Deteksi Otomatis Penyakit Kuku Menggunakan Deep Learning Berbasis CNN - ALFIANA HIDAYATI; Intan Nur Farida; Daniel Swanjaya (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025)
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.