Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network
Semakin meningkatnya jumlah penderita diabetes menjadi salah satu faktor penyebab semakin tingginya penderita penyakit diabetic retinophaty. Salah satu citra yang digunakan oleh dokter mata untuk mengidentifikasi diabetic retinophaty adalah foto retina. Dalam penelitian ini dilakukan pengenalan peny...
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2021-06-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4459 |
| _version_ | 1818670933933555712 |
|---|---|
| author | Candra Dewi Andri Santoso Indriati Indriati Nadia Artha Dewi Yoke Kusuma Arbawa |
| author_facet | Candra Dewi Andri Santoso Indriati Indriati Nadia Artha Dewi Yoke Kusuma Arbawa |
| author_sort | Candra Dewi |
| collection | DOAJ |
| description | Semakin meningkatnya jumlah penderita diabetes menjadi salah satu faktor penyebab semakin tingginya penderita penyakit diabetic retinophaty. Salah satu citra yang digunakan oleh dokter mata untuk mengidentifikasi diabetic retinophaty adalah foto retina. Dalam penelitian ini dilakukan pengenalan penyakit diabetic retinophaty secara otomatis menggunakan citra fundus retina dan algoritme Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan variasi dari algoritme Deep Learning. Kendala yang ditemukan dalam proses pengenalan adalah warna retina yang cenderung merah kekuningan sehingga ruang warna RGB tidak menghasilkan akurasi yang optimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan pengujian pada berbagai ruang warna untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Dari hasil uji coba menggunakan 1000 data pada ruang warna RGB, HSI, YUV dan L*a*b* memberikan hasil yang kurang optimal pada data seimbang dimana akurasi terbaik masih dibawah 50%. Namun pada data tidak seimbang menghasilkan akurasi yang cukup tinggi yaitu 83,53% pada ruang warna YUV dengan pengujian pada data latih dan akurasi 74,40% dengan data uji pada semua ruang warna.
Abstract
Increasing the number of people with diabetes is one of the factors causing the high number of people with diabetic retinopathy. One of the images used by ophthalmologists to identify diabetic retinopathy is a retinal photo. In this research, the identification of diabetic retinopathy is done automatically using retinal fundus images and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is a variation of the Deep Learning algorithm. The obstacle found in the recognition process is the color of the retina which tends to be yellowish red so that the RGB color space does not produce optimal accuracy. Therefore, in this research, various color spaces were tested to get better results. From the results of trials using 1000 images data in the color space of RGB, HSI, YUV and L * a * b * give suboptimal results on balanced data where the best accuracy is still below 50%. However, the unbalanced data gives a fairly high accuracy of 83.53% with training data on the YUV color space and 74,40% with testing data on all color spaces. |
| first_indexed | 2024-12-17T07:15:59Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-41e36f5947d44b6f814ced7b3bb714e1 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-17T07:15:59Z |
| publishDate | 2021-06-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj.art-41e36f5947d44b6f814ced7b3bb714e12022-12-21T21:58:54ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792021-06-018361962410.25126/jtiik.2021834459722Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural NetworkCandra Dewi0Andri Santoso1Indriati Indriati2Nadia Artha Dewi3Yoke Kusuma Arbawa4Fakultas Ilmu Komputer, Universitas BrawijayaFakultas Ilmu Komputer, Universitas BrawijayaFakultas Ilmu Komputer, Universitas BrawijayaDepartemen Ilmu Kesehatan Mata, Fakultas Kedokteran, Universitas BrawijayaFakultas Ilmu Komputer, Universitas BrawijayaSemakin meningkatnya jumlah penderita diabetes menjadi salah satu faktor penyebab semakin tingginya penderita penyakit diabetic retinophaty. Salah satu citra yang digunakan oleh dokter mata untuk mengidentifikasi diabetic retinophaty adalah foto retina. Dalam penelitian ini dilakukan pengenalan penyakit diabetic retinophaty secara otomatis menggunakan citra fundus retina dan algoritme Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan variasi dari algoritme Deep Learning. Kendala yang ditemukan dalam proses pengenalan adalah warna retina yang cenderung merah kekuningan sehingga ruang warna RGB tidak menghasilkan akurasi yang optimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan pengujian pada berbagai ruang warna untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Dari hasil uji coba menggunakan 1000 data pada ruang warna RGB, HSI, YUV dan L*a*b* memberikan hasil yang kurang optimal pada data seimbang dimana akurasi terbaik masih dibawah 50%. Namun pada data tidak seimbang menghasilkan akurasi yang cukup tinggi yaitu 83,53% pada ruang warna YUV dengan pengujian pada data latih dan akurasi 74,40% dengan data uji pada semua ruang warna. Abstract Increasing the number of people with diabetes is one of the factors causing the high number of people with diabetic retinopathy. One of the images used by ophthalmologists to identify diabetic retinopathy is a retinal photo. In this research, the identification of diabetic retinopathy is done automatically using retinal fundus images and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is a variation of the Deep Learning algorithm. The obstacle found in the recognition process is the color of the retina which tends to be yellowish red so that the RGB color space does not produce optimal accuracy. Therefore, in this research, various color spaces were tested to get better results. From the results of trials using 1000 images data in the color space of RGB, HSI, YUV and L * a * b * give suboptimal results on balanced data where the best accuracy is still below 50%. However, the unbalanced data gives a fairly high accuracy of 83.53% with training data on the YUV color space and 74,40% with testing data on all color spaces.https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4459 |
| spellingShingle | Candra Dewi Andri Santoso Indriati Indriati Nadia Artha Dewi Yoke Kusuma Arbawa Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network |
| title_full | Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network |
| title_fullStr | Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network |
| title_full_unstemmed | Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network |
| title_short | Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network |
| title_sort | evaluasi performasi ruang warna pada klasifikasi diabetic retinophaty menggunakan convolution neural network |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4459 |
| work_keys_str_mv | AT candradewi evaluasiperformasiruangwarnapadaklasifikasidiabeticretinophatymenggunakanconvolutionneuralnetwork AT andrisantoso evaluasiperformasiruangwarnapadaklasifikasidiabeticretinophatymenggunakanconvolutionneuralnetwork AT indriatiindriati evaluasiperformasiruangwarnapadaklasifikasidiabeticretinophatymenggunakanconvolutionneuralnetwork AT nadiaarthadewi evaluasiperformasiruangwarnapadaklasifikasidiabeticretinophatymenggunakanconvolutionneuralnetwork AT yokekusumaarbawa evaluasiperformasiruangwarnapadaklasifikasidiabeticretinophatymenggunakanconvolutionneuralnetwork |