<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menguji performa arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan metode Inception V3 dalam mengklasifikasikan dua jenis penyakit kulit, yaitu dermatitis atopik dan psoriasis. Metode Inception V3 digunakan sebagai feature extractor melalui pendekatan transfer learning untuk meningkatkan akurasi klasifikasi citra penyakit kulit. Dataset yang digunakan terdiri dari citra dermatitis atopik dan psoriasis yang telah melalui tahap pra-pemrosesan, meliputi resizing, augmentasi data, digitalisasi, dan feature scaling. Hasil pengujian terbaik menunjukkan bahwa metode Inception V3 mencapai akurasi sebesar 84%, dengan nilai presisi 82% dan recall 80%. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur Inception V3 mampu memberikan performa klasifikasi yang baik pada kasus penyakit kulit dengan tingkat kemiripan visual yang tinggi.]]>
Copyrights © 2026
