## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231

## Klasifikasi Jenis Jerawat pada Data Citra Jerawat Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network
Chatarina Natassya Putri, Wafi Dzul Qornain, Fakhirah Bamahri, Gusti Eka Yuliastuti * , Muchamad Kurniawan
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Iinformasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, Indonesia
Email: 1 chatarinanatassya@email.com, 2 wafidzul@gmail.com, 3 fakhirahBama@gmail.com, 4* gustiekay@itats.ac.id,
5 muchamad.kurniawan@itats.ac.id Email Penulis Korespondensi: gustiekay@itats.ac.id
Abstrak− Jerawat merupakan kondisi yang disebabkan oleh inflamasi pilosebaceous yang mempengaruhi 85%  kondisi kulit remaja hingga  dewasa.  Jerawat  memiliki  dampak  pada  kesehatan  psikologis  maupun  sosial  penderitanya.  Untuk  mengobati  pada  jerawat, perlu nya  mengetahui jenis jerawat  yang tepat agar penderita dapat menanggani jenis jerawat  sesuai dengan cara penangganannya. Pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasi  jenis  jerawat  pada  citra  jerawat  wajah  dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  menunjukan  bahwa  penggunaan  CNN  di  nilai  efektif dan  tepat dalam  meningkatkan  akurasi  klasifikasi.  Penelitian  ini, menggunakan  dataset  jenis-jenis  jerawat  dari  kaggle  dengan  total 351  data,  terbagi  menjadi  5  kelas  yaitu  acne  fulminans,  acne  nodules,  fungal  acne,  papula,  dan  pustula  yang  akan  di  uji  dengan menggunakan 2 optimizer yang berbeda, yaitu Adam dan RMS-prop. Dari hasil pengujian ini menghasilkan akurasi tertinggi adalah 100% menggunakan optimizer Adam dan pengujian optimizer RMS-prop mendapatkan nilai akurasi tertinggi 80%.
Kata Kunci: Jerawat; Klasifikasi; CNN; Adam; RMS-prop
Abstract− Acne is a condition caused by pilosebaceous inflammation which affects 85% of skin conditions in adolescents and adults. Acne has an impact on the psychological and social health of sufferers. To treat acne, it is necessary to know the right type of acne so that sufferers can treat the type of acne according to how they are treated. This research was carried out to classify the types of acne in facial acne images using the Convolutional Neural Network (CNN) method. Based on previous research, it shows that the use of CNN  is  considered  effective  and  appropriate  in  increasing  classification  accuracy.  This  research  uses  a  dataset  of  acne  types  from Kaggle  with  a  total  of  351  data,  divided  into  5  classes,  namely  acne  fulminans,  acne  nodules,  fungal  acne,  papules  and  pustules which will be tested using 2 different optimizers, namely Adam and RMS- prop. From the results of this test, the highest accuracy was 100% using the Adam optimizer and the RMS-prop optimizer test obtained the highest accuracy value of 80%.
Keywords : Acne; Classification; CNN; Adam; RMS-prop

## 1. PENDAHULUAN
Jerawat merupakan salah satu permasalahan kulit yang sering terjadi pada manusia di berbagai jenis tipe kulit. Jerawat biasanya  sering  muncul  pada  wajah,  leher,  punggung,  dan  juga  dada  (Kayıran  et  al.,  2022).  Hal  ini  di  tandai  dengan munculnya bintik-bintik keci (papula), papula besar (nodul), bekas luka, komedo hitam dan putih, pembengkakan yang keras di bawah kulit,  maupun ruam  merah pada  permukaan kulit (Hasan et al., n.d.). Jerawat adalah penyakit  yang di akibatkan penyumbatan minyak serta sel-sel kulit mati pada pori-pori akibat perubahan hormon maupun infeksi bakteri. Jerawat  merupakan  kondisi  inflamasi  pilosebaceous  yang  umum  terjadi  pada  85%  kondisi  kulit  remaja  dan  sering berlanjut  hingga  dewasa  (Rianto  &  Risdho  Listianto,  2023).  Jerawat  mempengaruhi  pasien  dewasa  khususnya perempuan dalam dua bentuk : jerawat akhir (persisten) yang muncul pada masa remaja hingga dewasa. Pada kasus ini, perempuan menjadi penyumbang 80% dari kasus tersebut. Lalu onset akhir yang muncul pada saat dewasa.
Jerawat  ini  dipengaruhi  oleh  faktor  genetik  serta  hormonal  (Quattrini  et  al.,  2022).  Fluktuasi  hormon  tersebut dapat  dari  siklus  menstruasi,  kehamilan,  menopause,  atau  saat  memulai/menghentikan  penggunaan  kontrasepsi  pil (Latter  et  al.,  2019).  Kondisi-kondisi  khusus  ini,  terutama  pada  wajah,  memiliki  dampak  besar  pada  kesehatan emosional,  sosial,  psikologis  penderitanya,  serta  kualitas  hidup  seseorang.  Konsekuensi  signifikan  termasuk  perasaan ketidaknyamanan dan ketidakpercayaan diri, tekanan emosional dan psikososial, termasuk depresi dan bunuh diri (Riahi & Jung, 2020).
Penelitian  mengenai  kecemasan  pada  penderita  jerawat  yang  dilakukan  oleh  Pinar  Duru  dan  Özlem  Örsal menyatakan 7 dari 10 mahasiswa merasa cemas akibat jerawat. Individu dengan jerawat cenderung menghindari dalam berpartisipasi  pertemuan  sosial,  difoto  atau  menutupi  jerawat  menggunakan  riasan  (Duru  &  Örsal,  2021).  Kecemasan ini membuat penderita mencari pengobatan atau penanganan alternatif yang mampu bekerja secara instan. Pengobatan ini  menggabungkan  atau  mengintegrasikan  pengobatan  konvensional  dengan  menggunakan  vitamin,  jamu,  meditasi, dan  hal-hal  berbau  herbal  dan  spritual  (Windiramadhan  &  Carsita,  2022).  Penggunaan  pengobatan  ini  cukup  rentan berbahaya untuk beberapa tipe jenis kulit serta jerawat. Ini dikarenakan efek samping yang diakibatkan dapat berbeda- beda.
Beberapa jenis jerawat dapat muncul secara bersamaan pada wajah maupun daerah yang rentan terkena jerawat. Pentingnya  pemahaman  serta  penanganan  yang  akurat  dalam  berbagai  jenis  jerawat  yang  muncul  sangat  membantu dalam menetapkan jenis obat serta perawatannya (Kayıran et al., 2022).
Oleh  karena  itu,  klasifikasi  pada  berbagai  jenis  jerawat  telah  menjadi  fokus  oleh  beberapa  penelitian,  agar masyarakat  teredukasi  dalam  menanggani  permasalahan  tersebut.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  pemanfaatan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
teknologi  dapat  menjadi  solusi  yang  efektif.  Salah  satunya  dengan  menerapkan  metode  deep  learning.  Deep  learning memiliki  keunggulan  dalam  hal  akurasi  klasifikasi  maupun  bidang  lainnya.  Salah  satu  metode  dalam  deep  learning yakni Convolutional Neural Network (CNN) (Dhande & Shaikh, 2019).
CNN saat ini menjadi pilihan para peneliti untuk digunakan dalam mendeteksi dan juga klasifikasi citra karena keunggulan  strukturnya,  yaitu:  rangkaian-rangkaian  lapisan  konvolusi,  lapisan  pooling  dan  lapisan  full  –  connected yang  terhubung  satu  sama  lain  (Alzubaidi  et  al.,  2021).  CNN  memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  baik  dan  dapat mempelajari  fitur-fitur  yang  abstrak  dari  objek  data  spasial  serta  dapat  melakukan  identifikasi  lebih  efisien.  CNN  ini terdiri dari neuron yang memiliki bobot atau parameter (sharing weight) (Wicaksono et al., 2023).
Penggunaan  atau  penerapan  beberapa  metode  dalam  klasifikasi  jerawat  sudah  banyak  dilakukan  sebelumnya. Beberapa di antaranya antara lain menggunakan metode GLCM (Grey Level Co-ocurance Matrix) dan ELM (Extreme Learning  Machine)  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  serta  mengklasifikasi  jenis  jerawat  berdasarkan  citra jerawat.  Dengan  menggunakan  100  data  gambar  yang  dikategorikan  menjadi:  Nodul,  Papula,  dan  Pustula.  Penelitian dilakukan  dengan  mengevaluasi  tingkat  akurasi  metode  ELM  dalam  mengklasifikasi  jenis-jenis  jerawat  dalam  dua tahapan.  Tahapan  pertama  menguji  kelas  Nodul  dan  Papula  menghasilkan  akurasi  tertinggi  95,24%  dan  tahap  kedua menghasilkan 80% (Hasanah et al., 2022).
Penelitian  lain  juga  memanfaatkan  metode  GLCM  dengan  mengkombinasikan  pada  metode  SVM  (Support Vector Machine) untuk mengklasifikasi jenis jerawat. Yang mana metode GLCM digunakan untuk menganalisis tekstur dan metode SVM digunakan untuk mengklasifikasi. Dengan melalu 3 tahapan kerja, yaitu: preprocessing, ekstraksi fitur GLCM,  dan  klasifikasi  SVM  untuk  menguji  100  data  citra  jerawat  untuk  proses  pelatihan  serta  30  data  citra  jerawat untuk  proses  pengujian.  Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  86%  dari  kombinasi  kedua  metode  ini  (Wulan  & Musdholifah, 2020).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  Doni  Anggara,  Nana  Suarna,  dan  Yudhistira  Arie  Wijaya,  pada  tahun 2023  berjudul  “Analisa  Perbandingan  Performa  Optimizer  Adam,  SGD,  dan  RMS-prop  Pada  Model  H5”.  Dengan menggunakan  71.774  data  ekspresi  wajah,  dengan  7  label  ekspresi  wajah,  diantaranya  senang,  sedih,  terkejut,  marah, takut,  jijik,  dan  netral.  Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  tinggi  pada  optimizer  Adam  dengan  nilai  68,61%  disusul oleh SGD sebesar 57,68% dan RMS-prop sebesar 54,83% (Anggara et al., 2023).
Pada  penelitian  lain,  yang  di  lakukan  oleh  D.  Diffran  Nur  Cahyo,  Muhammad  Anwar  Fauzi,  Jangkung  Tri Nugroho, dan Kusrini dengan judul “Analisis Perbandingan Optimizer pada Arsitektur NASNetMobile Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Ras Kucing”. Penelitian tersebut bertujuan untuk membandingkan optimizer RMS- prop dan SGD untuk menentukan optimizer yang optimal pada klasifikasi jenis ras kucing. Penelitian ini menghasilkan akurasi RMS-prop sebanyak 89,88%, SGD mendapat akurasi 78,57% (Nur Cahyo et al., 2023).
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  telah  di  lakukan  sebelumnya,  menunjukan  bahwa  penggunaan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dalam  klasifikasi  sangat  efektif.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  penulis mencoba  menerapkan  metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk  mengklasifikasi jenis jerawat berdasarkan citra  jerawat  wajah  dengan  bantuan  optimizer  berupa  Adam  dan  RMS-prop.  Penggunaan  optimizer  bertujuan  untuk mengetahui jenis optimizer mana yang optimal dalam meningkatkan akurasi untuk klasifikasi jenis jerawat pada wajah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kerangka Dasar Penelitian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
Adapun  tahapan  kerja  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  1  yaitu  tahapan  penelitian  dimulai  dari  pengumpulan data semua jenis jerawat. Dari data yang didapatkan akan dilanjutkan proses pre-processing. Tujuan dari pre-processing data  yakni  menyelesaikan  permasalahan  ketidakseimbangan  data,  yang  jika  dihiraukan  dapat  mempengaruhi pemrosesan data berikutnya. Data yang sudah dilakukan pre-processing tersebut dibagi menjadi dua bagian yakni data untuk  pelatihan  (training  data)  dan  data  untuk  pengujian  (testing  data).  Kedua  bagian  data  tersebut  diimplementasi dengan  menggunakan  metode  CNN.  Sejumlah  data  dilakukan  sebagai  proses  pembelajaran  (training  data),  kemudian dilanjutkan  dengan  pengujian  beberapa  data  lainnya  (testing  data).  Hasil  implementasi  tersebut  dilanjutkan  untuk melakukan pengujian model dari CNN. Hasil pengujian model CNN ini dapat dihitung seberapa besar nilai akurasinya.

## 2.2 Tahapan Penelitian

## 2.2.1 Dataset
Pada penelitian ini dataset yang di gunakan adalah dataset citra jenis-jenis jerawat, yang didapatkan atau di akses dari kaggle  pada  link  berikut  ini, https://www.kaggle.com/datasets/dinartas/skin90?resource=download .  Dengan  gambar berjumlah 351 sampel dan di bagi menjadi beberapa kelas, yakni kelas Pustula dengan 60 gambar, 66 gambar Papula, 64  gambar  Acne  Fulminans,  63  gambar  Acne  Nodules  dan  63  gambar  Fungal  Acne.  Berikut  data  gambar  jenis-jenis jerawat  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini.  Jerawat  pustula  adalah  salah  satu  jenis  jerawat  yang  ditandai  dengan benjolan  kecil  yang  berisi  nanah.  Lesi  ini  berwarna  merah  di  dasar  dan  memiliki  puncak  putih  atau  kuning  yang menandakan  adanya  nanah  di  dalamnya.  Pustula  terbentuk  ketika  folikel  rambut  tersumbat  oleh  minyak  dan  sel  kulit mati,  yang  kemudian  mengalami  infeksi  bakteri  sehingga  menyebabkan  peradangan.  Proses  ini  memicu  respon  imun tubuh,  yang  akhirnya  menghasilkan  nanah.  Pustula  sering  kali  terasa  nyeri  dan  bisa  meninggalkan  bekas  luka  jika dipencet atau ditangani dengan tidak tepat, contoh jerawat jenis ini dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 3 merupakan contoh dari jenis jerawat kelas Papula.
Jerawat Papula adalah jenis jerawat yang muncul sebagai benjolan kecil berwarna merah atau merah muda pada kulit. Papula tidak berisi nanah, tetapi merupakan hasil dari peradangan di dalam folikel rambut yang tersumbat. Karena tidak  adanya  nanah,  Papula  biasanya  tidak  memiliki  puncak  putih  seperti  Pustula.  Meskipun  ukurannya  kecil,  papula dapat terasa nyeri jika disentuh. Jika papula meradang lebih lanjut, mereka bisa berkembang menjadi Pustula atau nodul yang  lebih  parah.  Papula  sering  dianggap  sebagai  tanda  awal  dari  jerawat  yang  meradang.  Acne  fulminans  adalah bentuk  jerawat  yang  sangat  langka  dan  parah,  yang  terutama  menyerang  remaja  laki-laki.  Kondisi  ini  muncul  secara tiba-tiba dan ditandai dengan lesi yang sangat meradang dan berukuran besar, yang dapat berisi nanah dan sering  kali membentuk kerak. Acne fulminans sering disertai dengan gejala sistemik seperti demam, nyeri sendi, dan peningkatan jumlah sel darah putih. Penyebab pasti dari acne fulminans tidak sepenuhnya dipahami, tetapi diduga melibatkan faktor genetik  dan  imunologis.  Pengobatan  biasanya  melibatkan  penggunaan  steroid  untuk  mengendalikan  peradangan  dan antibiotik untuk mengatasi infeksi bakteri. Contoh jenis jerawat ini dapat dilihat pada Gambar 4.  Jerawat nodul adalah jenis jerawat yang parah dan menyakitkan, yang terbentuk jauh di dalam kulit. Nodul adalah benjolan besar dan keras yang terasa nyeri saat disentuh dan tidak memiliki puncak yang terlihat. Karena nodul terbentuk di bawah permukaan kulit, mereka sering kali sulit diobati dengan produk topikal biasa. Jerawat nodul sering meninggalkan bekas luka yang dalam  dan  permanen  jika  tidak  ditangani  dengan  benar.  Pengobatan  jerawat  nodul  biasanya  melibatkan  penggunaan obat oral seperti antibiotik atau isotretinoin, yang dapat membantu mengurangi peradangan dan mencegah pembentukan nodul  baru  (Gambar  6).  Gambar  7  adalah  contoh  jerawat  Fungal  Acne,  atau  lebih  dikenal  dengan  istilah  medis Malassezia  folliculitis,  adalah  kondisi  kulit  yang  menyerupai  jerawat  biasa  tetapi  disebabkan  oleh  pertumbuhan berlebihan dari jamur Malassezia. Lesi ini muncul sebagai benjolan kecil yang gatal, yang sering kali berkelompok dan muncul  di  area  tubuh  yang  berminyak  seperti  dada,  punggung,  dan  wajah.  Malassezia  folliculitis  sering  kali  sulit dibedakan  dari  jerawat  bakteri  biasa,  tetapi  tidak  merespons  pengobatan  jerawat  konvensional.  Pengobatan  biasanya melibatkan penggunaan obat antijamur topikal atau oral untuk mengendalikan pertumbuhan jamur.
Gambar 2. Contoh beberapa gambar dari kelas Pustula
Gambar 3. Contoh beberapa gambar dari kelas Papula

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
Gambar 4. Contoh beberapa gambar dari kelas Acne Fulminans
Gambar 5. Contoh beberapa gambar dari kelas Acne Nodules
Gambar 6. Contoh beberapa gambar dari kelas Fungal Acne

## 2.2.2 Preprocessing
Preprocessing  merupakan  sebuah  tahapan  yang  digunakan  untuk  mempermudah  pengolahan  data  serta  meningkatkan kualitas data. Preprocessing dapat dilakukan dengan berbagai cara, yaitu: mengubah ukuran data gambar, ukuran  citra atau gambar, dan mengolah data menjadi berkualitas serta optimal. Hal ini penting karena preprocessing berperan dalam kecepatan pemrosesan data serta akurasi (Prabowo et al., 2021).
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  cleaning  data  (pembersihan)  pada  data  yang  tidak  relevan  atau  tidak  valid.  Dalam penelitian ini, dilakukan 2 tahapan cleaning yaitu:
a. Mengubah data ke bentuk JPG
Pada  dataset,  terdapat  beberapa  gambar  yang  berformat  jfif  dan  png  sehingga  di  perlu  kan  konversi  gambar  ke format jpg untuk menghindari permasalahan dalam penggunaan data.
b. Penghapusan data
Jumlah  dalam  dataset  yang  digunakan  memiliki  ketidakseimbangan  atau  skewness  distribution.  Dimana  terdapat perbedaan jumlah data citra dari masing-masing kelas, yakni : kelas Pustula dengan 60 gambar, 66 gambar Papula, 64 gambar Acne Fulminans, 63 gambar Acne Nodules dan 63 gambar Fungal Acne. Hal ini sangat mempengaruhi hasil dalam penelitian ini. Seperti pada penelitian sebelumnya, yang di lakukan oleh Fransiscus Rian Pratikto yang berjudul  ”Oversampling  Sintesis  Berbasis  Kopula  untuk  Model  Klasifikasi  dengan  Data  yang  Tidak  Seimbang: Studi  Kasus  Prediksi  Kredit  Macet  Nasabah  Kartu  Kredit”  menyatakan  bahwa  ketidakseimbangan  data  dapat menyebabkan model klasifikasi cenderung tidak akurat dan berdampak pada hasil(Pratikto, 2023). Ini di karenakan terdapat  bias  pada  model,  Dimana  model  lebih  cenderung  memprediksi  kelas  yang  memiliki  banyak  data,  karena telah lebih banyak mempelajari kelas tersebut. Oleh karena itu, data di bagi menjadi 60 data citra permasing-masing kelas.

## 2.2.3 Arsitektur Model
Pada penelitian ini, model arsitektur yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) atau yang di kenal dengan sebutan ConvNets. CNN merupakan teknik yang di gunakan unruk pengelolahan gambar dan pengenalan pola (Suharni  et  al.,  2022).  Dalam  CNN,  citra  di  input  lalu  di  proses  melalui  serangkaian  lapisan  konvolusi  yang  bertugas mengekstrak  fitur-fitur  dengan  menggunakan  filter-filter  yang  telah  di  tentukan  dan  menghasilkan  pola-pola  yang mencerminkan karakteristik tertentu sehingga memudahkan proses klasifikasi oleh model CNN (Alzubaidi et al., 2021). Pada  penelitian  ini,  model  arsitektur  CNN  di  gunakan  secara  custom  dengan  mengatur  hidden  layer  dari  arsitektur model  yang  di  gunakan  beserta  perlengkapan-perlengkapan  lainya  seperti  optimizer  Adam  dan  RMS-prop  serta pengaturan epoch sebanyak 20,30,50, dan 100.
Model  arsitektural  CNN  menggunakan  Pustaka  keras  Pyhton  dengan  disusun  secara  berurut  menggunakan skuensial.  Tahapan  pertama  yaitu  konvolusi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  kernel  dengan  ukuran  tertentu  dan menghasilkan output yang kemudian dikenakan fungsi aktivasi, yaitu Rectifier Linear Unit (ReLU).  Lalu hasil tersebut di proses sampling atau pooling. Output dari proses pooling adalah citra yang telah berkurang ukurannya, sesuai dengan pooling  masknya.  Model  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  7  layer  seperti  pada  Gambar  7.  Layer  pertama

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
adalah layer input, layer kedua dan ketiga merupakan layer convolution dengan pooling. Jenis pooling yang digunakan adalah max polling dengan kernel 2 x 2 dan stride 2. Layer keempat merupakan dense dengan 100 node, layer kelima merupakan dense dengan 10 node, dan layer terakhir merupakan layer output dengan 10 node.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  dengan  beberapa  parameter  awal  seperti  pemilihan  optimizer  dan  nilai  epoch.  Penggunaan parameter  bertujuan  untik  menghasilkan  akurasi  optimal  dan  meningkatan  kecepatan  pelatihan  model.  Dengan menggunakan optimizer Adam serta RMS-prop dengan nilai parameter epoch 20,30,50 dan 100. Berikut hasil pengujian yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian  CNN  dengan  penggunaan  7 data citra pada masing masing kelas untuk data testing dan 60 data citra pada masing-masing kelas untuk data training. Hasil perbandingan dari masing-masing optimizer dan perbedaan epoch juga menjadi fokus dari penelitian ini.
Tabel 1. Hasil Pengujian Model CNN Optimizer Epoch  Training  Testing Adam 20 0,7 0,2 Adam 30 0,5 0,2 Adam 50 0,6 0,2 Adam 100 1 0,2 RMS-prop 20 0,2 0,2 RMS-prop 30 0,8 0,08 RMS-prop 50 0,2 0,2 RMS-prop 100 0,2 0,2

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
(a)
(b)
Gambar 8. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer Adam, Epoch 20
(a) (b)
Gambar 9. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer Adam, Epoch 30
(a) (b)
Gambar 10. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer Adam, Epoch 50

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
(a)
(b)
Gambar 11. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer Adam, Epoch 100
(a) (b)
Gambar 12. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer RMS-prop, Epoch 20 (a)
(b)
Gambar 13. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer RMS-prop, Epoch 30

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
(a)
(b)
Gambar 14. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer RMS-prop, Epoch 50
(a) (b)
Gambar 15. Training (a) Akurasi dan (b) loss Optimizer RMS-prop, Epoch 100
Dari ilustrasi tersebut, terdapat delapan kali percobaan  menggunakan dua optimizer berbeda, yakni:  Adam dan RMS-prop dengan nilai epoch dari 20, 30, 50, dan 100. Gambar 8(a), Gambar 9(a), Gambar 10(a), dan Gambar 11(a) merupakan hasil training dengan optimizer Adam dengan semua nilai epoch. Gambar 8(b), Gambar 9(b), Gambar 10(b), dan  Gambar  11(b)  adalah  hasil  testing  (menggunakan  data  testing)  dengan  optimizer  Adam.  Dari  hasil  akurasi  yang ditampilkan epoch 20, 30, dan 50 masih belum mampu mencapai hasil maksimal (1 atau 100%), sedangkan pada epoch 100 baru didapatkan hasil akurasi data training mencapai nilai 1. Hasil tersebut berbanding terbalik dengan pengukuran hasil  error  training.  Pada  hasil  tersebut  semua  nilai  epoch  dapat  mencapai  medekati  0.  Gambar  12(a),  Gambar  13(a), Gambar  14(a),  dan  Gambar  15(a)  merupakan  hasil  akurasi  dengan  optimizer  RMS-prop.  Epoch  20,  30,  dan  50 memperoleh  hasil  akurasi  yang  optimal  yaitu  tidak  mencapai  100%.  Epoch  100  terdapat  anomali  hasil,  dimana  hasil akurasi sempat mendapatkan nilai maksimal tetapi tiba-tiba hasilnya turun ke angka 0.2 persen. Hasil error optimizer ini dapat  dilihat  pada  Gambar  12(b),  Gambar  13(b),  Gambar  14(b),  dan  Gambar  15(b).  Hasil  error  training  dengan optimizer  ini  pada  epoch  30,  50  dan  100  mengalami  tidak  konsisten.  Tidak  konsistenan  dilihat  dari  grafik  error  yang sudah  optimal  (nilai  error  mendekati  0)  tetapi  terjadi  lonjakan-lonjakan  error.  Tetapi  pada  epoch  paling  kecil  (20) hasilnya stabil.
Dari  hasil-hasil  yang  telah  dilaporkan  terlihat  hasil  yang  berbanding  terbalik  antara  dua  optimizer.  Optimizer Adam lebih konsisnten dengan hasil yang wajar, sedangkan RMS-prop ttidak. Dapat diketahui bahwa pengujian dengan menggunakan  optimizer  Adam,  dinilai  lebih  unggul  dengan  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi    100%  dibandingkan dengan tingkat akurasi tertinggi pada optimizer RMS-prop yakni sebesar 80%.

## 3.1 Pembahasan
Hasil  penelitian  pada  dataset  jenis-jenis  jerawat,  dengan  perbedaan  optimizer,  dan  jumlah  epoch  seperti  ditunjukkan pada ilustrasi grafik Gambar 16.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
Gambar 16. Grafik Hasil Pengujian
Pada  Gambar  16,  menunjukan  bahwa  percobaan  pertama  dengan  epoch  sejumlah  20.  Hasil  yang  didapatkan memiliki perbedaan yang signifikan. Optimizer Adam memiliki nilai akurasi 80% sedangkan RMS-prop hanya senilai 20%.    Namun  keduanya  memiliki  kesamaan  pada  nilai  loss  yakni  20%.  Pada  percobaan  kedua,  optimizer  RMS-prop pada grafik memiliki pola yang meningkat menjadi 80% dibanding optimizer Adam yang memiliki pola menurun dari pola sebelumnya atau pada percobaan pertama, dengan nilai 50%. Pada grafik loss, pola RMS-prop memiliki penurunan dari  hasil  percobaan  pertama.  Pada  percobaan  ketiga  dan  keempat,  optimizer  Adam  terus  melakukan  peningkatan akurasi  menjadi  60%  dan  100%  sedangkan  pada  loss  memiliki  pola  yang  sama  yaitu  20%.  Begitu  pula  dengan Optimizer RMS-prop, pola yang di tunjukan pada grafik tidak memiliki perubahan, dengan nilai akurasi dan loss yang sama yaitu 20%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  bisa  dilihat  bahwa  penggunaan  optimizer  dan epoch sangat mempengaruhi hasil akurasi klasifikasi pada jenis-jenis jerawat. Optimizer Adam terbukti bekerja dengan baik  dibandingkan  dengan  optimizer  RMS-prop.  Optimizer  Adam  memiliki  nilai  tertinggi  dengan  jumlah  epoch  100 dengan menghasilkan akurasi 100%  sedangkan optimizer RMS-prop memiliki nilai tertinggi 80% dengan jumlah epoch 30. Dari hasil pengujian ini, bisa di simpulkan bahwa perbandingan hasil dari dua optimizer pada CNN yakni Adam dan RMS-prop, Optimizer Adam memiliki nilai akurasi paling optimal yaitu sebesar 100% di bandingkan Optimizer RMS- prop. Sehingga optimizer Adam sangat efektif dalam klasifikasi jenis-jenis jerawat.

## REFERENCES
Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A. J., Al-Dujaili, A., Duan, Y., Al-Shamma, O., Santamaría, J., Fadhel, M. A., Al- Amidie, M., & Farhan, L. (2021). Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. Journal of Big Data , 8 (1). https://doi.org/10.1186/s40537-021-00444-8 Anggara, D., Suarna, N., & Wijaya, Y. A. (2023). Analisa Perbandingan Performa Optimizer Adam, Sgd, Dan Rmsprop Pada Model H5. Networking Engineering Research Operation , 8 (1), 1–12.
Dhande,  G.,  &  Shaikh,  Z.  (2019).  Analysis  of  Epochs  in  Environment  based  Neural  Networks  Speech  Recognition System. 2019  3rd  International  Conference  on  Trends  in  Electronics  and  Informatics  (ICOEI) ,  605–608. https://doi.org/10.1109/ICOEI.2019.8862728
Duru, P., & Örsal, Ö. (2021). The effect of acne on quality of life, social appearance anxiety, and use of conventional, complementary,  and  alternative  treatments. Complementary  Therapies in Medicine , 56 ,  102614. https://doi.org/10.1016/j.ctim.2020.102614
Hasan,  I.,  Suprayogi,  H.,  &  Bethaningtyas,  D.  (n.d.).  Klasifikasi  Jenis  Jerawat  Menggunakan  Convolutional  Neural Networks.
Hasanah,  R.  L.,  Rianto,  Y.,  &  Riana,  D.  (2022). Identification  of  Acne  Vulgaris  Type  in  Facial  Acne  Images  Using
GLCM Feature Extraction and Extreme Learning Machine Algorithm . 15 (2), 204–214.
https://doi.org/10.21107/rekayasa.v15i2.141580
Kayıran,  M.,  Karadağ,  A.,  Alyamaç,  G.,  Cemil,  B.,  Demirseren,  D.,  Demircan,  Y.,  Aksoy,  H.,  Kılıç,  S.,  Yüksel,  E., Kalkan, G., Aksaç, S., Kutlu, Ö., Kakşi, S., Aktürk, A., Solak, S., Yazıcı, S., Özden, H., Koska, M., Uzunçakmak, T., … Alpsoy, E. (2022). Use of complementary and alternative medicine among patients with acne vulgaris and factors perceived to trigger the disease:  A  multicentre cross-sectional  study  with  1571 patients. Indian Journal of Dermatology , 67 (3), 311. https://doi.org/10.4103/ijd.ijd_745_21
Latter,  G.,  Grice,  J.  E.,  Mohammed,  Y.,  Roberts,  M.  S.,  &  Benson,  H.  A.  E.  (2019).  Targeted  topical  delivery  of retinoids in the management of acne vulgaris: Current formulations and novel delivery systems. In Pharmaceutics (Vol. 11, Issue 10). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics11100490

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 172-181 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5231
Nur  Cahyo,  D.  D.,  Anwar  Fauzi,  M.,  Tri  Nugroho,  J.,  &  Kusrini,  K.  (2023).  Analisis  Perbandingan  Optimizer  pada Arsitektur NASNetMobile Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Ras Kucing. Jurnal Teknologi , 15 (2), 171–177. https://doi.org/10.34151/jurtek.v15i2.4025
Prabowo,  R.,  Heningtyas,  Y.,  Yusman,  machudor,  Iqbal,  M.,  &  Wulansari,  O.  D.  E.  (2021).  Klasifikasi  Image Tumbuhan  Obat  (Keji  Beling)  Menggunakan  Artificial  Neural  Network. Jurnal  Komputasi , 2541–0350 ,  88–92. https://doi.org/10.23960/komputasi.v9i2.2868
Pratikto,  F.  R.  (2023).  Oversampling  Sintetis  Berbasis  Kopula  untuk  Model  Klasifikasi  dengan  Data  yang  Tidak Seimbang. Jurnal Rekayasa Sistem Industri , 12 (1), 1–10. https://doi.org/10.26593/jrsi.v12i1.6380.1-10 Quattrini,  A.,  Boër,  C.,  Leidi,  T.,  &  Paydar,  R.  (2022).  A  Deep  Learning-Based  Facial  Acne  Classification  System.
Clinical, Cosmetic and Investigational Dermatology , 15 , 851–857. https://doi.org/10.2147/CCID.S360450 Riahi, A., & Jung, D. (2020). Acne:Advocating for holistic support . 47 (1), 1–3.
Rianto,  R.,  &  Risdho  Listianto,  D.  (2023).  Convolutional  Neural  Network  untuk  mengklasifikasi  tingkat  keparahan jerawat. AITI , 20 (2), 167–176. https://doi.org/10.24246/aiti.v20i2.167-176 Suharni,  Susilowati,  E.,  &  Hidayat,  T.  M.  (2022).  Implementasi  Model  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Untuk Klasifikasi Penyakit Tbc Berbasis Dekstop. UG Journal , 16 (4), 1–9.
Wicaksono,  R.  N.,  Nugroho,  H.,  &  Yuliastuti,  G.  E.  (2023).  Pengenalan  Pola  Citra  Ekspresi  Wajah  Manusia Menggunakan Masker Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Prosiding Seminar Nasional Sains
Dan Teknologi Terapan , 1–6. http://ejurnal.itats.ac.id/sntekpan/article/view/5157%0A
http://ejurnal.itats.ac.id/sntekpan/article/download/5157/3571
Windiramadhan,  A. P., & Carsita, W. N. (2022). Penggunaan Complementary and Alternative Medicine (CAM) pada ODHA: Literatur Reveiw. Bima Nursing Journal , 3 (2), 140. https://doi.org/10.32807/bnj.v3i2.880 Wulan,  P.  I.  D.  C.,  &  Musdholifah,  A.  (2020).  Klasifikasi  Jenis  Jerawat  Menggunakan  Support  Vector  Machine Berdasarkan Hasil Ekstraksi Tekstur Gray-Level Co-Occurrence Matrix. Universitas Gadjah Mada.