## Pengenalan Emosi pada Citra wajah menggunakan Metode YOLO
Apliana Gallu 1 , AR. Himamunanto 2 , Haeni Budiati 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan komputer, Universitas Kristen Immanuel, Yogyakarta, Indonesia E-mail: apliana.g2042@student.ukrimuniversity.ac.id 1 , rudatyo@ukrim.ac.id 2 , heni@ukrimuniversity.ac.id 3

## Abstract
Human  emotions  can  be  expressed  through  facial  expressions,  and  automatic recognition  has  a  wide  range  of  applications,  from  human  and  computer  interaction  to behavior  analysis.  Researchers  developed  a  YOLO-based  model  that  was  trained  to recognize various basic emotions such as happy, sad, angry, and surprised. The dataset used  includes  various  facial  images  with  corresponding  emotion  labels.  This  research produced a web to detect human faces using the YOLO algorithm in realtime. A total of 400 photos were used in the analysis; these images were separated into 4 classes: happy, sad,  angry,  and  surprised.  Of  the  400  images,  70%  are  training  images,  20%  are validation  images,  and  10%  are  test  images.  There  were  200  epochs  of  training  data, which resulted in a new model. The validation rate of the mAP is 90%, the final score of the  model  shows  that  the  object  identification  accuracy  of  the  YOLOv8  model  on  facial expressions is at the highest point. The experimental results show that the YOLO method is  able  to  detect  and  classify  emotions  with  a  high  degree  of  accuracy.  These  results demonstrate its advantages in speed and efficiency compared to other more conventional methods. This implementation opens up opportunities for further development in real-time applications that allow the YOLO method to be used in a variety of applications.
Keywords: Emotion  recognition,  Facial  image,  YOLO  (You  Only  Look  Once), Detection & Classification, real-time

## Abstrak
Emosi manusia dapat diekspresikan melalui ekspresi wajah, dan pengenalan otomatis yang  memiliki  berbagai  aplikasi,  mulai  dari  interaksi  manusia  dan  komputer  hingga analisis  perilaku.  Peneliti  mengembangkan  model  berbasis  YOLO  yang  dilatih  untuk mengenali  berbagai  emosi  dasar  seperti  bahagia,  sedih,  marah,  dan  terkejut.  Dataset yang  digunakan  mencakup  berbagai  gambar  wajah  dengan  label  emosi  yang  sesuai. Pada  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  web  untuk  mendeteksi  wajah  pada  manusia menggunakan  algoritma  YOLO  secara  realtime.  Total  ada  400  foto  yang  digunakan dalam analisis; gambar-gambar ini dipisahkan menjadi 4 kelas: bahagia, sedih, marah, dan  terkejut.  Dari  400  gambar  tersebut,  70%  merupakan  gambar  pelatihan,  20% merupakan gambar validasi, dan 10%  merupakan gambar uji. Ada sebanyak 200 epoch data  pelatihan,  yang  menghasilkan  sebuah  model  baru.  Tingkat  validasi  mAP  sebesar 90%,  skor  akhir  model  menunjukkan  bahwa  akurasi  identifikasi  objek  model  YOLOv8 pada  ekspresi  wajah  berada  pada  titik  tertinggi.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa metode YOLO  mampu  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  emosi  dengan  tingkat  akurasi yang  tinggi.  Hasil  ini  menunjukkan  keunggulannya  dalam  kecepatan  dan  efisiensi dibandingkan  dengan  metode  lain  yang  lebih  konvensional.  Implementasi  ini  membuka peluang  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  aplikasi  real-time  yang  memerlukan analisis cepat dan akurat dari ekspresi wajah.
Kata  kunci: Pengenalan emosi, Citra wajah, YOLO(You Only Look Once), Deteksi & Klasifikasi, real-time

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Pengenalan emosi pada citra wajah memiliki berbagai aplikasi, termasuk dalam bidang pengenalan  emosi  manusia,  kecerdasan  buatan,  atau  antarmuka  pengguna.  Penelitian tentang pengenalan pola komputer telah lama berfokus pada pengenalan emosi wajah, dan hingga  saat  ini,  tidak  ada  teknik  pengenalan  ekspresi  wajah  yang  memiliki  tingkat pengenalan  100%[1].  Karena  perubahan  pencahayaan  dan  ekspresi  wajah,  identifikasi emosi  dalam  foto  wajah  merupakan  masalah  yang  menantang.  Menanggapi  kesulitan- kesulitan ini, penelitian ini dilakukan dengan harapan dapat mengembangkan teknik yang lebih  dapat  dipercaya  dan  kuat.  Elemen  penting  dari  kontak  manusia  adalah  emosi.  Di bidang  komputer  dan  pengenalan  pola,  pengenalan  emosi  gambar  wajah  sangatlah penting. Saat ini, mengenali emosi secara otomatis dari ekspresi wajah sangatlah penting di era teknologi informasi yang berkembang pesat.
Proses dari pengenalan wajah diantaranya adalah deteksi wajah dan klasifikasi wajah [2].  Mengenal  ekspresi  untuk  saat  ini  banyak  menggunakan  berbagai  macam  metode seperti  menunjukkan  ekspresi  didepan  kamera,  atau  komputer.  Dalam  hal  tersebut dilakukan  metode  facial  landmark  sebagai  deteksi  area  komponen  wajah  seperti  alis, mata,  dan  mulut  untuk  diekstraksi  agar  menghasilkan  nilai  ciri  tanpa  harus  memproses keseluruhan  wajah  [3].  Pengolahan  citra  digital  menggunakan  pengenalan  wajah,  yaitu teknik  penerapan  gambar  pada  wajah  untuk  mengidentifikasi  wajah  dalam  foto  atau gambar [4][5].
YOLOv8  adalah  iterasi  terbaru  dari  keluarga  YOLO,  yang  terkenal  dengan kemampuannya mendeteksi objek dalam gambar secara real-time dengan kecepatan tinggi dan akurasi yang baik. Untuk pendeteksian objek, pendekatan YOLOv8 (You Only Look Once)  merupakan  pilihan  yang  cocok  karena  efisiensi  dan  hasil  pendeteksiannya  yang tepat. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas model YOLOv8 dalam mengidentifikasi dan mendeteksi foto yang diubah sebelumnya. [6]. Kecepatan dan Efisiensi YOLO V8 mempertahankan kecepatan yang tinggi dalam proses deteksi objek, yang  merupakan  karakteristik  utama  dari  semua  versi  YOLO.  Algoritma  ini  dirancang untuk melakukan deteksi dalam satu langkah (single-stage detector), yang memungkinkan proses  yang  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  metode  two-stage  seperti  R-CNN. Peningkatan dalam arsitektur jaringan dan optimasi algoritma membuat YOLO V8 lebih efisien  dalam  pemrosesan  gambar  besar  dan  real-time  applications  [7].  Akurasi  Deteksi YOLO  V8  menunjukkan  peningkatan  akurasi  dibandingkan  versi  sebelumnya  (seperti YOLO V5 dan V6) dalam berbagai dataset benchmark seperti COCO (Common Objects in  Context).  Modifikasi  dalam  arsitektur  dan  penggunaan  teknik-teknik  modern  seperti augmentasi  data  dan  penambahan  modul  self-attention  berkontribusi  terhadap peningkatan  ini[8].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  solusi  yang  lebih  akurat, cepat,  dan  aplikatif  dalam  pengenalan  emosi.  Dengan  mengatasi  berbagai  keterbatasan metode  klasik  telah  memenuhi  kebutuhan aplikasi real-time,  bidang  pemrosesan  gambar pada interaksi manusia dan komputer dapat memperoleh manfaat besar dari penelitian ini.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menyarankan penggunaan dataset dan metode YOLO sebagai parameter gambar  dalam  banyak  tahapan  untuk  mencapai  pengenalan  emosi  berdasarkan  ekspresi wajah.  Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dalam  penelitian  ini  yaitu:  studi  literatur, pengumpulan  data,  pelabelan  dataset,  pelatihan  model  deteksi  dengan  Roboflow, pembagian data kelas, klasifikasi model, evaluasi hasil, dan analisis hasil.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 1. Diagram Tahapan Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Pada penelitian ini, peneliti melakukan pencarian dataset yang relevan yang berkaitan dengan penelitian ini, setelah melakukan penelusuran data maka tahap selanjutnya adalah mengumpulkan  dataset  yang  terdiri  dari  empat  kelas  yaitu  senang,  sedih,  kaget,  dan marah.

## 2.2. Pengumpulan dan Persiapan data
Pengumpulan  data  Dibutuhkan  400  gambar  dengan  ekspresi  keheranan,  kebahagiaan, kesedihan, dan kemarahan untuk dataset penelitian ini yang dikumpulkan dari internet [9] [10]. Berikut adalah contoh kumpulan data yang dikumpulkan untuk penelitian ini.
Gambar 2. Kumpulan data wajah gembira
Gambar 3. Menunjukkan dataset ekspresi sedih
Gambar 4. Menunjukkan dataset ekspresi kaget

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 5. Menunjukkan dataset ekspresi marah

## 2.3. Pelabelan Dataset
Proses  membagi  kelas  pada  setiap  foto  dengan  roboflow  adalah  labelling(anotasi dataset). Kelas dalam penelitian ini adalah senang, sedih, kaget, dan marah. Setiap gambar harus dilakukan labelling terlebih dahulu sebelum masuk ke tahap deteksi  model gambar, tujuan dilakukan labelling adalah untuk mengetahui objek gambar wajah sehingga mudah untuk dikenali setiap ekspresi emosi yang ditampilkan.

## Gambar 6. Pelabelan

## 2.4. Pelatihan model deteksi dengan Roboflow
Setelah dataset diimport ke Google Collab, langkah selanjutnya adalah melatih dataset. Ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi  sistem  dan  mencegah  salah  deteksi  objek. Peneliti menggunakan metode yolov8 untuk proses ini yang telah dilabelling sebelumnya. Kemudian  identifikasi  wajah,  langkah  pertama  adalah  menemukan  wajah  pada  gambar atau  video.  Setiap  gambar  dilabelkan  dengan  hati-hati,  dengan  kotak  pembatas mengelilingi  wajah.  Untuk  memastikan  generalisasi  model  yang  kuat,  dataset  yang dianotasi  kemudian  dibagi  menjadi  70%  datanya  adalah  pelatihan,  20%  adalah  validasi, dan  10%  adalah  pengujian.  Kemudian  dataset  dilatih  dengan  200  epoch  menggunakan bobot  pra-latihan  deteksi  YOLOv8.  Ini  menghasilkan  model  untuk  mengidentifikasi ekspresi  wajah.  Average  Average  Precision  (mAP),  yang  membandingkan  kotak pembatas  berlabel  dengan  kotak  pembatas  yang  terdeteksi,  menghasilkan  skor.  Model lebih akurat dengan skor yang lebih tinggi.
Gambar 7. Graph pelatihan model

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 2.5. Pembagian data kelas
Ini dilakukan melalui website Roboflow dengan dataset yang telah diubah ukurannya dan  diberi  label.  Selanjutnya  data  dibagi  menjadi  tiga  jenis  data:  70%  datanya  adalah pelatihan,  20%  adalah  validasi,  dan  10%  adalah  pengujian.  Hal  ini  dilakukan  untuk membantu proses pelatihan dan mengurangi kemungkinan kumpulan data kelebihan atau kekurangan.

## 2.6. Klasifikasi Model
Dataset yang digunakan untuk melatih model klasifikasi emosi terdiri dari empat kelas dengan  empat  ratus  gambar.  Proses  klasifikasi  emosi menggunakan  YOLO  dapat  dilatih berdasarkan fitur setiap kelas emosi sehingga dapat diklasifikasikan dengan akurasi yang tinggi  pada  setiap  citra  wajah.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  k  dengan  akurasi  tertinggi adalah  k=1  dan  bahwa  akurasi  rata-rata  lebih  dari  90%.  Namun,  penelitian  lebih  lanjut menunjukkan  bahwa  model  dengan  k=1,  meskipun  lebih  akurat,  akan  menyebabkan model  overfitting  karena  model  mempelajari  data  terlalu  banyak  dan  tidak  melihat  pola dasar  data.  Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  fakta  bahwa  k=5  lebih  tinggi  dan  tetap mempertahankan akurasi rata-rata di atas 80%, dan k lebih besar, semakin besar semakin tidak  akurat  model  [11].  Selanjutnya,  penelitian  ini  menggunakan  metodologi  YOLOv8 untuk  mendeteksi  emosi  wajah  yang  tepat  dari  gambar.  Versi  terbaru  YOLO  digunakan karena  lebih  akurat  daripada  versi  sebelumnya  dan  memiliki  paket  yang  lebih  mudah digunakan  di  Python.  Arsitektur  ini  dapat  mengekstrak  tepi,  tekstur,  dan  variasi  warna dari  gambar  [12].  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  YOLOv8  dapat  mendeteksi  objek dalam berbagai kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan skala. Kemampuan generalisasi ditingkatkan  dengan  penggunaan  dataset  yang  lebih  besar  dan  lebih  beragam  selama pelatihan  [13].  Untuk  menilai  kinerja  model  secara  Recall  dan  Precision  digunakan. Recall  mengukur  kemampuan  untuk  membedakan  individu  emosi  yang  sebenarnya,  dan precision  mengukur  ketepatan  prediksi  emosi,  dengan  fokus  pada  mengurangi  false positive.

## 2.7. Evaluasi Hasil
Peneliti  membuat  perkiraan  seberapa  baik  sistem  yang  dikembangkan  memenuhi harapan  sehubungan  dengan  persyaratan.  Setelah  pelatihan  selesai,  langkah  selanjutnya adalah evaluasi akurasi, nilai mAP, Precision, dan Recall, dan F1-score untuk mengukur keberhasilan  model  dalam  mengklasifikasi  emosi  wajah  berdasarkan  citra  wajah menggunakan  YOLO[14].  Total  ada  400  foto,  70  persen  digunakan  untuk  pelatihan,  20 persen  untuk  validasi,  dan  10  persen  untuk  uji  coba.  Gambar-gambar  tersebut  dibagi menjadi  empat  kategori:  terkejut,  gembira,  sedih,  dan  marah.  Ada  sebanyak  200  epoch data  pelatihan,  yang  menghasilkan  sebuah  model  baru.  Menunjukan  bahwa  model  akhir memiliki  loss  sebesar  0,95  dan  dengan  rating  validasi  peta  sebesar  90%, akurasi  deteksi objek  model  YOLOv8  pada  ekspresi  wajah  berada  pada  level  tertinggi.  [15][16].  Pada penggunaan python semua gambar harus diubah ukuran yang sama semua yaitu menjadi 640  x  640  pixel.  Dataset  harus  memiliki  piksel  yang  seragam  agar  mesin  dapat melatihnya. Jika tidak, mesin akan mengalami kesulitan.
Gambar 8. Akurasi (Normalisasi Matriks)
Gambar 9. Skor F1
Gambar 10. Precision
Gambar 11. Recall

## 2.8. Analisis Hasil
Pada penelitian ini hasil evaluasi akan dianalisis untuk mengetahui apa kelemahan dan kelebihan  pada  metode  YOLO  menggunakan  dataset  yang  telah  diuji  sehingga  dapat mengukur  kinerja  klasifikasi  emosi  pada  citra  wajah.  Metode  You  Only  Look  Once (YOLO)  adalah  algoritma  pendekatan  pada  pendeteksian  dan  pengklasifikasian  serta pendeteksian pada bidang objek real-time. YOLO sangat bagus dalam  mendeteksi objek secara  cepat  dan  akurat,  sehingga  dalam  mengklasifikasi  emosi  berdasarkan  citra  wajah mudah mengenali dengan cepat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Kemampuan  metode  Yolo  dalam  mengidentifikasi  emosi  pada  foto  wajah  menjadi permasalahan  yang  diteliti  dalam  penelitian  ini.  Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah pengumpulan  data,  pelabelan  dataset,  pelatihan  model  deteksi  dengan  Roboflow, pembagian  data  kelas,  dan  klasifikasi  model.  Proses  labelling  dataset  atau  anotasi  data digunakanlah  roboflow,  dimana  aplikasi  tersebut  digunakan  untuk  memotong  (croping) bagian  objek  area  wajah  saja,  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasi emosi  wajah.  Algoritma  YOLOv8  kemudian  digunakan  untuk  menjalankan  prosedur pelatihan atau dataset pelatihan. Algoritme pengenalan objek yang dapat mengidentifikasi item  dalam  foto  atau  video  secara  real  time  disebut  YOLOv8.  Langkah  awal  dataset pelatihan  di  Roboflow  adalah  memberi  label  pada  dataset  tersebut.  Setelah  pelabelan, kumpulan data dibagi menjadi  tiga kategori: 70% data pelatihan, 20% data validasi, dan 10%  data  pengujian.  untuk  mengurangi  underfitting  dan  overfitting  pada  kumpulan  data dan menyederhanakan prosedur pelatihan. Selanjutnya, adalah tahap evaluasi dan analisis. Berdasarkan  hasil  pengujian  kinerjar  objek  yang  dilakukan  peneliti  untuk  mengukur klasifikasi emosi wajah menggunakan algoritma YOLOv8 adalah 80%.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 12. Hasil  Labelling klasifikasi dataset
Untuk  mendapatkan  hasil  training  yang  akurat  maka  dilakukanlah  training  berulang kali  sebanyak  tujuh  kali  training  dataset.  Selanjutnya  hasil  deteksi  pada  emosi  wajah dengan akurasi masing-masing yang dihasilkan sudah akurat dan relevan.

## 3.1. Pengujian Sistem secara Real-time
You  Only  Look  Once  dikombinasikan  dengan  pembelajaran  mendalam  memberikan hasil  yang  baik  untuk  pengenalan  emosi  secara  real-time  dari  ekspresi  wajah.  Namun, metode  ini  membutuhkan  sumber  daya  hardware  yang  cukup  besar  untuk  memprediksi nilai emosi[9]. Saat memulai program masukkan perintah detect.py --
deteksi_model/runs/detect/train7/weights/best.pt -- img 64 --conf 0.6 --source 0 di skripsi prompt.  Sedangkan  untuk  mengaktifkan  kamera  maka  perintahnya  live_predict.py  -- klasifikasi_model/runs/runs/classify/train/weights/best.pt  --  img  64  --conf  0.6  --source  0 di  skripsi  prompt.  Berikut  merupakan  hasil  pengujian  system  unggah  file  gambar  dan video live dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 13. Hasil pengujian prediksi real-time
Berdasarkan  hasil    pengujian  prediksi  pada  real-time,  akurasi  dari    emosi  wajah bahagia 0,80%  dibandingkan dengan akurasi metriks pada gambar 8 mencapai 0,90%.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 14. Hasil Pengujian video live
Berdasarkan  metrik  dari  matriks  konfusi,  nilai  parameter  label  ceria  adalah  0,90; namun,  hasil  yang  ditampilkan  pada  Gambar  14  menunjukkan  nilai  0,85  yang  dapat dikaitkan dengan waktu tunda atau kurang stabil dalam menangkap wajah.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  memberikan  beberapa  temuan  penting  dan  kontribusi  signifikan  dalam bidang  ini  yaitu  Akurasi  dan  Kecepatan  dimana  metode  YOLO  terbukti  efektif  dalam mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  emosi  dari  ekspresi  wajah  dengan  akurasi  tinggi. Kemampuan YOLO untuk melakukan deteksi objek secara real-time juga menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat. 400 kumpulan data  gambar  yang  digunakan  dibagi  menjadi  tiga  kategori:  pelatihan  (70%),  validasi (20%), dan pengujian (10%). Set pelatihan mencakup foto-foto dari empat kelas berbeda: senang,  sedih,  marah,  dan  kaget.    Model  menunjukkan  bahwa  akurasi  identifikasi  objek model YOLOv8 pada ekspresi wajah berada pada titik tertinggi, peringkat validasi mAP sebesar 90%. Model ini dapat diimplementasikan dalam berbagai aplikasi praktis seperti sistem  keamanan,  layanan  pelanggan,  pendidikan,  dan  interaksi  manusia  dan  komputer. Kemampuan  untuk  mendeteksi  emosi  secara  real-time  membuka  peluang  untuk  inovasi lebih  lanjut  dalam  bidang  ini.  Setelah  melakukan  penelitian  ini  masalah  yang  diteliti sudah  terjawab  dimana  hasil  pengujian  mampu  mengenali  emosi  pada  wajah. pengembangan  Sistem  Real-time,  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  generalisasi  model, disarankan  untuk  menggunakan  dataset  yang  lebih  besar  dan  lebih  beragam. Menambahkan  lebih  banyak  data  dari  berbagai  demografi  dan  situasi  dapat  membantu meningkatkan  performa  model.  Etika  dan  Privasi,  diperlukan  pertimbangan  etika  dan privasi  harus  menjadi  prioritas  utama.  Penggunaan  teknologi  pengenalan  emosi  harus mematuhi  regulasi  privasi  data  dan  mendapatkan  persetujuan  dari  pengguna  untuk menghindari penyalahgunaan.

## Daftar Pustaka
[1] A.  D.  W.  M.  Sidik Et  Al. ,  “Pengenalan  Ekspresi  Wajah  Menggunakan  Teknik Filter Wavelet Gabor,” Fidel.  J. Tek. Elektro , Vol. 3, No. 1, Pp. 1–4, 2021, Doi: 10.52005/Fidelity.V3i1.84.
[2] F.  Setiawan  And  D.  A.  R.,  “Sistem  Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode  Local Binary Pattern Histogram Pada Firebase,” Sentik , Vol. 4, No. 1, Pp. 19–25, 2020.
[3] D.  Nur  Cahyo,  H.  Zulfia  Zahro’,  And  N.  Vendyansyah,  “Pengenalan  Ekspresi Mikro  Wajah  Dengan  Ekstraksi  Fitur  Pada  Komponen  Wajah  Menggunakan Metode Local Binary Pattern Histogram,” Jati (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , Vol. 7,
No. 1, Pp. 822–829, 2023, Doi: 10.36040/Jati.V7i1.6167.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
[4] E. Tarigan, R. S. Naibaho, And A. Satria, “Pengenal Wajah Menggunakan Metode Viola Jonesdengan Menggunakan Aplikasi Matlab 2015,” Djtechno J. Teknol. Inf. , Vol. 4, No. 1, Pp. 82–89, 2023, Doi: 10.46576/Djtechno.V4i1.3256.
[5] R. Anita Jasmine, P. Arockia Jansi Rani, And J. Ashley Dhas, “Hyper Parameters Optimization  For  Effective  Brain  Tumor  Segmentation  With  Yolo  Deep Learning,” J.  Pharm.  Negat.  Results ,  Vol.  13,  Pp.  2247–2257,  2022,  Doi:
10.47750/Pnr.2022.13.S06.292.
[6] I.  Maulana,  N.  Rahaningsih,  And  T.  Suprapti,  “Analisis  Penggunaan  Model Yolov8 (You Only Look Once) Terhadap Deteksi Citra Senjata Berbahaya,” Jati (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  Vol.  7,  No.  6,  Pp.  3621–3627,  2024,  Doi: 10.36040/Jati.V7i6.8271.
[7] D. P. Andini, Y. G. Sugiarta, T. Y. Putro, And R. D. Setiawan, “Sistem Presensi Kelas  Berbasis  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Cnn,” Jtera  (Jurnal Teknol. Rekayasa) , Vol. 7, No. 2, P. 315, 2022, Doi: 10.31544/Jtera.V7.I2.2022.315-322.
[8] D.  I.  Mulyana,  A.  Sufriman,  And  M.  B.  Yel,  “Implementasi  Deteksi  Emosional Pada  Wajah  Menggunakan  Deep  Learning  -  Yolov5,” Jutech    J.  Educ.  Technol. , Vol. 4, No. 1, Pp. 12–22, 2023, Doi: 10.31932/Jutech.V4i1.2174.
[9] I. Azhar And Fitriyani, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Dalam  Deteksi  Emosi  Manusia  Berdasarkan  Ekspresi  Wajah,” Eprosiding  Tek. Inform. , Vol. 1, No. 1, Pp. 112–118, 2021.
[10] M. N. Al Azam And C. Darujati, “Pengenalan Citra Wajah Frontal Menggunakan Hirarikal  Klaster  Berbasis  Deep  Learning  Inception  V3,” Jrec  (Journal  Electr. Electron. , Vol. 9, No. 2, Pp. 9–13, 2022, Doi: 10.33558/Jrec.V9i2.3187.
[11] J. Homepage, S. N. Faadhilah, S. Bukhori, And J. A. Putra, “Malcom: Indonesian Journal  Of  Machine  Learning  And  Computer  Science  Emotional  Expressions Recognition  In  Facial  Images  Using  Extreme  Machine  Learning  Case  Study  Of Jaffe Public Dataset Pengenalan Ekspresi Emosi Pada Citra Wajah Menggunakan Extreme Machine,” Vol. 2, No. October, Pp. 19–27, 2022.
[12] R.  Armandhani,  R.  C.  Wihandika,  And  M.  A.  Rahman,  “Klasifikasi  Gender Berbasis Wajah Menggunakan Metode Local Binary Pattern Dan Random Knn,”
J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 8, Pp. 7575–7582, 2019.
[13] W. N. Jasim And R. J. Mohammed, “A Survey On Segmentation Techniques For Image  Processing,” Iraqi  J.  Electr.  Electron.  Eng. ,  Vol.  17,  No.  2,  Pp.  73–93, 2021, Doi: 10.37917/Ijeee.17.2.10.
[14] M. Hatami, T. Tukino, F. Nurapriani, W. Widiyawati, And W. Andriani, “Deteksi Helmet  Dan  Vest  Keselamatan  Secara  Realtime  Menggunakan  Metode  Yolo Berbasis Web Flask,” Edusaintek J. Pendidikan, Sains Dan Teknol. , Vol. 10, No. 1, Pp. 221–233, 2023, Doi: 10.47668/Edusaintek.V10i1.651.
[15] Agustinus  Andi,  Kurniawan  Rudi,  And  Oktavia  Lingga  Wijaya  Harma, “Klasifikasi  Emosi  Melalui  Ekspresi  Wajah  Menggunakan  Algoritma  Deep Learning,” Proc. Econ. Soc. Sci. Comput. Agric. Fish. 2nd 2023 , P. 177, 2022.
[16] Evan  Tanuwijaya  Timotius,  David  Christian  Kartamihardja,  And  Timotius Leonardo Lianoto, “Deteksi Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan Convolution Neural Network Pada Citra Pembelajaran Daring,” J.  Ilm. Betrik , Vol. 13, No. 3,
Pp. 224–230, 2021.