Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JAMBURA: JURNAL ILMIAH MANAJEMEN DAN BISNIS Jurnal Algoritma
Azzahra, Monica Salwa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Algoritma

 1 
Penggunaan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning untuk Rekomendasi Gaya Rambut Pria Azzahra, Monica Salwa; Maesaroh, Syti Sarah; Guntara, Rangga Gelar
Jurnal Algoritma Vol 21 No 2 (2024): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.21-2.2134

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.
Co-Authors Fadilah, Syafira Nur Guntara, Rangga Gelar Maesaroh, Syti Sarah Muhammad, Attoriq Putra Ramadhan, Rafaeza Athhar