Kevyn Alifian Hernanda Wibowo
Universitas Negeri Semarang, Indonesia

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Diabetic Retinopathy Menggunakan CNN dengan Arsitektur yang Dimodifikasi Kevyn Alifian Hernanda Wibowo; Alamsyah Alamsyah
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 46, No 1 (2023): April 2023
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v46i1.46172

Abstract

Diabetic Retinopathy (DR), juga dikenal sebagai penyakit mata diabetes, terjadi karena kerusakan pada retina akibat diabetes melitus yang berkepanjangan. DR dapat diklasifikasikan melalui gambar fundus retina. Namun, klasifikasi retinopati diabetik membutuhkan waktu yang tidak sedikit dan belum ada model yang memiliki performa tinggi dalam mengklasifikasikan DR. Tujuan dari penelitian ini mengusulkan model yang diharapkan memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada penelitian sebelumnya. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN). Hasil evaluasi menunjukkan klasifikasi DR menggunakan CNN berarsitektur VGG-16 Net menghasilkan akurasi 96,24% sedangkan klasifikasi DR menggunakan CNN berarsitektur yang dimodifikasi menghasilkan akurasi 96.45%. Pada penelitian ini, akurasi model klasifikasi dapat ditingkatkan dengan menggunakan metode CNN berarsitektur termodifikasi.