InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.3, Desember 2022, 177-185 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Perbandingan Metode Deep Learning dalam Mengklasifikasi Citra Scan MRI Penyakit Otak Parkinson
Waeisul Bismi 1 , Hani Harafani 2*
1 Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Raya Jatiwaringin, Jakarta 13620, Indonesia
2 Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Raya Jatiwaringin, Jakarta 13620, Indonesia *Email Penulis Koresponden: hani.hhf@nusamandiri.ac.id

## Abstrak:
Penyakit Parkinson merupakan gangguan neurodegenerative yang  bersifat  progresif  dan  relatif  umum  pada  sistem  saraf pusat  yang  menyebabkan  kesulitan  dalam  bergerak. Biasanya  penyakit  ini  sering  terjadi  pada  individu  berusia lebih  dari  60  tahun  dipengaruhi  oleh  faktor  genetik  dan lingkungan.  Deteksi  dini  pada  penyakit  Parkinson  dapat mencegah gejala hingga usia tertentu sehingga meningkatkan harapan hidup. Dalam penelitian ini bertujuan untuk  menggunakan  gambar  otak  dari Magnetic  Resonace Imaging (MRI)  untuk  mengetahui  bagaimana  penyakit tersebut  menyebar,  dengan  menggunakan  metode deep learning menggunakan  model  atau  arsitektur  InceptionV3, VGG16,  VGG19,  NasnetMobile,  dan  MobileNet  dengan melalui  proses:  input  data,  augmentasi, preprocessing , classification (model a b c d ), result dan pembelajaran mesin pada  kumpulan  data  klinis  dan  paraklinis  untuk mendiagnosis  secara  akurat  meggunakan dataset yang berasal dari Parkinsons Brain MRI sebanyak dua kelas yaitu kelas  normal  dan  Parkinson.  Hasil  dari  penelitian menggunakan deep  learning berdasarkan  kelima  algoritma yang digunakan tersebut diperoleh nilai akurasi terbaik dari seluruh model arsitektur adalah arsitektur MobileNet sebesar 99,75%  dengan  Kappa score 99,30%  dengan  total  durasi komputasi selama 2 jam satu menit.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Parkinson’s, Classification, CNN, Image

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 5 Maret 2022 Direvisi  16 September 2022 Diterima 9 November 2022 Dipublikasi 26 Desember 2022
DOI :
10.22441/incomtech.v12i3.15068
1. PENDAHULUAN
Penyakit Parkinson (PD) adalah salah satu gangguan neurodegeneratif yang relatif umum dengan perjalanan perkembangannya diklasifikasikan sebagai kondisi prodromal , stadium 1, 2, 3 dan parah. Dengan semua kekurangan dalam pengaturan klinis,  seringkali  sulit  untuk  mengidentifikasi  tahap  keparahan  PD  dan memprediksi  perjalanan  perkembangannya.  [ 1 ]  Penyakit  ini  sering  terjadi  pada individu berusia lebih dari 60 tahun. Etiologi penyakit Parkinson diduga disebabkan oleh  kombinasi  faktor  genetik  dan  lingkungan  [ 2 ]  Etiologi  penyakit  Parkinson belum  diketahui.  Penyakit  Parkinson  dipercaya  berkaitan  dengan  faktor  usia, genetic, dan lingkungan [ 3 ]. Waktu pemindaian yang lama yang dibutuhkan oleh proses ini menimbulkan tantangan bagi penerapan luas MRI kuantitatif. Meskipun teknik  pemetaan  multiparametrik  canggih  telah  dikembangkan  untuk  MRI kuantitatif yang lebih efisien, seperti sidik jari MR (MRF) dan MR Multitasking , mereka masih memerlukan urutan khusus yang saat ini bukan bagian dari protokol klinis standar atau tersedia secara luas, membatasi ketersediaan klinis dan dampak MRI  kuantitatif  [ 4 ].  Oleh  karena  harapan  hidup  secara  keseluruhan  meningkat, maka  jumlah  orang  dengan  penyakit  Parkinson  akan  meningkat  di  masa  depan. Terapi  dari  penyakit  Parkinson  dapat  menggunakan  dengan  terapi  farmakologi maupun terapi nonfarmakologi.
Seiring dengan berkembangnya zaman, topik yang sedang hangat saat ini dalam machine  learning adalah deep  learning (DL)  yaitu  merupakan  teknik  dalam  NN dimana menggunakan teknik tertentu seperti Restricted Boltzmann Machine (RBM) untuk  mempercepat  proses  pembelajaran  dalam  NN,  menggunakan  lapis  yang banyak  atau  lebih  dari  tujuh  lapis.  Dengan  adanya  DL,  waktu  yang  dibutuhkan untuk training akan  semakin  sedikit  karena  masalah  hilangnya  gradien  pada propagasi  balik  akan  semakin  rendah.  Beberapa  jenis  DL  antara  lain Deep  Auto Encoder,  Deep  Belief  Nets,  Convolutional NN,  dan  lain  lain  [ 5 ].  Metode  ini digunakan  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi  data  karena  penggunaannya yang memiliki proses  komputasi  yang relatif  cepat  [ 6 ].  VGG-19 adalah Jaringan grup  geometri  visual  (VGGNet)  adalah  jaringan  saraf  dalam  dengan  operasi berlapis-lapis. VGGNet didasarkan pada model CNN dan diterapkan pada dataset ImageNet.  VGG-19  berguna  karena  kesederhanaannya  sebagai  3×  3  lapisan convolutional dipasang  di  bagian  atas  untuk  meningkatkan  dengan  tingkat kedalaman  [ 4 ].  Arsitektur  Inception  v3  memanfaatkan  teknik  faktorisasi convolution asimetris untuk mengurangi jumlah operasi matematika [ 4 ].
Dari uraian di atas, dalam penelitian ini penulis mencoba melakukan pembaruan untuk menerapkannya pada eksperimen dengan citra yang berasal dari Parkinsons Brain  MRI,  dengan  menginput  data,  mengaugmentasi  data, preprocessing ,  dan kemudian mengklasifikasi data menggunakan metode deep learning dengan model InceptionV3,  VGG16,  VGG19,  NasnetMobile,  dan  MobileNet.  Manfaat  dari penelitian  ini  yaitu  memberikan  waktu  yang  lebih  efisien,  hasil  yang  tepat  dan akurasi yang lebih baik dalam pengklasifikasian penyakit parkinson dengan metode yang diusulkan.

## 2. METODE
Menggunakan  metode deep  learning agar  dapat  mengklasifikasi  penyakit Parkinson. Metode yang diusulkan dalam peneltian ini dapat digambarkan seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1. Metode Penelitian
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari Parkinsons Brain MRI [ 7 ]. Dataset ini terdiri dari dua class yaitu class normal dengan total 610 citra grayscale dan class Parkinson dengan total 221 citra grayscale yang masing citra berukuran 192x192 pixels . Contoh dari dataset Parkinsons Brain MRI dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. Citra Brain MRI Parkinson (a)normal dan (b)parkinson
Augmentasi  data  adalah  strategi  yang  memungkinkan  praktisi  untuk  secara signifikan  meningkatkan  keragaman  data  yang  tersedia  untuk  model  pelatihan, tanpa  benar-benar  mengumpulkan  data  baru.  Teknik  augmentasi  data  seperti cropping,  padding, dan flipping horizontal  umumnya  digunakan  untuk  melatih jaringan neural besar.  Namun, sebagian besar pendekatan yang digunakan dalam pelatihan jaringan neural hanya menggunakan tipe augmentasi  dasar [ 4 ].  Berikut contoh citra yang telah diimplementasikan teknik augmentasi berjumlah 4.155 data yang  sudah  diaugmentasi  dan  digunakan  untuk  data train yang  kemudian  akan diklasifikasi dengan tujuan untuk membantu mendeteksi penyakit Parkinson secara tepat dan akurat, dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 3. Citra MRI Parkinson Otak setelah proses Augmentasi
Pre-processing merupakan salah satu tahapan yang penting untuk memproses data.  Terkadang  pada  data  tersebut  terdapat  berbagai  permasalahan  yang  dapat menggangu  hasil  dari  proses  data. Pre-processing merupakan  salah  satu  tahapan untuk  menghilangkan  berbagai  permasalahan  yang  dapat  mengganggu  hasil daripada proses data [ 8 ] pada tahapan ini akan dilakukan analisis pra proses data dan masuk ke dalam tahap klasifikasi.
Deep learning (DL) yaitu merupakan teknik dalam NN dimana menggunakan teknik tertentu seperti Restricted Boltzmann Machine (RBM) untuk mempercepat proses  pembelajaran dalam  NN, menggunakan lapis  yang banyak atau lebih  dari tujuh  lapis.  Dengan  adanya  DL,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk training akan semakin  sedikit  karena  masalah  hilangnya  gradien  pada  propagasi  balik  akan semakin rendah. Beberapa jenis DL antara lain Deep Auto Encoder , Deep Belief Nets, Convolutional NN, dan lain lain [ 5 ].
Model CNN yang digunakan untuk perbandingan pada penelitian ini ada lima metode yaitu:
1. Arsitektur  Inception  v3  dari  GoogLeNet  didesain  untuk  bekerja  dengan  baik dengan kondisi komputasi yang terbatas [ 9 ].
2. VGG-16  merupakan  model  CNN  yang  memanfaatkan convolutional  layer dengan  spesifikasi convolutional  filter yang  kecil  (3×3).  Dengan  ukuran convolutional filter tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer [ 10 ].
3. VGG19  merupakan  arsitektur  yang  terdiri  dari  47 layer yang  menggunakan konsep semakin banyak layer akurasi semakin baik [ 11 ].
4. MobileNet  merupakan  model  yang  memiliki  ukuran  kecil  baik  dari  jumlah parameter maupun ukuran model yang dihasilkan [ 12 ].
5. Nasenet  merupakan  arsitektur  terbaik  yang  ditemukan  untuk  selanjutnya digunakan pada dataset yang lebih besar yakni ImageNet [ 13 ].
Algoritma deep  learning yang merupakan  pengembangan  dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya  gambar  atau  suara. CNN  dapat  belajar  langsung  dari  citra sehingga
mengurangi  beban  dari pemrograman  [ 14 ]  Implementasi Multilayer  Perceptron (MLP) membutuhkan  parameter hidden  layer,  activation, solver ,  dan  jumlah maksimal  iterasI sedangkan  implementasi Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan library Keras  [ 15 ].  Pada  CNN  ( Gambar  4 )  operasi  linear menggunakan  operasi  konvolusi,  sedangkan  bobot  tidak  lagi  satu  dimensi  saja, namun  berbentuk  empat  dimensi  yang  merupakan  kumpulan kernel konvolusi. Dimensi bobot pada CNN adalah neuron input x neuron output x tinggi x lebar [ 16 ].
Gambar 4. Arsitektur MLP dan proses Konvulusi pada CNN [ 16 ]
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. Sebuah CNN terdiri dari beberapa layer . Berdasarkan arsitektur, 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  konvolusi  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.
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, Kemudian hasil dari proses tersebut  dapat  dilihat  di  kumpulan grid sebelah  kanannya.  Springenberg  dkk pada penelitiannya 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.
Training merupakan tahapan dimana CNN dilatih untuk  memperoleh akurasi yang  tinggi  dari  klasifikasi  yang  dilakukan.  Tahapan  ini  terdiri  dari  proses feed forward dan  proses  backpropagation .  Untuk  memulai  proses feedforward diperlukan jumlah dan ukuran layer yang akan dibentuk, ukuran subsampling , citra vektor yang diperoleh dari data angkutan umum rusak. Proses feedforward bekerja dengan proses dimana citra vektor akan melalui proses konvolusi dan max pooling untuk  mereduksi  ukuran  citranya  dan  memperbanyak  neuronnya.  Sehingga terbentuk banyak jaringan yang mana menambah varian data untuk dipelajari. Hasil dari  proses feedforward berupa  bobot  yang  akan  digunakan  untuk  mengevaluasi proses neural network .
1. Proses feedforward merupakan tahap pertama dalam proses training . Proses ini akan menghasilkan beberapa lapisan untuk mengklasifikasi data citra yang mana menggunakan bobot dan bias yang telah diperbarui dari proses backpropagation. Tahap ini juga akan digunakan kembali saat proses testing.
2. Proses Backpropagation merupakan  tahap  kedua  dari  proses training .  Pada tahap ini, hasil proses dari feedforward di- trace kesalahannya dari lapisan output sampai  lapisan  pertama.  Untuk  menandai  bahwa  data  tersebut  telah  di- trace diperoleh bobot dan bias yang baru.
3. Perhitungan Gradient Pada proses gradient untuk jaringan konvolusi merupakan proses untuk memperoleh nilai bobot dan bias yang baru yang akan diperlukan saat training [ 16 ].
Proses testing merupakan proses dari klasifikasi yang menggunakan bias dan bobot  dari  hasil  proses training data.  Proses  ini  merupakan  proses  terakhir  yang dilakukan dalam penelitian untuk menguji hasil ketepatan dari klasifikasi dengan nilai indeks yang dihasilkan model CNN yang telah dilatih.
Proses  validasi  data  digunakan  untuk  mendapatkan  tingkat  kepercayaan terhadap  hasil  interpretasi  citra  [ 16 ]  dalam  pengenalan  penyakit  Parkinson  pada gambar  penyakit  Parkinson.  Validasi  dilakukan  dengan  menggunakan  data  citra yaitu Parkinsons Brain MRI yang dibagi menjadi data pelatihan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap pre-processing citra  dilakukan resize ukurannya  menjadi 224x224px  dengan  ukuran  citra  yang  seragam  guna  memudahkan  dalam  proses komputasi.  Selain  itu  ukuran  citra  yang  seragam  juga  dapat  memudahkan  pada tahap  pengenalan.  Selanjutnya  masuk  ke  distribusi  data  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 1 .
W. Bismi dan H. Harafani, Perbandingan Metode Deep Learning dalam Mengklasifikasi … 183
Tabel 1. Distribusi Data Train, Test, dan Validation Dataset Train Test Val Total Parkinsons Brain MRI 3323 416 416 4155
Berdasarkan Tabel 1 dataset augmentasi Parkinsons Brain MRI terbagi menjadi data training dan  validasi  yang  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 penelitian menggunakan parameter seperti yang terlihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Parameter Ukuran Citra Epoch Batch_Size  Optimizer 224x224px 20 Epoch 32 Adam
Berdasarkan  parameter  di  atas  dengan  menerapkan  model  arsitektur InceptionV3,  VGG-16,  VGG-19,  NasnetMobile,  MobileNet,  didapatkan  hasil grafik loss dan akurasi dari dataset yang digunakan terlihat pada Gambar 5 .
Berdasarkan  grafik  model  yang  sudah  diterapkan  dimana  tiap  model  di  atas dapat  mengklasifikasi  penyakit  Parkinson  dengan dataset Parkinsons  Brain  MRI dengan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Tabel Akurasi, Kappa, dan Time
Model Accuracy Kappa Score Duration of Training Model InceptionV3 98,56% 95,81% 3 hours 15 minutes VGG-16 99,75% 99,29% 7 hours 55 minutes VGG-19 99,75% 99,34% 9 hours 8 minutes NasnetMobile 99,27% 99,30% 1 hours 32 minutes MobileNet 99,75% 99,30% 2 hours 1 minutes
Kemudian  untuk  mengetahui  hasil  dari  performa  klasifikasi  maka  dilakukan evaluasi terhadap confusion matrix yang dapat dilihat pada Gambar 6 .

## Gambar 6. Hasil Confusion Matrix

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan deep  learning metode  CNN  dengan  arsitektur  InceptionV3,  VGG-16,  VGG-19,  NasnetMobile, dan  MobileNet  dengan  pembaruan  menggunakan  dua class yaitu  normal  dan Parkinson. Dataset Parkinsons  Brain  MRI  yang  sudah  diaugmentasi  dan dilanjutkan dengan melakukan pre-processing yang mana mengubah ukuran citra menjadi  224x224px.  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan feature  extraction , pada  tahapan  implementasi  CNN  menggunakan  20 epoch ,  dari  kelima  algoritma tersebut  diperoleh  nilai  akurasi  terbaik  dari  seluruh  model  arsitektur  adalah arsitektur  MobileNet  sebesar  99,75%  dengan  Kappa score 99,30%  dengan  total durasi  komputasi  selama  2  jam  satu  menit  pada  proses data  testing .  Penelitian
selanjutnya  tahap prepocessing sebaiknya  menggunakan  teknik  lain  selain resize data guna menghilangkan noise (blur) pada citra dan menerapkan optimizer yang berbeda serta dapat mengembangkan hingga tahap implementasi sistem (aplikasi).

## R EFERENSI
[1]  A.  Mozhdehfarahbakhsh,  S.  Chitsazian,  P.  Chakrabarti,  T.  Chakrabarti,  B.  Kateb,  and  M. Nami, “An MRI-based Deep Learning Model to Predict Parkinson’s Disease Stages,” medRxiv , p. 2021, doi: 10.1101/2021.02.19.21252081.
[2]  G.  Gunawan,  M.  Dalhar,  and  S.  N.  Kurniawan,  “Parkinson  Dan  Terapi  Stem  Sel,” Malang Neurol. J. , vol. 3, no. 1, pp. 39–46, 2017, doi: 10.21776/ub.mnj.2017.003.01.7.
[3]  D.  I.  RSUD  and  P.  Margono,  “Hubungan  Antara  Merokok  Dengan  Penyakit  Parkinson  Di RSUD Prof. Dr. Margono Soekarjo Purwokerto,” 2014.
[4]  J.  Sahlsten et  al. ,  “Deep  Learning  Fundus  Image  Analysis  for  Diabetic  Retinopathy  and Macular Edema Grading,” Sci. Rep. , vol. 9, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.1038/s41598-019- 47181-w.
[5]  M. Ramadhani, “Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Tekstur dengan Menggunakan Metode GLCM,” e-Proceding of Enggineering , vol. 5, no. 1, pp. 870–876, 2018.
[6]  M. D. L. Claro, L. D. M. Santos, W. Lima e Silva, F. H. D. De Araújo, N. H. De Moura, and A.  M.  Santana,  “Automatic  Glaucoma  Detection  Based  on  Optic  Disc  Segmentation  and Texture  Feature  Extraction,” CLEI  Electron.  J. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  1–10,  2016,  doi:
10.19153/cleiej.19.2.4.
[7]  I. Sheriff, “Parkinson Brain MRI Dataset ,” KAGGLE , 2021. https://www.kaggle.com/irfansheriff/parkinsons-brain-mri- dataset /
[8]  F. N. Cahya, N. Hardi, D. Riana, and S. Hadiyanti, “Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Sistemasi ,  vol.  10,  no.  3,  p.  618,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1248.
[9]  G. Zeng, Y. He, Z. Yu, X. Yang, R. Yang, and L. Zhang, “Preparation of novel high copper ions  removal  membranes  by  embedding  organosilane-functionalized  multi-walled  carbon nanotube,” J.  Chem.  Technol.  Biotechnol. ,  vol.  91,  no.  8,  pp.  2322–2330,  2016,  doi: 10.1002/jctb.4820.
[10]  M. A. Pangestu and H. Bunyamin, “Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing  pada  Gambar  dengan  Menggunakan  Pre-Trained  CNN  Model,” J.  Tek.  Inform.  dan Sist. Inf. , vol. 4, pp. 337–344, 2018.
[11]  W.  Setiawan,  “Perbandingan  Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi Fundus,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 48–53, 2020, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6551.
[12]  A.  Michele,  V.  Colin,  and  D.  D.  Santika,  “Mobilenet  convolutional  neural  networks  and support vector machines for palmprint recognition,” Procedia Comput. Sci. , vol. 157, pp. 110– 117, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.08.147.
[13]  H.  Djarot  and  H.  Santoso,  “Plat  Nomor  Kendaraan  Dengan  Metode  Convolutional  Neural Network,” no. September 2021, pp. 1–12, 2019.
[14]  P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,  “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12– 21, 2020.
[15]  M. F. Naufal et al. , “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi MLP dan CNN pada Dataset American Sign Language,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 489–495, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3009.
[16]  K. Arisudana et al. , “Sistem pendeteksi kerusakan luar angkutan umum,” pp. 175–187, 2020.