P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332

## Klasifikasi Glaukoma Menggunakan Artificial Neural Network
Alva Rischa Qhisthana Pratika 1 , Rita Magdalena 2 , R Yunendah Nur Fuadah 3
1,2,3 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi Jl. Terusan Buah Batu, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Bandung, Jawa Barat 40257 E-mail : alvarischa@student.telkomuniversity.co.id 1 , ritamagdalena@telkomuniversity.ac.id 2 , yunendah@telkomuniversity.ac.id 3.

## Abstract
Glaucoma  is  an  eye  disease  caused  by  increased  eyeball  pressure  resulting  in  damage  to  the optic nerve and the second leading cause of blindness after cataracts. Nerve damage often occurs without symptoms so that an early examination can reduce the risk of glaucoma. Therefore, the authors designed a glaucoma detection system through eye fundal images that can facilitate the detection  of  glaucomaby  extracting  various  features  like  Rim  to  Disc  Ratio,  Cup  to  Disc  Ratio (CDR),  Vertical  Cup  to  Disc  Ratio  (VCDR),  Horizontal  Cup  to  Disc  Ratio  (HCDR),  and Horizontal  to  Vertical  CDR  (H-V  CDR)  with  Morphological  Operations  dan  Thresholding  for segmentation of Optic Disc (OD) and Optic Cup (OC). Artificial Neural Network (ANN) is used as  a  classifier  of  glaucoma.  Through  this  method,  the  test  data  can  be  divided  into  two classifications  namely  normal  eyes  and  glaucoma  eyes.  62  pieces  of  data  will  be  trained  and 62  pieces  of  data will be tested. The results obtained aim to facilitate early detection of glaucoma eyes. Accuracy on training data reaches 100% and accuracy in this study is reached 93.5484%. Keyword: Glaucoma, Morphological Operation, Thresholding, Artificial Neural Network

## Abstrak
Glaukoma adalah penyakit mata yang disebabkan oleh peningkatan tekanan bola mata sehingga terjadi  kerusakan  saraf  optik  dan  dapat  menyebabkan  kebutaan  nomor  dua  setelah  katarak. Kerusakan saraf sering terjadi tanpa gejala sehingga pemeriksaan dini dapat mengurangi resiko dari  glaukoma.  Oleh  karena  itu,  penulis  merancang  suatu  sistem  untuk  mendeteksi  glaukoma melalui citra fundus mata dengan mengekstraksi beberapa fitur yaitu Rim to Disc Ratio, Cup to Disc Ratio (CDR), Vertical Cup to Disc Ratio (VCDR), Horizontal Cup to Disc Ratio (HCDR), dan Horizontal to Vertical CDR (H-V CDR) dengan mengsegmentasi Optic Disc (OD) dan Optic Cup (OC) dengan menggunakan metode Morphological Operations dan Thresholding. Artificial Neural Network (ANN) digunakan sebagai metode klasifikasi glaukoma. Melalui metode tersebut, data  uji  dapat  dibagi  dalam  dua klasifikasi  yaitu  mata  normal  dan  mata  glaukoma.  Data  latih yang  akan  diambil  sebanyak  62  buah  dan  data uji yang akan  diambil  sebanyak  62  buah.  Hasil yang  diperoleh bertujuan  untuk  memudahkan  mendeteksi  secara  dini  mata  glaukoma.  Akurasi pada data latih mencapai 100% dan akurasi pada data uji mencapai 93,5484%. Kata kunci: Glaukoma, Morphological Operation, Thresholding, Artificial Neural Network

## I. Pendahuluan
Glaukoma  adalah  sebuah  penyakit neurodegenerative  multi  factorial ,  yang  seiring  berjalannya  waktu akan  menurunkan  daya  penglihatan  seseorang  yang  mengakibatkan  kebutaan.  Faktor  utama  dari  glaukoma adalah  peningkatan  tekanan  bola  mata  atau Intra  Ocular  Pressure (IOP)  yang  dapat  menyebabkan kerusakan saraf optik sehingga otak tidak mendapatkan informasi gambar dari reseptor cahaya[1]. Perubahan retina  dan  saraf  optik  sering  terjadi  tanpa  gejala  dan  tidak  terdeteksi  dengan  tes  diagnostik[2].  Sehingga pemeriksaan  dini  dan  perawatan  medis  yang  disarankan  oleh  dokter  spesialis  mata  dapat  membantu mengurangi resiko dari penyakit glaukoma[1].
Statistik  yang  telah  dihasilkan,  pada  tahun  2013  jumlah  orang  dengan  umur  40-80  tahun  pengidap
glaukoma  mencapai  64,3  juta.  Di  benua  Asia  pengidap  glaukoma  mencapai  60%  dari  total  pengidap glaukoma  di  seluruh  dunia dan  di  benua  Afrika mencapai 13%  pengidap  glaukoma, dan  diperkirakan  akan meningkat menjadi 76,0 juta pada tahun 2020 dan akan menjadi 111,8 juta di tahun 2040[3].
Dokter mata biasanya mendeteksi glaukoma dengan menggunakan parameter Cup to Disc Ratio (CDR). Namun, untuk menentukan Cup to Disc Ratio (CDR) cukup sulit karena rendahnya kontras diantara cup dan daerah  lingkungannya.  Selain  itu  perhitungan  CDR  manual  harus  dilakukan  oleh  dokter  terlatih  dan perangkat  yang  mahal  seperti Heidelberg  Retinal  Tomograph  ( HRT)  yang  relatif  terbatas.  Oleh  sebab  itu dibutuhkan adanya pendeteksian glaukoma secara otomatis[4].
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  dilakukan  deteksi  glaukoma  dengan menggunakan Cup  to  Disc  Ratio (CDR), rasio Rim Neuroretinal di inferior, superior, temporal dan nasal kuadran yaitu kuadran ISNT dengan database  yang  digunakan  DROINS  dengan  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  Artificial  Neural  Network (ANN)  oleh  Kurnika  Choudhary  and  Shamik  Tiwari  dengan  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  96%[5].  Dan telah dilakukan deteksi galukoma dengan menggunakan beberapa fitur berupa Rim to Disc Ratio , Cup to Disc Ratio (CDR), Vertical Cup to Disc Ratio (VCDR), dan Horizontal to Vertical CDR (H-V CDR) yang berasal dari gambar retina oleh Megha Lontakar, Kevin Noronha, dan Jayasudha Koti dari India dengan sampel 75 mata  normal  dan  75  mata  glaukoma  dengan  perbandingan  klasifikasi  dari K-Nearest  Neighbor (K-NN ), Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM). Dari ketiga metode klasifikasi tersebut, yang memiliki tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  pada  metode  K-NN,  dengan  akurasi,  spesitifitas,  sensitivitas, Positive Predictive  Value (PPV)  dan Negative  Predictive  Value (NPV) masing-masing  yaitu  99,22%, 84%,  86,66%, 84,41%, dan 86,30%[6].
Cup  to  Disc  Ratio (CDR)  adalah  metode  ekstraksi  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  mendeteksi glaukoma.  CDR  dihitung  dengan  menggunakan  diameter Optic  Cup dibagi  dengan  diameter Optic  Disc . Optic  Disc adalah area terang  dari  saraf optic, sementara Optic  Cup adalah tempat  paling terang  di  dalam Optic Disc [7]. Parameter okular lainnya  yaitu Rim To Disc Ratio dihitung dan digunakan bersama dengan Cup to Disc Ratio (CDR)  untuk  mengklasifikasikan  gambar  sebagai  glaukomatik  atau  normal.  Ini  adalah  metode  yang lebih efisien dan kuat karena meningkatkan keandalan dan akurasi sistem[8].
Artificial Neural  Network (ANN) adalah  pengklasifikasi  yang  banyak  digunakan  dalam  diagnosis  medis dan  telah  terbukti  menjadi  sangat  efektif[9].  ANN  adalah  seperangkat  algoritma  pembelajaran  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  fungsi  yang  tergantung  pada  banyak  input  dan  tidak  dikenal.  ANN  sebagai koleksi neuron yang terhubung. ANN digunakan untuk pengenalan pola dan klasifikasi[10].
Pada  penelitian  ini  akan  dirancang  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dunia  medis  untuk  mendeteksi secara dini penyakit glaukoma melalui citra mata yaitu bagian fundus mata dengan menghitung Rim to Disc Ratio , Cup  to  Disc  Ratio (CDR), Vertical  Cup  to  Disc  Ratio (VCDR), Horizontal  Cup  to  Disc  Ratio (HCDR),  dan Horizontal  to  Vertical  CDR (H-V  CDR)  pada Optic  Disc (OD), Optik  Cup (OC)  dan Neuroretinal Rim (NRR) dengan menggunakan metode Morphological Operations dan Thresholding , metode klasifikasi yang digunakan adalah Artificial Neural Network (ANN).

## II. Metodologi Dan Perancangan Sistem

## 2.1 Glaukoma
Glaukoma  adalah  penyakit  mata  yang  menyebabkan  ireversibel  penurunan  bidang optic [11].  Glaukoma menyebabkan  perubahan  struktural  kepala  saraf  optik  (ONH),  lapisan  serat  saraf  dan  fungsional  simultan kegagalan  bidang  visual  yang  mana  perubahan  struktural  dimanifestasikan  oleh  pelek  neuroretinal  yang perlahan
-  lahan  menandakan  adanya  degenerasi  akson  dan  astrosit  dari  saraf optic [12].  Mata  glaukoma  terjadi peningkatan intra okular bola mata atau Intra Ocular Pressure (IOP). Karena peningkatan IOP,  ukuran cup mulai  meningkat  yang  sesuai  meningkatkan  CDR.  untuk  disc  normal CDR  dianggap  kurang  dari  0,5  tetapi dalam kasus glaukoma, lebih besar dari 0,5. Ukuran cup yang meningkat, juga memengaruhi neuroretinal rim (NRR).  NRR  adalah  wilayah  yang  terletak  di  antara  tepi  cakram  optik  dan  cangkir  optik.  Dengan  adanya glaukoma,  rasio area  yang  dicakup  oleh  NRR  di  daerah  hidung  dan  temporal  menjadi  tebal  dibandingkan dengan  daerah  yang  dicakup  oleh  NRR  di  wilayah Inferior dan Superior [13].  Gambar  1  menunjukan perbedaan antara mata normal dan mata glaukoma.
Gambar 1. (a) Mata glaukoma dengan CDR>0.5, (b) Mata normal dengan CDR <0.5[13]
2.2 Optic Disc Dan Optic Cup
Optic Disc adalah area terang dari saraf optic, sementara Optic Cup adalah tempat paling terang di dalam Optic Disc [7]. Deteksi batas otomatis Optic Disc dan Optic Cup memainkan peran penting untuk diagnosis penyakit retina yang dibantu komputer dari gambar ophthalmi[14]. Dalam kasus OD sehat, ukuran cup sangat kecil karena mengandung lebih dari 1,2 juta serat. Dalam glaukoma, ukuran cup meningkat karena hilangnya serabut saraf optik. Peningkatan ukuran cup ini merupakan tanda penting dari glaukoma[2]. Oleh karena itu CDR vertikal  dan  CDAR  adalah  2  fitur  yang  paling  penting  dan  banyak  digunakan  dalam  pendeteksian glaukoma[6]. Berikut ini adalah gambar 2 yang menunjukan meridian untuk pengukuran CDR.
Gambar 2. Meridian Cup to Disk Ratio (CDR)

## 2.3 Neuroretinal Rim
Neuroretinal  Rim adalah  wilayah  yang  terletak  di  antara  tepi  disk  optik  dan  gelas  optik.Setelah segmentasi  disk  optik  dan  gelas  optic,  NRR  diperoleh  dengan  mengurangi  gelas  optik  dari  disk optik.Perubahan tampilan area ini membantu dalam mengidentifikasi kerusakan pada disk akibat glaukoma. Ketebalan  pelek  adalah  fitur  penting  untuk  mendeteksi  apakah  fundus  glaukomatik  atau  tidak[8].  Rim neuroretinal dapat dipartisi menjadi empat kuadran: Inferior (I), Superior (S), Nasal (N) dan Temporal (T). Dalam mata yang sehat, Inferior (I) yang lebih rendah adalah biasanya lebih tebal dari pada pelek Superior (S), yang lebih tebal dari pelek Nasal (N), dan pelek Temporal (T) adalah yang paling tipis[15]. Dalam mata glaukomatik, cup meningkat di daerahnya secara vertikal mengurangi ketebalan pelek dalam cakram Inferior - Temoporal . Jadi rasio rim-disk untuk wilayah Inferior - Temoporal Rim dapat dievaluasi untuk menentukan glaukoma[8].

## 2.4 Citra Digital
Citra  digital  merupakan  pemrosesan  citra  dua  dimensi  yang  berisi array dengan  nilai  riil maupun kompleks[16]. Citra digital dapat direpresentasikan dalam persamaan 1 dibawah ini:
O,f( X ,y)<T o
suatu gambar dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, f (x, y), di mana x dan y adalah koordinat spasial (bidang),  dan  amplitudo  f  pada  setiap  pasangan  koordinat(x,  y)  disebut  intensitas  atau  tingkat  abu-abu  dari gambar pada titik[17]. Citra digital dapat dinyatakan dengan matriks berukuran N x M , yang mana N adalah kolom sedangkan M adalah baris[16]. Setiap elemen array matriks ini (pada posisi x,y) disebut dengan picture element , image element , pels , atau pixel [17].

## 2.5 Pengolahan Warna

## 2.5.1 Citra RGB
Gambar  digital  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk  RGB  memiliki  tiga  komponen  per  piksel,  masing- masing intensitas untuk merah, hijau dan biru[18]. Baris – Kolom – 3 array kelas uint8, uint16, tunggal, atau ganda  yang  nilai  pikselnya  menentukan  nilai  intensitas.  Untuk array tunggal  atau  ganda,nilai  berkisar  dari [0,1]
sedangkan untuk uint8, nilainya berkisar dari [0, 255] dan untuk uint16, nilai berkisar dari [0, 65535][19]. Gambar 3 menunjukan hasil dari proses RGB.
Gambar 3. (a) Original, (b) Layer blue , (c) Layer green, (d) Layer red

## 2.5.2 Ekualisasi Histogram
Ekualisasi  Histogram  adalah  teknik  peningkatan  gambar  yang  dirancang  untuk  menyamakan  frekuensi  - frekuensi kemunculan nilai piksel abu-abu yang berbeda[20]. Persamaan untuk nilai hasil ekualisasi histogram direpresentasikan dalam persamaan 2[21] berikut:
K  = round ( 𝐶i(2 𝑘 −1) ) (2) w.ℎ
yang mana C i merupakan distribusi kumulatif, w merupakan lebar citra, h adalah tinggi citra.

## 2.5.3 Thresholding
Thresholding adalah  suatu  teknik  yang  memisahkan  antara  daerah  terang  dengan  daerah  gelap  sehingga menghasilkan citra biner yaitu menjadi objek dan latar belakang[22]. Objek dan piksel background memiliki tingkat  abu-abu  yang  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  dua mode dominan.  Cara  mengekstrak  objek  dari background adalah  dengan  memilih  ambang  T[23].  Berikut  ini  nilai Thresholding yang  didefinisikan  dalam persamaan 3:
g(x,y)= { 1,f( X ,y)>T (3)
jika nilai pixel lebih  besar  dari threshold (T) diatur  menjadi 1  sebaliknya  jika kurang dari threshold (T) diatur menjadi 0[24].

## 2.5.4 Filling Holes
Filling  holes adalah  suatu  operasi  yang memberikan  nilai  1  pada  regionnya[25].  Operasi Filling  Holes dilakukan dengan cara menandai salah satu titik yang kemudian melalukan dilasi kondisional[26].

## 2.5.5 Operasi Morfologi
Operasi  Morfologi  merupakan  operasi  yang  mengubah  struktur  bentuk  objek,  Operasi  Morfologi  banyak digunakan pada citra biner yaitu dilakukan dengan membedakan antara objek dan latar[26].
Kunci dari Operasi Morfologi adalah pemilihan structuring element , karena pemilihan structuring element dapat mempengaruhi hasil dari pengolahan citra[25]. Structuring element dapat diibaratkan dengan mask pada pemrosesan citra biasa (bukan secara morfologi). Structuring element juga memiliki titik poros (disebut juga titik origin/ titik asal/titik acuan)[27].
Operasi morfologi memiliki 4 jenis, yaitu:
1. Dilasi
Operasi dilasi dilakukan untuk menambah ukuran objek dari suatu citra sehingga mempertebal citra[28].
Bentuk persamaan umum untuk Dilasi direpresentasikan dalam persamaan 4[29]:
𝑔(𝑥, 𝑦) = ƒ(𝑥, 𝑦)𝑆𝐸
(4)

## 2. Erosi
Operasi  dilasi  dilakukan  untuk mengurangi  ukuran  objek  dari  suatu  citra  sehingga mempertipis  citra hal ini berkebalikan dengan proses dilasi [27]. Bentuk persamaan umum untuk Erosi direpresentasi dalam persamaan 5 sebagai berikut [28]:
𝑔(𝑥, 𝑦) = ƒ(𝑥, 𝑦)𝜃𝑆𝐸 (5)

## 3. Opening
Operasi Opening merupakan kombinasi  dari  operasi Erosi dan  Dilasi,  yaitu melakukan  operasi  Erosi terlebih dahulu kemudian operasi Dilasi[27]. Bentuk persamaan umum untuk Opening direpresentasikan dalam persamaan 6 berikut ini[28]:
ƒ(𝑥, 𝑦) ° 𝑆𝐸  =  (ƒ(𝑥, 𝑦)𝜃𝑆𝐸)       𝑆𝐸
(6)

## 4. Closing
Operasi Closing merupakan  kombinasi  operasi  Erosi  dan  Dilasi  dengan  melakukan  operasi  Dilasi terlebih dahulu kemudian operasi Erosi[27]. Operasi Closing merupakan kebalikan dari operasi Opening . Bentuk persamaan umum Closing direpresentasikan dalam persamaan 7 berikut ini[28] :
ƒ(𝑥, 𝑦) ° 𝑆𝐸  = (ƒ(𝑥, 𝑦)       𝑆𝐸)𝜃𝑆𝐸
(7)

## 2.6 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi ciri adalah suatu proses untuk mendapatkan ciri dari suatu citra. Yang dijadikan sebagai vektor ciri  pada  sistem  ini  adalah  rasio.  Rasio  yang  dihitung  adalah  rasio  antara  optic  disk  terhadap  cup  disk  nya, yang mana antara lain vertical CDR, horizontal CDR, luas CDR, Horizontal to Vertical CDR dan rim to disc rasio . Perhitungan rasio dilakukan untuk mendiagnosa glukoma berdasarkan citra fundus mata. Nilai rasio ini yang nantinya digunakan sebagai acuan dalam proses klasifikasi.

## 2.7 Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah  model  matematika  dari  sistem  saraf  manusia  yang  disalin kemampuannya  untuk  dipelajari  dan  digeneralisasi.  Karena  sistem  non-linear  tidak  dikenal  atau  sangat kompleks sehingga hubungan antar  variabel  dapat  dengan mudah dimodelkan  oleh  ANN  [9].  ANN memiliki input layer , hidden layer, dan output layer. Struktur ANN terlihat pada gambar 4 berikut ini:
k jl
Input Layer Hidden Layer Output Layer
Node 1
Hidden Layer 1 Neuron 1
Hidden Layer 2
Neuron 1
Hidden Layer 3 Neuron 1
Node 2
Hidden Layer 1 Neuron 2 Hidden Layer 2 Neuron 2 Hidden Layer 3 Neuron 2 Output 1
Node 3
Hidden Layer 1
Neuron 3 Hidden Layer 2 Neuron 3 Hidden Layer 3 Neuron 3 Output 2
Node 4
Hidden Layer 1 Neuron 4 Hidden Layer 2 Neuron 4 Hidden Layer 3 Neuron 4 Node n Hidden Layer 1 Neuron n Hidden Layer 2 Neuron n
Hidden Layer 3 Neuron n

## Gambar 4. Struktur ANN

## 2.7.1 Backpropagation Neural Network
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau  propagasi  balik  disebut  juga  dengan multilayer  feedforward . Multilayer feedfordward mempropagasi input kearah depan secara bertahap yaitu lapisan demi lapisan layer [30].
Jika  jaringan  error  yang  dihasilkan  oleh  output  maka  sistem  akan  mempropagasi  balik  sinyal  hingga menemukan error sekecil  kecilnya.  Dalam melakukan pelatihan  jaringan,  sistem akan  melakukan  propagasi maju  kearah  depan  dan  propagasi  balik  terus  menerus  hingga  menemukan error yang  paling  kecil  atau nilainya adalah nol, hal ini disebut epoch [30].

## 2.7.2 Feed - Forward
Feed-forward network memiliki X sebagai input , H sebagai hidden layer , dan Y sebagai output . Jaringan adalah representasi grafis perhitungan, lapisan pertama dihitung dari input X1,….., Xn, lapisan output dihitung dari aktivasi unit tersembunyi ( hidden layer )[31]. Berikut ini persamaan 8,9,10 untuk merepresentasikan feed – forward:
X  =   H  ∑ 𝑛𝐼 𝑤 𝐼 X𝑙 + W 𝐼 (8) 𝑙=1
H = 1 (1+𝑒 −𝑥 ) Y  = 1 (1+𝑒 (x) ) j𝑙 jO (9)
(10)
yang  mana X [1,x1,  ….., xn1] adalah input  vector ,  H merupakan fungsi aktifasi dan w I adalah penurunan dari input l  ke hidden  neuron j  , w O yaitu  penurunan  dari hidden  neuron j  ke output l  serta W I = W O adalah ij
penurunan bias. jO iO
Fungsi  aktivasi  yang  umum  digunakan  adalah tangen,  hiperbolik ( tansig),  linier ( purelin )  dan logaritmik sigmoid ( logsig) fungsi[9]:
tansig(x) = (1–e −2𝑥 ) (1+𝑒 −2𝑥 ) (11)
purelin(x) = x (12) logsig(x) = 1 (1+e −x ) sofmax = 𝑒 z j (13) (14)
𝐾 𝑘=1 𝑒 z j
pada sofmax nilai z adalah vector pada layer output ( jika ada 5 output maka aka nada 5 elemen z juga), dan j adalah indeks dari output, j = 1,2, …, K.
2.7.2 Back – Forward
Nilai error akan  dijadikan  parameter  dalam  perhitungan backproagation .  Sistem  akan  terus  menghitung mundur  dan  maju  sampai  ditemukan  nilai error yang  paling  kecil[32].  Berdasarkan error Y k dimana  k  =  1 hingga  i,  digunakan  untuk  mendistribusikan error di  unit  Y k ke  seluruh  unit[31].  Persamaan  15  merupakan bentuk persamaan dari back propagation:
𝛿 𝑘 = (𝑇 − 𝑌 𝑘 )ƒ(𝑌 𝑘 ) = (𝑇 − 𝑌 𝑘 ) 𝑌 𝑘 (1 − 𝑌 𝑘 ) (15)
T  merupakan  target,  Y k merupakan  output  sebelumnya.  Dan  untuk  melakukan  perubahan  bobot  dilakukan dengan menggunkan persamaan 16 dibawah ini:
∆W j𝑘 = 𝑎𝛿 𝑘 Yk (16) ∑
𝑘=1
Mulai Input
Output Selesai Klasifikasi Ekstraksi Fitur Pre-Processing W jk merupakan suku perubahan bobot dan k adalah unit error yang digunakan untuk merubah bobot.
Faktor j pada  setiap hidden layer harus dihitung  sebagai dasar perubahan bobot semua garis yang berasal dari unit hidden layer dibawahnya [31]. Persamaan
𝛿 j =  ∑ 𝑛 𝛿 𝑘 ∆W j𝑘 (17)
dimana 𝛿 j merupakan faktor hidden layer berdasarkan error , dan j adalah faktor hidden layer .

## 2.8 Perancangan Sistem
Pada  penelitian  ini  akan  dirancang  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  mata  glaukoma  dan mata normal. Input sistem berupa citra fundus digital sebanyak 124 buah, yaitu 62 sebagai data latih dan 62 buah sebagai data uji yang diambil dari database RIM-ONE. Dalam sistem ini akan menggunakan 5 ektraksi fitur dan metode Artificial Neural Network untuk pengklasifikasiannya.

## 2.8.1 Diagram Alur Sistem
Penulis  merancang  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  mata  glaukoma  yang  menggunakan aplikasi  MATLAB,  dengan  metode Morphological  Operations dan Thresholding untuk  ekstraksi  cirri  dan metode Artificial Neural Network untuk klasifikasinya, dimana secara umum memiliki tahapan sebagai berikut :
1. Tahap Input Citra
2. Tahap Preprocessing
3. Tahap Ekstraksi Fitur
4. Tahap Klasifikasi
Perancangan sistem secara umum, dapat di representasikan dengan menggunakan blok alir pada gambar 5 sebagai berikut:
Gambar 5. Diagram Alir Sistem

## 2.8.2 Pre – Processing
Pre  –  Processing adalah  tahap  awal  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  dari  citra  masukan  yang diperoleh agar memudahkan pada proses ekstraksi fitur. Berikut ini gambar 6 yang mana merupakan gambar diagram alir pre-processing dari pengklasifikasi mata normal dan mata glaukoma:
Gambar 6. Diagram Alir Pre-Processing
2.8.3 Ektraksi Fitur
Setelah melakukan segmentasi maka akan mendapatkan nilai ekstraksi fitur, fitur ektraksi yang dilakukan :
1. Cup to Disc Area Ratio (CDR) = (Luas Optic Disc)
(Luas Optic Cup)
2. Vertical to CDR = (Vertical Cup Diameter) (Vertical Cup Diameter)
3. Horizontal to CDR = (Hotizontal Cup Diameter)
(Horizontal Cup Diameter
4. Horizontal to Vertical CDR = (Hotizontal  CDR)
(Vertical Diameter)
5. Rim to Disc Ratio = (Luas Rim)
(Luas CDR)
(18) (19) (20) (21)
(22)

## 2.8.4 Klasifikasi
Secara  garis  besar  sistem  terbagi  menjadi  2  proses,  yaitu  proses  latih  dan  proses  uji.  Proses  latih  adalah proses  pembentukan  database  yang  mengambil  dan  menyimpan  nilai  ciri  dari  setiap  citra  mata  yang  akan dijadikan referensi pada proses uji. Data uji tesebut akan di input ke dalam sistem untuk ekstraksi ciri kemudian hasil data uji tesebut akan diklasifikasikan berdasarkan database nilai  fitur dari data latih dengan menggunakan metode Artificial  Neural  Network .  Berikut  ini  adalah  diagram  alir  klasifikasi  sistem  dari  pendeteksi  glaukoma dengan menggunakan citra mata, yang terdapat pada Gambar 7 berikut ini:
Pre-Processing OD Pre-Processing OC Mulai Mulai Input Data Input Data Output Pre- Processing Output Pre- Processing Selesai Selesai Closing Opening Thresholding Thresholding Median Filter Median Filter Histogram Kanal Green Kanal Red Resize Resize Fill Fill
Gambar 7. Diagram Alir Klasifikasi

## III. Pengujian Dan Analisis
3.1 Analisis Parameter Pada Artificial Neural Network Pada penelitian ini diujikanan parameter dari ANN untuk mengetahui jumlah hidden layer 1, 2, 3, 4 dengan jumlah neuron 5,  10,  15,  20  dan  jumlah epoch 150 , 250,  350,  450  dengan  jumlah error  goal 0,000001 sehingga  mendapat  hasil  manakah  yang  paling  tepat.  Berikut  ini  adalah  tabel  1  yang  mana  hasil  pengujian parameter Artificial Neural Network.
Tabel 1. Pengujian Parameter ANN No Hidden Layer Neuron Epoch Akurasi Latih Akurasi Uji 1 1 5 150 96,7742 85,4839 2 1 5 250 93,5484 91,9355 3 1 5 350 95,1613 75,8065 4 1 5 450 96,7742 82,2581 5 1 10 150 96,7742 80,6452 6 1 10 250 95,1613 90,3226 7 1 10 350 98,3871 91,9355 8 1 10 450 98,3871 87,0968 9 1 15 150 95,1613 87,0968 10 1 15 250 98,3871 91,9355
Mulai Mulai Input Data Input Data Output Klasifikasi dengan menggunakan ANN Normal Jaringan Hasil Pelatihan Selesai Tahap Latih Tahap Uji Glaukoma Pelatihan ANN Ekstraksi Fitur Ekstraksi Fitur Segmentasi Segmentasi Pre-Proseccing Pre-Proseccing
P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332
No Hidden Layer Neuron Epoch Akurasi Latih Akurasi Uji 11 1 15 350 98,3871 90,3226 12 1 15 450 96,7742 82,2581 13 1 20 150 96,7742 90,3226 14 1 20 250 98,3871 83,871 15 1 20 350 100 90,3226 16 1 20 450 98,3871 87,0968 17 2 5 150 98,3871 85,4839 18 2 5 250 96,7742 80,6452 19 2 5 350 100 90,3226 20 2 5 450 98,3871 82,2581 21 2 10 150 96,7742 88,7097 22 2 10 250 100 82,2581 23 2 10 350 98,3871 80,6452 24 2 10 450 98,3871 85,4839 25 2 15 150 100 82,2581 26 2 15 250 98,3871 82,2581 27 2 15 350 100 77,4194 28 2 15 450 100 80,6452 29 2 20 150 98,3871 83,871 30 2 20 250 100 83,871 31 2 20 350 100 88,7097 32 2 20 450 100 83,871 33 3 5 150 100 85,4839 34 3 5 250 98,3871 87,0968 35 3 5 350 100 82,2581 36 3 5 450 100 79,0323 37 3 10 150 98,3871 90,3226 38 3 10 250 100 93,5484 39 3 10 350 100 85,4839 40 3 10 450 100 85,4839 41 3 15 150 100 74,1935 42 3 15 250 100 82,2581 43 3 15 350 100 90,3226 44 3 15 450 100 82,2581 45 3 20 150 100 88,7097 46 3 20 250 100 82,2581 47 3 20 350 100 80,6452 48 3 20 450 100 82,2581 49 4 5 150 98,3871 90,3226 50 4 5 250 98,3871 80,6452 51 4 5 350 98,3871 82,2581
P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332
52 4 5 450 100 70,9677 No Hidden Layer Neuron Epoch Akurasi Latih Akurasi Uji 53 4 10 150 98,3871 82,2581 54 4 10 250 100 90,3226 55 4 10 350 100 91,9355 56 4 10 450 100 90,3226 57 4 15 150 98,3871 82,2581 58 4 15 250 100 87,0968 59 4 15 350 100 85,4839 60 4 15 450 100 74,1935 61 4 20 150 100 79,0323 62 4 20 250 100 90,3226 63 4 20 350 100 82,2581 64 4 20 450 96,7742 70,9677
Pada tabel 1 merupakan hasil pengujian terhadap jumlah hidden layer , jumlah neuron dan jumlah epoch pada Artificial Neural Network . Hasil pengujian pada neuron 5, 10, 15, dan 20 dengan jumlah hidden layer 1, 2, 3, 4 dan jumlah epoch sebesar 150, 250, 350, 450, akurasi terbaik menunjukan nilai akurasi latih 100% dan nilai  akurasi  uji  93,484%  yaitu  dengan  jumlah hidden  layer 3,  jumlah neuron 10,  dan  jumlah epoch 250. Berikut  ini  merupakan  Gambar  8  yang  merepresentasikan  hasil  akurasi  dari  tabel  1  berdasarkan  jumlah hidden layer 1, 2, 3, 4. Gambar 9 merupakan gambar yang merepresentasikan hasil akurasi dari tabel 1  berdasarkan  jumlah neuron 5,  10,  15,  20.  Dan  Gambar  10  merupakan  hasil  akurasi  dari  tabel  1 berdasarkan jumlah epoch 150, 250, 350, 450.
Gambar 8. Tingkat Akurasi Berdasarkan Jumlah Hidden Layer
Pada  jumlah hidden  layer 1  mencapai  akurasi latih  98,3871%  dan  akurasi  uji  91,9355%,  jumlah hidden layer 2  mencapai  akurasi  latih  100%  dengan  akurasi  uji  90,3226%,  Pada  jumlah hidden  layer  3 mencapai akurasi latih 100% dan akurasi uji sebesar 93,5484%, dan pada jumlah hidden layer 4 mencapai akurasi latih 100% dan akurasi uji 91,9355%
Gambar 9. Tingkat Akurasi Berdasarkan Jumlah Neuron
Pada neuron 5  mencapai  akurasi  latih  93,5484%  dan  akurasi  uji  91,9355%,  pada neuron 10  mencapai akurasi  latih  100%  dan  akurasi  uji  93,5484%, neuron 15  mencapai  akurasi  latih  98.3871%  dan  akurasi  uji 91,9355% dan neuron 20 mencapai akurasi latih 100% dan akurasi uji 9,3226%.
Gambar 10. Tingkat Akurasi Berdasarkan Jumlah Epoch
Berdasarkan  gambar  10  jumlah epoch 150  menghasilkan  akurasi  latih  sebesar  98,3871%  dan  akurasi  uji 90,3226%, jumlah epoch 250 menghasilkan akurasi latih 100% dan akurasi uji 93,5484%, dengan epoch 350 menghasilkan  akurasi  latih  100%  dan  akurasi  uji  91,9355%,  serta  epoch  450  menghasilkan  akurasi  latih 98,3871% dan akurasi uji 90,3226%.

## IV. KESIMPULAN
Perancangan  sistem  yang  di  buat  mampu  mendeteksi  dengan  baik  mata  normal  dan  glaukoma  dengan menggunakan ektraksi fitur vertical CDR, horizontal CDR, CDR, Horizontal to Vertical CDR dan rim to disc ratio dengan  metode Morphological  Operations dan thresholding Dengan  menggunakan  metode  klasifikasi Artificial Neural Network dengan akurasi 93,5484% terdapat pada neuron 10 dengan jumlah hidden layer nya 3 dan jumlah epoch sebesar 250.
Penggunaan  jumlah hidden  layer berpengaruh  pada  akurasi  sistem,  yang  mana  semakin  banyak  jumlah hidden layer maka  akan  menunjukan  peningkatan  kemampuan  sistem  untuk  belajar,  sehingga network dapat
memetakan data latih dan target lebih tepat. Namun sistem bisa saja mengalami overfitting .
Jumlah neuron yang  digunakan  mempengaruhi  fungsi  aktivasi  dari  suatu  sistem.  Jumlah neuron akan berbanding lurus dengan fungsi aktivasinya, artinya ketika jumlah neuron semakin banyak maka akan semakin baik pula fungsi aktivasiya. Fungsi aktivasi dapat mempengaruhi hyperplane dalam memisahkan antar kelas. Namun  jumlah neuron yang  banyak  tidak  menjamin  sistem  memiliki  akurasi  terbaik,  hal  ini  dikarenakan adanya overfitting pada sistem.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] S. M. Nikam and C. Y. Patil, “Glaucoma detection from fundus images using MATLAB GUI,” Proc. - 2017 3rd Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Autom. (Fall), ICACCA 2017 , pp. 1–4, 2018.
[2] N. N. Osborne, Glaucoma: An Open-Window to Neurodegeneration and Neuroprotection . 2008.
[3] Y. Tham et al. , “Global Prevalence of Glaucoma and Projections of Glaucoma Burden through 2040 A Systematic Review and Meta-Analysis,” Ophthalmology , vol. 121, no. 11, pp. 2081–2090, 2020.
[4] R. Munarto, E. Permata, and I. G. A. T, “Klasifikasi Glaucoma Menggunakan Cup-To-Disc Ratio Dan Neural Network,” Simp. Nas. RAPI XV - 2016 FT UMS , pp. 370–378, 2016.
[5] K.  Choudhary,  “ANN  Glaucoma  Detection  using  Cup-to-Disk  Ratio  and  Neuroretinal  Rim,” Int.  J. Comput. Appl. (0975 – 8887) , vol. 111, no. 11, pp. 8–14, 2015.
[6] M. Lotankar, K. Noronha, and J. Koti, “Detection of optic disc and cup from color retinal images for automated  diagnosis  of  glaucoma,” 2015  IEEE  UP  Sect.  Conf.  Electr.  Comput.  Electron.  UPCON 2015 , 2016.
[7] W. Ruengkitpinyo, P. Vejjanugraha, W. Kongprawechnon, T. Kondo, P. Bunnun, and H. Kaneko, “An automatic  glaucoma  screening  algorithm  using  cup-to-disc  ratio  and  ISNT  rule  with  support  vector machine,” in IECON 2015 - 41st Annual Conference of  the IEEE Industrial Electronics Society , 2015, pp. 000517–000521.
[8] A. Agarwal, S. Gulia, S. Chaudhary, M.  K. Dutta,  C.  M.  Travieso,  and  J.  B.  Alonso-Hernandez,  “A novel approach to detect glaucoma in retinal fundus images using cup-disk and rim-disk ratio,” IWOBI 2015 - 2015 Int. Work Conf. Bio-Inspired Intell. Intell. Syst. Biodivers. Conserv. Proc. , pp. 139–144, 2015.
[9] S.  Vlad,  S.  Demea,  H.  Demea,  and  R.  Holonec,  “Neural  network  classifier  for  glaucoma diagnosis,” 2015 E-Health Bioeng. Conf. EHB 2015 , pp. 1–4, 2016.
[10] T.  M.  Gayathri  Devi,  S.  Sudha,  and  P.  Suraj,  “Artificial neural networks  in retinal  image analysis,” 2015 3rd Int. Conf. Signal Process. Commun. Networking, ICSCN 2015 , 2015.
[11] A. Soltani, T. Battikh, I. Jabri, Y. Mlouhi, and M. N. Lakhoua, “Study of contour detection methods as applied  on  optic  nerve’s  images  for  glaucoma  diagnosis,” Int.  Conf.  Control.  Decis.  Inf.  Technol. CoDIT 2016 , pp. 83–87, 2016.
[12] R.  Bock,  J.  Meier,  L.  G.  Nyúl,  J.  Hornegger,  and  G.  Michelson,  “Glaucoma  risk  index:Automated glaucoma detection from color fundus images,” Med. Image Anal. , vol. 14, no. 3, pp. 471–481, Jun. 2010.
[13] H. Ahmad, A. Yamin, A. Shakeel, S. O. Gillani, and U. Ansari, “Detection of Glaucoma Using Retinal Fundus Images,” 2014 Int. Conf. Robot. Emerg. Allied Technol. Eng. , pp. 321–324, 2014.
[14] M.  S.  Haleem et  al. ,  “A  Novel  Adaptive  Deformable  Model  for  Automated  Optic  Disc  and  Cup Segmentation to Aid Glaucoma Diagnosis,” J. Med. Syst. , vol. 42, no. 1, 2018.
[15] P.  Das,  S.  R.  Nirmala,  and  J.  P.  Medhi,  “Detection  of  glaucoma  using  neuroretinal  Rim information,” 2016 Int. Conf. Access. to Digit. World, ICADW 2016 - Proc. , pp. 181–186, 2017.
[16] D. Putra, Pengolahan Citra Digital - Darma Putra - Google Books . C.V Andi Offset, 2010.
[17] R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and P. Hall, Digital Image Processing . Prentice Hall, 2002.
[18] S. J. Sangwine, “Colour in image processing,” Electron. Commun. Eng. J. , no. October, pp. 211–219, 2000.
[19] T.  Kumar and  K.  Verma,  “A  Theory  Based  on  Conversion  of  RGB  image  to  Gray  image  A  Theory Based on Conversion of RGB image to Gray image,” Int. J. Comput. Appl. (0975 – 8887) , vol. 7, no. April 2016, pp. 6–10, 2010.
[20] I.  Onur  and  A.  Celebi,  “IMAGE  HISTOGRAM  EQUALIZER  HARDWARE,” Proc.  Acad.  Int. Conf. Istanbul, Turkey , no. October, pp. 6–10, 2017.
[21] U.  Membantu  and  P.  Mikroaneurisma,  “Segmentasi  citra  retina  digital  retinopati  diabetes  untuk membantu pendeteksian mikroaneurisma 1),” Teknol. Elektro , vol. 9, no. 1, 2010.
[22] D.  M.  Ra,  I.  Setiawan,  W.  Dewanta,  H.  A.  Nugroho,  and  H.  Supriyono,  “Pengolah  Citra  Dengan
Metode Thresholding,” J. Media Infotama , vol. 15, no. 2, 2019.
[23] A.  T.  R.  I.  Utami,  P.  S.  Informatika,  F.  Komunikasi,  D.  A.  N.  Informatika,  and  U.  M. Surakarta, “Implementasi metode otsu thresholding untuk segmentasi citra daun,” 2017.
[24] J. Rogowska, Overview and Fundamentals of Medical Image Segmentation . Academic Press.
[25] F.  Fahrianto,  A.  Agusta, and  A.  T.  Muharam,  “PENDETEKSIAN  POSISI  PLAT  NOMOR  MOBIL MENGGUNAKAN  METODE  MORFOLOGI  DENGAN  OPERASI  DILASI,  FILLING  HOLES, DAN OPENING,” J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 10–15, 2015.
[26] E.  Putri,  “PENGUJIAN  CITRA  JERUK  BABY  UNTUK  MENGETAHUI  AREA  CACAT MENGGUNAKAN KLASIFIKASI PIXEL,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 7, pp. 73–79, 2018.
[27] S. H. Anwariningsih, A. Z. Arifin, and A. Yuniarti, “Estimasi bentuk,” vol. 5, no. 3, pp. 157–165, 2010.
[28] R.  Srisha  and  A.  Khan,  “Morphological  Operations  for  Image  Processing :  Understanding  and  its Applications,” no. December, 2013.
[29] S.  Zahrah,  R.  Saptono,  and  E.  Suryani,  “Identifikasi  Gejala  Penyakit  Padi  Menggunakan  Operasi Morfologi Citra,” no. Snik, pp. 100–106, 2016.
[30] B. R. Suteja, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Studi Kasus Pengenalan Jenis Kopi,” J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 49–62, 2007.
[31] J.  Larsen,  “Introduction  to  Artificial  Neural  Networks,”  in Department  Of  Mathematical Modelling Technical University Of Denmark , no. November, 1999.
[32] Z.  F.  M.  Ramli,  I.  Wijayanto,  and  S.  Hadiyoso,  “DETEKSI  KONDISI  KONSENTRASI BERDASARKAN SINYAL EEG DENGAN STIMULASI MENGHAFAL Al-QURAN DETECTION OF  CONCENRATION  CONDITIONS  BASED  ON  EEG  SIGNALS  WITH  THE  STIMULATION OF  AL-QURAN  RECITATION  Prodi  S1  Teknik  Telekomunikasi  ,  Fakultas  Teknik  Elektro  , Univers,” e- Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 4683–4690, 2018.