Retinopati Diabetika adalah penyakit mata yang diakibatkan oleh Diabetes Melitus. Retinopati diabetika yang menyebabkan retina tidak dapat mengirimkan gambar penglihatan ke otak dengan normal akibat peningkatan glukosa pada darah. Berdasarkan data penelitian yang dilakukan di beberapa daerah di Indonesia, setidaknya akan ditemukan 24.600 orang dengan retinopati diabetika, dan sekitar 10% dari jumlah tersebut mengalami kebutaan. Penelitian ini membandingkan dua metode Boosting dalam mengklasifikasikan data penyakit Retinopati Diabetika diambil dari UCI Repository Learning diperoleh dari Universitas Debrecen, Hongaria. Klasifikasi dimulai dari preprocessing data menggunakan normalisasi MixMax agar rentang nilai tidak berbeda jauh. Selanjutnya membagi dataset menggunakan metode k-Fold Cross Validation dengan nilai k=10, selanjutnya dilakukan klasifikasi Boosting dengan membandingkan tingkat akurasi metode klasifikasi Adaptive Boosting (AdaBoost) dan metode klasifikasi Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan melakukan pengujian parameter menggunakan nilai parameter terbaik yang didapatkan. Berdasarkan hasil penelitian metode klasifikasi XGBoost dengan pengujian parameter menggunakan nilai parameter terbaik menghasilkan kinerja akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode klasifikasi AdaBoost, dimana untuk hasil akurasi untuk metode XGBoost sebesar 79,13% dan hasil akurasi untuk metode AdaBoost sebesar 75,65%.

Kata kunci: Retinopati Diabetika, XGBoost, AdaBoost, Klasifikasi