SISTEM PEMERIKSAAN KEBOTAKAN PADA POLA RAMBUT MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS MOBILE

Wicaksono, Farhan Mahfudz (2024) SISTEM PEMERIKSAAN KEBOTAKAN PADA POLA RAMBUT MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS MOBILE. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32602000085_fullpdf.pdf Download (9MB)
	Text Teknik Informatika_32602000085_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (369kB)

Abstract

Kebotakan merupakan masalah umum yang dapat memengaruhi kepercayaan diri seseorang. Pendeteksian dini terhadap pola kebotakan penting untuk pengambilan keputusan perawatan yang tepat. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan sistem pemeriksaan kebotakan pada pola rambut menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16 yang diimplementasikan pada perangkat mobile. Sistem ini dirancang untuk memudahkan pengguna dalam melakukan pemeriksaan awal kebotakan secara mandiri dengan menggunakan kamera ponsel. Model CNN dilatih selama 15 epochs menggunakan optimizer Adam dengan dataset gambar rambut yang telah dikategorikan ke dalam beberapa pola kebotakan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa model VGG-16 memberikan performa yang lebih stabil dan akurat dengan akurasi sebesar 81%. Implementasi sistem berbasis mobile ini diharapkan dapat memberikan solusi praktis dan efisien bagi pengguna untuk memantau kondisi rambut mereka. Kata Kunci : Kebotakan, Pola Rambut, Convolutional Neural Network (CNN), VGG-16, Deteksi Kebotakan, Mobile, Aplikasi Mobile, Klasifikasi Rambut

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 4 UNISSULA
Date Deposited:	10 Feb 2025 02:11
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/37542

Actions (login required)

View Item