KLASIFIKASI PENYAKIT MATA PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS WEBSITE

Salam, Nirla Wahidatus (2024) KLASIFIKASI PENYAKIT MATA PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS WEBSITE. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

	Text (cover skripsi) Cover Skripsi.pdf Download (755kB)
	Text (BAB I SKRIPSI) BAB I Skripsi.pdf Download (271kB)
	Text (BAB II SKRIPSI) BAB II Skripsi.pdf Restricted to Registered users only Download (807kB)
	Text (BAB III SKRIPSI) BAB III Skripsi.pdf Download (204kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA SKRIPSI) DAFTAR PUSTAKA Skripsi.pdf Download (195kB)
	Text (LAMPIRAN SKRIPSI) Lampiran Skripsi.pdf Download (3MB)

Abstract

Penyakit mata merupakan masalah kesehatan global yang serius, terutama di Indonesia, di mana deteksi dini dan penanganan yang Efisien diperlukan untuk mencegah kondisi lanjut. Berbagai kondisi seperti retinoblastoma, mata merah, pterygium dapat mengganggu kualitas penglihatan penderitanya. Dengan adanya website ini, website ini dikembangkan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi penyakit mata berdasarkan gambar yang diunggah oleh pengguna. Website ini dirancang tidak hanya untuk memberikan edukasi tentang kesehatan mata, tetapi juga untuk mendeteksi secara dini gejala penyakit mata, serta memberikan rekomendasi penanganan yang dapat dilakukan sebelum berkonsultasi dengan dokter. Dengan cara ini, masyarakat diharapkan lebih sadar akan pentingnya perawatan mata secara rutin. Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa penggunaan CNN dalam aplikasi ini mampu meningkatkan akurasi deteksi penyakit mata secara signifikan. Dengan tingkat akurasi sebesar 90,62%, aplikasi ini menjadi solusi yang efektif untuk deteksi dini dan penanganan cepat. Selain itu, aplikasi ini telah diuji melalui Usability Test dengan hasil 92%, menunjukkan bahwa platform ini mudah digunakan oleh berbagai kalangan masyarakat. Pengujian dilakukan menggunakan teknik Black Box dan Usability Test untuk memastikan kemudahan penggunaan dan efektivitas dalam memberikan solusi kesehatan mata. Dengan akses mudah dan biaya terjangkau, aplikasi ini diharapkan mampu memperluas jangkauan informasi kesehatan mata di Indonesia. Kata Kunci : Penyakit Mata, Convolutional Neural Network (CNN), Mobilenet.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology
Divisions:	Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	Nirla Wahidatus Salam
Date Deposited:	30 Sep 2024 08:11
Last Modified:	30 Sep 2024 08:11
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/4433

Actions (login required)

View Item