Muchsin, Muhammad (2025) SISTEM REKOMENDASI MINUMAN KOPI BERDASARKAN EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN DEEP LEARNING. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf - Published Version Download (807kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version Download (222kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (686kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (764kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (477kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version Download (90kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (112kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (477kB) |
Abstract
Kopi merupakan salah satu minuman yang sangat populer dan memiliki tempat khusus dalam kehidupan sehari-hari masyarakat. Setiap orang memiliki preferensi berbeda dalam memilih kopi, dan sering kali pilihan tersebut dipengaruhi oleh suasana hati. Kondisi ini mendorong munculnya gagasan untuk membangun sistem rekomendasi kopi yang mampu memberikan saran minuman berdasarkan emosi pengguna. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah prototipe sistem rekomendasi minuman kopi berbasis ekspresi wajah menggunakan deep learning. Sistem ini bekerja dengan memanfaatkan Facial Expression Recognition (FER) untuk mengenali tiga kategori emosi utama, yaitu senang, sedih, dan netral. Dataset yang digunakan adalah FER2013, dan model dilatih dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Hasil deteksi emosi dipetakan ke dalam kategori rasa kopi: manis untuk emosi senang, pahit untuk emosi sedih, dan asam untuk emosi netral. Pengujian sistem dilakukan secara terbatas, yakni hanya pada penulis sendiri sebagai pengguna tunggal, sehingga penelitian ini lebih berfokus pada validasi konsep dan uji coba teknis sistem. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi emosi secara real-time dan memberikan rekomendasi kopi sesuai dengan pemetaan yang telah ditentukan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut, misalnya dengan pengujian pada responden yang lebih luas agar akurasi dan pengalaman pengguna dapat dinilai secara menyeluruh.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Kopi, Sistem Rekomendasi, Ekspresi Wajah, Deep Learning, FER2013, Coffee, Recommendation System, Facial Expression. | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 01 Jul 2026 02:03 | ||
| Last Modified: | 01 Jul 2026 02:03 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31837 |
Actions (login required)
 |
View Item |