Abstract:
Kulit membentuk 15% dari berat badan keseluruhan, pada permukaan luar kulit terdapat poripori
yang menjadi tempat keluarnya keringat. Keinginan sebagian besar manusia terutama
wanita memiliki kulit wajah yang putih, sehat, bersih dan terawat, akan tetapi dalam
perawatannya tidak memperhatikan jenis kulit sehingga menimbulkan masalah, namun untuk
melakukan perawatan kulit dibutuhkan pengetahuan yang cukup dan masalah yang terjadi
dikalangan masyarakat adalah tidak begitu memahaminya bahkan cenderung membiarkan jika
terjadi sesuatu dengan kulit wajah. Maka dari itu dibutuhkan sebuah program yang dapat
membantu mendeteksi penyakit kulit wajah. Program yang dibutuhkan adalah sebuah
pendeteksi penyakit kulit wajah yang mana dapat mengklasifikasikan penyakit kulit wajah.
Program ini menggunakan berbagai macam metode, salah satunya adalah dengan metode
convolutional neural network (CNN). Dalam pembuatan program ini ini, terdapat tahapan yang
akan dilakukan yaitu tahap pre-processing, tahapan pembagian dataset menjadi 2 (data
training dan data validasi), tahapan augmentasi, dan tahap pengklasifikasian gambar. Dalam
proses klasifikasi, akan dibagi menjadi beberapa proses yaitu proses training dan proses
validasi. Proses training akan dilakukan dengan menggunakan metode transfer learning yang
mana akan menggunakan model pre-trained dari MobileNetV2, dan selanjutnya proses
pengujian pada bagian akhir dengan menginput gambar penyakit kulit wajah. Dengan
menggunakan 780 data gambar, 750 digunakan untuk data training dan 30 digunakan untuk
data testing, yang mana 24 data gambar berhasil untuk diklasifikasi dengan hasil dari proses
pengujian dalam klasifikasi penyakit kulit wajah ini menunjukan bahwa dengan menggunakan
metode convolutional neural network (CNN) tingkat akurasi yang didapat sebesar 90% dari
hasil akhir dalam klasifikasi penyakit kulit wajah data gambar penyakit kulit wajah dengan 3
kategori penyakit wajah.
