Analisis Komparatif Metode CLAHE dan Gamma Correction pada Klasifikasi Toksoplasmosis Okular Menggunakan CNN VGG16 - Pribadi, Naufal Ramadhino; Maulana, Eka (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2026)
Toksoplasmosis okular merupakan infeksi retina yang disebabkan oleh parasit Toxoplasma gondii dan berpotensi menyebabkan kebutaan permanen. Deteksi menggunakan metode ophthalmoscopy konvensional sangat bergantung pada keahlian dokter spesialis mata dan menghasilkan citra retina dengan kualitas rendah akibat kontras yang tidak merata, underexposure, maupun overexposure. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan performa metode pra-pemrosesan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dan gamma correction dalam meningkatkan kualitas citra retina untuk klasifikasi toksoplasmosis okular menggunakan CNN arsitektur VGG16. Dataset yang digunakan sebanyak 411 citra fundus retina dengan pembagian 80% training, 10% validation, dan 10% testing. CLAHE diuji dengan dua variasi parameter (clip limit = 2 dengan tile grid size = 8×8 dan clip limit = 3 dengan tile grid size = 16×16), sedangkan gamma correction diuji dengan dua variasi nilai ? (0,8 dan 1,5). Hasil toksoplasmosis cukup tinggi, mencapai 26,8% pada pasien HIV/AIDS di Jakarta [4] dan 58,5% di Sulawesi Utara [5]. Kasus toksoplasmosis okular sering tidak menunjukkan gejala spesifik sehingga terlambat terdiagnosis, meningkatkan risiko kebutaan permanen. Metode deteksi ophthalmoscopy konvensional memiliki menggunakan keterbatasan berupa ketergantungan pada keahlian dokter spesialis mata serta menghasilkan citra retina dengan kontras rendah dan kondisi underexposure atau overexposure [6]. Pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence (AI) berbasis computer vision menawarkan solusi potensial, penerapan model deep learning mampu mencapai akurasi hingga 98,7% untuk mengklasifikasi kelainan retina mata [7]. pengujian menunjukkan bahwa kedua variasi parameter CLAHE menghasilkan performa identik dengan akurasi 92,68%, presisi 93,1%, sensitivitas 96,43%, dan F1-Score 94,74%. Nilai variasi gamma correction tertinggi (? = 1,5) menghasilkan akurasi 90,24%, presisi 92,86%, sensitivitas 92,86%, dan F1-Score 92,86%. Perbandingan antara kedua metode menunjukkan bahwa CLAHE dengan clip limit = 3 dan tile grid size = 16×16 menghasilkan performa lebih tinggi pada seluruh metrik evaluasi dibandingkan gamma correction (? = 1,5). Model CLAHE tersebut mampu diimplementasikan pada Ocular Toxoplasmosis Detection Device dengan akurasi 82,94%, presisi 83,87%, sensitivitas 92,86%, dan F1-Score 88,14%. Kata Kunci— Ocular Toxoplasmosis, CLAHE, Gamma Correction, CNN VGG16.