Deteksi Penyakit Glaukoma pada Citra Fundus Retina Mata Menggunakan Adaptive Thresholding dan Support Vector Machine

Abstract

Glaukoma adalah penyebab kebutaan kedua terbanyak setelah katarak. Berbeda dengan katarak, kebutaan yang disebabkan oleh glaukoma bersifat permanen. Hal ini karena glaukoma disebabkan oleh tekanan besar pada bola mata yang menyebabkan tersumbatnya pembuluh darah yang menuju ke syaraf mata sehingga syaraf mata tidak mendapatkan suplai darah yang cukup dan akhirnya akan mengalami kerusakan. Gejala glaukoma yang timbul biasanya tidak dapat dirasakan secara langsung. Sehingga perlu dilakukan pemeriksaan mata terlebih dahulu untuk mengetahui adanya glaukoma. Pada pengerjaan tugas akhir ini, dibangun sebuah perangkat lunak untuk mendeteksi penyakit glaukoma pada citra fundus retina mata. Tahap pertama dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah proses preprocessing citra. Tahap preprocessing terbagi menjadi preprocessing optic cup, preprocessing optic disk, dan preprocessing pembuluh darah. Kemudian akan dilakukan proses segmentasi optic cup, optic disk, dan pembuluh darah dengan menggunakan metode adaptive thresholding. Setelah proses segmentasi selesai, maka fitur Cup to disk ratio (CDR), ISNT Neuro Retinal Rim (NRR), dan ISNT pembuluh darah akan diekstraksi dari masing-masing citra yang telah tersegmentasi. Ketiga fitur tersebut kemudian dijadikan masukan pada pengklasifikasi support vector machine dengan menggunakan metode pencarian hyperplane sequential minimal optimization dan fungsi kernel linear. Dengan menggunakan data yang diambil dari database RIM-ONE, didapatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 80%.