Vol. 5 No. 2 Juli 2024

## Klasifikasi Bentuk Bingkai (Frame) Kacamata Menggunakan CNN dengan Arsitektur Inception V3 dan Augmented Reality Berbasis Android
Valdy Ramadhan 1 , Mochamad Wisuda Sardjono 2 , Margi Cahyanti 3 , Ericks Rachmat Swedia 4 , M. Ridwan Dwi Septian 5
1,4,5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma
2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
Email: valdyramadhann@gmail.com , moch_wisuda@staff.gunadarma.ac.id , margi@staff.gunadarma.ac.id , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id, ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id

## ABSTRAK
Kacamata  tidak  hanya  menjadi  salah  satu  jenis  alat  bantu  penglihatan  bagi  penderita  penyakit mata, tetapi juga menjadi salah satu bagian pada dunia fashion yang semakin popular. Pemilihan desain bingkai kacamata dapat mempengaruhi penampilan seseorang dalam berbusana sehingga untuk menentukan pilihan harus memperhatikan dua aspek penting, yaitu gaya dan kenyamanan, serta  dapat  mengubah  kesan  pada  wajah  seseorang.  Dalam  merancang  bingkai  kacamata  perlu berdasarkan  ilmu  pengukuran  tubuh  manusia,  karena  masing-masing  ukuran  dan  bentuk  pada organ  manusia  berbeda  satu  sama  lain.  Sehingga  dengan  keberagaman  bentuk  wajah  manusia tersebut menjadi sangat penting dalam membuat pemilihan bingkai kacamata dan tantangan dalam melakukan  penelitian  untuk  membangun  aplikasi  untuk  merekomendasikan  bingkai  kacamata sesuai dengan bentuk wajah. Dengan era teknologi saat ini, dimungkinkan menerapkan kecerdasan buatan  (AI)  dan Machine  Learning (ML)  menjadi  solusi  terbaik  menjawab  tantangan  tersebut. Beberapa penelitian telah mencoba mengklasifikasikan bentuk wajah dengan menggunakan ML, dengan hasil terbaik menggunakan arsitektur Inception V3. Dalam penelitian ini dikembangkan aplikasi  berbasis  Unity  3D  yang  menggabungkan Augmented  Reality (AR)  dengan  ML  untuk merekomendasikan bentuk bingkai kacamata berdasarkan bentuk  wajah.  Hasil pelatihan model Inception V3 menunjukkan peningkatan kinerja seiring waktu. Namun, perlu mengatasi overfitting pada data validasi. Pada pengujian data test, model mencapai akurasi sekitar 78.6%, menunjukkan kemampuan  prediksi  yang  baik.  Teknologi  ini  memiliki  potensi  untuk  membantu  konsumen membuat keputusan yang lebih tepat dalam pemilihan kacamata.
Kata  Kunci  : Bentuk  Bingkai  Kacamata,  Bentuk  Wajah,  Inception  V3, Augmented  Reality,  C#, Python, CNN

## ABSTRACT
Glasses  are  not  only  a  type  of  vision  aid  for  people  with  eye  diseases,  but  they  are  also  an increasingly popular part of the fashion world. The choice of eyeglass frame design can influence a  person's  appearance  in  clothing,  so  when  making  a  choice  you  must  pay  attention  to  two important aspects, namely style and comfort, and can change the impression on a person's face. When designing eyeglass frames, it is necessary to use the science of measuring the human body, because each human organ's size and shape are different from each other. So, with the diversity of
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
human facial shapes, it becomes very important in making the choice of eyeglass frames and the challenge in conducting research to build an application to recommend eyeglass frames according to face shape. With the current technological era, it is possible to apply Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) to be the best solution to answer these challenges. Several studies have  tried  to  classify  facial  shape  using  ML,  with  the  best  results  using  the  Inception  V3 architecture.  In  this  research,  a  Unity  3D-based  application  was  developed  that  combines Augmented  Reality  (AR)  with  ML  to  recommend  eyeglass  frame  shapes  based  on  face  shape. Inception V3 model training results show performance improvements over time. However, it is necessary to overcome overfitting in validation data. In testing the test data, the model achieved an accuracy of around 78.6%, indicating good prediction ability. This technology has the potential to help consumers make more informed decisions when selecting glasses
Keywords: Eyeglasses Frame Shape, Face Shape, Inception V3, Augmented Reality, C#, Python, CNN

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  bingkai  kacamata  menjadi  salah  satu  bagian  penting  dalam  berbusana,  saat  ini kacamata tidak sekadar sebagai alat bantu penglihatan bagi penderita penyakit mata (Zhao, Zhou, & Zhang, 2020). Dalam kacamata terdapat 2 bagian, diantaranya: lensa dan bingkai. Dari 2 bagian ini, bingkai kacamata menjadi berpengaruh dalam dunia fasion atau berbusana. Seseorang ingin berpenampilan  menarik  dengan  berkacamata  tidak  perlu  memiliki  masalah  pada  mata,  cukup memilih bingkai kacamata. Dalam memilih perlu diperhatikan bentuk bingkai, warna bingkai, dan bahan  bingkai.  Hal  tersebut  akan  mempengaruhi  gaya  dan  kenyamaan  seseorang  dalam menggunakan kacamata (Graham & Ritchie, 2019).
Dalam membentuk bingkai kacamata perlu diperhatikan pengukuran dan seni penerapan yang menetapkan geometri fisik, sifat massa, dan kemampuan kekuatan tubuh manusia (Krzeszowski, et al., 2023). Dengan menggunakan antropometri, dimensi suatu produk harus dapat dicari dari dimensi  tubuh  manusia.  Antropometri  telah  diakui  sebagai  hal  penting  dalam  keberhasilan merancang dan mengukur helm pelindung kepala, kacamata, dan respirator (Krzeszowski, et al., 2023). Menentukan pilihan bingkai kacamata salah satunya dipengaruhi dengan memperhatikan bentuk wajah setiap individu, disebabkan oleh keragaman bentuk wajah yang dimiliki oleh setiap individu  (Young,  Natalia,  Sudirman,  &  Seong  Ko,  2019).  Sehingga  ketika  seseorang  ingin menggunakan kacamata, hal pertama yang dilakukan adalah mencoba semua bingkai kacamata yang terdapat pada optik kacamata. Mengakibatkan butuh waktu lama dalam menentukan pilihan karena banyaknya bingkai yang dicoba. Salah satu tantangan menemukan bingkai kacamata yang cocok untuk seseorang, karena pilihan yang salah dapat mengurangi kenyamanan saat digunakan dan estetika penampilan. Keberagaman bentuk dan dimensi bingkai kacamata seringkali membuat konsumen  merasa  kesulitan  dalam  menentukan  pilihan  yang  sesuai  dengan  bentuk  wajah konsumen. Sebagian besar konsumen tidak memiliki pengetahuan tentang bentuk wajah dan tipe wajah  yang  seharusnya  dipertimbangkan  dalam  memilih  atau  menentukan  bingkai  kacamata (Hapsari,  Gernowo,  &  Widodo,  2020).  Setiap  individu  mengharapkan  bantuan  untuk  penilaian kesesuaian  kacamata  untuk  ukuran  dan  juga  aspek  estetika  dari  bingkai  kacamata  (Brooks  & Borish,  2007).  Penelitian  sebelumnya  mengenai  pemilihan  bingkai  kacamata  telah  dilakukan
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
dengan menggunakakan algoritma CART dengan penerapan model morfologi indeks wajah dalam identifikasi bentuk wajah (Hapsari, Gernowo, & Widodo, 2020). Algoritma CNN digunakan dalam memilih bentuk bingkai kacamata juga telah diterapkan dengan klasifikasi bentuk wajah pengguna yang  merupakan  oval  atau  bukan  oval,  menggunakan  kacamata  yang  telah  direkomendasikan (Young, Natalia, Sudirman, & Seong Ko, 2019).
Semakin banyak teknologi canggih yang dapat memudahkan kegiatan di era digital, pemanfaatn Artificial  Intelligence (AI)  sebagai  sebuah  teknik  untuk  meniru  kemampuan  intelektual  yang dimiliki  oleh  manusia  atau  bahkan  benda  mati,  dengan  tujuan  untuk  menyelesaikan  berbagai macam masalah (Ismawati & Ramadhanti, 2022). Machine Learning (ML) adalah subbidang dari Artificial Intelligence (AI) yang fokus pada pengembangan algoritma dan model komputer yang memungkinkan  sistem  untuk  belajar  dan  meningkatkan  kinerjanya  secara  otomatis  dari pengalaman atau data. Dalam ML, sistem komputer dapat mengenali pola dalam data, membuat prediksi, dan mengambil keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu.  Kemampuan  sistem  untuk  belajar  dan  beradaptasi  dengan  data  baru  menjadikan  ML sangat  relevan  dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  pengenalan  wajah,  klasifikasi  teks,  prediksi peramalan cuaca, mobil otonom, dan banyak lagi. Perkembangan dalam bidang machine learning telah  membuka  peluang  untuk  mengembangkan  algoritma  yang  mampu  merekomendasikan bingkai  kacamata  berdasarkan  bentuk  wajah  (Mehta  &  Mahmoud,  2022).  Dalam  situasi  ini, machine learning dapat  menjadi solusi yang sangat berguna untuk membantu konsumen dalam membuat keputusan yang lebih tepat.
Penelitian sebelumnya menyatakan bahwa ada berbagai metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan bentuk wajah dengan menggunakan machine learning . Beberapa metode yang telah diuji meliputi K-Nearest Neighbors (KNN), Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector  Machines  with  Linear  Kernel (SVM-LIN), Support  Vector  Machines  with  Radial  Basis Function  Kernel (SVM-RBF),  dan Multi-Layer  Perceptron (MLP).  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode  yang  memiliki  akurasi  paling  baik  dalam  melakukan  klasifikasi bentuk  wajah  adalah  menggunakan  arsitektur Inception V3  (Emmanuel  &  Tio,  2019).  Metode Support  Machine  Vector (SVM)  menjadi  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam klasifikasi  wajah,  dimana  proses  tersebut  dilakukan  dengan  mengklsifikasikan  sebuah  gambar sebelumnya melalui sebuah data training (Rizal, Girsang, & Prasetyo, 2019). Sistem identifikasi bentuk  wajah  untuk  pemilihan  frame  kacamata  menggunakan  metode transfer  learning telah dilakukan  dengan  arsitektur  MobileNet  dan  divisualisasikan  dengan  web  melalui browser (Hidayatillah, Mardiyantoro, & Hidayat, 2022).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Augmented Reality
Augmented Reality merupakan sebuah teknologi yang dapat menampilkan objek secara virtual dengan  bentuk  2  atau  3  dimensi  dalam  lingkungan  nyata.  Teknologi  ini  banyak  dimanfaatkan dalam  bidang  yang  membutuhkan  visualisasi  secara  nyata  melalui  perangkat  komputer (Firmantara, Mudakir, & Nuriman, 2023).
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Pada  penelitian  ini  dimanfaatkan  teknologi Augmented  Reality (AR)  bingkai  kacamata menggunakan Unity 3D berbasis Android untuk memunculkan objek 3 dimensi bingkai kacamata ke wajah pengguna agar dapat mencoba kacamata tanpa menyentuh secara fisik.
Penelitian sebelumnya mengenai pembuatan objek 3 dimensi bingkai kacamata menggunakan perangkat lunak Blender 3D, warna bingkai kacamata dapat diubah, serta wajah pengguna aplikasi sebagai marker . Sehingga ketika kamera pada smartphone mengarah ke wajah pengguna maka akan  tampil  bingkai  kacamata  berbentuk  3  dimensi  dengan  berbagai  pilihan  warna  yang  telah dibuat menggunakan perangkat lunak Blender 3D.
Dapat dilihat pada Gambar 1, mengenai bagan proses dari aplikasi AR. Kemudian teknologi tersebut  dikembangkan  pada  penelitian  ini  dengan  menerapkan  model machine  learning menggunakan arsitektur Inception V3 untuk memindai bentuk wajah sehingga dapat diakses oleh pengguna  melalui  aplikasi  yang  dibuat  dengan  Unity  3D.  Aplikasi  Unity  3D  tidak  dapat menjalankan script python  untuk  mengeksekusi machine  learning yang  telah  dibuat,  sehingga dalam penelitian ini digunakan layanan cloud agar dapat menerapkan machine learning ke aplikasi sehingga dapat mengintegrasikan keduanya.
Pembuatan  aplikasi  dimulai  dari  penentuan marker terhadap  wajah. Marker digunakan  agar dapat  menandakan  program  untuk  menampilkan  objek  dalam  aplikasi  yaitu  wajah.  Dengan marker , kamera AR akan mencari wajah hingga terdeteksi. Setelah wajah terdeteksi maka aplikasi akan menampilkan objek kacamata dalam bentuk 3 dimensi yang diambil dari database kemudian objek kacamata diposisikan pada area mata. Tersedia fitur ubah bentuk bingkai dan warna bingkai kacamata dengan tombol sehingga dapat mengubah bentuk dan warna bingkai.
Gambar 1. Bagan Proses Penelitian Sebelumnya

## 2.2. Inception V3
Dengan  arsitektur  ini  dapat  memberikan  klasifikasi  bentuk  wajah  dengan  baik  (Pratiwi  & Pardede, 2023) (Hidayat, Astuti, Yaqin, Tjilen, & Arifianto, 2023).
Dalam penelitian ini peneliti menerapkan model machine learning menggunakan CNN dengan arsitektur Inception V3  untuk  memindai  bentuk  wajah  seseorang.  Sehingga  pada  penelitian  ini arsitektur  tersebut  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  bentuk  bingkai  kacamata
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
berdasarkan bentuk wajah sehingga dapat memberikan visualisasi melalui AR dari hasil prediksi machine learning tersebut.
Pada  Gambar  2.  menampilkan  aliran  proses  dalam  penelitian  ini,  yang  merupakan pengembangan  dari  pemanfaatan AR  untuk  menampilkan  jenis  bingkai  kacamata  yang  sesuai dengan  klasifikasi  bentuk  wajah  melalui  perangkat Android.  Perangkat smartphone digunakan untuk mempermudah dalam mencoba atau menampilkan bentuk bingkai kacamata tanpa secara fisik,  kapanpun  dan  dimanapun  dapat  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini  tahap  pertama  yang dilakukan adalah pengumpulan data citra wajah sebanyak 5000 citra gambar bentuk wajah orang berasal dari Kaggle “Face Shape dataset” , terdiri dari 5 kelas: heart, oblong, oval, round, dan square (Lama,  2019).  Kumpulan  gambar  ini  dikelompokkan  menjadi  tiga  bagian: training  set, validation  set,  dan  testing  set .  Selanjutnya  dilakukan preprocessing data  dengan  melakukan augmentasi  data,  perancangan  model  CNN  menggunakan  arsitektur Inception V3  dan  bahasa pemrograman python diimplementasikan di Google Colaboratory . Training set dan validation set dilakukan preprocessing menggunakan  CNN  dengan  aristektur Inception  V3 ,  serta confusion matrix untuk menghasilkan model yang optimal. Testing set digunakan untuk melakukan pengujian model klasifikasi bentuk wajah. Testing set ini merupakan data citra gambar bentuk wajah yang tidak terdapat pada training dan validation set .
Gambar 2. Bagan Proses Penelitian Pengembangan Aplikasi
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Setelah menguji model klasifikasi bentuk wajah yang optimal tersebut, kemudian model di- deploy menggunakan  layanan cloud . Google  Cloud  Platform digunakan  dalam  penelitian  ini sebagai  layanan cloud untuk  menyimpan  model  melalui Google  Cloud  Storage dan  untuk menjalankan model menggunakan Google Cloud Functions agar aplikasi dapat melakukan post request .
Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  memindai  dan  mengirim  wajah  pengguna untuk  dikirim  dan  menerima  output  dari cloud  functions . Output tersebut  berisi  hasil  prediksi model  ML  yang  memprediksi  apakah  gambar  yang  dikirim  dari  Aplikasi  adalah  citra  wajah berbentuk heart , oblong, oval , round atau square . Kemudian aplikasi akan menampilkan wajah pengguna  beserta  bingkai  kacamata  yang  disajikan  dengan Augmented  Reality berdasarkan rekomendasi.  Bentuk  bingkai  kacamata  yang  akan  digunakan  dalam  aplikasi  rekomendasi  ini dibatasi 10 bingkai: aviator, browline, butterfly, cat eye, geometry, oval, rectangle, round, sport, dan wayfarer.

## 2.3. Metode Waterfall
Seiring  dengan  pertumbuhan  sistem  perangkat  yang  semakin  besar,  berbagai  kendala  mulai muncul.  Perkembangan  dalam  pengembangan  perangkat  lunak,  yang  dikenal  sebagai Software Development Life Cycle (SDLC) atau System Development Life Cycle , dimulai sejak tahun 1960- an. Inisialnya, SDLC digunakan untuk mengembangkan sistem skala besar yang memiliki fungsi kompleks untuk perusahaan-perusahaan besar pada masa itu. Sistem-sistem yang dikembangkan dalam  konteks  ini  bertujuan  untuk  mengelola  informasi  mengenai  kegiatan  dan  rutinitas  yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan, yang seringkali melibatkan data dalam jumlah yang besar.
Software  Development  Life  Cycle (SDLC)  adalah  suatu  proses  yang  digunakan  untuk mengembangkan  atau  mengubah  sistem  perangkat  lunak.  Proses  ini  melibatkan  penggunaan model-model dan metodologi yang telah terbukti efektif berdasarkan praktik terbaik yang telah ada sebelumnya. Salah satu model yang digunakan dalam SDLC adalah Model Waterfall , yang juga dikenal sebagai model sekuensial linier atau alur hidup klasik (Ningsih & Nurfauziah, 2023). Model Waterfall mengadopsi  pendekatan  sekuensial  dalam  pengembangan  perangkat  lunak, dimulai dari tahap analisis, desain, pengodean, pengujian, hingga tahap pendukung seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan model SDLC waterfall (Rosa & Salahuddin, 2019:29)
Vol. 5 No. 2 Juli 2024

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1. Kumpulan Data Citra Bentuk Wajah
Untuk  melatih Machine  Learning dibutuhkan  kumpulan  data  atau  dataset  yang  akurat  dan jumlah  yang  cukup  agar  dapat  mencapai  akurasi  yang  baik.  Dataset  yang  digunakan  dalam makalah ini adalah Dataset Bentuk Wajah yang tersedia secara gratis (Lama, 2019). Kumpulan data ini terdiri dari total 5000 gambar selebriti wanita yang dikategorikan ke dalam bentuk wajah aviator, browline, butterfly, cat eye, geometry, oval, rectangle, round, sport, dan wayfarer .

## 3.2. Preprocessing
Dibutuhkan kumpulan data atau dataset untuk melatih machine learning dalam menghasilkan klasifikasi dengan tingkat akurasi yang baik sehingga membutuhkan jumlah dataset yang cukup banyak. Dalam penelitian ini digunakan 5000 dataset dari Kaggle “ Face Shape dataset” dengan lima  kategori  bentuk  wajah  yaitu  hati,  oblong,  oval,  bulat  dan  persegi.  Masing-masing  bentuk wajah berjumlah 1000 dataset (Lama, 2019). Tahap preprocessing ini dilakukan bertujuan untuk menghasilkan citra yang lebih baik untuk diolah  ke  tahap  selanjutnya.  Tahap  ini  melakukan  augmentasi  data  pada  citra  bentuk  wajah. Augmentasi data pada pelatihan termasuk perubahan warna dan flipping horizontal , yang dapat membantu meningkatkan keragaman data pelatihan. Lalu memastikan bahwa data gambar telah diubah ukurannya menjadi seragam agar siap digunakan dalam pelatihan model.
TrainDatagen = ImageDataGenerator( preprocessing_function= preprocess_input, horizontal_flip = True )
ValDatagen = ImageDataGenerator( preprocessing_function= preprocess_input )
TestDatagen = ImageDataGenerator( preprocessing_function= preprocess_input ) train_data = TrainDatagen.flow_from_directory( train_images, target_size = (299,299), batch_size = 16, class_mode = 'categorical' ) val_data = ValDatagen.flow_from_directory( val_images, target_size = (299,299), batch_size = 16, class_mode = 'categorical' ) test_data = TestDatagen.flow_from_directory( test_images,
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
target_size = (299,299), batch_size = 16, class_mode = 'categorical' )
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terbagi  menjadi  tiga  bagian  utama,  yaitu  data pelatihan, data validasi, dan data pengujian. Data pelatihan menggunakan 800 data untuk setiap bentuk wajah, data validasi dan data pengujian masing-masing menggunakan 100 data dari setiap bentuk wajah.  Data pelatihan berisi gambar-gambar berbagai bentuk wajah manusia yang telah disiapkan dalam folder " training_set ."  Data validasi  dan data pengujian  masing-masing berada dalam  folder  " ValidationSet "  dan  " TestingSet ."  Setiap  bagian  dataset  telah  diproses  dengan menggunakan  alat  bantu  ImageDataGenerator  untuk  melakukan  augmentasi  data  dan preprocessing yang  diperlukan  sebelum  dimasukkan  ke  dalam  model.  Data  ini  kemudian dipisahkan menjadi batch - batch dengan ukuran 16 gambar per batch untuk proses pelatihan dan pengujian model. Selain itu, dataset ini diberikan label kelas berdasarkan struktur folder yang ada dalam dataset tersebut. Semua langkah persiapan data ini penting untuk memastikan kualitas data yang baik sebelum melanjutkan ke tahap pelatihan dan pengujian model klasifikasi bentuk wajah dengan menggunakan arsitektur Inception V3.

## 3.3. Perancangan Model
Dalam penelitian ini dilakukan telaah materi untuk model Machine Learning yang melakukan klasifikasi dengan bentuk wajah dari 2 sumber penelitian sebelumnya pengklasifikasian bentuk wajah berdasarkan analisis diskriminan Linear Discriminant Analysis, Support Vector Machines, Multilayer Perceptron , dan K-Nearest Neighbors (Emmanuel & Tio, 2019) dan klasifikasi bentuk wajah memiliki akurasi yang baik jika menggunakan Inception V3 (Mehta & Mahmoud, 2022). Setelah menelaah materi tersebut dilanjutkan dengan melakukan analisis terhadapnya. Dari hasil kajian literatur ini, diperoleh pemahaman mendalam tentang landasan teori serta metode yang akan digunakan dalam penelitian ini. Tabel 1 dan Tabel 2 menjadi acuan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Akurasi keseluruhan dari 500 Training Size (Emmanuel & Tio, 2019) Training Size 500 LDA 61.6% SVM-LIN 55.2% SVM-RBF 50.6% MLP 54.0% KNN 64.6% IV3 97.8%
Tabel 2. Perbandingan Akurasi dari Metode ML dengan dataset (Mehta & Mahmoud, 2022) Metode Akurasi Inception V3 84.4% Region Similarity 80%
3D face data and SVM 73.68% Active Appearance Model (AAM), segmentaion and SVM 72% Hybrid approach VGG and SVM 70.3%
Pada  penelitian  sebelumnya  menyatakan  untuk  melakukan  klasifikasi  menggunakan  Model Inception v3  memiliki  akurasi  keseluruhan  84,4  %  dan  97,8%,  mengungguli  pengklasifikasian berdasarkan  analisis Linear  Discriminant Analysis,  Support  Vector  Machines,  Multilayer Perceptron , dan K-Nearest Neighbors . Dari hasil tersebut maka pada penelitian ini Convolutional Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur Inception V3  digunakan  sebagai transfer  learning, model tersebut  sudah dilatih terhadap suatu dataset untuk  menyelesaikan masalah yang serupa dengan cara mengubah parameternya sehingga dapat sesuai dengan dataset baru untuk melakukan 5 klasifikasi bentuk wajah.
def build_model(): base_model  =  InceptionV3(include_top=False,  weights='imagenet',  input_shape=(299,  299, 3)) x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) x = Dropout(0.7)(x) x = Dense(512, activation='relu')(x) x = Dropout(0.5)(x) predictions = Dense(5, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) return model
Model Inception V3  menggunakan  bobot  yang  berasal  dari dataset ImageNet.  Model dimodifikasi  dengan  menambahkan  beberapa  lapisan: GlobalAveragePooling2D,  Dense  Layer menggunakan aktivasi ReLU dengan 1024 unit, lapisan ini bertindak sebagai lapisan tersembunyi yang memungkinkan model untuk mempelajari pola-pola yang lebih kompleks dalam fitur-fitur citra yang telah dihasilkan. Aktivasi ReLU digunakan untuk memperkenalkan non-linearitas ke dalam  model,  yang  memungkinkan  model  untuk  memodelkan  hubungan  yang  lebih  kompleks dalam data. Dropout digunakan untuk mencegah overfiting dengan tingkat regularisasi sebesar 0,7. Kemudian, ada Dense Layer lainnya dengan 512 unit dan aktivasi ReLU, yang berfungsi untuk melakukan pembelajaran lebih lanjut terhadap fitur-fitur yang telah diabstraksi. Terakhir, lapisan Dense  output  memiliki  5  unit  (sesuai  dengan  jumlah  kelas  yang  akan  dihasilkan)  dan  aktivasi softmax.  Lapisan  ini  menghasilkan  probabilitas  distribusi  kelas  untuk  setiap  citra,  yang  akan digunakan untuk klasifikasi akhir.

## 3.4. Pelatihan Model
Model  yang  telah  dibangun  akan  dilatih  untuk  mempelajari  fitur-fitur  yang  didapatkan  dari masing-masing input kelas.
history = model.fit( train_data, validation_data = test_data, epochs = 50,

## callbacks=[es,chkpt])
Proses pelatihan dimulai dengan memanggil metode fit pada objek model yang telah dibangun sebelumnya.  Pada  tahap  ini,  diberikan  dua  set  data:  train_data  yang  digunakan  sebagai  data pelatihan  dan  val_data  yang  digunakan  sebagai  data  validasi.  Data  pelatihan  berisi  informasi mengenai citra wajah yang telah dikumpulkan dan diolah sebelumnya. Sedangkan data validasi digunakan untuk menguji performa model di setiap epoch selama proses pelatihan.
Selanjutnya, parameter epochs diberikan dengan nilai 50. Ini menentukan berapa kali model akan  melihat  seluruh  data  pelatihan  dalam  proses  pelatihan.  Pada  setiap  epoch,  model  akan melakukan  perhitungan  dan  penyesuaian  berdasarkan  data  pelatihan,  dan  kemudian  mengukur performanya pada data validasi.
Pelatihan  model  menggunakan  fungsi callback . Callbacks yang  diberikan  dalam  parameter callbacks adalah  es  dan  chkpt. Callbacks adalah  objek  yang  memungkinkan  kita  untuk mengendalikan  perilaku  pelatihan.  es  adalah  objek EarlyStopping yang  akan  menghentikan pelatihan jika tidak ada peningkatan yang signifikan pada performa model di atas data validasi setelah  beberapa  epoch.  chkpt  adalah  objek ModelCheckpoint yang  akan  menyimpan  model terbaik yang telah ditemukan selama pelatihan.

## 3.5. Pengujian Model
Pengujian model adalah tahap yang bertujuan untuk mengukur performa dan keandalan model terhadap  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Proses  pengujian  ini  penting  untuk memastikan bahwa model tidak hanya mampu mempelajari data pelatihan dengan baik tetapi juga mampu menggeneralisasi dengan baik pada data yang tidak digunakan selama pelatihan.
Data yang digunakan dalam uji coba adalah data testing. Hasil uji coba terhadap data testing berupa nilai akurasi yang dihitung secara otomatis dengan kode berikut: score = model.evaluate(test_data, verbose= 1 )

## 3.6. Konfigurasi di Layanan Cloud
Model  yang  telah  dilatih  digunakan  untuk  memprediksi  bentuk  wajah  berdasarkan  gambar wajah  pengguna  yang  diambil  dari  aplikasi. Aplikasi  Unity  3D  tidak  dapat  menjalankan  kode python, oleh karena itu digunakan layanan cloud agar aplikasi dapat mengirim post request gambar wajah pengguna ke model ML yang di deploy di cloud , dapat dilihat pada Gambar 3 . Penyedia layanan cloud yang digunakan adalah Google Cloud Platform.
Gambar 4. Konfigurasi Layanan Cloud untuk Model Inception V3
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Model  disimpan  menggunakan  layanan Google  Cloud  Storage dan  akan  dijalankan menggunakan layanan Google Cloud Functions . Aplikasi melakukan post reequest ke endpoint Cloud Function , kemudian Cloud Function mengambil model dari Cloud Storage dan melakukan klasifikasi bentuk wajah. Prediksi dari klasifikasi bentuk wajah akan dikirim kembali ke aplikasi untuk acuan sebagai rekomendasi bentuk bingkai kacamata.

## 3.7. Penentuan Bentuk Bingkai Kacamata
Bentuk  bingkai  kacamata  yang  digunakan  ada  10: Aviator,  Browline,  Butterfly,  Cat  Eye, Geometric,  Oval,  Rectangle,  Round,  Sport,  dan  Wayfarer. Rekomendasi  bentuk  bingkai  mata berdasarkan wajah dengan pemetaan berikut:
Tabel 3. Kecocokan Bentuk Bingkai Kacamata
Bentuk Kacamata Nama Heart Oblong Oval Round Square Aviator 1 0 0 1 0 Browline 0 1 1 0 1 Butterfly 1 1 0 0 1 Cat Eye 1 1 0 1 0 Geometric 0 0 0 1 0 Oval 1 1 1 0 1 Rectangle 0 0 1 1 0 Round 1 1 1 0 1 Sport 0 0 1 1 0 Wayfarer 1 0 1 0 0

## 3.8. Perbandingan Arsitektur VGG-16 dan Inception V3
Selain menngunakan Inception V3, dalam penelitian ini juga membandingkan algoritma CNN dengan arsitektur berbeda yaitu VGG-16. VGG-16 (Visual Geometry Group 16) adalah salah satu arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  terkenal  dalam  dunia computer  vision .
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Arsitektur ini dikembangkan oleh grup penelitian Visual Geometry Group di University of Oxford. VGG-16 dikenal karena memiliki kedalaman yang relatif besar dan menjadi salah satu model yang sangat efektif dalam memproses citra. Tampak pada Tabel 4 adalah hasil perbandingannya:
Tabel 4. Perbandingan Akurasi Algoritma CNN Arsitektur VGG-16 dan Inception V3
Arsitektur VGG-16 Arsitektur Inception V3 Hasil Percobaan Pelatihan loss: 0.3397 accuracy: 0.8717 val_loss: 1.3284 val_accuracy:0.6079
loss: 0.1732 accuracy: 0.9435 val_loss: 1.0839 val_accuracy:0.7460

## 4. HASIL DAN DISKUSI

## 4.1. HASIL PENGUJIAN TRAINING SET DAN VALIDATION SET
Pengujian  dilakukan  pada training  set dan validation  set untuk  menghasilkan  model klasifikasi bentuk wajah yang optimal. Gambar 5 menampilkan hasil pengujian dengan jumlah epoch sebanyak 50, pada epoch ke-13 dihasilkan tingkat akurasi training set sebesar 0,9603 atau 96% dan tingkat akurasi validation set sebesar 0,7860 atau 78,6%. Setelah dilakukan pengujian sampai epoch ke-50, didapatkan hasil maksimum  tingkat  akurasi  pada epoch ke-13.  Sehingga dalam penelitian ini dihasilkan model optimal dengan jumlah epoch sebanyak 13 pada arsitektur Inception V3 .
Gambar 5. Akurasi Training set dan Validation set
Model  optimal  dengan epoch sama  dengan  13,  diuji  menggunakan  citra  gambar  yang terdapat  pada validation set , terlihat  pada  Gambar 6 hasil dari pengujian  menghasilkan tingkat prediksi  bentuk  wajah Heart dengan  akurasi  sebesar  99.9%  (a),  tingkat  prediksi  bentuk  wajah Oblong sebesar 99.9% (b), tingkat prediksi bentuk wajah Oval sebesar 99.8% (c), tingkat prediksi bentuk wajah Round sebesar 99.7% (d) dan tingkat prediksi bentuk wajah Square sebesar 98.4% (e).
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 6. Hasil Pengujian Validation set

## 4.2. HASIL PENGUJIAN TESTING SET
Pengujian  model  pada  data  test  adalah  langkah  penting  dalam  mengevaluasi  kinerja  model klasifikasi. Data test adalah dataset yang tidak pernah dilihat oleh model selama proses pelatihan dan  validasi. Tujuan  utama  dari  pengujian  pada  data  test  adalah  untuk  mengukur  sejauh  mana model mampu menggeneralisasi dan melakukan prediksi yang baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 7. Akurasi Testing set
Hasil pengujian pada data test menunjukkan bahwa model yang telah dilatih memiliki tingkat akurasi sekitar 78.6% dan nilai loss sebesar 0.8483. Ini berarti model mampu melakukan prediksi dengan tingkat keakuratan yang baik pada data test yang belum pernah dilihat sebelumnya. Akurasi sebesar 78.6% mengindikasikan bahwa sekitar 78.6% dari data test telah diprediksi dengan benar oleh model.
Berikut adalah tampilan menu rekomendasi dari pengembangan Aplikasi, terlihat pada Gambar 8(a) dan 8(b).
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
(a) (b) (c) (d) Gambar 8. (a) Menu Rekomendasi, (b) Visualisasi bingkai kacamata yang direkomendasikan
Tombol “ Give Me Recommendation ” pada Gambar 8a ketika disentuh atau diklik aplikasi akan mengklasifikasikan  bentuk  wajah  lalu  akan  menampilkan  objek  3  Dimensi Augmented  Reality Kacamata yang direkomendasikan sebanyak 5 bentuk frame kacamata, sehingga pengguna sudah mendapatkan visualisasi citra gambar wajah yang telah menggunakan bingkai kacamata seperti pada Gambar 8b. Dengan hasil ini maka dapat merekomendasikan beberapa frame kacamata bagi seseorang tanpa mencoba secara fisik untuk melihat kecocokan bentuk frame kacamata tersebut menurut bentuk wajahnya dari berbagai sudut kemiringan dapat dilihat pada Gambar 8(c)  dan 8(d), dengan sudut kemiringan 30 dan 60 derajat.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  ujicoba  menyatakan  bahwa  arsitektur Inception V3  pada  CNN  dapat diimplementasikan  pada Augmented  Reality untuk  mengklasfikasikan  bentuk  frame  kacamata berdasarkan  bentuk  wajah  dengan  memiliki  tingkat  akurasi  78,6%.  Hal  ini  dimungkinkan masyarakat  dapat  dengan  memudah  mengetahui  bentuk  frame  kacamata  yang  sesuai  dengan bentuk wajahnya tanpa harus membeli terlebih dahulu melalui perangkat smartphone .
Adapun saran bagi pengembangan penelitian ini dapat dilakukan dengan menambahkan fitur informasi rekomendasi bentuk frame kacamata yang trend berdasarkan bentuk wajah seseorang. Sehingga seseorang dapat menentukan pilihan frame kacamata sesuai dengan bentuk wajahnya

## DAFTAR PUSTAKA
Brooks,  C.  W.,  &  Borish,  I.  M.  (2007). System  For  Ophthalmic  Dispensing  Third  Edition. Philadelphia: Elsevier Butterworth-Hienermann.
Emmanuel,  A.,  &  Tio,  D.  (2019).  Face  shape  classification  using  Inception  v3. https://www.researchgate.net/publication/337386649_Face_shape_classification_using_I nception_v3 .
Firmantara,  M.  R.,  Mudakir,  I.,  &  Nuriman.  (2023).  Augmented  Reality  Research  Trends  in Indonesia: A Systematic Literature. Journal of Science Education Research , 71-81.
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Graham, D. L., & Ritchie, K. L. (2019). Making a Spectacle of Yourself: The Effect of Glasses and Sunglasses on Face Perception. Sage , 1-10.
Hapsari,  A. A.,  Gernowo,  R.,  &  Widodo,  C.  E.  (2020).  Penggunaan  Algoritma  CART  untuk Pemilihan  Bingkai  Kacamata  dengan  Penerapan  Model  Morfologi  Indeks  Wajah  untuk Identifikasi Bentuk Wajah. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 1-8.
Hidayat,  T., Astuti,  I. A., Yaqin, A.,  Tjilen, A.  P.,  & Arifianto,  T.  (2023).  Grouping  of  Image Patterns Using Inception V3. INTERNATIONAL JOURNAL , 2336-2343.
Hidayatillah, M. T., Mardiyantoro, N., & Hidayat, M. (2022). SISTEM IDENTIFIKASI BENTUK WAJAH  UNTUK  PEMILIHAN  FRAME  KACAMATA  MENGGUNAKAN  METODE TRANSFER  LEARINING. Jurnal  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Universitas  Al- Qur'an , 70-78.
Ismawati,  N. A.,  &  Ramadhanti,  S.  (2022).  Penerapan Artifical  Intelligence  Dalam  Mendukug Pembelajaran  Di  Era  Digita. Seminar  Nasional  Prosiding Amal  Insani  Foundation (pp. 158-166). Amal Insani Foundation.
Krzeszowski, T., Dziadek, B., Franca, C., Martins, F., Gouveia, E. R., & Przednowek, K. (2023, March  2023  Saturday).  System  for  Estimation  of  Human  Anthropometric  Parameters Based on Data from Kinect v2 Depth Camera. Sensors - MDPI , pp. 1-12.
Lama,  N.  (2019). Face  Shape  Dataset .  Retrieved  from  https://www.kaggle.com: https://www.kaggle.com/datasets/niten19/face-shape-dataset
Mehta, A., &  Mahmoud, T. (2022). Human Face Shape Classification with  Machine Learning. https://www.researchgate.net/publication/362903132_Human_Face_Shape_Classificatio n_with_Machine_Learning . doi:https://doi.org/10.13140/RG.2.2.28282.57282
Ningsih,  W.,  &  Nurfauziah,  H.  (2023).  Perbandingan  Model  Waterfall  dan  Metode  Prototype Untuk Pengembangan Aplikasi Pada Sistem Informasi. Jurnal Ilmiah Metadata , 84-95.
Pratiwi, V. R., & Pardede, J. (2023). Image Captioning Menggunakan Metode Inception-V3 dan Transformer. Prosiding  Diseminasi  Fakultas  Teknologi  Industri  -  Institut  Teknologi Nasional (pp. 1-14). Bandung: Itenas.
Rizal, R. A., Girsang, I. S., & Prasetyo, S. A. (2019). Klasifikasi Wajah Menggunakan Support Vector Machine (SVM). Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer , 1-4.
Young,  S.,  Natalia,  F.,  Sudirman,  S.,  &  Seong  Ko,  C.  (2019).  EYEGLASSES  FRAME SELECTION BASED ON OVAL FACE SHAPE USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. ICIC International , 707-715.
Zhao, Z., Zhou, L., & Zhang, T. (2020). Intelligent Recommendation System for Eyeglass Design. Springer Nature Switzerland AG , 402-411. doi:https://doi.org/10.1007/978-3-030-20441- 9_42