Identifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Tekstur Menggunakan GLCM dan Backpropagation
| Autor: | Yunita Fauzia Achmad, Alivia Yulfitri, M. Bahrul Ulum |
|---|---|
| Rok vydání: | 2021 |
| Zdroj: | Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer). 20:139 |
| ISSN: | 2615-3475 1978-6603 |
| DOI: | 10.53513/jis.v20i2.4747 |
| Popis: | Jerawat merupakan penyakit kulit yang mengakibatkan peradangan kronis yang biasanya terdapat di wajah, leher, dan lengan. Terdapat berbagai jenis jerawat yaitu blackhead, whitehead, papula, pustula, nodul dan cystic. Telah banyak upaya yang dilakukan untuk mengenali jenis jerawat, seperti tindakan pemeriksaan langsung atau menggunakan alat skin analyzer, kedua cara ini sangat tidak efektif dalam pengenalan jenis jerawat. Penelitian ini melakukan identifikasi jenis jerawat berdasarkan tekstur dari jerawat, penelitian ini menggunakan salah satu metode jaringan saraf tiruan yang yaitu algoritma backpropagation, dimana dengan menggunakan metode ini dapat melakukan identifikasi jenis jerawat dengan cepat. selain menggunakan algoritma backpropagation, penelitian ini juga melakukan ekstrasi ciri pada citra jerawat dengan metode GLCM dan menghasilkan nilai ciri dengan menggunakan 4 fitur GLCM yaitu contrast, correlation, engery, dan homogeneity. Data yang digunakan pada penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu data latih sebanyak 120 data dan data uji sebanyak 18 data. Tingkat akurasi yang didapat dalam mengindentifikasi jenis jerawat mendapat 56,67%, dimana nilai epoch yang digunakan adalah 10000 dengan nilai error adalah 0,01. Nilai akurasi yang dihasilkan masih dibawah 70%, terdapat beberapa penyebab nilai akurasi kecil seperti data yang digunakan masih kurang, bentuk pola dari jerawat yang memiliki kemiripan, sehingga jaringan mengalami kesulitan dalam melakukan identifikasi jenis jerawat. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|