Retinoblastoma (Rb) merupakan tumor yang merupakan keganasan intraocular primer pada retina yang umumnya menyerang bayi dan anak-anak. Gejala Rb yang paling umum adalah pantulan putih yang dipancarkan dari retina mata melalui pupil yang disebut leukocoria. Penyakit ini harus diobati pada tahap awal, jika tidak dapat menyebabkan penyakit berbahaya. Berdasarkan hal tersebut adanya diagnosis dini akan sangat penting, salah satunya dengan mendeteksi leukocoria. Dengan berkembangnya teknologi, klasifikasi gambar menjadi lebih mudah untuk dilakukan. Convolutional Neural network (CNN) merupakan algoritma yang mutakhir pemrosesan gambar dan Support Vector Machine (SVM) merupakan algoritma yang mutakhir untuk klasifikasi secara general. Atas alasan tersebut penulis mengusulkan sebuah metode hybrid CNN-SVM untuk mengklasifikasikan mata dengan leukocoria. Model dengan metode hybrid CNN-SVM akan mengekstrak fitur dari gambar fotografi mata pada lapisan CNN dan melakukan klasifikasi akhir menggunakan algoritma SVM. Performa model dengan metode ini cukup baik dengan nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score mencapai 96.2%, 90.9%, 100.0%, dan 95.2%. Performa tersebut lebih baik baik jika dibandingkan dengan dengan model usulan terdahulu.
Kata Kunci : Convolutional Neural Network, Deep learning, Klasifikasi gambar, Leukocoria, Model hybrid, Retinoblastoma, Support Vector Machine