<![CDATA[Wajah merupakan komponen yang paling mudah dikenali dan sering kali menjadi pusat perhatian dalam tubuh manusia. Sering terjadinya kesulitan dalam membedakan dan menganalisis citra wajah dengan jumlah yang banyak secara manual karena banyaknya kemiripan antara laki-laki dan perempuan sehingga memperlambat proses identifikasi jenis kelamin. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan mengimplementasikan identifikasi jenis kelamin dalam pengenalan wajah melalui penerapan metode Convolutional Neural Network (CNN), sebuah algoritma deep learning yang efektif untuk deteksi objek. Dengan mengumpulkan dan memproses dataset citra wajah yang dilabeli berdasarkan jenis kelamin, serta melakukan pra-pemrosesan data yang cermat, model CNN dilatih dan diuji untuk mencapai tingkat akurasi yang signifikan dalam identifikasi jenis kelamin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat meningkatkan kinerja sistem pengenalan wajah berdasarkan jenis kelamin secara praktis. Selain itu, penelitian ini juga memberikan rekomendasi untuk meningkatkan akurasi lebih lanjut dan eksplorasi teknologi terkini dalam upaya mengoptimalkan aplikasi pengenalan gender di masa depan. Abstrak ini merangkum kontribusi utama dan keunikan dari penelitian serta fokus pada elemen-elemen penting seperti penggunaan CNN, pengumpulan dan pelabelan dataset, serta potensi implementasi dan rekomendasi pengembangan lebih lanjut. Meskipun banyak penelitian menggunakan metode CNN, artikel ini mungkin menggunakan versi atau arsitektur CNN yang lebih baru dan dioptimalkan, yang meningkatkan kinerja dalam tugas pengenalan jenis kelamin.]]>
