Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

KLASIFIKASI CITRA JENIS KULIT WAJAH DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) RESNET-50 Dian Anisa Agustina
Jurnal Riset Sistem Informasi Vol. 1 No. 3 (2024): Juli : Jurnal Riset Sistem Informasi
Publisher : CV. Denasya Smart Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69714/13sbby24

Abstract

Classification of facial skin types is important in facial care. This research aims to develop a facial skin type classification system using the Convolutional Neural Network (CNN) method with the ResNet-50 architecture. This research uses a dataset of 1,119 facial skin images with 3 classes: normal, dry, and oily. The research stages include: data pre-processing in the form of image resizing and normalization, model training using ResNet-50, and data testing. The research results show an accuracy of 0.9986, a loss of 0.0040, and a high F1-Score. However, unbalanced data distribution causes overfitting, so future research needs to use a more balanced dataset.
Rancang Bangun Sistem Penjadwalan Imunisasi Anak Menggunakan Algoritma Greedy Pada Polindes Desa Gabel Dian Anisa Agustina; Prasetyo, Angga; Karaman, Jamilah
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

Pelayanan imunisasi anak yang tepat waktu sangat penting untuk mencegah penyakit berbahaya. Di Polindes Desa Gabel, imunisasi masih dilakukan serentak satu kali setiap bulan sehingga menimbulkan penumpukan peserta. Penelitian ini merancang sistem informasi penjadwalan imunisasi berbasis web dengan metode Waterfall dan algoritma Greedy, yang diterapkan sebagai teknik optimasi heuristik dalam Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI). Algoritma Greedy digunakan untuk memprioritaskan jadwal imunisasi secara otomatis berdasarkan usia ideal tiap jenis imunisasi dan usia anak, sehingga pembagian waktu lebih adil dan efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini mampu mengoptimalkan jadwal dengan interval 5 menit mulai pukul 08.00 WIB, menempatkan imunisasi yang lebih mendesak pada waktu lebih awal. Pendekatan ini meningkatkan keteraturan pelayanan imunisasi di Polindes Desa Gabel. Selain itu, sistem mengintegrasikan penjadwalan berbasis AI dengan notifikasi otomatis melalui WhatsApp, sehingga informasi jadwal tersampaikan secara efektif. Ke depan, sistem dapat dikembangkan dengan machine learning untuk menganalisis pola keterlambatan dan menghasilkan rekomendasi jadwal yang lebih adaptif.