APLIKASI PENDETEKSI MASALAH KULIT WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN BERBASIS ANDROID

2025-04-24T07:47:20+00:00

Kulit wajah merupakan bagian tubuh yang sangat penting dan rentan terhadap berbagai masalah, seperti jerawat (acne), noda hitam (dark spots), mata bengkak (puffy eyes), dan kerutan (wrinkles). Penanganan yang tidak tepat dapat memperburuk kondisi kulit dan mempengaruhi kesehatan serta penampilan. Oleh karena itu, diperlukan alat bantu yang dapat membantu pengguna dalam mengenali kondisi kulit wajah mereka dengan akurat dan memberikan rekomendasi perawatan yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model convolutional neural network (CNN) yang dapat mendeteksi masalah kulit wajah berdasarkan gambar wajah yang diunggah oleh pengguna. Model CNN ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis Android yang dirancang untuk memudahkan pengguna dalam mendapatkan hasil deteksi dan rekomendasi produk perawatan kulit yang relevan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu melakukan deteksi dengan tingkat akurasi, precision, recall, dan f1-score yang masing-masing mencapai 97%, sehingga aplikasi yang dihasilkan dapat membantu pengguna dalam memilih produk perawatan kulit yang tepat. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kesehatan dan kepercayaan diri pengguna melalui perawatan kulit wajah yang lebih baik dan tepat sasaran.

Facial skin is a crucial and vulnerable part of the body, prone to various issues such as acne, dark spots, puffy eyes, and wrinkles. Improper treatment can worsen skin conditions and affect overall health and appearance. Therefore, a tool is needed to help users accurately identify their facial skin problem and provide appropriate skincare recommendations. This study aims to develop a convolutional neural network (CNN) model capable of detecting facial skin problems and conditions based on user-uploaded images. The CNN model is then implemented into an Android-based application designed to make it easier for users to receive accurate detection results and relevant skincare product recommendations. The results of this study show that the developed CNN model can achieve high detection accuracy, with precision, recall, and F1-score each reaching 97%, enabling the resulting application to assist users in selecting the right skincare products. Thus, this application is expected to contribute positively to improving users' skin health and confidence through better and more targeted facial skincare.

HUBUNGAN ANTARA KEBERHASILAN APLIKASI SPOTIFY DAN KEPUASAN PENGGUNA BERDASARKAN MODEL DELONE & MCLEAN

2025-04-19T04:42:15+00:00

Perkembangan teknologi informasi telah membawa dampak besar dalam kehidupan sehari-hari, termasuk dalam cara menikmati musik. Aplikasi streaming musik seperti Spotify hadir sebagai solusi praktis bagi pengguna untuk mendengarkan musik kapan pun dan di mana pun. Spotify menjadi salah satu platform paling populer di Indonesia karena kemudahan akses, kelengkapan katalog lagu, serta tampilan antarmuka yang sederhana. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kesuksesan aplikasi Spotify dari perspektif kepuasan pengguna dengan menggunakan pendekatan model DeLone dan McLean (2003), yang dikembangkan dengan menambahkan variabel system trust. Penelitian dilakukan secara kuantitatif dan pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner kepada mahasiswa Universitas Jambi yang merupakan pengguna Spotify. Sampel ditentukan dengan metode purposive sampling, dan diperoleh sebanyak 100 responden dengan tingkat kesalahan 10%. Data dianalisis menggunakan metode Partial Least Square - Structural Equation Modeling (PLS-SEM) yang mencakup pengujian outer model, inner model, serta uji hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar variabel, seperti kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, penggunaan, dan kepercayaan sistem, memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna dan manfaat bersih dari penggunaan Spotify. Temuan ini dapat menjadi bahan evaluasi dan pengembangan lebih lanjut bagi pihak pengelola Spotify dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi.

Jurnal Kreativitas Teknologi dan Komputer

APLIKASI PENDETEKSI MASALAH KULIT WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN BERBASIS ANDROID

HUBUNGAN ANTARA KEBERHASILAN APLIKASI SPOTIFY DAN KEPUASAN PENGGUNA BERDASARKAN MODEL DELONE & MCLEAN