Text

SKRIPSI KLASIFIKASI WARNA KULIT WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

---

Klasifikasi warna kulit atau skin tone wajah merupakan aspek penting dalam bidang kecantikan, terutama untuk membantu makeup artist (MUA) dalam menentukan produk kosmetik yang sesuai dengan karakteristik kulit klien. Perbedaan intensitas pencahayaan dan variabilitas warna kulit manusia sering menjadi tantangan dalam proses klasifikasi otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengoptimalkan model klasifikasi warna kulit atau skin tone wajah manusia menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan empat kelas utama, yaitu light, mid light, mid dark, dan dark. Dataset penelitian terdiri dari 24.000 citra yang mencakup data training, validation, dan test. Data training dan validation diperoleh dari platform Kaggle, sedangkan dataset test berasal dari foto wajah klien MUA yang diambil menggunakan kamera smartphone. Model CNN dikembangkan menggunakan arsitektur Densenet201 melalui metode transfer learning, dengan fine-tuning pada 50 lapisan terakhir. Penelitian juga melakukan dua percobaan utama untuk membandingkan performa model pada dataset dengan dan tanpa normalisasi pencahayaan CLAHE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan CLAHE memberikan peningkatan terhadap performa model. Pada data validation, model dengan CLAHE mencapai akurasi 94,14%, lebih tinggi dibanding tanpa CLAHE yaitu 94,06%. Pada data test, model dengan CLAHE menghasilkan akurasi 87%, sedangkan model tanpa CLAHE hanya mencapai 46%. Teknik optimasi berupa normalisasi pencahayaan CLAHE, augmentasi data, dan penggunaan arsitektur Densenet201 melalui transfer learning terbukti meningkatkan performa model CNN dalam tugas klasifikasi skin tone. Model yang dikembangkan mampu melakukan klasifikasi skin tone secara lebih stabil, akurat, dan adaptif terhadap variasi kondisi pencahayaan pada citra wajah.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

ELEKTRO ZAH K 2026

Penerbit

MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2026

Deskripsi Fisik

XVII;97 HLM;29 CM

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

621.38

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
FAKULTAS_FT

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar