Klasifikasi Gender dan Usia Berdasarkan Citra Wajah Manusia Menggunakan Convolutional Neural Network - Ri Munarto; Ardian Darma (Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer, 2021)
Fokus pada studi ini adalah untuk membuat sebuah model klasifikasi untuk memprediksi gender dan usia menggunakan citra wajah manusia. Metode klasifikasi studi ini menggunakan convolutional neural network. Tujuan dari studi ini adalah membangun model klasifikasi yang dapat memprediksi gender dan usia dari data citra wajah manusia yang sudah ada. Untuk melakukannya, terdapat beberapa proses yang dilakukan, mulai dari pengumpulan data, praproses, pembagian data, pelatihan dan pengujian data. Data yang digunakan berasal dari UTKFace yang memiliki 23.708 data citra wajah manusia dengan dua label, yaitu gender dan usia. Label gender terdiri dari laki- laki dan perempuan, serta label usia terdiri dari usia 0-20, 21-40, dan 41+ tahun. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode convolutional neural network dapat mengklasifikasi gender dengan performa akurasi 89,18%, presisi 89,28%, dan sensitivitas 89,17%. Dan dalam mengklasifikasi usia dapat menghasilkan performa akurasi 74,14%, presisi 78,07%, dan sensitivitas 70,65%.Kata kunci: Gender, Usia, CNN