Vol. 3, No. 2, February 2020, Pages 75-82
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Klasifikasi Citra Digitalretina Penderita Diabetes Retinopati Menggunakan Metode Euclidean
Yusuf Fadlila Rachman 1 , Kusrini 1 , Hanif Al Fatta 1
1 Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom, Yogyakarta Email: 1 yusuf.rachman@students.amikom.ac.id, 1 kusrini@amikom.ac.id,
1 hanif.a@amikom.ac.id
Abstrak. Retinopati diabetes merupakan gangguan  yang terjadi pada mata, yang disebabkan oleh  penyakit  diabetes.  Diagnosa  Retinopati  Diabetes  dapat  dilakukan  menggunakan  citra digital  retina.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  dan  analisa  tingkat  keparahan Retinopati  Diabetes  berdasarkan  ciri  atau  fitur  gambar  retina.  Terdapat  2  dataset  yang digunakan.  Dataset  pertama  merupakan  hasil  dari  preprocessing  gambar  yaitu  konversi gambar  ke grayscale .  Dataset  kedua  didapat  dengan  menghapus  optikal  disk  pada  gambar dataset  pertama.  Penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  ciri  tekstur  metode  statistik  orde pertama. Ekstraksi ciri orde pertama mengambil ciri citra berdasarkan karakteristik histogram citra.Ciri  gambar  yang  didapatkan  adalah mean,  variance,  skewness,  curtosis, dan entropy . Klasifikasi  dilakukan  sebanyak  2  kali  pada  dataset  pertama  dan  keduamenggunakan  metode klasifikasi  jarak  euclidean.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  confusion  matrix  dengan menghitung nilai akurasi, presisi, dan recall. Berdasarkan hasil perngujian didapatkan bahwa dataset  kedua  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu  64,81%,  nilai  precision  69,3%, dan recall sebesar 64,8%.
Kata kunci: Retinopati Diabetes, Ekstraksi Ciri, Klasifikasi, Euclidean
Abstract. Diabetic  retinopathy  is  a  disorder  that  occurs  in  the  eye,  which  is  caused  by diabetes. Diagnosis of Retinopathy Diabetes can be done using a retinal digital image. In this study the classification and analysis of the severity of Diabetes Retinopathy were carried out based  on  the  features  or  features  of  the  retinal  image.  There  are  2  datasets  used.  The  first dataset  is  the  result  of image  preprocessing,  namely  the  conversion  of  images  to grayscale. The  second  dataset is  obtained  by  removing  the  optical  disk in  the  first  dataset  image.  This study uses the first-order statistical feature texture extraction. First-order feature extraction takes  image  characteristics  based  on  image  histogram  characteristics.  Image  features obtained are mean, variance, skewness, curtosis, and entropy. Classification is done 2 times in the first dataset and both of them use the euclidean distance classification method. Testing is done using a confusion matrix by calculating the value of accuracy, precision, and recall. Based on the results of testing, the second dataset has a higher accuracy value of 64.81%, a precision value of 69.3%, and a recall of 64.8%.
Keywords: Diabetes retinopathy, Feature Extraction, Classification, Euclidean

## Pendahuluan
Salah satu penyakit akibat dari komplikasi penyakit diabetes adalah Diabetes Retinopati  (DR).  Diabetes  Retinopati  ini merusak bagian retina mata dan mengakibatkan  terganggunya  penglihatan penderita.  Dampak  paling  parah  dari komplikasi ini akan menyebabkan
kebutaan permanen jika terlambat ditangani[1].  Penderita  yang  mengalami diabetes  retinopati  akan  mengalami  gejala antara  lain: microneurysm , hemmorhages , soft exudates,hard exudates , dan neovascularis .  Berdasarkan  gejala-gejala yang  muncul,  diabetes  retinopati  dapat diklasifikasikan  ke  dalam  4  fase  (tingkat
keparahan), yaitu normal, non-proliferative diabetic  retinopathy  (NPDR) , proliferative diabetic  retinopathy  (PDR), dan macular edema (ME) [2].
Pengenalan pola merupakan metode  yang  berguna  untuk  mendapatkan dan  menganalisa  pola  yang  dimiliki  data dan menunjukkan suatu informasi tertentu. Metode  pengenalan  pola  bekerja  dengan membandingkan  kemiripan  suatu  data berdasarkan  informasi  yang  telah  didapat. Salah  satu  tujuan  penggunaan  metode pengenalan
pola adalah untuk mengklasifikasi data. Tujuan dari
penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisa dan mengklasifikasi fase penyakit retinopati  diabetes  berdasarkan  fitur  citra digital retina menggunakan metode euclidean.  Adapun  fitur-fitur  citra  yang digunakan adalah mean, variance, skewness, kurtosis, dan entropy .
Penelitian  terdahulu  oleh  Sapriani Gustina, Abdul  Fadlil, Rusydi Umar tahun 2017  menggunakan  ekstraksi  ciri  statistik orde  1  untuk  menentukan  ciri  dari  gambar jamur. Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasi  jenis  jamur  berdasarkan ciri  yang  didapat.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan  bahwa  sistem  memiliki akurasi sebesar 82%[3].
Penelitian selanjutnya oleh Darshankumar  Gorasiya,  Sanket  Dayama tahun  2019.  Penelitian  bertujuan  unutk
mengidentifikasi  gejala  awal  pada  pasien retinopati  diabetes.  Metode  klasifikasi yang digunakan adalah CNN. Preprocessing  dilakukan  menggunakan kontras  dan  histogram.  Akurasi  sistem yang dihasilkan sebesar 89%[4].
Berdasarkan pemaparan diatas, maka  penelitian  ini  akan  membahas tentang implementasi metode ekstraksi ciri untuk  klasifikasi  citra  digital  retina  pasien retinopati diabetes.

## Landasan Teori Retinopati Diabetes
Retinopati diabetes  merupakan salah satugangguan  pada  mata  yang  disebabkan oleh diabetes. Penyumbatan pada pembuluh  darah  pada  bagian  retina  mata dapat  dipicu  oleh  Retinopati  Diabetes[5]. Gejala  yang  ditimbulkan  oleh  komplikasi Retinopati  Diabetes  biasanya  berhubungan dengan pembuluh darah, penurunan penglihatan secara bertahap, terlihat bercak hitam  pada  penglihatan,  noda  melayang pada  penglihatan,  penglihatan  berbayang, sulit  membedakan  warna,  dan  nyeri  pada mata.  Retinopati  Diabetes  terbagi  menjadi beberapa fase, yaitu fase normal, fase non- proliferative  diabetic  retinopathy  (NPDR) , fase  proliferative  diabetic  retinopathy (PDR) ,  dan macular  edema  (ME) [2].
Contoh  citra  digital  retina  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Contoh Citra Digital Retina Fase Normal Fase NPDR (Mild) Moderate NPDR
Severe NPDR PDR
ME
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Citra Digital Citra digital dapat dikatakansebagai sebuahfungsi  f(x,y)  yang  memiliki  ukuran M  piksel  dan  N  piksel.  Memiliki  x(baris) dan  y(kolom)  sebagai  koordinat  spasial. Amplitudo f pada koordinat (x,y) merupakantingkat  keabuanatau  intensitas citra  pada  titik  tersebut.  Apabila  semua
nilai  x,y  dan  nilai  amplitudo  f  berhingga dan  bernilai  diskrit,  maka  citra  tersebut dapat  disebut  sebagai  citra  digital[6]. Fungsi  citra  digital  M  x  N  dapat digambarkan dalam bentuk matriks berukuran  M  baris  dan  N  kolom  seperti pada gambar 1. 𝑓 =  𝑓 𝑥, 𝑦   = 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) …          𝑓 0, 𝑀 − 1 …          𝑓(1, 𝑀 − 1) … … 𝑓(𝑁 − 1,0) 𝑓(𝑁 − 1,1) … … … 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1)
Gambar 1. Matriks Citra Digital

## Ekstraksi Ciri
Ciri  (fitur)  merupakan  karakteristik  unik yang  membedakan  antara  satu  objek dengan  yang  lain[7].  Tujuan  dari  ekstraksi fitur  adalah  mendapatkan  informasi  yang terkandung pada suatu citra untuk dijadikan pembeda antara satu citra dengan citra  yang  lain.  Terdapat  beberapa  metode ekstraksi  ciri,  salah  satunya  adalah ekstraksi  ciri  statistik.  Ekstraksi  ciri statistik  mengukur  tingkat  kekasaran, granularitas,  dan  kontras  suatu  daerah berdasarkan  hubungan  antar  piksel  dalam
citra.Terdapat  2  jenis  ekstraksi  ciri statistik,  yaitu  ekstraksi  ciri  orde  pertama dan orde kedua. Ekstraksi ciri statistik orde pertama  melakukan  pengambilan  ciri (fitur)  citra  berdasarkan  karakteristik histogram  citra.  Berdasarkan  histogram citra  yang  didapatkan,  maka  dapat  dicari parameter  ciri  orde  pertama.  Adapun parameter  ciri  orde  pertama  yaitu, mean, variance,  skewness,  kurtosis, dan entropy . Untuk  menghitung  nilai  masing-masing parameter ciri ore pertama dapat digunakan persamaan pada tabel 2.
Tabel 2. Ciri Statistik Orde Pertama No Ciri Rumus Keterangan 1 Mean 𝜇 =     𝑓𝑛 𝑃(𝑓𝑛) 𝑛 Menunjukkan ukuran dispersi citra 2 Variance 𝜎 2 =     𝑓𝑛 − 𝜇 2 𝑃(𝑓𝑛)
𝑛
Menunjukkan variasi elemen pada histogram citra. 3 Skewness α 3 = 1 σ 3 fn n − μ 2 P(fn) Menunjukkan tingkat kebengkokan relatif kurva histogram citra. 4 Curtosis α 4 = 1 σ 4 fn n − μ 4 P fn − 3 Menunjukkan  tingkat  keruncingan  relatif kurva histogram citra 5 Entropy 𝐻
=   −   𝑃(𝑓𝑛) 2 𝑙𝑜𝑔 𝑃(𝑓𝑛) 𝑛 Menunjukkan ketidakaturan bentuk suatu citra
Keterangan: Fn merupakan nilai intensitas keabuan, p(fn) menunjukkan nilai histogram.

## Metode Euclidean
Algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN) merupakan  metode  non  prametrik  yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi[8]. Proses  klasifikasi  pada  KNNdilakukan berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut.  Kelebiha  algoritma  KNN  adalah menghasilkan  data  yang  jelas,  kuat  dan efektif  jika  digunakan  pada  data  yang besar.  Pada  KNN  proses  penentuan  nilai k bergantung  pada  data  yang  digunakan. Nilai k yang  lebih  besar  berguna  untuk mengurangi  efek noise pada  klasifikasi, tetapi  menyebabkan  batasan  antar  kelas sedikit berbeda.
Untuk  menghitung  jarak  antar  data pada  algoritma  KNN  dapat  digunakan rumus  jarak Euclidean  Distance atau Manhattan Distance . Euclidean
Distance bekerja  denganmerepresentasikan cara  berpikir  manusia  tentang  jarak  pada kehidupan  nyata[9]. Euclidean  Distance digunakan karena sesuai dengan karakteristik  data  yang continue dan memiliki dimensi yang jelas dan relevan.
𝐝 𝐄𝐮𝐜𝐥𝐢𝐝𝐞𝐚𝐧 𝐱, 𝐲  =     (𝐱 𝐤 − 𝐲 𝐤 ) 𝟐 𝐧 𝐤=𝟏

## Metode Penelitian
Penelitian  yang  akan  diusulkan  berjenis eksperimen. Penelitian dilakukan menggunakan  data  citra  digital  retina. Penelitin  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  berupa  citra  digital  retina  yang telah  melalui  tahap  pre-processing  dan menghasilkan matriks numerik.

## Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  3  bagian, yaitu  Pengumpulan  data,  Preprocessing, Ekstraksi  Ciri,  Klasifikasi,  dan  Pengujian sistem. Pengumpulan data dilakukan secara
manual  dengan  menggunakan  dataset Messidor .  Preprocesssing  data  dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra, sedangkan  ekstraksi  ciri  berguna  untuk mendapatkan  fitur-fitur  gambar  yang digunakan untuk klasifikasi. Proses klasifikasi  dilakukan  menggunkan  metode K-Nearest Neighbors. Pengujian dilakukan dengan confusion matrix untuk menghitung  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall yang akan dihasilkan. Alur penelitian dapat dilihat pada gambar 2:

## Gambar 2. Diagram Alur Penelitian

## Sumber dan Teknik Pengumpulan data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang berasal  dari  database  Messidor.  Messidor merupakan  sebuah  program  penelitian yang  dibiayai  oleh  Departemen  Penelitian
dan  Pertahanan  Prancis  pada  tahun 2004[10]

## Pengolahan dan analisis data
Metode analisis data  yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  analisa  kuantitatif.
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Proses  klasifikasi  citra  yang  dilakukan menghasilkan  4  kelas  yaitu:  kelas  normal,
kelas Non-Proriferative Diabetic Retinopathy (NPDR),
kelas ProliferativeDiabetic  Retinopathy (PDR), dan kelas Macular Edema (ME). Data citra retina  yang  digunakan  untuk  klasifikasi akan  melalui  tahap pre-processing .  Data hasil preprocessing kemudian akan memasuki  tahap  ekstraksi  ciri  untuk mendapatkan fitur-fitur citra yang digunakan dalam klasifikasi.
Klasifikasi  data  akan  dilakukan sebanyak  dua  kali  menggunakan  2  dataset yang berbeda. Dataset pertama adalah data gambar setelah dilakukan konversi citra ke grayscale .  Dataset  kedua  adalah  data gambar  setelah  dilakukan  penghapusan optikal  disk.  Hasil  dari  kedua  klasifikasi akan  dibandingkan  dan  dianalisis  mana yang terbaik.

## Hasil dan Pembahasan
Pengumpulan Data
Messidor  menyediakan  dataset  yang  dapat di  gunakan  untuk  tujuan  penelitian khususnya penelitian dengan topik Retinopati  Diabetes.  Data  yang  digunakan berupa  citra  digital  retina  yang  diambil menggunakan  kamera  fundus  3CCD  color video  Topcon  TRC  NW6  Non-mydriatic Retinograph  dengan  sudut  pandang  45 derajat.  Total  data  yang  digunakan sebanyak  160  data.  Data  yang  berhasil dikumpulkan kemudian akan melalui tahap preprocessing  dan  ekstraksi  ciri  sebelum kemudian dilakukan klasifikasi.

## Preprocessing data
Terdapat  beberapa  langkah  preprocessing data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini. Langkah  preprocessing  yang  pertama adalah merubah citra warna retina kedalam bentuk grayscale (keabuan).  Data  gambar hasil  preprocessing  pertama  ini  akan dijadikan  sebagai  dataset  pertama.Hasil preprocessing  konversi  citra grayscale dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Konversi Citra Grayscale
Langkah  preprocessing  selanjutnya adalah  menghilangkan  optikal  disk  pada gambar.  Proses  penghapusan  optikal  disk menggunakan  dataset  hasil  preprocessing pertama.Penghapusan  optik  disk  bertujuan untuk  menghilangkan  objek  yang  tidak terpakai dalam ekstraksi ciri. Metode yang digunakan  dalam  penghapusan  optik  disk
adalah masking .  Metode  ini  membuat objek  (kontur)  yang  tidak  diinginkan tertutupi olek mask . Data hasil preprocessing kedua ini digunakan sebagai dataset  kedua.Hasil  akhir  gambar  setelah menghapus  optikal  disk  dapat  dilihat  pada gambar 4.

## Ekstraksi Ciri
Pada  tahap  ini  digunakan  ekstraksi  ciri tekstur  metode  statistik  orde  pertama. Adapun  ciri  (fitur)  yang  dicari  adalah
mean,  variance,  kurtosis,  skewness,  dan entropy.Hasil  ekstraksi  ciri  pada  dataset pertama dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3. Ekstraksi Ciri Dataset Pertama (Konversi Grayscale) No citra_retina mean variance  skewness  curtosis  entropy  target 1 20051019_38557_0100_PP.tif 41,069 7,839 3324,666 68,059 3,175 me 2 20051020_43906_0100_PP.tif 52,359 8,032 5950,999 70,634 3,257 me 3 20051020_44349_0100_PP.tif 33,553 9,291 2456,283 93,912 2,586 me 4 20051020_44598_0100_PP.tif 32,709 9,846 1771,064 104,82 3,058 me 5 20051020_44636_0100_PP.tif 28,576 9,164 1563,003 92,911 2,716 me … … … … … … … … 157 20060410_46893_0200_PP.tif 44,943 12,4 3983,335  173,336 2,941 npdr 158 20060410_47016_0200_PP.tif 59,96 13,94 6786,659 207,57 2,605 npdr 159 20060410_47166_0200_PP.tif 44,02 13,901 3962,656  206,377 2,73 npdr 160 20060410_47331_0200_PP.tif 51,781 13,483 4353,421  195,727 3,092 npdr Proses  ekstraksi  ciri  selanjutnya  dilakukan menggunakan  gambar  hasil  preprocessing. Hasil  ekstraksi  ciri  pada  dataset  kedua dapat dilihat pada tabel 4. Tabel 4. Ekstraksi Ciri Dataset Kedua (Menghapus Optikal Disk) No citra_retina mean variance skewness  curtosis  entropy  target
1 20051019_38557_0100_PP.tif  45.676  2651.255
8.553 93.127 3.925 me 2 20051020_43906_0100_PP.tif  54.264 3735.06 9.015 99.929 4.076 me 3 20051020_44349_0100_PP.tif  37.116  1653.681 5.967 43.289 3.368 me 4 20051020_44598_0100_PP.tif  36.252  1610.379 6.562 55.226 3.664 me 5 20051020_44636_0100_PP.tif  31.652  1246.735 7.009 61.937 3.745 me … … … … … … … … 157  20060410_46893_0200_PP.tif  50.066  2889.699 6.797 60.404 3.706 npdr 158  20060410_47016_0200_PP.tif  65.205 4879.39 9.022 106.101 3.637 npdr 159  20060410_47166_0200_PP.tif  49.993  2894.901 9.961 124.17 3.723 npdr 160  20060410_47331_0200_PP.tif 57.73 3807.349 7.802 82.673 3.644 npdr Klasifikasi Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma  k-nearest  neighbors.Klasifikasi dilakukan sebanyak dua kali menggunakan nilai k=10. Klasifikasi dilakukan menggunakan  metode  split.  Metode  split berguna untuk membagi data menjadi data training dan data testing. Adapun presentasenya  yaitu  66%sebagai  data training  dan  34%sebagai  data  testing.
Proses  pertama  akan  mengklasifikasi menggunakan dataset pertama, yaitu dataset hasil preprocessing konversi grayscale.  Sedangkan  proses  kedua  akan dilakukan klasifikasi menggunakan dataset kedua  yaitu  dataset  hasil  preprocessing penghapusan optikal disk. Hasil klasifikasi dataset  pertama  dan  kedua  dapat  dilihat pada tabel 5 dan tabel 6.
Vol. 3, No. 2, February 2020, Pages 75-82
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Dataset Pertama Klasifikasi Normal NPDR PDR ME Normal 8 0 2 4 NPDR 3 8 1 1 PDR 5 0 3 4 ME 6 1 0 8 Tabel 6. Hasil Klasifikasi Dataset Kedua Klasifikasi Normal NPDR PDR ME Normal 9 0 2 3 NPDR 3 7 1 2 PDR 2 0 8 2 ME 2 0 2 11 Pengujian Pengujian dilakukan menggunakan
confusion  matrix  dengan  menghitung  nilai accuracy , precision, dan recall . Terdapat 2 model  knn  yang  akan  di  uji  coba.  Model
pertama  adalah  klasifikasi  gambar  tanpa preprocessing dan kedua klasifikasi gambar setelah preprocessing. Hasil pengujian  menggunakan  confusion  matrix dapat dilihat pada tabel 7. Tabel 7. Confusion Matrix Data Accuracy Precision Recall Dataset 1 50% 55% 50% Dataset 2 64,81% 69,3% 64,8%
Berdasarkan  tabel  7,  dapat  dilihat bahwa  hasil  klasifikasi  pada  dataset  kedua memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  daripada dataset  pertama.  Nilai  akurasi  sebesar 64,81%, nilai precision sebesar 69,3%, dan recall  sebesar  64,8%.  Nilai  akurasi menunjukkan  bahwa  kemampuan  sistem dalam  mengklasifikasi  data  dengan  benar sebesar  64,81%.  Nilai  Precisionberarti sistem  memiliki  nilai  ketepatan  sebesar 69,3%  terhadap  informasi  yang  telah diketahuiterhadap jawaban yang dihasilkan oleh  sistem.  Nilai  recall  sebesar  64,8% adalah  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam menemukan informasi.

## Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  pada  hasil  klasifikasi yang  telah  dilakukan,  maka  nilai  akurasi, precision,  dan  recall  terbesar  didapatkan padahasil  klasifikasi  menggunakan  dataset kedua,  yaitu  64,81%,  69,3%  dan  64,8%.
Dataset  kedua  merupakan  gambar  hasil dari  preprocessing  konversi  citra  ke grayscale dan penghapusan optikal disk.
Nilai akurasi, precision, dan recaall pada  klasifikasi  dataset  kedua  lebih  tinggi disebabkan  karena  pada  dataset  pertama masih  terdapat  objek-objek  yang  dapat mengganggu  proses  ekstraksi  ciri.  Pada penelitian  ini  objek  yang  teridentifikasi berupa  optik  disk  pada  gambar  retina. Maka  untuk,  meningkatkan  nilai  akurasi dilakukan  penghapusan  optik  disk  tersebut
Penghapusan optikal disk bertujuan untuk menghilangkan objek ataupun kontur  yang  tidak  diperlukan  dalam ekstraksi  ciri.  Hasil  klasifikasi  dataset pertama lebih  rendah  dibanding  klasifikasi dataset  kedua  dikarenakan,  masih  adanya kontur ataupun objek yang tidak diperlukan dalam proses ekstraksi ciri.

## Saran
Berdasarkan  pemaparan  diatas,  dapat diketahui  bahwa  akurasi  dapat  dihasilkan
sebesar 64,81%.  Nilai akurasi ini mungkin dapat  ditingkatkan  dengan  manambah langkah-langkah  pada  tahap  preprocessing data.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan salah satunya adalah peningkatan kontras ( contrast enhancement ) ataupun gaussian blur .

## Daftar Pustaka
[1]   Dillak, R. H. (2011). Klasifikasi Fase Retinopati  Diabetes  Menggunakan Backpropagation  Neural  Network. IJEIS , 89-100.
[2] Fadzil,  A.  I.  (2011).  Analysis  of Retinal  Fundus  Images  for  Grading of  Diabetic  Retinopathy  Severity. Med. Biol. Eng. Comput.
[3]  Gustiani,  S.  F.  (2017).  Sistem Identifikasi Jamur Menggunakan Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik  Orde 1 dan Klasifikasi Jarak. Tekno COM , Vol 16. No 4. 378-386
[4]  Gorasiya,  D.  D.  (2019).  Early Detection of Curable Diabetic
Retinopathy from Retinal Images
[5]   Rahman,  K.  A.  (2013). Pedoman Penanganan  Retinopati  Diabetika.
PERDAMI Seminat Vitreoretina
[6]   Gonzalez,  R.  &.  (2010). Digital Image  Processing,  Third  edition.
New Jersey: Prentice Hall.
.
[7]   Coltelli,  Primo  and  Gualtieri,  Paulo.
(1990). A procedure for the extraction  of  object  features  in microscope  images. International Journal  of  Bio-Medical  Computing , Volume  25,  Issues  2–3,  Pages  169-
176.
[8]   Altman, N. S. (1992). An Introduction  to  Kernel  and  Nearest- Neighbor Nonparametric Regression. The American Statistician.
[9]   Larose  D,  T.  (2005). Discovering knowledge  in  data  :  an  introduction to  data  mining. Jhon  Wiley  &  Sons Inc.
[10]   Anonim. (2004). adcis.net . Retrieved from Messidor
Consortium: adcis/en/third-party/messidor/