MODEL MACHINE LEARNING PENGENALAN EKSPRESI WAJAH SISWA MENGGUNAKAN METODE YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE)

Adhitama, Gunawan (2022) MODEL MACHINE LEARNING PENGENALAN EKSPRESI WAJAH SISWA MENGGUNAKAN METODE YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (639kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (289kB)
	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 (479kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (96kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (136kB)
	Other (SOURCE CODE) YOLO-Facial Expression Recognition_18.61.0134_GunawanAdhitama - Gunawan Adhitama.rar Restricted to Repository staff only Download (513MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi-GunawanAdhitama-18.61.0134 - Gunawan Adhitama.pdf Restricted to Repository staff only Download (537kB)

Abstract

Emosi dalam seseorang dapat ditunjukan dari ekspresi wajah. Ekspresi wajah (Facial Expression Recognition) dari manusia dapat berubah-ubah tanpa disadari orang tersebut. Terutama saat melakukan pembelajaran secara daring tentu berbagai macam ekspresi wajah akan berubah-ubah tanpa disadari. Jika dalam pembelajaran luring antusias siswa dari suatu wajah dapat dilihat secara langsung, berbeda dengan daring memonitoring suatu antusias siswa dari ekspresi wajah merupakan sebuah Batasan dari seorang guru. Sistem monitoring bisa menjadi solusi dalam memahami pemahaman siswa dalam pembelajaran secara daring. Metode yang akan penulis gunakan untuk mendeteksi ekspresi wajah (Facial Expression Recognition) adalah dengan menggunakan algoritma YOLOv5 (YOU ONLY LOOK ONCE) dan PyTorch sebagai deep learning. Sistem pendeteksian yang dilakukan YOLOv5 adalah dengan menggunakan repurpose classifier atau localizer untuk melakukan deteksi suatu objek, dan PyTorch untuk melatih gambar yang ditangkap oleh YOLOv5 secara deep learning. Untuk mengetahui tingkat antusias dari para siswa, dibuatlah 2 buah kelas custom training dataset yaitu “antusias” dan “tidak antusias”. Dataset yang digunakan dalam melakukan training dataset diambil dari Face expression recognition yang berjumlah 2000 dataset yang diambil. Custom training dataset ini dibuat untuk melatih algoritma YOLOv5 yang hanya bisa mendeteksi suatu objek menjadi mendeteksi Antusias dari para siswa dari ekspresi wajah. Cara kerja dari metode ini adalah dengan merubah model data dari YOLOv5 menjadi pendeteksi “antusias” dan “tidak antusias” para siswa dari ekspresi wajah mereka dengan menggunakan model YOLOv5 yang berbeda. Didapatkan hasil akurasi yang berbeda dari tiap model YOLOv5 yang digunakan dalam mendeteksi wajah tersebut. Digunakan 3 model YOLOv5 yaitu Yolov5s,Yolov5m,Yolov5x. Pada penelitian ini, tingkat antusias dan tidak antusias siswa dapat dideteksi dengan menggunakan ekspresi wajah. Dengan adanya model machine learning pengenalan ekspresi wajah siswa menggunakan metode YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE), diharapkan dapat mendeteksi ekspresi wajah sesuai dengan ekspresi wajah yang ditampilkan dengan kecepatan dan keakuratan yang sesuai.

Actions (login required)

View Item