Klasifikasi Diabetik Retinopati Menggunakan Wavelet Haar dan Backpropagation Neural Network - Suwanto Sanjaya; Arif Mudi Priyatno; Febi Yanto; Iis Afrianty (Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri, 2018)
Diabetik retinopati merupakan penyakit yang menyerang retina mata dan dapat menyebabkan kebutaan. Tingkat keparahan diabetik retinopati terbagi atas empat yaitu Normal, Diabetik Retinopati Non-proliferative (NPDR), Diabetik Retinopati Proliferative (PDR) dan Makula Endema (ME). Pada dasarnya diabetik retinopati dapat diamati menggunakan kamera fundus tetapi membutuhkan waktu yang cukup lama. Sehingga pada penelitian ini diterapkan ilmu pengolahan citra dan Jaringan Syaraf Tiruan sebagai cara lain untuk mengelompokkan penyakit diabetik retinopati. Wavelet Haar digunakan sebagai ekstraksi ciri citra retina mata dan Backpropagation Neural Network (BPNN) digunakan sebagai Metode klasifikasinya. Data yang digunakan bersumber dari messidor database. Jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 612 citra (153 data setiap kelas). Berdasarkan hasil pengujian, akurasi tertinggi sebesar 56,25% dengan ukuran citra 2440 x 1448 piksel, haar level ke-4 serta persentase perbandingan data latih dan data uji 95%:5%, Learning rate 0,01. Berdasarkan hasil tersebut, algoritme wavelet haar kurang mampu mengenali ciri dari diabetik retinopati.