Pendeteksian dini terhadap penyakit diabetes menjadi kunci dalam meningkatkan kualitas hidup pasien dan mencegah komplikasi jangka panjang. Teknologi pengolahan citra medis berbasis kecerdasan buatan, khususnya metode Convolutional Neural Network (CNN), telah menunjukkan potensi besar dalam menganalisis dan mengklasifikasikan data visual dari tubuh manusia. Penelitian ini mengusulkan sebuah pendekatan otomatis untuk menganalisis citra medis, seperti gambar retina dan CT scan, guna mengidentifikasi indikasi diabetes. Dataset citra medis diolah melalui tahapan preprocessing, augmentasi, dan pelatihan menggunakan arsitektur CNN yang disesuaikan. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi mencapai 94,2%, sensitivitas 91,7%, dan spesifisitas 95,5%.
Copyrights © 2025