KLASIFIKASI CITRA JENIS HIJAB MENGGUNAKAN DENSENET-121

Authors

  • Dhyanna Lisa Rahmadona Putri Universitas Mercu Buana Yogyakarta
  • Supatman ‎ Universitas Mercu Buana Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.23960/jitet.v13i1.5698

Abstract Views: 316 File Views: 342

Abstract

Di Indonesia, hijab tidak hanya merupakan simbol identitas religius, tetapi juga telah berkembang menjadi bagian penting dalam dunia fashion. Seiring dengan pesatnya perkembangan industri ini, muncul tantangan dalam mengklasifikasikan berbagai jenis hijab berdasarkan bentuk dan cara pemakaiannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tiga jenis hijab yaitu pashmina, segi empat, dan hijab instan menggunakan model DenseNet-121. Dataset yang digunakan terdiri dari 210 gambar hijab yang telah diproses menggunakan teknik resize dan augmentasi untuk meningkatkan variasi visual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN ini berhasil mencapai accuracy sebesar 0.89, precision sebesar 0.89, recall sebesar 0.89, dan F1-score sebesar 0.87 dalam mengklasifikasikan hijab. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi industri fashion dan e-commerce dalam meningkatkan efisiensi klasifikasi hijab secara otomatis, serta mendukung pengembangan teknologi pengolahan citra dan jaringan saraf tiruan.TRANSLATE with x EnglishArabicHebrewPolishBulgarianHindiPortugueseCatalanHmong DawRomanianChinese SimplifiedHungarianRussianChinese TraditionalIndonesianSlovakCzechItalianSlovenianDanishJapaneseSpanishDutchKlingonSwedishEnglishKoreanThaiEstonianLatvianTurkishFinnishLithuanianUkrainianFrenchMalayUrduGermanMalteseVietnameseGreekNorwegianWelshHaitian CreolePersian   TRANSLATE with COPY THE URL BELOW Back EMBED THE SNIPPET BELOW IN YOUR SITE Enable collaborative features and customize widget: Bing Webmaster PortalBack

Downloads

Download data is not yet available.

References

DAFTAR PUSTAKA

Ratuannisa, T. (2024). The

Generalization of Muslim Wear to

Modest Wear in 2010s Indonesia’s

Fashion Trend: - . Practice of Fashion

and Textile Education Journal, 4(2), 1–

Guntara, R. G. (2023). Pemanfaatan

Computer Vision pada E-commerce:

Studi tentang Pengenalan Citra Produk,

Deteksi Objek, dan Klasifikasi Citra

Produk. Madani: Jurnal Ilmiah

Multidisiplin, 1(3).

Cahyati, I. D., Devella, S., & Yohannes,

Y. (2024). Pengenalan Motif Songket

Palembang Menggunakan Convolutional

Neural Network dengan Arsitektur

ResNet-50. Jurnal Algoritme, 5(1), 78-

Dabbo, P., & Bisilisin, F. Y. (2024).

Klasifikasi Motif Kain Tenun Sabu

Raijua Menggunakan Convolutional

Neural Network (CNN) Berbasis

Citra. KETIK: Jurnal Informatika, 1(06),

-18.

Hutagalung, E. F. S., & Sitompul, P.

(2023). Implementasi Deep Learning

Menggunakan Metode Cnn Untuk

Klasifikasi Jenis Ulos Batak

Toba. Student Scientific Creativity

Journal, 1(4), 01-19.

Munawaroh, S., Safitri, S., & Sumiati,

W. (2024). Perubahan Hijab: Refleksi

Identitas Wanita Dari Zaman Orde Baru

Hingga Era Reformasi. Jurnal Studi

Gender dan Anak, 11(01), 69-83.

Efrian, M. R., & Latifa, U. (2022). Image

recognition berbasis convolutional neural

network (CNN) untuk mendeteksi

penyakit kulit pada manusia. Power

Elektronik: Jurnal Orang Elektro, 11(2),

-282.

Paliwang, A. A. A., Septian, M. R. D.,

Cahyanti, M., & Swedia, E. R. (2020).

Klasifikasi Penyakit Tanaman Apel Dari

Citra Daun Dengan Convolutional

Neural Network. Sebatik, 24(2), 207-

Gede, I.G., Permana, T., Bagus, I.G.,

Dwidasmara, G., Raharja, M.A., &

Santiyasa, W. (2024). Ekstraksi Fitur

Dengan Convolutional Neural Network

Dan Rekomendasi Fashion

Menggunakan Algoritma K-Nearest

Neighbours. JELIKU (Jurnal Elektronik

Ilmu Komputer Udayana).

Setiawan, W. (2021). Deep learning

menggunakan convolutional neural

network: Teori dan aplikasi. MNC

Publishing.

Shopee. (n.d.). Hijab pashmina. Shopee.

Retrieved November 28, 2024, from

https://shopee.co.id/search?keyword=hij

ab%20pashmina

Shopee. (n.d.). Hijab segiempat. Shopee.

Retrieved November 28, 2024, from

https://shopee.co.id/search?keyword=hij

ab%20segiempat

Shopee. (n.d.). Hijab instant. Shopee.

Retrieved November 28, 2024, from

https://shopee.co.id/search?keyword=hij

ab%20instan

Saputra, T., & Al-Rivan, M. E. (2023).

Analisis Performa ResNet-152 dan AlexNet dalam Klasifikasi Jenis Kanker

Kulit. STRING (Satuan Tulisan Riset dan

Inovasi Teknologi), 8(1), 75-84.

Budi, E. S., Chan, A. N., Alda, P. P., &

Idris, M. A. F. (2024). Optimasi Model

Machine Learning untuk Klasifikasi dan

Prediksi Citra Menggunakan Algoritma

Convolutional Neural

Network. Resolusi: Rekayasa Teknik

Informatika dan Informasi, 4(5), 502-

Khairunisa, N., & Jamaludin, A. (2024).

ANALISIS PERBANDINGAN

ALGORITMA CNN DAN YOLO

DALAM MENGIDENTIFIKASI

KERUSAKAN JALAN. Jurnal

Informatika dan Teknik Elektro

Terapan, 12(3).

AGUSTINA, A. (2024). KLASIFIKASI

PENYAKIT TANAMAN PADI

MENGGUNAKAN METODE CNN

ARSITEKTUR DENSENET121 DAN

AUGMENTASI DATA. KLASIFIKASI

PENYAKIT TANAMAN PADI

MENGGUNAKAN METODE CNN

ARSITEKTUR DENSENET121 DAN

AUGMENTASI DATA, 8(1).

Huang, G., Liu, Z., Van der Maaten, L.,

& Weinberger, K. Q. (2018). Densely

connected convolutional networks. arXiv

preprint arXiv:1608.06993.

https://doi.org/10.48550/arXiv.1608.069

Tharwat, A. (2018). Classification

assessment methods. Applied computing

and informatics, 17(1), 168-192.

Ripa'i, A., Santoso, F., & Lazim, F.

(2024). Deteksi Berita Hoax dengan

Perbandingan Website Menggunakan

Pendekatan Deep Learning Algoritma

BERT. G-Tech: Jurnal Teknologi

Terapan, 8(3), 1749-1758.

Downloads

Published

2025-01-20

How to Cite

Putri, D. L. R., & ‎, S. (2025). KLASIFIKASI CITRA JENIS HIJAB MENGGUNAKAN DENSENET-121. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 13(1). https://doi.org/10.23960/jitet.v13i1.5698

Issue

Section

Articles