Tesis Dewita Sonya Tarabunga (NIM 13515021) membahas deteksi penyakit retina secara otomatis menggunakan machine learning berdasarkan gambar retina. Tujuannya adalah membangun model deteksi penyakit retina umum, berbeda dengan penelitian yang fokus pada penyakit spesifik. Model ini diharapkan membantu spesialis mata dalam mendeteksi penyakit retina secara dini, yang jika tidak terdeteksi dapat menyebabkan kebutaan.
Pendekatan yang digunakan adalah machine learning dengan transfer learning, di mana model diinisialisasi dengan bobot yang diperoleh dari model yang sudah dilatih pada dataset lain (misalnya ImageNet). Klasifikasi multi-kelas digunakan untuk mendeteksi tiga jenis penyakit retina (AMD, diabetic retinopathy, glaucoma) serta mata normal.
Eksperimen menunjukkan bahwa deep learning memberikan kinerja yang baik dalam deteksi penyakit retina otomatis dari gambar retina. Model Inception memberikan hasil terbaik dengan akurasi tertinggi dan nilai recall yang baik untuk setiap penyakit. Akurasi terbaik yang diperoleh adalah 93% dengan membekukan beberapa lapisan pertama model dan menggunakan learning rate 0.0005. Model tersebut memberikan nilai recall untuk AMD, diabetic retinopathy, dan glaucoma masing-masing sebesar 0.91, 0.94, dan 1.
Kata kunci: penyakit retina, fundus photography, transfer learning, machine learning. Tesis ini hanya digunakan di area kampus ITB untuk keperluan pendidikan dan penelitian.
