Jurnal Algoritme , Vol.4, No.1, Oktober 2023, pp. 43~52 E-ISSN: 2775-8796
DOI: 10.35957/algoritme.xxxx ◼ 43
Received Sept11 th ,2023; Revised Sept23 th , 2023; Accepted Ocotber 9 th , 2023

## Klasifikasi Pengenalan Wajah Untuk Mengetahui Jenis Kelamin Menggunakan Metode Convolutional

## Neural Network
Muhammad Akbar Satriawan* 1 , Wijang Widhiarso 2
1,2 Universitas Multi Data Palembang, Jl. Rajawali No. 14 Palembang, 0711-037600
3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Palembang e-mail: * 1 akbarsatriawan13@gmail.com, 2 wijang@mdp.ac.id

## Abstrak
Wajah merupakan komponen yang paling mudah dikenali dan seringkali menjadi pusat perhatian orang lain dalam tubuh manusia. Sering terjadinya kesulitan dalam membedakan dan menganalisis  citra  wajah  dengan  jumlah  yang  banyak  secara  manual  karena  banyaknya kemiripan  antara  laki-laki  dan  perempuan  sehingga  memperlambat  proses  identifikasi  jenis kelamin. Maka penelitian ini dibuat untuk memperbaiki masalah tersebut dengan menggunakan metode CNN. Dataset yang digunakan terdapat 2280 citra yang terdiri dari train, valid dan test. Proses penelitian meliputi pra-pemrosesan data, inisialisasi model, pelatihan model, validasi dan penyetelan  hyperparameter,  serta  evaluasi  performa  model.  Hasil  pengujian  menunjukkan peningkatan akurasi dan penurunan loss seiring dengan bertambahnya iterasi pelatihan. Dalam penelitian ini, diperoleh hasil dengan tingkat akurasi sebesar 92%, yang menunjukkan efektivitas penggunaan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur  ResNet-50  dalam memproses dan mengklasifikasikan gambar wajah pria dan wanita.
Kata kunci —  CNN , Deep Learning , Jenis Kelamin, ResNet-50, Wajah.

## Abstract
The  face  is  the  component  that  is  most  easily  recognized  and  is  often  the  center  of attention  of  other  people in  the  human  body.  There are often  difficulties in distinguishing and analyzing  large  numbers  of  facial  images  manually  due  to  the  large  number  of  similarities between males and females, which slows down the process of gender identification. This research was  made  to  fix  this  problem  by  using  the  CNN  method.  The  dataset  used  is  2280  images consisting  of  train,  valid  and  test.  The  research  process  includes  data  pre-processing,  model initialization, model training, hyperparameter validation and adjustment, and model performance evaluation.  The  test  results  show  an  increase  in  accuracy  and  a  decrease  in  loss  as  training iterations  increase.  In  this  study,  results  were  obtained  with  an  accuracy  rate  of  92%,  which shows  the  effectiveness  of  using  a  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with  the  ResNet-50 architecture in processing and classifying male and female facial images.
Keywords — CNN, Deep Learning, Faces, Gender, ResNet-50.
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
44

## 1. PENDAHULUAN
ajah  sebagai  bagian  dari  tubuh  manusia  yang  paling  mudah  dikenali  dan  paling  sering dilihat oleh orang lain. Wajah juga merupakan sarana penting dalam berkomunikasi dan mengekspresikan  emosi.  Dunia  teknologi,  mengalami  perkembangan  yang  semangkin  hari semangkin  canggih.  Penerapannya  perkembangan  teknologi  ini  banyak  diterapkan  dalam kehidupan  sehari-hari  seperti  pemanfaatan  sistem  pengolahan  citra  seperti  sistem  pengenalan wajah[1] .
Dalam beberapa waktu terakhir sistem pengenalan, identifikasi mulai banyak diciptakan dan  dikembangkan  sebagai  bahan  dan  menjadi  bagian  dari  sebuah  sistem  keamanan  seperti deteksi wajah yang merupakan tahapan awal dalam melakukan pengenalan wajah. Pada bagian bidang keamanan di bandara, computer vision telah digunakan untuk mengenali wajah seseorang melalui  analisis  mata  dan  untuk  memeriksa  apakah  orang  tersebut  terlibat  dalam  tindakan kejahatan  atau  merupakan  pelaku  kejahatan[2].  Manusia  tergolong  sebagai  individu  yang memiliki berbagai ciri yang khas, ciri tersebut dapat digunakan sebagai pengenalan atau identitas seseorang[3]. Dalam mengenali identitas seseorang, terdapat berbagai banyak metode yang dapat digunakan seperti dengan sandi rahasia, kartu identitas, dan juga nomor yang unik akan namun dari  metode  tersebut  memiliki  kekurangan  seperti  kata  sandi  dapat  terlupakan,  kartu  identitas rawan  hilang,  dan  nomor  unik  pun  terkadang  terlupakan[4].  Untuk  kesalahan  tersebut  dapat dihilangkan  dengan  membuat  sistem  pengenalan  seseorang  melalui  mata,  sidik  jari,  bahkan wajah[5].  Data  wajah  dapat  diperoleh  melalui  citra  karena  merupakan  informasi  unik  yang dimiliki  oleh  banyak  orang.  Pengenalan  ekspresi  wajah  menjadi  penting  seiring  dengan meningkatnya  teknologi  yang  ada  pada  komputer,  telepon  genggam,  robot  dan  sebagainya[6]. Data tersebut dapat mencakup bentuk wajah, hidung, mata, mulut, jenis kelamin, ekspresi, dan perkiraan umur.
Selain  itu,  informasi  tambahan  seperti  rambut,  kumis,  jenggot,  dan  alis  juga  dapat diperoleh  melalui  analisis  citra  wajah[7] . Sering  terjadinya  kesulitan  dalam  membedakan  dan menganalisis citra wajah dengan jumlah yang banyak secara manual karena banyaknya kemiripan dan  penyamaran  laki-laki  dan  perempuan,  sehingga  memperlambat  proses  identifikasi  jenis kelamin yang sulit dibedakan secara fisik. Untuk membedakan jenis kelamin pada manusia, dapat dilakukan melalui analisis citra wajah manusia dengan menggunakan pendekatan deep learning . Citra wajah pada konteks ini merujuk pada gambar atau foto yang digunakan sebagai data untuk membedakan jenis kelamin manusia.
CNN ( Convolutional  Neural  Network) adalah  salah  satu  dari  algoritma deep  learning yang  terdiri  dari neuron 3D yang  tersusun  dalam  lapisan-lapisan.  Neuron  ini  memiliki  tiga dimensi,  yaitu  lebar,  tinggi,  dan  kedalaman[8]. Lebar  dan  tinggi  menunjukkan  ukuran  lapisan yang  terdiri  dari  kumpulan neuron ,  sedangkan  kedalaman  menunjukkan  jumlah  lapisan  yang terdiri dari kumpulan neuron tersebut [8] . Proses utama pada CNN adalah konvolusi, yaitu proses mengambil informasi dari area kecil dalam gambar dan menghitung konvolusi antara area tersebut dan filter untuk menghasilkan fitur-fitur tertentu. Proses ini dilakukan oleh lapisan-lapisan yang terdiri dari neuron-neuron dalam CNN .
Dalam penelitian ini akan menggunakan metode arsitektur ResNet-50 , arsitektur tersebut telah menjadi sistem pelatihan yang efisien dengan dilengkapi shortcut connection sehingga dapat mencegah  sistem  kehilangan  informasi  selama  pelatihan[9] . Pada  konsep shortcut  connection memiliki  kaitannya  dengan  masalah vanishing  gradient yang  muncul  ketika  mencoba  untuk memperdalam  struktur  jaringan.  Namun,  untuk  meningkatkan  kinerja  jaringan,  penambahan lapisan saja tidak cukup dilakukan. Semakin dalam suatu jaringan, semakin besar kemungkinan munculnya  masalah vanishing  gradient yang  menyebabkan gradient menjadi  sangat  kecil  dan mengakibatkan penurunan performa atau akurasi[9] .
Penelitian [10] di tahun 2023 yang dilakukan Notasonda Soni Putra, Benedika Ferdian Hutabarat & Ulfa Khaira dengan judul “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network untuk Identifikasi Jenis Kelamin dan Ras” pada penelitian tersebut dilakukan dengan data jenis

## W
45
kelamin 36.000 citra dan 27.000 citra ras. hasil pengujian pada ras tersebut didapatkan dengan rata-rata sebesar 82% dan 94% untuk pengujian jenis kelamin.
Pada pemelitian [9] tahun 2020 yang dilakukan Faiz Nashrullah, Suryo Adhi Wibowo & Gelar  Budiman  dengan  judul  “Investigasi  Parameter Epoch pada  Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi  Pornografi”  pada  pengujian  tersebut,  dilakukan  berbagai  konfigurasi epoch dan ditemukan  bahwa  semakin  banyak epoch ,  performa  sistem  cenderung  meningkat.  Sistem mencapai hasil terbaik pada konfigurasi epoch 60 dengan tingkat akurasi mencapai 91,033%. Pada  penelitian  [11]  tahun  2021  yang  dilakukan  Arif  Bastanta  Sinuhaji,  Aji  Gautama Putrada  &  Hilal  Hudan  Nuha  dengan  judul  “Klasifikasi  Gambar  dari Prototipe  Camera  Trap menggunakan Model ResNet-50 untuk mendeteksi Satwa dilindungi” pada eksperimen tersebut, terdapat  beberapa  dataset  dengan  fitur  yang  berbeda  pada  setiap  skenario.  Dari  eksperimen tersebut, ditemukan model yang paling optimal dengan tingkat akurasi training mencapai 99,34% dan tingkat akurasi testing mencapai 90,43%.
Ruang  lingkup  penelitian  ini,  yaitu  wajah  yang  diklasifikasi  sebanyak  2  jenis  wajah, dengan  total  citra  sebanyak  2280  wajah.  Objek  adalah  citra  wajah  dari  dataset mrinalini yang dapat  diakses  pada  laman https://www.kaggle.com/datasets/gmlmrinalini/genderdetectionface dengan format jpg yang terbagi  menjadi  70%  data latih,  15%  data  uji,  dan  15%  data  validasi. Metode  yang  diterapkan  menggunakan CNN dengan  model Resnet-50 .  Bahasa  pemrograman yang  diterapkan  menggunakan Python .  Tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan  penerapan  dan mengetahui  hasil  akurasi  dari  klasifikasi  metode Convolutional  Neural  Network untuk mengetahui jenis kelamin.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  beberapa  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  wajah menggunakan Convolutional Neural Network untuk mengetahui jenis kelamin yang dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Studi Literatur
Pada tahap ini akan melakukan pembelajaran dengan membaca dan mempelajari jurnal- jurnal  yang  terkait  dengan  topik  klasifikasi  citra  wajah  untuk  pengenalan  jenis  kelamin menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan menggunakan model ResNet-50.

## 2. 2 Mengumpulkan Data
Peneliti akan mengumpulkan data berupa citra wajah yang akan di ambil dari kaggle yang dibuat oleh mrinalini dengan nama gender-detection-face . dataset tersebut memiliki 2280 citra wajah yang telah terbagi menjadi 70% data latih, 15% data uji, dan 15% data validasi.

## 2. 3 Merancang Program
Pada tahap ini peneliti akan menyusun program penelitian yang terstruktur dan sistematis berdasarkan tujuan dari penelitian dengan bahasa pemrograman python dan library dari CNN serta arsitektur Resnet-50 untuk klasifikasi citra yang dapat dilihat pada gambar 2.
Studi Literatur Mengumpulkan Data Merancang Program Implementa si Menguji Program Analisis Hasil Pengujian
46

## Gambar 2. Perancangan Program
1. Dataset wajah yang terdiri dari 2280 citra yang telah terbagi menjadi 70% data latih, 15% data uji, dan 15% data validasi. Setalah terbagi jumlah dataset menjadi 1600 data latih, 340 data uji, dan 340 data validasi. Dengan data rincian pembagian ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Rincian Dataset
2. Pra-pemrosesan data seperti resizing citra ke 224x224 pixel [12] , dan menggunakan teknik augmentasi meliputi: 20% shear_range , 180 derajat rotation_range , 10% zoom_range , 1% width_shift_range , 1% height_shift_range untuk mempersiapkan data sebelum dimasukkan ke dalam model. Teknik augmentasi ini digunakan untuk menciptakan variasi dalam dataset pelatihan, yang membantu model untuk belajar lebih baik dan mampu mengenali pola-pola yang berbeda dalam data. Dengan menerapkan teknik augmentasi , model dapat menjadi lebih tahan  terhadap  variasi  dalam  data  uji  dan  lebih  umum  dalam  melakukan  klasifikasi  yang akurat. Hasil tersebut dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Praprocesing dan Augmentasi
3. Inisialisasi  model  mengatur  arsitektur ResNet-50. Penentuan  jumlah  layer,  ukuran kernel , pooling , dan fungsi aktivasi ini mengacu pada standar yang telah ditetapkan dalam library ResNet-50 .  Dengan  mengikuti  konfigurasi  ini,  tujuan  penelitian  dapat  dicapai  dengan memanfaatkan keunggulan arsitektur ResNet-50 dalam pengenalan gambar.
4. Pelatihan model menggunakan data pelatihan. Model diberikan input gambar dan label yang sesuai, dan menggunakan algoritma Adam untuk mengoptimalkan bobot dan bias model agar
Dataset Jumlah Citra Laki-Laki Perempuan Data Latih 1600 800 800 Data Uji 340 170 170 Data Validasi 340 170 170
47
dapat  mempelajari  pola  dan  fitur  yang  relevan.  Selanjutnya,  dilakukan  validasi  dan penyetelan hyperparameter untuk meningkatkan performa model. Data validasi digunakan untuk mengukur kinerja model dan penyetelan hyperparameter seperti learning rate , jumlah epoch , atau fungsi optimasi dilakukan untuk mencapai hasil yang lebih baik. Parameter yang akan digunakan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Parameter Klasifikasi Wajah
Layer (Type) Output Shape Param resnet50 (Functional) ( None, 7, 7, 2048 ) 23587712 global_average_pooling2d (GlobalAveragePooling2D) ( None, 2048 ) 0 flatten (Flatten) (None, 2048) 0 dense (Dense) ( None, 64) 131136 dropout (Dropout) ( None, 64) 0 Dense_1 (Dense) ( None, 32) 2080 Dropout_1 (Dropout) ( None, 32) 0 Dense_2 (Dense) ( None, 2) 66
5. Evaluasi performa model menggunakan data pengujian yang tidak pernah dilihat sebelumnya yaitu menggunakan data test. Hal ini dilakukan untuk mengukur akurasi, precision, recall, F1-score, dan metrik evaluasi  lainnya  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  model  dapat melakukan klasifikasi yang akurat.
6. Prediksi  data  baru  melibatkan  penggunaan  model  yang  telah  dibangun  untuk  melakukan prediksi pada citra wajah yang belum pernah dilihat sebelumnya menggunakan library gradio sebagai interface, output yang akan dihasilkan terdapat persen antara man dan woman.

## 2. 4 Implementasi
Di tahap implementasi ini hasil program yang telah di rancang sebelumnya untuk dipakai dalam  klasifikasi  pengenalan  wajah  agar  dapat  membedakan  wajah  laki-laki  atau  perempuan menggunakan algoritma CNN dan arsitektur ResNet-50.

## 2. 5 Menguji Program
Tahap ini program akan di uji menggunakan data tes yang telah disediakan sebelumnya yaitu pada folder tes, program akan membandingkan citra wajah laki-laki atau perempuan dalam bentuk tingkat akurasi. Hasil tersebut akan dijelaskan pada tahap selanjutnya.

## 2. 6 Analisis Hasil Pengujian
Hasil yang telah di uji coba oleh program akan menghasilkan akurasi, presisi, recall dan f1-score .  hasil  tersebut  didapatkan  dengan  metode confusion  matrix . Accuracy adalah  metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur seberapa akurat model dalam memprediksi label kelas pada data uji. Precision adalah metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur seberapa presisi model  dalam  memprediksi  label  kelas  positif. Recall mengukur  kemampuan  model  untuk mengidentifikasi  instance  positif  dengan  benar. F1-score adalah  metrik  evaluasi  yang mengkombinasikan precision dan recall untuk mengukur kinerja keseluruhan model pada dataset yang tidak seimbang dengan jumlah kelas yang berbeda. Rumus akurasi, presisi, recall dan f1- score dapat dilihat pada : 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 ) / ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ), 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 / ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ), 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 / ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ), 𝐹 1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ ( 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) / ( 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ).
48
TP: True Positives (instance positif yang diprediksi dengan benar), TN: True Negatives (instance negatif yang diprediksi dengan benar), FP: False Positives (instance negatif yang salah diprediksi sebagai positif), FN: False Negatives (instance positif yang salah diprediksi sebagai negatif).
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum melakukan pelatihan terdapat tahapan yang akan dilakukan oleh program untuk mengelolah dataset sebelum di latih untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik, resize ukuran ke 224x224 pixel untuk  mengikuti  masukan  standar  oleh ResNet-50 ,  pemilihan  ukuran  gambar tersebut didasarkan untuk memperoleh proses komputasi yang lebih cepat dan mengurangi jumlah parameter yang besar, selanjutnya dilakukan proses augmentasi kesemua citra, Untuk parameter yang digunakan pada penelitian ini yaitu parameter yang sudah disediakan dan menjadi standar dari library  ResNet-50 ,  parameter  klasifikasi  wajah,  dilanjutkan  dengan hyperparameter menggunakan 30 epoch , pemilihan 30 epoch untuk pelatihan model bertujuan untuk memberikan kesempatan  yang  cukup  bagi model  untuk  belajar  dari  data pelatihan melalui  beberapa iterasi. Pada  awal  proses  pelatihan,  model  secara  bertahap  memperbaiki  parameter  dan  bobotnya berdasarkan kesalahan atau kerugian yang dihasilkan. Oleh karena itu, pemilihan 30 epoch bisa menjadi  pilihan  terbaik  sebagai  titik  di  mana  model  telah  mendapatkan  cukup  peluang  untuk belajar  tanpa  risiko  overfitting.  Hasil  Pelatihan  dalam epoch 10,20  dan  30  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pelatihan Epoch
Dengan  memanfaatkan  optimisasi Adam dan learning  rate 0.0001,  model  akan melakukan  penyesuaian  pada  parameter-parameter  dengan  tujuan  untuk  meminimalkan  fungsi kerugian pada setiap iterasi pelatihan[13] . fungsi softmax dengan jumlah 2 kelas yaitu man dan woman , library untuk kerugian yang digunakan dalam pelatihan yaitu categorical_crossentropy . Fungsi categorical_crossentropy menghitung  kerugian  atau  perbedaan  antara  distribusi probabilitas  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  model  dan  distribusi  probabilitas  target  yang sebenarnya. Secara matematis, fungsi categorical_crossentropy dapat dijelaskan sebagai berikut. Jika  y  adalah  distribusi  probabilitas  yang  sebenarnya  dan y_hat adalah  distribusi probabilitas prediksi, maka fungsi categorical_crossentropy didefinisikan J(y, y_hat)   =   −Σ(y  ∗  log(y_hat))
Dalam fungsi ini, algoritma dari probabilitas prediksi yang benar ( y_hat ) digunakan untuk mengukur  perbedaan  antara  distribusi  probabilitas  prediksi  dan  distribusi  probabilitas  yang sebenarnya.  Hasil  perkalian  tersebut  kemudian  dijumlahkan  dan  dikalikan  dengan  -1  untuk menghasilkan nilai kerugian yang positif.
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  model Convolutional  Neural  Network ( CNN ) yang diimplementasikan merupakan evaluasi terhadap kinerja dan efektivitas model dalam menjalankan tugas yang telah ditentukan.
Proses  pelatihan  model  melibatkan  pemanfaatan  dataset  pelatihan  yang  telah dikumpulkan dan disiapkan sebelumnya. Dataset ini digunakan untuk mengedukasi model dalam
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 10 Epoch 20 Epoch 30 Epoch Hasil Pelatihan dalam Epoch Acc Val_Acc Loss Loss_Val
49
mengidentifikasi  dan  memahami  pola  serta  fitur  yang  signifikan  dalam  data.  Selama  proses pelatihan,  model  akan melewati  serangkaian epoch ,  di  mana  parameter  dan  bobot  model  akan disesuaikan berdasarkan kesalahan atau kerugian yang dihasilkan pada setiap iterasi. Hasil akurasi dan loss pada pelatihan tersebut dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Akurasi dan Loss Pelatihan Model
Accuracy merupakan  persentase  prediksi  yang  benar  dari  keseluruhan  data  pelatihan. Pada setiap iterasi, akurasi meningkat dari 0.5611 hingga mencapai 0.9000 pada iterasi ke-27. Hal ini  menunjukkan  bahwa  model  secara  bertahap  meningkatkan  kemampuannya  dalam memprediksi  dengan  benar  pada  data  pelatihan. val_accuracy merupakan  persentase  prediksi yang benar dari data validasi yang tidak digunakan dalam pelatihan model. Pada setiap iterasi, akurasi validasi juga mengalami peningkatan dari 0.7312 hingga mencapai 0.9406 pada iterasi ke-26. Hal ini menunjukkan bahwa model secara bertahap memperbaiki kemampuannya dalam melakukan  prediksi  yang  akurat  pada  data  validasi.  Kedua  metrik  evaluasi  menunjukkan peningkatan secara keseluruhan seiring dengan meningkatnya jumlah iterasi. Terdapat beberapa fluktuasi di beberapa iterasi, di mana akurasi atau akurasi validasi mungkin mengalami penurunan sementara sebelum kembali meningkat. Namun, secara umum, terlihat adanya tren peningkatan yang stabil.
Dalam  grafik loss ,  terlihat  bahwa  nilai  kerugian  atau  kesalahan  secara  keseluruhan menurun seiring dengan bertambahnya iterasi. Hal ini menunjukkan bahwa model semakin baik dalam meminimalkan kesalahan atau kerugian dalam proses pelatihan. Sementara itu, val_loss juga  menunjukkan  tren  penurunan  yang  stabil,  yang  menunjukkan  bahwa  model  cenderung menghasilkan prediksi yang lebih akurat pada data validasi seiring dengan bertambahnya iterasi.
Pada model dilakukan menggunakan beberapa metrik, seperti akurasi ( accuracy ), presisi ( precision) , recall , dan F1-score . Metrik tersebut dapat kita lihat pada gambar 6 Confusion Matrix Evaluasi ResNet-50.
Gambar 6. Confucion Matrix Evaluasi ResNet-50
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

## Akurasi dan Loss dari Pelatihan Model
Acc
Val_Acc
Loss Val_Loss
50
Dalam kelas man , presisi sebesar 0.90 mengindikasikan bahwa 90% dari prediksi yang diklasifikasikan sebagai kelas man adalah benar. Recall sebesar 0.94 menunjukkan bahwa 94% dari data yang sebenarnya merupakan kelas man dapat diidentifikasi dengan benar oleh model. F1-score sebesar  0.92  adalah  sebuah  ukuran  gabungan  antara  presisi  dan recall ,  yang mencerminkan tingkat keselarasan antara keduanya.
Sementara itu, dalam kelas woman , presisi sebesar 0.94 menunjukkan bahwa 94% dari prediksi  yang  diklasifikasikan  sebagai  kelas woman adalah  benar. Recall sebesar  0.89 menunjukkan bahwa 89% dari data yang sebenarnya merupakan kelas woman dapat diidentifikasi dengan  benar  oleh  model. F1-score sebesar  0.92  juga  merupakan  ukuran  keselarasan  antara presisi dan recall untuk kelas woman . Penjelasan tersebut dapat kita lihat pada tabel 3.
Tabel 3.  Evaluasi Performa ResNet-50 pada Wajah Precission Recall F1-Score Support 0 0.90 0.94 0.92 170 1 0.94 0.89 0.92 170 Accuracy 0.92 340
Penggunaan model yang telah dilatih sebelumnya untuk melakukan prediksi pada data yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Proses  ini  melibatkan  penerapan  model  terlatih  untuk memperoleh  prediksi  pada  dataset  baru  yang  belum  terkena  proses  pelatihan  sebelumnya. Tujuannya  menguji  kemampuan  model  dalam  menggeneralisasi  pola  dan  fitur  yang  telah dipelajari selama proses pelatihan terhadap data baru yang belum pernah dihadapi sebelumnya. Dalam menerapkan itu, peneliti dibantu dengan library dari gradio yang akan membuat sebuah interface dalam  bentuk web .  Contoh  dalam  penggunaan  prediksi  data  baru  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil Prediksi Data Baru
Gradio akan  menggunakan  model ResNet-50 yang  telah  dilatih  sebelumnya  untuk memproses  gambar  tersebut  dan  menghasilkan  prediksi  tentang  apakah  gambar  tersebut menggambarkan seorang man atau seorang woman . Hasil prediksi akan ditampilkan dalam bentuk persentase kecocokan antara man dan wanita . Dalam contoh yang ditunjukkan pada Gambar 4.3, hasil prediksi menunjukkan bahwa pada gambar pertama terdapat kemiripan sebesar 89% dengan seorang pria ( man ) dan 11% dengan seorang wanita ( woman ). Sedangkan pada gambar kedua, hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa  terdapat  kemiripan  sebesar  81%  dengan  seorang  wanita ( woman ) dan 19% dengan seorang pria ( man ).
51

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  juga  memiliki  tujuan  untuk  mengungkap  fitur-fitur  penting  dalam  citra wajah  yang  berperan  dalam  klasifikasi gender .  Dengan  memanfaatkan  arsitektur CNN yang kompleks seperti ResNet-50 , harapannya adalah dapat mengidentifikasi dan menggunakan fitur- fitur  yang  relevan  dalam  proses  klasifikasi  tersebut.  Model  klasifikasi gender yang  telah dikembangkan dapat digunakan dalam berbagai sektor dan teknologi.
Pada pelatihan data yang dilakukan dengan 30 epoch dan optimizer Adam telah mencapai akurasi dengan nilai 92% pada data uji. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN dengan  arsitektur ResNet-50 dapat  menjadi  alat  yang  efektif  dalam  memproses  dan mengklasifikasikan data gambar wajah pria ( man ) ataupun wanita ( woman ).

## 5. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dipresentasikan, terdapat beberapa rekomendasi yang dapat diajukan untuk penelitian ini agar dapat dikembangkan lebih lanjut: 1. Selain menggunakan arsitektur ResNet-50 , penelitian ini dapat mencoba eksplorasi arsitektur model  lainnya  seperti VGG,  Inception ,  atau EfficientNet. Melakukan  perbandingan  kinerja antara berbagai arsitektur dapat membantu dalam memahami model mana yang paling cocok untuk tugas pengklasifikasian gambar yang diteliti.
2. Meskipun telah dilakukan evaluasi performa model menggunakan berbagai metrik, melakukan evaluasi  yang  lebih  luas  dan  mempertimbangkan  aspek  lain  seperti  waktu  eksekusi, penggunaan memori, atau efisiensi komputasi dapat memberikan wawasan yang lebih lengkap tentang kinerja model.
3. Selain itu rekomendasi yang diajukan dengan menggunakan dataset citra wajah lebih banyak lagi, mulai dari berbagai jenis ras sehingga nantinya program dapat mengenali dan mendeteksi dari semua citra wajah dan ras yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Arifandi.  “Identifikasi  Dan  Prediksi  Umur  Serta  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Citra Wajah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network(CNN)”, Jurnal Sains dan Teknologi-Universitas PGRI Kanjuruhan Malang, vol. 4, no. 2, p. 2022.
[2] T.  Cut  Al-Saidina  Zulkhaidi,  E.  Maria,  P.  “Pengenalan  Pola  Bentuk  Wajah  dengan OpenCV,”  Studi  Teknologi  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  and  P.  Pertanian  Negeri Samarinda (JURTI), vol. 3, no. 2, 2019.
[3] K.  Mujib,  A.  Hidayatno,  and  D.  T.  Prakoso,  “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Local Binary Pattern (LBP) Dan Support Vector Machine (SVM)”, 2018.
[4] “M. Naurah, “Pengenalan Wajah Dengan Latar Belakang Bebas Menggunakan Template Matching Dan Local Banry Pattern (LPB)”, 2019.
[5] A. Wulan, “Deep Learning Untuk Deteksi Wajah Yang Berhijab Menggunakan Algoritma Cnn Dengan Tensorflow”, 2020.
[6] D.  Alamsyah  and  D.  Pratama,  “Implementasi  Convolutional  Neural  Networks  (CNN) Untuk  Klasifikasi  Ekspresi  Citra  Wajah  Pada  Fer-2013  Dataset,”  Jurnal  Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, 2020.
52
[7] F. D. Adinata and J. Arifin, “Klasifikasi Jenis Kelamin Wajah Bermasker Menggunakan Algoritma Supervised Learning”, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 229, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3377.
[8] R. Firdaus, Joni Satria, and B. Baidarus, “Klasifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Gambar Mata Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 3, no. 3, pp. 267–273, Dec. 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4360.
[9] F. Nashrullah, S. A. Wibowo, and D. G. Budiman, “Investigasi Parameter Epoch Pada Arsitektur ResNet-50 Untuk Klasifikasi Pornografi”, Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication, 2020.
[10] N.  S.  Putra,  B.  F.  Hutabarat,  and  U.  Khaira,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Kelamin Dan Ras,” Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 1, pp. 82–93, Feb. 2023, doi: 10.51454/decode.v3i1.123, 2023.
[11] A. B. Sinuhaji, A. Gautama Putrada, and H. H. Nuha, “Klasifikasi Gambar dari Prototipe Camera  Trap  Menggunakan  Model  ResNet-50  untuk  Mendeteksi  Satwa  Dilindungi”, 2021.
[12] N.  D.  Miranda,  L.  Novamizanti,  and  S.  Rizal,  “Convolutional  Neural  Network  Pada Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Resnet-50”, Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 1, no. 2, pp. 61–68, Dec. 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[13] Tilawah,  S.  (2020,  05  31).  Adam  Optimizer.  Retrieved  from  Medium: https://medium.com/@saritilawah9/adam-optimizer-80cc267522a