AHMAD RAMPANE KESUMA AL YASRI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik Elektro 2024

Skripsi

Autism Spectrum Disorder (ASD) adalah gangguan perkembangan saraf dengan gejala sosial yang terbatas dan pola perilaku yang berulang. Pemantauan dan deteksi emosi melalui ekspresi menggunakan sistem klasifikasi citra wajah sangat diperlukan dalam mengklasifikasi anak penyandang autisme terutama pada bidang kedokteran. Sistem klasifikasi citra wajah memungkinkan seorang dokter mengkasifikasi penyandang autisme dengan lebih akurat, presisi dan konsisten dengan lebih mudah dan cepat dibandingkan dengan cara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode klasifikasi wajah dengan Inception V3 serta menganalisis pengaruh peningkatan epoch pada model klasifikasi. Metode penelitian menggunakan arsitektur Inception V3 untuk klasifikasi citra wajah dengan variasi jumlah epoch (50, 75, dan 100) untuk melihat perbedaan kinerja model. Hasil penelitian yang diperoleh yakni persentase akurasi mengalami peningkatan dari 92% menjadi 94% dan kembali meningkat menjadi 97% berurutan dengan peningkatan epoch dari 50, 75 dan 100. Kemudian persentase presisi juga mengalami peningkatan dari 85% menjadi 88% dan kembali meningkat menjadi 94% berurutan dengan peningkatan epoch dari 50, 75 dan 100. Sedangkan pada tahapan recall, metrik kinerja model pada 50 epoch, 75 epoch, dan 100 epoch memberikan hasil yang stabil yakni 100% pada semua skenario epoch. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu peningkatan jumlah epoch dalam pelatihan model berdampak positif pada kinerja model dalam mengklasifikasikan individu sebagai individu dengan autisme atau normal. Semakin tinggi jumlah epoch maka semakin akurat, presisi kinerja model dalam melakukan klasifikasi individu dengan autisme atau normal. Kata kunci: Autism Spectrum Disorder, Inception V3, Citra Wajah. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 129238 2024-08-30 15:36:39 2024-08-31 11:59:47 machine generated