## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119

## Evaluasi Performa Oversampling dan Augmentasi pada Klasifikasi Penyakit Kulit Menerapkan Convolutional Neural Network
Deo Andrianto Iskandar * , Abus Salam
Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1, * deo.ai14@gmail.com, 2 abu.salam@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: deo.ai14@gmail.com
Abstrak− Kulit adalah bagian tubuh terluar  yang paling luas pada tubuh  manusia. Menjaga kulit adalah hal  yang sangatlah penting. Munculnya hal tak biasa pada kulit akan memunculkan kekhawatiran karena  memungkinkan kulit terkena penyakit fatal bisa saja terjadi. Pemeriksaan  oleh dokter spesialis yang terbatas di indonesia  menambah kesulitan  dalam pencegahan penyakit  kulit.  Maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  dalam  membantu  pengklasifikasikan  penyakit  kulit. Klasifikasi  penyakit  kulit  haruslah  memiliki  akurasi  atau  ketepatan  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan  setiap  jenisnya. Penelitian ini melakukan klasifikasi penyakit kulit yang tepat dan akurat dengan mengevaluasi performa teknik Oversampling dan  Augmentasi.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Menggunakan  dataset HAM10000  yang  berisi  dermoscopic  gambar  dengan  total  10015  gambar.  Penelitian  ini  menerapkan  Oversampling  untuk mengatasi ketidak seimbangan data dan menerapkan augmentasi gambar untuk meningkatkan performa latih model. Kinerja dari  model  di  evaluasi  menggunakan  accuracy,  recall,  precision,  f1-score,  specificity,  sensitivity,  gmean.  Perbandingan diperoleh  dari  pengujian  dataset  original,  dataset  dengan  oversampling  dan  berbagai  teknik  augmentasi.  Hasil  evaluasi menunjukan  bahwa  pengujian  ketiga  yaitu  pengklasifikasian  menggunakan  pendekatan  CNN  dengan  oversampling  dan augmentasi rotation, zoom,width, height, vertical_flip  mendapatkan  hasil terbaik  yaitu accuracy  0.98, recall 0.98, precision 0.98, f1-score 0.98, specificity 0.99, sensitivity 0.98, gmean 0.98.
Kata Kunci: Penyakit Kulit; Klasifikasi; Augmentasi; Oversampling; HAM10000
Abstract− The skin is the largest outer part of the human body. Maintaining skin is very important. The appearance of unusual things on the skin will raise concerns because it is possible that the skin could be affected by fatal diseases. Limited specialist doctor examinations in Indonesia add to the difficulty in preventing skin diseases. Therefore, this research was conducted to facilitate the classification of skin diseases. Skin disease classification must have good accuracy or precision in classifying each type.  This  study  classifies  skin  diseases  accurately  and  precisely  by  evaluating  the  performance  of  Oversampling  and Augmentation  techniques.  This  research  uses  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  approach.  Using  the  HAM10000 dataset which contains dermoscopic images with a total of 10015 images. This study applies Oversampling to overcome data imbalance and applies image augmentation to improve model training performance. The performance of the model is evaluated using accuracy, recall, precision, f1-score, specificity, sensitivity, gmean. Comparisons are obtained from testing the original dataset, the dataset with oversampling and various augmentation techniques. The evaluation results show that the third test, namely classification using the CNN approach with oversampling and augmentation rotation, zoom, width, height, vertical_flip, gets the best results, namely accuracy 0.98, recall 0.98, precision 0.98, f1-score 0.98, specificity 0.99, sensitivity 0.98, gmean 0.98.
Keywords : Skin Disease; Classification; Augmentation; Oversampling; HAM10000

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit kulit merupakan masalah kesehatan yang umum dihadapi oleh banyak orang di seluruh dunia. Diagnosis dan klasifikasi penyakit kulit menjadi kunci untuk memberikan perawatan yang tepat dan efektif  kepada pasien [1].  Beberapa  faktor  yang  menjadi  pemicu  munculnya  penyakit  kulit  meliputi  kurangnya  kesadaran  akan kebersihan  lingkungan  sekitar,  fluktuasi  iklim  yang  ekstrem,  kualitas  udara,  dan  juga  reaksi  alergi  terhadap berbagai  zat  [2]. Menurut  laporan dari Organisasi  Kesehatan Dunia (WHO), skabies,  yang  merupakan  infestasi parasitik  yang disebabkan oleh  sarcoptes scabiei  var hominis, telah  mempengaruhi  lebih dari 200  juta orang di seluruh dunia pada setiap waktu [3].
Skabies  adalah  salah  satu  kondisi  dermatologis  yang  paling  umum,  yang  menyumbang  proporsi  yang signifikan dari penyakit kulit di negara-negara berkembang [4]. Ketepatan akurasi dalam memprediksi penyakit sangatlah penting, karena kesalahan dalam prediksi penyakit akan berakibat fatal untuk pasien [5]. Jumlah dokter spesialis  yang  memiliki Surat Tanda Registrasi(STR) per bulan Desember 2023  hanya  sebanyak  48.102 dokter spesialis  [6].  Dengan  kesenjangan  jumlah  dokter  spesialis  ini  dibutuhkan  teknologi  yang  dapat  melakukan klasifikasi penyakit kulit.
Klasifikasi penyakit kulit menjadi penting karena dengan  adanya klasifikasi ini dapat  mengetahui secara dini  mengenai  penyakit  kulit  yang  sedang  menyerang  bagian  dari  tubuh  manusia.  Tujuannya  dari  klasifikasi penyakit  kulit  ini  juga  untuk  mengetahui  jenis  penyakit  kulit  yang  sedang  menyerang  pada  bagian  dari  tubuh manusia dan mengkategorikan penyakit kulit ini secara tepat dan akurat, sehingga pasien mendapatkan penanganan dan tataleksana yang tepat untuk jenis penyakitnya [7].
Dampak  dari  kesalahan  dalam  klasifikasi  penyakit  kulit  ini  dapat  memperburuk  kondisi  pasien, menimbulkan masalah psikologi terutama jika terjadi pada wajah [8], dan membesarkan resiko terjadinya penyakit kulit  yang  lebih  berbahaya  [9]. Solusi  yang  bisa  dilakukan  adalah  dengan  memanfaatkan  teknologi  yang  dapat melakukan pengklasifikasian atau pendeteksian dini khususnya pada penyakit kulit. Seiring dengan perkembangan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
teknologi  informasi,  klasifikasi  penyakit  kulit  dapat  juga  menggunakan  pendekatan  Machine  Learning  (ML) maupun Deep Learning (DL) [10].
Convolutional Neural Networks (CNN) adalah salah satu jenis deep learning yang secara khusus dirancang untuk mengolah data berbentuk citra atau gambar [11], [12]. Sebagai bagian dari pendekatan deep learning, CNN memerlukan  jumlah  data  yang  besar  dan  beragam  dengan  data  yang  seimbang.  Oleh  karena  itu,  teknik oversampling dan augmentasi data sangat penting untuk diterapkan meningkatkan kualitas dan kuantitas data latih [13], [14].
Oversampling  adalah  teknik  yang  digunakan  dalam  deep  learning  untuk  menangani  dataset  yang  tidak seimbang, di mana beberapa kelas memiliki jumlah sampel yang lebih besar dibandingkan dengan kelas lain [15]. Dimana pada dataset HAM10000  [5], yang akan digunakan dalam penelitian  ini  memiliki  tantangan  yaitu data yang tidak seimbang atau inbalanced data. Salah satu contoh teknik oversampling adalah Random Oversampling, yang melibatkan penggandaan acak dari contoh-contoh dalam kelas minoritas [16], [17].
Teknik ini telah terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja model deep learning dan mengatasi inbalanced data  [15]. Augmentasi pada data gambar  juga  merupakan teknik  yang  juga digunakan dalam   pendekatan  deep learning  CNN  untuk  meningkatkan  jumlah  dan  variasi  data  pelatihan  [18].  Augmentasi  data  dalam  klasifikasi gambar  telah  terbukti  menunjukkan  efektivitas  augmentasi  data  melalui  teknik  seperti  pemotongan,  rotasi,  dan flipping pada gambar input [19].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Lukas dan Hendra [20], dengan judul “Penggunaan Augmentasi Data pada  Klasifikasi  Jenis  Kanker  Payudara  dengan  Model  Resnet-34”.  Pada  penelitian  tersebut  membahas mengaplikasikan  augmentasi  data  pada  proses  klasifikasi  jenis  kanker  payudara  pada  Convolutional  Neural Network. Dataset yang digunakan adalah Dataset BACH (BreAst Cancer Histology) [21] yang memiliki jumlah data 400 gambar dan 4 class dimana jumlah tersebut terlalu tidak kurang optimal diterapkan pada pendekatan deep learning.  Hasil  yang didapat dengan  menggunakan teknik augmentasi  mendapatkan hasil 93,75% dibandingkan akurasi yang didapat tanpa menggunakan teknik augmentasi data 86,25%.
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Improving  Batik  Pattern  Classification  using  CNN  with  Advanced Augmentation and Oversampling on Imbalanced  Dataset”  [22], melakukan penelitian augmentasi gambar pada dataset Batik yang memiliki data gambar  inbalanced. Hasil menunjukan  best accuracy diperoleh adalah dengan teknik augmentasi pada pretrained model CNN 84,62%. Pada penelitian berjudul “Random and Synthetic Over- Sampling  Approach  to  Resolve  Data Imbalance  in  Classification”,  melakukan  penelitian  pada  data  inbalanced menggunakan teknik oversampling yaitu Random Oversampling (ROS) [23].
Dimana  teknik  ROS  adalah  teknik  menambahkan  data  pada  class  minoritas  [24].  Hasil  yang  didapat menggunakan  teknik  ROS  menunjukan  hasil  peningkatan  class  recognition  dari  12%-100%.  Penelitian  yang berjudul “Automatic Classification of Cassava using Data Augmentation and CNN” [25], memiliki tantangan pada dataset yang sedikit dan inbalance pada kelas tertentu. Augmentasi terbukti menaikan performa klasifikasi model CNN dan mendapatkan akurasi 92.4% dengan metode Rescale, shear, zoom, dan horizontal flip. Pada penelitian [26] yang berjudul “Improving the Accuracy of Diabetes Retinopathy Image Classification using Augmentation”, melakukan penerapan teknik augmentasi rotasi 0-40 derajat dan flipped horizontally. Hasilnya teknik ini menaikan performa akurasi model CNN dengan best akurasi 86,96%.
Berdasarkan hasil dari hasil beberapa penelitian terdahulu yang telah terurai, penelitian ini menggunakan penggabungan metode oversampling dengan teknik ROS [23] dan Augmentasi dengan teknik transformasi [20], [22], akan diterapkan pada model custom CNN. Dengan penerapan dua metode tersebut penelitian ini bertujuan untuk  meningkatkan  performa  kerja  model  CNN  dalam  memprediksi  penyakit  kulit  dan  mengatasi  ketidak seimbangan  data  atau  inbalanced  data  pada  dataset  HAM10000  [5].  Penelitian  ini  melakukan  pengujian  dan melakukan evaluasi dari performa klasifikasi  penyakit  kulit untuk menemukan pengujian dengan  metode mana yang  terbaik.  Melalui  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  prediksi  penyakit  kulit  dengan  akurat  dan berkontribusi untuk membantu bidang kesehatan tenaga medis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  dimana  dimulai  dari  input  dataset  HAM10000  [5],  melakukan preprocessing  data  yaitu  menyiapkan  segala  data  agar  nantinya  siap  digunakan  oleh  model,  oversampling  dan augmentasi data yaitu teknik yang akan diterapkan dalam penelitian ini, training model dimana model penelitian ini  menggunakan  custom  CNN, kemudian evaluasi performa  hasil  model  menggunakan  confusion  matrix  yaitu untuk melihat pengujian mana yang memiliki hasil terbaik pada penelitian ini. Untuk itu pada gambar 1 adalah gambar yang menunjukan tahapan-tahapan penelitian yang akan dilakukan untuk melaksanakan proses penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian

## 2.2 Dataset Penelitian
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  HAM10000  yang  dikumpulkan  oleh  Department  of Dermatology  at the  Medical  University  of  Vienna,  Austria,  and  the  skin  cancer  practice  of  Cliff  Rosendahl  in Queensland, Australia [5] berisi gambar dermatoscopic kulit manusia dengan total gambar 10015 berisi 7 kelas, dengan distribusi setiap kelas dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Distribusi kelas dataset HAM10000 No Kelas Jumlah Data 1 Actinic keratoses (AKIEC) 327 2 Basal cell carcinoma (BCC) 514 3 Benign keratosis-like lesions (BKL) 1113 4 Dermatofibroma (DF) 115 5 Melanoma(MEL) 6705 6 Melanocytic nevi (NV) 1099 7 Vascular skin lesions (VASC) 142
Pada  tabel  1  menunjukan  kelas  dan  jumlah  data  yang  dimiliki  oleh  dataset,  dimana  tabel  tersebut memperlihatkan  jumlah  data  masing-masing  kelas  memiliki  ketidak  seimbangan  antar  kelas.  Perbedaan  data terlihat  dari  kelas  Dermatofibroma  (DF)  yang  hanya  memiliki  jumlah  data  115  dibandingkan  dengan Melanoma(MEL)  yang  memiliki  data  sebanyak  6705  data.  Gambar  2  adalah  visualisasi  dari  data  gambar  yang dimiliki dataset ini
Gambar 2. Visualisasi data setiap kelas

## 2.3 Preprocessing Data
Persiapan atau preprocessing data adalah proses mengelola data original  atau asli agar data siap digunakan oleh model. Proses ini sangatlah penting untuk penanganan data yang hilang, pengkodean kategorikal, penggabungan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
maupun penghapusan atribut yang dibutuhkan atau tidak dibutuhkan [27]. Pada tahap ini nantinya akan dilakukan Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  dimana  dilakukan  pemahaman  isi  dari  dataset,  penggabungan  data,  cleaning data, pengkodean kategorikal, resize resolusi gambar.

## 2.4 Oversampling dan Augmentasi Data
Tahap selanjutnya dalam penelitian ini yaitu Oversampling dan Augmentasi Data. Oversampling dilakukan dengan menggunakan teknik ROS dimana teknik ini untuk mengatasi inbalanced data pada dataset HAM10000 [5]. Class inbalanced adalah kelas yang dimana salah satu atau lebih memiliki jumlah nilai yang lebih besar dari kelas lainnya [28] .Dimana ROS adalah teknik menambahkan data pada class minoritas [17]. Augmentasi data yang digunakan yaitu  menggunakan  teknik  rotation  0-10  derajat,  zoom  0-5%,  shift  image  right  and  left  10%,  dan  vertical  flip. Teknik  augmentasi  tersebut  digunakan  untuk  menambahkan  variasi  pada  saat  training  model,  meningkatkan performa model dan mengatasi overfitting saat pelatihan model.

## 2.5 Arsitektur Model CNN
Penelitian  ini  dalam  melakukan  klasifikasi  data  citra  menggunakan  model  custom  layer  convolutional  neural network  (CNN).  CNN  adalah  salah  satu  model  yang  termasuk  dalam  pendekatan  deep  learning,  dimana  CNN memiliki  berbagai  jenis  layer  yang  dapat  digunakan.  Pada  penelitian  ini  layer  yang  digunakan  diantaranya convolutional layer untuk pengekstrakan fitur yang relevan, max pooling layer untuk mereduksi ukuran data, batch normalization  untuk  menormalisasi  data  input  antara  layer,  flatten  untuk  mengubah  array  menjadi  vektor  satu dimensi. Pada gambar 3 menunjukan penerapan arsitektur dari model yang akan digunkan dalam penelitian ini.

## Gambar 3. Arsitektur Model CNN

## 2.6 Evaluasi Confusion Matrix
Evaluasi performa diperlukan untuk melihat hasil performa dari sebuah model dalam memprediksi. Pada penelitian ini Confusion Matrix digunakan sebagai alat ukur keberhasilan  model dalam  mengklasifikasikan penyakit kulit dengan  dataset  yang  digunakan  yaitu  HAM10000  [5].  Confusion  Matrix  dapat  mencakup  hasil  nilai  accuracy, recall, specificity, F1-score, Gmean yang dapat dilihat pada persamaan (1)-(5). Pengukuran Accuracy
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
Recall  = TP TP+FN (2)

## Pengukuran Specificity
Specificity = TN TN+FP (3) Pengukuran F1-score F1 score = 2(precision ×recall) precision+recall (4)
Pengukuran Gmean
g SS = √TP∗TN √(TP+FN)(TN+FP) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing Data
Hasil  EDA  pada  dataset  HAM10000  didapatkan  yang  ditunjukan  oleh  tabel  1  dan  gambar  4  bahwa  data menunjukan  inbalanced  dengan  kelas  paling  sedikit  yaitu  Dermatofibroma  (DF)  dengan  total  115  gambar dibandingkan dengan kelas paling banyak yaitu Melanoma(MEL) dengan total 6705 gambar.
Gambar 4. EDA data distribusi pada dataset
Visualisasi yang ditunjukan oleh gambar 4 memberikan gambaran hasil dari inbalaced data pada dataset penelitian ini.

## 3.2 Oversampling dan Augmentation Data
Penelitian pada tabel 1 dan hasil EDA pada gambar 4 menunjukan data yang perlu diterapkan Oversampling data dikarenakan perbantingan jauh jumlah data pada kelas DF dengan MEL. Penelitian ini menerapkan metode ROS untuk  mengatasi  inbalanced data, dengan prinsip  ROS  yang  meningkatkan  jumlah kelas  minoritas  dengan cara mehasilkan  data  baru  secara  random.  Hasil  dari  proses  ROS  yaitu  jumlah  persebaran  data  pada  kelas  menjadi seimbang dan balanced dengan hasil yang dapat dilihat dari tabel 2.
Tabel  2. Distribusi kelas setelah oversampling No Kelas Jumlah Data 1 Actinic keratoses (AKIEC) 6705 2 Basal cell carcinoma (BCC) 6705 3 Benign keratosis-like lesions (BKL) 6705

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
No Kelas Jumlah Data 4 Dermatofibroma (DF) 6705 5 Melanoma(MEL) 6705 6 Melanocytic nevi (NV) 6705 7 Vascular skin lesions (VASC) 6705
Pada penelitian ini untuk meningkatkan pelatihan model training dan menghindari overfitting, yaitu dengan teknik augmentasi yang diterapkan pada model ini, dengan beberapa tipe augmentasi diantaranya:

## 3.2.1 Augmentation 1
Pada augmentasi type 1 penelitian ini melakukan 3 metode augmentasi yaitu melakukan zoom sebesar 0.05, data gambar akan dilakukan random zoom-in atau out dari 0 hingga 5%. Horizontal flip yaitu melakukan flip gambar secara  random  ke kanan atau ke kiri.  Vertical_flip  yaitu  melakukan  flip  gambar secara  random ke atas atau ke bawah.  Hasil augmentasi type ini dapat dilihat pada gambar 5 dengan penetapannya sebagai berikut: a. zoom_range=0.05, gambar secara acak di zoom-in atau out 0-5% b. Horizontal_flip=True gambar secara acak di-flip secara Horizontal (ke kanan atau ke kiri) c. vertical_flip=True gambar secara acak di-flip secara vertical (ke atas atau ke bawah).

## Gambar 5. Visualisasi augmentasi type 1

## 3.2.2 Augmentation 2
Pada augmentasi type 2 penelitian ini melakukan 5 metode augmentasi yaitu melakukan ratation dengan nilai 10, data  gambar  akan  dilakukan  random  rotation  0  sampai  10  derajat.  Zoom  dengan  nilai  0.05,  data  gambar  akan dilakukan random zoom-in atau out dari 0 hingga 5% zoom. Width shift yaitu  melakukan pergeseran data gambar secara horizontal sejauh 1% dari posisi asli gambar. Height shift yaitu  melakukan pergeseran data gambar secara vertikal sejauh 1% dari posisi asli gambar. Vertical_flip yaitu melakukan flip gambar secara random ke atas atau ke bawah. Hasil augmentasi type ini dapat dilihat pada gambar 6 dengan penetapannya sebagai berikut: a. rotation_range=10, gambar secara acak diputar 0-10 derajat b. zoom_range=0.05, gambar secara acak di zoom-in atau out 0-5% c. width_shift_range=0.01 gambar secara acak digeser horizontal (ke kanan atau ke kiri) sejauh 1% d. height_shift_range=0.01 gambar secara acak digeser vertical (ke atas atau ke bawah) sejauh 1% e. vertical_flip=True gambar secara acak di-flip secara vertical (ke atas atau ke bawah).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
Gambar 6. Visualisasi augmentasi type 2

## 3.3 Metode Klasifikasi
Pada  penelitian  ini  terdapat  3  metode  perbandingan  pengujian  dimana  pengujian  pertama  menggunakan  model custom  CNN+dataset  original  dengan  jumlah  epoch  30,  pengujian  kedua  menggunakan  model  custom  CNN+ oversampling  dan  augmentasi  tipe  1    dengan  jumlah  epoch  30,  pengujian  ketiga  menggunakan  model  custom CNN+oversampling dan augmentasi tipe 2 dengan jumlah epoch 30.
Pada  penelitian  ini  menambahkan  earlystopping  dengan  patience  10  dan  parameternya  adalah  loss  dari model.  Penerapan  earlysopping  membantu  dalam  efisiensi  training  model  pada  saat  model  tidak  memiliki peningkatan training. Learning rate reduction juga ditambahkan untuk membantu kerja model dengan parameter monitor adalah vall akurasi patience 2, dengan ini akan memberikan model kesempatan untuk menyesuikan dan meningkatkan kinerja pada fase berikutnya.
Setelah dilakukannya training  model,  hasil pengujian pertama  mendapatkan  best accuracy 0,75%,  recall sebesar 0,43%,  precision  sebesar, f1-score  sebesar  0,46%,  specificity  sebesar 0,93%,  sensificity  sebesar 0,43%, dan gmean sebesar 0,63%. Pengujian kedua mendapatkan best accuracy 0.97, recall sebesar 0.97, precision sebesar 0.97 %,, f1-score sebesar 0.97 %, specificity sebesar 0. 9965, sensificity sebesar 0.97 dan gmean sebesar 0.987. Pengujian  ketiga  mendapatkan  best  accuracy  0.98,  recall  sebesar  0.98,  precision  sebesar  0.98,  f1-score  sebesar 0.9968, specificity sebesar 0.9968, sensificity sebesar 098, dan gmean sebesar 0.988.

## 3.4 Perbandingan Evaluasi Confusion Matrix
Hasil evaluasi confusion matrix dari semua pengujian menjadi bahan evaluasi kembali oleh peneliti untuk melihat dari semua aspek yang ada di confusion matrix. Hasil visualisasi pada gambar 7-9 terlihat bahwa  oversampling dan augmentasi tipe 2 pada gambar 9 memiliki hasil yang lebih baik dari kedua metode dengan dataset original maupun augmentasi tipe 2. Hasil yang sama juga terlihat bahwa visualisasi pada gambar 10-12 dengan parameter accuracy dan vall accuracy grafik dari teknik oversampling dan augmentasi tipe 2 gambar 12, mendapatkan hasil visualisasi lebih stabil diantara kedua lainnya.
Evaluasi selanjutnya dengan melakukan perbandingan dan  merangkum metode mana yang memiliki nilai terbaik dari setiap parameter accuracy recall precision, f1-score, specificity, sensitivity, gmean. Hasil yang didapat untuk parameter accuracy diperoleh pengujian ketiga dengan  hasil 0,98, best recall diperoleh pengujian keetiga dengan hasil 0,98, best precision diperoleh pengujian ketiga dengan hasil 0,98, best f1-score diperoleh pengujian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
ketiga dengan hasil 0,98, best specificity diperoleh pengujian ketiga dengan hasil 0.99, best sensificity diperoleh pengujian dengan hasil 0.98, dan best gmean diperoleh pengujian ketiga dengan hasil 0,98.
Gambar 7. Confussion Matrix Custom CNN dengan Dataset Original
Gambar 8. Confusion Matrix Custom CNN dengan Oversampling augmentation type 1
Gambar 9. Confusion Matrix Custom CNN dengan Oversampling augmentation type 2
Berdasarkan hasil dari gambar 9 penelitian dengan oversampling dan augmentasi tipe 2 mendapatkan hasil yang  hampir  sama  dengan  gambar  8  oversampling  dan  augmentasi  tipe  1  namun,  masih  diatas  dari  pengujian gambar  7  dengan  dataset  original  tanpa  adanya  proses  oversampling  dan  augmentasi  data.  Penelitian  ini melanjutkan pengujian dengan  melihat akurasi dan  melakukan visualisasi dari 2 pengujian  yang  memiliki  hasil yang hampir sama.
Gambar 10. Custom CNN dengan Dataset Original
GAMBAR 11. Acc dan Val Acc Custom CNN dengan Oversampling augmentation type 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
Gambar 12. Acc dan Val Acc Custom CNN dengan Oversampling augmentation type 2
Hasil  dari  pengujian  dengan  melihat  akurasi  pada  gambar  11-12  terlihat  bahwa  augmentasi  type  2 mendapatkan hasil diatas lebih baik dari augmentasi type 1. Kestabilan dari validasi akurasi menunjukan baahwa Custom CNN dengan Oversampling augmentation type 2 lebih stabil dan jarak yang kecil. Selanjutnya peneliti melakukan perbandingan pengujian untuk membandingkan dalam bentuk nilai capaian accuracy, recall, precision, f1-Score, Specificity, sensitivity, gmean dalam bentuk tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Hasil perbandingan pengujian
Model Klasifikasi accuracy recall precision f1- Score Specificity  sensitivity gmean Custom CNN dengan Dataset Original 0.752396 0.436935 0.658735 0.469204 0.93524 0.436935 0. 639251 Custom CNN dengan Oversampling dan Augmentation 1 0. 979205 0. 979095 0.979888 0. 978788 0.996534 0. 979095 0. 987776 Custom CNN dengan Oversampling dan Augmentation 2 0. 980824 0. 980698 0.981622 0. 980474 0.996802 0. 980698 0. 988717
Hasil dari tabel 3 menujukan bahwa Custom CNN dengan Oversampling dan Augmentation 1 mendapatkan beberapa  hasil  yang  hampir  sama dengan  Custom CNN dengan Oversampling dan  Augmentation 2. Parameter specificity dan gmean adalah paramater dengan nilai yang dapat dilihat hampir mendekati sama. Hasil akhir dalam perbandingan ini melihat dari semua aspek parameter, Custom CNN dengan Oversampling dan Augmentation 2 adalah metode yang terbaik. Hasil ini juga membuktikan metode Oversampling dan Augmentasi mendapat hasil jauh dibandingkan dengan metode Custom CNN dengan dataset Original.
Tabel 4. Performance comparison with the state-of-the art models
Referensi Tahun Metode accuracy recall precision f1- score [29] 2023 InceptionResnet-V2 0.9126 0. 91 0.91 0.91 [30] 2023 ESVMKRF-HEAO 0.974 0.959 0.963 0.974 [31] 2023 AttDenseNet-121 0.98 0. 854 0.918 0.856 [32] 2023 EfficientNetV2 0.9496 0.9374 0.9316 0.9324 Penelitian ini 2023 Custom CNN with Oversampling and Augmentation 0. 98 0.98 0.981 0.98
Penelitian  ini  juga  melakukan  perbandingan  dari  penelitian  terbaru  yang  dilakukan  beberapa  peneliti dengan perbedaan pada metode model, oversampling dan augmentasi pada dataset HAM10000 yang dapat dilihat pada  tabel  4.  Hasil  yang  didapat  menunjukan  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  lebih  baik  dengan  parameter accuracy, recall, precision, f1-score dengan nilai 0. 98, 0.98, 0.981, 0.98. Hasil ini menunjukan bahwa penelitian ini memiliki kestabilan akurasi, recall, precision, dan f1-score dibandingan penelitian [31] yang memiliki akurasi yang sama akan tetapi pada parameter recall, precision, f1-score mendapatkan hasil dibawah penilitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Peneliti telah membandingkan hasil model dan evaluasi confusion matrix dari ketiga pengujian dengan model yang sama yaitu custom CNN, batch 128, dan epoch 30. Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan hasil pengujian oversampling  dan  augmentasi  yang  memiliki  pengaruh  kepada  performa  model  CNN  dalam  pengklasifikakan penyakit kulit pada dataset HAM10000. Berdasarkan hasil pengujian performa pengujian pertama mendapatkan hasil  accuracy  0.75,  recall  0.43,  precision  0.65,  f1-score  0.46,  specificity  0.93,  sensitivity  0.43,  gmean  0.63. Pengujian kedua mendapatkan hasil accuracy 0.97, recall 0.97, precision 0.97, f1-score 0.97, specificity 0.9965,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
sensitivity 0.97, gmean 0.987. Pengujian ketiga mendapatkan hasil accuracy 0.98, recall 0.98, precision 0.98, f1- score  0.9968,  specificity  0.98,  sensitivity  0.988,  gmean  0.988.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  pengujian  ketiga dengan augmentasi rotation, zoom,width, height, vertical_flip mendapat hasil terbaik dengan accuracy 0.98, recall 0.98, precision 0.98, f1-score 0.9968, specificity 0.98, sensitivity 0.988, gmean 0.988. Dengan hasil dan merujuk pada tabel 4 metode ini dapat direkomendasikan dalam pengklasifikasian citra penyakit kulit.

## REFERENCES
[1] M. Hidayatullah, “Diagnosis Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode Naive Bayes menggunakan Shiny,” vol. 3, no. 3, 2023.
[2] I. M. Dijkhoff et al., “Impact of airborne particulate matter on skin: A systematic review from epidemiology to in vitro studies,” Part. Fibre Toxicol., vol. 17, no. 1, pp. 1–28, 2020, doi: 10.1186/s12989-020-00366-y.
[3] “Scabies - World Health Organization (WHO),” Online, 2023. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/scabies
[4] “Scabies - World Health Organization (WHO),” Online, 2023. https://www.who.int/health-topics/scabies
[5] P. Tschandl, C. Rosendahl, and H. Kittler, “Data Descriptor : The HAM 10000 dataset , a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions,” Nat. Publ. Gr., pp. 1–9, 2018, doi: 10.1038/sdata.2018.161.
[6] KKI, “STR-Konsil Kedokteran Indonesia,” 2023. https://kki.go.id/ (accessed Dec. 10, 2023).
[7] Dirjen Pelayanan Kesehatan, “PERANAN PATOLOGI ANATOMI,” 2022.
https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/459/peranan-patologi-anatomi
[8] N.  Nurkhasanah  and  M.  Murinto,  “Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” Sainteks, vol. 18, no. 2, p. 183, Feb. 2022, doi: 10.30595/sainteks.v18i2.13188.
[9] D. D. Putri, M. T. Furqon, and R. S. Perdana, “Klasifikasi Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Binary Decision Tree Support Vector Machine ( BDTSVM ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 5, pp. 1912–1920, 2018.
[10]  M. F. Naufal, “Comparative Analysis of Image Classification Algorithm for,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[11]  N.  Nurkhasanah  and  M.  Murinto,  “Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” Sainteks, vol. 18, no. 2, p. 183, 2021, doi: 10.30595/sainteks.v18i2.13188.
[12]  Z.  Huang,  X.  Yao,  Y.  Liu,  C.  O.  Dumitru,  M.  Datcu,  and  J.  Han,  “Physically  explainable  CNN  for  SAR  image classification,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., vol. 190, pp. 25–37, 2022, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2022.05.008.
[13]  N. E. Khalifa, M. Loey, and S. Mirjalili, “A comprehensive survey of recent trends in deep learning for digital images augmentation,” Artif. Intell. Rev., vol. 55, no. 3, pp. 2351–2377, 2022, doi: 10.1007/s10462-021-10066-4.
[14]  T.  Kumar,  A.  Mileo,  R.  Brennan,  and  M.  Bendechache,  “Image  Data  Augmentation  Approaches:  A  Comprehensive Survey and Future directions,” vol. 6223, 2023, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2301.02830
[15]  S. Diantika, “PENERAPAN TEKNIK RANDOM OVERSAMPLING UNTUK MENGATASI IMBALANCE CLASS DALAM KLASIFIKASI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN ALGORITMA LIGHTGBM,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 19–25, Jan. 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6006.
[16]  S.  Choirunnisa,  “Metode  Hibrida  Oversampling  dan  Undersampling  Untuk  Menangani  Ketidakseimbangan  Data Kegagalan Aakademik Universitas XYZ,” 2019.
[17]  L.  Qadrini,  H.  Hikmah,  and  M.  Megasari,  “Oversampling,  Undersampling,  Smote  SVM  dan  Random  Forest  pada Klasifikasi Penerima Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 386–391, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2154.
[18]  T. B. Sasongko, H. Haryoko, and A. Amrullah, “Analisis Efek Augmentasi Dataset dan Fine Tune pada Algoritma Pre- Trained Convolutional Neural Network (CNN),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 4, pp. 763–768, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20241046583.
[19]  L. Alzubaidi et al., “Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions,” J. Big Data, vol. 8, no. 1, p. 53, Mar. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[20]  G.  Lukas  Hansel  and  H.  Bunyamin,  “Penggunaan  Augmentasi  Data  pada  Klasifikasi  Jenis  Kanker  Payudara  dengan Model Resnet-34,” J. Strateg., vol. 3, no. 1, pp. 187–193, 2021.
[21]  G. Aresta et al., “BACH: Grand challenge on breast cancer histology images,” Med. Image Anal., vol. 56, pp. 122–139, 2019, doi: 10.1016/j.media.2019.05.010.
[22]  A. Jordan et al., “Improving Batik Pattern Classification using CNN with Advanced Augmentation and Oversampling on Imbalanced Dataset,” Procedia Comput. Sci., vol. 227, pp. 508–517, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.10.552.
[23]  M.  Hayaty,  S.  Muthmainah,  and  S.  M.  Ghufran,  “Random  and  Synthetic  Over-Sampling  Approach  to  Resolve  Data Imbalance in Classification,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 4, no. 2, p. 86, 2021, doi: 10.29099/ijair.v4i2.152.
[24]  J. M. Johnson and T. M. Khoshgoftaar, “Deep learning and data sampling with imbalanced big data,” Proc. - 2019 IEEE 20th Int. Conf. Inf. Reuse Integr. Data Sci. IRI 2019, no. October, pp. 175–183, 2019, doi: 10.1109/IRI.2019.00038.
[25]  K.  Thaiyalnayaki,  S.  Raghul,  U.  K.  Kumar,  and  S.  Ramachandran,  “Automatic  classification  of  cassava  using  data augmentation and CNN,” AIP Conf. Proc., vol. 2405, no. August, 2022, doi: 10.1063/5.0072729.
[26]  A.  Maistry,  A.  Pillay,  and  E.  Jembere,  “Improving  the  accuracy  of  diabetes  retinopathy  image  classification  using augmentation,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., pp. 134–140, 2020, doi: 10.1145/3410886.3410914.
[27]  K. Mallikharjuna Rao, G. Saikrishna, and K. Supriya, “Data preprocessing techniques: emergence and selection towards machine learning models - a practical review using HPA dataset,” Multimed. Tools Appl., vol. 82, no. 24, pp. 37177– 37196, Oct. 2023, doi: 10.1007/s11042-023-15087-5.
[28]  F. Last, G. Douzas, and F. Bacao, “Oversampling for Imbalanced Learning Based on K-Means and SMOTE,” pp. 1–19, 2017, doi: 10.1016/j.ins.2018.06.056.
[29]  G. Alwakid, W. Gouda, M. Humayun, and N. Z. Jhanjhi, “Diagnosing Melanomas in Dermoscopy Images Using Deep Learning,” Diagnostics, vol. 13, no. 10, pp. 1–15, 2023, doi: 10.3390/diagnostics13101815.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7119
[30]  B. Kalpana, A. K. Reshmy, S. Senthil Pandi, and S. Dhanasekaran, “OESV-KRF: Optimal ensemble support vector kernel random forest based early detection and classification of skin diseases,”  Biomed. Signal Process. Control, vol. 85, p. 104779, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2023.104779.
[31]  P. Shan, C. Fu, L. Dai, T. Jia, M. Tie, and J. Liu, “Automatic skin lesion classification using a new densely connected convolutional network with an SF module,” Med. Biol. Eng. Comput., vol. 60, no. 8, pp. 2173–2188, Aug. 2022, doi: 10.1007/s11517-022-02583-3.
[32]  X. Ma, J. Shan, F.  Ning,  W. Li, and  H. Li, “EFFNet:  A skin  cancer  classification  model based  on feature fusion and random forests,” PLoS One, vol. 18, no. 10 October, pp. 1–17, 2023, doi: 10.1371/journal.pone.0293266.