Deteksi Suasana Hati Karyawan Berbasis Deep Learning Menggunakan CNN - Michelle; Sigit Birowo; Muhammad Akbar Maulana (bit-Tech, 2025)
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.