Deteksi Penyakit Glaukoma Menggunakan Analisis Retina dengan Model Convolutional Neural Network (CNN)

Abstract

Glaukoma merupakan penyebab utama kebutaan permanen yang memerlukan deteksi dini secara cepat dan akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi glaukoma berbasis analisis citra retina menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang diintegrasikan ke dalam aplikasi web Streamlit. Permasalahan yang dikaji meliputi integrasi model CNN ke aplikasi berbasis web dan pengaruh preprocessing terhadap performa klasifikasi. Penelitian menggunakan metode kuantitatif eksperimental dengan tahapan preprocessing (resizing, normalisasi, augmentasi), pelatihan model CNN, evaluasi menggunakan confusion matrix, serta pengujian blackbox. Hasil penelitian menunjukkan sistem berhasil diimplementasikan dan mampu mengklasifikasikan citra retina dengan akurasi 80%, precision 71%, recall 100%, dan F1-score 83%. Penelitian ini berkontribusi menyediakan sistem skrining glaukoma berbasis web yang praktis, mudah diakses, serta mendukung deteksi dini pada layanan kesehatan.