VIRTUAL FITTING BAJU DAN SEPATU DENGAN REKOMENDASI UKURAN MENGGUNAKAN EUCLIDEAN DISTANCE

Wildwina, Wildwina (2024) VIRTUAL FITTING BAJU DAN SEPATU DENGAN REKOMENDASI UKURAN MENGGUNAKAN EUCLIDEAN DISTANCE. Undergraduate thesis, Universitas Katolik Darma Cendika Fakultas Teknik.

Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf Download (923kB) | Preview
	Text (BAB I) BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (74kB) | Request a copy
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (439kB) | Request a copy
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (697kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (826kB) | Request a copy
	Text (BAB V) BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (24kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (369kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini mengenai virtual fitting untuk baju dan sepatu yang dirancang untuk meningkatkan pengalaman belanja online dengan menyediakan visualisasi yang realistis dan rekomendasi ukuran yang akurat. Aplikasi ini memanfaatkan teknologi machine learning untuk melakukan deteksi pada tubuh pengguna. Melalui uji coba dengan menggunakan Hamming Loss dan user acceptance testing, aplikasi menunjukkan kemampuan yang solid dalam memberikan rekomendasi ukuran yang relevan dan visualisasi fitting yang jelas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam sebagian besar kasus, meskipun ada beberapa ketidakakuratan yang perlu diperbaiki. Penelitian ini menyarankan pengembangan lebih lanjut dengan peningkatan akurasi algoritma, personalisasi yang lebih baik, dan optimasi antarmuka pengguna untuk memaksimalkan pengalaman pengguna dan meningkatkan keakuratan rekomendasi di masa depan.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Rekomendasi Ukuran, Virtual fitting, Euclidean Distance, ML Kit Pose Detection, Aplikasi Mobile
Subjects:	T Technology > T Technology (General) Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions:	Fakultas Teknik > Prodi Ilmu Informatika
Depositing User:	Users 361 not found.
Date Deposited:	16 Aug 2024 08:12
Last Modified:	16 Aug 2024 08:12
URI:	https://repositori.ukdc.ac.id/id/eprint/1848

Actions (login required)

View Item