PENERAPAN DEEP LEARNING METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI LEVEL JERAWAT PADA MS GLOW PADANG

Erick, Okta Wirdana (2024) PENERAPAN DEEP LEARNING METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI LEVEL JERAWAT PADA MS GLOW PADANG. Diploma thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (196kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Published Version Download (204kB)
	Text (Bab 5 Penutup) Bab 5 Penutup.pdf - Published Version Download (125kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (188kB)
	Text (Laporan TA Erick OW v1.0.2 Full Text) Laporan TA Erick OW v1.0.2 Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (8MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini merespon kebutuhan dalam mendeteksi tingkat keparahan jerawat di bidang perawatan kulit dan kecantikan, khususnya dalam mengelola diagnosis tingkat keparahan jerawat secara lebih efisien dan objektif di "MS Glow Padang". Jerawat, sebagai masalah kulit umum, dapat secara signifikan mempengaruhi kualitas hidup dan kepercayaan diri individu. Dengan merujuk pada prevalensi jerawat, penelitian ini memanfaatkan kemajuan dalam bidang Deep Learning dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk merancang model klasifikasi yang dapat mengidentifikasi tingkat keparahan jerawat pada gambar wajah menggunakan skema warna RGB. CNN adalah sebuah arsitektur jaringan saraf tiruan yang dapat mengolah data gambar dengan efisien dan akurat. CNN dapat mengekstraksi fitur-fitur penting dari gambar jerawat, seperti warna, tekstur, dan bentuk, dan mengklasifikasikan tingkat keparahan jerawat menjadi empat kategori: level 0, level 1, level 2, dan level 3. Penerapan model dalam aplikasi sederhana tidak hanya memberikan solusi efisien dalam diagnosis jerawat, tetapi juga memiliki potensi untuk meningkatkan konsistensi dan objektivitas dalam pelayanan di lingkungan “MS Glow Padang”. Dengan melibatkan transfer learning dan skema warna (RGB), hasil pengujian menunjukkan keberhasilan model dalam mengklasifikasikan tingkat keparahan jerawat mencapai akurasi sebesar 86.89%. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi pada tingkat teknis dan teknologi, tetapi juga dapat memiliki dampak positif pada kualitas layanan perawatan kulit wajah secara keseluruhan, memberikan langkah awal yang signifikan dalam meningkatkan layanan perawatan kulit wajah di "MS Glow Padang".

Actions (login required)

View Item