SISTEM DETEKSI LEVEL DIABETIC RETINOPATHY MELALUI CITRA FUNDUS MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK )

ARDYANSYAH, MOCHAMAD ANDY (2023) SISTEM DETEKSI LEVEL DIABETIC RETINOPATHY MELALUI CITRA FUNDUS MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ). Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.

[img] Text
1. COVER.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (19kB)
[img] Text
3. LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (147kB)
[img] Text
2. LEMBAR PERNYATAAN.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (113kB)
[img] Text
5. ABTSRAK.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (75kB)
[img] Text
7. BAB I.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (159kB)
[img] Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf - Bibliography
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (139kB)
[img] Text
00. FULL TA.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (895kB)

Abstract

Diabetes merupakan salah satu penyakit yang memiliki dampak serius pada kesehatan mata, terutama pada kondisi yang dikenal sebagai Diabetic Retinopathy (DR). DR dapat menyebabkan kerusakan retina dan berpotensi menyebabkan kehilangan penglihatan. Oleh karena itu, deteksi dini dan pemantauan berkala sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi level Diabetic Retinopathy pada citra fundus mata menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalah salah satu teknik dalam bidang Deep Learning yang telah terbukti efektif dalam analisis citra kompleks seperti citra medis. Dataset yang digunakan adalah citra fundus mata yang bersumber dari kaggle dan telah diberi label pada setiap kelasnya. Sistem yang dibuat menggunakan software matlab yang dapat mengklasifikasikan Diabteic Retinopathy kedalam lima kelas. Hasil pengujian diperoleh hasil terbaik dengan tingkat akurasi setinggi 85%. Kata kunci : Diabetic Retinopathy, CNN, citra fundus mata, deep learning.matlab.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: STF.23.0041
Uncontrolled Keywords: Diabetic Retinopathy, CNN, citra fundus mata, deep learning.matlab.
Subjects: Skripsi S1 > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: user unggah 1
Date Deposited: 15 Oct 2024 06:09
Last Modified: 15 Oct 2024 06:09
URI: http://repository.usbypkp.ac.id/id/eprint/4613

Actions (login required)

View Item View Item