KLASIFIKASI KINSHIP KELUARGA AKTOR HOLLYWOOD MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP-SUPPORT VECTOR MACHINE

Jericho, Jericho (2023) KLASIFIKASI KINSHIP KELUARGA AKTOR HOLLYWOOD MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP-SUPPORT VECTOR MACHINE. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text Jericho 1923250006.pdf Download (1MB)

Abstract

Kinship merupakan hubungan yang penting untuk keluarga dan didapatkan melalui keturunan dari suatu keluarga dari generasi-generasi sebelumnya. Keturunan ini dapat disebut sebagai genetik, yaitu suatu gen yang dapat diberikan kepada anak oleh orang tua. Gen yang diberikan kepada anak tersebut dapat memiliki kemiripan dengan anaknya seperti warna rambut, warna bola mata, bentuk hidung dan seterusnya. Dalam sebuah keluarga tidak semuanya mempunyai hubungan tersebut, ada cara yang dapat digunakan untuk menyatakan anak dari keluarga tersebut mempunyai hubungan kinship atau tidak, salah satunya adalah tes DNA yang dapat dilakukan pada rumah sakit, tetapi biaya untuk melakukan tes ini sangat mahal dan lama, sehingga membutuhkan suatu metode yang murah dan cepat. Pada penelitian ini, penulis menggunakan 101 keluarga aktor Hollywood dengan menggunakan metode Visual Geometry Group-Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python dengan perangkat lunak Visual Studio Code. Dataset yang digunakan yaitu Family101 dengan 101 keluarga yang mempunyai total gambar yaitu 13.073 gambar dan akan dibagi menjadi 2 data yaitu, data training dan data testing dengan rasio 80:20. Hasil dari prediksi menggunakan VGG akan masuk ke dalam pengujian PCA, yaitu tanpa PCA dan dengan PCA. Hasil akurasi didapatkan yang terbesar adalah tanpa PCA yaitu 89,7% dengan perbedaan 0,7% dengan yang menggunakan PCA, hasil rata-rata presisi yang besar adalah 85%, dan hasil rata-rata recall yang besar adalah 80,4%.

Actions (login required)

View Item