ABSTRAK

Kelainan refraksi merupakan gangguan pada kemampuan mata dalam
memfokuskan cahaya secara tepat, sehingga menyebabkan penglihatan menjadi
kabur. Kondisi ini dapat disebabkan oleh perubahan bentuk kornea, panjang bola
mata, atau penuaan lensa kristal. Di tengah meningkatnya prevalensi gangguan
penglihatan secara global, banyak negara masih belum memprioritaskan layanan
kesehatan mata, yang mengakibatkan rendahnya kesadaran masyarakat dan
keengganan untuk berkonsultasi akibat biaya yang tinggi. Penelitian ini
mengembangkan sistem deteksi kelainan refraksi berbasis metode Certainty Factor
(CF) dan image processing menggunakan ekstraksi fitur Hu Moments. Sistem
dirancang untuk mengidentifikasi jenis gangguan berdasarkan lima gejala utama
yang dimasukkan oleh pengguna. Hasil perhitungan Certainty Factor menunjukkan
bahwa gejala tersebut mengarah pada indikasi miopia dengan tingkat kepastian
sebesar 100%. Pada sisi pengolahan citra, Hu Moments digunakan untuk
mengekstraksi tujuh nilai invarian bentuk dari foto kornea mata. Hasil ini kemudian
dianalisis menggunakan lima parameter statistik: mean sebesar 121,09, standard
deviation 51,34, smoothness 0,9999, uniformity 0,0174, dan entropy 6,2846. Nilai
nilai tersebut mencerminkan tingkat kecerahan, variasi intensitas piksel, serta
kompleksitas pola visual citra mata. Pendekatan ini memberikan metode alternatif
yang lebih terjangkau dan dapat diakses oleh masyarakat untuk membantu proses
deteksi awal kelainan refraksi, khususnya dalam situasi dengan keterbatasan akses
terhadap layanan medis profesional.