Pengembangan Aplikasi Mobile Android untuk Deteksi Otomatis Mata Katarak Menggunakan CNN dan Tensorflow

Chotibul Umam Wiranda ; Paniran Paniran
Jurnal Kendali Teknik dan Sains 📅 2025 Vol 3, No 2 🔗 DOI: 10.59581/jkts-widyakarya.v2i3.3722
Abstract
The development of an Android mobile application for automatic cataract detection using Convolutional Neural Network (CNN) and TensorFlow has been conducted. The aim of this research is to provide an easily accessible solution for the public to detect cataracts early, thereby reducing the negative impact of this eye condition. The CNN method is utilized to recognize cataract patterns through image data, with TensorFlow serving as the primary development platform. Preprocessing steps and data processing are implemented to enhance the detection accuracy and address variations in eye images. Evaluation indicates that the application is capable of detecting cataracts with satisfactory accuracy, making it a potential tool for cataract prevention and early management. In conclusion, this application enables rapid and efficient cataract detection, improving the accessibility of eye care and contributing to enhancing overall quality of life for communities by providing early intervention and treatment options.
Keywords
Mata Katarak; Convolutional Neural Network; Deep Learning; Tensorflow; Android
How to Cite

Chotibul Umam Wiranda & Paniran Paniran (2025). Pengembangan Aplikasi Mobile Android untuk Deteksi Otomatis Mata Katarak Menggunakan CNN dan Tensorflow. Jurnal Kendali Teknik dan Sains, 3(2). https://doi.org/10.59581/jkts-widyakarya.v2i3.3722

Chotibul Umam Wiranda; Paniran Paniran, "Pengembangan Aplikasi Mobile Android untuk Deteksi Otomatis Mata Katarak Menggunakan CNN dan Tensorflow," Jurnal Kendali Teknik dan Sains, vol. 3, no. 2, 2025.

Chotibul Umam Wiranda; Paniran Paniran. "Pengembangan Aplikasi Mobile Android untuk Deteksi Otomatis Mata Katarak Menggunakan CNN dan Tensorflow." Jurnal Kendali Teknik dan Sains, vol. 3, no. 2, 2025.

Chotibul Umam Wiranda; Paniran Paniran. "Pengembangan Aplikasi Mobile Android untuk Deteksi Otomatis Mata Katarak Menggunakan CNN dan Tensorflow." Jurnal Kendali Teknik dan Sains 3, no. 2 (2025).

Chotibul Umam Wiranda & Paniran Paniran (2025) 'Pengembangan Aplikasi Mobile Android untuk Deteksi Otomatis Mata Katarak Menggunakan CNN dan Tensorflow', Jurnal Kendali Teknik dan Sains, 3(2). doi: 10.59581/jkts-widyakarya.v2i3.3722.

Chotibul Umam Wiranda; Paniran Paniran. Pengembangan Aplikasi Mobile Android untuk Deteksi Otomatis Mata Katarak Menggunakan CNN dan Tensorflow. Jurnal Kendali Teknik dan Sains. 2025;3(2).

Artikel Terkait

Penggunaan Buzzer pada Modul GPS Teltonika FMB910 sebagai Indikator Kecepatan di PT Lacak Cipta Aktual

Aldi Bragi Muslim; Mohammad Fatkhurrokhman

Hubungan Minat Kejuruan dengan Kesiapan Memasuki Dunia Kerja Siswa Teknik Kendaraan Ringan Otomotif (Tkro) Smk Negeri 2 Sungai Penuh

M. Hifzon Fadhlika; Hasan Maksum; Irma Yulia Basri; Rifdarmon Rifdarmon

Analisa Penerapan Algoritma Keccak untuk Keamanan Permintaan API

Sofyan Noor Arief; Arief Prasetyo; Thariq Alfa Benriska

Identifikasi Penyakit Lambung Menggunakan Metode Case Based Reasoning Berbasis WEB

Surya Aulia Rahman. S; Ayu Prima Siska; Mardhotillah Mardhotillah

Studi Kasus Integrasi Current Transformer (CT) dan EOCR untuk Pengamanan Arus pada Panel Cooling Tower Pump di PT DongJin Indonesia

Muhammad Dicky Saputra; Mohammad Fatkurrokhman

Analisis Sentimen Publik TikTok dengan Pendekatan Lexicon-Based: Studi Kasus Timnas Indonesia di Piala Dunia 2026

Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah; Galih Pratama Herawan Putra; Fikri Chairul Ummam
Tren Sitasi Jurnal