CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) DAN SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE) SEBAGAI ALGORITMA PERBANDINGAN DALAM KLASIFIKASI EKSPRESI WAJAH MANUSIA

Abstract

Ekspresi wajah menjadi salah satu bentuk komunikasi non verbal dari raut wajah yang dapat ditafsirkan pada suasana hati dan pemahaman seseorang. Hal ini juga berguna bagi tenaga pendidik seperti guru/dosen untuk mengetahui respon maupun kualitas pengajaran yang berlangsung bersama murid/mahasiswa lewat raut wajah masing-masing. Oleh karena itu diperlukan program klasifikasi ekspresi wajah untuk memudahkan para guru/dosen agar tidak perlu melihat satu persatu secara manual ekspresi wajah para murid dalam skala besar. Pada perancangan ini dilakukan perbandingan metode CNN (Convolutional Neural Network) dan SVM (Support Vector Machine) dalam pengklasifikasian ekspresi wajah manusia. Metode CNN dikenal karena kemampuannya dalam mengekstraksi fitur hierarkis dari data gambar, sedangkan SVM adalah algoritma pembelajaran mesin yang efektif dalam memisahkan kelas pada ruang fitur. Klasifikasi ini juga bertujuan untuk mencari akurasi antar kedua metode, dengan CNN menghasilkan akurasi sebesar 70.04% dan SVM sebesar 46.63%. Dari perancangan ini maka dapat disimpulkan bahwa algoritma CNN lebih baikdalam klasifikasi ekspresi wajah