Penyakit diabetic retinopathy, merupakan salah satu jenis penyakit yang bermula dari diabetes mellitus. Hingga dewasa ini, penyakit diabetic retinopathy masih sulit untuk dikenali pada tahap awal. Hal ini dimungkinkan karena sifat dari penyakit ini yang menyerang bagian dalam sistem saraf mata terlebih dulu. Hingga saat ini, para ahli masih mengandalkan pemeriksaan dengan menggunakan serangkain tes pada mata serta memeriksa rekam medis dari pasien. Metode yang digunakan hingga saat ini, selain tentunya memerlukan proses yang panjang juga menghabiskan biaya yang tidak murah. Hal ini dapat menyulitkan penderita dengan kondisi ekonomi lemah. Penelitian yang dilakukan kali ini, bermaksud untuk mendapatkan metode klasifikasi terbaik yang dapat menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi bila dikombinasikan dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Setelah didapatkan metode klasifikasi terbaik, maka dikemudian hari penelitian ini dapat dikembangkan menjadi sebuah perangkat lunak pendeteksi diabetic retinopathy. Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Neural Network (NN) merupakan metode terbaik dalam menghasilkan akurasi yang tinggi bila dikombinasikan dengan metode pemilihan fitur PSO.