Mata adalah salah satu alat panca indera manusia yang berfungsi sebagai organ
penglihatan. Di masyarakat, mata yang terkena katarak sering sulit dibedakan dari
mata normal, sehingga banyak orang tidak menyadari ketika mereka terindikasi
katarak. Dengan kemajuan teknologi, prediksi dan klasifikasi katarak menjadi lebih
mudah melalui pengolahan citra digital. Dalam penelitian ini, penulis melakukan
prediksi menggunakan Machine Learning untuk mengidentifikasi mata katarak dan
mata normal dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) serta ekstraksi
fitur LBP. Dataset yang digunakan terdiri dari 1412 citra digital dengan dua kelas:
katarak dan normal. Data dibagi menjadi 80% untuk tarin dan 20% untuk test, dan
dataset ini diambil dari Kaggle, sebuah situs yang bergerak di bidang data science.
Penelitian ini menggunakan 100 epoch dan mencapai akurasi 87% pada data
pelatihan dan 85% pada data pengujian. Hasil menunjukkan bahwa metode
Convolutional Neural Network (CNN) ini bekerja dengan baik dalam memprediksi
penyakit mata.