Optimasi Kinerja Algoritma SVM Dan LDA Pada Detection Citra Penyakit Mata Katarak - Hermanto, Finis (Jurnal Ilmu Komputer; Vol 18 No 1 (2025): Jurnal Ilmu Komputer, 2025)
Mata merupakan organ penglihatan yang berfungsi menangkap cahaya dan mengubahnya menjadi sinyal yang diproses oleh otak untuk membentuk persepsi visual. Katarak adalah kondisi di mana lensa mata mengalami kekeruhan menghambat cahaya masuk dan menyebabkan gangguan penglihata. Deteksi dini katarak sangat penting untuk mencegah atau memperlambat kehilangan penglihatan. Dalam penelitian ini, dilakukan optimasi kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Linear Discriminant Analysis (LDA) dalam mendeteksi citra katarak dari citra mata menggunakan teknik digital image processing. Digital image processing digunakan untuk meningkatkan kualitas citra mengekstrak informasi, dan melakukan klasifikasi identifikasi dengan machine learning. LDA digunakan sebagai teknik reduksi dimensi untuk meningkatkan efisiensi klasifikasi, sementara SVM digunakan untuk mencari hyperplane optimal yang memisahkan data dengan akurasi tinggi. Beberapa penelitian telah menggabungkan LDA dan SVM dalam proses klasifikasi untuk meningkatkan performa machine. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM lebih unggul dibandingkan LDA dalam hal akurasi, recall, dan F1-score. Akurasi tertinggi SVM mencapai 95,98%, sedangkan LDA hanya 90,20%. Kedua algoritma memiliki presisi 100%, namun recall SVM lebih tinggi (92,0%) dibandingkan LDA (79,3%). F1-score SVM juga lebih baik (90,9%) dibandingkan LDA (84,0%), menunjukkan keseimbangan optimal antara presisi dan recall. Dengan demikian, SVM lebih direkomendasikan untuk deteksi katarak dibandingkan LDA karena akurasi dan recall yang lebih tinggi, sementara LDA lebih cocok untuk tugas klasifikasi dengan kompleksitas lebih rendah