PENGGUNAAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN TRANSFER LEARNING UNTUK REKOMENDASI GAYA RAMBUT PRIA

Monica Salwa Azzahra, - (2025) PENGGUNAAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN TRANSFER LEARNING UNTUK REKOMENDASI GAYA RAMBUT PRIA. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Abstract

Hairstyle atau gaya rambut merupakan suatu hal krusial yang
mempengaruhi penampilan seseorang. Khususnya pada pria,
permasalahan yang sering muncul adalah ketidaksesuaian hasil potongan rambut mereka sehingga menyebabkan rasa percaya diri menurun. Tujuan penelitian ini yaitu mengembangkan sistem rekomendasi gaya rambut bagi pria berdasarkan bentuk wajah dan jenis rambut untuk memberikan rekomendasi yang lebih personal dibandingkan penelitian sebelumnya yang hanya fokus pada satu
fitur. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan transfer learning dengan memanfaatkan metode VGG16, fine-tuning, dan extract features dengan fokus pada peningkatan akurasi model. Parameter pelatihan sistem rekomendasi ini menggunakan 32 batch size, 75 epoch, dan learning rate Adam. Model yang digunakan adalah pre-trained model yang didasarkan pada model face shape dan hair type terpilih yang sudah melalui proses pelatihan dan pengujian pada tahap sebelumnya. Hasil pengujian sistem rekomendasi ini menghasilkan dua output, yaitu akurasi face shape model dengan nilai 59,62% dan akurasi hair type model dengan nilai 59,61%. Output tersebut menunjukkan peningkatan nilai akurasi dari penelitian sebelumnya, yang membuktikan bahwa penggunaan metode VGG16 cukup efektif dalam meningkatkan akurasi pada sistem pengolahan gambar
terutama pada dataset yang jumlahnya terbatas.

	Text TA_ART_S_BIDI_2107814_SK.pdf Download (344kB)
	Text TA_ART_S_BIDI_2107814_ART.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (688kB)

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing Syti Sarah Maesaroh: 6681118 Rangga Gelar Guntara: 6738149
Uncontrolled Keywords:	Hairstyle; Convolutional Neural Network; Transfer Learning; Metode VGG16; Recommendation System
Subjects:	L Education > L Education (General)
Divisions:	UPI Kampus Tasikmalaya > S1 Bisnis Digital
Depositing User:	Monica Salwa Azzahra
Date Deposited:	15 May 2025 07:49
Last Modified:	15 May 2025 07:49
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/133190

Actions (login required)

View Item