## Analisis Sel Darah Putih dengan Pendekatan Bioinformatika menggunakan Arsitektur MobileNetV2
Dimas Febri Kuncoro 1) , Rian Ardianto 2)
1) 2) Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Harapan Bangsa
1) dimasfebry9@gmail.com  2) rianardianto@uhb.ac.id

## A BSTRACT
The  identification  and  classification  of  white  blood  cells  have  become  important  in  medical  image  analysis  for  disease diagnosis and health monitoring. Traditional classification methods often consume time and are less reliable. Based on these issues,  this  study  aims  to  implement  a  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with  the  MobileNetV2  architecture  in  the classification  of  white  blood  cells  to  improve  efficiency  and  accuracy.  This  research  method  emphasizes  the  use  of  the MobileNetV2 architecture in CNN. The training process is conducted using Google Colaboratory with the aid of TensorFlow. Model evaluation is carried out using various standard metrics, including accuracy, precision, recall, and F1-score. The results of the study show that the implementation of CNN with the MobileNetV2 architecture produces an efficient and accurate white blood cell classification model. Through a training process with 15 epochs, the model achieved a high accuracy rate and a low error rate. The accuracy rate in this study indicated an accuracy result of 94.8%. The model evaluation demonstrated good performance in classifying different types of white blood cells, as shown by the evaluation metrics and the confusion matrix. This model implementation has great potential to be used in medical image analysis for efficient and accurate disease diagnosis and health monitoring.
Keywords: White Blood Cell Classification, Convolutional Neural Network, MobileNetV2

## A BSTRAK
Pengenalan dan klasifikasi sel darah putih menjadi penting dalam analisis citra medis untuk diagnosis penyakit dan pemantauan kesehatan. Dalam perkembangannya metode klasifikasi tradisional sering kali memakan waktu dan kurang dapat diandalkan. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 dalam klasifikasi sel darah putih untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Metode penelitian ini menekankan penggunaan arsitektur MobileNetV2 dalam CNN. Proses training dilakukan menggunakan Google Colaboratory dengan bantuan TensorFlow. Evaluasi model dilakukan menggunakan berbagai metrik standar, termasuk akurasi, presisi,  recall,  dan  F1-score.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  implementasi  CNN  dengan  arsitektur  MobileNetV2 menghasilkan  model  klasifikasi  sel  darah  putih  yang  efisien  dan  akurat.  Melalui  proses  training  dengan  15  epoch,  model mencapai tingkat akurasi yang tinggi dan tingkat kesalahan yang rendah. Tingkat akurasi dalam penelitian ini menunjukan hasil akurasi dengan nilai 94.8 %. Evaluasi model menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan jenis-jenis sel darah putih, seperti yang ditunjukkan oleh hasil metrik evaluasi dan confusion matrix. Implementasi model ini memiliki potensi besar untuk digunakan dalam analisis citra medis untuk diagnosis penyakit dan pemantauan kesehatan secara efisien dan akurat.
Kata kunci: Klasifikasi Sel Darah Putih, Convolutional Neural Network, MobileNetV2

## I. P ENDAHULUAN
Darah adalah jaringan  ikat  yang  terdiri  dari  sel- sel  khusus  yang  tersuspensi  dalam  media  cair yang disebut  plasma.  Komponen seluler darah terdiri dari tiga jenis sel: sel darah merah (eritrosit), sel darah putih (leukosit)  dan  platelet  (trombosit).  Kelompok-
kelompok  ini  dapat  dibedakan  berdasarkan  warna, tekstur, ukuran, dan morfologi nukleus dan  sitoplasma [1]. Sistem pertahanan tubuh sangat bergantung pada sensitivitas  sel  darah  putih  (leukosit)  untuk mendeteksi  agen  infeksi.  Sel-sel  penting  ini memainkan  peran  penting  dalam  melindungi  tubuh dari  berbagai  penyakit.  Mereka  mencapai  hal  ini
dengan  menghasilkan  fagosit  dan  memproduksi antibodi, yang secara efektif memerangi mikroorganisme penyebab infeksi, sel tumor, dan zat asing berbahaya [2]. Sistem kekebalan terdiri dari dua jenis  sel  darah  putih,  yaitu  granulosit  (neutrofil, eosinofil,  dan  basofil)  dan  agranulosit  (limfosit  dan monosit).  Neutrofil,  eosinofil,  basofil,  dan  monosit merupakan  bagian  dari  sistem  imun  nonspesifik, sedangkan limfosit merupakan bagian dari sistem imun spesifik.  Basofil  terlibat  dalam  respons  inflamasi, eosinofil  merespons  penyakit  parasit  dan  alergi, neutrofil  memberikan  pertahanan  nonspesifik  awal terhadap  infeksi  bakteri,  dan  limfosit  menghasilkan antibodi  yang  bersirkulasi  dalam  darah  atau  sistem kekebalan  seluler.  Monosit,  setelah  memasuki jaringan,  mengalami  pematangan  menjadi  makrofag [3].
Bioinformatika  adalah  bidang  keilmuan  baru  dan berkembang  dengan  cepat  menjadi  terkenal  sebagai kekuatan pendorong di balik penelitian biologi saat ini yang  menggabungkan  teknik  komputer,  matematika, dan  statistik  untuk  mengambil  dan  menganalisis  data biologis. Pengumpulan, pengorganisasian, penyimpanan,  dan  pengelolaan  data  biologis  adalah bagian  dari  bioinformatika.  Para  peneliti  dan cendekiawan  di  seluruh  dunia  dapat  mengakses database  untuk  mempelajari  informasi  umum  dan mengirimkan informasi baru [4]. Dengan pertumbuhannya  yang  cepat,  bioinformatika  adalah salah  satu  bidang  ilmu  komputer  dan  biologi  yang paling  cepat  berkembang  [5].  Paulen  Hogeweg pertama  kali  mengembangkan  ilmu  bioinformatika pada  tahun  1979  sebagai  ilmu  yang  mempelajari tentang proses informasi pada sistem biotik [6]. Tujuan utamanya  adalah  untuk  mendukung  proses  biologi, tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk  memecahkan masalah manusia [7].
Setelah  dimulainya  proyek  genom  manusia  dan munculnya  pengurutan  generasi  berikutnya,  para ilmuwan memerlukan alat untuk menyimpan, mengelola,  menganalisis,  dan  menafsirkan  data  yang jumlahnya  semakin  meningkat.  Alat  bioinformatika didasarkan pada  pendekatan  algoritmik  yang berbeda dan berkisar dari baris perintah hingga aplikasi desktop tingkat lanjut. Alat ini dikembangkan untuk membantu dalam  prediksi  struktur  tiga  dimensi  dan  simulasi interaksi  protein,  RNA,  DNA,  Sel,  dan  biomolekuler [8],  [9],  [10] . Para      tenaga      medis      profesional melakukan      pengujian      di      laboratorium  dengan menggunakan    mikroskop    secara    manual    untuk menghitung  jumlah  sel  darah.  Dalam penerapannya pengujian  manual  memakan  waktu  dan  melelahkan sekalipun  bagi  tenaga  medis  profesional. Tantangan lain  yaitu    perhitungan    manual    kurang    dapat diandalkan  dikarenakan  banyaknya  jumlah  sel darah pada  sampel yang  perlu  dihitung [11].
Convolutional  Neural  Network  telah  berhasil diterapkan  dalam  beberapa  tugas  pengenalan  visual. Karena  kemampuannya  yang  luar  biasa  dalam mempelajari  dan  mengekstraksi  fitur,  Convolutional Neural  Network  telah  menjadi  pendekatan  umum dalam  menangani  analisis  citra  medis.  Convolutional Neural  Network  yang  terlatih  dapat  menangkap informasi  yang  lebih  berguna  dan  mendeteksi  serta mengklasifikasikan  objek  pada  gambar  masukan dengan  lebih  baik  dibandingkan  metode  pemrosesan gambar tradisional. Dalam penerapannya Convolutional Neural Networks dapat dengan  mudah diintegrasikan  ke  dalam  sistem  informasi  dan  telah diadopsi secara luas dalam pemrosesan informasi big data [12] .
Penelitian  terkait  dengan  analisis  sel  darah  putih menggunakan metode Convolutional Neural Network pada umumnya telah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya.  Penelitian  dengan  judul  A  Deep Learning-based  Convolutional  Neural  Networks Model  for  White  Blood  Cell  Classification  dengan menggunakan  metode  CNN  menghasilkan  akurasi 88.78% [13] ,  dan  Penelitian  dengan  judul  Transfer Learning-based  Feature  Fusion  of  White  Blood  Cell Image  Classification  dengan  menggunakan  metode Feature  Fusion  and  CNN  menghasilkan  akurasi 89.75% [14] .
Fokus utama dari penelitian ini adalah mengklasifikasikan  sel darah putih menjadi  Neutrofil, Eosinofil,  Monosit,  Basofil,  dan  Limfosit  yang merupakan kesulitan yang sering terjadi pada sebagian besar  klasifikasi  sel  darah  secara  tradisional.  Metode Convolutional  Neural  Network  dengan  arsitektur MobileNetV2  sebagai  metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Dengan  usulan  metode  ini  diharapkan dapat dikembangkan dalam penerapan perhitungan sel darah putih.

## II. M ETODE
Gambar  sel  darah  putih  yang  digunakan  dalam penelitian ini dikumpulkan dari kumpulan data terbuka Kaggle.  Dataset  tersebut  memiliki  3.500  gambar, terdiri dari 700 Eosinofil, 700 Limfosit, 700 Monosit, 700 Basofil, dan 700 Limfosit. Gambar 1 menyajikan contoh  gambar  sel  darah  putih  dari  masing-masing jenis yang digunakan dalam penelitian ini.
Selanjutnya  metode  yang  diusulkan  didasarkan pada arsitektur CNN dengan model MobileNetV2 dan adam  optimizers.  MobileNetV2  adalah  modifikasi pertama  dari  MobileNet.  Perbedaan  mendasar  antara arsitektur  MobileNetV2  dan  arsitektur  CNN  pada umumnya adalah penggunaan lapisan atau convolution layer  dengan  ketebalan  filter  yang  sesuai  dengan ketebalan  dari  input  image.  Pemilihan  metode  CNN dengan  arsitektur  MobileNetV2  dalam  penelitian  ini didasari  pada  efektifitas  metode  dalam  pemanfaatan resource  yang  tidak  terlalu  berat  dan  bisa menghasilkan  akurasi  yang  maksimal  berdasarkan hasil  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya[15]  [16]. Model  pada  penelitian  ini  disimulasikan  di  Google Colaboratory  dengan  Python,  seperti  terlihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Arsitektur MobileNetV2
Model ini merupakan versi terbaru MobileNet yang ditujukan  untuk  digunakan  pada  perangkat  seluler dengan  daya  komputasi  terbatas.  MobileNetV2 (Gambar 3) menggunakan teknik yang disebut residu terbalik  yang  memungkinkan  model  menggabungkan informasi dari lapisan yang terhubung dengannya dan meningkatkan  akurasi.  Model  ini  juga  menggunakan teknik yang disebut linear bottleneck yang meningkatkan efisiensi komputasi dengan mengurangi jumlah parameter yang harus dioptimalkan. MobileNetV2  telah  terbukti  efektif  dalam  beberapa tugas  pembelajaran  mesin,  termasuk  klasifikasi gambar dan deteksi objek.

## Gambar 3. Arsitektur MobileNetV2 [17]
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah algoritma  pembelajaran  mendalam  yang  digunakan untuk memproses data masukan gambar, menentukan pentingnya  berbagai  bagian  gambar  (bobot  dan  bias yang dapat dipelajari) dan berfungsi untuk
membedakan  objek  satu  dengan  objek  lainnya.  CNN adalah  jenis  arsitektur  neural  network  yang  biasa digunakan  dalam  data  gambar.  CNN  terdiri  dari  dari dua  lapisan  arsitektur,  yaitu  feature  learning  dan classification layer. Contoh arsitektur CNN ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Arsitektur Convolutional Neural Network [18]
Pada bagian feature learning, terdapat lapisan yang berguna  untuk  menerima  input  gambar  diawal  dan memprosesnya  sampai  menghasilkan  output  data. Lapisan  dari  proses  ini  terdiri  dari  lapisan  konvolusi dan  lapisan  pooling,  dimana  setiap  proses  lapisan tersebut  akan  menghasilkan  feature  maps  berupa angka-angka  yang  merepresentasikan  gambar  untuk kemudian diteruskan pada bagian lapisan klasifikasi.
Pada  lapisan  classification,  terdiri  dari  beberapa lapisan yang berisi neuron yang terhubung penuh (fully connected) dengan lapisan lain. Lapisan ini menerima input  dari  output  layer  bagian  feature  learning  yang kemudian  diproses  pada  flatten  dengan  tambahan beberapa  hidden  layer  pada  fully  connected  hingga menghasilkan  output  berupa  akurasi  klasifikasi  dari setiap kelas.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dataset terbuka  untuk dianalisis  yang  diambil  dari  platform  Kaggle. Kumpulan  dataset  terbuka  berjudul  BCCD  White Blood
Cell
Images ( https://www.kaggle.com/datasets/brikwerk/bccd- white-blood-cell )  [19].  Dataset  ini  terdiri  dari  3500 gambar yang terdiri dari 5 kelas.
Tahap  selanjutnya  adalah  membuat  model Convolutional  Neural  Network.  Seluruh  model  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  ditulis  dalam  Bahasa pemrograman  python  melalui  Google  Colaboratory. Penulisan kode pada penelitian ini juga membutuhkan beberapa package library untuk mempermudah proses komputasi  yakni  dengan  Tensorflow,  dan  package library untuk proses visualisasi data dengan matplotlib. Tensorflow  adalah  antarmuka  yang  digunakan  untuk mengekspresikan  algoritma  pembelajaran  mesin  dan menjalankan perintah  berdasarkan  data yang  terdapat pada objek yang dapat dikenali atau objek yang dapat membedakan  satu  objek  dari  objek  lainnya  [20]. Pustaka  Matplotlib  adalah  pustaka  Python  yang
menangani  pembuatan  plot  seperti  menggambar, mengedit, menyimpan, dan proses lainnya [21].
Pada penelitian ini, kami menerapkan pendekatan bioinformatika  untuk  menganalisis  sel  darah  putih menggunakan  arsitektur  MobileNetV2.  MobileNetV2 merupakan evolusi dari versi sebelumnya menggunakan teknik depthwise separable convolution (DSP).  Tujuannya  adalah  menghasilkan  jaringan neural  network  yang  ringan  dengan  cara  mengurangi parameter  [22].  Kami  melakukan  pelatihan  model menggunakan  dataset  sel  darah  putih  yang  telah dikumpulkan sebelumnya. Proses pelatihan dilakukan dengan  membagi  dataset  secara  keseluruhan  menjadi data training dan data testing, dengan komposisi data training  80%  dan  data  testing  20%.  Data  training digunakan untuk melatih mesin agar dapat mengenali pola, sedangkan data testing digunakan untuk menguji kinerja  mesin  tersebut.  Dalam  penelitian  ini, pembagian  data  didasarkan  pada  Prinsip  Pareto  atau aturan 80/20. Prinsip ini menyatakan bahwa 80% dari hasil  berasal  dari  20%  penyebab  [23].  Setelah pelatihan  selesai,  kami  mengevaluasi  kinerja  model dengan berbagai metrik. Berikut adalah ringkasan dari arsitektur  MobileNetV2  yang  kami  gunakan  dalam penelitian ini :

## Gambar 5. Rangkuman Arsitektur MobileNetV2
Gambar  diatas  menjelaskan  mengenai  arsitektur dari MobileNetV2 yang terdiri dari Layer yang berupa lapisan-lapisan yang digunakan dalam proses training, Output Shape yang berupa output dari setiap lapisan, dan  Parameter  yang  menunjukan  jumlah  parameter yang dapat ditraining untuk setiap lapisan.
Setelah  membangun  model  CNN,  tahapan berikutnya  adalah  proses  pelatihan  data.  Proses pelatihan dilakukan sebanyak 15 epoch. Data pelatihan digunakan untuk melatih model agar dapat mengklasifikasikan  gambar  dengan  baik.  Tabel  1 berikut  adalah  tabel  proses  training  data  dengan  15 epoch:
Table 1. Training Data Epoch Akurasi (%) Loss (%) Akurasi Validasi Akurasi Loss Validasi Loss 1 0.7319 0.8258 0.6925 0.4472 2 0.8839 0.8500 0.3217 0.3438 3 0.9266 0.8790 0.2199 0.3115 4 0.9323 0.9177 0.1838 0.2288 5 0.9456 0.9113 0.1602 0.2378 6 0.9677 0.9048 0.1074 0.2764 7 0.9685 0.9306 0.0984 0.2043 8 0.9827 0.9339 0.0779 0.1988 9 0.9823 0.9468 0.0648 0.1544 10 0.9863 0.9435 0.0551 0.1742 11 0.9875 0.9468 0.0501 0.1450 12 0.9879 0.9419 0.0439 0.1522 13 0.9915 0.9516 0.0371 0.1416 14 0.9944 0.9435 0.0286 0.1505 15 0.9968 0.9484 0.0243 0.1369
Grafik  di  bawah  ini  menunjukkan  perkembangan tingkat akurasi dan tingkat loss selama proses pelatihan model  MobileNetV2.  Dari  grafik  ini  dapat  dilihat bahwa  model  berhasil  mencapai  akurasi  yang  tinggi sementara  tingkat  kesalahan  (loss)  terus  menurun seiring dengan jumlah epoch.

## Gambar 7. Tingkat Kesalahan Training
Setelah pelatihan selesai, kami melakukan evaluasi model menggunakan beberapa metrik standar, mencari nilai akurasi, presisi, recall, F1-score.
Akurasi mengukur seberapa banyak prediksi yang benar dibandingkan dengan total prediksi:
Akurasi =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 +𝐹𝑃 +𝐹𝑁 + 𝑇𝑁
(1)
dimana  TP  adalah  True  Positive,  TN  adalah  True Negative,  FP  adalah  False  Positive,  dan  FN  adalah False Negative.
Presisi mengukur seberapa banyak dari kelas yang diberi label positif oleh model benar-benar positif.
Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(2)
Recall mengukur seberapa banyak dari total kelas yang sebenarnya postif ditemukan oleh model.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(3)
F1-Score adalah ukuran gabungan dari presisi dan recall,  menghasilkan  skor  keseimbangan  antara keduanya.
F1-Score = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Berikut adalah hasil evaluasi model MobileNetV2, menunjukan hasil akurasi tinggi dengan tingkat akurasi 94.8 % dengan proses training sebanyak 15 epoch :
Gambar 8. Hasil Evaluasi Model
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  evaluasi performa  dari  model  klasifikasi  untuk  lima  jenis  sel
darah  putih.  Metrik  precision  menghitung  prediksi positif  yang  benar  dari  semua  prediksi  positif  untuk setiap kelas. Metrik recall menghitung prediksi positif yang  benar  dari  semua  sampel  aktual  positif  untuk setiap kelas. Metrik F1-score menghitung keseimbangan antara precision dan recall, dan support menunjukan  jumlah  sampel  aktual  untuk  setiap  kelas yang digunakan dalam evaluasi. Hasil evaluasi model secara keseluruhan menunjukan tingkat akurasi 94.8%.
Confusion  matrix  di  bawah  ini  menyajikan  detail tentang  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  model MobileNetV2. Confusion matrix adalah metode untuk mengukur  kinerja  untuk  masalah  klasifikasi  machine learning.  Secara  umum  hasil  klasifikasi  dapat  berupa dua  kelas  atau  lebih.  Confusion  matrix  juga merupakan  empat  tabel  kombinasi  berbeda  dari  nilai prediksi  dan  nilai  aktual  [24],  [25].  Dari  confusion matrix  ini,  kami  dapat  mengevaluasi  seberapa  baik model mengklasifikasikan setiap kelas sel darah putih.
Gambar 9. Confusion Matrix Klasifikasi Sel Darah Putih

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian
ini mengusulkan penerapan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan arsitektur  MobileNetV2  dalam  klasifikasi  sel  darah putih. Melalui penggunaan dataset sel darah putih yang dikumpulkan  dari  Kaggle,  model  CNN  dilatih  dan dievaluasi  untuk  mengklasifikasikan  sel  darah  putih menjadi  lima  jenis:  Neutrofil,  Eosinofil,  Monosit, Basofil,  dan  Limfosit.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mencapai tingkat akurasi  yang  tinggi,  mencapai  94.8%  setelah  proses pelatihan  sebanyak  15  epoch.  Grafik  tingkat  akurasi dan  tingkat  kesalahan  menunjukkan  bahwa  model berhasil meningkatkan akurasi seiring dengan jumlah epoch, sementara tingkat kesalahan terus menurun.
Evaluasi model yang telah dibuat dilakukan dengan menggunakan  metrik  standar  seperti  akurasi,  presisi, recall,  dan  F1-score.  Hasil  evaluasi  menunjukkan kinerja  yang baik dalam mengklasifikasikan  sel darah putih,  dengan nilai akurasi yang  tinggi dan  konsisten. Selain  itu,  confusion  matrix  memberikan  insight tambahan tentang kinerja model dalam mengklasifikasikan  setiap  jenis  sel  darah  putih.
Confusion matrix menunjukkan bahwa model mampu melakukan klasifikasi dengan baik untuk semua kelas, meskipun terdapat beberapa kesalahan klasifikasi yang terjadi.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, disarankan  pada  penelitian  selanjutnya  untuk  dapat menambah  jumlah  dataset  yang  digunakan  dengan tujuan semakin baik dalam mempelajari citra sel darah putih dan memperoleh hasil yang maksimal. Selain itu, penelitian selanjutnya juga dapat melakukan perbandingan  antar  berbagai  jenis  arsitektur  dalam CNN  agar  dapat  mengetahui  jenis  arsitektur  yang paling  optimal  dalam  melakukan  klasifikasi  sel  darah putih.

## R EFERENSI
[1] Ananta  Dwi  Prayoga  Alwy,  Kurnia  Prima Putra,  Andi  Nurul  Izzah,  Nurul  Amanda Pratiwi  Hasbullah,  Bukhari  Naufal  Nur  Ag, and  Muhammad  Fajar  B,  “Penghitungan Jumlah  Sel  Darah  Merah  pada  Citra Menggunakan Hough Transform,” Journal of Deep Learning, Computer Vision and Digital Image Processing , pp. 34–40, Mar. 2023, doi: 10.61255/decoding.v1i1.50.
[2] S.  B.  Ak,  J.  Analis,  K.  Poltekkes,  and  K. Makassar,
“ANALISIS JUMLAH LEUKOSIT DAN JENIS LEUKOSIT PADA INDIVIDU YANG TIDUR DENGAN LAMPU MENYALA DAN YANG
DIPADAMKAN,” Jurnal  Media  Analis Kesehatan , vol. 1, no. 1, 2018.
[3] M.  Haiti  and  L.  Septie  Christyawardani, “Margareta Haiti, Lidwina Septie Ch TEKNIK INVERSI PADA PEMERIKSAAN
LEUKOSIT.”
[4] M.  A.  Rather et  al. ,  “Bioinformatics approaches and big data analytics opportunities  in  improving  fisheries  and aquaculture,” Int J Biol Macromol , vol. 233, p.
123549, Apr.
2023, doi:
10.1016/J.IJBIOMAC.2023.123549.
[5] G. A. Sandag and S. W. Taju, “Bioinformatics Tools  for  Data  Processing  and  Prediction  of Protein Function,” CogITo Smart Journal , vol. 4,  no.  2,  pp.  305–315,  Jan.  2019,  doi: 10.31154/cogito.v4i2.137.305-315.
[6] I.  Yunita,  K.  Tjandradiredja,  and  S.  Hansun, “Perkembangan  Bioinformatics  dalam  Ruang
Lingkup Ilmu Komputer,” Jurnal ULTIMATICS ,  vol.  8,  no.  1,  Mar.  2017,  doi:
10.31937/ti.v8i1.505.
[7] T.  S.  Famuji,  H.  Herman,  H.  Herman,  S. Sunardi, and S. Sunardi, “PROSES
IMPLEMENTASI BIOINFORMATIKA
PADA  DIGITALISASI  DATA  GENETIKA MANUSIA,” Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,
Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 14, no. 1, pp. 1–12, May 2023, doi: 10.24176/simet.v14i1.9064. [8] L.  Romdhane et  al. ,  “The  morbid  cutaneous anatomy of the human genome revealed by a bioinformatic approach,” Genomics , vol. 112, no.  6,  pp.  4232–4241,  Nov.  2020,  doi: 10.1016/J.YGENO.2020.07.009.
[9] F. Pedone, F. Mazzei, and D. Santoni, “A study of the impact of DNA helical rise on protein- DNA interaction,” Genomics , vol. 111, no. 6, pp. 1620–1628, Dec. 2019, doi:
10.1016/J.YGENO.2018.11.009.
[10] X.  Song et  al. ,  “Identification  and functional characterization  of  methyl-CpG  binding domain  protein  from  Tribolium  castaneum,” Genomics ,  vol.  112,  no.  3,  pp.  2223–2232, May 2020, doi: 10.1016/J.YGENO.2019.12.018.
[11] N. Benarkah, M. F. Naufal, and B. Renatasiva, “YOLOv5  untuk  Menghitung  Sel  Darah Merah dan Sel Darah Putih,” Keluwih: Jurnal Sains dan Teknologi , vol. 5, no. 1, pp. 10–18, Apr. 2024, doi: 10.24123/saintek.v5i1.6291.
[12] S.-J.  Lee,  P.-Y.  Chen,  and  J.-W.  Lin, “Complete Blood Cell Detection and Counting Based  on  Deep  Neural  Networks,” Applied Sciences , vol. 12, no. 16, p. 8140, Aug. 2022, doi: 10.3390/app12168140.
[13] A. Saini, K. Guleria, and S. Sharma, “A Deep Learning-based Convolutional
Neural
Networks  Model  for  White  Blood  Cell Classification,”  in 2023  4th  International
Conference for Emerging Technology (INCET) , 2023, pp. 1–5.
doi:
10.1109/INCET57972.2023.10170666.
[14] S. Parayil and J. Aravinth, “Transfer Learning- based  Feature  Fusion  of  White  Blood  Cell Image Classification,” in 2022 7th
International  Conference  on  Communication and  Electronics  Systems  (ICCES) ,  2022,  pp. 1468–1474.
doi:
10.1109/ICCES54183.2022.9835815.
[15] B.  Budiman,  C.  Lubis,  )  Novario,  and  J.
Perdana, “PENDETEKSIAN PENGGUNAAN
MASKER
WAJAH DENGAN  METODE  CONVOLUTIONAL
NEURAL NETWORK.” [Online]. Available: https://miro.medium.com/max/444/1*gpB2G 2JsJ0mk1
[16] F.  Marpaung,  N.  Khairina,  and  R.  Muliono, “KLASIFIKASI  DAUN  TEH  SIAP  PANEN
MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL
NEURAL NETWORK ARSITEKTUR
MOBILENETV2,” 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/tekno info/index
[17] M. Akay et al. , “Deep Learning Classification of  Systemic  Sclerosis  Skin  Using  the
MobileNetV2 Model,” IEEE Open J Eng Med Biol ,  vol.  2,  pp.  104–110,  2021,  doi: 10.1109/OJEMB.2021.3066097.
[18] A.  Fauzi  Saksenata,  A.  E.  Minarno,  and  Y. Azhar,  “Klasifikasi  Citra  Sel  Darah  Untuk Penyakit  Malaria  Dengan  Metode  CNN,” REPOSITOR , vol. 4, no. 2, pp. 185–194, 2022.
[19] brikwerk, “https://www.kaggle.com/datasets/brikwerk/b ccd-white-blood-cell.”
[20] H.  G.  GHIFARI,  D.  DARLIS,  and  A. HARTAMAN,  “Pendeteksi  Golongan  Darah Manusia  Berbasis  Tensorflow  menggunakan ESP32-CAM,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  & Teknik Elektronika , vol. 9, no. 2, p. 359, Apr. 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.359.
[21] M.  Zahir  and  R.  Adi  Saputra,  “DETEKSI PENYAKIT RETINOPATI DIABETES MENGGUNAKAN CITRA MATA DENGAN IMPLEMENTASI DEEP LEARNING CNN,” 2024. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/gunavenkat doddi/eye-diseases-classification
[22] W. Hastomo and S. dan Sudjiran, “CONVOLUTION  NEURAL  NETWORK
ARSITEKTUR  MOBILENET-V2  UNTUK MENDETEKSI  TUMOR  OTAK,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.
[23] “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Tentang Pengaruh  Politik  Identitas  Pada  Pemilu  2024 Terhadap  Toleransi  Beragama  Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor _ Palepa _ JIPI (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran Informatika)”.
[24] R.  Tuntun,  K.  Kusrini,  and  K.  Kusnawi, “Analisis  Perbandingan  Kinerja  Algoritma Klasifikasi  dengan  Menggunakan  Metode  K- Fold  Cross  Validation,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  4, p.
2111,
Oct. 2022, doi:
10.30865/mib.v6i4.4681.
[25] Y.  Jumaryadi,  A.  Muhammad  Ihsan,  and  B. Priambodo, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan  Citra  Digital  Dengan  Metode Convolutional  Neural  Networks,” Media Online , vol. 4, no. 3, pp. 1737–1746, 2023, doi:
10.30865/klik.v4i3.1421.