Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.276 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 717-722 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## GLAUCOMA CLASSIFICATION BASED ON FUNDUS IMAGES PROCESSING WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Yunendah Nur Fuadah *1 , Sofia Saidah 2 , Nidaan Khofiya Sy 3 , Rita Magdalena 4 , Ibnu Da’wan Ubaidullah 5
1,2,3,4,5 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: 1 yunendah@telkomuniversity.ac.id
(Naskah masuk: 16 April 2022, Revisi : 18 Mei 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
Glaucoma  is  an  eye  disease  that  causes  damage  to  the  optic  nerve  due  to  increased  pressure  in  the  eyeball. Delay in diagnosis and treatment of optic nerve damage due to glaucoma can lead to permanent blindness. Thus, several  studies  have  developed  a  glaucoma  early  detection  system  based  on  digital  image  processing  and machine  learning.  This  study  carried  out  glaucoma  classification  based  on  fundus  image  processing  using Convolutional  Neural  Network  (CNN).  The  CNN  architecture  proposed  in  this  study  consists  of  three convolutional layers with output channels 8, 16, 32 sequentially and a filter size of 5×5 at each layer, followed by a pooling layer and a dropout layer at the feature extraction stage. Furthermore, a fully connected layer and softmax  activation  function  was  implemented  at  the  classification  stage  to  classify  fundus  images  into  normal conditions,  early  glaucoma,  moderate  glaucoma,  deep  glaucoma,  and  ocular  hypertension  (OHT).  The  total amount of fundus image data used in this study consisted of 2000 fundus images divided into 1280 training data, 320 validation data, and 400 test data. 5-fold cross-validation is implemented in the training phase to select the best model. At the testing stage, the best accuracy generated by 99%, with the precision value, recall, f-1 scores and  the  AUC  score  are  close  to 1.  According  to  the  system  performance  results  obtained,  the  proposed  model can be used as a tool for medical personnel in classifying glaucoma conditions to provide appropriate medical treatment and reduce the risk of permanent blindness due to glaucoma.
Keywords : Glaucoma, Fundus Images, Image Processing, Machine learning, Convolutional Neural Network.

## KLASIFIKASI GLAUKOMA BERDASARKAN PENGOLAHAN CITRA FUNDUS DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

## Abstrak
Glaukoma  merupakan  penyakit  mata  yang  mengakibatkan  kerusakan  saraf  optik  diakibatkan  oleh  terjadinya peningkatan  tekanan  pada  bola  mata.  Keterlambatan  diagnosa  dan  penanganan  kerusakan  saraf  optik  akibat glaukoma  dapat  menyebabkan  kebutaan  secara  permanen.  Sehingga,  beberapa  penelitian  mengembangkan sistem  deteksi  dini  glaukoma  berbasis  pengolahan  citra  digital  dan machine  learning. Pada  penelitian  ini, klasifikasi  glaukoma  dilakukan  berbasis  pengolahan  citra  fundus  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN). Arsitektur CNN yang diusulkan pada penelitian ini terdiri dari tiga convolutional layers dengan jumlah output  channel 8,  16,  32  secara  berurutan,  serta  ukuran  filter  5×5  pada  setiap  layer,  diikuti pooling layer dan dropout layer pada  tahap  ekstraksi  ciri.  Selanjutnya,  pada  tahap  klasifikasi  diimplementasikan fully connected layer dan  fungsi  aktivasi softmax untuk  mengklasifikasikan  citra  fundus  ke  dalam  kondisi  normal, early glaukoma, moderate glaukoma, deep glaukoma dan ocular hypertension (OHT).  Jumlah keseluruhan data citra fundus yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 2000 citra fundus yang dibagi menjadi 1280 data latih, 320 data  validasi,  dan  400  data  uji.  Pada  tahap  pelatihan, 5-fold  cross  validation diimplementasikan  untuk  seleksi model terbaik. Pada tahap pengujian, akurasi terbaik yang dihasilkan sebesar 99%, dengan nilai presisi, recall , f- 1  score serta AUC  score mendekati  1.  Berdasarkan  hasil  performansi  sistem  yang  diperoleh,  model  yang disulkan dapat digunakan sebagai alat bantu tenaga medis dalam mengklasifikasikan kondisi glaukoma sehingga dapat memberikan penanganan medis yang tepat dan mengurangi resiko kebutaan permanen akibat glaukoma.
Kata kunci : Glaukoma,  Fundus  Images,  Image  Processing,  Machine  learning,  Convolutional  Neural  Network (CNN).

## 1. PENDAHULUAN
Glaukoma  merupakan  salah  satu  penyakit mata,  dimana  terjadi  kerusakan  pada  saraf  optik yang terjadi akibat adanya peningkatan tekanan pada bola  mata.  Penyakit  ini  merupakan  penyakit  kedua terbanyak  sebagai  penyebab  kebutaan  di  seluruh dunia  setelah  katarak.  Menurut  data  WHO  pada tahun  2010,  sebanyak  3,2  juta  orang  mengalami kebutaan  akibat  penyakit  glaukoma  [1]. Survey Kesehatan  tahun  1993-1996  menyebutkan  bahwa 1,5%  penduduk  Negara  Indonesia  mengalami kebutaan. Sebanyak 0,2% kebutaan tersebut diakibatkan  oleh  penyakit  glaukoma.  Penyakit glaukoma  merupakan  salah  satu  penyakit  yang gejala  awalnya  sulit  dideteksi.  Penyakit  glaukoma ini perlahan dapat menyebabkan kebutaan permanen tanpa gejala awal  [2]. Mayoritas penderita kebutaan akibat  glaukoma  tidak  menyadari  bahwa  mereka menderita  glaukoma  dan  baru  terdiagnosis  saat penyakit  tersebut  memasuki  stadium  lanjut.  Selain itu,  untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya  penyakit glaukoma pada seseorang, membutuhkan pemeriksaan  yang  cukup  rumit  karena  penderita harus  mendatangai  rumah  sakit  khusus  mata. Sementara  itu,  bagi  para  penduduk  yang  tinggal  di daerah  terpencil,  cukup  sulit  untuk  menjangkau fasilitas  kesehatan  yang  memadai  yang  hanya  bisa ditemui di kota-kota besar.
Bahaya glaukoma yang disadari oleh masyarakat  dan  sulitnya  menjangkau  fasilitas Kesehatan  khusus  penyakit  mata  untuk  mendeteksi penyakit glaukoma membuat para peneliti berlomba untuk  merancang  sistem  deteksi  dini  penyakit glaukoma. Beberapa penelitian yang telah dikembangkan terkait deteksi dini penyakit glaukoma. Pada penelitian [3] Khaing, Tin Tin dkk, melakukan  penelitian  mengenai  deteksi  penyakit glaukoma  menggunakan  berbasis  aplikasi  pada smartphone melalui  citra  retina.  Penelitian  tersebut menggunakan metode segmentasi Alternated Deation-Ination  Gradient  Vector  Flow (ADI-GVF) yang  diintegrasikan  dengan exclusion  method (EM) inizialitation untuk meningkatkan akurasi. Pengambilan citra fundus retina dilakukan menggunakan  kamera  fundus  yang  terhubung langsung  dan  diproses  menggunakan smartphone . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  yang dirancang  mampu  mengklasifikasikan  42  data  citra normal  dan  42  data  citra  glaukoma  dengan  hasil sensitifitas  sebesar  93,33%  dan  spesifisitas  93,87%. Pada  penelitian  lainnya  [4]  Devecioglu,  O.C.  dkk melakukan  deteksi  glaukoma  secara  real-time berbasis  citra  fundus  digital  menggunakan  Self- ONNs. Pada penelitian tersebut, peneliti mengklaim bahwa  Self-ONNs  tidak  hanya  mampu  memberikan performasi  deteksi  yang  baik,  tapi  juga  secara signifikan mampu mengurangi kompleksitas komputasi  dalam  membuat  model  untuk  dataset biomedis. Hasil dari penelitian menunjukkan gap f-1 score sebesar  8-12%  jika  dibandingkan  dengan metode deep CNN.  Penelitian  lainnya  [5]  yang
dilakukan  oleh  Madhusudhan,  M.  menunjukkan bahwa  penyakit  glaukoma  juga  mampu  dideteksi dengan  teknik  pemrosesan  citra.  Pada  penelitian  ini digunakan  metode  segmentasi  untuk pre-processing dan klasifikasi dilakukan dengan mengevaluasi nilai CDR  ( Cup  Disk  Ratio ).  Sistem  yang  dirancang menunjukkan  performansi  sistem  berupa  nilai sensitifitas  sebesar  89,47%  dan  spesifisitas  83,33%. Sementara  itu,  pada  penelitian  [6]  Sheba  O  dkk, melakukan  deteksi  glaukoma  menggunakan  metode Artificial  Neural  Network (ANN).  Dataset  yang digunakan  adalah  data  primer  yang  diambil menggunakan  kamera  fundus  yang  kemudian diproses  menggunakan  Matlab.  Tahap  pengujian dilakukan  terhadap  28  pasien  glaukoma  dan  12 pasien dengan mata normal. Dari 40 data yang diuji, sebanyak  34  data  dapat  diklasifikasikan  dengan benar.  Penelitian  lainnya  terkait  deteksi  glaukoma [7] dilakukan oleh Rabbia Mahum dkk dengan judul “A Novel Hybrid Approach Based on Deep CNN to Detect Glaukoma using Fundus Imaging”. Dari 1500 dataset  citra  fundus,  sebanyak  40%  digunakan sebagai data uji. Sistem yang dirancang menghasilkan akurasi sebesar 99% pada citra uji dan 98,8%  akurasi  dengan  menggunakan  metode cross validation .  Sementara  itu, pada  penelitian  [8]  Mafla Claro  dkk  melakukan  deteksi  otomatis  terhadap penyakit  glaukoma  berbasis  segmentasi optic  disk dan ekstraksi ciri tekstur menggunakan metode Gray Level  Co-occurance  Matrix (GLCM).  Dataset sebanyak  329  citra  yang  digunakan  merupakan dataset  sekunder  yang  diperoleh  dari RIM-ONE, DRISTHI-GS dan DRIONS-DB .  Performansi  sistem tertinggi  diperoleh  ketika  menggunakan  metode klasifikasi Multi  Layer  Perceptron (MLP)  dengan akurasi  yang  diperoleh  sebesar  93.03%.  Penelitian lainnya  [9]  melakukan  deteksi  Glaukoma  dengan teknik  pemrosesan  citra  menggunakan Cup-to-Disc Ratio .  Dengan  metode  CDR,  diperoleh  hasil  bahwa sebanyak 27 dari 29 data citra normal dan 12 dari 15 citra  glaukoma  dapat  terklasifikasi  dengan  benar. Total akurasi yang diperoleh adalah 89%. Penelitian [10]  juga  melakukan  deteksi  Glaukoma  berbasis citra  fundus.  Pada  penelitian  ini,  metode Principal Component  Analysis (PCA)  digunakan  sebagai metode  ekstraksi  ciri,  sementara  untuk  klasifikasi digunakan  metode Least  Square  Support  Vector Machine (LS-SVM).  Dari  150  citra  glaukoma  dan 100  citra  normal  yang  digunakan,  diperoleh  hasil akurasi terbaik sebesar 99%. Penelitian lainnya  [11] melakukan  deteksi  glaukoma  pada  citra  fundus dengan metode segmentasi sebagai metode ekstraksi ciri  dan  metode  SVM  untuk  klasifikasi.  Hasil  yang diperoleh  dengan  kombinasi  kedua  metode  tersebut terbilang  sangat  baik,  yaitu  akurasi  94,11%  dan sensitifitas  100%.  Dari  penelitian  terkait  yang  telah disebutkan  diatas,    sistem  yang  telah  dirancang memerlukan  tahapan  ekstraksi  ciri  secara  manual dan  hanya  dapat  mengklasifikasikan  data  dengan jumlah  yang  terbatas  untuk  dua  kondisi  saja,  yaitu
Yunendah Nur Fuadah, dkk, Klasifikasi Glaukoma Berdasarkan Pengolahan Citra Fundus … 719
kondisi  normal  dan  kondisi  glaukoma.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  menggunakan Convolutional Neural  Network yang  dapat  secara  otomatis mengekstraksi  informasi  pada  citra  fundus  dan mengklasifikasikan 2000 citra fundus ke dalam lima kondisi  yaitu  normal, early , moderate , deep dan OHT.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  untuk klasifikasi penyakit glaukoma berdasarkan pengolahan  citra  digital  pada  citra  fundus  yang terbagi  menjadi  lima  kondisi,  antara  lain, early glaucoma,  deep  glaucoma,  moderate  glaucoma dan ocular  hypertension (OHT).    Model  CNN  yang diusulkan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  tiga convolutional  layer s  dengan  jumlah output  channel pada setiap layernya 16, 32, 64 secara berurutan dan ukuran  filter  5x5  pada  setiap  layer,  diikuti pooling layer dengan  ukuran  5x5.  Selanjutnya,  pada  tahap klasifikasi, fully connectd layer dan aktivasi softmax diimplementasikan untuk mengklasifikasikan penyakit glaukoma. Gambar 1 menunjukan gambaran  umum  model  CNN  yang  diusulkan  pada penelitian ini.
Gambar 1. Arsitektur model CNN yang diusulkan

## 2.1. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  Rim-One  dataset yang  terdiri  dari  169  citra  fundus  yang  terbagi
menjadi  lima  kelas  yaitu normal , early , moderate , deep dan  OHT.  Selanjutnya,  untuk  memperbanyak jumlah  citra  dilakukan  proses  augmentasi  citra fundus  menjadi  2000  citra  fundus  dimana  masing- masing kelas terdiri 400 citra.

## 2.2. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network
(CNN) merupakan pengembangan dari jaringan saraf tiruan Multilayer  Perceptron (MLP)  dan  merupakan Deep Neural Network untuk pengolahan data dua dimensi berupa  citra.  CNN  dapat  mengenali  suatu  objek karena  memiliki  dua  bagian  utama  pada  metode pembelajarannya, yaitu mengekstraksi ciri khas dari suatu  citra  ( feature  extraction )  dan  melakukan klasifikasi  berdasarkan  ciri  pada  citra  tersebut ( classification ) [12][13].

## 2.2.1. Ekstraksi ciri
Ekstraksi  ciri  adalah  proses  pengambilan informasi  penting  atau  karakteristik  dari  suatu  data citra yang akan diolah. Keluaran dari tahap ekstraksi ciri  ini  disebut feature  map yang  selanjutnya  akan diproses  pada  tahap  klasifikasi  [14].  Secara  umum tahap  ekstraksi  ciri  ini  terdiri  dari convolutional layer dan pooling  layer. Pada convolutional  layer akan dilakukan proses konvolusi antara citra dengan suatu  filter  berupa  matriks  dengan  ukuran  tertentu untuk  menghasilkan feature  map [15].  Gambar  2 menunjukkan ilustrasi proses operasi konvolusi.
Gambar 2. Ilustrasi proses konvolusi [15]
Sedangkan  pada pooling  layer akan  dilakukan proses down-sampling yang  bertujuan  untuk mengurangi  ukuran feature  map yang  telah dihasilkan  dari  layer  konvolusi.  Metode pooling yang umumnya digunakan adalah mean pooling dan max  pooling . Mean  pooling akan  mengambil  nilai rata-rata  dari  setiap grid untuk  menyusun  matriks baru  sedangkan max  pooling akan  mengambil  nilai maksimal  [15].  Gambar  3  menunjukkan  ilustrasi proses pada pooling layer .
Gambar 3. Ilustrasi proses pooling [15]

## 2.2.2. Classification Layer
Pada classification  layer , feature  map yang berbentuk multidimensional  array akan  dijadikan vektor  yang  disebut  dengan  proses flatten . Selanjutnya,  vektor  tersebut  akan  menjadi  masukan fully  connected  layer dimana  semua neuron pada lapisan  sebelumnya  terhubung  dengan  lapisan setelahnya.  Pada  umumnya,  dalam  kasus  klasifikasi multiclass (lebih  dari  dua  kelas)  digunakan  fungsi aktivasi softmax pada tahap klasifikasi. Oleh karena itu,  penelitian  ini  menggunakan  fungsi  aktivasi softmax  dalam  mengklasifikasikan  citra  fundus  ke dalam  5  kelas  yaitu  normal, early , moderate , deep , dan OHT.

## 2.3. System Performance
Dalam mengevaluasi performansi sistem klasifikasi yang telah dirancang, dilakukan pengukuran  parameter  evaluasi  kinerja  sistem  yang terdiri    dari  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score . Parameter-parameter  tersebut  diekspresikan  dalam persaman matematis sebagai berikut (1), (2), (3), dan (4) [16] [17].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
𝐹 1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)
Pada Persamaan (1), (2), dan (3), True Positive (TP)  adalah  hasil  dimana  model  memprediksi  kelas positif  dengan  benar  sesuai  dengan  kelasnya. Sebaliknya, True  Negative (TN),  adalah  hasil  di mana  model  memprediksi  kelas  negatif  dengan benar. False Positive (FP) adalah hasil di mana kelas negatif  tetapi  salah  diklasifikasikan  sebagai  kelas positif. Sedangkan False Negative (FN) adalah hasil dimana  kelas  positif  tetapi  salah  diklasifikasikan sebagai kelas negatif [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data dari Rim-One dataset  yang  diaugmentasi  menjadi  2000  citra fundus yang  terdiri dari 400 kelas normal, 400 kelas early,  400  kelas  moderate,  400  kelas  deep,  dan  400 kelas  OHT.    Selanjutnya,  data  dibagi  menjadi  1280 data latih, 320 data validasi, dan 400 data uji.  Pada tahap  pelatihan,  dilakukan 5-fold  cross  validation untuk pemilihan model terbaik yang akan digunakan pada tahap pengujian.
Performansi  sistem  diukur  berdasarkan  nilai akurasi,  r ecall ,  presisi,  dan f-1  score .  Beberapa metode  optimasi  yang  terdiri  dari  Adam,  Nadam,
SGD, dan RMSprop  serta penggunaan learning rate sebesar    0.01,  0,001,  dan  0,0001  digunakan  untuk pemilihan  parameter  terbaik  pada  model  1-D  CNN yang  diusulkan.  Tabel  1  menunjukan  performansi model  1D-CNN  yang  digunakan  pada  dalam penelitian ini.

## Tabel 1. Performansi system yang diusulkan berdasarkan optimizer dan learning rate yang digunakan
Optimizer Learning Rate Accuracy Train Val Test Adam 0.0001 0.77 0.97 0.82 0.001 0.99 0.99 0.99 0.01 0.20 0.18 0.18 Nadam 0.0001 0.95 0.93 0.98 0.001 0.97 0.99 0.96 0.01 0.19 0.18 0.18 SGD 0.0001 0.23 0.18 0.25 0.001 0.40 0.42 0.44 0.01 0.96 0.95 0.97 RMSprop 0.0001 0.88 0.82 0.92 0.001 0.99 0.98 0.99 0.01 0.95 0.20 0.18
Berdasarkan  hasil  performansi  sistem  pada Tabel 1, optimizer Adam dengan learning rate 0.001 memberikan
performansi terbaik dengan menghasilkan  nilai  akurasi  0.99  untuk  data  latih, validasi  dan  uji.  Pemilihan optimizer dan learning rate sangat  berpengaruh  terhadap  performansi sistem. Optimizer digunakan untuk mengoptimalkan performansi  sistem  dengan  meminimalisir  nilai error , sedangkan learning rate merupakan salah satu parameter pada tahap pelatihan untuk mengkalkulasi nilai  koreksi  bobot.  Semakin  kecil  nilai learning rate ,  maka  akan  memerlukan  proses  pelatihan  yang lama  Sedangkan  nilai learning  rate yang  semakin besar    akan  mempercepat  proses  pelatihan,  akan tetapi mengurangi tingkat ketelitian. Dalam menentukan  nilai learning  rate yang  optimal dilakukan melalui serangkaian pengujian.
Gambar 4. Confusion matrix data uji
Gambar  4  menunjukan confusion  matrix pengujian  400  data  uji.  Berdasarkan  hasil  yang diperoleh,  secara  umum  model  yang  digunakan mampu  mengklasifikasin  data  uji  kedalam  5  kelas (normal, early , moderate , deep , dan OHT). Dari 400 data  uji,  398  data  berhasil  diklasifikasikan  sesuai
dengan  kelasnya,  hanya  terdapat  2  data  yang  salah diklasifikasikan.
Gambar 5. Kurva ROC data uji
Kurva  ROC  data  uji  pada  Gambar  5 menunjukan nilai area under the curve (AUC) yang dapat  dijadikan  parameter  untuk  mengetahui kemampuan  sistem  dalam  melakukan  klasifikasi antar  kelas.  Nilai  AUC  yang  semakin  besar menunjukan  model  dapat  mengklasifikasikan  data dengan  akurat.  Berdasarkan  hasil  AUC  yang diperoleh  untuk  masing-masing  kelas,  yaitu  sebesar 0.99 menunjukan kemampuan generalisasi data yang baik dari model yang diusulkan.
Tabel 2. Kinerja model yang diusulkan Kelas Presisi Recall F1-Score Deep 1.00 1.00 1.00 Early 0.97 1.00 0.99 Moderate 1.00 1.00 1.00 Normal 1.00 0.98 0.99 OHT 1.00 1.00 1.00
Hasil  evaluasi  kinerja  sistem  berdasarkan perhitungan  parameter  presisi, recall dan f1-score ditunjukan  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  hasil pengujian  data  uji  pada  Tabel  2,  menunjukan  nilai presisi, recall ,  dan f1-1  score yang  maksimal  untuk semua kelas. Hasil tersebut menunjukan sistem yang diusulkan  mampu  mengklasifikasan  lima  kondisi citra  fundus  secara  akurat  dengan error yang minimal.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui  pengaruh optimizer dan  nilai learning rate yang  digunakan  terhadap  performansi  model CNN  yang  diusulkan.  Berdasarkan  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan, optimizer Adam  memberikan performansi  terbaik  dengan  memberikan  nilai akurasi  untuk  data  uji  sebesar  99%  dengan menggunakan  nilai learning  rate sebesar  0.001, diikuti  oleh optimizer Nadam  dengan  performansi akurasi  data  uji  sebesar  98%  pada learning  rate 0.0001,  selanjutnya  untuk optimizer RMS  prop memberikan  akurasi  data  uji  sebesar  99%  sama halnya  seperti optimizer Adam,  akan  tetapi  untuk akurasi  data  latih  dan  data  validasi  menggunakan optimizer RMSprop  terlihat  sedikit overfitting dimana  akurasi  data  latih  1%  lebih  besar  dari  data
validasi  sedangkan  untuk optimizer Adam  terlihat tidak overfitting dimana hasil akurasi data latih, data validasi,  dan  data  uji  memberikan  nilai  akurasi sebesar  99%.  Berbeda  dengan  optimizer  lainnya, optimizer SGD  memberikan  performansi  akurasi yang  sangat  rendah  ketika  nilai learning  rate kecil dan  memberikan  nilai  akurasi  data  uji  sebesar  97% ketika nilai learning rate sebesar 0.01.
Selanjutnya  berdasarkan  hasil  pengujian  dapat dilihat  pengaruh learning  rate terhadap  performansi sistem.  Penentuan  nilai learning  rate akan berpengaruh  terhadap  waktu  komputasi  model  pada tahap  training  dan  tingkat  ketelitian  dari  model. Pemilihan  nilai  learning  rate  yang  terlalu  besar memang mempercepat waktu komputasi, akan tetapi tingkat  ketelitian  model  berkurang,  sehingga  kita perlu melakukan sejumlah pengujian untuk memberikan  performansi  sistem  yang  paling optimal. Pada penelitian ini, nilai learning rate yang paling  optimal  adalah  0.001.  Hal  ini  ditunjukan dengan  performansi  akurasi  yang  tinggi  dengan waktu  komputasi  yang  lebih  cepat  dibandingkan nilai learning rate 0.0001.
Performansi  model  CNN  yang  diusulkan  pada penelitian ini dapat disimpulkan melebihi performansi  penelitian  terkait  sebelumnya  untuk deteksi dan klasifikasi glaukoma yang menggunakan dataset yang  sama  yaitu RIM-ONE  dataset dengan performansi  akurasi  sebesar  93.03% [8].  Selain  itu, pada  penelitian  sebelumnya  memerlukan  beberapa tahapan  proses preprocessing ,  ekstraksi  ciri  GLCM dan  metode  klasifikasi  MLP.  Sedangkan  pada penelitian  ini,  model  CNN  yang  diusulkan  dapat secara  langsung  memproses raw  data dari  citra fundus  sehinga  dapat  mengekstraksi  informasi  yang lebih  detail  dari  citra  fundus  tersebut  dibandingkan menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  lain  seerti GLCM  yang  hanya  memberikan  informasi  statistik dari  citra  fundus.  Oleh  karena  itu,  performansi model CNN yang diusulkan penelitian ini memberikan  performansi  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan metode sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  merancang  sebuah sistem  untuk  mengklasifikasikan  5  kondisi  penyakit glaukoma,  yaitu early  glaucoma,  deep  glaucoma, moderate glaucoma dan ocular hypertension (OHT) dengan  akurasi  mencapai  99%  dan  berhasil mengklasifikasikan  398  dari  400  data  uji  sesuai kelasnya. Arsitektur yang diusulkan untuk mencapai hasil  maksimal  adalah Convolutional  Neural Network yang  terdiri  dari  tiga layer  convolution dengan  filter  pada  masing-masing  layer  berukuran 5×5  kemudian  diikuti pooling  layer dan dropout layer pada  tahap  ekstraksi  ciri,  dan  pada layer terakhir  diimplementasikan fully  connected layer dan fungsi aktivasi softmax untuk mengklasifikasikan  masing-masing  kelas. Optimizer dengan hasil terbaik adalah Adam optimizer dengan

## 722
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 717-722
learning  rate 0.001.  Sehingga  sistem  yang  telah dirancang  dapat  diimplementasikan  dalam  dunia medis  untuk  membantu  pendeteksian  glaukoma sejak  dini  dan  mengurangi  resiko  kebutaan permanen yang diakibatkan oleh glaukoma.

## DAFTAR PUSTAKA

## [1] Kemenkes  RI,  “Infodatin  Pusat  Data  dan Informasi  Kementrian  Kesehatan  RI,”
Millennium  Challenge  Account  -  Indonesia . pp. 1–2, 2014. [Online]. Available: https://pusdatin.kemkes.go.id/download.php ?file=download/pusdatin/infodatin/infodatin -asi.pdf
[2] N. V. Balkrishna, N. C. Patil, K. Y. Ramesh, D.  A.  Sheshrao,  G.  Polytechnic,  and  G. Polytechnic,  “A  Review  on  Detection  of Glaucoma  from  Retinal  Fundus  Images Using Digital Image Processing,” Int. J. Sci. Dev. Res. , vol. 4, no. 12, pp. 154–157, 2019.
[3] T. T. Khaing, T. Ruennark, P. Aimmanee, S. Makhanov, and N. Kanchanaranya,
“Glaucoma  Detection  in  Mobile  Phone
Retinal Images Based on ADI-GVF Segmentation  with  EM  initialization,” ECTI Trans.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  15,  no.  1
SE-Research  Article,  pp.  134–149,  Jan. 2021, doi:
10.37936/ecti- cit.2021151.227261.
[4] O.  C.  Devecioglu,  J.  Malik,  T.  Ince,  S. Kiranyaz,  E.  Atalay,  and  M.  Gabbouj, “Real-Time  Glaucoma  Detection  from Digital  Fundus  Images  Using  Self-ONNs,”
IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  140031–140041, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3118102.
[5] M. Madhusudhan, N. Malay, S. R. Nirmala, and  D.  Samerendra,  “Image  processing techniques for glaucoma detection,”
Commun.  Comput.  Inf.  Sci. ,  vol.  192  CCIS, no.  PART  3,  pp.  365–373,  2011,  doi: 10.1007/978-3-642-22720-2_38.
[6] N.  Sheeba,  O.,  George,  J.,  Rajin,  P.  K., Thomas, “Glaukoma detection using artificial  neural  network,” Int.  Work. Comput.  Sci.  Eng. ,  vol.  6,  pp.  158–161, 2013, doi: https://doi.org/10.7763/IJET.2014.V6.687.
[7] R.  Mahum,  S.  U.  Rehman,  O.  D.  Okon,  A. Alabrah, T. Meraj, and H. T. Rauf, “A Novel
Hybrid  Approach  Based  on  Deep  CNN  to Detect  Glaucoma  Using  Fundus  Imaging,”
Electronics ,  vol.  11,  no.  1,  2022,  doi: 10.3390/electronics11010026.
[8] M. Claro, L. Santos, W. Silva, F. H. Araújo,
N.  Moura,  and  A.  Santana,  “Automatic Glaucoma  Detection  Based  on  Optic  Disc Segmentation and
Texture Feature Extraction,” CLEI  Electron.  J. ,  vol.  19,  pp.
4:1-4:10, Aug. 2016, doi: 10.19153/cleiej.19.2.4. [9] C.  Burana-Anusorn,  W.  Kongprawechnon, T.  Kondo,  and  S.  Sintuwong,  “Image Processing Techniques for Glaucoma
Detection  Using  the  Cup-to-Disc  Ratio Chalinee  Burana-Anusorn,” Thammasat  Int.
J.  Sci.  Technol. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  22–34, 2020.
[10] L.  Divya  and  J.  Jacob,  “Performance analysis  of  glaucoma  detection  approaches from  fundus  images,” Procedia  Comput. Sci. ,  vol.  143,  pp.  544–551,  2018,  doi: 10.1016/j.procs.2018.10.429.
[11] D. Vijayasekar, S. Dhivya, S. Dhanalakshmi,  and  Dr.  S.  Karthik,  “Survey on Detection of Glaucoma in Fundus Image by  Segmentation  and  Classification,” Int.  J.
Eng.  Res. ,  vol.  V4,  no.  09,  pp.  529–532, 2015, doi: 10.17577/ijertv4is090657.
[12] Y.  N.  Fu’adah,  N.  C.  Pratiwi,  M.  A. Pramudito,  and  N.  Ibrahim,  “Convolutional Neural  Network  (CNN)  for  Automatic  Skin Cancer  Classification  System,” IOP  Conf.
Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 982, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/982/1/012005.
[13] P.  Gokila  Brindha,  M.  Kavinraj,  P. Manivasakam,  and  P.  Prasanth,  “Brain tumor  detection  from  MRI  images  using deep  learning  techniques,” IOP  Conf.  Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1055, no. 1, p. 012115, 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1055/1/012115. [14] P. P. Ippolito, “Feature Extraction
Techniques,  Towards  Data  Science,”  2019. https://towardsdatascience.com/feature- extraction-techniques-
d619b56e31be#:~:text=Feature Extraction aims to reduce,the original set of features [15] I.  B.  L.  M.  Suta,  R.  S.  Hartati,  and  Y. Divayana, “Diagnosa Tumor Otak Berdasarkan Citra MRI (Magnetic Resonance Imaging).pdf,” Maj.  Ilm.  Teknol.
Elektro , vol. 18, pp. 149–153, 2019.
[16] J.  D.  Novakovic,  A.  Veljovic,  S.  S.  Ilic,  Z.
Papic,  and  M.  Tomovic,  “Evaluation  of Classification Models in Machine
Learning.pdf,” Theory  Appl.  Math.  Comput. Sci. , pp. 39–46, 2017.
[17] Putra,  A.  T.,  Usman,  K.,  &  Saidah,  S. (2021).  Webinar  Student  Presence  System Based  on  Regional  Convolutional  Neural Network  Using  Face  Recognition.  Jurnal Teknik  Informatika  (Jutif),  2(2),  109–118. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.82