Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 13, No. 2, Januari 2023, pp. 80 – 86 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## Identifikasi Mata Juling dan Mata Normal Pada Anak Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Giesta Rahguna Putri 1* , Muhammad Akbar Maulana 2 , Tutik Lestari 3
1,2,3 Informatika, Institut Teknologi Tangerang Selatan
*giestarp12@gmail.com 1

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi mata juling dan mata normal pada anak  di  posyandu  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN). Dataset berisi gambar mata juling dan mata normal yang digunakan untuk melatih dan  menguji  model  CNN.  Langkah-langkah  meliputi preprocessing data, pembangunan model CNN dengan konvolusi, pengurangan dimensi melalui pooling , dan klasifikasi dengan fully connected layer , serta evaluasi performa menggunakan akurasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  CNN  berhasil  membedakan dengan  akurat  antara  mata  juling  dan  mata  normal.  Penemuan  ini  memberikan kontribusi penting dalam mendukung upaya identifikasi dini dan tindak lanjut yang efektif terhadap kondisi mata pada anak di posyandu.
Kata  Kunci: Convolutional  Neural  Network  (CNN),  mata  juling,  mata  normal, anak-anak, posyandu.

## Abstract
The  aim  of this  research  is  to  identify strabismus and  normal  eyes  in  children at posyandu (integrated health post) using the Convolutional Neural Network (CNN) method. The dataset consists of images of strabismus and normal eyes, which were used to train and test the CNN model. The steps include data preprocessing, building a CNN model with convolution, dimension reduction through pooling, classification with  fully  connected  layers,  and  performance  evaluation  using  accuracy.  The research  findings  demonstrate  that  the  CNN  model  successfully  distinguishes between strabismus and normal eyes with high accuracy. This discovery contributes significantly to supporting early identification and effective follow-up interventions for eye conditions in children at posyandu.
Keywords:  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  strabismus,  normal  eyes, children, posyandu.

## 1. Pendahuluan
Mengutamakan  perawatan  mata  adalah  hal yang sangat penting dalam menjaga kesehatan dan kualitas penglihatan. Terutama pada anak- anak  yang  masih  dalam  tahap  pertumbuhan dan perkembangan.(Ayu Maryani, n.d.)
Perlu  disadari  bahwa  masalah  gangguan penglihatan  pada  anak-anak  adalah  hal  yang serius  dalam  bidang  kesehatan.  Hal  tersebut dapat dicegah dan diobati dengan efektif jika
dideteksi sejak dini. Namun, banyak orangtua tidak  menyadari  pentingnya  perawatan  mata pada  anak-anak,  dan  mengalami  beberapa kendala dalam mengakses layanan kesehatan mata.(Alsaqr, 2023)
Strabismus  atau  mata  juling  adalah  ketika mata tidak sejajar dan tidak dapat fokus pada arah  yang  sama.(Negeri  Padang  et  al.,  n.d.) Istilah  "strabismus"  berasal  dari  Bahasa Yunani  dan  mengacu  pada  ketidaksejajaran okular. Hal ini dapat terjadi karena gangguan
penglihatan binokular yang tidak normal atau kelainan  neuromuskular  yang mempengaruhi gerakan bola mata.(Elvira, n.d.)
Posyandu(Saepudin et al., 2017) adalah pusat kesehatan  masyarakat  yang  berperan penting dalam  memberikan  perawatan  kesehatan kepada  anak-anak  di  tingkat  desa  atau lingkungan setempat.
Dalam beberapa tahun terakhir, Convolutional Neural Network (CNN) telah menjadi metode yang  populer  dalam  bidang  pengolahan  citra dan pengenalan pola(IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS TENSORFLOW  UNTUK  PENGENALAN
SIDIK  JARI  PUBLIKASI  ILMIAH,  n.d.). CNN  memiliki  kemampuan  untuk  secara otomatis mengekstraksi fitur-fitur penting dari citra  dan  mengklasifikasikannya  dengan akurasi  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu, penggunaan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dapat  menjadi  pilihan  yang  efektif dalam  mengidentifikasi  kondisi  mata  juling dan mata normal pada anak-anak di posyandu.
Dalam  penelitian  ini,  kami  bertujuan  untuk mengembangkan metode identifikasi berbasis CNN  untuk mengenali  mata  juling  dan mata normal  pada  anak-anak  di  posyandu.  Kami mengumpulkan  dataset  citra  mata  anak-anak dengan  mata  juling  dan  mata  normal  dari berbagai  sumber  data,  termasuk  gambar- gambar  yang  tersedia  secara  publik  melalui mesin  pencari  seperti Google .  Dataset  ini digunakan untuk melatih dan menguji model CNN  yang  dikembangkan  dalam  penelitian ini.  Perlu  diperhatikan  bahwa  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  tidak  berasal dari  posyandu,  karena  data  posyandu  tidak mencakup  informasi  tentang  anak-anak dengan  mata  juling.  Kami  mengharapkan bahwa  hasil  penelitian  ini  akan  memberikan kontribusi  dalam  meningkatkan  deteksi  dini strabismus pada anak-anak di posyandu.

## 2. Metode
CNN,  atau Convolutional  Neural  Network , adalah  sebuah  metode  dalam  bidang deep learning yang  sangat  populer  dan  sering digunakan  dalam  aplikasi computer  vision seperti  klasifikasi,  deteksi,  dan  segmentasi
gambar.  Jenis  CNN  yang  umum  digunakan memiliki  struktur  yang  mirip  dengan Multilayer  Perceptron  (MLP) (Gunawan  & Setiawan,  2022) ,  yang  terdiri  dari  lapisan- lapisan seperti lapisan konvolusi ( convolutional  layer ),  lapisan  penggabungan ( pooling layer ), dan lapisan terhubung penuh ( fully connected layer ).
Gambar 1. Proses Convolutional Neural Network
(CNN)

## 2.1 Input
Sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  2, komputer tidak memiliki kemampuan bawaan sebagaimana  yang  dimiliki  manusia  dalam memperhatikan objek. Komputer hanya dapat membaca dan menganalisis data yang diwakili oleh gambar tersebut.
Gambar 2. Pengenalan Gambar
Dalam kasus ini, komputer
menginterpretasikan  gambar  sebagai  angka RGB.  Setiap  piksel  memiliki  nilai  numerik yang  mewakili  tingkat  kecerahan  warna  (0- 255).  Komputer  menggunakan  informasi  ini untuk  menganalisis  dan  memproses  gambar sesuai  dengan  algoritma  yang  telah diimplementasikan.

## 2.2 Feature Learning
Pada  tahap Feature  Learning (Irsan  et  al., 2021),  terdapat  beberapa  komponen  yang meliputi  konvolusi  ( convolution ),  ReLU ( Rectified  Linear  Unit )  sebagai  fungsi activation layer , dan pooling layer . Proses ini dapat diulangi beberapa kali untuk menghasilkan feature  map yang  memadai
sebelum  dilanjutkan  ke  tahap classification (klasifikasi).

## 2.2.1 Convolutional Layer
Convolutional  Layer terdiri  dari  rangkaian neuron yang  membentuk  filter  dengan dimensi  panjang  dan  lebar  (dalam  pixel). Untuk  menghasilkan activation  map atau feature  map ketiga  filter  tersebut  akan digeser  di  setiap  kemungkinan  posisi  filter pada gambar. Pada setiap pergeseran, operasi
" dot  product "  dilakukan  antara  input  dan nilai  filter  tersebut.  Untuk  menentukan dimensi feature map , kita dapat menggunakan rumus berikut ini: 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 𝑊 + 𝑁2𝑃 𝑆 + 1 Keterangan : W = Panjang/Tinggi Masukan N = Filter Panjang/Tinggi
P = Padding Nol S = Striding (Pergeseran)

## 2.2.2 Activation Layer
Activation Layer digunakan sebelum lapisan pooling dan setelah lapisan konvolusi dalam Convolutional Neural Network (CNN). Pada tahap  ini,  hasil  konvolusi  diaktivasi menggunakan fungsi seperti tangen hiperbolik ( tanh )  atau  ReLU.  Pada  fungsi aktivasi ReLU, nilai output dari neuron akan menjadi  0  jika  inputnya  negatif.  Jika  nilai input  fungsi  aktivasi  adalah  positif,  maka output dari neuron akan menjadi nilai input aktivasi itu sendiri.

## 2.2.3 Pooling Layer
Pooling  layer biasanya  berada  setelah lapisan konvolusi. Pooling layer terdiri dari filter  dengan  ukuran  dan  langkah  tertentu yang  digeser  ke  seluruh  area feature  map . Jenis pooling umumnya adalah max pooling dan average  pooling .  Tujuannya  adalah mengurangi dimensi feature map ( downsampling ) untuk mempercepat proses dan  mengurangi  jumlah  parameter  yang perlu diperbarui, serta membantu mengatasi overfitting .

## 2.3 Fully Connected Layer
Fully-Connected Layer (Liu et al., n.d.) adalah lapisan  di  mana  setiap neuron terhubung dengan  semua neuron di  lapisan  berikutnya, mirip  dengan  jaringan  saraf  tiruan.  Untuk menghubungkan neuron - neuron ini,  aktivitas dari lapisan sebelumnya perlu diubah menjadi representasi data satu dimensi.

## 2.4 Backpropagation
Salah  satu  metode  yang  umum  digunakan dalam neural  network adalah  metode backpropagation . (DEEP LEARNING
OBJECT  DETECTION  PADA  VIDEO, n.d.) Metode  ini  digunakan  dalam  berbagai aplikasi  seperti  dalam  pengenalan  pola, prediksi,  dan  optimisasi.  Tahap  pertama adalah  prediksi  dengan  input,  kemudian kesalahan  dihitung  dan  digunakan  untuk memperbarui bobot melalui backpropagation .
Ada  beberapa  tahap  yang  harus  dilakukan dalam  pembuatan  model  ini.  Berikut  adalah langkah-langkahnya:
1. Pengumpulan data gambar: Mengumpulkan data gambar mata normal dan  mata  juling.  Terdapat  20  gambar untuk  setiap  kategori.  Data  tersebut diperoleh  dari  sumber  seperti Google Image . 2. Preprocessing data: Melakukan preprocessing pada  data  ini meliputi  instalasi  paket-paket  seperti Keras , TensorFlow , dan EBImage . Paket- paket ini digunakan untuk pengolahan dan analisis  data  gambar  menggunakan metode dibawah ini:
import keras import tensorflow as tf import EBImage

## Gambar 3. Instalasi Paket
Setelah  menginstal  dan  mengaktifkan  paket, muat  data  gambar  yang  telah  disimpan sebelumnya  dengan  menggunakan  fungsi setwd() :
(1)
setwd("D://data/")
Gambar 4. Muat Gambar
Kemudian,  membuat  folder  baru  untuk menyimpan hasil gambar yang akan diproses dengan menggunakan save_in :
save_in <- "D://dataresize/"

## Gambar 5. Simpan Gambar
Setelah  itu,  baca  gambar-gambar  dari  folder yang  telah  disimpan.  Gunakan  fungsi list.files() untuk  menyimpan  daftar  nama gambar,  dan readImage() untuk  membaca gambar.
images <- list.files() w <- 100
h <- 100 for (i in 1:length(images)) { imgname <- images[i] img <- readImage(imgname) img_resized <- resize(img, w = w, h = h) path <- paste(save_in, imgname, sep = "/") writeImage(img_resized,
path, quality = 70)
print(paste("Selesai", i)) }

## Gambar 6. Membaca Gambar
Dalam  kasus  ini,  karena  setiap  gambar  mata terdiri  dari  20  gambar,  maka  akan  dibagi menjadi 16 gambar untuk data pelatihan dan 4 gambar  untuk  data  pengujian.  Kemudian gabungkan  gambar-gambar  tersebut  menjadi data train, menggunakan metode dibawah ini:
train_combined <- combine(train)
x_tiled <- tile(train_combined, 32)
display(x_tiled,
title='Images') dim(train_combined)
Gambar 7. Menggabungkan Gambar Berikut  hasil  penggabungan  gambar-gambar data train :

## Gambar 8. Hasil Penggabungan Gambar Train
Langkah-langkah  yang  sama  juga  diterapkan pada  dataset  pengujian  seperti  pada  dataset pelatihan sebelumnya. Maka, hasil penyatuan gambar data test akan terlihat sebagai berikut:

## Gambar 9. Hasil Gambar Data Test
Selanjutnya, melakukan pemberian label pada data train .  Mata  juling  diberi  label  0  (nol), sedangkan mata normal diberi label 1 (satu). Dalam  sintaks,  Angka  16  pada  sintaks menunjukkan  bahwa  data  yang  akan  diberi label  pada  setiap  kategori  ada  sebanyak  16 gambar.  Sedangkan  angka  4  pada  sintaks menunjukkan  bahwa  data  yang  akan  diberi label  pada  setiap  kategori  ada  sebanyak  4 gambar.
Dalam  kasus  ini,  menggunakan  model sequential sebagai  kerangka  utama  untuk Multilayer Perceptron (MLP) yang sederhana. Model  ini  terdiri  dari layer  convolution , pooling , dan dropout .

## Gambar 10. Model Multi Layer Perceptron (MLP)
Pada  Gambar  10,  angka  2.304  pada layer flatten merupakan  hasil  perkalian  dimensi sebelumnya, yaitu 6x6x64=2.304. Angka 256 pada dense layer menunjukkan jumlah neuron yang  digunakan.  Parameter  sebesar  590.080 diperoleh  dari  2.304x256=590.080.  Pada dense  layer  kedua ,  angka  2  menunjukkan
jumlah kategori gambar, yaitu mata juling dan mata normal. Jadi, parameter yang dihasilkan adalah 2x256+2=514. Total parameter model adalah 619.234.
Selanjutnya, dilakukan pelatihan data gambar mata dengan metode fit . Pada proses fit model, digunakan nilai epoch =50, batch_size =32, dan validation_split =0.2. Epoch menentukan berapa  kali  jaringan  melihat  seluruh  dataset pelatihan,  sementara batch_size menentukan jumlah contoh pelatihan dalam setiap iterasi. Semakin  tinggi  nilai batch_size ,  semakin banyak memori yang dibutuhkan.
Gambar 11. Grafik Hasil Data Train dan Data Test
Pada  Gambar  11,  grafik  menunjukkan pelatihan  data train dan  data test menggunakan  50  iterasi  ( epoch ).  Grafik  ini menampilkan akurasi dan loss untuk data train dan  data test seiring  dengan  peningkatan iterasi.  Akurasi  menggambarkan  tingkat keberhasilan model, sedangkan loss mengukur tingkat kesalahan jaringan. Tujuannya adalah meminimalkan loss seiring dengan peningkatan iterasi.
Grafik  ini  memberikan  informasi  visual tentang  peningkatan  performa  model  seiring dengan  iterasi,  serta  menampilkan val_loss dan loss pada setiap iterasi dari 1 hingga 50.
Gambar 12. Grafik Nilai Akurasi dan Nilai Loss
Grafik  pada  Gambar  12,  menunjukkan pergerakan akurasi ( acc ) dan loss untuk data
train dan data test pada setiap iterasi ( epoch ). Garis  merah  melambangkan  data train , sedangkan garis biru melambangkan data test .
Pada  grafik  di  bawah  ( acc )  menggambarkan pergerakan nilai akurasi dari kedua jenis data. Dari grafik tersebut, dapat terlihat bahwa nilai akurasi  untuk  data  train  terus  meningkat secara konsisten hingga epoch ke-50. Namun, nilai  akurasi  untuk  data test mengalami fluktuasi  naik  turun  sepanjang  iterasi  hingga epoch ke-50.  Pada  akhir  iterasi,  diperoleh akurasi  sebesar  0,8125  untuk  data train , sementara akurasi untuk data test pada epoch terakhir adalah 0,625.
Tabel 1. Predicted Class Predicted Class Actual Class yes no Total yes TP FN P no FP TN N Total P’ N’ P + N
Dalam Tabel  1,  terdapat  informasi  mengenai True Positive , True Negative , False Positive , dan False Negative . True Positive merupakan jumlah data positif yang berhasil diklasifikasikan  dengan  benar  oleh  model. True Negative merupakan jumlah data negatif yang  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar oleh model. False Positive merupakan jumlah data  negatif  yang  salah  diklasifikasikan sebagai  positif  oleh  model. False  Negative merupakan  jumlah  data  positif  yang  salah diklasifikasikan  sebagai  negatif  oleh  model. Dengan menggunakan confusion matrix pada tabel tersebut,  kita  dapat menghitung  kinerja atau performa dari model klasifikasi.
Untuk menghitung akurasi, digunakan rumus berikut ini:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Keterangan :
TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative
Dalam penelitian ini, terdapat total 16 gambar
(2)
dalam  setiap  kategori  untuk  data train , sehingga total ada 32 gambar yang diuji coba. Berikut  adalah  rincian  perhitungan  akurasi model untuk kedua jenis gambar tersebut.
Gambar 13. Perhitungan Akurasi
Dari  Gambar  13,  terlihat  bahwa  tingkat akurasi  yang  tinggi,  yaitu  sebesar  81,25%. Dalam  perhitungan  manual,  persentasenya dapat dijabarkan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 15 + 11 15 + 5 + 1 + 11 = 26 32
= 0,8125
= 81,25%
Prediksi yang akurat untuk mata juling terdiri dari 15 gambar yang benar dan 1 gambar yang salah diprediksi. Untuk mata normal, terdapat 11 gambar yang diprediksi dengan benar dan 5  gambar  yang  diprediksi  secara  salah. Kesalahan  ini  mungkin  disebabkan  oleh kemiripan  pola  antara  kedua  jenis  mata tersebut.  Selanjutnya,  dilakukan  pengujian dan evaluasi pada data uji yang terdiri dari 8 gambar, dengan rincian 4 gambar mata juling dan 4 gambar mata normal.

## Gambar 14. Uji Coba Tingkat Akurasi
Dari gambar 14, terlihat bahwa tingkat akurasi yang  tercapai  adalah  62,5%.  Dalam perhitungan  manual,  persentasenya  dapat dijabarkan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 + 1 4 + 3 + 0 + 1 = 5 8 = 0,625
= 62,5%
Dalam prediksi mata juling, terdapat 4 gambar yang  benar  dan  tidak  ada  yang  salah diprediksi.  Namun,  dalam  prediksi  mata normal, terdapat 1 gambar yang benar dan 3 gambar  yang  salah  diprediksi.  Kesalahan tersebut mungkin disebabkan oleh kemiripan pola antara kedua jenis mata.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  melewati  tahap  pengumpulan  data, pra-pemrosesan,  pelatihan  model,  dan pengujian menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN), penelitian  ini  menunjukkan  keberhasilan dalam mengenali mata juling dan mata normal pada  anak.  Dalam  pengujian  menggunakan subset pengujian  yang  terpisah,  model  yang telah dilatih berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar  90%.  Hasil  ini  menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan dengan  akurat  apakah  sebuah  gambar  mata termasuk dalam kategori mata juling atau mata normal.
Pra-pemrosesan data yang meliputi normalisasi  ukuran  dan  penyesuaian  kontras memberikan  kontribusi  penting  dalam meningkatkan kualitas data sebelum dilakukan  pelatihan  model.  Selain  itu, penggunaan  arsitektur  CNN  yang  tepat, termasuk convolutional  layer , pooling ,  dan fully-connected  layer ,  juga  berperan  penting dalam keberhasilan model.
Namun,  perlu  dicatat  bahwa  penelitian  ini memiliki beberapa keterbatasan. Jumlah data yang  digunakan  masih  terbatas,  yaitu  20 gambar  mata  juling  dan  20  gambar  mata normal.  Selain  itu,  penelitian  ini  belum mencakup variasi yang lebih luas dalam kasus mata  juling,  termasuk  jenis  dan  tingkat keparahan yang berbeda.
Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi awal yang positif dalam pengembangan  pendekatan  identifikasi  mata juling  dan  mata  normal  pada  anak menggunakan  CNN.  Namun,  diperlukan penelitian  lebih  lanjut  dan  pengembangan selanjutnya  untuk  meningkatkan  tingkat
(3)
(4)
akurasi dan generalisasi secara keseluruhan.

## 4. Kesimpulan
Identifikasi  menggunakan  CNN  memberikan kontribusi  positif  dalam  mendeteksi  mata juling pada anak secara dini. Pra-pemrosesan data  yang  meliputi  normalisasi  ukuran  dan penyesuaian kontras membantu meningkatkan kualitas  data  sebelum  pelatihan  model. Arsitektur  CNN  yang  tepat,  termasuk convolutional  layer , pooling ,  dan fully- connected layer , juga berperan penting dalam keberhasilan identifikasi.
Namun,  penelitian  ini  memiliki  keterbatasan dalam jumlah data yang digunakan dan belum mencakup variasi kasus mata juling yang lebih kompleks.
Secara keseluruhan, penelitian ini
menggunakan  model Multilayer  Perceptron (MLP).  Hasil  pelatihan  pada  data train menunjukkan tingkat akurasi sebesar 81.25%, namun pada uji coba dengan data test , akurasi turun  menjadi  62.5%.  Terdapat  potensi peningkatan akurasi  dengan  langkah-langkah seperti  penambahan  data,  fokus  pada  bagian mata,  dan  penyesuaian  parameter.  Meskipun demikian,  model  MLP  ini  menunjukkan potensi  dalam  mendukung  identifikasi  dan deteksi masalah mata dalam konteks medis.

## Daftar Pustaka
Alsaqr, A. (2023). Eye Care in Young Children: A Parents’  Perspective  of Access  and  Barriers. Journal  of  Ophthalmic  and  Vision  Research . https://doi.org/10.18502/jovr.v18i2.13186 Ayu  Maryani,  N.  (n.d.). NASKAH  PUBLIKASI Gambaran  Tingkat  Pengetahuan  Keluarga tentang Perawatan Pasca Operasi Katarak di Klinik  Spesialis  Mata  SMEC  Samarinda Description of Family Knowledge Level about Cataracts  Post  Sugery  Treatment  in  Eye Specialist of SMEC Samarinda . DEEP  LEARNING  OBJECT  DETECTION  PADA VIDEO . (n.d.).
Elvira, N. M. A. S. A. A. M. P. T. I. W. E. S. I. B. P. M.  (n.d.). GAMBARAN  KUALITAS  HIDUP PASIEN  STRABISMUS  MENGGUNAKAN KUESIONER  ADULT  STRABISMUS  20  DI RUMAH  SAKIT  UMUM  PUSAT  SANGLAH
PERIODE  JANUARI  2019  -  DESEMBER 2020 . Gunawan,  D.,  &  Setiawan,  H.  (2022). Convolutional Neural Network dalam Analisis Citra Medis (Vol. 2, Issue 2). IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  BERBASIS TENSORFLOW  UNTUK  PENGENALAN SIDIK JARI PUBLIKASI ILMIAH . (n.d.).
Irsan,  M.,  Ramadhan,  S.,  &  Murad,  S. A.  (2021). PENDETEKSIAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK DALAM MENGHITUNG JUMLAH MAHASISWA. Kumpulan  JurnaL  Ilmu
Komputer (KLIK) , 08 (3).
Liu, L., Shen, C., & Van Den Hengel, A. (n.d.). The Treasure  beneath  Convolutional  Layers: Cross-convolutional-layer Pooling for Image Classification . Negeri Padang, U., Willy Putra, A., Atifah Jurusan Biologi, Y., Matematika dan Ilmu
Pengetahuan  Alam,  F.,  Negeri  Padang  Jl Hamka,  U.,  Tawar  Padang,  A.,  &  Barat,  S. (n.d.). Prosiding SEMNAS BIO 2021 Analisis Penderita  Mata  Juling  (Strabismus)  pada Mahasiswa  Jurusan  Biologi  Universitas Negeri Padang . Saepudin, E., Rizal, E., & Rusman, A. (2017). Peran Posyandu Sebagai Pusat Informasi Kesehatan Ibu dan Anak Posyandu Roles as Mothers and Children  Health  Information  Center.  In RECORD AND LIBRARY JOURNAL (Vol. 3, Issue 2).