PENERAPAN METODE DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI USIA DARI EKSPRESI WAJAH REAL-TIME MENGGUNAKAN WEBCAM BERBASIS VISUAL CODE

Gusnitasari, Yully (2025) PENERAPAN METODE DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI USIA DARI EKSPRESI WAJAH REAL-TIME MENGGUNAKAN WEBCAM BERBASIS VISUAL CODE. PENERAPAN METODE DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI USIA DARI EKSPRESI WAJAH REAL-TIME MENGGUNAKAN WEBCAM BERBASIS VISUAL CODE, Vol. 6 (No.1). pp. 102-113. ISSN 2745-3758

	Text (Artikel) Yuliy Gusnitasari_2255201210_Penerapan Metode Deep Learning Untuk Deteksi Usia Dari Ekspresi Wajah Real-Time Menggunakan ~1.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (690kB) | Request a copy
	Text (Turnitin) Turnitin_Yuliy Gusnitasari_2255201210_Penerapan Metode Deep Learning Untuk Deteksi Usia Dari Ekspresi Wajah Real-Time Men~1.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pengenalan Wajah (Face Recognition) adalah teknologi yang memungkinkan sistem komputer mengidentifikasi individu berdasarkan fitur wajah dan banyak digunakan dalam keamanan, verifikasi identitas, serta analisis emosi dan usia. Dalam deteksi usia dan ekspresi wajah secara real-time menggunakan Deep Learning, pengenalan wajah berperan penting dalam mendeteksi wajah secara otomatis melalui webcam untuk dianalisis lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi usia serta ekspresi wajah menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) meskipun terdapat variasi pencahayaan, sudut pandang, dan ekspresi wajah. Metode penelitian yang digunakan adalah kuasi-eksperimen dengan sampel sebanyak 20 orang yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Model diuji sebanyak tiga kali untuk mengoptimalkan akurasi deteksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mencapai akurasi pelatihan 81,53% dan akurasi validasi 76,05%, menunjukkan efektivitas pendekatan yang digunakan. Dengan hasil ini, penelitian dapat disimpulkan telah mencapai tujuan dalam meningkatkan akurasi deteksi usia dan ekspresi wajah secara real-time menggunakan metode Deep Learning berbasis CNN.

Item Type:	Article
Additional Information:	Artikel ini sudah terbit pada Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi Vol. 6, No. 1, April 2025
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci: Face Recognition, Convolutional Neural Networks (CNN), Deteksi Usia, Ekspresi Wajah, Deep Learning.
Subjects:	Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Divisions:	02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Depositing User:	Mrs Atika Ledia Anggraini
Date Deposited:	20 May 2026 02:07
Last Modified:	20 May 2026 02:07
URI:	http://repository.umb.ac.id/id/eprint/2333

Actions (login required)

View Item