Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Data Citra Benign Dan Malignant Menggunakan Convolutional Neural Network

Abstract

Kanker kulit adalah kondisi di mana sel-sel abnormal di kulit berkembang secara tidak terkendali, membentuk tumor yang dapat menyerang jaringan dan organ di sekitarnya. Kanker kulit dibagi menjadi dua yaitu benign (jinak) dan malignant (ganas). Kanker kulit benign adalah jenis kanker kulit yang tidak bersifat ganas atau tidak menyebar ke jaringan atau organ lain dalam tubuh. Meskipun kanker kulit benign tidak menyebar, mereka masih dapat menyebabkan masalah dan perlu diobati. Contoh kanker kulit benign meliputi sel basaloma, sel skuamosa, dan keratosis seboroik. Di sisi lain, kanker kulit malignant adalah jenis kanker kulit yang bersifat ganas atau dapat menyebar ke jaringan atau organ lain dalam tubuh. Kanker kulit malignant umumnya lebih serius dan memerlukan perawatan medis yang agresif. Contoh kanker kulit malignant meliputi melanoma, karsinoma sel basal, dan karsinoma sel skuamosa.

Oleh karena itu, studi klasifikasi kanker kulit benign dan malignant dilakukan dengan menggunakan metode CNN, yang memungkinkan CNN untuk mengklasifikasikan gambar. CNN sendiri memiliki model arsitektur, sedangkan arsitektur yang digunakan pada penelitian ini menggunakan lapisan aktivasi Conv2D, Max Pooling, Flatten, Dense, Dropout dan ReLu. Ukuran gambar yang digunakan dalam arsitektur ini adalah 48x48, pada epoch ke-50 akurasi tercapai 99,86%.