Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 65 - 71
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Peningkatan kinerja arsitektur ResNet50 untuk Menangani Masalah Overfitting dalam Klasifikasi Penyakit Kulit
Improving ResNet50 Architecture Performance to Address Overfitting Issues in Skin Disease Classification
Handoko Adji Pangestu 1* , Kusrini 2 1,2 Program Pascasarjana, Universitas Amikom Yogyakarta
1 handokoadjipangestu@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id*

## Abstract
Skin diseases are a significant global health issue, affecting millions of people worldwide. Deep learning, particularly with the transfer learning approach, has shown great potential in improving the diagnosis of skin diseases. This study aims to evaluate various  techniques  in  the  context  of  skin  disease  classification  using  transfer  learning,  focusing  on  the  utilization  of  the ResNet50 architecture. The steps include data preprocessing, model design with variations in dense layers, fine-tuning, and dropout, as well as model performance evaluation. The results indicate that adding dense layers and fine-tuning significantly improve  classification  accuracy.  Models  without  additional  dense  layers  achieved  an  accuracy  of  around  90%,  while  fine- tuned models achieved an accuracy of about 94%, and models with added dense layers and fine-tuning achieved an accuracy of  about  92%.  Overall,  adding  dense  layers  and  fine-tuning  are  effective  strategies  for  enhancing  the  performance  of  skin disease classification models.
Keywords: skin diseases, deep learning, transfer learning, resnet50, classification

## Abstrak
Penyakit  kulit  merupakan  masalah  kesehatan  global  yang  signifikan,  mempengaruhi  jutaan  orang  di  seluruh  dunia.  Deep learning,  khususnya  dengan  pendekatan  transfer  learning,  telah  menunjukkan  potensi  besar  dalam  meningkatkan  diagnosis penyakit  kulit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  berbagai  teknik  dalam  konteks  klasifikasi  penyakit  kulit menggunakan  transfer  learning,  dengan  fokus  pada  penggunaan  arsitektur  ResNet50.  Langkahnya  meliputi  pra-pemrosesan data,  perancangan  model  dengan  variasi  lapisan  dense,  fine-tuning,  dan  dropout,  serta  evaluasi  kinerja  model.  Hasil menunjukkan bahwa penambahan lapisan dense dan fine-tuning secara signifikan meningkatkan akurasi klasifikasi. Variasi model tanpa penambahan lapisan dense mencapai akurasi sekitar 90%, sementara model dengan fine-tuning mencapai akurasi sekitar 94%, dan model dengan penambahan lapisan dense dan fine-tuning mencapai akurasi sekitar 92%. Secara keseluruhan, penambahan lapisan dense dan fine-tuning merupakan strategi efektif dalam meningkatkan kinerja model klasifikasi penyakit kulit.
Kata kunci: penyakit kulit, deep learning, transfer learning, resnet50, klasifikasi

## 1. Pendahuluan
Penyakit kulit adalah sebuah problema kesehatan yang signifikan,  mempengaruhi  jutaan  orang  di  seluruh dunia.  Kulit  sebagai  organ  bagian  terbesar  dari  tubuh manusia,  berfungsi  dengan  baik  pelindung  utama. Epidermis, dermis, dan subkutis merupakan bagian dari lapisan  kulit  yang  semuanya  memiliki  peran  yang berbeda namun penting dalam fungsi perlindungan dan regulasi  tubuh  [1].  Gangguan  pada  pertumbuhan  sel kulit  yang  tidak  normal  serta  faktor  lingkungan  dapat
menyebabkan  berbagai  penyakit  kulit  yang  bervariasi [2].
Lebih  900  juta  individu  secara  keseluruhan  di  dunia. pernah  menderita  penyakit  kulit,  dengan  lebih  dari 3.000  jenis  penyakit  yang  telah  diidentifikasi  [3]. Penyakit  kulit  sangat  umum  di  Indonesia,  mencapai 4,60%-12,95%.  Penyakit  ini  menduduki  peringkat ketiga  dari  sepuluh  penyakit  yang  paling  umum  [4]. Oleh  karena  itu,  diperlukan  teknologi  yang  bisa

## Handoko Adji Pangestu, Kusrini
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
mengidentifikasi penyakit kulit umum dengan kemampuan serupa seperti deep learning .
Teknologi deep  learning telah  menunjukkan  potensi besar  dalam  meningkatkan  diagnosis  penyakit  kulit, dengan  tingkat  ketepatan  yang  setara  dengan profesional medis [5]. Deep learning sendiri merupakan bagian  dari machine  learning yang  menerapkan pendekatan pembelajaran hierarkis. Ide ini merupakan evolusi  dari  model  jaringan  saraf  tiruan  [6].  Berbagai studi  telah  mengeksplorasi  penggunaan  pendekatan deep  learning dengan transfer  learning menggunakan model  seperti  ResNet50  untuk  mengklasifikasikan penyakit berdasarkan citra digital.
Penelitian yang relevan menunjukkan bahwa penggunaan  gambar  digital  untuk  klasifikasi  penyakit sangat  efektif.  Misalnya  dengan  akurasi  94% menggunakan  ResNet50  berhasil  membedakan  lesi rongga mulut jinak dan ganas  [7]. Penelitian lain juga mendeteksi  pneumonia  dari  citra  sinar-X  dengan akurasi 92,95% menggunakan VGG-19 [8]. Meskipun demikian,  tidak  semua  penelitian  menunjukkan  hasil yang  positif.  Faktor  utama  yang  menyebabkan penurunan  akurasi  adalah  kompleksitas  data  penyakit mata.  Dengan  menggunakan  ResNet-50  mencapai akurasi hanya 66,71% [9]. Sementara penelitian lainnya mencapai  akurasi  65,29%  [10].  Namun,  temuan  ini masih penting untuk memahami kesulitan menerapkan pembelajaran  mendalam  untuk  diagnosis  penyakit mata.
Berdasarkan  studi  relevan  yang  sudah  dipaparkan, secara  langsung  dapat  membantu  penelitian  ini. Penelitian ini memiliki potensi untuk memperkuat dasar teoritis  dan  menggambarkan  peran  penelitian  dalam pemahaman  saat  ini.  Selain  itu,  dengan  melakukan analisis terhadap hasil sebelumnya, penelitian ini dapat mengidentifikasi  area  pengetahuan  yang  belum terungkap  atau  menemukan  ruang  lingkup  baru  yang membutuhkan studi lebih lanjut.
Penelitian  serupa  mengungkapkan  masalah overfitting dalam  pengklasifikasian  penyakit  kulit  dengan menggunakan  metode transfer  learning menggunakan ResNet50  [11].  Penelitian  lain  mengamati  bahwa meskipun  penggunaan  dataset  yang  besar  dapat meningkatkan akurasi, namun memerlukan penyimpanan  yang  besar  pula  [12].  Studi  lain menyoroti pentingnya langkah pra-pemrosesan gambar dalam  model  machine  learning  untuk  mencegah overfitting [13].  Penelitian  lainnya  juga  menekankan kebutuhan  akan  pengaturan hyperparameter yang optimal  untuk  meningkatkan  performa  model  [2]. Selanjutnya, penelitian lain mengungkapkan peningkatan  akurasi  melalui  proses fine-tuning pada arsitektur model yang telah dipelajari sebelumnya [14].
Ini  menyoroti  perlunya  penelitian  tambahan  untuk meningkatkan pemahaman dan kinerja model ResNet50
dalam  mengklasifikasikan  penyakit  kulit  yang  terbagi menjadi  lima  kategori,  dengan  memperhatikan tantangan overfitting serta upaya meningkatkan akurasi melalui  penggunaan  teknik  pre-processing,  dropout, fine-tuning, dan regulasi.
Penelitian ini berfokus mengeksplorasi dan mengembangkan  metode  deep  learning  yang  lebih efektif dan  efisien dalam mengklasifikasikan berbagai jenis penyakit kulit. Upaya utama dalam penelitian ini mengatasi masalah overfitting yang sering terjadi pada model deep learning dengan memanfaatkan teknik pre- processing yang  tepat,  pengaturan hyperparameter yang  optimal,  dan  penerapan  teknik fine-tuning pada arsitektur model yang digunakan. Selain itu, penelitian ini  juga  untuk  meningkatkan  akurasi  model  dalam klasifikasi  penyakit  kulit  melalui  penggunaan  teknik dropout dan regulasi lainnya.
Secara  keseluruhan,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengembangkan model diagnosis penyakit kulit berbasis deep  learning yang  dapat  diandalkan  dan akurat, sehingga dapat membantu tenaga medis dalam memberikan  diagnosis  yang  lebih  cepat  dan  tepat. Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam bidang medis, khususnya  dalam  diagnosis  penyakit  kulit,  serta membuka  jalan  bagi  penelitian  selanjutnya  dalam pengembangan teknologi deep learning untuk aplikasi medis.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menerapkan metodologi kuantitatif untuk mengevaluasi  efektivitas  berbagai  teknik,  termasuk peningkatan  jumlah  dense  atau neuron ,  penggunaan dropout , fine-tuning , dan regulasi L1/L2, dalam konteks klasifikasi penyakit kulit. Proses penelitian melibatkan serangkaian  langkah  rinci  yang  mencakup  pelatihan, validasi,  dan  pengujian  model  menggunakan transfer learning dengan  memanfaatkan  arsitektur  ResNet50. Transfer learning sendiri merupakan strategi pembelajaran  mesin  yang  memanfaatkan  pengetahuan yang telah diperoleh dari tugas sebelumnya [15].
Metodologi kuantitatif yang diterapkan dalam penelitian ini memungkinkan analisis yang terukur dan objektif  terhadap  efektivitas  berbagai  teknik  dalam meningkatkan  performa  model  klasifikasi  penyakit kulit.  Dengan  memanfaatkan  arsitektur  ResNet50 sebagai  basis,  di  mana  model  yang  telah  dilatih  pada tugas  sebelumnya  digunakan  sebagai  titik  awal  untuk mengatasi  masalah  baru.  Hal  ini  tidak  hanya menghemat  waktu  dan  sumber  daya  komputasi,  tetapi juga meningkatkan akurasi model dengan memanfaatkan  fitur  yang  telah  dipelajari  dari dataset yang  lebih  luas.  Setiap  teknik  yang  diuji,  mulai  dari peningkatan jumlah dense atau neuron hingga regulasi L1/L2, diuji secara sistematis untuk menilai

## Handoko Adji Pangestu, Kusrini
kontribusinya terhadap peningkatan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas model.
Penelitian  ini  difokuskan  pada  penggunaan transfer learning untuk  mengidentifikasi  beberapa  jenis penyakit  kulit  umum,  seperti Acne  and  Rosacea , Eczema , Melanoma  Skin  Cancer  Nevi  and  Moles , vitiligo , dan kondisi normal kulit. Tahapan-tahapan ini digambarkan  secara  detail  dalam  Gambar  1,  yang memberikan gambaran menyeluruh tentang proses yang dijalankan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan  serangkaian  langkah,  terdiri dari  tujuh  tahapan  yang  telah  dipersiapkan  secara sistematis  dan  dilaksanakan  secara  bertahap  untuk mencapai  tujuan.  Pada  tahap  awal,  dilakukan  studi literatur  yang  mendalam  dengan  tujuan  untuk mengeksplorasi berbagai pengetahuan dan konsep yang relevan  dalam  bidang  klasifikasi  penyakit  kulit. Langkah ini dilakukan untuk mendapatkan pemahaman menyeluruh tentang perkembangan terkini dalam teknik klasifikasi  dan  metodologi  yang  berhubungan  untuk menjadi  dasar  dalam  tahap  berikutnya,  yaitu pengumpulan dataset.
Langkah  selanjutnya  dalam  tahap  kedua  adalah mengumpulkan dataset yang  dibutuhkan.  Dataset adalah representasi objek dalam memori yang memuat data  dan  hubungannya,  dengan  struktur  yang  serupa dengan data dalam sebuah basis data. Terdapat dua jenis dataset,  yaitu  dataset  privat  dan  dataset  public  [16]. Dataset yang digunakan penelitian ini merupakan data public meliputi Skin Datasets dan Dermnet yang dapat diakses  melalui platform Kaggle  yang  disajikan  oleh Mohamed Abdalgwad dan Shubhamgoel27. Dataset ini
berisi  berbagai  macam  citra  digital  penyakit  kulit  dan dapat  diunduh  langsung  dari  tautan  yang  tersedia. Tujuan  tahap  ini  adalah  untuk  menyiapkan  data  yang akan dimanfaatkan dalam tahap berikutnya yaitu untuk pra-pemrosesan data.
Pada  tahap  ketiga,  langkah  penting  dalam  persiapan dataset untuk melatih dan menguji model adalah proses pra-pemrosesan  data.  Pra-pemrosesan  data  sendiri adalah  tahap  di  mana  data  mentah  disiapkan  sebelum diproses lebih lanjut. Ini melibatkan penghapusan data yang tidak relevan dan transformasi data ke format yang lebih  mudah  dimengerti  oleh  sistem  [17].  Pra- pemrosesan pada penelitian ini melibatkan penggunaan normalisasi  untuk  memastikan  piksel  memiliki intensitas  yang  seragam,  sehingga  meningkatkan kualitas  data  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  model. Selain  itu, resizing juga  dilakukan  untuk  memastikan konsistensi  ukuran  gambar.  Dengan  melakukan  kedua proses  ini,  dataset  dipersiapkan  secara  optimal  untuk penggunaan  dalam  persiapan  perancangan  model  dan pembelajaran model.
Pada tahap selanjutnya yaitu keempat, dirancang model klasifikasi menggunakan pendekatan transfer learning dengan  memanfaatkan  model  ResNet50.  Struktur ResNet-50  terdiri  dari  50  lapisan  yang  membentuk jaringan  residual,  seperti  namanya,  jaringan  ini menggunakan pembelajaran residual. Secara konseptual,  residual  mengacu  pada  fitur  yang dikurangkan  dari  lapisan  input  yang  sudah  dipelajari sebelumnya  [18].  Arsitektur  ResNet-50  dapat  dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Arsitektur ResNet-50
Proses keempat ini melibatkan beberapa variasi model untuk  arsitektur  ResNet-50,  dimulai  dari  model  tanpa lapisan  dense  tambahan,  model  dengan fine-tuning , serta model dengan penambahan lapisan dense dan f ine- tuning .  Model  ini  dirancang  sesuai  dengan  spesifikasi yang telah ditentukan berdasarkan tujuan penelitian.
Setelah  menyelesaikan  perancangan  model,  langkah berikutnya  adalah  tahap  kelima  yaitu  melakukan pelatihan  model.  Proses  ini  melibatkan  pemanfaatan dataset pelatihan untuk menyesuaikan parameter-model sesuai  dengan  struktur  yang  telah  direncanakan sebelumnya. Dataset ini terbagi menjadi 80% data yang akan digunakan untuk pelatihan serta 20% data validasi, dengan menggunakan 25 epochs dan batch size sebesar 32.
Pada  tahap  keenam,  model  yang  sudah  di-latih dievaluasi  dengan  menggunakan  dataset  pengujian

## Handoko Adji Pangestu, Kusrini
yang  berbeda.  Pengujian  ini  bertujuan  Untuk mengevaluasi  performa  model  secara  keseluruhan. berdasarkan parameter penilaian yang telah ditetapkan, termasuk  presisi, recall , f1-score, dan  akurasi dari confusion matrix .
Confusion  matrix merupakan  salah  satu  cara  untuk mengevaluasi seberapa baik performa model klasifikasi dalam machine learning dengan menampilkan perbandingan  antara  kategori  yang  sebenarnya  dan yang  diprediksi  oleh  model  [19]. Confusion  matrix dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Confusion Matrix
Berdasarkan confusion  matrix ,  dapat  dilakukan perhitungan untuk mengukur seberapa baiknya kinerja suatu  model  dalam  melakukan  klasifikasi.  Dalam  hal ini, presisi, recall , f1-score dan akurasi dapat dihitung, yang  setiap  parameter  bergantung  pada  empat  metrik utama  yaitu True  Positive (TP), False  Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN).
Akurasi  adalah  ukuran  yang  membandingkan  jumlah prediksi yang benar secara keseluruhan dengan jumlah total  data  dalam  dataset.  Kemampuan  model  untuk melakukan prediksi dengan tepat tercermin dalam nilai akurasi.  Persamaan  1  menggambarkan  rumus  untuk menghitung akurasi.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 (1)
Presisi  adalah  ukuran  yang  membandingkan  jumlah prediksi yang benar positif dengan jumlah total prediksi positif.  Ketepatan  mencerminkan  seberapa  akurat model dalam memprediksi data aktual sebagai  positif. Persamaan  2  menunjukkan  rumus  untuk  menghitung presisi.
Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(2)
Recall adalah  tingkat  keberhasilan  model  dalam mengidentifikasi  kembali  nilai  positif.  Ini  juga menunjukkan seberapa baik model dapat membedakan data  positif  dengan  data  sebenarnya.  Rumus  untuk menghitung recall ditunjukkan dalam Persamaan 3.
Recall = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Langkah akhir adalah analisis hasil akhir, di mana hasil pengujian model diselidiki secara komprehensif untuk mengevaluasi keberhasilan pendekatan transfer learning yang  diterapkan.  Evaluasi  ini  mencakup pemeriksaan  peningkatan  jumlah  lapisan  dense  atau neuron ,  penggunaan dropout , fine-tuning ,  serta pengaturan L1/L2 pada model ResNet50.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Perancangan Model
Pada tahap perancangan model, berbagai variasi model telah dikembangkan berdasarkan arsitektur ResNet-50. Dalam eksperimen ini, dilakukan pembandingan antara model  tanpa  lapisan  dense  tambahan,  model  dengan fine-tuning ,  serta  model  dengan  penambahan  lapisan dense  dan fine-tuning .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa penambahan  lapisan  dense  pada  model  ResNet-50, secara signifikan meningkatkan kemampuan klasifikasi.  Penambahan  lapisan  dense  memberikan model  lebih  banyak  kemampuan  untuk  mengekstraksi fitur  lebih  abstrak  dari  gambar,  yang  dapat meningkatkan  akurasi  klasifikasi.  Selain  itu,  teknik fine-tuning juga  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan performa  dengan  memperbarui  bobot  yang  telah dipelajari  pada  lapisan  awal  arsitektur  ResNet-50, sehingga  menghasilkan  model  yang  lebih  disesuaikan dengan data pelatihan.
Penggunaan dropout juga memberikan dampak positif terhadap performa model dengan membantu mengatasi masalah overfitting . Dropout secara efektif mengurangi ketergantungan  antar- neuron dalam  jaringan  saraf, sehingga mencegah model bergantung terlalu kuat pada fitur khusus dari data latihan.
3.2. Hasil Pelatihan Model
Pada hasil pelatihan, dalam rangka menguji efektivitas peningkatan  jumlah  dense  atau neuron ,  penggunaan dropout , fine-tuning ,  serta  regulasi  L1/L2,  tiga percobaan  dilakukan  pada  model  klasifikasi  penyakit kulit. Variasi model pertama menggunakan model tanpa penambahan  lapisan dense  dengan melatihnya menggunakan  data  pelatihan  selama  25 epoch dengan ukuran batch 32,  menunjukkan  peningkatan  akurasi yang  konsisten  selama  proses  pelatihan.  Meskipun akurasi  mencapai  sekitar  0.9934  pada  tahap  akhir, validation dalam  kinerja  klasifikasi  pada  model menunjukkan diangka 0.9315 sehingga dapat diakatan terjadinya overfitting .  Grafik  training  serta validation accuracy dan loss dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Riwayat Training Tanpa Lapisan Dense
Variasi  model  kedua  hasil  pelatihan  model  tanpa penambahan  lapisan  dense,  yang  kemudian  dilakukan fine tuning , menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam  akurasi  dan  kinerja  model.  Pada epoch awal, akurasi  mencapai  sekitar  0.8394,  tetapi  setelah fine

## Handoko Adji Pangestu, Kusrini
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
tuning ,  akurasi  meningkat  secara  dramatis  menjadi sekitar  0.9976.  Meskipun  terdapat  fluktuasi  dalam kinerja  pada  beberapa epoch awal  dan validation accuracy diangka 0.9486, model berhasil memperbaiki kinerjanya  dengan  menunjukkan  kemampuan  adaptasi yang  baik  terhadap  data.  Diagram  training  serta validation accuracy dan loss dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Grafik Riwayat Training Fine-tuning
Pada variasi model ketiga, dengan penambahan lapisan dense  dan fine-tuning ,  terlihat  peningkatan  signifikan dalam akurasi dan kinerja klasifikasi model. Meskipun ada  sedikit  penurunan  kinerja  dalam  mengenali beberapa  kategori  tertentu,  secara  keseluruhan, pendekatan  ini  berhasil  meningkatkan  akurasi  dan kinerja  model  secara  signifikan.  Seperti  yang ditunjukkan oleh hasil evaluasi klasifikasi pada Gambar 6,  model  bekerja  dengan  baik  dalam  mengenali sebagian besar kategori penyakit kulit.
Gambar 6. Grafik Riwayat Training Model Lapisan Dense dan Fine- tuning
Secara  keseluruhan,  penambahan  lapisan  dense, dropout ,  regulasi  L1/L2  dan fine-tuning berhasil meningkatkan  akurasi  dan  kinerja  model  secara signifikan.  Meskipun  terdapat  fluktuasi  dalam  kinerja pada  beberapa  kategori,  percobaan  menunjukkan bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam mengenali sebagian besar kategori penyakit kulit. Oleh karena  itu,  strategi fine-tuning dengan  penambahan lapisan dense dapat dianggap sebagai pendekatan yang efektif  dalam  meningkatkan  kinerja  model  klasifikasi penyakit kulit.
3.3. Hasil Evaluasi Model
Hasil  evaluasi  model  yang  terungkap  menunjukkan peningkatan yang cukup signifikan dalam akurasi pada ketiga variasi model klasifikasi penyakit kulit. Variasi model  awal,  tanpa  penambahan  lapisan  dense, menghasilkan akurasi sekitar 90% pada data uji. Meski demikian,  adanya  perbedaan  yang  cukup  besar  antara
akurasi pada data pelatihan dan validasi menunjukkan kemungkinan  terjadinya  overfitting.  Detail  precision, recall,  f1-score,  dan  support  untuk  variasi  model pertama  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Evaluasi  ini memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif tentang  performa  model  dalam  mengklasifikasikan berbagai jenis penyakit kulit,
Gambar 7. Classification Report Tanpa Lapisan Dense
Variasi  model  kedua,  dengan  menerapkan fine-tuning tanpa  menambahkan  lapisan  dense,  menunjukkan peningkatan  akurasi,  mencapai  sekitar  92%  pada  data uji.  Meskipun  terjadi  fluktuasi  pada  beberapa epoch awal  dan  perbedaan  yang  signifikan  antara  akurasi pelatihan  dan  validasi,  model  berhasil  menunjukkan adaptasi  yang  baik  terhadap  data.  Berikut precision , recall , f1-score dan support pada variasi model kedua dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Classification Report Fine-tuning
Pada variasi model ketiga, dengan penambahan lapisan dense  dan fine-tuning ,  meskipun  terjadi  sedikit penurunan kinerja dalam mengenali beberapa kategori, model tetap berhasil mencapai akurasi sekitar 92% pada data uji. Secara keseluruhan, penambahan lapisan dense dan  penerapan fine-tuning memberikan  peningkatan yang konsisten dalam kinerja model dalam mengklasifikasikan  penyakit  kulit,  meskipun  terdapat fluktuasi  dalam  beberapa  kategori.  Berikut precision , recall , f1-score dan support pada variasi model pertama dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Classification Report Lapisan Dense dan Fine-tuning

## Handoko Adji Pangestu, Kusrini
Secara keseluruhan, hasil evaluasi menunjukkan bahwa penggunaan kombinasi penambahan lapisan dense dan fine-tuning secara  signifikan  meningkatkan  akurasi model  klasifikasi  penyakit  kulit  hingga  mencapai sekitar 92% pada data uji. Meskipun terdapat fluktuasi dalam  kinerja  pada  beberapa  kategori,  seperti  yang terlihat  dalam detail  precision , recall ,  dan f1-score , pendekatan  ini  memberikan  penyesuaian  yang  lebih baik  terhadap  data  dan  mengurangi  risiko overfitting yang  terlihat  pada  variasi  model  awal.  Dengan demikian,  strategi  ini  tidak  hanya  meningkatkan performa dalam mengenali berbagai jenis penyakit kulit tetapi juga menghasilkan hasil yang lebih konsisten dan dapat diandalkan.
3.4. Hasil Perbandingan Model
Penelitian  ini  menguji  tiga  skenario  berbeda  untuk mengklasifikasikan penyakit kulit menggunakan model deep  learning .  Pada  skenario  pertama  tanpa  lapisan dense ,  model  mencapai  akurasi  tinggi  sebesar  0.9934, namun validasi dan pengujian menurun menjadi 0.9315 dan  0.90,  mengindikasikan  kemungkinan overfitting . Skenario  kedua  dengan fine-tuning menunjukkan peningkatan akurasi hingga 0.9995, sementara validasi sedikit  menurun  menjadi  0.9210  dan  pengujian meningkat  menjadi  0.91.  Skenario  ketiga,  yang menggabungkan  lapisan dense dan fine-tuning , memberikan  hasil  paling  seimbang  dengan  akurasi 0.9791,  validasi  0.9337,  dan  pengujian  0.92.  Berikut perbandingan  hasil  dari  scenario  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Perbandingan Akurasi Skenario Skenario Akurasi Validasi Testing Tanpa Lapisan Dense 0.9934 0.9315 0.90 Fine Tuning 0.9995 0.9210 0.91 Lapisan dense dan Fina Tuning 0.9791 0.9337 0.92
Selain akurasi, loss adalah salah satu metrik kritis dalam evaluasi  model  deep  learning  untuk  mengindikasikan seberapa baik model dapat  menggeneralisasi dari data pelatihan  ke  data  baru.  Skenario  pertama,  yang  tidak menggunakan lapisan dense, menunjukkan akurasi loss yang  rendah  sebesar  0.0345,  namun  mengalami peningkatan signifikan pada loss validasi (0.2358) dan testing  (0.2993),  yang  mengisyaratkan  adanya  potensi overfitting pada data pelatihan. Skenario kedua, dengan menerapkan fine  tuning ,  mencatat  akurasi  loss  yang sangat rendah sebesar 0.0031, menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kinerja model pada data  pelatihan.  Namun,  skenario  ini  juga  mengalami peningkatan  pada loss validasi  (0.3776)  dan testing (0.3913),  menunjukkan  dampak fine-tuning terhadap generalisasi model. Skenario ketiga, yang menggabungkan  lapisan dense dan fine-tuning , menunjukkan  keseimbangan  dengan  akurasi loss sebesar 0.2205 dan penurunan yang lebih baik pada loss validasi  (0.3635)  serta  testing  (0.3924).  Berikut
perbandingan hasil loss dari skenario dapat dilihat pada Tabel 2.
Kombinasi  lapisan dense dan fine-tuning dalam penelitian  ini  tidak  hanya  berhasil  meningkatkan akurasi  pada  data  pelatihan,  tetapi  juga  secara signifikan  meningkatkan  kemampuan  model  untuk menggeneralisasi  hasil  pada  data  validasi  dan pengujian.  Skenario  tersebut  menunjukkan  bahwa strategi  ini  menghasilkan  keseimbangan  yang  optimal antara  performa  pada  data  pelatihan  dan  kemampuan model untuk diterapkan pada kasus-kasus baru. Secara keseluruhan,  penelitian  ini  menyoroti  pentingnya penggunaan  strategi  yang  tepat  dalam  konfigurasi model deep  learning untuk  mencapai  hasil  yang memadai dalam klasifikasi penyakit kulit, mempertimbangkan  baik  akurasi  maupun  generalisasi model terhadap berbagai jenis data evaluasi.
Tabel 2. Tabel Perbandingan Loss Skenario Skenario Akurasi Loss Validasi Loss Testing Loss Tanpa Lapisan Dense 0.0345 0.2358 0.2993 Fine Tuning 0.0031 0.3776 0.3913 Lapisan dense dan Fina Tuning 0.2205 0.3635 0.3924

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  perbandingan  model yang  dilakukan,  variasi  model  yang  melibatkan penambahan lapisan dense dan fine-tuning menunjukkan  peningkatan  signifikan  dalam  akurasi klasifikasi  penyakit  kulit.  Variasi  pertama  tanpa penambahan  lapisan dense berhasil  mencapai  akurasi yang  baik,  tetapi  terdapat  indikasi overfitting dengan akurasi  sekitar  90%.  Di  sisi  lain,  variasi  model  kedua yang  menggunakan fine-tuning tanpa  lapisan  dense menunjukkan  peningkatan  dalam  akurasi,  mencapai sekitar 91% pada data uji.  Variasi model ketiga,  yang menggabungkan  penambahan  lapisan dense dan fine- tuning ,  memberikan  akurasi  yang  konsisten  pada kinerja  kategori,  dengan  akurasi  sekitar  92%.  Secara keseluruhan, penambahan lapisan dense dan penerapan fine-tuning serta regulasi telah terbukti sebagai strategi yang sangat efektif dalam meningkatkan kinerja model klasifikasi penyakit kulit. Kedua teknik ini tidak hanya berhasil  meningkatkan  akurasi  pada  data  pelatihan, tetapi juga secara signifikan meningkatkan kemampuan model untuk menggeneralisasi hasil pada data uji yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil dari penelitian ini memberikan konfirmasi yang kuat akan pentingnya dalam  memilih  konfigurasi  model  yang  tepat  dalam upaya mencapai hasil yang optimal klasifikasi penyakit kulit menggunakan pendekatan deep learning . Dengan demikian,  langkah  ini  tidak  hanya  meningkatkan keakuratan  dalam  pengenalan  berbagai  jenis  penyakit kulit  tetapi  juga  meningkatkan  kepercayaan  dalam aplikasi klinis di bidang medis.

## Handoko Adji Pangestu, Kusrini

## Daftar Rujukan
[1]   F.  Shoviantari  and  L.  Agustina,  "PENYULUHAN PENCEGAHAN KANKER KULIT DENGAN,
PENYULUHAN  PENCEGAHAN  KANKER  KULIT," Journal  of  Community  Engagement  and  Employment, p. 41, 2021.
[2]   N.  Alyyu,  R.  Y.  N.  Fuadah  and  N.  K.  C.  Pratiwi, "Klasifikasi Kanker Kulit Ganas Dan Jinak Menggunakan Metode Convolutional Neural Network," e-Proceeding of Engineering, p. 3200, 2022.
[3]   C.  Pelc,  "Skin  diseases  such  as  eczema  can  cause  sleep disturbances, study finds," 6 12 2023. [Online]. Available: https://www.medicalnewstoday.com/articles/skin- diseases-such-as-eczema-can-cause-sleep-disturbances- study-finds.
[4]   N.  S.  Rahayu,  A.  D.  Puteri  and  L.  M.  A.  Isnaeni,
"HUBUNGAN  PERILAKU  MASYARAKAT  DAN PENGGUNAAN AIR SUNGAI DENGAN GANGGUAN PENYAKIT KULIT DI DESA KAMPUNG PINANG WILAYAH KERJA
PUSKESMAS  PANTAI  RAJA," Jurnal  Imliah  Ilmu Kesehatan, p. 435, 2023.
[5]   e.  a.  Mutakin,  Implementasi  Artificial  Intelligence  (AI) dalam  Kehidupan,  Daerah  Khusus  Ibukota  Jakarta: Yayasan Kita Menulis, 2023.
[6]   W. Setiawan, Deep Learning menggunakan Convolutional Neural  Network,  Malang:  Media  Nusa  Creative  (MNC Publishing), 2021.
[7]   Tinaliah  and  T.  Elizabeth,  "Klasifikasi  Lesi  Benign  Dan Malignant  Pada  Rongga  Mulut  Menggunakan  Arsitektur ResNet50," Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi, pp. 630-637, 2023.
[8]   I.  Gusmanda,  J.  Raharjo  and  E.  Suhartono,  "Deteksi Penyakit Pneumonia Berbasis Citra XRay Menggunakan Cnn Arsitektur Vgg-19," e-Proceeding of Engineering, p. 5178, 2023.
[9]   Verdy  and  E.  Hartati,  "KLASIFIKASI  PENYAKIT
MATA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONALNEURAL  NETWORK  MODEL
RESNET-50," Jurnal  Rekayasa  Sistem  Informasi  dan Teknologi, pp. 199-206, 2024.
[10]   D.  Marcella,  Yohannes  and  S.  Devella  ,  "Klasifikasi Penyakit  Mata  Menggunakan  Convolutional  Neural Network Dengan Arsitektur VGG-19," Jurnal Algoritme, pp. 60-70, 2022.
[11]   D. M. R. Sari, S. Nurmaini, D. P. Rini and A. I. Sapitri, "Dermatitis Atopic and Psoriasis Skin Disease Classification  by  using  Convolutional  Neural  Network," Computer Engineering and Applications, pp. 1-10, 2023.
[12]   V.  R.  Allugunti,  "A  machine  learning  model  for  skin disease classification using convolution neural network," International  Journal  of  Computing,  Programming  and Database Management, pp. 141-147, 2021.
[13]   I.  R.  Agustin  and  M.  B.  N.  Putra,  "Prediction  of  Skin Diseases  using  Convolutional  Neural  Networks  as  an Effort to Prevent Their Spread in Islamic Boarding School Environments," Khazanah  Journal  of  Religion  and Technology, pp. 49-53, 2023.
[14]   T.  Debebe  and  B.  Molla,  "Human  Skin  Fungal  Diseases Classification  Using  Deep  Learning  Technique," Harla Journal of Engineering and Technology, pp. 16-37, 2022.
[15]   J. E. Widyaya and S. Budi, "Pengaruh PreprocessingTerhadap Klasifikasi Diabetic Retinopathydengan Pendekatan Transfer Learning Convolutional Neural Network," Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, pp. 110-124, 2021.
[16]   Yahya,  Data  Mining,  Sukabumi:  CV  Jejak,  anggota IKAPI, 2022.
[17]   S.  V.  Natasya  and  R.  M.  Awangga  ,  Membuat  analisis komparatif  arima  &  prophet  pada  peramalan  penjualan, Bandung: Informatics Research Center, 2023.
[18]   Q. A. Fitroh and S. Uyun, "Deep Transfer Learning untuk Meningkatkan Akurasi Klasifikasi pada Citra Dermoskopi Kanker Kulit," JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO DAN TEKNOLOGI INFORMASI, pp. 79-83, 2023.
[19]   Kahlil,  M.  R.  Munggaran,  Laksono,  Kurnianggoro,  A.
Mahendra,  N.  Zarima,  F.  Noviantika  and  A.  Febriana, Computer Vision Berbasis Deep Learning Untuk Aplikasi Pertanian:  Teori  dan  Praktik,  Aceh:  Syiah  Kuala University Press, 2023.