Klasifikasi Citra Kulit Wajah Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Android

Main Authors: Alaska, Kania Putri, Indrawati, Indrawati, Hidayat, Hari Toha
Format: Article info application/pdf Journal
Bahasa: ind
Terbitan: Politeknik Negeri Lhokseumawe , 2021
Online Access: http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2217
http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2217/1885
ctrlnum article-2217
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="id-ID">Klasifikasi Citra Kulit Wajah Menggunakan Metode Na&#xEF;ve Bayes Berbasis Android</title><creator>Alaska, Kania Putri</creator><creator>Indrawati, Indrawati</creator><creator>Hidayat, Hari Toha</creator><description lang="id-ID">Perkembangan teknologi yang sangat pesat di era globalisasi saat ini telah memberikan banyak manfaat dalam kemajuan diberbagai aspek sosial. Penggunaan teknologi oleh manusia dalam membantu menyelesaikan pekerjaan merupakan hal yang menjadi keharusan dalam kehidupan. Selama ini masih banyak masyarakat yang kurang pengetahuan mengenai jenis kulit wajahnya. Pada penelitian ini yang dilakukan didalam sistem dimulai dengan menginput citra kulit wajah lalu dikonversikan dari RGB ke Grayscale dan baru dilakukan ektraksi ciri untuk mendapatkan nilai dari masing-masing citra kulit wajah normal, berminyak dan kering. Nilai ciri tersebut kemudian di klasifikasikan dengan metode Na&#xEF;ve Bayes. Metode Na&#xEF;ve Bayes akan menentukan kulit yang normal, keing dan berminyak dengan seberapa besar kecocokan data yang diuji dengan training. Dari 20 data citra kulit wajah uji terdapat 17 citra yang berhasil mengklasifikasi, sehingga tingkat keberhasilan system dalam mengklasifikasi adalah sebesar 85%. Berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini mampu menentukan kulit normal, kering dan berminyakAbstractThe very rapid development of technology in the current era of globalization has provided many benefits in progress in various social aspects. The use of technology by humans to help complete work is a necessity in life. So far, there are still many people who lack knowledge about the type of facial skin. In this research, which was carried out in the system, it was started by inputting the facial skin image and then it was converted from RGB to Grayscale and then the feature extraction was carried out to get the value of each image of normal, oily and dry facial skin. The characteristic values are then classified using the Na&#xEF;ve Bayes method. The Na&#xEF;ve Bayes method will determine normal, dry and oily skin by how much it matches the data tested with training. Of the 20 test facial skin image data, 17 images were successfully classified, so the success rate of the system in classifying was 85%. Based on these results, it can be concluded that this system is able to determine normal, dry and oily skin.</description><publisher lang="id-ID">Politeknik Negeri Lhokseumawe</publisher><contributor lang="id-ID"/><date>2021-05-01</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Journal:Article</type><type>File:application/pdf</type><identifier>http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2217</identifier><identifier>10.30811/jaise.v1i1.2217</identifier><source lang="en-US">Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering; Vol 1, No 1 (2021); 16-22</source><source lang="id-ID">Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering; Vol 1, No 1 (2021); 16-22</source><source>2777-001X</source><source>2797-054X</source><source>10.30811/jaise.v1i1</source><language>ind</language><relation>http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2217/1885</relation><rights lang="id-ID">##submission.copyrightStatement##</rights><recordID>article-2217</recordID></dc>
language ind
format Journal:Article
Journal
Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Other
File:application/pdf
File
Journal:Journal
author Alaska, Kania Putri
Indrawati, Indrawati
Hidayat, Hari Toha
title Klasifikasi Citra Kulit Wajah Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Android
publisher Politeknik Negeri Lhokseumawe
publishDate 2021
url http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2217
http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2217/1885
contents Perkembangan teknologi yang sangat pesat di era globalisasi saat ini telah memberikan banyak manfaat dalam kemajuan diberbagai aspek sosial. Penggunaan teknologi oleh manusia dalam membantu menyelesaikan pekerjaan merupakan hal yang menjadi keharusan dalam kehidupan. Selama ini masih banyak masyarakat yang kurang pengetahuan mengenai jenis kulit wajahnya. Pada penelitian ini yang dilakukan didalam sistem dimulai dengan menginput citra kulit wajah lalu dikonversikan dari RGB ke Grayscale dan baru dilakukan ektraksi ciri untuk mendapatkan nilai dari masing-masing citra kulit wajah normal, berminyak dan kering. Nilai ciri tersebut kemudian di klasifikasikan dengan metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes akan menentukan kulit yang normal, keing dan berminyak dengan seberapa besar kecocokan data yang diuji dengan training. Dari 20 data citra kulit wajah uji terdapat 17 citra yang berhasil mengklasifikasi, sehingga tingkat keberhasilan system dalam mengklasifikasi adalah sebesar 85%. Berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini mampu menentukan kulit normal, kering dan berminyakAbstractThe very rapid development of technology in the current era of globalization has provided many benefits in progress in various social aspects. The use of technology by humans to help complete work is a necessity in life. So far, there are still many people who lack knowledge about the type of facial skin. In this research, which was carried out in the system, it was started by inputting the facial skin image and then it was converted from RGB to Grayscale and then the feature extraction was carried out to get the value of each image of normal, oily and dry facial skin. The characteristic values are then classified using the Naïve Bayes method. The Naïve Bayes method will determine normal, dry and oily skin by how much it matches the data tested with training. Of the 20 test facial skin image data, 17 images were successfully classified, so the success rate of the system in classifying was 85%. Based on these results, it can be concluded that this system is able to determine normal, dry and oily skin.
id IOS19478.article-2217
institution Politeknik Negeri Lhokseumawe
institution_id 2014
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Politeknik Negeri Lhokseumawe
library_id 1629
collection Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE)
repository_id 19478
subject_area SOFTWARE - NETWORK
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
ROBOTICS
ALGORITHMS
city KOTA LHOKSEUMAWE
province ACEH
repoId IOS19478
first_indexed 2024-06-07T06:45:00Z
last_indexed 2024-06-13T04:34:51Z
recordtype dc
_version_ 1801719508503625728
score 9.9049015