Komparasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Ekspresi Wajah - Faizah, Arbiati; Imron, Syaiful; Rewur, Afny; Makasunggal, Juan Natanel; Hari Saputro, pujo (Fakultas Ilmu Komputer, 2025)
Ekspresi wajah merupakan komponen penting dalam komunikasi nonverbal, karena mampu menyampaikan emosi tanpa perlu berkata-kata. Berbagai studi menyebutkan bahwa lebih dari 55% informasi emosional dalam komunikasi manusia disampaikan melalui ekspresi wajah. Dalam bidang pengolahan citra digital, klasifikasi ekspresi wajah menjadi salah satu tantangan yang banyak dikaji. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengklasifikasikan empat ekspresi wajah: happy, sad, neutral, suprise. Data yang digunakan berasal dari dataset FER-2013 dengan 4000 gambar per kelas. Setiap citra melalui tahap preprocessing berupa konversi grayscale, normalisasi piksel, dan augmentasi data. Model Support Vector Machine (SVM) menghasilkan akurasi pelatihan sebesar 99,70%, namun akurasi validasinya hanya 41,47%, menandakan terjadinya overfitting. Sebaliknya, Convolutional Neural Network (CNN) memberikan hasil yang lebih stabil dengan akurasi pelatihan sebesar 85,08% dan akurasi validasi tertinggi mencapai 55,03%. Convolutional Neural Network (CNN) juga menunjukkan performa tertinggi dalam mengenali ekspresi suprise dengan akurasi 69%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Convolutional Neural Network (CNN) lebih unggul dalam mengenali pola visual kompleks dibandingkan Support Vector Machine (SVM). Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemilihan metode klasifikasi citra wajah yang optimal dan relevan untuk implementasi sistem pengenalan ekspresi secara otomatis.