DETEKSI EMOSI WAJAH MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

Yusuf, Rahmadhani (2023) DETEKSI EMOSI WAJAH MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (654kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (265kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (379kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (975kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (77kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code - Rahmadhani Yusuf.zip Restricted to Repository staff only Download (117MB)
	Text (PUBLIKASI) Surat Pernyataan Publish Diluar - Rahmadhani Yusuf.pdf Download (475kB)

Abstract

Pengenalan emosi wajah adalah bagian penting dalam interaksi antar manusia dan komputer. Hal ini perlu di perhatikan lebih intensif karena untuk mengetahui kondisi manusia itu sendiri, dan mengetahui sedikit psikologi manusia tersebut. Dalam pengenalan emosi wajah ini yang perlu di jadikan parameter adalah lekukan wajah, seperti mata, hidung bibir, dan alis. Penelitian ini akan membahas mengenai sistem pengenalan ekspresi wajah secara real-time menggunakan metode backpropagation. Dalam penelitian ini, akan digunakan metode penelitian berupa, pengumpulan data berupa gambar wajah yang berlabel kan emosi yang berbeda seperti sedih, senang, takut, marah, jijik, biasa saja, dan terkejut. Pengolahan dan analisis data gambar wajah dengan menyesuaikan kebutuhan yang akan digunakan. Perancangan sistem yang digunakan untuk proses pelatihan dan proses pengujian, evaluasi model dari proses pelatihan, serta pengujian sistem yang sudah dibangun. Hasil dari penelitian ini berupa ukuran akurasi, loss, MSE, dan recall dari metode ekstraksi fitur menggunakan backpropagation yang berhasil mencapai nilai metrik yang tinggi dalam mendeteksi emosi wajah yang beragam dari data yang sudah dikumpulkan. Selain itu model yang dihasilkan menunjukkan kemampuan yang memadai untuk digunakan sebagai pengenalan ekspresi wajah secara langsung dari peranti kamera yang penulis gunakan. Dengan demikian, penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pengembangan deteksi emosi menggunakan metode backpropagation. Hasilnya dapat digunakan juga untuk pengenalan wajah berbasis emosi dalam berbagai aplikasi.

Actions (login required)

View Item