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

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

Dosen Pembimbing:	MULYONO, SRI and CHAERUL H., SAM FARISA | nidn0626066601, nidn0628028602
Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Mahasiswa FTI - Skripsi Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 3 UNISSULA
Date Deposited:	19 Oct 2023 02:39
Last Modified:	19 Oct 2023 02:39
URI:	https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/32041

Actions (login required)

View Item