InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.11, no.3, Desember 2021, 233-242 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Pengklasifikasian Citra Tulisan Anak melalui Metode CNN sebagai Pendukung Pendeteksian Dini Disgrafia

## Rita Wiryasaputra *
Program Studi Informatika, Universitas Kristen Krida Wacana Jl. Tanjung Duren Raya no. 4, Jakarta 11470, Indonesia *Email Penulis Koresponden: rita.wiryasaputra@ukrida.ac.id

## Abstrak:
Kegiatan  menulis  dengan  tangan  tetap  eksis  walaupun perkembangan  teknologi  dan  digitalisasi  mendominasi kehidupan manusia. Adanya korelasi antara beberapa unsur berkomunikasi  secara  tertulis  dengan  cara  pengoptimalan fungsi  otak  menjadikan  kegiatan  menulis  tangan  termasuk dalam  elemen  penting  dalam  pendidikan  anak  usia  dini. Dalam  pembelajaran  menulis  anak  usia  dini,  terkadang sejumlah anak mengalami disgrafia  atau gangguan  belajar pada  pembentukan  huruf,  spasi,  ejaan,  dan  kecepatan menulis.  Anak  dan  lingkungan  keluarga  cenderung terintimidasi  dan  frustasi  sebagai  dampak  gangguan disgrafia  yang  tidak  terdeteksi  secara  dini.  Pemeriksaan disgrafia secara konvensional yang terbatas dalam sisi waktu dan  biaya,  tidak  dapat  mengakomodir  peningkatan  jumlah penderita disgrafia. Mengatasi ketimpangan maka alternatif pendeteksian  disgrafia  dapat  memanfaatkan Convolutional Neural  Network sebagai  subdomain Deep  Learning yang efektif  dalam  pengenalan  objek  citra.  Penelitian  berfokus pada  pengklasifikasian  antara  citra  tulisan  tangan  anak penderita  disgrafia  dan  bukan  penderita  disgrafia  melalui pembentukan  model  arsitektur Convolutional  Neural Network .  Model  arsitektur convolution dibangun  dengan  4 lapisan  fungsi  aktivasi  ReLU  dan  berkomposisi  80%  data training berbanding  20%  data testing .  Berdasarkan  model arsitektur,  maka  tingkat  keakurasian  pengklasifikasian mencapai  97%  dengan  50 epoch .  Hal  ini  mengilustrasikan bahwa  alternatif  pemeriksaan  dini  disgrafia  sebagai  sarana memperbaiki kemampuan komunikasi verbal menulis anak dapat  diupayakan  melalui  pengklasifikasian  citra  tulisan tangan  anak  bermodelkan Convolutional  Neural  Network . Dengan  demikian,  kapasitas  maksimal  akademik  siswa penderita disgrafia dapat dicapai melalui ketepatan bantuan dan dukungan pembelajaran.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Citra; Convolutional  Neural  Network; Deep learning; Disgrafia;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 13 November 2021 Direvisi 15 Desember 2021 Diterima 20 Desember 2021 Dipublikasi 31 Desember 2021
DOI :
10.22441/incomtech.v11i3.13769

## 1. PENDAHULUAN
Unsur  kognitif,  perseptual,  konsentrasi,  linguistik  dan  ketrampilan  motorik halus merupakan serangkaian unsur yang cukup kompleks dalam kegiatan menulis dengan tangan, dan kegiatan ini tetap eksis walaupun perkembangan teknologi dan digitalisasi  mendominasi  kehidupan  manusia.  Adanya  korelasi  antara  beberapa unsur  berkomunikasi  secara  tertulis  dengan  cara  pengoptimalan  fungsi  otak menjadikan  kegiatan  menulis  tangan  termasuk  dalam  elemen  penting  dalam pendidikan  anak  usia  dini  [ 1 ].  Tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara pembelajaran menulis di sekolah umum bagi siswa penderita disgrafia dengan non disgrafia,  karena  faktor  tingkat  kecerdasan  tidak  mempengaruhi  gangguan disgrafia. Gangguan disgrafia mempengaruhi ekspresi tertulis dari simbol maupun kata-kata  [ 2 ].  Gangguan  disgrafia  meliputi  kesulitan  dalam  membentuk  huruf, spasi,  ejaan, dan kecepatan menulis.  Tulisan tangan tidak jelas, tidak teratur dan tidak  konsisten  merupakan  karakteristik  tulisan  tangan  penderita  disgrafia.  Di samping itu pula, penderita disgrafia cenderung kesulitan memilih kata yang akan digunakan.  Durasi  waktu  dan  materi  yang  ditulis  dalam  proses  menulis  dapat menjadi  parameter  pengukur  yang  membedakan  antara  anak  penderita  disgrafia dengan non disgrafia. Beberapa kategori disgrafia yaitu disgrafia dyslexic , disgrafia spatial ,  dan  disgrafia  motorik.  Disgrafia dyslexic dimana  tulisan  tidak  terbaca ketika  diproduksi  secara  spontanitas  saat  menduplikasi  teks  yang  tersedia, sedangkan  disgrafia spatial merupakan  gangguan  pada  pemahaman  spasi  dan tulisan yang dikarakterisasi sebagai tulisan yang tidak layak walaupun kecepatan menulis  tergolong  normal  saat  diproduksi  secara  langsung  maupun  menyalin. Disgrafia motorik dimana terjadi gangguan motorik karena tidak dapat terbacanya teks yang ditulis secara spontan dan disalin dimana kecepatan penulisan abnormal [ 3 ].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sihwi  menggradasikan  disgrafia  ke  dalam  3 (tiga) gradasi yaitu ringan, sedang dan berat. Gradasi disgrafia ringan dilihat  dari sudut pandang cara memegang alat tulis, ketidak idealan komposisi ukuran huruf, ketidak  tegasan  penulisan  huruf.  Lambatnya  proses  menulis  menandakan  anak menderita  disgrafia  tingkat  sedang,  sedangkan  anak  penderita  disgrafia  tingkat berat  seringkali  mengalami  kelelahan  dalam  menulis  [ 4 ].  Ditinjau  dari  jumlah penderita  disgrafia,  maka  sekitar  5%  hingga  30%  anak  di  usia  masa  sekolah diperkirakan menderita disgrafia [ 5 , 6 ]. Untuk di belahan dunia Eropa khususnya negara  Jerman,  ternyata  lebih  dari  17%  jumlah  anak  sekolahnya  menderita kesulitan  membaca  dan  menulis  [ 7 ].  Untuk  belahan  dunia  Asia,  diteliti  bahwa penderita gangguan belajar pada negara Malaysia mengalami kenaikan yang cukup signifikan  setiap  tahun,  dimana  dari  1,679  penderita  pada  tahun  2014  menjadi 10,329 penderita pada tahun 2017 [ 8 ]. Peningkatan jumlah penderita disgrafia ini tidak  selaras  dengan  hasil  pemeriksaan  gejala  disgrafia  dan  penanganannya. Kecenderungan  gangguan  penulisan  terjadi  pada  anak  usia  sekolah  berjenis kelamin pria dan biasanya asesmen yang dilakukan pada klinik berkecenderungan kualitatif  dan  didasari  oleh  evaluasi  pengamatan  tim  pemeriksa  [ 9 , 10 ].  Adanya kebutuhan  waktu  yang  relatif  lama  dalam  pemeriksaan  gejala  disgrafia  melalui screening test metode konvensional oleh ahli disleksia [ 11 ]. Anak dan keluarganya mengalami  kecenderungan  terintimidasi  dan  frustasi  sebagai  dampak  dari  tidak
terdeteksinya  gangguan  disgrafia  secara  dini.  Melihat  fenomena  ini,  maka  solusi pendeteksian atas gangguan disgrafia perlu dicari mendalam.
Pesatnya  perkembangan  teknologi  kecerdasan  buatan  tercermin  dengan maraknya  penelitian-penelitian  dan  aplikasi  bidang  kesehatan  yang  didasari  oleh kecerdasan buatan khususnya Deep Learning . Performansi aktifitas tulisan tangan dapat  dipergunakan  sebagai  media  pendiagnosaan  dini  suatu  penyakit. Pendeteksian  dini  penyakit  Parkinson  melalui  beragam dataset tulisan  tangan pasien Parkinson  yang telah diaugmentasi  dengan beberapa teknik  yaitu kontras, flipping ,  rotasi, thresholding ,  dan  iluminasi  berarsitektur  CNN  mencapai  tingkat akurasi diatas 90% [ 12 ]. Berdasarkan hal tersebut, maka teknik augmentasi seperti rotasi  digunakan  pada  penelitian  yang  diusulkan  berobjek  disgrafia  ini. Pendeteksian  disgrafia  dapat  dibantu  dengan  teknologi Graphic  Processing  Unit (GPU) sebagai salah satu teknologi yang mempengaruhi penilaian tingkat akurasi model jaringan saraf tiruan Deep Learning . Salah satu subdomain Deep Learning adalah Convolutional  Neural  Network (CNN),  terkadang  dikenal  dengan  nama ConvNets yang  merupakan  tipe  model  penganalisaan  citra  terefisien,  baik  dalam pengenalan pola dan segmentasi citra, terlebih dalam ketepatannya pada citra medik [ 13 , 14 ]. Hal ini disebabkan karena pengembangan metode Multi Layer Perceptron (MLP) berupa pooling layer, dense layer , dan fully connected layer dan pemrosesan data  bertopologi  menyerupai  grid  pada Convolutional  Neural  Network (CNN) diimplementasikan berdasarkan sistem pengenalan citra pada visual cortex manusia [ 15 ]. Untuk mempermudah pengklasifikasian, maka pada lapisan konvolusi CNN akan  timbul  pola  dari  beberapa  bagian  citra  berdasarkan  citra  yang  dimasukkan [ 16 ].  Penelitian  yang  diusulkan  akan  menggunakan fully  connected  layer dan  4 (empat) lapisan konvolusi agar pengklasifikasian dapat lebih transparan. Penelitian yang  dilakukan  Drotar,  mendeteksi  disgrafia  dengan  menggunakan machine learning khususnya algoritma Adaptive Boosting (AdaBoost) menghasilkan tingkat akurasi mendekati 80% pada 120 orang anak berusia 8 (delapan) hingga 15 (lima belas)  tahun  tanpa  memandang  perbedaan  usia,  jenis  kelamin  dan  penggunaan tangan kiri/kanan, 1176 fitur terproduksi dengan fungsi non linear sebagai model pendeteksian.  Dimana  pada  penelitian  tersebut,  cara  pengumpulan  data  adalah dengan meminta anak untuk menuliskan langsung pada layar smartphone dimana menimbulkan  perbedaan  pengaturan  daripada  penulisan  langsung.  Dampaknya adalah  keterbatasan  penelitian  dengan  jumlah  data  yang  dimiliki  tidak  memadai dalam menjalankan klasifikasi pada deep neural network [ 17 ]. Hasil akurasi sebesar 90%  diperoleh pada penelitian data dinamik pendeteksian disgrafia dengan time- frame pada  model Recurrent  Neural  Network (RNN)  ,  dimana  anak  disgrafia diperiksa  secara  langsung  dengan  menggunakan Evaluation Scale for Children’s Handwriting  BHK bermedia  Wacom  tablet  berukuran  A5.  Jika  model  RNN diterapkan dengan media digital lain selain Wacom, maka terdapat perbedaan nilai pengukuran akurasi [ 1 ]. Tingkat akurasi sebesar 72,23% diperoleh pada penelitian disleksia melalui metode CNN dengan representasi gambar 3D fMRI pada 55 otak anak yang sedang mengerjakan tugas [ 13 ].  Penelitian yang dilakukan oleh Sihwi dengan  keterbatasan  data  tulisan  tangan  anak  dapat  mengidentifikasi  gangguan disgrafia kedalam 4 (empat) kelas yaitu normal, light, moderate , dan severe dengan penggunaan  metode Support  Vector  Machine .  Dalam  penelitian  tersebut,  anak diminta  untuk  menulis  pada  media  layar smartphone Android  langsung , adapun kendala  yang  dihadapi  adalah ketidakakuratan  klasifikasi  ketika  membandingkan
antara  bentuk  tulisan  di  kertas  dengan  bentuk  tulisan  langsung  pada  media smartphone android  dimana  layar smartphone cenderung  licin  [ 4 ].  Memandang sudut perspektif gangguan disgrafia dapat  mempengaruhi tumbuh kembang anak dan gangguan tersebut dapat dipantau dari usia dini, maka penggunaan CNN pada penelitian  Pallawi  berfungsi  ekstraksi  dan  menstabilisasi  gangguan  gerak  saat merekonstruksi dan menyimpulkan ciri penggambaran dengan standarisasi Google Draw [ 18 ]. Penelitian yang dilakukan Ortac menyatakan bahwa 2-dimensi metode Convolutional  Neural  Networks dapat  meliputi  bidang computer  vision , image processing , image classification , object detection dan estimasi mendalam dari citra tunggal. Penggunaan model CNN karena karakteristik penting dari model tersebut yang  mampu  mengekstraksi  atribut  secara  langsung  dari  pemasukkan  data  awal [ 16 ].  Berdasarkan  teknik  pengambilan  data,  maka dataset pada  penelitian  ini menggunakan data statik sekunder berdimensi 2 sehingga keterbatasan data dapat ditanggulangi. Dalam lingkup neural network khususnya Artificial Neural Network (ANN),  penelitian  pendeteksian  yang  dikerjakan  oleh  Isa,  mencapai  nilai maksimum akurasi sebesar 70,83% dengan 4 lapisan hidden untuk mengklasifikasi penderita  disleksia  dalam  2  (dua)  jenis  tingkat  resiko  disgrafia  yaitu  rendah  dan beresiko.  Variasi  rasio  data training :data  validasi:data testing sebesar 80%:10%:10% dibagi dalam objek disgrafia. Idealnya ANN memiliki range akurasi yang baik pada 80%-100% [ 9 ]. Tingginya tingkat akurasi (dengan rata-rata diatas 90%)  merupakan  karakteristik  dari  penelitian-penelitian  pengenalan  citra bermetode CNN [ 19 ]. Guna mencapai peningkatan akurasi yang lebih baik, maka penelitian pengklasifikasian citra 2D tulisan tangan yang diusulkan mengeksplorasi model arsitektur CNN berlapis 4 dengan pembagian dataset menjadi 2 kategori dan berfokus pada huruf abjad yang sering salah ditulis oleh siswa disgrafia berumur 7 hingga 12 tahun. Harapannya model arsitektur CNN usulan ini dapat dimanfaatkan untuk  membantu  pemeriksaan  asesor  dalam  pendeteksian  dini  disgrafia  karena pengklasifikasian  antara  anak  penderita  disgrafia  dan  non  disgrafia  melalui  citra tulisan tangan sudah diproses dengan bantuan teknologi.

## 2. METODE
Beberapa  strategi  yang  mencakup  4  (empat)  tahap  besar,  pada Gambar  1 merupakan ilustrasi tahapan metodologi penelitian.
Gambar 1.  Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  proses  pengumpulan  data,  maka  langkah  pertamanya  adalah  dengan menyusun dan melabelkan data sekunder [ 11 ] berupa data citra 2 dimensi berwarna hitam  putih  yang  diambil  melalui  media Optical  Character  Recognition (OCR). Terdapat 200 data gambar tulisan tangan (citra) anak sekolah dasar berusia 7 (tujuh) hingga 12 (duabelas) tahun, dengan total 30 orang anak baik non disgrafia maupun disgrafia, tanpa memandang jenis kelamin, berfokus pada huruf yang sering salah ditulis oleh anak yaitu pada huruf b, huruf c, huruf f, huruf p.

## 2.2 Preprocessing
Tahap selanjutnya merupakan tahap preprocessing yaitu proses mempersiapkan  data  citra  sebelum  memasuki  proses convolution .  Terdapat  4 (empat) langkah  yaitu merubah skala data  citra,  memutar citra, menggeser sudut citra, dan mengisi citra. Secara standar, maka skala data citra diatur menjadi 1/255 dimana nilai input masukkan bernilai 0 hingga 255. Nilai input masukkan bernilai 1 menandakan skala data citra diatur ulang, sedangkan input masukkan 0 berarti tidak  ada  pengaturan  skala  ulang.  Setelah  perubahan  skala,  maka  citra  diputar dalam  2  arah  yaitu  horizontal  maupun  vertikal  sebanyak  20  derajat.  Pergeseran sebesar 0,2 derajat juga dilakukan pada sudut citra. Langkah terakhir adalah dengan mengisi mode citra secara default dengan citra terdekat.

## 2.3 Convolution
Secara  garis  besar  proses convolution terdiri  dari  dua  lapisan  utama  yaitu feature learning dan classification . Ditunjukkan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Convolution
Input berubah  menjadi feature yang  direpresentasikan  dalam  bentuk  angka- angka vektor merupakan fungsi Feature learning .  Lapisan pada feature learning terdiri  dari: Convolution  Process,  Activation  Function,  Pooling  Process . Convolution  Process merupakan  proses  mengekstraksi  objek  citra  input  dengan sebuah kernel dengan ukuran tertentu. Jumlah kernel akan bergantung dari jumlah fitur  yang  dihasilkan.  Selanjutnya Activation  Function yang dapat  berupa  fungsi ReLU atau fungsi Sigmoid. Dalam penelitian ini parameter default diubah melalui fungsi  ReLU  dan  dampaknya  toleransi  nilai  ambang  dapat  menjadi  bukan-nol, perubahan nilai aktivasi menjadi maksimum, serta penggunaan kelipatan bukan-nol dari input untuk nilai-nilai di bawah ambang batas. Sedangkan nilai antara 0 dan 1 akan  dikembalikan  oleh  fungsi  sigmoid.  Adapun  lapisan  terakhir  pada Feature
Learning adalah Pooling Process , lapisan ini digunakan untuk mengurangi noise yang  ada  dalam  citra,  sehingga  mempercepat  komputasi. Pooling yang  biasa digunakan  adalah max  pooling dan average  pooling . Max  pooling untuk menentukan nilai maksimum tiap pergeseran filter, sementara average pooling akan menentukan  nilai  rata-ratanya.  Model  arsitektur  CNN  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3 .
Gambar 3. Arsitektur Convolution

## 2.4 Training dan Validasi
Proses training dan  validasi  data  dilakukan  dengan  2  kriteria  pengujian. Pengujian pertama adalah keoptimalan untuk mengetahui banyak nilai epoch ideal untuk  dipergunakan,  selanjutnya  adalah  menguji  seberapa  banyak  pelatihan  dan validasi yang digunakan. Epoch merupakan momentum dalam satu putaran seluruh kumpulan data telah melalui proses pelatihan neural network bolak balik yaitu dari titik awal hingga titik akhir, lalu dikembalikan ke awal lagi.

## 2.5 Testing
Beberapa citra dipilih secara random  dan diunggah satu  per satu  merupakan cara yang dilakukan pada tahap pengujian, dan selanjutnya sistem akan menyeleksi apakah citra terpilih merupakan kategori disgrafia atau non disgrafia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset diunggah ke dalam  Google  Drive sebagai  media penyimpanan  yang digunakan.  Citra  dibagi  kedalam  2  (dua)  segmentasi  yaitu  disgrafia  dan  non disgrafia.  Citra  yang  disegmentasi  berupa  4  (empat)  jenis  citra  huruf  yang  sulit diidentifikasi  oleh  penderita  disgrafia  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  4 .  Agar terjadi  kehomogenan  maka  pada  setiap  citra  berukuran  28x28  pixel  yang  akan dilatih dengan citra  yang akan divalidasi diubah secara default menjadi  150x150 pixel.  Perubahan  citra  ini  melalui  beberapa  proses  yaitu rescale,  rotation  range, horizontal flip, shear range dan fill mode .
Framework Tensorflow  dan  penggunaan  Keras  sebagai high  level  API Tensorflow  dipergunakan  dalam  implementasi  penelitian. Convolutional  layer yang digunakan adalah 4 (empat) lapisan yang terdiri dari 32x32, 64x64, 128x128, 128x128  dengan  fitur  ukuran  kernel  3x3.  Adapun  fungsi  aktivasi  yang dipergunakan  adalah Rectified  Linear  Unit  (ReLU), dimana vanishing  gradient dihilangkan  melalui  fungsi  aktivasi  ini.  Sebelum  citra  memasuki  lapisan flatten , maka citra disaring melalui lapisan max pooling berukuran 2x2 sehingga nantinya citra yang dihasilkan menjadi rata.
Kompilasi konvolusi dilakukan untuk mengaktifkan pemrosesan konvolusi yang telah dilakukan sebelumnya. Binary crossentropy dipilih berlandaskan latar bahwa penelitian menggunakan dua objek citra yaitu citra tulisan anak disgrafia dan citra tulisan  anak  non  disgrafia.  Pada  lapisan dense ,  proses fully  connected terimplementasi  dengan  512  neuron . Dalam  pencarian  akurasi,  maka  nilai epoch ideal diselidiki melalui perbandingan rasio antara data training dengan data testing yaitu 80%:20%.
Dari  hasil  uji  coba  ( Tabel  1 )  dengan  beberapa epoch diperoleh  nilai  akurasi pelatihan dan nilai akurasi validasi terbaik pada penggunaan epoch 50, dimana nilai akurasi dari pelatihan adalah sebesar 95% dan tingkat akurasi validasinya adalah 100%.  Dengan  demikian,  maka  selanjutnya epoch yang  digunakan  adalah  50. Berdasarkan nilai epoch yang diperoleh, maka persentase akurasi dapat ditentukan berdasarkan nilai komparatif antara training dan validasi.
Tabel 1. Nilai Epoch ideal
Epoch Used Accuracy of Training Validation Accuracy 10 80% 90% 20 94% 100% 30 91% 90% 40 97% 90% 50 95% 100%
Pada Tabel  2 ,  komposisi  data  training:  data  validasi  sebesar  70%:30%  atau 80%:20%  menghasilkan  nilai  akurasi  optimal,  dimana  terdapat  kesamaan  hasil persentase  akurasi  pelatihan  (97%)  dan  akurasi  validasi  (95%)  pada  kedua  rasio tersebut.  Tingkat  akurasi  dan  kesalahan  divisualisasikan  pada Gambar  5 dimana untuk grafik nilai akurasi validasi rata-rata berada di di atas 90%, sedangkan untuk nilai kegagalan validasi rata-rata berada dibawah nilai kegagalan training.
Pengujian  terhadap  keakurasian  klasifikasi  dilakukan,  dari  8  buah  citra  baik huruf b, huruf c, huruf f dan huruf p masing-masing diunggah secara acak. Citra terpilih  tersebut  diseleksi  oleh  sistem  dan  digolongkan  untuk  citra  berkategori disgrafia  atau  citra  berkategori  non  disgrafia. Tabel  3 merupakan  hasil  proses pendeteksian citra, dimana 4 buah citra yang sudah tersusun terklasifikasi normal atau 4 buah citra terklasifikasi disgrafia.
Tabel 2. Persentase tingkat akurasi Data Accuracy Train Validation Train Validation 50% 50% 99% 80% 60% 40% 99% 80% 70% 30% 97% 95% 80% 20% 97% 95% 90% 10% 96% 95%
Gambar 5. Grafik akurasi dan kesalahan

## Tabel 3. Hasil Pendeteksian Citra
Image Code Dysgraphic Image Information B-457 Dysgraphic C-115 Dysgraphic F-213 Dysgraphic P-475 Dysgraphic B-11 Normal C-129 Normal F-218
Normal
P-483 Normal

## 4. KESIMPULAN
Klasifikasi  citra  tulisan  tangan  penderita  disgrafia  dengan  non  disgrafia berakurasi  sebesar  97%  untuk  pola  tulisan  tangan  2D  terimplementasi  melalui pendekatan  4  lapisan convolution yang  berkoneksi  secara  penuh  pada  arsitektur model  CNN  berasio  data training :  data testing yaitu 80%:20%  untuk  50 epoch . Asesor dapat terbantu dalam mengevaluasi dini anak penderita disgrafia, sehingga anak  dapat  dibantu  dan  kemampuan  komunikasi  verbal  menulisnya  dapat diperbaiki. Kapasitas maksimal akademik siswa penderita disgrafia dapat dicapai melalui ketepatan bantuan dan dukungan pembelajaran .

## REFERENSI
[1] K. Zolna, T. Asselborn, C. Jolly, L. Casteran, W. Johal, and P. Dillenbourg “The Dynamics of  Handwriting  Improves  the  Automated  Diagnosis  of  Dysgraphia,” arXiv  preprint arXiv:1906.07576 , 2019.
[2] P. Drotár and M. Dobeš, “Dysgraphia detection through machine learning,” Sci. Rep. , vol. 10, no. 1, Dec. 2020, doi: 10.1038/s41598-020-78611-9.
[3] T.  Asselborn et  al. ,  “Automated  human-level  diagnosis  of  dysgraphia  using  a  consumer tablet,” npj Digit. Med. , vol. 1, no. 1, p. 42, 2018, doi: 10.1038/s41746-018-0049-x.
[4] S.  W.  Sihwi,  K.  Fikri,  and  A.  Aziz,  “Dysgraphia  Identification  from  Handwriting  with Support Vector Machine Method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1201, p. 012050, May 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1201/1/012050.
[5] R. Kariyawasam, M. Nadeeshani, T. Hamid, I. Subasinghe and P. Ratnayake, "A Gamified Approach for Screening and Intervention of Dyslexia, Dysgraphia and Dyscalculia," 2019 International Conference on Advancements in Computing (ICAC), 2019, pp. 156-161, doi:
10.1109/ICAC49085.2019.9103336.
[6] R.  Kariyawasam,  M.  Nadeeshani,  T.  Hamid,  I.  Subasinghe,  P.  Samarasinghe  and  P. Ratnayake,  "Pubudu:  Deep  Learning  Based  Screening  And  Intervention  of  Dyslexia, Dysgraphia And Dyscalculia," 2019 14th Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS) , 2019, pp. 476-481, doi: 10.1109/ICIIS47346.2019.9063301.
[7] D. Döhla and S. Heim, “Developmental Dyslexia and Dysgraphia: What can We Learn from the  One  About  the  Other?,” Front. Psychol. , vol. 6, Jan. 2016, doi: 10.3389/fpsyg.2015.02045.
[8] A. Z. A. Zainuddin, K. Y. Lee, W. Mansor and Z. Mahmoodin, "Extreme Learning Machine for Distinction of EEG Signal Pattern of Dyslexic Children in Writing," 2018 IEEE-EMBS Conference  on  Biomedical  Engineering  and  Sciences  (IECBES) ,  2018,  pp.  652-656,  doi:
10.1109/IECBES.2018.8626700.
[9] M.  Galli,  V.  Cimolin,  G.  Stella,  M.  F.  De  Pandis,  A.  Ancillao,  and  C.  Condoluci, “Quantitative assessment of drawing tests in children with dyslexia and dysgraphia,” Hum. Mov. Sci. , vol. 65, no. March 2018, pp. 51–59, 2019, doi: 10.1016/j.humov.2018.05.001.
[10]   P.  J.  Chung,  D.  R.  Patel,  and  I.  Nizami,  “Disorder  of  written  expression  and  dysgraphia: definition, diagnosis, and management,” Transl. Pediatr. , vol. 9, no. S1, pp. S46–S54, Feb. 2020, doi: 10.21037/tp.2019.11.01.
[11]   I. S. Isa, W. N. Syazwani Rahimi, S. A. Ramlan, and S. N. Sulaiman, “Automated Detection of  Dyslexia  Symptom  Based  on  Handwriting  Image  for  Primary  School  Children,”  in Procedia Computer Science , 2019, vol. 163, doi: 10.1016/j.procs.2019.12.127.
[12] I. Kamran, S. Naz, I. Razzak, and M. Imran, “Handwriting dynamics assessment using deep neural network for early identification of Parkinson’s disease,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 117, pp. 234–244, 2021, doi: 10.1016/j.future.2020.11.020.
[13]   S. Zahia, B. Garcia-Zapirain, I. Saralegui, and B. Fernandez-Ruanova, “Dyslexia detection using  3D  convolutional  neural  networks  and  functional  magnetic  resonance  imaging,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. ,  vol.  197,  p.  105726,  Dec.  2020,  doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105726.
[14]   Felix,  J.  Wijaya,  S.  P.  Sutra,  P.  W.  Kosasih,  and  P.  Sirait,  “Implementasi  Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Tanaman Melalui Daun,” J. SIFO Mikroskil , vol. 21, no. 1, 2020.
[15]   K. H. Mahmud, Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Klasifikasi Citra Multi-Kelas Menggunakan Convolutional Neural Network,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 2127–2136, 2019.
[16] G.  Ortac  and  G.  Ozcan,  “Comparative  study  of  hyperspectral  image  classification  by multidimensional Convolutional Neural Network approaches to improve accuracy,” Expert Syst. Appl. , vol. 182, no. June 2020, p. 115280, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115280.
[17]   P. Drotár and M. Dobeš, “Dysgraphia detection through machine learning,” Sci. Rep. , vol. 10, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.1038/s41598-020-78611-9.
[18] S. Pallavi, A. Kumar, and A. Ankur, “Suggestive GAN for supporting Dysgraphic drawing skills,” IAES Int. J. Artif. Intell. , vol. 8, no. 2, Jun. 2019, doi: 10.11591/ijai.v8.i2.pp132-143.
[19] R.  Valentina,  S.  Rostianingsih,  A.  N.  Tjondrowiguno,  and  J.  S.  Surabaya,  “Pengenalan Gambar  Botol  Plastik  dan  Kaleng  Minuman  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” J. Infra , vol. 8, no. 1, 2020.