## Klasifikasi Jenis Kanker Kulit Menggunakan CNN-SVM
Ricky Yohannes 1 , Muhammad Ezar Al Rivan 2
1,2 Informatika, Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14 0711-376400 e-mail: 1 rickyyohannes9@mhs.mdp.ac.id , 2 meedzhar@mdp.ac.id

## Abstrak
Kanker  kulit  merupakan  pertumbuhan  yang  berlebihan  pada  jaringan  kulit  yang mengenai  beberapa  atau  seluruh  lapisan  kulit.  Untuk  dapat  mendiagnosa  kanker  kulit  dapat digunakan  metode  biopsi  dimana  jaringan  kulit  diambil  lalu  diperiksa.  Penggunaan  biopsi mengeluarkan  biaya  yang  mahal  dan  merusak  kulit.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  CNN- SVM  untuk  mengklasifikasi  jenis-jenis  kanker  kulit.  CNN  yang  sebagai  ekstraksi  fitur  dengan arsitektur  VGG-19  dan  ResNet-50.  SVM  digunakan  sebagai  pengklasifikasi  dengan menggunakan  kernel  linear  dan  RBF  kemudian  dioptimasi  menggunakan  random  dan  grid. Dataset terdapat 300 citra per jenis lalu dibagi menjadi 240 data latih, 60 data uji, dan dengan jumlah  total  1500  citra.  Penelitian  ini  melakukan  2  skenario  pada  citra  yaitu  menggunakan preprocessing  resize  dan  preprocessing  patch  lalu  diterapkan  pada  model,  sehingga  terdapat 16  skenario total.  Hasil terbaik  penelitian  ini  didapatkan pada preprocessing patch arsitektur VGG-19 menggunakan kernel linear optimasi random dan grid dengan nilai accuracy sebesar 65,33%, nilai recall sebesar 65,33%, nilai precision sebesar 68,51%, dan nilai f1-score sebesar 65,77%.
Kata kunci — CNN-SVM, Kanker Kulit, ResNet-50, VGG-19 .

## Abstract
Skin cancer is the excessive growth of skin tissue that affects some or all layers of the skin. To be able to diagnose skin cancer, a biopsy method can be used where skin tissue is taken and  then  examined.  The  use  of  a  biopsy  is  expensive  and  can  damage  the  skin.  This  study applies  the  CNN-SVM  method  to  classify  the  types  of  skin  cancer.  CNN  as  feature  extraction with VGG-19 and ResNet-50 architecture. SVM is used as a classifier using a linear kernel and RBF  then  optimized  using random  and  grid.  The  dataset contains  300 images per  type  and is then divided into 240 training data, 60 test data, and a total of 1500 images. This study carried out 2 scenarios on the image, namely using preprocessing resize and preprocessing patch and then applied to the model, so there are 16 scenarios in total. The best results of this study were obtained on the preprocessing patch of the VGG-19 architecture using a linear kernel random and grid optimization with an accuracy value of 65.33%, a recall value of 65.33%, a precision value of 68.51%, and an f1-score value of 65.77%.
Keywords —CNN-SVM, ResNet-50 , Skin cancer , VGG-19.

## 1. PENDAHULUAN
ulit  merupakan  salah  satu  organ  tubuh  manusia  yang  sangat  penting  karena  kulit merupakan  lapisan  luar  yang  menutupi  tubuh  manusia.  Kulit  memiliki  3  lapisan  yang terdiri  dari  lapisan  kulit  paling  luar  ( Epidermis ),  lapisan  kulit  dibawah Epidermis ( Dermis )  dan lapisan  kulit dalam  ( Hipodermis ).  Kulit  merupakan  bagian  organ  tubuh  manusia K
yang  terpapar  langsung  dengan  matahari.  Terpapar  matahari  berlebihan  juga  tidak  baik  untuk kulit karena dapat menyebabkan penyakit kanker kulit.
Pada tahun 2018, World Health Organization (WHO) melaporkan bahwa ada lebih dari 14  juta  pasien  kanker  baru  dan  lebih  dari  9,6  juta  kematian  akibat  kanker  di  seluruh  dunia. Angkat tersebut menunjukkan bahwa kanker adalah penyebab utama kematian manusia. Kanker kulit  adalah  salah satu  kanker  penyebab  kematian  di dunia. Kanker  kulit  awalnya  terjadi pada lapisan paling luar, yaitu Epidermis, dimana bisa dilihat oleh mata manusia [1].
Kanker  kulit  salah satu jenis  kanker  yang  dapat  menimbulkan  kecacatan  dengan  biaya pengobatan yang tinggi bahkan penyakit ini dapat menyebabkan kematian. Secara umum dokter kulit  mendiagnosa  kanker  kulit  menggunakan  Biopsi.  Proses  penggunaan  Biopsi  dengan mengambil sampel potongan kecil pada jaringan kulit lalu diperiksa di laboratorium. Biaya yang dikeluarkan  untuk  Biopsi  cukup  mahal  serta  dapat  melukai  atau  menggores  kulit  manusia  [2]. Terdapat  berbagai  macam  jenis  kanker  kulit,  yaitu Actinic  Keratosis (akiec), Basal  Cell Carcinoma (bcc), Benign  Keratosis (bkl), Dermatofibroma (df), Melanoctic  Nevi (nv), Melanoma (mel), Vascular (vasc) [3].
Pada  era  yang  modern  ini  terdapat  banyak  teknologi  canggih  yang  dapat  mendeteksi muka,  benda,  jenis  dan  lain  sebagainya.  Pengolahan  citra  dengan  deep  learning  lebih  tepat dibandingkan  dengan Machine  Learning [4].  Teknik Deep  Learning menunjukkan  potensi dalam menangani gambar dengan margin yang halus dan berhasil memberikan hasil yang akurat [5].  Salah  satu  contoh Deep  Learning yang  digunakan  untuk  pengenalan  citra  adalah Convolutional  Neural .  Dalam  melakukan  klasifikasi  citra  metode Convolutional  Neural Network (CNN) adalah salah satu opsi yang banyak digunakan. CNN memiliki bebagai macam arsitektur  yang  dapat  digunakan  untuk  penelitian,  seperti AlexNet,  GoogleNet,  ResNet  ,VGG, dan DenseNet.
Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode  CNN  membahas  tentang  pengenalan  gestur angka pada tangan menggunakan arsitektur AlexNet dan LeNet [6]. Menggunakan dataset citra gestur  angka  yang  sebelumnya  dilakukan  tahap pre-processing yang  terdiri  dari threshold dan resize .  Penelitian  ini  menggunakan  2 pooling  layer ,  yaitu Average  Pooling dan Max  Pooling kemudian menggunakan optimasi SGD, RMSprop , dan Adam .  Hasil tertinggi yang didapatkan dalam penelitian ini yaitu penggunaan arsitektur LeNet dengan Average Pooling dan optimizer RMSprop menghasilkan akurasi dan f1-score keseluruhan 99,49%. Pada  penelitian  terdahulu  tentang  perbandingan  arsitektur LeNet dan AlexNet pada metode Convolutional  Neural  Network untuk  pengenalan American  Sign  Language [7]. Penelitian ini dilakukan dengan 2 skema jumlah data yang digunakan, skema pertama 100 data per  huruf  dan  skema  kedua  1.000  data  per  huruf  untuk  menguji  kinerja  arsitektur LeNet dan AlexNet .  Hasil  penelitian  pada  skema  pertama  untuk  arsitektur LeNet menghasilkan  akurasi keseluruhan  48,322%  dan  arsitektur AlexNet menghasilkan  akurasi  keseluruhan  35,584%,  lalu pada  skema  kedua  untuk  arsitektur LeNet menghasilkan  akurasi  keseluruhan  92,468%  dam arsitektur AlexNet menghasilkan akurasi keseluruhan 91,618 %
Penelitian  terdahulu  sistem  klasifikasi  penyakit  kulit  menggunakan Convolutional Neural  Network [8],  berdasarkan  skenario  pengujian  parameter  didapatkan  saat  hidden  layer berjumlah  5,  menggunakan adam  optimizer dan  nilai learning  rate sebesar  0,001.  Hasil  dari penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  dengan  angka  96,53%, presisi 95%, recall 95%, f1-score 95%  dan loss dengan  angka  0,2486.  Penggunaan  CNN  pada  penelitian  ini  dengan  tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi,  dengan  penggunaan  CNN  untuk  mengklasifikasi  citra  dapat membantu  penelitian.  Penggunaan  CNN  juga  pernah  diterapkan  dalam  klasifikasi  lesi  kulit menggunakan deep learning dan image processing [5]. CNN yang telah dibuat (menggunakan TensorFlow )    mendapatkan  akurasi  sebesar  81,24%  untuk  klasifikasi  7  jenis  kanker  kulit. Menggunakan 4 model arsitektur, yaitu VGG-19 , Wide ResNet-101 , ResNet-50 , dan DenseNet- 121 dengan akurasi terbaik sebesar 99,04% oleh VGG-19 .
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 133-144
Penelitian terkait yang mengenai perbandingan teknik deep transfer learning mengenai luka  bakar  manusia  [9]. Transfer  learning (TL)  dengan  hasil  pada  setiap  pendekatan  dari masing-masing  model  menunjukkan  akurasi  pengenalan  yang  mendekati  sempurna.  Untuk  TL pertama, ResNet-50 mencapai  akurasi  hingga  98,3%  dalam  waktu  1659  detik, ResNet-101 mencapai  98,8%  akurasi  dalam  waktu  2116  detik  dan ResNet-152 mencapai  akurasi  99,5% dalam  waktu  2704  detik.  Bisa  disimpulkan  menggunakan ResNet-152 menunjukkan  kinerja yang luar biasa dibandingkan dua model ( ResNet-50 , Resnet-101 ), tetapi untuk model ResNet- 50 dalam penempatan waktu lebih efisien.
Pada Penelitian terkait yang menggunakan metode CNN-SVM dalam klasifikasi lukisan karya Van Gogh. CNN digunakan sebagai ekstrasi fitur dengan arsitektur VGG-19 dan ResNet- 50 , serta SVM sebagai klasifikasi. Pada penelitian ini hasil terbaik yang didapatkan oleh VGG- 19 dengan kernel linear pada optimasi grid memiliki akurasi sebesar 93,28% sedangkan ResNet- 50 memiliki akurasi sebesar 90,28% [10].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  diuraikan  tentang  penelitian  terdahulu  dan  terkait. Dalam  klasifikasi  lesi  kulit,  arsitektur VGG-19 mendapatkan  akurasi  yang  terbaik  dan perbandingan  teknik deep  transfer  learning mengenai  luka  bakar  manusia. ResNet-152 mendapatkan  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan ResNet-50 dan ResNet-101 . Penggunaan  metode  CNN-SVM  dalam  klasifikasi  lukisan  karya  Van  Gogh  mendapatkan akurasi  yang  baik.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  CNN-SVM dengan  arsitektur  CNN  yang  digunakan VGG-19 dan ResNet-50 sebagai  ekstraksi  fitur,  serta SVM sebagai klasifikasinya.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  melaksanakan  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan. Guna  tahapan  penelitian  ini  untuk  memninimalisir  kesalahan  dalam  proses  penelitian. Metodologi Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Mulai Studi Literatur Pengumpulan Dataset Perancangan Implementasi Pengujian Analisis Hasil Pengujian Selesai

## 2.1   Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  pembelajaran  literatur  melalui  jurnal  dan  buku  yang berkaitan  dengan  topik  penelitian,  seperti  penggunaan  metode  CNN  sebagai  ekstrasi  fitur  dan SVM sebagai klasifikasinya dan arsitektur yang digunakan.

## 2.1.1   Kanker Kulit
Kanker  kulit  merupakan  pertumbuhan  yang  berlebihan  pada  jaringan  kulit  yang mengenai beberapa atau seluruh lapisan kulit. Kanker kulit memiliki struktur yang tidak teratur dalam  sel  kulit  dengan  berbagai  tingkatan  pada  kromatin,  nucleus  dan  sitoplasma,  bersifat ekspansif,  infiltratif,  bahkan  dapat  membuat  jaringan  sekitarnya  menjadi  rusak,  serta  dapat melalui jaringan pembuluh darah atau pembuluh getah bening [11].

## 2.1.2  Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) dikenal juga sebagai ConvNet. CNN merupakan pengembangan  dari Multilayer  Perceptron (MLP)  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  2D (dua  dimensi)  [12].  CNN  memiliki  proses  dari  awal  masukan  melewati convolution  layer, pooling layer dan fully connected layer [13] . Dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Convolutional Neural Network
a. Convolutional Layer
Pada Convolutional  Layer merupakan  bagian  proses  utama  dalam  CNN  dengan dilakukan operasi konvolusi. Konvolusi mengaplikasikan sebuah fungsi pada output fungsi lain secara berulang [12]. b. Pooling Layer Pooling  Layer memiliki  peran  atau  fungsi  untuk  menjaga  ukuran  data  pada  saat konvolusi,  serta  melakukan downsampling ,  sehingga  data  mudah  dikelola  dan  dikembangkan menjadi bagian paling kecil [10].
c. Fully Connected Layer Fully  Connected  Layer adalah layer yang  biasa  dipakai  dalam  penerapan Multilayer Perceptron (MLP) Layer ini  bertujuan  untuk  melakukan  tranformasi  agar  data  dapat diklasifikasi [13].
2.1.3  Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine atau  SVM  merupakan  metode  dalam supervised  learning classification dan Support  Vector  Regresion .  SVM  dapat  mengatasi  masalah  klasifikasi  dan regresi dengan linear dan non-linear . SVM memiliki beberapa jenis, yaitu Binary Class SVM, Multi Class SVM dan Fuzzy SVM [10]. Algoritma SVM mengklasifikasi data dengan mencari hyperplane terbaik  yang  memisahkan  semua  data  dari  satu  kelas  atau  beberapa  kelas.  SVM mendekati masalah melalui konsep jarak terkecil antara batas keputusan dan salah satu sampel data [14]. Dapat dilihat pada Gambar 3.
Jurnal Algoritme Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 133-144
Gambar 3. Hyperlane Support Vector Machine

## 2.1.4 CNN-SVM
CNN-SVM adalah model gabungan dari CNN dan SVM dengan mengganti output layer (lapisan  keluaran  terakhir)  dari  model  CNN  dengan  pengkalsifikasi  SVM.  Pada output  layer model CNN, merupakan lapisan yang melakukan perkiraan probabilitas untuk sampel masukan. Pada Proses CNN-SVM, dengan gambar input yang dinormalisasi dan dipusatkan lalu dikirim ke  lapisan  input,  model  CNN  dengan  lapisan  keluaran  diatur  beberapa epochs sampai  proses pelatihan  menyatu.  Kemudian  SVM  dengan kernel yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu kernel  linear dan kernel RBF  ( Radial  Basis  Function )  akan  menggantikan  lapisan  keluaran. SVM  mengambil  keluaran  dari hidden  layer (lapisan  tersembunyi)  sebagai  fitur vector baru untuk pelatihan. Setelah pengklasifikasi SVM telah terlatih dengan baik, maka dilakukan tugas pengenalan dan membuat keputusan baru pada gambar pengujian dengan fitur yang diekstraksi secara otomatis [15]. Gabungan model CNN-SVM dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hyperlane Support Vector Machine

## 2.2   Pengumpulan Dataset
Pada tahapan ini, dilakukan pengumpulan dataset yang memiliki citra jenis kanker kulit yang didapatkan dari HAM10000 dan bersifat publik. Citra kanker kulit yang digunakan adalah Actinic  Keratosis , Basal  Cell  Carcinoma , Benign  Keratosis , Melanoctic  Nevi ,  dan Melanoma . Dataset yang digunakan dalam penelitian sebanyak 1500 citra. Dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Citra Jenis Kanker Kulit

## 2.3   Perancangan
Pada tahapan ini, dilakukan perancangan penelitian seperti sistem yang akan dibutuhkan untuk  melakukan  penelitian.  Dimulai  dengan  membagi dataset untuk  data training dan  data testing . Dataset yang digunakan sebanyak 300 citra per jenis kanker kulit, lalu dibagi menjadi 240  citra  untuk  data training dan  60  citra  untuk  data testing (80:20).  Dengan preprocessing resize , citra asli yang memiliki ukuran 600 x 450 pixels akan dilakukan resize menjadi ukuran 224 x 224 pixels . Preprocessing patch yaitu membagi setiap citra kanker kulit menjadi beberapa bagian yang lebih kecil [16], preprocessing patch dapat dilihat pada Gambar 6. Citra asli yang berukuran 600 x 450 pixels dibagi menjadi beberapa potongan citra dengan ukuran 224 x 224 pixels . sehingga total citra training menjadi 60 citra per jenis kanker kulit dan total citra testing menjadi 240 citra per jenis kanker kulit.. Pada bagian training , metode yang digunakan adalah CNN-SVM.  CNN  akan  melakukan  ekstrasi  fitur  citra  kanker  kulit  demgan  arsitektur VGG-19 dan ResNet-50 . SVM akan melakukan klasifikasi pada data training citra kanker kulit.
Gambar 6. Preprocessing Patch pada Citra Kanker kulit
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 133-144

## 2.4.   Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi dari penelitian dan sistem yang telah dirancang sebelumnya  dengan  menggunakan  data training yang  ada  pada dataset .  Data training akan dilatih oleh sistem agar dapat melakukan klasifikasi citra kanker kulit.

## 2.5.   Pengujian
Pada tahap ini sistem akan melakukan pengujian terahadap data uji yang telah disiapkan dengan menggunakan sistem yang telah diimplementasi. Pengujian dari data uji dilakukan oleh sistem untuk melakukan klasifikasi citra kanker kulit, lalu hasil dari klasifikasi akan dicatat.

## 2.6.   Analisis Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini  hasil  yang  dicatat  pada  pengujian  akan  dilakukan  analisis  untuk mendapatkan  hasil  dari  tujuan  penelitian  ini.  Hasil  pengujian  tersebut  akan  dihitung  untuk mendapatkan  tingkat  keberhasilan  dengan  menggunakan Confusion  Matrix untuk  menghitung nilai precision, recall, dan accuracy yang dapat dilihat pada persamaan berikut (1), (2), (3), dan (4).
݌ݎ݁ܿ݅ݏ݅݋݊ = ୘୔ ୘୔ା୊୔ × 100% (1)
ݎ݈݈݁ܿܽ = ୘୔ ୘୔ା୊୒ × 100% (2)
f1-score = 2 × ௣௥௘௖௜௦௜௢௡×௥௘௖௔௟௟ ௣௥௘௖௜௦௜௢௡ା௥௘௖௔௟௟ (3) ܽܿܿݑݎܽܿݕ = ୘୔ା୘୒ ୘୔ା୘୒ା୊୔ା୊୒ × 100% (4)
Keterangan:
1. TP ( True Positive ) yaitu jumlah data positif yang terklarifikasi benar oleh sistem.
2. TN ( True Negative ) yaitu jumlah data negatif yang terkalrifikasi benar oleh sistem.
3. FP ( False Positive ) yaitu jumlah data positif yang terklarifikasi salah oleh sistem.
4. FN ( False Negative ) yaitu jumlah data negatif yang terklarifikasi salah oleh sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  kanker  kulit  menggunakan  metode  CNN- SVM.  Pada  CNN  digunakan  arsitektur VGG-19 dan ResNet - 50 sebagai  ekstraksi  fitur.  SVM sebagai  klasifikasi  yang  menggunakan kernel  linear dan kernel RBF  ( Radial  Basis  Fucntion ) dengan optimasi random dan grid . Terdapat 2 (dua) preprocessing yang digunakan yaitu, resize dan patch .
Berdasarkan  Gambar  7  terdapat precision,  recall,  f1-score, dan accuracy pada  setiap metode pengujian menggunakan metode CNN-SVM dengan arsitektur VGG-19 . Hasil pengujian pengujian metode pada gambar 7 jika berdasarkan accuracy, kernel linear optimasi random dan kernel  linear optimasi grid dengan preprocessing  patch memiliki  nilai  paling  tinggi dibandingkan  dengan  metode  yang  lain. Kernel  linear optimasi random dan kernel  linear optimasi grid dengan preprocessing  patch memiliki  hasil  yang  sama,  dengan  nilai accuracy 65,33%, nilai precision 68,51%, nilai recall 65,33%, dan nilai f1-score 65,77%. Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Hasil CNN-SVM Arsitektur VGG-19
Berdasarkan  Gambar  7  terdapat precision,  recall,  f1-score, dan accuracy pada  setiap metode  pengujian  menggunakan  metode  CNN-SVM  dengan  arsitektur ResNet-50 .  Hasil pengujian  pengujian  metode  pada  gambar  8  jika  berdasarkan accuracy,  kernel  linear optimasi random dan grid dengan preprocessing patch memiliki nilai paling tinggi dibandingkan dengan metode  yang  lain. Kernel  linear optimasi random dan kernel  linear optimasi grid dengan preprocessing  patch memiliki  nilai accuracy, dan recall yang  sama  sebesar  63,67% . Pada kernel  linear optimasi random memiliki  nilai f1-score sebesar  63,92%  dan kernel  linear optimasi grid memiliki  nilai f1-score sebesar  63,93%,    Pada  nilai precision,  kernel  linear optimasi random memiliki nilai precision 65,30% dan kernel linear optimasi grid memiliki nilai precision 65,60% . Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 8.
51,43 56,88 45,75 57,50 68,51 68,51 64,53 64,17 51,67 57,00 45,33 57,00 65,33 65,33 62,67 62,67 51,53 56,83 45,37 57,13 65,77 65,77 62,65 62,55 51,67 57,00 45,33 57,00 65,33 65,33 62,67 62,67 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 Preprocessing Resize Kernel Linear Optimasi Random Preprocessing Resize Kernel Linear Optimasi Grid Preprocessing Resize Kernel RBF Optimasi Random Preprocessing Resize Kernel RBF Optimasi Grid Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Random Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Grid Preprocessing Patch Kernel RBF Optimasi Random Preprocessing Patch Kernel RBF Optimasi Grid CNN-SVM Arsitektur VGG-19
Accuracy F1-Score Recall Precision
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 133-144
Gambar 8. Grafik Hasil CNN-SVM Arsitektur ResNet-50
Berdasarkan  hasil  pengujian  CNN-SVM,  pada  arsitektur VGG-19 dan ResNet-50 terdapat  2  (dua)  masing-masing  arsitektur  yang  memiliki  nilai accuracy yang  sama.  Dapat dilihat pada Gambar 9.
62,14 60,40 61,05 61,32 65,30 65,60 64,02 65,16 62,33 60,67 60,33 61,00 63,67 63,67 61,67 63,00 62,07 60,34 60,50 61,07 63,92 63,93 61,87 63,29 62,33 60,67 60,33 61,00 63,67 63,67 61,67 63,00 57,0058,0059,0060,0061,0062,0063,0064,0065,0066,00 Preprocessing Resize Kernel Linear Optimasi Random Preprocessing Resize Kernel Linear Optimasi Grid Preprocessing Resize Kernel RBF Optimasi Random Preprocessing Resize Kernel RBF Optimasi Grid Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Random Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Grid Preprocessing Patch Kernel RBF Optimasi Random Preprocessing Patch Kernel RBF Optimasi Grid CNN-SVM Arsitektur ResNet-50
Accuracy F1-Score Recall Precision

## Gambar 9. Grafik Hasil CNN-SVM
Berdasarkan  Gambar  9  terdapat precision,  recall,  f1-score, dan accuracy pada  setiap metode  pengujian  menggunakan  metode  CNN-SVM.  Jika  berdasarkan accuracy , VGG-19 kernel  linear optimasi random dan grid dengan preprocessing  patch memiliki  nilai accuracy paling tinggi dibandingkan arsitektur ResNet-50 , dengan nilai accuracy sebesar 65,33%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  didapat  dalam  penelitian  ini,  terdapat  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Penggunaan CNN-SVM arsitektur VGG-19 dengan kernel linear pada optimasi random dan grid , memiliki hasil dengan nilai accuracy dan recall sebesar 65,33%, nilai precision sebesar 68,51%, dan nilai f1-score sebesar 65,77%.
2. Perbedaan hasil yang tidak terlalu jauh antara arsitektur VGG-19 dengan kernel linear pada optimasi random dan grid yang  memiliki accuracy sebesar  65,33%,  sedangkan  arsitektur ResNet-50 dengan optimasi kernel linear optimasi random dan  optimasi grid yang memiliki accuracy sebesar 63,67%
3. Penggunaan preprocessing  patch pada  metode  CNN-SVM  dapat  meningkatkan accuracy daripada penggunaan preprocessing resize , dengan nilai sebesar 1,34% - 20,00%.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  terdapat beberapa saran yang dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya sebagai berikut:
68,51 68,51 65,30 65,60 65,33 65,33 63,67 63,67 65,77 65,77 63,92 63,93 65,33 65,33 63,67 63,67 61,00 62,00 63,00 64,00 65,00 66,00 67,00 68,00 69,00 VGG-19 Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Random VGG-19 Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Grid ResNet-50 Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Random ResNet-50 Preprocessing Patch Kernel Linear Optimasi Grid CNN-SVM Accuracy
F1-Score Recall Precision
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 133-144
1. Menambah jumlah citra kanker kulit yang dapat digunakan dalam penelitian selanjutnya.
2. Menggunakan  arsitektur  CNN  seperti alexnet atau googlenet pada  ekstraksi  fitur  untuk mengembangkan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Kassem, K. M. Hosny, and M. M. Fouad, 2020, “Skin Lesions Classification into Eight  Classes  for  ISIC  2019  Using  Deep  Convolutional  Neural  Network  and  Transfer Learning,” doi: 10.1109/ACCESS.2020.3003890.
[2] M. Faruk and N. Nafi’iyah, 2020. “Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur, Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Telematika , Vol. 13, No. 2, pp. 100– 109,
[3] P.  Tschandl,  C.  Rosendahl,  and  H.  Kittler,  2018, “Data  Descriptor:  The  HAM10000 Dataset,  A  Large  Collection  of  Multi-Source  Dermatoscopic  Images  of  Common Pigmented Skin Lesions,” Sci. Data , Vol. 5, pp. 1–9, doi: 10.1038/sdata.2018.161.
[4] F.  Demir,  2021, “DeepCoroNet:  A  deep  LSTM  Approach  For  Automated  Detection  of COVID-19 Cases From Chest X-Ray Images,” Appl. Soft Comput. , Vol. 103, p. 107160, doi: 10.1016/j.asoc.2021.107160.
[5] A. Jibhakate, P. Parnerkar, S. Mondal, V. Bharambe, and S. Mantri, 2021, “Skin Lesion Classification Using Deep Learning,” Lect. Notes Electr. Eng. , Vol. 703, pp. 575–589, doi: 10.1007/978-981-15-8391-9_42.
[6] M.  E.  Al  Rivan  and  A.  Setiawan,  2022, “Pengenalan  Gestur  Angka  pada  Tangan Menggunakan  Arsitektur  AlexNet  dan  LeNet  pada  Metode  Convolutional  Neural Network  Recognition  of  Number  Gesture  On  Hand  Using  Architecture  AlexNet  and
LeNet On Convolutional Neural Network,” Vol. 11, No. 28, doi: 10.34010/komputika.v11i1.5176.
[7] M.  E.  Al  Rivan  and  A.  G.  Riyadi,  2021, “Perbandingan  Arsitektur  LeNet  dan AlexNet pada  Metode  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Pengenalan  American  Sign Language,” J.  Komput.  Terap. ,  Vol.  7,  No.  1,  pp.  53–61,  [Online].  Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/.
[8] M.  A.  Hanin,  R.  Patmasari,  and  R.  Y.  Nur,  2021 “Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Skin Disease Classification System Using Convolutional Neural Network (CNN),” Vol. 8, No. 1, pp. 273–281,.
[9] A. Abubakar, M. Ajuji, and I. U. Yahya, 2020, “Comparison of Deep Transfer Learning Techniques In Human Skin Burns Discrimination,” Appl. Syst. Innov. , Vol. 3, No. 2, pp. 1–15, doi: 10.3390/asi3020020.
[10] Y.  Yohannes,  D.  Udjulawa,  and  F.  Febbiola,  2021, “Klasifikasi  Lukisan  Karya  Van Gogh  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network-Support  Vector  Machine,” J.  Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 7, No. 1, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3399.
[11] S. Wilvestra, S. Lestari, and E. Asri, 2018, “Studi Retrospektif Kanker Kulit di Poliklinik Ilmu  Kesehatan  Kulit  dan  Kelamin  RS  Dr.  M.  Djamil  Padang  Periode  Tahun  2015-
2017,” J.  Kesehat.  Andalas ,  Vol.  7,  No.  Supplement  3,  p.  47,  doi: 10.25077/jka.v7i0.873.
[12] M. A. Pangestu and H. Bunyamin, 2018 “ Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi  Ras  Anjing  pada  Gambar  Dengan  Menggunakan  Pre-Trained  CNN  Model,” Vol. 4, pp. 337–344,.
[13] B.  Hidayat  and  G.  Hermawan,  2018, “Deteksi  Hama  pada  Daun  Teh  Dengan  Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),” SKRIPSI  Progr.  Stud.  Tek.  Inform.  UNIKOM , Vol. 1, No. 1, pp. 1–8,.
[14] C.  Savas  and  F.  Dovis,  2019, “The  Impact  of  Different  Kernel  Functions  On  The Performance  of  Scintillation  Detection  Based  On  Support  Vector  Machines,” Sensors (Switzerland) , Vol. 19, No. 23, pp. 1–16, doi: 10.3390/s19235219.
[15] X. X. Niu and C. Y. Suen, 2011, “A Novel Hybrid CNN-SVM Classifier For Recognizing Handwritten  Digits,”  Pattern  Recognit. ,  Vol.  45,  No.  4,  pp.  1318–1325,  doi: 10.1016/j.patcog.2011.09.021.
[16] G. Folego and O. Gomes, 2012. “From Impressionism To Expressionism: Automatically Identifying Van Gogh ’ S PAINTINGS RECOD Lab, Institute of Computing, University of Campinas (Unicamp), Brazil CPqD Foundation, Brazil,”