JIKI (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika)
Vol. 5 No. 2 (2024): JIKI Desember 2024

DEEP LEARNING UNTUK MENDETEKSI EMOSIONAL WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN TENSORFLOW

Syaufina, Tiara (Unknown)
Islamadina, Raihan (Unknown)



Article Info

Publish Date
21 Dec 2024

Abstract

: Penelitian ini mengimplementasikan metode Deep Learning untuk mendeteksi emosional wajah menggunakan algoritma convolutional neural network (CNN) dengan Tensorflow. Penelitian ini menggunakan total dataset yang terdiri dari 3.590 citra emosional wajah 2.890 untuk training dan 700 unutuk testing. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah metode Convolutinonal Neural Network (CNN) untuk mendeteksi emosional wajah menggunakan Tensorflow. Penelitian ini memilih CNN sebagai metode utama dalam klasifikasi emosi wajah karena kemampuannya yang unggul dalam pengolahan citra. CNN mampu mengekstraksi fitur visual secara otomatis termasuk pola ekspresi wajah seperti posisi mata,mulut, dan perubahan ekspresi tanpa memerlukan ekstraksi fitur manual.yang tepat dapat mencapai tingkat akurasi tinggi dalam mengenali berbagai emosi seperti bahagia, sedih, marah, dan terkejut. Dari hasil penelitian menghasilkan akurasi menggunakan epoch 50 dan batch-size 64 dari keseluruhan nya mendapatkan nilai akurasi sebesar 68% . Metode CNN berhasil membaca emosional wajah seseorang dengan menghasilkan akurasi yang berbeda-beda. Berdasarkan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi metode CNN efektif untuk mendeteksi emosional wajah dengan akurasi yang berbeda-beda.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jiki

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

JIKI (Jurnal Ilmu Komputer & Informatika) adalah jurnal ilmiah dalam ilmu komputer dan Informatika yang berisi literatur ilmiah tentang studi penelitian murni dan terapan dalam ilmu komputer dan Informatika dan peninjauan publik terhadap perkembangan teori, metode dan ilmu terapan yang terkait ...