DETEKSI DIABETIC RETINOPATHY PADA RETINA MATA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORK

Ammar Kurnia, Muhammad (2025) DETEKSI DIABETIC RETINOPATHY PADA RETINA MATA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORK. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (304kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (583kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (601kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (265kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (337kB)

Abstract

Diabetic Retinopathy (DR) adalah komplikasi diabetes yang menyerang retina mata dan dapat menyebabkan kebutaan jika tidak dideteksi lebih awal. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi DR melalui citra fundus retina menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dengan total 2.174 gambar yang terbagi menjadi dua kelas, yaitu "Normal" dan "Diabetic Retinopathy." Proses penelitian meliputi tahap preprocessing, augmentasi data, perancangan arsitektur CNN, serta pengujian dengan berbagai jumlah epoch (10, 50, dan 100). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang dirancang berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 100% pada epoch 50 dan 100. Proses augmentasi data dan pengaturan parameter model terbukti meningkatkan performa model secara signifikan. Penelitian ini menunjukkan bahwa CNN merupakan metode yang efektif dalam mendeteksi DR, memberikan potensi besar untuk digunakan dalam mendukung diagnosis dini pada sektor kesehatan.

Actions (login required)

View Item