Record Detail Back
Implementasi Chatbot Rekomendasi Kuliner Umkm Kota Bandung Menggunakan Metode Tf-Idf Dan Cosine Similarity Berbasis Web
- Share to:
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
Alzena Cikal Bhagaskara - Personal Name
005 BHA I
NONE
Text
Indonesia
Universitas Langlangbuana
2026
Bandung
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
Alzena Cikal Bhagaskara. (2026).Implementasi Chatbot Rekomendasi Kuliner Umkm Kota Bandung Menggunakan Metode Tf-Idf Dan Cosine Similarity Berbasis Web.(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd