Clustering fitur diabetic retinopathy menggunakan Fuzzy K-Means

INDONESIA:

Diabetes mellitus adalah istilah kedokteran untuk sebutan penyakit yang dikenal dengan penyakit gula. Penyakit ini diketahui dapat menimbulkan berbagai komplikasi pada mata dan yang paling sering adalah diabetic retinopathy. Gejala yang dapat ditemui oleh orang yang terkena penyakit ini adalah kesulitan dalam membaca, penglihatan kabur, penglihatan tiba-tiba menurun pada satu mata, melihat lingkaran-lingkaran cahaya, melihat bintik gelap, dan cahaya berkedip. Hal ini terjadi karena ada rembesan darah yang mengenai lensa mata.

Penelitian dilakukan untuk membuat suatu aplikasi yang dapat menampilkan hasil identifikasi diabetic retinopathy sesuai dengan tingkat stadiumnya yaitu normal dan Non-Proliferate Diabetic Retinopathy (NPDR). Proses identifikasi dari diabetic retinopathy, meliputi empat tahap utama yaitu pre-processing, segmentasi, ekstraksi fitur, dan clustering.

Pada penelitihan ini proses pre-processing meliputi mengubah citra RGB menjadi HSI serta meningkatan contrast. Sedangkan pada proses segmentasi meliputi menghilangkan pembuluh darah, menghilangkan optic disk, deteksi exudates serta deteksi microaneursym. Kemudian pengambilan nilai ekstraksi fitur dengan menghitung area dari masing-masing objek, dan langkah terakhir yaitu proses klasifikasi menggunakan metode fuzzy K-Means sehingga diabetic retinopathy dapat dideteksi.

Aplikasi dapat mendeteksi diabetic retinopathy berdasarkan stadiumnya yaitu Normal, Mild NPDR, Moderate NPDR, dan Severe NPDR dalam citra fundus yang diujikan dengan persentase keberhasilan sebesar 97,69 % dari seluruh citra.

ENGLISH:

Diabetes mellitus is a medical term for the disease known designations with diabetes. This disease is known to cause various complications in the eyes, and the most common is diabetic retinopathy. Symptoms that can be encountered by people affected by this disease are difficulty in reading, blurred vision, sudden decreased vision in one eye, seeing halos, seeing dark spots, and flashes of light. This happens because there is seepage of blood on the lens of the eye.

The study was conducted to create an application that can display the result of the identification of diabetic retinopathy in accordance with the level stage is normal and Non-Proliferate Diabetic Retinopathy (NPDR). The process of identification of diabetic retinopathy, includes four main phases, namely pre-processing, segmentation, feature extraction, and clustering.

In these researches pre-processing process includes changing the RGB image into HSI and increase contrast. While the segmentation process includes eliminating blood vessels, eliminating the optic disc, as well as detection of exudates detection microaneursym. Then taking the value of feature extraction by calculating the area of each object, and the last step is the classification process using fuzzy K-Means that diabetic retinopathy can be detected.

Applications can detect diabetic retinopathy based on the stage that is Normal, Mild NPDR, Moderate NPDR, and Severe NPDR tested in a fundus image with a success percentage of 97.69% of the entire image.