Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
ALFIANA HIDAYATI
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Otomatis Penyakit Kuku Menggunakan Deep Learning Berbasis CNN ALFIANA HIDAYATI; Intan Nur Farida; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 2 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/9cadwf02

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi citra kuku untuk mendeteksi kondisi sehat, Koilonychia, dan Onychomycosis menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) VGG-16. Dataset citra kuku dipra-proses dengan augmentasi khusus (spoon_augmentation) untuk menonjolkan fitur cekungan Koilonychia. Model VGG-16, dengan Fine-Tuning pada blok 5, dilatih pada 1588 citra pelatihan dan dievaluasi pada 286 citra pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi 90.56%, dengan precision 81.36% untuk Koilonychia, 97.47% untuk kuku sehat, dan 90.54% untuk Onychomycosis. Sistem ini terbukti andal dalam mendeteksi kelainan kuku, berpotensi mendukung dermatolog dalam diagnosis cepat dan akurat. Pendekatan ini menunjukkan efektivitas Fine-Tuning VGG-16 pada dataset terbatas, menjadikannya solusi potensial untuk aplikasi diagnosis berbasis citra medis.
Co-Authors Daniel Swanjaya Intan Nur Farida