## Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan
Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur
VGG-19

## Dewi Marcella, Yohannes, Siska Devella
1,2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14, (0711) 376400 e-mail: * 1 dwmarcella@mhs.mdp.ac.id , 2 yohannesmasterous@mdp.ac.id,
3 siskadevella@mdp.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini mengangkat topik terkait dengan klasifikasi dengan menggunakan objek penyakit mata pada manusia. Penelitian ini menggunakan dua pilihan optimizer yaitu SGD dan Adagrad.  Data  yang  digunakan  sebanyak  601  citra  yang  terdiri  dari  430  citra  latih,  50  citra validasi,  dan  121  citra  uji  dengan  total  4  kelas.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-19, dengan input berupa  citra  yang  telah  melalui  proses  preprocessing  yaitu  resize  dan  metode  CLAHE (Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization)  dari  citra  penyakit  mata.  Skenario pengujian  terdiri  dari  8  skenario  dengan  Optimizer  dan  ClipLimit  yang  berbeda-beda.  Hasil pengujian  tertinggi  didapatkan  pada  skenario  pertama  yaitu  dengan  menggunakan  optimizer Adagrad  dan  clipLimit  sebesar  1,0  dengan  nilai  accuracy  yang  didapatkan  sebesar  65,29%, precision sebesar 66,53%, recall sebesar 65,29%, dan f1-score sebesar 65,40%.
Kata kunci : CLAHE, CNN, Penyakit Mata, VGG-19

## Abstract
This study raised a topic related to the classification by using eye diseases in humans. This  study  uses  two  optimizing  options,  namely  SGD  and  Adagrad.  The  data  used  are  601 images consisting of 430 training images, 50 validation images, and 121 test images with a total of 4 classes. The method used in this study is the Convolutional Neural Network (CNN) method with  the  VGG-19  architecture,  with  input  in  the  form  of  images  that  have  gone  through  a preprocessing process, namely resizing and the CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)  method  of  eye  disease  images.  The  test  scenario  consisted  of  8  scenarios  with different  Optimizer  and  ClipLimit.  The  highest  test  results  were  obtained  in  the  first  scenario using the Adagrad optimizer and clipLimit of 1.0 with an accuracy value of 65.29%, precision of 66.53%, recall of 65.29%, and f1-score of 65.40%.
Keywords : CLAHE, CNN, Eye Disease, VGG-19
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 60-70

## 1. PENDAHULUAN
ndra merupakan alat dalam tubuh manusia yang dapat mengenali atau merasakan sesuatu dari lingkungan  sekitarnya  yang  kemudian  diproses  secara  otomatis,  sehingga  manusia  dapat memperoleh  serta  mengolah  informasi  mengenai  lingkungan  sekitarnya.  Pada  umumnya manusia  memiliki  lima  indra  atau  disebut  panca  indra,  salah  satunya  adalah  indra  penglihatan atau mata. Mata merupakan indra yang berfungsi untuk menerima gambar visual lalu dikirim ke otak  untuk  diolah.  Mata  menjadi  salah  satu  indra  yang  sering  digunakan  dalam  kehidupan sehari-hari, seperti bekerja, bersekolah, dan lain-lain.
Di masa pandemi sekarang ini, banyak kegiatan yang dilakukan secara online atau lebih sering dikenal dengan sebutan daring seperti bekerja, bersekolah, beribadah dan lain sebagainya. Hal ini menyebabkan penggunaan smartphone atau gadget meningkat dari biasanya yang dapat mengakibatkan  kerusakan  pada  mata.  Menurut  WHO  pada  tahun  2012,  katarak  merupakan penyebab  kerusakan  mata  tertinggi  di  Indonesia  dengan  persentase  0,78%,  lalu  disusul  oleh glaukoma  dengan  persentase  0,20%,  gangguan  refraksi  dengan  persentase  0,14%,  gangguan retina  (terutama diabetic  retinopathy )  dengan  persentase  0,13%,  dan  abnormalitas  kornea (terutama Xerophthalmia ) dengan persentase 0,10%.
Secara  fisik,  penyakit  mata  dapat  dilihat  dari  kondisi  mata  seperti  mata  merah,  kornea mata  berubah  warna  menjadi  putih,  dan  lain  sebagainya.  Penyakit  mata  juga  dapat  dideteksi berdasarkan  keluhan  penderita  seperti  sakit  kepala,  terdapat  pelangi  ketika  melihat  sumber cahaya, mata berair, dan lain sebagainya [1]. Namun, banyak juga penyakit mata yang memiliki gejala  yang  sama,  untuk  menghindari  kesalahan  dalam  mendiagnosis  maka  perlu  dilakukan pemeriksaan  mata  salah  satunya  dengan  menggunakan oftalmoskop.  Oftalmoskop merupakan alat  untuk  melihat  bagian  dalam  mata  atau  fundus  okuli. Oftalmoskop digunakan  untuk memeriksa  adanya  kekeruhan  pada  media  penglihatan  yang  keruh,  seperti  kornea,  lensa  dan badan  kaca  serta  untuk  memeriksa  fundus  okuli  terutama  retina  dan  papil  saraf  optik.  Pada bagian fundus okuli hal yang perlu diperhatikan pada bagian papil adalah batas dan warnanya sedangkan pada bagian retina adalah bentuk pembuluh darah retina, vena, arteri dan rasio arteri dan  vena  [2].  Namun  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,  perlu  dilakukan  penelitian lebih lanjut mengenai klasifikasi penyakit mata.
Metode Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode yang sering digunakan  untuk  mengenali  atau  mengklasifikasi  suatu  objek  atau  suatu  penyakit.  Metode  ini menggunakan input berupa gambar, yang dimana algoritma ini dapat menentukan objek apa saja dalam suatu gambar yang biasanya digunakan supaya mesin dapat mengenali dan membedakan antara satu gambar dengan yang lainnya [3]. Penerapan metode Convolutional Neural Network (CNN)  untuk  mengklasifikasikan  suatu  penyakit  telah  diterapkan  pada  penelitian-penelitian terdahulu.  Penerapan  metode  CNN  untuk  mengklasifikasi  4  jenis  penyakit  mata  dengan menggunakan  citra  fundus  mata  mendapatkan  akurasi training sebesar  98,37%  [4],  penerapan metode  CNN  untuk  mengklasifikasi  penyakit  mata  katarak  dengan  menggunakan  citra  fundus mata  mendapatkan  akurasi  sebesar  91,41%  [5],  dan  penerapan  metode  CNN  untuk mengklasifikasi  penyakit  mata diabetic  retinopathy dengan  menggunakan  citra  fundus  mata mendapatkan  akurasi  sebesar  90,10%  [6],  penerapan  metode  CNN  untuk  mendeteksi  penyakit mata diabetic retinopathy dengan menggunakan citra fundus mata mendapatkan akurasi sebesar 68%.
Metode Convolutional Neural Network (CNN) memiliki banyak arsitektur salah satunya merupakan VGG-19. VGG-19 merupakan arsitektur yang terdiri dari 19 layers yang terdiri dari 16 convolutional layer , 4 max pooling layer, 2 fully connected layer, dan 1 softmax layer . Input image  size dari  arsitektur  ini  adalah  224x224,  arsitektur  ini  pernah  digunakan  untuk  melatih lebih  dari  1  juta  gambar  yang  didapatkan  dari database  ImageNet .  Selain  itu,  arsitektur  ini memiliki kernel yang berukuran 3x3 dan memiliki 5 blok dengan berbagai ukuran convolutional layer pada setiap blok, yang kemudian ditambahkan max pooling layer sebagai pemisah setiap
I
blok [7]. Penerapan arsitektur VGG-19 untuk mendeteksi suatu penyakit telah diterapkan pada penelitian-penelitian  terdahulu.  Penerapan  arsitektur  VGG-19  untuk  deteksi Covid-19 dengan menggunakan X-Ray mendapatkan  akurasi  sebesar  99,35%  [8],  penerapan  digunakan  untuk membandingkan  antara  arsitektur  VGG-19  dan  8  arsitektur  CNN  lainnya  untuk  klasifikasi fundus  retina,  dimana  akurasi  dihasilkan  oleh  VGG-19  yaitu  89,3%  [9],  penerapan  arsitektur VGG-19  untuk  mendeteksi  penyakit  mata diabetic  retinopathy dengan  menggunakan  citra fundus mata mendapatkan akurasi sebesar 99% [10].
Berdasarkan  penjelasan  penelitian  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan  arsitektur  VGG-19  dapat  diterapkan  dengan  baik dalam  mengklasifikasi  sebuah  objek.  Oleh  karena  itu  akan  dilakukan  penelitian  dengan menggunakan  metode  CNN  ( Convolutional  Neural  Network) dengan  arsitektur  VGG-19  pada penyakit mata manusia.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  perumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  penerapan  metode  CNN  ( Convolutional  Neural  Network) dengan  menggunakan arsitektur VGG-19 agar dapat mengklasifikasikan penyakit pada mata.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan arsitektur VGG-19 dalam mengklasifikasikan penyakit mata pada manusia serta mengetahui tingkat ketepatan yang didapatkan dari penelitian yang dilakukan.
2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan  yang  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 60-70

## 2.1   Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah  dengan  mulai  mengumpulkan informasi serta data terkait mengenai klasifikasi penyakit mata pada manusia.

## 2.2   Studi Literatur
Pada tahap ini penulis melakukan pencarian dan mempelajari jurnal-jurnal yang berkaitan dengan  klasifikasi  penyakit  mata  dengan  berbagai  metode  yang  telah  digunakan,  mempelajari penggunaan  metode  CNN  dalam  klasifikasi  penyakit  mata  serta  mempelajari  mengenai  VGG- 19.

## 2.3   Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini,  penulis  mengumpulkan  data  yang  diperlukan  terkait  penelitian  yang akan  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  penelitian  terdahulu.  Dataset tersebut  bersumber  dari  Kaggle  (https://www.kaggle.com/datasets/jr2ngb/cataractdataset) dengan total citra sebanyak 601 citra. Dataset yang digunakan adalah foto bagian fundus mata yang terdiri dari 4 kelas yaitu normal, cataract , glaucoma , dan retina disease. Masing-masing kelas  memiliki  jumlah  data  yang  berbeda-beda  diantaranya  300  citra  untuk  kelas  normal,  100 citra  untuk  kelas cataract, 101  citra  untuk  kelas glaucoma ,  dan  100  citra  untuk  kelas retina disease [4].

## 2.4   Perancangan Sistem
Tahap  ini  merupakan  perancangan  sistem  yang  dibuat  oleh  peneliti.  Dataset  yang digunakan  akan  dibagi  menjadi  dua  fase  pelatihan  yaitu feature  learning dan classification dengan total dataset yang digunakan sebanyak 601 citra.
Pada  tahap preprocessing ,  dilakukan  proses  CLAHE  yang  akan  mengubah  citra  RGB menjadi grayscale lalu  menaikkan  kontras  sebuah  citra  untuk  memperjelas  detail  pada  sebuah citra  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  fitur  dari  citra.  Proses  gambar  sebelum  dan  sesudah proses CLAHE dapat dilihat pada gambar 2. Kemudian masuk ke tahap feature learning yang terdiri  dari  lapisan  konvolusi,  fungsi  aktivasi,  dan pooling  layer .  Proses  dari  fase  pelatihan feature  learning akan  menghasilkan  sebuah output berupa neuron atau  yang  biasa  disebut dengan feature map.
Kemudian masuk pada fase classification, pada fase ini terdapat flattening yang bertujuan untuk  mengubah  matrik  menjadi  vektor  satu  dimensi  yang  akan  digunakan  sebagai  nilai  input pada fully-connected  layer, kemudian  menggunakan  fungsi  aktivasi softmax yang  bertujuan untuk  menghitung  probabilitas  dari  masing-masing  kelas  yang  ada.  Kemudian,  dilakukan pengoptimalan model dengan menggunakan optimizer dengan tujuan untuk mengurangi tingkat kesalahan  dan  meningkatkan  akurasi  selama  proses  pelatihan.  Proses  uji  model  yang  telah dibuat akan menggunakan data uji yang telah melalui proses CLAHE. Dataset yang digunakan telah  melalui  proses resize dan  CLAHE.  Citra  akan  diubah  ukurannya  menjadi  224x224  px. Proses keseluruhan perancangan sistem dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 2. Hasil Citra Setelah Proses CLAHE

## Gambar 3. Perancangan Sistem

## 2.5   Implementasi
Pada  tahapan  ini,  penulis  akan  menerapkan  algoritma  CNN  dengan  arsitektur  VGG-19 terhadap  penyakit  pada  mata  manusia.  Tahapan  ini  akan  diimplementasikan  ke  dalam  bentuk bahasa  pemrograman  yaitu Python dengan  menggunakan plugin  Jupyter  Notebook pada text editor google colaboratory.

## 2.6 Pengujian
Pada  tahapan  ini,  penulis  akan  mengubah  beberapa  parameter  yang  ada  sehingga menghasilkan  sebuah  model  yang  kemudian  digunakan  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi terbaik dalam mengklasifikasi penyakit pada mata manusia. Skenario pengujian yang dilakukan menggunakan beberapa parameter sebagai berikut,
1. Data  yang  digunakan  adalah  citra  yang  sudah  melalui  proses preprocessing yaitu  proses CLAHE yang kemudian akan melalui proses resize.
2. Arsitektur CNN yang digunakan adalah VGG-19.
3. Optimizer yang digunakan adalah SGD dan Adagrad.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 60-70

## 2.7   Evaluasi
Pada tahap ini dilakukan evaluasi dari tahapan sebelumnya yaitu tahapan pengujian. Pada tahap ini, penulis menggunakan metode Confusion Matrix yang terdiri dari Accuracy, Precision, dan Recall terhadap  4  kelas  penyakit  mata. Confusion  matrix memiliki  4  istilah  sebagai representasi  hasil  proses  klasifikasi  yaitu, True  Positive (TP),  True  Negative  (TN),  False Positive  (FP),  dan  False  Negatif  (FN).  Kemudian  dilakukan  perhitungan  jumlah  data True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negatif (FN) yang bertujuan untuk  mendapatkan  hasil  evaluasi  data  positif  dan  negatif  terhadap  hasil  prediksi  sistem  yang telah dibuat.
Precision digunakan untuk menghitung perbandingan tingkat jumlah data yang diprediksi benar  terhadap  keseluruhan  data  yang  diprediksi  oleh  sistem. Recall digunakan  untuk mengevaluasi perbandingan jumlah data diprediksi benar dengan keseluruhan total data aktual. F1-Score digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  dari  perbandingan precision dan recall . Accuracy digunakan  untuk  menggambarkan  seberapa  akurat  model  dalam  mengklasifikasikan dengan benar.
Metode confusion matrix digunakan untuk menghitung Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score berdasarkan  data True  Positive (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP),  dan False Negatif (FN). Persamaan 1 digunakan untuk menghitung persentase accuracy, persamaan 2 digunakan untuk menghitung persentase precision, persamaan 3 digunakan untuk menghitung persentase recall  dan persamaan  4  digunakan  untuk  menghitung  persentase F1-Score dengan jumlah keluaran kelas yang lebih dari dua.
Accuracy = × 100% ( 1 ) Precision = × 100% ( 2 ) Recall = × 100% ( 3 ) F1-Score = × × × 100% ( 4 ) Keterangan: TP : jumlah data aktual yang sebenarnya benar dan diprediksi benar. TN : jumlah data aktual yang sebenarnya salah dan diprediksi salah. FP : jumlah data aktual yang sebenarnya benar dan diprediksi salah. FN : jumlah data aktual yang sebenarnya salah dan diprediksi benar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1   Hasil Preprocessing
Pada  proses preprocessing citra  penyakit  mata  digunakan  metode  CLAHE  ( Contrast Limited  Adaptive  Histogram  Equalization )  yaitu  proses  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra grayscale yang kemudian dilakukan proses perubahan kontras pada citra tersebut.

## Gambar 4. Citra Hasil Proses CLAHE

## 3. 2   Implementasi Metode CNN dengan Arsitektur VGG-19
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  implementasi  metode  CNN  dengan  menggunakan arsitektur  VGG-19.  Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  mengambil  citra  yang  telah  melalui proses preprocessing yaitu  proses  CLAHE  dan resize yang  kemudian  citra  tersebut  akan menjadi citra masukan yang diterima arsitektur VGG-19. Proses training pada arsitektur VGG- 19 dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 5. Proses Training pada Arsitektur VGG-19

## 3. 3   Implementasi Skenario Pengujian
Pada  tahap ini akan  dilakukan  implementasi  pengujian  terhadap  8  skenario  yang  telah dibuat  dengan  menggunakan  data  latih  dan  data  validasi.  Skenario  pengujian  yang  dilakukan menggunakan 2 optimizer yaitu SGD dan Adagrad dengan masing-masing learning rate sebesar 0,001,  menggunakan  4  pilihan clipLimit yaitu  1.0,  2.0,  3.0,  dan  4.0  kemudian  dilakukan sebanyak  150 iterasi.  Nilai accuracy,  precision, recall dan f1-score dari  8  skenario  yang  telah diuji dapat dilihat pada Tabel 1.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 60-70
Tabel 1. Nilai Setiap Skenario Pengujian Skenario Accuracy Precision Recall F1-Score SGD clipLimit = 1.0 60.33% 61.15% 60.33% 60.50% clipLimit = 2.0 61.98% 63.09% 61.98% 62.11% clipLimit = 3.0 61.16% 60.77% 61.16% 60.69% clipLimit = 4.0 57.02% 63.54% 57.02% 58.89% Adagrad clipLimit = 1.0 65.29% 66.53% 65.29% 65.40% clipLimit = 2.0 63.64% 64.54% 63.64% 63.86% clipLimit = 3.0 62.81% 62.77% 62.81% 61.93% clipLimit = 4.0 52.07% 62.57% 52.07% 54.52%
Sedangkan  untuk  nilai accuracy,  precision,  recall dan f1-score per  kelas  dapat  dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Diagram Perbandingan Hasil per Kelas
0% 10% 20% 30%
40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Retina Disease Glaucoma Cataract Normal F1-Score Recall Precision Accuracy 72,50 % 67,86 % 66,10 % 69,20 % 88,90 % 92,00 % 92,00,% 76,40 % 60,00 % 65,00 % 50,00 % 51,40 % 41,70 % 65,00 % 60,00 % 63,80 %

## 3. 4   Analisis Hasil Pengujian
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  kelas cataract memiliki  nilai  tertinggi  secara keseluruhan dengan accuracy sebesar 92%, precision sebesar 88,90%, recall sebesar 92% dan f1-score sebesar 76,40%. disusul oleh kelas normal dengan accuracy sebesar 69,20%, precision sebesar  72,50%, recall sebesar  66,10%  dan f1-score sebesar  69,20%,  kemudian  kelas retina disease dengan accuracy sebesar  65%, precision sebesar  41,70%, recall sebesar  60%  dan f1- score sebesar  63,80%.  dan glaucoma dengan accuracy sebesar  65%, precision sebesar  60%, recall sebesar 50% dan f1-score sebesar 51,40%. Berikut adalah perbandingan terhadap seluruh hasil skenario pengujian secara keseluruhan yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Perbandingan Hasil Keseluruhan Setiap Skenario
0% 10%
20% 30%
40% 50% 60% 70% cL=4, SGD cL=4, Adagrad cL=3, SGD cL=3, Adagrad cL=2, SGD cL=2, Adagrad cL=1, SGD cL=1, Adagrad Perbandingan Hasil Setiap Skenario
Accuracy Precision
Recall F1-Score
65,29% 66,53% 65,29% 65,40% 60,33% 60,33% 60,50% 61,15% 63,64% 63,64% 63,86% 64,54% 61,98% 62,11% 63,09% 61,98% 62,81% 61,93% 62,77% 62,81% 61,16% 60,69% 60,77% 61,16% 52,07% 54,89% 62,57% 52,07% 57,02% 54,52% 62,57% 52,07%
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 60-70
Pada  Gambar  7  menunjukkan  perbandingan  pada  setiap  skenario  ,  untuk  skenario pengujian dengan hasil terendah terdapat pada skenario ke-7 dengan pengujian arsitektur VGG- 19  menggunakan  Adagrad  dengan clipLimit 4.0  sedangkan  skenario  pengujian  dengan  hasil tertinggi  terdapat  pada  skenario  ke-1  dengan  pengujian  arsitektur  VGG-19  menggunakan Adagrad dengan clipLimit 1.0. Dapat disimpulkan bahwa metode CNN dengan arsitektur VGG- 19 dapat diterapkan dalam mengklasifikasi penyakit mata.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa  metode Convolutional  Neural  Network dengan  arsitektur  VGG-19  dapat  diterapkan dalam mengklasifikasi penyakit mata dengan nilai accuracy sebesar 65,29%, precision sebesar 66,53%, recall sebesar  65,29%, dan f1 - score sebesar 65,40%,  penggunaan Optimizer Adagrad pada  arsitektur  VGG-19  dapat  membantu  untuk  mendapatkan  akurasi  lebih  tinggi  sebesar 65,29% dibandingkan dengan optimizer SGD dengan akurasi tertinggi sebesar 61,98%, Akurasi tertinggi  didapatkan  pada  skenario  kedua  yaitu  dengan  menggunakan  arsitektur  VGG-19, clipLimit =1.0, optimizer Adagrad dan 150 iterasi dengan nilai akurasi sebesar 65,29%.

## 5. SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  yang  sudah  dijelaskan,  saran  yang  dapat  diberikan  adalah menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network dengan  menggunakan  arsitektur  yang berbeda  seperti Alexnet,  Resnet,  VGG-16 dan  arsitektur  lainnya,  memperbanyak  serta menyamaratakan jumlah dataset yang digunakan pada setiap kelas penyakit mata, menggunakan metode preprocessing yang  berbeda  seperti, grayscale,  blood  vessels dan  lain-lain  dan Menggunakan transfer learning dengan arsitektur yang berbeda

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Ilyas,  S.,  &  Yulianti,  S.  R.  2017. Ilmu  Penyakit  Mata . Badan  Penerbit  Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia , 53 (9).
[2]   Sidarta  llyas,  dr  H.,  dr  Sri  Rahayu  Yulianti,  S.,  &  J  Badan  Penerbit,  S.  M.  2012. Ilmu Penyakit Mata, Edisi 4 (4th ed.).
[3]  Batubara,  N.  A.,  &  Awangga,  R.  M.  2020. Tutorial  Object  Detection Plate Number With Convolution Neural Network (CNN) . Kreatif.
[4]   Cahya,  F.  N.,  Hardi,  N.,  Riana,  D.,  &  Hadiyanti,  S.  2021. Klasifikasi  Penyakit  Mata Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). SISTEMASI , 10 (3). https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i3.1248
[5]   Bu’ulolo,  G.  J.,  Jacobus,  A.,  &  Kambey,  F.  D.  2021. Identifikasi  Citra  Penyakit Mata Katarak Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal Teknik Informatika , 16 (4), 375–382.
[6]   Rakamawati, J. V. N. 2021. Klasifikasi Diabetic Retinopathy Berdasarkan Foto Fundus Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Jenis Densenet .
[7]   Singh, S. K., Roy, P., Raman, B., & Nagabhushan, P. 2021. Computer Vision and Image Processing:  5th  International  Conference, CVIP  2020,  Prayagraj,  India,  December  4-6, 2020, revised selected papers, part I. Springer Nature.
[8]   Sambada,  B.  azhra.  2021. Optimasi  Kinerja  Model  VGG  Deep  Learning  Untuk  Deteksi COVID-19 Berdasarkan Citra X-Ray .
[9]   Setiawan, W. 2021. Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network . Media Nusa Creative (MNC Publishing).
[10] . Parikesit,  M.  2020. Deteksi  Penyakit  Diabetes  Retinopati  Menggunakan  Visual Geometry Group (VGG) 19 .