HARAHAP, SOVIATUL CHOIR (2026) KLASIFIKASI KONDISI KULIT WAJAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ANDROID. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (253kB)
	Text Abstrak.pdf Download (279kB)
	Text Bab 1.pdf Download (314kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (303kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)

Abstract

Kondisi kulit wajah memerlukan identifikasi yang tepat karena pemilihan perawatan kulit yang tidak tepat dapat menyebabkan perawatan yang tidak efektif dan berbagai masalah kulit. Namun, banyak individu masih mengalami kesulitan dalam mengenali kondisi kulit wajah mereka karena pengetahuan yang terbatas dan akses terbatas ke konsultasi profesional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kondisi kulit wajah berbasis android menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 untuk menyediakan alat penilaian kulit awal yang dapat mudah diakses. Penelitian dilakukan dengan menggunakan kumpulan data 8.549 gambar wajah yang dikategorikan ke dalam empat kelas: kulit normal, kering, berminyak, dan kombinasi. Gambar telah diproses sebelumnya melalui pengubahan ukuran, konversi RGB, normalisasi, dan augmentasi sebelum digunakan untuk pelatihan model. Model yang dikembangkan dilatih menggunakan pembelajaran transfer dan diimplementasikan ke dalam aplikasi android melalui TensorFlow Lite. Kinerja model dievaluasi menggunakan Confusion Matrix berdasarkan accuracy, precision, recall, dan F1-Scrore. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang digunakan mencapai accuracy 86,46%, precision 86,76%, recall 86,81%, dan F1-Scrore 86,74% pada data pengujian. Evaluasi tambahan menggunakan gambar wajah baru mencapai akurasi 80%, sementara pengujian fungsional mengkonfirmasi bahwa aplikasi beroperasi dengan baik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem CNN berbasis android yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan kondisi kulit wajah secara efektif dan dapat digunakan sebagai alat informasi awal untuk mendukung pengambilan keputusan perawatan kulit.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Soviatul Choir Harahap
Date Deposited:	04 Sep 2026 04:43
Last Modified:	04 Sep 2026 04:43
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22401

Actions (login required)

View Item