Pendeteksian Glaukoma menggunakan gambar fundus dapat diketahui dengan memperhatikan kehadiran Peripapillary Atrophy (PPA) karena PPA adalah salah satu karakteristik penyakit glaukoma yang dapat diamati melalui gambar fundus. Penelitian yang dilakukan dengan mendeteksi kehadiran PPA sudah banyak dilakukan tetapi masih menggunakan dua kelas PPA yaitu no-PPA dan PPA. Sehingga tekstur PPA yang ringan dan berat tidak dibedakan yang menyebabkan penyetaraan perawatan dan penanganan penyakit Glaukoma. Support Vector Machine (SVM) sudah mengalami kesuksesan dalam pengklasifikasian PPA, sehingga akan digunakan untuk mengklasifikasi PPA dari dataset gambar fundus retina menjadi beberapa kelas yaitu i) no-PPA; ii) mild-PPA; dan iii) severe-PPA. Pengklasifikasian PPA secara multiclass dapat mendeteksi penyakit glaukoma dan juga mengetahui tingkat keparahannya yang kemudian menentukan perawatan dan penanganan yang akan dilakukan. Pengujian pada dua dataset yang berisi 110 gambar fundus retina (85 sebagai data train dan 25 data test), metode yang diusulkan memberikan akurasi tinggi sebesar 95% dan 94% pada masing-masing dataset.
Kata Kunci : pendeteksian glaukoma, peripapillary atrophy, support vector machine, multiclass.