DETEKSI JERAWAT DI WAJAH MENGGUNAKAN SEGMENTASI GAMBAR

Authors

DOI:

https://doi.org/10.47701/h55kdy38

Keywords:

Segmentasi Gambar, Deteksi, Jerawat, K-means

Abstract

Jerawat merupakan suatu penyakit yang biasa terjadi di wajah bagi anak remaja atau dewasa atau juga disebut masa puberitas dari usia Sembilan tahun sampai delapan belas tahun keatas. Penyakit kulit ini sangat sulit disembuhkan walaupun tidak berdampak pada kesehatan fisik manusia, tapi sangat mempengaruhi mental psikologi jiwa manusia yang ingin tampil pede, bersih, rapih, cantik, dan tampan. Sudah banyak penelitian yang digunakan dalam mendeteksi jerawat dengan berbagai metode yang masih rumit dalam mendeteksi jerawat. Dalam pengobatan wajah berjerawat diperlukan pengidentifikasi jerawat yang cepat mudah dan sederhana dengan tenologi, agar hasil pengobatan dapat dilakukan secara maksimal dan biaya yang murah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi jerawat dengan menggunakan segmentasi gambar yang lebih mudah dan simple untuk dipahami dengan mengkopres gambar menggunakan algoritma K-means lalu disegmentasi. Segmentasi gambar adalah pembagian gambar digital menjadi kelompok piksel diskrit untuk mendeteksi objek dan klasifikasi objek. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa menggunakan metode segmentasi gambar mampu mendeteksi jerawat dengan identifikasi berbentuk titik dan lingkaran di wajah dengan mencocokan gambar asli dengan gambar yang di segmentasikan. Maka dari itu dengan menggunakan metode ini dapat digunakan dan membantu dalam pengobatan wajah berjerawat menggunakan segmentasi gambar. .

 

References

Arifianto, July, and Izzati Muhimmah. 2021. “Aplikasi Web Pendeteksi Jerawat Pada Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning Dengan TensorFlow.” Journal Automata: 21–29.

Hasanah, Riyan Latifahul, and Muhamad Hasan. 2022. “Deteksi Lesi Acne Vulgaris Pada Citra Jerawat Wajah Menggunakan Metode K-Means Clustering.” Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) 8(1): 46–51.

Hasanah, Riyan Latifahul, Yan Rianto, and Dwiza Riana. 2022. “Identification of Acne Vulgaris Type in Facial Acne Images Using GLCM Feature Extraction and Extreme Learning Machine Algorithm.” Rekayasa 15(2): 204–14.

HASYDNA, NOVIA, and ROZZI KESUMA DINATA. 2020. “样本量估算-Machine Learning.Pdf.”

Moncho-Santonja, María, Silvia Aparisi-Navarro, Beatriz Defez, and Guillermo Peris-Fajarnés. 2023. “Segmentation of Acne Vulgaris Images Techniques: A Comparative and Technical Study.” Applied Sciences (Switzerland) 13(10).

Pinasty, Salsabila, Raden Bagus, and Fajriya Hakim. 2025. “Automatic Detection of Acne Types Using The YOLOv5 Method.” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM) 8(1): 236–48.

Rachmat, Rachmat, Muhammad Yusuf, Irfan Abbas, and Muh. Fahmi Basmar. 2022. “Segmentasi Citra Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Particle Swarm Optimization.” Metik Jurnal 6(2): 146–56.

Sajati, Haruno, Yuliani Indrianingsih, and Puspa Ira Dewi Candra Wulan. 2016. “Deteksi Jerawat Pada Wajah Menggunakan Metode Viola Jones.” Compiler 5(1).

Smith, Harrison Jesse, Qingyuan Zheng, Yifei Li, Somya Jain, and Jessica K. Hodgins. 2023. “A Method for Animating Children’s Drawings of the Human Figure.” ACM Transactions on Graphics 42(3).

Google, “Welcome to Colab!,” google colab. [Online]. Available: https://colab.research.google.com/#scrollTo=Wf5KrEb6vrkR

PYTHON, “What is Python? Executive Summary,” PYTHON.ORG. [Online]. Available: https://www.python.org/doc/essays/blurb/

IBM, “What is image segmentation?,” IBM. [Online]. Available: https://www.ibm.com/think/topics/image-segmentation

https://www.jurnas.com/images/posts/1/2023/2023-09 22/6d321a3f5a394a2949c162b0517863f4_1.jpeg

https://www.alodokter.com/jerawat-nodul-kenali-penyebab-dan-pengobatannya

Downloads

Published

2026-02-07

Issue

Section

Articles

How to Cite

DETEKSI JERAWAT DI WAJAH MENGGUNAKAN SEGMENTASI GAMBAR . (2026). DutaCom, 19(1), 54-62. https://doi.org/10.47701/h55kdy38