Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.127
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences)
Wiwiet Herulambang
Universitas Bhayangkara Surabaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi

 1 
Deteksi Penyakit Mata Pada Citra Fundus Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Rarasmaya Indraswari; Wiwiet Herulambang; Rika Rokhana
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.6162

Abstract

Pada tahun 2020, terdapat 1,1 milyar orang yang mengalami kehilangan penglihatan di seluruh dunia. Jumlah ini diproyeksikan akan terus bertambah hingga mencapai 1,76 milyar orang pada tahun 2050. Penyebab utama kebutaan untuk anak-anak dan remaja adalah penyakit mata, yang dapat dicegah apabila dilakukan deteksi dan penanganan lebih dini. Oleh sebab itu, pada penelitian ini diusulkan metode berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi penyakit mata pada citra fundus. Metode yang diusulkan menggunakan metode transfer learning dengan arsitektur jaringan MobileNetV2 sebagai base model. Arsitektur head model yang diusulkan, yang terdiri dari lapisan global average pooling dan diikuti oleh 2 lapisan fully-connected, mampu memberikan akurasi yang paling tinggi dan efisiensi paling baik dibandingkan dengan arsitektur head model lainnya. Eksperimen pada dataset citra fundus yang terdiri dari 601 citra dengan berbagai macam penyakit mata menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu memberikan performa yang baik dengan nilai akurasi sebesar 72%, precision sebesar 72%, recall sebesar 72%, dan F1-score sebesar 72%. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat memberikan akurasi yang lebih tinggi dan lebih efisien dibandingkan dengan menggunakan arsitektur CNN lainnya, seperti ResNet50V2, InceptionV3, InceptionResNetV2, VGG16, dan VGG19.
Co-Authors Agnes Fridawati Arif Arizal Ayu Purnamasari Azziyati Nur Budi Santoso Devi Ayu Ariyanto Diana Nur Arofah Dwiki Ashari Kusumawardhana Eko Prasetyo Erwin Dwi Riyanto Farah Dibba Fardanto Setyatama Irine Ratih Paramitha M Mahaputra Putra Muhammad Choirul Nurrohim Muhammad Zulfikkih R Dimas Adityo R. Dimas Adityo Rahmawati Febriyaning Tias Rani Pubaningtyas Rani Purbaningtyas Rarasmaya Indraswari Reni Vivit Ayu Mawarti Retantyo Wardoyo Rifki Fahrial Zainal Rika Rokhana Syariful Alim Syariful Alim Weka Sadya Wasana