## Analisis Perbandingan Kinerja Model Yolov7 dalam Deteksi Kuku Diabetes
(Nur Inda 1 , Andani Achmad 2, Supriadi Sahibu 3 )
1 Institut Teknologi dan Bisnis Muhammadiyah Polewali Mandar
2 Universitas Handayani Makassar

## abstrak
Diabetes mellitus (DM) tidak menular atau degenerative yang dapat dilihat dari warna kuku  jari  tangan.  Dalam  menganalisis  warna  mata  manusia  memiliki  keterbatasan  dalam pengenalan warna dan analisis tekstur sedangkan komputer mampu mengklasifikasi jutaan warna dan sedikit perubahan tekstur untuk mengenali perubahan warna kuku individu untuk mencega gejala awal  diabetes menggunakan  metode  YOLOv7 untuk mewakili  model  satu  tahap  untuk mendeteksi objek menggunakan Convolutional Neural Network (CNN).
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Puskesmas  Polewali.  Pengambilan  sampel  dilakukan dengan mengambil rekam medis dan melakukan wawancara ke Dokter terkait. Data sampel yang diambil dari beberapa data pasien diabetes mellitus dan beberapa tenaga kerja pada Puskesmas Polewali untuk data sampel kuku sehat.
Hasil pengujian model YOLOv7 dengan epoch 100 didapatkan hasil accuracy 81%, precision 82,4%, recall 95,5% dan F1-Score 88,5%. Pengujian model YOLOv7 dengan epoch 200  didapatkan  hasil accuracy 90%, precision 93,3%, recall 93,3%  dan F1-Score 93,3%. Pengujian  model  YOLOv7-x  dengan epoch 100  didapatkan  hasil accuracy 71,4%, precision 72,3%, recall 82,9%  dan F1-Score 77,2%.  Pengujian  model  YOLOv7-x  dengan epoch 200 didapatkan  hasil accuracy 63,3%, precision 60,4%, recall 90,6%  dan F1-Score 72,5%. Pengujian model YOLOv7-tiny dengan epoch 100 didapatkan hasil accuracy 91,4%, precision 95,6%, recall 93,5% dan F1-Score 94,5%. Pengujian model YOLOv7-tiny dengan epoch 200 didapatkan  hasil accuracy 94,6%, precision 93%, recall 100%  dan F1-Score 96,4%.  Hasil pengujian perbandingan model YOLOv7 dalam mendeteksi kuku diabetes, disimpulkan bahwa model ideal yang dapat digunakan adalah model YOLOv7-tiny dengan nilai epoch 200.
Kata kunci: Confussion Matrix, CNN, Diabetes Mellitus, Kuku, YOLOv7
Abstract
Hasil pengujian model YOLOv7 dengan epoch 100 didapatkan hasil accuracy 81%, precision 82,4%, recall 95,5%  dan F1-Score 88,5%.  In  analyzing  color  the  human  eye  has limitations in color recognition and texture analysis while computers are able to classify millions of colors and slight texture changes to recognize changes in individual nail color to prevent early symptoms of diabetes using the YOLOv7 method to represent a one-stage model for detecting objects using a Convolutional Neural Network ( CNN).
This research was carried out at the Polewali Community Health Center. Sampling was carried out by taking medical records and conducting interviews with the relevant doctors. Sample  data  was  taken  from  several  diabetes  mellitus  patients  and  several  workers  at  the Polewali Community Health Center for healthy nail sample data.
The results of testing the YOLOv7 model with epoch 100 showed accuracy of 81%, precision of 82.4%, recall of 95.5% and F1-Score of 88.5%. Testing the YOLOv7 model with epoch 200 resulted in an accuracy of 90%, precision of 93.3%, recall of 93.3% and F1-Score of 93.3%.  Testing  the  YOLOv7-x  model  with  epoch  100  resulted  in  an  accuracy  of  71.4%, precision 72.3%, recall 82.9% and F1-Score 77.2%. Testing the YOLOv7-x model with epoch 200  resulted  in  an  accuracy  of  63.3%,  precision  60.4%,  recall  90.6%  and  F1-Score  72.5%. Testing the YOLOv7-tiny model with epoch 100 resulted in an accuracy of 91.4%, precision 95.6%,  recall  93.5%  and  F1-Score  94.5%.  Testing  the  YOLOv7-tiny  model  with  epoch  200 resulted in an accuracy of 94.6%, precision 93%, recall 100% and F1-Score 96.4%. The results of comparative testing of the YOLOv7 model in detecting diabetic nails, concluded that the ideal model that can be used is the YOLOv7-tiny model with an epoch value of 200.
Keywords: Confusion Matrix, CNN, Diabetes Mellitus, Nails, YOLOv7

## 1. Pendahuluan
Diabetes Mellitus (DM) yaitu penyakit tidak menular dan degenerative yang memiliki  peningkatan.  Biasa  terjadi  orang  seketika  langsung  cemas  terhadap penyakit  yang  sedang  diderita  dan  melakukan  konsultasi  pada  dokter  untuk diberikan  pengobatan.  Pada  penyakit diabetes  mellitus (DM)  ii  tenyata  dapat dilihat  dari  warna  kuku  jari  tangan  untuk  memperoleh  informasi  terhadap penyakit  yang  telah  diderita  didalam  tubuh  manusia,  warna  kuku  jari  tangan mempunyai  empat  warna  yaitu  merah  keputihan  ( pink ),  putih,  kuning  dan kebiruan. (Arvin Ramadhani, Tri Deviasari Wulan, Fajar Annas Susanto.2020).
Mudah  mengenali  perubahan  warna  kuku  ( dischromia )  yaitu  kuku  secara umum  dalam  kondisi  tubuh  sehat  akan  puth  berkilat  dan  berwarna  merah mudah.  Sedangkan  kuku  kemerahan  didasar  kuku  dean  kekuningan  dalam konsisi medis dinayatkan diabetes. (Jose L. Anggowarsito. 2018).
Image  processing  or pengelolaan  citra  yaitu  pengambilan  data  yang prosesnya  diolah  dari  suatu  citra.  Memanipulasi  tersebut  prosesnya  dapat berjalan  dengan  memanfaatkan  pengelolaan  citra,  metode  atau  cara  kerja apapun dalam pengambilan data baik format RGB akan diganti dengan metode I grayscale, manfaat dari metode ini yaitu meminimalisir proses kesalahan data saat  proses  pengambilan  data  atau  gambar  karena  mengurangi  nilai  akurasi. (Emil Herdiana, Lia Saniah, Fitriani Reyta. 2022)
Sprektur  aplikasi  yang  luas  salah  satunya  merupakan  manfaat  dari pengelolaan citra digita. Berinovasi membuat system yang berfokus pada proses klasifikasi  jenis  penyakit  yang  bermanfaat  sebagai  klasifikasin  sarana  dalam mendiagnosis  suatu  penyakit.  Masih  banyak  orang  yang  tidak  mengetahui bahwa  perubahan  warna  kuku  mampu  mengindikasikan  Kesehatan  manusia, beberapa  kasus  pasien  dalam  penyakit  tertentu  baru  tahu  bahwa  penyebab perubahan warna kuku tersebut karena sedang mengidap penyakit seperti kasus akan berumur 16 Tahun yang memiliki Terry’s Nails pada hasil biopsy bahwa anak tersebut menderita sirosis sekunder hepatitis autoimun.
Kuku bisa menjadi salah satu  tanda dari gelaja suatu  penyakit, karena itu penting  focus  memperhatikan  kondisi  kuku  dan  memahami  serta  mengenali berbagai penyakit yang dapat menyerang kuku. Karna kuku merupakan factor lain  yang  mengindikasikan  pentingnya  merawat  dan  memperhatikan  warna kuku  dikarenakan  adanya  proses  tahap  awal  mengenali  gejala  dari  kelainan kuku  terhadap  Kesehatan.  Pentingnya  mengimplementasikan  teknologi deep learning dalam  digital signal  processing untuk  proses  pengelolahanan  suatu image dengan  meniru  proses  kerja  otak  manusia.  Maka  berinovasi  membuat suatu  system  yang  dapat  mengklasifikasi/memperediksikan  suatu  penyakit dengan  mengelompokan  kuku  berbasisi  teknologi  atau  computer.  (obi,  rita purnamasari, sinta. 2022).
Berdasarkan  pembahasan  diatas  yaitu  penyakit  diabetes  yang  semakin meningkat  dan  bisa  terlihat  berdasarkan  tekstur  kuku  dan  warna  kuku. Kelemahannya adalah mata manusia memiliki keterbatasan dalam menganalisis
tekstur  kuku  serta  mengenali  warna  kuku  sedangkan  computer  bisa mengkalsifikasi seribu atau jutaan wanra dan analisis tekstur. Oleh karena itu penulis  focus  dalam  melaksanakan  penelitian  yang  berjudul  “Analisis Perbandingan  Kinerja  Model  YOLOv7  Dalam  Deteksi  Kuku  Diabetes Mellitus” tujuan penelitian ini berfokus untuk Teknik pengujian system yang dugunakn untuk menampilkan serta mengetahui gelaja dan Tingkat perubahan warna kuku pada manusia atau indivisu untuk pencegahan gejawa awal diabetes dengan metode CNN pada Kinerja YOLOv7.
Data  pengolahan  citra  mampu  memproses  data  warna  kuku.  Data  citra dibagi menjadi beberapa bagian yaitu data latih dan data pengujian. Beberapa bagian  disimpan  sebagai  data  pengujian  dan  data  latih.  Masing  masing  data berisi  sampel  warna  yang  mewaili  idikasi  perubahan  Kesehatan  yang disebabkan  oleh  warna  kuku  dan  tahapan  penting  dalam  suatu  proses segmentasi  data  yaitu  proses  akuisisi  citra,  pada  bagian  ini  dilakukan  proses kalibrasi  data  masukan  sesuai  dengan  jenis  kamera,  tahap  kedua  adalah penyempurnaan image  processor “ feature  extraction ”  kemudian  yang  ketiga adalah proses segmentasi warna dimana objek utama akan dipisahkan. dari objek yang tidak perlu diamati, tahap terakhir adalah proses analisis citra pada proses ini klasifikasi objek akan ditampilkan oleh sistem. (Emil Herdiana, Lia Saniah, Fitriani Reyta. 2022.
1. Metode Penelitian

## 2.1 Convolutional Neural Networks (CNN)
Perkembangan  dari  Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  Disebut  CNN juga termasuk Deep Learning. CNN adalah algoritma yang berupa  atau mirip dengan  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Karena  kemiripaannya  strategi pengembangan  ANN  dapat  dierapkan  pada  CNN.  Data  masukan  terdahap CNN berupa matriks dari citra yang menghasilkan keluaran yaitu skor atau bobot tertentu. Layer terakhir dari sebuah CNN mengandung Loss fungsional yang  diasosiasikan  dengan  kelas  tertentu  pada  umumnya.  Perbedaan  CNN dan ANN yaitu CNN mengutamakan pengenalan pola pada suatu objek atau citra dan mengeluarkan fitur spesifik pada sebuah citra yang akan diolah pada arsitektur CNN.

## 2.2 You Only Look Once (YOLO)
YOLO  dikenal  dengan  algoritmannya  mampu  mendeteksi  objek bersarkan Fully  Connected  Neural  Network (FCNN).  Algortima  YOLO mampu atau dapat digunakan mendeteksi objek secara real-time. Algoritma YOLO bekerja dengan membagi citra ke dalam beberapa kisi, Setiap kisi pada YOLO memiliki kemampuan untuk memprediksi bounding box dan kelas di dalamnya. Bounding  box yaitu  kotak  pembatas  yang  menandakan  di dalamnya  terdapat  objek  tertentu.  Objeknya  kemudian  diklasifikasikan kedalam kelas tertentu dengan membilih batas kotak yang ada nilai IoU paling tinggi. Secara umum ada tiga komponen yang diutamakan pada YOLO
yaitu backbone, neck da head. Dimana Backbone melakukan feature learning dan  diteruskan ke neck .

## 2. Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitan tersebut dapat dilihat seperti pada gambar di bawah ini :
Gambar 3.1 Tahapan Penelitian

## 3. Hasil Dan Diskusi
Sistem  ini  membandingkan  model training  weight YOLOv7  dalam medeteksi kuku diabetes melitus.
Gambar 4.1 Flowchart Sistem
Pengumpulan data sampel kuku pelabelan dataset split dataset (training dan validasi) dataset training training model validasi pengujian model
Sebelum melakukan  proses  pendeteksian objek  kuku, terlebih dahulu dilakukan proses pengujian untuk mendapat training model (weight).

## 4. Tahapan Training Model
Training Model Yolov7-tiny dengan Epoch 200
Gambar 5.1  Hasil Training Yolov7-tiny Epoch 200
Hasil diatas merupakan grafik training dan validasi pada model Yolov7-tiny dengan  nilai  epoch  200.  Grafik  box  menunjukkan  penurunan  secara  eksponensial. Pada proses epoch 100 masih ditemukan kekurangan, kemudian pada pengujian ini diperoleh  nilai-nilai  yang  cukup  akurat.  Grafik  precision  dan  recall  menunjukkan bahwa  nilai  grafik  semakin  meningkat  dan  mendekati  angka  1,  hal  ini  dapat dikatakan sistem yang dbuat semakin baik.

## Gambar 5.2  Confussion Matrix Yolov7-tiny Epoch 200
Gambar diatas merupakan hasil validasi pengujian model Yolov7-tiny dengan nilai epoch 200.
Vol. 5 No. 2 Juli 2024

## Tabel 5.1 Hasil Training Model Yolov7 Epoch 100
No Aktual Prediksi Confidence  Keterangan 1  Diabetes Diabetes 0.94 True Positif 2  Diabetes Background 0.06 False Negatif 3  Sehat Diabetes 0.10 True Negatif 4  Sehat Sehat 0.90 True Positif 5  Background  Diabetes 0.45 False Positif 6  Background  Sehat 0.55 False Positif
Berdasarkan tabel 5.1, penggunaan model Yolov7-tiny dengan nilai epoch 200 diketahui bahwa sistem dapat meprediksi kuku diabetes sebesar 95% dan kuku sehat sebesar 96%. Pada training nilai epoch 200 ini menunjukkan bahwa kesalahan sistem dalam mendeteksi objek juga mengalami penurunan pesat yang menandakan tingkat akurasi sistem meningkat.
Gambar 5. 3 Precision Hasil Training Model Yolov7-tiny Epoch 200
Berdasarkan gambar diatas, diketahui nilai Precision tertinggi 1.0 pada saat nilai Confidence 0.888.  Dibandingkan training model  menggunakan  epoch  100, training epoch 200 memiliki tingkat  akurasi  yang tinggi  berdasarkan nilai  grafik dimana garis naik secara cepat.

## Gambar 5.4  Recall Hasil Training Model Yolov7-tiny Epoch 200
Gambar diatas merupakan nilai recall terhadap nilai confidence dimana nilai recall 1.0 pada saat confidence 0.
Gambar 5.5  Precision Terhadap Recall Model Yolov7-tiny Epoch 200
Berdasarkan  gambar  5.5,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  tertinggi  dari  kelas diabetes 0.970, kelas sehat 0.973 dan pada semua kelas 0.971.
Berdasarkan  gambar  4.42,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  tertinggi  dari  kelas diabetes 0.970, kelas sehat 0.973 dan pada semua kelas 0.971.
Gambar 5.6  F-1 Score Hasil Training Model Yolov7-tiny Epoch 200

## 5. Pengujian T200
Pengujian ini menggunakan model YOLOv7-tiny dengan nilai  epoch 200 dan  batch  32.  Untuk  mengukur  konsistensi  sistem  dilakukan  pengujian  10 gambar dan dilakukan pengujian berulang sebanyak 5 kali dengan gambar yang sama.
Gambar 6.1  Pengujian T200 Kuku Diabetes
Gambar diatas merupakan pengujian gambar kuku diabetes menggunakan model yolov7-tiny dengan nilai epoch 200.
Gambar 6.2  Pengujian T200 Kuku Sehat
Gambar  diatas  merupakan  pengujian  gambar  kuku  sehat  menggunakan model yolov7-tiny dengan nilai epoch 200.
Tabel 6.1 Hasil Pengujian T200 No Objek Aktual Prediksi  Ket 1 Diabetes Diabetes TP 2 Diabetes Diabetes TP 3 Sehat Sehat TP
4
Sehat Sehat TP 5 Sehat Sehat TP
… Sehat Sehat TP 40 Sehat Sehat TP
Hasil pengujian yang dilakukan sebanyak 5 kali menggunakan gambar yang sama menunjukkan bahwa sistem konsisten dalam melakukan prediksi dimana hasil prediksi tidak berubah. Adapun hasil pengujian dari 9 gambar kuku sehat dan 10 gambar kuku diabetes adalah sebagai berikut :Tabel 6.1 Hasil Pengujian T200 1
Berdasarkan  tabel  diatas,  diketahui  nilai True  Positive (TP)  40, False Positive (FP)  3, True  Negative (TN)  13  dan False  Negative (FN)  0.  Maka  dapat dihitung nilai confussion matrix sebagai berikut :
40 + 13 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 40 + 3 + 13 + 0 = 0,946 40 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 40 + 3 = 0,930 40 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 40 + 0 = 1 𝐹 1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 0,930 × 1 0,930 + 1 = 0,964
Hasil  dari  pengujian  sistem  menggunakan  model  yolov7-x  dengan  nilai epoch  200  didapat accuracy 94,6%, precission 93%, recall 100%  dan F1-Score 96,4%. dapat dilihat pada tabel dibawah ini
Tabel 6.2 Hasil Confussion Matrix Pengujian Training Model NO Weights Accuracy Precision Recall F1-Score 1 V100 81 % 82,4 % 95,5 % 88,5 % 2 V200 90 % 93,3 % 93,3 % 93,3 % 3 X100 71,4 % 72,3 % 82,9 % 77,2 % 4 X200 63,3 % 60,4 % 90,6 % 72,5 % 5 T100 91,4 % 95,6 % 93,5 % 94,5 % 6 T200 94,6 % 93 % 100 % 96,4 %
Berdasarkan tabel pengujian diatas dapat disimpulkan bahwa dari 6 training model yang digunakan, training model yang memiliki hasil yang paling baik dalam mendeteksi kuku diabetes adalah model YOLOv7-tiny dengan epoch 200 (T200).

## 6. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengujian  perbandinga  model training yolov7 menggunakan  metode  CNN  dalam  mendeteksi  kuku  diabetes,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  Penelitian  ini  berhasil  membuat  aplikasi  yang  dapat mendeteksi  kuku  diabetes,  Penelitian  ini  menggunakan  arsitektur  YOLOv7 dengan algoritma CNN, pengujian dilakukan dengan membandingkan masing- masing model dengan parameter. Image size 640, model YOLOv7 dengan batch 16, model YOLOv7-x dengan batch 8 dan model  YOLOv7-tiny dengan bacth 32,  dan  Oprimizer  Adam,  Pengujian  model  YOLOv7  dengan  epoch  100 didapatkan  hasil accuracy 81%, precision 82,4%, recall 95,5%  dan F1-Score 88,5%, Pengujian model YOLOv7 dengan epoch 200 didapatkan hasil accuracy 90%, precision 93,3%, recall 93,3%  dan F1-Score 93,3%,  Pengujian  model YOLOv7-x  dengan  epoch  100  didapatkan  hasil accuracy 71,4%, precision 72,3%, recall 82,9% dan F1-Score 77,2%, Pengujian model YOLOv7-x dengan epoch 200 didapatkan hasil accuracy 63,3%, precision 60,4%, recall 90,6% dan F1-Score 72,5%, Pengujian model YOLOv7-tiny dengan epoch 100 didapatkan hasil accuracy 91,4%, precision 95,6%, recall 93,5%  dan F1-Score 94,5%, Pengujian  model  YOLOv7-tiny  dengan  epoch  200  didapatkan  hasil accuracy 94,6%, precision 93%, recall 100%  dan F1-Score 96,4%  dan  Hasil perbandingan  model  YOLOv7  dalam  mendeteksi  kuku  diabetes,  disimpulkan bahwa model ideal yang dapat digunakan adalah model YOLOv7-tiny dengan nilai epoch 200.

## 7. Saran
Adapun  saran  dari  penulis  untuk  mengembangan  demi  meningkat akurasi sistem deteksi kuku diabetes ini antaranya Menambah leboh banyak lagi  dataset  kuku  diabetes  dan  Melakukan  pengujian  dengan  nilai  epoch yang lebih besar sehingga menghasilan proses pelatihan yang lebih banyak dan  akurat  dan  Melakukan  pengujian  dengan  model pra-trained yolov7 yang lain.

## Daftar Pustaka
Ramadhani, A., Wulan, T. D., & Susanto, F. A. (n.d.). klasifikasi penyakit diabetes mellitus dari citra kuku jari tangan menggunakan jaringan saraf tiruan.
Herdiana, E., Saniah, L., & Reyta, F. (2022). Klasifikasi Jenis Penyakit melalui Perubahan Warna
Kuku dengan Teknik Image Processing. Jurnal Accounting Information System (AIMS), 5 (1),81-92, https://doi.org/10.32627/aims.v5i1.443
Nugraha, M. O., Purnamasari, R., & Aulia, S. (n.d.). Klasifikasi Penyakit Berdasarkan Warna Kuku Menggunakan Pengolahan Sinyal Digital.
Herdiana, E., Saniah, L., & Reyta, F. (2022). Klasifikasi Jenis Penyakit melalui Perubahan Warna Kuku dengan Teknik Image Processing. Jurnal Accounting Information System (AIMS), 5 (1),81-92, https://doi.org/10.32627/aims.v5i1.443
Hermana,  A.  N.,  &  Juerman,  M.  S.  (n.d.).  Implementasi  Algoritma  Canny  dan  Backpropagation dalam Pengenalan Pola Rumah Adat.
Nugraha,K.A.,Santoso,A.J.,&Suselo,T.  (2013).  algoritma  backpropagation  pada  jaringan  saraf tiruan untuk pengenalan pola wayang kulit. 1979- 2328
Kurniastuti,I.,  Andini,  A.,  &Nerisafitra,P.(2019).  Rancang  Bangun  Program  Penentuan  Fitur Tekstur Citra Kuku Jari Tangan sebagai Klasifikasi Dini Resiko Diabetes Mellitus. Applied
Technology and Computing Science Journal,2(1),1-9.
Https://doi.org/10/33086/atcsj.v2i1.1138.
Sharma, V., & Shrivastava, A. (n.d.). Sistem klasifikasi Penyakit dengan menganalisis Warna dan Tekstur kuku jari. International Journal of Advanced Engineering Research and Science, 2.
Abdulhadi,J.,Al-Dujaili,A.,&  Fadhel,  M.  A.-R.  (n.d.).(2020)  klasifikasi  penyakit  kuku  manusia berdasarkan pembelajaran transfer, 1271– 1282.
Aldahan,A.S.,Chen,L.L.,Fertig,R.M.,Holmes,J.,Shah,V.V.,Mlacker,S.,Hsu, V.M.,Nouri, K.,& Tosti,  A.  (2016).  Vascular  Features  of  Nail  Psoriasis  Using  Dynamic  Optical  Coherence Tomography. Skin Appendage Disorders, 2 (3–4), 102–108. Https://doi.org/10.1159/000449230
Amalia,N.,Hidayat,E.W., & Aldya, A.P.(2020). Pengenalan Aksara Sunda  Menggunakan Metode
Jaringan Saraf Tiruan
Backpropagation computer engineering system andscience),5(!),  19, Dan    Klasifikasi  Tepi   Canny.  CESS (Journalof Https://doi.org/10/24114/cess.v5i1.14839.
Haryoko,A., & Pramono,S.H. (2016). Pengenalan Karakter Plat Kendaraan Bermotor berbasis Citra dengan  menggunakan  Metode  Canny  dan  Algoritma  Backpropagation.   Journal   of Mechanical Engineering and Mechatronics, 1(02). Https://doi.org/10.33021/jmem.v1i02.96 Indriyani,  L.,  Susanto,  W.,  &  Riana,  D.  (n.d.).  Teknik  pengolahan  citra  menggunakan  aplikasi matlab pada pengukuran diameter buah jeruk keprok.
Purnamasari, R. W., & Sugiharti, E. (2013). implementasi jaringan syaraf tiruan backpropagation sebagai sistem klasifikasi penyakit tuberculosis (TBC).