan  dan  pemantauan  perkembangan  kondisi  pasien.  Selain  itu,  algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis machine learning telah menunjukkan potensi besar dalam  meningkatkan  akurasi  diagnosis  dan  prognosis Bell’s  Palsy .  Penggunaan  SVM memungkinkan  analisis  yang  lebih  kompleks  dan  mendalam  terhadap  data  pasien,  yang dapat  membantu  dalam  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan  rekomendasi pengobatan  yang  lebih  tepat.  Dengan  demikian,  kombinasi  metode  konvensional  dan
teknologi  machine  learning  dapat  memberikan  pendekatan  yang  lebih  komprehensif  dan efektif dalam penanganan Bell’s Palsy .

## REKOMENDASI
Penelitian  ini  merekomendasikan  untuk  mengevaluasi  berbagai  metode  klasifikasi, meningkatkan  representasi  dataset  yang  lebih  besar  dan  beragam,  dan  memasukkan teknologi medis seperti pemrosesan gambar. Untuk memastikan keamanan dan etika data, validasi  eksternal  pada  dataset  independen  dan  reproduksibilitas  hasil  merupakan  langkah penting.  Diharapkan  pengembangan  model  yang  praktis,  dan  teknis  dalam  konteks  klinis dapat  dicapai  melalui  kerja  sama  antardisipliner  antara  ahli  pembelajaran  mesin,  praktisi medis, dan pakar dari berbagai domain lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kami  ucapkan  kepada  Politeknik  Medica  Farma  Husada  Mataram  atas dukungan  dalam  penyusunan  naskah  ini.  Tim  penulis  mengucapkan  terimah  kasih  kepada peneliti  terdahulu  yang  telah  menerbitkan  hasil  penelitian  sehingga  dapat  kami  jadikan sebagai  dalam  Menyusun  naskah  ini.  Penelitian  ini  dilakukan  secara  mandiri  dan  tidak menerima  dana  khusus  dari  lembaga  atau  pendanaan  manapun.  Tidak  lupa  pula  kami ucapkan  terimakasih  kepada  berbagai  pihak  yang  telah  terlibat  dalam  membantu penyusunan naskah ini sehingga dapat di selesaiakan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Airi, F. A. H., Suprapti, T., & Bahtiar, A.  (2023). Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk  Prediksi  Penyakit  Stroke. E-Link:  Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Informatika 18(1): 73 –79.
Alamsyah,  D.,  &  Pratama,  D.  (2020).  Implementasi  Convolutional  Neural  Networks  (CNN) Untuk  Klasifikasi  Ekspresi  Citra  Wajah  Pada  FER-2013  Dataset. (JurTI)  Jurnal Teknologi Informasi 4(2): 350 –55.
Andesti,  C.  L.,  &  Sirait,  W.  (2022).  Diagnosa  Penyakit  Bells  Palsy  Menerapkan  Metode Tsukamoto. JOSTECH Journal of Science and Technology , 2 (2), https://doi.org/10.15548/jostech.v2i2.4366 .
Anggraini,  L.,  &  Yamasari,  Y.  (2023).  Klasifikasi  Citra  Wajah  Untuk  Rentang  Usia Menggunakan Metode Artificial Neural Network. Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) 5(02): 185 –92.
Azmi,  B.  N.,  Hermawan,  A.,  &  Avianto,  D.  (2023).  Analisis  Pengaruh  Komposisi  Data Training  Dan  Data  Testing  Pada  Penggunaan  PCA  Dan  Algoritma  Decision  Tree Untuk  Klasifikasi  Penderita  Penyakit  Liver. JTIM:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Multimedia 4(4): 281 –90.
Chen,  X.,  Li,  Y.,  Zheng,  H.,  Hu,  K.,  Zhang,  H.,  Zhao,  L.,  Li,  Y.,  Liu,  L.,  Mang,  L.,  &  Yu,  S. (2009).  A  randomized  controlled  trial  of  acupuncture  and  moxibustion  to  treat  Bell's palsy  according  to  different  stages:  design  and  protocol. Contemporary  clinical  trials ,
30 (4), 347 –353. https://doi.org/10.1016/j.cct.2009.02.006
Cooper,  L.,  Branagan- Harris, M., Tuson, R., & Nduka, C. (2017). Lyme disease and Bell’s palsy:  An  epidemiological  study  of  diagnosis  and  risk  in  England. British  Journal  of General Practice , 67 (658), e329 –e335. https://doi.org/10.3399/bjgp17X690497 Diantarakita, D., Widodo, A. W., & Rahman, M. A. (2019). Ekstraksi Ciri pada Klasifikasi Tipe Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Local  Binary  Pattern. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 3 (8), https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6072
Farhan, M. R., Widodo, A. W., & Rahman, M. A. (2019). Ekstraksi Ciri Pada Klasifikasi Tipe Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Haar  Wavelet. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 3 (3),  2903 –2909. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4840
Go ker, A., Alagoz, M., Korkmaz, G., Yılmazer, A., Berkiten, G., Tutar, B., … & Özdemir, E.
(2019).  Evaluation  of  serum  ischaemia-modified  albumin  levels  in  patients  with  bell's palsy. The Journal of Laryngology & Otology,
133(09), 810-813.
https://doi.org/10.1017/s0022215119001683
Kim, S. Y., Lee, C., Lim, J. S., Kong, I. G., Sim, S., & Choi, H. G. (2019). Increased risk of bell palsy in patient with migraine. Medicine, 98(21), e15764. https://doi.org/10.1097/md.0000000000015764
Kim,  S.  Y.,  Oh,  D.  J.,  Park,  B.,  &  Choi,  H.  G.  (2020).  Bell’s  palsy  and  obesity,  alcohol consumption  and  smoking:  a  nested  case-control  study  using  a  national  health screening cohort. Scientific Reports, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-61240- 7
Knoedler,  L.  et  al.  (2022).  “A  Ready-to-Use  Grading  Tool  for  Facial  Palsy  Examiners— Automated  Grading  System  in  Facial  Palsy  Patients  Made  Easy.” Journal  of Personalized Medicine 12(10). doi:10.3390/jpm12101739.
Koirala,  K.  (2020).  Epidemiological  study  of  bell's  palsy  in  patients  from  western  nepal. Eastern Green Neurosurgery, 2(2), 41-46. https://doi.org/10.3126/egn.v2i2.29259 Laia,  F.  H.,  Rosnelly,  R.,  Naswar,  A.,  Buulolo,  K.,  &  Lase,  M.  C.  M.  (2023).  Deteksi Pengenalan  Wajah  Orang  Berbasis  AI  Computer  Vision. Jurnal  Teknologi  Informasi Mura , 15 (1), 62 –72. https://doi.org/10.32767/jti.v15i1.2024 .
Lee, S., Lim, J., Oh, D., Park, B., Park, I., & Choi, H. (2020). The association between bell's palsy and rheumatoid arthritis.
Medicine, 99(12), e19568.
https://doi.org/10.1097/md.0000000000019568
Li, S., Guo, R., Liang, X., Wu, Y., Cao, W., Zhang, Z., … & Liang, H. (2015). High-frequency ultrasound as an adjunct to neural electrophysiology: evaluation and prognosis of bell's palsy. Experimental and Therapeutic Medicine,
11(1), 77-82.
https://doi.org/10.3892/etm.2015.2878
Liu,  Y.  (2024).  Association  between  hypertensive  disorders  and  bell’s  palsy  in  pregnancy: protocol  for  a  systematic  review  and  meta-analysis.  BMJ  Open,  14(5),  e080322. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-080322
Martawireja,  A.  R.  H.,  Purnama,  H.  M.,  &  Rahmawati,  A.  N.  (2020).  Analisis  Metode Pengenalan Wajah Two Dimensial Principal Component Analysis (2DPCA) dan Kernel Fisher  Discriminant  Analysis  Menggunakan  Klasifikasi  KNN  (K-Nearest  Neighbor). JTRM (Jurnal
Teknologi dan
Rekayasa Manufaktur) , 2 (2), https://doi.org/10.48182/jtrm.v2i2.30
Monini, S., Ripoli, S., Filippi, C., Fatuzzo, I., Salerno, G., Covelli, E., Bini, F., Marinozzi, F., Marchelletta,  S.,  Manni,  G.,  &  Barbara,  M.  (2021).  An  objective,  markerless videosystem  for  staging  facial  palsy. European  Archives  of  Oto-Rhino-Laryngology ,
278 (9), 3541 –3550. https://doi.org/10.1007/s00405-021-06682-z
Monisha,  G.  S.,  Yogashree,  G.  S.,  Baghyalaksmi,  R.,  &  Haritha,  P.  (2023).  Enhanced Automatic  Recognition  of  Human  Emotions  Using  Machine  Learning  Techniques.
Procedia Computer Science , 218 , 375 –382.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.020
Muthohhar,  J. D.,  &  Prihanto,  A.  (2023). Analisis  Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Untuk Penyakit Jantung.” Journal of Informatics and Computer Science 04.
Nurkhasanah,  N.,  &  Murinto,  M.  (2022).  Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network.
Sainteks , 18 (2), Article 2.
https://doi.org/10.30595/sainteks.v18i2.13188
Rahbar, A. R., Baxter, R., Rasgon, B., Ray, P., Black, S., Klein, J. O., & Klein, N. P. (2012). Epidemiologic  and  Clinical  Features  of  Bell’s  Palsy  among  Children  in  Northern California. Neuroepidemiology , 38 (4), 252 –258. https://doi.org/10.1159/000338303 Rasyid,  M.,  Zainuddin,  Z.,  &  Andani,  A.  (2019,  June  14). Early  Detection  of  Health Kindergarten Student at School Using Image Processing Technology . 1st International Conference on Science and Technology, ICOST 2019, 2-3 May, Makassar, Indonesia. https://eudl.eu/doi/10.4108/eai.2-5-2019.2284609
Singh,  A.,  &  Deshmukh,  P.  (2022).  Bell’s  Palsy:  A  Review. Cureus , 14 (10),  e30186. https://doi.org/10.7759/cureus.30186
Situmeang, N., & Sulindawaty, S. (2019). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Saraf Pusat Manusia  dengan  Metode  Certainty  Factor. REMIK:  Riset  dan  E-Jurnal  Manajemen Informatika Komputer , 4 (1), https://doi.org/10.33395/remik.v4i1.10224 Wu, W. (2023). Mendelian randomization study of inflammatory cytokines and bell's palsy.. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3288978/v1
Zhang, W., Xu, L., Luo, T., Wu, F., Zhao, B., & Li, X. (2020). The etiology of Bell’s palsy: A review. Journal of Neurology , 267 (7), 1896 –1905. https://doi.org/10.1007/s00415-019- 09282-4
Zhang, Y., Zhang, J., Xiao, Y., Zhao, N., Wu, J., Wu, H., Li, W., Li, X., Ma, M., & Song, A. (2022).  Early  Recognition  of  Facial  Paralysis  for  Rehabilitation  of  Stroke  Patients Using  Visual  Perception  and  AI-Assisted  Analysis. 2022  International  Conference  on
Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM) , 25 –30. https://doi.org/10.1109/ICARM54641.2022.9959402
Zhuang,  Y.,  McDonald,  M.  M.,  Aldridge,  C.  M.,  Hassan,  M.  A.,  Uribe,  O.,  Arteaga,  D., Southerland,  A.  M.,  &  Rohde,  G.  K.  (2021).  Video-Based  Facial  Weakness  Analysis. IEEE Transactions on Bio-Medical
Engineering , 68 (9), 2698 –2705. https://doi.org/10.1109/TBME.2021.3049739
Zhuang, Y., McDonald, M., Uribe, O., Yin, X., Parikh, D., Southerland, A. M., & Rohde, G. K. (2020). Facial Weakness Analysis and Quantification of Static Images. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics , 24 (8), 2260 –2267.
https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.2964520
Zhuang,  Y.,  Uribe,  O.,  McDonald,  M.,  Yin,  X.,  Parikh,  D.,  Southerland,  A.,  &  Rohde,  G.
(2019).  F-DIT-V:  An  Automated  Video  Classification  Tool  for  Facial  Weakness Detection. IEEE  EMBS  International  Conference  on  Biomedical  &  Health  Informatics (BHI) , 1 –4. https://doi.org/10.1109/BHI.2019.8834563