<![CDATA[Abstrak—Kulit adalah bagian terluar dari tubuh manusia yang memiliki fungsi penting. Selain berfungsi untuk melindungi organ di dalamnya dan menjaga kesehatan tubuh, kulit wajah utamanya memiliki nilai estetika yang memerlukan perawatan khusus. Untuk itu sebagai langkah untuk merawat kulit wajah, dibutuhkan pengetahuan tentang jenis kulit wajah. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem untuk mengklasifikasikan empat jenis kulit wajah manusia yaitu kulit normal, kulit kering, kulit kombinasi dan kulit berminyak menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur sederhana yang dimodifikasi untuk mendapatkan ekstraksi ciri yang maksimal. Sejumlah 1560 dataset citra mikroskopis dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data validasi. Sistem dirancang dengan menambah layer konvolusi, RelU dan pooling dari arsitektur dasar CNN yang sebelumnya 3 layer, pada penelitian ini dibuat menjadi 5 layer. Sistem yang dirancang ini diuji dalam 5 skenario, untuk mendapatkan nilai parameter yang optimal. Hasilnya sistem pengklasifikasian jenis kulit wajah menggunakan modifikasi CNN ini optimal dengan nilai parameternya sebagai berikut, ukuran resize citra 64×64, optimizer Adam, learning rate 0,0001; epoch 200 dan batch size 64. Dengan mendapatkan akurasi sebesar 99,51% dan loss 0,0048, penelitian ini dapat dikatakan berhasil dengan baik. Kata kunci — convolutional neural network, CNN, jenis kulit wajah, klasifikasi jenis kulit wajah]]>
Copyrights © 2022
