## Deteksi Otomatis Jerawat Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Fajar Sudana Putra 1 , Kusrini 2 , Mei P Kurniawan 3
123 Teknologi Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
1 fajar.0106@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3 meikurniawan@amikom.ac.id
Abstract— The development of cosmetology in the world lately is growing  rapidly.  These  developments  are  balanced  by  the emergence  of  cosmetics  and  skin  care  from  various  brands,  but not a few negative effects from use, one of which is acne. Acne is one  of  the  problems  on  the  skin,  especially  the  face  that  arises physiologically  because  almost  everyone  has  experienced  it (Wasitaatmadja,  2010).  Acne  consists  of  various  types,  namely blackheads, whiteheads, papules and cysts (Bhate, K. & Williams, 2013). Not a few people who want to remove and be free from acne. The  current  technological  developments  in  the  field  of  image processing  in  recent  years  with  the  application  of  convolutional neural networks have shown significant performance by having a high level of accuracy, for example object detection which recently had image restoration. Therefore, technological developments to facilitate  the  treatment  of  acne  are  urgently  needed  by  medical personnel,  especially  dermatologists.  This  research  focuses  on developing  the  accuracy  of  the  method  using  the  hough  circle transform & Convolutional Neural Network (CNN) method. This study proves the increase in accuracy and accuracy of the object of acne detection using the Convolutional Neural Network (CNN) method. The results of the learning process obtained a CNN model with an accuracy of 99.8% to 100%, so it can be concluded that the CNN method designed in this study can classify images well.
I ntisari — Perkembangan  tata  rias  di  dunia  belakangan  ini semakin  pesat  perkembangannya.  Perkembangan  tersebut diimbangi dengan banyaknya kemunculan kosmetik dan skin care dari  berbagai  merk,  namun  tak  sedikit  juga  efek  negatif  dari penggunaan  yang  ditimbulkan  salah  satunya  adalah  jerawat. Jerawat  merupakan  salah  satu  masalah  pada  kulit  terutama wajah  yang  timbul  secara  fisiologis  karena  hampir  setiap orang pernah  mengalaminya  (Wasitaatmadja,  2010).  Jerawat  terdiri dari  berbagai  jenis  yaitu  blackhead,whitehead,papula  dan  kista (Bhate,  K.  &  Williams,2013).  Tidak  sedikit  orang  yang  ingin menghilangkan  dan  terbebas  dari  jerawat.  Perkembangan teknologi saat ini dalam bidang image prosessing dalam beberapa tahun  ini  dengan  penerapan  jaringan  saraf  convolutional menunjukkan  kinerja  yang  begitu  signifikan  dengan  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi,  misalnya  deteksi  objek  yang  mana baru-baru  ini  memiliki  restorasi  gambar.  Oleh  karena  itu perkembangan teknologi untuk mempermudah dalam penanganan jerawat sangat dibutuhkan tenaga medis khususnya dokter  spesialis  kulit.  Penelitian  ini  fokus  dalam  pengembangan keakurasian metode menggunakan metode hough circle transform &  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Penelitian  ini membuktikan  peningkatan  akurasi  dan  ketepatan  objek  deteksi jerawat  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network (CNN). Hasil dari proses learning didapatkan model CNN dengan akurasi 99,8% hingga 100%, Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode  CNN  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  dapat mengklasifikasi citra dengan baik.
Kata  Kunci—  CNN,  Convolutional  Neural  Network,  Deteksi Otomatis Jerawat, Image Processing.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  tata  rias  di  dunia  belakangan  ini  semakin pesat  perkembangannya.  Perkembangan  tersebut  diimbangi dengan  banyaknya  kemunculan  kosmetik  dan  skin  care  dari berbagai merk. Munculnya berbagai macam kosmetik dan skin care  tersebut  menimbulkan  banyak  pro  dan  kontra  dari  segi efek  pemakaian.  Banyak  skin  care  dan  kosmetik  yang  dapat memuaskan  penggunanya  dengan  manfaat  yang  ditimbulkan dari penggunaan kosmetik atau skin care tersebut, namun tak sedikit  juga  efek  negatif  dari  penggunaan  yang  ditimbulkan salah satunya adalah jerawat.
Pada bidang image processing terdapat beberapa algoritma yang  dapat  digunakan.  Di  antaranya  adalah Naïve  Bayes, Support  Vector  Macine ,  dan Neural  Network .  Salah  satu algoritma  yang  sering  digunakan  adalah Neural  Network . Neural Network dikembangkan berdasarkan cara kerja jaringan saraf  pada  otak  manusia.  Sejalan  dengan  perkembangan teknologi,  maka,  dikembangkan  pula  algoritma  pengolahan citra  digital.  Salah  satu  pengembangan  dari  deep  learning adalah Convolutional Neural Network. Pada tahun 1989, Yan LeCun,  dkk  mengembangkan  model  Neural  Network  dengan melakukan  klasifikasi  citra  kode  zip  menggunakan  kasus khusus  dari  Feed  Forward  Neural  Network  yang  kemudian diberi  nama Convolutional  Neural  Network  (CNN). Metode Convolutional  Neural  Network memiliki  hasil  yang  paling signifikan  dalam  pengenalan  citra  digital.  Hal  tersebut dikarenakan  CNN  diimplementasikan  berdasarkan  sistem pengenalan citra pada visual cortex manusia.
Oleh karena itu perkembangan teknologi untuk mempermudah  dalam  penanganan  jerawat  sangat  dibutuhkan tenaga  medis  khususnya  dokter  spesialis  kulit.  Penelitian  ini fokus dalam pengembangan keakurasian metode menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  (CNN). Penelitian  ini membuktikan peningkatan akurasi dan ketepatan objek deteksi jerawat  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN).

## II. T INJAUAN P USTAKA
Untuk  Mendukung  Penelitian  ini,  Penulis  merujuk  pada berbagai  penelitian  yang  ada  keterkaitan  dengan  penelitian yang akan diambil baik secara langsung maupun tidak langsung, penelitian tersebut antara lain :
Penelitian  yang  berjudul  “ An  Automatic  Diagnosis Method  of  Facial  Acne  Vulgaris  Based  on  Convolutional Neural Network ” oleh Xiaolei Shen, Jiachi Zhang, Chenjun Yan & Hong Zhou  pada tahun 2018, dalam penelitian ini [1]  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network
untuk melakukan segmentasi citra, penelitian tersebut tidak menjelaskan nilai akurasi dari hasil penelitiannya.
Penelitian  yang  berjudul  “Deteksi  Jerawat  Otomatis Pada Citra Wajah Studi Kasus Pada Kulit Penduduk Jawa” oleh  Yanuangga  G.H.L  dan  Lukman  Zaman    pada  tahun 2015,  [2]  penelitian  ini  meliputi  pemisahan  warna  kulit wajah dengan menggunakan model warna YCbCr dan HSV serta untuk metode deteksinya menggunakan GLCM yaitu, contrast,  correlation,  energy dan  homogeneity.  Pemisahan data  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  perbandingan 70:30.  Pada  tahapan  pelatihan  70  sample  foto  wajah dilakukan  ekstraksi  untuk  area  yang  dianggap  sebagai kondisi  kulit  wajah  normal  sebanyak  145,  area  kulit berjerawat  sebanyak  135  dan  area  bintik-bintik  sebanyak 136. Hasil pelatihan menggunakan support vector machine dilakukan  setelah  proses  validasi  silang  sebanyak  10 perulangan silang yang menunjukkan nilai akurasi sebesar 93%.
Penelitian yang berjudul “ Medical Image Processing in Automatic Acne Detection for Medical Treatment ” oleh Ms.Watcharaporn  Sitsawangsopon  dan  Ms.  Maetawee Juladash  pada tahun 2014, penelitian ini [3] menggunakan metode  HSV  dan  tresholding  untuk  mendeteksi  titik persebaran jerawat pada wajah.
Penelitian  yang  berjudul “Automated  facial  acne assessment  from  smartphone  images” oleh  Mohammad Amini,  Fartash  Vasefi,  Manuel  Valdebran,  Kevin  Huang, Haomiao  Zhang,  pada  tahun  2018,  penelitian  ini  [4] menggunakan  60  foto  digital  dan  10  foto  wajah  orang secara langsung.  Metode yang digunakan adalah Gaussian Filter  dan  Otsu  thresholding untuk  mendeteksi  titik persebaran  jerawat  pada  wajah.  Dari  metode  yang digunakan  dihasilkan  92%  akurasi  deteksi  jerawat  dapat dideteksi.
Penelitian yang berjudul “Acne image analysis: lesion localization  and  classification” oleh  Fazly  Salleh Abas, Benjamin Kaffenberger, Joseph Bikowski, Metin N. Gurcan,  pada  tahun  2016,  makalah  ini  membahas  proses penentuan  region-of-interest  dengan  [5]  menggunakan entropy-based filtering dan thresholding serta ekstraksi ciri lesi  akne.  Metode  ekstraksi  fitur  menggunakan discrete wavelet  frames  dan  gray-level  co-occurence  matrix .  Dari metode  yang  digunakan  dihasilkan  85.5%  akurasi  yang dapat dideteksi.
Penelitian  yang  berjudul “Incremental  circle  hough transform: An improved method for circle detection” oleh A. Oualid Djekoune, Khadidja Messaoudi, Kahina Amara, pada tahun 2016, makalah ini membahas modifikasi metode Circle  Hough  Transform  (CHT) untuk  [6]  meningkatkan kinerja  deteksi  dari  segi  performa.  Kebaruan  metode  ini terletak  pada  penggunaan  properti  inkremental  untuk mengurangi  kebutuhan  sumber  daya  dan  properti  paralel untuk mengurangi waktu komputasi.
Penelitian  yang  berjudul “Skin  Disease  Recognition Method Based on Image Color and Texture Features” Oleh Li-sheng  Wei,  Quan  Gan,  and  Tao  Ji,  pada  tahun  2018,
makalah ini membahas deteksi masalah kulit yaitu  herpes, dermatitis, dan psoriasis [7]  menggunakan metode deteksi yang  diusulkan.  Hasil  penelitian  dengan  metode  yang diusulkan menghasilkan hasil deteksi yang lebih efektif dan layak untuk diterapkan.
Penelitian yang berjudul “Automatic diagnosis of skin diseases  using  convolution  neural  network” oleh T.Shanthia  R.S.Sabeenian,  R.Anand  pada  tahun  2020, makalah  ini  membahas  [8]  deteksi  masalah  kulit  secara umumnya  menggunakan  metode  deteksi  yang  diusulkan yaitu Convolutional  Neural  Network  (CNN). Hasil penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi yang berkisar dari 98.6% sampai 99.04%.
Penelitian  yang  berjudul “Automated  Skin  Disease Identification  using  Deep  Learning  Algorithm “  oleh Sourav Kumar Patnaik, Mansher Singh Sidhu, Yaagyanika Gehlot,  Bhairvi  Sharma  and  P.  Muthu  pada  tahun  2018, makalah ini [9] membahas deteksi beberapa masalah kulit menggunakan  metode  Deep  Learning.  Sistem  terdiri  dari tiga  fase-  fase  ekstraksi  fitur,  fase  pelatihan,  dan  fase pengujian  /  validasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  menjelaskan bahwa terjadinya peningkatan akurasi dan keakuratan yang maksimal untuk memprediksi penyakit kulit pada wajah
Penelitian  yang  berjudul “Derm-NN:Skin  Diseases Detection  Using  Convolutional  Neural  Network” oleh Tanzina Afroz Rimi; Nishat Sultana; Md. Ferdouse Ahmed Foysal pada  tahun  2020,  makalah  ini  membahas  tentang deteksi  penyakit  kulit  [10]  menggunakan  Convolutional Neural  Network  (CNN)  hasil  penelitian  tersebut menjelaskan adanya peningkatan parforma dari hasil presisi deteksi menggunakan metode yang diusulkan.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data set. Data yang didapatkan dari dataset jurnal atau  website  database  untuk  kulit  berjerawat  dan  kemudian diobservasi  untuk  digunakan  dalam  pengujian  metode penelitian ini.

## B. Convolutional Neural Network
Algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  pada penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengklasifikasi  citra buahbuahan.  Berbeda dengan  algoritma klasifikasi  biasa,  jika pada algoritma klasifikasi biasanya melakukan proses ekstraksi fitur dan klasifikasi secara terpisah maka model algoritma dari cabang bidang deep learning ini akan mengekstraksi fitur lalu mengklasifikasi  citra  dalam  satu  proses.  Dengan  kata  lain, ekstraksi  fitur  pada  algoritma  CNN  juga  ikut  me-learning. Penelitian  ini  bermaksud  untuk  merancang  model  CNN  yang dapat  mengklasifikasi  citra  buah  dengan  akurasi  yang  baik. Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  proses  pembuatan  sistem klasifikasi CNN seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY ) Vol. 1, No. 2, September 2021

## Gambar. 1 Alur Pembuatan Sistem Klasifikasi CNN.
Proses  pembuatan  sistem  klasifikasi  CNN  dimulai  dari perancangan  arsitektur  CNN.  Proses  learning  (pembelajaran) atau  sering  disebut  juga  dengan  training  (latih)  dimaksudkan untuk melatih model CNN yang telah dirancang dapat dilihat dari gambar 2.
Gambsr. 2 Alur Proses Learning
Kemudian  setelah  proses  learning  akan  dilakukan proses testing, proses tersebut dapat dilihat dari gambar 3.
Gambar. 3 Alur Proses Testing
Proses  testing  (pengujian)  adalah  proses  terakhir  dari keseluruhan sistem penelitian. Proses testing dilakukan untuk menguji  ketepatan  klasifikasi  dengan  menilai  indeks  yang dihasilkan oleh model CNN yang telah dilatih.
Proses  penghitungan  akurasi  merupakan  proses  akhir  pada penelitian ini. Akurasi dalam penelitian ini merupakan variabel yang merepresentasikan kinerja yang digunakan untuk menilai tolok  ukur  keberhasilan  model  CNN  untuk  mengklasifikasi citra  buah-buahan.  Persamaan  yang  digunakan  untuk menghitung akurasi ditunjukkan pada persamaan (4).

## (4) IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian ini, data latih dan data uji dibagi dengan perbandingan 90:10.
Gambar 4. Pembagian Data Latih
Didalam setiap data latih terdapat 64 data latih pada fungal acne , 63  data  latih  pada acne  nodules dan  63  data  latih  pada acne fulminans .

## Gambar. 5  Hasil Pengujian Data Training.
Dari hasil pengujian data training diatas menunjukan nilai best score sebesar 100% yang kemudian dapat dilanjutkan dengan melakukan pengujian dengan data tes yang sudah disediakan, yaitu dengan 10 data tes pada tiap kategorinya. Hasil pengujian data tes yang telah diujiakan berdasarkan tiap kategorinya dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini.
Gambar. 6 Hasil Presentase deteksi.
Berdasarkan pengujian data tes dengan hasil pengujian data training yang telah dilakukan, dapat dilihat dari hasil data tes yang  telah  dihasilkan  pada  pengujian  diatas  (gambar  no  1-9 dihitung dari atas kiri kekanan).
1. Gambar  no  1  menunjukan  bahwa  data  gambar  untuk kategori acne nodules dengan hasil prediksi menunjukan acne  nodules dengan  nilai  akurasi  98%, sedangkan  gambar  no  2  dan  no  9  memperoleh  nilai akurasi 100%.
2. Gambar  no  3  menunjukan  bahwa  data  gambar  untuk kategori fungal acne dengan hasil prediksi menunjukan fungal  acne dengan  nilai  akurasi  75.8%,  sedangkan gambar no 5 dan no 8 memperoleh nilai akurasi 100% dan 99.8%.
3. Gambar  no  4  menunjukan  bahwa  data  gambar  untuk kategori acne  fulminans dengan  hasil  prediksi menunjukan acne fulminans dengan nilai akurasi 99.9%, sedangkan  gambar  no  6  dan  no  7  memperoleh  nilai akurasi 98.3% dan 100%.
Dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  deteksi fungal  acne memperoleh  akurasi  rata-rata  diatas  98%, acne  nodules memperoleh akurasi rata-rata diatas  99% dan acne fulminans memperoleh  akurasi  rata-rata  diatas  99%  dari  data  tes  yang telah diujikan. Nilai tersebut menunjukan bahwa tiap kategori jerawat  yaitu fungal  acne,  acne  nodules dan acne  fulminans dapat  terdeteksi  dengan  baik  dengan  rata-rata  akurasi  diatas 98%.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  penelitian  tersebut  peneliti  dapat  memperoleh  hasil kesimpulan  nilai akurasi deteksi jerawat dengan menggunakan metode CNN yaitu 99,8 % hingga 100%. Saran untuk peneliti selanjutnya  dapat  mengembangkan  nilai  akurasi  deteksi jewarat  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  lainnya  dan dapat menambahkan jumlah data set.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Saya panjatkan ucapan syukur terhadap Tuhan Yang Maha Esa beserta keluarga, kerabat,dan dosen pembimbing saya yang telah  mendukung  dan  membimbing  untuk  melakukan  sebuah penelitian ini.
R EFERENSI
[1] Shen, Xiaolei & Zhang, Jiachi & Yan, Chenjun & Zhou, Hong. (2018). An  Automatic  Diagnosis  Method  of  Facial  Acne  Vulgaris  Based  on Convolutional Neural Network. Scientific Reports. 8. 10.1038/s41598-
018-24204-6. [2] Yanuangga G.H.L, Lukman Zaman,"DETEKSI JERAWAT OTOMATIS  PADA  CITRA  WAJAH  STUDI  KASUS  PADA  KULIT PENDUDUK  JAWA",  Teknik  Informatika  Universtas  Darul  Ulum, Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, Seminar Nasional “Inovasi dalam Desain dan Teknologi” - IDeaTech 2015

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY ) Vol. 1, No. 2, September 2021
[3] Watcharaporn  Sitsawangsopon,  Maetawee  Juladash,"Medical  Image Processing  in  Automatic  Acne  Detection  for  Medical  Treatment",
School of Information, Computer and Communication Technology,Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University, 2014
[4] Vasefi,  Fartash  &  Kemp,  William  &  MacKinnon,  Nicholas  &  Amini, Mohammad & Valdebran, Manuel & Huang, Kevin & Zhang, Haomiao.
(2018). Automated facial acne assessment from smartphone images. 22. 10.1117/12.2292506.
[5] Fazly
Salleh
Abas, Benjamin Kaffenberger, Joseph Bikowski, and Metin  N.  Gurcan "Acne  image  analysis:  lesion localization and classification", Proc. SPIE 9785, Medical Imaging 2016:
Computer-Aided Diagnosis, 97850B (24 March 2016); https://doi.org/10.1117/12.2216444
[6] A.  Oualid  Djekoune,  Khadidja  Messaoudi,  Kahina  Amara  (2016) “ Incremental circle hough transform: An improved method for circle detection”, https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.12.064
[7] Li-sheng  Wei,  Quan  Gan,  Tao  Ji,  "Skin  Disease  Recognition  Method Based  on  Image  Color  and  Texture  Features",  Computational  and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2018, Article ID 8145713, 10 pages, 2018. https://doi.org/10.1155/2018/8145713
[8] T.  Shanthi,  R.S.  Sabeenian,  R.  Anand,  “Automatic  diagnosis  of  skin diseases  using  convolution  neural  network”,  Microprocessors  and Microsystems,  Volume  76,  2020,  103074,  ISSN  0141-9331, https://doi.org/10.1016/j.micpro.2020.103074.
[9] Patnaik  S. K,  Sidhu  M.  S,  Gehlot  Y,  Sharma B,  Muthu  P.  Automated Skin  Disease  Identification  using  Deep  Learning  Algorithm.  Biomed Pharmacol J 2018;11(3).
[10] T.  A.  Rimi,  N.  Sultana  and  M.  F.  Ahmed  Foysal,  "Derm-NN:  Skin Diseases  Detection  Using   Convolutional  Neural  Network,"  2020  4th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), Madurai, India, 2020, pp. 1205-1209, doi: 10.1109/ICICCS48265.2020.9120925.