<![CDATA[Diabetic retinopathy adalah salah satu penyakit diabetes yang mempengaruhi mata. Deteksi dini dan akurat sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan. Klasifikasi diabetic retinopathy membantu dalam menentukan tingkat keparahan dan pengobatan yang tepat. Pada penelitian ini, bertujuan untuk meningkatkan kontras citra menggunakan metode Contras Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dan mengevaluasi pengaruhnya terhadap akurasi klasifikasi diabetic retinopathy menggunakan model InceptionV3. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah “APTOS 2019 Blindless Detection” yang terdiri dari 3662 gambar dengan 5 kelas yaitu: No DR, Mild, Moderete, Severe, dan Proliferative DR. Tiga skenario pengujian diterapkan dalam penelitian ini: Skenario 1 tanpa menggunakan CLAHE, Skenario 2 menggunakan CLAHE terlebih dahulu lalu augmentasi, dan Skenario 3 augmentasi terlebih dahulu lalu menggunakan CLAHE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi yang diperoleh adalah 74% untuk skenario tanpa CLAHE, 72% untuk skenario dengan CLAHE sebelum augmentasi, dan 76% untuk skenario dengan augmentasi sebelum CLAHE. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan CLAHE setelah augmentasi memberikan peningkatan akurasi yang signifikan dalam pengklasifikasian Diabetic Retinopathy]]>
Copyrights © 2026
