IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK DETEKSI RETINOPATI DIABETIK - Handono, Stevanus Frangky; Anggraeny , Fetty Tri; Rahmat, Basuki (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, 2020)
Retina adalah selapis tipis sel yang terletak pada bagian belakang bola mata yang memiliki fungsi untuk menangkap bayangan obyek yang dilihat mata dan meneruskannya ke syaraf penglihatan. Oleh karena itu retina berperan penting dalam proses penglihatan. Salah satu penyakit yang kerap menyerang retina adalah Retinopati Diabetik (RD). Penyakit ini disebabkan oleh adanya Diabetes Melitus pada tubuh dan biasanya ditandai dengan adanya kerusakan dan sumbatan pembuluh darah retina. Untuk mendeteksi penyakit tersebut biasanya perlu dilakukan pengamatan manual pada foto retina dan memerlukan waktu relaitf lama untuk melakukannya. Hal tersebut dapat diatasi dengan memanfaatkan sistem cerdas seperti CNN yang mampu mengekstrak fitur dari sebuah citra dan menggunakannya untuk proses lebih lanjut seperti klasifikasi citra, deteksi objek, dsb. Peneletian ini menggunakan CNN untuk mengklasifikasi antara citra retina yang terindikasi RD dengan citra tanpa penyakit. Dari pengujian terhadap 90 citra, didapatkan akurasi sebesar 58%, spesifisitas sebesar 0,61, dan sensitivitas sebesar 0,44.