Sistem Deteksi Emosi Wajah pada Sesi Konseling Menggunakan CNN Fully Connected dengan Landmark Mediapipe - Haikal; Putri, Rekyan; Barlian (Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer, 2025)
Permasalahan kesehatan mental merupakan isu penting yang memengaruhi kualitas hidup dan produktivitas individu. Di Indonesia, jumlah psikolog klinis masih sangat terbatas, yaitu sekitar 2.808 orang untuk melayani lebih dari 270 juta penduduk berdasarkan data Ikatan Psikolog Klinis Indonesia tahun 2022, sehingga jauh di bawah rekomendasi WHO. Kondisi ini mendorong keterlibatan sukarelawan non-profesional dalam layanan konseling yang sering mengalami kesulitan dalam mengenali emosi konseli secara tepat. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi emosi wajah berbasis webcam untuk membantu proses konseling secara lebih objektif. Sistem memanfaatkan ekstraksi landmark wajah menggunakan MediaPipe serta model CNN Fully Connected sebagai metode klasifikasi yang ringan dan sesuai untuk perangkat dengan keterbatasan komputasi seperti Raspberry Pi. Pengujian dilakukan menggunakan dataset CK+ dan uji langsung pada 20 responden. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa rasio data latih dan uji 80:20 menghasilkan performa terbaik dengan akurasi pelatihan 81% serta nilai precision, recall, dan F1-score di atas 74%. Implementasi pada Raspberry Pi menghasilkan akurasi 43,75% pada uji gambar cetak dan meningkat menjadi 66,19% pada simulasi sesi konseling. Hasil ini menunjukkan potensi sistem dalam mendukung konselor non-profesional memahami emosi konseli.