JUMANJI
ISSN (e): 2598-8069
DETEKSI PENYAKIT DIABETES, KATARAK DAN GLAUKOMA PADA CITRA FUNDUS RETINA MATA MANUSIA MENGGUNAKAN CNN DENGAN ARSITEKTUR ALEXNET
Cicik Rafka Mulyasari 1 , Asep Id Hadiana 2 , Agus Komarudin 3
1 Universitas Jenderal Achmad Yani 2 Universitas Jenderal Achmad Yani 3 Universitas Jenderal Achmad Yani Email : cicikrafkams18@if.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Penglihatan merupakan salah satu indera yang sangat penting bagi manusia. Jika terjadi  kelainan  atau  penyakit  pada  mata,  dapat  berdampak  serius,  seperti diabetes yang dapat menyerang bola mata, katarak, dan glaukoma. Karena itu, menjaga kesehatan mata harus menjadi prioritas sehari-hari. Sayangnya, fasilitas medis terbatas di pusat kesehatan dan rumah sakit, serta kurangnya jumlah dokter mata  yang  mampu  melakukan  pemeriksaan  dan  operasi  mata,  menjadikan pengobatan  penyakit  mata  menjadi  sulit.  Namun,  seiring  dengan  pesatnya perkembangan  teknologi,  bidang  kedokteran  juga  mengadopsi  teknologi  untuk meningkatkan  pelayanan  kepada  masyarakat  secara  luas.  Keterbatasan  waktu yang  dialami  oleh  dokter-dokter  tersebut  telah  mendorong  penggunaan  sistem pakar dalam membantu diagnosis berbagai penyakit. Untuk mengatasi masalah dalam diagnosis penyakit diabetes, katarak, dan glaukoma, telah dikembangkan beberapa solusi. Salah satunya adalah dengan menggunakan metode pengolahan citra  bola  mata  dan  bahasa  pemrograman  untuk  menciptakan  perangkat  lunak yang  dapat  melakukan  diagnosis  dan  klasifikasi  yang  akurat  terhadap  keempat jenis  penyakit  tersebut.  Dalam  hal  ini,  metode  yang  digunakan  adalah convolutional neural network (CNN). Sistem dirancang menggunakan metodologi CNN  dengan  arsitektur  Alexnet  berdasarkan  gambar  bola  mata.  Masukkan kumpulan data gambar yang diwarisi dari Kaggle yang disebut "Klasifikasi Penyakit Mata" dan gunakan total 4.217 gambar, 75% di antaranya adalah data latih dan 25% adalah gambar data uji. Pada penelitian ini, hasil terbaik untuk setiap skenario pengujian adalah presisi 87%, presisi 88%, recall 88%, skor f1 88% dan loss 0,48.
Kata  kunci :  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Alexnet,  Diabetes,  Katarak, Glaukoma

## ABSTRACT
Vision is one of the crucial senses for humans. Any abnormalities or diseases in the  eyes  can  have  serious  implications,  such  as  diabetes  affecting  the  eyes, cataracts,  and  glaucoma.  Therefore,  maintaining  eye  health  should  be  a  daily priority. Unfortunately, medical facilities in health centers and hospitals are limited, and the insufficient number of eye doctors capable of conducting eye examinations and  surgeries  makes  treating  eye  diseases  difficult.  However,  with  the  rapid advancement of technology, the field of medicine has also embraced technology to enhance services for the public extensively. The time constraints faced by these doctors  have  led  to  the  use  of  expert  systems  to  assist  in  diagnosing  various diseases.  To  address  issues  in  diagnosing  diabetes,  cataracts,  and  glaucoma, several  solutions  have  been  developed.  One  of  them  involves  using  image processing of the eyeball and programming languages to create software capable of accurately diagnosing and classifying these four types of diseases. In this case, the  method  used  is  the  convolutional  neural  network  (CNN).  The  system  is designed  using  the  CNN  methodology  with  an  AlexNet  architecture  based  on eyeball  images.  A  dataset  inherited  from  Kaggle,  called  "Eye  Disease Classification,"  is  used,  comprising  a  total  of  4,217  images,  with  75%  used  as training  data  and  25%  as  test  data.  In  this  research,  the  best  results  for  each testing scenario were precision at 87%, precision at 88%, recall at 88%, an F1 score of 88%, and a loss of 0.48.
Keywords : Convolutional Neural Network (CNN), AlexNet, Diabetes, Cataracts, Glaucoma.
Deteksi Penyakit Diabetes, Katarak Dan Glaukoma Pada Citra Fundus Retina Mata Manusia Menggunakan Cnn Dengan Arsitektur Alexnet

## 1. PENDAHULUAN
Mata adalah salah satu dari lima indera manusia yang sangat penting. Informasi yang diterima manusia sebagian besar berasal dari penglihatan (Kumasela, 2013). Gangguan mata seperti katarak, retinopati diabetik, dan glaukoma disebabkan oleh faktor-faktor seperti gizi yang tidak mencukupi, kurangnya olahraga, dan penggunaan berlebihan perangkat yang memancarkan cahaya ultraviolet. Intervensi dini sangat penting untuk mencegah risiko kebutaan (Indraswari, 2022). Menurut survei Vision Atlas 2020, ada 1,1 miliar orang di seluruh dunia yang mengalami gangguan penglihatan. Mendeteksi dan mengatasi penyakit mata secara dini dapat mencegah masalah ini (Burton, 2021).
Gambar  fundus,  juga  dikenal  sebagai  foto  fundus,  sering  digunakan  untuk  mendeteksi berbagai gangguan mata seperti retinopati diabetik, glaukoma, katarak, dan miopia. Gambar ini  memberikan  representasi  dua  dimensi  dari  struktur  retina  tiga  dimensi,  diambil  dengan mikroskop  perbesaran  rendah  yang  khusus.  Gambar  fundus  efektif  dan  terjangkau  untuk mendeteksi komplikasi (Gour, 2022). Namun, metode tradisional melibatkan analisis manual oleh  dokter  berpengalaman,  yang  dapat  menghasilkan  variasi  hasil  (kesalahan  antar- pengamat). Untuk mengatasi keterbatasan ini, Sistem Diagnosis Berbantu Komputer (CAD) telah  dikembangkan  untuk  membantu  dokter  menganalisis  gangguan  mata  secara  lebih konsisten dan akurat.
Metode pembelajaran dalam yang dalam, terutama Jaringan Saraf Konvolusi (CNN), telah maju pesat, mengurangi ketergantungan pada segmentasi dan ekstraksi fitur manual. CNN secara otomatis  mempelajari  hubungan  antara  fitur-fitur  dalam  gambar  untuk  klasifikasi  instan, menghilangkan  kebutuhan  ekstraksi  fitur  manual  (Gulshan,  2016).  Teknik  deep  learning menggunakan CNN telah menunjukkan akurasi tinggi dalam klasifikasi gambar dengan dataset pelatihan besar. Sebagai contoh, algoritma deep learning telah mendeteksi retinopati diabetik dengan  akurasi  tinggi  (Gulshan,  2016).  Studi  lain  mendeteksi  glaukoma  dengan  AUC  96% menggunakan  berbagai  arsitektur  CNN  (Diaz-Pinto,  2019).  Metode  perhatian  berbasis  CNN mencapai akurasi 95,3% dalam mendeteksi glaukoma (Li, 2019). Teknik seperti RCNN telah berhasil mendeteksi dan mengklasifikasikan glaukoma secara andal (Bajwa, 2019). Arsitektur lain seperti InceptionResNetV2 dan YOLO v3 juga menunjukkan hasil yang baik (Joshi, 2020).
Meskipun  berbagai  metode  deep  learning  telah  menunjukkan  hasil  yang  baik  dalam mendeteksi gangguan mata, tantangan tetap ada dalam hal peningkatan akurasi dan efisiensi deteksi untuk aplikasi klinis sehari-hari. Sistem yang ada masih menghadapi kendala dalam hal akurasi deteksi yang konsisten, efisiensi waktu, dan penerapan dalam skala besar.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  dan  mengevaluasi  sistem  deteksi  penyakit mata  berbasis  CNN  yang  efektif  dan  efisien  menggunakan  gambar  fundus.  Dengan menggunakan gambar fundus dari Kaggle dan mengadopsi arsitektur AlexNet, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi penyakit mata seperti retinopati diabetik,  katarak,  dan  glaucoma,  menyediakan  solusi  berbasis  deep  learning  yang  dapat diandalkan  untuk  membantu  dokter  dalam  diagnosis  dini  penyakit  mata,  mengeksplorasi potensi penggunaan CNN, khususnya AlexNet, dalam aplikasi medis untuk pengenalan dan klasifikasi penyakit mata.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan dalam bidang deteksi dini penyakit mata, meningkatkan kualitas diagnosis, dan mengurangi risiko kebutaan melalui intervensi dini yang lebih akurat.

## 2. METODE & TEORI PENDUKUNG

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  penelitian  merupakan  data  publik  yang  diambil  dari  Kaggle,  Kaggle  adalah  platform populer bagi praktisi data science dan machine learning di Indonesia. Kaggle memungkinkan praktisi data science untuk mendapatkan data berkualitas guna penelitian mereka, termasuk data untuk pendekatan Deep Learning seperti Convolutional Neural Network, Putra (2016).
Kumpulan  data  citra  fundus  adalah  data  dari  Kaggle  yang  terdiri  dari  4.217  citra  fundus. Kumpulan data memiliki empat kelas yaitu Normal, Katarak, Glaukoma, dan Diabetes, dimana pada kelas Normal memiliki 1074 total citra, kelas Katarak 1038 total citra, kelas Glaukoma 1007 total citra, dan pada kelas diabetes retina 1098 total citra, sehingga total data dataset yang digunakana pada penelitian ini berjumlah 4.217  citra fundus. Dataset pada penelitian ini dibagi menjadi empat kelas, sehingga penelitian ini difokuskan pada data yang tidak seimbang pada dataset (Tidak ada isu terkait dengan dataset yang tidak seimbang) yang berpengaruh terhadap performa akurasi algoritma pembelajaran mendalam, Indraswari (2019), Indraswari (2022).
Pada  penelitian  ini,  total  dataset  dibagi  menjadi  75%  data  pelatihan  dan  25%  untuk  data pengujian. Untuk sample dataset yang akan digunakan dari masing-masing kelas dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Sample Dataset (A)Normal, (B)Glaukoma, (C)Diabetes Retina, (D)Katarak

## 2.2.  Praproses Data
Praproses adalah tahap awal sebelum citra dimasukkan ke dalam sistem. Tujuannya adalah meningkatkan kualitas citra dan menjadikannya seragam agar dapat meningkatkan performa sistem.  Tanpa  pre-processing,  model  akan  mengalami  kesulitan  dalam  mengolah  data  dan performa  sistem  tidak  akan  optimal.  Salah  satu  langkah  dalam  pre-processing  adalah melakukan resizing citra.
Resizing  citra  bertujuan  untuk  menyesuaikan  ukuran  gambar  agar  seragam  dalam  satuan piksel.  Hal  ini  penting  karena  ukuran  citra  yang  tidak  seragam  dapat  menghambat  proses pemrosesan di dalam sistem. Lain dari pada itu, ukuran gambar yang memiliki ukuran besar dapat memperlambat waktu pengolahan, sementara ukuran gambar yang lebih kecil dapat mengurangi  kualitas  gambar.  Oleh  karena  itu,  dalam  pre-processing,  resizing  gambar dilakukan pada semua rancangan pengujian untuk memastikan ukuran gambar seragam dan sesuai dengan kebutuhan sistem.

## 2.3.  Parameter Pengujian
Pada  penelitian  kali  ini  penulis  mempunyai  lima  parameter  yang  digunakan  untuk  menguji model sistem yaitu:
Deteksi Penyakit Diabetes, Katarak Dan Glaukoma Pada Citra Fundus Retina Mata Manusia Menggunakan Cnn Dengan Arsitektur Alexnet
a. Pengaruh Resize citra pada saat Pre-processing
b. Pengaruh penggunaan Adam, Nadam dan RMSprop
c. Pengaruh Nilai Learning Rate pada setiap layer terhadap akurasi, dimana nilai Learning Rate yang digunakan yaitu:  0.01, 0.001, 0.0001
d. Pengaruh Nilai Epoch terhadap Akurasi, dimana nilai Epoch yang digunakan yaitu: 5, 10, 25, 35
e. Pengaruh nilai Batch Size terhadap Akurasi, dimana nilai Batch Size yang digunakan yaitu:  8, 16, 32
Pengujian kelima parameter tersebut diambil dari penelitian sebelumnya, sistem performansi parameter tersebut akan dilakukan kedalam  model alexnet pada penelitian ini.

## 2.4.  Citra Digital
Citra  adalah  fungsi  dua  dimensi  yang  menggambarkan  intensitas  cahaya  dalam  sebuah gambar.  Variabel  x  dan  y  merepresentasikan  koordinat  dalam  citra,  sedangkan  f merepresentasikan tingkat keabuan dari setiap titik (x, y), Kusumanto (2011).
Citra  digital  adalah  citra  berkelanjutan  yang  diubah  menjadi  bentuk  diskrit,  baik  dalam koordinat  citra  maupun  tingkat  cahaya.  Proses  ini  melibatkan  pemindaian  berurutan  dari gambar asli dengan jarak tetap. Citra digital dapat direpresentasikan sebagai matriks dengan ukuran MxN, di mana M mengindikasikan tinggi dan N mengindikasikan lebar citra, Kusumanto (2011). Intensitas cahaya dalam citra digital diwakili oleh nilai-nilai piksel yang terdapat dalam matriks tersebut.

## 2.5.  Citra Greyscale
Greyscale atau skala keabuan adalah representasi data matriks di mana nilai-nilainya mewakili tingkat keabuan dalam citra. Ketika citra digital mempunyai skala keabuan 8bit, rentang nilai intensitasnya adalah 0 hingga 255. Sedangkan jika citra memiliki skala keabuan 16-bit, rentang nilai intensitasnya adalah 0 hingga 65535. Pada skala keabuan ini, nilai minimal mewakili warna hitam, sedangkan nilai maksimal mewakili warna putih, Suyanto (2023).

## 2.6.  Citra RGB
Rancangan warna RGB dilandasi pada cara retina mata pada manusia memahami cahaya dan mengubahnya menjadi gerakan pada otak. Model ini menggunakan kombinasi dari tiga unsur warna utama, yaitu Merah ( Red / R), Hijau (Green / G), dan Biru (Blue / B), untuk membentuk berbagai macam warna. Setiap komponen warna dasar memiliki rentang nilai tertentu. Pada layar  komputer,  nilai  minimum  adalah  0  dan  nilai  maksimum  adalah  255.  Skala  256  ini digunakan karena representasi angka biner 8 bit yang digunakan dalam komputer. Dengan menggunakan  metode  ini,  kita  dapat  memiliki  total  16.777.216  jenis  warna  yang  dapat dihasilkan. Warna-warna ini dapat dianggap sebagai vektor dalam ruang tiga dimensi, dengan koordinat yang direpresentasikan oleh tiga angka, yaitu komponen x, y, dan z. Komponen R (Merah),  G  (Hijau),  dan  B  (Biru)  ini  dapat  dituliskan  sebagai  vektor  r  =  (x,  y,  z).  Sebagai contoh,  sebuah  warna  dapat  dituliskan  sebagai  warna  =  RGB  (70,  70,  255).  Warna  putih direpresentasikan  sebagai  RGB  (255,  255,  255),  sementara  warna  hitam  direpresentasikan sebagai RGB (0, 0, 0). Visualisasi representasi warna RGB dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Representasi warna RGB

## 2.7. Deep Learning
Deep Learning adalah salah satu cabang dari Machine Learning yang menggunakan algoritma neural network yang kompleks dengan banyak lapisan (layer) untuk mempelajari pola-pola yang  tersembunyi  dalam  data,    sehingga  dapat  melakukan  tugas-tugas  seperti  klasifikasi, regresi, atau pengenalan pola secara lebih akurat dan efisien, Suyanto (2023).

## 2.8. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN  adalah  salah  satu  jenis  jaringan  saraf  yang  sering  digunakan  untuk  memproses  data gambar. CNN memiliki kemampuan untuk mendeteksi dan mengenali objek dalam gambar. Inspirasi  utama  dalam  pengembangan  CNN  berasal  dari  cara  kerja  otak  manusia  dalam melakukan persepsi visual, terutama dalam mendeteksi dan mengenali objek, Bejiga (2017).
Arsitektur  CNN  sangat  sederhana  yaitu  terdiri  atas  satu  lapis  masukan  ( input  layer),  suatu lapisan keluar ( output layer), dan sejumlah lapisan tersembunyi (hidden layer), Mo (2019). Lapisan tersembunyi biasanya mencakup kedalam tiga layer utama yaitu convolutional layers, pooling layers dan fully connected layers, Putra (2016).
Convolutional Layer adalah salah satu lapisan yang terdapat dalam Bagian Ekstraksi Fitur pada Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Pada  lapisan  ini,  terdapat  neuron-neuron  yang berdekatan membentuk filter dua dimensi dengan ukuran panjang dan lebar (piksel). Misalnya, jika citra masukan memiliki ukuran 5x5x3, berarti memiliki panjang 5 piksel, lebar 5 piksel, dan kedalaman 3 piksel sesuai dengan saluran citra tersebut. Kemudian, dilakukan operasi dot product  antara  masukan  dan  nilai  filter  untuk  menghasilkan  peta  fitur  keluaran.  Stride berfungsi untuk menentukan pergeseran filter dengan menentukan jumlah piksel yang digeser secara  horizontal  dan  vertikal.  Semakin  kecil  nilai  stride,  maka  hasil  yang  diperoleh  akan semakin detail, tetapi waktu komputasi yang dibutuhkan juga akan lebih lama.
Lapisan  Pooling  terdiri  dari  filter  dan  stride  dengan  ukuran  tertentu.  Tujuan  penggunaan lapisan ini adalah untuk mengurangi dimensi peta fitur ( downsampling), sehingga prosesnya menjadi efisien dengan mengurangi jumlah parameter yang perlu diperbarui, dan juga untuk membantu mengatasi masalah overfitting. Lapisan Pooling juga digunakan untuk mengurangi volume data dengan menggunakan metode Max Pooling atau Average Pooling.
Pada Max  Pooling,  nilai  maksimum  diambil  dari  area  filter  saat  dilakukan  pergeseran, sedangkan  pada Average  Pooling,  nilai  rata-rata  diambil  dari  area  filter  tersebut.  Dengan demikian, informasi yang relevan tetap dipertahankan dalam representasi fitur, namun dengan mengurangi  jumlah  data  yang  perlu  diproses.  Hal  ini  membantu  mengurangi  kompleksitas perhitungan dan penggunaan memori, serta memberikan invariansi terhadap translasi dalam variasi pergeseran spasial pada data gambar.

## Deteksi Penyakit Diabetes, Katarak Dan Glaukoma Pada Citra Fundus Retina Mata Manusia Menggunakan Cnn Dengan Arsitektur Alexnet
Fully  connected  layer  adalah  lapisan  yang  semua  neuronnya  saling  terhubung  penuh  satu sama  lain,  karena  itu  lapisan  ini  disebut  dengan fully  connected  layer.  Penggunaan  fully connected layer hanya dapat digunakan pada akhir jaringan
Dalam perbandingan dengan pendahulunya, CNN memiliki keuntungan utama karena dapat mengotomatisasi deteksi fitur penting melalui pembelajaran, interpretasi, dan ekstraksi data dalam bentuk gambar. Gambar 3, Mo (2019). menunjukkan arsitektur CNN yang digunakan dalam hal ini.

## Gambar 3. CNN
Pada awa-awal kemunculannya, arsitektur CNN didesain dengan hanya berisi sedikit lapisan (kurang dari sepuluh) [21]. Perkembangan CNN sangat pesat hanya dalam beberapa tahun. Para  ahli  mendesain  CNN  dengan  ratusan  bahkan  ribuan  lapisan.  Beberapa  arsitektur  CNN yang populer yaitu: LeNet-5, AlexNet, ZFNet, GoogleNet, CapsNet, dan ResNet.

## 2.9.  AlexNet
Arsitektur AlexNet terdiri dari 5 lapis convolutional, 3 lapis pooling, 2 lapis dropout, dan 3 lapis fully connected, Nugroho (2019). Konvolusi adalah istilah matematika yang berarti berulang kali menerapkan suatu fungsi ke output fungsi lain untuk membuat peta fitur. Fungsi konvolusi digunakan  untuk  mengekstrak  ciri  gambar. Pooling  atau  subsampling  mengurangi  ukuran matriks. Yang biasa digunakan itu adalah max pooling dan average pooling, Bejiga (2017). Dropout yaitu salah satu teknik regularisasi yang digunakan dalam jaringan saraf tiruan (neural network)  untuk  mencegah  overfitting  pada  data  training  dengan  probabilitas  50%  untuk didropout (diabaikan) pada setiap iterasi training. Dengan demikian, dropout pada AlexNet dapat  membantu  mengurangi  ketergantungan  antar  neuron  dan  memperkuat  generalisasi model Fully Connected layer ini bertugas untuk menghubungkan output dari layer konvolusi dan  pooling  sebelumnya  sehingga  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  data input, Mo (2019). Arsitektur Alexnet ditunjukkan pada Gambar 4, Sinthanayothin (2022), dan rincian lapisan Alexnet ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 4. Arsitektur Alexnet

## Tabel 1. Detail Dari Arsitektur Alexnet

## 2.10. Confusion Matrix
Pengukuran kinerja sistem yang telah dibuat merupakan langkah kritis untuk mencapai hasil yang  optimal.  Salah  satu  metode  umum  yang  digunakan  dalam  mengukur  kinerja  sistem, terutama dalam deep learning, adalah confusion matrix.
Confusion matrix biasanya memberikan pengetahuan tentang perbandingan hasil klasifikasi dengan  nilai  yang  sebenarnya  dalam  bentuk  tabel  matriks.  Tabel  matriks  ini  memaparkan performansi  sistem  klasifikasi  pada  sekumpulan  data  uji  yang  diketahui  nilai  sebenarnya. Ditunjukkan pada Tabel 2.2 Confusion Matrix Multiclass, ada empat kombinasi nilai prediksi dan aktual yang berbeda yang tercermin dalam matriks kebingungan, Putra (2022).
Pada kasus klasifikasi dengan lebih dari dua kelas, digunakan confusion matrix multikelas. Oleh karena itu, jika ada N kelas yang digunakan untuk klasifikasi, maka confusion matrix akan memiliki dimensi N × N, seperti yang ditunjukkan dalam contoh Tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2. Confusion matrix multiclass
Dalam  Tabel  2,  kita  dapat  menentukan  nilai True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False Positive (FP), dan False Negative (FN). Sebagai contoh, untuk menghitung nilai TP, TN, FP, FN untuk Kelas A, kita dapat melakukan perhitungan sebagai berikut.

## TP = X AA
TN = ( X BB + X BC + X BD + X CB + X CC + X CD + X DB + X DC + X DD )
FP = ( X BA + X CA + X DA )
FN = ( X AB + X AC + X AD )

## Deteksi Penyakit Diabetes, Katarak Dan Glaukoma Pada Citra Fundus Retina Mata Manusia Menggunakan Cnn Dengan Arsitektur Alexnet
Metode yang sama berlaku untuk kelas lainnya, sehingga dapat memperoleh semua nilai untuk setiap kelas. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi kinerja dari sistem yang telah dirancang. Untuk  melakukan  evaluasi  ini,  digunakan  perhitungan  metrik  kinerja  berdasarkan  matriks kebingungan multikelas, yang dapat dijelaskan sebagai berikut.
• Akurasi
Akurasi  mengukur  seberapa  akurat  sistem  klasifikasi  yang  telah  dirancang  dalam mengklasifikasikan data. Akurasi dapat dihitung sebagai rasio antara jumlah prediksi yang  benar  ( true  positive  dan  true  negative)  dengan  keseluruhan  data  yang diamati.Persamaannya dapat dilihat pada persamaan 1, Putra (2022).
Akurasi = [#$ (&)(#$ ())(#$ (*)(#$ (+) #$ ( #, ( -$ ( -, . (1)

## • Presisi
Presisi ( precision) mengukur tingkat keakuratan sistem dalam memprediksi data positif. Presisi dapat dihitung sebagai rasio antara prediksi benar positif ( true positive) dan jumlah keseluruhan prediksi positif ( true positive dan false positive). Persamaannya dapat diliat pada persamaan 2, Putra (2022).
Presisi = #$ #$ ( -$ . (2)

## • Recall
Recall mengukur kemampuan sistem dalam menemukan kembali informasi yang benar. Recall  dapat  dihitung  sebagai  rasio  antara  prediksi  benar  positif  ( true  positive)  dan jumlah  keseluruhan  kasus  positif  ( true  positive  dan  false  negative).  Persamaannya dapat dilihat pada persamaan 3, Putra (2022).
Recall = ./
#$ ( -, . (3)
• F1-Score
F1-score  digunakan  untuk  mencapai  keseimbangan  antara  presisi  ( precision)  dan recall. F1-score membantu dalam menghitung presisi dan recall secara bersamaan, dan memberikan  metrik  yang  menggabungkan  kedua  nilai  tersebut.  Persamaan  yang digunakan untuk menghitung F1-score dapat dilihat pada persamaan 4.
F1-score = 0 1 234566 1 7234898:; <=>?@@ ( A<=>BCBDE . (4)

## • Loss
Untuk mengetahui seberapa besar kesalahan identifikasi pada sistem maka digunakan Loss.  Penelitian  ini  menggunakan  Categorical  Cross  Entropy  sebagai  Loss  Function yang biasa digunakan pada model klasifikasi dan digunakan untuk klasifikasi multiclass, Putra (2022).
CCE = ∑ 𝑡 B > B log  (𝑓(𝑠) B )
(5)
Dimana CCE  adalah Categorical Cross Entropy, t i adalah True Label, dan f(s) i adalah Softmax.
Macro Average (macro avg): Macro average menghitung rata-rata metrik evaluasi untuk setiap kelas secara terpisah, dan kemudian mengambil rata-rata dari metrik tersebut. Ini memberikan bobot  yang  sama  untuk  setiap  kelas,  tanpa  memperhatikan  seberapa  banyak  sampel  yang termasuk  dalam  setiap  kelas.  Dalam  hal  ini,  setiap  kelas  dianggap  sama  pentingnya,  dan kesalahan pada kelas minoritas memiliki dampak yang sama dengan kesalahan pada kelas mayoritas.
Weighted  Average  (weighted  avg):  Weighted  average  juga  menghitung  rata-rata  metrik evaluasi untuk setiap kelas, tetapi bobotnya berdasarkan jumlah sampel dalam setiap kelas. Metrik evaluasi dihitung terlebih dahulu untuk setiap kelas, dan kemudian rata-rata diambil dengan  memperhitungkan  jumlah  sampel  dalam  setiap  kelas.  Dalam  hal  ini,  setiap  kelas memiliki bobot yang berbeda tergantung pada proporsi sampelnya. Metode ini memberikan penekanan lebih pada kinerja kelas mayoritas karena bobotnya lebih tinggi , Putra (2022).

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  beberapa  skenario  sehingga menghasilkan beberapa hasil pengujian berupa :

## a. Hasil Pengujian Resize Citra
Dalam skenario pengujian ini, kami melakukan penyesuaian ukuran citra dataset agar memiliki ukuran yang sama untuk keperluan klasifikasi. Pada tahap ini, untuk merubah gambar  dataset  menjadi  seragam,  dilakukan  proses  resize.  Parameter  sistem  yang digunakan  dalam  pengujian  ini  telah  ditentukan  sebagai  berikut:  menggunakan optimizer Adam, learning rate 0,0001, epoch 35, dan batch size 32.
Pada  skenario  pertama,  kami  melakukan  perubahan  ukuran  gambar  menjadi  32x32 piksel, 64x64 piksel, dan 128x128 piksel. Hasil yang didapatkan dari pengujian pertama ini dapat dilihat dalam Tabel 3 berikut ini:

## Tabel 3. Perbandingan hasil pengujian resize
Dari Tabel 3, dapat diketahui bahwa skenario pengujian resize dengan menggunakan ukuran 128×128 piksel menghasilkan akurasi terbaik sebesar 87%, serta presisi, recall, dan  F1-score  yang  sama,  yaitu  87%.  Nilai  loss  yang  diperoleh  adalah  0,61.  Hal  ini disebabkan  oleh  fakta  bahwa  penggunaan  ukuran resize  32×32  piksel  dan  64×64
piksel  menyebabkan  hilangnya  beberapa  informasi  penting  dalam  dataset  yang digunakan, baik karena ukuran yang terlalu kecil maupun terlalu besar. Oleh karena itu, nilai akurasi yang diperoleh dari kedua ukuran tersebut kurang optimal. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa skenario pengujian resize dengan ukuran 128×128 piksel  lebih  cocok  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tabel  4  menampilkan  informasi tentang waktu komputasi yang dibutuhkan dalam skenario pengujian resize.

## Tabel 4. Waktu komputasi pada pengujian resize
Berdasarkan Tabel 4, diketahui bahwa pemakaian resize citra sebesar 128×128 piksel memproses  waktu  yang  paling  lama,  yaitu  144  detik.  Hal  ini  disebabkan  oleh  fakta bahwa semakin besar ukuran resize, semakin banyak piksel yang harus diproses, yang pada gilirannya memerlukan waktu yang lebih lama. Sebaliknya, semakin kecil ukuran resize, maka waktu yang dibutuhkan akan semakin sedikit. Oleh karena itu, ukuran resize citra menjadi faktor penting dalam mengoptimalkan waktu eksekusi sistem, di mana  ukuran  yang  lebih  kecil  dapat  membantu  mengurangi  waktu  yang  diperlukan untuk proses pengolahan citra.
b. Hasil Pengujian Nilai Learning Rate
Pengujian Learning Rate adalah salah satu skenario lain dalam parameter pengujian yang dipakai untuk menilai kinerja sistem. Dalam skenario pengujian Learning Rate ini, parameter  pengujian  terbaik  yang  diperoleh  dari  skenario  sebelumnya,  yaitu  resize citra sebesar 128×128 piksel dan optimizer Adam, serta nilai epoch 35 dan batch size 32,  akan  digunakan.  Pengujian  dilakukan  untuk  mencari  nilai Learning  Rate  terbaik dengan menguji nilai 0.01, 0.001, dan 0.0001.
Berikut  adalah  hasil  dari  skenario  pengujian Learning  Rate  yang  ditampilkan  dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian learning rate
Berdasarkan Tabel 5, dapat disimpulkan bahwa pengujian dengan learning rate 0,0001 menghasilkan  performa  terbaik.  Pada  pengujian  tersebut,  diperoleh  akurasi  sebesar 87%, loss sebesar 0,61, serta nilai presisi, recall, dan F1-score yang sama, yaitu 87%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan learning  rate  yang  lebih  kecil, sistem dapat bekerja secara optimal dan menghasilkan akurasi yang tinggi. Sebaliknya, jika learning rate memiliki nilai yang lebih besar, sistem dapat mengalami kinerja yang buruk dan mempengaruhi nilai akurasi yang dicapai. Oleh karena itu, penting untuk memilih  learning  rate  yang  sesuai  agar  dapat  mencapai  hasil  yang  optimal  dalam proses pembelajaran.

## c. Hasil Pengujian Nilai Epoch
Epoch  merupakan  jumlah  iterasi  atau  perulangan  yang  dilakukan  saat  proses pembelajaran  untuk  mengolah  data.  Penggunaan  nilai  epoch  yang  tepat  dapat mempengaruhi tingkat akurasi model yang dihasilkan. Dalam skenario pengujian ini, akan dilakukan pengujian menggunakan beberapa nilai epoch, yaitu 5, 10, 25, dan 35. Parameter-parameter  terbaik  yang  telah  ditemukan  sebelumnya,  yaitu  resize  citra sebesar 128x128 piksel, learning rate 0,0001, optimizer Adam, dan batch size 32, akan digunakan dalam pengujian ini. Berikut ini adalah Tabel 6 yang menunjukkan hasil dari skenario pengujian epoch:

## Tabel 6. Hasil pengujian epoch
Berdasarkan data yang terdapat pada Tabel 6, terlihat bahwa dalam pengujian untuk nilai epoch, ditemukan hasil terbaik pada nilai 35. Pada nilai ini, tingkat akurasi, presisi, recall,  dan  F1-score  semua  mencapai  87%,  sementara  nilai  loss  mencapai  0,61. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam model AlexNet dan dataset yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  nilai  epoch  yang  cocok  untuk  pengujian  adalah  35. Meskipun nilai loss sedikit lebih tinggi, mungkin ada kemungkinan untuk memanipulasi parameter pengujian lainnya guna meningkatkan kinerja model.

## d. Hasil Pengujian Nilai Batch Size
Pengujian  keempat  dilakukan  untuk  menentukan  nilai  batch  size  yang  optimal. Berdasarkan  hasil  pengujian  sebelumnya,  telah  ditemukan  nilai  resize  terbaik  yaitu 128x128 piksel, learning rate 0,0001, dan epoch 35. Oleh karena itu, pada pengujian keempat  ini,  kita  akan  menggunakan  nilai-nilai  terbaik  dari  pengujian  sebelumnya. Selain itu, optimizer yang digunakan adalah Adam.
Dalam pengujian ini, parameter yang akan divariasikan adalah batch size dengan nilai 8, 16, dan 32. Tabel 7 berikut menampilkan hasil dari pengujian batch size tersebut.
Deteksi Penyakit Diabetes, Katarak Dan Glaukoma Pada Citra Fundus Retina Mata Manusia Menggunakan Cnn Dengan Arsitektur Alexnet
Tabel 7. Hasil pengujian nilai batch size
Dari  data  yang  terdapat  pada  Tabel  7,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian menunjukkan bahwa batch size 32 memberikan hasil terbaik. Pada batch size tersebut, diperoleh tingkat akurasi, presisi, recall, dan F1-score sebesar 87% dengan nilai loss sebesar  0,61.  Oleh  karena  itu,  dalam  pengujian  batch  size  dengan  menggunakan dataset dan model yang sama, dapat disimpulkan bahwa penggunaan batch size 32 memberikan hasil yang lebih optimal dibandingkan dengan nilai batch size lainnya.

## e. Hasil Pengujian Optimizer
Dalam pengujian optimizer, akan dilakukan variasi parameter menggunakan metode Adam, Nadam, dan RMSprop. Pengujian ini akan menggunakan nilai parameter terbaik yang telah ditemukan pada skenario pengujian sebelumnya, yaitu resize citra 128x128 piksel, learning rate 0,0001, epoch 35, dan batch size 32. Penentuan parameter ini dilakukan  karena  pengujian  ini  merupakan  pengujian  terakhir  dan  tidak  ada  nilai parameter tambahan yang ditentukan.
Hasil pengujian optimizer dapat ditemukan pada Tabel 8, yang memberikan informasi mengenai performa masing-masing optimizer berdasarkan parameter-parameter yang telah ditentukan sebelumnya.

## Tabel 8. Hasil pengujian optimizer
Hasil  pengujian  optimizer  yang  tercantum  pada  Tabel  8  menunjukkan  bahwa penggunaan  optimizer  terbaik  pada  model  dan  dataset  penelitian  ini  adalah menggunakan optimizer Nadam. Penggunaan optimizer Nadam menghasilkan akurasi
sebesar 87% serta presisi, recall, dan F1-score sebesar 88%. Selain itu, terdapat loss sebesar 0,48 yang tercapai.

## f. Hasil Pengujian Terbaik
Setelah  melakukan  lima  skenario  pengujian  parameter,  telah  dilakukan  variasi  pada resizing citra, learning rate, epoch, batch size, dan optimizer. Setelah pengujian selesai, diperoleh beberapa parameter terbaik dari setiap skenario pengujian. Berikut adalah nilai terbaik yang ditemukan dari masing-masing skenario: resizing citra dengan ukuran 128x128  piksel,  learning  rate  sebesar  0,0001,  epoch  sebanyak  35  kali,  batch  size sebesar 32, dan optimizer yang optimal adalah Nadam.
Untuk melihat visualisasi dari model akurasi dan loss dari skenario terbaik, Anda dapat melihatnya pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Grafik model akurasi dan loss terbaik
Tabel 9. Hasil performansi dari parameter pengujian terbaik
Untuk mengevaluasi hasil pelatihan, kita dapat menggunakan Confusion Matrix yang memberikan informasi tentang jumlah data yang berhasil dideteksi dengan benar atau salah oleh sistem. Gambar 6 berikut menunjukkan Confusion Matrix dari hasil kinerja terbaik:
Deteksi Penyakit Diabetes, Katarak Dan Glaukoma Pada Citra Fundus Retina Mata Manusia Menggunakan Cnn Dengan Arsitektur Alexnet

## Gambar 6. Hasil confusion matrix dari skenario terbaik
Dari hasil Confusion Matrix yang terlihat pada Gambar 6, dapat dilihat bahwa dari total 1055  citra  yang  digunakan  sebagai  data  uji,  sebanyak  923  citra  berhasil  terdeteksi dengan benar, sementara 165 citra terdeteksi secara salah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat ditarik beberapa kesimpulan yaitu : CNN AlexNet mampu mengklasifikasikan dengan akurasi 87%, serta memiliki nilai daya ingat, skor F1, dan akurasi yang  serupa,  yaitu  88%,  dan  loss  0,48.  Pengubahan  parameter  seperti  ukuran  gambar 128×128 piksel, kecepatan pembelajaran 0,0001, epoch 35, ukuran batch 32, dan pengoptimal Nadam memberikan skor terbaik. Setiap parameter uji memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja sistem, nilai terlalu besar/kecil dapat mengakibatkan tingkat kesalahan yang berbeda. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan AlexNet dengan parameter di atas.

## DAFTAR RUJUKAN
G. P. Kumasela, J. S. M. Saerang, dan L. Rares, “HUBUNGAN WAKTU PENGGUNAAN LAPTOP DENGAN  KELUHAN  PENGLIHATAN  PADA  MAHASISWA  FAKULTAS  KEDOKTERAN UNIVERSITAS  SAM  RATULANGI,”  Jurnal  e-Biomedik,  vol.  1,  no.  1,  Mar  2013,  doi: 10.35790/ebm.1.1.2013.4361.
Rarasmaya Indraswari, Wiwiet Herulambang, dan Rika Rokhana, “Deteksi Penyakit Mata Pada Citra Fundus Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Techno.COM, vol. 21, no. 2, hlm. 378–389, Mei 2022.
M. J. Burton dkk., “The Lancet Global Health Commission on Global Eye Health: vision beyond 2020,”  Lancet  Glob  Health,  vol.  9,  no.  4,  hlm.  e489–e551,  Apr  2021,  doi: 10.1016/S2214-109X(20)30488-5.
N. Gour, M. Tanveer, dan P. Khanna, “Challenges for ocular disease identification in the era of artificial intelligence,” Neural Comput Appl, Jan 2022, doi: 10.1007/s00521-021-06770- 5.
V. Gulshan dkk., “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic  Retinopathy  in  Retinal  Fundus  Photographs,”  JAMA,  vol.  316,  no.  22,  hlm. 2402, Des 2016, doi: 10.1001/jama.2016.17216.
A. Diaz-Pinto, S. Morales, V. Naranjo, T. Köhler, J. M. Mossi, dan A. Navea, “CNNs for automatic glaucoma  assessment  using  fundus  images:  an  extensive  validation,”  Biomed  Eng Online, vol. 18, no. 1, hlm. 29, Des 2019, doi: 10.1186/s12938-019-0649-y.
L. Li, M. Xu, X. Wang, L. Jiang, dan H. Liu, “Attention Based Glaucoma Detection: A Large- Scale Database and CNN Model,” dalam 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision
and  Pattern  Recognition  (CVPR),  IEEE,  Jun  2019,  hlm.  10563–10572.  doi: 10.1109/CVPR.2019.01082.
M. N. Bajwa dkk., “Correction to: Two-stage framework for optic disc localization and glaucoma classification  in  retinal  fundus  images  using  deep  learning,”  BMC  Med  Inform  Decis Mak, vol. 19, no. 1, hlm. 153, Des 2019, doi: 10.1186/s12911-019-0876-y.
R. C. Joshi, M. K. Dutta, P. Sikora, dan M. Kiac, “Efficient Convolutional Neural Network Based Optic  Disc  Analysis  Using  Digital  Fundus  Images,”  dalam  2020  43rd  International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), IEEE, Jul 2020, hlm. 533–536. doi: 10.1109/TSP49548.2020.9163560.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, dan G. E. Hinton, “ImageNet classification with deep convolutional neural  networks,”  Commun  ACM,  vol.  60,  no.  6,  hlm.  84–90,  Mei  2017,  doi: 10.1145/3065386.
R. Indraswari, T. Kurita, A. Z. Arifin, N. Suciati, dan E. R. Astuti, “Multi-projection deep learning network for segmentation of 3D medical images,” Pattern Recognit Lett, vol. 125, hlm. 791–797, Jul 2019, doi: 10.1016/j.patrec.2019.08.003.
R. Indraswari, R. Rokhana, dan W. Herulambang, “Melanoma image classification based on MobileNetV2  network,”  Procedia  Comput  Sci,  vol.  197,  hlm.  198–207,  2022,  doi: 10.1016/j.procs.2021.12.132.
RD. Kusumanto dan Alan Novi Tompunu, “PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI OBYEK MENGGUNAKAN PENGOLAHAN WARNA MODEL NORMALISASI RGB,” Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2011 (Semantik 2011), 2011.
Suyanto, Kurniawan Nur Ramadhani, dan Satria Mandala, Deep learning : Modernisasi Machine Learning Untuk Big Data, 978-623-7131-21–2 ed. Penerbit Informatika Bandung, 2019. H. A. Nugroho dkk., “Performance of Convolutional Neural Network in Detecting Plasmodium Parasites,” dalam 2019 IEEE 9th International Conference on System Engineering and Technology (ICSET), IEEE, Okt 2019, hlm. 331–336. doi:
10.1109/ICSEngT.2019.8906303.
C.  Sinthanayothin  dkk.,  “Automated  detection  of  diabetic  retinopathy  on  digital  fundus images,”  Diabetic  Medicine,  vol.  19,  no.  2,  hlm.  105–112,  Mar  2002,  doi: 10.1046/j.1464-5491.2002.00613.x.
M. Bejiga, A. Zeggada, A. Nouffidj, dan F. Melgani, “A Convolutional Neural Network Approach for  Assisting  Avalanche  Search  and  Rescue  Operations  with  UAV  Imagery,”  Remote Sens (Basel), vol. 9, no. 2, hlm. 100, Jan 2017, doi: 10.3390/rs9020100.
W. Mo, X. Luo, Y. Zhong, dan W. Jiang, “Image recognition using convolutional neural network combined with ensemble learning algorithm,” J Phys Conf Ser, vol. 1237, no. 2, hlm. 022026, Jun 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1237/2/022026.
W. S. Eka Putra, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech  101,”  Jurnal  Teknik  ITS,  vol.  5,  no.  1,  Mar  2016,  doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
T. Iskandar Zulkarnain Maulana Putra, A. Farhan Bukhori, dan Ilmu Pengetahuan Alam, dan U. Gadjah Mada, “Model Klasifikasi Berbasis Multiclass Classification dengan Kombinasi Indobert Embedding dan Long Short-Term Memory untuk Tweet Berbahasa Indonesia (Classification Model Based on Multiclass Classification with a Combination of Indobert Embedding and Long Short-Term Memory for Indonesian-language Tweets),” Jurnal Ilmu  Siber  dan  Teknologi  Digital  (JISTED),  vol.  1,  no.  1,  hlm.  1–28,  2022,  doi: 10.35912/jisted.v1i1.1509.