Pengenalan Ekspresi Wajah untuk Mendeteksi Ketertarikan Siswa Sekolah Dasar dalam Mata pelajaran Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network) - Syah, Firdiyan; Hastono, Tri; Fairuzabadi, Muhammad; Wahyu Ciptadi, Prahenusa; Warniasih, Kristina (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2025)
Efektivitas pembelajaran sangat dipengaruhi oleh tingkat ketertarikan siswa terhadap materi yang disampaikan. Salah satu indikator ketertarikan siswa yang dapat diamati adalah ekspresi wajah mereka selama proses pembelajaran. Namun, pengamatan manual oleh pendidik sering kali kurang akurat dan tidak konsisten. Oleh karena itu, pengenalan ekspresi wajah berbasis teknologi menjadi alternatif yang potensial untuk memantau dan menganalisis ketertarikan siswa secara objektif dan real-time. Penelitian ini menggunakan algoritma deep learning untuk mendeteksi ekspresi wajah siswa dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori ketertarikan. Data diambil dari video pembelajaran yang direkam di lingkungan kelas. Model convolutional neural network (CNN) digunakan untuk ekstraksi fitur wajah, sementara algoritma klasifikasi emosi diterapkan untuk mengenali ekspresi yang relevan. Dataset pelatihan dan pengujian berupa gambar yang di photo kemudian di proses untuk menentukan ekspresi wajah siswa yang dan diberi label berdasarkan tingkat ketertarikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model deep learning yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang baik dalam mengenali ekspresi wajah siswa terkait ketertarikan. Model ini berhasil mendeteksi perubahan ekspresi secara konsisten dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pandang kamera. Dengan hasil ini, sistem yang diusulkan memiliki potensi untuk diimplementasikan sebagai alat pendukung dalam meningkatkan kualitas pembelajaran berbasis teknologi dapat mendukung dalam menentukan metode mengajar yang tepat.