KLASIFIKASI JENIS JERAWAT WAJAH MENGGUNAKAN ARSITEKTUR INCEPTION V3

AMANIA, SALWA AHLA (2023) KLASIFIKASI JENIS JERAWAT WAJAH MENGGUNAKAN ARSITEKTUR INCEPTION V3. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS ISLAM SULTAN AGUNG.

	Text Teknik Informatika_32601900029_fullpdf.pdf Download (22MB)
	Text Teknik Informatika_32601900029_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Jerawat adalah masalah umum pada kulit yang mempengaruhi kualitas hidup individu dan kesehatan mental. Ketidaktersediaan sumber informasi yang memandu dalam mengidentifikasi jenis jerawat mengakibatkan kesulitan dalam mencari solusi yang efektif untuk mengatasinya. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu mengidentifikasi jenis jerawat yang sedang dialami. Dengan informasi tentang jenis jerawat yang terjadi pada kulit mereka, masyarakat dapat menemukan solusi yang sesuai untuk mengatasi masalah jerawat tersebut. Penelitian ini memanfaatkan arsitektur Inception V3 untuk melakukan klasifikasi jenis jerawat pada wajah yang diimplementasikan dalam sistem berbasis website. Arsitektur Inception V3 dipilih karena dapat menangani berbagai jenis operasi konvolusi dengan ukuran kernel yang berbeda secara paralel, serta efisien dalam mengekstraksi fitur-fitur kompleks dari gambar. Beberapa percobaan konfigurasi dilakukan untuk mencapai performa model yang terbaik. Percobaan tersebut mencakup penggunaan optimizer SGD, Adam, dan RMSprop dengan jumlah epoch 30 pada setiap konfigurasi. Model dengan kinerja terbaik pada tahap training dan validation ditemukan pada konfigurasi 3, dengan accuracy 0.9956, loss 0.0134, val-acc 0.8190, dan val-loss 1.6791. Pada tahap testing dengan data test yang berasal dari berbagai sumber dan telah divalidasi oleh pakar, model ini mencapai accuracy 0.833334, precision 0.855556, recall 0.833334, dan f1-score 0.838624. Kata Kunci: Jerawat, Inception V3, Website

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 3 UNISSULA
Date Deposited:	19 Oct 2023 02:39
Last Modified:	19 Oct 2023 02:39
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/32041

Actions (login required)

View Item