Implementasi Pendekatan Algoritma Deep Learning CNN untuk Identifikasi Citra Pasien Keratitis (Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika, 2023)
Insiden keratitis secara global berkisar antara 0.4 sampai 5.2 per 10,000 orang setiap tahunnya. Penanggulangan gangguan penglihatan akibat keratitis secara dini dan akurat dapat mencegah kebutaan akibat kekeruhan kornea. Keratitis dapat diidentifikasi oleh dokter spesialis mata dengan bantuan slitlamp sebagai instrumen dasar pemeriksaan spesialistik organ mata di fasilitas layanan sekunder. Pada fasilitas layanan primer tidak tersedia dokter spesialis mata dan juga slitlamp. Hal ini meyebabkan terjadinya keterlambatan diagnosis dan penanganan terhadap pasien-pasien keratitis di puskesmas atau daerah-daerah dengan fasilitas serta akses ke dokter spesialis mata yang terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model identifikasi keratitis menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dan data latih berupa citra yang dihasilkan oleh gawai pintar dan dikombinasikan dengan citra slitlamp. Akurasi pelatihan dari model yang dikembangkan adalah 92% dengan layer dropout ditetapkan dengan nilai 0.3. Rata-rata akurasi validasinya adalah 83% sehingga dapat dikatakan pelatihan model yang dikembangkan tidak mengalami overfitting. Adapun hasil pengujian dengan data baru mencapai akurasi sebesar 90%. Selanjutnya parameter model terbaik disematkan ke dalam aplikasi yang berjalan di sistem operasi berbasis Android, namun fungsionalitas serta kinerja UX/UI dari aplikasi perlu ditingkatkan untuk memfasilitasi model agar dapat digunakan secara sempurna.