PERANCANGAN SISTEM DETEKSI KATARAK MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN KNEAREST NEIGHBOR (K-NN) Analisis Performansi Sistem Deteksi Katarak

Riski Wahyu Hutabri; Ir. Rita Magdalena, M.T.; R Yunendah Nur Fu’adah, S.T.,M.T.

doi:10.36040/seniati.v4i2.1390

Riski Wahyu Hutabri Teknik Telekomunikasi, Universitas Telkom Bandung
Ir. Rita Magdalena, M.T. Teknik Telekomunikasi, Universitas Telkom Bandung
R Yunendah Nur Fu’adah, S.T.,M.T. Teknik Telekomunikasi, Universitas Telkom Bandung

DOI: https://doi.org/10.36040/seniati.v4i2.1390

Keywords: Katarak, PCA, K-NN

Abstract

Katarak adalah kondisi mengeruhnya bagian lensa mata yang biasanya jernih tertutupi dengan suatu
noda putih yang dapat mengganggu penglihatan. Katarak muncul disebabkan oleh berbagai hal, salah satunya
adalah penuaan. Katarak adalah salah satu penyebab kebutaan tertinggi di Indonesia. Pemeriksaan katarak
dilakukan oleh tenaga ahli medis menggunakan alat slit lamp yang masih sulit ditemukan di setiap rumah sakit
atau balai pengobatan sejenis. Oleh karena itu perlu adanya sistem yang dapat mendeteksi katarak yang dapat
menolong masyarakat untuk lebih cepat dalam mengetahui kondisi matanya apabila mengalami gejala kabur
dalam penglihatan sehingga dapat mengambil tindakan yang tepat, sistem deteksi katarak dirancang dengan
menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbour (K-NN). Pada penelitian
ini, sistem dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan ke dalam mata katarak imatur, katarak matur dan mata
normal dengan akurasi 70,27% dan waktu komputasi rata-rata 0.331172937 detik.

Downloads

Download data is not yet available.