Penyakit kulit merupakan penyakit yang sangat umum pada manusia. Penyakit kulit merupakan salah satu penyakit dengan penyebaran paling luas di dunia. Banyaknya jenis penyakit kulit yang ada membuatnya sulit untuk di identifikasi dengan benar. Identifikasi penyakit kulit sangat penting dilakukan untuk mengetahui tindakan medis apa yang akan dilakukan pada penyakit tersebut. Dengan memanfaatkan machine learning, identifikasi penyakit kulit dapat dilakukan dengan lebih cepat dan dapat menjadi bantuan agar menjadi diagnosa awal penyakit kulit. Penelitian ini melakukan pengujian pada model deep learning untuk mengidentifikasi penyakit kulit yang ada di dalam dataset DermNet. AlexNet adalah model deep learning yang telah digunakan untuk mengklasifikasikan objek dengan dataset yang besar. Hasil pengujian pada penelitian ini dapat menjadi salah satu bahan perbandingan dalam perkembangan deep learning. Nilai akurasi validasi yang didapat dari model mencapai 44,25%.

---

Skin disease is a widespread disease in humans. Skin disease is one of the most pervasive diseases in the world. The many types of skin diseases make it difficult to identify correctly. Identifying skin diseases is essential to determine what medical action will be taken for the disease. By utilizing machine learning, the identification of skin diseases can be done more quickly and aid in making an early diagnosis of skin diseases. This study tested a deep learning model to identify skin diseases in the DermNet dataset. AlexNet is a deep learning model used to classify objects with large datasets. The test results in this study can be used as a comparison in developing deep learning. The validation accuracy value obtained from the model reaches 44.25%.