Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Library Matlab Deep Learning Toolbox Pada Aplikasi Matlab - Ahmilurrizqi D, M.; Darmawan, Budi; Ginarsa, I Made (Program Studi Magister Pendidikan IPA, Universitas Mataram, 2024)
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah mengalami kemajuan pesat dalam beberapa dekade terakhir, yang memungkinkan pengembangan sistem pengenalan wajah yang dapat mengidentifikasi seseorang berdasarkan fitur unik wajah mereka. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengenalan wajah menggunakan Matlab Deep Learning Toolbox, dengan berfokus pada deteksi, pelatihan, dan pengenalan wajah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan dataset dari 10 individu orang dengan masing-masing 150 gambar wajah yang diubah ukurannya menjadi 227x227 piksel. Sistem dilatih menggunakan AlexNet, model pra-latih yang tersedia pada Matlab, dan diuji dengan parameter seperti Initial Learning Rate 0,001, Max Epochs 15, dan Mini Batch Size 30. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi sebesar 100% dengan Mini-Batch Loss sebesar 0,0134, yang menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali wajah dengan akurat secara real-time. Meskipun akurasi tinggi tercapai, penelitian ini menemukan beberapa keterbatasan, seperti potensi overfitting akibat kurangnya variasi data dan tantangan dalam mendeteksi wajah pada kondisi yang berbeda. Perbaikan lebih lanjut dapat dilakukan dengan meningkatkan variasi data dan kemampuan deteksi wajah.