## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 420 − 425 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1143

## Penerapan Neural Network Dalam Klasifikasi Citra Permainan Batu Kertas Gunting dengan Probabilistic Neural Network
Siti Julianita Siregar * , Ahmadi Irmansyah Lubis, Erika Fahmi Ginting
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* siti.julianita18@gmail.com, 2 ahmadi.loebis94@gmail.com, 3 erikafg04@gmail.com Email Penulis Korespondensi: siti.julianita18@gmail.com Submitted: 22/12/2021 ; Accepted: 29/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Pada riset ini dilakukan pembuatan model klasifikasi citra untuk membedakan objek tangan yang menunjuk batu, kertas, dan  gunting  dengan  menggunakan  salah  satu  metode klasifikasi  citra  yang  populer  yaitu  Probabilistic  Neural  Network  (CNN). Probabilistic  Neural  Network  (PNN)  merupakan  sebuah  metode  dalam  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan suatu kategori berdasarkan hasil penghitungan jarak antara fungsi kepekatan dengan peluang. PNN memiliki 4 tahapan proses yaitu Input Layer, Pattern Layer, Summation Layer, dan Output Layer. Pengujian dalam penelitian dilakukan dengan jumlah 60 data testing dari tiga kelas objek dari dataset. Kemudian hasil klasifikasi citra tangan Batu, Gunting, dan Kertas menggunakan penerapan algoritma PNN pada pengujian penelitian ini memperoleh nilai rata-rata akurasi sebesar 90 %.
Kata Kunci: Klasifikasi; Pengolahan Citra; Permainan Batu Gunting Kertas; Neural Network; Probabilistic Neural Network.
Abstract −In this research, an image classification model was developed to distinguish hand objects pointing at rock, paper, and scissors  using  one  of  the  popular  image  classification  methods,  namely  the  Probabilistic  Neural  Network.  Probabilistic  Neural Network is a method in an artificial neural network that is used to classify a category based on the results of calculating the distance between the density function and the probability. PNN has 4 stages of processing, namely Input Layer, Pattern Layer, Summation Layer,  and  Output  Layer.  Tests  in  the  study  were  carried  out  with  a  total of 60  testing data  from three  object  classes  from  the dataset. Then the results of the classification of Batu, Scissors, and Paper hand images using the application of the PNN algorithm in this research test obtained an average accuracy value of 90%.
Keywords : Classification; Image Processing; Rock Paper Scissors Game; Neural Network; Probabilistic Neural Network.

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu permainan tradisional yang masih membudaya di masa sekarang ini dan termasuk jenis permainan dengan cara permainannya yang sederhana yaitu permainan Batu, Kertas, dan Gunting ( Rock, Paper, Scissors ). Permainan gunting batu dan kertas ini merupakan salah satu yang paling terkenal di dunia karena hampir semua orang pernah memainkannya. Permainan batu-kertas-gunting ini tidak memerlukan alat apapun karena kita hanya membutuhkan tangan sebagai alat untuk bermain. Namun, citra gerak tangan manusia dalam permainan batu-kertas-gunting memiliki keunikan tersendiri, yaitu tangan manusia memiliki bentuk yang berbeda-beda ketika merepresentasikan batu, kertas, dan gunting. [1]. Maka daripada itu, pengembangan game untuk mendeteksi objek gambar batu, kertas, dan gunting perlu adanya tahap klasifikasi citra.
Dalam proses klasifikasi citra, ada banyak metode klasifikasi citra yang populer, antara lain:metode Jaringat Saraf Tiruan ( Neural Network ), K Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Convolutional Neural Network, Backpropagation Neural Network, Extreme Learning Machine, Probabilistic Neural Network dan metode-metode lain yang tergolong dalam bidang Image Processing .
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan upaya untuk memodelkan kemampuan pemrosesan informasi sistem saraf biologis [2]. Salah satu model jaringan syaraf tiruan adalah Probabilistic Neural Network (PNN). PNN adalah jaringan  saraf  tiruan  yang  dilatih  menggunakan  pengawasan.  Donald  F.  Specht  mengembangkan  metode  ini  pada tahun 1988. Pendekatan ini diturunkan dari jaringan Bayesian dan algoritma statistik yang disebut analisis diskriminan Kernel Fisher. Aturan Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan kategori [3].
Proses klasifikasi dengan metode PNN dihitung berdasarkan hasil penghitungan jarak antara fungsi kepekatan peluang. Adapun menurut [4], yang menyatakan bahwa tahapan dari proses pelatihan pada PNN lebih cepat dan dapat lebih  akurat,  hal  tersebut  jika  dibandingkan  dengan  metode Multilayer  Perceptron .  Selain  itu  PNN  juga  relatif insensitif terhadap data-data pencilan ( outlier ).
Penelitian ini bertujuan menerapkan metode klasifikasi PNN pada pengenalan citra tangan dalam permainan Batu, Gunting, dan Kertas. Kemudian nantinya, metode tersebut diterapkan dalam sebuah sistem berbasis komputer dengan menggunakan software pengolahan citra yangberfungsi dalam mempersingkat proses pengenalan objek citra pada pengenalan citra tangan dalam permainan Batu, Gunting, dan Kertas. Identifikasi citra dilakukan berdasarkan fitur pengolahan citra pada umumnya seperti Grayscale, Scaling, Thresholding serta proses perhitungan ekstraksi fitur untuk memperoleh nilai dari hasil klasifikasi dari citra yang dikenali.
Adapun  hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  nantinya  dapat  memberikan  manfaat  penggunaan  fitur pengolahan citra dan memberikan pemahaman bagi pengguna dalam memahami prosedur alur dari berjalannya sebuah sistem berbasis pengolahan citra dan juga dapat menjadi referensi bagi pengembangan selanjutnya dalam topik khusus pengolahan citra komputer.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 420 − 425 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1143

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan  dalam  penelitian  ini  adalah  terdiri  dari  tahapan input,  processing dan output seperti  Gambar  1 dibawah ini:
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  menampilkan  aliran input dimana  akan  dilakukan  dataset  citra  batu  gunting  kertas menggunakan training dataset dan testing dataset. Setelah dilakukan dataset maka tahapan selanjutnya adalah proses pengolahan  citra  dengan  menggunakan grayscaling dan    melakukan  proses  perhitungan  ekstraksi  fitur  untuk memperoleh nilai dari hasil klasifikasi dari citra yang dikenali sehingga akan menghasilkan batu, gunting dan kertas.

## 2.2 Dataset Yang Digunakan
Dataset yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Kaggle.com yaitu dataset citra tangan Rock, Paper dan Scissor. Pada Dataset tersebut terdiri dari 3 kelas dengan total masing-masing citra yaitu 726 citra citra Batu, 712 citra kertas, dan 750 citra gunting dengan format citra .png. Tabel 1 menunjukkan set data rinci untuk setiap kategori dan distribusi set data yang digunakan untuk prosedur pelatihan dan pengujian, dan Gambar 2 menunjukkan contoh data gambar untuk Batu, Kertas, dan Gunting.
Tabel 1. Rincian Training dan Testing Dataset
No Kelas Jumlah Data Training Jumlah Data Testing 1. Batu 726 20 2. Gunting 750 20 3. Kertas 712 20
Gambar 2. Contoh Data Citra Untuk Batu, Gunting dan Kertas
2.3 Proses Pengolahan Citra
1. Grayscaling

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 420 − 425 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1143
Grayscale adalah proses mengubah gambar berwarna (RGB) menjadi gambar grayscale. Dan model citra RGB dengan 3 lapisan matriks yaitu lapisan matriks merah, hijau, dan biru disederhanakan menjadi lapisan matriks abu- abu dengan menghitung nilai rata-rata dari total RGB [5].
I = (R + G + B) / 3 (1)

## 2. Scaling
Scaling bertujuan untuk mengubah ukuran piksel menjadi piksel berukuran M x N. Hal ini dilakukan karena setiap gambar yang diproses belum tentu memiliki ukuran yang sama. Scaling juga digunakan untuk mengecilkan citra digital agar tidak terlalu banyak piksel yang diproses. Semakin tinggi jumlah piksel, semakin banyak data yang dimasukkan. Hal ini mengakibatkan waktu komputasi yang lebih lama [6].
3. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)
Peran CLAHE adalah membagi citra menjadi beberapa bagian dan menerapkan pemerataan histogram pada setiap bagian melalui nilai keabuan agar citra lebih terlihat jelas.[7][8].
4. Thresholding
Thresholding  adalah nilai floating-point menggunakan ambang batas lokal, dihitung secara adaptif berdasarkan statistik piksel tetangga[9]. Hal ini didasarkan pada kenyataan bahwa sebagian kecil dari citra memiliki iluminansi yang sama, sehingga lebih tepat untuk menghitung threshold berdasarkan sebagian kecil dari citra daripada seluruh piksel pada citra [10].
5. Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
GLCM merupakan suatu metode untuk melakukan ekstraksi ciri berbasis statistikal, perolehan ciri diperoleh dari nilai  piksel  matrik,  yang  mempunyai  nilai  tertentu  dan  membentuk  suatu  sudut  pola  [11].  Untuk  sudut  yang dibentuk dari nilai piksel citra menggunakan GLCM adalah 00, 450, 900, 1350  [12]. Beberapa fitur yang akan dipakai pada GLCM yaitu:
Contrast merupakan ukuran keberadaan variasi aras keabuan piksel citra. Contrast dihitung dengan cara seperti berikut:
Contrast = (2)
Homogeneity digunakan  untuk  mengukur  kedekatan  distribusi  masing-masing  elemen  pada  matriks  GLCM  ke matriks GLCM diagonal. Homogeneity dihitung dengan cara seperti berikut:
Homogeneity (3)
Entropy digunakan untuk mengukur ketidakteraturan atau kompleksitas dari suatu objek. Entropy dihitung dengan cara seperti berikut:
Entropy =
(4)
Energy merupakan nilai dari jumlah kuadrat pada elemen-elemen matriks GLCM. Energy dihitung dengan cara seperti berikut:
Energy =
(5)
Dissimilarity untuk menghitung nilai ketidakmiripan tekstur yang dihitung dengan cara berikut:
Dissimiliarity =
(6)
2.4 Model Probabilistic Neural Network (PNN)
PNN terdiri atas 4 layer, yaitu input layer, pattern layer, summation layer dan output layer. Arsitektur PNN tersebut digambarkan pada Gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 420 − 425 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1143
1. Input Layer dan Pattern Layer
Pada lapisan input terdapat variabel vektor input yang akan digunakan sebagai input ke jaringan. Nilai dari variabel ini merupakan hasil ekstraksi fitur dari setiap data uji [13].  Pada layer Pattern Layer, hitung kedekatan jarak antara vektor  bobot  dan  vektor  input.  Vektor  bobot  adalah  nilai  dari  data  latih  untuk  setiap  kelas,  sedangkan  vektor masukan  adalah  nilai  ekstraksi  ciri  dari  data  yang  akan  diuji  [14].  Proses  yang  berlangsung  pada  layer  ini menggunakan Persamaan 7.
(7)
2. Summation Layer
Pada lapisan ini, menghitung jumlah maksimum yang mungkin dari setiap i-neuron dengan kelas yang sama di lapisan pola, dan rata-rata di atas jumlah data uji untuk setiap kelas.[15]. Proses yang terjadi dengan menggunakan persamaan 8.
(8)
3. Output Layer
Pada  lapisan  terakhir  ini,  nilai  antara  hasil  kedua  kelas  akan  dibandingkan.  Nilai  probabilitas  tertinggi  akan dikelompokkan ke dalam kelas tersebut [16]. Proses yang dilakukan pada layer ini menggunakan Persamaan 9.
(9)

## 2.5 Evaluasi Klasifikasi
Confusion Matrix adalah konsep penghitungan data aktual dan hasil prediksi dari metode klasifikasi/rekognisi yang digunakan[17].  Tabel  Confusion  Matrix  memiliki  2  dimensi,  antara  lain  dimensi  data  aktual  dan  dimensi  hasil prediksi.
Tabel 2. Tabel Confusion Matrix True Values True False Prediction True TP FP Correct Result Unexpected Result False FN TN Missing Result Correct Absence of Result
Adapun perhitungan kinerja prediksi diuraikan seperti berikut:
1. Accuracy
Accuracy adalah persentase dari jumlah total yang benar setiap proses pengenalan, yang menjelaskan keakuratan pengenalan model [11].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑛
(10)
2. Sensitivity
Sensitivity Persentase data positif relatif terhadap keseluruhan data positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (11)
3. Precision
Precision persentase benar positif dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃
(12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Pengujian  dalam  penelitian  ini  dibantu  oleh Software  Visual  Studio 2015  dengan  Bahasa  pemrograman  C#  yang berfungsi  untuk  mempersingkat  proses  pengklasifikasian  citra  permainan  Batu,  Gunting,  Kertas  menggunakan Probabilistic Neural Network (PNN). Pengujian dilakukan dengan menggunakan data testing yang telah ditentukan sebelumnya yaitu berjumlah 60 data testing dari 3 kelas citra yaitu 20 citra kelas Batu, 20 citra kelas Gunting, dan 20 citra kelas Kertas. Selain itu juga dilakukan pengujian dengan nilai Smooth Paramater yaitu 0.5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 420 − 425 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1143
Hasil klasifikasi yang diperoleh dalam pengenalan citra berdasarkan hasil training dataset yang dapat dikenali oleh  data  testing,  didasarkan  pada  hasil  perhitungan  yang  diperoleh  dari  nilai  ekstraksi  fitur  yang  didapatkan  dari masing-masing pengujian citra yang Kemudian diperoleh nilai klasifikasi PNN. Kemudian dari nilai pada masing- masing kelas, maka nilai prediksi terbesar yang dinyatakan sebagai nilai actual dari kelas citra. Apabila citra yang dapat dikenali oleh data testing, maka akan bernilai True , dan sebaliknya jika citra tidak dapat mengenali data testing maka akan benilai False . Hasil dari seluruh pengujian data testing dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Data Uji Ke- Nilai Prediksi Probabilistic Neural Network Desire Output Actual Output True / False Kelas Batu Kelas Gunting Kelas Kertas 1 1.37119337 1.37119337 1.37119337 Batu Batu True 2 1.49682212 1.49682212 1.49682212 Batu Batu True 3 1.27454033 1.27454033 1.27454033 Batu Batu True 4 1.95421280 1.95421280 1.95421280 Batu Batu True 5 1.37988733 1.37988733 1.37988733 Batu Batu True 6 1.35638465 1.56660729 1.36663479 Gunting Gunting True 7 1.75458395 1.91812575 1.65329034 Gunting Gunting True 8 1.46679361 1.56788546 1.46647392 Gunting Gunting True 9 2.37568458 2.43792158 2.39639838 Gunting Gunting True 10 1.72658388 1.84093208 1.82647396 Gunting Gunting True 11 1.36483364 1.63225364 1.53656824 Gunting Gunting True 12 1.40464382 1.61464304 1.75761404 Kertas Kertas True 13 1.58677477 1.58677477 1.58677477 Kertas Kertas True 14 1.72770245 1.70648245 1.78270245 Kertas Kertas True 15 1.52403059 1.52647059 1.70152059 Kertas Kertas True 16 2.26876462 2.46078762 2.49770362 Kertas Kertas True 17 1.43538232 1.48345923 1.56225483 Kertas Kertas True 18 1.68368392 1.77468638 1.77498468 Kertas Kertas True 19 1.31165839 1.41547387 1.37988733 Kertas Gunting False 20 1.56660729 1.76660729 1.63363729 Kertas Gunting False ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 58 1.80759208 1.84093208 1.82748378 Gunting Gunting True 59 1.61648396 1.63225364 1.77839943 Gunting Kertas False 60 1.05838369 1.06839672 1.16135905 Gunting Kertas False

## 3.2 Evaluasi Hasil Klasifikasi Dengan Confiusion Matrix
Kemudian dari hasil pengujian yang diperoleh pada Tabel 3 sebelumnya, maka untuk hasil perhitungan klasifikasi yang diperoleh berdasarkan perngujian testing dataset dengan menggunakan evaluasi Confusion Matrix terdapat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Tabel Confusion Matrix True Values True False Prediction True
TP FP 52 5 False FN TN 1 2
Pada Tabel 4 dapat diterangkan bahwa jumlah testing dataset yang dikenali dari tiga kelas citra dataset yaitu True Positive (TP) sebanyak 52 citra, False Positive (FP) sebanyak 5 citra, True Negative (TN) sebanyak 1 citra, dan False  Negative (FN)  sebanyak  2  citra.  Kemudian dilakukan  perhitungan  nilai Accuracy,  Precision,  dan  Sensitivity dari hasil pengujian dengan perhitungannya sebagai berikut:
1. Accuracy
Berdasarkan persamaan (8) didapatkan nilai accuracy:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 52+2 60 = 90.00 % 2. Sensitivity Berdasarkan persamaan (9) didapatkan nilai sensitivity:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 52 52+1 = 98.11 %
3. Precision
Berdasarkan persamaan (10) didapatkan nilai precision:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 420 − 425 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1143
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 52 52 + 5 = 91.22 %

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian yang diperoleh pada penelitian ini mengenai proses klasifikasi citra permainan Batu, Gunting dan Kertas yang telah dilakukan, maka diperoleh kesimpulkan bahwa klasifikasi berdasarkan pada citra permainan Batu, Gunting dan Kertas menggunakan metode Probabilistic Neural Network (PNN) yang dibantu dengan metode ekstraksi fitur menggunakan Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) memberikan hasil akurasi yang cukup baik. Sistem yang telah dibuat berhasil menerapkan metode PNN sebagai metode klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 90%.

## REFERENCES
[1] M.  F.  Naufal et  al. ,  “Klasifikasi  Citra  Game  Batu  Kertas  Gunting  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp. 166–174, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4273.
[2] M. D. Wuryandari and I. Afrianto, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah,” Komputa , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.
[3] Y. Zeinali and B. A. Story, “Competitive probabilistic neural network,” Integrated Computer-Aided Engineering , vol. 24, no. 2, pp. 105–118, 2017, doi: 10.3233/ICA-170540.
[4] J.  Permadi  and  A.  Harjoko,  “Identifikasi  Penyakit  Cabai  Berdasarkan  Gejala  Bercak  Daun  dan  Penampakan  Conidia Menggunakan Probabilistic Neural Network,” Semnaskit 20152 , pp. 49–53, 2015.
[5] F. Alfiyan, “Pengaruh Perbedaan Kernel Edge Detection Kirsch Pada Sketching Citra Digital Dengan Bahasa Pemrograman Matlab,” Jurnal  Teknologi  Informasi  (JTI)  RESPATI ,  vol.  XIII,  no.  November,  pp.  1–8,  2017,  [Online].  Available: http://jti.respati.ac.id/index.php/jurnaljti/article/view/190.
[6] E.  T.  Wijaya  and  I.  W.  Al  Farqi,  “Aplikasi  Pengenalan  Aksara  Carakan  Madura  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 9, no. 1, pp. 18–34, 2015.
[7] N.  M.  Sasi  and  V.  K.  Jayasree,  “Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization  for  Qualitative  Enhancement  of Myocardial Perfusion Images,” Engineering , vol. 05, no. 10, pp. 326–331, 2013, doi: 10.4236/eng.2013.510b066.
[8] Y. Chang, C. Jung, P. Ke, H. Song, and J. Hwang, “Automatic Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization with Dual Gamma Correction,” IEEE Access , vol. 6, no. c, pp. 11782–11792, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2797872.
[9] S. A. Hammam, T. W. Purboyo, and R. E. Saputra, “Cotton texture segmentation based on image texture analysis using gray level run length and euclidean distance,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology , vol. 95, no. 24, pp. 6915–6923, 2017.
[10]  A. Kadir, L. E. Nugroho, A. Susanto, and P. I. Santosa, “Leaf Classification Using Shape, Color, and Texture Features,” pp. 225–230, 2013, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1401.4447.
[11]  F.  H.  Mahmood  and W.  A.  Abbas,  “Texture  Features  Analysis  using  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  for  Abnormality Detection in Chest CT Images,” Abbas Iraqi Journal of Science , vol. 57, no. 1A, pp. 279–288, 2016.
[12]  S. Singh, D. Srivastava, and S. Agarwal, “GLCM and its application in pattern recognition,” 5th International Symposium on Computational and Business Intelligence, ISCBI 2017 , pp. 20–25, 2017, doi: 10.1109/ISCBI.2017.8053537.
[13]  K. S. Ahmad, A. S. Thosar, J. H. Nirmal, and V. S. Pande, “A unique approach in text independent speaker recognition using MFCC  feature  sets  and  probabilistic  neural  network,” ICAPR  2015  -  2015  8th  International  Conference  on  Advances  in Pattern Recognition , 2015, doi: 10.1109/ICAPR.2015.7050669.
[14]  A.  T.  Azar  and  S.  A.  El-Said,  “Probabilistic  neural  network  for  breast  cancer  classification,” Neural  Computing  and Applications , vol. 23, no. 6, pp. 1737–1751, 2013, doi: 10.1007/s00521-012-1134-8.
[15]  M. Kusy and P. A. Kowalski, “Weighted probabilistic neural network,” Information Sciences , vol. 430–431, pp. 65–76, 2018, doi: 10.1016/j.ins.2017.11.036.
[16]  M.  N.  Mohanty  and  H.  K.  Palo,  “Child  emotion  recognition  using  probabilistic  neural  network  with  effective  features,” Measurement:  Journal  of  the  International  Measurement  Confederation ,  vol.  152,  p.  107369,  2020,  doi: 10.1016/j.measurement.2019.107369.
[17]  R. Chandra, E. B. Nababan, and Sawaluddin, “Identifikasi Penyakit Diabetic Retinopathy menggunakan Learning Vector Quantization ( LVQ ),” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Jaringan , vol. 1, no. 6, pp. 0–5, 2021.