Young, Stephen (2018) perancangan aplikasi pemilihan frame kacamata berdasarkan bentuk wajah dengan metode convolutional neural network. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
![[img]](https://kc.umn.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Abstract
Salah satu contoh aplikasi yang sedang trend adalah aplikasi face recognition atau pengenalan wajah pada Snapchat. Penggunaan aplikasi social media tersebut hanya sebatas entertainment, dengan begitu ingin memperluas penggunaan face recognition dalam ranah fashion terutama dalam pemilihan frame kacamata. Dalam memilih frame kacamata untuk setiap individu berbeda-beda agar terlihat bagus. Memilih frame kacamata bukan sekedar melihat design dari frame kacamatanya saja tetapi melihat kesesuaian bentuk wajahnya. Dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network akan mengindentifikasi bentuk wajah seseorang apakah berbentuk wajah oval atau bukan. Metode tersebut akan diimplementasi ke dalam OS Android dan dengan pembangunan model menggunakan bahasa pemograman Python. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat langsung digunakan oleh pengguna dengan cara menginput gambar wajah, kemudian setelah teridentifikasi berbentuk wajah oval, maka frame rekomendasi akan muncul dan pengguna dapat memilih frame kacamata tersebut untuk melihat hasil penggunaan frame pada wajah pengguna. Melalui aplikasi rekomendasi frame kacamata ini pengguna dapat mencoba berbagai macam frame kacamata dengan praktis daripada harus mencoba frame kacamata dalam bentuk fisik satu – persatu. Agar dapat mengukur fungsionalitas dan kepuasaan user terhadap aplikasi, maka akan dilakuan UAT kepada sebelas responden. Dari hasil UAT dapat ditarik kesimpulan bahwa aplikasi bernama Justfit mendapatkan feedback yang positif dari responden dalam hal mengidentifikasi bentuk wajah oval. Fungsionalitas pada aplikasi juga berjalan sesuai dengan fungsinya, tetapi tingkat kepuasan responden tidak mencapai hasil yang memuaskan. Keakuratan aplikasi dalam menempelkan frame kacamata tersebut pada bagian mata responden didapat delapan responden yang gagal dan tiga responden yang sukses, sehingga hanya 27% tingkat kepuasaan responden.
| Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
|---|---|
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software |
| Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Information System |
| Depositing User: | Administrator UMN Library |
| Date Deposited: | 14 Feb 2019 06:07 |
| Last Modified: | 09 Jun 2023 07:56 |
| URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/5255 |
Actions (login required)
 |
View Item |
