## Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan
p-ISSN: 2302-0008 e-ISSN: 2623-1964 DOI: https://doi.org/10.47668/pkwu.v9i1.246
Volume 9 Issue 1 2021 Pages 297-308 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/PKWU/index

## Model Klasifikasi Permasalahan Kulit Wajah Menggunakan Metode Support Vector Machine
Cynthia Diana Sinaulan 1 , Angga Hantara 2
email: angga.academic@gmail.com
Abstract : Skin is one of the organs or parts of the human body that is essential dan vital dan is a mirror of health dan life. However, sometimes there are people who know about skin  problems  on  the  face  dan  visit  a  dermatologist.  Examinations  are  usually  done conventionally by doctors to analyze facial skin problems. In this study, the classification of facial skin problems will be carried out using digital image processing technology. Image  analysis  using  the  Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG)  method,  feature extraction obtained by calculating the gradient of the image to be obtained  dan block normalization will be performed. The HOG parameters used are pixels per cell = (8, 8), orientation = 9, cells per block = (3, 3), dan block norm = L2-Hys. Then the classification process  uses  the  Support  Vector  Machine  method  to  identify  facial  skin  problems, namely black spots, acne dan wrinkles. Classification of facial skin problems using the SVM method gets an accuracy value of 98%.
Keyword : Digital Image Processing, Facial Skin Problems, Support Vector Machine,

## Histogram of Oriented Gradient
Abstrak : Kulit merupakan salah satu organ atau bagian tubuh manusia yang esensial dan  vital  serta  merupakan  cermin  kesehatan  dan  kehidupan.  Namun,  terkadang  orang masih  ada  yang  mengetahui  permasalahan  kulit  wajahnya  dan  berkunjung  ke  dokter kulit.  Pemeriksaan  biasanya  dilakukan  secara  konvensional  oleh  dokter  untuk menganalisis permasalahan kulit wajah. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi jenis permasalahan kulit wajah dengan teknologi pengolahan citra digital. Analisa citra menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG), ekstraksi ciri diperoleh dengan  menghitung  gradien  citra  yang  akan  dikelompokkan  dan  akan  dilakukakan normalisasi  blok.  Parameter  HOG  yang  digunakan  adalah  pixels  per  cell  =  (8,  8), orientation = 9, cells per block = (3, 3), dan block norm = L2-Hys. Kemudian proses klasifikasi  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  untuk  mengidentifikasi permasalahan  kulit  wajah  yaitu  flek  hitam,  jerawat  dan  kerutan.  Klasifikasi permasalahan kulit wajah dengan menggunakan metode SVM mendapatkan nilai akurasi sebesar 98%.
Kata  Kunci  :  Pengolahan  Citra  Digital,  Permasalahan  Kulit  Wajah,  Support  Vector

## Machine, Histogram of Oriented Gradient
Copyright (c) 2021 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Kulit merupakan salah satu organ atau bagian tubuh manusia yang esensial, vital serta merupakan cermin kesehatan dan kehidupan. Kulit juga sangat kompleks, elastis, dan sensitif, serta bervariasi pada keadaan iklim, umur, seks, ras dan lokasi tubuh (Ainur Rohmah, 2016). Setiap orang memiliki jenis kulit yang berbeda-beda yaitu  berminyak,  normal,  kering  dan  sensitif.  Dari  perbedaan  jenis  kulit,  maka
permasalahan kulit yang dialami tiap orang juga berbeda. Solusi untuk mengatasi permasalahan kulit wajah adalah dengan melakukan perawatan.
Perawatan kulit wajah dapat dilakukan dengan dua cara yaitu perawatan kulit dari dalam dengan mengkonsumsi makanan yang mengdung vitamin yang berguna untuk menjaga kesehatan  kulit  wajah  dan perawatan kulit  wajah dari luar dengan menggunakan  produk skincare berupa  kosmetik  atau  krim  yang  dioleskan  pada permukaan  kulit  wajah  dengan  perlakuan  khusus.  Dengan  perawatan  dan pemeliharaan  maka  penampilan  kulit  akan  terlihat  sehat,  terawat,  serta memancarkan  kesegaran.  Namun,  terkadang  masih  tidak  ada  yang  mengetahui permasalahan  kulit  wajahnya.  Pada  umumnya  orang  akan  mengunjungi  klinik kecantikan untuk berkonsultasi dan melakukan perawatan.
Sebelum  melakukan  perawatan  kulit,  penentuan  jenis  kulit  wajah  sangat diperlukan  karena penetapan perawatan kulit harus disesuaikan dengan jenis kulit wajahnya (Santi dan Danari, 2019). Terbatasnya jumlah dokter kulit dan jam praktek dokter mengakibatkan penanganan terhadap pasien menjadi lama, sehingga proses yang panjang ini menjadi kendala sendiri di klinik kecantikan yaitu antrian pasien menjadi panjang.
Pemeriksaan  yang  dilakukan  masih  dilakukan  secara  konvensional  oleh dokter  untuk  menganalisis  permasalahan  kulit  wajah  yaitu  pemeriksaan  secara langsung  pada  wajah  pasien.  Namun,  dokter  membutuhkan  waktu  untuk mendiagnosa permasalahan kulit wajah tersebut. Generalisasi yang baik dari sebuah classifier dicapai ketika meminimalkan kesalahan pelatihan bersama dengan akurasi pengujian yang lebih tinggi untuk dataset pengujian yang tidak diketahui. algoritma pelatihan  SVM  memaksimalkan  margin  antara  data  pelatihan  dan  batas  kelas, menghapus  beberapa  data  yang  kurang  berarti  dari  dataset  pelatihan.  Jadi,  fungsi keputusan  yang  dihasilkan  hanya  bergantung  pada  data  pelatihan  disebut  vektor dukungan,  yang  paling  dekat  dengan  batas  keputusan.  Dengan  demikian  SVM memaksimalkan batas dengan meminimalkan kerugian maksimum dan memberikan akurasi  yang  baik  dibandingkan  dengan  pengklasifikasi  yang  didasarkan  pada meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata.
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran terbimbing berbasis  kernel,  merupakan  kombinasi  dari  teori  pembelajaran  mesin,  algoritma
optimisasi dari riset operasi dan teknik kernel dari analisis matematika (Parikh dan Shah,  2016).  Generalisasi  yang  baik  dari  sebuah classifier dicapai  ketika meminimalkan kesalahan pelatihan bersama dengan akurasi pengujian lebih tinggi untuk  dataset  pengujian  yang  tidak  diketahui.  Algoritma  pelatihan  SVM memaksimalkan margin antara data pelatihan dan batas kelas, menghapus beberapa data  yang  kurang  berarti  dari  dataset  pelatihan.  Jadi,  fungsi  keputusan  dihasilkan hanya bergantung pada data pelatihan yang disebut vektor dukungan, yang paling dekat  dengan  batas  keputusan.  Dengan  demikian  SVM  memaksimalkan  batas dengan  meminimalkan  kerugian  maksimum  dan  memberikan  akurasi  yang  baik dibandingkan  dengan  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  meminimalkan  kesalahan kuadrat rata-rata.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  dapat  diidentifikasi permasalahannya  yaitu  pengecekan  permasalahan  kulit  wajah  yang  masih  secara konvesional  oleh  dokter  di  klinik-klinik  sehingga  membutuhkan  waktu  untuk mengetahui  hasil  diagnosanya  menyebabkan  antrian  menjadi  panjang  dan penyebaran  COVID-19  semakin  cepat.  Untuk  itu  penulis  menduga  dengan menggunakan  metode  SVM  ( Support  Vector  Machine )  dapat  mengidentifikasi permasalahan kulit wajah dengan tepat dan tidak membutuhkan waktu yang lama.

## METODE
Ada beberapa alat dan bahan telah disiapkan dalam penelitian ini. Alat ini bisa didapatkan dengan mempersiapkan lingkungan sistem (system environtment) yaitu Python 3.4 dan beberapa pustaka pendukung seperti numpy, pdanas, Open CV, scikit-learn, dan scikit-image .  Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah beberapa gambar diambil dari klinik Callista, yang mencakup 3 permasalahan jenis wajah yaitu flek, jerawat dan kerutan/keriput.
Sebagian besar alur klasifikasi gender terdiri  dari  pengumpulan  data,  rekayasa fitur, dan pembangunan model. Alur klasifikasi gender dapat diilustrasikan seperti Gambar 1.
Gambar  1 Diagram Alir Klasifikasi Permasalahan Kulit Wajah
Rancangan  model  pada  masalah  kasus  penelitian  ini,  penjelasan  pada rancangan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  pada  penelitian  ini  adalah  proses  pengambilan  gambar sehingga diperoleh sebagai data masukkan.
2. Preprocessing
Proses ini dilakukan untuk memperbaiki gambar, menghilangkan noise dan memperjelas fitur data.
3. Feature Extraction
Fitur ekstraksi yang dilakukan pada penelitian menggunakan metode HOG ( Histogram  of  Oriented  Gradients )  adalah  teknik  ekstraksi  fitur  dalam pengelolahan  citra  yang  mengelompokkan  nilai gradient piksel  menurut orientasi arah pada setiap bagian lokal dari citra yang akan dilakukan ekstrraksi fitur-fiturnya.
4. Classification
Tahapan  ini  adalah  tahapan  setelah  selesai  melakukan  tahapan  ekstraksi fitur. Pada tahapan ini menyimpan hasil model yang sudah diklasifikasi SVM untuk bisa dapat melakukan proses identifikasi.
5. Hasil Klasifikasi
Tahapan terakhir ini adalah hasil dari semua proses yaitu mendapatkan hasil identifikasi . Hasil klasifikasi yaitu menemukan klasifikasi permasalahan kulit wajah (flek, jerawat dan kerutan).
Untuk  data  sampel  pengujian  akan  diproses  dengan  menggunakan  Langkah- langkah pada Gambar 2.

## Gambar  2 Proses Input Dataset
Pada  proses  memasukkan  dataset  citra,  langkah  pertama  yang  dilakukan adalah sistem akan load dataset dari path yang telah ditentukan dengan file gambar yang berformat .jpg atau .png. Kemudian, sistem akan membaca data tersebut dan melakukan  proses labelling atau  memberikan  inisialisasi  kategori  permasalahan kulit  wajah  sesuai  dengan  letak  folder  citra.  Setelah  itu,  dataset  yang  telah diinisialisasikan  atau  diberi  label  akan  disimpan  dalam  bentuk  file pickle (.pkl).
Contoh dari pelabelan dataset dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini
Tabel  1. Pelabelan Dataset Data Label 1.jpg Flek 10.jpg Flek 11.jpg Flek 39.jpg Jerawat 4.jpg Jerawat 40.jpg Jerawat 18.jpg Kerutan 19.jpg Kerutan 2.jpg Kerutan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pra Pengolahan
a) Akuisisi Citra
Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada  tahap  akuisisi  citra  adalah memberikan label atau inisialisasi pada masing-masing citra berdasarkan jenis permasalahan kulit wajah yaitu flek, jerawat, dan kerutan. Inisialisasi citra  ini  berdasarkan  letak  folder  citra  tersebut,  seperti  folder FlekHead berisi file citra permasalahan kulit wajah flek hitam, folder Jerawat Head berisi file citra permasalahan kulit wajah jerawat dan folder Kerutan Head berisi file citra permasalahan kulit wajah kerutan. Untuk melihat hasil yang telah diberikan label, dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar  3 Inisialisasi Berdasarkan Jenis Permasalahan Kulit Wajah
b) Mengubah Ukuran Gambar
Proses berikutnya dari pra pengolahan adalah melakukan Resize atau pengubahan  ukuran  pada  dataset  untuk  digunakan,  pada  saat  ini  akan menggunakan ukuran 80 pixel.
c) Proses konversi dari RGB ke Grayscale
Langkah  ketiga  dari  proses  preprocessing  adalah  melakukan transformasi  RGB  ke gray dengan mengonversi  gambar berwarna (RGB) menjadi  skala  abu-abu  (Grayscale).  Proses  awal  yang  banyak  dilakukan dalam image  processing adalah  mengubah  citra  berwarna  menjadi  citra grayscale , hal ini digunakan untuk menyederhanakan model citra. Seperti dijelaskan  di  atas,  citra  berwarna  terdiri  3  layer  matrik  yaitu  R-layer,  G- layer,  B-layer.  Sehingga  untuk  melakukan  proses  selanjutnya  tetap diperhatikan 3 layer diatas.
Untuk  mengubah  citra  berwarna  yang  mempunyai  nilai  matriks masing-masing  r,  g,  dan  b  menjadi  citra grayscale dengan  nilai  s,  maka
konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai r, g, dan b sehingga dapat dituliskan pada persamaaan (Ramadhani dan K, 2018).
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵
3
Setelah  tahapan  ini  maka  seluruh  proses  pra-pengolahan  gambar  sudah selesai. Hasil bisa dilihat dari gambar 4 dibawah ini.
Gambar  4 RGB to Grayscale
B. Ekstraksi Fitur
Setelah  proses preprocessing ,  dilanjutkan  dengan  proses  ekstraksi  fitur merupakan tahap mengekstrak ciri untuk dijadikan sebuah informasi dari objek di  dalam  citra  yang  ingin  dikenali  atau  dibedakan  dengan  objek  lainnya. Ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  metode  HOG  ( Histogram  of  Oriented Gradient ), parameter yang digunakan adalah menggunakan (8,8) pixel per cell, 9  bin  histogram  tiap  sel,  (3,3)  sel  per  blok  dari  (80x80)  citra  wajah,  serta melakukan normalisasi blok. Untuk masing-masing blok ini, besaran gradien dalam  sejumlah  arah  dihitung.  Untuk  melihat  contoh  dari  pemrosesan  fitur HOG, dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar  5 Fitur HOG

## 304 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
Fitur  HOG  yang  digunakan  ini  memanggil fit.transform pada  setiap transformasi yang mengubah data latih (X_ train ) selangkah demi selangkah.
Hasil dari transformasi fitur HOG dapat dilihat pada tabel.
Gambar  6. Visualisasi HOG
Setelah  melakukan  proses  fitur  HOG,  hasil  matriks  gambar  yang  telah diubah menjadi grayscale akan disimpan seperti tabel 2 dibawah ini Tabel  2. Hasil HOG Keterangan Data Matrix [0.23238228 0.13192922 0.07228077 ... 0.1432645  0.165407   0.15337972] [0.21924886 0.04574831 0.06455321 ... 0.18858542 0.12737945 0.1273063 ] [0.06730135 0.03820461 0.07012436 ... 0.16360168 0.15262169 0.21636617] ...
[0.22366004 0.15640369 0.16571812 ... 0.08927299 0.07008315 0.09343505] [0.21273638 0.09240068 0.0704616  ... 0.06805895 0.07512654 0.18860902]
[0.15161244 0.14860116 0.08309389 ... 0.12782273 0.12871745 0.20708492] Label 'Jerawat'  'Kerutan'  'Kerutan'  'Jerawat'  'Kerutan'  'Jerawat'  'Kerutan'  'Jerawat'  'Flek' 'Kerutan' 'Jerawat' 'Flek' 'Flek' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Flek' 'Flek' 'Flek' 'Jerawat' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Flek' 'Kerutan' 'Kerutan' 'Jerawat' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Jerawat' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Flek' 'Flek' 'Jerawat' 'Jerawat' 'Flek' 'Kerutan' 'Flek' 'Flek' 'Jerawat' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Kerutan' 'Jerawat' 'Flek' 'Flek' 'Kerutan' 'Kerutan' 'Flek' 'Flek' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Flek' 'Kerutan'  'Kerutan'  'Flek'  'Jerawat'  'Jerawat'  'Kerutan'  'Jerawat'  'Kerutan'  'Flek'
'Kerutan'  'Jerawat'  'Kerutan'  'Jerawat'  'Jerawat'  'Jerawat'  'Flek'  'Jerawat'  'Jerawat' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Kerutan' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Kerutan' 'Flek' 'Kerutan' 'Flek'  'Jerawat'  'Kerutan'  'Kerutan'  'Jerawat'  'Kerutan'  'Jerawat'  'Jerawat'  'Kerutan' 'Kerutan' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan' 'Flek' 'Jerawat' 'Kerutan'

## C. Klasifikasi Citra
Setelah dataset citra permasalahan kulit wajah yaitu flek hitam, jerawat dan kerutan  diekstraksi,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi berdasarkan data yang dihasilkan oleh ekstraksi histogram of oriented gradient (HOG).
Dalam proses ini nilai parameter – parameter yang dihasilkan dari proses ekstraksi  fitur  merepresentasikan  ciri  objek  pada  masing-masing  kelas  dan dijadikan  sebagai  data  masukkan.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan untuk melakukan klasifikasi adalah SVM, metode ini untuk diklasifikasikan ke dalam kelas flek, jerawat, dan kerutan.
Metode SVM yang digunakan menggunakan liniear kernel SVM. Dalam melakukan analisis dengan fungsi liniear kernel SVM ini, untuk mendapatkan akurasi  yang  optimal  maka  akan  mencari  nilai  parameter  C  (Cost)  dan  tol. Parameter C yang digunakan untuk pertama adalah dengan nilai C = 1.0 dan tol = 0.001 yang dijalankan menggunakan syntax di bawah ini. Hasil dari evaluasi dari SVM dengan menggunakan dataset wajah dapat dilihat pada gambar 4. Pada gambar  tersebut  menjelaskan  untuk  kelas  flek precision bernilai  0.94, recall bernilai 1.00 dan f1- score bernilai 0.97. Untuk kelas jerawat, precision bernilai 1.00, recall bernilai  1.00  dan  f1- score bernilai  1.00,  Sedangkan  untuk  kelas kerutan, precision bernilai 1.00, recall bernilai 0.95 dan f1- score bernilai 0.97.
Hasil  rata-rata  dari  model  tersebut  adalah precision bernilai  0,98,  nilai recall bernilai 0.98, dan f1 score bernilai 0,71 untuk masing-masing kelas. Kemudian hasil prediksi SVM akurasinya sebesar 98% dengan waktu 8.45 detik. Detail bisa dilihat  pada  Gambar  7  di  bawah  ini.  Setelah  itu,  model  SVM  tersebut  akan disimpan menjadi format pickle (.pkl).

## D. Hasil Pengujian
Untuk  pengujian  klasifikasi  akan  menggunakan confusion  matrix dari dataset  yang  sudah  kita  latih  sebelumnya. Confusion  Matrix akan  dites menggunakan parameter prediksi seperti table 3.
Tabel  3 Confusion Matrix SVM Pengujian Flek Nilai Sebenarnya
True
False
Nilai Prediksi True TP
FP (True Positive) (False Positive) Correct Result Unexpected Result False FN TN (False Negative) (True Negative) Missing Result Correct Absemce Of Result
Selain itu sebagai komparasi penelitian akan dibandingkan algoritma SVM dengan  2  algoritma  klasifikasi  yang  lain  yaitu  KNN  dan Naïve  Bayes .  Untuk KNN  kita  gunakan.  Untuk  algoritma  KNN  dengan  menggunakan  pendekatan Neighbor 3 mendapatkan hasil 72,60% sedangkan untuk klasifikasi Naïve Bayes mendapatkan akurasi sebesar 69,86%.
Gambar  8 Komparasi Algoritma Klasifikasi

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  Model  klasifikasi  permasalahan  kulit  wajah menggunakan  metode Support  Vector  Machine ,  disimpulkan  bahwa  hasil  akurasi yang  didapatkan  sebesar  98%, precission 0.98  (98%), recall 0.98  (98%),  dan  f1 score 0.98  (98%)  dengan  waktu  8.45  detik.  Kemudian  dihitung  hasil  pengujian menggunakan confusion matrix yang diuji per kelas. Untuk kelas flek mendapatkan
- 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 SVM KNN Naive Bayes
nilai precission sebesar 100%, recall 90% dan akurasi 90%. Sedangkan untuk kelas jerawat mendapatkan nilai precission sebesar 100%, recall 90% dan akurasi 90%. Dan untuk  kelas  kerutan  mendapatkan  nilai precission sebesar 100%, recall 95% dan akurasi 95%, dengan rata-rata akurasi sebanyak 98%. Pada tabel di bawah ini terdapat perbandingan masing-masing kategori dengan algoritma yang digunakan.
Tabel  4 SVM Kelas Precission Recall Accuracy Flek 100% 90% 98% Jerawat 100% 90% Kerutan 100% 95% Tabel  5 KNN Kelas Precission Recall Accuracy Flek 55% 82% 73% Jerawat 83% 73% Kerutan 94% 64% Tabel  6 Naïve Bayes Kelas Precission Recall Accuracy Flek 100% 90% 70% Jerawat 100% 90% Kerutan 100% 95%

## SARAN
Pada  penelitian  ini,  penulis  mengalami  kesulitan  dalam  melakukan identifikasikan permasalahan kulit wajah dalam membedakan citra yang digunakan dan juga keterbatasan yang dapat diidentifikasi. Penulis berharap penelitian dapat dikembangkan menjadi suatu aplikasi yang dapat diakses dan digunakan orang lain dengan mudah dan juga bisa menambahkan identifikasi permasalahan kulit wajah lainnya selain flek hitam, jerawat dan kerutan.

## DAFTAR RUJUKAN
Ainur  Rohmah,  F.  (2016).  Pengaruh  Proporsi  Kulit  Buah  Kopi  Dan  Oatmeal Terhadap  Hasil  Jadi  Masker  Tradisional  Untuk  Perawatan  Kulit  Wajah.
Jurnal Tata Rias . 05(03), pp. 72–79. Available at: https://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jurnal-tata- ias/article/view/16478 .
Santi, I. H. dan Danari, B. (2019). Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah  dengan  Metode  Certainty  Factor. INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah Penelitian  dan  Penerapan  Teknologi  Sistem  Informasi ,  3(2),  p.  159.  doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
Parikh, K. S. dan Shah, T. P. (2016). Support Vector Machine – A Large Margin Classifier to Diagnose Skin Illnesses. Procedia Technology , 23, pp. 369–375. doi: 10.1016/j.protcy.2016.03.039.
Ramadhani,  M.  dan  K,  H.  B.  D.  (2018).  Klasifikasi  Jenis  Jerawat  Berdasarkan Tekstur dengan Menggunakan Metode GLCM. 5(1), pp. 870–876.
Murugan, A., Nair, S. A. H. dan Kumar, K. P. S. (2019). Detection of Skin Cancer Using  SVM,  Rdanom  Forest  dan  KNN  Classifiers. Journal  of  Medical Systems, 43(8). doi: 10.1007/s10916-019-1400-8.