Implementasi Model Klasifikasi Small VGGNet untuk Deteksi Jerawat pada Citra Kulit Wajah dengan Variasi Tone Kulit

Abstract

Identifikasi jerawat adalah suatu hal yang sangat penting bagi kebutuhan medis karena adanya penanganan yang berbeda untuk tiap jenis jerawat. Selama ini identifikasi jerawat masih dilakukan secara manual dengan konsultasi langsung ke dokter kulit. Identifikasi cepat menggunakan komputer dibutuhkan bagi penderita jerawat. Selain itu, hasil identifikasi tersebut juga bisa menjadi masukan atau pertimbangan bagi dokter kulit. Identifikasi cepat menggunakan komputer dapat direalisasikan dengan memanfaatkan model atau algoritma dari Machine Learning. Namun, performa dari suatu model Machine Learning sangat bergantung kepada kualitas dari data yang diberikan, sedangkan data mengenai jerawat, saat penelitian ini dilakukan, sangat terbatas. Selain itu, tone kulit dapat mempengaruhi hasil pendeteksian karena adanya bias dalam model Machine Learning. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan dataset jerawat pada tiga jenis tone kulit, dan mengimplementasikan model Small VGGNet untuk identifikasi empat jenis jerawat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa identifikasi terhadap kulit terang dan sedang dapat mendapatkan hasil yang baik sedangkan pada kulit gelap masih belum dapat mendapatkan identifikasi secara akurat.