Abstrak —Katarak merupakan salah satu penyakit mata  yang paling serius yang dapat menyebabkan kebutaan. Deteksi dan pengobatan dini dapat mengurangi kebutaan pada pasien katarak.  Seiring berkembangnya teknologi pelayanan kesehatan saat ini mengintegrasikan alat kesehatan dan teknologi informasi untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas dalam pelayanan kesehatan.  Hasil gambar funduskopi atau gambar bagian belakang dan dalam mata ( fundus ) dapat digunakan untuk memprediksi katarak. Dalam Penelitian ini diimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN ) dengan arsitektur Inception-V3 dalam deteksi katarak berdasarkan gambar digital funduskopi. Terdapat 3 jenis citra fundus yang digunakan yaitu citra fundus normal, citra fundus katarak, dan citra fundus degenerasi makula. Data   gambar fundus dipraproses menggunakan histogram equalization dan Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE) terhadap channel hijau. Hasil terbaik pada Penelitian ini adalah model dengan praproses CLAHE dengan Fine Tuning yang memiliki akurasi sebesar 98,33%.
Kata Kunci — Convolutional Neural Network (CNN), Inception- V3, Katarak.

## I. PENDAHULUAN
ANUSIA memiliki 5 indera penting dalam tubuhnya, atau yang sering disebut sebagai panca indera. Mata merupakan salah satu dari alat indera yaitu indera pengelihatan. Mata merupakan alat indera terpenting bagi manusia karena melalui mata manusia menerima lebih dari 80% informasi visual yang digunakan dalam berbagai aktivitas. Namun tak sedikit orang yang mengalami gangguan pada penglihatan, gangguan penglihatan bervariasi mulai dari yang ringan hingga berat bahkan berpotensi menimbulkan kebutaan.
Katarak  merupakan  penyebab utama dari kebutaan dan gangguan penglihatan di seluruh dunia.  Pada tahun 2020 terdapat sebanyak 15,2 juta kasus katarak yang menyebabkan kebutaan terhadap manusia diatas 50 tahun, menjadi angka tertinggi penyebab kebutaan. Dan sebanyak 78,8 juta kasus katarak menyebabkan gangguan pengelihatan terhadap manusia diatas 50 tahun, menjadi angka tertinggi kedua penyebab gangguan penglihatan  [1]. Kondisi ini paling umum  terjadi  pada populasi dengan status sosial ekonomi rendah dan negara berkembang [2].
Pada tahun 2014-2016 dilakukan Rapid Assessment of Avoidable Blindness (RAAB) di 15 provinsi Di Indonesia (Nusa  Tenggara Barat, Sulawesi Selatan, Jawa Barat, Jawa Timur, Jawa Tengah, Bali, Jakarta, Sumatera Selatan, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Sumatera Barat, Nusa Tenggara Timur, Sumatera Utara, Papua Barat, dan Maluku). RAAB adalah metode untuk pengumpulan data kebutaan dan gangguan penglihatan terhadap penduduk berusia diatas 50
tahun yang direkomendasikan oleh WHO. Hasil dari RAAB tersebut menunjukkan angka kebutaan di Indonesia sebesar 929711 dan 720727 kebutaan disebabkan oleh katarak [3].
Seiring dengan berkembangnya  teknologi, pelayanan kesehatan  saat ini  mengintegrasikan alat kesehatan dan teknologi  informasi untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas dalam pelayanan kesehatan. Sistem pelayanan kesehatan berbasis  komputer  menjadi  solusi di daerah berkembang dimana sumber daya medis langka.  Hasil gambar funduskopi atau gambar bagian belakang dan dalam mata ( fundus ) dapat disimpan secara digital. Gambar digital funduskopi dapat digunakan untuk deteksi katarak.
Pada bidang teknologi banyak berkembang teori-teori yang berhubungan dengan pemrograman, seperti Convolutional Neural Network (CNN)  yang  merupakan salah  satu jenis algoritma dari deep learning yang dapat digunakan untuk mengolah  data citra.  Seiring dengan berjalannya waktu metode CNN juga mengalami perkembangan, dimana saat ini sudah terdapat berbagai macam arsitektur CNN, salah satunya adalah Inception-V3 . Inception-V3 merupakan arsitektur CNN yang mendapatkan 1 st runner up dalam ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) tahun 2015. ILSVRC merupakan kompetisi tahunan yang melombakan klasifikasi terhadap data ImageNet yang berisi sebanyak 1,2 juta citra dengan 1000 kelas.
Salah satu penelitian dengan menggunakan model Inception-V3 terhadap citra medis pernah dilakukan oleh Ahmet Demir dan Feyza Yilmaz terhadap gambar kanker kulit  [4].  Untuk data non medis Inception-V3 pernah

## Implementasi Jaringan Saraf Konvolusional dengan Inception-V3 untuk Deteksi Katarak Menggunakan Gambar Digital Funduskopi
Muhammad Ahnaf Amrullah, dan Mohammad Isa Irawan Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
E-Mail : mii@its.ac.id
M
Gambar 1. Gambar digital funduskopi normal, katarak, dan AMD.
Gambar 2. Deep learning neursal network .
digunakan dalam penelitian yang dilakukan oleh Xiaoling Xia et al. Penelitian ini menggunakan model berbasis Inception-V3 untuk mengklasifikasi 2 dataset bunga. Masing- masing dataset adalah Oxford-17 flower dataset dan O xford- 102 flower dataset [5].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Katarak
Katarak merupakan penyebab utama dari gangguan penglihatan di seluruh dunia. Usia lanjut merupakan faktor utama penyebab katarak [6]. Selain usia ada beberapa faktor yang juga mampu menyebabkan katarak yaitu : faktor keturunan, infeksi karena trauma, peradangan, gangguan metabolik seperti diabetes, gangguan nutrisi, merokok, alkohol, obat, dan sinar ultraviolet [7].
Penglihatan penderita katarak akan terasa seperti melihat kabut yang dapat mengganggu aktivitas atau pekerjaan sehari-hari. Lensa mata manusia terdiri atas air dan protein. Katarak terbentuk ketika terjadi penumpukan protein di lensa sehingga dapat mencegah atau mengurangi cahaya yang masuk  melewati lensa ke retina. Katarak juga merupakan
salah satu penyakit mata yang menyebabkan kebutaan.

## B. Oftalmoskopi
Oftalmoskopi atau funduskopi  merupakan bagian dari pemeriksaan mata atau sering disebut sebagai pemeriksaan retina. Oftalmoskopi merupakan tes yang dilakukan untuk pemeriksaan bagian belakang dan dalam mata ( fundus ). Bagian tersebut termasuk retina, cakram optik, dan pembuluh darah. Dalam pemeriksaan oftalmoskopi tentunya diperlukan sebuah alat,  alat yang diguanakan untuk pemeriksaan oftalmoskopi yaitu oftalmoskop.  Oftalmoskop  adalah alat seperti senter dengan beberapa lensa kecil yang dapat menunjukkan bagian dalam bola mata. Dengan oftalmoskop, dokter  mampu  mengidentifikasi masalah mata dan kemungkinan penyakit lainnya.  Gambar digital funduskopi dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 8. Confusion matrix 2 kelas.
Gambar 9. Menentukan TP, FN, FP untuk 3 kelas. Gambar  10. Jumlah data AMD, katarak, dan normal yang akan digunakan. Gambar 3. Contoh arsitektur CNN. Gambar 4. Arsitektur inception-V3 .
Gambar 5. Contoh citra sebelum dan setelah histogram equalization .
Gambar 6. Histogram citra sebelum dan setelah histogram equalization.
Gambar 7. Original histogram dan clipped histogram.

## C. Data Mining
Istilah Deep Learning diperkenalkan oleh Geoffrey Hinton pada tahun 2006. Geoffrey Hinton mempublikasikan sebuah paper berjudul “ A fast learning algorithm for deep belief nets ” yang memperkenalkan salah satu varian dari Artifcial Neural Network (ANN) yang bernama deep belief nets [8]. Pada saat itu juga Deep Learning dikenal mampu melakukan training model ANN  dengan banyak layer . Deep  Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence dan Machine Learning yang berbasis ANN dengan hidden layer yang banyak serta mampu untuk mempelajari fitur data secara otomatis. Gambar 2 merupakan contoh arsitektur dari Deep Learning. Meskipun Deep Learning menjadi terkenal, ketertarikan terhadap deep
learning masih kurang dikarenakan ANN  dengan banyak layer memiliki beban komputasi yang besar. Dimana teknologi pada saat itu belum memadai sehingga dibutuhkan komputer dengan spesifikasi yang tinggi.
Pada tahun 2009 Andrew ng melalui papernya yang berjudul “ Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors ” memperkenalkan penggunaan Graphics  Processing  Unit (GPU)  untuk deep learning [9]. Andre ng pada saat itu menggunakan GPU Nvidia GeForce GTX 280. Penggunaan GPU tersebut membuat Artifcial
Gambar 11. Alur preprocessing image .
Gambar 12. Pembagian data unuk train set, validation set , dan test set .
Gambar 13. Hasil accuracy, validation accuracy, loss dan validation loss terbaik percobaan 2.
Gambar 14. Hasil accuracy, validation accuracy, loss dan validation loss terbaik percobaan 1.
Tabel 1.
Arsitektur inception-V3 yang digunakan Nama Layer Input Output Size StemBlock (299x299x3) (35x35x192) Modul A-1 (35x35x192) (35x35x256) Modul A-2 (35x35x256) (35x35x288) Modul A-3 (35x35x288) (35x35x288) Reduction-A (35x35x288) (17x17x768) Modul B-1 (17x17x768) (17x17x768) Modul B-2 (17x17x768) (17x17x768) Modul B-3 (17x17x768) (17x17x768) Modul B-4 (17x17x768) (17x17x768) Reduction-B (17x17x768) (8x8x1280) Modul C-1 (8x8x1280) (8x8x2048) Modul C-2 (8x8x2048) (8x8x2048) Global Average Pooling (8x8x2048) (1x1x2048) Dense (1x1x2048) (1x1x2048) Dropout (0.2) (1x1x2048) (1x1x2048) Dense (1x1x2048) (1x1x2048) Softmax (1x1x2048) (1x1x3) Tabel 2. Hasil accuracy, validation accuracy, loss dan validation loss percobaan 1 Epoch  Batch Size Train Accuracy Validation Accuracy Train Loss Validation Loss 25 8 0,9115 0,8333 0,2039 0,4372 16 0,9063 0,8229 0,2507 0,4481 32 0,8880 0,8229 0,3083 0,4891 64 0,8698 0,8229 0,3640 0,5412 50 8 0,9531 0,8437 0,1407 0,3944 16 0,9167 0,8229 0,2018 0,4457 32 0,9036 0,8020 0,2527 0,4540 64 0,8828 0,8229 0,2992 0,4879 75 8 0,9635 0,8758 0,1335 0,3604 16 0,9063 0,7916 0,2193 0,4370 32 0,9245 0,8333 0,2238 0,4441 64 0,9010 0,8333 0,2668 0,4686 100 8 0,9661 0,8854 0,1030 0,3249 16 0,9505 0,8645 0,1480 0,3856 32 0,9297 0,8229 0,1909 0,3979 64 0,8984 0,8020 0,2392 0,4699 Tabel 3. Hasil accuracy, validation accuracy, loss dan validation loss percobaan 2 Epoch  Batch Size Train Accuracy Validation Accuracy Train Loss Validation Loss 25 8 0,9297 0,8750 0,1738 0,2895 16 0,9010 0,8125 0,2488 0,3923 32 0,8958 0,8020 0,3084 0,4469 64 0,8802 0,7500 0,3697 0,5412 50 8 0,9453 0,8854 0,1579 0,2577 16 0,9271 0,8646 0,1997 0,3061 32 0,8958 0,8229 0,2635 0,4006 64 0,8854 0,8125 0,3050 0,4573 75 8 0,9557 0,8750 0,1414 0,2325 16 0,9349 0,8333 0,1825 0,3209 32 0,8984 0,8438 0,2307 0,3259 64 0,9063 0,8333 0,2594 0,4045 100 8 0,9765 0,8854 0,1015 0,2091 16 0,9401 0,8750 0,1620 0,2574 32 0,9323 0,8542 0,1933 0,2960 64 0,9036 0,8438 0,2353 0,3625
Neural Network (ANN)  berjalan lebih cepat dibandingkan dengan penggunaan CPU. Seiring berkembangnya teknologi yang semakin pesat, penggunaan Deep Learning semakin ramai. Dikarenakan hardware yang digunakan semakin canggih dan memadai. Banyak hasil dari penggunaan Deep Learning yang dapat dinikmati seperti self-driving car , pengenalan wajah, pengenalan suara, dan lain-lain.
D. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN)  merupakan hasil dari  pengembangan Multi-Layer  Perceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah data berupa gambar.  CNN  juga dikenal sebagai ConvNets ,  merupakan  salah satu algoritma Deep Learning . CNN pertama kali dikembangkan oleh Kunihiko Fukushima dengan nama NeoCognitron pada tahun 1980 [10]. Pada tahun 1989 dikembangkan kembali oleh Yann LeChun dengan nama LeNet . Penelitian ini mengenai pengenalan angka kode pos dengan tulisan tangan [11]. Pada
tahun 2012, Alex Krizhevsky dengan CNN miliknya yang bernama AlexNet berkompetisi di ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) pada 30 September 2012  dan berhasi menjadi juara dalam kompetisi tersebut [12]. AlexNet mendapatkan top-5 error rate sebesar 15,3%, presentase ini 10,9% lebih baik dari juara 2 yaitu sebesar 26,2%.  Sejak saat itu, pemanfaatan CNN meroket sekaligus pembuktian bahwa metode Deep Learning , khususnya CNN mampu mengungguli metode Machine Learning terhadap kasus klasifikasi objek pada citra. Gambar 3  merupakan contoh arsitektur dari CNN .
E. Inception-V3 GoogLeNet merupakan CNN yang diusulkan oleh Google pada tahun 2014. GoogLeNet mengadopsi struktur jaringan Inception , yang tidak hanya mengurangi jumlah parameter
Gambar 15. Hasil accuracy, validation accuracy, loss dan validation loss percobaan 3. Gambar 16. Confusion matrix percobaan 3.
Gambar 17. Tampilan awal GUI.
Tabel 4. Hasil accuracy, validation accuracy, loss dan validation loss percobaan 3 Epoch Train Accuracy Validation Accuracy Train Loss Validation Loss 1 0,3542 0,4688 1,0758 1,0497 2 0,5104 0,5417 0,9888 0,9806 3 0,6510 0,6146 0,9063 0,9125 4 0,7031 0,6562 0,8241 0,8425 5 0,7630 0,7083 0,7526 0,7360 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 96 0,9505 0,9583 0,1374 0,1659 97 0,9740 0,9479 0,0834 0,1868 98 0,9818 0,9583 0,0784 0,1732 99 0,9541 0,9583 0,1329 0,1638 100 0,9844 0,9583 0,0767 0,1682 Tabel 5. Hasil precision, recall, dan f1-score percobaan 3 Precision Recall F1-Score AMD 0.9756 1 0.9877 Cataract 1 0.95 0.9743 Normal 0.9756 1 0.9877
Tabel 6. Kesalahan prediksi pada percobaan 3 Kesalahan Prediksi
Gambar 18. Tampilan prediksi GUI.
jaringan, tetapi juga meningkatkan kedalaman jaringan. Oleh karena itu, GoogLeNet banyak digunakan dalam tugas klasifikasi gambar. Karena inti dari jaringan GoogLeNet adalah struktur jaringan Inception , jaringan GoogLeNet juga disebut jaringan Inception . Inception-V3 merupakan pengembangan dari jaringan Inception-V1 atau GoogLeNet [13] . Inception-V3 merupakan struktur jaringan yang dikembangkan oleh Keras , yang telah dilatih sebelumnya di ImageNet. Ukuran input gambar default adalah 299 × 299 dengan tiga channel .  Arsitektur jaringan Inception-V3 ditunjukkan pada Gambar 4.

## F. Histogram Equalization
Histogram Equalization (HE) merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk meningkatan gambar atau image enhancement. Histogram Equalization adalah teknik pemrosesan gambar yang menyesuaikan kontras gambar dengan menggunakan histogramnya. Konsep dari Histogram Equalization meratakan persebaran nilai intensitas piksel suatu citra. Untuk meningkatkan kontras gambar, Histogram Equalization menyebarkan nilai intensitas piksel yang paling sering atau merentangkan rentang intensitas gambar [14]. Dengan melakukan ini, pemerataan histogram memungkinkan area gambar dengan kontras yang lebih rendah untuk mendapatkan kontras yang lebih tinggi. Hasil dari Histogram Equalization  dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
G. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) merupakan sebuah varian dari Adaptive Histogram Equalization (AHE). Cara kerja CLAHE berbeda dengan Histogram Equalization yang bekerja secara global. Dalam penggunaan CLAHE citra dibagi menjadi beberapa bagian atau blok. Setiap bagian tersebut diterapkan Histogram Equalization dan digabungkan kembali . Dalam CLAHE jika histogram diatas atau melebihi clip limit yang telah ditentukan, piksel tersebut akan didistribusikan seragam dibawah area clip limit seperti pada Gambar 7 [15].

## H. Evaluasi Kinerja
Evaluasi kinerja merupakan hal yang dilakukan untuk mengukur keberhasilan suatu model. Pada umumnya dalam mengevaluasi hasil klasifikasi yaitu menggunakan accuracy, precision, recall ,  dan F1-score . Dalam menentukan nilai accuracy, precision, recall , dan F1-score dapat dilihat dengan menggunakan confusion matrix . Confusion matrix memberikan informasi perbandingan  antara kelas yang sebenarnya dengan kelas hasil klasifikasi yang telah dilakukan suatu model. Confusion matrix dengan 2 kelas yaitu positif dan negatif diperlihatkan pada Gambar 8.
Dalam confusion matrix terdapat 4 istilah yaitu: True Negative (TN), True Positive (TP), False Negative (FN), dan False Positive (FP).  Misalkan terdapat 2 kelas yaitu mata normal dan mata katarak. Lalu mata katarak dilabeli dengan kelas positif dan mata normal dengan kelas negatif. Sehingga True Negative (TN) adalah jumlah mata normal yang diprediksi benar sebagai mata normal. True Positive (TP) dalah jumlah mata katarak yang diprediksi benar sebagai mata katarak. False Negative (FN) adalah jumlah mata katarak yang diprediksi salah sebagai mata normal. False Positive (FP) adalah jumlah mata normal yang diprediksi
salah sebagai mata katarak.  Dalam menentukan nilai accuracy, precision, recall , dan f1-score dapat dilihat dengan menggunakan confusion matrix dengan perhitungan yang didefinisikan pada persamaan (1) - (4) [16]:

## 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 =
𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 (1)

## 𝑃𝑃𝐴𝐴𝑟𝑟𝐴𝐴𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 (2)
𝑅𝑅𝑟𝑟𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 (3)
𝐹𝐹 1 𝑆𝑆𝐴𝐴𝑟𝑟𝐴𝐴𝑟𝑟 = 2 × 𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 × 𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 + 𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (4) Dari persamaan di atas Accuracy adalah  rasio  data diprediksi Benar (positif dan negatif) dengan semua  data yang diprediksi. Precision adalah rasio data positif diprediksi benar dengan  semua data yang diprediksi positif. Recall adalah rasio data positif diprediksi benar dengan semua data yang positif. Sedangkan F1 Score merupakan harmonic mean dari precision dan recall . Pada penelitian ini digunakan 3 kelas.  Kelas yang akan digunakan yaitu mata normal, katarak, dan degenerasi makula atau Age-related  Macular Degeneration (AMD).  Tidak seperti pada klasifikasi biner, tidaak ada kelas positif maupun negatif.  Sehingga untuk  penyelesaian dari  3 kelas harus mencari nilai TP, FP dan FN pada masing-masing kelas. maka untuk confusion matrix 3 kelas seperti pada Gambar 9 Nilai accuracy pada klasifikasi 3 kelas didapatkan dengan membagi semua data yang terprediksi benar dengan semua data. Dalam menentukan nilai accuracy dapat dilihat dengan menggunakan confusion matrix pada Gambar 9 dengan perhitungan yang didefinisikan pada persamaan berikut:
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = 𝑇𝑇𝑇𝑇 ( 𝐴𝐴 ) +𝑇𝑇𝑇𝑇 ( 𝐵𝐵 ) +𝑇𝑇𝑇𝑇 ( 𝐶𝐶 ) 𝑅𝑅+𝑏𝑏+𝑃𝑃+𝑑𝑑+𝑃𝑃+𝑓𝑓+𝑔𝑔+ℎ+𝑃𝑃 (5) Nilai precision, recall, dan f1-score untuk klasifikasi 3 kelas dihitung tiap kelas n dengan 𝑟𝑟 =   { 𝐴𝐴 , 𝐶𝐶 , 𝑁𝑁 } . Dalam menentukan nilai precision,  recall, dan f1-score untuk klasifikasi 3 kelas dapat dilihat dengan menggunakan confusion matrix pada Gambar 9 dengan perhitungan yang didefinisikan pada persamaan berikut:
𝑃𝑃𝐴𝐴𝑟𝑟𝐴𝐴𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 ( 𝑟𝑟 ) = 𝑇𝑇𝑇𝑇 ( 𝑃𝑃 ) 𝑇𝑇𝑇𝑇 ( 𝑃𝑃 ) +𝐹𝐹𝑇𝑇 ( 𝑃𝑃 ) (6)
𝑅𝑅𝑟𝑟𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅 ( 𝑟𝑟 ) = 𝑇𝑇𝑇𝑇 ( 𝑃𝑃 ) 𝑇𝑇𝑇𝑇 ( 𝑃𝑃 ) +𝐹𝐹𝑇𝑇 ( 𝑃𝑃 ) (7)
𝐹𝐹 1 𝑆𝑆𝐴𝐴𝑟𝑟𝐴𝐴𝑟𝑟 ( 𝑟𝑟 ) = 2 × 𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ( 𝑃𝑃 )× 𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 ( 𝑃𝑃 ) 𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ( 𝑃𝑃 ) + 𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 ( 𝑃𝑃 ) (8)

## III. METODE PENELITIAN

## A. Pengambilan Data
Pada  tahap ini dilakukan pengambilan data yang berupa dataset gambar digital funduskopi. Dataset tersebut berisi gambar digital funduskopi yang telah memiliki label normal dan label memiliki penyakit seperti katarak, diabetes, degenerasi makula, hipertensi, miopia patologis, dan penyakit/kelainan lainnya. Dataset tersebut merupakan gambar digital funduskopi yang telah dikumpulkan oleh Shanggong Medical Technology Co., Ltd. dari berbagai
rumah sakit  atau pusat kesehatan di China yang disimpan di stitus kaggle.

## B. Pre-processing Data
Pada tahap ini dilakukan  pemilahan data yang berupa dataset gambar digital funduskopi dimana data yang digunakan adalah gambar digital funduskopi dengan label normal, katarak dan degenerasi makula. Data yang telah diseleksi tersebut merupakan data yang akan digunakan dalam penelitian ini diambil 200 data untuk masing-masing kelas sehingga total data yang digunakan sebanyak 600 [17].
Data citra yang telah diseleksi dilakukan resize menjadi ukuran 299x299 dimana ukuran tersebut adalah ukuran default input dari Inception-V3 .  Citra yang telah dilakukan resize Histogram Equalization terhadap channel hijau untuk meningkatkan kontras dari gambar  [18]. Selain Histogram Equalization akan dilakukan juga percobaan lainnya dengan menerapkan contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) terhadap channel hijau  [19].  Data yang telah dilakukan praproses akan dibagi menjadi data latih, dan data uji dengan presentase sebesar 80% dan 20%. Dari data latih yang telah dibagi diambil 20% data untuk dijadikan data validasi.

## C. Evaluasi Hasil
Pada tahap ini dilakukan evaluasi dari hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh model yang telah dibuat. Tahap evaluasi ini menggunakan confusion matrix . Dari confusion matrix dapat dihitung akurasi, recall, precision, dan f1-score.
D. Pembuatan User Interface (UI)
Pada tahap ini dilakuan pembuatan Graphical User Interface (GUI) yang lebih mudah dioperasikan sehingga hasil dari penelitian dapat diterima oleh pembaca. Model Inception-V3 yang digunakan dalam GUI merupakan model terbaik yang didapat dari tahap sebelumnya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Informasi Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset yang di peroleh pada situs kaggle . Dataset bernama Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR). ODIR merupakan database yang terdiri dari 6.392 gambar digital funduskopi berwarna. Kumpulan gambar fundus tersebut  dikumpulkan oleh Shanggong Medical Technology Co., Ltd. dari berbagai rumah sakit atau pusat medis di Tiongkok. Gambar  fundus tersebut  diambil menggunakan  berbagai kamera seperti Canon, Zeiss dan Kowa.

## B. Pre-processing Data
Pada langkah ini dilakukan pemilahan data dimana pada penelitian Penelitian ini akan dilakukan klasifikasi terhadap citra yang berjenis mata normal, katarak, dan degenerasi makula atau Age-Related Macular Degeneration (AMD). Sehingga data yang digunakan hanya data dengan label mata AMD, katarak, dan normal. Jumlah  data yang digunakan berjumlah 600 dapat dilihat pada Gambar 10.
C. Pre-processing Image
Pada tahap ini dilakukan preprocessing image terhadap
dataset. Preprocessing image dilakukan agar pelatihan dapat berjalan dengan baik sehingga data yang akan diklasifikasi juga akan terklasifikasi dengan baik juga. Channel hijau gambar dapat meningkatkan kontras antara bagian depan dan pembuluh darah sambil menjaga sebagian besar detail dari gambar asli. Oleh karena itu diterapkan histogram equalization terhadap channel hijau dari gambar untuk meningkatkan kontras global [18]. Tahap preprocessing image pertama akan dilakukan splitting channel RGB. Diterapkan Histogram Equalization dan CLAHE terhada channel hijau dan dicari yang terbaik antara kedua filter tersebut.
Sebelum dilakukan proses Histogram equalization maupun CLAHE dilakukan resize terhadap data untuk mengurangi beban komputasi. Resize dilakukan dengan mengubah ukuran citra yang awalnya berukuran 512 x 512 menjadi 299x299 yaitu ukuran input default dari  model Inception-V3 . Setelah dilakukan HE dan CLAHE gambar dikonversi menjadi 3 channel agar bisa digunakan dalam model Inception-V3 yang memiliki input channel berjumlah 3. Hasil gambar yang telah dilakukan preprocessing akan disimpan dalam folder yang akan digunakan untuk tahap selanjutnya. Alur yang terdapat dalam prerpocessing image dapat dilihat pada Gambar 11.
D. Splitting Data
Gambar yang telah dilakukan preprocessing dibagi sebagai data train dan testing dengan persentase masing-masing sebesar 80% dan 20% dipilih secara acak. Dari data train akan dibagi sebagai data train dan validation dengan persentase masing-masing sebesar 80% dan 20% secara acak. Pembagian dataset dapat dilihat pada Gambar 12.

## E. Perancangan Model Inception-V3
Pada tahap ini dilakukan perancangan model dengan arsitektur Inception-V3. Dalam penelitian ini dilakukan modifikasi pada bagian classification . Karena jumlah kelas dalam penelitian ini berjumlah 3 kelas maka layer terakhir model akan diganti dengan 3 kelas. Pada classification layer yang baru ditambahkan Global  Average  Pooling , dan Dropout sebesar 0.2. Arsitektur utuh model Inception-V3 dalam penelitian ini dapat diihat pada Tabel 1.

## F. Training Model
1) Percobaan 1
Percobaan pertama dilakukan terhadap data Histogram Equalization dengan learning rate 0.001, nilai epsilon dengan nilai 0.1, batch size sebesar 8, 16, 32, 64, dengan 25, 50, 75 dan 100 epoch . Hasil accuracy , validation accuracy , loss dan validation loss percobaan 1 dapat dilihat pada Tabel 2. Untuk grafik Hasil accuracy , validation accuracy , loss dan validation loss terbaik dalam percobaan 1 dapat dilihat pada Gambar 13.
2) Percobaan 2
Percobaan kedua dilakukan terhadap data CLAHE dengan parameter yang sama dengan percobaan 2. Hasil accuracy , validation accuracy , loss dan validation loss percobaan 2 dapat dilihat pada Tabel 3.  Untuk grafik Hasil accuracy , validation accuracy , loss dan validation loss terbaik dalam percobaan 2 dapat dilihat pada Gambar 14.

## 3) Percobaan 3
Dari percobaan 1 dan 2 dapat dilihat bahwa pelatihan dataset HE maupun CLAHE dengan parameter Epoch 100 dan batch size 8 memiliki validation loss paling rendah tetpi keduanya masih mengalami overfitting . Percobaan 2 atau percobaan dengan menggunakan data CLAHE memiliki valudation loss lebih rendah sehingga dilakukan percobaan ketiga yaitu percobaan dengan melakukan Fine Tuning terhadap dataset CLAHE. Hasil accuracy , validation accuracy , loss dan validation loss percobaan 3dapat dilihat pada Tabel 4.  Untuk grafik Hasil accuracy , validation accuracy , loss dan validation loss terbaik dalam percobaan 3 dapat dilihat pada Gambar 15.

## G. Evaluasi Hasil
Model yang telah dilatih akan dilakukan pengujian terhadap data test . Hasil prediksi dari model ditampilkan dalam confusion matrix . Confusion matrix pada percobaan 3 dapat dilihat pada Gambar 16. Untuk nilai precision, recall, dan f1-score untuk masing-masing kelas pada percobaan 2 dapat dilihat pada Tabel 5. Dari confusion matrix pada Gambar 16 terdapat 4 kesalahan prediksi. Kesalahan prediksi tersebut 2 citra katarak yang salah diprediksi menjadi normal dan AMD. Hasil kesalahan prediksi akan dimuat pada Tabel 6.

## H. GUI
Setelah mendapatkan model yang terbaik, dibentuk GUI. GUI tersebut akan memiliki fungsi untuk memuat citra, preprocess citra hingga untuk memprediksi citra fundus . Hasil GUI yang telah dibuat dapat dilihat pada Gambar 17 dan Gambar 18.

## V. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dalam penelitian ini adalah (1) Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Inception-V3 dapat digunakan untuk prediksi katarak berdasarkan citra digital funduskopi dengan sangat baik. (2) Dalam Penelitian ini performansi hasil terbaik implementasi model CNN dengan arsitektur Inception-V3 menggunakan preprocessing Contrast  Limited  Adaptive Histogram  Equalization (CLAHE) dengan Fine Tuning. Performansi terbaik ditunjukkan dengan nilai akurasi sebesar 98,33%.
Beberapa hal yang masih dapat ditingkatkan dari penelitian ini  adalah sebagai berikut: (1) Diperlukan data yang jauh lebih banyak untuk menghasilkan model yang lebih cerdas. Dalam penelitian ini data untuk penyakit katarak dan AMD terbatas. (2) Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai efek dari resolusi citra terhadap akurasi. Dalam penelitian ini citra yang awalnya memiliki resolusi 512x512 dilakukan resize menjadi 299x299. (3) Dapat dilakukan percobaan lebih lanjut dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN)  yang lebih baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. B. D. Collaborators and V. Study, “Causes of blindness and vision impairment in 2020 and trends over 30 years, and prevalence of avoidable blindness in relation to VISION 2020: the right to sight: an analysis for the global burden of disease study,” Lancet Glob Health , vol. 9, no. 2, pp. 144–160, Feb. 2021, doi: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30489-7.
[2] M. Khairallah et al. , “Number of people blind or visually impaired by cataract worldwide and in world regions, 1990 to 2010,” Invest Ophthalmol Vis Sci , vol. 56, no. 11, pp. 6762–6769, Oct. 2015.
[3] L. Sulistyowati, Peta Jalan Penanggulangan Gangguan Penglihatan di Indonesia tahun 2017-2030 . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI, 2017.
[4] A. Demir and F. Yilmaz, “Early detection of skin cancer using deep learning architectures: resnet-101 and inception-v3,” Medical Technologies Congress (TIPTEKNO) , pp. 1–4, 2019, doi: 10.1109/tiptekno47231.2019.8972045.
[5] X. Xia, C. Xu, and B. Nan, “Inception-V3 for Flower Classification,” in 2017 2nd International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC) , 2017, pp. 783–787. doi: 10.1109/ICIVC.2017.7984661.
[6] A. M. Cynthia, Optometric Clinical Practice Guideline Care of the Adult Patient with. Optometric Parctical Clinic Guideline . America: American Optometric Assosiation, 2004.
[7] American Optometric Association, “Evidence-based clinical practice guideline: comprehensive pediatric eye and vision examination,” Optometric Clinical Practice , vol. 2, no. 2, pp. 2–67, 2020, doi: 10.37685/uiwlibraries.2575-7717.2.2.1007.
[8] G. E. Hinton, S. Osindero, and Y. W. Teh, “A fast learning algorithm for deep belief nets,” Neural Comput , vol. 18, no. 7, pp. 1527–1554, 2006, doi: https://doi.org/10.1162/neco.2006.18.7.1527.
[9] R. Raina, A. Madhavan, and A. Ng, “Large-Scale Deep Unsupervised Learning Using Graphics Processors,” in International Conference on Machine Learning , 2009.
[10]  K. Fukushima and S. Miyake, “Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Visual Pattern Recognition,” in Competition and Cooperation in Neural Nets , 1982, pp. 267–285.
[11]  Y. LeCun et al. , “Handwritten Digit Recognition with a Back- Propagation Network,” in Neural Information Processing Systems
(NIPS) , 1989, pp. 396–404.
[12]  A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “ImageNet classification with deep convolutional neural networks,” Commun ACM , vol. 60, pp. 84–90, 2012.
[13]  C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the Inception architecture for computer vision,” 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , pp. 2818–2826, 2015, doi: 10.1109/CVPR.2016.308.
[14]  C. Rafael, Digital Image Processing , 4th ed. New York: Pearson, 2018.
[15]  S. M. Pizer, R. E. Johnston, J. P. Ericksen, B. C. Yankaskas, and K. E. Muller, “Contrast-Limited  Adaptive Histogram Equalization: Speed and Effectiveness,” in Proceedings of the First Conference on Visualization in Biomedical Computing , 1990, pp. 337–345. doi:
10.1109/VBC.1990.109340.
[16]  M. Vakili, M. K. Ghamsari, and M. Rezaei, “Performance analysis and comparison of machine and deep learning algorithms for IoT data classification,” ArXiv:2001.09636 , Jan. 2020, doi: 10.48550/ARXIV.2001.09636.
[17]  T. Pratap and P. Kokil, “Computer-aided diagnosis of cataract using deep transfer learning,” Biomed Signal Process Control , vol. 53, p. 101533, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.04.010.
[18]  J.-J. Yang et al. , “Exploiting ensemble learning for automatic cataract detection and grading,” Comput Methods Programs Biomed , vol. 124, pp. 45–57, 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2015.10.007.
[19]  S. B. Júnior and D. Welfer, “Aautomatic detection of microaneurysms and hemorrhages in color eye fundus images,” International Journal of Computer Science and Information Technology , vol. 5, pp. 21–37, 2013.