Abstract:
Katarak merupakan kelainan lensa mata yang keruh di dalam bola mata. Data dari
Perhimpunan Dokter Spesialis Mata Indonesia, jumlah dokter spesialis mata berjumlah kurang
lebih 3000 dokter. Hal tersebut tidak sebanding dengan jumlah penderita penyakit mata
katarak di Indonesia. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat identifikasi
informasi untuk membantu menentukan penyakit mata katarak. Pada penelitian ini
menggunakan perancangan sistem deteksi penyakit katarak dari gambar RGB menggunakan
metode Convolution Neural Network (CNN) dengan model arsitektur Visual Geometry Group
(VGG19). Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem agar bisa mendeteksi dan
membedakan mata terkena penyakit katarak dengan mata normal dengan menggunakan
metode Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle
dengan 2 kelompok yaitu data training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20%. Hasil
pengujian model VGG19 akurasi yang didapatkan yaitu 91%.
