e-ISSN : 2715-5064

## IMAGE RECOGNITION BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT KULIT PADA MANUSIA
Muhammad Rizqi Efrian 1 , Ulinnuha Latifa 2
1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
1,2 Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang, Jawa Barat 41361 email: 1 muhammad.rizqi18152@student.unsika.ac.id , 2 ulinnuha.latifa@ft.unsika.ac.id
Abstract This type of skin disease is most common in the world, because  people  get  skin  diseases  due  to  heredity,  environmental factors. In many cases people ignore the impact of skin diseases in the early stages. In the existing system, skin diseases are identified using  an  analyzed  biopsy  process  and  the  drug  is  prescribed manually  by  a  doctor.  To  address  these  manual  inspections  and deliver  promising  results  in  a  short  period  of  time,  we  propose  an automated  image-based  system  for  skin  disease  recognition  using machine  learning  classification.  The  system  will  utilize computational  techniques  to  analyze,  process,  and  derive  imagery data based on various image features. The skin image is filtered to remove unwanted noise and also process it for image enhancement. Feature extraction uses complex techniques such as Convolutional Neural  Network  (CNN),  classifying  images  based  on  softmax classifier algorithms and getting laps...
Keywords -  CNN, Skin, Automatic
Abstrak  −  Jenis  penyakit  kulit  paling  umum  di  dunia,  karena orang  mendapatkan  penyakit  kulit  karena  faktor  keturunan, faktor  lingkungan.  Dalam  banyak  kasus  orang  mengabaikan dampak penyakit  kulit pada tahap awal. Pada  sistem yang ada, penyakit  kulit  diidentifikasi  menggunakan  proses  biopsi  yang dianalisis dan obat diresepkan secara manual oleh dokter. Untuk mengatasi  inspeksi  manual  ini  dan  memberikan  hasil  yang menjanjikan  dalam  waktu  singkat,  kami  mengusulkan  sistem berbasis  gambar  otomatis  untuk  pengenalan  penyakit  kulit menggunakan  klasifikasi  pembelajaran  mesin.  Sistem  ini  akan memanfaatkan teknik komputasi untuk menganalisis, mengolah, dan menurunkan data citra yang didasarkan pada berbagai fitur citra.  Gambar  kulit  disaring  untuk  menghilangkan  noise  yang tidak  diinginkan  dan  juga  memprosesnya  untuk  peningkatan gambar.  Ekstraksi  fitur  menggunakan  teknik  kompleks  seperti Convolutional Neural Network (CNN), mengklasifikasikan citra berdasarkan  algoritma  softmax  classifier  dan  mendapatkan laporan diagnosis sebagai output.
Kata Kunci – CNN, Kulit, Otomatis,

## I. PENDAHULUAN
Memperhatikan  perkembangan  teknologi  saat  ini,  suatu fenomena bahasa pemograman python menarik untuk disimak dengan  seksama  dengan  hampir  semua  lini  keilmuan  ilmiah terkhusus  teknologi,  banyak  menggunakan  aplikasi  bantuan dalam  memecahkan  masalah  kalkulasi  numeric  dan    analisa data  serta  objek  detection  yang  dibuat  dengan  menggunakan bahasa python.
Salah satu bidang penelitian yang masih berkembang saat ini adalah  artificial  Intelligence  (AI),  dalam  pengembangannya salah satu cabang ilmu artificial Intelligence adalah computer vision  dimana  computer  vision  merupakan  ilmu  yang mempelajari  tentang  bagaimana  sebuah  computer  dapat mengenali objek – objek yang diamati atau diobservasi. Dalam
computer  vision  dapat  dibagi  dalam  beberapa  kategori  yaitu objek detection dan image classification.
Objek detection merupakan bidang yang sangat diminati untuk menjadi  bahan  penelitian  bagi  seorang  peneliti  ,  object detection merupakan sebuah teknologi program computer yang berkaitan dengan computer vision dan image processing yang erat  kaitannya  dengan  mendeteksi  suatu  objek  dalam  citra digital yang dapat berupa warna dan bentuk objek Dalam object detection terdapat metode dalam mendeteksi dan mengenali  objek  pada  sebuah  gambar,  salah  satunya  adalah dengan menggunakan metode Convoulutional Neural Network (CNN) yang sering digunakan pada data image. Counvolutional  Neural  Network  merupakan  metode  yang didasari  pada  deep  learning  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalah  yang  berkaitan  dengan  obect detection dan imageclassification, metode ini sering digunakan karena memiliki tingkat akurasi tinggi dan memiliki hasil yang baik  dalam mengenali sebuah objek pada sebuah  pengenalan citra gambar.
Berdasarkan  uraian  diatas,  dalam  laporan  ini  akan  dibuat sebuah sistem untuk mendeteksi penyakit yang ada pada kulit manusia  pada  suatu  gambar.  Adapun  alogaritma  yang digunakan untuk membuatnya adalah alogaritma Counvolutional  Neural  Network.  Sehingga  penelitian  ini berjudul  “Image  Recognition  Berbasis  CNN  untuk  Aplikasi Pendeteksi Penyakit Kulit pada Manusia “ harapannya dengan laporan  ini  mampu  membantu  masyarakat  untuk  dapat membedakan  penyakit  kulit  yang  dialaminya,  dan  juga informasi yang didapatkan tersebut dapat berguna bagi pihak yang membutuhkannya

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
A. Artificial Intelligence
Artificial Intelligence merupakan Sebuah teknologi kecerdasan buatan  dalam  bidang  system  computer  pemograman  yang mampu  melakukan  tugas–tugas  yang  dibutuhkan  manusia  , system  berkerja  secara  otomatis  dan  dapat  mempelajari masalah  –  masalah  yang  didapatkan  melalui  data–data  yang ditelah diterimanya kemudian mempelajari data tersebut untuk dijadikan  sebagai  sebuah  pengalaman  bagi  program  tersebut. jadi  pada  dasarnya  program  dapat  terus  berkembang  seiring banyaknya data yang ia terima.“ Kecerdasan buatan (artificial Intelligence) merupakan  kawasan  penelitian,  aplikasi  dan instruksi  yang  terkait  dengan  pemrograman  komputer  untuk
e-ISSN : 2715-5064
melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas”
Jenis-jenis kecerdasan buatan :
a. Weak  AI  yaitu  Mesin  yang  bertindak  seakan-akan mempunyai kecerdasan
b. Strong AI yaitu mesin yang berpikir dan bertindak seperti manusia
Fungsi artificial Intelligence (AI)
AI  dapat  berfungsi  dan  diterapkan  kedalam  beberapa  jenis teknologi seperti berikut :
1. Otomasi
2.
Machine learning
3. Machine vision
4. Natural language processing
5. Robotika
6. Self driving cars
B. Machine Learning
Machine learning merupakan cabang atau bagian dari artificial Intelligence dengan kemampuan mesin untuk mengakses data yang  ada  dengan  Intelligence  meraka  sendiri,  sistem  dapat mempelajari data yang ada dan melakukan tugas-tugas tertentu , machine  learning mampu  melakukan  ini  dengan  metode mempelajari alogaritma dan model statistik yang ada
Gambar 1. Cabang dari Artificial Intelligence Machine  Learning  (ML) pertama  kali  diperkenalkan  oleh beberapa ilmuwan matematika terkenal seperti Thomas Bayes, Adrien-Marie  Legendre,  dan  Andrey  Markov  pada  sekitaran tahun 1920. Mereka memperkenalkan fundamental dan dasar- dasar Machine  Learning .  Perkembangan Machine  Learning kemudian  berkembang  seiring  waktu,  salah  satu  contoh  nya adalah Deep  Blue karya  IBM  pada  1996.  Dengan menggunakan  konsep Machine  Learning IBM  menciptakan alat  yang  mampu  mengalahkan  pemain  catur  professional. Mereka  menggunakan  algoritma  alpha-beta.  Beberapa  karya lain  terus  berkembang  seperti Google  DeepMind  AI dan AlphaGo . Tugas-tugas  yang  dilakukan  oleh Machine  Learning ini  pun beragam. Tergantung pada jenis pembelajaran apa yang akan dilakukan  oleh Machine  Learning .  Contoh  nya,  ada  program yang  tugas  nya  adalah  menemukan  pola-pola  tertentu  dari sumber  data  yang  besar,  ada  pula  yang  tugas  nya mengklasifikasi  grup  dan  objek  berdasarkan  kesamaan  pola. Software Machine Learning bekerja dengan memetakan input X  ke  output  Y,  dengan  tujuan  agar  dataset  dapat  melakukan
tindakan sesuai yang kita inginkan. Biasanya hal ini dilakukan tanpa  instruksi  khusus  sehingga  program  ML  dalam  hal  ini mampu  menemukan  hubungan  antara  satu  data  dengan  data lain nya secara mandiri.
Supervised  Learing  (classification) merupakan  metode  dari s upervised learning yang dalam hal ini menggunakan validasi data yang dimasukkan kedalam sebuah model untuk menguji akurasi  dan  melakukan  penyesuaian  ketika  metrik  yang diinginkan  tercapai  dan  model  dapat  menyelesaikan  tugas secara  sukses  secara  sendirinya  dan  juga  ada  sebuah  metode supervised  learning yang  bernama regression dalam  hal  ini regression lebih bersifat berkelanjutan seperti fluktuasi harga rumah dan penghitungan efek dari diet dsb.
Gambar 2. Klasifikasi dan regresi Selain Supervised  Learning ,  juga  terdapat Unsupervised Learning sebagai tipe lain nya dari Machine Learning . Berbeda dari Supervised  Learning,Unsupervised  Learning tidak memiliki  data  atau  hasil,  karena  tipe  ini  cenderung mempelajari pola dari data ketimbang output dari olahan data. Salah  satu  metodenya  bernama Clustering (pengelompokan). Dalam clustering ,  data  yang  ada  akan  dikumpulkan berdasarkan kemiripan nya satu sama lain. Aspek atau metode ini biasa digunakan oleh perusahaan dengan data yang besar. Banyak  juga  digunakan  untuk  riset  pasar  ketimbang  untuk pelanggan  (output  produk).  Metode  selanjutnya  dalam Unsupervised  Learning adalah Anomaly  Detection (deteksi anomali/keanehan). Pada metode ini, Machine Learning akan melihat  aktivitas  yang  mencurigakan  dari  sekumpulan  data yang ada. Metode ini sering digunakan untuk mencegah kasus penggelapan dan penipuan. Anomaly Detection juga digunakan untuk  mengontrol  dan  Intelligence  peralatan  dan  melihat apakah  ada  keanehan  dalam  program.  Metode  ini  juga  biasa digunakan  oleh  perusahaan  dan  bukan  dalam  bentuk  produk bagi konsumen.

## Gambar 3 Deteksi Anomali
Tipe  ketiga  dari Machine  Learning adalah Reinforcement Learning .  Tipe  ini  mengajarkan Machine  Learning untuk
e-ISSN : 2715-5064
menyelesaikan  tugas-tugas  yang  ada  dengan  cara  positif maupun negatif. Sebagai perumpamaan, Seorang murid yang mendapat nilai bagus di kelas nya akan mendapat hadiah atas kesuksesan nya. Sebalik nya ketika sang murid mendapat nilai buruk, maka akan terkena efek negatif berupa berdiri didepan kelas.  Dalam  hal reinforcement  learning ini  biasa  digunakan dalam programming robot. Robot akan dipaksa untuk memilih dan mempelajari segala kemungkinan  yang ada dan tahu apa yang  akan  terjadi  ketika  program  memilih  melakukan  A daripada B maupun sebaliknya .
C. Computer Vision
Computer  Vision merupakan  salah  satu  cabang  ilmu pengetahuan  yang bertujuan untuk membuat suatu keputusan yang berguna untuk mengenali objek fisik nyata dan keadaan berdasarkan  sebuah  gambar  atau  citra.  Computer  Vision menjadikan  komputer  “acts  like  human  sight”,  sehingga mendekati kemampuan manusia dalam menangkap informasi visual. Kemampuan itu diantaranya adalah: - Object Detection: Mengenali  sebuah  objek  ada  pada  scene  dan  mengetahui dimana batasanya.
 Recognition: Menempatkan label pada objek.
 Description: Menugaskan properti kepada objek.
 3D  Inference:  Menafsirkan  adegan  3D  dari  2D  yang dilihat.
 Intelligence motion: Menafsirkan gerakan

## D. Deep Learning
Deep learning adalah salah satu bidang machine learning yang memanfaatkan  banyak  layer  pengolahan  informasi  nonlinier untuk  melakukan  ekstraksi  fitur,  pengenalan  pola,  dan klasifikasi.  Menurut  Goodfellow,  dkk., deep  learning adalah sebuah  pendekatan  dalam  penyelesaian  masalah  pada  sistem pembelajaran  komputer  yang  menggunakan  konsep  hierarki. Konsep  hierarki  membuat  komputer  mampu  mempelajari konsep  yang kompleks dengan menggabungkan dari konsep- konsep  yang  lebih  sederhana.  Jika  digambarkan  sebuah  graf bagaimana konsep tersebut dibangun di atas konsep yang lain, graf ini akan dalam dengan banyak layer, hal tersebut menjadi alasan  disebut  sebagai deep  learning (pembelajaran mendalam).

## E. Image Processing
Menurut  Murni,  pengolahan  citra  merupakan  proses pengolahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual. Proses ini mempunyai ciri data masukan dan informasi keluaran  berbentuk  sebuah  citra.  Teknik  pengolahan  citra menggunakan komputer untuk mendeteksi pola bayangan dan warna pada gambar yang sudah tersedia. Informasi yang telah terdeteksi  kemudian  ditransfer  ke  layar  monitor  video. Pengolahan  citra  banyak  digunakan  dalam  dunia  fotografi dalam hal ini  mengubah Intelligence cahaya sebuah foto atau dalam  dunia  perfilman  seperti  animasi,  dunia  kedokteran dalam  membuat analisa medis, dan pada dunia game.

## F. Segmentasi
Menurut  Ramesh  Jain,  Kasturi,  dan  Schunk,  segmentasi merupakan  sebuah  metode  untuk  membagi  sebuah  gambar menjadi  sub-sub  gambar  yang  disebut  area  (region).  Ada  2 pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk  membagi  gambar- gambar  menjadi  daerah-daerah  tertentu  yaitu  Region-based dan Boundary estimation menggunakan edge detection. Pada
pendekatan region-based, semua pixcel yang berkorespondensi dengan  sebuah  objek  dikelompokkan  bersama  dan  diberikan flag yang menandakan bahwa objek merupakan satu area. Dua prinsip  yang  penting  dalam  pendekatan  ini  adalah  value similiarity  dan  spatial  proximity.  Dua  pixcel  dapat dikelompokkan  menjadi  satu  bila  mempunyai  karakteristik Intelligence  yang  serupa  atau  bila  keduanya  memiliki  jarak yang  berdekatan.  Sedangkan  pada  pendekatan  boundary estimation menggunakan edge detection, segmentasi dilakukan dengan menemukan pixcel yang terletak pada sebuah batas are. Pixcel  tersebut  (atau  yang  disebut  sebagai  edges)  dapat diperoleh dengan melihat pixcel yang berdekatan (neighbouring pixels).
G. Pattern Recognition
Pattern  Recognition atau  pengenalan  pola  juga  disebut pembelajaran  mesin  yang  mempelajari  berbagai  Teknik matematika  seperti  Teknik  statistika,  jaringan  syaraf  tiruan, mesin vektor pendukung, dan lain-lain untuk mengklasifikasikan  pola  yang  berbeda.  Data  input  untuk pattern recognition dapat berupa data. Teknik pengenalan pola banyak digunakan pada computer vision. 20 Pengenalan pola memiliki  arti  bidang  studi  yang  melakukan  proses  analisis gambar  yang  bentuk  masukannya  adalah  gambar  itu  sendiri atau  dapat  berupa  citra  digital  dan  bentuk  keluarannya  yaitu suatu  deskripsi.  Tujuan  dari  adanya  pengenalan  pola  adalah meniru  kemampuan  manusia  dalam  mengenali  suatu  objek atau pola tertentu
H. Object detection
Object  detection menentukan  keberadaan  suatu  objek  dan ruang  lingkupnya  serta  lokasi  pada  sebuah  gambar.  Hal  ini dapat  diperlakukan  sebagai  pengenalan  objek  kelas  dua, dimana  satu  kelas  mewakili  kelas  objek  dan  kelas  lain mewakili  kelas  non-objek.  Deteksi  objek  dapat  dibagi  lagi menjadi  soft  detection  dan  hard  detection.  Soft  detetction hanya  mendeteksi  adanya  objek  sedangkan  hard  detection mendeteksi adanya objek serta lokasi objek.

## I. Tipe fungsi Aktifasi
Beberapa  fungsi  aktifasi  yang  dipakai  dalam  neural  network adalah :
1. Fungsi sigmoid biner (logsig)
Fungsi  ini  umumnya  digunakan  untuk  jaringan  syaraf yang dilatih dengan menggunakan metode backpropagation  fungsi  sigmoid  biner  memiliki  nilai antara  0  sampai  1.  Fungsi  Sigmoid  biner  dirumuskan sebagai berikut :
( 𝑠� ) = 1 1+ 𝑒� − 𝑥� (1)
2. Fungsi sigmoid bipolar (tagsig)
Fungsi  ini  memiliki  range  antara  1  samapi  -1.  Fungsi sigmoid bipolar dirumuskan sebagai ( 𝑠� ) = 1− 𝑒� − 𝑥� 1+ 𝑒� − 𝑥� (2)

## J. Learning Rate
Penggunaan  parameter  learning  rate  memiliki  pengaruh penting  terhadap  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  tercapainya target yang diinginkan. Secara perlahan akan mengoptimalkan nilai perubahan bobot dan akan menghasilkan error yang lebih kecil  [1].  Variabel  yang  terdapat  learning  rate  menyatakan suatu  konstanta  yang  bernilai  antara  0.1  sampai  0.9.  Nilai
e-ISSN : 2715-5064
tersebut  menunjukkan  pada  kecepatan  belajar  dari  jaringan. Jika  nilai  learning  rate  nya  terlalu  kecil  maka  epoch  yang dibutuhkan juga semakin banyak untuk mencapai nilai target yang  diinginkan,  sehingga  menyebabkan  proses  training membutuhkan waktu yang lama. Semakin besar nilai learning rate  yang  digunakan  maka  proses  pelatihan  jaringan  akan semakin  cepat,  namun  jika terlalu besar akan  mengakibatkan jaringan  tersebut  tidak  stabil  dan  menyebabkan  nilai  error berulang  pada  nilai  tertentu,  sehingga  mencegah  error mencapai  target  yang  diharapkan.  Pada  pemilihan  nilai variabel  learning  rate  diharapkan  harus  optimal  agar didapatkan proses training yang cepat
K. Rectrifical Linear Unit (ReLu)
ReLu  merupakan  fungsi  aktifasi  pada Artificial  Neural Network yang saat ini banyak digunakan, berikut rumus pada ReLu
( 𝑥 ) = ( 𝑥 , 0) (3)
Dimana x merupakan input neuran yang dikenal sebagai fungsi ramp  dan  analog  dengan  rektifikasi  half-wave  pada  Teknik elektro. Jika input lebih besar 0, outputnya sama dengan input. Fungsi ReLu lebih mirip neuron seperti pada tubuh manusia. Aktifasi ReLu pada dasarnya sebuah fungsi aktifasi non-linier yang  paling  sederhana.  Bila  mendapatkan  input  positif, turunannya  hanya  1,  dengan  kata  lain,  aktifasi  hanya  men- threshold pada nilai nol. Penelitian menunjukan bahwa ReLu menghasilkan pelatihan yang lebih cepat untuk jaringan besar.
Gambar 4. Grafik Fungsi Aktifasi ReLu
L. Convolution Neural Network
Convolutional network atau yang dikenal dengan onvolutional neural network (CNN) adalah tipe khusus dari neural network untuk  memproses  data  yang  mempunyai  topologi  jala  atau grid-like  topology.  Pemberian  nama  convolutional  neural network mengindikasikan bahwa jaringan tersebut menggunakan  operasi  matematika  yang  disebut  konvolusi. Konvolusi  sendiri  adalah  sebuah  operasi  linear.  Jadi convolutional network adalah neural network yang menggunakan konvolusi minimal pada salah satu lapisannya. Convolutional neural network (ConvNets) merupakan special case dari artificial neural network (ANN) yang saat ini diklaim sebagai  model  terbaik  untuk  memecahkan  masalah  object recognition  dan  detection.  Convolutional  Neural  Network (CNN)  termasuk  dalam  jenis  Deep  Neural  Network  karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data  citra.  Secara  Teknik,  convolutional  network  adalah arsitektur yang bisa ditrainning dan terdiri dari beberapa tahap.
Input  dan  output  dari  masing-masing  tahap  adalah  beberapa array  yang  disebut  feature  map  atau  peta  fitur.  Output  dari masing-masing tahap adalah feature map hasil pengolahan dari semua lokasi pada input. Masing-masing tahap terdiri dari tiga layer  yaitu  convolution  layer,  activation  layer  dan  pooling layer
M. Activation Function
Activation function merupakan sebuah node yang ditambahkan di akhir output dari setiap jaringan syaraf. Activation function juga dikenal sebagai Transfer Function yang digunakan untuk menentukan output neural network. Activation function dibagi menjadi  dua  tipe  yaitu  linier  dan  non  linier.  Pada  arsitektur CNN, fungsi aktifasi terletak pada perhitungan akhir keluaran feature  map  atau  sesudah  proses  perhitungan  konvolusi  atau pooling untuk menghasilkan suatu pola fitur. Beberapa macam fungsi aktifasi yang sering digunakan dalam penelitian antara lain fungsi sigmoid, tanh, Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky ReLU (LReLU) dan Parametric ReLU

## N. Tensorflow
Tensorflow merupakan  perpustakaan  perangkat  lunak  yang dikembangkan  oleh  Tim  Google  Brain  dalam  organisasi penelitian  Mesin  Cerdas  Google,  untuk  tujuan  melakukan pembelajaran  mesin  dan  penelitian  jaringan  syaraf  dalam. Tensorflow  menggabungkan  aljabar  komputasi  Teknik pengoptimalan  kompilasi,  mempermudah  penghitungan banyak ekspresi matematis dimana masalahnya adalah waktu yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  perhitungan.  Fitur utamanya meliputi:
1. Mendefinisikan,  mengoptimalkan,  dan  menghitung secara efisien ekspresi matematis yang melibatkan array multidimension (tensors).
2. Pemrograman  pendukung  jaringan  syaraf  dalam  dan Teknik pembelajaran mesin.
3. Penggunaan  GPU  yang  transparan,  mengotomatisasi manajemen dan optimalisasi memori yang sama dan data yang  digunakan.  Tensorflow  bisa  menulis  kode  yang sama dan menjalankannya baik di CPU atau GPU. Lebih khususnya  lagi,  Tensorflow  akan  mengetahui  bagian perhitungan yang harus dipindahkan ke GPU.
4. Skalabilitas komputasi yang tinggi di seluruh mesin dan kumpulan data yang besar.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber  data  merupakan  suatu  yang  sangat  penting  dan menjadi  poin  utama,  sumber  data  nantinya  akan  didapatkan dari hasil pengujian B. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang akan dilakukan pada penelitian kali  ini  akan  didapatkan  langsung  dengan  melakukan pengujian C. Metode Literatur
Metode  ini  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dari  hasil penelitian dan percobaan sebelumnya dengan tujuan menjadi suatu referensi untuk penelitian yang dilakukan kali ini D. Metode Observasi
Metode  ini  dilakukan  dengan  melakukan  pengecekan, pengujian serta mengamati hasil
E.
Teknik Analisis
e-ISSN : 2715-5064
Pada penelitian kali ini data dari hasil percobaan nantinya akan digunakan  akan  diproses  sesuai  dengan  kebutuhan  penulis, kemudian  data  yang  didapatkan  nantinya  akan  di  analisis sesuai kebutuhan.
F.
Diagram Alir Pengujian
Gambar 5. Diagram alir pengujian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Training accuracy
Gambar 6. Training accuracy dan Val accuracy
B. Training Losses

## Gambar 7. Training losses dan Val losses
Dari  gambar  dapat  dilihat  bahwasannya  besarnya  akurasi prediksi  dari  hasil  tranning  data  pada  Image  recognition bebasis CNN untuk penyakit kulit pada manusia ini mendapat 99%  akurat  dan  memiliki  nilai  losses  yang  relatif  kecil  yaitu sebesar 0,019 hal ini membuktikan bahwa program telah dibuat sesuai  dengan  yang  diinginkan  kemudian  program  dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan.
C. Hasil Prediksi/deteksi
TABEL I H ASIL P REDIKSI /D ETEKSI N O H ASIL D ETEKSI G AMBAR D ETEKSI 1 P SORIASIS 2 K URAP 3 B ISUL 4 J ERAWAT 5 E KSIM 6 H ERPES 7 M ELANOMA
Pada  tabel  hasil  uji  coba  dari  sebuah  model  yang  telah dilakukan  training  data    akan    siap  dipakai  untuk  dilakukan pendeteksian atau testing terhadap jenis penyakit yang dialami pada  suatu  citra  gambar  dengan  peresentasi  akurasinya. Kemudian  nilai  akurasi  pada  hasil  deteksi  didapatkan  dari sebuah  classes  yang  ada  pada  folder  train  dan  tes  kemudian hasil  class  akan  mengkomputasi  nilai  keluaran  pada Neural Network yang direpresentasikan berupa diagram grafik, grafik ini  adalah  grafik  yang  sudah  tranning  sebelumnya  dengan menggunakan Convolution  Neural  Network  (CNN), setelah selesai  kemudian  class  akan  memanggil  tensor  berdasarkan nama  yang  mengembalikan  data  berupa  nama  tensor  yaitu
Mulai Import bahan pengujian Melakukan pengujian Apakah gambar terdekteksi? Hasil terbaca selesai 0 0.5 1 1.5 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Accuracy Val_Accuracy Train_Accuraccy 0 1 2 3 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Losses Val_losses Train_Losses IYA TIDAK
e-ISSN : 2715-5064
“ detection_score ”  skor  dimulai  dari  0 -1 yang merepresntasikan  nilai  0%-100%.  Pada  hasil  prediksi  atau deteksi  yang telah didapatkan menunjukkan besarnya akurasi training sebesar 0,99 atau 99% dengan loss sebesar 0,024 atau 0,024%  dan  besarnya  validasi  akurasi  sebesar  0,9931atau 99.31%, dengan loss sebesar 0,0192 atau 1,92%.

## D. Pengumpulan DATASET
Pada jurnal ini penulis mengumpulkan  dan membuat dataset berupa  gambar  yang  didapat  dari  google  image.  Jurnal  ini menggunakan metode crawling dimana metode ini merupakan metode  untuk  mencari  data  image  pada  image  google  secara acak dengan mengumpulkan data-data yang diinginkan.
Gambar 8. Searching pada Google image

## 1. Membuat susunan data untuk Dataset
Laporan  ini  membuat  susuanan  data  yang  terdiri  dari  3 folder  zip    yaitu  TRAIN,  TEST,  dan  VALID  pada  masing masing  folder  terdapat  7  folder  macam-macam  atau  jenis penyakit  yang  ingin  dideteksi  diantaranya  Bisul,  Eksim, Herpes, Jerawat, Kurap , Melanoma, dan Psoriasis.
2. Intelligence data Google Drive dengan Google COLAB
Pada  laporan    ini  penulis  menghubungkan  data  yang dimasukkan  pada Google  Drive dan  menghubungkannnya kedalam Google  COLAB hal  ini  bertujuan  agar  data  dapat selalu  diakses  tanpa  perlu  memasukkannya  lagi  kedalam Goolge COLAB , data akan secara otomatis terhubung melalui kode program yang sudah dijalankan pada Google COLAB

## E. Pengolahan Citra
1. Training Neural Network
Training  Nerual  Network  atau  pelatihan Neural Network adalah bagian dari proses yang utama dalam suatu objek  detection  dimana  sebuah  Neural  Network  dilatih untuk  mempelajari  suatu  pola  dan  warna  yang  dapat digunakan  untuk  menghasilkan  suatu  pengenalan  deteksi objek yang sesuai dengan yang diinginkan dengan tingkat akurasi tinggi
Gambar 9. Program Training Dataset
Dari  gambar  diatas  data  train  akan  diproses dengan epoch sebesar 30 dengan ukuran batch per epoch sebesar 10 yang artinya data tranning sebanyak 30x dengan besar ukuran batch yaitu 10
2. Export Graph Model
Apabila  proses  training  selesai  program  akan membuat sebuah Intelligence yang dibuat secara otomatis oleh  Tensorflow  berbentuk  graph  tensor  yang  tujuannya untuk  menyimpan  informasi  proses  Training  data  yang telah  dilakukan,  selanjutnya  proses  training  yang  telah selesai  akan  dieksport  pada  graph  tensor  sehingga  model dari grafik analisis hasil training  akan ditampilkan
Gambar 10. Grafik Hasil Trainning
3. Arsitektur  Jaringan  Convultion  Neural  Network
(CNN)
Pada gambar merupakan jaringan dari convolutional Neural Network yang mempunyai beberapa bagian  yaitu  image  for  detection  ,  input  neuron, Convolution  +  Activation  (ReLU)  +  Pooling  Layer, Classification  dan  Detection  Output.  Pada  bagian  proses image for detection gambar atau citra yang akan dideteksi akan dikonversi kedalam ukuran 100 x 100 pixels dengan warna RGB (Red, Green , Blue) dengan channel sebanyak tiga,  setiap  neuron  memiliki  nilai  parameter  dimana parameter  yang  digunakan  dalam  jaringan  ini  berkisar antara 0 sampai 1 , proses ini bertujuan untuk menyamakan ukuran citra agar memudahkan program dalam mendeteksi objek pola serta warna.
Gambar 11. Diagram Arsitektur
e-ISSN : 2715-5064
Gambar 12. Diagram Arsitektur

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil  deteksi  image  recognition  berbasis  CNN  untuk mendeteksi  penyakit  kulit  pada  manusia  menunjukkan keberhasilan dengan tingkat akurasi sebesar 99% dan loss sebesar 1.92%.
2. Pada  model  CNN  jumlah  banyaknya  dataset  sangat berpengaruh  terhadap  perkembangan  program  dalam mentrainning  dan  melakukan  self  learning  dimana semakin  banyaknya  data  program  dapat  memiliki berbagai  macam  pengalaman  sehingga  hasil  prediksi semakin akurat
DAFTAR PUSTAKA
[1]. R. M.  W. A. R. Rima Tri Wahyuningrum, “Pengenalan Pola Senyum Menggunakan  Backpropagation”, Rekayasa, vol.  4,  no.  1,  pp.  70-75, 2017
[2]. S.  Sena,  “Deep  Reinforcement  Learning  Student”,  medium.com,  30
Oktober 2017. [Online]. Available :
https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep-learning-part-2- multilayer-perceptron-e8f98d625b09. [Accessed 31 Mei 2021] [3]. S.  Wibirama,”Doctor”. Introduction  of  Deep  Learning  for  Computer Vision, Bandung, Institut Teknologi Bandung, 2020, pp. 166-175, 2016 [4]. “Mengenal  Convolutional  Neural  Network”,  Medium.com,  4  april 2018.  [Online].  Available:  https://medium.com/nodeflux/mengenal- convolutional-neural-network-8bd207ad4a8d. [Accessed 1 Juni 2021]
[5]. W. S. Y. W. fenti Endrianti, “Sistem Pencatatan Kehadiran Otomatis di Ruang  Kelas  Berbasis  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN), vol. 1, no. 1, pp 40-44, 2018.
[6]. B.  S.  Muhammad  Zufar,  "Jurusan  Matematika,  Fakultas  MIPA,"
Convolutional Neura Network  untuk Pengenalan Wajah Secara Real- Time, vol. V, no. 2, pp. A-72 - A-77, 2016.
[7]. M.  Yunus,  Medium.com,  ”13  Artificial  Neural  Network  (ANN)| Evaluation  &  Optimization  Model  Deteksi  Tweet  Hoax,  3  juni  2020. [Online].  Available:  https://yunusmuhammad007.medium.com/13- artificial-neural-network-ann-evaluation-optimization-model-deteksi- tweet-hoax-6eb018d37c4. [Accessed 1 Juni 2021]