Deteksi Microaneurysm pada Mata sebagai Langkah Awal untuk Penentuan Diabetic Retinophaty menggunakan Pengolahan Citra Digital
Anisa Habsari 1* , Tri Harsono 2* , Heny Yuniarti 3* , Rita Tjandra 4 *Teknik Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya habsarianisa13@gmail.com 2 , trison@pens.ac.id 2 , heny@pens.ac.id 3 , ritatjandraspm@gmail.com 4
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2021-08-26 Revised 2021-09-16 Accepted 2021-09-28 Diabetic  Retinopathy  is  a  microvascular  complication  of  diabetes  mellitus. According to WHO (World Health Organization), there are more than 347 billion people  who  suffer  from  diabetes.  This  disease  will  become  the  seventh  leading cause of death in the world in 2030. Based on research in Indonesia, it is estimated that there are 42.6% of diabetic retinopathy. Therefore, this work plans a system to assist medical doctors in identifying diabetic retinopathy through its characteristics, namely  microaneurysm.  This  system  begins with an  input retinal  image from  the fundus camera.  Then the input will  be processed  in  preprocessing to increase the contrast  using the  green channel.  The  next  stage is segmentation.  This  is  used to detect  candidates  from  blood  vessels  and  microaneurysms  that  use  morphology operations. The next step is feature extraction, where it uses the features of GLCM (Gray  Level  Co-occurrence  Matrix)  and  white  pixels  detected  in  the  image resulting  from  segmentation.  The  value  of  the  white  pixels  and  the  values  in  the GLCM  feature  are  used  as  parameters  in  determining  whether  the  classification process  will  be  used  as  a  determination  of  a  Diabetic  Retinopathy  image  or  not. The success rate of the system using the SVM (Support Vector Machine) method in identifying microaneurysm is 88.4%.
Keyword: Detection, Diabetic Retinopathy, Digital Image Processing, Microaneurysm. This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Diabetik  Retinopati  merupakan  penyakit  mata  yang diderita  oleh  penderita  diabetes mellitus. Penyakit  ini  dapat menyebabkan kebutakan dan sering diderita pada usia 20-74 tahun. Kelainan patologik  yang paling awal  dikenali adalah penebalan membran basal endotel kapiler dan berkurangnya jumlah  perisit.  Kapiler  tersebut  akan  membentuk  kantung- kantung kecil menonjol seperti titik-titik yang sering disebut microaneurysm [1].
Diabetik  Retinopati  adalah  penyakit  komplikasi mikrovaskular  dari  diabetes  mellitus  dengan  angka prevalensi yang cukup tinggi. Berdasarkan data penelitian di Indonesia,  diperkirakan  terdapat  42,6%  diabetik  retinopati. Hal  ini  dapat  diartikan  ada  kemungkinan  ditemukannya paling  sedikit  24.600  orang  dengan  diabetik  retinopati  dan setidaknya  10%  dari  jumlah  tersebut  mengalami  kebutaan. Estimasi  jumlah  akan  terus  meningkat  pada  tahun  2030 dengan jumlah sekitar 98.400 orang akan menderita diabetes dan sebanyak 11.000 diantaranya akan mengalami kebutaan.
Berdasarkan  estimasi  tersebut  maka  diperlukan  pencegahan dan deteksi dini agar dapat ditangani dengan baik [2].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Vineeta  Das,  N,B. Puhan, dan Rashmi Panda mengenai deteksi microaneurysm dengan menggunakan entropy threshlolding. Algoritma yang diusulkan dalam penelitian ini juga memiliki empat tahapan besar  yaitu preprocessing,  matched  filter,  entropy  based thresholding, dan Naïve  Bayes  Classification. Hasil penelitian ini yaitu nilai shannon entropy yang menunjukkan maksimum  sensitivitas  58.28%  di False  Positive. Metode yang  digunakan  perlu  ditingkatkan  dalam  mendeteksi  MA yang sulit dilihat [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shailesh  Kumar  dan Basant  Kumar  meneliti microaneurysm yang  terdapat  pada kamera  fundus.  Deteksi Diabetic  Retinopathy melalui tahapan  yaitu preprocessing,  features  extraction, dan classification SVM (Support Vector Machine). Penelitian ini menghasilkan  hasil  yang  cukup  akurat  dimana  nilai  dari sensitifitas  96%  dan  spesifik  mencapai  92%.  Penelitian  ini
140
menyarankan untuk lebih mempertimbangkan keabnormalan dari pembuluh darah [4].
Evaluasi  klinis  yang  dilakukan  dokter  dalam  mendeteksi Diabetik  Retinopati  yaitu  melalui  kamera  fundus  maupun pemeriksaan  langsung  melalui  ophthalmoscope.  Terdapat beberapa citra yang sulit dideteksi secara visual oleh dokter dikarenakan  intensitas  warna  yang  memiliki  kemiripan dengan  object  lain  [1].  Pengamatan  secara  visual  yang dilakukan  dokter  terkadang  memerlukan  waktu  yang  lama sehingga  untuk  menentukan  tindakan  lanjut  dari  penderita diabetik retinopati juga semakin lama.
Sistem  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  dokter  dalam  melakukan  diagnosis  penyakit Diabetic  Retinopathy  dengan  karakteristik  microaneurysm sehingga  dokter  dapat  dengan  cepat  dan  tepat  menangani penderita.  Input  sistem  berupa  citra  retina  dari  kamera fundus.  Sistem  mendeteksi  microaneurysm  [5]  dan  dapat menyebabkan  pendarahan  intra  retina,  sebagai  indikator awal  yang  muncul  pada  penyakit  Diabetic  Retinopathy kemudian  diakhir  sistem  dapat  menentukan  sebuah  citra retina dari kamera fundus tersebut normal atau teridentifikasi sebagai citra Diabetic Retinopathy.

## II. L ITERATUR
Metode-metode  yang  digunakan  dalam  mengembangkan penelitian ini diuraikan sebagai berikut:
A. Diagram Sistem
Sistem  yang  dibuat  memiliki  beberapa  proses  yang diperlihatkan dengan gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Rancangan Sistem
Gambar  1  merupakan  rancangan  sistem  yang  digunakan. Tahapan  input  image merupakan  tahapan untuk
memasukkan  citra  ke  dalam  sistem.  Citra  yang  digunakan berupa citra retina  yang berasal dari kamera fundus  dengan format  .jpg.  Citra  input  akan  diperjelas  dengan menggunakan  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram Equalization  (CLAHE).  Citra  akan  diperjelas  guna mempermudahkan  dalam  proses  segmentasi.  Proses Segmentation digunakan untuk mengetahui calon Microaneurysm  dan  blood  vessel  untuk  diidentifikasi  pada proses  berikutnya.  Metode  yang  digunakan  adalah  Top  Hat Transform, kemudian metode black hat transform digunakan untuk  mengidentifikasi  blood  vessel.  Masing-masing  citra hasil  dari  proses  top-hat  transform  dan  black-hat  transform akan  di-thresholding  kembali.  Tahapan  pada  feature extraction  merupakan  sebuah  tahapan  untuk  mengekstraksi fitur  maupun  ciri-ciri  microaneurysm  pada  citra.  Dalam penelitian ini digunakan ekstraksi ciri dengan GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) dan fitur microaneurysm. Fitur microaneurysm  diperoleh  dari  jumlah  total  piksel  putih dalam  citra.  Jumlah  piksel  putih  yang  dihasilkan  dalam proses  segmentasi  digunakan  sebagai  ciri  yang  berfungsi sebagai  penentu  ciri  mata  yang  teridentifikasi  sebagai  citra yang  sehat,  maupun  citra  yang  berpotensi  sebagai  citra diabetic  retinopathy.  Proses  klasifikasi  sistem  akan dilakukan  dengan  Support  Vector  Machine  (SVM) dimana sistem  akan  dilatih  dengan  beberapa  jumlah  data  yang memiliki  perbedaan  fitur-fitur  hasil  dari  tahapan  ekstraksi fitur  untuk  mempelajari  dan  mendapatkan  model  dalam pengklasifikasiannya.  Langkah  berikutnya  data  akan  diuji dan  diklasifikasikan  menjadi  dua  kelas,  yaitu  citra  normal dan citra diabetic retinopathy.
B. Penyakit Diabetic Retinopathy
Diabetic  Retinopathy merupakan  suatu  kelainan  mata yang  disebabkan  oleh  diabetes.  Secara  umum  orang  yang menderita diabetes memiliki kadar gula yang tinggi sehingga aliran  darah  menyebabkan  kerusakan  pada  indera penglihatan.
Gambar 2. Diabetic Retinopathy [6]
Diabetic  retinopathy terdapat  dua  jenis  yaitu Non Proliferasi  Diabetc  Retinopathy (NPDR)  dan Proliferasi Diabetic  Retinopathy (PDR).  NPDR  merupakan  tipe  dari Diabetic  Retinopathy dimana  mengalami  kelemahan  pada pembuluh darah retina. Beberapa kasus menyebutkan bahwa kapiler  terdapat  cairan  dan  akan  terjadi  pembocoran  darah pada  retina.  Diameter  pembuluh  darah  akan  membesar  dan tepi  pembuluh  berbentuk  tidak  teratur.  NPDR  data  berubah menjadi  PDR  dimana  PDR  mengakibatkan  pertumbuhan
Input Image
Preprocessing • green channel • Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) Segmentations • Top Hat Transform • Black Hat Transform • Thresholding
Feature Extraction • Jumlah Microaneurysm • GLCM
Klasifikasi
SVM(Support Vector Machine)
Output
• Diabetic Retinopati || Normal
e-ISSN: 2548-6861
Deteksi Microaneurysm pada Mata sebagai Langkah Awal untuk Penentuan Diabetic Retinophaty menggunakan Pengolahan Citra Digital (Anisa Habsari, Tri Harsono, Heny Yuniarti, Rita Tjandra)
141 pembuluh  darah  baru  yang  tidak  normal  pada  retina sehingga  menyebabkan gangguan pada aliran cairan normal pada mata. Beberapa karakteristik yang dapat ditemukan saat tahap NPDR [1] yaitu:
1. Microaneuryms, sebuah  kapiler  kantung-kantung kecil menonjol seperti titik-titik.
2. Exudate, sesuatu  yang  keluar  dari  luka,  cairan  luka atau kelebihan cairan normal tubuh.
3. Hemorrhages, suatu  pendarahan  yang  terjadi  di retina.
C. Microaenursm
Microaneurysm merupakan  kapiler  yang  membentuk kantung-kantung  kecil  menonjol  sepeti  titik-titik.  Tahapan awal  dari Diabetic  Retinopathy adalah  melemahnya pembuluh  darah  sehingga  menyebabkan  kebocoran  dan membentuk titik-titik pendarahan yang disebut microaneurysm [1].
D. Contrast  Limites  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE)
CLAHE ( Contrast limited Adaptive Histogram Equalization )  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mengatasi  keterbatasan  standard  pemetaan  histogram  pada suatu  citra,  merupakan  metode  lanjutan  dari Adaptive histogram Equalization (AHE). Kedua metode ini  berfungsi untuk  meningkatkan  kualitas  citra  agar  menghasilkan  citra yang baik sebagai pemberi informasi yang sesuai tujuan dari image processing [7].
E. Median Filtering
Median  filter merupakan  salah  satu  dari filtering  non- linier yang  berfungsi  mengurutkan  nilai  intensitas sekumpulan  piksel  dan  mengganti  nilai  piksel  tersebut  ke nilai  mediannya. Median  filter pada  dasarnya  difungsikan sebagai  penghalus  dan  mengurangi  noise  atau  gangguan yang terdapat pada citra [7].
F. Thresholding Thresholding merupakan  sebuah  proses  dimana menggunakan  nilai  batas( threshold )  dalam  mengubah  nilai piksel yang terdapat pada citra greyscale menjadi suatu citra berwarna hitam putih. Proses kerja dari thresholding adalah ketika suatu  citra  memiliki nilai greyscale yang lebih besar dari nilai threshold, maka piksel tersebut akan berganti nilai menjadi  1  atau  berwarna  putih.  Namun,  apabila  suatu  citra grayscale memiliki  nilai  piksel  yang  lebih  kecil  daripada threshold makan citra tersebut akan berubah nilai menjadi 0 atau berwarna hitam.
G. GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  merupakan  metode ekstraksi fitur yang berbasis tekstur. GLCM (Gray Level Co- occurrence  Matrix)  melakukan  penentuan  hubungan  tekstur antara  piksel  dengan  cara  operasi  berdasarkan  orde  kedua statistik  dalam  gambar.  Properti  GLCM  suatu  gambar
dinyatakan  sebagai  matriks  yang  memiliki  baris  dan  kolom serupa  dengan  nilai  abu-abu  pada  gambar.  Elemen  matriks tersebut  bergantung  pada  frekuensi  dari  kedua  piksel  yang ditentukan [8].
GLCM memiliki beberapa fitur yang digunakan [9]. Fitur- fitur  tersebut  antara  lain:  energi,  kontras,  homogenitas inverse difference moment, entropi, dan mean. Energi adalah fitur  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  dari  piksel dengan ukuran ketidakteraturan dalam tekstur suatu gambar sedangkan  kontras  adalah  ukuran  spasial  frekuensi  gambar intensitas piksel dan sekitarnya pada suatu gambar. Kontras dihitung berdasarkan perbedaan warna dan kecerahan setiap objek  dengan  objek  lain  dalam  satu  bidang  pandang  yang sama.  Homogenitas  adalah  fitur  yang  digunakan  untuk mengukur  homogenitas  variasi  suau  intensitas  gambar. Inverse Difference Moment (IDM) adalah lokal homogenitas yang  dihitung  ketika  nilai  tingkat  keabuan  local  sama  dan inversi  GLCM  bernilai  tinggi.  Entropi  adalah  fitur  yang berfungsi  untuk  mengatur  keseragaman antara piksel  dalam gambar dan keacakan yang digunakan untuk mengkarakteristikan  tekstur  gambar.  Mean  adalah  fitur dengan  jumlah  rata-rata  yang  mengukur  distribusi  jumlah tingkat keabuan dalam suatu gambar.

## H. Morphology Operation
Transformasi  morfologi  merupakan  kumpulan  dari operasi sederhana berdasarkan bentuk citra. Input dari proses ini membutuhkan dua input, original images dan structuring element atau  kernel  yang  menentukan  sifat  operasi.  Dua operator  morfologi  dasar  yaitu  erosi  dan  dilasi.  Operasi- operasi morfologi [10] diantaranya adalah sebagai berikut:
1) Operasi  erosi memiliki  konsep  yaitu  mengikis  batas- batas foreground .  Sebuah  piksel  dalam  gambar  asli  akan dianggap 1 hanya jika semua piksel di bawah kernel adalah 1,  jika  tidak  maka  akan  terkikis  (berubah  0).  Hal  ini menyebabkan  semua  piksel  didekat  batas  akan  dibuang berdasarkan ukuran kernel.
2)  Operasi  dilatasi merupakan  operasi  yang  memiliki elemen  piksel  bernilai  1.  Hal  ini  menyebabkan  jika setidaknya  terdapat  satu  piksel  dibawah  kernel  adalah  satu, maka hal ini dapat menyebabkan meningkatnya white region atau ukuran dari foreground juga akan bertambah.
3)  Operasi opening merupakan operasi dengan gabungan proses antara erosi yang kemudian diikuti dilatasi.
4)  Operasi  closing dimulai  dengan  operasi  dilatasi  dan diikuti  dengan  operasi  erosi.  Hal  ini  berfungsi  untuk menutup  lubang  kecil  didalam  objek foreground atau  titik- titik hitam pada object .
5)  Operasi  morfologi  gradient merupakan  operasi  yang memperlihatkan perbedaan antara dilatasi dan erosi gambar.
6) Operasi  top-hat  transform merupakan  operasi  dengan menunjukkan  perbedaan  antara  gambar input dengan opening images .

## 142
7) Proses  operasi  black  hat  transform merupakan  suatu proses  dengan  perbedaan  antara  gambar  input  dengan gambar hasil closing .
I. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector Machine (SVM) pertama kali diperkenalkan  kepada  public  oleh  Vapnik  tahun  1992 sebagai  metode machine  learning yang  berkerja  dengan prinsip Structural  Risk  Minimization  (SRM) yang  memiliki fungsi  untuk  menentukan hyperplane terbaik  yang memisahkan dua class pada input space [11].
Metode  SVM  mengklasifikasikan  kelas  menjadi  dua, dimana  kelas  pertama  dipisahkan  dengan hyperplane yang memiliki nilai 1, sedangkan kelas lainnya memiliki nilai -1. Algoritma sequential  training yang  digunakan  dalam Support Vector Machine adalah sebagai berikut: a. Inisialisasi 𝛼 =  0,  kemudian  akan  diperhitungkan matrik Hessian. Matrik Hessian merupakan  perkalian antara  kernel  polynomial  dengan  nilai  Y  yang  berupa vector yang  berisikan  nilai  1  atau  -1.  Inisialisasi  ini digunakan untuk mencari nilai support vector.
b. Untuk setiap data akan dihitung dengan matrix Hessian
Tahapan  tersebut  akan  diulang  sehingga  mendapatkan keadaan iterasi maksimum.
Gambar 3. Hyperplane terbaik yang memisahkan kedua kelas negatif dan positif [12]
Gambar  3  menunjukkan  beberapa  pattern  yang  menjadi bagian dari anggota dua kelas. Pattern yang tergabung dalam kelas  -1  diberi  symbol  berwarna  merah  kotak,  sedangkan kelas  +1  diberikan  symbol  kuning  lingkaran.  Garis  merah tebal  pada  gambar  diatas  (b)  menunjukkan hyperplane terbaik  yang  berada  ditengah-tengah  kedua  kelas  dan memisahkan  kedua  kelompok  tersebut.  Sedangkan  titik merah  dan  kuning  yang  berada  didalam  lingkaran  hitam merupakan support vector [12] .

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Implementasi  sistem  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan algoritma  sistem.  Citra  retina  dari  kamera  fundus  akan digunakan  sebagai input yang  akan  diproses  dan  dianalisis. Citra retina didapatkan dari Rumah Sakit Mata Undaan dan divalidasi oleh dokter ahli. Citra yang dinyatakan sakit akan
mengandung microaneurysm sedangkan  citra  yang  sehat adalah  citra  yang  bersih  tanpa  adanya microaneurysm sebagai gejala awal penyakit diabetic retinopathy .
A. Preprocessing
Tahapan preprocessing merupakan  tahapan  yang digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  agar  dapat diproses  lebih  baik  pada  sistem.  Dalam  meningkatkan kualitas  citra  dari  gambar  retina,  diperlukan  beberapa komponen  yang  dibuang  sebelum  diproses  seperti  Red C hannel maupun Blue Channel dalam penelitian ini. Green Channel dikatakan  memiliki  kualitas  terbaik  dimana  pada metode ini akan terlihat lebih jelas fitur dari microaneurysm dan blood  vessel .  Oleh  karena  itu,  komponen  yang  diambil dari  data  masukan  adalah green  channel, sedangkan komponen  warna  lain  akan  dihilangkan.  Hasil  dari green channel kemudian diubah kedalam grayscale.
Contrast  Limites  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE) merupakan  sebuah  teknik  yang  berfungsi  untuk meningkatkan  kualitas  citra  agar  menghasilkan  citra  yang baik.  Algoritma  ini  berfungsi  untuk  meningkatkan  kontras suatu citra.

## B. Segmentasi
Tahapan  segmentasi  terdiri  dari  beberapa  tahapan  umum yaitu  segmentasi  citra  pembuluh  darah  dan  calon microaneurysm, segmentasi pembuluh darah, serta hasil dari subtraksi  kedua  hasil  citra  segmentasi.  Tahapan-tahapan tersebut  terdiri  dari  beberapa  metode.  Metode  yang digunakan  untuk  melakukan  segmentasi blood  vessel dan calon  kandidat  dari microaneurysm menggunakan top-hat transform.  Top-Hat  Transform merupakan  metode  dari operasi  morfologi  dimana  metode  ini  menunjukkan perbedaan antara input citra dan operasi morfologi opening. Operasi opening merupakan  operasi  dengan  gabungan proses antara erosi yang kemudian diikuti dilatasi. Hasil dari proses ini kemudian akan dilakukan proses thresholding.
Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  segmentasi  untuk mendapatkan fitur dari blood vessel. Langkah-langkah yang dilakukan  adalah  dengan  metode  median  filtering  untuk menghaluskan  citra.  Filter  ini  umumnya  digunakan  untuk mereduksi noise yang  terdapat  pada  suatu  citra  guna meningkatkan  kualitas  citra  dengan  tetap  mempertahankan edge dari citra tersebut. Median filtering diterapkan melalui setiap elemen dari input dan mengganti setiap piksel dengan median piksel sekitar piksel yang dievaluasi. Kemudian akan dilakukan  proses black  hat  transform.  Black-Hat  transform merupakan  salah  satu  operasi  morfologi  dimana  ia menunjukkan  perbedaan  input  dengan  operasi closing. Operasi closing merupakan operasi morfologi dimana proses dilatasi  akan  diikuti  dengan  proses  erosi.  Hasil  dari  proses ini kemudian dilakukan thresholding.
Langkah  selanjutnya  adalah subtraction dari  hasil segmentasi  pertama  yaitu  segmentasi  calon  kandidat microaneurysm dan blood  vessel, dengan  hasil  segmentasi yang  kedua.  Hal  ini  berfungsi  untuk  mendapatkan
e-ISSN: 2548-6861
Deteksi Microaneurysm pada Mata sebagai Langkah Awal untuk Penentuan Diabetic Retinophaty menggunakan Pengolahan Citra Digital (Anisa Habsari, Tri Harsono, Heny Yuniarti, Rita Tjandra)
143 microaneurysm dan blood vessel yang memiliki warna sama yaitu  merah. Image  Subtraction atau pixel  subtraction merupakan  sebuah  proses  dimana  nilai  dari  suatu  digital, baik  nilai  numeric  dari  satu  piksel  maupun  seluruh  gambar akan  dikurangkan  dengan  gambar  lainnya.  Proses subtraction dilakukan  untuk  menampilkan  objek  yang berwarna merah yang diidentifikasikan sebagai microaneurysm dan blood vessel .

## C. Feature Etraction
Tahapan  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  beberapa tahapan  yaitu  perhitungan  piksel  putih  yang  akan diidentifikasi  sebagai  fitur  citra  serta  perhitungan  fitur dengan GLCM  (Gray  Level  Co-occurrence  Matrix). Fitur microaneurysm diperoleh  dari  jumlah  total  piksel  putih dalam  citra.  Jumlah  piksel  putih  yang  dihasilkan  dalam proses  segmentasi, serta perhitungan GLCM berupa energy , kontras,  homogenitas,  IDM,  entropi,  dan  mean  digunakan sebagai  ciri  yang  berfungsi  sebagai  penentu  ciri  mata  yang teridentifikasi  sebagai  citra  yang  sehat,  maupun  citra  yang berpotensi sebagai citra diabetic retinopathy.
D. Klasifikasi
Tahap  klasifikasi  menggunakan  metode  SVM  ( Support Vector  Machine ).  Metode  SVM  menggunakan  fitur-fitur yang berfungsi sebagai input. Fitur-fitur tersebut berasal dari hasil  ekstraksi  fitur  berupa energy,  contrast,  homogeneity, IDM, entropy, Mean dan piksel putih yang terdeteksi dalam citra  ( microaneurysm ).  Output  dari  metode  SVM  yang digunakan  adalah  klasifikasi  berupa  citra  normal  maupun citra diabetic retinopathy.

## IV. H ASIL I MPLEMENTASI
Implementasi  sistem  yang  telah  dilakukan  menghasilkan hasil sistem yang dapat dilihat pada gambar 4.
Sistem  akan  melakukan  pengujian  dengan  beberapa tahapan. Pengujian sistem dilakukan dengan menguji semua data  yang  ada.  Pengujian  sistem  ditunjukkan  pada  table  I berikut ini.
TABEL I PENGUJIAN No Nama File Output Hasil 1 DR 2 Normal 3 Normal 4 DR
Sistem yang telah dibuat akan dihitung persentase akurasi maupun  keberhasilan  sistem.  Tahap  perhitungan  error dilakukan  sebagai  proses  untuk  menghitung  rata-rata  error yang  dilakukan  berdasarkan  hasil  diagnosis  yang  dilakukan oleh  sistem  dengan  hasil  diagnosis  yang  dilakukan  oleh rumah sakit. Perhitungan nilai rata-rata error diperhitungkan dengan  melakukan  perhitungan  menggunakan  persamaan matematika (1) berikut.
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = ∑ ∑ × 100% (1)
Persamaan  1  berfungsi  sebagai  persamaan  matematika yang  digunakan  untuk  menghitung  persentase  error  dari sistem. Perhitungan persentase error dilakukan pada 30 data training dan 30 data testing. Hal ini bertujuan untuk menguji seberapa efektif sistem  yang  telah dibuat. Efektifitas sistem dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  sistem  dan  hasil rumah  sakit.  Tabel  II  berikut  merupakan  hasil  dari  proses training.
Gambar 4. Desain Sistem
144
TABEL II H ASIL P ERHITUNGAN E RROR D ATA T RAINING Hasil Perhitungan Error No Nama File Hasil Diagnosis Validasi
Sistem
Rumah sakit 1 ID120054- 12098.jpg Normal Normal Benar 2 ID0739256- 13969.jpg Normal Normal Benar 3 ID742116- 15274.jpg Normal Normal Benar 4 ID0742246- 15440.jpg Normal Normal Benar 5 ID0742496- 15779.jpg Normal Normal Benar 6 ID0742796- 15802.jpg Normal Normal Benar 7 ID0742796- 15805.jpg Normal Normal Benar 8 ID0753645- 9206.jpg Normal Normal Benar 9 ID0234210- 13570.jpg DR Normal Salah 10 ID120054- 12099.jpg Normal Normal Benar 11 ID0777593- 11613.jpg Normal Normal Benar 12 ID0779808- 13049.jpg Normal Normal Benar 13 ID0784321- 11539.jpg Normal Normal Benar 14 ID0784637- 11501.jpg Normal Normal Benar 15 ID0785335- 11969.jpg Normal Normal Benar 16 ID0233334- 15743.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 17 ID0233334- 15744.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 18 ID0526787- 15156.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 19 ID0676152- 15948.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 20 ID0676152- 15952.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 21 ID0714679- 13821.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 22 ID0754036- 17477.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 23 ID0756895- 2733.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 24 ID0756895- 2734.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 25 ID0756895- 2737.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 26 ID0770768- 7235.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 27 ID0775111- 8512.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 28 ID0788109- 12829.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 29 ID0797354- 7464.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 30 ID0797354- 7465.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar
Tabel  II  merupakan  hasil  diagnosis  data training. Perhitungan  persentasi  error  pada  Tabel  II  adalah  sebagai berikut:
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑛𝑦𝑎 × 100% %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 1 30 × 100%
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  0.0333 × 100%
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  3.33%
Hasil  yang  didapatkan  memiliki  persentasi  error  yaitu 3,33% pada tabel II.
TABEL III

## H ASIL P ERHITUNGAN E RROR D ATA T ESTING

## Hasil Perhitungan Error
No Nama File Hasil Diagnosa
Vali- dasi Sistem Rumah sakit 1 ID0729496- 11704.jpg Diabetic Retinopathy Normal Salah 2 ID1092734- 12389.jpg Diabetic Retinopathy Normal Salah 3 ID01222814- 12441.jpg Diabetic Retinopathy Normal Salah 4 ID01260484- 15763.jpg Diabetic Retinopathy Normal Salah 5 ID0785163- 11840.jpg Diabetic Retinopathy Normal Salah 6 ID0794788- 14580.jpg Normal Normal Benar 7 ID0797191- 16008.jpg Normal Normal Benar 8 ID0797701- 15586.jpg Normal Normal Benar 9 ID0797977- 15686.jpg Normal Normal Benar 10 ID0798657- 15837.jpg Normal Normal Benar 11 ID0799893- 16183.jpg Normal Normal Benar 12 ID1256814- 15317.jpg Normal Normal Benar 13 ID1263234- 15843.jpg Normal Normal Benar 14 ID1264974- 15994.jpg Normal Normal Benar 15 ID0792027- 16204.jpg Normal Normal Benar 16 ID0759328- 3397.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 17 ID0759328- 3398.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 18 ID0770768- 7241.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 19 ID0775439- 8416.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 20 ID0775939- 9213.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 21 ID0775939- 9214.jp Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 22 ID0785331- 11740.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 23 ID0785331- 11741.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar
e-ISSN: 2548-6861
Deteksi Microaneurysm pada Mata sebagai Langkah Awal untuk Penentuan Diabetic Retinophaty menggunakan Pengolahan Citra Digital (Anisa Habsari, Tri Harsono, Heny Yuniarti, Rita Tjandra)
145 24 ID0785665- 16191.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 25 ID0787823- 12736.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 26 ID0793528- 14499.jpg Normal Diabetic Retinopathy Salah 27 ID0791941- 15939.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 28 ID0797073- 15289.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 29 ID0743256- 15955.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar 30 ID0743256- 15956.jpg Diabetic Retinopathy Diabetic Retinopathy Benar
Tabel  III  merupakan  hasil  dar  diagnose  data  testing. Persentase  error  yang  terjadi  pada  diagnosis  data  testing dihitung dengan persamaan berikut:
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑛𝑦𝑎 × 100% %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 6 30 × 100%
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  0.2 × 100% %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  20%
Hasil dari keseluruhan data  yang sudah dilakukan proses pengujian dengan 60 data uji menghasilkan rata-rata sebagai berikut:
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑛𝑦𝑎 × 100% %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 7 60 × 100%
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  0.116 × 100% %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  11.6%
Perhitungan  persentase  error  senilai  11.6%  maka  dapat didefinisikan  bahwa  keberhasilan  sistem  rata-rata  diperoleh dari 100% keberhasilan sistem  dikurangi dengan persentase error  yang sudah didapatkan. Maka, persentasi keberhasilan sistem sebesar 88.4%.
Sistem  dapat  memprediksi  dengan  30  data  termasuk diabetic  retinopathy dari  60  data  total.  Namun  terdapat  2 data  yang  tidak  sesuai  dengan  klasifikasi  yang  divalidasi oleh  dokter.  Perhitungan  nilai  presisi  dengan  persamaan matematika (2) sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑥100% (2)
Perhitungan nilai presisi sistem dalam mendeteksi adanya diabetic retinopathy dilakukan dengan persamaan matematika (2) sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 29 29 + 6 𝑥100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 29 35 𝑥100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 29 35 𝑥100%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =  0.82 x100%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =  82%
Hasil perhitungan nilai presisi tersebut sebesar 82%.

## V. K ESIMPULAN
Sistem yang dibangun dengan tahapan-tahapan yang telah diproses  menghasilkan  nilai  akurasi  sistem  sebesar  88.4  % dan  nilai  presisi  sebesar  82%.  Semua  tahapan  untuk mendeteksi microaneurysm telah  dapat  dilakukan  sehingga sistem  menghasilkan  klasifikasi  2  kelas,  yaitu  citra  normal dan  citra diabetic  retinopathy. Penelitian  ini  perlu dikembangkan  untuk  memperoleh  sistem  yang  lebih  baik dan  sempurna.  Sistem  memerlukan  metode-metode  yang lebih  efisien  serta  dapat  menghilangkan  pembuluh  darah dengan baik sehingga akurasi sistem lebih besar dan akurat. Dengan  demikian,  untuk  penelitian  selanjutnya  perlu dilakukan  perbaikan  parameter  yang  digunakan  untuk memperoleh hasil yang lebih baik dan akurat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  sebesar-besarnya  diucapkan  kepada semua  pihak  yang  membantu  penelitian  ini  dan  juga  PENS yang telah mendukung riset ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] D.  Susetianingtias,  S.  Madenda,  Rodiah  and  Fitrianingsih, "Pengolahan  Citra  Fundus  Diabetik  Retinopati  Edisi  1,"  in Pengolahan  Citra  Fundus  Diabetik  Retinopati  Edisi  1,  Jakarta, Gunadarma, 2017.
[2] A.  S.  Kartasasmita,  "Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia," 2018.  [Online].  Available:  http://www.yankes.kemkes.go.id/read- retinopati-diabetik-pergeseran-paradigma-kebutaan-pada-era- milenial-5984.html. [Accessed 14 may 2020].
[3] N.  Das,  N.  Puhan  and  R.  Panda,  "Entropy  Thresholding  based Microaneurysm Detection in Fundus Images," Jurnal IEEE, 2015.
[4] S.  Kumar  and  B.  Kumar,  "Diabetic  Retinopathy  Detection  by Extracting Area and Number of Microaneurysm from Colour Fundus Images,"  5th  International  Conference  on  Signal  Processing  and Integrated Networks (SPIN Prosiding), pp. 359-364, 2018.
[5] S.  S.  Puranik  and  S.  Malode,  "Morphology  Based  Approach  for Microaneurysm  Detection  from  Retinal  Image,"  International Conference  on  Automatic  Control  and  Dynamic  Optimization Techniques Prociding, pp. 635-639, 2016.
[6] C. Chen, L. Harries, A. C. Kopel, B. L. Lee, P. C. Salmonsen and A. H. Shaikh, "Houston Eye Associates," Glacial Multimedia, [Online]. Available: https://www.houstoneye.com/retinal-disorders-
houston/diabetic-retinopathy/. [Accessed 20 july 2020].
[7] M.  Santoso,  T.  Indriyani  and  R.  E.  Putra,  "deteksi  Microaneurysm pada  Citra  Retina  Mata  Menggunakan  matched  filter,"  Jurnal INTEGER, vol. ii, no. 2, pp. 59-68, 2017.
[8] S.  Ozturk  and  B.  Akdemir,  "Application  of  Feature  Extraction  and Classification  Methods  for  Histopathological  Image  using  GLCM, LBP, LBGLCM,GLRLM and SFTA," Science Direc Papert, pp. 40- 46, 2018.
[9] P.  M.  Kumar,  P.  K.  Singh  and  D.  Yada,  "GLCM  Based  Feature Extraction and Medical X-RAY Image Classification using Machine Learning Techniques," Jurnal IEEE, 2019.
[10] Opencv, "Opencv Tutorial," OPENCV, [Online].
[11] Available: https://docs.opencv.org/4.5.2/d9/d61/tutorial_py_morphological_ops. html. [Accessed 29 June 2021].
[12] I.  M.  Parapat,  M.  T.  Furqon  and  Sutrisno,  "Penerapan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)  Pada  Klasifikasi  Penyimpangan Tumbuh  Kembang  Anak,"  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. ii, no. 10, pp. 3163-3169, 2018.