Deteksi Emosi pada Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Android - Kristoforus Ferel Viandito; Farah Zakiyah Rahmanti; Yohanes Setiawan (eProceedings of Engineering, 2025)
Abstrak — Pada era teknologi digital saat ini, teknologi pengolahan citra menjadi salah satu yang berkembang pesat. Hal ini bersamaan juga dengan perkembangan pesat pada teknologi bidang Artificial Intelligence (AI) yang relevan pada bidang teknologi pengenalan wajah dan deteksi emosi. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem deteksi emosi pada wajah dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi yang dijalankan pada sistem Android. Dengan mengetahui ekspresi emosi seseorang, maka seseorang dapat dinilai kondisi psikologinya dengan bantuan mesin. Sistem ini dapat digunakan pada beberapa bidang seperti bidang kesehatan. Dengan sistem deteksi emosi maka tenaga medis dapat memantau dan menentukan pemberian dukungan apa yang dibutuhkan pasien. Model pada sistem penelitian ini dijalankan dengan model CNN dengan konfigurasi hyperparameter batch size 256, jumlah epoch 76, dan dropout rate sebesar 50%, serta menggunakan optimizer Adam. Hasil dari pengujian model ini menunjukkan angka akurasi sebesar 84% yang cukup baik. Melalui penelitian ini, diharapkan memberi kontribusi dalam pengembangan teknologi citra digital untuk deteksi emosi manusia menggunakan CNN yang diimplementasikan pada aplikasi Android. Diharapkan juga dengan penelitian ini dapat mendorong motivasi penelitian dengan teknologi yang serupa di masa depan. Kata kunci— Android, CNN, AI, hyperparameter.