Perbandingan Model CNN, LSTM, dan FNN dalam Klasifikasi Kulit Penderita Diabetes - Tahyudin, Imam; Setyo Utomo, Fandy; Arifin, Samsul (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2025)
Penelitian ini mengembangkan dan membandingkan kinerja tiga algoritma Deep Learning, yaitu Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Feedforward Neural Networks (FNN), untuk mengklasifikasi gambar kulit penderita diabetes dan kulit sehat. Data yang digunakan terdiri dari gambar kulit yang diproses melalui tahapan pra-pemrosesan, pembangunan model, pelatihan, dan evaluasi. Parameter yang diuji meliputi akurasi klasifikasi masing-masing model. Hasil menunjukkan ba hwa LSTM mencapai akurasi tertinggi sebesar 94%, diikuti oleh CNN dengan 87%, dan FNN dengan 82%. Model terbaik diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan Flask, yang dapat memberikan prediksi otomatis untuk mendukung diagnosis dini. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknologi diagnostik yang dapat membantu mencegah komplikasi serius pada pasien diabetes melalui deteksi dini kondisi kulit.