Klasifikasi Gender Berdasarkan Gambar Menggunakan Metode Deep Learning Pada MATLAB

Abstract

In the present era, machine intelligence, also known as Artificial Intelligence (AI), is demanded not only to execute specific commands but also to recognize, analyze, or even make decisions, thereby providing desired outputs. By harnessing the power of AI, it is anticipated that desired outcomes will be more accurate and goal achievement will be optimized, minimizing losses. With the capabilities of AI in mind, a research study has been conducted on AI's ability to analyze and make decisions based on specific data. In this study, data in the form of images of men and women were utilized. The objective of this research is to analyze the ability of AI, particularly in gender classification. The method employed in designing this system is Deep Learning, with GoogLeNet as the Convolutional Neural Network utilized. In testing, the data accuracy ranged from 61.8% to 100% for the system without training algorithm options and from 97.5% to 100% for the system with training algorithm options. Testing was also carried out on a smaller set of training data and grayscale images, yielding lower accuracy ranges. From this research, it can be concluded that the quantity of training data, image preprocessing, and training algorithm options are crucial indicators for enhancing prediction accuracy.Pada masa ini, kecerdasan mesin yang disebut sebagai Artificial Intelligence (AI) dituntut untuk tidak hanya melakukan perintah tertentu, tetapi juga mampu untuk mengenal, menganalisis, atau bahkan mengambil keputusan sehingga mampu memberikan keluaran yang diinginkan. Dengan menggunakan AI, diharapkan hasil yang diinginkan menjadi lebih akurat dan mampu mencapai tujuan dengan meminimalkan kerugian. Berlatar dari kemampuan AI tersebut, maka dilakukannya suatu penelitian mengenai kemampuan AI yang dapat menganalisis dan mengambil keputusan berdasarkan data-data tertentu. Pada penelitian ini, digunakan data berupa gambar pria dan wanita. Tujuan dari penelitian ini ialah menganalisis kemampuan AI khususnya dalam hal mengelompokkan gender. Metode yang digunakan adalah Deep Learning dengan GoogLeNet sebagai Convolutional Neural Network yang digunakan. Untuk hasil pengujian, akurasinya mulai dari 61,8-100% untuk sistem tanpa training algorithm options dan 97,5-100% untuk sistem dengan training algorithm options. Pengujian juga dilakukan terhadap data training yang lebih sedikit dan juga gambar abu-abu dengan hasil rentang akurasi yang lebih rendah. Dari penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa jumlah data training, preprocessing image, dan training algorithm options merupakan indikator yang penting untuk meningkatkan keakuratan prediksi