KLASIFIKASI TINGKAT DIABETIC RETINOPATHY BERBASIS HYBRID METHOD MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Kencing manis merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan sebuah komplikasi penyakit Diabetic Retinopathy (DR) pada pasien. Dalam penelitian ini seorang pasien akan digolongkan kedalam empat tingkatan, yaitu normal atau sehat, Moderate non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), severe non-proliferative diabetic retinopathy(NPDR) dan proliferative diabetic retinopathy (PDR). Penelitian ini diawali dengan tahap prepocessing, dimana sebuah citra input akan dikenai segmentasi dan eliminasi pada blood vessel dan optic disc, dua objek yang tidak diperlukan dalam proses ekstraksi. Tahapan selanjutnya adalah ekstraksi fitur, citra yang sudah bersih dari dua objek tersebut akan di ekstraksi untuk diambil informasi pentingnya (fitur) menggunakan hybrid method yaitu gabungan fitur dari metode ekstraksi glcm dan glrlm. Dari hasil ekstraksi ini, sebuah citra dapat diklasifikasikan melalui fitur -fiturnya menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan kedalam empat tingkatan. Penelitian ini menghasilkan perbandingan rerata akurasi tertinggi terhadap tiga metode ekstraksi fitur. Perbandingan rerata nilai akurasi tertinggi glcm, glrlm dan hybrid terjadi pada skenario 2 dengan nilai berturut-turut sebesar 39,35%, 54,26% dan 46,86%. Jadi, dalam kasus ini metode glrlm lebih cocok dari pada metode hybrid.