Klasifikasi Kanker Kulit Berbasis CNN dengan Metode Hybrid Preprocessing - Fedryanto Dartiko; Refki Jorgi Pradana; Renti Epana Sari; Wahyu Syahputra; Widhia KZ Oktoeberza (Medika Teknika : Jurnal Teknik Elektromedik Indonesia, 2024)
Kulit dapat mengalami berbagai gangguan kesehatan jika mendapatkan paparan lingkungan luar yang terlalu intens, salah satunya adalah kanker kulit. Untuk itu, deteksi dini sangat diperlukan agar pasien sesegera mungkin mendapatkan penanganan lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi kanker kulit benign (jinak) dan malignant (ganas). Pemanfaatan AI dapat digunakan dalam klasifikasi karena dapat meningkatkan nilai akurasi. Metode convolutional neural network (CNN) dilibatkan dalam penelitian ini. Metode CNN dapat mengklasifikasi dengan cepat dan memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi tanpa harus mengekstraksi fitur terlebih dahulu. Kontribusi dalam penelitian ini yakni menggunkan metode hybrid preprocessing yang terdiri dari CLAHE, morphological closing dan median filter pada preprocessing data untuk menghilangkan noise yang biasanya terdapat pada epidermis kulit berupa  rambut-rambut halus. Metode CNN selanjutnya memproses masukan citra dari hasil preprocessing, lalu mengklasifikasikan citra  kanker kulit menjadi kategori benign dan malignant. Setelah tahap pengujian sistem berhasil memperoleh hasil yang cukup memuaskan, dengan nilai accuracy sebesar 78,19% dan loss 0.5324. Kinerja sistem dengan metode yang diusulkan mencapai akurasi yang baik dan cukup mampu diimplementasikan untuk membantu para profesional medis dalam membuat mendiagnosis kanker kulit.