http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional Neural Network ( CNN)
Fani Nurona Cahya*, Nila Hardi, Dwiza Riana, Sri Hadianti
Magister Ilmu Komputer, Teknologi dan Informasi, Universitas STMIK Nusa Mandiri Jakarta Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.
*e-mail: 14002395@nusamandiri.ac.id
( received : 21 Januari 2021, revised : 12 April 2021, accepted : 5 September 2021)

## Abstrak
Gangguan  pada  mata  atau  disebut  juga  penyakit  mata  adalah  suatu  kondisi  yang  mampu mempengaruhi jangka waktu hidup bagi sebagian orang. Gangguan mata atau penyakit mata banyak sekali  jenisnya,  diantaranya  yaitu katarak,  glaukoma  dan  retina  disease .  Gangguan  atau  penyakit mata tersebut merupakan penyebab kebutaan yang paling sering terjadi. Melihat dari uraian tersebut, penting  sekali  untuk  mendeteksi  penyakit  mata  atau  kelaianan  sebelum  terjadi  kebutaan.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  klasifikasi  penyakit  mata  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN) berarsitekstur  Alexnet  dengan  pembaruan  berupa  menggunakan  4  kelas  yang  membutuhkan  3  tahap proses  yaitu  melakukan  tahap pre-processing yang  menghasilkan  ukuran  citra  menjadi  224x224px. Tahap selanjutnya adalah ekstraksi fitur dengan 3 layer yaitu Convutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected  Layer ,  Pada  implementasi  CNN  menggunakan  150  epoch.  Hasil  akurasi  dari  penelitian klasifikasi penyakit mata menggunakan  metode CNN adalah 98.37%.
Kata kunci: penyakit mata, klasifikasi, convolutional neural network (CNN)

## Abstract
An eye disorder, also called a disease of the eye, is a condition that can affect the lifespan of some people. Eye disorders or diseases of which there are many types, including  kataraks, glaukoma and retina disease. This eye disorder or disease is the most common cause of blindness. Seeing from the description. It is very important to detect eye disease or negligence before blindness occurs This study aims to classify eye diseases using the Alexnet textured Convolutional Neural Network (CNN) with an update in  the  form  of  using  4  classes  that  require  3 stages  of  the  process,  namely  conducting  ahap pre-processing which results in an image size of 224x224px. The next stage is Feature Extraction with 3 layers, namely Convutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer, the implementation of the Convolutional  Neural  Network  implementation  uses  150  epochs.  The  accuracy  of  the  eye  disease classification study using the Convolutional Neural Network method was 98.37%.
Keywords: eye disease, classification, convolutional neural network (CNN).

## 1 Pendahuluan
Gangguan  mata  banyak  sekali  jenisnya,  diantaranya katarak , glaukoma dan retina  disease . Katarak merupakan keadaan dimana terjadi kekeruhan pada serabut atau bahan lensa didalam kapsul lensa [1]. Berdasarkan data yang didapatkan dari Kementrian Kesehatan RI, sebanyak 50% penyebab kebutaan di Indonesia yaitu katarak . Secara global, Negara  Indonesia sendiri kini menempati posisi kedua sebagai negara yang jumlah penderita katarak nya tinggi setelah Negara Etiopia [2]. Kasus yang terjadi di negara Indonesia khususnya di Nusa Tenggara Timur (NTT) prevalensi katarak yang terjadi yaitu    sebesar  2,3%  dengan  adanya    tiga  penyebab  utama  penderita katarak ini  belum  melakuan proses  operasi  yaitu  dikarenakanoleh  ketidaktahuans  sebanyak    41,4%,  tidak  mampu  untuk membiayai  operasi  sebanyak  14,1%,  yang  terakhir  yaitu  ketidakberanian  sebanyak    5,7%  [3]. Berdasarkan uraian tersebut, dapat diartikan bahwa penyakit mata yang di sebut katarak ini kasusnya cukup  tinggi  dikarenakan  cukup  banyak  penderita katarak justru  tidak  menyadari  bahwa  dirinya mengidap penyakit tersebut. tidak dapat dilakukan pencegahan terhadapa penyakit katarak ,akan tetapi penyakit katarak dapat disembuhkan denganproses operasi [4]. Selain katarak penyakit mata lainnya yaitu  glaukoma.  Glaukoma  itu  sendiri  merupakan  salah  satu  kelainan  pada  mata  yang  dapat  berupa
suatu  neuropati  kronik  yang  juga  ditandai  dengan  terjadinya  pencekungan  pada  diskus  optikus, menciutnya  lapang  pandang,  serta    biasanya  disertai  dengan  peningkatan  tekanan  intraokular[5]. Glaukoma  juga  merupakan  penyebab  kebutaan  kedua  setelah katarak .  Lalu  penyakit  mata  lainnya yaitu retina  disease yang  merupakan  gangguan  pada  bagian retina  di  dalam  mata  yang  berpengaruh buruk  terhadap  penglihatan  seseorang[6].  Melihat  dari  uraian  sebelumnya,  penting  sekali  untuk mendeteksi penyakit mata atau kelaianan pada mana sebelum terjadi kebutaan.
Sudah  cukup  banyak  peneliti  yang  melakukan  penelitian  mengenai  penyakit  mata,  diantaranya yaitu Penelitian  deteksi katarak ini  dapat  juga  dilakukan  mengguanakan  citra  digital.  Citra digital dapat diuraikan sebagai bentuk diskrit dari suatu citra analog baik berupa koordinatnya maupun berupa nilai intensitas cahayanya [7].
Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  teknologi  berkembang  dengan  pesat  saat  ini.  Dengan perkembangan  teknologi  sekarang  ini  memudahkan  semua  orang  mengakses  apa  saja.  Salah  satu teknologi  yang  telah  ditemukan  yaitu  pengolahan  citra  menggunakan  citra  digital.  Identifikasi  yang dilakukan  pada  sebuah  citra  memnag  sudah  cukup  lama  dikembangkan,  salah  satunya  yaitu  dengan cara membedakan tekstur pada citra tersebut. Pada tekstur citra dapat dibedakan oleh bebarapa factor, diantaranya yaitu kerapatan, keseragaman, kekasaran dan keteraturan[8]. komputer tidak dapat secara langsung  membedakan  suatu    tekstur  pada  suatu  objek  seperti  halnya  yang  dapat  dilakukan  oleh penglihatan manusia, oleh sebab itu digunakan suatu analisis tekstur guna mengetahui suatu pola dari sebuah  citra  digital.  Analisis  tekstur  juga  akan  menghasilkan  sebuah  nilai  dari  suatu  ciri  atau karakteristik tekstur yang selanjutnya dapat kenali dan kemuadian diolah oleh komputer untuk masuk kedalam  proses  klasifikasi  [9].  Secara  umum  klasifikasi  bisa  di  artikan  sebagai  suatu  proses pengelompokan, dalam arti lain klasifikasi memisahkan suatu objek yang berbeda. Klasifikasi bekerja dengan cara menganalisis sifat numerik dari sebuahfiturserta mengatur data menjadi berbagai macam kategori  [10].
Topik  yang  sedang  hangat  dalam  dunia  Machine  Learning  salah  satunya  adalah  Deep  Learning, penyebabnya  adalah  kapabilitas  deep  learning  yang  cukup  signifikan  dalam  melakukan pemodelanpada  berbagai data kompleks seperti citra dan suara.problem  yang ditemui dalam coputer vision yang telah lama di cari peneyelesaiannyayaitu proses  klasifikasi objek pada suatu citra secara umum.Pada  saat  ini  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  merupakan  metode  deep  learning  yang memiliki hasil paling signifikan dalam pengenalan citra.[11]
Melihat  dari  uraian  sebelumnya,  dalam  penelitian  ini  penulis  mencoba    melakukan  pembaruan untuk menerapkannya pada eksperimen dengan citra fundus yang di dapatkan dari [12]. Penelitian ini akan  melakukan  proses  pengklasifikasian  dari  dataset  citra  fundus  mata  berbagai  macam  ciri  untuk pengklasifikasian  antara  mata  normal, katarak , glaukoma dan retina  disease dengan  menggunkan Model Convolutional Neural Network (CNN). Hal tersebut dikarenakan Model Convolutional Neural Network (CNN)bekerja dengan cara berusaha untuk menirukan sebuah sistem pengenalan citra pada visual  cortex  manusia  sehingga  dapat  memiliki  kemampuan  mengolah  informasi  citra  layaknya manusia.  Manfaat  dari  penelitianini  yaitu  menjadi  lebih  efisien  dan  memudahkan  dalam  proses pengklasifikasian sesuai dengan yang diharapkan khususnya dalam bidang kesehatan yaitu klasifikasi penyakit mata. Pengklasifikasian juga bisa diperoleh dengan waktu yang tepat dan akurasi yang lebih tinggi menggunakan metode yang diusulkan pada penelitian ini.

## 2 Tinjauan Literatur
Pertama  dilakukan  Penelitian  oleh[13]yang  mencoba  mendeteksi  indikasi  adanya katarak dan juga  mengklasifikasikan  dari  citra  digital katarak dalam  dua  kategori,  dua  kategori  tersebut  yaitu nuclear  dan  cartical.  Pengukuran  bentuk  bundar  ini  rntan  akan  ukuran  dan  bentuk  objek  misalnya ketika  citra  mata  berada  dalam  kondisi  tidak  utuh  seperti  tertutup  objek  lain  atau  pengambilan  citra yang kurang jelas oleh kamera olehkamera. Pada penelitian ini berhasil mendapatkan tingkat akurasi 94.96% .
Kemudian  pada  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [14]yang  dilakukan  oleh  peneliti  fokus pembuatan  pada  sistem  deteksi katarak otomatis  jarak  jauh  dengan  cara  memanfaatkan  teknologi cloud. Pada penelitian  selanjutnya yang dilakukan oleh[15]bertujuan untuk  mengklasifikasikan mata normal, katarak , dan pasca katarak . Terdapat empat fitur yang dideteksi antara lain Small Ring Area , Big Ring Area , dan Edge Pixel Count dengan menggunakan dua metode ambang untuk mendeteksi
tepian yang kuat dan lemah kemudian menghitung jumlah pixel yang putih pada keluaran dari deteksi tepian, dan juga object perimeter. Penentuan SRA dan BRA juga metode ekstraksi yang menggunakan threshold performanya bisa dipengaruhi oleh translasi dan ukuran citra. Meskipun ketiga metode yang dipaparkan  tersebut  telah  berhasil  mendeteksi  mata katarak dengan  baik,  namun  metode-metode tersebut  membutuhkan  citra  digital  yang  telah  dikondisikan  dalam  kondisi  tertentu  apabila  kondisi tersebut  tidak  tercapai  maka  dapat  mengakibatkan  menurunnya  performa.  Penelitian  tersebut mengembangkan  metode  pendeteksian katarak dengan  menggunakan  citra  digital  yang  1.diambil dengan bebas , dan 2. Berdasarkan visible light dapat diambil dengan kamera umum . Penelitian ini berfokus pada model klasifikasi mata katarak dan mata normal dengan pengolahan citra digital dalam format  JPG/JPEG  yang  lebih  umum,  dan  relatif  lebih  murah  juga  mudah  diperoleh  menggunakan metode yang lebih tahan terhadap translasi dan perubahan ukuran, serta mampu bekerja dengan baik menggunakan citra digital dalam kondisi bebas.

## 3 Metode Penelitian
Menggunakan  CNN  agar  dapat  mengklasifikasi  penyakit  mata.  Metode  yang  diusulkan  dalam penelitian ini dapat di gambarkan seperti pada gambar 1:

## Gambar 1. Metode Penelitian

## A.  Dataset
Dataset ini melalui beberapa seleksi di antara beberapa dataset yang di dapatkan dari [12]. Alasan memilih  dataset  ini  karena  penelitian  ini  baru  beberapa  kali  dikembangkan  sehingga  peneliti  ingin mencoba untuk mengembangkannya. Penelitian ini memaparkan tentang katarak .
Dataset ini berumlah 610 dataset yang terbagi dari 4 kelas. Penelitian ini memaparkan klasifikasi perbedaan  mata  normal, katarak,  glaucoma  dan  retina  disease .  Dimana  pengklasifikasian  ini  akan sangat  bermanfaat  dan  membantu  mendeteksi  penyakit  mata  secara  tepat  dan  akurat.  Contoh  citra yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Contoh Dataset Tiap Kelas

## B. Pre-processing
Pre-processing merupakan  salah  satu  tahapan  yang  penting  untuk  data  pada  proses.  Terkadang pada  data  tersebut  terdapat  berbagai  permasalahan  yang  dapat  menggangu  hasil  dari  proses. Pre- processing merupakan  salah  satu  tahapan  menghilangkan  permasalahan-permasalahan  yang  dapat mengganggu hasil daripada proses data. Pada tahapan ini dilakukan analisis terhadap pra proses data masukan  sebelum  masuk  ke  dalam  tahap  klasifikasi.  Adapun  tahapan-tahapan pre-processing yang dilakukan adalah grayscale, thresholding, segmentasi, dan resize .

## C. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua  dimensi.  CNN  termasuk  dalam  jenis Deep  Neural  Network karena  kedalaman  jaringan  yang tinggi  dan  banyak  diaplikasikan  pada  data  citra.  CNN  pertama  kali  dikembangkan  dengan  nama NeoCognitron oleh Kunihiko Fukushima, seorang peneliti dari NHK Broadcasting Science Research Laboratories, Kinuta, Setagaya, Tokyo, Jepang [16]. Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini yaitu arsitektur Alexnet dapat dilihat padaGambar 3.

## Gambar 3. Arsitektur Alexnet

## D. Konsep Convolutional Neural Network (CNN)
Cara kerja CNN memiliki kesamaan pada MLP, namun dalam CNN setiap neuron dipresentasikan ke dalam bentuk dua dimensi, tidak sama seperti MLP setiap neuron hanya berukuran satu dimensi. Operasi  linear  pada  CNN menggunakan  operasi  konvolusi,  sedangkan  bobot  tidak  lagi  satu  dimensi saja,  tetapi  berbentuk  empat  dimensi  yang  merupakan  kumpulan  kernel  konvolusi  seperti  pada Gambar 4, Dimensi bobot pada CNN adalah : neuron input x neuron output x tinggi x lebar Karena sifat proses konvolusi, maka CNN hanya bisa dipakai pada data yang memiliki struktur dua dimensi seperti citra dan suara.

## Gambar 4. Proses Konvulusi pada CNN

## E. Arsitektur Jaringan CNN
JST terdiri dari berbagai layer dan beberapa neuron di tiap masing-masing layer. Hal tersebut tidak bisa  ditentukan  dengan  aturan  yang  pasti  dan  berlaku  berbeda-beda  dalam  data  yang  berbeda  [17]. Sebuah CNN terdiri dari beberapa layer. Berdasarkan arsitektur [18], ada empat  macam layer utama dalam  sebuah  CNN  hanya  saja  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  ada  tiga  macam  lapisan diantaranya :
1) Convolution Layer Convolution  Layer melakukan  operasi  konvulusi  pada  output  dari  layer  sebelumnya.  Layer tersebut  merupakan  proses  utama  yang  mendasari  sebuah  CNN.  Bobot  di  layer  tersebut menspesifikasikan kernel konvolusi yang dipakai, sehingga kernel konvolusi bisa dilatih berdasarkan input pada CNN .
Tujuan  melakukan  konvolusi  terhadap  data  citra  yaitu  untuk  mengekstraksi  fitur  dari  citra input . Konvolusi dapat menghasilkan transformasi linear dari data input sesuai informasi spasial pada data. Bobot  di layer tersebut  menspesifikasikan kernel konvolusi  yang  dipakai,  sehingga  kernel  konvolusi bisa dilatih berdasarkan input pada CNN. Penggambaran operasi kovolusi dapat dilihat pada gambar 5.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Operasi Kovolusi

## 2) Subsampling Layer
Subsampling merupakan  proses  mereduksi  ukuran  sebuah  data  citra.  Pada  pengolahan  citra, subsampling bertujuan untuk meningkatkan invariansi posisi dari fitur. Max pooling membagi output dari convolution layer menghasilkan beberapa grid kecil selanjutnya mengambil nilai maksimal dari setiap grid untuk menyusun matriks citra yang telah diredukasi seperti yang ditunjukan pada gambar 6. Kemudian hasil dari proses tersebut dapat dilihat di kumpulan grid sebelah kanannya

## Gambar 6. Operasi Max Pooling
Springenberg  dkk  pada  penelitiannya[19]  penggunaan pooling  layer di  CNN  hanya  untuk  bertujuan mereduksi  ukuran  citra  sehingga  dapat  dengan  mudah  diganti  dengan  sebuah convolution  layer dengan stride yang sama dengan pooling layer yang bersangkutan.

## 3) Fully Connected Layer Fully
Layer  tersebut  merupakan  layer  yang  biasanya  dipakai  dalam  penerapan  MLP  dan  bertujuan untuk melakukan transformasi pada dimensi data agar dapat diklasifikasikan secara linear. Disetiap neuron  pada  convolution  layer  perlu  ditransformasi  menjadi  data  satu  dimensi  terlebih  dahulu sebelum  dapat  dimasukkan  kedalam  sebuah fully  connected  layer .  Dengan  itu  menyebabkan kehilangan data informasi spasialnya dan menjadi tidak reversibel, fully connected layer hanya bisa diimplementasikan  di  akhir  jaringan. Convolution  layer dengan  ukuran  kernel  1  x  1  menjalankan fungsi  yang  sama  dengan  sebuah fully  connected  layer namun  dengan  tetap  mempertahankan karakter spasial dari data.

## F. Proses Training
Proses training adalah tahapan dimana CNN dilatih untuk memperoleh akurasi yang lebih tinggi dari  klasifikasi  yang  dilakukan.  Pada  tahapan  ini  terdapat  proses feed  forward dan  proses backpropagation .  Untuk  melakukan  proses feedforward diperlukan  jumlah  dan  ukuran layer yang akan dibentuk, ukuran subsampling , citra vektor yang diperoleh. Hasil dari proses feedforward berupa bobot yang akan digunakan untuk mengevaluasi proses neural network.
e-ISSN:2540-9719

## 1) Proses Feedforward
Proses  feed  forward  merupakan  tahap  pertama  dalam  proses  training.  Proses  ini akan  menghasilkan beberapa lapisan digunakan untuk mengklasifikasi data citra yang mana menggunakan bobot dan bias yang telah diperbaharui dari proses backpropagation.

## 2) Proses Backpropagation
Proses  backpropagation  adalah  tahap  kedua  dari  proses training.  Pada  tahapan ini  seperti  yang  telah dijelaskan,  hasil  proses  dari  feedforward  di-trace  kesalahannya  dari  lapisan  output  hingga  lapisan pertama.

## 3) Perhitungan Gradient
Proses gradient untuk jaringan konvolusi adalah proses untuk menghasilkan nilai biast dan bobot yang baru dan akan diperlukan saat training.

## G. Proses Testing
Proses testing merupakan proses klasifikasi yang menggunakan bias dan bobot dari hasil proses training.  Sehingga  akhir  dari  hasil  proses  ini  menghasilkan  akurasi  dari  klasifikasi  yang  dilakukan, data yang gagal diklasifikasi, nomor citra yang gagal diklasifikasi, dan bentuk network yang terbentuk dari proses feedforward. Lapisan output sudah fully connected dengan label yang sudah ada..

## 4 Hasil dan Pembahasan
A. Arsitektur CNN
Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini yaitu arsitektur Alexnet dengan model yang diterapkan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Model yang diterapkan
B.  Distribusi Data Train, Test, dan Valid Pada  tahap pre  –processing citra  di resize ukurannya  menjadi  224x22px  .  dengan  ukuruan citra  yang  seragam  guna  memudahkan  dalam  komputasi.  Selain  itu  ukuran  citra  yang  seragam  juga dapat  memudahkan  pada  tahap  pengenalan.  Selanjutnya  masuk  ke  distribusi  data  yang  dapat  dilihat pada Tabel 1
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 1. Distribusi Data Train, Test, dan Valid
Dataset 610 Train Test 430 121 Train Valid 439 50
Berdasarkan Tabel  1  data  training  dan  validasi  tersebut  digunakan  dalam  proses  training,  tuning, dan  evaluasi  model  CNN  sedangkan  data  test  digunakan  untuk  menguji  performa  dari  model  hasil training tersebut.
Setelah  mendapatkan  citra  dengan  ukuran  yang  seragam  dan  distribusi    data  citra,  selanjutnya masuk kedalam tahap pengklasifikasian. Pada tahap ini peneliti menggunakan parameter seperti yang terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Ukuran Citra Epoch batch_size Optimizer 224x224px 150 Epoch 32 Adam
Berdasarkan  parameter  yang  digunakan  dengan  arsitektur  Alexnet  dan  model  yang  diterapkan, didapat hasil seperti yang terlihat pada Gambar 8.
(a)
(b)
Gambar 8. (a) Grafik Loss (b) Grafik Akurasi
Berdasarkan Gambar 8, dapat jelaskan bahwa klasifikasi penyakit mata menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) menghasilkan akurasi 98.37%
Untuk  mengetahui  performa  klasifikasi  maka  dilakukan  evaluasi  terhadap  klasifikasi  metrik  dan confusion matrix sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 9
(a)
(b)
Gambar 9. (a) klasifikasi metrik (b) Confusion metric
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berikut Contoh hasil klasifikasi pada data testing dapat dilihat pada Gambar 10

## Gambar 10. Hasil klasifikasi CNN (Alexnet)
Dapat  dilihat  dari  Gambar  10  ternyata  klasifikasi  penyakit  mata  menggunakan  CNN  masih terdapat  kesalahan  dalam  pengenalannya.  Kesalahan  tersebut  terdapat  pada  kelas katarak yang ternyata dikenali sebagai kelas normal.

## 5 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  klasifikasi  penyakit  mata  menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur model  AlexNet,  dengan  pembaruan  berupa  menggunakan  4  kelas  yaitu  normal, katarak,glaucoma dan retina  disease dilanjutkan  dengan  melakukan  tahapan pre-processing mengubah  ukuran  citra menjadi  224x224px.  Langkah  selanjutnya feature  extraction dengan  3  lapisan  yaitu  lapisan convutional , lapisan pooling , lapisan fully connected sesuai dengan arsitektur yang diusulkan. Pada tahapan  implementasi  CNN  menggunakan  150  epoch,  Hasil  akurasi  dari  penelitian  klasifikasi penyakit mata menggunakan metode CNN sebesar 98.37%.

## Referensi
[1] N.  Maloring,  A.  Kaawoan,  and  F.  Onibala,  “Hubungan  Pengetahuan  Dan  Sikap  Dengan Kepatuhanperawatan Pada Pasien Post Operasi Katarak Di Balai Kesehatan Mata Masyarakat Sulawesi Utara,” J. Keperawatan UNSRAT , vol. 2, no. 2, p. 113824, 2014.
[2] V. Wirawan and Y. E. Soelistio, “Model Klasifikasi Mata Katarak dan Normal Menggunakan Histogram,” J. Ultim. , vol. 9, no. 1, pp. 33–36, 2017, doi: 10.31937/ti.v9i1.561.
[3] Riskesdas.,  “Riset  Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS)  2013.  Laporan  Nasional,” Ris.  Kesehat. Dasar , 2013.
[4] A.  Allen,  D.,  &  Vasavada,  “ Katarak and  surgery  for katarak .  BMJ,” (Clinical  Res.  Ed.). https//doi.org/10.1136/bmj.333.7559.128 , 2006.
[5] L.  W.  Pusvitasari,  A.  Agung,  and  M.  Putrawati,  “Profil  pasien  glaukoma  di  Poliklinik  Mata Rumah Sakit Indera Provinsi Bali Periode Januari 2014-Juni 2015,” E-Jurnal Med. Udayana , no. April, pp. 189–193, 2018.
[6] M. I. Al Bukhory, “Pendeteksian Eksudat pada Retina dengan Fungsi Surf sebagai Salah Satu Ciri untuk mendiagnosa Diabetik Retinopati,” vol. 4, no. 1, pp. 978–979, 2018.
[7] R.  Gonzalez,  R.,  &  Woods,  “Digital  image  processing.,” Prentice Hall. https://doi.org/10.1016/0734-189X(90)90171-Q , 2008.
[8] Y.  Garis  K,  I.  Santoso,  R.R.  Isnanto,  “Klasifikasi  Citra  dengan  Matriks  Ko-Okurensi  Aras Keabuan (Gray Level Co-Occurrence Matrix-GLCM) pada Limakelas Biji-Bijian,” 2011.
[9] I. Permatasari dan T. Sutojo, “Pengenalan Ciri Garis Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Fitur (GLCM) dan Metode (KNN),” 2016.
[10] D.  Syahid,  Jumadi,  and  D.  Nursantika,  “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Hias  Daun Philodendron  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighboor  (KNN)  Berdasarkan  Nilai  Hue, Saturation, Value (HSV),” JOIN , vol. I, no. 1, pp. 20–23, 2016.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 618-626
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[11] W. S. Eka Putra, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[12] Jr2ngb, “ katarak dataset katarak image dataset,”
https://www.kaggle.com/jr2ngb/katarakdataset , 2019.
[13] A.  Patwari,  Anayet  U., Muammer  D.  Arif,  N.A.  Chowdhury  and  &  I.  I.  Arefin,  “Detection, Categorization, and Assessment of Eye Katarak s Using Digital Image Processing.,” First Int. Conf. Interdiscip. Res. Dev. Thailand. , 2011.
[14] &  S.  K.  G.  Kolhe,  S.,  “Remote  Automated Katarak Detection  System  Based  on  Fundus Images.,” Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol. Vol. 5, pp. 10334-10341. , 2016.
[15] J. Nayak, “Automated Classification of Normal, Katarak and Post Katarak Optical Eye Image using SVM Classifier.,” Ann. der Phys. 322(10)891921. , 2013.
[16] K. Fukushima, “Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position,” Biol. Cybern. , 1980.
[17] D. Stathakis, “How Many Hidden Layers And Nodes,” Int. J. Remote Sens. , 2008.
[18] Stanford  University,  “An  Introduction  to  Convolutional  Neural  Network,” Vis.  Imaging  Sci. Technol. Lab, Stanford Univ. [Online .
[19] J. T. Springenberg, “A. Dosovitskiy, T. Brox and M. Riedmiller, "Striving For Simplicity: The All Convolutional Net,” ICLR 2015, 2015.