e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1

## Analisis Performa Deteksi Cacar Monyet dengan Model Klasifikasi Gambar Menggunakan Teachable Machine dan Keras
Ali Nugroho Septihadi , Ilham Hidayatullah , Fredy Susanto * Teknik Informatika, Fakultas Teknik Ilmu Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global Tangerang, Indonesia 1120120131@global.ac.id, 1120120001@global.ac.id, * fredysusanto@global.ac.id
ABSTRACT – Digital  Image  Detection  of  Monkeypox  Disease  Performance  Analysis  using  Image  Classification Model with Teachable Machine and Keras. Advancements in artificial intelligence technology, particularly in the field of machine learning, have opened up significant new opportunities for developing disease detection systems that are faster, more accurate, and more efficient. This study aims to analyze the performance of Teachable Machine and Keras models in classifying monkeypox images using a quantitative approach. A dataset of skin images with indications of monkeypox was collected for the development of image classification models using both tools. The results of the study show that the developed models accurately recognized images that had been seen during the training data for  the "Monkey Pox" category. However, when faced with test images that had not been seen before, the models showed limitations in generalizing, indicating overfitting in that category. Conversely, for the "Other" category, the models were able to recognize well both in the training data and the test data, demonstrating better generalization capability in this category. Therefore, for future research, it is recommended to conduct a more in-depth evaluation of the use of Data Augmentation techniques to expand data variation, as well as to explore other platforms or tools that can provide greater control over test data management.
Keywords: Disease Detection; Machine Learning; Model Accuracy; Teachable Machine
ABSTRAK – Kemajuan  dalam  teknologi  kecerdasan  buatan,  khususnya  di  bidang  pembelajaran  mesin  (machine learning), telah membuka peluang baru yang signifikan untuk membuat sistem deteksi penyakit yang lebih cepat, akurat, dan  efisien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  performa  model  Teachable  Machine  dan  Keras  dalam mengklasifikasikan gambar cacar monyet dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Dataset gambar kulit dengan indikasi cacar monyet dikumpulkan untuk pengembangan model klasifikasi gambar menggunakan kedua alat tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan berhasil mengenali dengan akurat gambar-gambar yang telah dikenal dalam data pelatihan untuk kategori "Monkey Pox". Namun, ketika dihadapkan pada gambar uji yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya,  model  menunjukkan  keterbatasan  dalam  menggeneralisasi,  yang mengindikasikan adanya overfitting pada kelas tersebut. Sebaliknya, untuk kelas "Other", model mampu mengenali dengan  baik  baik  pada  data  pelatihan  maupun  data  uji,  menunjukkan  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam menggeneralisasi pada kategori ini. Oleh karena itu, untuk penelitian selanjutnya disarankan melakukan evaluasi yang lebih  mendalam  terhadap  penggunaan  teknik  Data  Augmentation  untuk  memperluas  variasi  data,  serta  eksplorasi terhadap platform atau alat lain yang dapat memberikan kontrol yang lebih besar terhadap manajemen data uji.
Kata Kunci: Akurasi Model; Deteksi Penyakit; Pembelajaran Mesin; Teachable Machine

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  dalam  teknologi  kecerdasan  buatan, khususnya  di  bidang  pembelajaran  mesin (machine learning), telah  membuka  peluang  baru  yang  signifikan untuk membuat sistem deteksi penyakit yang lebih cepat, akurat, dan efisien [1] . Penggunaan model pembelajaran mesin  dalam  klasifikasi  gambar    terbukti  sangat  efektif dalam  berbagai  aplikasi  medis,  termasuk  deteksi  dan diagnosis penyakit melalui analisis citra medis, misalnya Menganalisis  gambar  kulit  pasien  untuk  mendeteksi tanda-tanda cacar monyet.
Cacar  monyet,  juga  dikenal  sebagai  cacar  monyet, adalah  penyakit  zoonosis  yang  disebabkan  oleh  virus cacar  monyet,  anggota Genus  Orthopoxvirus, famili Poxviridae. Virus ini berkerabat dekat dengan virus variola penyebab  penyakit  cacar,  dan Virus  Vaccinia yang digunakan  untuk  membuat  vaksin  cacar.  Penyakit  ini dapat  menular  dari  hewan  ke  manusia  maupun  antar manusia sehingga menimbulkan gejala yang mirip dengan cacar  namun  sering  kali  lebih  ringan [2],[3] .  Teknologi tidak selalu tersedia di semua tempat, mengintegrasikannya ke dalam praktik medis sehari-hari dapat  menjadi  langkah  penting  dalam  mengendalikan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1 June 30, 2024 – pg. 56
penyebaran  cacar  air,  sekaligus  memberikan  banyak manfaat  dalam mendeteksi penyakit lain.
Model  klasifikasi  gambar  berbasis  pembelajaran mesin  dapat  secara  otomatis  mengidentifikasi  dan memproses  pola  tertentu  dalam  gambar  kulit, meningkatkan akurasi diagnostik dan mengurangi waktu yang  diperlukan  untuk  menganalisis  data,  sehingga memungkinkan  respons  yang  lebih  cepat  terhadap potensi epidemi. Dalam konteks ini, dua alat yang populer dan  sering  digunakan  untuk  mengembangkan  model pembelajaran mesin adalah Teachable Machine dan Keras. Teachable  Machine adalah  platform  yang  dikembangkan oleh  Google  yang  memungkinkan  pengguna    membuat model  pembelajaran  mesin  tanpa  memerlukan keterampilan pemrograman yang ekstensif [4] . Sementara itu, Keras adalah pustaka jaringan saraf tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, yang menyediakan antarmuka yang  mudah  digunakan  untuk  membuat  dan  melatih model pembelajaran mesin.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji seberapa akurat model mesin yang dapat diajarkan dalam mengklasifikasikan gambar cacar monyet. Dikenal karena kemudahan penggunaan dan kemampuannya membangun  model  tanpa  memerlukan  pengetahuan pemrograman  yang  mendalam, Teachable  Machine diharapkan dapat membuat proses pengembangan model pembelajaran  mesin  menjadi  lebih  cepat  dan    efisien. Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mencakup  Keras, perpustakaan  jaringan  saraf  yang  fleksibel  dan  canggih, untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja kedua alat    dalam  konteks  klasifikasi  citra  medis.  Kombinasi teknologi Teachable Machine dan Keras diharapkan mampu menciptakan model pembelajaran mesin yang tidak hanya cepat  dan  akurat,  namun  juga  dapat  diandalkan  untuk aplikasi  lapangan. Lebih lanjut, penelitian ini bertujuan untuk  mencapai  persentase  akurasi  yang  tinggi  dalam pendeteksian gambar cacar monyet, yang nantinya dapat digunakan  sebagai  alat  diagnostik  yang  efektif  dalam memerangi  wabah.  Mengingat  tingginya  akurasi  hasil penelitian, model ini diharapkan menjadi bagian penting dari  strategi  kesehatan  masyarakat  untuk  memerangi cacar monyet dan mengendalikan penyebarannya di masa depan.  Hasil  ini    diharapkan  dapat  berkontribusi  pada pengembangan  lebih  lanjut  teknologi  deteksi  penyakit lainnya dan membawa manfaat besar di berbagai bidang medis.

## 2. DASAR TEORI

## Keras
Library Keras adalah sebuah perangkat lunak sumber terbuka yang dirancang untuk memfasilitasi pembangunan,  pelatihan,  dan  evaluasi  model  neural networks dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python [5] . Dengan antarmuka yang mudah dipahami dan intuitif,  Keras  memungkinkan  para  pengembang  untuk dengan cepat membuat prototipe dan mengimplementasikan berbagai arsitektur jaringan saraf, termasuk Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural  Networks  (RNNs), dan  model-model deep  learning
lainnya [6] .  Keras  juga  menawarkan  dukungan  untuk berbagai tugas dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, termasuk klasifikasi, regresi, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan sebagainya [7] .

## Teachable Machine
Di  sisi  lain, Teachable  Machine, sebagai platform yang memungkinkan  pengguna  untuk  melatih  model machine learning tanpa  perlu  pengetahuan  mendalam  tentang pemrograman  atau  kecerdasan  buatan,  memberikan kontribusi penting dalam pengembangan aplikasi deteksi berbasis mobile [8] . Dengan menggunakan teknik transfer learning, pengguna dapat membuat model Machine Learning (ML) yang  dapat  membedakan  antara  berbagai  kelas objek atau fenomena dengan cepat dan mudah. Integrasi Teachable  Machine dengan TensorFlow  Lite membuka peluang  baru  dalam  pengembangan  aplikasi  deteksi penyakit berbasis mobile yang efektif dan efisien [9] .

## Literatur
Penelitian  sebelumnya  mengenai  metode  deteksi penyakit cacar monyet dengan metode deep learning sudah dilakukan dengan judul “ Monkeypox Detection Using CNN with  Transfer Learning ” [10] . Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  sebuah  sistem  deteksi  penyakit  cacar monyet  menggunakan deep  learning, dengan  fokus  pada identifikasi lesi kulit sebagai indikator infeksi. Pendekatan deep  learning didukung  oleh transfer  learning dan  optimasi hyperparameter untuk  meningkatkan  keakuratan  dan efisiensi.  Berbagai  arsitektur  model  CNN,  termasuk MobileNetV3-s,  EfficientNetV2,  ResNET50,  Vgg19, DenseNet121,  dan  Xception,  dieksplorasi  dan disesuaikan dalam kerangka kerja penelitian ini.
Penelitian  ini  mengevaluasi  kinerja  model menggunakan  berbagai  metrik,  termasuk  AUC,  akurasi, recall, loss, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model hibrida MobileNetV3-s yang dioptimalkan menghasilkan kinerja  terbaik,  dengan F1-score rata-rata  mencapai  0,98, AUC  0,99,  akurasi  0,96,  dan recall 0,97.  Metode  ini menunjukkan  keunggulan  dalam  mendeteksi  penyakit cacar monyet melalui lesi kulit, dengan kemampuan untuk menghasilkan hasil yang konsisten dan akurat.
Penelitian sebelumnya mengenai klasifikasi penyakit cacar monyet dengan metode deep learning sudah dilakukan dengan  judul  “ Klasifikasi  Penyakit  Cacar  Monyet Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network ” [11] . Penelitian  ini  bertujuan  membangun  model  klasifikasi cacar monyet menggunakan CNN arsitektur ResNet-50 dan fungsi optimasi Adam. Dua dataset digunakan, dengan 3192  gambar  untuk  pelatihan  dan  validasi,  dan  770 gambar  untuk  pengujian.  Model  menghasilkan  akurasi validasi  terbaik  94,82%  dan  akurasi  uji  terbaik  76,10%, menunjukkan  potensi  dalam  membantu  diagnosis  dini cacar monyet.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  deteksi  penyakit cacar monyet dengan metode deep learning sudah dilakukan dengan judul “ Deteksi Citra  Digital Penyakit Cacar Monyet menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dengan Arsitektur  MobileNetV2 ” [12] .  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan model algoritma deteksi otomatis untuk
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1 June 30, 2024 – pg. 57
penyakit  cacar  monyet  menggunakan  CNN  dengan arsitektur MobileNetV2 dan penerapan transfer learning. Model  dilatih  dengan  5  epoch  dan  dua  jenis  optimizer, yaitu  Adam  dan  RMSprop.  Hasil  menunjukkan  bahwa Adam optimizer dengan learning  rate 10^-4  menghasilkan akurasi data uji 94% dan akurasi data latih 92% dengan nilai loss function 27%. Dibandingkan dengan RMSprop optimizer,  Adam optimizer terbukti  lebih  efektif  dalam mengoptimalkan  model  untuk  deteksi  cacar  monyet, menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dan  nilai loss function yang lebih rendah.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  deteksi  penyakit cacar monyet dengan metode deep learning sudah dilakukan dengan judul “ Deep learning based detection of monkeypox virus using skin lesion images ” [13] . Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deep learning untuk mendiagnosis cacar  monyet  dari  gambar  lesi  kulit.  Lima  model deep neural  network terlatih,  yaitu  GoogLeNet,  Places365- GoogLeNet, SqueezeNet, AlexNet, dan ResNet-18, diuji dan dibandingkan performanya dalam mendeteksi cacar monyet.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model ResNet-18  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  99,49%, dengan  model-model  lain  yang  dimodifikasi  melalui hyperparameter tuning menghasilkan akurasi validasi di atas 95%. Penerapan teknik Explainable AI (LIME dan Grad- CAM)  memungkinkan  interpretasi  visual  terhadap prediksi  model,  sehingga  membantu  tenaga  kesehatan dalam  menggunakan  model  ini.  Secara  keseluruhan, penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model deep  learning, khususnya  ResNet-18  yang  dimodifikasi,  memiliki potensi  yang  menjanjikan  untuk  menjadi  alat  bantu diagnosis  cacar  monyet  yang  akurat  dan  efisien. Penerapan model ini dapat membantu tenaga kesehatan dalam  mendeteksi  cacar  monyet  secara  dini  dan  tepat, sehingga  dapat  membantu  dalam  penanganan  dan pengendalian penyakit ini.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  deteksi  penyakit cacar monyet dengan metode deep learning sudah dilakukan dengan judul ” Monkeypox Skin Lesion Detection Using Deep Learning  Models:  A  Feasibility  Study ” [14] .  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  metode  deteksi  cacar monyet menggunakan deep learning. Sebuah dataset gambar lesi kulit cacar monyet, cacar air, dan campak ("Monkeypox Skin Lesion Dataset"  - MSLD) dibuat untuk melatih dan mengevaluasi  model deep  learning. Model  VGG-16, ResNet50,  dan  InceptionV3  dilatih  dan  dibandingkan performanya  dalam  mengklasifikasikan  cacar  monyet. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ResNet50  mencapai akurasi tertinggi (82,96%), lebih baik daripada VGG-16 (81,48%) dan sistem ensemble (79,26%). Sebuah prototipe aplikasi  web  juga  dikembangkan  untuk  skrining  cacar monyet online. Meskipun  hasil  awal  pada dataset MSLD yang  terbatas  ini  menjanjikan,  penelitian  lebih  lanjut dengan dataset yang  lebih  besar  dan  beragam  secara demografis  diperlukan  untuk  meningkatkan  generalisasi model. Pendekatan deep learning dengan MSLD memiliki potensi untuk menjadi alat bantu diagnosis cacar monyet yang  akurat  dan  efisien,  membantu  tenaga  kesehatan dalam  mendeteksi  cacar  monyet  secara  dini  dan  tepat,
sehingga  dapat  membantu  dalam  penanganan  dan pengendalian penyakit ini.
Sedangkan  penelitian  yang  membahas  mengenai model Teachable Machine dengan kasus yang berbeda telah dilakukan dengan judul “ Development of an Image Analysis- Based  Prognosis  Score  Using  Google’s  Teachable  Machine  in Melanoma ” [15] .  Studi  ini  menggunakan  kecerdasan buatan (AI) untuk mengembangkan risiko kelangsungan hidup  pada  melanoma  berdasarkan  analisis  gambar. Mereka menggunakan 831 kasus melanoma antara 2012- 2015,  membaginya  menjadi  kelompok  pelatihan  (500 kasus)  dan  kelompok  uji  (331  kasus).  Dengan menggunakan  perangkat  lunak Teachable  Machine dari Google, mereka berhasil mengembangkan skor prognosis untuk  kelangsungan  hidup  secara  keseluruhan  dengan AUC  0,694.  Kelompok  prognosis  "risiko  rendah"  (230 kasus)  memiliki  tingkat  kelangsungan  hidup  93%, sementara kelompok "risiko tinggi" (101 kasus) memiliki tingkat  kelangsungan  hidup  77,2%.  Studi  ini  menyoroti potensi  AI  untuk  memberikan  estimasi  risiko  pada melanoma,  meskipun belum  secara  signifikan meningkatkan klasifikasi risiko yang ada.

## 3. METODOLOGI
Metode  penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap  yang krusial,  yaitu  pengumpulan dataset yang  relevan  dan representatif sesuai dengan  tujuan penelitian. Proses ini melibatkan pencarian sumber data yang terpercaya serta memastikan  keberagaman  dan  kualitas dataset yang digunakan.  Langkah  selanjutnya  adalah  memanfaatkan platform Teachable  Machine sebagai  alat  utama  untuk melatih  model machine  learning . Teachable  Machine menawarkan  antarmuka  yang  ramah  pengguna  untuk proses  pelatihan,  memungkinkan  peneliti  untuk  dengan mudah  mengunggah dataset mereka  dan  menyesuaikan parameter pelatihan.
Proses  pelatihan  dilakukan  dengan  memanfaatkan CNN, sebuah arsitektur neural network yang dikenal efektif dalam memproses data gambar dan mengidentifikasi pola yang  kompleks [16] .  CNN  memiliki  kemampuan  untuk secara  otomatis  mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari gambar yang diberikan, menjadikannya pilihan yang tepat untuk  tugas-tugas  pengenalan  pola  visual  seperti  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini [17] .  Selama  proses pelatihan,  model  CNN  diberikan  informasi  dari dataset yang telah disiapkan, dan dilakukan iterasi berulang untuk mengoptimalkan  bobot  dan  parameter  lainnya  guna meningkatkan akurasi prediksi [18] .
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1 June 30, 2024 – pg. 58
Setelah  proses  pelatihan  selesai,  tahap  selanjutnya adalah  evaluasi  kinerja  model  yang  dihasilkan.  Hal  ini dilakukan dengan menguji model menggunakan data uji yang belum pernah dilihat sebelumnya Hasil evaluasi ini memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model dapat menggeneralisasi pola dari data latih ke data uji, dan sejauh mana model dapat diandalkan dalam aplikasi dunia nyata.  Dengan  demikian,  langkah-langkah  ini  secara keseluruhan  memastikan bahwa penelitian  ini menghasilkan  model  yang  dapat  dipercaya  dan  relevan dalam konteks pengenalan pola visual.

## Gambar 2 Diagram Alur Penelitian

## Pengumpulan Data
Dataset untuk  penelitian  ini  diambil  dari  website Kaggle(https://www.kaggle.com/datasets/nazmussadat 013/monkey-pox-dataset), sebuah platform yang menyediakan berbagai dataset untuk keperluan analisis dan penelitian [19] . Dataset yang  digunakan  terdiri  dari  900 gambar yang menunjukkan gejala penyakit cacar monyet
dan  900  gambar  penyakit  dengan  gejala  yang  hampir serupa  dengan  cacar  monyet,  namun  bukan  penyakit cacar  monyet.  Penggunaan dataset ini  diharapkan  dapat membantu dalam pelatihan model untuk deteksi penyakit cacar monyet dengan akurasi yang tinggi.

## Pembagian Data
Dari  900  gambar monkey  pox dan  900  gambar other yang  dimasukkan  ke  dalam platform “ Teachable  Machine ” untuk  pelatihan  model  deteksi  penyakit.  Platform  ini secara otomatis membagi data menjadi dua bagian, yaitu 85% untuk “ training” dan 15% untuk “testing” . Sehingga, dari total 900 gambar yang di latih ada 135 sampel gambar yang dijadikan data pengujian.

## Pelatihan Model
Machine learning untuk deteksi penyakit cacar monyet dilatih  menggunakan  platform Teachable  Machine yang sangat  mudah  digunakan  dalam  pembuatan  model klasifikasi machine learning tanpa perlu keahlian khusus.[20] Dalam  proses  pelatihan  ini,  model  dibagi  menjadi  dua kelas atau kategori: kelas "monkey pox" dan kelas "other". Kelas "monkey  pox" berisi  gambar-gambar  yang menunjukkan  gejala  penyakit  cacar  monyet,  sedangkan kelas "other" berisi gambar-gambar penyakit dengan gejala yang mirip namun bukan cacar monyet.
Dengan  pengaturan hyperparameter yang  ditetapkan, model dilatih dengan total 120 epoch, menggunakan batch size sebesar  32,  dan learning  rate sebesar  0.0001.  Proses pelatihan  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi dalam  mengklasifikasikan  gambar-gambar  tersebut dengan lebih baik, memungkinkan deteksi penyakit cacar monyet dengan akurasi yang lebih tinggi.
Gambar 3 Contoh Sampel Penyakit Cacar Monyet
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1 June 30, 2024 – pg. 59

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengujian
Langkah pengujian dimulai dengan model yang telah dilatih  sebelumnya  di  impor  ke  dalam  format  Keras menggunakan alat konversi yang sesuai. Proses konversi ini  penting  agar  model  dapat  berfungsi  secara  optimal dalam  lingkungan  Keras.  Selanjutnya, dataset yang  telah disiapkan diberikan kepada model yang telah dikonversi untuk  menguji  kinerjanya.  Dalam  pengujian  ini,  fokus utama  adalah  pada  kemampuan  model  untuk menghasilkan output yang  relevan  dan  akurat.  Setelah
pengujian  selesai,  akurasi  model  dievaluasi  berdasarkan hasil  yang  dihasilkan,  yang  kemudian  dapat  dihitung sebagai persentase dari output yang benar. Setelah  model  berhasil export ,  langkah  selanjutnya adalah menempatkan model beserta labelnya pada lokasi yang  sama.  Proses  pengujian  model  dilakukan  dengan menggunakan Google  Colab ,  sebuah  platform  yang memungkinkan  penggunaan  sumber  daya  komputasi yang  kuat  secara  online.  Gambar-gambar  uji  disimpan dalam folder yang telah disiapkan, yaitu " test ", dan setiap file diakses melalui path yang telah ditetapkan dalam kode program.
Gambar 5 Pelatihan Model Dengan Teachable Machine
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
Gambar 7 Pengujian dengan Google Colab
Ketika  skrip  dijalankan  dalam  lingkungan  Google Colab,  hasil  prediksi  akan  ditampilkan  secara  langsung. Sebagai  contoh,  mungkin  terjadi  prediksi  bahwa  suatu
gambar  termasuk  dalam  kelas  " monkey  pox ",  dengan tingkat kepercayaan sebesar 0.99676955. Ini adalah salah satu  cara  untuk  mengevaluasi  performa  model  secara kuantitatif.
Proses pengujian ini diulang sebanyak 10 kali dengan 3 gambar gambar train class “monkey pox” dan 2 gambar test  yang  tidak  dilatih  sebelumnya  lalu  3  gambar  train untuk  class “other” dan  2  gambar  test  yang  tidak  dilatih sebelumnya  untuk  memastikan  reliabilitas  hasil.  Dalam setiap  iterasi,  digunakan  5  gambar  yang  merupakan contoh cacar monyet dan 5 gambar lainnya yang mewakili kategori lainnya.
Dari  hasil  pengujian,  diperoleh  informasi  sebagai berikut:
(1) Kelas Monkey Pox : Dari 3 gambar yang digunakan untuk  pelatihan  model,  model  berhasil  mendeteksi dengan  baik.  Namun,  dari  2  gambar  uji  yang  belum pernah digunakan sebelumnya, model gagal  mendeteksi kelas "monkey pox".
(2)  Kelas Other :  Model  mampu  mendeteksi  dengan benar baik pada gambar yang digunakan untuk pelatihan maupun  pada  gambar  uji.  Yang  artinya  dapat  peneliti simpukan bahwa model yang dihasilkan dari penelitian ini mengalami overfitting . Overfitting terjadi  ketika  model machine  learning terlalu  kompleks  sehingga  mampu "menghafal"  data  pelatihan  dengan  sangat  baik,  namun gagal  dalam  menggeneralisasi  ke  data  baru  yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena model terlalu sensitif terhadap noise atau detail yang tidak representatif  dalam  data  pelatihan.  Dalam  kasus  ini, overfitting terlihat pada kelas "monkey pox" di mana model gagal mengenali gambar uji baru meskipun berhasil pada data pelatihan.
Table 1 Hasil Pengujian Deteksi Penyakit Cacar Monyet
No Gambar Kategori Sebenarnya Gambar Train/Test Hasil Deteksi Akurasi % 1 M01_03_09.jpg Cacar Monyet Train Cacar Monyet 0.99676955 2 M02_02_09.jpg Cacar Monyet Train Cacar Monyet 0.96165013 3 M05_02_11.jpg Cacar Monyet Train Cacar Monyet 0.99649316 4 M19_02.jpg Cacar Monyet Test Bukan Cacar Monyet 0.9995782 5 M48_01.jpg Cacar Monyet Test Bukan Cacar Monyet 0.99999464 6 NM01_01_00.jpg Bukan Cacar Monyet Train Bukan Cacar Monyet 0.99999976 7 NM03_01_00.jpg Bukan Cacar Monyet Train Bukan Cacar Monyet 1.0 8 NM04_01_12.jpg Bukan Cacar Monyet Train Bukan Cacar Monyet 1.0 9 NM12_01.jpg Bukan Cacar Monyet Test Bukan Cacar Monyet 1.0 10 NM79_01.jpg Bukan Cacar Monyet Test Bukan Cacar Monyet 1.0
Untuk  mengatasi  kendala  ini,  beberapa  langkah perbaikan dapat dipertimbangkan:
Penyetelan Hyperparameter dapat  dilakukan  dengan lebih  mendalam,  seperti  penggunaan  regularisasi  atau upaya  untuk  mengurangi  kompleksitas  model.  Hal  ini dapat  membantu  model  agar  tidak  terlalu  fokus  pada detail dan noise dalam data pelatihan yang mungkin tidak representatif secara umum.
Penggunaan  teknik  Data Augmentation juga  bisa menjadi solusi yang efektif. Dengan memperluas variasi data  melalui  augmentasi,  model  dapat  diberikan  lebih banyak  contoh  yang  berbeda-beda,  sehingga  dapat memperkuat  kemampuannya  dalam  mengenali  pola
umum  tanpa  terlalu  mengandalkan  detail  yang  spesifik dari data pelatihan.
Evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  platform  seperti Teachable Machine menjadi hal yang penting dalam konteks penelitian  ini.  Salah  satu  keterbatasan  yang  dapat diidentifikasi  adalah  kurangnya  fleksibilitas  dalam pengaturan  pembagian  data. Teachable  Machine memang menyediakan kemudahan dengan melakukan pembagian data  secara  otomatis,  namun  pengguna  tidak  memiliki kontrol  penuh  terhadap  proses  ini.  Sebagai  contoh, pengguna  tidak  dapat  menentukan  persentase  gambar yang  akan  dialokasikan  untuk  data  pelatihan (train) dan data  uji (test) secara  langsung.  Hal  ini  dapat  menjadi
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
kendala  ketika  pengguna  ingin  mengatur  ulang  atau menyesuaikan pembagian data sesuai dengan kebutuhan spesifik  penelitian  atau  eksperimen  yang  dilakukan. Sehingga  keterbatasan  ini  dapat  mempengaruhi kemampuan model untuk menggeneralisasi dengan baik ke data baru, karena pembagian yang tidak optimal dapat mempengaruhi  kualitas  pelatihan  dan  evaluasi  model. Dalam  penelitian  yang  mengandalkan  pada  akurasi  dan generalisasi  model,  kontrol  yang  lebih  besar  terhadap pengelolaan data uji dapat membantu memastikan bahwa model  dapat  diuji  dengan  cara  yang  sesuai  dan representatif.
Dengan mengimplementasikan langkah-langkah ini, diharapkan  dapat  meningkatkan  kemampuan  model untuk  mengenali dengan lebih baik kelas yang berbeda, serta mengurangi kemungkinan terjadinya overfitting pada data yang baru atau belum pernah dilihat sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  difokuskan  pada  analisis  performa deteksi  cacar  monyet  menggunakan  model  klasifikasi gambar  dengan  menggunakan Teachable  Machine dan Keras. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, terdapat beberapa  temuan  utama  yang  dapat  disimpulkan. Pertama, model yang dikembangkan berhasil mengenali dengan akurat gambar-gambar yang telah dikenal dalam data  pelatihan  untuk  kategori "Monkey  Pox". Namun, ketika  dihadapkan  pada  gambar  uji  yang  belum  pernah dilihat  sebelumnya,  model  menunjukkan  keterbatasan dalam  menggeneralisasi,  yang  menunjukkan  adanya overfitting pada  kelas  tersebut.  Hasil  ini  menyoroti pentingnya  untuk  melakukan  penyetelan  lebih  lanjut terhadap hyperparameter model,  seperti  penggunaan regularisasi  atau  upaya  untuk  mengurangi  kompleksitas model.  Kedua,  untuk  kelas "Other", model  mampu mengenali dengan baik pada data yang digunakan untuk pelatihan  maupun  pada  data  uji,  menunjukkan kemampuan yang lebih baik dalam menggeneralisasi pada kategori ini.
Dari segi manfaat dan penerapan penelitian, hasil ini memberikan wawasan yang berharga dalam penggunaan model  klasifikasi  gambar  untuk  tujuan  deteksi  medis. Meskipun  demikian,  penelitian  juga  menghadapi beberapa  keterbatasan,  terutama  dalam  fleksibilitas platform seperti Teachable Machine dalam mengelola data uji  dengan  cara  yang  lebih  disesuaikan.  Hal  ini mengindikasikan  perlunya  platform  yang  lebih  fleksibel dan  dapat  disesuaikan  untuk  penelitian  yang  lebih mendalam dan kompleks di masa depan.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk melakukan  evaluasi  yang  lebih  mendalam  terhadap penggunaan teknik Data Augmentation untuk memperluas variasi data, serta eksplorasi terhadap platform atau alat lain  yang  dapat  memberikan  kontrol  yang  lebih  besar terhadap  manajemen  data  uji.  Langkah-langkah  ini diharapkan  dapat  meningkatkan  performa  dan generalisasi  model  secara  keseluruhan  dalam  aplikasi deteksi kelas yang lebih luas dan lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. D. Telaumbanua, P. Hulu, T. Z. Nadeak, R. R.
Lumbantong, and A. Dharma, “Penggunaan Machine Learning Di Bidang Kesehatan,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, pp.
391 – 399, 2020, doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.657.
[2]  L. Budiyarto, A. A. Sabila, and H. C. Putri, “Infeksi Cacar Monyet (Monkeypox),” J. Med. Hutama , vol. 4, no. 02 Januari, pp. 3224 – 3236, 2023.
[3] D. Li, Y. Liu, K. Li, and L. Zhang, “Targeting F13 from monkeypox virus and variola virus by tecovirimat: Molecular simulation analysis,” J. Infect. , vol. 85, no. 4, pp. e99 – e101, 2022, doi:
10.1016/j.jinf.2022.07.001.
[4]  N. Malleswari, P. Yogendra Prasad, D. Prasad, M. N. Shetty, and N. Gupta, “Implementation of Machine Learning Based Google Teachable Machine in Early Childhood Education,” Artic. Int. J. Early Child. Spec. Educ. , vol. 14, no. May, p. 2022, 2022, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/36043 8764
[5]  R. Conlin, K. Erickson, J. Abbate, and E. Kolemen, “Keras2c: A library for converting Keras neural networks to real- time compatible C,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 100, 2021, doi:
10.1016/j.engappai.2021.104182.
[6]  J. Hung et al. , “Keras R -CNN: Library for cell detection in biological images using deep neural networks,” BMC Bioinformatics , vol. 21, no. 1, pp.
1 – 7, 2020, doi: 10.1186/s12859-020-03635-x.
[7] D. Gupta, “Image segmentation Keras:
Implementation of Segnet, FCN, UNet, PSPNet and other models in Keras,” ArXiv , vol. abs/2307.1, pp. 1 – 5, 2023, [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:26015 5027
[8]  M. Carney et al. , “Teachable Machine: Approachable Web-Based Tool for Exploring Machine Learning Classification,” in Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems , in CHI EA ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 1 – 8. doi:
10.1145/3334480.3382839.
[9]  E. A. U. Malahina, R. P. Hadjon, and F. Y. Bisilisin, “Teachable Machine: Real -Time Attendance of Students Based on Open Source System,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, p. 140, 2022, doi:
10.30865/ijics.v6i3.4928.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
[10]  M. Altun, H. Gürüler, O. Özkaraca, F. Khan, J. Khan, and Y. Lee, “Monkeypox Detection Using CNN with Transfer Learning,” Sensors , vol. 23, no. 4, 2023, doi: 10.3390/s23041783.
[11] T. O. Saputra and D. Alamsyah, “Klasifikasi Penyakit Cacar Monyet Menggunakan,” Mdp Student Conf. , pp. 179 – 184, 2023.
[12] P. S. Fransisca and N. Matondang, “Deteksi Citra Digital Penyakit Cacar Monyet menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dengan Arsitektur MobileNetV2,” J. Ilmu Komput. dan Agri- Informatika , vol. 10, no. 2, pp. 200 – 211, 2023, doi: 10.29244/jika.10.2.200-211.
[13]  T. Nayak et al. , “Deep learning based detection of monkeypox virus using skin lesion images,” Med. Nov. Technol. Devices , vol. 18, no. March, p. 100243, 2023, doi: 10.1016/j.medntd.2023.100243.
[14]  S. N. Ali et al. , “Monkeypox Skin Lesion Detection Using Deep Learning Models: A Feasibility Study,” pp. 2– 5, 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2207.03342
[15]  S. Forchhammer, A. Abu-ghazaleh, G. Metzler, and C. Garbe, “Development of an Image Analysis- Based Prognosis Score Using Google ’ s Teachable Machine in Melanoma,” 2022.
[16] E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Analisis dan Implementasi Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 117 – 123, 2020, doi:
10.31294/p.v22i2.8907.
[17]  M. Fasounaki, E. B. Yüce, S. Öncül, and G. Ince, “CNN -based Text-independent Automatic Speaker Identification Using Short Utterances,” Proc. - 6th Int. Conf. Comput. Sci. Eng. UBMK 2021 , vol. 01, pp. 413 – 418, 2021, doi:
10.1109/UBMK52708.2021.9559031.
[18]  M. A. Hossain and M. S. Alam Sajib, “Classification of Image using Convolutional Neural Network (CNN),” Glob. J. Comput. Sci. Technol. , vol. 19, no. May, pp. 13 – 18, 2019, doi:
10.34257/gjcstdvol19is2pg13.
[19]  T. Islam, M. A. Hussain, F. U. H. Chowdhury, and B. M. R. Islam, “A Web -scraped Skin Image Database of Monkeypox, Chickenpox, Smallpox,
Cowpox, and Measles,” bioRxiv , pp. 1 – 12, 2022, doi: 10.1101/2022.08.01.502199.
[20] C. Chazar and M. H. Rafsanjani, “Penerapan Teachable Machine Pada Klasifikasi Machine Learning Untuk Identifikasi Bibit Tanaman,” Pros. Semin. Nas. Inov. dan Adopsi Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 32 – 40, 2022, doi: 10.35969/inotek.v2i1.207.
[21]  C. Dabakoglu, “Artificial Neural Network with
Keras, ” Medium , 2018, [Online]. Available: https://medium.com/@cdabakoglu/artificial- neural-network-with-keras-d858f82f90c5 (diakses: Juni 2024).