Implementasi Machine Learning pada Alat Deteksi Emosi untuk Sistem Kontrol Suhu Ruangan Menggunakan Metode CNN - Abdiansah, Ridwan; Sekarsari, Kartika (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Ekspresi (wajah) emosi merupakan usaha yang dilakukan oleh seseorang untuk mengkomunikasikan status perasaan (emosi) sebagai respons terhadap situasi tertentu yang terlihat dari perubahan biologis, fisiologis dan serangkaian kecenderungan tindakan (sikap dan tingkah laku) berorientasi pada tujuan. Machine learning dapat menciptakan suatu teknologi baru menggunakan ekspresi emosi yang bertujuan untuk interaksi manusia dan komputer semakin mudah dalam kecerdasan buatan. Dalam penelitian ini, machine learning akan diterapkan pada alat deteksi dengan menggunakan mikrokontroller Wemos ESP32 D1 yang nantinya akan menyalakan beberapa kipas yang ada di alat tersebut. Metode yang digunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur YOLO. Data yang digunakan dan dilatih berasal dari website Kaggle dengan klasifikasi angry, happy dan neutral. Didalam data tersebut terdapat ‘angry’ 958 gambar, ‘happy’ 1.774 gambar dan ‘neutral’ 1.233 gambar. Hasil yang diperoleh dari metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur YOLO menunjukkan nilai precision sebesar 100%, yang berarti bahwa semua prediksi yang dilabeli sebagai ‘angry’ benar-benar merupakan emosi ‘angry’. Demikian pula, recall-nya adalah 100%, menunjukkan bahwa model berhasil mendeteksi semua kasus ‘angry’ yang ada dalam data uji. F1-Score untuk emosi ini juga mencapai nilai sempurna 100%, menunjukkan keseimbangan sempurna antara precision dan recall. Kelas ‘happy’ juga menunjukkan hasil yang sama baiknya, dengan precision, recall, dan F1-Score masing-masing mencapai nilai sempurna 100%.