Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.197 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 349-354 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR ANEMIA DETECTION BASED ON CONJUNCTIVA PALPEBRAL IMAGES
Rita Magdalena 1 , Sofia Saidah* 2 , Ibnu Da’wan Salim Ubaidah 3 , Yunendah Nur Fuadah 4 , Nabila Herman 5 , Nur Ibrahim 6
1,2,3,4,5,6 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: 1 ritamagdalena@telkomuniversity.ac.id , 2 sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id , 3 ibnuubaidah@student.telkomuniversity.ac.id , 4 yunendah@telkomuniversity.ac.id , 5 nabilaherman@student.telkomuniversity.ac.id , 6 nuribrahim@telkomuniversity.ac.id
(Naskah masuk: 5 Maret 2022, Revisi: 8 Maret 2022, Diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
Anemia  is  a  condition  in  which  the  level  of  hemoglobin  in  a  person's  blood  is  below  normal.  Hemoglobin concentration is one of the parameters commonly used to  determine a person's physical condition. Anemia can attack anyone, especially pregnant  women. Currently, many non-invasive anemia detection methods have been developed.  One  of  non-invasive  methods  in  detecting  anemia  can  be  seen  through  its  physiological characteristics, namely palpebral conjunctiva images. In this study, conjunctival image-based anemia detection was carried out using one of the deep learning methods, namely Convolutional Neural Netwok (CNN). This CNN method  is  used  with  the  aim  of  obtaining  more  specific  characteristics  in  distinguishing  normal  and  anemic conditions based on the image of the palpebral conjunctiva. The Convolutional Neural Network proposed model in this study consists of five hidden layers, each of which uses a filter size of 3x3, 5x5, 7x7, 9x9, and 11x11 and output channels 16, 32, 64, 128 respectively. Fully connected layer and sigmoid activation function are used to classify normal and anemic conditions. The study was conducted using 2000 images of the palpebral conjunctiva which  contained  anemia  and  normal  conditions.  Furthermore,  the  dataset  is  divided  into  1,440  images  for training, 160 images for validation and 400 images for model  testing. The study obtained the best accuracy of 94%, with the average value of precision, recall and f-1 score respectively 0.935; 0.94; 0.935. The results of the study  indicate  that  the  system  is  able  to  classify  normal  and  anemic  conditions  with  minimal  errors. Furthermore, the system that has been designed can be implemented in an Android-based application so that the detection of anemia based on this palpebral conjunctival image can be carried out in real-tim.
Keywords : Accuracy, Anemia, CNN, Deep Learning, Image, Non-Invasive, Palpebral Conjunctival.

## CONVOLUTIONAL NEURAL NETWOK UNTUK DETEKSI ANEMIA BERBASIS CITRA KONJUNGTIVA PALPEBRA

## Abstrak
Anemia  adalah  sebuah  kondisi  dimana  kadar  hemoglobin  dalam  darah  seseorang  berada  dibawah  kondisi normal.  Kandungan  hemoglobin  merupakan  salah  satu  parameter  yang  biasa  digunakan  untuk  mengetahui kondisi fisik seseorang. Bahaya anemia bisa menyerang siapa saja terutama pada Ibu hamil. Deteksi anemia saat ini  banyak  dikembangkan  dengan  metode non-invasive. Salah  satu  metode  n on-invasive dalam  mendeteksi kondisi seseorang apakah dalam kondisi normal atau anemia dapat dilihat melalui ciri fisiologisnya yaitu melalui citra konjungtiva palpebral. Pada penelitian ini pendeteksian anemia berbasis citra konjungtiva dilakukan dengan menggunakan  salah  satu  metode  deep  learning,  yaitu Convolutional  Neural  Netwok (CNN).  Metode  CNN  ini digunakan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  ciri  yang  lebih  spesifik  dalam  membedakan  kondisi  normal  dan anemia  berdasarkan  citra  konjungtiva  palpebralnya.  Model Convolutional  Neural  Network yang  diusung  pada penelitian ini terdiri dari lima hidden layer yang masing-masing menggunakan ukuran filter 3x3, 5x5, 7x7, 9x9, and  11x11  dan  output  channel  16,  32,  64,  128  secara  berurutan.  Fully  connected  layer  dan  fungsi  aktivasi sigmoid  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  kondisi  normal  dan  anemia.  Penelitian  dilakukan  menggunakan 2000  citra  konjungtiva  palpebra  yang  berisi  kondisi  anemia  dan  normal.  Selanjutnya  dataset  dibagi  menjadi 1.440  gambar  untuk  pelatihan,  160  gambar  untuk  validasi  dan  400  gambar  untuk  pengujian  model.  Penelitian memperoleh akurasi terbaik sebesar 94%, dengan nilai rata-rata presisi, recall dan f-1 score secara berturut-turut yaitu  0.935;  0.94;  0.935.  Hasil  dari  penelitian  yaitu  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  mengklasifikasikan kondisi  normal  dan  anemia  dengan  kesalahan  yang  minimal.  Selanjutnya,  sistem  yang  sudah  dirancang  dapat
350 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 349-354
diimplementasikan dalam sebuah aplikasi berbasis Android agar pendeteksian anemia berbasis citra konjungtiva palpebral ini dapat dilakukan secara real-time .
Kata kunci : Akurasi, Anemia, Citra, CNN, Deep Learning, Konjungtiva Palpebral, Non-Invasive.

## 1. PENDAHULUAN
Anemia merupakan salah satu masalah Kesehatan global yang serius, yang dapat menyerang siapa  saja.  Anemia  sangat  rentan  dialami  oleh  ibu hamil.  Anemia  merupakan  suatu  kondisi  dimana seseorang  mengalami  kadar  hemoglobin  yang rendah dalam sel darah merahnya. Peran hemoglobin dalam  darah  sangatlah  penting,  sehingga  seringkali kandungan  hemoglobin  dalam  darah  menjadi  salah satu  parameter  vital  yang  digunakan  untuk mengetahui  kondisi  fisik  seseorang.  Hal  itu  karena hemoglobin  merupakan  bagian  terpenting  dari  sel darah  merah  untuk  mengirimkan  oksigen  (O 2 )  dari paru-paru  ke  seluruh  tubuh  dan  membawa  kembali karbon dioksida (H 2 O) ke paru-paru[1]. Berdasarkan ketetapan  WHO  ( World  Health  Organization ), standar normal untuk kadar hemoglobin dalam darah ditentukan  berdasarkan  usia,  jenis  kelamin,  dan kondisi hamil atau tidak. Ibu hamil merupakan orang yang sangat  rentan terkena anemia. Oleh karena itu, pengecekan secara berkala terhadap kadar hemoglobin  Ibu  hamil  sangat  penting  untuk dilakukan.  Selama  ini  pihak  rumah  sakit  selalu melakukan  pengecekan  terhadap  kadar  hemoglobin seseorang  melalui  metode invasive dengan  cara mengambil  sampel  darah  seseorang  kemudian dilakukan perhitungan secara manual terhadap kadar hemoglobin dalam darah oleh pihak laboratorium.
Seiring  berjalannya  waktu,  berbagai  metode non  invasive dikembangkan  untuk  mengukur  kadar hemoglobin  dalam  darah.  Pada  penelitian  [1] Raditya dkk merancang sebuah alat untuk mengukur kadar  hemoglobin  pada  Ibu  hamil  secara non invasive yang  dikembangkan  dengan  metode spectroscopy ,  dimana  sumber  cahaya  digunakan untuk  mendeteksi  kandungan  hemoglobin  dalam darah.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan nilai  sensitifitas,  spesifisitas, positive  predictive value dan negative  predictive  value secara  berturut- turut,  yaitu  44.4%,  72.5%,  17.4%  dan  91%. Sementara  itu  pada  penelitian  [2]  Mangaras  dan Nandha  melakukan Non-Invasive  Anemia  Screening melalui clinical  symptoms berdasarkan  intensitas warna  kemerahan  pada  foto  kuku  dan  telapak tangan.  Penelitian  tersebut  menggunakan  rata-rata nilai  RGB  dari  citra  kuku  dan  telapak  tengan  pada tahap  ekstraksi  ciri  dan  metode  Naïve  Bayes  pada tahap klasifikasi. Hasil dari  penelitian menunjukkan akurasi sistem sebesar 90% dengan menggunakan 20 responden yang terdiri dari 13 responden wanita dan 7  responden  pria.  Penelitian  lainnya  [3]  yang dilakukan  oleh  Manisha  dan  Prakash  melakukan deteksi  anemia  secara non-invasive dengan  metode segmentasi citra mata melalui palpebral conjunctiva
pasien. Dengan menggunakan kamera digital berupa kamera smartphone ,  diperoleh  citra palpebral conjunctiva dari mata pasien. Selanjutnya dilakukan pengambilan  citra palpebral  conjunctiva dengan metode  segmentasi.  Peneliti  menyebutkan  bahwa daerah palpebral conjunctiva yang tersegmentasi ini selanjutnya  dapat  dilakukan  ekstraksi  ciri  dan klasifikasi untuk memperkirakan tingkat hemoglobin orang yang citranya dipertimbangkan yang selanjutnya  dapat  menunjukkan  apakah  pasien tersebut anemia atau tidak. Pada penelitian [4] Virat dan  Prof.  Preethika  juga  melakukan  deteksi  anemia pada  wanita  hamil  secara non-invasive ,  dimana sistem  pengukur  kadar  hemoglobin  dirancang menggunakan  IR/Red  Led  Sensor  yang  terhubung dengan  sebuah  mikrokontroller,  pengubah  arus  ke tegangan, sebuah filter, Analog to Digital Converter dan  LED/LCD.  Sistem  dirancang  untuk  mengukur kadar hemoglobin menggunakan panjang gelombang 660nm  dan  940nm  secara non-invasive .  Peneilitan dilakukan  pada  20  orang  dewasa  dengan  rentang usia  20-25  tahun  untuk  mengukur  kadar  oxy  dan deoxyhemoglobin.  Pada  penelitian  [5]  deteksi anemia  pada  ibu  hamil  dilakukan  secara  non- invasive  menggunakan  metode  ciri  statistik  orde pertama  pada  tahap  ekstraksi  ciri  dan  metode  K- Nearest Neighbor (KNN) sebagai metode klasifikasi. Penelitian  berbasis  pengolahan  citra  digital  ini menggunakan  citra palpebral  conjunctiva untuk kemudian  diolah  dengan  metode  ekstraksi  ciri  dan klasifikasi  sehingga  menghasilkan  keputusan  bahwa seseorang  terdeteksi  anemia  atau  tidak.  Pengujian terhadap  sistem  yang  dirancang  menunjukkan akurasi  sebesar  71.25%  ketika  menggunakan parameter yang paling optimal pada layer Green dan jenis  KNN Euclidean  distance dengan  nilai  K=5. Penelitian  [6]  juga  melakukan  penelitian  mengenai deteksi  anemia  secara non-invasive menggunakan citra  digital  konjungtiva.  Peneliti  menyebutkan bahwa conjunctival  Eritema  Index (EI)  dapat direproduksi  di  antara  gambar  (koefisien  variasi rata-rata  2,96%).  EI  dari  konjungtiva  palpebra sangat  berkorelasi  dengan  konsentrasi  hemoglobin  . Menggunakan kamera saku, EI konjungtiva palpebra diperoleh  sensitivitas  93%  dan  57%  dan  spesifisitas 78% dan 83% untuk mendeteksi anemia (hemoglobin  <110  g/L)  dalam  set  pelatihan  dan validasi  internal.  Proses  validasi  terhadap  hasil penelitian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan hasil  yang  diperoleh  melalui  analisis  citra  digital dengan  hasil  pengukuran  hemoglobin  laboratorium. Pada  penelitian  lainnya  [7]  M.D  Anggraeni  dan  A. Fatoni,  melakukan self-care  anemia  detection pada ibu  hamil  menggunakan  kamera smartphone .
Penelitian  dilakukan  pada  wanita  hamil  dengan rentang  usia  22-36  tahun  dengan  golongan  darah yang  bervariasi,  yaitu  A,  B,  AB  dan  O.  Deteksi anemia dilakukan melalui intensitas warna RGB dari citra  palpebral  konjungtiva  menggunakan  metode Spectrophotometer standar.  Dari  hasil  penelitian disimpulkan  bahwa  kamera smartphone dapat digunakan  untuk  mendeteksi  anemia  secara non- invasive dengan  hasil  yang  cukup  baik,  dimana intensitas  warna  merah  memiliki  korelasi  yang tinggi  dengan  regresi  linear  y=14.486x  +  50.228. Sementara  itu,  penelitian  [8]  berhasil  menemukan bahwa Teknik berbasis citra memiliki cakupan yang lebih  baik  dalam  menentukan  kadar  hemoglobin dalam  darah  dengan  syarat  kondisi  lingkungan sekitar  memiliki  pencahayaan  yang  baik.  Penelitian [9]  melakukan  deteksi  anemia  secara non-invasive melalui  citra  konjungtiva  mata  berbasis neural network .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem berhasil memperoleh akurasi  97,00% dengan sensitifitas 99,21%, dan specifisitas 95,42%.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  maka dapat disimpulkan bahwa metode non-invasive dapat dikembangkan untuk mendeteksi anemia. Konjungtiva  menjadi  salah  satu  bagian  tubuh  yang menjadi  indikasi  apakah  seseorang  menderita anemia  atau  tidak.  Selain  itu,  metode  deep  learning yang  digunakan  dalam  mendeteksi  anemia  saat  ini masih  belum banyak  diaplikasikan. Oleh karena itu, pada  studi  ini  akan  dirancang  sebuah  sistem  yang mampu  mendeteksi  anemia  secara non-invasive menggunakan metode Convolutional Neural Network melalui citra konjungtiva berbasis pengolahan citra digital.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengusulkan  untuk  merancang sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan kondisi  anemia  dan  kondisi  normal  berdasarkan pengolahan  citra  konjungtiva  palpebral.  Sistem klasifikasi  menggunakan  metode Convolutional Neural  Network dengan  lima hidden  layer yang masing-masing menggunakan ukuran filter 3x3, 5x5, 7x7, 9x9, and 11x11 dan output channel 16, 32, 64, 128  secara  berurutan. Fully  connected  layer dan fungsi aktivasi sigmoid digunakan untuk mengklasifikasikan  kondisi  normal  dan  anemia. Secara  umum  model  CNN  yang  telah  dirancang dalam penelitian ini ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Model yang diusulkan

## 2.1. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN)
merupakan  salah  satu  jenis  algoritma Deep  Neural Network yang  diimplementasikan  pada  pengolahan
data  citra  [9].  Secara  umum,  CNN  terdiri  dari  dua bagian  yaitu Feature  Extraction dan Classification [10].  Gambar  2  berikut  ini  menunjukkan  arsitektur dari CNN.
Gambar 2. Arsitektur CNN [11]

## 2.1.1. Feature Extraction
Feature Extraction merupakan proses pengambilan  karakteristik  unik  dari  data  yang  akan olah  [12].  Tujuannya  untuk  mengambil  informasi penting  dari  data,  mengurangi  jumlah  data,  dan meningkatkan  presisi  pemrosesan  data. Feature Extraction terdiri dari dua tahapan yaitu convolutional  layer dan pooling  layer [13].  Berikut ini penjelasan dari kedua tahapan.
a.) Convolutional  layer :  lapisan  yang melakukan  operasi  konvolusi  antara  matiks  citra dengan  matriks  filter  [14].  Matriks  filter  akan digeser keseluruh permukaan citra sehingga menghasilkan keluaran matriks feature map . Rumus operasi konvolusi ditunjukkan pada persamaan (1) .
𝐹𝑀[𝑖] 𝑗,𝑘 = (∑ ∑ 𝑁 [𝑗−𝑚,𝑘−𝑛] 𝐹 [𝑚,𝑛] 𝑛 𝑚 ) + 𝑏𝐹 (1)
dimana,
𝐹𝑀[𝑖] : matriks feature map ke-i 𝑁 : matriks citra masukan 𝐹 : matriks filter konvolusi 𝑏𝐹 : nilai bias pada filter 𝑗, 𝑘 : posisi piksel pada matriks citra masukan 𝑚, 𝑛 : posisi piksel pada matriks filter konvolusi
b.) Pooling  layer :  lapisan  yang  digunakan untuk  mengurangi  ukuran  dari feature  map [15]. Ada  dua  jenis pooling  layer ,  yaitu max  pooling dan average  pooling .  Nilai  yang  diambil  pada average pooling adalah  nilai  rata-rata,  sedangkan  pada max pooling adalah nilai maksimal [16].

## 2.1.2. Classification Layer
Classification  layer merupakan  proses  yang dilakukan  setelah feature  extraction .  Tujuannya untuk  mengidentifikasi  data. Classification  layer terdiri  tahapan fully  connected  layer .  Berikut  ini penjelasan dari tahapan fully connected layer .
a.) Fully  connected  layers :  lapisan  yang digunakan  untuk  melakukan  transformasi  pada dimensi  data  agar  data  dapat  diklasifikasikan  secara linear  [16].  Hasil  dari  proses fully  connected  layers

## 352 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 349-354
akan  diperoleh  nilai  yang  dijadikan  untuk  proses klasifikasi objek yang merupakan nilai output .

## 2.2. Performansi Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  empat  parameter untuk  mengukur  kinerja  sistem,  yaitu  akurasi, presisi, recall ,  dan f1-score .  Pengukuran  kinerja sistem ditunjukkan pada persamaan (2), (3), (4), dan (5) [17].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
𝐹 1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(5)
TP  ( True  Positive )  menunjukkan  data  anemia yang  tepat  terdeteksi  sebagai  anemia,  TN  ( True Negative )  menunjukkan  data  non  anemia  terdeteksi sebagai  data  non  anemia,  FP  ( False  Positive ) menunjukkan  data  anemia  terdeteksi  non  anemia, sedangkan  FN  ( False  Negative )  menunjukkan  non anemia terdeteksi data anemia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset anemia yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset yang telah diaugmentasi yang  terdiri  dari  2000  citra  konjungtiva  palpebra yang  berisi  kondisi  anemia  dan  non-anemia. Selanjutnya  dataset  dibagi  menjadi  1.440  gambar untuk pelatihan, 160 gambar untuk validasi dan 400 gambar  untuk  pengujian  model.  Kinerja  sistem dievaluasi  berdasarkan  parameter  kinerja  yang meliputi  akurasi, recall , precision ,  dan f-1  score . Model  1D-CNN  yang  diusulkan  dilatih  dengan menggunakan  berbagai  metode  optimasi  dan learning  rate yang  bervariasi.  Empat  optimasi  yang digunakan  adalah  Adam,  Nadam,  SGD,  dan RMSprop.  Selanjutnya,  evaluasi  kinerja  sistem dilakukan berdasarkan learning rate 0.01, 0,001, dan 0,0001.  Hasil  akurasi  dari  model  yang  diusulkan dalam penelitian ini ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan optimizer dan learning rate dari model

## yang diusulkan
Optimizer Learning Rate Accuracy Train Val Test Adam 0.0001 1.00 0.92 0.94 0.001 0.51 0.90 0.47 0.01 0.51 0.47 0.47 Nadam 0.0001 1.00 0.92 0.92 0.001 0.51 0.92 0.47 0.01 0.51 0.47 0.47 SGD 0.0001 0.48 0.47 0.47 0.001 0.51 0.49 0.48 0.01 0.60 0.65 0.61
RMSprop 0.0001 0.98 0.90 0.86 0.001 0.98 0.92 0.93 0.01 0.60 0.65 0.61
Berdasarkan  tabel,  akurasi  klasifikasi  tertinggi diperoleh    dengan  menggunakan optimizer Adam pada  saat learning  rate 0,0001.  Data  latih,  validasi dan  uji  masing-masing  menunjukkan  skor  akurasi 1.0,  0.92,  dan  0.94.  Berdasarkan  gambar.  Semakin lambat learning  rate maka  semakin  tinggi  waktu yang  kita  butuhkan  dalam  proses  pelatihan  data. Learning  rate dapat didefinisikan sebagai  salah satu hyperparameter  yang  mengatur  seberapa  besar perubahan model dalam menanggapi kesalahan yang diperkirakan.  Menentukan  nilai learning  rate merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting,  karena nilai  yang  kecil  dapat  mengakibatkan  proses pelatihan yang lama dan bisa saja macet, sedangkan nilai  yang  terlalu  besar  dapat  mengakibatkan pembelajaran  rangkaian  bobot  yang  tidak  optimal terlalu  cepat  atau proses pelatihan yang tidak stabil. Oleh  karena  itu,  kita  harus  berhati-hati  dalam menentukan learning rate .
Gambar 3. Confusion matrix data uji
Berdasarkan  hasil confusion  matrix pada gambar  3,  data  latih  berhasil  mengklasifikasikan kondisi  anemia  menjadi  dua  kelas.  Dapat  dilihat bahwa 196 data berhasil diklasifikasikan untuk kelas anemia  dan  179  data  diklasifikasikan  untuk  kelas non  anemia  dengan  benar.  Semakin  tinggi  skor masing-masing  maka  semakin  baik  kemampuan model  untuk  mengklasifikasikan  kelas.  Dengan akurasi klasifikasi yang diperoleh dapat disimpulkan  model  yang  diusulkan  memiliki kemampuan generalisasi yang akurat dalam mengklasifikasikan  kondisi  normal  dan  kondisi anemia berdasarkan citra konjungtiva palpebral.
Gambar 4. Kurva ROC untuk data uji
Gambar  4  [1]  menunjukkan  kurva  ROC.  Nilai area  under  the  curve (AUC)  menunjukkan kemampuan system pengklasifikasi untuk membedakan antar kelas. Semakin besar skor AUC, semakin baik kemampuan model untuk mengklasifikasikan kelas. Kurva tersebut menunjukkan  bahwa  nilai  ROC  masing-masing kelas  mendapatkan  hasil  yang  memuaskan  yaitu sekitar  0.97.  Berdasarkan  hal  ini,  kita  dapat menyimpulkan  bahwa  model  yang  diusulkan  dapat mengklasifikasi  dengan  baik  dan  menggeneralisasi dataset.
Tabel 2. Kinerja model yang diusulkan Class Precision Recall F1-Score Anemia 0.95 0.93 0.94 Non Anemia 0.92 0.95 0.93
Tabel  2  menunjukkan  hasil  presisi, recall dan f1-score untuk mengevaluasi kinerja sistem. Rentang nilai  diatur  dari  0  hingga  1  (nilai  1  menunjukkan bahwa  tidak  ada  kesalahan).  Terlihat  bahwa  hasil performansi dari sistem ini mendekati 1. Kondisi ini menunjukkan bahwa model dapat mengklasifikasikan  kondisi  anemia  dan  kondisi normal dengan kesalahan klasifikasi yang minimal.

## 4. KESIMPULAN
Deteksi  terhadap  penyakit  anemia  dapat dilakukan dengan metode non-invasive . Dengan cara mendapatkan  citra  digital  dari  konjungtiva  palpebra menggunakan kamera smartphone , selanjutnya dapat dideteksi  apakah  seseorang  mengalami  anemia  atau tidak. Proses ekstraksi  ciri  dan klasifikasi  dilakukan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).  CNN  dapat  membedakan  secara spesifik  ciri  dari kondisi  normal dan anemia dengan kesalahan  yang  minimal.  Akurasi  sistem  terbaik yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  94%, dengan  nilai  rata-rata  presisi, recall dan f-1  score secara berturut-turut yaitu 0.935; 0.94; 0.935.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  A.  Rochmanto,  H.  Zakaria,  R.  D. Alviana, N. Shahib, “Non-invasive hemoglobin measurement for anemia diagnosis.  International  Conference  on Electrical  Engineering,” Computer  Science and Informatics (EECSI), pp.  19–21, 2017.
https://doi.org/10.1109/EECSI.2017.82390
96
[2] M. Y. Florestiyanto, and N. J. Peksi, “Non- Invasive  Anemia  Screening  Using  Nails and  Palms  Photos,”  vol.  1,  no.  1,  pp.  311– 318, 2020
[3] D.  Manisha,  J.  Prakash,  Mishra,  Anupam.
“Image  Segmentation  of  Eye  for  Non- Invasive  Detection  of  Anemia,”  2018. https://ssrn.com/abstract=3282850
[4] V. Agrawal, “Non-Invasive  Anemia Detection  in  Pregnant  Women,”  vol.  3,  no. 16, pp. 1–3, 2015.
[5] Y.  N.  Fuadah,  S.  Sa'idah,  I.  Wijayanto,  R. Patmasari  and  R.  Magdalena,  "Non Invasive  Anemia  Detection  in  Pregnant Women Based on Digital Image Processing and  K-Nearest  Neighbor," 2020  3rd International  Conference  on  Biomedical Engineering  (IBIOMED) ,  pp.  60-64,  2020.
doi:
10.1109/IBIOMED50285.2020.9487605.
[6] S.  Collings,  O.  Thompson,  E.  Hirst,  L. Goossens,  A.  George,  et  al.  “Non-Invasive Detection  of  Anaemia  Using  Digital
Photographs  of  the  Conjunctiva,” PLOS ONE, vol.  11,  no.  4,  2016.  doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.01532
86
[7] M.  D.  Anggraeni  and  A.  Fatoni.  “Non- invasive Self-Care Anemia Detection during  Pregnancy  Using  a  Smartphone Camera,” 2017 https://doi.org/10.1088/1742- 6596/755/1/011001 [8] P.  V.  Bhagat,  and  R.  Singhal,  “A  Review Paper  on  Non-Invasive  Methods  for Determination  of  Anemia,”  vol.  5,  no.  2, pp. 693–694, 2018.
[9] P.  Jain,  S.  Bauskar,  and  M.  Gyanchandani, “Neural  network  based  non-invasive method  to  detect  anemia  from  images  of eye  conjunctiva,” International  Journal  of Imaging  Systems  and  Technology ,  vol.  30, no. 1, pp. 112–125, 2020. Doi: https://doi.org/10.1002/ima.22359
[10] Y. N. Fu’adah, S. Saidah, I. Wijayanto, N. A.  Ibrahim,  S.  Rizal,  and  R.  Magdalena, “Computer  Aided  Diagnosis  for  Early Detection of Glaucoma Using Convolutional  Neural  Network  (CNN),” 2021
[11] K.  K.  Patro,  A.  Jaya  Prakash,  M. Jayamanmadha Rao, and P. Rajesh Kumar, “An  Efficient  Optimized  Feature  Selection with  Machine Learning  Approach for ECG Biometric Recognition,” IETE J. Res., vol. 0, no. 0, pp. 1–12, 2020.
[12] JokerPT,  “Binary  Image  classifier  CNN using TensorFlow” 2020.
https://medium.com/techiepedia/binary- image-classifier-cnn-using-tensorflow- a3f5d6746697 (accessed Mar. 4, 2022).
[13] A.  T.  Putra,  K.  Usman,  and  S.  Saidah, “Webinar  Student  Presence  System  Based on Regional Convolutional Neural Network Using  Face  Recognition,” Jurnal  Teknik Informatika  (Jutif), vol.  2,  no.  2,  pp.  109–
118, 2021. Doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.82
[14] K.  K.  Patro,  A.  Jaya  Prakash,  M. Jayamanmadha Rao, and P. Rajesh Kumar, “An  Efficient  Optimized  Feature  Selection with  Machine Learning  Approach for ECG Biometric Recognition,” IETE J. Res., vol.
0, no. 0, pp. 1–12, 2020.
[15] A.  Hibatullah  and  I.  Maliki,  "Penerapan Metode  Convolutional  Neural  Network
Pada Pengenalan Pola Citra Sandi Rumput," Doctoral dissertation, Universitas Komputer Indonesia, 2019.
[16] M.  R.  Alwanda,  R.  P.  Kurniawan Ramadhan and D. Alamsyah, "Implementasi Metode Convolutional Neural  Network  Menggunakan  Arsitektur
LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle," Jurnal
Algoritme , vol. 1, no. 1, pp. 45-56, 2020.
[17] M.  N.  Bajwa,  M.  I.  Malik,  S.  A.  Siddiqui, A.  Dengel,  F. Shafait,  W.  Neumeier  and S.
Ahmed, “Correction to: Two-stage framework  for  optic  disc  localization  and glaucoma  classification  in  retinal  fundus images using deep learning,” BMC Medical Informatics  and  Decision  Making, vol.  19, no. 136, pp. 1-16, 2019. DOI: 10.1186/s12911-019- 0842-8