Aplikasi Cerdas Berbasis Mobile Untuk Mendeteksi Penyakit Kuku (Nail Disease) Menggunakan Arsitektur EfficientNet-B0 Dengan Explainable AI Berbasis Grad-CAM

Mubayyin, Meylin Tiflakhul (2026) Aplikasi Cerdas Berbasis Mobile Untuk Mendeteksi Penyakit Kuku (Nail Disease) Menggunakan Arsitektur EfficientNet-B0 Dengan Explainable AI Berbasis Grad-CAM. Diploma thesis, UNIVERSITAS HARKAT NEGERI.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (327kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB III) BAB III.pdf Download (129kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (188kB)
	Text (Lampiran) LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

Penyakit kuku merupakan salah satu kondisi kesehatan yang sering diabaikan, padahal perubahan pada warna, bentuk, maupun tekstur kuku dapat menjadi tanda awal berbagai gangguan kesehatan. Kurangnya pengetahuan masyarakat menyebabkan banyak kondisi kuku tidak dikenali sejak dini sehingga berpotensi mengakibatkan keterlambatan penanganan. Aplikasi Kukura dikembangkan sebagai solusi untuk membantu masyarakat melakukan deteksi dini penyakit kuku secara mudah melalui perangkat mobile. Pengembangan aplikasi ini memanfaatkan model klasifikasi citra berbasis Convolutional Neural Network dengan arsitektur EfficientNet-B0 yang diintegrasikan dengan visualisasi Grad-CAM dan layanan konsultasi dokter untuk membantu pengguna memahami hasil deteksi yang diperoleh. Pengujian dilakukan melalui evaluasi performa model menggunakan Confusion Matrix dan pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memperoleh nilai accuracy sebesar 92,37% dalam mengklasifikasikan 14 kelas kondisi kuku. Selain itu, seluruh fitur aplikasi berhasil berjalan sesuai dengan fungsinya. Hasilnya, telah berhasil dibangun sebuah aplikasi mobile yang mampu membantu masyarakat mengenali indikasi penyakit kuku sejak dini serta memperoleh informasi awal sebagai dasar dalam menentukan langkah penanganan yang tepat. Kata Kunci: penyakit kuku, deteksi dini, convolutional neural network (cnn), efficientnet-b0.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software R Medicine > RL Dermatology T Technology
Divisions:	Sekolah Vokasi Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	Meylin Tiflakhul Mubayyin
Date Deposited:	19 Oct 2026 05:55
Last Modified:	19 Oct 2026 05:55
URI:	http://repository.harkatnegeri.ac.id/id/eprint/8363

Actions (login required)

View Item