Penerapan Image Processing Menggunakan Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Luka Kaki Pada Diabetes

Abstrak

Penelitian ini mengeksplorasi penerapan pemrosesan citra menggunakan Convolutional Neural Network( CNN) untuk klasifikasi luka kaki pada penderita diabetes mellitus. Diabetes dapat menyebabkan komplikasi serius, termasuk luka pada kaki, yang memerlukan identifikasi cepat untuk pencegahan lebih lanjut. Metode ini melibatkan pengambilan citra luka kaki dengan perangkat medis dan pengolahan awal( preprocessing) untuk mempersiapkannya untuk analisis CNN. Eksperimen menunjukkan bahwa CNN mampu mengklasifikasikan jenis luka dengan tingkat akurasi tinggi. Keunggulan utama terletak pada kemampuan CNN untuk mengekstrak fitur penting dari citra, memungkinkan pengenalan pola kompleks. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan image processing dengan CNN dapat menjadi pendekatan efektif dalam klasifikasi luka kaki diabetes.

                 Teknologi ini memiliki potensi sebagai alat bantu diagnostik yang handal, mempercepat identifikasi dan pengelolaan luka pada pasien diabetes, serta mengurangi risiko komplikasi serius. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting pada bidang pengembangan sistem kesehatan yang dapat meningkatkan kualitas hidup penderita diabetes. Model klasifikasi dilatih menggunakan dataset berlabel yang terdiri dari citra kaki dengan status luka yang diketahui.Hasil ini berpotensi membantu tenaga medis dalam intervensi dan langkah pencegahan yang tepat, sehingga dapat mengurangi risiko komplikasi yang serius bagi penderita diabetes.