## Exploratory Data Analysis untuk Pembelajaran Daring Sinkron Berdasarkan Gambar Digital AFEA
Syefrida Yulina 1 , Mona Elviyenti 2
Intisari—COVID-19 yang telah ke seluruh dunia juga berimbas pada  sektor  pendidikan.  Di  beberapa  perguruan  tinggi,  seperti Politeknik Caltex Riau, mahasiswa wajib belajar di kelas virtual secara  sinkron  (synchronous)  maupun  asinkron  (asynchronous). Pembelajaran  daring  (online)  sinkron  biasanya  didukung  oleh media seperti video conference, yaitu Google Meeting atau Zoom Meeting. Bentuk komunikasi antara dosen dan mahasiswa berupa gambar  hasil  tangkapan  layar  dijadikan  sebagai  bukti  interaksi serta partisipasi mahasiswa pada mata kuliah tertentu. Gambar- gambar  tersebut  menjadi  informasi  bagi  dosen  untuk  dapat mengetahui  perasaan  internal  mahasiswa  dan  mengukur  minat mahasiswa  melalui  emosi  wajah.  Mempertimbangkan  hal tersebut, penelitian ini menganalisis emosi yang terdeteksi dalam ekspresi  wajah  melalui  gambar  menggunakan  teknik  automatic facial  expression  analysis  (AFEA)  dan  exploratory  data  analysis (EDA),  kemudian  memvisualisasikan  data  tersebut  sehingga dosen  dapat  mengetahui  serta  meningkatkan  kinerja  dalam proses belajar mengajar. Tahapan AFEA yang diterapkan adalah face  acquisition  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi  bagian  wajah pada  gambar;  facial  data  extraction  and  representation  yang memproses  ekstraksi  ciri  pada  wajah;  dan  facial  expression recognition  yang  mengklasifikasikan  wajah  ke  dalam  ekspresi emosi.  Makalah  ini  menyajikan  hasil  yang  diperoleh  dari penerapan algoritme pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan  ekspresi  wajah  menjadi  emosi  senang  dan tidak senang, dengan nilai rata-rata yang didapatkan sebesar 5,58 dan 2,70. Data yang digunakan adalah data semester genap tahun ajaran 2020/2021, yaitu sejumlah 1.206 gambar. Hasil penelitian ini  menyoroti  fakta  bahwa  siswa  menunjukkan  emosi  wajah berdasarkan  jenis  kuliah,  jam,  jurusan,  dan  kelas  perkuliahan. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sebenarnya  ada  beberapa  faktor yang berkontribusi terhadap perbedaan emosi wajah siswa yang terklasifikasi pada pembelajaran daring sinkron.
Kata  Kunci—Citra  Digital,  Emosi  Wajah,  Pembelajaran  Online Synchronous, Pengenalan Ekspresi Wajah.

## I. PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  telah  berdampak  pada  banyak  sektor, termasuk bidang pendidikan. Pembelajaran konvensional telah berubah  menjadi  pembelajaran  daring  ( online ).  Proses pembelajaran tatap muka di kelas dipindahkan ke pembelajaran langsung  di  kelas  virtual  menggunakan  metode  pembelajaran daring  sinkron  ( synchronous )  atau  asinkron  ( asynchronous ) untuk  menunjang  hasil  belajar.  Pembelajaran  daring  sinkron
umumnya  didukung  oleh  media  seperti video conference , instant messaging , dan chat [1]. Media yang digunakan dalam pembelajaran daring sinkron antara lain Google Meeting, Zoom, Cisco  WebEx,  dan  Skype.  Hal  ini  memungkinkan  pendidik untuk menganalisis dan memantau reaksi, emosi, dan motivasi siswa  ketika  berkomunikasi  secara  sinkron  [2],  [3].  Ada hubungan  antara  motivasi,  partisipasi,  dan  kinerja  mahasiswa dalam  perkuliahan  daring  [4]-[6].  Hal  ini  secara  signifikan berkolerasi dengan nilai ujian pada perkuliahan tersebut.
Dalam  pembelajaran  daring,  motivasi  belajar  siswa sangatlah penting. Motivasi belajar siswa ini dapat diukur dari pengenalan  ekspresi  wajah  [7],  [8].  Meskipun  emosi dipengaruhi  beberapa  faktor  subjektif,  banyaknya  jumlah peserta  dapat  memastikan  bahwa  tingkat  konsentrasi  serta ekspresi  siswa  mewakili  emosi  saat  belajar.  Situasi  ini mengganggu  para  pendidik  dalam  mengukur  minat  belajar siswa  dan  membuat  siswa  tetap  termotivasi  selama pembelajaran secara sinkron. Dengan perkembangan teknologi biometrik seperti artificial intelligence , machine learning , dan deep learning , banyak sistem pengenalan ekspresi wajah telah diusulkan  untuk  memantau  keterlibatan  siswa  dalam  belajar [9]-[11].
Di  Politeknik  Caltex  Riau,  dosen  melakukan  pengajaran daring melalui video conference untuk memberikan kuliah dan berkomunikasi  dengan  mahasiswa  [12].  Kelas  virtual memungkinkan  komunikasi  tatap  muka  langsung  secara sinkron. Di kelas virtual tersebut, dosen melakukan tangkapan hasil kamera pada layar video conference berupa gambar digital. Gambar-gambar digital ini menjadi bukti keterlibatan, interaksi, dan komunikasi mahasiswa pada proses belajar mengajar yang telah  dilakukan.  Keuntungan  dari  komunikasi  berbasis  wajah dapat  berupa  informasi  tentang  suasana  hati  dan  emosi  siswa karena wajah kaya akan informasi dalam menentukan perasaan internal  individu.  Pada  makalah  ini,  dianalisis  pembelajaran daring sinkron berbasis ekspresi wajah pada citra digital. Dosen dapat  mengidentifikasi  dan  mengukur  motivasi,  keterlibatan, dan minat mahasiswa terhadap materi perkuliahan pada waktu- waktu tertentu melalui ekspresi wajah.

## A. Minat dan Motivasi Belajar
Belajar  adalah  proses  mengubah  perilaku  individu  melalui interaksi  dengan  lingkungan.  Belajar  bersifat  aktif,  artinya siswa  tidak  akan  mampu  mengubah  perilaku  jika  tidak berpartisipasi  secara  aktif  dalam  setiap  proses  yang berlangsung  [5],  [6].  Rasa  percaya  diri  pada  diri  siswa  dapat mendorong tumbuhnya minat belajar. Orang tua dan guru perlu meningkatkan rasa percaya diri pada anak karena rasa percaya diri akan menumbuhkan minat belajar anak [13]. Minat belajar merupakan dorongan batin yang tumbuh dari diri seorang siswa untuk  meningkatkan  motivasi  dan  komunikasi  yang  ditandai
1 Program  Studi  Sistem  Informasi,  Politeknik  Caltex  Riau,  Jl. Umban Sari (Patin). No.1, Riau 28265(tlp: 0761-53939; fax: 0761- 554224; e-mail: syefrida@pcr.ac.id )
2 Program  Studi  Teknik  Industri,  Politeknik  Caltex  Riau,  Jl. Umban Sari (Patin) No.1, Riau 28265(tlp: 0761-53939; fax: 0761- 554224; e-mail: mona@pcr.ac.id )
[Diterima: 11 Maret 2022, Revisi: 22 Maret 2022]
dengan perasaan senang atau emosi yang baik dalam menerima pelajaran yang diberikan [6].
Definisi  emosi  dirumuskan  dalam  berbagai  cara  oleh  para psikolog  dengan  orientasi  teoretis  yang  berbeda  [13],  [14]. Emosi  merupakan  keadaan  biologis  dan  psikologis  serta serangkaian kecenderungan untuk bertindak. Secara sederhana, emosi dapat didefinisikan sebagai perasaan atau respons afektif sebagai  akibat  dari  getaran  psikologis,  pikiran,  keyakinan, penilaian  subjektif,  dan  ekspresi  tubuh  dari  suatu  stimulus. Emosi  sebagai  perasaan  adalah  efek  yang  terjadi  ketika seseorang  berada  dalam  kondisi  atau  interaksi  yang  penting. Emosi  dapat  bersifat  positif  dan  juga  negatif.  Emosi  positif secara  pribadi  menghasilkan  perasaan  yang  menyenangkan. Dalam pembelajaran tatap muka di kelas, emosi siswa mudah diidentifikasi  oleh  guru berdasarkan  emosi dan  perilaku  yang berubah.  Keterlibatan  emosional  siswa  merupakan  tingkat keterlibatan  dalam  pembelajaran  yang  disebut  sebagai keterlibatan afektif [13]-[15].

## B. Teknologi Pengenalan Ekspresi Wajah
Ekspresi  wajah  menjadi  sinyal  bagi  manusia  untuk mengekspresikan  keadaan  emosinya  [16],  [17].  Dalam penelitian-penelitian  saat  ini  tentang  pengenalan  ekspresi wajah,  banyak  peneliti  memperkenalkan  model  yang menangani  informasi  ekspresi  dalam  pengenalan  wajah menggunakan computer  vision [9],  [11],  [18].  Teknologi  ini mampu  mendeteksi  ekspresi  wajah  secara  otomatis  dalam lingkungan  yang  berbeda,  yaitu  orang  dipelajari  dalam lingkungan sosial alaminya [19]. Facial expression recognition mengekstraksi dan menganalisis informasi melalui gambar atau video.  Salah  satu  kategori  tugas  dalam  pengenalan  ekspresi wajah adalah gambar statis yang diwakili oleh foto [7].
Secara umum, proses facial expression recognition memiliki tiga  langkah  penting, yaitu  deteksi  wajah,  ekstraksi  fitur, dan klasifikasi  [20].  Deteksi  wajah  menemukan  wajah  dalam gambar  atau  video;  ekstraksi  fitur  mengekstraksi  informasi tentang  fitur  wajah  dari  wajah  yang  terdeteksi;  lalu  ekspresi wajah dan klasifikasi emosi menganalisis dan mengklasifikasikan fitur wajah ke dalam kategori ekspresi atau emosi, seperti senyum, cemberut, kebahagiaan, atau kemarahan. Deteksi wajah dapat membuat kotak pembatas yang membatasi wajah  yang  terdeteksi  berdasarkan region  of  interest (ROI). Sebagian  besar  peneliti  hanya  mendeteksi  pandangan frontal dan near-front al  dari  wajah  [21]-[24],  karena  menghasilkan peringkat  intensitas  yang  lebih  tinggi  [25].  Ketika  wajah terdeteksi, facial expression recognition akan memproses ROI yang  diambil  untuk  menyiapkan  data  yang  akan  diproses  ke dalam classifier .  Dalam  pembelajaran  daring,  teknologi biometrik  berbasis computer  vision merupakan  aplikasi  yang cocok untuk mengenali emosi sebagai cara yang efektif untuk menilai  keterlibatan  siswa  [26]-[28].  Dalam  makalah  ini, diterapkan analisis ekspresi wajah otomatis untuk mengklasifikasikan emosi berdasarkan gambar digital.

## II. M ETODOLOGI

## A. Pengumpulan Data dan Praproses Data
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode exploratory  data analysis (EDA)  untuk  mengetahui  pola  dan  menemukan
anomali  data  menggunakan  representasi  statistik  dan  grafis ekspresi  wajah  di  Politeknik  Caltex  Riau.  Data  dikumpulkan dari  semester  genap  tahun  ajaran  2020/2021  di  Politeknik Caltex Riau. Data tersebut dianalisis dari empat program studi yang  berbeda  di  Jurusan  Teknologi  Informasi,  yaitu  Teknik Informatika  (IT),  Sistem  Informasi  (IS),  Teknik  Komputer (Comp), dan Program Magister/S2 (Master). Data-data tersebut adalah subclass,  lecture_code,  lecture_name,  lecture_type, lecturer_name, lecture_date, lecture_hour, and lecture_file_captured . Subclass adalah nama kelas; lecture_code adalah  kode  kuliah; lecture_name adalah  nama kuliah  yang  diajarkan; lecture_type adalah  jenis  perkuliahan seperti  kelas  teori  dan  kelas  praktik; lecturer_name adalah nama dosen; lecture_date adalah tanggal kuliah; lecture_hour adalah  waktu  kuliah;  dan lecture_file_captured adalah  file gambar  digital  yang  ditangkap  dari  layar  kamera  pada perkuliahan  sebagai  bukti  aktivitas  yang  dilakukan  dosen  di Politeknik Caltex Riau. Gbr. 1 menunjukkan dataset penelitian ini.
Dataset terdiri atas 1.206 gambar digital yang diambil oleh dosen.  Data  ini  telah  dipraproses  sebelumnya  menggunakan bahasa  pemrograman  Python.  Prapemrosesan  data  citra merupakan rangkaian proses untuk menghasilkan dataset yang siap  untuk  dilanjutkan  ke  tahap  pengenalan  wajah  dan klasifikasi ekspresi. Proses ini mengubah data gambar menjadi bentuk yang dapat diproses oleh algoritme pembelajaran mesin. Tahap  praproses  meliputi image  cropping,  image  resizing, image  grayscale ,  dan image  normalization . Image  cropping melakukan  pemangkasan  bagian  tertentu  dari  wajah  di  setiap gambar; image  resizing mengubah  ukuran  gambar  dari berbagai  ukuran  ke  ukuran  standar; image  grayscale melakukan  pengubahan  gambar  berwarna  menjadi  gambar skala abu-abu; dan image normalization melakukan skala ulang gambar untuk memproyeksikan piksel data gambar (intensitas) ke dalam rentang yang telah ditentukan.
Gbr. 1 Informasi dataset .
Gbr. 2 Automatic Facial Expression Analysis (AFEA) [20].

## B. Pengenalan Wajah dan Klasifikasi Ekspresi
Pada  langkah  pengenalan  wajah  dan  klasifikasi  ekspresi, diterapkan automatic  facial  expression  analysis (AFEA). Proses ini terdiri atas tiga langkah: face acquisition , facial data extraction and representation, dan facial  expression recognition . AFEA ditunjukan pada Gbr. 2 [20]. Face acquisition melakukan proses pencarian bagian wajah secara  otomatis  pada  data  citra  yang  dimasukkan.  Proses mendeteksi  wajah  dari  gambar  ( face  detection )  dan memperkirakan  pose  kepala  ( head  pose  estimation ).  Dalam makalah  ini, library OpenCV  dan Haar  cascade  classifier diterapkan  untuk  mendeteksi  wajah  [29].  Ekspresi  wajah dikenali dari tampilan frontal atau near-frontal .
Setelah wajah terdeteksi, langkah selanjutnya adalah facial data extraction  and  representation ,  yaitu  melakukan  proses ekstraksi  ciri  wajah  yang  diperlukan  pada  tahap  pengenalan ekspresi.  Ada  dua  jenis  pendekatan  dalam  ekstraksi  wajah, yaitu metode geometris dan berbasis penampilan ( appearance based). Fitur  wajah  geometris  menyajikan  bentuk  komponen wajah,  termasuk  mulut,  mata,  alis,  dan  hidung.  Metode penampilan  menyaring  gambar  ke  wilayah  tertentu  dalam gambar  wajah  untuk  mengekstrak  vektor  fitur.  Makalah  ini menggunakan  algoritme principal  component  analysis (PCA) untuk menganalisis ekspresi wajah.
Pada  tahap  akhir,  dilakukan  proses facial  expression recognition untuk  mengklasifikasikan  pendekatan  citra berbasis frame  based menjadi  dua  emosi  dasar,  yaitu  senang dan tidak senang, dengan menerapkan algoritme support vector machine (SVM).  Citra  masukan  merupakan  citra  statis  yang diklasifikasikan  secara  mandiri.  Gbr.  3  menunjukkan  hasil analisis ekspresi wajah dari gambar.

## C. Analisis dan Visualisasi Data
Dalam penelitian ini, 1.206 data gambar telah diklasifikasikan  menjadi  ekspresi  wajah  senang  dan  tidak senang,  untuk  mengukur  minat  siswa,  motivasi  siswa,  dan memantau  keterlibatan  siswa  dalam  pembelajaran  daring sinkron berdasarkan emosi pada wajah. Analisis data dilakukan berdasarkan  tipe  kuliah,  jam  kuliah,  jurusan,  dan  kelas
perkuliahan.  Ringkasan  hasil  dalam  statistik  deskriptif ditunjukkan pada Gbr. 4, yang menunjukkan nilai rerata ( mean ), simpangan  baku  ( standard  deviation ),  minimum,  maksimum, dan kuartil 1 hingga 3.
Hasil analisis keseluruhan berdasarkan Gbr. 4 menunjukkan bahwa  jumlah  ekspresi  wajah  tertinggi  adalah  emosi  senang, sedangkan  ekspresi  terendah  adalah  emosi  tidak  senang, dengan nilai rerata emosi senang adalah 5,58, sedangkan emosi tidak senang adalah 2,70. Pada masing-masing citra masukan, simpangan  baku  emosi  senang  sebesar  3,59  dan  emosi  tidak senang adalah 2,73. Nilai maksimum emosi senang sebesar 21 dan emosi tidak senang sebesar 18. Distribusi masing-masing hasil klasifikasi tiap emosi wajah ditunjukkan pada histogram dalam Gbr. 5 dan Gbr. 6.
Berdasarkan  histogram  pada  Gbr.  5  dan  Gbr.  6,  distribusi data emosi senang dan emosi tidak senang miring ke kanan. Ini berarti sebagian besar nilai data berada di sisi kiri dan ekornya miring ke kanan ketika nilai rerata lebih besar daripada median kumpulan  data.  Histogram  pada  Gbr.  5  menunjukkan  bahwa frekuensi  emosi  senang  muncul  lebih  dari  sepuluh  kali  pada rentang 3 atau 4 emosi terdeteksi pada wajah, sedangkan Gbr. 6  menunjukkan  frekuensi  kemunculan  emosi  tidak  senang sebanyak 35 kali, dengan rentang 1 atau 2 emosi terdeteksi pada wajah.
Untuk setiap hasil klasifikasi, ekspresi wajah divisualisasikan menggunakan boxplot dan dianalisis berdasarkan  jenis  perkuliahan,  jam  kuliah,  jurusan,  dan  kelas
Gbr. 4 Statistik deskriptif pada data gambar.
Gbr. 3 Hasil pengenalan ekspresi wajah.
perkuliahan, sehingga emosi mahasiswa dalam kegiatan belajar mengajar  dapat  diketahui  melalui  ekspresi  wajah.  Gbr.  7  dan Gbr.  8  menunjukkan  visualisasi  data  emosi  senang  dan  tidak senang untuk jenis perkuliahan teori dan praktikum; Gbr. 9 dan Gbr. 10 menunjukkan visualisasi data emosi senang dan tidak senang  pada  jam  perkuliahan;  Gbr.  11  dan  Gbr.  12 menunjukkan visualisasi  data  emosi  senang  dan  tidak  senang untuk  jurusan  perkuliahan;  sedangkan  Gbr.  13  dan  Gbr.  14 menunjukkan visualisasi  data  emosi  senang  dan  tidak  senang untuk kelas perkuliahan.

## III. H ASIL DAN DISKUSI

## A. Klasifikasi Emosi Berdasarkan Tipe Kuliah
Terdapat  dua  tipe  kuliah  ( lecture_type )  yang  dijadikan analisis data, yaitu praktikum ( practical ) dan teori ( theoretical ). Gbr. 7 dan Gbr. 8 menunjukkan hasil klasifikasi emosi wajah berdasarkan  tipe  kuliah.  Gbr.  7  menunjukkan  bahwa  nilai median untuk  hasil  klasifikasi  emosi  senang  berdasarkan  tipe kuliah  berada  pada  interval  4  hingga  6,  dengan  nilai  median tertinggi  adalah  tipe kuliah  teori.  Sementara  itu,  nilai  median terendah  adalah  tipe  kuliah  praktikum.  Dari  sebaran  data, terdapat outlier pada hasil klasifikasi ini. Nilai tersebut sangat tinggi di atas keragaman normal. Nilai outlier untuk tipe kuliah praktikum mendekati 20, sedangkan tipe kuliah teori di atas 20. Variasi data untuk emosi senang terlihat sangat tinggi pada tipe kuliah teori. Hal ini dapat dilihat pada gambar kotak yang lebar dengan jumlah maksimal di atas 15.
Gbr.  8  menunjukkan  bahwa  nilai  median  untuk  klasifikasi emosi tidak senang berdasarkan jenis perkuliahan berada pada interval  1  hingga  2,  dengan  nilai  median  tertinggi  pada  tipe kuliah  praktikum dan  teori.  Dari  sebaran  data,  beberapa  jenis perkuliahan  memiliki  emosi  tidak  senang  yang  merupakan outlier . Nilai outlier untuk tipe kuliah praktikum di atas 17,5, sedangkan untuk teori di bawah 17,5. Variasi data untuk emosi tidak senang terlihat sangat tinggi pada tipe kuliah teori. Hal ini dapat  dilihat  pada  gambar  kotak  yang  lebar  dengan  jumlah maksimal mendekati 10.

## B. Kasifikasi Emosi Berdasarkan Jam Kuliah
Gbr.  9  dan  Gbr.  10  menunjukkan  distribusi  data  ekspresi wajah  berdasarkan  jam  perkuliahan  ( lecture_hours ).  Pada penelitian ini, jam kuliah dikategorikan menjadi empat kategori, yaitu  sesi  pagi  ( morning ):  waktu  mulai  kuliah  pukul  07.00, 07.30, 08.00, 09.00, dan 09.30; sesi siang ( noon ): waktu mulai kuliah  pukul  10.00,  10.30,  dan  11.00;  sesi  setelah  siang ( afternoon ):  waktu  mulai  kuliah  pukul  13.00,  13.30,  14.00, 14.30, 15.00, 16.00, dan 16.30; dan sesi malam ( night ): waktu mulai kuliah pukul 20.00 dan 21.00. Setelah sebaran data pada hasil  klasifikasi  emosi  berdasarkan  jam  kuliah  ditelusuri menggunakan boxplot , didapatkan hasil bahwa bentuk sebaran data sangat beragam dan tidak simetris.
Gbr.  9  menunjukkan  bahwa  nilai  median  untuk  hasil klasifikasi  emosi  senang  berdasarkan  jam  kuliah  berada  pada
Gbr. 5 Histogram untuk emosi senang.
Gbr. 6 Histogram untuk emosi tidak senang.
Gbr. 7 Visualisasi data untuk emosi senang berdasarkan tipe kuliah.
Gbr. 8 Visualisasi data untuk emosi tidak senang berdasarkan tipe kuliah.
interval 4 hingga 5, dengan nilai median tertinggi pada sesi pagi dan  sore,  sedangkan  nilai  median  terendah  terdapat  pada  sesi siang. Dari sebaran data, terdapat outlier pada hasil klasifikasi ini. Nilai outlier -nya adalah sesi pagi = 20, sesi setelah siang = 20,  dan  sesi  siang  mendekati  20.  Variasi  data  untuk  emosi senang terlihat sangat tinggi pada sesi pagi. Hal ini dapat dilihat pada gambar kotak yang lebar dengan jumlah maksimum 15.
Gbr. 10 menunjukkan bahwa nilai median untuk klasifikasi emosi tidak senang berdasarkan jam kuliah berada pada interval 1 hingga 2, dengan nilai median tertinggi pada sesi pagi, setelah siang, dan siang. Sementara itu, nilai median terendah terdapat pada  sesi  malam.  Dari  sebaran  data, outlier ditemukan  pada hasil  klasifikasi  ini.  Nilai outlier -nya  adalah  sesi  pagi mendekati 15; sesi setelah siang di atas 17,5; sesi siang di atas 10;  dan  sesi  malam  mendekati  10.  Variasi  data  untuk  emosi tidak senang sangat tinggi di sesi pagi dan sore. Hal ini dapat dilihat pada gambar kotak yang lebar dengan jumlah maksimal diatas 7,5.

## C. Klasifikasi Emosi Berdasarkan Jurusan Kuliah
Gbr. 11 menunjukkan bahwa nilai median untuk klasifikasi emosi senang berdasarkan jurusan kuliah berada pada interval 4 hingga 7, dengan nilai median tertinggi pada jurusan Comp, sedangkan nilai median terendah terdapat pada jurusan Master. Dari  sebaran  data,  ada  jurusan  yang  memiliki  emosi  senang
yang merupakan outlier . Nilai outlier -nya adalah jurusan IT di atas 20 dan jurusan IS mendekati 20. Variasi data untuk emosi senang  terlihat  sangat  tinggi  di  jurusan  Comp.  Hal  ini  dapat dilihat  pada  gambar  kotak  yang  lebar  dengan  jumlah maksimum mendekati 20.
Gbr. 12 menunjukkan bahwa nilai median untuk klasifikasi emosi  tidak  senang  berdasarkan  jurusan  kuliah  berada  pada interval 1 hingga 5, dengan nilai median tertinggi pada jurusan Comp, sedangkan nilai median terendah terdapat pada jurusan Master.  Dari  sebaran  data,  ada  departemen  yang  memiliki emosi tidak senang yang merupakan outlier . Nilai outlier -nya adalah  jurusan  IT  mendekati  17,5;  jurusan  S2  mendekati  10; jurusan IS adalah 10; dan jurusan Comp lebih dari 17,5. Variasi dalam data untuk emosi yang tidak senang terlihat sangat tinggi di jurusan Comp. Hal ini dapat dilihat pada gambar kotak yang lebar dengan jumlah maksimum mendekati 15.

## D. Klasifikasi Emosi Berdasarkan Kelas Kuliah
Gbr. 13 menunjukkan bahwa nilai median untuk klasifikasi emosi  senang  berdasarkan  kelas  perkuliahan  berada  pada interval  5  hingga  10,  dengan  nilai  median  tertinggi  pada kelas_3  ( class_3 ),  sedangkan  nilai  median  terendah  terdapat pada kelas_1 ( class_1 ) dan kelas_2 ( class_2 ). Dari sebaran data, terdapat  kelas  perkuliahan  yang  memiliki  emosi  senang  yang merupakan outlier .  Nilai outlier -nya  adalah  kelas_1  =  15,
Gbr. 9 Visualisasi data untuk emosi senang berdasarkan jam kuliah.
Gbr. 10 Visualisasi data untuk emosi tidak senang berdasarkan jam kuliah.
Gbr. 11 Visualisasi data untuk emosi senang berdasarkan jurusan kuliah.
Gbr. 12 Visualisasi data untuk emosi tidak senang berdasarkan jurusan kuliah.
kelas_2 di atas 20, dan kelas_3 = 20. Variasi data untuk emosi senang  terlihat  sangat  tinggi  di  kelas_2.  Hal  ini  dapat  dilihat pada gambar kotak yang lebar dengan jumlah maksimal di atas 15.
Gbr. 14 menunjukkan bahwa nilai median klasifikasi emosi tidak  senang  berdasarkan  kelas  perkuliahan  berada  pada interval  2  hingga  2,5,  dengan  nilai  median  tertinggi  pada kelas_1 dan kelas_2, sedangkan nilai median terendah terdapat pada  kelas_3.  Dari  sebaran  data  tersebut,  suatu  kelas perkuliahan memiliki outlier . Nilai outlier -nya adalah kelas_1 mendekati 17,5; kelas_2 di atas 17,5; dan kelas_3 di atas 7,5. Variasi data untuk emosi tidak senang terlihat sangat tinggi di kelas_1  dan  kelas_2,  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  kotak yang lebar dengan jumlah maksimal di atas 7,5.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan dataset berupa gambar yang diambil dari tangkapan layar oleh dosen pada saat pembelajaran  daring  sinkron.  Pengambilan  data  gambar  ini merupakan  salah  satu  kegiatan  wajib  yang  dilakukan  di Politeknik Caltex Riau sebagai bukti komunikasi tatap muka di dalam  kelas.  Gambar-gambar  ini  diklasifikasikan  menjadi ekspresi  emosi  yang  menjadi  salah  satu  alat  ukur  bagi  dosen untuk  mengukur  minat,  motivasi,  dan  memantau  keterlibatan mahasiswa dalam proses pembelajaran daring.
Hasil  klasifikasi  emosi  tersebut  dianalisis  berdasarkan  tipe kuliah, jam kuliah, jurusan kuliah, dan kelas kuliah. Pada hasil klasifikasi  emosi  untuk  tipe  kuliah  teori,  hasil  tertinggi diperoleh pada emosi senang dan juga pada emosi tidak senang. Hal  ini  ditunjukkan  dari  nilai  maksimum,  nilai  rerata,  dan ukuran plotting kotak.  Ini  berarti  bahwa  tipe  kuliah  teori memiliki  pengaruh  yang  lebih  tinggi  terhadap  emosi mahasiswa  jika  dibandingkan  dengan  kuliah  praktik.  Hasil klasifikasi  emosi  lainnya  didapatkan  berdasarkan  jam  kuliah, yaitu terdapat nilai yang berbeda untuk emosi senang dan tidak senang. Pada emosi senang, data tertinggi diperoleh pada sesi pagi, sedangkan untuk emosi tidak senang, nilai tertinggi pada sesi setelah siang. Dari hasil klasifikasi berdasarkan jam kuliah, dapat disimpulkan bahwa setiap sesi jam kuliah memengaruhi emosi  mahasiswa  secara  merata  dengan  nilai  rerata  yang hampir  sama  untuk  setiap  hasil  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi emosi selanjutnya berdasarkan jurusan perguruan tinggi, yang menunjukkan  bahwa  jurusan  Teknik  Komputer  mendapatkan nilai  tertinggi  untuk  emosi  senang,  kemudian  disusul  oleh Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi,  dan  terendah  adalah jurusan Master. Secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan pada hasil klasifikasi emosi pada  masing-masing  departemen.  Terakhir,  hasil  klasifikasi emosi  berdasarkan  kelas  kuliah  menunjukkan  bahwa  pada emosi senang, nilai tertinggi diperoleh pada mahasiswa di kelas 2,  sedangkan  emosi  tidak  senang  tertinggi  diperoleh  pada mahasiswa kelas 1. Secara keseluruhan, pada hasil klasifikasi emosi  berdasarkan  kelas  siswa,  dapat  disimpulkan  bahwa emosi siswa memiliki nilai yang hampir sama karena diperoleh nilai rata-rata yang mendekati sama.
Pada  penelitian  ini,  dianalisis  dan  divisualisasikan  hasil klasifikasi (emosi senang dan tidak senang) berdasarkan jenis kuliah, jam kuliah, jurusan, dan kelas kuliah. Selain itu, deteksi wajah untuk memisahkan wajah di kamera atau wajah di foto profil akan menjadi penelitian selanjutnya.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis    menyatakan    bahwa    tidak    terdapat    konflik kepentingan, baik dalam keadaan tertentu maupun kepentingan pribadi, yang akan memengaruhi representasi atau interprestasi dari hasil penelitian.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  mencangkup  bukti  penelitian  yang  didukung oleh  Bagian  Administrasi  dan  Akademik,  Politeknik  Caltex Riau.

## R EFERENSI
[1]  S. Hrastinki, “Asynchronous and Synchronous Cooperation,” Educause Quart. , Vol. 4, hal. 51-55, 2008.
[2]  Z. Zayapragassarazan, “COVID-19: Strategies for Online Engagement of Remote Learners,” 2020.
[3]  V.  Gherheș,  S.  Șimon,  dan  I.  Para,  “Analysing  Students’  Reasons  for Keeping Their Webcams On or Off during Online Classes,” Sustainability , Vol. 13, No. 6, hal. 1-13, Mar. 2021.
[4]  M. Sathik dan S.G. Jonathan, “Effect of Facial Expressions on Student’s Comprehension  Recognition  in  Virtual  Educational  Environments,” Springerplus , Vol. 2, hal. 1–9, 2013.
[5]  B. Giesbers, B. Rienties, D. Tempelaar, dan W. Gijselaers, “Investigating
Gbr. 13 Visualisasi data untuk emosi senang berdasarkan kelas kuliah.
Gbr. 14 Visualisasi data untuk emosi tidak senang berdasarkan kelas kuliah.
the  Relations  Between  Motivation,  Tool  Use,  Participation,  and Performance in an E-Learning Course Using Web-Videoconferencing,” Comput. Human Behav. , Vol. 29, No. 1, hal. 285–292, 2013.
[6]  V. Gherheș, C.E. Stoian, M.A. Fărcașiu, dan M. Stanici, “E-Learning vs. Face-to-Face Learning: Analyzing Students’ Preferences and Behaviors,” Sustainability , Vol. 13, No. 8, hal. 1-15, Apr. 2021.
[7]  W. Wang, K. Xu, H. Niu, dan X. Miao, “Emotion Recognition of Students Based  on  Facial  Expressions  in  Online  Education  Based  on  the Perspective of Computer Simulation,” Complexity , Vol. 2020, hal. 1–9,
Sep. 2020.
[8]  J. Shen, H. Yang, J. Li, dan Z. Cheng, “Assessing Learning Engagement Based  on  Facial  Expression  Recognition  in  MOOC’s  Scenario,” Multimed. Syst. , Vol. 28, hal. 469-478, Okt. 2021.
[9]  D.  Canedo  dan  A.J.R.  Neves,  “Facial  Expression  Recognition  Using Computer Vision: A Systematic Review,” Appl. Sci. , Vol. 9, No. 21, hal. 1-31, Nov. 2019.
[10]  G.  Tonguç  dan  B.O.  Ozkara,  “Automatic  Recognition  of  Student Emotions  from  Facial  Expressions  During  a  Lecture,” Comput.  Educ. , Vol. 148, hal. 1-12, Apr. 2020.
[11]  C. Pabba dan P. Kumar, “An Intelligent System for Monitoring Students’ Engagement  in  Large  Classroom  Teaching  Through  Facial  Expression Recognition,” Expert Syst. , Vol. 39, No. 1, hal. 1-28, Jan. 2022.
[12]  “Kewaspadaan  dan  Pencegahan  Penyebaran  Covid-19  di  Lingkungan Politeknik Caltex Riau,” Surat Edaran Direktur No. 003/Dir/PCR/2020, 2020.
[13]  C. Chotimah, “Hubungan Kestabilan Emosi dengan Prestasi Belajar Pada Siswa  Kelas  X  di  SMA  Negeri  1  Karanganom  Klaten,”  Skripsi, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia, 2010.
[14]  N. Fitriansyah, “Deskripsi Kemampuan Mengenal Emosi dan Mengelola Emosi  Pada  Siswa  Kelas  X  SMA  Pangudi  Luhur  Sedayu  Yogyakarta Tahun  Ajaran  2007/2008  dan  Implikasinya  Terhadap  Usulan  Topik Bimbingan Klasikal,” Skripsi, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta, Indonesia, 2008.
[15]  M.A.A.  Dewan,  M.  Murshed,  dan  F.  Lin,  “Engagement  Detection  in Online Learning: A Review,” Smart Learn. Environ. , Vol. 6, No. 1, hal. 1-20, Des. 2019.
[16]  Z.  Song,  “Facial  Expression  Emotion  Recognition  Model  Integrating Philosophy and Machine Learning Theory,” Front. Psychol. , Vol. 12, hal. 1-9, Sep. 2021.
[17]  P.  Tarnowski,  M.  Kołodziej,  A.  Majkowski,  dan  R.J.  Rak,  “Emotion Recognition Using Facial Expressions,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 108, hal. 1175–1184, 2017.
[18]  H.  Husdi,  “Pengenalan  Ekspresi  Wajah  Pengguna  Elearning Menggunakan  Artificial  Neural  Network  dengan  Fitur  Ekstraksi  Local Binary Pattern dan Gray Level Co-Occurrence Matrix,” ILKOM. J. Ilm. ,
Vol. 8, No. 3, hal. 212–219, 2016.
[19]  K.  Wolf,  “Measuring  Facial  Expression  of  Emotion,” Dialogues  Clin. Neurosci. , Vol. 17, No. 4, hal. 457–462, 2015.
[20]  Y.-L.  Tian,  T.  Kanade,  dan  J.F.  Cohn,  “Facial  Expression  Analysis,” dalam Handbook of Face Recognition , S.Z. Li dan A.K. Jain, Eds., New York, AS: Springer-Verlag, 2005, hal. 247–275.
[21]  B. Heiselet, T. Serre, M. Pontil, dan T. Poggio, “Component-based Face Detection,” Proc. 2001 IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis., Pattern Recognit. (CVPR 2001) , 2001, Vol. 1, hal. I-657-I-662.
[22]  S.Z.  Li,  dkk.,  “Real-Time  Multi-View  Face  Detection,  Tracking,  Pose Estimation, Alignment, and Recognition,” IEEE  Conf.  Comput.  Vision, Pattern Recognit. Demo Summary , 2001, hal. 1-2.
[23]  Y.B.  Kim,  dkk.,  “Efficiently  Detecting  Outlying  Behavior  in  Video- Game Players,” PeerJ , Vol. 3, hal. 1-19, Des. 2015.
[24]  S.  Bayrakdar,  D.  Akgün,  dan  İ.  Yücedağ,  “A  Survey  on  Automatic Analysis of Facial Expressions,” Res. Artic. , Vol. 20, No. 2, hal. 383-398, Des. 2016.
[25]  R.E.  Kleck  dan  M.  Mendolia,  “Decoding  of  Profile  Versus  Full-Face Expressions of Affect,” J. Nonverbal Behav. , Vol. 14, No. 1, hal. 35–49, 1990.
[26]  M. Mukhopadhyay, dkk., “Facial Emotion Detection to Assess Learner’s State of Mind in an Online Learning System,” 5th Int. Conf. Intell. Inf. Technol. (ICIIT 2020) , 2020, hal. 107–115.
[27]  U.  Ayvaz,  H.  Gürüler,  dan  M.O.  Devrim,  “Use  of  Facial  Emotion Recognition in E-Learning Systems,” Inf. Technol., Learn. Tools , Vol. 60, No. 4, hal. 95-104, 2017.
[28]  P.  Utami,  R.  Hartanto,  dan  I.  Soesanti,  “A  Study  on  Facial  Expression Recognition  in  Assessing  Teaching  Skills:  Datasets  and  Methods,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 161, hal. 544–552, 2019.
[29]  S. Yulina, “Penerapan Haar Cascade Classifier dalam Mendeteksi Wajah dan  Transformasi Citra  Grayscale Menggunakan  OpenCV,” J.  Politek. Caltex Riau , Vol. 7, No. 1, hal. 100–109, 2021.