Rancang Bangun Face Recognition Menggunakan Metode Convolutonal Neural Network Untuk Mendeteksi Keseriusan Mahasiswa Dalam Pembelajaran Daring - Restu Muliarta, I Nyoman; Astawa, I Gede Santi (JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana); Vol 13 No 2 (2024): JELIKU Volume 13 No 2, November 2024DO - 10.24843/JLK.2024.v13.i02.p11, 2024)
Dalam era digital seperti saat ini, pembelajaran daring atau online learning telah menjadi salah satu metode pembelajaran yang semakin populer di kalangan mahasiswa. Namun, salah satu tantangan utama dalam pembelajaran daring adalah mendeteksi tingkat keseriusan mahasiswa dalam mengikuti materi pembelajaran. Hal ini menjadi penting karena tingkat keseriusan mahasiswa dapat mempengaruhi hasil belajar yang dicapai. Oleh karena itu, pengembangan sistem yang dapat mendeteksi keseriusan mahasiswa dalam pembelajaran daring menjadi hal yang sangat diperlukan. Dalam penelitian ini, peneliti telah membangun dan melatih model Convolutional Neural Network (CNN) untuk tugas pengenalan wajah dengan tiga kategori: serius, netral, dan tidak serius. Alur pembuatannya dimulai dari pencarian dataset, preprocessing, pembuatan model, pelatihan model, tuning hyperparameter untuk mendapatkan hasil yang lebih optimal dan yang terakhir evaluasi model. Meskipun hasil evaluasi menunjukkan bahwa model CNN yang telah dibangun memiliki kinerja yang moderat dengan metrik kinerja di sekitar 61%, ini adalah titik awal yang baik. Proses ini mengungkapkan pentingnya dataset yang baik, arsitektur model yang tepat, dan langkah preprocessing yang efektif dalam membangun model pengenalan wajah yang andal. Dengan melakukan peningkatan dan penyempurnaan lebih lanjut, seperti augmentasi data, eksplorasi arsitektur, dan tuning hyperparameter, kinerja model dapat ditingkatkan untuk mencapai hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan.