INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 5 Tahun 2023 Page 876-887 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Deteksi Penyakit Kulit Serupa Pada Wajah Berbasis Mobile dengan Metode Convolutional Neural Network
Muhamad Ath-Thariq 1 ✉ , Teguh Nurhadi Suharsono 2
Program Studi Teknik Informatika, FT, Universitas Sangga Buana, Indonesia Email : mathariq02@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Kondisi  kulit  setiap  orang  berbeda-beda,  terutama  kulit  di  wajah.  Ada  banyak  faktor-faktor  yang mempengaruhi  terjadinya  penyakit  kulit  pada  wajah,  biasanya  berasal  dari  kebersihan,  kebiasaan, kondisi imun pada wajah itu sendiri. Karena faktor tersebut bisa timbulnya penyakit seperti Jerawat, Milia,  Dermatitis  Perioral,  dan  Rosacea.  Banyaknya penyakit kulit  yang  berkembang  di  masyarakat disebabkan oleh kurangnya pemahaman mengenai kesehatan kulit. Banyak orang belum menyadari betapa  berbahayanya  penyakit  kulit  pada  wajah  yang  disebabkan  oleh  keterlambatan  dalam pengobatan  atau  penanganannya.  Alasan  banyak  orang  cenderung  mengabaikan  penyakit  yang muncul pada wajah adalah karena biaya konsultasi dengan dokter yang seringkali sangat tinggi dan memerlukan pengeluaran yang besar. Tujuan penelitian ini adalah  mengembangkan sistem deteksi penyakit  kulit  pada  wajah  dengan  harapan  masyarakat  Indonesia  dapat  memahami  tentang pengetahuan  mengenai  penyakit  kulit  pada  wajah  Menggunakan  metode  Convolutional  Neural Network (CNN) dengan arsitektur LeNet-5 yang menghasilkan  akurasi sebesar 81%. Oleh karena itu dapat disimpulkan hasil penelitian ini layak digunakan oleh masyarakat.
Kata kunci : Convolutional Neural Network, LeNet-5, Penyakit Kulit.

## Abstract
Everyone's skin condition is different, especially the skin on the face. There are many factors that affect the occurrence of skin diseases on the face, usually derived from hygiene, habits, immune conditions on the face itself. Because of these factors, diseases such as acne, milia, perioral dermatitis, and rosacea can occur. The number of skin diseases that develop in society is caused by a lack of understanding of skin health. Many people have not realized how dangerous skin diseases on the face are caused by delays in treatment or handling. The reason many people tend to ignore diseases that appear on the face is because the cost of consulting a doctor is often very high and requires a large expenditure. The purpose of this research is to develop a skin disease detection system on the face with the hope that the Indonesian people can understand about the knowledge of skin diseases on the face using the Convolutional Neural Network (CNN) method with LeNet-5 architecture which produces an accuracy of  81%.  Therefore  it  can  be  concluded  that  the  results  of  this  study  are  feasible  for  use  by  the community.
Keyword: Convolutional Neural Network, LeNet-5, Skin Disease.

## PENDAHULUAN
Kulit merupakan lapisan terluar yang menutupi tubuh kita. Dengan berat mencapai sekitar  7%  dari  total  berat  tubuh,  kulit  memiliki  rongga-rongga  di  permukaannya  yang memungkinkan keringat keluar. Selain itu, kulit memegang peran penting dengan beragam fungsi seperti melindungi tubuh dari ancaman, berfungsi sebagai indra peraba, mengatur suhu, dan sebagainya [1]. Kulit memiliki fungsi sebagai pelindung tubuh dari cedera dan patogen  serta  kulit  memiliki  peran  sebagai  pengontrol  suhu  dan  sistem  ekskresi  dalam tubuh,  kulit  juga  merupakan  salah  satu  indra  manusia  yang  berfungsi  untuk  merasakan sentuhan [2]. Berbagai masalah kulit dapat muncul, mulai dari masalah kecil seperti kulit kering  dan  wajah  kusam  hingga  masalah  yang  lebih  serius  seperti  jerawat  atau  bahkan kanker.  Oleh  karena  itu, perawatan wajah harus dilakukan  dengan  penuh  perhatian  dan hati-hati.[3] Penyakit  kulit pada wajah  biasanya dipengaruhi oleh  faktor-faktor, terutama berkaitan  dengan  kebersihan.  kebiasaan,  kondisi  imun  pada  wajah  itu  sendiri,  pola hubungan (kontak fisik), pergaulan, makanan, bahan kimia dan lingkungan yang kotor [4]
Penyakit kulit adalah kelainan kulit akibat adanya jamur, kuman, parasit, virus maupun infeksi yang dapat menyerang siapa saja dari segala umur. Penyakit kulit dapat menyerang seluruh  maupun  sebagian  tubuh  tertentu  dan  dapat  memperburuk  kondisi  kesehatan penderita  jika  tidak  ditangani  secara  serius.  Gangguan  pada  kulit  sering  terjadi  karena adanya  faktor-faktor  penyebabnya  seperti  iklim,  lingkungan,  tempat  tinggal,  kebiasaan hidap yang kurang sehat, alergi dan lain-lain [5]. Adapun beberapa penyakit kulit khususnya pada wajah yaitu diantaranya :

## 1. Jerawat
Acne vulgaris atau yang lebih dikenal sebagai jerawat adalah suatu kondisi kulit yang timbul akibat peradangan yang bersifat kronis. Penyebabnya sangat kompleks dan melibatkan berbagai faktor seperti kelenjar minyak yang berlebihan (kelenjar sebasea), penumpukan sel kulit mati yang berlebihan ( hiperkeratinisasi folikular), pertumbuhan bakteri yang berlebihan, reaksi sistem kekebalan tubuh, serta peradangan [6]
2. Milia
Milia merupakan sekelompok bengkak kecil yang umumnya berwarna putih dan terkumpul dalam jumlah banyak di permukaan kulit wajah. Bentuk bengkak putih ini sesungguhnya merupakan kista kecil yang cenderung muncul di daerah pipi, hidung, mata,  dan  kelopak  mata.  Milia  juga  dapat  disebut  sebagai  kista  kecil.  Kelainan  ini menghadirkan  variasi  dalam  jenis  berdasarkan  usia  penderitanya,  lokasi kemunculannya, serta faktor-faktor penyebab yang memicu pembentukan bengkak ini [7].
3. Dermatitis Perioral
Dermatitis  perioral  adalah  gejala  ruam  yang  bersifat  tidak  berbahaya  yang umumnya terjadi pada orang dewasa muda, terutama perempuan muda, yang terdiri dari  bintil-bintil  peradangan  kecil  dan  pustula  atau  bercak  merah  muda  bersisik  di sekitar  mulut.  Walaupun  daerah  di  sekitar  mulut  adalah  area  distribusi  yang  paling umum, penyakit ini juga bisa mempengaruhi kulit di sekitar mata dan daerah paranasal [8].
4. Rosacea
Rosacea  adalah  kondisi  kulit  kronis  yang  dicirikan  oleh  kemerahan  di  bagian tengah wajah ( zona centro-facial) yang berlangsung selama beberapa bulan. Penyakit ini  diakibatkan  oleh  berbagai  pemicu  seperti  konsumsi  makanan  pedas,  minuman panas, paparan stres, sinar matahari, penggunaan obat-obatan, dan kosmetik. Dampak dari kondisi ini tidak hanya terbatas pada aspek medis, tetapi juga berpengaruh pada aspek sosial dan psikologis individu.
CNN atau Convolutional Neural Network merupakan salah satu algoritma yang termasuk  dalam  kategori  deep  learning.  Algoritma  ini  biasanya  digunakan  untuk klasifikasi gambar atau video, serta mendeteksi objek atau wilayah yang terdapat pada gambar. CNN terdiri  dari  lapisan-lapisan yang terdiri  dari neuron 3D, yaitu  memiliki dimensi lebar, tinggi, dan kedalaman. Dimensi lebar dan tinggi merujuk pada ukuran lapisan, sementara dimensi kedalaman merujuk pada jumlah lapisan yang terdapat.

## METODE PENELITIAN
Pada metode Convolutional Neural Network Memiliki beberapa struktur diantaranya merupakan :

## 1. Convolutional Layer
CNN melakukan konvolusi  dengan menggeser filter  di  seluruh  gambar untuk mengambil fitur-fitur yang relevan. Fitur-fitur ini kemudian disimpan dalam peta objek. Peta objek ini kemudian digunakan di tingkat konvolusi berikutnya untuk mengekstraksi fitur-fitur yang lebih kompleks. Akan tetapi, pada lapisan konvolusi ini seringkali muncul permasalahan yang muncul dari proses konvolusi lapisan konvolusi yaitu hasil peta fitur yang diperoleh sangat sensitif terhadap letak fitur citra masukan. Salah satu cara untuk mengatasi  sensitivitas  ini  adalah  subsampling.  Proses  tersebut  dapat  meningkatkan kekuatan  peta  fitur  terhadap  perubahan  lokasi  fitur  pada  gambar.  Untuk  mengatasi masalah tersebut, CNN menggunakan lapisan kedua yang disebut lapisan pooling
2. Pooling Layer
Lapisan ini ditempatkan setelah lapisan konvolusi. Lapisan ini terdiri dari filter dengan ukuran dan langkah yang tetap, yang bergerak melintasi seluruh peta aktivasi. Dalam  lapisan  ini,  kita  menggunakan  metode  Max  Pooling  dan  Average  Pooling. Misalnya, ketika kita menggunakan maximum bin 2 x 2 dengan step 2, setiap kali filter melewati area 2 x 2 piksel, nilai maksimum dari piksel-piksel tersebut dipilih. Sementara itu,  metode  average  bin  akan  mengambil  nilai  rata-rata  dari  piksel-piksel  tersebut. Lapisan gabungan ini bertujuan untuk mempercepat komputasi, mengurangi jumlah parameter yang perlu diperbarui, serta membantu mengatasi masalah overfitting [9].
3. Fully-Connected Layer
Fully-Connected Layer adalah lapisan di mana semua neuron diaktifkan segala sesuatu  dari  lapisan  sebelumnya  terhubung  ke  neuron  di  lapisan  berikutnya seperti  jaringan syaraf tiruan biasa. Aktivasi setiap lapisan sebelumnya itu harus diubah menjadi data satu dimensi sebelum dapat ditautkan ke semua neuron dalam lapisan yang terhubung penuh. Biasanya lapisan berikat penuh digunakan Perceptron dengan metode  multilayer  dan  tujuannya  adalah  pengolahan  data  sehingga  dapat diklasifikasikan
4. Dataset
Sumber data yang  digunakan dalam  penelitian  ini berupa citra penyakit  kulit yang diambil dari situs kaggle. Adapun sampel data yang termasuk dalam penelitian ini mencakup Jerawat, Milia, Dermatitis Perioral, Rosacea, dan Rosacea dengan total jumlah
313 sampel citra. Pada tabel 1 di bawah ini terdapat daftar variable yang digunakan dalam penelitian ini :
Tabel 1. Tabel Dataset Gambar/Citra Variabel Jerawat Milia Dermatitis Perioral Rosacea
5. Data Preprocessing
Tahap  ini  meliputi  persiapan  data  dan  perbaikan  data  sebelum  diproses  oleh algoritma, termasuk data augmentation dan resize.
a. Seleksi Gambar
Hal ini dilakukan untuk menghapus citra yang duplikat atau gambar yang tidak termasuk jenis citra yang akan menjadi dataset.
b. Data Augmentation
Gambar 1. Gambar Data Augmentation
Sesuai pada gambar 1, data Augmentation merupakan proses modifikasi data tanpa mengubah esensi atau inti dari data tersebut. Dalam konteks data gambar, teknik yang umum digunakan meliputi rotasi, flip, scaling, dan lainnya [10].
6. Arsitektur Convolutional Neural Network LeNet-5
LeNet-5 adalah suatu jaringan berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang pertama kali diperkenalkan oleh Yann LeCun. Arsitektur LeNet-5 merupakan hasil pengembangan  dari  versi-versi  sebelumnya,  sehingga  memiliki  jumlah  lapisan  yang lebih banyak daripada versi sebelumnya. Seiring dengan kemajuan teknologi komputer, lapisan  dalam  LeNet-5  terus  diperluas  untuk  mengoptimalkan  kecepatan  komputasi dan  perhitungan  matematis  [11].  Di  bawah  ini  terdapat  ilustrasi  mengenai  struktur LeNet-5.

## Gambar 2. Arsitektur LeNet-5
LeNet-5 menerima input berupa gambar skala dengan dimensi 64x64x1, yang kemudian melewati lapisan konvolusi dengan 6 peta fitur berukuran 5x5 dan satu stride. Keenam peta fitur ini menggambarkan saluran hasil operasi konvolusi pada gambar, dengan setiap saluran berukuran 28x28x6. Stride  digunakan untuk mengatur sejauh mana pergeseran filter dalam lapisan saat berinteraksi dengan rangkaian data. Fungsi aktivasi  tanh  digunakan  pada  lapisan  ini  sesuai  dengan  ukuran  kernel.  Berikut merupakan gambar dari plot model Convolutional Neural Network yang dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.

## Gambar 3. Model LeNET-5

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Proses Training
Hasil Percobaan dengan perbandingan dataset dan epoch yang berbeda pada proses training dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel Proses Training No Perbandingan Epoch Akurasi 1 60:40 20 72% 2 60:40 50 74% 3 60:40 75 76% 4 60:40 100 77% 5 70:30 50 76% 6 70:30 50 81% 7 70:30 75 78% 8 70:30 100 81% 9 80:20 50 79% 10 80:20 100 64% 11 80:20 100 72%
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  terbaik  diperoleh  pada percobaan  ke-8  dengan  perbandingan  dataset  70:30  dan  epoch  sebanyak  100, menghasilkan akurasi sebesar 81%. Oleh karena itu, model tersebut dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 4. Gambar Hasil Akurasi

## 2. Confussion Matrix
Pengujian dilakukan dengan testing dataset dengan jumlah 89 citra. Pengujian juga dulakukan menggunakan confusion matrix. Hasil dari confusion matrix dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Confussion Matrix Dermatitis Perioral Jerawat Milia Rosacea Dermatitis Perioral 4 5 0 2 Jerawat 0 34 0 3 Milia 0 1 2 1 Rosacea 0 5 0 32
Untuk  mengetahui  kinerja  sistem  dengan  metode  cnn  ini  maka  akan  dilakukan pengujian dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝑂𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑑𝑎𝑡𝑎 = 72 89 = 81%
Menurut  perhitungan  diatas  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  akurasi  sistem menggunakan Convolutional Neural Network dalam mendeteksi penyakit kulit serupa pada wajah mencapai 81%.
3. Implementasi Aplikasi
Di  bawah  ini  terdapat screenshot  dari  implementasi  antarmuka  aplikasi  deteksi penyakit kulit pada wajah yang telah dirancang.
a. Halaman Utama
Pada home screen ini menampilkan menu-menu utama dalam system seperti menu untuk memulai deteksi penyakit kulit ataupun hanya mengecek macam macam penyakit kulit. Implementasi home screen tersebut dapat dilihat pada gambar 5 berikut
ini.
Gambar 5. Halaman Utama
b. Halaman Deteksi Kulit
Pada  Halaman  Deteksi  Kulit menampilkan  kamera  yang  siap  mendeteksi penyakit kulit pada wajah yang informasinya akan ditampilkan dibawah bagian layar. Implementasi halaman deteksi kulit tersebut dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Halaman Deteksi Kulit
c. Halaman Daftar Penyakit Kulit
Pada  Halaman  Penyakit  Kulit menampilkan  kumpulan  penyakit  kulit  yang tersedia.  Implementasi  halaman  daftar  penyakit  kulit  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. Halaman Daftar Penyakit Kulit
d. Halaman Detail Penyakit Kulit
Pada  Halaman  Detail  Penyakit  Kulit  menampilkan  detail  penyakit    kulit  yang dipilih. Implementasi halaman detail penyakit kulit tersebut dapat dilihat pada gambar 8 berikut ini.

## Gambar 8. Halaman Detail Penyakit Kulit

## SIMPULAN
CNN bisa mengenali pola-pola rumit dalam gambar dan belajar dari karakteristik khas  yang  terkait  dengan  berbagai  jenis  penyakit  kulit.  Ini  memungkinkan  sistem  untuk dengan tepat membedakan antara kondisi kulit yang normal dan yang mengalami masalah. Dengan  memanfaatkan  metode  convolutional  neural  network  dan  juga  framework
tensorflow dapat mengklasifikasi citra penyakit kulit dengan efektif dalam deteksi penyakit kulit pada wajah.
Dengan  menerapkan  arsitektur LeNet-5  pada  Convolutional  Neural  Network, melakukan pembagian dataset dengan perbandingan 70:30, dan menjalankan 100 epoch, berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 81% dalam mendeteksi penyakit kulit serupa pada wajah dengan itu dapat disimpulkan hasil dari penelitian ini layak digunakan masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
D. S. Megasari, “KAJIAN PENERAPAN MODEL PEMBELAJARARAN KOOPERATIF TIPE TRUE OR FALSE  PADA KOMPETENSI DASAR KELAINAN DAN PENYAKIT KULIT,” e -jurnal, vol. 09, no. 03, hlm. 82 – 90, 2020.
S. Triana dan C. F. Nita, “Analisis Kejadian Penyakit Kulit pada Pemulung di Tempat,” Tangerang Selatan, Jul 2019. [Daring]. Tersedia pada:
https://jurnal.umj.ac.id/index.php/JKK
A. Aziz, S. Amik Riau, T. Informatika, dan J. merak Gg Damar Batubelah Kampar, “DIAGNOSA PENYAKIT KULIT WAJAH MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DAN ALGORITMA C4.5,” 2019.
A. Kurniadi dan M. Fal Sadikin, “Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Varietas Pada Citra Daun Sawi Menggunakan Keras Implementation of Neural Network Convolutionals For Classification of Variety on Image of Collards Meat Leaves Using The Keras,” vol. 4, no. 1, hlm. 25– 33, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
D. D. Putri, M. Tanzil Furqon, dan R. S. Perdana, “Klasifikasi Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Binary Decision Tree Support Vector Machine (BDTSVM) (Studi Kasus: Puskesmas Dinoyo Kota Malang),” 2018. [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id
R. Try Lestari dkk., “PERILAKU MAHASISWA TERKAIT CARA MENGATASI JERAWAT,” 2021.
T. dr. Savitri, “Milia,” 27 Februari 2023. https://hellosehat.com/penyakit -kulit/kulit- lainnya/milia/ (diakses 18 Agustus 2023).
L. Tolaymat dan R. M. Hall, “Perioral Dermatitis,” 17 April 2023.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK525968/ (diakses 18 Agustus 2023).
Trivusi, “Jenis - jenis Operasi Pooling pada Algoritma CNN,”
https://www.trivusi.web.id/2022/07/jenis-jenis- pooling.html#:~:text=Convolutional%20layer%20pada%20CNN%20melakukan,meng ekstrak%20fitur%20yang%20lebih%20tinggi., 17 Oktober 2022.
S. Sena, “Pengenalan Deep Learning Part 8 : Gender Classification using Pre-Trained Network (Transfer Learning), ” https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep- learning-part-8-gender-classification-using-pre-trained-network-transfer-
37ac910500d1, 19 Maret 2018.
M. Rafly Alwanda, R. Putra, K. Ramadhan, dan D. Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle,” 2020.