KLASIFIKASI EMOSI WAJAH MANUSIA (HAPPY, SAD, ANGRY, NEUTRAL) DARI CITRA MENGGUNAKAN GOOGLE TEACHABLE MACHINE - Eny Itsnainy Agustin; Abd. Ghofur; Faza Qori Aina; Lisa Muhfidha; Tuti Alawiyah (LPPM USTJ, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi wajah manusia berdasarkan ekspresi citra digital menggunakan platform Google Teachable Machine. Empat kategori emosi yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah bahagia, sedih, marah, dan datar. Data dikumpulkan dari berbagai platform daring seperti Pinterest, Freepik, dan lainnya, kemudian melalui proses cleaning untuk mengelompokkan dataset sesuai kelas dan menghapus duplikasi atau data yang tidak relevan. Model dilatih menggunakan metode transfer learning dengan pengaturan parameter seperti epoch, batch size, dan learning rate. Tiga model dilatih dengan konfigurasi berbeda, dan model ketiga (epoch 300, batch size 32, learning rate 0.0001) memberikan hasil terbaik dengan akurasi tinggi dan distribusi klasifikasi yang seimbang pada keempat kelas. Prototipe dari model ini di-deploy menggunakan fitur cloud shareable export pada Teachable Machine, menghasilkan aplikasi berbasis web yang dapat langsung digunakan melalui webcam atau unggahan gambar, serta kompatibel dengan perangkat smartphone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Teachable Machine tidak hanya mampu menghasilkan model klasifikasi ekspresi wajah yang akurat, tetapi juga dapat digunakan sebagai alat validasi dataset secara cepat dan efisien.