Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Gambar Menggunakan Algoritma CNN (Convolutional Neural Network)

Dewi, Sri
Ramadhani, Fanny
Djasmayena, Selvia

Hello World
Vol. 3 No. 2 (2024): Edisi Juli

Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan ketepatan dalam mengidentifikasi jenis-jenis jerawat dengan memanfaatkan teknik klasifikasi menggunakan citra dan Convolutional Neural Networks (CNN). Pemilihan CNN sebagai metode didasarkan pada kemampuannya dalam mengekstrak fitur-fitur hierarki dari gambar, memungkinkan pengenalan pola yang kompleks dari setiap jenis jerawat. Penggunaan Model CNN dalam penelitian ini disesuaikan dengan efisiensi untuk mengklasifikasi dengan penyesuaian khusus demi konteks identifikasi jerawat. Tingkat akurasi mencapai 88%, yang dievaluasi dengan menggunakan confusion matrix dan classification report. Penelitian ini memberikan kontribusi yang penting dalam pengembangan teknik identifikasi jerawat dan mempertimbangkan variasi kondisi guna meningkatkan ketepatan klasifikasi.