## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN FRAMEWORK TENSORFLOW DENGAN METODE FASTER REGIONAL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK

## PENDETEKSIAN JERAWAT
1 Yunita Aulia Hasma, 2 Widya Silfianti
1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 yunitahasma@gmail.com, 2 ws1lf1@gmail.com

## Abstrak
Jerawat sering dialami oleh kaum wanita maupun pria dari usia remaja hingga dewasa. Banyak  rumah  sakit  dan  klinik  kecantikan  yang  dapat  di  datangi  oleh  para  penderita  untuk memeriksakan  jerawat  tersebut.  Penelitian  ini  merupakan  implementasi  dari  pendeteksian jerawat  menggunakan  image  processing  dan  secara  realtime,  lalu  sistem  akan mengklasifikasikan jerawat yang ada pada wajah. Jerawat yang dapat dikenali oleh sistem ini yaitu  jerawat,  bekas,  dan  pus.  Sistem  deteksi  dan  klasifikasi  ini  dibuat  dengan  metode  deep learning  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  yang  dibantu  dengan menggunakan  framework  TensorFlow  dengan  model  Faster  R-CNN.  Sistem  ini  hanya  dapat berjalan  di  laptop  dengan  memiliki  Python  versi  3.6  di  dalamnya  dan  telah  memliki  library Numpy,  TkInter,  Matplotlib,  dan  OpenCV  dan  juga  memiliki  kamera  pada  laptop  yang digunakan  agar  dapat  menjalankan  sistem  secara  realtime  yang  didukung  dengan  GPU  yang memadai.  Perancangan  alur  aplikasi  menggunakan  flowchart  diagram.  Hasil  uji  terhadap sistem  menggunakan  perbandingan  objek  yang terdeteksi  dengan  yang  seharusnya lalu dibagi dan  dikalikan  dengan  seratus  persen.  Hasil  yang  didapat  dari  pengujian  cukup  baik menggunakan metode deep learning.
Kata  Kunci: Deep  Learning,  Faster  R-CNN,  Image  Processing,  Jerawat,  Sistem  Deteksi, TensorFlow

## Abstract
Acne  is  often  experienced  by  women  and  men  from  adolescence  to  adulthood.  Many hospitals  and  beauty  clinics  can  be  visited  by  sufferers  to  check  for  acne.  This  research  is  an implementation  of  acne  detection  using  image  processing  and  in realtime,  and the  system  will classify the acne on the face. The type of acne which can be recognized by this system is acne, scars, and pus. This detection and classification system is made with the deep learning method using Python for programming language, which is assisted by using the TensorFlow framework with the Faster R-CNN model. This system can only run on laptops with Python version 3.6 or above and has Numpy, TkInter, Matplotlib, and OpenCV libraries and also has a camera on the laptop that is used to be able to run the system in realtime supported by an adequate GPU. The application’s  flow  designed  by  using  the  flowchart  diagram.  The  results  on  the  system  use  a comparison  of  detected  objects  with  what  should  be  seen  with  eyes  then  divided  it  and  then multiplied  by  one  hundred  percent. The  results  obtained  from testing  are quite good using  the deep learning method.
Keywords: Acne,  Deep  Learning,  Detection  System,  Faster  R-CNN,  Image  Processing, TensorFlow

## PENDAHULUAN
Kulit merupakan organ terluar dari tubuh yang  melapisi  seluruh  tubuh  manusia,  yang memiliki  fungsi  sebagai  pelindung  tubuh, indera peraba, alat ekskresi dan pengatur suhu tubuh  [1].  Kulit  memiliki  kondisi  yang berbeda khususnya kulit pada wajah. Terdapat beberapa  jenis  kulit  pada  wajah,  yakni  jenis kulit  normal,  kulit  berminyak,  kulit  kering, dan  jenis kulit  wajah sensitif. Sebagian  orang juga  memiliki  jenis  kulit  kombinasi  di  area yang berbeda [2]. Terdapat beberapa masalah yang  dapat  menyerang  kulit  wajah  kita, misalnya  berjerawat,  minyak  yang  berlebih pada wajah, dan berkomedo.
Dalam  pengenalan  masalah  pada  kulit wajah,  manusia  dapat  mengenalinya  dengan mudah  seperti  mengenali  jerawat,  namun bagaimana hal tersebut dapat diterapkan pada komputer, sehingga komputer dapat mengenali- nya.  Supaya  komputer  dapat  mengenali masalah tersebut, diperlukan pengenalan yang dilakukan  oleh  manusia  terhadap  mesin dengan  menjadikan  masalah  tersebut  menjadi suatu  objek  dalam  pengenalan.  Pengenalan objek  saat  ini  menjadi  salah  satu  bidang penelitian  yang  paling  efektif  dalam  ilmu computer vision .
Pengenalan objek pada computer vision memiliki  tujuan  utama  untuk  membuat keputusan  yang  berguna  tentang  objek  fisik nyata dan pemandangan ( scenes ) berdasarkan image  yang  didapat  dari  sensor.  Bidang  ini pun  telah  banyak  diterapkan  dalam  berbagai
teknologi  seperti  sistem  keamanan,  navigasi robot,  dan  analisis  medis.  Untuk  melakukan pengenalan  objek  tersebut,  dikenal  dengan teknologi machine learning . Machine Learning ini akan mencoba menirukan bagaimana proses manusia  belajar  dan  mengeneralisasi  melalui proses  pelatihan,  pembelajaran,  atau training terhadap  data  yang  disebut  dengan  data training lalu akan mengambil kesimpulan dari hasil data untuk dianalisis [3].
Seiring  dengan  perkembangan  zaman, machine  learning pun  memiliki  evolusi selanjutnya  yang  masih  bagian  dari machine learning yaitu deep  learning, dengan  metode lebih  kompleks  tetapi  lebih  canggih. Deep learning dapat  mempelajari  metode  komputasi- nya  sendiri  menggunakan  ‘otak’nya  sendiri. Teknologi deep learning ini salah satu teknologi yang  paling  populer  untuk  mengenali  suatu kegiatan  atau  objek  yang  memiliki  tingkat keakuratan lebih tinggi dibanding dengan metode mesin  sebelumnya  [4].  Proses  pembelajaran mesin dilakukan pada komputer yang berfungsi  untuk  mengkasifikasinya  data  citra menjadi  hasil  klasifikasi  berupa  prediksi. Teknologi deep  learning merepresentasikan suatu konsep yang  kompleks sebagai rangkaian konsep-konsep  yang  lebih  sederhana. Deep learning merupakan  algoritma  jaringan  saraf tiruan  yang  menggunakan  data  sebagai input dan  memprosesnya  dengan  menggunakan sejumlah  lapisan  tersembunyi (hidden  layer) . Setelah itu melakukan transformasi non linier dari  data  masukan  untuk  menghitung  nilai output [5].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  di bidang deep  learning. Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Danukusumo  membahas mengenai implementasi deep learning menggunakan convolutional  neural  network dalam mengklasifikasi citra candi berbasis GPU [6]. Penelitian  lain  menggunakan convolutional neural  network dalam  pengenalan  wajah  [7].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dewi mengenai  pendeteksian  objek  menggunakan TensorFlow  dan convolutional network untuk melakukan  klasifikasi  gambar  meja  dan  kursi motif ukiran Jepara [8].
Dalam  penelitian  ini,  dibuat  sebuah sistem  pengenalan  dan  pendeteksian  kondisi kulit wajah manusia menggunakan deep learning pada  citra.  Pengenalan  kondisi  kulit  wajah manusia  dilakukan  menggunakan framework TensorFlow  Object  Detection  GUI .  Jaringan model  yang  digunakan  dalam  mendukung pembelajaran  mesin  untuk  mengenali  kondisi wajah  manusia  adalah  jaringan  model Faster R-CNN dengan inception untuk  mengenali  3 kondisi  kulit  wajah,  yaitu  jerawat,  bekas  dan pus (kondisi jerawat yang akan mengeluarkan nanah).

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan sebagai berikut: a Melakukan training dengan  algoritma
Faster R-CNN  menggunakan framework TensorFlow  Object  Detection GUI .  Saat training selesai  dilakukan,  lalu  dilakukan
tahap  pengkonversian checkpoint pada training menjadi graph .
b Pengujian  dari  kondisi  wajah  pada  kulit manusia dengan model mencakup pengujian menggunakan  hasil  dari  data  latih  yang telah di- training terhadap data latih dari citra itu sendiri dan akurasi terhadap banyaknya jumlah data latih.
c Hasil dari analisis terhadap pengujian yang sudah dilakukan.

## Alur Proses dari Tahap Training
Diagram  alur  proses  ini  menampilkan alur  dalam  melakukan  training  pada dataset yang  telah  di- input oleh  pengguna.  Alur  proses tahap training dapat dilihat pada Gambar 1.
Berdasarkan Gambar 1, proses training dimulai  dengan  meng- input  dataset gambar yang  telah  diberikan label dengan  3  kelas klasifikasi  yaitu  jerawat,  pus,  dan  bekas. Selanjutnya yaitu konfigurasi training dengan memasukkan jumlah batch size bernilai 1, step , dan path configuration . Selanjutnya, inisialisasi pipeline  training model Faster R-CNN  ( Faster Regional-Convolutional  Neural  Network )  yang akan  digunakan  untuk  proses training . Selanjutnya, proses training dari dataset yang telah  dimasukkan  dengan  menggunakan  model yang  telah  dikonfigurasi  dan  dikompilasi. Proses training telah  berjalan,  maka  akan tersimpan  hasil  dari training tersebut  dengan file .ckpt  ( checkpoint step )  yang akan  disimpan setiap  ±10  menit  selama  proses training berjalan.  Akhir  dari  step  yaitu  mengkonversi file .ckpt  menjadi file  graph dengan  format
.pb (protobuf), supaya dapat dijalankan untuk proses deteksi dan klasifikasi pada sistem.
Gambar 1. Alur Proses Training
Alur Proses Training Faster R-CNN
Tahap  selanjutnya  yaitu  proses training , yang  digunakan  untuk  melatih  seluruh  data gambar  menggunakan  metode Faster  Regional Convolutional Neural Network untuk dapat
memprediksi  jerawat  yang  terdapat  pada wajah  manusia  dengan  data  gambar  ataupun secara realtime .  Gambar  2  merupakan  alur dari proses training .

## Alur Proses Prediksi Gambar
Proses  dari  jalannya  prediksi  gambar dimulai dengan input gambar yang digunakan untuk  mendeteksi  keadaan  kulit.  Selanjutnya sistem  akan  membaca  gambar  yang  telah  di- input yang  kemudian  akan  diproses  untuk mengenali  keadaan  kulit  yang  terdeteksi  dari gambar  tersebut.  Lalu  memanggil  hasil  dari proses training yang telah dikonversi menjadi
file protobuf,  dan  akan  memanggil labelmap untuk  mendapatkan  definisi  dari  label  untuk prediksi  keadaan.  Langkah  selanjutnya  yaitu membaca frame dari gambar yang dimasukkan, kemudian  akan  melakukan  dan  menampilkan hasil prediksi dari keadaan kulit yang terdeteksi. Alur  proses  prediksi  gambar  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Alur Proses Prediksi Gambar
Alur Proses Prediksi Realtime
Proses  dari  jalannya  prediksi realtime dimulai  dengan  memanggil  kamera  yang digunakan  untuk  mendeteksi  keadaan  kulit, selanjutnya  sistem  akan  membaca  video secara realtime yang  telah  tertangkap  kamera kemudian  akan  diproses  untuk  mengenali keadaan  kulit  yang  terdeteksi  dari  gambar tersebut. Memanggil hasil dari proses training
yang  telah  dikonversi  menjadi  file  protobuf, dan akan memanggil labelmap untuk mendapatkan definisi dari label untuk prediksi keadaan. Langkah selanjutnya yaitu membaca frame  dari  masukkan realtime ,  kemudian akan  melakukan  dan  menampilkan  hasil prediksi  dari  keadaan  kulit  yang  terdeteksi. Alur  proses  prediksi  secara  realtime  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Alur Proses Prediksi Realtime

## Pengujian Pengenalan Jerawat
Tahap  pengujian  untuk  pengenalan jerawat  ini  yaitu  melalui  pendeteksian menggunakan  hasil  dari  data  latih  yang  telah di- training menggunakan  metode transfer learning . Data sampel yang digunakan adalah gambar  wajah  manusia  yang  memiliki masalah pada kulit wajahnya, adapun keadaan pada  kulit  wajah  yang  ingin  dikenali  yaitu jerawat, bekas jerawat, dan pus.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan pengujian  dari  hasil  implementasi  yang  telah dilakukan.  Pada  pengujian  ini,  gambar  yang digunakan  adalah  beberapa  objek  wajah manusia  secara  dekat  dengan  memiliki  kondisi kulit  yang  bermasalah,  dan  hasil  pengujian deteksi  secara realtime menggunakan  kamera laptop  pada  wajah.  Objek  yang  terdeteksi ditandai  dengan  kotak  ( bounding  box )  ketika
kondisi  dikenali.  Kotak  yang  akan  muncul pada  tiap  kondisi  wajah  memiliki  warna  tiap kotaknya  yaitu  hijau  untuk  jerawat,  kuning untuk bekas dan krem untuk pus.
Nilai  persentase  pada  hasil  pengenalan didapatkan  dari  sebuah class yang  bernama graph(), class tersebut  bertugas  untuk  meng- komputasi nilai keluaran pada neural network yang  merepresentasikan dataflow berupa graph , graph yang  dimaksud  adalah graph yang  sudah  di- training sebelumnya  yang berupa checkpoint pada  saat  proses training kemudian  diekspor  ke graph  inference . Setelah  komputasi  tersebut  selesai, class ini akan  memanggil  tensor  berdasarkan  nama yang  mengembalikan  data  berupa  nama tensor  yaitu  “detection_scores:0”,  skor  dari deteksi  diinisialisasikan  dengan  angka  0  agar persentasi  hasil  yang  dikembalikan  dimulai dari  angka  0%  hingga  100%.  Contoh  hasil deteksi  bekas  jerawat  dapat  diihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Deteksi Bekas
Berdasarkan  Gambar  5,  hasil  dari kondisi  kulit  pada  wajah  manusia  diperoleh akurasi  prediksi  sebesar  98%  untuk  kelas
bekas  terhadap  gambar  yang  dideteksi. Contoh  hasil  deteksi  jerawat  dapat  dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Deteksi Jerawat
Berdasarkan  Gambar  6,  hasil  dari kondisi  kulit  pada  wajah  manusia  diperoleh akurasi  prediksi  sebesar  99%  untuk  kelas
jerawat  terhadap  gambar  yang  dideteksi. Contoh  hasil  deteksi  pus  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Deteksi Pus
Hasil  dari  kondisi  kulit  pada  wajah manusia  diperoleh  akurasi  prediksi  sebesar 99%  untuk  kelas  pus  terhadap  gambar  yang dideteksi.  Percobaan  lainnya  menggunakan gambar sebanyak 12 gambar pada data latih dari dataset untuk tiap-tiap kondisi pada kulit wajah yaitu jerawat, bekas dan pus. Hasil keberhasilan uji coba tersebut terdapat pada Tabel 1.
Hasil uji coba pada Tabel 1 menunjukkan bahwa hasil rata-rata tingkat akurasi keberhasilan
sebesar  72,4%.  Presentase  akurasi  tersebut diperoleh  dengan  cara  menjumlahkan  kondisi yang  terdeteksi  pada  masing-masing  objek yang  terdeteksi  mesin  dan  pengenalan  secara manual ,  lalu  hasil  dari  yang  terdeteksi  mesin dibagikan  dengan  hasil  yang  dikenali  secara manual lalu dikalikan 100%. Persentase tersebut dapat  dikatakan  rendah  karena  masih  banyak objek  yang  tidak  dikenali  karena  intensitas cahaya, dan adanya kemiripan antar kondisi.
Positive false rate merupakan kesalahan  dalam  mengenali  hasil  pengujian dimana  hasilnya  tidak  menunjukkan  kondisi yang  sebenarnya. Negative  false  rate
merupakan kesalahan mengenali objek dimana program  tidak  dapat  mengenali  kondisi  yang seharusnya  dikenali.  Contoh positive  false rate dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Contoh Positive False Rate
Gambar  8  dikatakan positive  false  rate karena  terdapat  kesalahan  dalam  mengenali kondisi  pus  yang  seharusnya  objek  tersebut merupakan  objek  yang  bukan  kondisi
sebenarnya.  Pada  gambar  tersebut  bukanlah pus  melainkan anting  yang  memiliki  kemipiran dengan  kondisi  pus.  Contoh negative  false rate dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Contoh Negative False Rate
Gambar  9  merupakan  contoh negative false rate dimana tidak dapat mengenali kondisi pada  kulit  wajah  yang  seharusnya  kondisi tersebut  merupakan  jerawat  pada  wajah.  Uji coba  dari  pendeteksian  secara realtime dilakukan  dengan  tiga  kondisi  yaitu  pertama dilakukan  pada  siang  hari  dan  dilakukan  di dalam  ruangan  dengan  bantuan  cahaya
matahari, kedua dilakukan di siang hari dan di luar  ruangan  dengan  bantuan  cahaya  matahari, dan  ketiga  dilakukan  di  malam  hari  dan  di dalam ruangan dengan bantuan cahaya lampu. Gambar  10  merupakan  tampilan  dari  deteksi secara realtime pada  kondisi  pertama  yaitu dilakukan  pada  siang  hari  di  dalam  ruangan dengan bantuan cahaya matahari.
Gambar 10. Sampel Deteksi Realtime Kondisi Pertama
Gambar  11  merupakan  tampilan  dari deteksi  secara realtime pada  kondisi  kedua
yaitu  dilakukan  pada  siang  hari  di  luar ruangan dengan bantuan cahaya matahari.
Gambar 11. Sampel Deteksi Realtime Kondisi Kedua
Gambar  12  merupakan  tampilan  dari deteksi  secara realtime pada  kondisi  ketiga yaitu  dilakukan  pada  malam  hari  di  dalam ruangan dengan bantuan cahaya lampu.
Gambar 12. Sampel Deteksi Realtime Kondisi Ketiga
Uji  coba  secara realtime dilakukan selama  1  menit  dengan  30  fps  dan menghasilkan 10 frame . Selanjutnya dilakukan  perhitungan  dari  jumlah  kondisi
yang terdeteksi  dibandingkan  dengan  jumlah kondisi manual atau yang terlihat sebenarnya.  Hasil  dari  uji  coba  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Coba Deteksi Secara Realtime Siang Hari Dalam Ruangan Kondisi Dikenali Mesin Pengenalan Manual % Jerawat 5 8 71,4 Bekas 10 13 Pus - -
Tabel 2 merupakan hasil dari keberhasilan  uji  coba  secara realtime yang dilakukan  pada  siang  hari  di  dalam  ruangan
dan  dengan  cahaya  matahari.  Akurasi  deteksi pada  siang  hari  di  dalam  ruangan  sebesar 71,4%.
Tabel 3. Hasil Uji Coba Deteksi Secara Realtime Siang Hari Luar Ruangan Kondisi Dikenali Mesin Pengenalan Manual % Jerawat 5 8 76,1 Bekas 11 13 Pus - - Tabel 3 merupakan hasil dari keberhasilan  uji  coba  secara realtime yang dilakukan pada siang hari di luar ruangan dan
dengan  cahaya  matahari.  Akurasi  keberhasilan uji coba deteksi pada siang hari di luar ruangan sebesar 76,1%.
Tabel 4. Hasil Uji Coba Deteksi Realtime Malam Hari Dalam Ruangan Kondisi Dikenali Mesin Pengenalan Manual % Jerawat 3 8 57,1 Bekas 9 13 Pus - - Tabel 4 merupakan hasil dari keberhasilan  uji  coba  secara realtime yang dilakukan  pada  malam  hari  di  dalam  ruangan dan dengan cahaya lampu. Akurasi keberhasilan deteksi  secara realtime pada  malam  hari  di dalam ruangan sebesar 57,1%.
Hasil  dari  ketiga  kondisi  di  atas menghasilkan  akurasi  keberhasilan  yang berbeda-beda,  yaitu  71,4%,  76,1%,  dan  57,1%. Semua akurasi dari uji coba deteksi dipengaruhi oleh  cahaya.  Semakin  bagus  cahaya  dalam proses  deteksi  maka  hasil  akurasi  semakin bagus,  tetapi  cahaya  yang  digunakan  terlalu besar juga dapat mempengaruhi  hasil  deteksi, begitu  pula  hal  nya  apabila  cahaya  terlalu sedikit  dalam  proses  pendeteksiannya.  Selain
dari  cahaya,  jarak  kamera  dan  wajah  yang akan dideteksi pun dapat mempengaruhi proses pendeteksian.
Dalam  proses  pendeteksian  terdapat kesalahan  dalam  mengenali  kondisi  wajah pada  manusia,  kesalahan  tersebut  dibagi menjadi  dua  seperti  halnya  kesalahan  dalam proses  deteksi terhadap gambar yaitu positive false  rate dan negative  false  rate .  Kesalahan yang ditemui terdapat pada Gambar 13.
Gambar 13 merupakan gambar dari hasil kesalahan  dalam  proses  pendeteksian  secara realtime .  Dalam  gambar  tersebut  terdapat kesalahan positive  false  rate dan negative false rate . Untuk kesalahan positive false rate yaitu dalam mendeteksi kondisi pus di daerah
daun telinga yang seharusnya kondisi tersebut bukanlah kondisi untuk pus. Kesalahan negative false rate ditunjukkan dengan tidak terdeteksinya
kondisi  kulit  seperti  kondisi  bekas  jerawat yang  terdapat  pada  kulit  wajah  karena  mesin tidak dapat mendeteksi kondisi tersebut.
Gambar 13. Sampel Kesalahan Proses Deteksi Realtime

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian dan implementasi terhadap aplikasi serta proses pengujian, pada penelitian  ini  telah  berhasil  dibuat  sistem pendeteksian  dan  pengenalan  tiga  kondisi kulit  pada  wajah  manusia  yaitu  jerawat,  bekas, dan  pus,  ketiga  keadaan  tersebut  dijadikan kelas  objek  untuk  proses training .  Proses training menggunakan metode Faster R-CNN dengan dataset berupa gambar yang memiliki kategori  dari  ketiga  kelas  deteksi  objek  dan menjadi  acuan  alternatif  untuk  melakukan deteksi dan klasifikasi pada gambar agar hasil yang didapat maksimal dan lebih efisien.
Proses  pengenalan  kondisi  kulit  pada wajah  manusia  dilakukan  dengan  2  tahap, pertama  melakukan training pada dataset yang nantinya akan menghasilkan model yang berguna untuk pengklasifikasian  kondisi kulit pada  wajah  manusia.  Tahap  kedua  yaitu dilakukan  proses  untuk  mengenali  kondisi
kulit  wajah  manusia  dengan  klasifikasi dimana  sistem  mengambil frame /gambar, kemudian  inisialisasi  model  dari  hasil training ,  lalu  melakukan  proses  prediksi menggunakan model, mengambil hasil prediksi,  hingga  menampilkan  hasil  prediksi beserta frame /gambar.
Uji coba dilakukan dengan memasukkan gambar  dan  secara realtime .  Pengujian gambar  yang  pertama  dengan  mengunakan  1 gambar,  hasil  dari  proses  pendeteksian terhadap  model  memiliki  presentasi  yang cukup  tinggi,  yaitu  98%  untuk  bekas,  99% untuk  jerawat  dan  99%  untuk  pus.  Uji  coba kedua  menggunakan  gambar/model  yang memiliki  beberapa  objek  di  dalamnya  dan didapatkan  akurasi  keberhasilan  pendeteksian objek sebesar 72,4%.
Uji coba secara realtime juga dilakukan dengan  3  kondisi  dalam  prosesnya  yaitu dilakukan  di  dalam  ruangan  pada  siang  hari dengan bantuan cahaya matahari, dilakukan di
luar  ruangan  pada  siang  hari  dengan  bantuan cahaya  matahari  dan  dilakukan  pada  malam hari di dalam ruangan dengan bantuan cahaya lampu. Pengujian dilakukan dan menghasilkan nilai  akurasi  yang  berbeda,  masing-masing yaitu 71,4% di dalam ruangan pada siang hari dengan  bantuan  cahaya  matahari,  76,1%  di luar  ruangan  pada  siang  hari  dengan  bantuan cahaya matahari, dan 57,1% di dalam ruangan pada malam hari dengan bantuan cahaya lampu. Teknologi deep  learning terbukti  bekerja secara efisien karena telah menghasilkan nilai akurasi  yang  cukup  besar  pada  hasil pendeteksian objek.
Pada penelitian lebih lanjut, pendeteksian jerawat  dapat  menggunakan  pendekatan deep learning yang lainnya. Selain itu, pada proses pelatihan  dapat  menggunakan  data  gambar yang  lebih  banyak  sehingga  menghasilkan model  yang dapat mengklasifikasikan jerawat dengan lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. J. R. Kalangi, “Histofisiologi kulit,” Jurnal  Biomedik  (JBM) ,  vol.  5,  no.  3, hal. S12 – 20, 2013.
[2] K.  Adrian,  “Kenali  jenis  kulit  wajah dan cara merawatnya di sini!,” alodokter.com , September 2017. [Daring]. Tersedia di: https://www.alodokter.com/kenali-
jenis-kulit-wajah-dan-cara- merawatnya-di-sini.  [Diakses  28  Juli 2018].
[3] A.  A.  Hania,  “Mengenal  artificial intelligence,  machine  learning,  neural network,  dan  deep  learning,” Jurnal Teknologi Indonesia , 2017.
[4] L.  Deng  dan  D.  Yu,  “Deep  learning: methods and applications,” Foundations  and  Trends  in  Signal
Processing , vol. 7, no. 3 – 4, hal. 197 –
387, 2013.
[5] R. Primartha, Belajar machine learning teori dan praktek . Bandung:
Informatika, 2018. [6] K.  P.  Danukusumo,  “Implementasi deep learning menggunakan
convolutional  neural  network  untuk klasifikasi  citra  candi  berbasis  GPU,”
Skripsi, Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Yogyakarta, 2017.
[7] H.  Abhirawa,  Jondri,  dan  A.  Arifianto,
“Pengenalan wajah menggunakan
convolutional  neural  network,”  Dalam e-Proceeding of Engineering, 2017, hal. 4907 – 4916.
[8] S.  R.  Dewi,  “Deep  learning  object detection  pada  video  menggunakan tensorflow dan convolutional network,” Skripsi,  Universitas  Islam  Indonesia, Yogyakarta, 2018.