Klasifikasi dan Deteksi Penyakit Kulit Melalui Pengolahan Citra dengan Metode CNN - Wona, Maria Misela A.; Rahayu, Wanti; Wirantasa, Umar (Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI), 2025)
Penanganan penyakit kulit menjadi sangat penting karena dampaknya yang dapat memengaruhi kualitas hidup individu secara keseluruhan. Penyakit kulit dapat menyebabkan rasa gatal, peradangan, iritasi, dan bahkan infeksi jika tidak ditangani dengan baik. Beberapa penyakit kulit seperti psoriasis, eksim, dan dermatitis atopik dapat menjadi kronis dan memerlukan perawatan jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi dan deteksi penyakit kulit menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data citra penyakit kulit dari berbagai sumber, preprocessing data untuk meningkatkan kualitas citra, dan pembentukan model CNN untuk klasifikasi dan deteksi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN mampu mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan jenis penyakit kulit dan mendeteksi gejala penyakit kulit dari citra kulit yang diberikan. Sistem yang dikembangkan mampu membantu dalam diagnosis dini dan pengenalan jenis penyakit kulit, sehingga dapat memberikan dukungan bagi tenaga medis dalam pengambilan keputusan medis. Dalam simpulan penelitian ini, metode Convolutional Neural Network (CNN) telah terbukti efektif dan efisien dalam klasifikasi dan deteksi penyakit kulit melalui pengolahan citra.