Aplikasi Deteksi Katarak (Eye Care) Menggunakan Model Convolutional Neural Network Berbasis Mobile

Abstract

Visual impairment is still a major problem in Indonesia. Most of the visual impairment is caused by cataracts. Based on the results of the Rapid Assessment of Avoidable Blindness (RAAB) survey by the Indonesian Ophthalmologist Association and Balitbangkes in 15 provinces, the blindness rate in Indonesia reached 3 per cent. Of this figure, cataract is the highest cause, which is around 81 per cent. Cataracts generally occur in the elderly aged over 40-50 years and above, but actually everyone can get cataracts caused by things in the environment such as being bumped while working or playing, accidents, excessive sun exposure, smoking and others. This cataract disorder is also often unconsciously attacking the eye as it grows older slowly. If not treated properly and quickly, it can experience blindness. Therefore we plan to create an application that can detect cataract disease in the eye. so that this application can reduce the risk of blindness by helping to detect eye problems at an early stage to provide proper treatment before the problem becomes severe. The method used is deep learning with a CNN model. The research results show that the accuracy of the model for detecting cataracts is 93%, precision 95%, recall 90% and f1 score 92%.

Abstrak

Gangguan penglihatan masih menjadi masalah utama di Indonesia. Sebagian besar gangguan penglihatan disebabkan oleh katarak. Berdasarkan hasil survei Rapid Assessment of Preventionable Blindness (RAAB) yang dilakukan Persatuan Dokter Spesialis Mata Indonesia dan Balitbangkes di 15 provinsi, angka kebutaan di Indonesia mencapai 3 persen. Dari angka tersebut, katarak menjadi penyebab tertinggi, yakni sekitar 81 persen. Katarak umumnya terjadi pada lansia berusia di atas 40-50 tahun ke atas, namun sebenarnya setiap orang bisa terkena katarak disebabkan oleh hal-hal di lingkungan seperti terbentur saat bekerja atau bermain, kecelakaan, paparan sinar matahari berlebihan, merokok dan lain-lain. Kelainan katarak ini juga seringkali tanpa disadari menyerang mata seiring bertambahnya usia secara perlahan. Jika tidak ditangani dengan baik dan cepat, dapat mengalami kebutaan. Oleh karena itu kami berencana untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi penyakit katarak pada mata. sehingga aplikasi ini dapat mengurangi resiko kebutaan dengan membantu mendeteksi gangguan mata secara dini untuk memberikan pengobatan yang tepat sebelum masalah menjadi parah. Metode yang digunakan adalah deep learning dengan model CNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi model untuk mendeteksi penyakit katarak yaitu 93%, presisi 95%, recall 90% dan f1 score 92%.