Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.564
P-Index
This Author published in this journals
All Journal bit-Tech Journal Hotspot (jh) LEBAH Jurnal Kedokteran Gigi Terpadu Jurnal Abdimas Kesehatan Terpadu Anggapa Kultura: Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora Proceeding of International Conference on Entrepreneurship (IConEnt) PROCEEDING INTERNATIONAL BUSINESS AND ECONOMICS CONFERENCE (IBEC) Fortunate Business Review
Michelle
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : bit-Tech

 1 
Deteksi Suasana Hati Karyawan Berbasis Deep Learning Menggunakan CNN Michelle; Birowo, Sigit; Maulana, Muhammad Akbar
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.1882

Abstract

Emosi adalah bagian penting dari kehidupan manusia yang membantu kita memahami diri sendiri dan mengekspresikan perasaan. Emosi mencerminkan respons atau reaksi alami pada berbagai situasi yang dihadapi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Model Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengenali emosi manusia berdasarkan ekspresi wajah, khususnya pada kategori “Senang”, “Sedih”, “Marah” dan “Netral” dengan fokus pada karyawan setelah bekerja, untuk melihat apakah karyawan menikmati pekerjaannya atau tidak. Dengan menggunakan dataset berisi 2.059 gambar dari platform Kaggle, proses penelitian mencakup tahapan pengumpulan data, pre-processing data, pelatihan data hingga klasifikasi. Model ini dilatih selama 200 epoch dan menghasilkan akurasi sebesar 89,11% dengan performa yang cukup baik untuk kategori emosi “Senang” dan “Marah”. Namun, model masih mengalami kesultan dalam mengenali emosi “Sedih” dan “Netral”, kemungkinan karena kurangnya data pelatihan dan fitur yang belum optimal. Selama pelatihan, akurasi pada training menunjukkan peningkatan yang konsisten, sedangkan validasi sempat fluktuatif sebelum stabil. Analisis hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu memprediksi emosi dengan probabilitas tinggi, meskipun terdapat kendala dalam generalisasi ke kondisi yang lebih kompleks. Grafik dan evaluasi metriks,seperti precision, recall dan f1-score, menunjukkan adanya ruang untuk perbaikan, terutama dalam pengenalan emosi dengan nilai recall yang rendah. Penelitian ini memiliki potensi signifikan dalam pengenalan emosi melalui ekspresi wajah, yang digunakan untuk memahami emosi yang dialami oleh karyawan. Penelitian ini juga diperlukan pengembangan lebih lanjut guna meningkatkan kemampuan model dalam menangani komplesitas data.
Co-Authors Agustina, Shela Andarini, Risma Anggraeny Putri Sekar Palupi Ariefa Putri, Elvinadaya Aryanti, Reski Auroka, Enjelica Beckham, Felix Charles Dharma, Ernest Kusuma Erawati, Jeti Hulu, Meitolo Joko Kusnoto Lie, Eric Makaba, Kharisma Austin Marvel Marzuki, S.H., M.H. , M. Yusron Maulana, Muhammad Akbar Michael Muftianti, Ririn Dina Muna Riad, Anastasya Orliando Roeslan, Moehamad Pratama Sarwono, Aditya Putri Wahyuni Reka Sanjaya Selly Sherlyna Sigit Birowo Tansza Setiana Putri Yunior San, Axel