Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## JOURNAL OF DINDA
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 1 No. 2 (2021) 52 - 62
ISSN Media Elektronik: -

## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI CITRA UNDERTONE MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
1 Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2 Program Studi S1 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Jurusan, fakultas, institusi
1 17102187@ittelko-pwt.ac.id, 2 apri@ittelkom-pwt.ac.id, 3 novian@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
The beauty of Indonesian women is distinguished by skin color, facial structure, hair color and body posture. For women today trying to look beautiful is a must. The way to make yourself look beautiful can be tricked by using make-up. But it's not that easy to use make-up because the type of make-up is differentiated based on the basic skin color, this is the problem for women in using make-up. Undertone is the basic color of the skin, there are three types of undertones, namely warm, cool and neutral. By knowing the type of undertone, it will make it easier for women to use make-up, namely to determine the appropriate shade based on the type of undertone. For this reason, a modeling of undertone image classification was made using the Convolutional Neural Network algorithm. This algorithm is claimed to be the best algorithm for solving object recognition and detection problems. The wrist vein color  image  dataset  is  required.  The  dataset  used  is  30  data  per  class,  then  preprocessing  is  carried  out  by homogenizing  the image size to  64x64 pixels, then augmentation is carried out  on each image by rotating  and zooming. At this stage, the dataset will be divided into 3000 images which are divided into 80% training data and 20% testing data. Then it is processed through the convolution and pooling process at the feature learning stage, then  the  fully  connected  layer  and  classification  stage  where  the  feature  learning  results  will  be  used  for  the classification process based on subclasses. Produces accuracy and training model values reaching 98% with a loss value  of  0.0214  and for  accuracy  from  data  validation  it reaches  99%  with  a  loss  value  of  0.0239 with  model testing results of 99.5%.
Keywords: Undertone , Make up , Convolutional Neural Network

## Abstrak
Kecantikan perempuan Indonesia dibedakan berdasarkan warna kulit, struktur wajah, warna rambut  dan postur tubuh. Bagi perempuan pada zaman sekarang berusaha tampil cantik dan menarik adalah suatu keharusan.  Cara untuk membuat diri terlihat cantik dan menarik bisa diakali dengan penggunaan make up. Tapi tidak semudah itu dalam  penggunaan  make  up  karena  jenis  make  up  dibedakan  berdasarkan  warna  dasar  kulit,  ini  lah  yang menjadikan permasalahan untuk perempuan dalam penggunaan make up. Undertone merupakan warna dasar kulit, terdapat  tiga  jenis  undertone  yaitu  warm,  cool  dan  neutral.  Dengan  mengetahui  tipe  undertone  maka  akan mempermudah perempuan dalam penggunaan make up yaitu untuk menentukan shade yang cocok berdasarkan tipe  undertone.  Untuk  itu  dibuatlah  sebuah  pemodelan  klasifikasi  citra  undertone  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network. Algoritma ini diklaim sebagai algoritma terbaik untuk memecahkan masalah objek recognition  dan  detection.  Diperlukan  dataset  citra  warna  urat        nadi  pada  pergelangan  tangan.  Dataset  yang digunakan berjumlah 30 data tiap kelasnya, kemudian dilakukan preprocessing dengan menyeragamkan ukuran gambar menjadi 64x64 pixel, selanjutnya dilakukan augmentasi pada setiap gambar dengan cara rotate dan zoom. Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembagian  dataset  dengan  jumlah  3000  gambar  yang  dibagi  menjadi  80%  data training  dan  20%  data  testing.  Kemudian  diproses  melalui  konvolusi  dan  proses  pooling  pada  tahapan  feature
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
learning, selanjutnya tahap fully connected layer dan classification dimana hasil feature learning akan digunakan untuk  proses  klasifikasi  berdasarkan  subclass.  Menghasilkan  nilai  accuracy  dan  training  model  mencapai  98% dengan nilai loss sebesar 0,0214 dan untuk accuracy dari data validation mencapai 99% dengan nilai loss sebesar 0,0239 dengan hasil pengujian model sebesar 99,5%.

## Kata kunci: Undertone, Make up, Convolutional Neural Network
© 2021 Jurnal DINDA

## 1. Pendahuluan
Indonesia  adalah  sebuah  negara  yang  luas  dengan berbagai  macam  suku,  etnis,  ras,  sosial-budaya  dan agama.  Keanekaragaman  ini  yang  menjadikan  bahwa Indonesia  mempunyai  kekayaan  dan  keindahan negaranya,  sehingga  mampu  memberikan  warna  bagi rakyat  Indonesia.  Berdasarkan  hasil  dari  kerja  sama Badan Pusat Statistik (BPS) dan Institut of South Asian Studies  (ISEAS)  merumuskan  bahwa  terdapat  sekitar 633 suku yang diperoleh dari pengelompokan suku dan sub suku yang ada di Indonesia [1].
Warna kulit yang dimiliki setiap perempuan merupakan kecantikan  yang  natural,  yang menjadi  ciri  khas  setiap individu.  Pada  zaman  sekarang  bagi  kaum  perempuan berusaha  tampil  menjadi  cantik  dan  menarik  adalah suatu  keharusan.  Salah  satu  aspek  untuk  membuat  diri terlihat  cantik  dan  menarik  bisa  diakali  dengan penggunaan  make  up  [4].  Padahal  untuk  membuat  diri terlihat cantik bisa diakali dengan penggunaan make up dan berpenampilan menarik. Make up tersendiri adalah merias wajah dengan menyamarkan bagian yang kurang sempurna dan menonjolkan bagian yang sudah baik [5].
Citra-citra tersebut dikonstruksikan serta disosialisasikan melalui media iklan, dengan memasarkan  produk  make  up  seperti  foundation, lipstick, BB Cream, CC Cream dan lain sebagainya yang bertujuan  untuk  menunjang  penampilan  perempuan sehingga  tetap  up  to  date  atau  kekinian.  Namun dalam memperbaiki  penampilan,  setiap  perempuan  harus pandai  bermake  up.  Dalam  hal  ini  banyak  perempuan yang kesulitan untuk menggunakan make up.

## Gambar 1 Diagram Persentase Hasil Survey
Gambar 1.1 merupakan diagram lingkaran hasil survey tentang  seberapa  banyak  yang  kesulitan  dalam
penggunaan  make  up.  Dari  55  responden  didapatkan 74,55% menyatakan  bahwa  responden  kesulitan dalam penggunaan  make  up  dan  25,45%  menyatakan  bahwa tidak kesulitan dalam penggunaan make up. Maka dari hasil  survey  tersebut  dinyatakan  bahwa  banyak  yang kesulitan dalam penggunaan make up.
Kesulitan  dalam  menggunakan  make  up  dikarenakan banyaknya  jenis  make  up  yang  dibedakan  berdasarkan warna  dasar  kulit  atau  undertone.  Dari  sinilah  muncul permasalahan  perempuan  yang  kebingungan  saat memilih shade atau warna make up yang sesuai dengan tipe  undertone  yang  dimiliki.  Perempuan  yang  salah dalam memilih shade make up terkadang menjadi tidak percaya  diri,  karena  warna  make  up  yang  dipakai berbeda jauh dengan warna kulit yang dimiliki sehingga membuat penampilan mereka malah terlihat buruk.
Undertone merupakan warna dasar kulit yang ditentukan oleh gen atau keturunan yang dipengaruhi oleh zat yang disebut melanin. Hal ini menandakan bahwa undertone kulit  tidak  akan  beruba  meski  warna  kulit  berubah menjadi  cenderung  gelap  akibat  dari  paparan  sinar matahari  atau  lebih  cerah  karena  pemakaian  skincare. Setiap  orang  yang  memiliki  warna  kulit  hampir  sama bukan  berarti  memiliki  undertone  kulit  yang  sama. Undertone  kulit,  terbagi  menjadi  tiga  jenis  yaitu  cool, neutral  dan  warm.  Undertone  dapat  diketahui  dengan melihat  warna  urat  nadi  yang  ada  pada  pergelangan tangan  bagian  bawah.  Dengan  mengetahui  tipe undertone maka akan mempermudah untuk menentukan shade  make  up  yang  sesuai  dan  akan  menjadikan perempuan tampil lebih percaya diri [8].
Dengan  teknologi  dapat  mengadopsi  proses  dan  cara berpikir  manusia  atau  yang  sering  disebut  dengan teknologi  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence). Dari kecerdasan buatan tersebut dapat mengklasifikasikan  tipe  undertone  berdasarkan  warna urat  nadi  yang  dimiliki  setiap  perempuan.  Ada  banyak sekali  cabang  kendali  cerdas  yang  bisa  ditemui,  yaitu cabang  ilmu  pembelajaran  mesin  (machine  learning) yang terdiri  dari algoritma pemodelan abstraksi tingkat tinggi  pada  data,  menggunakan  sekumpulan  fungsi transformasi  non-linear  yang  ditata  berlapis-lapis  dan mendalam. Istilah dari pembelajaran mendalam tersebut dinamakan Deep Learning.
Deep  learning  adalah  sebuah  cabang  keilmuan  baru dalam machine learning yang akhir-akhir ini
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 52 – 62
berkembang  karena  pengembangan  teknologi  General Purpose  Graphical  Processing  Unit  (GPGPU).  Deep learning  mempunyai  kemampuan  yang  sangat  baik dalam  visi  komputer,  salah  satunya  adalah  klasifikasi objek  citra.  Dengan  mengimplementasikan  salah  satu metode  machine  learning  yang  dapat  digunakan  untuk klasifikasi  objek  citra  yaitu  Convolutional  Neural Network (CNN) [10].
CNN adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan  pada  data  citra.  Sebuah  CNN  dapat melakukan  pengenalan  citra  dengan  akurasi  yang menyaingi manusia pada dataset tertentu. Algoritma ini diklaim  sebagai  algoritma  terbaik  untuk  memecahkan masalah  objek  recognition  dan  detection.  CNN merupakan  suatu  layer  yang  memiliki  susunan  neuron 3D  (lebar,  tinggi,  kedalaman).  Lebar  dan  tinggi merupakan ukuran layer sedangkan kedalaman mengacu pada jumlah layer [11].
Oleh Karena itu untuk mempermudah permasalah pada perempuan dibuatlah suatu pemodelan untuk mengklasifikasikan  tipe  undertone  berdasarkan  citra gambar warna urat nadi yang terdapat pada pergelangan tangan  setiap  perempuan  dengan  menggunakan algoritma  CNN  serta  dapat  diimplementasikan  dalam bentuk  aplikasi  website.  Berikut  adalah  skema penjabaran penelitian yang terbagi menjadi dua.

## Gambar 1.1 Skema penjabaran penelitian
Pada  Gambar  1.2  merupakan  penjabaran  pembagian tugas  dalam  mengimplementasikan  pendeteksi  tipe undertone ke dalam bentuk website yang dibagi menjadi yang  pertama  adalah  pembuatan  pemodelan  klasifikasi cita undertone menggunakan algoritma CNN dan bagian kedua  adalah  sistem  rancang  bangun  menggunakan metode Agile.
Artikel  hendaknya  memuat  tulisan  yang  berisi  1. Pendahuluan,  2.  Metode  Penelitian  (bisa  meliputi analisis,  arsitektur,  metode  yang  dipakai  untuk menyelesaikan  masalah,  implementasi),  3.  Hasil  dan Pembahasan,  4.  Kesimpulan,  5.  Ucapan  terimakasih (kalau ada) dan Daftar Rujukan.
Berdasarkan  dari  alasan  dan  penelitian  tersebut,  maka pertanyaan-pertanyaan yang muncul pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  implementasi  algoritma  CNN  untuk mengklasifikasikan citra undertone?
2. Seberapa  besar  akurasi  yang  didapatkan  dari  hasil klasifikasi menggunakan algoritma CNN?

## 2. Metode Penelitian
Alur proses penelitian pada implementasi deep learning untuk klasifikasi citra undertone menggunakan algoritma convolutional neural network seperti Gambar 2.
Mulai
Studi Literatur Pengumpulan data dan Wawancara Perancangan Preprocessing Perancangan CNN Perancangan Pengujian Kesimpulan

## Selesai

## Gambar 2 Diagram Alir Penelitian
Jelaskan metode preparasi dan teknik karakterisasi yang digunakan. Jelaskan dengan ringkas, tetapi tetap akurat seperti ukuran, volume, replikasi dan teknik pengerjaan. Untuk  metode  baru  harus  dijelaskan  secara  rinci  agar peneliti lain dapat mereproduksi percobaan. Sedangkan metode  yang  sudah  mapan  bisa  dijelaskan  dengan memetik rujukan.
1. Studi Literatur
Pada  tahap  awal  ini  dilakukan  mengenai  studi  literatur dari  berbagai  sumber  yang  tersedia  seperti  jurnal, skripsi,  buku,  website  maupun  sumber  lain  yang memiliki  keterkaitan  dengan  permasalahan  yang dihadapi.
2. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  untuk  mencari  data-data citra  warna  urat  nadi  yang  dimiliki  perempuan  di beberapa daerah di Indonesia yaitu dengan cara manual seperti  pengambilan  gambar  warna  urat  nadi  pada pergelangan  tangan  menggunakan  kamera  smartphone. Setelah  pengumpulan  data  kemudian  dilakukan wawancara  dengan  pakar  atau  ahli  dibidangnya  untuk
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
menambah  informasi  yang  lebih  akurat  dalam membedakan  tipe  undertone  yang  dibagi  menjadi  tiga kelas yaitu cool, warm, dan neutral.
3. Perancangan Preprocessing
Pada tahap selanjutnya, data yang telah diperoleh akan dilakukan  proses  preprocessing.  Preprocessing  yang akan dilakukan pada penelitian ini yaitu menyeragamkan  ukuran  gambar  menjadi  64x64  pixel, kemudian  dilakukan  augmentasi  pada  setiap  gambar dengan  cara  rotate,  dan  zoom.  Pada  tahap  ini  akan dilakukan  pembagian  dataset  dengan  jumlah  3000 gambar  yang  akan  dibagi  menjadi  80%  untuk  data training dan 20% data testing.
Table 2 Augmentasi Jumlah Dataset Label Data Asli Hasil Augmentasi Jml Orang Cool 36 <17 Neutral 32 17-18,4 Warm 37 18,5-25 Table 2.1 Pembagian Dataset Keterangan Rasio Jumlah Data Train 0,8 2400 Data Test 0,2 6000
4. Rancangan Convolutional Neural Network (CNN) Setelah dilakukan pembuatan data, langkah selanjutnya melakukan  model  CNN.  Umumnya  dalam  CNN memiliki  2  tahapan,  yaitu  tahap  feature  learning  dan classification.  Input  gambar  pada  model  CNN menggunakan  citra  yang  berukuran  64x64.Citra masukan  kemudian  akan  diproses  terlebih  dahulu melalui  proses  konvolusi  dan  proses  pooling  pada tahapan  feature  learning.  Setiap  konvolusi  memiliki jumlah filter dan ukuran kernel yang berbeda. Kemudian dilakukan  proses  flatten  atau  proses  mengubah  feature map hasil pooling layer kedalam bentuk  vector. Proses ini disebut dengan tahap fully connected layer. Berikut adalah  rancangan  dari  arsitektur  CNN  pada  penelitian ini:
Table 2.2 Diagram Alir Arsitektur CNN
Berdasarkan  Tabel  2.2  dijelaskan  bahwa terdapat  dua  tahapan  dalam  arsitektur  CNN, yaitu feature  learning dan classification . Feature learning adalah teknik yang memungkinkan  sebuag  sistem  berjalan  secara otomatis  untuk  menentukan  representasi  dari sebuah image menjadi features yang  berupa angka-angka  yang  mempresentasikan image tersebut.  Tahap classification adalah  sebuah tahap dimana hasil dari feature learning akan digunakan untuk proses klasifikasi berdasarkan subclass yang  sudah  ditentukan. Berikut adalah rancangan arsitektur CNN:
Pada Gambar 3.2 merupakan rancangan arsitektur CNN dimana  pada  konvolusi  pertama  menggunakan  jumlah filter  sebanyak  32  dan  kernel  dengan  matriks  3x3. Kemudian  dilakukan  proses  pooling  menggunakan ukuran  pooling  2x2  dengan  pergeseran  mask  sebanyak dua  langkah.  Kemudian  pada  tahapan  konvolusi  kedua
Gambar 2.1 Rancangan arsitektur CNN
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 52 – 62
dengan  menggunakan  jumlah  filter  sebanyak  64  dan kernel  dengan  matriks  2x2.  Kemudian  di  lanjutkan dengan  flatten  yaitu  merubah  output  dari  proses konvolusi  yang  berupa  matriks  menjadi  sebuah  vector yang selanjutnya akan diteruskan pada proses klasifikasi dengan  menggunakan  multi  layer  perceptron  dengan jumlah  neuron  pada  lapisan  tersembunyi  yang  telah ditentukan.  Kelas  dari  citra  kemudian  diklasifikasikan berdasarkan nilai dari neuron pada lapisan tersembunyi dengan menggunakan fungsi aktivasi softmax. 5. Rancangan Pengujian
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melakukan  evaluasi terhadap  model  yang  dihasilkan  oleh  CNN.  Pengujian dilakukan  dua  tahap  yaitu  tahap  training  dan  tahap testing. Tahap training adalah tahap dimana model CNN diuji  dengan  data  latih  yang  sudah  disediakan.  Jumlah data latih yang disediakan sebanyak 2400 data gambar. Tahap testing adalah tahap pengujian model yang sudah dilakukan  tahap  pelatihan.  Jumlah  data  latih  dalam penelitian ini sebanyak 600 data gambar. Pada tahap ini model di uji dengan gambar yang berbeda dengan tujuan menguji  apakah  model  sudah  menghasilkan  performa yang baik dalam mengklasifikasikan sebuah gambar. 6. Kesimpulan Pada  tahap  akhir  akan  dibuat  suatu  kesimpulan  yang berasal  dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  data  yang data  yang  telah  diuji  berdasarkan  rumusan  masalah. Diharapkan  dalam  proposal  ini  dapat  menghasilkan klasifikasi tipe undertone dengan akurasi yang baik.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Preprocessing
Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi tiga kelas citra gambar undertone, yaitu cool, warm dan neutral dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN).  Proses  utama  dalam  pembuatan  model  ini diawali  dengan  proses  preprocessing.  Proses  ini merupakan  suatu  tahap  untuk  mempersiapkan  data mentah menjadi data yang siap digunakan dalam proses berikutnya.  Terdapat  dua  langkah  dalam  proses preprocessing yaitu augmentasi dan pembagian data.
Untuk  proses  augmentasi  data  dilakukan  terhadap dataset  undertone  yang  telah  dikelompokan  menjadi  3 kelas,  yang  pertama  yaitu  cool  dengan  jumlah  data gambar  sebanyak  36,  untuk  warm  dengan  jumlah  data gambar  sebanyak  37  dan  untuk  neutral  dengan  jumlah data gambar sebanyak 32. Selanjutnya memasuki proses augmentasi  data,  dimana  dalam  proses  tersebut dilakukan  perubahan  dan  peningkatan  jumlah  data. Augmentasi dilakukan terhadap data gambar yang akan digunakan agar data gambar tidak sebesar gambar asli, sehingga meringankan beban komputer pada saat proses pelatihan.  Sebelum  memasuki  proses  augmentasi, resolusi gambar asli telah dirubah menjadi 64x64 piksel,
melalui  proses  augmentasi  tesebut  akan  diperbanyak menjadi  3000  gambar  dengan  tambahan  proses  rotate dan zoom.
Langkah selanjutnya, gambar dibagi dengan perbandingan  8:2  dimana  data  train  diperbanyak  2400 kali sedangkan untuk data test sebanyak 600 kali untuk masing-masing  kelasnya,  sehingga  menghasilkan  7800 data  train  dan  sebanyak  1800  data  test.  Sampel  data gambar asli yang digunakan dapat dilihat pada Gambar dibawah ini.
Gambar 3 Data Asli Cool Gambar 3.1 Data Asli Neutral Gambar 3.2 Data Asli Warm Kemudian melalui proses augmentasi tersebut menghasilkan data yang terdeteksi benar pada data asli yaitu 2364 data train dan 564 data test untuk tipe cool, sedangkan  untuk  neutral  menghasilkan  2368  data  train dan 568 data test, serta untuk warm menghasilkan 2363 data train dan 563 data test. Selanjutnya untuk prosesnya bisa dilihat pada gambar dibawah.
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 52 – 62
Gambar 3.3 Proses augmentasi untuk training cool
Gambar  3.3  merupakan  source  code  untuk  melakukan augmentasi untuk data training pada tipe undertone cool dengan me-rotate dan men-zoom gambar.
Gambar 3.4 Proses augmentasi untuk testing cool
Gambar  3.4  merupakan  source  code  untuk  melakukan augmentasi untuk data testing pada tipe undertone cool dengan me-rotate dan men-zoom gambar.
Gambar 3.6 Proses augmentasi untuk training neutral
Gambar  3.6  merupakan  source  code  untuk  melakukan augmentasi  untuk  data  training  pada  tipe  undertone neutral dengan me-rotate dan men-zoom gambar.
Gambar 3.7 Proses augemntasi untuk testing neutral
Gambar  3.7  merupakan  source  code  untuk  melakukan augmentasi  untuk  data  testing  pada  tipe  undertone neutral dengan me-rotate dan men-zoom gambar.
Gambar 3.8 Proses augmentasi untuk training warm
Gambar  3.8  merupakan  source  code  untuk  melakukan augmentasi  untuk  data  training  pada  tipe  undertone warm dengan me-rotate dan men-zoom gambar.
Gambar 3.9 Proses augmentasi untuk testing warm
Gambar  3.9  merupakan  source  code  untuk  melakukan augmentasi  untuk  data  testing  pada  tipe  undertone neutral dengan me-rotate dan men-zoom gambar.
Dari  gambar  script  diatas  merupakan  suatu  proses augmentasi dan sekaligus pembagian data, file data yang sudah  diaugmentasi  tersebut  akan  tertuju  pada  folder hasil_augmentasi  lalu  dibagi  kedalam  data  testing  dan training.  Dalam  proses  pembagian  dataset  akan mengakses pada data yang terdapat di “C:\Users\HP\Videos\Skripsi\dataset\hasil_augmentasi ”.
3.2 Arsitektur Jaringan
Proses  utama  dalam  pembuatan  model  ini  diawali dengan proses training data. Proses ini bertujuan untuk pembentukan  model  yang  akan  digunakan  untuk pengujian  data  testing.  Parameter  untuk  mengukur tingkat  keberhasilan  model  adalah  nilai  akurasi.  Nilai akurasi  model  dapat  ditentukan  dengan  melakukan pengujian  menggunakan  data  testing.  Proses  training menggunakan  packages  Keras  pada  python  dengan back-end tensorflow. Keras merupakan salah satu modul yang  dibuat  oleh  Google  untuk  mempermudah  dalam research mengenai neural network dan mampu berjalan diatas  tensorflow.Gunakan  tipe  huruf  Times  New Roman pada seluruh naskah, dengan ukuran huruf 10pt seperti yang telah dicontohkan pada panduan penulisan ini. Jarak spasi adalah single dan isi tulisan atau naskah
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 52 – 62
menggunakan  perataan  kiri-kanan  ( justified ),  kecuali pada tabel, gambar dan daftar rujukan.
Untuk  menghasilkan  model  optimal.  Penelitian  ini menggunakan  input  gambar  dengan  ukuran  64x64x3, tujuannya untuk membandingkan nilai akurasi berdasarkan ukuran gambarnya. Arsitektur diatas dapat dijelaskan seperti penjelasan dibawah ini :
1. Proses  konvolusi  pertama  digunakam  kernel berukuran  3x3  dan  jumlah  filter  sebanyak  32  filter, proses konvolusi ini adalah proses kombinasi antara dua buah  matriks  yang  berbeda  untuk  menghasilkan  suatu nilai matriks yang baru. Setelah proses konvolusi, maka ditambahkan  sebuah  aktivitas  fungsi  yaitu  RELU (Retrified  Linear  Unit).  Fungsi  aktivasi  ini  bertujuan untuk mengubah nilai negative menjadi nol (menghilangkan  nilai  negative  dalam  sebuah  matriks hasil  konvolusi).  Hasil  konvolusi  ini  memiliki  ukuran yang  sama  yakni  64x64  karena  pada  saat  proses konvolusi digunakan nilai padding 0.
2. Proses  pooling,  merupakan  pengurangan ukuran  matriks  dengan  menggunakan  operasi  pooling. Terdiri  dari  sebuah  filter  dengan  ukuran  tertentu  yang akan  secara  bergantian  bergeser  pada  seluruh  area feature  map. Penelitian  ini  menggunakan  max-pooling untuk  mendapatkan  nilai  matriks  yang  baru  hasil  dari proses poolong. Berdasarkan hasil pooling menghasilkan  matriks  baru  berukuran  32x32  dengan menggunakan  kernel  pooling  2x2.  Cara  kerja  max- pooling  adalah  mengambil  nilai  paling  maksimum berdasarkan pergeseran kernelnya sebanyak nilai stridei yaitu 2.
3. Proses konvolusi kedua yaitu meneruskan hasil dari proses pooling pertama yakni dengan input matriks gambar sebesar 32x32 dengan jumlah filter sebanyak 64 filter dan ukuran kernel 3x3. Proses konvolusi kedua ini menggunakan fungsi aktivasi RELU.
4. Proses  selanjutnya  masuk  ke  proses  pooling
yang  kedua,  proses  ini  hampir  sama  dengan  proses pooling yang pertama, namun ada perbedaan pada nilai output  akhir  matriksnya.  Output  yang  dihasilkan memiliki ukuran gambar 16x16.
5. Selanjutnya flatten atau fully connected. Pada tahap  ini  digunakan  hanya  satu  hidden  layer  pada jaringan multi layer perceptron. Flatten disini mengubah
output  pooling  layer  menjadi  sebiah  vector.  Sebelum melakukan proses klasifikasi atau memprediksi gambar, pada proses ini dugunakan nilai dropout. Dropout adalah sebuah  teknik  regulasi  jaringan  syaraf  dengan  tujuan memilih  beberapa  neuron  secara  acak  dan  tidak  akan dipakai  selama  proses  pelatihan,  dengan  kata  lain neuron-neuron tersebut dibuang secara acak. Tujuan dari proses ini yaitu mengurangi overfitting pada saat proses training.
6. Proses  terakhir  adalah  penggunaan  aktivasi fungsi Softmax.
Berdasarkan  uraian  penjelasan  dari  arsitektur  jaringan diatas,  arsitektur  tersebut  digunakan  untuk  proses training. Sehingga dari proses training didapatkan model dari arsitektur tersebut. Berikut model yang terbentuk:
No Nama Size Parameter 0 Input 64*64*3 0 1 Conv2d_1 (64+(2*1)-
(3-1)) = 64*64*32 ((3*3*3)+1)*32  = 896
2 MaxPool_1  32*32*32 0 3 Conv2d_2 (32+(2*1)-
(3-1)) = 32*32*64 ((3*3*32)+1)*64 = 18496
4 MaxPool_2  16*16*32 0 5 Flatten 16384 0 6 Dense 256 (16384*256)+256= 4194560 7 Output 3 (256+1)*3 = 771 Total 4.214.723
Gambar 4.10 Arsitektur Jaringan
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Tabel diatas merupakan model yang terbentuk dari hasil training.
Untuk menghitung input kedalam konvolutional  digunakan  rumus  “input_size  + 2*padding  –  (filter_size  =1)”.  Total  parameter  yang terbentuk dari model sebanyak 4.214.723 neuron.
3.2.1. Proses Convolutional Layer
Konvolusi merupakan proses mengkombinasi dua buah deret angka yang menghasilkan deret angka yang ketiga. Jika  di  implementasikan  angka  pada  konvolusi  akan berbentj  matriks  array.  Pada  input,  gambar  memiliki ukuran  64x64  piksel,  yang  menunjukan  bahwa  tinggi dan  lebar  piksel  dari  gambar  sebesar  64  dan  gambar tersebut memiliki 3 channel yaitu RGB. Setiap channel piksel  memiliki nilai matriks yang berbeda-beda. Input akan  di  konvolusi  dengan  nilai  filter  yang  sudah ditentukan.  Filter  merupakan  blok  lain  atau  kubus dengan tinggi dan lebar yang lebih kecil namun dengan kedalaman  yang  sama.  Filter  digunakam  untuk menentukan  pola  apa  yang  akan  dideteksi  yang selanjutnya  dikonvolusi  atau  dikalikan  dengan  nilai matriks.  Jumlah  filter  pada  konvolusi  ini  sebanyak  64 piksel  dengan  ukuran  kernel  (3x3)  dengan  arti  bahwa gambar  yang  dihasilkan  dari  konvolusi  akan  sebanyak 64 fitur map.

## Gambar 4.11 Perhitungan Proses Konvolusi
Gambar  5.4  menunjukan  proses  konvoluso  dengan menggunakan ukuran kernel 3x3, dengan menggunakan stride  1.  Stride  artinya  jumlah  pergeseran  kernel terhadap matriks input berjumlah satu. Jika divisualisasikan sebagai berikut:

## Gambar 4.12 Posisi Kernel Pada Konvolusi
Gambar 4.12 menunjukan perhitungan dot product pada proses konvolusi dimana sebuah kernel ukuran 3x3 yang dimulai pada sisi bagian kiri. Proses ini disebut dengan sliding  window.  Pada  penelitian  ini  diberikan  nilai padding 1, yaitu adanya penambahan nilai 0 disekeliling nilai  matriks  input  supaya  input  dan  output  memiliki nilai  matriks  yang  sama,  sehingga  tidak  mengurangi informasi-informasi  pada gambar. Proses ini dilakukan dari  ujung  kiri  atas  sampai  ujung  kiri  bawah. Perhitungan dot product dapat dilihat sebagai berikut:
a.
Position 1 = (3x1) + (5x(-1) + (1x1) + (1x(-1))
+ (5x1) +
(3x (-1)) + (3x1) + (7x (-1)) + (8x1) = -10 b. Position 2 = (1x1) + (5x(-1) + (3x1) + (3x(-1))
+ (7x1) +
(8x (-1)) + (1x1) + (1x (-1)) + (1x1) = -8 c. Position 3 = (3x1) + (7x(-1) + (8x1) + (1x(-1))
+ (1x1) +
(1x (-1)) + (3x1) + (2x (-1)) + (6x1) = -2 d. Position 4 = (5x1) + (1x(-1) + (2x1) + (5x(-1))
+ (3x1) +
(2x (-1)) + (7x1) + (8x (-1)) + (1x1) = 0 e. Position 5 = (5x1) + (3x(-1) + (2x1) + (7x(-1))
+ (8x1) +
(1x (-1)) + (1x1) + (1x (-1)) + (4x1) = 0 f. Position 6 = (7x1) + (8x(-1) + (1x1) + (1x(-1)) + (1x1) + (4x (-1)) + (2x1) + (6x (-1)) + (4x1) = -12 g. Position 7 = (1x1) + (2x(-1) + (5x1) + (3x (-1)) + (2x1) + (3x (-1)) + (8x1) + (1x (-1)) + (2x1) = 7 h. Position 8 = (3x1) + (2x (-1) + (3x1) + (8x(-1)) + (1x1) + (2x (-1)) + (1x1) + (4x (-1)) + (6x1) = -16 i. Position 9 = (8x1) + (1x(-1) + (2x1) + (1x(-1))
+ (4x1) +
(6x (-1)) + (6x1) + (4x (-1)) + (7x1) = 1
Sebelum  dilanjutkan  ke  proses  pooling  layer,  untuk menghilangkan  nilai  negative  pada  hasil,  maka  pada arsitektur  jaringan  digunakan  aktivasi  ReLU  setelah proses konvolusi. Fungsi dari aktivasi ini adalah dengan malukan threshold dari 0 hingga infinity. Nilai yang ada pada hasil konvolusi yang bernilai negative akan diubah dengan  aktivitas  ini  menjadi  nol  dan  yang  lainnya sampai infinity.
3.2.2. Proses Pooling
Pooling merupakan pengurangan ukuran matriks dengan menggunakan operasi pooling (penggabungan). Metode yang digunakan dalam proses pooling ini menggunakan max-pooling.  Max-pooling  merupakan  salah  satu metode  umum  yang  bisa  digunakan  oleh  peneliti  yang berkaitan  dengan  deep  learning.  Berikut  merupakan gambaran dari max-pooling:
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 52 – 62

## Gambar 4.13 Proses Pooling
Proses  pooling  ini  menggunakan  ukuran  2x2  dengan stride  1  dimana  jumlah  pergeseran  kernel  terhadap matriks input berjumlah satu. Dalam proses pooling ini digunakan  metode  max-pooling,  dimana  window  akan bergeser  sesuai  dengan  ukuran  dan  stridenya  untuk mendapatkan  nilai  paling  maksimum.  Terlihat  pada gambar 4.13 output dari  proses ini memiliki  nilai yang paling maksimum yang di ambik dari matriks fitur map hasil  konvolusi.  Hasil  max-pooling  tersebut  berukuran 2x2.

## 3.2.3. Proses Fully Connected
Selanjutnya  adalah  fully  connected  layer.  Proses  ini bertujuan  untuk  melakukan  transformasi  pada  dimensi data agar data dapat diklasifikasikan secara linear.

## Gambar 4.14 Proses Fully Connected Layer
Gambar  4.14  merupakan  proses  converting  hasil  fitur map  max-pooling  menjadi  flatten  atau  vector.  Dalam proses ini nilai input matriks dari layer sebelumnya akan diubah  menjadi  vector.  Jaringan  ini  umumnya menggunakan  lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya  di mana  setiap  piksel  dianggap  sebagai  neuron  terpisah. Dalam  proses  ini  biasanya  diterapkan  metode  dropout. Metode  ini  bertujuan  untuk  menonaktifkan  beberapa edge  yang  terhubung  ke  setiap  neuron  untuk menghindari  overfiting.  Setelah  itu  proses  terakhir adalah klasifikasi. Dalam proses ini digunakan aktivasi fungsi  softmax.  Aktivasi  ini  akan  membantu  untuk mengklasifikasikan  input  terhadap  targetnya  yaitu kedalam 3 kelas undertone.

## 3.2.4. Model Hasil Training
Setelah  melalui  beberapa  proses  dalam  algoritma Convolutional  Neural  Network  didapatkan  hasil training. Proses ini menggunakan jumlah 30 epoch, nilai learning rate 0.001. Berikut grafik hasil training:

## Gambar 4.15 Training Graph
Berdasarkan  gambar  4.15  accuracy  dan  training model mencapai 98% dengan nilai loss sebesar 0, 0214. Proses training disini menggunakan learning rate 0.001 dengan input  gambar  sebesar  64x64  piksel.  Waktu  pelatihan yang  dibutuhkan  untuk  30  epoch  dalam  menjalankan training  model  ini  yaitu  210  menit.  Semakin  banyak epoch maka semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk training model. Kemudian accuracy dari data validation mencapai 99% dengan nilai loss sebesar 0, 0239.

## 4.2.5. Hasil Testing
Setelah  dilakukan  pengujian  diperoleh  hasil  terdeteksi benar pada masing-masing kelas yaitu:
a. Cool
1. Terdapat  596  gambar  yang  terdeteksi  benar
cool.
2. Terdapat 3 gambar yang salah dideteksi neutral.
3. Tedapat 1 gambar yang salah dideteksi warm.
Kesimpulannya  untuk  hasil  model  dapat  memprediski benar pada kelas cool sebesar 596/600% = 99, 33%
b. Warm 1. Terdapat  598  gambar  yang  terdeteksi  benar
warm.
2. Terdapat 2 gambar yang salah dideteksi neutral.
3. Terdapat 0 gambar yang salah terdetekdi cool.
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Kesimpulannya  untuk  hasil  model  dapat  memprediksi benar pada kelas warm sebesar 598/600% = 99,67 %
c. Neutral
1. Terdapat  597  gambar  yang  benar  dideteksi
neutral.
2. Terdapat 3 gambar yang salah dideteksi warm.
3. Terdapat 0 gambar yang salah dideteksi cool.
Kesimpulannya  untuk  hasil  model  dapat  memprediksi benar pada kelas neutral sebesar 597/600 % = 99, 5%
Tabel 4.2 Perhitungan Akurasi
Tabel 4.2 merupakan tabel perhitungan akurasi dimana terdapat  beberapa  warna.  Warna  kuning  menunjukan kelas  prediksi,  warna  oren  sebagai  kelas  actual  dan warna ungu sebagai letak fungsi True Positif.
Akurasi Pengujian
= (TA+TB+TC)/(AA+AB+AC+BA+BB+BC+CA+CB+
CC) =
(596+598+597)/(596+1+3+0+598+0+2+0+3+597)
= (1791
)/1800 x100
=  99,
5%
Dari hasil perhitungan menggunakan confussion matrix untuk  mengetahui nilai  akurasi  dari  model yang dibuat menghasilkan  nilai  sebesar  99,5  %,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  yang  telah  dibuat  memiliki akurasi yang cukup tinggi.
3.3. Layout Naskah
Cara mudah membuat layout adalah dengan menggunakan panduan ini secara langsung.
3.4 Headings
Gunakan  style  heading  dalam  template  ini  secara langsung.  Style  sudah  diformat  sedemikian  rupa sehingga memberikan jarak heading yang sesuai.
3.5 Bullet dan Numbering
Pada  dasarnya  disarankan  untuk  tidak  menggunakan numbering (1,2,3...,  a,b,c  dst)  dalam  pembahasan naskahnya, ubah menjadi dalam bentuk kalimat. Hindari menggunakan Bullet/ daftar  berurut  dengan  simbol  *, √ dan lainnya.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  terkait  klasifikasi citra  undertone  menggunakan  algoritma  Convolutional Neural Network (CNN) berdasarkan analisis yang telah dilakukan, diperoleh beberapa kesimpulan yaitu:
1. Bahwa  dalam  pengimplentasian  algortma  CNN untuk  mengklasifikasikan  citra  undertone  berhasil dengan  sangat  baik  dengan  hasil  akurasi  pengujian model sebesar 99,61%
2. Model CNN pada penelitian ini menggunakan input berukuran  64x64,  jumlah  epoch  30,  data  training 2400  dan  data  testing  600.  Menghasilkan  tingkat akurasi  training  dan  testing  dalam  melakukan klasifikasi  citra  gambar  undertone  sebesar  98% training dan 99% testing.
Ucapan Terimakasih [jika ada]
Sebutkan nama pemberi dana dan pemberi fasilitas yang membantu.

## Daftar Rujukan
[1] A.  J.  Pitoyo  and  H.  Triwahyudi,  "DINAMIKA PERKEMBANGAN  ETNIS  DI  INDONESIA DALAM  KONTEKS  PERSATUAN  NEGARA," Populasi, vol. 25, pp. 64-81, 2017.
[2] F.  D.  R.  Sari,  R.  H.  Sudrajat  and  I.  I.  Wahyuni, "REPRESENTASI CANTIK PEREMPUAN
INDONESIA  DALAM  IKLAN  TELEVISI  CITRA HANDBODY  LOTION  “DARI  CITRA  UNTUK PEREMPUAN INDONESIA”," Jurnal Sosioteknologi , vol. XV, pp. 86-95, 2016. [3] M. Silvana and R. Kurnia, "SISTEM
PENDETEKSIAN KESERASIAN WARNA KULIT  DAN  BUSANA  SECARA  OTOMATIS UNTUK JENIS KELAMIN PEREMPUAN
BERBASIS IMAGE PROCESSING," Jurnal Nasional Teknik Elektro , vol. III, pp. 18-24, 2014.
[4] L.  D.  Elianti  and  V.  I.  S.  Pinasti,  "MAKNA
Rizka Fayyadhila 1 , Apri Junaidi 2 , Novian Adi Prasetyo 3
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021)
Vol . 1 No. 2 (2021) 52 – 62
PENGGUNAAN MAKE UP SEBAGAI
IDENTITAS  DIRI,"  Jurnal  Pendidikan  Sosiologi, pp. 1-18, 2017.
[5] R.  Kristiani  and  A.  Puspitorini,  "TATA  RIAS KOREKTIF  UNTUK  WARNA  KULIT  GELAP PADA PENGANTIN BRIDAL," e-Journal , vol. VI, pp. 80- 85, 2017.
[6] I.  P.  Sari,  "Rekonstruksi  dan  Manipulasi  Simbol Kecantikan," J u r n a l H a w a, vol. I, pp. 1-18, 2019.
[7] R.  Puspa,  "Isu  Ras  dan  Warna  Kulit  dalam Konstruksi  Kecantikan  Ideal  Perempuan,"  vol. XXIII, pp. 312-323, 2020.
[8] "The  Body  Shop,"  Skin  Tone  Vs.  Undertone,  7 October 2019.
[9] R.  Asmara  and  A.  ,  "Pengolahan  Data  Rehabilitas Penyalahgunaan  Narkoba  Pada  Klinik  Aqilah Payakumbih,"  Jurnal  J-Click,  vol.  IV,  pp.  74-83, 2017.
[10] I. W. S. E.P, A. Y. Wijaya and R. Soelaiman,
"Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (CNN)  pafa  Caltech  101,"  Jurnal Teknik ITS, vol. V, no. 1, pp. 65-69, 2016.
[11] F.   Kirom,   "Studi Literatur  :  Macam-
Macam  Metode  Menggunakan  Pendekatan  Deep Learning dan Contoh Penerapannya," Malang, 2016.