Tujuan pada riset ini yaitu untuk melakukan perbandingan terhadap kinerja dari algoritma Stochastic Gradient Descent dan Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi pada penyakit Diabetic Retinophaty. Adapun Diabetic Retinopathy merupakan komplikasi dari diabetes yang mengakibatkan gangguan pada retina mata. Gangguan tersebut dapat diketahui dengan deteksi awal melalui data yang diekstraksi dari citra mata. Pada riset ini menggunakan data sumber yang berasal dari UCI Machine Learning Repository yaitu Diabetic Retinopathy Debrecen yang berjumlah 1.151 record data dengan 19 atribut yang terdiri dari 18 atribut dan 1 target atribut. Pengujian validasi menggunakan metode Cross Validation dengan jumlah k sebanyak 10. Dari perbandingan pengujian dua metode yang diusulkan, algoritma Stochastic Gradient Descent menghasilkan akurasi rata-rata pengujian sebesar 70.16 %, sementara pada Naïve Bayes menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 56.74 %. Dari perbandingan kedua algoritma tersebut, algoritma Stochastic Gradient Descent diketahui lebih unggul dalam melakukan klasifikasi pada Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset