Penulis / NIM

RAHMAT SETIAWAN USMAN / 413418033

Program Studi

S1 - STATISTIKA

Pembimbing 1 / NIDN

DEWI RAHMAWATY ISA, S.Si., M.Pd / 0007018202

Pembimbing 2 / NIDN

ISRAN K. HASAN, S.Pd., M.Si / 0011129002

Abstrak

convolutional neural network merupakan salah satu metode deep learning yang berfungsi untuk mengenali dan mengklasifikasikan objek pada suatu citra. Contoh penerapannya adalah sistem pengenalan wajah yang terdiri dari proses deteksi dan klasifikasi. Pengenalan wajah oleh komputer dapat dipengaruhi oleh banyak hal seperti pencahayaan, ekspresi dan jumlah dataset yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaiman cara pengimplementasian CNN untuk mengidentifikasi wajah menggunakan tensorflow dengan bahasa pemrograman python. Jumlah dataset yang digunakan adalah sebanyak 120 data dan 10 responden secara total dengan kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar yang berbeda-beda. Berdasarkan hasil dari pembahasan, didapatkan dua model. Pada model pertama didapatkan hasil akurasi sebesar 100% pada proses training dan 65% pada proses testing. Pada model kedua didapatkan hasil akurasi 100% pada proses training dan 75% pada proses testing. sehingga kinerja model yang dibuat pada penelitian ini dapat dikatakan optimal dalam mengenali objek pada beberapa kondisi pencahayaan dan sudut gambar. kata kunci : Deep learning, Convolutional neural network, Tensorflow, Klasifikasi Gambar

Download berkas

Abstrak

Bab I : Pendahuluan

Bab V : Kesimpulan, Saran dan Daftar Pustaka