Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Celebes
Andi Kurniawan
Universitas Teknokrat Indonesia
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Convolutional Neural Network dengan Arsitektur Alexnet Untuk Klasifikasi Penyakit Kulit Andi Kurniawan; Muhammad Pajar Kharisma Putra; Debby Alita
Jurnal Media Celebes Vol. 1 No. 2 (2024): Volume 1 Number 2 January 2024
Publisher : CV. Keranjang Teknologi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/mediacelebes.v1i2.42

Abstract

Penyakit kulit ialah kelainan pada kulit yang disebabkan karena adanya jamur, kuman, parasit, virus maupun infeksi yang dapat menyerang siapa saja dan kapan saja. Pendeteksian penyakit kulit sejak dini dapat mempercepat pengobatan untuk mencegah penularan ke wilayah yang lebih luas. Pentingnya deteksi dini penyakit kulit memungkinkan orang yang terinfeksi untuk segera memulai pengobatan yang tepat. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan pengujian performa dari algoritma CNN untuk mengetahui seberapa efektif algoritma CNN dalam melakukan klasifikasi penyakit kulit. Objek yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 1200 data penyakit kulit yang terdiri dari tiga class yaitu penyakit kulit scabies, melanoma, dan juga nevus dengan perbandingan 80% digunakan sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Sebelum di lakukan pengolahan data, dilakukan terlebih dahulu proses data preprocessing yang bertujuan untuk mempersiapkan data sebelum proses pelatihan model. Data akan diolah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur Alexnet untuk melakukan tugas klasifikasi. Hasil dari pengujian kinerja model menggunakan metode Confusion Matrix diperoleh nilai akurasi mencapai 81%, sehingga metode CNN dengan arsitektur AlexNet dapat digunakan untuk tugas klasifikasi penyakit kulit dengan cukup baik.
Co-Authors Alita, Debby Muhammad Pajar Kharisma Putra