SYALUM, MUHAMAD, MUHAMAD SYALUM (2025) SISTEM PREDIKSI PENYAKIT BERDASARKAN CITRA FUNDUS MATA MENGGUNAKAN MODEL MOBILENET V2 BERBASIS WEB. S1 thesis, Universitas Islam Nusantara.

Text (SKRIPSI MUHAMAD SYALUM 41037006211020) SKRIPSI_MUHAMAD SYALUM_41037006211020.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Penyakit mata merupakan masalah kesehatan global yang menyebabkan gangguan penglihatan hingga kebutaan pada jutaan orang, dengan lebih dari 2,2 miliar orang mengalami gangguan penglihatan menurut WHO. Penelitian ini dilakukan di PT STECHOQ ROBOTIKA INDONESIA dengan tujuan mengembangkan sistem prediksi penyakit mata berbasis web yang efektif, efisien, namun tetap akurat dalam menganalisis citra fundus. Sistem dikembangkan menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan pendekatan ADDIE melalui lima tahapan sistematis. Implementasi arsitektur MobileNet V2 dengan teknik transfer learning dan proses training dua fase menghasilkan model dengan performa tinggi (akurasi 91,2%, precision 90,8%, recall 89,5%, dan F1-Score 90,1%) dalam mendeteksi empat kondisi mata: normal, katarak, glaukoma, dan retinopati diabetik. Antarmuka web dirancang dengan alur kerja sederhana tiga langkah (input data, unggah gambar, prediksi) dan dilengkapi fitur-fitur pendukung seperti visualisasi hasil, filtering, sorting data dan cetak hasil. Pengujian menunjukkan waktu prediksi efisien sekitar 1 detik per gambar dengan tingkat kepercayaan rata-rata pada prediksi benar mencapai 94,3%. Sistem berhasil menyeimbangkan efektivitas fungsionalitas inti dengan kesederhanaan desain. Implementasi sistem ini diharapkan mendukung deteksi dini penyakit mata dan membantu tenaga medis dalam pengambilan keputusan klinis untuk mengurangi angka kebutaan. Kata Kunci: Fundus , Prediksi, Mata, MobileNet, Website.

Actions (login required)

View Item