Sistem Untuk Mengklasifikasikan Emosi Dan Mendeteksi Wajah Pada Pembelajaran Daring - Leonard Christopher Limanjaya; Handry Khoswanto; Indar Sugiarto (Jurnal Teknik Elektro, 2022)
Sistem pembelajaran offline masih belum dapat tergantikan oleh pembelajaran online. Kualitas belajar anak dapat dilihat dari ketertarikan anak saat belajar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang program untuk mendeteksi kehadiran siswa (behavioral engagement) dan mengklasifikasikan emosi siswa (emotional engagement) dalam pembelajaran online. Pendeteksian engagement ini dilakukan melalui kamera dan dikirimkan ke database. Sistem ini juga menyediakan halaman web bagi guru untuk melihat dan mengevaluasi data siswa. Sistem ini dibuat terpisah dari platform pembelajaran online. Sistem ini akan menggunakan laptop siswa untuk mengolah gambar dari webcam. Program akan memproses gambar untuk mengambil data tentang keterlibatan siswa saat belajar. Ini menerapkan konsep deep learning menggunakan bahasa pemrograman Python. Sebelum tahap klasifikasi emosi, program akan mengecek kehadiran siswa dengan deteksi wajah. Sistem dapat melakukan deteksi wajah dan klasifikasi emosi ekspresi wajah berdasarkan hasil pengujian. Saat dilakukan pengujian pada anak-anak, akurasi sistem ini untuk ekspresi wajah adalah 74,8%. Sistem juga berhasil menampilkan data bacaan bahan evaluasi guru pada website. Kata Kunci— Artificial Intelligence, CNN, Face Detection, Website, Desktop Application, dan API Gateway