Rancang Bangun Sistem Deteksi Penyakit Diabetes Retinopatic Dengan Transfer Learning Inception V3 - Firman Ardiansyah; Yunita Sari; Fahrul Nurzaman (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2025)
Diabetic Retinopathy (DR) merupakan komplikasi diabetes yang berpotensi menimbulkan kebutaan apabila tidak dikenali sejak awal. Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi otomatis DR dengan memanfaatkan pendekatan deep learning (pembelajaran mendalam) berbasis transfer learning (pemanfaatan pengetahuan dari model yang telah dilatih sebelumnya) pada arsitektur InceptionV3 (salah satu model CNN yang dikembangkan oleh Google). Metode yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif dengan memanfaatkan dataset publik Kaggle yang terbagi dalam dua kategori: No DR (tanpa retinopati) dan DR (dengan retinopati). Proses data meliputi resizing (penyesuaian ukuran gambar), normalisasi (penyesuaian skala nilai piksel), dan augmentasi (penambahan variasi data secara sintetis) sebelum digunakan untuk melatih model Convolutional Neural Network (CNN) melalui teknik fine-tuning (penyesuaian ulang parameter pada lapisan akhir) pada lapisan akhir InceptionV3. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall (tingkat keberhasilan mendeteksi kasus positif), dan F1-score (ratarata harmonis antara presisi dan recall). Hasil menunjukkan kinerja yang cukup baik dengan nilai recall mencapai 0,93, menandakan kemampuan sistem dalam mendeteksi sebagian besar kasus positif DR. Kata kunci : Deteksi, Retinopati, Deep Learning, CNN, InceptionV3