Deteksi  dan  Visualisasi  Berbasis Computer  Vision untuk  Analisis Gambar Dermatologis dalam Penilaian Keparahan Jerawat
Lulu’ul Watef 1 , Faizal Mahanto 2, *
Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia
1 6026202007student.its.ac.id; 2 faizal@is.its.ac.id
* penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 31 Januari 2024 Direvisi: 12 Februari 2024
Diterbitkan: 30 April 2024
Jerawat  ( acne  vulgaris )  merupakan  salah  satu  penyakit  dermatologis paling umum dalam kehidupan sehari-hari utamanya pada masa remaja. Lebih  dari  80%  orang  mengalami  permasalahan  jerawat  pada  masa remajanya.  Dalam  menilai  tingkat  keparahan  jerawat  perlu  dilakukan penilaian  secara  obyektif  dengan  prosedur  perawatan  medis.  Penilaian jerawat secara tradisional umumnya dilakukan oleh dokter kulit dengan menentukan  jenis  dan  jumlah  lesi  dimana  sering  kali  penilaian  ini memakan  waktu  dan  mengganggu  efisiensi  dalam  penilaian    jerawat. Kerangka    kerja  ini  menguji  praproses  gambar  dengan  menggunakan metode red  color  detection,  threshold,  enhanced  image dan penggabungan enhanced image dan red color detection dalam klasifikasi gambar jerawat. Selain itu beberapa metode klasifikasi diterapkan untuk menguji data masukan dari penerapan praproses yang dilakukan. Adapun metode klasifikasi yang digunakan adalah NN, SVM, KNN dan VGG16 selain  itu  penerapan  fitur  ekstraksi  juga  diterapkan.  Penggunaan  fitur ekstraksi menggunakan VGG16 dilanjutkan dengan Principal Component  Analysis  (PCA)  dimana  penerapan  PCA  dilakukan  untuk meningkatkan efisiensi komputasional.  Dengan data masukan enhanced image yang  kemudian  diklasifikasikan  menggunakan  VGG16 memberikan hasil akurasi  terbaik  mencapai  69% . Kedepannya metode praproses enhanced  image dapat  diterapkan  pada  kumpulan  data  yang berbeda  dikarenakan  tidak  dipungkiri  bahwasanya  kumpulan  data ACNE04 memiliki banyak noise pada citra.

## Kata Kunci
Acne Vulgaris
Classification Enhanced Image Image Preprocessing Threshold

## PENDAHULUAN
Jerawat ( acne vulgaris ) merupakan salah satu penyakit dermatologi paling umum pada kehidupan sehari-hari yang menyerang orang-orang dari segala usia terutama di masa remaja [1].  Lebih  dari  80%  orang  mengalami  permasalahan  jerawat  pada  masa  remajanya  [2]. Jerawat  sendiri  merupakan  suatu  penyakit  multifaktorial  yang  umumnya  disebabkan  oleh kadar androgen yang tidak normal, sekresi sebum yang berlebihan, keratosis abnormal di sekitar folikel rambut dan juga peradangan. Selain itu faktor seperti genetik, stres psikologis, pola  makan  dan  imunitas  juga  mempengaruhi  munculnya  jerawat  dan  keparahan  kondisi jerawat  [3].  Jerawat  memiliki  pengaruh  pada  kelenjar  sebasea  pada  kulit  utamanya  pada wajah,  leher,  dada,  punggung  dan  lengan  atas  [1].  Jerawat  memiliki  tingkat  keparahan bervariasi  [4]  dan  merupakan  salah  satu penyakit  dengan  kondisi  yang  tidak  mengancam jiwa mengakibatkan jerawat sendiri diremehkan oleh profesional layanan kesehatan karena pada umumnya jerawat dapat sembuh sendiri [1].
Tingkat  keparahan  jerawat  sendiri  memiliki  peranan  penting  dalam  menentukan penyembuhannya  [5].  Dalam  suatu  penelitian  mengatakan  bahwasanya  pengobatan  yang berkaitan dengan jerawat menjadi salah satu beban finansial [1]. Penilaian tingkat keparahan
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 45-53
menjadi  penting  sehingga  deteksi  tingkat  keparahan  jerawat  sesuai  lesi  diperlukan  untuk dapat  dilakukan  asesmen  awal  yang  nantinya  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi penanganan perawatan yang cocok sesuai dengan tingkat keparahan yang diderita [1] dimana pada kasus tertentu perawatan khusus tentunya diperlukan untuk pasien jerawat dikarenakan jerawat dapat menyebabkan hiperpigmentasi dan pembentukan bekas luka [3].
Dalam  melakukan  penilaian  jerawat  diperlukan  penilaian  yang  objektif  dan  dapat diandalkan  oleh  dermatolog  untuk  membuat  keputusan  perawatan  yang  tepat  dan  sesuai dengan  standar.  Metode  penilaian  jerawat  tradisional  umumnya  bersifat  subjektif  yang bergantung  pada  identifikasi  jenis  lesi,  selain  itu  penilaian  jerawat  secara  tradisional memakan waktu bagi dermatolog [1] dan sering kali mengganggu efisiensi dalam penilaian jerawat  [6]  .  Hal  ini  mengakibatkan  penilaian  jerawat  dilakukan  secara  kualitatif  dalam menilai tingkat keparahan, bukan penghitungan lesi [7]. Pada penilaian tingkat keparahan jerawat,  beberapa  penelitian  menggunakan  metode  konsensus  Delphi  dan  survei  diantara para ahli klinis[7].
Dengan perkembangan teknologi saat ini, artificial intelligence dapat membuka jalan untuk melakukan pemodelan dalam pendeteksi objek berbasis computer vision dalam hal ini mengenali kondisi dermatologi melalui data citra [2]. Deteksi objek sendiri merupakan tugas untuk melakukan identifikasi objek yang diberikan dengan melokalisasi objek menggunakan batasan tertentu dan melakukan klasifikasi objek dengan label [8]. Klasifikasi citra sendiri merupakan  salah  satu  contoh  dari  penerapan computer  vision [3]  dimana  klasifikasi  citra dianggap  sebagai  salah  satu  permasalahan  umum  pada computer  vision [4].  Selain  itu penerapan computer vision sendiri memberikan penerapan yang baik dalam pembedahan dan terapi dalam suatu penyakit tertentu [5]. Studi sebelumnya yang berkaitan dengan penilaian keparahan  jerawat  dilakukan  dengan melakukan  penyaringan informasi  dimana  informasi yang tidak penting dibuang dengan proses melakukan deteksi wajah, lipatan informasi dan segmentasi area utamanya [9]. Dari proses tersebut kemudian diperkuat dengan kesenjangan warna  yang  ada  pada  area  kulit  dengan  melakukan  observasi  secara  global  [9].  Metode lainnya  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  penyesuaian  karakteristik  dari  jerawat dengan  melakukan  penyulingan  pengetahuan.  Terlepas  dari  kriteria  jerawat,  metode  ini melakukan  diagnosis  berdasarkan  kasus  lesi  yang  mempertimbangkan  jumlah  dan  jenis lesinya [5]. Pendekatan lainnya, mengembangkan metode pencitraan untuk penilaian jerawat otomatis  dimana  proses  ekstraksinya  melalui  proses adaptive  thresholding  dan  filter Laplacian of gaussian [10].
Penelitian  sebelumnya  berkaitan  dengan  penilaian  tingkat  keparahan  jerawat  pernah dilakukan dengan menggunakan Key Information Enchancment (KEI) yang memanfaatkan kekhususan gambar wajah untuk menyaring informasi yang tidak penting dan secara efisien meningkatkan  informasi  penting  kemudian  dilanjutkan  dengan  segmentasi,  augmentasi kemudian menerapkan metode Global Local Fusion Network (GLFNet) untuk memperkuat persepsi  kesenjangan  warna  antara  kulit  dan  wajah  secara  keseluruhan  dalam  proses klasifikasi [9]. Penelitian lainnya menggunakan Diagnostic Evidence Distillation . Struktur destilasi pengetahuan guru-siswa dimana strategi ini menunjukkan area utama yang harus diamati oleh guru untuk mengenali pola berbagai jenis lesi yang merupakan salah satu aspek bukti diagnostik. Destilasi bukti diagnostik mengubah pengetahuan yang menyatu dengan bukti ke dalam model siswa dimana model siswa merupakan model diagnosis akhir [5].
Adapun  model  klasifikasi  pada  beberapa  penelitian  menguji  coba  beberapa  model dengan Convolutional  Neural  Network (CNN)  sebagai  tulang  punggung  model  diagnosis untuk  meniru  estimasi  diagnosis  global  dari  dermatolog  [5]  [9],  CNN  sendiri  merupakan jaringan  saraf  tiruan  yang  khusus  dirancang  untuk  aplikasi computer  vision dengan menggabungkan citra visual [2], tak hanya itu metode berbasis CNN juga secara signifikan memajukan computer vision dalam hak analisis dan klasifikasi citra medis  [4]. Sedangkan
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 45-53
dalam  penelitian  lainnya  yaitu  klasifikasi  kanker  darah  [11].  Pada  penelitian  tersebut, mengekstrak  fitur  dari model  CNN,  dan kemudian  memasukkan  fitur  yang  diekstraksi  ke pemilih  fitur  seperti Principal  Component  Analysis (PCA), Linear  Discriminant  Analysis (LDA), dan Pemilih Fitur SVC, bersama dengan dua algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)  dan Cat  Swarm  Optimization (CSO)  dimana  tujuh  pengklasifikasi  ML  diuji  coba dalam  penelitian  ini.  Klasifikasi  dengan  menerapkan  pemilihan  fitur  dan  optimasi  dapat meningkatkan nilai akurasi dibandingkan klasifikasi konvensional [11].
Dengan tujuan mendiagnosis tingkat keparahan jerawat menggunakan kumpulan data ACNE04  dilakukan  praproses  data  citra  dengan  beberapa  metode  yang  berbeda  yang kemudian  dilanjutkan  dengan  klasifikasi.  Penelitian  ini  melakukan  eksperimen  dalam praproses  data  citra.  Praproses  dilakukan  dengan  menggunakan  metode enhanced  image, threshold,  red  color  detection serta  menggabungkan enhanced  image dan red  color detection . Selanjutnya untuk klasifikasi dilakukan dengan beberapa metode yaitu NN, SVM, KNN  dan  juga  VGG16  yang  merupakan salah  satu  arsitektur  dari  CNN.  Kontribusi  yang diberikan pada penelitian ini adalah mengetahui metode yang cocok dalam meningkatkan kualitas  data  citra  jerawat  pada  studi  kasus  ini,  dimana  metode  yang  memberikan  hasil akurasi terbaik adalah VGG16 dengan data masukan enhanced image.

## METODE

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini digambarkan pada Gambar 1, dimana awal penelitian ini dimulai dari  kumpulan  data  dermatologi  jerawat  yang  kemudian  dilakukan  pengolahan  data  citra dengan  berbagai  praproses.  Setelah  kumpulan  data  jerawat  dilakukan  praproses,  data tersebut  dijadikan  sebagai  data  masukan  yang  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi.  Dari klasifikasi  yang  dilakukan  didapatkan  nilai  akurasi  yang  selanjutnya  dijadikan  bahan evaluasi.

## Data
Data  dermatologi  jerawat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diambil  dari  kumpulan data  ACNE04  [1]  dengan  gambaran  level  keparahan  seperti  yang  ada  pada  gambar  2. Kumpulan  ACNE04  merupakan  kumpulan  data  yang  tingkat  pembagian  keparahan jerawatnya dibagi menurut Hayashi dimana Hayashi hanya mempertimbangkan jumlah lesi untuk menentukan tingkat keparahan jerawat dan kumpulan data citra jerawat tersebut berisi hasil anotasi lokasi lesi, penghitungan lesi, dan tingkat keparahan semua gambar. Kumpulan data  diambil  dari  wajah-wajah  Asia  yang  berisi  total  1457  gambar.  Adapun  sampel  dari masing-masing level pada kumpulan data penderita jerawat dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Citra Jerawat dalam Berbagai Level

## Praproses Citra
Data citra digital ( digital image processing ) adalah ilmu yang mempelajari bagaimana gambar dibentuk, diolah dan dianalisis dengan luaran informasi yang dapat dipahami  [6]. Data  citra  medis  merupakan  sebagian  besar  yang  tercakup  dalam big  medical  data. Klasifikasi citra medis sendiri, merupakan langkah mendasar dalam analisis citra medis yang bertujuan  untuk  membedakan  citra  medis  berdasarkan  kriteria  tertentu  [7].  Fitur  warna dalam  praproses  data  citra  memiliki  peranan  penting.  empat  tipe  dasar  gambar/citra dipertimbangkan menurut warna dan skala abu-abu gambar[8]:
a. Binary image
Merupakan  citra  digital  yang  paling  sederhana  karena  pikselnya  hanya  mengandung warna hitam atau putih[18]. Citra biner merupakan citra yang pikselnya hanya sebesar 1 bit sehingga nilai intensitas pada gambar hanya 0 (hitam) dan 1 (putih) [19].
b. Grayscale
Gambar 8 bit yang terdiri dari derajat hitam dan putih yang dibagi ke dalam 256 derajat [19]. Setiap pikselnya memiliki tingkat keabuan dari 0-255 dengan 0 berarti hitam dan 255 adalah putih [18].
c. Indexed color image
Gambar dengan warna yang hanya sebagian kecil warna yang digunakan misalnya 256 warna  atau  kurang,  gambar  dapat  diwakili  oleh  palet  warna  untuk  kemudahan  dalam penyimpanan dan penanganan berkas.
d. True color image
Model warna terdiri dari RGB, HIS, HSV dan lainnya. Dalam model red, green and blue , setiap piksel dalam gambar diwakili oleh jumlah R, G, dan B yang dikandungnya. Masing- masing kanal warna tersebut memiliki intensitas sebesar 8 bit yang berarti memiliki rentang 0-255  [19].  Sedangkan Hue,  saturation, dan lighting dapat  digunakan  untuk menggambarkan  ruang  warna  yang  dilihat  oleh  mata  manusia.  Model  penglihatan  warna yang  telah  dikembangkan  diantaranya  adalah  HSV  ( hue,  saturation,  value ),  HIS  ( hue, lighting saturation ), HLS ( hue, lightness, saturation ) dan HVC ( hue, value, chrome ) [18].
Adapun praproses gambar yang akan dilakukan yaitu:
a. Thresholding
Segmentasi  gambar  medis  yang  akurat  merupakan  langkah  kunci  dalam  penggunaan kecerdasan buatan [9]. Pendekatan umum dalam segmentasi gambar dibagi menjadi empat tipe  yaitu thresholding, berbasis  wilayah,  berbasis  diagram  dan  berbasis  pengelompokan [10] . Tresholding merupakan salah satu proses pada segmentasi data citra. Dengan membagi piksel gambar ke dalam kategori berbeda dalam rentang lokal tertentu dengan menetapkan ambang batas fitur tertentu untuk setiap piksel gambar [11] yang berarti proses thresholding sendiri digunakan untuk memisahkan objek yang diinginkan ( foreground ) dan objek yang tidak  diinginkan  ( background). Objek  yang  dikehendaki  dengan  segmentasi  ini  akan dipresentasikan  dengan  warna  putih  dan  sebaliknya  untuk  objek  yang  tidak  dikehendaki. Dalam  melakukan  segmentasi  pada  suatu  citra  dapat  dilakukan  dengan  metode trial  and error namun  dengan  jumlah  kasus  yang  banyak  dibutuhkan  metode  untuk  menentukan threshold secara  otomatis  [6].  Segmentasi  dengan  menggunakan thresholding menjadi
penting  pada  beberapa  tahun  terakhir  karena  kesederhanaan  dan  ketahanannya  [12]. Keunggulan lainnya dari teknik thresholding adalah kecepatan pemrosesan yang baik dan penggunaan  penyimpanan  yang  lebih  sedikit  [10].  Pada  tahap  praproses thresholding tentunya yang dilakukan pertama adalah dengan menentukan nilai ambang terlebih dahulu yang selanjutnya data citra diubah menjadi citra yang memiliki fitur warna biner. Adapun nilai ambang yang ditetapkan pada metode ini yaitu 128.
b. Image Enhancement (Peningkatan Gambar)
Image  enhancement diterapkan  guna  perbaikan  global  maupun  lokal  untuk menghasilkan gambar dengan detail yang jelas dan kualitas lebih tinggi [13]. Adapun istilah lainnya  yang  digunakan  khususnya  pada  wajah  adalah Key  Information  Enhancement menurut Lin et al yang merupakan metode praproses yang adaptif, dengan memanfaatkan kekhususan  gambar  objek  untuk  menyaring  bagian  yang tidak  penting  dan meningkatkan informasi  area  utama.  Dengan  adanya  latar  belakang  pada  objek  maka  deteksi  objek dilakukan sehingga area-area yang tidak berarti dihilangkan dimana kumpulan data tersisa adalah daya dengan anotasi lokasi objek. Selanjutnya data yang dianggap bukan area objek akan dihitamkan dan area objek akan menjadi area informasi [1].
Pada  praproses  ini  dilakukan  peningkatan  kualitas  citra  diawali  dengan  mengurangi noise pada gambar menggunakan Gaussian Blur yang selanjutnya dilakukan penyesuaian histogram pada citra. Peningkatan kontras dan kecerahan juga dilakukan dengan pengaturan nilai alpha untuk  meningkatkan  kontras  adalah  1.5  dengan  nilai  beta  adalah  30  untuk meningkatkan  kecerahan.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  mempertajam  citra  dengan menekankan intensitas piksel dimana piksel yang ada disekitarnya dilemahkan.

## c. Red Color Detection
Warna  kulit  bergantung  pada  beberapa  faktor  biologis  dan  lingkungan  termasuk genetika,  paparan  sinar  UV,  dan  keberadaan  kromofor  lain  di  kulit  [14].  Jerawat  dengan peradangan dominan berwarna merah [15] dapat menjadi indikasi untuk mendeteksi warna merah sebagai langkah praproses data citra mengingat pentingnya peranan warna kulit [16]. Langkah  awal  yang  dilakukan  pada  proses  ini  adalah  dengan  menentukan  rentang  warna merah dalam format HSV lalu data citra dikonversi pada format HSV. Dari rentang warna yang sudah ditentukan kemudian dilakukan masking untuk mengekstrak warna merah pada data citra dengan fitur warna keluaran data citra adalah biner.
d. Image Enhancement (Peningkatan Gambar) dan Red Color Detection
Eksperimen  selanjutnya  adalah  dengan  mengombinasikan  peningkatan  kualitas  citra dan  juga  deteksi  warna  merah  pada  wajah.  Data  citra  ditingkatkan  kualitasnya  dengan menormalisasi  gambar  yang  dimasukkan  dengan  mereduksi noise menggunakan  filter bilateral yang kemudian dikonversi ke dalam fitur warna HSV. Dengan menetapkan rentang warna, proses dilanjutkan dengan melakukan masking untuk mengekstrak warna merah pada data citra dan kemudian diterapkan pada data asli sehingga keluaran data merupakan fitur warna HSV.

## Klasifikasi
Dalam  memvalidasi  praproses,  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  untuk  memvalidasi tiap data masukan. Pada penelitian sebelumnya, metode klasifikasi yang digunakan adalah CNN  [1][17][18][2]  dimana model  CNN  dengan  arsitektur  VGG16  menghasilkan  kinerja terbaik.  Selain  CNN  dengan  arsitektur  VGG16,  SVM  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian sebelumnya  dengan kinerja terbaik pada studi kasus yang berbeda [19]. Pemilihan metode klasifikasi KNN dikarenakan KNN merupakan algoritma  yang  didasarkan  pada  regresi  dan  klasifikasi  dengan  keunggulan  dalam implementasi  yang  mudah  dan  pelatihan  yang  cepat  [20]  sedangkan  NN  sendiri  dipilih
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 45-53
dikarenakan kemampuannya dalam komputasi secara paralel dan terdistribusi, pembelajaran fitur yang adaptif, toleransi kesalahan yang baik serta ketahanan yang kuat[21].
Sehingga  metode  klasifikasi  yang  diuji  coba  pada  penelitian  ini menggunakan  SVM, KNN, NN dan VGG16. Adapun fitur ekstraksi yang digunakan pada percobaan ini adalah VGG16  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  penggunaan  PCA  ( principal  component analysis ).  Penggunaan  PCA  ( principal  component  analysis )  sebagai  fitur  ekstraksi  juga menjadi  salah  satu  bentuk  percobaan  dimana  PCA  merupakan  teknik  matematika  yang mereduksi  variabel  menjadi  kumpulan  variabel  yang  lebih  kecil  [22].  PCA  sendiri merupakan  teknik  standar  sederhana  dibandingkan  dengan  teknik  lainnya  [3]  yang digunakan untuk mereduksi dimensi dan dapat diterapkan pada berbagai masalah [23].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Praproses  data  citra  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode  dan  dilakukan validasi yang disesuaikan dengan level keparahan jerawat. Adapun perbandingan data citra sebelum dan sesudah dilakukan praproses dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Praproses Gambar Jerawat
Dapat  dilihat  pada  Gambar  3  bahwasanya  deteksi  objek  dalam  hal  ini  jerawat memberikan  hasil  yang  berbeda.  Praproses  dengan  meningkatkan  kualitas  gambar menggunakan enhanced  image memiliki  kelebihan  terhadap  kontras  warna  sehingga  area jerawat  akan  terlihat  lebih  menonjol  meskipun  pada  gambar  aslinya  area-area  tersebut terlihat  agak  samar.  Penggunaan  praproses threshold dengan  menerapkan  ambang  batas yang sudah ditentukan menghasilkan citra biner dimana area gelap akan memberikan warna hitam, sayangnya objek jerawat yang harusnya memberikan warna hitam tidak seluruhnya terdeteksi.  Berbeda  dengan red  color  detection dimana  praproses  ini  mendeteksi  warna merah  yang  ada  pada  citra  sehingga  jerawat  terdeteksi  dengan  baik,  sama  halnya  dengan penggabungan enhanced  image dan red  color  detection ,  dengan  peningkatan  kualitas gambar yang kemudian diekstrak warna kemerahannya menghasilkan data citra yang sensitif terhadap  warna  merah.  Kesensitifan  dari red  color  detection ataupun  penggabungan enhanced image dan red color detection adalah semua objek yang termasuk dalam rentang warna merah yang telah ditentukan akan terdeteksi sehingga pada kasus ini area bibir atau area lain yang tampak kemerahan terdeteksi sebagai objek yang harus muncul.
Selanjutnya  dilakukan  proses  klasifikasi  sebagai  bentuk  validasi  untuk  mengetahui metode praproses data citra mana yang lebih baik. Penggunaan ekstraksi fitur VGG16 dipilih dikarenakan hasil uji coba ekstraksi fitur antara CNN dan VGG16 terhadap kumpulan data ACNE04 yang belum dilakukan praproses lebih baik seperti yang tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Akurasi Ekstraksi Fitur Ekstraksi Fitur Akurasi CNN 46.72% VGG16 52.42%
Klasifikasi  diuji  coba  dengan  beberapa  eksperimen  dengan  menggunakan  4  model klasifikasi yaitu NN, VGG16, SVM dan juga KNN. Atribut yang digunakan pada percobaan pertama  yaitu  dengan  menggunakan  masukan shape 32x32  piksel, batch  size (32),  dan jumlah epoch (50 & 80) dengan hasil percobaan seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Percobaan Pertama
Model Klasifikasi Epoch PCA Hasil Akurasi Tanpa Praproses Treshold Enhanced Red Color Detection Enhanced+ Red Color Detection VGG16 50 - 52,42 49,29 55,67 49,29 48,29 NN 50 v 42,88 41,71 45,33 40,74 43,71 VGG16 80 - 53,28 48,29 59,33 47,86 50.00 NN 80 v 41,60 41,31 44,67 41,03 40,29 SVM - v 45,29 44,72 46,43 43,87 41,14 KNN - v 41,31 38,86 49,67 40,46 38,57
Dari  hasil  uji  coba  pertama,  menggunakan  metode  VGG16  memberikan  nilai  yang terbaik,  baik  pada  penggunaan  epoch  50  atau  80  pada  tiap  praproses  yang  diujicobakan sebagai  data  masukan  klasifikasi.  Akurasi  terbaik  yang  dihasilkan  dari  seluruh  praproses yang  diujicobakan  adalah  klasifikasi  dengan  penggunaan  epoch  80  dengan  data  masukan yang digunakan adalah data yang telah ditingkatkan kualitas gambarnya dengan praproses enhanced  image yang  mencapai  59.33%,  tentunya  metode  klasifikasi  ini  mengungguli metode  klasifikasi  lainnya  seperti  NN,  SVM  dan  KNN  yang  secara  berturut-turut menggunakan  data  masukan  yang  sama  memberikan  nilai  akurasi  45.33%  (epoch  50), 44.67%  (epoch  80),  46.63%  dan  49.67%.  Pada  uji  coba  pertama  juga  didapatkan  fakta bahwasanya penggunaan PCA sebagai salah satu fitur ekstraksi tidak memberikan dampak dalam peningkatan akurasi.
Kemudian percobaan kedua dilakukan dengan menaikkan input shape menjadi 255x255 piksel dengan batch size tetap. Uji coba kedua fokus pada model yang memberikan akurasi tertinggi pada uji coba pertama yaitu VGG16 dengan jumlah epoch yang digunakan adalah 80  meskipun  penggunaan  epoch  yang  lebih  besar  belum  tentu  berbanding  lurus  dengan peningkatan akurasi. Dari uji coba kedua dengan meningkatkan data masukan citra tersebut menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  terlampir  pada  Tabel  3.  Data  masukan enhanced image memberikan akurasi terbaik dengan nilai akurasi mencapai 69%.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Percobaan Kedua Data Akurasi Treshold 54,40 Enhanced 69,00 Red Color Detection 52,99 Enhanced + Red Color Detection 54.86
Adapun beberapa tantangan dalam eksperimen ini salah satunya adalah warna kulit yang kontrasnya  sangat  rendah  dikarenakan  warna  kulit  pada  kumpulan  data  ini  cenderung kemerahan.  Dengan  menggunakan  praproses red  color  detection ,  dengan  ambang  batas merah yang sudah ditentukan, warna kulit yang cenderung merah akan terdeteksi sebagai objek yang akan dipilih. Tantangan lainnya dengan menggunakan praproses threshold , objek jerawat dengan warna yang tidak pekat pada saat dikonversi menjadi gambar abu tidak akan terdeteksi sebagai objek. Pengambilan gambar yang tidak seragam dengan berbagai noise pada citra juga menjadi kendala dalam melakukan klasifikasi tingkat keparahan jerawat.

## Gambar 4. Tantangan Praproses

## KESIMPULAN
Jerawat sebagai salah satu bagian dari dermatologi menjadi salah satu perhatian khusus. Tujuan utama dalam penelitian ini sendiri adalah diagnosis jerawat dimana terlebih dahulu dilakukan praproses data citra jerawat untuk selanjutnya dilakukan klasifikasi jerawat sesuai dengan  tingkat  keparahannya.  Praproses  data  citra  dilakukan  dengan  4  percobaan  yaitu enhanced image, threshold, red color detection dan penggabungan enhanced image dengan red  color  detection .  Tingkat  keparahan  yang  dibagi  menjadi  4  kelas  kemudian  diuji  coba dengan 4 jenis klasifikasi yaitu NN, VGG16, SVM dan KNN. Dari kelima data citra yang menjadi  data  masukan  dilanjutkan  dengan  klasifikasi  sebagai  langkah  validasi  dari  tiap praproses yang dilakukan didapatkan hasil akurasi tertinggi ada pada metode VGG16 dengan data masukan enhanced image d dengan nilai tingkat akurasi 69%, namun hasil akurasi yang dihasilkan  pada  saat  klasifikasi  ini  masih  belum  dapat  mengungguli  metode  sebelumnya yang mencapai 84.52% [24]. Dari uji coba yang dilakukan didapatkan beberapa informasi bahwasanya  untuk  klasifikasi  tingkat  keparahan  jerawat  fitur  ekstraksi  PCA  tidak meningkatkan  hasil  akurasi.  Kemudian  penggunaan size citra  dan  dengan  data  masukan praproses enhanced memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  hasil  akurasi  yang didapatkan karena peningkatan kualitas gambar yang dilakukan seperti normalisasi gambar, mengurangi noise ,  peningkatan  kontras  dan  juga  penajaman  warna.  Dapat  disimpulkan bahwa praproses citra, ukuran data citra, fitur ekstraksi dan metode klasifikasi memberikan pengaruh terhadap nilai akurasi yang dihasilkan. Kedepannya penelitian ini dapat diuji coba dengan  menggunakan  kumpulan  data  dermatologi  jerawat  yang  berbeda  dikarenakan banyaknya noise pada kumpulan data ACNE04 yang juga menjadi kendala dalam praproses data citra sehingga berdampak pada hasil klasifikasi.

## REFERENSI
[1] Y.  Lin et  al. ,  “KIEGLFN:  A  unified  acne  grading  framework  on  face  images,” Comput  Methods Programs Biomed , vol. 221, p. 106911, 2022, doi: 10.1016/j.cmpb.2022.106911.
[2] R. Sadik, A. Majumder, A. A. Biswas, B. Ahammad, and M. M. Rahman, “An in-depth analysis of Convolutional  Neural  Network  architectures  with  transfer  learning  for  skin  disease  diagnosis,” Healthcare Analytics , vol. 3, no. November 2022, p. 100143, 2023, doi: 10.1016/j.health.2023.100143.
[3] E.  Pintelas,  I.  E.  Livieris,  S.  Kotsiantis,  and  P.  Pintelas,  “A  multi-view-CNN  framework  for  deep representation learning in image classification,” Computer Vision and Image Understanding , vol. 232, no. January, p. 103687, 2023, doi: 10.1016/j.cviu.2023.103687.
[4] E. Elyan et al. , “Computer vision and machine learning for medical image analysis: recent advances, challenges,  and  way  forward,” Artificial  Intelligence  Surgery ,  pp.  24–25,  2022,  doi: 10.20517/ais.2021.15.
[5] J. Gao, Y. Yang, P. Lin, and D. S. Park, “Editorial: Computer vision  in healthcare applications,” J Healthc Eng , vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/5157020.
[6] F. D. Marleny, Mengenal Pengolahan Citra Digital menggunakan Python , no. January. 2021.
[7] J. Zhang, Y. Xie, Q. Wu, and Y. Xia, “Medical image classification using synergic deep learning,” Med Image Anal , vol. 54, pp. 10–19, 2019, doi: 10.1016/j.media.2019.02.010.
[8] D. H. Xia et al. , “Review-material degradation assessed by digital image processing: Fundamentals, progresses,  and  challenges,” J  Mater  Sci  Technol ,  vol.  53,  pp.  146–162,  2020,  doi: 10.1016/j.jmst.2020.04.033.
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 45-53
[9] S. Jardim, J. António, and C. Mora, “Image thresholding approaches for medical image segmentation- short  literature  review,” Procedia  Comput  Sci ,  vol.  219,  pp.  1485–1492,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2023.01.439.
[10] L. Qiao, K. Liu, Y. Xue, W. Tang, and T. Salehnia, “A multi-level thresholding image segmentation method using hybrid Arithmetic Optimization and Harris Hawks Optimizer algorithms,” Expert Syst Appl , vol. 241, no. October 2023, p. 122316, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.122316.
[11] J. Zheng, C. Tang, and Y. Sun, “Thresholding-accelerated convolutional neural network for aeroengine turbine  blade  segmentation,” Expert  Syst  Appl ,  vol.  238,  no.  PF,  p.  122387,  2024,  doi: 10.1016/j.eswa.2023.122387.
[12] S.  Hao et  al. ,  “Multi-threshold  image  segmentation  using  an  enhanced  fruit  fly  optimization  for COVID-19  X-ray  images,” Biomed  Signal Process  Control ,  vol.  86,  no. PA,  p.  105147,  2023,  doi: 10.1016/j.bspc.2023.105147.
[13] S. Chen, Y. Li, Y. Zhang, Y. Yang, and X. Zhang, “Soft X-ray image recognition and classification of maize seed cracks based on image enhancement and optimized YOLOv8 model,” Comput Electron Agric , vol. 216, no. December 2023, p. 108475, 2024, doi: 10.1016/j.compag.2023.108475.
[14] K. A. Williams, B. Wondimu, A. M. Ajayi, and O. Sokumbi, “Skin of color in dermatopathology: does color matter?,” Hum Pathol , vol. 140, pp. 240–266, 2023, doi: 10.1016/j.humpath.2023.04.012.
[15] R.  Ramli,  A.  S.  Malik,  A.  F.  M.  Hani,  and  A.  Jamil,  “Acne  analysis,  grading  and  computational assessment methods: An overview,” Skin Research and Technology , vol. 18, no. 1, pp. 1–14, 2012, doi: 10.1111/j.1600-0846.2011.00542.x.
[16] B.  Yuan,  L.  Han,  and  H.  Yan,  “Explore  double-opponency  and  skin  color  for  saliency  detection,” Neurocomputing , vol. 425, pp. 219–230, 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2020.04.089.
[17] Y. Lin et al. , “DED: Diagnostic Evidence Distillation for acne severity grading on face images,” Expert Syst Appl , vol. 228, no. May, p. 120312, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.120312.
[18] N. Aslan, G. Ozmen Koca, M. A. Kobat, and S. Dogan, “Multi-classification deep CNN model for diagnosing COVID-19 using iterative neighborhood component analysis and iterative ReliefF feature selection techniques with X-ray images,” Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems , vol. 224, no. November 2021, p. 104539, 2022, doi: 10.1016/j.chemolab.2022.104539.
[19] M.  Ahammed,  M.  Al  Mamun,  and  M.  S.  Uddin,  “A  machine  learning  approach  for  skin  disease detection  and  classification  using  image  segmentation,” Healthcare  Analytics ,  vol.  2,  no.  April,  p. 100122, 2022, doi: 10.1016/j.health.2022.100122.
[20] Z. Fan, J. K. Xie, Z. Y. Wang, P. C. Liu, S. J. Qu, and L. Huo, “Image Classification Method Based on  Improved  KNN  Algorithm,” J  Phys  Conf  Ser ,  vol.  1930,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1930/1/012009.
[21] P. Wang, E. Fan, and P. Wang, “Comparative analysis of image classification algorithms based on traditional machine learning and deep learning,” Pattern Recognit Lett , vol. 141, pp. 61–67, 2021, doi: 10.1016/j.patrec.2020.07.042.
[22] O. Attallah and D. A. Ragab, “Auto-MyIn: Automatic diagnosis of myocardial infarction via multiple GLCMs, CNNs, and SVMs,” Biomed Signal Process Control , vol. 80, no. P1, p. 104273, 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2022.104273.
[23] S. S. Shirke, J. A. Kendule, and S. G. Vyawhare, “Techno-Societal 2016,” Techno-Societal 2016 , pp. 265–274, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-53556-2.
[24] Y.  Lin,  Y.  Guan,  Z.  Ma,  H.  You,  X.  Cheng,  and  J.  Jiang,  “An  Acne  Grading  Framework  on  Face Images  via  Skin  Attention  and  SFNet,” Proceedings  -  2021  IEEE  International  Conference  on Bioinformatics  and  Biomedicine,  BIBM  2021 ,  no.  March,  pp.  2407–2414,  2021,  doi: 10.1109/BIBM52615.2021.9669431.