BESTIA KUMALA WARDANI, 081411731001 (2018) APLIKASI EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL RUN LENGTH MATRICES (GLRLM) UNTUK DETEKSI RETINOPATI DIABETIK BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (ABSTRAK) ABSTRAK ST.T 62 18 War a.pdf Download (289kB)
	Text (FULLTEXT) FULLTEXT ST.T 62 18 War a.pdf Restricted to Registered users only until 11 January 2022. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Retinopati diabetik merupakan suatu komplikasi mikrovaskuler diabetes mellitus yang menyerang mata dan dapat menyebabkan kebutaan. Pemeriksaan retinopati diabetik saat ini dilakukan dengan menggunakan teknik fundus photography. Citra yang dihasilkan dari teknik tersebut dikaji oleh ophthalmologist secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode deteksi retinopati diabetik sesuai tingkat keparahannya yaitu normal, Non-Proliferative Diabetic Retinopathy (NPDR), dan Proliferative Diabetic Retinopathy (PDR). Deteksi retinopati diabetik ini dilakukan dengan memanfaatkan metode ekstraksi fitur tekstur Gray Level Run Length Matrices (GLRLM). Fitur tekstur yang digunakan antara lain: Short Run Emphasis (SRE), Long Run Emphasis (LRE), Grey Level Non- Uniformity (GLN), Run Length Non-Uniformity (RLN), dan Run Precentage (RP). Kelima fitur tekstur tersebut kemudian digunakan sebagai input jaringan saraf tiruan backpropagation. Parameter-parameter divariasikan pada tahap pelatihan jaringan saraf tiruan backpropagation. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 110 citra fundus retina yang terdiri dari 20 citra fundus retina normal, 45 citra fundus retina NPDR, dan 45 citra fundus retina PDR. Hasil akurasi tertinggi yang didapatkan pada tahap pelatihan sebesar 97,14% dan tahap pengujian sebesar 92,5%.

Actions (login required)

View Item