KLASIFIKASI PENYAKIT KATARAK BERDASARKAN CITRA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS WEB

Authors

  • Diki Hananta Firdaus Universitas Teknologi Mataram
  • Bahtiar Imran Universitas Teknologi Mataram
  • Lalu Darmawan Bakti Universitas Teknologi Mataram
  • Emi Suryadi Universitas Teknologi Mataram

Keywords:

Citra Digital, Convolutional Neural Network (CNN), Katarak, Klasifikasi, Machine Learning, Website

Abstract

Mata adalah alat indera pada manusia yang berfungsi sebagai organ penglihatan. Gangguan penglihatan yang sangat memprihatinkan adalah masalah kebutaan. Mengacu pada data World Health Organization (WHO) tahun 2018, katarak menyumbang sekitar 48% kasus kebutaan di dunia dan nomor satu di Indonesia. Mata katarak dengan mata normal di masyarakat sekitar masih sulit untuk dibedakan, Sehingga masyarakat sering tidak menyadari ketika terindikasi penyakit katarak.  Melihat dari uraian tersebut, penting sekali untuk mendeteksi penyakit katarak sebelum terjadi kebutaan. Dengan berkembangnya teknologi, pendeteksian dan klasifikasi katarak menjadi lebih mudah dengan adanya pengolahan citra digital. Pada penelitian ini penulis membuat suatu aplikasi Machine Learning untuk mengidentifikasi antara mata katarak dan mata normal dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis web. Dataset yang digunakan adalah 512 citra digital dengan pembaruan 2 kelas yaitu kelas katarak dan kelas normal. Dataset diambil dari sebuah website yang bergerak di bidang data sience yang bernama Kaggle. Pembelajaran mesin menggunakan Epoch 1, epoch 10 dan epoch 25. Pada epoch 1 mendapatkan hasil akurasi model sebesar 52,20%, epoch 10 mendapatkan akurasi sebesar 89,15% dan epoch 25 mendapatkan hasil akurasi sebesar 99,74%. Hasil terbaik yang didapatkan model adalah 99,74%. Hasil pengujian model menggunakan metode CNN ini dapat bekerja dengan sangat baik untuk memprediksi penyakit katarak pada mata.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Akbar, A., Siswojo, B., & Suyono, H. (2017). Klasifikasi Mutu Mutiara Berdasarkan Bentuk Dan Ukuran Menggunakan K-Nearest Neighbor. CESS (Journal of Computer Engineering System and Science), 2(2 ), 93–97.

ARRAUFAH L. Klasifikasi Penyakit Katarak Berdasarkan Slit Lamp Fundus Menggunakan Backpropagation Neural Network. Published online 2015:7-37.

Bangun PAB. UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Poliklinik UNIVERSITAS SUMATERA UTARA. J Pembang Wil Kota. 2018;1(3):82-91.

Choirunisa, P. (2020). Implementasi Artificial Inteligence Untuk Memprediksi Harga Penjualan Rumah Menggunakan Metode Random Forest dan Flask (Tugas Akhir).

Cholissodin, I., & Soebroto, A. A. (2021). AI , MACHINE LEARNING & DEEP LEARNING ( Teori & Implementasi ). July 2019.

Geza Jeremia Bu’ulölö, Agustinus Jacobus FDK. Identification of Cataract Eye Disease Using Convolutional Neural Network. J Tek Inform. 2021;16(4):375-382.

Hambali, H., Mahayadi, M., & ... (2021). Classification of Lombok Songket Cloth Image Using Convolution Neural Network Method (Cnn). Pilar Nusa Mandiri …, 85, 149–156.

Imran, B., Hambali, & Bakti, L. D. (2021). Implementation of Machine Learning Model for Pneumonia Classification Based on X-Ray Images. Jurnal Mantik, 5(3), 2101–2107.

Imran, B., Hambali, H., Subki, A., Zaeniah, Z., Yani, A., & Alfian, M. R. (2022). Data Mining Using Random Forest, Naïve Bayes, and Adaboost Models for Prediction and Classification of Benign and Malignant Breast Cancer. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 18(1), 37–46.

Mawan, R. (2020). Klasifikasi motif batik menggunakan convolutional neural network .

Munarto, R., & Yudono, M. A. S. (2019). Klasifikasi Katarak Objek Optic Disc Citra Fundus Retina

Rambe, N. (2018). UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Poliklinik UNIVERSITAS SUMATERA UTARA. Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota, 1(3), 82–91.

Sari, M. K., & Arman. (2018). Faktor Risiko Kejadian Katarak Pada Pasien Pria Usia 40-55 Tahun Dirumah Sakit Pertamina Balikpapan. Kesehatan, 1(2), 61–67.

Tri Nurolan, A. (2019). Deteksi Dan Klasifikasi Jenis Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra Dengan Metode Convolutional Neural Network (Cnn). Deteksi Jenis Kendaraan.

Downloads

Published

2022-12-13

How to Cite

Diki Hananta Firdaus, Bahtiar Imran, Lalu Darmawan Bakti, & Emi Suryadi. (2022). KLASIFIKASI PENYAKIT KATARAK BERDASARKAN CITRA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS WEB. Jurnal Kecerdasan Buatan Dan Teknologi Informasi, 1(3), 18–26. Retrieved from https://ojs.ninetyjournal.com/index.php/JKBTI/article/view/6