## KLASIFIKASI PENYAKIT MATA BERDASARKAN CITRA FUNDUS MENGGUNAKAN YOLO V8
Muhammad Nur Ihsan Muhlashin, Arnisa Stefanie Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS. Ronggo Waluyo Karawang, Indonesia muhihsanmuhlashin@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit mata adalah masalah yang sangat serius karena menyerang salah satu panca indra manusia. Dalam banyak kasus banyak orang yang mengabaikan dampak penyakit mata pada tahap awal. Pada umumnya proses pemeriksaan penyakit  mata dilakukan berdasarkan analisis  manual oleh dokter ( expert ) pada citra fundus  mata pasien dengan  biaya  yang cukup  mahal. Untuk  mengatasi  hal tersebut, penulis  mengusulkan sistem  klasifikasi penyakit  mata  yang  dapat  melakukan  pendeteksian  penyakit  mata  secara  otomatis  menggunakan  YOLO  V8. Sistem ini dapat digunakan untuk deteksi dini penyakit mata guna mencegah perkembangan pernyakit mata yang lebih serius. Dari hasil pengujian terhadap model yang dibangun didapatkan nilai accuracy sebesar 92%, precision sebesar 91%, recall sebesar 92%, F1- score sebesar 91%. Secara keseluruhan, hasil ini dapat dianggap memuaskan dan dapat diimplementasikan untuk sistem klasifikasi penyakit mata berdasarkan citra fundus.
Kata kunci: klasifikasi, penyakit mata, citra fundus, yolo v8

## 1. PENDAHULUAN
Mata adalah organ penting yang berperan dalam penglihatan  dan  persepsi  visual.  Manusia  bisa mendapatkan  80%  informasi  hanya  dengan  melihat [1]. Gangguan atau penyakit yang mempengaruhi mata dapat  menyebabkan  ketidaknyamanan,  gangguan penglihatan,  atau  bahkan  kehilangan  penglihatan. Indonesia  menempati  posisi  kedua  setelah  Ethiopia sebagai  negara  dengan  angka  kebutaan  tertinggi  di dunia, dengan tingkat prevalensi kebutaan di atas 1%. [2].  Berdasarkan  data  dari  Survei  Kebutaan Rapid Assessment  of  Avoidable  Blindness (RAAB)  tahun 2014  -  2016  oleh  Kementerian  Kesehatan,  diketahui bahwa angka kebutaan pada populasi usia 50 tahun ke atas  mencapai  3%.  Katarak  merupakan  penyebab utama  dari  kebutaan  tersebut  dengan  persentase mencapai 81%. Selain itu, penyebab kebutaan lainnya meliputi  refraksi  atau  glaukoma,  serta  kelainan  mata yang terkait dengan diabetes [3] .
Deteksi  dini  penyakit  mata  merupakan  langkah penting  dalam  upaya  pencegahan  terhadap  penyakit mata  yang  serius.  Dengan  mengidentifikasi  dan mengobati  masalah  mata pada tahap awal, kita dapat mencegah  perkembangan  penyakit  yang  lebih  lanjut dan mengurangi risiko kehilangan penglihatan.
Salah  satu  jenis  citra  yang  paling  umum digunakan  untuk  mendeteksi  kerusakan  pada  mata adalah  citra  fundus.  Penyakit diabetic retinopathy , glaucoma , cataract ,  hipertensi,  miopia,  dan  lainnya adalah  contoh  dari  kelainan  pada  mata  yang  dapat dideteksi  menggunakan  citra  fundus[4].  Citra  ini adalah  representasi  dua  dimensi  (2D)  dari  jaringan retina  yang  sebenarnya  berbentuk  tiga  dimensi  (3D), yang diambil dengan bantuan mikroskop khusus yang memiliki  daya  rendah.  Cirta  fundus  efektif  untuk mendeteksi  penyakit  mata  karena  tidak  invasif  dan relatif  murah  [5].  Proses  deteksi  penyakit  mata
biasanya dilakukan secara manual dengan mengamati langsung citra fundus mata pasien dan dokter sebagai pengambil  keputusannya  [6].  Sehingga,  perbedaan hasil  pengamatan  antara  satu  dokter  dengan  dokter lainnya sangat mungkin terjadi.
Terdapat  berbagai  metode  yang  bisa  digunakan dalam  pengolahan  citra,  salah  satunya  adalah Convolutional  Neural  Network  atau  CNN.  CNN merupakan  salah  satu  dari  sekian  banyak  algoritma dari deep learning yang sangat sering digunakan untuk menjawab  permasalahan  yang  berkaitan  dengan deteksi  objek  dan  klasifikasi  gambar.  Metode  CNN saat  ini  menunjukan  hasil  yang  paling  efektif  dalam pengenalan  citra.  [7].  Hal  ini  disebabkan  oleh  fakta bahwa  CNN  berusaha  meniru  sistem  pengenalan gambar pada visual cortex manusia, yang memberinya kemampuan untuk mengolah gambar [8].
YOLO (You Only  Look Once)  juga  merupakan algoritma  deep  learning    untuk  deteksi  objek  yang menggunakan  jaringan  syaraf  tunggal  pada  gambar secara  keseluruhan,  yang  membedakannya  dari algoritma  lain  [9].  Penelitian  sebelumnya  dilakukan oleh  Adji  dan  Wira  Ardi  Kusuma  untuk  mendeteksi objek  abnormal  pada  paru-paru  berdasarkan  citra  X- Ray Toraks memperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 70% menggunakan algoritma YOLO V5 [10].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  dalam penelitian  ini  akan  membuat  sebuah  sistem  untuk mengklasifikasi  citra  fundus  mata  dengan  harapan penelitian  ini  mampu  menciptakan  sistem  diagnosis penyakit  mata  otomatis  dan  membantu  masyarakat untuk  dapat  melakukan  pemeriksaan  mata  secara berkala guna memantau kesehatan mata mereka serta sebagai alat untuk deteksi dini penyakit mata. Adapun algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma YOLO ( You Only Look Once ), oleh karena itu penelitian ini berjudul “Klasifikasi Penyakit Mata
Berdasarkan  Citra  Fundus  Menggunakan  YOLO V8” dengan studi kasus klasifikasi citra  fundus  mata normal, cataract, glaucoma dan diabetic retinopathy .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah salah  satu  metode  dalam  bidang deep  learning yang dikhususkan untuk memproses citra digital dan dapat digunakan  dalam  pendeteksian  objek.  CNN  telah menjadi salah satu teknik paling sukses dalam bidang computer  vision,  karena  mampu  memahami  dan mengenali makna dari gambar yang diinputkan. Hal ini disebabkan  oleh  implementasi  metode  CNN  yang mirip  dengan  sistem  pengenalan  citra  pada  korteks visual  manusia.  CNN  banyak  digunakan  dalam klasifikasi  data  yang  memiliki  label  menggunakan metode supervised learning , di mana target dari input yang diterima oleh jaringan telah diketahui sebelumnya [11].
Secara  umum,  CNN  terdiri  dari  banyak layer untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data yang diberikan.  Terdapat  tiga  jenis  utama  dari  lapisan neural network dalam CNN, yaitu convolutional layer, pooling laye r, dan fully connected layer . Convolutional  layer atau  lapisan  konvolusi  adalah lapisan yang melakukan operasi konvolusi pada output dari  lapisan  sebelumnya.  Lapisan  konvolusi  adalah dasar dari  metode CNN, dan konvolusi adalah  istilah matematis  yang  mengaplikasikan  fungsi  pada  output dari fungsi lain berulang kali.
Pooling  layer adalah  lapisan  yang  digunakan untuk mengambil gambar yang besar dan menyusutkannya, tetapi tetap mempertahankan informasi  penting  dalam  gambar  tersebut,  proses  ini sering  disebut  sebagai  downsampling.  Pooling  layer berfungsi untuk mengurangi  jumlah parameter dalam jaringan  dan  menghasilkan  representasi  yang  lebih ringkas, sehingga dapat mencegah terjadinya overfitting.
Fully  Connected  Layer adalah  lapisan  yang bertugas  untuk  mengubah  dimensi  data  agar  dapat diklasifikasikan  secara  linear.  Lapisan  ini  juga berperan  dalam  menggabungkan  ekstraksi  fitur  yang telah dipelajari dari lapisan sebelumnya [12].
Gambar 1. Arsitektur Convolutional Neural Network

## 2.2. You Only Look Once (YOLO)
You  Only  Look  Once (YOLO)  merupakan algoritma berbasis CNN yang menggunakan pendekatan  jaringan  syaraf  tunggal  ( single  neural
network )  untuk  mendeteksi  objek  pada  gambar. Jaringan  ini  dapat  memprediksi  setiap bounding  box dengan  menggunakan  fitur  dari  semua  gambar.  Ini dapat secara langsung memprediksi bounding box dan probabilitas dalam satu evaluasi. [13].
Arsitektur  YOLO  sebagian  besar  dipengaruhi oleh backbone GoogleLeNet, yang terdiri dari jaringan saraf  yang  berupa  24  lapisan  konvolusi  untuk melakukan  ekstraksi  fitur,  dan  diikuti  oleh  2  FCN ( Fully Connected Layer ) untuk memprediksi koordinat bounding box dan klasifikasi kelas objek [14].
Gambar 2. Arsitektur Jaringan YOLO

## 2.3. OpenCV
OpenCV  ( Open  Source  Computer  Vision Library )  adalah  sebuah  pustaka  atau library open source berbasis Python yang dikembangkan oleh Intel. Fokus  utama  dari  OpenCV  adalah  menyederhanakan pemrograman  yang  terkait  dengan  pemrosesan  citra digital. OpenCV memiliki beragam fitur, termasuk di antaranya adalah pengenalan wajah, pelacakan wajah, deteksi  wajah,  kalman filtering ,  dan  berbagai  jenis metode kecerdasan buatan atau artificial intelligence . Selain  itu,  melalui low  level API,  OpenCV menyediakan  berbagai  algoritma  visi  komputer  yang sederhana [15].

## 2.4. Pytorch
PyTorch adalah satu dari sekian banyak pustaka ( library )  dalam  bahasa  pemrograman  Python  yang berfungsi  untuk  melakukan  komputasi  pada  bidang deep  learning [16].  Dengan  menggunakan  PyTorch bersama  dengan  pustaka  torchvision,  pengguna memiliki  kemampuan  lebih  dalam  melakukan komputasi deep  learning pada  objek  digital  seperti gambar (2D) dan  video (3D).  Salah  satu teknik  yang paling  populer  untuk  melakukan  analisis  gambar adalah Convolutional  Neural  Network (CNN),  yang memanfaatkan neuron kortik untuk melakukan analisis gambar.  Torchvision  mendukung  berbagai  arsitektur CNN,  yang  menjadikannya  alat  yang  sangat  andal untuk pemodelan CNN [17].

## 2.5. Google Colabolatory
Google  Internal  Research  mengembangkan  alat baru  yang  disebut  Google  Colaboratory,  atau  Colab, yang  membantu  para  peneliti  mengolah  data  untuk kebutuhan  pembelajaran  mesin  dalam  pengolahan data.  Colab  dibangun  di  atas  lingkungan  jupyter  dan memiliki  tampilan  yang  mirip  dengan  jupyter
notebook.  Alat  ini  berjalan  di  sistem cloud dan menggunakan google drive sebagai media penyimpanannya.  Colab  memberi  pengguna  akses gratis  ke  layanan  GPU  sebagai backend komputasi, yang  dapat  digunakan  selama  12  jam  setiap  harinya [18].

## 2.6. Confusion Matix
Confusion matrix atau error matrix adalah tabel yang menunjukkan kinerja model klasifikasi pada data uji  yang  nilainya  sudah  diketahui.  Tabel  ini memberikan gambaran tentang seberapa baik algoritma  bekerja  dan  mengidentifikasi  kesalahan antara  kelas,  seperti  kesalahan  labeling.  Pada  tabel  1 merupakan tabel confusion matrix .
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  rangkuman  dari  hasil prediksi  pada  masalah  klasifikasi. Confusion  matrix mencatat  jumlah  prediksi  yang  benar  dan  yang  salah dan  membaginya  berdasarkan  setiap  kelas.  Sehingga confusion matrix tidak hanya  menampilkan  informasi tentang kesalahan yang dibuat oleh model klasifikasi, tetapi juga tipe kesalahannya. Dalam confusion matrix, terdapat beberapa parameter sebagai berikut:[19]
a. TP  atau True  Positif ,  menunjukkan  jumlah  data positif  yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh sistem.
b. TN atau True Negatif , menunjukkan jumlah data negatif  yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh sistem.
c. FN atau False Negatif , menunjukkan jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
d. FP atau False Positif , menunjukkan jumlah data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
Confusion  matrix juga  berfungsi  sebagai  alat analisis prediktif yang menampilkan dan membandingkan  nilai  sebenarnya  ( actual  values ) dengan  nilai  hasil  prediksi  dari  model.  Dengan menggunakan confusion matrix , kita dapat menghasilkan  matriks  evaluasi  seperti  Akurasi ( Accuracy ), Presisi ( Precision ), Recall , dan F1-Score atau F-Measure . [20].  Nilai  akurasi  dapat  dihitung dengan menggunakan persamaan untuk membandingkan data yang terklasifikasi benar dengan total data:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Nilai  presisi  adalah  ukuran  yang  menunjukkan berapa banyak data kategori positif yang diklasifikasikan secara benar dibagi dengan total data yang  diklasifikasikan  positif.  Persamaan  untuk menghitung nilai presisi adalah sebagai berikut:

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
Nilai  recall  menunjukkan  persentase  data kategori positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.  Persamaan  untuk  menghitung  nilai recall adalah sebagai berikut:

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
F1-score  akan  menggunakan  rata-rata  harmonik dari  presisi  dan recall untuk  menghitung  kombinasi dari  presisi  dan recall .  Persamaan  untuk  menghitung F1- score adalah sebagai berikut:
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  metode YOLO  V8  dalam  mengklasifikasi  penyakit  mata berdasakan  citra  fundus  mata.  Metodologi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Merupakan  tahap  pengumpulan  data  yang  akan digunakan untuk penelitian ini. Adapun jenis data yang digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model adalah dataset citra  fundus  penyakit  mata  yang  bersumber dari kaggle. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 4 kelas,  yaitu kelas  mata normal, katarak, glaukoma dan diabetic retinopathy .

## 3.2. Pra-pemrosesan Data
Merupakan  tahap  pemrosesan  data  sebelum digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan  evaluasi. Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada  tahap  pra- pemrosesan data adalah split data yang mengacu pada pembagian data yang telah dikumpulkan menjadi dua bagian,  yaitu  data train (digunakan  untuk  proses
True False True True Positive (TP) False Positive (FP) False False Negative
(FN)
True Negative (TN) Predicted Class Observed
pelatihan) dan data validation (digunakan untuk proses evaluasi).  Kemudian  dilakukan resize pada  gambar agar dimensi masing-masing gambar selaras sehingga mempercepat  proses  pelatihan model.  Selanjutnya dilakukan augmentasi data untuk memperbanyak data pelatihan sehingga dapat meningkatkan akurasi model.

## 3.3. Pelatihan Model YOLO
Merupakan tahap kedua dalam pembuatan model untuk  memprediksi  penyakit  mata.  Pada  tahap  ini model  dilatih  menggunakan  data  pelatihan  beserta beberapa  parameter  dan  skenario  yang  sebelumnya sudah  ditentukan,  yaitu  menggunakan  100  epochs, batch size 8 dan  image size 224x224. Adapun dalam proses  pelatihan  model  ini  akan  menghitung  total waktu  pelatihan  serta  nilai  mean  average  precission yang diperoleh sebagai acuan performa hasil pelatihan.

## 3.4. Evaluasi Model YOLO
Merupakan  tahap  evaluasi  untuk  mengukur seberapa  baik  model  dalam  memprediksi  penyakit mata  dari  data  yang  berbeda  dengan  data  pelatihan. Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  evaluasi  dengan menggunakan  data  evaluasi yang  sebelumnya  sudah ditentukan.  Kemudian  nilai average  precission (AP) dan mean  average  precission (mAP)  akan  dilihat sebagai acuan performa (akurasi) model.

## 3.5. Analisis Performa Model YOLO
Merupakan tahap perhitungan untuk mengetahui bagaimana  hasil  dan  seberapa  tinggi  tingkat  akurasi algoritma  YOLO  dalam mengklasifikasi  citra funduskopi  mata  normal,  cataract,  glaucoma  dan diabetic retinopathy. Adapun parameter yang dihitung untuk mengetahui performa model tersebut antara lain adalah nilai accuracy, precission, recall dan F1-Score.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan metode You  Only  Look  Once (YOLO)  untuk melakukan klasifikasi penyakit mata berdasarkan citra fundus dengan akurasi  yang tinggi pada sistem. Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  gambar dengan  ukuran  yang  sama,  dan  menjadi  data  utama untuk  proses  klasifikasi.  Totalnya  terdapat  9447 gambar  yang  terdiri  dari  4  kelas,  yaitu  kelas  mata normal, cataract, glaucoma dan diabetic retinopathy . Dataset  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  data training sebesar 90% dan data val sebesar 10%. Data training digunakan untuk membuat model, sementara data val digunakan untuk menguji performa atau  akurasi  dari  model  yang  telah  dibuat.  Dengan menggunakan metode You Only Look Once (YOLO), penulis  berharap  dapat  mencapai  hasil  klasifikasi kualitas  penyakit  mata  yang  akurat  dan  dapat diandalkan.
1. Mata Normal Sample  gambar  dari  kelas  mata  normal  yang dimasukkan  ke  dalam  proses training atau  pelatihan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Sample Gambar Mata Normal
2. Mata Cataract
Sample  gambar  dari  kelas  mata cataract yang dimasukkan  ke  dalam  proses training atau  pelatihan dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Sample Gambar Mata Cataract

## 3. Mata Glaucoma
Sample  gambar  dari  kelas  mata glaucoma yang dimasukkan  ke  dalam  proses training atau  pelatihan dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Sample Gambar Mata Glaucoma
4. Mata Diabetic Retinopathy
Sample  gambar  dari  kelas  mata  normal  yang dimasukkan  ke  dalam  proses training atau  pelatihan dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Sample Gambar Mata Diabetic Retinopathy
4.1. Hasil Pengujian Model
Pengujian dilakukan dengan memasukkan dengan  memasukkan  gambar  diluar  data  pelatihan untuk menguji performa model hasil pelatihan.
(a)                                       (b)
(c)                                       (d)
Gambar 8. Hasil Pengujian (a) Normal, (b) Cataract , (c) Glaucoma , (d) Diabetic Retinopathy
Gambar  8  menampilkan  hasil  pengujian  dari sistem  klasifikasi  penyakit  mata,  yang  menunjukkan jenis penyakit dan persentase tingkat keakurasiannya. Dalam pengujian ini, mata normal memiliki persentase tingkat  keakurasian  sebesar  100%  (a),  mata cataract memiliki persentase tingkat keakurasian sebesar 100% (b),  mata glaucoma memiliki  persentase  tingkat keakurasian  sebesar  99%  (c),  dan  mata diabetic retinopathy memiliki  persentase  tingkat  keakurasian sebesar 100% (d). Hasil tersebut menunjukkan bahwa program  berhasil  dibuat  sesuai  dengan  harapan,  dan program  berjalan  dengan  hasil  sesuai  dengan  yang diinginkan.

## 4.2. Analisis Model
Performa  model  yang  telah  melalui  proses pelatihan akan dianalisis berdasarkan confusion matrix yang didapat dari proses pelatihan dan  akan dihitung nilai akurasi ( accuracy ), presisi ( precision ), recall , dan F1-score sebagai  acuan  seberapa  baik  model  yang sudah dibuat. Akurasi merupakan persentase data yang telah  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh sistem  dari  seluruh  data  pengujian.  Precision menunjukkan persentase data yang berhasil diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  anggota  suatu kelas oleh sistem, dibandingkan dengan total data yang diklasifikasikan  sebagai  kelas  tersebut  oleh  sistem. Recall  menunjukkan  persentase  data  yang  berhasil diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  anggota  suatu kelas  oleh  sistem,  dibandingkan  dengan  total  data pengujian dari kelas tersebut. F1- score adalah rata-rata harmonik  dari  nilai  precision  dan  recall.  Semakin tinggi  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  dari suatu  model,  maka  semakin  baik  performa  model
tersebut.  Berikut  adalah  performa  model  YOLO  V8 yang ditampilkan pada confusion matrix pada gambar 9.
Gambar 9. Confusion Matrix Model YOLO
Dari  nilai-nilai  yang  ada  pada confusion  matrix diatas akan  dilakukan  dianalisis  berdasarkan  nilai accuracy , precision , recall dan  F1- score yang ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Performa Model YOLO V8 Kategori Performa Model (%) Accuracy  Precision  Recall F1 Score All Classes 92 91 92 91 Normal - 87 85 86 Cataract - 94 92 93 Glaucoma - 91 93 92 Diabetic Retinopathy - 94 97 95
Model  yang  dihasilkan  menunjukkan  nilai accuracy sebesar 92%, precision sebesar 91%, recall sebesar  92%,  F1- score sebesar  91%.  Secara keseluruhan, hasil ini dapat dianggap memuaskan dan dapat  diimplementasikan  untuk  sistem  klasifikasi penyakit mata berdasarkan citra fundus mata.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  berjudul "Klasifikasi Penyakit Mata Berdasarkan Citra Fundus Menggunakan  YOLO  V8"  dengan  menggunakan framework  Pytorch  dan dataset multiclass . Pengujian sistem  dilakukan  menggunakan  gambar  dengan berbagai  jenis  penyakit  mata  dan  menghasilkan  nilai akurasi  yang  sangat  baik.  Model  yang  dihasilkan menunjukkan  nilai accuracy sebesar  92%, precision sebesar  91%, recall sebesar  92%,  F1- score sebesar 91%.  Secara  keseluruhan,  hasil  ini  dapat  dianggap memuaskan  dan  dapat  diimplementasikan  untuk sistem  klasifikasi  penyakit  mata  berdasarkan  citra fundus mata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. P. Kumasela, J. S. M. Saerang and L. Rares, "HUBUNGAN  WAKTU  PENGGUNAAN LAPTOP DENGAN KELUHAN PENGLIHATAN PADA MAHASISWA FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS SAM RATULANGI,"
eBiomedik, vol. I, no. 1, pp. 291-299, 2013.
[2] A. Sudrajat, A.-M. and S. , "Pengaruh Faktor Risiko  Terjadinya  Katarak  Terhadap  Katarak Senil Pada Petani di Wilayah Kerja Puskesmas Tempurejo Kabupaten Jember," MID-Z (Midwifery  Zigot), vol.  IV,  no.  2,  pp.  41-48, 2021.
[3] KEMENTRIAN  KESEHATAN  RI,  PETA
JALAN PENANGGULANGAN GANGGUAN PENGLIHATAN DI INDONESIA  TAHUN  2017  -  2030,  Jakarta,
2017.
[4] N.  Gour,  Pritee  Khanna  and  M.  Tanveer, "Challenges for ocular disease identification in the  era  of  artificial  intelligence," Neural Computing and Applications, vol. V, 2022.
[5] R.  Indraswari,  W.  Herulambang  and  R. Rokhana,  "Deteksi  Penyakit  Mata  Pada  Citra Fundus  Menggunakan  Convolutional  Neural Network (CNN)," Techno.COM, vol. XXI, no. 2, pp. 378-389, 2022.
[6] A.  Arwan  and  M.  N.  Dwi  M,  "Implementasi Neural  Network  Untuk  Mendeteksi  Penyakit Diabetes Pada Retinopati," SIGMA, vol. XIII, no. 4, pp. 191-198, 2022.
[7] F.  K.,  Neocognitron:  A  Self-Organizing Neural  Network,  Biological  Cybernetics, 1980.
[8] W. S. E. Putra, "Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn)  pada  Caltech  101," JURNAL  TEKNIK ITS, vol. V, no. 1, pp. 65-69, 2016.
[9] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick  and  A. Farhadi, "You Only Look Once: Unified, Real- Time  Object  Detection," Computer  Vision Foundation, pp. 779-88, 2016.
[10]   A.  and  W.  A.  Kusuma,  "Deteksi  Objek Abnormal  Pada  Paru-Paru  Berdasarkan  Citra X-Ray Toraks dengan Menggunakan Algoritma  You  Only  Look  Once  (Yolo)," Repositori  Institusi  Universitas  Sumatra
Utara, 2021.
[11]   Y.  LeCun,  Y.  Bengio  and  G.  Hinton,  "Deep Learning," nature, p. 436–444, 2015.
[12]   N.  Sharma,  V.  Jain  and  A.  Mishra,  "An Analysis  Of  Convolutional  Neural  Networks For Image Classification," Procedia Computer Science, pp. 377-384, 2018.
[13]   J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick  and  A. Farhadi, "You Only Look Once: Unified, Real- Time  Object  Detection," Computer  Vision Foundation, pp. 779-788, 2016.
[14]   M.  A.  Hadi,  R.  Ferdian  and  L.  Arief, "Klasifikasi  Tingkat  Ancaman  Kriminalitas Bersenjata  Menggunakan  Metode  You  Only Look Once (YOLO)," CHIPSET, vol. II, no. 2, pp. 33-40, 2021.
[15]   A. M. Chalik, B. A. Qowy, F. Hanafi and  A. Nuraminah, "Mouse Tracking Tangan dengan Klasifikasi Gestur Menggunakan OpenCV dan Mediapipe," JUITIK, vol. II, no. 1, pp. 10-18,
2021.
[16]   D. Setiabudidaya, "Penggunaan Piranti Lunak Jupyter Notebook dalam Upaya
Mensosialisasikan  Open  Science,"  Jurusan Fisika  Universitas  Sriwijaya,  Palembang, 2018.
[17]   H.  L.  Hoki,  V.  Augusman  and  D.  Aryanto, "PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK
MENGATEGORIKAN
SAMPAHPLASTIK  RUMAH  TANGGA," TIMES, vol. X, no. 1, pp. 1-5, 2021.
[18]   O. Nurdiawan, R. Herdiana, I. Ali, M. and M. Fijriani,  "Kinerja  Algoritma  Convolutional Neural  Network  dalam  Klasifikasi  Covid-19 Varian  Omicron  Berdasarkan  Citra  Ct-Scan Thoax," JURIKOM, vol.  IX,  no.  5,  pp.  1472- 1478, 2022.
[19]   Y.  U.  Hanafi,  "DETEKSI  PENGGUNAAN HELM PADA PENGENDARA BERMOTOR BERBASIS  DEEP  LEARNING,"  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Surabaya, 2020.
[20]   L. Rahma, H. Syaputra, A. H. Mirzha and S. D. Purnamasari,  "Objek  Deteksi  Makanan  Khas
Palembang Menggunakan
Algoritma
YOLO(You  Only  Look  Once)," Jurnal
Nasional  Ilmu  Komputer, vol.  II,  no.  III,  pp. 213-232, 2021.