ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 1 | Halaman 150 - 160
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.150
Deteksi Limfosit Plasma Biru pada Citra Darah untuk Diagnosa Pendukung pada Kasus Demam Berdarah Dengue

## SUCI AULIA, SUGONDO HADIYOSO
Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: suciaulia@telkomuniversity.ac.id
Received 20 September 2020 | Revised 2 Oktober 2020 | Accepted 20 Oktober 2020

## ABSTRAK
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  adalah  salah  satu  penyakit  mematikan  yang disebabkan  oleh  virus  dengue  sehingga  diagnosis  dini  DBD  sangat  penting dilakukan.  Secara  umum,  diagnosis  dini  DBD  dilakukan  melalui  pemeriksaan trombosit namun pemeriksaan ini tidak spesifik. Salah satu uji klinis lainnya yang dapat dilakukan untuk diagnosis dini DBD adalah deteksi limfosit plasma biru (LPB) melalui  pencitraan  sel  darah.  Oleh  karena  itu,  pada  studi  ini  diusulkan  metode deteksi LBP secara otomatis pada citra mikroskopis darah. Data dikumpulkan dari pasien dengue dan subjek normal. Pada studi ini digunakan 20 gambar dataset yang terdiri dari 10 gambar terinfeksi  dengue dan 10 gambar limfosit biasa sebagai kondisi normal. Ekstraksi ciri dilakukan dengan filter Gabor dan kemudian validasi dilakukan  dengan  K-Nearest  Neigbor  (K-NN)  dan  5-fold  cross  validation.  Dari pengujian yang dilakukan diperoleh akurasi deteksi tertinggi sebesar 90%, dimana dicapai  menggunakan  metode  Cosine  K-NN.  Hasil  studi  ini  diharapkan  dapat digunakan dalam menunjang penegakan diagnosa penyakit dengue.
Kata kunci : demam berdarah dengue, deteksi, limfosit, K-NN

## ABSTRACT
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a deadly disease caused by the dengue virus, so early diagnosis of DHF is very important. Commonly, early diagnosis of dengue fever is done through a platelet examination, but this examination is not specific. One  of  the  other  clinical  tests  that  can  be  done  for  early  diagnosis  of  DHF  is detection of blue plasma lymphocytes (LBP) through blood cell imaging. Therefore, this  study  proposes  an  automatic  LBP  detection  method  on  microscopic  blood images. Data were collected from dengue patients and normal subjects. A total of 20  images  were  analyzed  in  this  study  consisting  of  10  images  infected  with dengue  and  10  images  of  normal  lymphocytes  as  normal  conditions.  Feature extraction was carried out with the Gabor filter and then the validation was carried out  with  K-Nearest  Neigbor  (K-NN)  and  5-fold  cross  validation.  From  the  tests conducted, the  highest detection accuracy  is  90%, which  is  achieved  using  the Cosine  K-NN  method.  The  results  of  this  study  are  expected  to  be  used  in supporting the diagnosis of dengue disease.
Keywords : Dengue hemorrhagic fever, detection, lymphocytes, K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Demam berdarah dengue atau kemudian disingkat DBD adalah penyakit yang disebabkan oleh salah satu dari empat virus dengue dengan serotipe berbeda (DEN-1, DEN-2, DEN-3, dan DEN- 4) dari famili Flaviviridae (Hasan,  dkk, 2016) (Kurane, 2007) . Penyakit ini ditularkan di dalam tubuh manusia melalui nyamuk Aedes aegypti (Metrikawati, 2014) (Sorisi, 2013) . Demam berdarah merupakan penyakit yang mudah menular yang sangat endemik di negara- negara  tropis (Khetarpal  &  Khanna,  2016) .  Gejala  yang  dialami  oleh  pasien  umumnya muncul 4-7 hari sejak gigitan nyamuk, dan dapat berlangsung selama 10 hari. Pasien dapat mengalami  demam  tinggi,  sakit  kepala,  nyeri  pada  sendi/tulang,  mual  dan  muntah,  ruam kemerahan,  dan  beberapa  mengalami  perdarahan  dari  hidung,  gusi,  atau  di  bawah  kulit (Hasan, dkk, 2016) . Pada masa demam jumlah trombosit dapat menurun drastis sehingga menyebabkan pendarahan. Di Indonesia, penyakit DBD menjadi salah satu penyebab kematian tertinggi. World  Health  Organization  (WHO)  mencatat  negara  Indonesia  sebagai  negara dengan kasus DBD tertinggi di Asia Tenggara terhitung sejak tahun 1968 hingga tahun 2009 (Kemenkes RI, 2010) .
Infeksi  virus  dengue  dapat  muncul  dengan  gambaran  klinis  yang  beragam  seperti  yang disebutkan  di  atas  dan  beberapa  lainnya  asimtomatik  atau  tanpa  gejala (Aryu,  2010) . Diagnosis dini dan akurat sangat penting untuk mengurangi kematian terlebih terapi antivirus saat ini tidak tersedia (Hasan, dkk, 2016) . Namun demikian, diagnosis DBD yang akurat sulit  dilakukan  dan  bergantung  pada  konfirmasi  laboratorium.  Saat  ini  penegakan  atau diagnosis  DBD  dilakukan  dengan  melakukan  pemeriksaan  fisik,  wawancara  medis  dan pemeriksaan  penunjang,  seperti  pemeriksaan  sel  darah.  Berdasarkan  protokol  WHO, pemeriksaan  trombosit  merupakan  salah  satu  kriteria  laboratorium  yang  digunakan  dalam penegakkan diagnosis, namun ini non spesifik. Pemeriksaan klinis penunjang lainnya adalah dengan  uji  antibodi  IgM  dan  IgG (Indrawan,  dkk,  2018) .  Dengan  demikian  untuk mendapatkan  diagnosa  akurat  sampai  saat  ini  masih  menjadi  tantangan  yang  terus dikembangkan. Salah satu kriteria penunjang klinis lainnya adalah deteksi Limfosit Plasma Biru (LPB) melalui pencitraan sel darah (Irianti, dkk, 2016) . Metode ini banyak digunakan karena cepat dan murah.
Beberapa studi menitikberatkan deteksi LBP untuk diagnosa DBD berdasarkan citra sel darah. Penelitian oleh Mustakimah, menunjukkan bahwa pasien yang positif ditemukan LPB ≥ 4% berdasarkan derajat  DHF  sebanyak  97% pada preparat  darah  tepi (Mustakimah, 2012) . Arruan dkk, melaporkan bahwa LBP dijumpai pada pasien DBD (Arruan, dkk, 2015) . Namun deteksi dan perhitungan LBP dilakukan secara manual, diperlukan ketelitian dan pengalaman tenaga medis. Studi lainnya oleh Raharjo dan Hadi, melakukan deteksi dan perhitungan jumlah limfosit  secara  otomatis menggunakan  Sysmex  XN-1000 hematology  analyzer (Raharjo  & Hadi, 2019) . Namun demikian, ini menjadikan ketergantungan terhadap perangkat lunak dari produsen alat tersebut. Studi serupa oleh Clarice dkk, menggunakan Sysmex XS500i untuk mengorelasikan  jumlah  limfosit  terhadap  derajat  keparahan  infeksi  dengue (Clarice,  dkk, 2019) . Analisis limfosit pada pasien terinfeksi dengue juga dilaporkan pada studi Prabhavathi dkk. (Prabhavathi,  dkk,  2017) ,  dimana  proses  deteksi  juga  menggunakan hematology analyzer.  Penelitian-penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  LBP  menggambarkan  kondisi patologi  pada  pasien  yang  terinfeksi  dengue  dan  membuktikan  bahwa  analisis  LBP  dapat digunakan untuk diagnosis penyakit ini. Namun dari penelitian tersebut, beberapa dari mereka melakukan  deteksi  dan  perhitungan  secara  manual  dan  beberapa  lainnya  menggunakan aplikasi hematology  analyzer.  Oleh  karena itu pada  usulan studi ini,  dikembangkan sebuah metode deteksi LBP secara otomatis berdasarkan citra sel darah.
Pada studi ini, gambaran sel darah diambil dari pasien DBD dan subjek normal yang diletakkan pada  preparat  untuk  dilakukan  perbesaran  menggunakan  mikroskop  digital.  Data  gambar dikumpulkan dari RS Al Islam, Bandung dengan jumlah total dataset adalah 20, terdiri dari 10 gambar dari pasien dengue dan 10 gambar dari subjek normal. Dari gambar sel darah tersebut kemudian  dilakukan  segmentasi  dan  deteksi  LBP  untuk  menentukan  kondisi  terinfeksi  atau tidak terinfeksi  dengue. Pada  studi  ini,  ekstraksi ciri  menggunakan filter  Gabor. Uji validasi performa usulan metode dilakukan menggunakan K- Nearest Neighbor (K-NN) dan 5-fold cross validation.  Beberapa  model  K-NN  diterapkan  untuk  menguji  kekokohan  metode  yang diusulkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Hasil  keluaran  dari  sistem  ini  akan  mengklasifikasikan  kondisi  sampel  darah  menjadi  dua kondisi yaitu normal dan terinfeksi dengue seperti yang ditunjukkan alurnya pada Gambar 1.
Mulai
Citra Darah Preprocessing Ekstraksi Ciri dengan Filter Gabor Pengenalan Klasifikasi dengan
k-NN Kondisi darah yang terinfeksi dengue dan normal Selesai Database citra latih

## Gambar 1. Diagram Alur Sistem
Pengambilan citra darah dilakukan menggunakan kamera ponsel, dimana citra yang dipotret tersebut diambil dengan bantuan mikroskop, di laboraturium RS. Al Islam Bandung. Dalam hal ini  citra  yang  diperoleh  dalam  format  *JPEG,  dengan  ukuran  bervariasi,  namun  ukuran dominan yang diperoleh yaitu 3264 x 2448 piksel.

## 2.1 Preprocessing
Preprocessing merupakan sebuah proses awal yang dilakukan pada suatu citra digital sebelum dilakukan  pemrosesan  citra  selanjutnya.  Dari  tahapan pre-processing  citra  ini  diharapkan dapat  menghasilkan  citra  dengan  kandungan noise  seminimal  mungkin.  Tahapan
preprocessing pada penelitian ini adalah tahap-1 resize citra dataset dari  3264 x 2448 piksel menjadi  700  x  550  piksel.  Tahap  2  dilakukan image  enhancement  pada  citra  hasil  resize dengan histogram equalisasi. Tahap 3 adalah konversi warna dari RGB ke grayscale. Tahap-4 adalah thresholding  untuk  melakukan  segmentasi  antara  sel  darah  dengan  objek.  Tahap-5 merupakan  tahap  terakhir  yaitu  proses  erosi  dan  dilasi  untuk  memperjelas  bentuk  objek plasma.

## 2.2 Filter Gabor
Filter  Gabor  merupakan  filter  yang  bekerja  berbasis wavelet.  Fungsi  Gabor  dapat  bekerja optimal baik dalam domain spasial maupun domain frekuensi. Secara spasial, fungsi Gabor merupakan sinusoida yang dimodulasi oleh fungsi Gaussian. Persamaan filter Gabor 2D adalah sebagai berikut (Kusban, 2015)(Wang, dkk, 2012) :
ℎ(𝑥, 𝑦) = exp −𝑎
exp[𝑗𝜋𝑎 (𝑥 cos 𝜃 + 𝑦 sin 𝜃)] dimana :
a = 1 √2 , j = 0,1,2 … dan θ [0,2π]
Pemilihan frekuensi j dan orientasi θ yang berbeda-beda akan membentuk sebuah filter. Vektor ciri  dihasilkan  dari  keluaran  filter  dengan  kombinasi  nilai  frekuensi  j  dan  nilai  orientasi  θ sehingga menghasilkan sejumlah ciri ( feature) dari sebuah tekstur.  Hubungan jumah j dan θ yang  digunakan  berbanding  lurus  dengan  jumlah  ciri  yang  dihasilkan.  Keluaran  filter merupakan  modulasi  dari  rata-rata  konvolusi  mask  filter  riil  dan  imajiner  terhadap  citra karakter seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 2.
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 𝑅 𝑎𝑣𝑒  +   𝐼 𝑎𝑣𝑒
Dimana R ave merupakan hasil konvolusi dari citra karakter dengan filter mask riil sedangkan I ave merupakan hasil konvolusi dari citra karakter dengan filter mask imajiner.

## 2.2 K-Nearest Neighbor (KNN)
Nearest neighbor merupakan suatu teknik nonparametric sederhana dan sangat efisien yang biasa digunakan diberbagai bidang seperti pengenalan pola dan klasifikasi untuk data besar (Naik & Koley, 2019) . Salah satu algoritma yang paling banyak digunakan dalam aplikasi machine  learning  adalah  k-NN. Algoritma  ini  bekerja  dengan  menggunakan  vektor  input dengan  k-terdekat  pada  sampel  pelatihan.  Untuk  melakukan  klasifikasi,  algoritma mengidentifikasi kelas yang paling banyak muncul di antara k tetangga terdekat. KNN memiliki enam jenis classifier  yaitu sebagai berikut (Vitola, dkk, 2017)(Johnson & Yadav, 2018) :
a. Fine KNN : suatu NN classifier  bekerja dengan membuat  finely-detailed antara perbedaan kelas dengan jumlah set ketetanggaan  adalah 1.
b. Medium KNN   : suatu NN classifier yang membuat perbedaan yang lebih sedikit dari Fine KNN dengan jumlah set ketetanggaan mencapai 10.
c. Coarse KNN  :suatu  NN classifier  yang  membuat  perbedaan  antar  kelas  dengan jumlah set ketetanggaan mencapai 100.
d. Cosine KNN : suatu NN classifier yang menggunakan cosine distance metric. Jarak cosine antara dua vektor 𝑢 dan 𝑣 ditunjukkan dengan persamaan berikut :
𝑐𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑖𝑐 = 1 − 𝑢. 𝑣 |𝑢|. |𝑣|′ e. Cubic KNN : suatu  NN classifier  yang  menggunakan  cubic distance  metric.  Jarak cubic antara 𝑛 - dimensional vektor 𝑢 dan 𝑣 ditunjukkan pada persamaan berikut : (3)
(1)
(2)
𝑐𝑢𝑏𝑖𝑐 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑖𝑐 = |𝑢 − 𝑣 | f. Wighted KNN  :  suatu  NN classifier  yang  menggunakan  weighting.  Jarak euclidean  weighted  antara  2 𝑛 -  dimensional  vektor 𝑢 dan 𝑣 ditunjukkan  pada persamaan berikut (Ibrahim, dkk, 2018) (Kartika & Santoso, 2017)(Krisandi &
Prihandono, 2013)(Geler, dkk, 2016)(Sooai, dkk, 2018) :
𝑒𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 = 𝑤 (𝑥 − 𝑦 )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada studi ini, tiga percobaan klasifikasi berdasarkan jumlah ciri (8, 16, dan 24) pada setiap data  telah  diujikan.  Data  merupakan  citra  fundus  yang  berasal  dari  RS  Al  Islam  Bandung dengan jumlah total dataset adalah 20, dari 20 data tersebut terdiri dari 10 data dengue dan 10 data normal. Pada setiap kelas (dengue dan non dengue), data dikelompokkan menjadi training dataset dan testing dataset. Citra dataset berformat .jpg berukuran 3264 x 2448 piksel seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. Citra Sampel Mikroskopis dari (a). Citra Terinfeksi Dengue, (b) Citra Normal Limfosit Biasa

## 3.1 Ekstraksi Ciri dengan Filter Gabor
Ekstraksi ciri terhadap sampel dataset pada penelitian ini dilakukan dengan variasi 8 ciri, 16 ciri, dan  24  ciri menggunakan  filter Gabor. Parameter filter  Gabor  pada masing-masing  ciri menggunakan variasi frekuensi yang sama (2 Hz, 3 Hz dan 4 Hz) dan variasi orientasi yang sama (0,25 π ; 1,25 π ; dan π). Nilai ciri yang dihasilkan tergantung pada nilai frekuensi yang dikalikan dengan nilai orientasi. Nilai-nilai tersebut menghasilkan kernel riil dan kernel imajiner, selanjutnya kedua kernel tersebut dikonvolusikan dengan citra dataset sampel sel darah. Tabel 1 menunjukkan nilai rata-rata vektor ciri untuk citra normal lebih tinggi dari citra terinfeksi dengue.  Nilai  vektor  ciri  hasil feature  extraction  dengan  filter  Gabor  selanjutnya  dijadikan database untuk diklasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbor.
(4) (5)
Tabel 1.  Nilai Rata-Rata Vector Ciri Citra Normal dan Citra Dengue. Jumlah Ciri Vektor ciri Normal Terinfeksi Dengue 8 ciri 0,02518116 0,002416349 16 ciri 0,01580431 0,003942384 24 ciri 0,02051501 0,004804286
Berdasarkan  Tabel  1,  nilai  rata-rata magnitude  vektor  ciri  citra  normal  lebih  tinggi dibandingkan citra terinfeksi dengue yaitu 0,02050016 berbanding 0,003721006. Gap antara kedua nilai rata-rata vektor ciri tersebut berkisar 10 -1 , sehingga hal ini memungkinkan sistem dapat memiliki tingkat akurasi yang tinggi pada proses pengujian klasifikasi.

## 3.2 Klasifikasi dengan KNN
Proses klasifikasi  diujicobakan dengan  6  jenis  algoritma classifier  pada metode  KNN, yaitu: Fine KNN, Medium KNN, Coarse KNN, Cubic KNN dan Weighted KNN. Setiap algoritma classifier tersebut  menggunakan Euclidean  distance  untuk  menentukan  jarak  ketetanggaannya. Parameter  yang  digunakan  pada  klasifikasi  adalah  Cross  validation;  5  folds,  Jumlah neighboors; k = 100, Distance Metric; Euclidean, Distance weight; Equal, PCA; 90 % variansi. Hasil pengujian untuk masing-masing ciri disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Klasifikasi Dengue dengan 8,16, dan 24 Ciri. No  KNN Classifier Tingkat Akurasi 8 ciri 16 ciri 24 ciri 1 Fine KNN 85 % 85.7 % 19 % 2 Medium KNN 85 % 76.2 % 47.6 % 3 Coarse KNN 50 % 47.6 % 47.6 % 4 Cosine KNN 90 % 61.9 % 47.6 % 5 Cubic KNN 85 % 76.2 % 47.6 % 6 Weighted KNN 85 % 85.7 % 9.5 % Rata-rata 80 % 72.2 % 36.5 % Waktu Proses 0.65 detik 1.2 detik 1.7 detik
Tabel 2 menunjukkan proses klasifikasi pada 8 ciri dengan Cosine classifier memiliki tingkat akurasi  tertinggi  di  antara  5 classifier  lainnya  yaitu  90  %.  Proses  klasifikasi  pada  16  ciri mendapat  tingkat  akurasi tertinggi  85.7 % dengan Fine  KNN  dan Weighted KNN classifier. Sedangkan proses klasifikasi dengan 24 ciri memperoleh nilai rata-rata akurasi terkecil dari ke- 6 classifier yaitu 36.5 %. Secara visual dapat dilihat pada Gambar 3, nilai akurasi tertinggi klasifikasi penyakit DBD berdasarkan citra fundus untuk 20 data adalah 90 % dengan Cosine KNN classifier.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 3. Scatter Plot Klasifikasi DBD pada; a)
Fine KNN, b) Medium KNN, c) Coarse KNN, d) Cosine KNN, e) Cubic KNN, dan f) Weighted KNN.
Gambar 3 merupakan grafik scatter plot hasil klasifikasi untuk setiap 6 jenis classifieri KNN. Dot  merah menunjukkan data dengue, dot  biru menunjukkan data nondengue. Sedangkan data cross  menunjukkan  data  tersebut  terklasifikasi  sebagai  keduanya  yaitu  dengue  dan nondengue sehingga proses klasifikasi tidak teridentifikasi (gagal) pada data tersebut. Secara keseluruhan, dengan jenis grafik parallel coordinates plot perbandingan hasil klasifikasi dengan 8 ciri, 16 ciri, dan 24 ciri dapat dilihat pada Gambar 4, Gambar 5, dan Gambar 6.
Gambar 4. Grafik Parallel Coordinates Plot Perbandingan Hasil Klasifikasi dengan 8 Ciri.
Gambar 5. Grafik Parallel Coordinates Plot Perbandingan Hasil Klasifikasi dengan 16 Ciri
Gambar 6. Grafik Parallel Coordinates Plot Perbandingan Hasil Klasifikasi dengan 24 Ciri
Gambar 4 menunjukkan perbandingan nilai 8 ciri antara citra darah normal dan citra darah dengan  dengue.  Secara  visual,  keduanya  menunjukkan  perbedaan  dengan  batas  pemisah yang  jelas.  Ini  mengonfirmasi  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  90%  dicapai  dengan  8  ciri. Sementara itu pada perbandingan nilai 16 dan 24 ciri seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5 dan 6, terlihat nilai ciri yang saling bersinggungan antara dua kelompok citra. Hal ini dapat menyebabkan  penurunan  kinerja  K-NN  sehingga  akurasi  deteksi  menjadi  rendah.  Dengan memperhatikan karakteristik tersebut, maka metode yang diusulkan ini dapat bekerja optimal dengan menggunakan 8 nilai ciri hasil filter Gabor.

## 4.  KESIMPULAN
Studi ini telah berhasil menyimulasikan sebuah metode deteksi limfosit plasma biru (LBP) pada citra  mikoskopis  darah  untuk  mendukung  diagnosa  demam  berdarah  dengue.  Citra  darah diambil di laboraturium RS. Al Islam Bandung menggunakan kamera ponsel dan mikroskop. Citra darah yang diobservasi berukuran 3264 x 2448 piksel dengan format .*JPEG. Ekstraksi ciri terhadap sampel dataset tersebut dilakukan menggunakan filter Gabor. Jumlah ciri yang dihitung dilakukan dengan beberapa skenario termasuk 8, 16 dan 24 ciri. Dari seluruh skenario tersebut menunjukkan perbedaan ciri antara citra darah normal dan citra darah yang terinfeksi virus dengue. Nilai vektor ciri sampel normal lebih besar dibandingkan dengan vektor ciri pada sampel darah dengan infeksi. Untuk menguji metode yang diusulkan, dilakukan validasi unjuk kerja menggunakan K-NN dan 5-fold cross validation. Dari uji validasi ini, diperoleh akurasi deteksi tertinggi sebesar 90%, dimana dicapai menggunakan 8 ciri dan metode Cosine K-NN. Metode  yang  diusulkan  dapat  mendeteksi  LBP  secara  otomatis,  ini  mengungguli  studi sebelumnya  yang  masih  melakukan  deteksi  dan  perhitungan  secara  manual.  Studi  lainnya menggunakan  perangkat  hematologi analyzer  yang  tentu  saja  sangat  bergantung  pada standar  kerja  produsen  alat  tersebut.  Dengan  usulan  metode  ini,  diharapkan  pada  masa mendatang dapat menjadi pendukung pemeriksaan klinis dalam penegakan diagnosa DBD.

## DAFTAR RUJUKAN
Arruan, R. D., Rambert, G., & Manoppo, F. (2015). Limfosit Plasma Biru Dan Jumlah Leukosit Pada  Pasien  Anak  Infeksi  Virus  Dengue  Di  Manado. Jurnal  e-Biomedik,  3(1),  1–4.
https://doi.org/10.35790/ebm.3.1.2015.7412
Aryu,  C.  (2010).  Demam  Berdarah  Dengue:  Epidemiologi,  Patogenesis  dan  Faktor  Risiko Penularan. Aspirator, 2(2), 119–120.
Clarice, C. S. H., Abeysuriya, V., de Mel, S., Thilakawardana, B. U., de Mel, P., de Mel, C.,
Chandrasena, L., Seneviratne, S. L., Yip, C., & Yap, E. S. (2019). Atypical lymphocyte count  correlates  with  the  severity  of  dengue  infection. PLoS  ONE,  14(5),  1–11. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215061
Geler,  Z.,  Kurbalija,  V.,  Radovanović,  M.,  &  Ivanović,  M.  (2016).  Comparison  of  different weighting  schemes  for  the  kNN  classifier  on  time-series  data. Knowledge  and
Information Systems, 48(2), 331–378. https://doi.org/10.1007/s10115-015-0881-0
Hasan S, Jamdar SF, Alalowi M, & Al Ageel Al Beaiji SM. (2016). Dengue virus: A global human threat: Review of literature. J. Int Soc Prevent Communit Dent., 6, 1–6.
Ibrahim, N., Bacheramsyah, T. F., Hidayat, B., & Darana, S. (2018). Pengklasifikasian Grade
Telur  Ayam  Negeri  menggunakan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  berbasis  Android.
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika,
6(2), 288. https://doi.org/10.26760/elkomika.v6i2.288
Indrawan, M. A., Muhyi, A., & Leatemia, L. D. (2018). Gambaran Hasil Pemeriksaan Serologis
IgM  dan  IgG  Dengue  Pada  Anak  Penderita  Demam  Berdarah  Dengue  Berdasarkan
Lama  Hari  Demam  di  RSUD  Abdul  Wahab  Sjahranie  Samarinda. Jurnal  kedokteran Mulawarman, 5(2), 23–31.
Irianti, D. M., Reniarti, L., & MS, A. (2016). Hubungan Jumlah Limfosit Plasma Biru dengan Spektrum Klinis dan Perannya dalam Memprediksi Perubahan Spektrum Klinis Infeksi
Dengue pada Anak. Sari Pediatri, 10(5), 325. https://doi.org/10.14238/sp10.5.2009.325-30
Johnson, J. M., & Yadav, A. (2018). Fault Detection and Classification Technique for HVDC
Transmission Lines Using KNN. Dalam Information and Communication Technology for Sustainable Development (Nomor August, hlm. 245–253).
https://doi.org/10.1007/978-981-10-3920-1_25
Kartika, J. I., & Santoso, E. (2017). Penentuan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-
Nearest Neighbor dan Weighted Product (Studi Kasus: SMP Negeri 3 Mejayan). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1(5), 9.
Kemenkes RI. (2010). Demam Berdarah Dengue. Buletin Jendela Epidemiologi, 2, 48.
Khetarpal,  N.,  &  Khanna,  I.  (2016).  Dengue  Fever:  Causes,  Complications,  and  Vaccine
Strategies. Journal of Immunology Research, 2016(3).
https://doi.org/10.1155/2016/6803098
Krisandi, N., & Prihandono, B. (2013). Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data
Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  Pada  PT.  Minamas  Kecamatan  Parindu. Buletin  Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster), 2(1), 6.
Kurane, I. (2007). Dengue hemorrhagic fever with special emphasis on immunopathogenesis.
Comparative  Immunology, Microbiology  and Infectious  Diseases, 30(5–6), 329–340. https://doi.org/10.1016/j.cimid.2007.05.010
Kusban, M. (2015). Verifikasi dan Identifikasi Telapak Tangan dengan Kernel Gabor. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), 4(2). https://doi.org/10.22146/jnteti.v4i2.151
Metrikawati,  S.  F.  (2014).  Model  Dan  Simulasi  Transmisi  Virus  Dengue  Di  Dalam  Tubuh
Manusia. Jurnal Konvergensi, 4(2), 115–127.
Mustakimah, S. (2012). Gambaran Limfosit Plasma Biru (LPB) Berdasarkan Derajat Penyakit Pada  Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF).  Laporan  Tugas  Akhir.  Universitas
Muhamadiyah Semarang.
Naik, S., & Koley, E. (2019). Fault Detection and Classification scheme using KNN for AC/HVDC
Transmission  Lines. International  Conference  on  Communication  and  Electronics Systems (ICCES). https://doi.org/10.1109/ICCES45898.2019.9002230
Prabhavathi, Madhusudan, Suman, Govindaraj, & Puttaswamy. (2017). Study of clinical and laboratory  predictive  markers  of  dengue  fever  and  severe  dengue  in  children. J PediatrRes., 4(06), 397–404. https://doi.org/10.1037/0022-3514.51.6.1173
Raharjo, B., & Hadi, S. (2019). High Fluorescent Lymphocyte Count Examination in Dengue
Hemorrhagic Patients With Sysmex Xn-1000 Hematology Analyzer. Indonesian Journal of Clinical Pathology and Medical Laboratory, 25(2), 207.
https://doi.org/10.24293/ijcpml.v25i2.1443
Sooai, A. G., Rumaksari, Atyanta. N., Khamid, K., Fanani, N. Z., Sumpeno, S., & Purnomo, M.
H.  (2018).  Deteksi  Gestur  Lengan  Dinamis  pada  Lingkungan  Virtual  Tiga  Dimensi Koleksi  Warisan  Budaya. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi (JNTETI), 7(4). https://doi.org/10.22146/jnteti.v7i4.457
Sooai, A. G., Yoshimoto, K., Takahashi, H., Sumpeno, S., & Purnomo, M. H. (2018). Dynamic Hand Gesture Recognition on 3D Virtual Cultural Heritage Ancient Collection Objects Using k-Nearest Neighbor. 8.
Sorisi, A. M. H. (2013). Transmisi Transovarial Virus Dengue Pada Nyamukaedes Spp. Jurnal Biomedik (Jbm), 5(1). https://doi.org/10.35790/jbm.5.1.2013.2042
Vitola, J., Pozo, F., Tibaduiza, D., & Anaya, M. (2017). A Sensor Data Fusion System Based on k-Nearest Neighbor Pattern Classification for Structural Health Monitoring Applications. Sensors, 17(2), 417. https://doi.org/10.3390/s17020417
Wang, Y., Song, Q., Zhang, H., Huang, X., & Zhou, Z. (2012). A new approach for landmine discrimination in SAR images. International Conference on Image Analysis and Signal Processing. https://doi.org/10.1109/IASP.2012.6425019