(0721) 8030188    [email protected]   

All of ITERA Repository
Titles

Klasifikasi Tipe Kulit Wajah Berbasis Citra Menggunakan Model MobileNetV2 dengan Optimasi Hyperparameter


Kulit wajah memiliki peran penting secara biologis maupun psikososial, sehingga identifikasi tipe kulit yang tepat menjadi langkah awal yang krusial dalam perawatan kulit. Namun, metode identifikasi tipe kulit yang ada saat ini masih bersifat subjektif dan tidak konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model MobileNetV2 berbasis transfer learning dengan optimasi hyperparameter secara sistematis dalam klasifikasi tipe kulit wajah ke dalam kelas Dry, Normal, dan Oily, serta mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Dataset yang digunakan bersumber dari Figshare dan Kaggle, dengan penanganan ketidakseimbangan kelas melalui oversampling berbasis augmentasi pada data latih. Augmentasi yang diterapkan mencakup flip horizontal, flip vertikal, rotasi 90°, rotasi 180°, serta peningkatan kontras menggunakan CLAHE. Evaluasi dilakukan menggunakan Stratified K-Fold Cross Validation dengan k = 5, sedangkan optimasi hyperparameter mencakup kombinasi optimizer Adam dan RMSprop, learning rate 0,001 dan 0,0001, serta batch size 32 dan 64. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik diperoleh pada optimizer RMSprop, learning rate 0,001, dan batch size 64, dengan rata-rata accuracy 0,946, precision 0,896, recall 0,917, dan F1-Score 0,904 pada proses K-Fold. Pada tahap pengujian dengan data uji baru, model menghasilkan accuracy 0,954, precision 0,945, recall 0,889, dan F1-Score 0,915, dengan 63 dari 66 citra berhasil diklasifikasikan dengan benar. Penelitian ini membuktikan bahwa MobileNetV2 dengan optimasi hyperparameter yang sistematis mampu mengklasifikasikan tipe kulit wajah dengan performa yang baik dan dapat menjadi referensi pengembangan sistem identifikasi tipe kulit berbasis citra yang lebih objektif.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606240127

Keyword
Klasifikasi Citra Tipe Kulit Wajah MobileNetV2 Transfer Learning Hyperparameter