…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2

DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2
type: Thesis
type: Article
abstract: Diabetic Retinopathy (DR) merupakan salah satu komplikasi serius akibat diabetes mellitus yang menjadi penyebab utama kebutaan di dunia. Seiring meningkatnya jumlah penderita diabetes, kebutuhan akan sistem deteksi otomatis yang akurat semakin mendesak guna mendukung diagnosis dini serta mencegah risiko kehilangan penglihatan permanen. Namun, klasifikasi DR masih menghadapi tantangan, seperti variasi tingkat keparahan, distribusi data yang tidak seimbang, serta keterbatasan model dalam mengenali pola spasial citra retina. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan integrasi dilation layer pada arsitektur EfficientNetV2 yang efisien dalam ekstraksi fitur, dengan dukungan preprocessing Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk meningkatkan kualitas citra retina. Penambahan dilation layer memungkinkan perluasan receptive field tanpa meningkatkan jumlah parameter maupun menurunkan resolusi spasial, sehingga jaringan lebih optimal dalam menangkap fitur patologis. Penelitian ini menguji tiga varian model, yaitu EfficientNetV2-B0, B3, dan S. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa EfficientNetV2-B0 dengan dilation layer memberikan performa terbaik dengan akurasi 96,54% serta precision dan recall yang seimbang. Sementara itu, arsitektur lebih kompleks tidak selalu lebih unggul, bahkan menurun pada kelas minoritas seperti Proliferative DR. Temuan ini mengindikasikan bahwa integrasi dilation layer pada arsitektur EfficientNetV2 berpotensi meningkatkan stabilitas dan konsistensi klasifikasi DR
date: 2025-10-03
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2 (Text)
has version: DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2 (Text)
has published: DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2 (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2 (Text)
type: Document
has file: 23.51.2532 Aiman Mukhlishah.pdf
has part: 23.51.2532 Aiman Mukhlishah.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Aiman Mukhlishah
type: Person
given name: Aiman
family name: Mukhlishah

Ema Utami
type: Person
given name: Ema
family name: Utami

HTML Summary of #31761 DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2
format: text/html
primary topic: DETEKSI PENYAKIT DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept