DETEKSI JENIS KULIT WAJAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR MOBILENET

FIERA MEIRISTIKA UTAMI

Informasi Dasar

22.04.2356
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Kulit adalah salah satu organ tubuh manusia yang sangat penting. Kulit memiliki fungsi untuk menutupi organ dalam tubuh seperti otot serta sel-sel lainnya yang ada pada tubuh. Kulit wajah merupakan bagian tubuh yang sering mendapat perhatian ekstra karena mempengaruhi penampilan seseorang. Deteksi jenis kulit wajah sangat dibutuhkan untuk mengetahui jenis perawatan wajah yang harus dilakukan. Perawatan kulit pada wajah yang sesuai dengan jenis kulit yang dimiliki seseorang juga sangat penting agar kulit wajah tetap sehat.

Dalam Tugas Akhir ini dibahas tentang bagaimana cara mendeteksi jenis kulit wajah pada manusia dengan metode Convolutional Neural Network arsitektur MobileNet. Pada metode ini, pengujian data akan dilakukan setelah melalui proses training. Setelah dilakukan ekstraksi fitur, jenis kulit akan diklasifikasikan berdasarkan jenis kulit wajah tipe normal, kering, berminyak, dan kombinasi.

Penelitian deteksi jenis kulit wajah ini diuji oleh enam parameter sebagai tolak ukur hasil dari keempat tipe jenis kulit, yaitu normal, berminyak, kering, dan kombinasi. Hasil pengujian terbaik didapatkan saat ukuran citra 224x224, optimizer Adamax, learning rate 0,0001; epoch 100, batch size 16, dan n-fold 3 menghasilkan akurasi 93,14%; loss 0,2565; precision 93,25%; recall 93,25%; dan F1-Score 93%.

Subjek

Image processing - signal processing
NEURAL NETWORKS,

Katalog

DETEKSI JENIS KULIT WAJAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR MOBILENET
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FIERA MEIRISTIKA UTAMI
Perorangan
Rita Magladena, Sofia Saidah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2022

Koleksi

Kompetensi

  • TTH4B4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini