Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Implemetasi Convolutional Neural Network (CNN) dalam Mendeteksi dan Mendiagnosis Kelainan Telapak Kaki Alrizqi, Naufal Dwi; Wijayanto, Inung; Saidah, Sofia
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Arkus adalah lengkungan pada telapak kaki berupa celah antara bagian dalam dari kaki dan permukaan. Ada tiga jenis arkus yaitu normal, tinggi, dan datar, dengan dua terakhir dianggap sebagai kelainan kaki. Kelainan ini menjadi fokus dalam penilaian calon anggota Kepolisian Republik Indonesia (POLRI). Saat ini, pengukuran arkus dilakukan secara manual dengan penggaris, yang sering kali tidak akurat. Untuk mengatasi masalah ini, kami merancang sistem pendeteksi telapak kaki bernama "Flatyfoot". Sistem ini, yang berbasis Deep Learning dan menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ResNet152 V2, dapat mengidentifikasi dua jenis telapak kaki (normal dan tidak normal) dengan akurasi tinggi. Dengan demikian, proses seleksi POLRI dapat menjadi lebih akurat dan efisien. Penelitian kami menunjukkan bahwa sistem ini memiliki performa 84,44%, menandakan bahwa model dapat berjalan sesuai rancangan. Kata Kunci4Flatfoot, POLRI, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), Deteksi Kelainan Telapak Kaki