Aplikasi Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan dengan Menggunakan Metode Convolutional  Neural Networks

Yudhi Widya Arthana Rustam; Chalifa Chazar; Moch. Ali Ramdhani

doi:10.37424/informasi.v15i2.265

Yudhi Widya Arthana Rustam STMIK IM
Chalifa Chazar STMIK IM
Moch. Ali Ramdhani STMIK IM

DOI: https://doi.org/10.37424/informasi.v15i2.265

Keywords: Artificial Intelligence, Convolutional Neural Networks, Penyakit Kulit

Abstract

Salah satu penyakit yang paling umum di negara-negara beriklim tropis seperti Indonesia adalah penyakit kulit. Karena sifatnya yang cenderung tidak berbahaya dan tidak menyebabkan kematian, penyakit ini sering dianggap remeh. Masyarakat enggan untuk memeriksakan kesehatan kulitnya karena kurangnya pengetahuan dan biaya berobat yang dianggap tidak murah. Fatalnya, penyakit kulit dapat menyebar dan sulit diobati jika tidak diobati segera. Seorang pasien biasanya mengunjungi dokter kulit untuk mendiagnosa gejala dan memeriksa kulit mereka secara langsung. Namun, melalui sistem pakar, masyarakat akan lebih mudah dan lebih murah untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit kulit tersebut. Convolutional Neural Networks merupakan salah satu metode kecerdasan buatan yang dapat digunakan. Metode ini mampu mengklasifikasikan gambar menjadi data dengan akurasi yang tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi berbasis mobile untuk mendeteksi penyakit kulit. Diharapkan, dengan adanya aplikasi diagnosa penyakit kulit ini dapat membantu masyarakat mengetahui penyakit kulit secara dini serta dapat mengurangi resiko penyakit yang jauh lebih berbahaya

References

Abijono, H., Santoso, P., & Anggreini, N. L. (2021). Algoritma Supervised Learning Dan Unsupervised Learning Dalam Pengolahan Data. Jurnal Teknologi Terapan: G-Tech, 4(2), 315–318. https://doi.org/10.33379/gtech.v4i2.635

Aryanto Wijaya, D., Triayud, A., & Gunawan, A. (2023). Penerapan Artificial Intelligence Untuk Klasifikasi Penyakit Kulit Dengan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Web. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(3), 685–692. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i3.3519

Azmi, F., David, D., Sherly, S., & Lahagu, S. (2019). Implementasi Metode Retinex dan Histogram Equalization Pada Kecerahan Citra Digital. Journal of Informatics and Telecommunication Engineering, 2(2), 62. https://doi.org/10.31289/jite.v2i2.2157

Damanik, F. N. S., Lubis, A. A., Ezer, B. E., & Siregar, H. W. (2017). Perbandingan Kompresi Citra Metode Five-Modulus dan Kuantisasi dengan Perbaikan Citra Histogram-Equalization. Jurnal SIFO Mikroskil, 18(1), 57–70. https://doi.org/10.55601/jsm.v18i1.435

Efrian, M. R., & Latifa, U. (2022). Image Recognition Berbasis Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Mendeteksi Penyakit Kulit Pada Manusia. Power Elektronik : Jurnal Orang Elektro, 11(2), 276. https://doi.org/10.30591/polektro.v12i1.3874

Hanin, M. A., Patmasari, R., & Nur, R. Y. (2021). Sistem Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Skin Disease Classification System Using Convolutional Neural Network ( Cnn ). E-Proceeding of Engineering, 8(1), 273–281.

Ilahiyah, S., & Nilogiri, A. (2018). Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. JUSTINDO (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia), 3(2), 49–56.

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. (2018). Laporan_Nasional_RKD2018_FINAL.pdf. In Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan (p. 674). http://labdata.litbang.kemkes.go.id/images/download/laporan/RKD/2018/Laporan_Nasional_RKD2018_FINAL.pdf

Liliek Triyono, Afandi Nur Aziz Thohari, Idhawati Hestiningsih, A. Y. (2019). KLASIFIKASI PENYAKIT KULIT MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Prosiding Seminar Hasil Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, 37. https://jurnal.polines.ac.id/index.php/Sentrikom/article/view/3338/107787

Nabusa, Y. N. (2019). Pengolahan Citra Digital Perbandingan Metode Histogram Equalization Dan Spesification Pada Citra Abu-Abu. J-Icon, 7(1), 87–95.

Pamungkas, F. S., Prasetya, B. D., & Kharisudin, I. (2020). Perbandingan Metode Klasifikasi Supervised Learning pada Data Bank Customers Menggunakan Python. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 3, 689–694. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/37875

Putri, D. D., Furqon, M. T., & Perdana, R. S. (2018). Klasifikasi Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Binary Decision Tree Support Vector Machine ( BDTSVM ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(5), 1912–1920. http://j-ptiik.ub.ac.id

Qomaruddin, M., Riana, D., & Anton, A. (2021). Segmentasi K-Means Citra Daun Tin Dengan Klasifikasi Ciri Gray Level Co Occurance Matrix. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin), 9(2), 223. https://doi.org/10.26418/justin.v9i2.44139

Suharno, & Nugraha, Y. (2023). Pengetahuan Pasien Tentang Perawatan Luka DermatitisKontak Pada Pasien Rawat Jalan Berhubungan DenganKejadian Dermatitis Infeksiosa. Jurnal Keperawatan Silampari, 6(2), 980–986.