APLIKASI REKOMENDASI MODEL POTONGAN RAMBUT BERDASARKAN BENTUK WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID

Mualif, Khafidul (2023) APLIKASI REKOMENDASI MODEL POTONGAN RAMBUT BERDASARKAN BENTUK WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

Text (Tugas Akhir_Khafidul Mualif_19090068) Skripsi_19090068_Khafidul Mualif.pdf Restricted to Registered users only Download (38MB)

Abstract

Potongan rambut yang sesuai dengan bentuk wajah dapat memiliki dampak besar pada penampilan seseorang. Setiap bentuk wajah memiliki karakteristik yang berbeda, dan potongan rambut yang cocok untuk satu bentuk wajah mungkin tidak cocok untuk bentuk wajah lainnya. Oleh karena itu, banyak orang menghadapi kesulitan dalam menentukan potongan rambut yang sesuai dengan bentuk wajah mereka. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi rekomendasi model potongan rambut dengan fitur image classification yang dikembangkan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang dibantu dengan pretrained model VGG16 berbasis Android. Aplikasi ini bertujuan untuk membantu pengguna dalam memilih potongan rambut yang sesuai dengan bentuk wajah mereka. Pembuatan model CNN menggunakan dataset dengan jumlah gambar 5000 yang terbagi menjadi 5 kelas. Model klasifikasi bentuk wajah mendapatkan akurasi pelatihan 90,03% dengan akurasi validasi sebesar 90,05%. Aplikasi ini berhasil dibuat dengan beberapa fitur di dalamnya seperti deteksi bentuk wajah, model rambut, artikel, lokasi barbershop dan simpan daftar favorit. Pengujian dilakukan pada aplikasi menggunakan teknik black box testing untuk mengukur fungsionalitas dari setiap fitur aplikasi. Kata Kunci: model rambut, convolutional neural network, VGG16, aplikasi android

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	A General Works > AI Indexes (General) T Technology > T Technical Information > Technical Information > A General Works > AI Indexes (General) T Technology
Divisions:	Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	KHAFIDUL MUALIF
Date Deposited:	11 Sep 2023 06:13
Last Modified:	11 Sep 2023 06:13
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/2928

Actions (login required)

View Item