Diabetic Retinopathy (DR) merupakan komplikasi umum dari Diabetes melitus. Pendeteksian Diabetic Retinopathy tidak bisa dilakukan secara langsung dengan kasat mata karena ciri dari Diabetic Retinopathy berada pada retina mata dan hanya bisa dideteksi dengan Ophtalmoscope yang menghasilkan citra fundus. Namun tahap pendeteksian dan pengklasifikasian Diabetic Retinopathy menggunakan Ophtalmoscope masih membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mendapatkan hasilnya sehingga dibutuhkan suatu sistem yang dapat mendeteksi secara praktis Diabetic Retinopathy. Sistem klasifikasi Diabetic Retinopathy yang akan dibangun merupakan sistem deteksi citra fundus mata yang akan melewati tahap pre-processing, tahap ekstraksi ciri dan tahap klasifikasi. Tahap pre-processing merupakan tahap memperbaiki kualitas citra agar kualitas citra lebih. Sedangkan tahap ekstraksi ciri terdiri dari ekstraksi fitur bloodvessels, exudates, microaneurysms, dan glcm (gray level co-occurance matrices) dari citra fundus mata. Sistem ini akan mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit Diabetic Retinopathy berdasarkan ciri-ciri fitur yang telah diekstraksi menjadi kelas normal, ¬non-proliverative DR, dan proliverative DR dengan mengunakan proses training dan testing neural network. Akurasi yang dicapai sistem ini adalah 70%. Hal ini terjadi karena kesalah optic disc localization pada beberapa input citra.

Kata kunci : Diabetic Retinopathy, bloodvessels, exudates, microaneurysms, neural network