## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519

## Penerapan Artificial Intelligence Untuk Klasifikasi Penyakit Kulit Dengan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Web
Dimas Aryanto Wijaya, Agung Triayud * , Arie Gunawan
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 dawdimasaryantowijaya@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 ariegunawan@civitas.unas.ac.id Email Korespondensi : agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak −Kulit  merupakan  salah  satu  bagian  tubuh  manusia  yang  berfungsi  untuk  mengatur  suhu  tubuh  pada  manusia, sekaligus untuk melindungi seluruh bagian yang ada dalam tubuh manusia. Banyak sekali faktor yang mempengaruhi kondisi Kesehatan  kulit  yang  menimbulkan  penyakit  pada  kulit.  Suatu  sistem  dikembangkan  untuk  membantu  masyarakat  dalam mendeteksi penyakit kulit. Sistem ini adalah Artificial Intelligence dengan metode Convolutional Neural Network sehingga akan menghasilkan citra yang sangat signifikan . Jaringan akan dilatih untuk mencari sudut , tepi, bentuk , dan juga fitur . Hasil performasi sistem pada penelitian ini menggunakan adam optimizer dengan learning rate 0,0001 mendapatkan nilai tertinggi dari akurasi data mencapai nilai 97%. Sehingga untuk identifikasi penyakit kulit cukup baik.
Kata Kunci : Artificial Intelligence; Penyakit Kulit; Convolution Neural Network; Kulit
Abstract −Skin is one of the human organs that functions to regulate body temperature in humans, as well as to protect all organs in the human body. There are many factors that affect skin health conditions that cause skin diseases. A system was developed to help people detect skin diseases. This system is Artificial Intelligence with Convolutional Neural Network method so that it will produce a very significant image. The network will be trained to find angles, edges, shapes, and also features. The results of system performance in this study using adam optimizer with a learning rate of 0.0001 get the highest value of data accuracy reaching a value of 97%. So that the identification of skin diseases is quite good.
Keywords : Artificial Intelligence; Skin Disease; Convolution Neural Network; Skin

## 1. PENDAHULUAN
Kulit merupakan salah satu organ manusia yang berada diluar tubuh[1]. Kulit mempunyai beberapa fungsi yaitu untuk  pengatur  suhu  tubuh  pada  manusia,  sebagai  alat  indra  untuk meraba  dan  paling penting  berfungsi  untuk melindungi sekaligus melapisi seluruh organ yang ada dalam tubuh manusia[2]. Setiap manusia memiliki kondisi kulit yang berbeda beda , tentunya tergantung jenis kulitnya[3]. Kulit digunakan sebagai bentuk komunikasi antar manusia sedangkan banyak penyakit kulit yang bisa menular hanya dengan interaksi kulit dengan kulit atau dengan penggunaan benda atau media secara bersamaan[4]
Banyak  sekali  faktor  yang  mempengaruhi  kondisi  kulit  yang  menimbulkan  penyakit  pada  kulit  yaitu Kebersihan, Makanan, Faktor Fisik, Bahan Kimia, imunitas dan tentu saja Lingkungan[5]. . Kulit yang terkena penyakit akan mendapatkan banyak masalah diantaranya yaitu kegagalan fungsi kulit, gatal yang berlebih, dan penyakit yang dapat membuat penampilan dan aktivitas penderitanya terganggu[6].
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Sistem  Klasfikasi  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Convolutional Neural Network(CNN)” dengan penyakit  cacar air, campak, jerawat, dan scabies menghasilkan akurasi, presisi, recall,  loss  secara  berturut-turut  sebesar  96,53%,  95%,  95%  ,  dan  0,2486[7].  Dan  yang  kedua  dengan  judul  “ Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network” menghasilkan akurasi dengan penyakit panu , kadas , kudis yang telah dilatih sebesar 96,75% dan 91,67%[8]. Dari kedua penelitian tersebut menunjukkan bahwa kemiripipan penyakit dan jumlah penyakit menghasilkan akurasi dan loss yang berbeda.
Suatu sistem harus dikembangkan agar dapat membantu masyarakat dalam menganalis atau mendiagnosis penyakit kulit[9] Sistem ini adalah Artificial Intelligence, salah satu pengembangan dalam artificial intelligence adalah Convolutional Neural Network[10]. Dalam metode ini Convolutional Neural Network (CNN) menghasikan citra digital yang sangat signifikan. Hal tersebut disebabkan CNN yang dapat mengimplementasikan visual contex manusia berdasarkan sistem pengenalan citra digital.[11]
Artficial  Intelligence  merupakan  kecerdasan  buatan  yang  berperilaku  seperti  manusia  bahkan  mampu mencopy kecerdasan manusia dan menyeselaikan berbagai tugas dan pekerjaan tertentu[12]. Artificial Inteligence memiliki  beberapa  domain  salah  satunya  adalah  Convolutional  Neural  Network(CNN)[13].  CNN  merupakan metode  yang  dapat diterapkan  dalam  berbagai  bidang  kehidupan  manusia  salah  satunya adalah  Kesehatan[14]. Metode  mesin  ini  akan  mempelajari  ,  menganalisa  dan  menginterprestasikan  suatu  gambar  menjadi  sebuah informasi[15].
Convolitional Neural Network merupakan implementasi dari Multiplayer Perceptron yang dirancang agar dapat mengolah data gambar 2D[16]. Pada sistem CNN, komuter dapat meniru sifat dan tugas yang dilakukan oleh manusia[17].  Convolutional  Neural  Network  hanya  dapat  digunakan  pada  objek  gambar  saja  karena  memiliki proses konvolusi[18]. CNN sering dipergunakan untuk melakukan segmentasi dan deteksi objek [19]
Oleh  Karenanya  pengembangan  teknologi  ini  agar  dapat  mempermudah  deteksi  dan  diagnosis  penyakit kulit secara cepat dan tepat khususnya untuk masyarakat[20]. Penelitian ini memfokuskan pengembangan dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519
keakuratan  menggunakan metode Convolutional Neural Network(CNN)[21]. Penelitian ini menghasilkan  tingkat akurasi dan keberhasilan  objek deketsi penyakit kulit dengan Convolutional Neural Network

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian dan pengujian ini memiliki tujuan untuk mengidentfikasi jenis kulit. Proses pengembangan sistem ini dimulai  dari  merancang  arsitektur  Convolutional  Neural  Network.  Proses  training  (pelatihan)  bertujuan  akan mentrain model CNN yang sudah dibuat bisa dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Kemudian proses  training  akan  dilakukan  proses  testing  Proses  testing  merupakan  proses  final  daripada keseluruhan  metode  penelitian.  Proses  pengujian/testing  akan  dilakukan  untuk  menguji  keakurasian  klasifikasi dengan melihat indeks yang diperoleh oleh model dari CNN yang telah dilatih. Proses perhitungan akurasi adalah proses final pada penelitian ini..

## 2.1 Keperluan Data
Data Penelitian ini dibagi menjadi 3 bagian yaitu:
1) Data Train
Data ini akan digunakan untuk dilakukan proses training/pelatihan untuk penyakit kulit dengan jumlah 2.269 gambar.
2) Data Validation
Data ini digunakan untuk mengujian akurasi saat dilakukannya proses training/pelatihan.
3) Data Test
Data test ini akan dimanfaatkan untuk pengujian sistem Ketika proses dijalankan.

## 2.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  sebuah  proses  untuk  mengatur  dan  menganalisis  gambar  digital  menggunakan algoritma  computer.  Pengolahan  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  gambar,  mengambil  informasi  dan mengubah gambar agar dapat dimengerti oleh manusia.

## 2.3 Convolution Neural Network
CNN merupakan Jenis Arsitektur jaringan saraf yang dirancang untuk mengolah citra dan tugas tugas pola visual. CNN  tidak  terlalu  berbeda  dengan  neural  network.  CNN  mempunyai  lapisan  penyusun  yang  terdiri  dari Convolution Layer, Activation ReLU , dan Fully Connected Layer.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519
Gambar 2. Arsitektur Convolutional Neural Network
a. Convolution Layer
Convolution Layer merupakan komponen utama dalam arsitektur CNN, proses ini merupakan lapisan kesatu yang akan memproses citra yang dimasukkan pada sistem.Selanjutnya Citra  akan melakukan ekstrasi fitur dari data gambar secara hirearki.
Gambar 3. Ilustrasi Proses Konvolusi
b. Activation Rectified Linear Units
ActivationReLu  dapat digunakan untuk pengubah nilai pixel menjadi 0, jika terdapat pixel pada citra tersebut mempunyai nilai yang kurang dari 0 yang bertujuan untuk menambah kualitas dengan mengurangi kesalahan.
φ(x) =   { 0  x  ≤  0 x   x   >   0
(1)
c. Fully Connected Layer
Fully  Connected Layer  merupakan  lapisan  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  transformasi  pada  layer data  agar  data  bisa  dikasifikasikan  secara  linear.  Untuk  mendapatkan  hasil  keluaran  dari  layer  ini  tidak dibutuhkan pelatihan konvolusi, tetapi menggunakan komputasi perkalian .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian
Untuk mendeteksian penyakit kulit akan dilakukan dengan cara menghitung keakuratan pada sistem. Klasifikasi gambar menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN). Data gambar yang dipakai untuk pengujian didapatkan dari Kaggle dengan format jpg, jpeg dan png berjumlah 2.269 gambar terdiri dari 8 macam penyakit yaitu : Vitiligo, Impetigo, Melanoma, Herpes, Kurap, Psioaris, Kutil, Cacar Air.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519
Pada Penelitian ini dataset akan diuji dengan 2 metode. Metode pertama akan dilakukan pengujian secara digital menggunakan python sebagai Bahasa pemograman dan google colab sebagai executable document, kedua dilakukan  secara  manual  menggunakan  rumus  rumus  yang  ada.  Parameter  dengan  perbandingan  hasil  dari  2 pengujian ini. Untuk memudahkan maka peneliti akan menentukan parameter pengujian awal seperti pada table 1 berikut :
Tabel 1. Parameter Pengujian Awal Parameter Jumlah/Ukuran Dataset 3245 Gambar (2269 Data Uji, 647 Data Validasi  , 329 Data Latih) Dataset Size 64x64 Optimizer Adam Fungsi Aktivasi Softmax Fiter 3x3 Epoch 32 Batch Size 64 Learning Rate 0,0001
a. Pembuatan Model
Gambar 5. Hasil Pelatihan setiap layer
Gambar 5.  Merupakan hasil yang didapat dari setiap layer yang dilatih, didapatkan bahwa jumlah hidden layer dari dataset yang telah diuji sebanyak 18.576.584.  Data yang diuji dabatasi hanya sebanyak 32 epoch. Lalu hasil dari pelatihan akan disimpan untuk proses pengujian.
Gambar 6. Model Accuracy dan Loss
Gambar 6 Sebuah grafik accuracy dan Loss untuk memastikan Langkah yang selanjutnya dilakukan benar dan  tidak  terdapat  kesalahan  pada  proses  yang  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  loss  dan  accuracy  yang disimpan oleh model yang sedang di test.
Tabel 2. Akurasi , Loss , Val akurasi dam Val Loss yang sudah diuji
Epoch Loss Accuracy  Val_loss  Val_Accuracy 1 1,4163 0,5033 1,162 0,5781 2 0,9123 0,6822 1,0835 0,6306 3 0,7286 0,7475 1,0247 0,6321 4 0,6209 0,7893 1,0047 0,6662 5 0,5307 0,8105 1,0389 0,6615 6 0,468 0,8444 0,9942 0,677 7 0,4271 0,8599 1,0158 0,6816 8 0,3749 0,8709 1,0336 0,6847 9 0,3389 0,8898 1,0693 0,6662

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519
Epoch Loss Accuracy  Val_loss  Val_Accuracy 10 0,2944 0,9074 1,056 0,6816 11 0,2662 0,922 1,0826 0,694 12 0,2528 0,9242 1,0925 0,6816 13 0,2314 0,9264 1,1681 0,694 14 0,2136 0,9326 1,152 0,6893 15 0,1716 0,9502 1,1785 0,6662 16 0,1643 0,9476 1,2351 0,6862 17 0,1528 0,9568 1,1994 0,6785 18 0,1571 0,9537 1,29 0,6785 19 0,1531 0,9484 1,2584 0,6801 20 0,1465 0,9524 1,303 0,6862 21 0,1385 0,9608 1,3651 0,6847 22 0,1187 0,9687 1,3683 0,6832 23 0,113 0,9678 1,3732 0,6754 24 0,1092 0,9674 1,3417 0,677 25 0,1225 0,9595 1,312 0,6971 26 0,1066 0,9669 1,327 0,6893 27 0,1087 0,9661 1,4183 0,6816 28 0,106 0,9661 1,4226 0,6739 29 0,0992 0,9696 1,3459 0,6785 30 0,0831 0,9736 1,3863 0.6832 31 0,0799 0,9749 1,3894 0,6862 32 0,0836 0,9762 1,4358 0,6801
Pada table tersebut dilakukan evaluasi model untuk melihat jumlah akurasi dan loss pada data train dan data valitasi menggunakan model yang telah ditrain terhadap data pengujian.
b. Perhitungan Convolution Layer
Gambar 7. Sampel Kutil
Tahapan ini untuk menghitung pengujian sebuah model tepat atau tidak. Berikut proses konvolusi dengan memerikan nilai filter pada matrix. Pixel cintra dengan channel red, green, dan blue diambil data pixelnya. Seperti gambar 7
RED GREEN 179  182  179  176 179  175  172  185 180  183  180  175 179  176  175  184 175  179  177  175 182  182  183  175 185  189  186  179 178  175  176  182 BLUE 178  187  188  184 182  191  192  186 180  189  191  185
181  181  182  174
Gambar 8. Nilai Pixel RGB
Pada Percobaan ini digunakan kernel 3x3 dengan nilai seperti Gambar 9 dibawah ini:
Kernel 3X3
1 0 -1
1 0 -1 1 0 -1
Gambar 9. Kernel 3x3
Langkah  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  perhitungan  setiap  channel  dengan  dikalikan  dengan  kernel 3x3  pada  gambar.  Tahapan  ini  dilakukan  berulang  dengan  pergeseran  kernel  sebanyak  1  strides  disetiap

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519
channenya , sehingga akan didapatkan perhitungan disetiap channel dengan nilai red , green , dan blue sebagai berikut:
RED GREEN -2 18 10  -11 -3 22 5 -8 BLUE
-31  12 -22  16
Gambar 10. Hasil Perhitungan
Setiap nilai dari channel yang sudah melalui tahapan perhitungan akan dijumlahkan sehingga akan menghasilkan output sebafai berikut:
RED + GREEN +BLUE -23 19 -22 30
Gambar 11. Hasil Penjumlahan setiap Channel
Dengan activation ReLU maka setiap nilai yang negative akan diubah menjadi angka 0 sehingga hasilnya seperti pada gambar berikut :
RED + GREEN
+BLUE ReLU -23 19 0 19 -22 30 0 30
Gambar 12. Hasil activation ReLU
Proses ini dilakukan dengan cara berulang sampai semua citra dengan menggunakan 32 jenis filter yang berbeda sehingga output dari tahapan konvolusi ini akan mendapatkan banyak feature map.
ReLU 0 0  19    19 0  30 0 30
Gambar 13. Perubahan Flatten Layer
Gambar  13  Merupakan  proses  flatten  dimana  matrix  2x2  akan  diubah  menjadi  matrix  4x1  atau  vector. Kemudian Output dari tahapan flatter layer akan menjadi inputan pada tahapan fully connected layer, berikut ilustrasi fully connected layer seperti gambar 14 Dibawah ini:
Gambar 14. Ilustrasi Fully Connected Layer
Tahapan Akhir dari model CNN yang dibangun ini adalah Dense dengan fungsi Softmax. Berikut rumus perhitungan dari setiap hidden layer.
∑ 𝐼 𝑖 ×   𝑉 𝑖𝑗 =   𝐽 𝑖 𝑁 𝑖=1 (2)
∑ 𝐽 𝑖 ×   𝑊 𝑖𝑗 =   𝐻 𝑖 𝑁 𝑖=1 (3)
∑ 𝐻 𝑖 ×   𝑋 𝑖𝑗 =   𝑂 𝑖 𝑁 𝑖=1 (4)
Kemudian akan dilakukan fully connected layer dengan perhitungan ada setiap hidden layer , maka akan dihasilkan hasil sebagai berikut O 1 = 8,918
𝑓(𝑥) = max(0, 𝑥)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519
O 2 = 26,754
Selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  softmax  dengan  rumus  eksponensial  o1  dibagi  dengan  total eksponensial o1 dan eksponensial o2. Tahapan ini dilakukan 2 kali baik pada o1 dan o2 dengan rumus sebagai berikut :
𝑆(𝑂 𝑖 ) = 𝑒𝑜𝑖 ∑ 𝑒 𝑜𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
𝑆(𝑂 2 ) = 𝑒𝑜𝑖 ∑ 𝑒 𝑜𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
s(o1) = 0,3      +         s(o2) = 0,7 0,3 + 0,7 = 1 Sehingga didapatkan lah bobot nilai probabilitas 1 berarti model yang dipakai pada penelitian ini adalah Tepat.
c. Implementasi Model
Setelah mendapatkan model , berikutnya dilakukan testing terhadap model. Proses testing ini dilakukan dengan gambar  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  oleh  model.  Hasilnya  ,  model  dapat  memprediksi  dan mengklasifikasikan secara benar citra yang dimasukkan, seperti gambar 17
Gambar 15. Hasil Prediksi Penyakit
Tabel 3. Hasil Prediksi
Penyakit Prediksi Benar  Prediksi Salah  Total Prediksi Herpes 5 0 5 Cacar Air 4 1 5 Impetigo 4 1 5 Kutil 5 0 5 Melanoma 5 0 5 Psioaris 4 1 5 Kurap 5 0 5 Vitiligo 5 0 5 Total Citra Uji 37 3 40 Presentase 92,50% 7,50% 100%
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  pada  tabel 3.  Diketahui bahwa  akurasi  dan  ketepatan model pada data yang sudah diuji adalah 92,5%. Ada beberapa kesalahan pada saat prediksi penyakit hal ini dikarenakan beberapa penyakit memiliki pola dan bentuk yang mirip.

## 4. KESIMPULAN
Dapat disimpulkan dari penelitian ini bahwa metode CNN ini dapat diterapkan pada identifikasi penyakit. Hasil performasi  sistem  pada  penelitian  ini  yang  menggunakan  adam  optimizer  dengan  learning  rate  0,0001 mendapatkan nilai tertinggi dari akurasi data mencapai nilai 97%. Sehingga untuk identifikasi penyakit kulit cukup baik.

## REFERENCES
[1]  Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, T. Prabowo, and K. Kusrini, “SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI JENIS KULIT  WAJAH  DENGAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN), vol. 8, no. 1, Apr. 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.453.
[2]  Y.  A.  Hasma  and  W.  Silfianti,  “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  MENGGUNAKAN  FRAMEWORK TENSORFLOW  DENGAN  METODE  FASTER  REGIONAL  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  UNTUK PENDETEKSIAN  JERAWAT,”  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Rekayasa,  vol.  23,  no.  2,  pp.  89–102,  2018,  doi: 10.35760/tr.2018.v23i2.2459.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 685 − 692 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3519
[3]  S. N. Ria, M. Walid, and B. A. Umam, “Pengolahan Citra Digital Untuk Identifikasi Jenis Penyakit Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Energy - Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik, vol. 12, no. 2, pp. 9–16, Dec. 2022, doi: 10.51747/energy.v12i2.1118.
[4]  “Deteksi Jenis Kulit Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur Mobilenet Detection Of Facial Skin Type Classification Using Convolutional Neural Network With Mobilenet Architecture.”
[5]  I.  W.  Prastika,  E.  Zuliarso,  J.  T.  Lomba,  J.  No,  and  S.  50241,  “DETEKSI  PENYAKIT  KULIT  WAJAH MENGGUNAKAN  TENSORFLOW  DENGAN  METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,”  Jurnal Manajemen  informatika  &  Sistem  Informasi),  vol.  4,  no.  2,  2021,  [Online].  Available:  http://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi
[6]  R.  Patmasari  and  S.  Saidah,  “KLASIFIKASI  JENIS  KULIT  WAJAH  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  SKIN  CLASSIFICATION  USING  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK.”
[7]  M.  A.  Hanin,  R.  Patmasari,  R.  Yunendah,  and  N.  Fu’adah,  “SISTEM  KLASIFIKASI  PENYAKIT  KULIT MENGGUNAKAN  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN)  SKIN  DISEASE  CLASSIFICATION SYSTEM USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN).”
[8]  L.  Triyono,  A.  Nur,  A.  Thohari,  I.  Hestiningsih,  and  A.  Yobioktabera,  “KLASIFIKASI  PENYAKIT  KULIT MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.”
[9]  X.  Shen,  J.  Zhang,  C.  Yan,  and  H.  Zhou,  “An  Automatic  Diagnosis  Method  of  Facial  Acne  Vulgaris  Based  on Convolutional Neural Network,” Sci Rep, vol. 8, no. 1, Dec. 2018, doi: 10.1038/s41598-018-24204-6.
[10] F.  Paraijun  et  al.,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  Dalam  Mengklasifikasi  Kesegaran  Buah Berdasarkan Citra Buah,” vol. 11, no. 1, 2022, doi: 10.33322/kilat.v11i1.1458.
[11] A.  Hibatullah  and  I.  Maliki,  “PENERAPAN  METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  PADA PENGENALAN POLA CITRA SANDI RUMPUT.”
[12] D. Kurnia, “Identifikasi Obesitas Pada Balita Di Posyandu Berbasis Artificial Intelligence,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 76–86, Apr. 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.3370.
[13] J.  Wijaya,  S.  Putra  Sutra,  P.  Wahyu  Kosasih,  P.  Sirait,  and  J.  SIFO  Mikroskil,  “Implementasi  Convolutional  Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Tanaman Melalui Daun,” Julyxxxx, vol. 21, pp. 1–5, 2020.
[14] E. Rasywir, R. Sinaga, Y. Pratama, U. Dinamika, and B. Jambi, “Analisis dan Implementasi Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” vol. 22, no. 2, 2020, doi: 10.31294/p.v21i2.
[15] R.  Pakpahan,  “ANALISA  PENGARUH  IMPLEMENTASI  ARTIFICIAL  INTELLIGENCE  DALAM  KEHIDUPAN MANUSIA,” Journal of Information System, Informatics and Computing Issue Period, vol. 5, no. 2, pp. 506–513, 2021, doi: 10.52362/jisicom.v5i2.616.
[16] A. D. Aryanto, J. Santoso, and D. D. Purwanto, “SISTEM REKOMENDASI OBAT PENGGANTI MENGGUNAKAN METODE CNN STATUS ARTIKEL Dikirim,” 2021.
[17] R. Mawan, “Klasifikasi motif batik menggunakan convolutional neural network”, doi: 10.36802/jnanaloka.
[18] S. Febrian Tumewu, “Klasifikasi Motif Batik menggunakan metode Deep Convolutional Neural Network dengan Data Augmentation.”
[19] F.  M.  Qotrunnada  and  P.  H.  Utomo,  “Metode  Convolutional  Neural  Network  untuk  Klasifikasi  Wajah  Bermasker,” Prosiding Seminar Nasional Matematika,
vol. 5, pp. 799–807, 2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[20] F.  Sudana Putra,  D.  Otomatis  Jerawat  Wajah,  and  M.  P.  Kurniawan,  “Deteksi  Otomatis  Jerawat Wajah  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” JIFOTECH (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY, vol. 1, no. 2, 2021.
[21] Nurkhasanah  and  Murinto,  “Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network Classification of Facial Skin Diseases Using the Method of the Convolutional Neural Network,” SAINTEKS, vol. 18, no. 2, 2021, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets