IMPLEMENTASI CNN (VGG16) UNTUK VERIFIKASI KEMIRIPAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN GOOGLE COLAB DAN GOOGLE DRIVE - Dwita Amalia Rizki; Noor Latifah (PT. Media Akademik Publisher, 2025)
Penelitian ini mengimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur VGG16 untuk melakukan verifikasi kemiripan citra wajah pada lingkungan komputasi awan berbasis Software as a Service (SaaS) menggunakan Google Colab dan Google Drive. Sepuluh citra wajah diunggah melalui antarmuka Colab dan secara otomatis disimpan pada direktori Google Drive untuk menjaga struktur dan konsistensi data. Setiap citra diproses melalui tahapan preprocessing dan ekstraksi fitur menggunakan model VGG16 tanpa lapisan klasifikasi, kemudian hasil ekstraksinya dibandingkan menggunakan cosine similarity. Nilai cosine yang diperoleh dikonversi ke dalam bentuk persentase untuk memudahkan interpretasi tingkat kemiripan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Gambar 1 sebagai citra acuan memiliki tingkat kemiripan bervariasi terhadap sembilan citra lainnya, yaitu antara 68.1% hingga 90.2%, yang mengindikasikan perbedaan fitur wajah akibat variasi sudut, pencahayaan, ekspresi, dan kualitas citra. Visualisasi berupa grafik batang dan tabel disertakan untuk memperjelas pemahaman terhadap hasil perhitungan. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi CNN VGG16, cosine similarity, dan layanan cloud SaaS efektif dalam melakukan verifikasi kemiripan wajah, serta mampu memberikan hasil pengukuran yang terstruktur, informatif, dan mudah diinterpretasikan pada aplikasi autentikasi berbasis cloud.