Berdasarkan informasi yang diungkap pada buku yang berjudul panduan bergambar mengenai berbagai penyakit kulit yang umum ditemukan di indonesia, disebutkan bahwa penyakit mulai kulit herpes, kurap, cacar air, kudis, sampai psoriasis sering ditemukan di Indonesia. Dengan kemajuan teknologi saat ini memungkinkan manusia untuk dapat mengenali berbagai penyakit kulit dengan bantuan Metode Convolutional Neural Network (CNN), dengan melakukan klasifikasi mengenai citra penyakit kulit akan sangat membantu manusia dalam menemukan diagnosa dalam menangani serta menanggulangi wabah penyakit kulit di Indonesia. Sebanyak 1203 gambar yang berisikan jenis-jenis penyakit kulit seperti herpes simplex, pityriasis, psoriasis, tinea corporis, scabies, dan juga vitiligo akan menjadi kelas dalam proses klasifikasi, namun kebanyakan gambar masih belum seimbang serta belum memiliki unsur objek yang kuat sehingga perlu dilakukannya persiapan data dan juga diperlukan penyeimbangan data agar ketika model tidak sulit untuk mempelajarinya. Dengan menggunakan k-fold cross validation serta melakukan ensemble method, hasil evaluasi model akan berbentuk matriks akurasi dimana hasil dari masing-masing model akan dibandingkan dan akan ditentukan model mana yang terbaik berdasarkan hasil yang diperoleh.
Kata Kunci : Citra Digital, Penyakit Kulit, Pembelajaran Mesin, CNN