Implementasi Neural Network Untuk Mendeteksi Penyakit Diabetes Pada Retinopati

Abstract

Retinopati Diabetes (Diabetic Retinopathy) adalah penyakit yang dapat terjadi pada mata karena gangguan oleh penyakit diabetes. Gejala yang terjadi pada retinopati diabetes yaitu munculnya pembengkakan pada pembuluh darah. Penyakit ini menyebabkan saluran darah menjadi tersumbat dan mudah bocor sehingga menyebabkan titk-titk kemerahan pada retina. Proses deteksi untuk penyakit ini sudah bisa dilakukan dengan fundus camera. Namun untuk pemeriksaan tersebut masih menggunakan cara manual dengan mengamati langsung dan mengevaluasi foto fundus camera dan dokter sebagai pengambil keputusannya.

Tujuan dari penelitian ini yaitu dapat mendeteksi gejala penyakit ini lebih dini dengan cara menerapkan metode yang dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dengan bantuan komputer melalui metode neural network. Data penelitian diperoleh penulis dari situs pengkodean Kaggle (https://www.kaggle.com) dimana setiap gambar mempunyai klasifikasi, yaitu: mata normal (without DR), mata dengan DR ringan, mata dengan DR sedang, mata dengan DR berat, dan mata dengan DR sangat berat. Data tersebut selanjutnya diproses dengan menggunakan tools MATLAB untuk preprocessing gambar dan Tensorflow yang digunakan untuk mencari bobot akurasi. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa dengan 1200 kali eksperimen dihasilkan bobot akurasi rata-rata sebesar 88.61% dengan standard deviasi sebesar 6.41% dengan range bobot akurasi tertinggi sebesar 93.01% dan bobot akurasi terendah sebesar 50.18%.

Kata kunci: retinopati diabetes, image processing, neural network