IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK MENGIDENTIFIKASI UMUR MANUSIA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4457Abstract Views: 898 File Views: 929
Abstract
Identifikasi atau pengenalan wajah atau face recognition adalah sebuah bidang ilmu dalam pengenalan wajah yang terdapat dalam computer vision, dimana sebuah komputer dapat menganalisa suatu citra digital dan dapat menemukan identitas dari wajah tersebut. Pada penelitian ini dilakukan Implementasi Deep Learning untuk mengidentifikasi umur manusia menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini hanya untuk mendeteksi umur manusia berdasarkan citra wajah yang dapat mengidentifikasi umur masudia di mulai dari umur 0 tahun hingga 90 tahun. Dimana input citra berformat JPEG yang berukuran lebar 48 pixel dan panjang 48 pixel. Bahasa Pemrograman yang digunakan pada penelitian ini yaitu Python dengan versi 3.9.6. Hasil penelitian ini adalah semua citra wajah dapat diproses untuk mendeteksi umurnya dengan nilai Pengujian identifikasi tingkat akurasi sebesar 0.8147 dan loss sebesar 0.3756.Downloads
References
A. A. Andarinny, C. E. Widodo, And K. Adi, “Perancangan Sistem Identifikasi Biometrik Jari Tangan Menggunakan Laplacian Of Gaussian Dan Ektraksi Kontur,” Youngster Phys. J., Vol. 6, No. 4, Pp. 304–314, 2017.
M. Dan D. P. P. Zainuri, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Klasifikasi Jenis Bunga Anggrek.” Pp. 87–92, 2020.
S. Ilahiyah And A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” Justindo (Jurnal Sist. Dan Teknol. Inf. Indones., Vol. 3, No. 2, Pp. 49–56, 2018.
A. Budi, S. Suma’inna, And H. Maulana, “Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (Pca),” J. Tek. Inform., Vol. 9, No. 2, Pp. 166–175, 2018, Doi: 10.15408/Jti.V9i2.5608.
W. Anggraini, “Deep Learning Untuk Deteksi Wajah Yang Berhijab Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn) Dengan Tensorflow,” File:///C:/Users/Vera/Downloads/Askep_Agregat_Anak_And_Remaja_Print.Docx, Vol. 21, No. 1, Pp. 1–9, 2020.
A. Fadjeri, “Pengolahan Citra Digital Untuk Menghitung Ekstrasi Ciri Greenbean Kopi Robusta Dan Arabika (Studi Kasus: Kopi Temanggung),” Indones. J. Appl. Informatics, Vol. 4, No. 2, P. 92, 2020, Doi: 10.20961/Ijai.V4i2.39253.
R. Saiful Islam, “Pendeteksi Usia Menggunakan Foto Menggunakan Deep Learning,” Univ. Din., Vol. 29, No. 7553, Pp. 1–73, 2020.
P. A. Nugroho, I. Fenriana, And R. Arijanto, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Pada Ekspresi Manusia,” Algor, Vol. 2, No. 1, Pp. 12–21, 2020.
Y. Achmad, R. C. Wihandika, And C. Dewi, “Klasifikasi Emosi Berdasarkan Ciri Wajah Wenggunakan Convolutional Neural Network,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput., Vol. 3, No. 11, Pp. 10595–10604, 2019.
I. Budiman, S. Saori, R. N. Anwar, Fitriani, M. Yuga, And Pangestu, “Analisis Pengendalian Mutu Di Bidang Industri Makanan (Studi Kasus: Umkm Mochi Kaswari Lampion Kota Sukabumi),” J. Inov. Penelit., Vol. 1, No. 0.1101/2021.02.25.432866, Pp. 1–15, 2021.
S. Hasan And N. Muhammad, “Sistem Informasi Pembayaran Biaya Studi Berbasis Web Pada Politeknik Sains Dan Teknologi Wiratama Maluku Utara,” Ijis - Indones. J. Inf. Syst., Vol. 5, No. 1, P. 44, 2020, Doi: 10.36549/Ijis.V5i1.66.
