Sistem Pendeteksi Kondisi Kesehatan Seseorang Berbasis Citra Wajah Menggunakan Deep Convolutional Neural Network

Fadhil, Naufal Reyhan (2019) Sistem Pendeteksi Kondisi Kesehatan Seseorang Berbasis Citra Wajah Menggunakan Deep Convolutional Neural Network. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211540000001-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (17MB) | Request a copy

Abstract

Kesehatan adalah keadaan sehat, baik secara fisik, mental, spiritual, maupun sosial yang memungkinkan setiap orang untuk hidup produktif secara sosial dan ekonomis. Kesehatan manusia merupakan hal yang sangat penting untuk selalu diperhatikan, terutama ketika seseorang tersebut mulai mengalami gejala penyakit. Aktivitas manusia yang sangat kompleks dikarenakan tuntutan pekerjaan dapat menyebabkan kondisi kesehatan seseorang menjadi menurun, apalagi jika tidak menjaga pola hidup sehat. Salah satu poin penting dalam menjaga pola hidup sehat adalah dengan mengetahui kondisi kesehatan diri sendiri. Untuk itu pada tugas akhir ini dikembangkan sebuah sistem yang berfungsi untuk dapat mengenali kondisi kesehatan pada seseorang dengan melakukan pendeteksian pada wajah. Metode yang digunakan pada sistem ini adalah dengan menggunakan Deep Convolutional Neural Network Classifier. Sistem ini akan melakukan proses scanning pada wajah, kemudian hasilnya akan diklasifikasi menjadi dua kategori, yaitu sehat atau sakit. Berdasarkan hasil percobaan dengan menggunakan 11 model CNN yang berbeda, didapatkan hasil yaitu model ShuffleNetV2 memiliki tingkat akurasi yang tinggi yaitu 94 % dengan waktu evaluasi yang cepat, sebesar 2,068 detik, sehingga model ini dipilih dan diimplementasikan pada aplikasi berbasis Android. Penggunaan dari sistem ini diharapkan dapat memantau kondisi kesehatan seseorang secara berkala untuk menjaga pola hidup sehat.
=========================================================================================================================================
Health is a healthy condition, both physically, mentally, spiritually, and socially, which enables everyone to live productively socially and economically. Human health is a very important thing to always pay attention to, especially when a person begins to experience symptoms of the disease. Human activity is very complex because the demands of work can cause a person's health conditions to decline, especially if they do not maintain a healthy lifestyle. One important point in maintaining a healthy lifestyle is to know the condition of one's own health. For this reason, a final system was developed in this final project that serves to be able to recognize a person's health conditions by performing facial detection. The method used in this system is to use the Deep Convolutional Neural Network Classifier. This system will do the scanning process on the face, then the results will be classified into two categories, namely healthy or sick. Based on the results of the experiment using 11 different CNN models, the results are that the ShuffleNetV2 model has a high level of accuracy of 94% with a fast evaluation time of 2.068 seconds, so this model is selected and implemented on Android-based applications. The use of this system is expected to be able to monitor one's health condition regularly to maintain a healthy lifestyle.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSKom 006.42 Fad s-1 2019
Uncontrolled Keywords:	Kesehatan, Deteksi Wajah, Convolutional Neural Network
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer programming. Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Fadhil Naufal Reyhan
Date Deposited:	06 Aug 2026 01:06
Last Modified:	06 Aug 2026 01:06
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/70387

Actions (login required)

View Item