Penerapan Machine Learning dalam Klasifikasi Wajah dan Benda Menggunakan Teachable Machine Berbasis Lovable

Abstrak

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI), khususnya Machine Learning dan Computer Vision, telah mendorong pengembangan sistem klasifikasi citra yang mampu mengenali berbagai objek secara otomatis. Salah satu platform yang mendukung pembuatan model machine learning tanpa memerlukan kemampuan pemrograman yang kompleks adalah Google Teachable Machine, sedangkan Lovable merupakan platform berbasis AI yang dapat mempercepat pengembangan aplikasi web. Penelitian ini bertujuan menerapkan machine learning dalam membangun sistem klasifikasi wajah dan benda menggunakan Google Teachable Machine yang diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis Lovable. Metode penelitian meliputi pengumpulan dataset yang terdiri atas citra wajah dan benda, preprocessing data, pelatihan model menggunakan Google Teachable Machine, ekspor model dalam format TensorFlow.js, integrasi model ke dalam aplikasi Lovable, serta pengujian sistem menggunakan media foto dan video secara real-time. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi kemampuan sistem dalam mengklasifikasikan wajah dan benda yang telah dilatih berdasarkan berbagai skenario penggunaan. Luaran penelitian berupa aplikasi berbasis web yang mampu melakukan klasifikasi wajah dan benda melalui foto maupun video dengan hasil yang cepat dan akurat. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi alternatif dalam pengembangan aplikasi berbasis machine learning yang mudah diimplementasikan serta mendukung penerapan teknologi Artificial Intelligence pada berbagai bidang.