Sistem Deteksi Level Diabetic Retinopathy Melalui Citra Fundus Mata dengan Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network)

  • Ardyansyah M
  • Gunawansyah
N/ACitations
Citations of this article
60Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Diabetes merupakan salah satu penyakit yang memiliki dampak serius pada kesehatan mata, terutama pada kondisi yang dikenal sebagai Diabetic Retinopathy (DR). DR dapat menyebabkan kerusakan retina dan berpotensi menyebabkan kehilangan penglihatan. Oleh karena itu, deteksi dini dan pemantauan berkala sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi level Diabetic Retinopathy pada citra fundus mata menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalah salah satu teknik dalam bidang Deep Learning yang telah terbukti efektif dalam analisis citra kompleks seperti citra medis. Dataset yang digunakan adalah citra fundus mata yang bersumber dari kaggle dan telah diberi label pada setiap kelasnya. Sistem yang dibuat menggunakan software matlab yang dapat mengklasifikasikan Diabteic Retinopathy kedalam lima kelas. Hasil pengujian diperoleh hasil terbaik dengan tingkat akurasi setinggi 85%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Ardyansyah, M. A., & Gunawansyah. (2023). Sistem Deteksi Level Diabetic Retinopathy Melalui Citra Fundus Mata dengan Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network). G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 7(4), 1673–1682. https://doi.org/10.33379/gtech.v7i4.3332

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free