Analisis Citra Medis untuk Mendeteksi Diabetes Menggunakan Metode CNN(Convulutiona Neural Network)

Authors

  • Delia Anggraini Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara , Indonesia
  • Maisyarah Maisyarah Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara , Indonesia
  • Maya Sari Hasibuan Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara , Indonesia
  • Sindi Pratika Siwi Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara , Indonesia
  • Dafa Fahreza Putra Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara , Indonesia
  • M. Khalil Gibran Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara , Indonesia

Keywords:

Diabetes, Citra Medis, CNN (Convolutional Neural Network), Kecerdasan Buatan, Klasifikasi Gambar

Abstract

Pendeteksian dini terhadap penyakit diabetes menjadi kunci dalam meningkatkan kualitas hidup pasien dan mencegah komplikasi jangka panjang. Teknologi pengolahan citra medis berbasis kecerdasan buatan, khususnya metode Convolutional Neural Network (CNN), telah menunjukkan potensi besar dalam menganalisis dan mengklasifikasikan data visual dari tubuh manusia. Penelitian ini mengusulkan sebuah pendekatan otomatis untuk menganalisis citra medis, seperti gambar retina dan CT scan, guna mengidentifikasi indikasi diabetes. Dataset citra medis diolah melalui tahapan preprocessing, augmentasi, dan pelatihan menggunakan arsitektur CNN yang disesuaikan. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi mencapai 94,2%, sensitivitas 91,7%, dan spesifisitas 95,5%.

Downloads

Published

13-06-2025

How to Cite

Anggraini, D., Maisyarah, M., Sari Hasibuan, M., Pratika Siwi, S., Fahreza Putra, D., & Khalil Gibran, M. (2025). Analisis Citra Medis untuk Mendeteksi Diabetes Menggunakan Metode CNN(Convulutiona Neural Network). Jurnal Pendidikan Tambusai, 9(1), 5064–5072. Retrieved from https://jptam.org/index.php/jptam/article/view/27716

Issue

Section

Articles of Research

Citation Check