DETEKSI JERAWAT MENGGUNAKAN ARSITEKTUR YOLOV3
Abstract
Program Magang dan Studi Independen Bersertifikat (MSIB) merupakan salah satu metode pembelajaran, dari delapan metode yang di rancang dalam kebijakan Kampus Merdeka. Kebijakan ini diluncurkan dalam rangka menyiapkan mahasiswa dalam menghadapi perubahan sosial, budaya, dunia kerja dan kemajuan teknologi yang pesat, kompetisi mahasiswa harus disiapkan untuk lebih lanjut dengan kebutuhan zaman. Program MSIB sendiri bertujuan untukmemberikan pengalaman yang cukup kepada mahasiswa, pembelajaran langsung (experential learning) dan juga mahasiswa akan mendapatkan hard skills maupun soft skills. Salah satu perusahaan yang menjadi mitra kampus Merdeka di program MSIB adalah PT Orbit Ventura Indonesia, Orbit Future Academy (OFA) didirikan pada tahun 2016 dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas hidup melalui inovasi, edukasi, dan pelatihan keterampilan.
Perkembangan teknologi yang begitu pesat memberikan kemudahan bagi manusia dalam melaksanakan berbagai kegiatannya. Teknologi selalu berkembang sesuai dengan kebutuhan manusia. Demikian juga dengan perkembangan teknologi dalam bidang kecantikan. Kesehatan dan kecantikan pada wajah adalah salah satu aset yang penting yang dimiliki seseorang dimana kesehatan dan kecantikan wajah seseorang mampu meningkatkan kepecayaan diri seseorang, maka dari itu dilakukan program riset untuk mendeteksi jerawat agar memperbaiki masalah tersebut sehingga yang mengalami juga mengetahui apa yang harus dilakukan memberi solusi atau edukasi untuk dapat memperhatikan kesehatan kulit.Seiring dengan meningkatnya klinik dermatologi, persaingan dalam metode dan teknologi untuk menyembuhkan kulit semakin kuat. Namun salah satu perawatan masalah kulit yang paling sering muncul saat ini adalah perawatan
wajah berjerawat. Penelitian ini merupakan penelitian mengenai edukasi perawatan kulit wajah seseorang, untuk melakukan pendeteksian jerawat pada foto wajah menggunakan model Tensorflow YOLO V3.Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan input yang dapat digunakan sebagai asesmen perawatan kulit berjerawat. Proses pelatihan pendeteksian jerawat menggunakan model TenserFlow YOLO V3 dengan train batch size 8, test batch size 8, epoch 100 menghasilkan mAP 42.849% dan FPS 6.89
