Reza (2018) Pembangunan Aplikasi Smart Personal Stylist Untuk Rekomendasi Setelan Pakaian Berbasis Android. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
1. 10113134_REZA_COVER.pdf
Download (32kB) | Preview
4. 10113134_REZA_KATA PENGANTAR.pdf
Download (370kB) | Preview
5. 10113134_REZA_DAFTAR ISI.pdf
Download (17kB) | Preview
10. 10113134_REZA_DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (15kB) | Preview
11. 10113134_REZA_BAB 1.pdf
Download (389kB) | Preview
12. 10113134_REZA_BAB 2.pdf
Download (649kB) | Preview
15. 10113134_REZA_BAB 5.pdf
Download (26kB) | Preview
18. 10113134_REZA_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
Download (118kB) | Preview
19. 10113134_REZA_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf
Download (103kB) | Preview
21. 10113134_REZA_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf
Download (297kB) | Preview
22. 10113134_REZA_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf
Download (287kB) | Preview
20. 10113134_REZA_SURAT KETERANGAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf
Download (100kB) | Preview
Abstract
Pakaian merupakan salah satu kebutuhan pokok yang bisa melindungi tubuh manusia. Manusia bisa menunjukkan keberadaan dirinya sendiri kepada orang lain melalui pakaian yang dikenakan. Pada dasarnya setiap orang memiliki karakteristik serta warna kulit yang berbeda-beda. Seseorang bisa tampil lebih menarik jika mengenakan pakaian yang tepat. Akan tetapi tidak semua orang bisa memilih pakaian yang cocok terhadap karakteristik dan warna kulit yang dimilikinya. Keterbatasan ilmu dalam menentukan pakaian yang cocok membuat orang yang menyukai stylist rela membayar jasa fashion stylist untuk membuat dirinya agar lebih menarik dihadapan umum. Berdasarkan hal tersebut, untuk menangani masalah yang terjadi adalah dengan membangun suatu aplikasi yang bisa memberikan rekomendasi pakaian secara cepat dan mudah. Dengan memanfaatkan teknologi pada perangkat android yaitu, kamera untuk pengambilan gambar warna kulit lalu memanfaatkan API Clarifai sebagai penentuan dari warna kulit pengguna. API Clarifai merupakan suatu layanan yang bisa mengolah data gambar menjadi hasil berupa prediksi dari data gambar yang dimasukkan pengguna. Dalam menentukan rekomendasinya metode yang digunakan adalah CBR (Case-Based Reasoning) dengan cara membandingkan data masukkan dengan data knowledge untuk mencari nilai similarity tertinggi yang ada pada data knowledge. Hasil nilai similarity tertinggi akan dijadikan sebagai rekomendasi pakaian untuk pengguna.
Clothing is one of the basic needs that can protect the human body. Humans can show themselves to others through the clothes they wear. Basically everyone has different skin characteristics and colors. Someone can look more attractive if you wear the right clothes. But not everyone can choose clothes that match the characteristics and color of the skin they have. The limitations of knowledge in determining the right clothes make people who like stylists are willing to pay for the services of fashion stylists to make themselves more attractive to the public. Based on this, to deal with the problems that occur is to build an application that can provide clothing recommendations quickly and easily. By utilizing technology on android devices that is, the camera for shooting skin colors then utilizes the Clarifai API as a determination of the user's skin color. Clarifai API is a service that can process image data into results in the form of predictions from the image data entered by the user. In determining the recommendation, the method used is CBR (Case-Based Reasoning) by comparing input data with knowledge data to find the highest similarity value in knowledge data. The results of the highest similarity value will be used as clothing recommendations for users.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | Migrasi dari GDL. Identifier: jbptunikompp-gdl-rezanim101-39834. Folder: S1-Final_Project / Fakultas_Teknik_dan_Ilmu_Komputer / Teknik_Informatika / 2018 |
| Uncontrolled Keywords: | Pengertian Pakaian, Android, API Clarifai, Case-Based Reasoning. |
| Divisions: | S1 Skripsi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Robot Migration |
| Date Deposited: | 05 Nov 2026 13:18 |
| Last Modified: | 05 Nov 2026 13:18 |
| URI: | https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/50676 |
