Desain Prototipe Teropong Fundus 3D Berbasis Smartphone dengan Lensa 20D untuk Deteksi Retina Katarak
Abstract
Katarak merupakan penyebab utama kebutaan di Indonesia, khususnya di daerah terpencil dengan akses terbatas terhadap layanan kesehatan mata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi prototipe teropong fundus 3D berbasis smartphone yang mudah digunakan dan terjangkau guna meningkatkan akses pemeriksaan mata di wilayah tersebut. Desain perangkat mempertimbangkan aspek ergonomi, ukuran yang sesuai, serta kualitas citra yang dapat mendukung diagnosis katarak secara efektif. Evaluasi melibatkan dua dokter spesialis mata dan sejumlah pasien untuk menguji efektivitas, kenyamanan, dan kualitas perangkat yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe ini memiliki kualitas citra yang memadai untuk mendukung diagnosis, meskipun masih diperlukan peningkatan pada beberapa aspek teknis. Perangkat dinilai ergonomis, mudah dioperasikan, dan memiliki akurasi yang baik dalam mengklasifikasikan tingkat keparahan katarak. Selain itu, responden mengindikasikan bahwa perangkat ini dapat meningkatkan efisiensi dalam pemeriksaan klinis, terutama di daerah dengan keterbatasan akses kesehatan. Area perbaikan yang diidentifikasi meliputi kekokohan alat, peningkatan kualitas gambar, serta sistem pencahayaan untuk memastikan kejelasan citra yang optimal. Tingkat penerimaan pasien terhadap perangkat ini juga cukup tinggi, meskipun terdapat keluhan terkait instruksi penggunaan yang kurang jelas dan kualitas citra yang buram dalam kondisi tertentu. Secara keseluruhan, prototipe teropong fundus 3D berbasis smartphone ini memiliki potensi besar untuk diadopsi dalam praktik klinis, dengan beberapa perbaikan yang diperlukan untuk memastikan kualitas dan keandalan yang lebih optimal.

Keywords
References
T. Agus Haryono, S. Nassa Mokoginta, A. Indriawati, and H. Marsiati, Operasi Katarak Kerjasama Yarsi Save Vision Lpm Universitas Yarsi Dengan Perdami Bekasi Dan Rumah Sakit Hermina Grand Wisata Bekasi, Info Abdi Cendekia, vol. 2, no. 2, 2019, doi: 10.33476/iac.v2i2.23.
R. Himayani, R. Z. Oktarlina, and ..., Deteksi Dini White Pupil di Masyarakat Daerah Natar Lampung Selatan, JPM (Jurnal , 2020, doi: 10.23960/JPM.V5I1.2828.
A. Y. H. Husna, Itmam Milataka, PENDIDIKAN DAN PEMERIKSAAAN KESEHATAN MATA DI CAR FREE DAY CILEMBANG KOTA TASIKMALAYA, vol. 11, no. 1, pp. 114, doi: 10.33024/JKPM.V3I1.2649.
L. Wati et al., Pencegahan Katarak dengan Penyuluhan Kesehatan dan Deteksi Dini Kejadian Katarak pada Nelayan Pesisir Daerah Kawal Pantai Bintan Kepulauan Riau, J. Abdi Masy. Indones., vol. 3, no. 4, pp. 11171124, 2023, doi: 10.54082/jamsi.761.
P. Soewondo, M. Johar, R. Pujisubekti, Halimah, and D. O. Irawati, Inspecting Primary Healthcare Centers in Remote Areas: Facilities, Activities, and Finances, Indones. J. Heal. Adm., vol. 7, no. 1, pp. 8998, 2019, doi: 10.20473/jaki.v7i1.2019.89-98.
A. Suudi, R. H. Putranto, H. Harna, A. M. A. Irawan, and I. Fatmawati, Analisis Kondisi Geografis dan Ketersediaan Peralatan di Puskesmas Terpencil/Sangat Terpencil di Indonesia, Poltekita J. Ilmu Kesehat., vol. 16, no. 2, pp. 132138, 2022, doi: 10.33860/jik.v16i2.1246.
S. Listya Dewi, Kebijakan Untuk Daerah Dengan Jumlah Tenaga Kesehatan Rendah, J. Kebijak. Kesehat. Indones., vol. 02, no. 01, pp. 12, 2013, doi: 10.22146/jkki.v2i1.3221.
S. Wahyuni and L. Ferial, Pemeriksaan Puskesmas di Daerah Terpencil terhadap Fasilitas Kesehatan, J. Baja Heal. Sci., vol. 3, no. 01, pp. 91108, 2023, doi: 10.47080/joubahs.v3i01.2487.
N. Panwar et al., Fundus photography in the 21st century -a review of recent technological advances and their implications for worldwide healthcare, Telemed. e-Health, vol. 22, no. 3, pp. 198208, 2016, doi: 10.1089/tmj.2015.0068.
U. Iqbal, Smartphone fundus photography: a narrative review, Int.
J. Retin. Vitr., vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s40942-021-00313-9.
D. D. Mackay and P. S. Garza, Ocular Fundus Photography as an Educational Tool, Semin. Neurol., vol. 35, no. 5, pp. 496505, 2015, doi: 10.1055/s-0035-1563572.
D. Milea et al., Artificial Intelligence to Detect Papilledema from Ocular Fundus Photographs, N. Engl. J. Med., vol. 382, no. 18, pp. 16871695, 2020, doi: 10.1056/nejmoa1917130.
R. Indraswari, W. Herulambang, and R. Rokhana, Deteksi Penyakit Mata Pada Citra Fundus Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), Techno.Com, vol. 21, no. 2, pp. 378389, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.6162.
W. Setiawan, Perbandingan Arsitektur Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Fundus, J. Simantec, vol. 7, no. 2, pp. 4853, 2020, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6551.
M. A. Pereira Vilela, A. Arrigo, M. B. Parodi, and C. da Silva Mengue, Smartphone Eye Examination: Artificial Intelligence and Telemedicine, Telemed. e-Health, vol. 30, no. 2, pp. 341353, 2024, doi: 10.1089/tmj.2023.0041.
N. Vaughan, Review of smartphone funduscopy for diabetic retinopathy screening, Surv. Ophthalmol., vol. 69, no. 2, pp. 279286, 2024, doi: 10.1016/j.survophthal.2023.10.006.
F. Ramadhani, A. Satria, and S. Salamah, Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network dalam Mengidentifikasi Dini Penyakit pada Mata Katarak, sudo J. Tek. Inform., vol. 2, no. 4, pp. 167175, 2023, doi: 10.56211/sudo.v2i4.408.
H. Nazari Khanamiri, A. Nakatsuka, and J. El-Annan, Smartphone Fundus Photography, J. Vis. Exp., no. 125, 2017, doi: 10.3791/55958.
B. Askarian, P. Ho, and J. W. Chong, Detecting Cataract Using Smartphones, IEEE J. Transl. Eng. Heal. Med., vol. 9, 2021, doi: 10.1109/JTEHM.2021.3074597.
M. A. V. M. et al., Clinical validation of artificial intelligence-based cataract screening solution with smartphone images (Logy AI cataract screening module), Int. J. Adv. Med., vol. 11, no. 2, pp. 7177, 2024, doi: 10.18203/2349-3933.ijam20240007.
C. S. Vasan et al., Accuracy of an artificial intelligence?based mobile application for detecting cataracts: Results from a field study, Indian J. Ophthalmol., vol. 71, no. 8, pp. 29842989, 2023, doi: 10.4103/IJO.IJO_3372_22.
S. Hu et al., Unified diagnosis framework for automated nuclear cataract grading based on smartphone slit-lamp images, IEEE Access, vol. 8, pp. 174169174178, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3025346.
W. S. Simamora, R. S. Lubis, and E. M. Zamzami, A Classification: Using Back Propagation Neural Network Algorithm to Identify Cataract Disease, J. Phys. Conf. Ser., vol. 1566, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1566/1/012037.
R. Munarto, M. A. S. Yudono, and E. Permata, Automatic Cataract Classification System Using Neural Network Algorithm Backpropagation, Proceeding - 2020 2nd Int. Conf. Ind. Electr. Electron. ICIEE 2020, pp. 101106, 2020, doi: 10.1109/ICIEE49813.2020.9277441.
T. S. Mulati and F. Utaminingrum, Hidden Neuron Analysis for Detection Cataract Disease Based on Gray Level Co-occurrence Matrix and Back Propagation Neural Network, 8th Int. Conf. ICT Smart Soc. Digit. Twin Smart Soc. ICISS 2021 - Proceeding, 2021, doi: 10.1109/ICISS53185.2021.9533263.
Erwin, R. Zulfahmi, D. S. Noviyanti, G. R. Utami, A. N. Harison, and P.
S. Agung, Improved Image Quality Retinal Fundus with Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization and Filter Variation, Proc. - 1st Int. Conf. Informatics, Multimedia, Cyber Inf. Syst. ICIMCIS 2019, pp. 4954, 2019, doi: 10.1109/ICIMCIS48181.2019.8985198.
R. Mehra, Estimation of the Image Quality under Different Distortions, Int. J. Eng. Comput. Sci., 2016, doi: 10.18535/ijecs/v5i7.20.
H. Sajati, Analisis Kualitas Perbaikan Citra Menggunakan Metode Median Filter Dengan Penyeleksian Nilai Pixel, Angkasa J. Ilm. Bid. Teknol., vol. 10, no. 1, p. 41, 2018, doi: 10.28989/angkasa.v10i1.223.
Sonawane Shruti and A.M. Deshpande, Image Quality Assessment Techniques: An Overview, Int. J. Eng. Res. Technol., vol. 3, no. 4, pp. 20132017, 2014, [Online]. Available: www.ijert.org
S. Kumar, S. Choudhary, R. Gupta, and B. Kumar, Performance Evaluation of Joint Filtering and Histogram Equalization Techniques for Retinal Fundus Image Enhancement, 2018 5th IEEE Uttar Pradesh Sect. Int. Conf. Electr. Electron. Comput. Eng. UPCON 2018, 2018, doi: 10.1109/UPCON.2018.8597050.
H. A. Stein, R. M. Stein, and M. I. Freeman, The Ophthalmic Assistant. 2006. doi: 10.1016/B978-0-323-03330-5.X5001-X.
VOLK OPTICS, The Finest Ophthalmic Imaging catalog, Optics, Volk Aspheric, 2019.
M. M. Fouad, R. M. Dansereau, and A. D. Whitehead, Image registration under illumination variations using region-based confidence weighted M-estimators, IEEE Trans. Image Process., vol. 21, no. 3, pp. 10461060, 2012, doi: 10.1109/TIP.2011.2167344.
W. A. Mustafa, H. Yazid, and S. Bin Yaacob, A review: Comparison between different type of filtering methods on the contrast variation retinal images, Proc. - 4th IEEE Int. Conf. Control Syst. Comput. Eng. ICCSCE 2014, pp. 542546, 2014, doi: 10.1109/ICCSCE.2014.7072777.
S. E. Ghrare, M. A. M. Ali, M. Ismail, and K. Jumari, Diagnostic quality of compressed medical images: Objective and subjective evaluation, Proc. - 2nd Asia Int. Conf. Model. Simulation, AMS 2008, pp. 923927, 2008, doi: 10.1109/AMS.2008.10.
R. K. Senapati, R. Badri, A. Kota, N. Merugu, and S. Sadhul, Compression and Denoising of Medical Images Using Autoencoders, Proc. - 2022 Int. Conf. Recent Trends Microelectron. Autom. Comput. Commun. Syst. ICMACC 2022, pp. 466470, 2022, doi: 10.1109/ICMACC54824.2022.10093634.
DOI: http://dx.doi.org/10.31544/jtera.v9.i2.2024.1-10


Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2024 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright @2016-2023 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) p-ISSN 2548-737X e-ISSN 2548-8678.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
JTERA Editorial Office:
Politeknik Sukabumi
Jl. Babakan Sirna 25, Sukabumi 43132, West Java, Indonesia
Phone/Fax: +62 266215417
Whatsapp: +62 81809214709
Website: https://jtera.polteksmi.ac.id
E-mail: [email protected]