Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa
Hasma, Yunita Aulia
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN FRAMEWORK TENSORFLOW DENGAN METODE FASTER REGIONAL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PENDETEKSIAN JERAWAT Hasma, Yunita Aulia; Silfianti, Widya
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 23, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/tr.2018.v23i2.2459

Abstract

Jerawat sering dialami oleh kaum wanita maupun pria dari usia remaja hingga dewasa. Banyak rumah sakit dan klinik kecantikan yang dapat di datangi oleh para penderita untuk memeriksakan jerawat tersebut. Penelitian ini merupakan implementasi dari pendeteksian jerawat menggunakan image processing dan secara realtime, lalu sistem akan mengklasifikasikan jerawat yang ada pada wajah. Jerawat yang dapat dikenali oleh sistem ini yaitu jerawat, bekas, dan pus. Sistem deteksi dan klasifikasi ini dibuat dengan metode deep learning dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, yang dibantu dengan menggunakan framework TensorFlow dengan model Faster R-CNN. Sistem ini hanya dapat berjalan di laptop dengan memiliki Python versi 3.6 di dalamnya dan telah memliki library Numpy, TkInter, Matplotlib, dan OpenCV dan juga memiliki kamera pada laptop yang digunakan agar dapat menjalankan sistem secara realtime yang didukung dengan GPU yang memadai. Perancangan alur aplikasi menggunakan flowchart diagram. Hasil uji terhadap sistem menggunakan perbandingan objek yang terdeteksi dengan yang seharusnya lalu dibagi dan dikalikan dengan seratus persen. Hasil yang didapat dari pengujian cukup baik menggunakan metode deep learning.
Co-Authors Silfianti, Widya