Identifikasi Jenis Kulit Manusia Menggunakan Metode Glcm Dan Lvq Berbasis Android
Abstract
Abstrak
Kulit merupakan lapisan terluar dari dalam tubuh dengan fungsi melindungi organ dalam tubuh manusia,
kulit memiliki jenis umum seperti normal, kulit kering, dan berminyak. Jenis kulit kering merupakan kulit
yang memiliki kandungan air dan minyak rendah. Jenis kulit normal merupakan jenis kulit yang memiliki
kadar air yang tinggi dan kadar minyak yang rendah sehingga disebut normal. Jenis kulit berminyak
merupakan jenis kulit yang memiliki kandungan air yang rendah dan kadar minyak yang tinggi. Pada
penelitian ini, penulis menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-occurence Matriks) sebagai metode
ekstraksi ciri dan metode LVQ ( Learning Vector Quantization) sebagai metode klasifikasi. Tujuan dari
penelitian ini adalah melakukan analisis kinerja sistem dalam mengidentifikasi jenis kulit manusia dengan
metode GLCM dan LVQ, dengan merancang sistem identifikasi jenis kulit menggunakan metode GLCM (
Gray Level Co-occurence Matriks) dan LVQ ( Learning Vector Quantization) berbasis android diharapkan
sistem ini mampu mengetahui jenis kulit berdasarkan citra mikroskopiknya, dengan nilai akurasi yang
diharapkan pada penelitian ini adalah minimal 80%.
Kata kunci : kulit, normal, kering, berminyak, GLCM, LVQ
Abstract
The skin is the outermost layer of the body with the function of protecting organs in the human body, skin
has general types such as normal, dry, and oily skin. Dry skin is skin that has low water and oil content.
Normal skin type is a skin type that has high water content and low oil content, so it is called normal. Oily
skin types are skin types that have low water content and high oil content. In this study, the authors used
the GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) method as a feature extraction method and the LVQ
(Learning Vector Quantization) method as a classification method. The purpose of this study was to analyze
the performance of the system in identifying human skin types using the GLCM and LVQ methods, by
designing a skin type identification system using the GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) and LVQ
(Learning Vector Quantization) methods based on android. know the skin type based on its microscopic
image, with the expected accuracy value in this study is at least 80%.
Keywords : skin, normal, dry, oily, GLCM, LVQ
Kulit merupakan lapisan terluar dari dalam tubuh dengan fungsi melindungi organ dalam tubuh manusia,
kulit memiliki jenis umum seperti normal, kulit kering, dan berminyak. Jenis kulit kering merupakan kulit
yang memiliki kandungan air dan minyak rendah. Jenis kulit normal merupakan jenis kulit yang memiliki
kadar air yang tinggi dan kadar minyak yang rendah sehingga disebut normal. Jenis kulit berminyak
merupakan jenis kulit yang memiliki kandungan air yang rendah dan kadar minyak yang tinggi. Pada
penelitian ini, penulis menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-occurence Matriks) sebagai metode
ekstraksi ciri dan metode LVQ ( Learning Vector Quantization) sebagai metode klasifikasi. Tujuan dari
penelitian ini adalah melakukan analisis kinerja sistem dalam mengidentifikasi jenis kulit manusia dengan
metode GLCM dan LVQ, dengan merancang sistem identifikasi jenis kulit menggunakan metode GLCM (
Gray Level Co-occurence Matriks) dan LVQ ( Learning Vector Quantization) berbasis android diharapkan
sistem ini mampu mengetahui jenis kulit berdasarkan citra mikroskopiknya, dengan nilai akurasi yang
diharapkan pada penelitian ini adalah minimal 80%.
Kata kunci : kulit, normal, kering, berminyak, GLCM, LVQ
Abstract
The skin is the outermost layer of the body with the function of protecting organs in the human body, skin
has general types such as normal, dry, and oily skin. Dry skin is skin that has low water and oil content.
Normal skin type is a skin type that has high water content and low oil content, so it is called normal. Oily
skin types are skin types that have low water content and high oil content. In this study, the authors used
the GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) method as a feature extraction method and the LVQ
(Learning Vector Quantization) method as a classification method. The purpose of this study was to analyze
the performance of the system in identifying human skin types using the GLCM and LVQ methods, by
designing a skin type identification system using the GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) and LVQ
(Learning Vector Quantization) methods based on android. know the skin type based on its microscopic
image, with the expected accuracy value in this study is at least 80%.
Keywords : skin, normal, dry, oily, GLCM, LVQ
Full Text:
PDFRefbacks
- There are currently no refbacks.