Klasifikasi Jenis kanker Kulit Manusia Menggunakan Convolution Neural Network

Abstract

Kanker kulit merupakan kanker berbahaya yang setiap tahunnya memakan korban. Proses analisa pasien kanker kulit memiliki waktu yang lama dan memerlukan tenaga ahli menurut penelitian pasien kanker kulit memiliki peluang 90% untuk sembuh bila dilakukan secara dini namun bila penanganannya terlambat hanya memiliiki 50% untuk sembuh. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi kanker kulit dengan bantuan metode Convolutional Neural Network arsitektur LeNet dan VGG-16 kemudian dibantu dengan optimizer Adam data didapat dari ISIC 2019 yang memilik 8 jenis kanker kulit. Hasil dari penelitian ini sistem berhasil melakukan klasifikasi terhadap kanker kulit dengan penggunaan arsitektur VGG-16 dengan optimizer Adam yang mendapati akurasi 73,22%.