<![CDATA[Penyakit kulit merupakan masalah kesehatan umum yang memerlukan diagnosis akurat untuk penanganan yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem deteksi penyakit kulit dan penentuan obat berbasis image processing. Metode yang digunakan meliputi ekstraksi ciri tekstur dari citra penyakit kulit menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), diikuti dengan proses klasifikasi menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk mengidentifikasi lima jenis penyakit kulit: basal cell carcinoma, dermatitis atopik, keratosis, melanoma, dan nevi melanositik. Sistem diuji menggunakan 1000 data, dengan 800 data untuk pelatihan dan sisanya untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang mampu mencapai tingkat akurasi keseluruhan sebesar 86% dalam mengklasifikasikan penyakit kulit. Keberhasilan tertinggi dicapai pada klasifikasi dermatitis atopik (100%), sementara beberapa kegagalan disebabkan oleh isu pada tahap ekstraksi fitur grayscale akibat variasi pencahayaan dan kontras. Sistem ini menunjukkan potensi sebagai alat bantu diagnosis penyakit kulit dan langkah awal menuju rekomendasi pengobatan otomatis.]]>
Copyrights © 2025
