KLASIFIKASI PENYAKIT ANEMIA BERBASIS CITRA PALPEBRAL KONJUNGTIVA DENGAN ALGORITMA TRANSFER LEARNING - Elva Amalia; Mustari Lamada; Andi Baso Kaswar; Dyah Darma Andayani (Jurnal Media Elektrik, 2023)
Anemia merupakan masalah kesehatan yang ditandai dengan kekurangan kadar hemoglobin. Kemungkinan terburuk dari penyakit anemia adalah kematian. Anemia sangat sering disepelekan masyarakat sehingga menjadi permasalahan dunia. Wanita lebih rentang mengalami penyakit anemia. Berdasarkan prevalensi Dinas Kesehatan Republik Indonesia, sebagaian besar wanita pada usia produktif dan wanita hamil mengalami anemia. Diagnosis anemia dapat dilakukan dengan mengambil sampel darah kemudian dilakukan uji laboratorium, atau sering disebut dengan pemeriksaan invasive. Seiring berjalannya waktu, berbagai metode non-invasive yang lebih praktis dikembangkan untuk mendeteksi penyakit anemia sebagai alternatif seperti pemeriksaan yang dilakukan dengan melihat tingkat kepucatan konjungtiva pada mata. Sehingga peneliti melakukan pengembangan dalam klasfikasi penyakit anemia secara non-invasive dengan menerapkan algoritma Transfer Learning AlexNet berbasis citra palpebral konjungtiva. Sebelum dataset palpebral konjungtiva melalui tahap training dilakukan augmentasi citra yang bertujuan untuk menghindari terjadinya overfitting atau underfitting akibat kekurangan data latih. Transfer learning yang digunakan yaitu model AlexNet yang diuji menggunakan hyperparameter batch size dan epoch berbeda. Model AlexNet menghasilkan performansi yang optimal yaitu akurasi 85% dengan waktu komputasi tahap training selama 16 menit 13 detik.