## PENENTUAN PENYAKIT PARU DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

## Latifah Listyalina
Fakultas Sains & Teknologi, Prodi Teknik Elektro Universitas Respati Yogyakarta Email: listyalina@respati.ac.id
Evrita Lusiana Utari Fakultas Sains & Teknologi, Prodi Teknik Elektro Universitas Respati Yogyakarta
Desty Ervira Puspaningtyas Fakultas Ilmu Kesehatan, Prodi Gizi Universitas Respati Yogyakarta

## ABSTRAK
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  dan  Organisasi  Penanggulangan  Kanker  Dunia  (UICC) memprediksikan terjadinya peningkatan kejadian kanker sebesar 300% pada tahun 2030. Salah satu jenis kanker ialah kanker paru. Deteksi kanker paru dapat dilakukan menggunakan rontgen. Diagnosis kanker paru dapat dilakukan melalui pengamatan hasil dari citra foto rontgen secara teliti. Otomasi dari hasil citra X-Ray dapat digunakan oleh praktisi kesehatan dalam pendeteksian kanker paru. Perancangan perangkat lunak jaringan saraf tiruan dari citra foto rontgen dilakukan  melalui beberapa langkah yaitu pengolahan citra, seperti median filter, ekualisasi histogram adaptif, dan transformasi kosinus diskrit sebagai ekstraksi fitur citra yang selanjutnya dijadikan masukan jaringan saraf tiruan serta dengan didahului oleh proses pra pengolahan citra. Tingkat akurasi pendeteksian kanker paru melalui citra foto rontgen paru sebesar 72,97%.
Kata kunci: citra digital; breadth search; depth search; generate and test ; kernel; filter median ; salt and pepper .

## ABSTRACT
World Cancer Prevention Organization (UICC) and World Health Organization (WHO) said, it is predicted that the incidence of cancer in the world increased by 300 percent in 2030. One type of cancer is lung cancer. One detection of lung cancer is done by X-Ray. The health practitioner carefully observes the X-Ray images and diagnoses that are truly accurate in the lung cancer diagnosis in patients. To help the work of health practitioners in the detection of lung cancer, automation can be done from X-Ray images. The  design  of  artificial  neural  network  software  from  X-Ray  images  is  carried  out  with  several  steps, namely image processing, such as the median filter, adaptive histogram equalization, and discrete cosine transformation as image feature extraction which is then used as input of artificial neural networks and preceded by pre-image processing. Obtained an accuracy rate of 72.97% in detecting lung cancer from images of lung X-Rays.
Keywords: breadth search; digital image; depth search; generate and test; kernel; median filter; salt and pepper.

## 1. PENDAHULUAN
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  dan  Organisasi  Penanggulangan  Kanker  Dunia  (UICC) memprediksikan adanya peningkatan kejadian kanker sebesar 300% pada tahun 2030, khususnya di negara berkembang, salah satunya adalah Indonesia. Salah satu jenis kanker ialah kanker paru. Kejadian kanker paru  ditandai  dengan  adanya  pertumbuhan  sel  yang  tidak  normal  pada  paru-paru  sehingga  paru-para mengalami perubahan struktur. Deteksi kanker paru dapat dilakukan menggunakan rontgen [1].
Identifikasi gambaran kondisi paru merupakan hal penting dalam penegakan diagnosis kanker paru. Diagnosis  kanker  paru  dapat  dilakukan  melalui  pengamatan  hasil  dari  citra  foto  rontgen  secara  teliti. Otomasi dari hasil citra X-Ray dapat digunakan oleh praktisi kesehatan dalam pendeteksian kanker paru. Salah  satu  otomatisasi  tersebut  yaitu  dengan  memanfaatkan  jaringan  saraf  tiruan.  Otomatisasi  ini
diharapkan dapat menjadi suatu alat pembanding dari pendeteksian kanker paru hasil dari praktisi kesehatan dengan hasil dari otomatosasi ini.
Perancangan perangkat  lunak  jaringan  saraf  tiruan Perceptron digunakan  sebagai  alat bantu  dalam mengklasifikasikan kanker. Klasifikasi dalam proses identifikasi tersebut meliputi paru normal, paru efusi, dan kanker paru. Sebelum proses identifikasi akan dilakukan pengolahan citra. Identifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan.
Studi  yang  dilakukan  oleh  Saksono  dkk.  juga  telah  melakukan  penelitian  mengenai  pendeteksian kanker paru tetapi digunakan Linear Discriminant Analysis sebagai metodenya dengan tingkat akurasi yang mecapai lebih dari 90%.  Kelemahan penelitian ini adalah identifikasi dilakukan hanya dengan data yang lebih sedikit sehingga akurasi belum maksimal [2].
Pendeteksian kanker paru dengan citra X-Ray juga telah dilakukan Deviasari dengan menggunakan Backpropogation dengan tingkat akurasi hasil penelitian 86,67%. Backpropogation merupakan salah satu metode jaringan saraf tiruan yang bertujuan untuk klasifikasi dpengenalan pola yang membutuhkan waktu relatif lebih lama jika dibandingkan dengan metode lainnya. [3]. Peningkatan kualitas citra foto rontgen telah  dilakukan  oleh  Listyalina  berbasis  tapis  median  dan  ekualisasi  histogram  adaptif.  Hal  tersebut dibutuhkan untuk dilakukan sebab citra hasil rontgen thoraks memiliki kualitas citra yang rendah sehingga diperlukan adanya peningkatan kualitas citra. Citra dengan kualitas yang baik diharapkan dapat digunakan sebagai media deteksi kanker paru. Terdapat dua macam penilaian performa dari hasil penelitian ini, yaitu penilaian kualitatif di mana dilakukan dengan cara membandingkan secara visual citra masukan dan citra hasil pemrosesan serta penilaian kuantitatif di mana dilakukan dengan cara membandingkan nilai kontras citra masukan dan citra hasil pemrosesan. Namun pendeteksian penyakit paru belum dilakukan [4]. Studi yang  dilakukan  oleh  Dharmawan  dan  tim  melakukan  pendeteksian  kanker  paru  berdasar  ekstraksi  dan seleksi fitur yang kemudian akan dikelompokkan dengan membandingkan dua metode. Namun penelitian ini tidak melalui tahapan pengolahan citra [5].
Beberapa  kekurangan  penelitian-penelitian  dipaparkan.  Untuk  itu,  diperlukan  teknik  untuk menyempurnakan beberapa metode di atas dalam menentukan penyakit yang ada pada paru. Penelitian ini diharapkan dapat menentukan penyakit paru secara otomatis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kanker Paru
Kanker paru adalah salah satu kondisi abnormal yang ditemukan pada paru ditandai dengan adanya pertumbuhan sel secara abnormal atau yang dikenal dengan tumor berbahaya.  Kondisi pertumbuhan sel secara abnormal dapat berasal dari sel-sel yang terdapat dalam paru-paru. Namun, pertumbuhan sel secara abnormal ini dapat berasal dari sel (kanker) di bagian tubuh lainnya yang menyebar ke paru-paru. Kanker paru  dapat  terjadi,  baik  pada  laki-laki  maupun  pada  perempuan.  Lebih  dari  90%  kejadian  kanker  paru berawal dari bronkus, yaitu suatu saluran udara terbesar yang masuk ke paru-paru. Kanker ini disebut juga dengan  karsinoma  bronkogenik  [6].  Berikut  merupakan  gambaran  kanker  paru  yang  dijelaskan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kanker Paru [7]

## 2.2 Foto Rontgen
Diagnosis kanker paru dapat dilakukan dengan beberapa tes seperti X-Ray dada, CT Scan dan Positron Emmision Tomography (PET) sejak adanya tanda dan gejala yang dirasakan pasien. Metode utama yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kanker  paru  adalah  X-Ray  dada.  Metode  ini  digunakan  untuk menggambarkan  ukuran  tumor,  ketidakstabilan  pembesaran  nodus  limfa,  dan  beberapa  deteksi  yang berhubungan dengan penemuan tumor pada paru-paru, seperti efusi pleura, lobar collapse , dan metastasis tulang [8].
Akuisisi X-Ray dada dilakukan menggunakan pesawat Rontgen atau pesawat sinar-x. hasil dari alat tersebut digunakan untuk melakukan diagnosis medis dengan menggunakan sinar-x. Sinar-x dihasilkan dan dipancarkan dari tabung roentgen yang diarahkan pada bagian objek yang akan diperiksa. Sinar-x melewati objek  yang  diperiksa  sehingga  akan  menghasilkan  berkas  sinar-x  yang  kemudian  akan  diterima  oleh reseptor gambar. Hasil tersebut akan diolah pula pada Analog to Digital Converter (ADC) yang selanjutnya akan ditampilkan pada layer monitor [9]. Skema sistem radiografi digital yang seusai dengan penjelasan tersebut digambarkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Skema Diagram dari Sistem Radiografi Digital [10]

## 2.3 Pengolahan Citra
Citra  merupakan  sinyal  dua  dimensi  yang  memiliki  fungsi,  f(x,y),  dimana  x  dan  y  merupakan koordinat spasial dan f di setiap pasangan koordinat (x,y) disebut intensitas atau tingkat keabuan dari suatu citra di titik (x,y) tersebut [11]. Ukuran atau dimensi citra mempunyai satuan yang beragam, misalnya titik, piksel, mm dan inch. Apapun satuan yang digunakan, semua citra dapat dapat dinyatakan dengan vektor 1 × M, citra digital juga dinyatakan dengan matriks berukuran N × M sebagai berikut [12].
𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) ⋯ 𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) ⋯ 𝑓(1, 𝑀 − 1) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑁 − 1,0) 𝑓(𝑁 − 1,1) ⋯ 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1) (1)
di mana N menyatakan baris atau tinggi, sedangkan M menyatakan kolom atau lebar.
Dari  penjelasan  citra  di  atas,  untuk  pengolahan  citra  sendiri  merupakan  pemrosesan  sinyal  dua dimensi. Pemrosesan tersebut dapat dikatakan pula dengan teknik yang bertujuan untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan harapan dan sasaran tertentu. Aplikasi pengolahan citra dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti pendeteksian penyakit berbasis citra medis, pengenalan pola, penginderaan jarak- jauh melalui satelit atau pesawat udara, dan machine vision [11].

## 2.4 Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah  satu  metode  untuk  mengklasifikasikan  data  yang  konsep kerjannya  meniru  cara  pembelajaran  pada  manusia.  Metode  ini  ditemukan  pertama  kali  oleh  seorang neurophysiologist bernama Waren McCulloch dan logician bernama Walter Pits, namun penemuan saat itu masih  sangat  sederhana  sehingga  semakin  maju  teknologi,  metode  ini  juga  berkembang  secara  pesat. Dinamakan jaringan saraf tiruan sebab konsep kerjanya meniru cara kerja dari sel-sel saraf yang ada pada manusia di mana terdapat neuron, dendrit, dan inti sel layaknya sistem saraf pada manusia. [13]. Gambar 3 menggambarkan model jaringan saraf tiruan yang meniru sistem saraf manusia.
Gambar 3. Model Jaringan Saraf Tiruan [13]

## 3. ALUR PENELITIAN
Gambar 4 menjelaskan mengenai alur (tahapan) dalam penelitian.

## Gambar 4. Tahapan Penelitian

## 3.1 Tahap 1. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan langkah awal dalam penelitian yang dilakukan melalui pengkajian informasi dari buku dan studi terdahulu yang ditujukan untuk meningkatkan penelitian sebelumnya.

## 3.2 Tahap 2. Pengambilan Data Penelitian
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini berupa data hasil foto rontgen toraks paru dari mesin X- Ray digital. Data tersebut diperoleh dari Rumah Sakit Dharmais, Jakarta.

## 3.3 Tahap 3. Pengolahan Citra
Pengolahan citra dimulai dengan menjadikan citra digital sebagai masukan, dilanjutkan dengan tahap praproses dan ekstraksi citra. Tahap praproses dilakukan dengan metode penyamaan fokus dan ukuran citra, penapisan  citra,  serta  ekualisasi  histogram,  sedangkan  ekstraksi  fitur  menggunakan  koefisien  dari transformasi citra.

## 3.4 Tahap 4. Klasifikasi dengan Jaringan Saraf Tiruan
Dari langkah sebelumnya, telah diperoleh fitur-fitur, yaitu koefisien transformasi citra. Fitur tersebut akan menjadi masukan pada tahapan ini sehingga akan diperoleh keluaran kelas-kelas kondisi paru setelah melalui pembelajaran pada jaringan saraf tiruan.

## 3.5 Tahap 5. Pengukuran Performa Metode
Analisis hasil penelitian dilakukan dengan membandingkan kecocokan hasil dengan acuan (dokter). Hal ini bertujuan untuk mendapatkan hasil penelitian yang dapat dipertanggungjawabkan.
Tahap 2. Pengambilan Data Penelitian Tahap 3. Pengolahan Citra Mulai
Tahap 4. Klasifikasi dengan Jaringan Saraf Tiruan
Selesai Tahap 1. Studi Pustaka
Tahap 5. Pengukuran Performa Metode

## 4. PEMBAHASAN
Tahap pengolahan citra dimulai dari didapatkannya data digital dari hasil foto rontgen toraks paru dengan format citra bitmap (*.bmp).

## 4.1 Pra-Pengolahan Citra
Pada preprocessing ini, dilakukan dua tahap, yaitu pemotongan dan penyamaan ukuran citra. Tahap ini dilakukan dengan tujuan memperoleh bagian citra sesuai kebutuhan penelitian ini. Proses pemotongan dan  penyamaan  ukuran  citra  dilakukan  secara  manual.  Citra  awal  dari  data  rontgen  toraks  berukuran 2010x2010 pixel. Setelah dilakukan proses ini, citra menjadi berukuran 1760x1760 pixel. Pada penelitian ini,  dilakukan  perubahan  ukuran/dimensi  citra  menjadi  lebih  kecil  dari  citra  awal,  yaitu  citra  awal berdimensi besar, yaitu1760x1760 pixel menjadi berdimensi lebih kecil, yaitu 320x320 pixel. Gambar 5 menunjukkan hasil pra-pengolahan citra.

## Gambar 5. Citra Sebelum (kiri) dan Sesudah (kanan) dilakukan Pra-Pengolahan Citra

## 4.2 Median Filter
Median filter merupakan salah satu metode yang bertujuan untuk menghilangkan derau yang ada pada citra. Pada citra thoraks yang digunakan pada penelitian ini, terdapat derau berupa bintik-bintik putih di sekitar  paru.  hasil  dari  aplikasi  metode  ini  dihasilkan  menjadi  lebih  jela  dengan  derau-derau  tersebut menjadi berkurang bahkan hilang. Berikut merupakan contoh salah satu hasil citra sebelum dan setelah dilakukan aplikasi median filter  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Citra Sebelum (kiri) dan Sesudah (kanan) dilakukan Aplikasi Median Filter

## 4.3 Peningkatan Kontras
Citra hasil tahapan median filter menjadi masukan pada tahapan Adaptive Histogram Equalization . Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  dalam  meningkatkan  kontras  pada  suatu  citra  tanpa  merusak kualitas  citra  secara  keseluruhan.  Hasil  dari  metode  ini,  diperoleh  citra  dengan  detail  dari  citra  tiap kelompok kelas semakin terlihat berbeda, yaitu kelompok kelas kondisi paru. Contoh salah satu hasil citra sebelum dan setelah dilakukan tahap Adaptive Histogram Equalization ini yaitu pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Citra Sebelum (kiri) dan Sesudah (kanan) dilakukan Peningkatan Kontras

## 4.4 Ekstraksi Fitur
Fitur  merupakan  ciri  khas  yang  terdapat  pada  suatu  citra.  Hal  tersebut  dapat  dijadikan  informasi penting yang nantinya menjadi masukan proses pembelajaran pada jaringan saraf tiruan. Adapun fitur pada penelitian  ini  ialah  citra  hasil  dari  Ekualisasi  Histogram  Adaptif.  Citra  tersebut  dilakukan  pemecahan menjadi empat area. Setiap matriks area dilakukan penjumlahan elemen. Selanjutnya, citra tersebut dihitung nilai koefisien Transformasi Kosinus Diskrit setiap pixel citranya, yaitu tiap nilai matriks citranya.
Melalui  matriks  pemecahan  area  tersebut,  dihasilkan  ukuran  matriks  yang  lebih  kecil  dari  ukuran matriks semula. Hasil penjumlahan elemen-elemen matriks area baru tersebut dapat dilihat pada Gambar 8 berikut.
7287 23498

## 11517  34594

## Gambar 8. Ilustrasi Pemecahan Area Citra Beserta Matriksnya
Dari gambar di atas, citra awal yang berukuran 320x320 pixel dipecah menjadi empat buah matriks region baru. Masing-masing matriks region berukuran 160x160 pixel.Hasil penjumlahan elemen-elemen matriks region berupa matriks berukuran 2x2 telah dipaparkan di atas. Selanjutnya matriks region tersebut diubah menjadi berukuran 1x4 untuk  digunakan sebagai masukan Jaringan Saraf Tiruan.

## 4.5 Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan Saraf Tiruan digunakan dengan tujuan pengklasifikasian data, yaitu data kondisi paru yang diperoleh dari pengolahan citra sebelumnya, yaitu fitur citra berupa koefisien Transformasi Kosinus Diskrit. Pada tahap ini, didapatkan eksekusi hasil pengelompokan kelas citra seperti citra kanker paru dan citra paru normal. Jaringan saraf tiruan terbagi menjadi dua tahap, meliputi tahap pelatihan data dan tahap pengujian data.
Dari  proses  pelatihan,  didapatkan  bobot  akhir  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  bobot  pada proses pengujian. Bobot awal pada proses pelatihan nilainya berbeda dengan bobot akhir dari pelatihan. Hal tersebut berarti bahwa sistem telah “belajar” dan mampu menyesuaikan nilai bobotnya sesuai dengan nilai fitur masukan. Adapun bobot akhir, laju pelatihan, dan variasi laju pelatihan disimpan serta menjadi parameter yang akan digunakan saat pengujian.
Pada pengujian ini, ditampilkan semua data uji yang digunakan. Hasil dari proses pengujian dapat dilihat pada Tabel 1 dengan kelas (K) 1 ialah kanker paru, dan kelas 2 ialah paru normal; dan hasil diagnosis dokter ditandai dengan “T”.
Tabel 1. Data pengujian DATA D1 D2 HASIL T KET 1 25253 12857 Kanker 1 Cocok 2 20746 5219.2 Normal 2 Cocok 3 21757 13326 Normal 2 Cocok 4 18526 6133.4 Normal 2 Cocok 5 22494 8380.6 Normal 2 Cocok 6 21226 5359.1 Normal 2 Cocok 7 30922 16799 Normal 1 Tidak 8 19788 7948.6 Normal 1 Tidak 9 23743 11290 Kanker 2 Tidak 10 19793 4373.7 Normal 1 Tidak 11 26416 9120.5 Normal 1 Tidak 12 22317 7360.9 Normal 1 Tidak 13 30632 16917 Kanker 1 Cocok 14 25791 14300 Kanker 1 Cocok 15 30787 19981 Kanker 1 Cocok 16 27610 17320 Kanker 1 Cocok 17 33433 18056 Kanker 1 Cocok 18 23020 9904.6 Normal 1 Tidak 19 32056 18758 Kanker 1 Cocok 20 23602 6507.5 Normal 1 Tidak 21 25853 13896 Kanker 2 Tidak 22 19681 1636.4 Normal 2 Cocok 23 31911 18780 Normal 2 Cocok 24 19954 3372.7 Normal 2 Cocok 25 19411 7883.8 Normal 2 Cocok 26 17532 2941.8 Normal 2 Cocok 27 20474 3395.7 Normal 2 Cocok 28 22871 9301.4 Normal 2 Cocok 29 17382 3809.7 Normal 2 Cocok 30 21280 8665.7 Normal 2 Cocok 31 19448 7559.6 Normal 2 Cocok 32 28608 16229 Normal 2 Cocok 33 19495 5145.2 Normal 2 Cocok 34 20028 5636.4 Normal 2 Cocok 35 18395 6745.2 Normal 2 Cocok 36 29046 17402 Kanker 2 Tidak 37 17401 9452.5 Normal 2 Cocok

## 5. KESIMPULAN
Perancangan perangkat lunak jaringan saraf tiruan dari citra foto rontgen dilakukan dengan beberapa langkah yaitu pengolahan citra, seperti median filter, ekualisasi histogram adaptif, dan transformasi kosinus diskrit sebagai ekstraksi fitur citra yang selanjutnya dijadikan masukan jaringan saraf tiruan serta dengan didahului dengan proses pra pengolahan citra. Diperoleh tingkat akurasi sebesar 72,97% dalam mendeteksi kanker paru dari citra foto rontgen paru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementrian Kesehatan RI. Kanker [Internet]. InfoDATIN, Pus. Data dan Inf. Kementeri. Kesehat. RI, Situasi  Penyakit  Kanker.  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan  RI,  Pusat  Data  dan  Informasi;  2015. Available from: https://www.kemkes.go.id/resources/download/pusdatin/infodatin/infodatin- kanker.pdf
[2] Saksono  HT,  Rizal  A,  Usman  K.  Pendeteksian  Kanker  Paru  –  Paru  Dengan  Menggunakan Transformasi Wavelet Dan Metode Linear Discriminant Analysis. Teknol Elektro. 2010;9:18–26.
[3] Wulan TD. Deteksi Kanker Paru-Paru Dari Citra Foto Rontgen Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
Backpropagation. Surabaya; 2012 Aug.
[4] Listyalina L. Peningkatan Kualitas Citra Foto Rontgen Sebagai Media Deteksi Kanker Paru. J Teknol
Inf [Internet]. 2017 [cited 2020 Mar 27];XII:110–8. Available from: http://jti.respati.ac.id/index.php/jurnaljti/article/viewFile/1/1
[5] Dharmawan DA, Listyalina L. Performance Analysis of Lung Cancer Diagnosis Algorithms on X- Ray  Images.  J  Electr  Technol  UMY  [Internet].  2018;2:34–40.  Available  from: https://journal.umy.ac.id/index.php/jet/article/view/7429/4730
[6] Diananda R. Mengenal seluk-beluk kanker [Internet]. Shaleh AQ, editor. Jogjakarta: Katahati; 2009 [cited  2020  Mar  27].  Available  from:  http://inlislite.dispusip.jakarta.go.id/dispusip/opac/detail- opac?id=25699
[7] PT Nucleus Precise. Newsletter 74 Kanker Paru-edisi 21 - DocShare.tips [Internet]. 2011 [cited 2020 Mar 27]. Available from: http://docshare.tips/newsletter-74-kanker-paru-edisi-
21_5745dd51b6d87fb3158b4570.html
[8] N.S.S. C. Hubungan Merokok dengan Kanker Paru di RSUP Haji Adam Malik Tahun 2009 [Internet]. 2011 [cited 2020 Mar 27]. Available from: http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/21470
[9] Suyatno F, Istofa I, Yuniarsari L. Rekayasa Sistem Pengatur Parameter Pesawat Sinar-X Diagnostik Berbasis Mikrokontroller Keluarga MCS 51. Semin Nas III, SDM Teknol Nukl. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN; 2007. p. 337–44.
[10] Yaffe M, Rowlands J. X-ray detectors for digital radiography - IOPscience. Phys Med Biol [Internet]. [cited  2020  Mar  27];42.  Available  from:  https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0031- 9155/42/1/001/pdf
[11] Suhendra A. Catatan Kuliah Pengantar Pengolahan Citra [Internet]. [cited 2020 Mar 27]. Available from:
http://openstorage.gunadarma.ac.id/handouts/S1_TEKNIKINFORMATIKA/PengolahanCitra.pdf
[12] Jong JS. Jaringan syaraf tiruan dan pemrogramannya menggunakan matlab [Internet]. Yogyakarta: Andi; 2005 [cited 2020 Mar 27]. Available from:
https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=399808
[13] Yani  E.  Pengantar  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Artikel  Kuliah.  [Internet].  2005  [cited  2019  Jan  24]. Available from: http://tirezqiariantoro.files.wordpress.com/2007/05/jaringan_saraf_tiruan.pdf