DETEKSI PERU BAHAN CIRI FISIK WAJAH AKIBAT BEGADANG PADA MAHASISWA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Saputra, Doni Ekrian (2026) DETEKSI PERU BAHAN CIRI FISIK WAJAH AKIBAT BEGADANG PADA MAHASISWA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.

[img] Text (Fulltext)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_fulltext.pdf - Submitted Version
Restricted to Repository staff only
Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (Turnitin)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_turnitin.pdf - Submitted Version
Restricted to Repository staff only
Download (9MB) | Request a copy
[img] Text (Abstrak+Bab 1)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_abstrak+bab I.pdf - Submitted Version
Download (1MB)
[img] Text (Bab 2)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_bab II.pdf - Submitted Version
Download (169kB)
[img] Text (Bab 3)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_bab III.pdf - Submitted Version
Restricted to Repository staff only
Download (143kB) | Request a copy
[img] Text (Bab 4)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_bab IV.pdf - Submitted Version
Restricted to Repository staff only
Download (795kB) | Request a copy
[img] Text (Bab 5)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_bab V.pdf - Submitted Version
Download (90kB)
[img] Text (Referensi+Lampiran)
Doni Ekrian Saputra_2255201032_dapus+lamp.pdf - Submitted Version
Download (186kB)

Abstract

Penelitian ini berjudul Deteksi Perubahan Ciri Fisik Wajah Akibat Begadang pada Mahasiswa Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Begadang atau kurang tidur merupakan kebiasaan yang sering terjadi pada mahasiswa akibat tekanan akademik, aktivitas sosial, serta penggunaan perangkat digital dalam waktu yang lama. Kondisi tersebut dapat menyebabkan perubahan pada ciri fisik wajah seperti mata merah, lingkaran hitam di bawah mata, dan wajah yang tampak kusam. Identifikasi perubahan tersebut umumnya masih dilakukan secara subjektif sehingga diperlukan suatu sistem yang mampu mendeteksinya secara otomatis dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi perubahan ciri fisik wajah akibat begadang pada mahasiswa. Dataset yang digunakan berjumlah 330 citra wajah yang diperoleh melalui pengambilan foto menggunakan kamera ponsel dengan format JPEG. Dataset tersebut terdiri dari empat kategori yaitu wajah normal, wajah kusam, mata merah, dan lingkaran hitam di bawah mata. Data kemudian melalui tahap pre-processing, pembagian dataset menjadi 300 data training dan 30 data testing, serta proses pelatihan model menggunakan arsitektur MobileNetV2 dengan bahasa pemrograman Python. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN mampu mengklasifikasikan perubahan ciri fisik wajah dengan performa yang baik. Berdasarkan evaluasi menggunakan Confusion Matrix diperoleh nilai precision sebesar 89%, recall 87%, F1-score 86%, dan accuracy 87%, sehingga metode CNN dinilai efektif dalam mendeteksi perubahan ciri fisik wajah akibat begadang pada mahasiswa secara otomatis.

Item Type: Thesis (Skripsi (Bachelor))
Additional Information: Pembimbing : Yovi Apridiansyah S.Kom M.Kom
Uncontrolled Keywords: (Convolutional Neural Network, CNN, deteksi wajah, begadang, pengolahan citra)
Subjects: Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Divisions: 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Depositing User: Mrs Hesti Ayu
Date Deposited: 29 Aug 2026 06:15
Last Modified: 29 Aug 2026 06:15
URI: http://repository.umb.ac.id/id/eprint/3340

Actions (login required)

View Item View Item