hey aku disini show_detail Alzena Cikal Bhagaskara Primary Author mixed material bibliography Bandung Universitas Langlangbuana 2026 monographic id Indonesia

Text

Penyakit kulit merupakan salah satu masalah kesehatan yang memerlukan identifikasi yang tepat untuk mendukung proses diagnosis. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu MobileNetV2 dan EfficientNetB0, dalam klasifikasi penyakit kulit menggunakan dataset HAM10000 yang diperkaya dengan data tambahan. Tahapan penelitian meliputi Preprocessing citra, balancing dataset, augmentasi data, penerapan class weighting, serta transfer learning berbasis feature extraction menggunakan bobot pretrained ImageNet. Evaluasi model dilakukan menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, Confusion matrix, dan waktu inferensi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa EfficientNetB0 menghasilkan performa klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan MobileNetV2 pada sebagian besar metrik evaluasi. Namun, MobileNetV2 memiliki keunggulan pada efisiensi komputasi dan kecepatan inferensi. Berdasarkan hasil penelitian, EfficientNetB0 lebih sesuai untuk kebutuhan klasifikasi dengan akurasi tinggi, sedangkan MobileNetV2 lebih cocok untuk implementasi pada perangkat dengan keterbatasan sumber daya komputasi HAM10000 EfficientNetB0 MobileNetV2 Transfer learning CNN Penyakit Kulit NONE Repository Fakultas Teknik Sistem Repository Elektronik Skripsi dan Penelitian Dosen Fakultas Teknik 005 BHA I Cover Lembar Pengesahan Lembar Pernyataan Abstrak Kata Pengantar Daftar Isi Daftar Gambar Daftar Tabel Daftar Lampiran Bab I Bab II Bab III Bab IV Bab V Daftar Pustaka Lampiran cover_-_alzena_cikal.B_-_220015_-_naha_hanyir.jpg.jpg 1481 2026-10-06 12:05:25 2026-10-06 12:05:25 machine generated