Diterima 14 Mei 2022 Direvisi 25 Mei 2022 Diterima untuk publikasi 30 Mei 2022

## Perancangan Deteksi Emosi Manusia berdasarkan Ekspresi Wajah Menggunakan Algoritma VGG16
Dimas Setiawan 1* , Suprih Widodo 2 , Taufik Ridwan 3 , Rifqi Ambari 4
1,2) Program Studi Pendidikan Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Pendidikan Indonesia Jl.Veteran 08, Purwakarta Email: 1 *dimassetiawan@upi.edu, 2 *supri@upi.edu,
3 *taufikridwan@upi.edu, 4 rifqi4mbari@upi.edu
Abstrak.    Machine  Learning merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang banyak  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  khususnya  di  domain Computer  Vision .  Salah  satu  kajian  di  bidang  ini  adalah  deteksi  emosi  yang menjadi salah satu kajian yang paling kompleks dan menantang. Besarnya variasi yang  disebabkan  oleh  perubahan  dalam  penampilan  wajah,  pencahayaan  dan ekspresi  wajah  itu  sendiri.  Dalam  penelitian  ini,  riset  yang  dilakukan  adalah mempelajari  lebih  lanjut  perihal  deteksi  emosi  manusia  berdasarkan  ekspresi wajah menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dimana data yang digunakan untuk proses training data berupa sampel citra dari dataset FER 2013. Metode pengembangan perangkat lunak menggunakan framework AI Project Life Cycle. Arsitektur dari Convolutional Neural Network yang akan digunakan yaitu VGG 16 dengan pendeteksian wajah menggunakan Metode MTCNN.
Kata kunci: Deteksi Emosi, Ekspresi Wajah, VGG 16, MTCNN

## 1 Pendahuluan
Machine  Learning dapat  didefinisikan  sebagai  aplikasi  komputer  dan algoritma matematika yang diadopsi dengan cara pembelajaran yang berasal dari data  dan  menghasilkan  prediksi  di  masa  yang  akan  datang.  Selain  itu,  proses pembelajaran yang dimaksud adalah suatu usaha dalam memperoleh kecerdasan yang melalui dua tahap yakni tahap training dan testing[1].
Kemajuan  di  bidang Machine  Learning termasuk  pengolahan  citra  digital membentuk  banyak  penemuan  baru  dalam  suatu  sistem,  secara  tak  eksklusif teknologi  pengolahan  citra  mulai  menggeser  sistem-sistem  yg  masih  memakai teknologi usang. tidak hanya teknologi pengolahan gambaran saja yg berkembang tetapi metode-metode pengenalan juga ikut berkembang seperti misalnya adalah sistem  yang  menggunakan  sosialisasi  wajah  menjadi  sistem  keamanan  serta pemantauan,  termasuk  dalam  hal  yang  berkaitan  dengan  penguatan  ketepatan

## Dimas Setiawan, Suprih Widodo, Taufik Ridwan
sistem pada mengenali paras atau ekspresi pada wajah manusia, sebagai akibatnya wajah masih menjadi objek yang terus menerus dikembangkan peneliti.
Wajah adalah sebuah objek yang mana dalam mengidentifikasi seorang. dari paras atau wajah manusia yang dalam hal ini dapat menunjukkan aktualisasi diri atau  emosi  mereka  pada  berinteraksi  sosial,  dalam  interaksi  tersebut,  syarat emosional yang baik sebagai hal penting pada menjalin komunikasi yang baik. ekspresi atau mimik paras merupakan bentuk komunikasi nonverbal yang mana dalam ekspresi tersebut dapat memberikan keadaan emosi dari seseorang kepada orang yang mengamatinya[2]
Ekspresi  emosi  merupakan  usaha  yang  dilakukan  oleh  seseorang  untuk mengkomunikasikan  status  perasaan  (emosi)  sebagai  respon  terhadap  situasi tertentu  baik  internal  maupun  eksternal  yang  terlihat  dari  perubahan  biologis, fisiologis  dan  serangkaian  kecenderungan  tindakan  (sikap  dan  tingkah  laku) berorientasi pada tujuan[3]. Pengenalan emosi seseorang dapat membantu dalam menentukan  kegiatan  yang  membangkitkan  suasana  salah  satunya  ialah  dalam kegiatan belajar mengajar[4]. Kestabilan emosi penting bagi keberhasilan proses belajar  mengajar,  karena  emosi  mempengaruhi  siswa  dalam  memusatkan perhatian  dan  menggunakan  pikirannya  dengan  baik.  Perlu  diketahui  bahwa Domain Computer  Vision khususnya  dalam  pendeteksian  emosi  berdasarkan ekspresi wajah data yang didapatkan berupa data yang sudah ada, karena dalam Machine Learning cara kerjanya mesin membaca dari data yang diberikan untuk belajar dan seperti manusia dari data yang diberikan memberikan informasi yang sebelumnya telah diberikan[5].
Azhari  dan  Fitriyani  (2020))  dalam  penelitiannya  mengatakan  Penerapan Deep  Learning dengan  metode Convolutional  Neural  Network untuk pendeteksian emosi berdasarkan ekspresi wajah secara realtime ini menemui hasil yang  memuaskan  namun  disisi  lain  memakan  resource  hardware  yang  cukup besar  untuk  prediksi  nilai  emosi.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari  kaggle  FER  2013.    Hasil  dari  pengkombinasian  antara  metode CNN, Viola-Jones dan Haar Cascade dengan tingkat keakuratan yang terbilang cukup bagus antara rentang 67-83%[6].
Omar, dkk. (2021) menyimpulkan bahwa pada penelitian ini, model CNN di training menggunakan library tensorflow-gpu version 2.3.0. Dataset dari training yang  digunakan  adalah  dataset  FER-2013  yang  didapatkan  dari  kaggle.  Hasil yang  didapatkan,  bahwa  model  berhasil  untuk  melakukan  klasifikasi  ekspresi wajah  manusia.  Hal  ini  didukung  dengan  akurasi  sebesar  73,56%.  Dengan menggunakan algoritma Haar Cascade. Model CNN yang di training mencapai akurasi  sebesar  73.56%.  Selain  itu,  sistem  juga  berhasil  untuk  melakukan pengenalan  berbagai  ekspresi  wajah  partisipan  terhadap  input  gambar  yang berupa gambar screenshot dari virtual meeting zoom. Grafik kurva dari training dan validation juga menunjukan bahwa model CNN yang terdapat pada penelitian ini tidak terjadi overfitting [7].

## Perancangan Deteksi Emosi Manusia berdasarkan … 3
Seandrio, dkk. (2021) dalam penelitiannya menyimpulkan penelitian yang telah dilakukan, banyaknya lapisan pada lapisan konvolusi tidak menjadi jaminan baik dan buruknya hasil akurasi yang diperoleh. Arsitektur Convolutional Neural Network menggunakan model Visual Group Geometri (VGG) dengan 16 lapisan, terbukti  dapat  menangani  data  emosi  wajah  yang  diklasifikasi.  Hal  itu  dapat dibuktikan dengan pengujian confusion matrix yang menghasilkan nilai rata-rata akurasi  sebesar  70,47%,  presisi  rata-rata  sebesar  70,86%,  dan  recall  rata-rata sebesar  69,57%.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  data  uji  sebanyak 3589 dataset, yang terdiri dari 491 data marah, 55 data jijik, 528 data takut, 879 data senang, 594 data sedih, 416 data kaget, dan 626 data biasa. Hasil klasifikasi yang  kurang  tepat  pada  penelitian  ini  dipengaruhi  oleh  faktor  tertentu  seperti buram pada kamera dan kemiripan antar emosi[5].
Pratama,  dkk  (2019)  mengemukakan  bahwa  dalam  hasil  pengujian  secara otomatis  menggunakan  berbagai  pola  variasi  dalam  kumpulan  data  gambar Aberdeen, pengujian hingga 60 gambar dari 30 orang berbeda yang digunakan dalam Sistem Pencarian Pengenalan Wajah menggunakan Cascade Multitasking Convolutional  Neural  Network (MTCNN) menghasilkan  kesimpulan,  beberapa parameter  citra  yang  mempengaruhi  seperti  variasi  kecerahan  (gelap,  terang, sedang), variasi posisi objek (antara lain dapat diambil dekat dengan wajah, dari jarak  dengan  kemiringan  yang  berbeda),  kemudian  posisi  grip  (sedikit  miring, ekspresi  wajah  dalam  gambar  objek  yang  sangat  berbeda  (marah,  sedih,  kesal, tersenyum, datar, cemberut), sistem pencarian pengenalan wajah menggunakan MTCNN  ( Multi-Task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network) berhasil melakukan pengenalan wajah 100%. [8].
Berdasarkan  penelitian terdahulu,  penulis melakukan  perancangan  dengan menggabungkan  keduanya  Arsitektur  VGG  16  dengan  MTCNN,  metode algoritma Convolutional  Neural  Network dengan  model  arsitektur  VGG  16 sebagai model arsitektur dalam Perancangan Deteksi Emosi Manusia berdasarkan Ekspresi Wajah. Selain itu akan menggunakan pengenalan wajah dengan metode Multi-Task  Convolutional  Neural  Network (MTCNN).  Algoritma  ini  dipilih karena setelah melihat hasil penelitian-penelitian terdahulu ternyata algoritma ini lebih  efektif  untuk  digunakan  dalam  kasus  seperti  ini  karena  Arsitektur Convolutional  Neural  Network menggunakan  model Visual  Group  Geometri (VGG)  dengan  16  lapisan,  kemudian  Pendeteksian  wajah  dengan  metode MTCNN  berhasil  melakukan  pengenalan  wajah  100%  berdasarkan  penelitian terdahulu,  maka  dari  itu  dengan  menggunakan  CNN  Arsitektur  VGG  16  dan pengenalan wajah menggunakan MTCNN terbukti dapat menangani data emosi wajah  yang  diklasifikasi  100%  dalam  pengenalan  wajah,  sehingga  dalam pendeteksian menggunakan Algoritma VGG 16 menjadi maksimal, oleh sebab itu akan dilakukan perancangan tersebut.

## Dimas Setiawan, Suprih Widodo, Taufik Ridwan

## 2 Metode Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan Framework AI Project Life Cycle yang terdiri  dari Problem  Scoping,  Data  Acquisition,  Data  Exploration,  Modelling , Evaluation, dan Deployment [9].  Adapun  proses  dari framework yang  akan dilaksanakan  penulis  dimulai  dari Problem  scoping yaitu  proses  awal  dari AI project life cycle dalam hal ini terkait lingkup masalah sehingga dengan hal ini masalah cepat diketahui akar permasalahannya dengan menggunakan 4Ws mulai dari who, where, what, dan why , Data Acquisition y aitu pada tahap ini penulis melaksanakan  proses  pengukuran,  pengumpulan  data  dan  validitas  data  yang dibuat  dalam  menyelesaikan  masalah  tersebut  dengan  cara  bagaimana  cara mengetahui  data  yang  dibutuhkan  dan  bagaimana  cara  mendapatkannya  dalam hal  ini  mengambil  data  dari  Kaggle  yaitu  Dataset  FER2013, Data  Exploration yaitu  penulis  pada  tahap  ini  menindaklanjuti  data  yang  didapat  dalam Data Acquisition ,  pada  tahap  ini  memahami  karakteristik  dari  data  yang  didapatkan dengan  preprocessing  terkait  data  yang  ada  tersebut  dengan  cara  Augmentasi dataset  FER  2013, Modelling  yaitu  pada tahap modelling ini  tahap  selanjutnya dari Data  Exploration yaitu  pengembangan  model  yang  meliputi  proses pemilihan atau menentukan algoritma, membuat infrastruktur model, pembagian dataset menjadi train, validation dan testing serta menentukan Hyperparameter , Evaluation yaitu  pada  tahap  evaluation  ini  tahap  lanjutan  dari  model  setelah model  dapat  akan  dilakukan  evaluasi  dengan  memperhatikan  akurasi  dari  data tersebut setelah training sudah baik atau belum jika belum akan dilakukan proses training  data  dan  preprocessing  ulang[10].  Jika  sudah  selesai  lanjut  ke  tahap deployment dari  model  yang  sudah  baik  dan Deployment Pada  metode  yang digunakan  menggunakan  Algoritma  CNN  dengan  arsitektur  VGG  16  dengan metode  pengenalan  wajah  menggunakan Multi-Task  Convolutional  Neural Network (MTCNN).  Adapun  tahapan  dalam  melakukan  penelitian  ini menggunakan Framework AI Project Life Cycle sebagai berikut
Gambar 1 . Framework AI Project Life Cycle (Sumber: (Dhingra et al., 2020))
Adapun dalam AI Project Life Cycle lebih jelasnya penulis sampaikan dalam poin-poin, penulis akan melakukan yaitu
1) Problem Scoping

## Perancangan Deteksi Emosi Manusia berdasarkan … 5
Problem scoping adalah proses awal dari AI project life cycle dalam hal ini  terkait  lingkup  masalah  sehingga  dengan  hal  ini  masalah  cepat diketahui  akar  permasalahannya  dengan  menggunakan  4Ws  mulai  dari who, where, what, dan why.
2) Data Acquisition
Data Acquisition adalah proses setelah permasalahan dapat dan solusinya, beralih  apa  yang  dibutuhkan  terkait  penyelesaian  yaitu  dalam  hal  ini terkait  data,  jadi  dalam  Data  Acquisition  ini  proses  pengukuran, pengumpulan  data  dan  validitas  data  yang  dibuat  dalam  menyelesaikan masalah  tersebut  dengan  cara  bagaimana  cara  mengetahui  data  yang dibutuhkan dan bagaimana cara mendapatkannya dalam hal ini mengambil data dari Kaggle yaitu dataset FER2013
3) Data Exploration
Dalam Data Exploration ini menindaklanjuti data yang didapat dalam Data Acquisition,  pada  tahap  ini  memahami  karakteristik  dari  data  yang didapatkan dengan preprocessing terkait data yang ada tersebut.
4) Modelling
Pada  tahap  modelling  ini  tahap  selanjutnya  dari  Data  Exploration  yaitu pengembangan  model  yang  meliputi  proses  pemilihan  algoritma  dan training data
5) Evaluation
Pada tahap evaluation ini tahap lanjutan dari model setelah model dapat akan dilakukan evaluasi dengan memperhatikan akurasi dari data tersebut setelah training sudah baik atau belum jika belum akan dilakukan proses training data dan preprocessing ulang. Jika sudah selesai lanjut  ke tahap deployment dari model yang sudah baik tersebut
6) Deployment
Pada  tahap  deployment  ini  tahap  lanjutan  dari  Evaluation  setelah didapatkan  model  baik  atau  yang  siap  digunakan  tahap  deployment  ini implementasi  dari  model  yang  dibuat  dalam  hal  ini  akan  deteksi  emosi menggunakan ekspresi wajah.
Pada metode ini yang akan dijalankan sampai ke tahap Modelling yang mana data  yang  diperoleh  akan  dilakukan  preprocessing  data  yang  digunakan  yaitu berasal dari kaggle yakni data FER 2013.
Adapun arsitektur yang digunakan yaitu VGG 16 yang mana VGG 16 ini termasuk dalam arsitektur dari CNN, Secara umum tipe layer CNN terdiri dari feature  learning/extraction dan classification  layer .  Dimana  feature  extraction terdiri  dari convolution  layer,  activation dan pooling  layer. Sementara classification layer terdiri dari flatten, fully connected layer dan output layer [11]. CNN memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengatasi masalah pembelajaran mesin  ( Machine  Learning )  dan  deep  learning.  Khususnya  aplikasi  yang berhubungan  dengan  data  gambar,  seperti  kumpulan  data  klasifikasi  gambar
terbesar  ( ImageNet ), Computer  Vision  Dan  Natural  Language  Processin g kemudahan  pendeteksian  wajah  menggunakan  MTCNN  yaitu  sebuah library dalam pengenalan wajah. Adapun alurnya sebagai berikut
Gambar 2. Alur deteksi wajah dengan MTCNN (Sumber(Zhang et al., 2016))
Alur diatas merupakan alur bagaimana cara mendeteksi sebuah wajah, pada library MTCNN Feature  Extraction menggunakan FaceNe t  dan  penggunaan activation  softmax untuk klasifikasi wajah[2]. Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network (MTCNN), MTCNN adalah pengembangan dari CNN yang mana di embed dalam bentuk Library MTCNN untuk pendeteksian wajah agar lebih mudah digunakan. Perbedaan CNN dengan MTCNN tidak hanya klasifikasi  wajah  seperti  CNN,  tetapi  arsitekturnya  terdiri  dari  pendeteksian objek,  seperti  Algoritma  pada  YOLO, Bounding  box  regression maksudnya mencari titik koordinat pada wajah tersebut, dan Facial Landmark Localization yang  berarti  5  titi  poin  face  key  point  pada  wajah  yaitu  dua  mata,  hidung  dan mulut  kanan  dan  kiri  [12]  .  Cara  kerja  dari  MTCNN  dengan  mendeteksi  garis wajah  dari  gambar  yang  disediakan  kemudian  membuat  model  jika  wajah pengguna dihalangi. MTCNN bekerja secara pararel sehingga dapat memberikan hasil  yang  lebih  cepat.  Setelah  menggunakan  MTCNN,  akan  dilakukan  image post-processing. Image post processing digunakan untuk memberikan bounding box  serta  memperkecil  ukuran  gambar  yang  sudah  ada.  Selanjutnya feature extraction menggunakan FaceNet Selanjutnya  pada  arsitektur  yang  ada  dalam VGG 16. VGG16 adalah arsitektur Convolutional Neural Network yang terdiri dari 16 layer. VGG16 merupakan model CNN yang memanfaatkan convolutional layer  dengan  spesifikasi  convolutional  filter  yang  kecil  (3×3).  Dengan  ukuran convolutional filter tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer. Hasilnya, model CNN menjadi lebih akurat daripada model-model CNN sebelumnya yang dilakukan sebagai berikut
Gambar 3 . Arsitektur VGG 16
Gambar 4 . Arsitektur VGG 16 dengan penambahan layer
Dalam  arsitektur  VGG  16  terdiri  atas functional,  Dropout,  Flatten,  Batch Normalization, Dense, dan Activation. VGG-16 adalah versi arsitektur VGG yang memiliki  kedalaman  layer  sebanyak  16.  Pada  penelitian  dari  Simonyan  & Zisserman (2015) menunjukkan nilai error pada VGG-16 merupakan nilai error yang terkecil dibandingkan versi VGG yang lainnya[13]. Pada penelitian tersebut juga  diajukan  metode multiscale  training untuk  dibandingkan  dengan single- scale  training.  Single-scale  training adalah  mengubah  ukuran  gambar  menjadi suatu ukuran kemudian gambar dipotong untuk disesuaikan dengan layer input. Sedangkan multi-scale training adalah mengubah ukuran gambar menjadi suatu ukuran  dengan  jarak  tertentu  kemudian  gambar  tersebut  dipotong  untuk disesuaikan  dengan  layer  input.  Pada single-scale  training besar  kemungkinan untuk  kehilangan  objek  pada  suatu  gambar  dibandingkan  dengan multi-scale training .  VGG-16  menghasilkan  nilai  eror  sebesar  8,8%  pada single-scale training dan 8,1% pada multi scale training , sedangkan VGG-19 menghasilkan nlai eror sebesar 9% pada single-scale training dan 8% pada multi-scale training. Berikut arsitektur VGG
Dimas Setiawan, Suprih Widodo, Taufik Ridwan
Gambar 5 . Arsitektur VGG (Sumber: (Simonyan & Zisserman, 2015))

## 3 Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini melakukan proses dari problem scoping sampai dengan modelling , pada penelitian ini menggunakan data yang berasal dari kaggle yaitu FER2013. Dataset FER2013 berbentuk gambar. Pada gambar yang telah ada ini dilakukan  Preprocessing  yang  artinya  dilakukan  eksplorasi  data  dengan memperhatikan data yang sudah ada dilakukan pengecekan. Pada data FER2013 ini dengan data mulai dari ekspresi angry , disgusted, fearful, happy, neutral, sad, dan surprised yang  berarti  7  Jenis  ekspresi  wajah.  Dataset  akan  dilakukan pembagian yaitu data training 80% dan 20% data test.
Model CNN dibuat dengan arsitektur VGG 16 dibuat dengan menggunakan library keras dan Tensorflow. Hasil dari arsitektur VGG 16 sebagai berikut
Gambar 6 . Hasil dari model summary Model klasifikasi ekspresi wajah yang penulis gunakan dalam perancangan ini  menggunakan  arsitektur  model  VGG-16  yang  digunakan  sebagai  lapisan ekstraksi,  output  dari  lapisan  VGG-16  adalah  matriks  3  dimensi  (1,  1,  512) kemudian  menggunakan  lapisan batch  normalization untuk  melakukan normalisasi  matrix,  pada  setiap  lapisan  batch  normalisasi  diterapkan  lapisan dropout sehingga arsitektur model tidak overfitting, matriks yang telah di ektraksi akan  melewati  lapisan full  connected  layer dengan  menggunakan  kernel he uniform dan  aktivasi fungsi  berupa  sigmoid.  Total  lapisan batch normalisation yang digunakan adalah 4 lapisan, lapisan dropout sebanyak 3 lapisan, lapisan full connected yang menggunakan kernel he uniform sebanyak 3 lapisan, dan terakhir lapisan  fully  connected  menggunakan  aktivasi  sigmoid  sebagai  output  yang terdiri dari 7 channel sebanyak 1 lapisan.
Adapun data training yang digunakan dan setelah dilakukan training sebagai berikut
Gambar 7 . Sebagian Data Trainig

## 4 Kesimpulan
Dapat  disimpulkan  bahwa  perancangan  ini  menghasilkan  model  dan arsitektur  VGG  16  yang  telah  ditambahkan  layer  dan  data  training  yang digunakan dalam data FER 2013. Model klasifikasi ekspresi wajah yang penulis gunakan  dalam  perancangan  ini  menggunakan  arsitektur  model  VGG-16  yang digunakan sebagai lapisan ekstraksi, output dari lapisan VGG-16 adalah matriks 3 dimensi (1, 1, 512) kemudian menggunakan lapisan batch normalization untuk melakukan normalisasi matrix, pada setiap lapisan batch normalisasi diterapkan lapisan dropout sehingga arsitektur model tidak overfitting , matriks yang telah di ektraksi akan melewati lapisan full connected layer dengan menggunakan kernel he uniform dan aktivasi fungsi berupa sigmoid. Total lapisan batch normalisation yang digunakan adalah 4 lapisan, lapisan dropout sebanyak 3 lapisan, lapisan full connected yang menggunakan kernel he uniform sebanyak 3 lapisan, dan terakhir lapisan fully connected menggunakan aktivasi sigmoid sebagai output yang terdiri dari 7 channel sebanyak 1 lapisan.
Pada  Arsitektur  VGG  16  ini  dipadukan  dengan  pengenalan  wajah menggunakan  MTCNN  ini  akan  memberikan  hasil  yang  maksimal  berdasakan penelitian sebelumnya, kemudian ketika dilakukan training data arsitektur VGG 16 ini merespon dengan baik dan dapat menghasilkan arsitektur yang baik pula.
Untuk pengembangan selanjutnya dari model yang sudah didapatkan dengan model data training dan data test yang didapat dapat dilakukan evaluasi dengan menerapkan atau menggunakan akurasi, lebih tepatnya mengusi model tersebut apakah  baik  atau  tidak  dan  terakhir  dilakukan  deployment  sehingga  mampu mendeteksi emosi berdasarkan ekspresi wajah menggunakan Algoritma VGG 16 ini

## 5 Referensi
[1]  A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam
Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol.
5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[2]  X. Yin and X. Liu, “Multi-Task Convolutional Neural Network for Pose-Invariant Face Recognition,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 27, no. 2, pp. 964–975, 2018, doi: 10.1109/TIP.2017.2765830.
[3]  P. P. Kusdiananggalih and E. Rachmawati, “Pengenalan Ekspresi Wajah Dari Cross Dataset Menggunakan Convolutional Neural Network ( CNN ),” vol. 8, no. 2, pp. 3429–3445, 2021.
[4]  K. K. V and V. Bahel, “Transfer Learning Approach for Analyzing Attentiveness of Students in an Online Classroom Environment with Emotion Detection,” no. May, pp. 1–9, 2021, doi: 10.20944/preprints202105.0303.v1.
[5]  A. L. Seandrio, A. H. Pratomo, and M. Yanu, “Implementation of Convolutional Neural  Network  (  CNN  )  in  Facial  Expression  Recognition  Implementasi Convolutional Neural Network ( CNN ) Pada Pengenalan Ekspresi Wajah,” vol. 18, no. 2, pp. 211–221, 2021, doi: 10.31515/telematika.v18i2.4823.
[6]  I. Azhari, A. R. Sanjaya, A. R. Sanjaya, D. Wajah, D. Learning, and C. N. Network,
“Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  Dalam  Deteksi  Emosi Manusia,” vol. 1, no. 1, pp. 112–118, 2020.
[7]  N.  A.  S.  Badrulhisham  and  N.  N.  A.  Mangshor,  “Emotion  Recognition  Using Convolutional Neural Network (CNN),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1962, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1962/1/012040.
[8]  Y.  Pratama,  M.  Istoningtyas,  and  E.  Rasywir,  “Pengujian  Algoritma  MTCNN (Multi-task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network)  untuk  Sistem  Pengenalan Wajah,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  3,  no.  3,  p.  240,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i3.1324.
[9]  Siddhartha, “AI Project Cycle, teh 5 stages.” 2021, [Online]. Available: https://7- hiddenlayers.com/ai_project_cycle/.
[10]  H.  Dhingra,  R.  Bansal,  S.  Banerjee,  and  S.  Verma, A  Text  Book  of  Artificial Intelligence , Pertama. New Delhi: Goyal Brothers Prakashan, 2020.
[11]  M. A. Pangestu and H. Bunyamin, “Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, pp. 337–344, 2018.
[12]  K.  Zhang,  Z.  Zhang,  Z.  Li,  S.  Member,  Y.  Qiao,  and  S.  Member,  “Joint  Face Detection  and  Alignment  using  Multi-task  Cascaded  Convolutional  Networks,” IEEE Signal Process. Lett. , vol. 23, no. 10, pp. 1499–1503, 2016.
[13]  K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc. , pp. 1–14, 2015.