## FECTOR : FACE EMOTION DETECTOR SEBAGAI PENUNJANG EFEKTIVITAS DALAM PEMBELAJARAN DARING (DALAM JARINGAN)
Ririn Solekha, Muhammad Alif Ramadhan, Furkhon Nurdiyanto, Ulinnuha Latifa Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang Teluk Jambe Timur, Peseurjaya, Karawang 4136, Indonesia 2010631160026@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pandemi Covid-19 yang terjadi di Indonesia membawa dampak besar bagi bidang pendidikan, penerapan sistem  pembelajaran  daring  (dalam  jaringan)  menggunakan platform  conference  meeting yang  merupakan metode  baru  bagi  mahasiswa  dan  dosen  dalam  proses  pembelajaran  pada  masa  pandemi  yang  berdampak terhadap  efektifitas  pembelajaran  daring  seperti  kurangnya  pemahaman  materi  serta  minimnya  antusiasme mahasiswa  dalam  pembelajaran  daring,  sehingga  penulis  merancang  sistem  fector  ( face  emotional  detector ) yang bertujuan untuk mengevaluasi tingkat pemahaman mahasiswa terhadap materi yang dipaparkan oleh dosen dan  mendorong  antusiasme  mahasiswa  dalam  berinteraksi  dengan  dosen  ketika  pembelajaran  daring.  Sistem fector  yang  penulis  kembangkan  merupakan subdomain dari  metode  kecerdasan  buatan  pada  bidang image processing, dengan  menerapkan  metode  kombinasi  dari  model  viola  jones  yang  digunakan  untuk  mendeteksi wajah  pada  suatu  gambar  berdasarkan  ekstraksi  fitur  berupa local  binary  pattern (LBP)  serta  model visual geometry  group-16 (VGG-16)  yang  terdiri  dari  lapisan convolutional,  pooling,  dan  fully  connected sehingga model  VGG-16  dapat  berfungsi  sebagai  lapisan  untuk  proses  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  ekspresi  wajah, kemudian  menggunakan dataset FER-2013 sebagai dataset awal yang digunakan dalam pengembangan model ekspresi  wajah,  dan  metrik  pengukuran  performa  model  untuk  menguji.  Hasil  akhir  dari  implementasi  sistem fector adalah penerapan sistem fector pada pembelajaran daring baik secara real time maupun berdasarkan video hasil  rekaman  pembelajaran  daring  dengan  dengan  berbagai  tahapan  pengujian  sistem  didapatkan  hasil  akhir rata-rata  yaitu  75.17%,  nilai  akhir  yang  penulis  dapatkan  merupakan  nilai  yang  cukup  baik  dalam pengimplementasian pada real case scenario .
Kata kunci : Pembelajaran Daring, Antusiasme, Sistem Fector

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  covid-19  yang  tak  kunjung  usai melanda  ke  seluruh  penjuru  dunia,  menyebabkan adanya  keterbatasan  manusia  dalam  melakukan berbagai aktivitas. Terutama dalam bidang pendidikan,  Per  tanggal  17  April  2020  diperkirakan 91,3%  atau  sekitar  1,5  miliar  siswa  di  seluruh  dunia tidak  dapat  bersekolah  karena  munculnya  pandemi covid-19 [1]. Di Indonesia, sistem pembelajaran tatap muka  berubah  menjadi  pembelajaran  jarak  jauh dengan  media  daring  (dalam  jaringan)  yang  berlaku mulai  dari  tingkatan  sekolah  dasar  sampai  ke perguruan  tinggi  [2].  Dengan  berbagai  perbedaan konsep  dan  konteks  para  pelajar  Indonesia  telah dilalui nya selama hampir dua tahun belakang dengan segala  upaya  penyesuaian  diri  menggunakan  media pembelajaran  yang  menempatkan  internet  sebagai pemeran  utamanya.  Seperti  menggunakan  aplikasi zoom  meetings,  google  meet,  google  classroom, edmodo, discord ataupun aplikasi penunjang pembelajaran lainnya [3]. Namun, dalam pelaksanaan pembelajaran  daring  bukan  tidak  mungkin  sebagian besar  pelajar  mengalami  hambatan,  baik  dalam keterbatasan  media  pembelajaran  ataupun  kesulitan dalam  memahami  materi  yang  disampaikan  oleh guru/dosen. Terutama bagi mahasiswa yang mendapati  tingkat  pendidikan  paling  tinggi  dengan materi  pembelajarannya  pun  relatif  tidak  mudah sehingga  diperlukan  fokus  yang  ekstra  dalam
memperhatikan dan memahami materi yang dipaparkan oleh dosen [4].
Semakin  berkembangnya  teknologi  sebagai penunjang  pendidikan  selama  pandemi,  terdapat beberapa  aplikasi  yang  mulai  bermunculan  dan banyak  digunakan  dengan  pengguna  yang  semakin meningkat secara signifikan. Salah satu yang terkenal adalah  aplikasi  Zoom  Meetings,  diterbitkan  oleh perusahaan  Amerika  serikat  sejak  tahun  2011. Melalui aplikasi ini, pengguna bisa tetap menjalankan aktivitas baik itu untuk kepentingan pekerjaan seperti rapat, ataupun untuk kepentingan pendidikan terutama  saat  pandemi  yang  bisa  dilakukan  oleh banyak pengguna yang berada dalam jarak berjauhan [3].  Selain  itu,  pada  aplikasi  Zoom  meeting  terdapat banyak  fitur  yang  bisa  memudahkan  pengguna ataupun mempermudah komunikasi yang disampaikan,  terdapat  fitur camera,  microphone , sharescreen, partisipan dan settings yang bisa diubah sesuai  keinginan  pengguna.  Contohnya  yaitu  fitur kamera  yang  bisa  dinyalakan  ( on )  atau  dimatikan (off). Namun  dengan  adanya  fitur  tersebut,  tidak sedikit  mahasiswa  yang  justru  memanfaatkan  situasi dengan mematikan fitur kamera kemudian melakukan aktivitas  lain  yang  dirasa  tidak  diketahui  oleh  dosen atau  mahasiswa  lain  sehingga  tidak  memperhatikan pemaparan  materi  dari  dosen  yang  cenderung membuat  ketidakpahaman  bagi  mahasiswa  selama
pembelajaran  daring  dan  merasa  jenuh  selama pembelajaran berlangsung.
Selain  itu,  dalam  aktivitas  pembelajaran  yang disampaikan melalui zoom meeting. konsep pembelajarannya pun masih terkesan monoton, dosen hanya melakukan sharescreen materi lalu menjelaskan  dan  diakhiri  dengan  sesi  tanya  jawab. Namun,  tak  sedikit  cara  pemaparan  materi  yang disampaikan oleh dosen bisa dengan mudah dipahami oleh mahasiswa. hal tersebut apabila dilakukan secara terus-menerus  maka  mahasiswa  cenderung  akan mengalami  kesulitan  dalam  memahami  materi  yang disampaikan
Widodo  dkk  (2022)  melakukan  penelitian  pada model  klasifikasi  ekspresi  wajah  menggunakan arsitektur VGG-16  yang dimodifikasi dengan lapisan ekstraksi  VGG-16,  diikuti  oleh  batch  normalization (4  lapisan),  dropout  (3  lapisan),  dan  fully  connected layer  (3  lapisan)  dengan  kernel  he  uniform  dan aktivasi  sigmoid.  Penggunaan Cascade  Multitasking Convolutional    Neural    Network (MTCNN)  untuk pengenalan  wajah  diharapkan  meningkatkan  kinerja model.  Penggabungan  arsitektur  VGG-16  dengan MTCNN  memberikan  hasil  optimal,  sementara selama  pelatihan,  arsitektur  VGG-16  menunjukkan respons  yang  baik  dan  menghasilkan  arsitektur  yang efektif untuk klasifikasi ekspresi wajah [5].
M.Yusqi dkk (2023) Deteksi wajah menggunakan  pendekatan  one  stage  detector  YOLO dengan  membagi  citra  menjadi  grid,  di  mana  setiap grid merepresentasikan lokasi kandidat wajah. Proses klasifikasi  dan  perbaikan  lokasi  wajah  menggunakan arsitektur CNN, khususnya  model yang sudah dilatih VGG-16  pada  lapisan  konvolusi  dan  dilatih  pada lapisan  Fully  Connected  dengan  data  target  yang ditentukan. Pengujian dilakukan pada dataset WIDERFace  dengan  variasi  jumlah  wajah  di  setiap citra,  menghasilkan  akurasi  Precision  sebesar  0.253, akurasi  Recall  sebesar  0.247,  dan  akurasi  F1-Score sebesar 0.25 [6].
Berdasarkan permasalahan dan penelitian terdahulu  sebagai  penunjang  efektivitas  selama pembelajaran  daring,  penulis  merancang  sebuah sistem  yang  dapat  mendorong  antusiasme  para mahasiswa  dalam  menyalakan  kamera  supaya  bisa dengan  fokus  memperhatikan  pemaparan  materi  dari dosen  dan  supaya  tidak  merasa  jenuh  saat pembelajaran berlangsung berupa sistem Fector (face emotion  detector)  menggunakan  machine  learning dengan arsitektur VGG-16 dengan metode viola jones dan  melakukan  pengujian pada  model  yang  telah dilatih  untuk  dievaluasi  performanya  pada  setiap iterasi  pelatihan  model  menggunakan  metrik  akurasi, sehingga  dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  bisa dijadikan  bahan  evaluasi  baik  oleh  dosen  maupun mahasiswa  untuk  menciptakan  konsep  pembelajaran yang efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pendeteksian Wajah
Pendeteksian  wajah  merupakan  langkah  yang penting  dalam  menganalisa  sebuah  wajah,  sebuah prosedur  awal  dalam  menganalisa  sebuah  wajah dalam  sebuah  foto  ataupun  video.  algoritma pendeteksi ini menggunakan kecerdasan buatan untuk mendeteksi dan melokalisasi dimana letak dari wajah dan memasangkan kotak koordinat yang mengelilingi wajah  dengan  ukuran  yang  pas  [5].  Ekspresi  wajah adalah merupakan perubahan bentuk raut muka wajah dalam  menanggapi  keadaan  perasaan,  niat  dan komunikasi  sosial  seseorang.  Dalam  deteksi  wajah, terdapat  sejumlah  tantangan  yaitu  posisi  bentuk wajah,  skala,  ekspresi,  wajah  yang  terhalang  objek lain,  dan  kondisi  pencahayaan  yang  kurang  [7]. Pendeteksi  wajah  bertujuan  untuk  mencari  bentuk, posisi dan juga skala wajah di sebuah citra.

## 2.2. Viola Jones
Metode Viola-Jones merupakan metode pendeteksian objek yang memiliki tingkat keakuratan yang  cukup  tinggi  yaitu  sekitar  93,7  %  dengan kecepatan  15  kali  lebih  cepat  daripada  detektor Rowley  Baluja-Kanade  dan  kurang  lebih  600  kali lebih  cepat  daripada  detektor  Schneiderman-Kanade [8].

## Gambar 1. Skema proses deteksi wajah dengan
metode viola jones
Gambar  1  merupakan  skema  metode  Viola Jones yang menggabungkan empat kunci utama yaitu haar  like  feature,  integral  image,  adaboost  learning dan  cascade  classifier dalam  memprores  suatu gambar.
2.3. VGG-16
VGG-16 merupakan arsitektur yang dikembangkan  oleh  (Simonyan  &  Zisserman,  2014) pada  penelitiannya  yang  meneliti  tentang  pengaruh kedalaman layer pada CNN terhadap nilai error.
Gambar 2. Arsitektur VGG
Gambar  2.  Merupakan  arsitektur  VGG  yang juga  digunakan  sebagai  penelitian  yang  dilombakan
pada ImageNet  Large  Scale  Visual Recognition Competition  (ILSVRC) pada  tahun  2014  dan menempati posisi ke-2 setelah GoogLeNet.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  berisi  tentang  langkah- langkah  kerja  yang  terdapat  pada  penelitian  yang dilakukan  berkaitan  dengan  pengimplementasian sistem  fector  ( Face  Emotional  Detector )    dalam mendeteksi ekspresi wajah mahasiswa dalam pembelajaran  daring  sehingga  dapat  menjadi  bahan evaluasi  kegiatan  mengajar.  Secara  umum  metode penelitian  penulis  diantaranya  adalah  pengumpulan data  survei  dan  pemodelan.  Berdasarkan  pemaparan tersebut,  metode  penelitian  merupakan  kumpulan tahapan  yang  disusun  secara  sistematis  untuk menunjang kegiatan penelitian yang dapat memenuhi tujuan penelitian.

## 3.1. Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  penulis  mengumpulkan  2 jenis  data  yaitu  primer  dan  sekunder,  data  jenis sekunder merupakan data pendukung yang digunakan dalam  penulisan  seperti  pendapat  para  ahli,  jurnal terkait,  atau  penelitian  terdahulu.  Data  primer  yaitu data  utama  yang  penulis  gunakan  dalam  pembuatan model kecerdasan buatan serta data hasil survei untuk peninjauan  analisis  masalah  secara  aktual  di masyarakat.
Pada  penelitian  kali  ini  penulis  mengumpulkan data  survei  terkait  pembelajaran  daring  yang  dialami oleh  setiap  individu  di  lembaga  pendidikan, pengumpulan data dimulai tanggal 4 November 2023 sampai  dengan  5  November  2023  menggunakan google  form.  Variabel  pertanyaan  yang  penulis cantumkan  pada  survey  di  masyarakat  terdapat  pada tabel  berikut.
Tabel 1. Deskripsi Variabel Survey
No. Kolom Deskripsi 1 Jenjang Pendidikan Pendidikan Pengisi Survey
2 Kelas / Semester
Pendidikan Pengisi Survey Secara Detail 3 Tingkat Pemahaman Materi Rentang Pemahaman Pengisi Survei (1-5) 4 Tingkat Kejenuhan Rentang Kejenuhan Pengisi Survey (1-5)
5 Solusi Kejenuhan Solusi Pengisi Survey Mengatasi Kejenuhan
Selain  itu,  Kumpulan  citra  yang  digunakan dalam  pengembangan  sistem  adalah  FER-2013 dengan  lisensi  sumber  terbuka  sehingga  dapat digunakan  oleh  umum.  Setiap  citra  pada  gambar merupakan  gambar  yang  telah  diekstraksi  seperti grayscale  dan  rescale  dengan  ukuran  48x48  piksel. Dataset  FER-2013  berisi  7  jenis  ekspresi  wajah, dengan  jumlah  data  latih  sebanyak  28.709  buah  dan data latih sebanyak 3.589 buah.
Gambar 3. Variasi ekspresi wajah pada dataset
Pada  gambar  3,  penulis  menggambarkan beberapa  wajah  dengan  ekspresi  yang  beragam  dari hasil dataset FER-13.

## 3.2. Pemodelan
Adapun diagram alur dari pemodelan sistemnya yaitu sebagai berikut.
Gambar 4. Diagram alur pemodelan
Penulis menjabarkan secara singkat tentang alur yang  akan  dilalui  pada  tahap  pemodelan,  tujuan  dari tahap  pemodelan  adalah  untuk  melatih  model  VGG dengan dataset FER-2013 sehingga dapat memprediksi  ekspresi wajah manusia  dengan pertimbangan  metrik  evaluasi  untuk  mengukur performa suatu model [9] yang selanjutnya dilakukan pengujian seperti gambar dibawah ini.
Gambar 5. Diagram alur pengujian
Model  yang  telah  dilatih  akan  penulis  uji  pada beberapa  skenario  seperti  pendeteksian  secara langsung  dari  layar  laptop  yang  sedang  mengikuti meeting conference maupun hasil record dari meeting conference ,  yang  diharapkan  hasil  akhir  dari pengujian  sistem  tersebut  adalah  wajah  yang terdeteksi pada zoom serta klasifikasi ekspresi wajah.
Sehingga  Model  VGG  dilatih  menggunakan  dataset FER-2013  dapat  mengklasifikasi  ekspresi  wajah manusia  dengan  perhitungan  performa  menggunakan skor  akurasi  [10],  model  yang  telah  dilatih  akan melalui  beberapa  tahap  pengujian  terlebih  dahulu sebelum  diimplementasikan  secara  langsung  pada pembelajaran daring.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penulis  akan  menganalisis  hasil  survei  di masyarakat  kemudian  menguraikan  korelasi  antara permasalahan yang diangkat berdasarkan data & studi literasi  sehingga  dapat  menjawab    permasalaham yang  sudah  dianalisis  korelasinya.  Penulis  juga  akan menjelaskan  langkah-langkah  pengimplementasian dan  pengujian  ide  kreatif  penulis  di  bidang kecerdasan  buatan  sebagai  solusi  dari  permasalah yang dikaji.

## 4.1. Hasil Survei Masyarakat
Penulis  membuat  formulir  survei  menggunakan fitur  google  form  yang  terintegrasi  dengan  google
spreadsheet  sehingga  pendataan  dapat  lebih  mudah untuk dipantau, pertanyaan yang terdapat pada google form berisi tentang variabel-variabel pertanyaan yang telah  didefinisikan  pada  tabel  .1.  Pengumpulan  data survei  dilakukan  oleh  tim  penulis  dengan  cakupan penyebaran  survei  kepada  teman-teman  seangkatan penulis  di  Universitas  Singaperbangsa  Karawang, alasan  penyebaran  survei  dilakukan  pada  lingkungan universitas adalah penulis ingin melakukan verifikasi kajian  dikarenakan  permasalahan  yang  penulis  kaji pada  penelitian  kali  ini  merupakan  permasalahan yang  penulis  alami  semasa  pembelajaran  daring  di lingkungan  kampus.  Total  data  yang  dikumpulkan dalam  estimasi  waktu  5  sampai  6  jam  berhasil dikumpulkan  sebanyak  90  data,  data  yang  telah memenuhi  target  tersebut  akan  penulis  analisis  dan kaji  lebih  lanjut  dalam  bentuk  diagram  sehingga menjadi  informasi  mutu  dan  relevan  yang  mudah dipahami  oleh  pembaca.  Berikut  penulis  paparkan beberapa  respon  dari  narasumber  yang  terdapat  di tabel 2.
Tabel 2. Contoh Data Hasil Survei Jenjang Pendidikan Semester Tingkat Pemahaman Materi Tingkat Kejenuhan Solusi Kejenuhan S1 1 4 3 Jangan terpaku hanya dengan mengasih materi saja sampai waktu mata kuliah habis tetapi diberi waktu istirahat untuk me refreshing otak S1 1 2 3 Denger musik, jadi materinya ga di denger hehe S1 1 3 4 dengan cara yang berbeda S1 1 4 3 Dengan cara memberikan materi yang dipercantik agar menarik daya belajar kami
Penulis  memvisualisasikan  dua  diagram  secara sejajar  dikarenakan  penulis  memiliki  asumsi  bahwa kedua  variabel  tersebut  saling  berkorelasi  satu  sama lain,  Sehingga  penulis  memiliki  beberapa  asumsi tentang  mengapa  angka  3  yang  bisa  disebut  nilai median  dalam  skala  data  survei  dipilih  sebagai  nilai dominan  oleh  pengisi  survei,  berikut  penulis paparkan  beberapa  asumsi  berdasarkan  perspektif penulis :
a. Mayoritas  mahasiswa  adalah  semester  1  yang baru merasakan pengalaman belajar dalam dunia perkuliahan  sehingga  masih  dalam  proses adaptasi.
b. Mayoritas  mahasiswa  mencoba  untuk  dalam posisi  netral  atau  dapat  dijabarkan  bahwa mahasiswa  cenderung  mengikuti  alur  dalam perkuliahan.
Berdasarkan 2 asumsi tersebut penulis memprediksi  pada  masa  perkuliahan  mendatang, variabel  kejenuhan  dan  pemahaman  materi  akan menuju ke nilai yang negatif dikarenakan pembelajaran  pada  semester  kedepannya  lebih menitik  beratkan  mahasiswa  sebagai  self  learning dengan  materi-materi  perkuliahan  yang  lebih  detail dari  segi  penugasan  dan  lebih  kompleks  dari  segi pemaparan teori sehingga proses pembelajaran daring
yang  dilakukan  dengan  dosen  akan  menurun efektivitasnya.
Gambar 6. Visualisasi word cloud untuk solusi kejenuhan
Penulis  membuat  visualisasi word  cloud yang berisi tentang solusi-solusi yang dapat dikembangkan untuk meningkatkan nilai efektivitas dalam pembelajaran daring bersama dengan dosen. Mahasiswa  secara  implisit  merupakan  individu  yang diwajibkan  memiliki  pola  pikir  yang  kritis  dan inovatif  sehingga  semakin  banyaknya  gelar  sarjana diharapkan dapat memperbaiki pola pikir masyarakat skala  nasional,  berdasarkan  definisi  tersebut  penulis tidak  hanya  memberikan  variabel  pertanyaan  yang terstruktur  namun  penulis  juga  memberikan  variabel yang  memungkinkan  berbagai  respon  dinamis  dari para  pengisi  survey  sehingga  inovasi  yang  penulis
terapkan  dapat  dievaluasi  dari  segi  pola  pikir mayoritas.

## 4.2. Preparasi Gambar
Tahap  analisis  data  yang  telah  dikumpulkan semakin meyakinkan penulis dalam proses pengembangan  sistem fector, oleh  karena  itu  pada sub-bab  ini  penulis  akan  mendeskripsikan  langkah- langkah  dalam  mengimplementasikan  sistem  fektor sampai  ke  pengujian  secara  langsung  sehingga performa  sistem  yang  penulis  rancang  dapat dievaluasi  untuk  penerapan  pada  skenario  aktual pembelajaran daring .
Gambar 7. Ekspresi wajah pada data set
Penulis  menggunakan  dataset  FER-201  3  untuk pelatihan  model  ekspresi  wajah  dengan  dimensi setiap gambar wajah adalah 48x48 dan channel warna hanya  1  lapisan  [11],  oleh  karena  itu  gambar  4.4 merupakan  contoh  gambar  dari  dataset  FER-2013 original,  kemudian  dataset  tersebut  telah  dibagi menjadi  3  set  yaitu train  set,  test  set, dan valid  set . Setiap  set  data  yang  telah  dibagi  akan  dilakukan proses  augmentasi  atau  pengaplikasian  metode  pada gambar sehingga  memiliki  variasi  yang beragam dan memperbanyak  jumlah  gambar  [9],  berikut  penulis memaparkan  potongan  kode  dari  proses  augmentasi pada gambar 8 dan 9.
Gambar 8. Definisi Fungsi Augmentasi
Gambar 9. Implementasi Augmentasi Pada Folder Dataset Training
Gambar 8 merupakan fungsi augmentasi beserta parameter  terkait  dalam  proses  memperbanyak  data gambar  wajah  dengan  variasi  yang  beragam,  setelah di  definisikan  fungsi  augmentasi  pada  gambar  9 merupakan  pengimplementasian  metode  augmentasi pada  direktori training  se. [10].  Total  data  gambar
yang  telah  melalui  proses  augmentasi  adalah  42.825 buah  yang  terbagi  ke  7  kelas  ekspresi  wajah.  Pada gambar  10  penulis  memvisualisasikan  gambar  wajah yang telah melalui proses augmentasi gambar.
Gambar 10. Gambar wajah yang telah di augmentasi
Apabila gambar 7 dan 10 dibandingkan terdapat beberapa  perbedaan  di  gambar  tersebut  seperti  rotasi gambar,  gambar  yang  diperbesar  ke  sebelah  kanan, dan  lapisan  gambar  yang  pada  awalnya  1  lapisan menjadi  3  lapisan  yang  membentuk  gambar  keabu- abuan [12].

## 4.3. Arsitektur VGG
Sebelum  dataset  yang  telah  di  preparasi dipelajari oleh model VGG-16, model terlebih dahulu harus  didefinisikan  dan  diurutkan  dengan  urutan lapisan  untuk  gambar  masukan,  lapisan  untuk ekstraksi gambar, dan lapisan untuk nilai keluaran.
Gambar 11. Definisi model VGG-16
Gambar  diatas  merupakan  struktur  kode  dari model  VGG-16  yang  penulis  gunakan  untuk  proses klasifikasi  ekspresi  wajah,  dengan  menggunakan pretrained model  VGG-16  yang  dikombinasikan dengan  lapisan pooling 2  dimensi,  lapisan dropout , dan  lapisan dense .  Lapisan dense terakhir  yang terdapat pada variabel predictions memiliki 7 channel dikarenakan  label  ekspresi  wajah  pada  dataset  juga terdiri dari 7 tabel.
Gambar 12. Proses klasifikasi secara garis besar
Gambar  12.  Memperlihatkan  proses  klasifikasi dalam  pengambilan  data  melalui  arsitektur  VGG-16 yang kemudian akan secara otomatis mendeteksi hasil ekspresi dari gambar tersebut.
4.4. Pelatihan Model
Model  yang  telah  dirancang  arsitekturnya,  akan dilatih  dan  dievaluasi  performa  pada  setiap epoch menggunakan  dataset training dan testing ,  namun sebelum pelatihan model tersebut dikarenakan VGG- 16  merupakan pretrained  model atau  model  yang telah  dilatih  sebelumnya  untuk  menjaga  nilai  weight yang  terdapat  pada  setiap channel di  lapisan ekstraksi,  maka  penulis  melakukan  metode freeze layers sehingga  nilai weight yang  terdapat  pada model VGG-16 tidak berubah. Setelah mengimplementasikan  metode tersebut  ke pretrained model VGG-16,  arsitektur  model  keseluruhan  di inisialisasikan  menggunakan hyperparameter yang berguna  sebagai  acuan  performa  model  pada  fase pelatihan model.
Gambar 13. Freezing Layers & Hyperparameters
Gambar 13 merupakan deskripsi potongan kode dari  kedua  tahapan  metode  pada  pelatihan  model menggunakan  VGG-16  dimana  Model  yang  telah didefinisikan  arsitektur  dan hyperparameter nya dapat dikatakan siap untuk dilatih.
Gambar 14. Kode proses Dense
Pada gambar 14 merupakan potongan kode dari proses pelatihan  model ekspresi  wajah  menggunakan VGG-16,  dengan  ukuran  pengelompokkan  data sebanyak  50  sehingga  proses  pelatihan  model  dapat lebih  cepat,  kemudian  untuk  iterasi  pelatihan  model sebanyak  50  iterasi,  dengan  demikian  pada  setiap iterasi  pelatihan  model  akan  diuji  menggunakan testing set serta nilai matriks yang didapatkan berupa akurasi  dan loss disimpan  dalam  variabel history sehingga  dapat  divisualisasikan  pada  sub-bab selanjutnya.

## 4.5. Pengujian Model
Pada  sub-bab  ini  penulis  membagi  pengujian terbagi  menjadi  2  tahap,  tahap  internal  yang menggunakan validation set dan tahap eksternal yang
menggunakan  video  atau  gambar  [13]    hasil  dari rekaman pembelajaran daring.

## 4.5.1. Pengujian Internal
Pengujian  internal    yang  penulis  lakukan adalah  pengujian  model  menggunakan  gambar masing-masing wajah dengan ketentuan apabila label hasil  pendeteksian  serupa  dengan  label  aktual  maka teks  pada  judul  gambar  akan  berwarna  biru, sedangkan  apabila  tidak  serupa  maka  teks  akan berwarna merah[12].
Gambar 15. Pengujian Internal
Berdasarkan  perbandingan  gambar  15  hanya terdapat  1  label  yang  berwarna  merah  sehingga akurasi dari pengujian internal adalah 85.71%

## 4.5.2. Pengujian wajah Terdeteksi
Pengujian  pendeteksi  wajah  bertujuan  sebagai model  tumpuan  dalam  pengimplementasian  model ekspresi  wajah,  apabila  suatu  wajah  tidak  terdeteksi maka  ekspresi  wajah  tidak  akan  muncul  [7],  berikut penulis  paparkan  beberapa  contoh  hasil  dari  sistem pendeteksian  wajah  yang  terdapat  pada  gambar  16 dan 17.

## Gambar 16. Pengujian Deteksi Wajah – 1
Pada  gambar  16.  sistem  pendeteksi  wajah mampu  mendeteksi  semua  wajah  secara  keseluruhan dikarenakan  jumlah  wajah  pada  gambar  tergolong sedikit.
Gambar 17.  Pengujian Deteksi Wajah – 2
Pada gambar 17 terdapat beberapa wajah yang tidak  teridentifikasi  atau  tidak  sesuai  dengan skenario,  seperti  pada  mahasiswa  tidak  membuka kamera,  pencahayaan  yang  minim,  foto  profil  pada aplikasi meeting menggunakan wajah, dan foto profil pada  aplikasi  meeting  menggunakan  foto  pribadi namun  wajah  tidak  nampak  dengan  jelas,  beberapa skenario  tersebut  merupakan  sebuah real  case scenario sehingga  sistem  pendeteksi  belum  bisa mendeteksi wajah secara optimal [5].
Tabel 3 Tabel Pengujian Pendeteksi Wajah
No Percobaan 𝜮 Wajah Aktual 𝜮 Wajah Prediksi Akurasi Skor 1 Ke - 1 12 9 75 2 Ke - 2 7 7 100 3 Ke - 3 24 16 66 4 Ke - 4 15 11 68 5 Ke - 5 16 15 93 Nilai Rata-Rata 80,4%

## 4.5.3. Pengujian Ekspresi Wajah Terdeteksi
Pada  pengujian  ekspresi  wajah  berdasarkan gambar, target dari implementasi sistem penulis pada versi  awal  yaitu  model  ekspresi  wajah  dapat memberikan keluaran yang bervariasi, oleh karena itu apabila  suatu  wajah  tidak  dapat  diidentifikasi  secara optimal  hal  tersebut  merupakan  kasus  yang  lazim terjadi  dikarenakan  penulis  menggunakan  dataset FER-2013  yang  apabila  dilakukan  perbandingan antara  gambar  16  dengan  18  atau  19.  Dataset  FER- 2013  lebih  ekspresif  sedangkan  gambar  pada real case scenario cenderung lebih datar.
Gambar 18. Pengujian Ekspresi Wajah - 1
Gambar 18 memiliki jumlah wajah yang lebih sedikit  dibandingkan  dengan  gambar  19  sehingga performa  model  lebih  optimal  pada  kasus  pengujian gambar ini.
Gambar 19. Pengujian Ekspresi Wajah - 2
Berikut penulis paparkan lima percobaan pada berbagai  gambar  yang  memiliki  jumlah  wajah  dan skenario yang beragam dengan hasil rata-rata akurasi adalah  59.4%  hal  ini  didominasi  oleh  beberapa skenario  wajah  belum  terdeteksi  secara  optimal sehingga  model  ekspresi  wajah  tidak  dapat  berjalan dengan baik.

## Tabel 4. Pengujian Ekspresi wajah
No Percobaan Jumlah Wajah Aktual Jumlah Wajah Prediksi Akurasi Skor 1 Ke - 1 12 6 50 2 Ke - 2 6 6 100 3 Ke - 3 24 8 33 4 Ke - 4 15 7 46 5 Ke - 5 16 11 68 Nilai Rata-Rata 59.4

## 4.5.4. Pengujian pada Meeting
Gambar 20. Label Ekspresi Wajah
Gambar  20  merupakan  definisi  dari  beberapa label  klasifikasi  ekspresi  wajah  berdasarkan  FER- 2013 dataset, dikarenakan arsitektur model mengeluarkan  keluaran  berupa  nilai weight yang beragam pada masing-masing channel dan pengambilan  klasifikasi  label  berdasarkan  indeks [14],  oleh  karena  itu  pada  proses  pengujian  sistem keluaran  per  menitnya  adalah  berupa  angka  dengan hasil  akhir  diambil  dari  nilai  modus  nilai  ekspresi wajah  yang  telah  dikelompokkan  berdasarkan  menit sehingga  peluang  interpretasi  yang  salah  maupun proses  pendeteksian  wajah  yang  berpotensi  gagal seperti pada pengujian sebelumnya dapat diminimalisir  dengan  total frame yang  mampu terdeteksi adalah sebagai berikut.
𝑃(𝑥)   = 𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑥 𝑀𝑖𝑛𝑢𝑡𝑒(𝑥) x = Total kuantitas waktu Frame =  Jumlah frame per  satuan  detik (24 Fps) t = time (detik) Minute =  1 menit / 60 detik Persamaan 1. Perhitungan probabilitas frame terdeteksi
Berdasarkan  persamaan  1,  total  peluang terdeteksi frame dari  pengujian  sistem  yang  penulis rancang  memiliki  total  peluang  7.200 frame yang tersedia untuk dideteksi. Pada tabel 5 penulis menguji sistem  fector  secara  keseluruhan  menggunakan  hasil rekaman  pembelajaran  daring  dengan  contoh  yang terdapat pada gambar 20.

## Tabel 5. Tabel hasil pengujian pada meeting
NO ID MENIT KE - MODUS EKSPRESI 1 2 3 4 5 1 ID - 001 1 0 0 2 0 Happy 2 ID - 002 3 3 4 3 4 Netral 3 ID - 003 4 3 3 3 3 Netral 4 ID - 004 0 2 4 4 4 Surprise 5 ID - 005 4 4 3 3 3 Netral 6 ID - 006 4 5 2 0 0 Happy 7 ID - 007 2 3 5 5 5
Sad Pengujian  sistem fector telah  dilakukan dengan tahapan dimulai dari pengujian menggunakan validation set , pengujian menggunakan hasil screenshot ketika pembelajaran daring, dan pengujian model fector secara  keseluruhan  pada  hasil  rekaman pembelajaran  daring  selama  5  menit,  berikut  penulis paparkan  tabel  6  tentang  hasil  pengujian  secara keseluruhan.
Tabel 6. Tabel hasil akurasi seluruh pengujian
No. Metode Pengujian Nilai Akhir Pengujian (%) 1 Model ekspresi menggunakan validation set 85.71 2 Model deteksi wajah menggunakan 5 gambar screenshot 80.4 3 Model ekspresi wajah menggunakan 5 gambar screenshot 59.4 Nilai Rata-rata 75.17 %
Pada  tabel  6  berisi  hasil  akurasi  dari  setiap pengujian  dengan  nilai  akhir  dari  pengujian  sistem adalah 75.71%, angka tersebut menunjukkan performa  awal  yang  baik  bagi  sistem fector yang dikembangkan  oleh  penulis,  berikut  beberapa skenario  yang  menjadi  kendala  tentang  rendahnya pengimplementasian  model  ekspresi  wajah  pada suatu gambar :
a. Pencahayaan yang redup
b. Penggunaan  foto  profil  pribadi  pada  aplikasi pembelajaran daring
c. Presisi  wajah  yang  tidak  terlihat  secara keseluruhan
d. Beberapa mahasiswa pada posisi off camera
Beberapa  faktor  yang  menjadi  kendala  dalam optimalisasi  pendeteksian  ekspresi  wajah  telah teridentifikasi pada tahap pengujian yang menggunakan  gambar  sebagai input dari  sistem fector ,  namun  kendala  tersebut  berhasil  penulis antisipasi  pada  tahap  pengujian  sistem fector pada hasil rekaman pembelajaran daring atau pendeteksian secara realtime ,  oleh  karena  itu  implementasi  sistem fector yang  penulis  kembangkan  dapat  dikatakan berhasil  dalam  rangka  meningkatkan  antusiasme mahasiswa dikarenakan mahasiswa tersebut diwajibkan  untuk  menyalakan  kamera  serta  evaluasi dosen  diharapkan  dapat  lebih  baik  dengan  adanya
fitur  laporan  hasil  pembelajaran  daring  dari  sistem fector.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pembelajaran  daring  yang  dilakukan  pada  masa pandemi  menimbulkan  kejenuhan  yang  dialami  oleh berbagai  kalangan  terutama  mahasiswa,  berdasarkan permasalahan  tersebut  penulis  merancang  sistem fector  yang  bertujuan  untuk  mendorong  antusiasme mahasiswa  dan  membantu  para  dosen  dalam melakukan  evaluasi  pembelajaran  daring  sehingga proses  mengajar  semakin  lama  akan  semakin  efektif. Sistem  fector  (Face  Emotional  Detector)  yang mendeteksi  wajah  para  partisipan  dari  pembelajaran daring  menggunakan  kombinasi  model  viola  jones dan  VGG-16  untuk  mendeteksi  ekspresi  wajah, dengan berbagai tahapan pengujian sistem didapatkan pada  pengujian internal mendapatkan  akurasi 85.71%.  kemudian  pada  pengujian  wajah  terdeteksi dengan rata-rata 80.4% dan pengujian ekspresi wajah menghasilkan  59.4%  sehingga  hasi  akhir  rata-rata yaitu  75.17%,  nilai  akhir  yang  penulis  dapatkan merupakan nilai yang cukup baik dalam pengimplementasian  pada  real  case  scenario  oleh karena itu pengembangan sistem ini dapat dikembangkan  dan  diimplementasikan  sistem  fector pada  pembelajaran  daring  khususnya  di  lingkungan universitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Widodo,  “Potret  Pendidikan  Di  Indonesia Dan Kesiapannya Dalam Menghadapi Masyarakat  Ekonomi  Asia  (Mea),” Cendekia  J. Educ.  Soc. ,  vol.  13,  no.  2,  p.  293,  2016,  doi: 10.21154/cendekia.v13i2.250.
[2]  L.  Dewi,  “Rancangan  Program  Pembelajaran Daring  Di  Perguruan  Tinggi:  Studi  Kasus  Pada Mata  Kuliah  Kurikulum  Pem-Belajaran  Di Universitas  Pendidikan  Indonesia,” Edutech , vol. 16, no. 2, p. 205, 2017, doi: 10.17509/e.v16i2.7616.
[3]  R.  Fojtík,  “Problems  of  Distance  Education,” Int. J. Inf. Commun. Technol. Educ. , vol. 7, no. 1,  pp.  14–23,  2018,  doi:  10.2478/ijicte-2018- 0002.
[4]  A.  Sadikin  and  A.  Hamidah,  “Pembelajaran Daring  di  Tengah  Wabah  Covid-19,” Biodik , vol.  6,  no.  2,  pp.  214–224,  2020,  doi: 10.22437/bio.v6i2.9759.
[5]  S.  Widodo,  D.  Setiawan,  T.  Ridwan,  and  R. Ambari,  “Perancangan  Deteksi  Emosi  Manusia berdasarkan  Ekspresi  Wajah  Menggunakan Algoritma VGG16,” Syntax  J. Inform. , vol. 11, no. 01, pp. 01–12, 2022, doi: 10.35706/syji.v11i01.6594.
[6]  M.  Yusqi,  A.  Thoriq,  K.  E.  Permana,  I.  A. Siradjuddin,  T.  I.  Informatika,  and  U.  T. Madura,  “DETEKSI  WAJAH  MANUSIA BERBASIS ONE STAGE DETECTOR
MENGGUNAKAN  METODE  YOU  ONLY
LOOK  ONCE  (  YOLO  ),”  vol.  17,  pp.  66–73, 2023.
[7]  A.  A.  Marunduh  and  L.  Lina,  “Klasifikasi Emosi  Pada  Wajah  Dari  Rekaman  Aplikasi Video Conference Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, p. 27, 2021, doi: 10.24912/jiksi.v9i1.11554.
[8]  P.  Rosyani  and  R.  Retnawati,  “Ekstraksi  Fitur Wajah  Menggunakan  Metode  Viola  Jones dengan  Tools  Cascade  Detector,” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  10,  no.  2,  p.  633, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.6062.
[9]  M.  T.  Suwindra,  E.  Ernawati,  and  A.  Erlansari, “Analisis Kemiripan Jenis
Burung
Menggunakan  Siamese  Neural  Network,” Rekursif  J.  Inform. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  193–205, 2021, doi: 10.33369/rekursif.v9i2.18584.
[10]  D. H. Fudholi, R. A. N. Nayoan, M. Suyuti, and R.  Rahmadi,  “Deteksi  Indikasi  Kelelahan Menggunakan Deep Learning,” J-SAKTI (Jurnal Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  pp.  1–9, 2021.
[11]  M.  F.  NURYASIN,  C.  MACHBUB,  and  L.
YULIANTI,  “Kombinasi  Deteksi  Objek, Pengenalan  Wajah  dan  Perilaku  Anomali menggunakan  State  Machine  untuk  Kamera Pengawas,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 11, no. 1, p. 86, 2023, doi: 10.26760/elkomika.v11i1.86.
[12]  Y.  Achmad,  R.  C.  Wihandika,  and  C.  Dewi, “Classification  of  Emotions  based  on  Facial Traits  Using  a  Convolutional  Neural  Network Klasifikasi  Emosi  berdasarkan  Ciri  Wajah Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 11, pp. 10595–10604, 2019.
[13]  H.  Dwi  Aprillian  and  H.  Dwi  Purnomo, “Pemanfaatan  Teknologi  Optical  Character Recognition  pada  Pembacaan  Kartu  Tanda Penduduk  Artikel  Ilmiah,”  no.  672015123, 2019.
[14]  Y.  Miftahuddin,  S.  Umaroh,  and  F.  R.  Karim, “Perbandingan  Metode  Perhitungan  Jarak Euclidean,  Haversine,  Dan  Manhattan  Dalam Penentuan Posisi  Karyawan,” J.  Tekno  Insentif , vol.  14,  no.  2,  pp.  69–77,  2020,  doi: 10.36787/jti.v14i2.270.