## FACE
EXPRESSION RECOGNIZER DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMBANTU PENDERITA

## AUTISME MENGENALI EKSPRESI WAJAH SESEORANG
Josephine Roosandriantini 1 , Ryan Putranda 2 , Yulia Wahyuningsih 3* , Yohana Christela Oktaviani 4 , Elisabeth Yolanda Christin 5 ,
1,2,3,4,5 Ilmu Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Darma Cendika; Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.201, Klampis Ngasem, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60117
Riwayat artikel: Received: 3 Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023
Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Autisme, Expression, Face expression recognition, CNN,
Tensorflow.

## Corespondent Email:
yulia@ukdc.ac.id
Abstrak. Autisme  merupakan  salah  satu  jenis  gangguan  kesehatan  mental yang  80%  disebabkan  oleh  faktor  keturunan  dan  sisanya  disebabkan  oleh pengaruh lingkungan. Penderita autisme cenderung tidak dapat memusatkan perhatian  dan  tidak  dapat  memandang  lawan  bicaranya  ketika  sedang berinteraksi. Sejak usia balita, penderita autisme memiliki respon yang sangat rendah terhadap lingkungan di sekitarnya. Selain itu, penderita autisme juga sangat sulit untuk mengenali ekspresi seseorang. Padahal ekspresi atau mimik wajah  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali emosi  seseorang.  Selain  itu,  ekspresi  wajah  secara  tidak  langsung  juga mengungkapkan isi pikiran seseorang. Untuk mengatasi hal tersebut, penulis hendak  membangun  model face  expression  recognition untuk  membantu penderita autisme dalam mengenali ekspresi wajah seseorang. Tujuan utama dilakukannya  penelitian  ini  ialah  untuk  membantu  penderita  autisme  dalam bersosialisasi dan mengenali ekspresi wajah orang-orang di sekitarnya. Model face  expression  recognition ini  dibangun  dengan  menerapkan  kecerdasan Convolutional Neural Network ( CNN ) dan menggunakan library Tensorflow dan API Keras. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah kumpulan wajah  setiap  orang  dari  berbagai  penjuru  dunia.  Dari  penelitian  dan  proses pembangunan  model  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  luaran  tampilan  hasil deteksi ekspresi wajah berupa diagram dan keterangan ekspresi yang sedang dialami oleh seseorang.
Abstract. Autism  is  a  type  of  mental  health  disorder  that  is  80%  caused  by heredity, and environmental influences cause the rest. People with autism tend to  be  unable  to  concentrate  and  look  at  the  other  person  when  interacting. Since the age of toddlers, people with autism have a shallow response to the surrounding  environment.  In  addition,  people  with  autism  also  find  it  very difficult to recognize someone's expression, even though facial expressions or facial  expressions  are  one  way  that  can  be  used  to  recognize  someone's emotions.  In  addition,  facial  expressions  indirectly  reveal  the  contents  of  a person's  thoughts.  To  overcome  this,  the  author  wants  to  build  a  face expression recognition model to help people with autism recognize someone's facial expressions. The primary purpose of this research is to help people with autism  socialize  and  recognize  the  facial  expressions  of  the  people  around them.  This  face  expression  recognition  model  was  built  by  applying Convolutional Neural Network (CNN) intelligence and using the Tensorflow library  and  the  Keras  API.  The  dataset  used  in  this  study is  a  collection  of faces from all over the world. In this research and model development process,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
the  output  display  of  the  detection  of  facial  expressions  is  in  the  form  of diagrams and descriptions of the expressions that a person is experiencing.

## 1. PENDAHULUAN
Autisme merupakan salah satu dari ketiga jenis  gangguan  kesehatan  mental  yang  mana memiliki risiko 80% diwariskan secara genetik dan 20% disebabkan oleh pengaruh lingkungan. Gangguan  autisme  mengacu  pada  adanya gangguan  fungsi  otak,  sehingga  terjadi perbedaan  cara  berpikir,  merasakan  sesuatu, serta  berperilaku.  Autisme  berasal  dari  kata “auto” yang berarti berdiri  sendiri [1]. Dalam hal  ini,  penderita  autisme  merasa  memiliki kehidupan pada dunianya sendiri.  Hal tersebut menyebabkan  adanya  gangguan  komunikasi antara  penderita  dengan  orang-orang  di sekitarnya.  Penderita  autisme  cenderung  tidak dapat  memusatkan  perhatian  dan  memandang lawan  bicaranya  ketika  sedang  berinteraksi. Biasanya  autisme  disertai  dengan  gangguan- gangguan yang mengikutinya. Selain komunikasi,  gangguan autistik ,  perkembangan pervasive ,  dan  sindrom asperger merupakan gangguan  yang  dialami  penderita  autisme  [2]. Penderita  autisme  memiliki  cara  pandang  dan perilaku  yang  berbeda  dibandingkan  dengan orang pada umumnya. Penderita autisme sering mengalami masalah defisit timbal balik sosial. Sejak  usia  balita,  penderita  autisme  memiliki respon yang sangat rendah terhadap lingkungan di sekitarnya, selain itu penderita autisme juga mengalami  keterbatasan  dalam  berbicara, tersenyum,  serta  sulit  mengenali  ekspresi seseorang. Bentuk komunikasi yang dilakukan secara non-verbal berasal dari hasil gerakan otot wajah  untuk  dapat  menyampaikan  keadaan emosi seseorang yang disebut dengan ekspresi. Ekspresi atau mimik wajah dapat dikenali untuk mengetahui emosi dan juga dapat mengungkapkan  isi  pikiran  seseorang.  Tujuan utama  dari  membaca  ekspresi  seseorang  ialah untuk  menumbuhkan  rasa  empati  antara  satu orang  kepada  yang  lain.  Menurut  penelitian yang  telah  dilakukan,  ekspresi  netral,  marah, jijik,  takut,  senang,  sedih,  dan  terkejut merupakan  tujuh  macam  dari  emosi  manusia [3].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, penulis hendak membangun sebuah model face expression recognition guna membantu penderita  autisme  dalam  mengenali  ekspresi wajah  seseorang.  Teknologi face  expression recognition telah  banyak  diterapkan  oleh  para peneliti  terdahulu,  seperti  penelitian  yang dilakukan untuk membuat sistem presensi yang merupakan penerapan dalam aspek pendidikan yang  di  teliti  oleh  Andri  Nugraha  dan  Fadly Febriya    [4],  kedua,  penelitian  berjudul “Pembuatan  Karakter  3D  dengan Facial Expression dan Viseme” yang  dibuat  oleh S. Arifianto dan H. Wibowo [5], Ketiga, penelitian berjudul Penerapan
“Facial Emotion Recognition pada  Sistem  E-Learning”  yang dilakukan oleh M. Elviyenti dan S. Yuliana [6]. Selain  diterapkan  dalam  aspek  pendidikan, teknologi face expression recognition juga telah dimanfaatkan  dalam  dunia industri,  contohnya ialah  penerapan  dari  penelitian  berjudul “ Machine  Learning pada  Alat  Deteksi  Emosi untuk  Sistem  Kontrol  Suhu  dan  Pencahayaan Ruangan” yang dilakukan oleh F. Ibrahim [7]. Penelitian lainnya yang memanfaatkan teknologi face  expression  recognition ialah penelitian berjudul “ Face Expression Recognition using Local Gabor Binary Pattern Three  Orthogonal  Planes  (LGBP-TOP)  and Support Vector Machine (SVM) method” yang dilakukan oleh R.R.K. Dewi, F. Sthevanie dan a.  Arifianto  [8],  Selanjutnya  penelitian  yang dilakukan oleh S. Bahri, R. Samsinar, dan P. S. Denta  dengan  judul  “Pengenalan  Ekspresi Wajah  untuk  Identifikasi  Psikologis  Pengguna dengan Neural Network dan Transformasi Ten Crops” [9],  “Pengenalan Ekspresi Wajah Dari Cross Dataset Menggunakan Convolutional Neural  Network ( CNN )”  yang  dilakukan  oleh P.P.  Kusdiananggalih,  E.  Rachmawati,  dan Risanandar  [10].  Selain  itu,  terdapat  pula penelitian yang dilakukan oleh L. Vianika Sari, A.  Musthafa,  dan  T.  Harmini  dengan  judul “Pengenalan  Ekspresi  Wajah  Secara Realtime Menggunakan
Transfer Learning pada
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Josephine et al
Facenet” [11],  “Implementasi Convolutional Neural  Network ( CNN )  pada  Pengenalan Ekspresi  Wajah”  oleh  A.  Lioga  Seandrio,  A. Hendrianto  Pratomo  dan  M.  Y.  Florestiyanto [12],    “Pengenalan  Ekspresi  Emosi  pada  Citra
Wajah Menggunakan Extreme Machine Learning Studi  Kasus Dataset Publik  JAFFE” oleh S. N. Fadhilah, S. Bukhori, dan J. A. Putra [13].  Teknologi face  expression  recognition telah  banyak diterapkan oleh peneliti terdahulu dalam  berbagai  bidang,  tetapi  belum  ada penelitian  yang  menerapkan face  expression recognition yang  ditujukan  untuk  membantu penderita    autisme  dalam  mengenali  ekspresi wajah seseorang.
Penulis menerapkan teknologi face expression recognition ke dalam penelitian ini karena  teknologi  tersebut  membantu  penulis untuk merancang model yang mampu mendeteksi  dan  mengkodekan  ekspresi  wajah untuk mengenali emosi
seseorang.
Convolutional Neural Network ( CNN ) merupakan  teknologi  yang  bekerja  dengan menganalisis dataset yang diterapkan ke dalam jenis kecerdasan buatan. Salah satu pengolahan citra  dalam  mengidentifikasi  objek  pada gambar  merupakan  pengertian  dari CNN . Dalam penelitian  ini, kecerdasan CNN diterapkan
untuk mengenali serta
mengklasifikasikan emosi pada wajah seseorang  untuk  membantu  penderita  autisme dalam  bersosialisasi  dengan  lingkungan  di sekitarnya.Isi  bagian  tinjauan  pustaka  ditulis ringkas,  dan  hanya  teori  yang  benar-benar digunakan sebagai dasar penelitian.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  penjabaran dalam metode penelitian sebagai berikut:

## 3.1. Metode Pengumpulan Data, Instrumen
Penelitian, dan Metode Pengujian

## 3.1.1. Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses pengumpulan  data  dengan  menggunakan metode  observasi  dan  studi  literatur  ( library research ),  baik  yang  berasal  dari  jurnal terdahulu, buku, maupun website . Penelitian ini juga  menggunakan dataset kumpulan  gambar ekspresi  wajah  seseorang  dari  seluruh  dunia. Hal tersebut dilakukan karena setiap orang dari belahan  dunia  memiliki  struktur  wajah  yang
berbeda-beda.  Penduduk  Indonesia  dan  setiap orang  yang  tinggal  di  dalamnya  terdiri  dari berbagai  ras,  sehingga  penulis  menggunakan dataset gambar wajah orang-orang dari seluruh penjuru dunia.
3.1.2. Instrumen Penelituian
Notes dan  platform google colab merupakan  instrumen  yang  digunakan dalam  penelitian  sebagai  tahap  untuk melakukan  pengujian  pada dataset dan membangun model face expression recognition.

## 3.2. Tahapan Penelitian
Berikut  merupakan  gambaran  tahapan berupa  diagram  alur  atau flowchart dalam rangkaian  penelitain  yang  dilakukan  yang terdapat pada pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart tahap penelitian

## 3.2.1. Deskripsi Flowchart
Identifikasi  masalah,  tahap  tersebut dilakukan melalui dua langkah, yakni studi literatur  dan  observasi  terhadap  penderita autisme  merupakan  tahapan  awal  dsalam penelitian ini. Proses penelitian ini diambil berdasarkan  observasi  dan  studi  literatur dari  beberapa  informasi  mengenai  ciri, karakter dan penyebab gangguan autisme.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Setelah  dikaji  dan  diperoleh  informasi mengenai  gangguan  autisme,  langkah berikutnya  adalah mengumpulkan dataset berupa  gambar  wajah dari orang-orang  di seluruh  dunia.  Berikutnya,  dilakukan proses develop model dan training dataset yang telah diperoleh.  Apabila model yang telah  didevelop  belum  sesuai  dengan tujuan  dan  fungsionalitasnya,  maka  akan dilakukan evaluasi dan perbaikan terhadap model hingga didapatkan tujuan dan hasil yang diinginkan. Apabila model yang telah didevelop  telah  sesuai  dengan  tujuan  dan fungsionalitasnya, maka model siap untuk digunakan.
Algoritma CNN ( Convolutional Neural Network) merupakan  algoritma  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  CNN sendiri  merupakan  salah  satu  algoritma machine  learning yang  juga  merupakan hasil  pengembangan  dari Multi  Layer Perceptron (MLP).  CNN  memiliki  empat komponen utama, yakni convolution layer, pooling  layer, fungsi  aktivasi,  dan fully connected  layer [14] . Algoritma CNN memiliki  dua metode  penyelesaian,  yakni klasifikasi menggunakan metode feedward dan metode pembelajaran
backpropagation [15] . CNN dan MLP memiliki prinsip kerja yang hampir sama. Yang  berbeda  di  antara  keduanya  adalah MLP mengeksekusi  neuron  berukuran  1 dimensi.  Sedangkan, CNN mengeksekusi neuron berukuran 2 dimensi.
Selain menerapkan  algoritma CNN untuk  membangun  model,  penelitian  ini juga menggunakan library Tensorflow dan API Keras . Library Tensorflow merupakan suatu library dari framework yang digunakan untuk mengembangakan model Machine Learning [15]. Tensorflow terbagi dalam layer API yang merupakan High-Level sederhana  dan  sudah  biasa dilakukan  di machine  learning dalam proses  klasifikasi,  regresi  dan  proses lainnya serta Core API yang berhubungan dengan low-level code biasanya digunakan untuk  membentuk  model  sendiri  [16]. KERAS  merupakan  salah  satu layer  API pada Tensorflow .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  pada  penelitian memiliki  beberapa  tahap  mulai  dari  tahap pengidentifikasian masalah, melakukan observasi,  mengumpulkan  studi  literatur, pengumpulan  dataset,  membentuk  model, pelatihan model, pengecekan kesesuaian fungsionalitas develop sampai kesiapan pemodelan dari program.

## 4.1. Mengidentifikasi Masalah
Tahap ini merupakan tahap awal pengidentifikasian masalah yang ada disekitar. Setelah melakukan identifikasi dari permasalahan yang ada disekitar perlu adanya pemecahan  masalah  dengan  adanya  solusi. Pada  penelitian  ini  telah  mengidentifikasi permasalahan penderita autisme dalam mengenali wajah manusia.

## 4.2. Melakukan Observasi
Tahapan  observasi  dilakukan  dengan mengelompokkan jenis ekspresi manusia pada umumnya dengan jenis ekspresi seperti netral, marah, jijik, takut, senang, sedih, dan terkejut.

## 4.3. Mencari Studi Literatur
Tahapan  studi  literatur  dilakukan dengan mempelajari jurnal terdahulu serta website yang membantu proses penelitian .

## 4.4. Mengumpulkan Dataset
Tahapan Pada tahap pengumpulan dataset ini diambil dari website kaggle yang memiliki 7  foto  dari  ekspresi  berwarna  hitam  putih dengan tinggi dan lebar sebesar 48 pixel.
Gambar 2. Ekspresi dari dataset

## 4.5 Membuat Model
Membuat  model  ekspresi  dari  data yang  ada  pada dataset .  Proses  ini
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Josephine et al
membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama karena  banyak dataset yang  digunakan. Banyaknya dataset akan  mempengaruhi keakuratan hasil.

## Gambar 3. Proses cek model dari dataset

## 4.6 Melakukan Pelatihan Model
Setelah  dilakukan  proses  pembuatan model, tahapan berikutnya ialah melakukan pelatihan  pada  model.  Banyaknya dataset
akan  mempengaruhi  keakuratan  hasil  dari program seperti yang terdapat pada gambar 4.
Gambar 4. Cek akurasi model dari dataset

## 4.7 Mencocokkan Model
Tahapan
selanjutnya ialah
mengeksekusi  model  yang  telah  disimpan
sebelumnya  untuk  di  tes  kesesuaianya. Pada  tahap  ini  akan  terjadi  perulangan apabila input belum  sesuai  dengan  model yang sudah dibuat sebelumnya.

## Gambar 5. Mengeksekusi model

## 4.8 Model Siap Digunakan
Memetakkan gambar yang diambil dari 7 jenis ekspresi, tahap ini merupakan hasil dari  model  yang  sudah  diolah  dan dihasilkan kesesuaian dataset yang selanjutnya akan digunakan untuk mencocokkan  gambar dataset dengan inputan yang diberikan oleh pengguna.
Gambar 6. Memetakkan jenis ekspresi
Hasil  perancangan  model  akan  disajikan dalam Gambar  7  sampai  Gambar  9  di
bawah ini
Gambar 7. Memetakkan jenis ekspresi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Gambar 8. Memetakkan jenis ekspresi
Gambar 9. Memetakkan jenis ekspresi

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  ini menghasilkan  luaran  berupa  model face expression recognition. Selain keterangan hasil deteksi, luaran penelitian ini juga menampilkan diagram  persentase  ekspresi  wajah  seseorang. Diagram  persentase  memungkinkan  seseorang memiliki  lebih  dari  satu  ekspresi  dalam  satu waktu.  Pembangunan  model face  expression recognition ini  juga  menghasilkan  rata-rata waktu eksekusi sebesar 20 ms/s . Dengan adanya model  ini,  penderita  autisme  dapat  terbantu untuk  mengenali  ekspresi  seseorang  di sekitarnya,  apakah  ekspresi  lawan  bicaranya netral,  marah,  jijik,  takut,  senang,  sedih, ataupun terkejut. Dataset yang digunakan pada penelitian  ini  masih  tergolong  luas,  isi  dari dataset merupakan kumpulan wajah dari orang- orang di seluruh dunia. Saran untuk penelitian kedepannya,  mungkin  dapat  menggunakan dataset kumpulan  wajah  orang  Indonesia  agar lebih  relevan  dengan  pengguna,  yang  mana sasaran  pengguna  pada  penelitian  ini  adalah orang Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga dapat diterapkan dengan menggunakan algoritma  atau  jenis  kecerdasan  lainnya, misalnya  metode Support  Vector  Machine (SVM),  Extreme  Machine  Learning, metode FaceNet serta metode yang lain sehingga antara satu  metode  dengan  metode  lainnya  dapat dikomparasi  dan  dapat  diperoleh  hasil  metode mana yang terbaik

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## 1. DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Furqan,  R.  Kurniawan,  and  K.  I.  Hp, “Evaluasi  Performa  Support  Vector  Machine Classifier Terhadap Penyakit Mental,” J.  Sist. Inf. Bisnis , vol. 10, no. 2, pp. 203–210, 2020, doi: 10.21456/vol10iss2pp203-210.
[2]  R. Irawan, A. Raharjo, A. Mulyono, and S. N. Afifi, “Aplikasi Praktis dan Mudah Mengenali Gejala  Anak  Autisme  Sejak  Dini,” ABDI
MOESTOPO J. Pengabdi. Pada Masy. , vol. 5, no. 1, pp. 109–117, 2022, doi: 10.32509/abdimoestopo.v5i1.1769.
[3]  D. R. Salsabila, R. Aisuwarya, N. P. Novani, L. Arief,  and  N.  Afriyeni,  “Sistem  Pendeteksi Gejala  Awal  Tantrum  pada  Anak  Autisme Melalui Ekspresi Wajah dengan Convolutional Neural  Network,” Jitce ,  vol.  02,  pp.  93–106,
2021, [Online].
Available:
http://jitce.fti.unand.ac.id/.
[4]  Andri  Nugraha  Ramdhon  and  Fadly  Febriya, “Penerapan  Face  Recognition  Pada  Sistem Presensi,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol.
2, no. 1, pp. 12–17, 2021, doi: 10.52158/jacost.v2i1.121.
[5]  S.  Arifianto  and  H.  Wibowo,  “Pembuatan Karakter 3D Dengan Facial,” pp. 61–68, 2016.
[6]  M.  Elviyenti  and  S.  Yulina,  “Analisa Penerapan  Facial  Emotion  Recognition  pada Sistem E-Learning Analysis of Facial Emotion Recognition In E-Learning Systems,” Cahaya Pendidik. , vol. 7, no. 2, pp. 132–140, 2021.
[7]  F.  Ibrahim,  “Implementasi  Machine  Learning Pada Alat Deteksi Emosi Untuk Sistem Kontrol Suhu Dan Pencahayaan Ruangan Implementation  Of  Machine  Learning  In Emotion Detection Device For Room Temperature And Lightning Control Systems,” vol. 9, no. 2, pp. 450–456, 2022.
[8]  R. R. K. Dewi, F. Sthevanie, and a. Arifianto, “Face  expression  recognition  using  Local Gabor Binary Pattern Three Orthogonal Planes (LGBP-TOP)  and  Support  Vector  Machine (SVM) method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1192, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1192/1/012048.
[9]  S.  Bahri,  R.  Samsinar,  and  P.  S.  Denta, “Pengenalan Ekspresi Wajah untuk Identifikasi Psikologis  Pengguna  dengan  Neural  Network dan Transformasi Ten Crops,” vol. 5, no. 1, pp. 15–20.
[10]  P.  P.  Kusdiananggalih,  E.  Rachmawati,  and Risanandar,  “Pengenalan  Ekspresi  Wajah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Josephine et al
Menggunakan  Deep  Convolutional  Neural Network,” J. Tugas Akhir Fak. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 3429–3445, 2021, doi: 10.35200/explore.v11i2.478.
[11]  L. Vianika Sari, A. Musthafa, and T. Harmini,
“Pengenalan Ekspresi Wajah Secara Realtime
Menggunakan Transfer Learning Pada Facenet,” pp. 1–7, 2022.
[12]  A.  Lioga  Seandrio,  A.  Hendrianto  Pratomo, and  M.  Y.  Florestiyanto,  “Implementation  of Convolutional  Neural  Network  (CNN)  in Facial  Expression  Recognition  Implementasi Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Pada
Pengenalan  Ekspresi  Wajah,” J.  Inform.  dan Teknol. Inf. , vol. 18, no. 2, pp. 211–221, 2021, doi: 10.31515/telematika.v18i2.4823.
[13]  S.  N.  Faadhilah,  S.  Bukhori,  and  J.  A.  Putra, “Pengenalan Ekspresi Emosi pada Citra Wajah Menggunakan  Extreme  Machine  Learning Studi Kasus Dataset Publik JAFFE,” vol. 2, no.
October, pp. 19–27, 2022.
[14]  Tinaliah  and  T.  Elizabeth,  “Penerapan
Convolutional Neural Network Untuk
Klasifikasi Citra Ekspresi Wajah Manusia Pada MMA  Facial  Expression  Dataset,” J.  Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 4, pp. 2051– 2059, 2017, [Online]. Available: http://ci.nii.ac.jp/naid/110009766950/.
[15]  V. M. P. Salawazo, D. P. J. Gea, R. F. Gea, and F. Azmi, “Implementasi Metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  Pada  Peneganalan Objek Video CCTV,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 74–79, 2019.
[16]  F. E. Ramadhan, “Penerapan Image
Classification  Dengan  Pre-Trained  Model Mobilenet Dalam Client-Side Machine Learning,” pp. 1–133, 2020.