## Klasifikasi Ketertarikan Anak PAUD Melalui Ekspresi Wajah Menggunakan Metode CNN

## Ajeng Restu Kusumastuti
Fakultas Sains dan Teknologi Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya institusi
Surabaya, Indonesia reztoeadjenk@gmail.com

## Yosi Kristian
Fakultas Sains dan Teknologi
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya institusi
Surabaya, Indonesia yosi@stts.edu Endang Setyati
Fakultas Sains dan Teknologi
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya institusi Surabaya, Indonesia endang@stts.edu
Abstract—The character of emotions in children is different from that of adults, where the characteristics of the emotions in childres  include,  (1)  Briefly  and  ends  suddenly,  (2)  Seems greater or stronger, (3) Temporary or superficial, (4) Frequent, (5)  Can  be  known  clearly  from  behaviour,  and  (6)  Reaction reflects  individuality.  Emotions  that  are  felt  can  be  expressed through faces, this is continuous with how interested the child is  tho  the  material  presented  in  fornt  of  him.  Measuring  the interest  classification  in  PAUD  children  in  this  study  using CNN.  In  the  process  of  training  the  level  of  interest  in  PAUD children,  the  accuracy  value  of  the  four  models  always increases from epoch 25 until 100 with the highest value being the  Raj  Mehrotra  architecture.  But  during  the  data  testing process,  the  architecture  in  this  study  increased  slightly  and the  highest  peak  reached  an  accuracy  value  of  81.66%.  It  is 3.33%  better  than  the  result  obtained  with  the  Raj  Mehrotra architecture, and 1.66% better than R. Cui architecture.

## Keywords— Expression, Faces, CNN.
Abstrak— Emosi adalah perasaan atau afeksi yang timbul, ketika  seseorang  berada  dalam  suatu  keadaan  yang  dianggap penting oleh individu tersebut. Karakteristik emosi pada anak berbeda dengan karakteristik yang terjadi pada orang dewasa, dimana  karekteristik  emosi  pada  anak  itu  antara  lain,  (1) Berlangsung  singkat  dan  berakhir  tiba-tiba,  (2)  Terlihat  lebih hebat atau kuat, (3) Bersifat sementara atau dangkal, (4) Lebih sering  terjadi,  (5)  Dapat  diketahui  dengan  jelas  dari  tingkah lakunya,  dan  (6)  Reaksi  mencerminkan  individualitas.  Emosi yang  dirasakan  dapat  diekspresikan  melalui  wajah,  hal  ini berkesinambungan dengan seberapa tertariknya anak terhadap  tayangan  materi  yang  disajikan  dihadapannya. Klasifikasi ketertarikan anak PAUD pada penelitian ini diukur menggunakan metode CNN. Dalam proses training  klasifikasi ketertarikan  anak  PAUD,  nilai  akurasi  keempat  model  selalu mengalami  peningkatan  mulai  dari  epoch  25  hingga  100 dengan  nilai  tertinggi  adalah  arsitektur  Raj  Mehrotra.  Tetapi saat  proses  testing  data,  arsitektur  pada  penelitian  ini mengalami peningkatan secara perlahan dan puncak tertinggi mencapai  nilai  akurasi  81,66%.  Hal  tersebut  jauh  lebih  baik 3,33%  dibandingkan  hasil  yang  diperoleh  dengan  arsitektur Raj  Mehrotra,  dan  1,66%  lebih  baik  dibandingkan  arsitektur R. Cui.

## Keywords— Ekspresi, Wajah, CNN.

## PENDAHULUAN
Anak  prasekolah  adalah  mereka  yang  berusia  antara  3-6 tahun.  Mereka  biasanya  mengikuti  program  prasekolah. Sedangkan  di  Indonesia,  umumnya  mereka  mengikuti program  tempat  penitipan  anak  (3  bulan  –  5  tahun)  dan kelompok  bermain  (usia  3  tahun),  sedangkan  pada  usia  4-6
tahun  biasanya  mereka  mengikuti  program  taman  kanak- kanak. [1]
Pada dasarnya, pendidikan prasekolah (preschool) adalah pendidikan untuk membantu pertumbuhan dan perkembangan jasmani rohani anak didik di luar lingkungan keluarga  sebelum  memasuki  pendidikan  dasar.  Taman kanak-kanak  atau  TK  sebagai  salah  satu  bentuk  pendidikan prasekolah yang  ada di  jalur pendidikan  sekolah  merupakan usaha untuk  mengembangkan  seluruh  segi  kepribadian  anak didik  dalam  rangka  menjembatani  pendidikan  dalam keluarga  ke  pendidikan  sekolah.  [2]  Pendidikan  prasekolah kemudian  dikenal  dengan  istilah  PAUD  atau  singkatan  dari Pendidikan Anak Usia Dini.
Emosi  sebagai  perasaan  atau  afeksi  yang  timbul  ketika seseorang  berada  dalam  suatu  keadaan  yang  dianggap penting  oleh  individu  tersebut.  Emosi  diwakilkan  oleh perilaku yang mengekspresikan kenyamanan atau ketidaknyamanan  terhadap  keadaan  atau  interaksi  yang sedang  dialami.  Emosi  dapat  berbentuk  rasa  senang,  takut, marah,  dan  sebagainya.  Karakteristik  emosi  pada  anak berbeda  dengan  karakteristik  yang  terjadi  pada  orang dewasa, dimana karekteristik emosi pada anak itu antara lain, (1)  Berlangsung  singkat  dan  berakhir  tiba-tiba,  (2)  Terlihat lebih  hebat  atau  kuat,  (3)  Bersifat  sementara  atau  dangkal, (4) Lebih sering terjadi, (5) Dapat diketahui dengan jelas dari tingkah lakunya, dan (6) Reaksi mencerminkan individualitas. [3]
Emosi yang dirasakan dapat diekspresikan melalui wajah, seperti yang dijelaskan oleh K Amda dan R Fitriyani melalui bukunya  “Membaca  Ekspresi  Wajah”,  dimana  ekspresi wajah  seseorang  menyimpan  banyak  informasi.  Salah  satu contoh sederhana adalah ketika anak prasekolah menunjukkan  ketertarikan  terhadap  tayangan  yang  disajikan dihadapannya  melalui  ekspresi  gembira  atau  terkejut.  Anak yang  tertarik  akan  fokus  melihat  keseluruhan  tayangan, sedangkan jika tidak tertarik maka tatapan mata hingga arah wajah  tidak  akan  fokus  melihat  tayangan  bahkan  berpaling seluruhnya  dan  tidak  menampakkan  ekspresi  gembira (happy).  Secara  berkesinambungan  kondisi  pembelajaran yang  menyenangkan  akan  berdampak  pada  ekspresi kegembiraan  anak.    Sedangkan  ekspresi  emosi  yang  sering terjadi  pada  anak  menurut  Hurlock  (2001)  seperti  yang dikutip  oleh  Dwi  Nidika  yaitu  gembira,  sedih,  marah, cemburu, dan takut. [4]
Klasifikasi  ketertarikan  anak  PAUD  dapat  dilakukan dengan  mengenali  ekspresi  wajah.  Proses  pengenalan ekspresi  wajah  yang  telah  banyak  diteliti,  menggunakan datataset dengan subject orang dewasa seperti FER-2013 dan
CK+.  Namun  belum  adanya  penelitian  yang  melibatkan subject  anak  PAUD,  dimana  subject  ini  memiliki karakteristik  yang  berbeda  dalam  menampilkan  emosinya. [3]  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan ketertarikan  anak  PAUD,  dengan  subject  anak-anak  berusia 4-5  tahun,  yang  diambil  secara  langsung  pada  salah  satu Taman  Pendidikan  Anak.  Pada  penelitian  ini,  algoritma pengenalan  ekspresi  wajah  dilakukan  menggunakan  CNN (Convolutional  Neural  Network).  Ekspresi  yang  berhasil dikenali,  diharapkan  dapat  mengklasifikasikan  ketertarikan anak  PAUD  dalam  menerima  sebuah  informasi  yang disajikan  dihadapannya.  Ekspresi  yang  ditampilkan  anak sesuai  dengan  tampilan  tayangan  dan  merupakan  ekspresi dasar  positif.  Dalam  penelitian  ini,  CNN  digunakan  untuk melakukan proses training data, sehingga dapat menghasilkan  klasifikasi  ketertarikan  anak  sesuai  labelling pengajar.  Penelitian  ini  membandingkan  hasil  pengukuran dari  beberapa  model  CNN  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi tertinggi  dengan  error  yang  kecil.  Penelitian  ini  dapat membantu  para  pengajar  dalam  menentukan  durasi  dan metode  pembelajaran  online  yang  tepat  digunakan  selama masa pandemi.  Supaya  materi  yang disampaikan  lebih  tepat sasaran dan sesuai dengan keterbatasan interaksi belajar.

## MODEL CNN
Model  yang  pertama  merupakan  penelitian  Yiliang  Xie Et Al [5] yang berjudul “Improving The  Lenet  With Batch Normalization  And  And  Online  Hard  Example  Mining  For Digit Recognition”. Dataset yang digunakan peneliti adalah MNIST untuk mengelompokkan digit recognition. Arsitektur CNN yang digunakan oleh peneliti adalah 2 conv layer dengan pembagian layer pertama diterapkan filter 3x3 sebanyak  32  menggunakan  ReLU.  Kemudian  dilanjutkan layer kedua dengan filter dan activation function yang sama sebanyak 64. Setelah itu diikuti max pooling berukuran 2x2 sebelum memasuki proses regularisasi dropout sebesar 0,25. Setelah  melalui  proses  regularisasi,  maka  hasil  dimasukkan kedalam  fully  connected  layer  dengan  128  kelas,  untuk kemudian  diregularisasi  kembali  dengan  dropout  sebesar 0,5.  Proses  terakhir  adalah  memprosesnya  kedalam  fully connected layer dengan 3 kelas.
Model  CNN  kedua,  diambil  melalui  penelitian  Yassine Ghouzam  [6]  dalam  menjawab  tantangan  Kaggle  terkait permasalahan  deep  learning  berjudul  “Introduction  to  CNN Keras”.  Dataset  dalam  penelitian  ini,  sama  dengan  yang digunakan  oleh  penelitian  [5].  Arsitektur  CNN  yang digunakan  oleh  peneliti  adalah  4  conv  layer.  Layer  pertama diterapkan filter 3x3 sebanyak 32 dengan activation function ReLU,  hal  ini  diulang  pada  layer  kedua.  Setelah  itu  diikuti max  pooling  berukuran  2x2  sebelum  memasuki  proses regularisasi  dropout  sebesar  0,25.  Kemudian  pada  layer ketiga dan keempat, masing-masing menggunakan filter 3x3 sebanyak  64  dengan  activation  function  ReLU.  Setelah melalui  layer  tersebut,  maka  diterapkan  max  pooling berukuran  2x2  sebelum  memasuki  regularisasi  dropout sebesar 0,25. Setelah melalui proses regularisasi, maka hasil dimasukkan kedalam fully connected layer dengan 256 kelas, untuk  kemudian  diregularisasi  kembali  dengan  dropout sebesar  0,5.  Proses  terakhir  adalah  memprosesnya  kedalam fully connected layer dengan 3 kelas.
Model  CNN  ketiga,  merupakan  penelitian  Raj  Mehrotra [7] yang berjudul “Flower Recognition CNN Keras”. Dataset
dalam  penelitian  ini,  sama  dengan  yang  digunakan  oleh penelitian  [5][6].  Arsitektur  CNN  yang  digunakan  adalah  4 conv layer. Layer pertama diterapkan filter 5x5 sebanyak 32 dengan  activation  function  ReLU,  dan  diikuti  max  pooling berukuran  2x2.  Hal  yang  sama  diterapkan  pada  layer  kedua hingga  keempat  dengan  filter  3x3  sebanyak  filter  yang berbeda.  Layer  kedua  sebanyak  64,  sedangkan  layer  ketiga dan  keempat  sebanyak  96.  Hasil  terakhir  dimasukkan kedalam fully connected layer dengan 3 kelas.
Model CNN keempat, merupakan penelitian R. Cui Et Al [8] yang berjudul, “Facial Expression Recognition Based on Ensemble  of  Multiple  CNNs”.  Dataset  yang  digunakan peneliti adalah CK+. Adapun arsitektur yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  2  conv  layer  dimana  layer  pertama diterapkan filter 7x7 sebanyak 32 dengan activation function ReLU  dan  diikuti  max  pooling  berukuran  2x2.  Pada  layer kedua  diterapkan  filter  5x5  sebanyak  32  dengan  activation function  dan  max  pooling  berukuran  yang  sama.  Setelah melalui proses regularisasi, maka hasil dimasukkan kedalam fully  connected  layer  dengan  128  kelas,  untuk  kemudian diproses kedalam fully connected layer dengan 3 kelas.
Model CNN kelima, merupakan penelitian Kuang Liu Et Al  [9]  yang  berjudul,  “Facial  Expression  Recognition  with CNN  Ensemble”.  Dataset  yang  digunakan  peneliti  adalah FER-2013.  Adapun  arsitektur  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  3  conv  layer  dimana  layer  pertama diterapkan filter 5x5 sebanyak 64 dengan activation function ReLU  dan  diikuti  max  pooling  berukuran  2x2.  Pada  layer kedua  diterapkan  filter  5x5  sebanyak  128  dengan  activation function  dan  max  pooling  berukuran  yang  sama.  Kemudian pada  layer  ketiga  diterapkan  filter  5x5  sebanyak  256  yang diikuti activation function juga maxpooling berukuran sama. Setelah  melalui  proses  regularisasi,  maka  hasil  dimasukkan kedalam  fully  connected  layer  dengan  4096  kelas,  untuk kemudian diregularisasi kembali dengan dropout sebesar 0,5. Proses  terakhir  adalah  memprosesnya  kedalam  fully connected  layer  dengan  3  kelas.  Arsitektur  yang diujicobakan pada penelitian ini sesuai dengan subnet1.
Model CNN keenam, merupakan penelitian Yangho Ji Et Al  [10]  yang  berjudul,  “Sign  Language  Learning  System with  Image  Sampling  and  Convolutional  Neural  Network”. Dataset  yang  digunakan  peneliti  sesuai  dengan  penelitian [5][6]. Adapun arsitektur yang digunakan pada penelitian ini adalah  3  conv  layer  dimana  layer  pertama  diterapkan  filter 3x3  sebanyak  32  dengan  activation  function  ReLU  dan diikuti  max  pooling  berukuran  4x4.  Pada  layer  kedua diterapkan filter 3x3 sebanyak 64 dengan activation function ReLU  diikuti  max  pooling  berukuran  2x2.  Kemudian  pada layer ketiga  diterapkan filter 3x3  sebanyak 128 yang  diikuti activation function ReLU diikuti maxpooling berukuran 2x2. Setelah  melalui  proses  regularisasi,  maka  hasil  dimasukkan kedalam fully connected layer dengan 128 kelas, diikuti fully connected layer dengan 3 kelas.
Model  CNN  ketujuh,  merupakan  penelitian  Su  Yang  Et Al [11] yang berjudul, “Video-Based Chinese Sign Language Recognition  Using  Neural  Network”.  Dataset  yang digunakan  peneliti  sesuai  dengan  penelitian  [5][6][10]. Adapun arsitektur yang digunakan pada penelitian ini adalah 2  conv  layer  dimana  layer  pertama  diterapkan  filter  5x5 sebanyak  16  dengan  activation  function  ReLU  dan  diikuti max  pooling  berukuran  5x5.  Pada  layer  kedua  diterapkan filter  5x5  sebanyak  32  dengan  activation  function  ReLU diikuti  max  pooling  berukuran  3x3.  Setelah  melalui  proses
regularisasi,  maka  diterapkan  regularisasi  dengan  dropout sebesar  0,2.  Setelah  itu  hasil  dimasukkan  kedalam  fully connected  layer  dengan  128  kelas,  untuk  kemudian diregularisasi  kembali  dengan  dropout  sebesar  0,5.  Proses terakhir adalah memprosesnya kedalam fully connected layer dengan 3 kelas.
Seluruh  kompilasi  dalam  arsitektur  model  CNN  yang diujicobakan  pada  penelitian  ini,  menggunakan  adam optimizer.  Penelitian  [5][6][10[11]  diujicobakan  penerapan metode  CNN  sebagai  pengenalan  ekspresi  wajah.  Fully connected  layer  terakhir  pada  setiap  penelitian  telah disesuaikan  dengan  kebutuhan  pengklasifikasian  yaitu  3 kelas  yang  terdiri  dari  Cukup  Tertarik,  Tertarik,  dan  Tidak Tertarik.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  digunakan  untuk  mengklasifikasikan ketertarikan  anak  PAUD  melalui  ekspresi  wajah.  Tahapan penelitian  yang  dilakukan  yaitu  dengan  mengambil  hasil rekaman  ekspresi  wajah  anak,  kemudian  dilakukan pengolahan menggunakan metode CNN.

## A. Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan 30  subject  dengan  rentang  usia  4-5  tahun,  yang  kemudian dikenal  dengan  anak  TK  A.  Setiap  anak  dilakukan  proses perekaman  video  menggunakan  5  unit  notebook  dengan perincian:  1  video  kamera  internal,  2  video  kamera eksternal,  dan  2  kamera  SLR  dalam  membantu  proses perekaman wajah.
Setiap  anak  melihat  tayangan  video  berdurasi  maksimal 5  menit  melalui  notebook  yang  disediakan,  seperti  yang dijelaskan pada gambar 1.
Setelah  proses  perekaman  selesai  dilakukan,  maka tahapan  penelitian  dilanjutkan  dengan  melakukan  konversi video  ke  gambar.  Gambar  yang  didapatkan  kemudian dilakukan  pengelompokkan  oleh  validator  yaitu  pengajar.
Hasil  pengelompokkan  tadi  kemudian  dilakukan  proses deteksi  wajah,  cropping  area  wajah,  perubahan  ke  ruang warna  grayscale.  Hal  tersebut  dijelaskan  pada  tahapan preprocessing, sebelum diolah pada CNN dan menghasilkan prosentase ketertarikan.

## B. Daftar Kelas
Hasil  dari  proses  perekaman  wajah,  kemudian  diolah menjadi  gambar  dengan  memanfaatkan  konverter video  to image pada OpenCV. Total dataset yang digunakan sebanyak 243  gambar,  terbagi  kedalam  3  kelas  yang  dikelompokkan secara  langsung  oleh  pengajar  yaitu  Tertarik  (T),  Cukup Tertarik (CT), dan Tidak tertarik (TT). Contoh gambar siswa yang mewakili setiap kelas dijelaskan pada tabel 2.
TABEL II. DAFTAR KELAS KETERTARIKAN ANAK PAUD Nama Kelas Contoh Gambar Tertarik (T) Cukup Tertarik (CT) Tidak Tertarik (TT)

## C.  Preprocessing
Tahap  preprocessing  dilakukan  untuk  memudahkan proses training, sehingga waktu yang dibutuhkan pada setiap epoch lebih  singkat.  Tahapan  preprocessing  dilakukan dengan  cara  mendeteksi  area  wajah  dengan  memanfaatkan algoritma viola jones . [8] Setelah area wajah dideteksi, maka selanjutnya  dilakukan  pemotongan  area  tersebut  yang dilanjutkan  dengan  perubahan  ruang  warna  dari  RGB  ke grayscale  dan  perubahan  ukuran  menjadi  48x48  pixel. Adapun alur preprocessing dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar. 2.   Proses pengambilan data
Gambar. 1.   Tahapan Penelitian
Langkah  awal  dalam  tahapan  ini  adalah  melakukan deteksi  area  wajah  dengan  memamfaatkan  algoritma  viola jones.  [8]  Setelah  area  wajah  dideteksi,  maka  selanjutnya dilakukan pemotongan area tersebut yang dilanjutkan dengan perubahan  ruang  warna  dari  RGB  ke  grayscale  dan perubahan ukuran menjadi 48x48 pixel.

## D.  Model Penelitian
Arsitektur  yang  diujicoba  oleh  peneliti  merupakan  hasil kombinasi dan perubahan, dengan melihat hasil training dan testing penelitian sebelumnya. Dengan melakukan perubahan pada conv layer dan nilai dropout.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  4  conv  layer  dimana layer  pertama  menggunakan  filter  3x3  sebanyak  24  kernel, dan  diterapkan  activation  function  ReLU  lalu  diikuti  max pooling 2x2. Layer kedua menggunakan filter 3x3 sebanyak 28  kernel,  dan  diterapkan  activation  function  ReLU  dan diikuti  max  pooling  2x2.  Layer  ketiga  menggunakan  filter 3x3  sebanyak  32  kernel,  dan  diterapkan  activation  function ReLU  dan  diikuti  max  pooling  2x2.  Layer  kedua menggunakan  filter  3x3  sebanyak 36 kernel, dan diterapkan activation  function  ReLU  dan  diikuti  max  pooling  2x2. Optimizer  yang  digunakan  adalah  RMSprop  dengan  lr  = 0,0004 dan diregularisasi menggunakan dropout sebesar 0,5. Regularisasi dropout diterapkan sebesar 0,5 untuk
menghindari terjadinya overfitting. Layer terakhir menggunakan fully connected layer dengan hasil keluaran 3 kelas untuk mewakili setiap tingkat ketertarikan.
Setiap conv layer terdapat hidden layer dengan activation function ReLU. Hal tersebut berengaruh pada efisiensi waktu komputasi dan meminimalisir terjadinya overfitting. Adapun fungsi  ReLU  dijelaskan  pada  rumus  (1),  dan  visualisasi dijelaskan  pada  gambar  6.  Activation  function  ini  juga diadaptasi  oleh  peneliti  berdasarkan  arsitektur  penelitian sebelumnya.
()
Sedangkan  digunakan  pooling  layer  dengan  jenis  max pooling berukuran 2x2. Pada prosesnya hal tersebut bergeser keseluruh  bagian  dari  feature  map,  dengan  mengambil  nilai tertinggi.  Hal  ini  digunakan  untuk  mengurangi  dimesi gambar sebagai upaya mempercepat proses komputasi dalam meminimalisir overfitting.
Nilai dropout diletakkan pada akhir sebelum diterapkannya  fully  connected  layer,  sebesar  0,5.  Dropout merupakan  sebuah  teknik  regularisasi  dimana  beberapa neuron  dipilih  secara  acak  dan  tidak  akan  digunakan  dalam proses  training  Pada  arsitektur  ini,  algoritma  optimasi  yang digunakan  adalah  RMSprop.  RMSprop  atau  Root  Mean Square  Propagation  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil yang  lebih  baik  dengan  memperbaharui  weight  dan  bias. Sehingga  didapatkan  nilai  minimum  global  dimana  cost function mencapai nilai terkecil, seperti yang dijelaskan pada gambar 7.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  training  data  menggunakan  laptop  dengan spesifikasi  Core  i5,  memory  8  GB,  dengan  CPU  2,49  GHz. Library  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Tensorflow dan Keras.
Gambar.  7.   Visulasisasi 3D RMSprop
Gambar. 6.   Aktivasi ReLU
Gambar. 5. Arsitektur CNN
Gambar.  4.  (a)  Hasil video  to  frame (b)  Hasil  deteksi  dan  croping  area wajah (c) Hasil perubahan ukuran dan warna
Dataset  yang  dijelaskan  pada  poin  B  bagian  II,  hanya mencakup  keperluan  training  data  yaitu  sebanyak  243  data. Sedangkan  untuk  testing,  menggunakan  60  data.  Proses training  data  dibagi  kedalam  4  tahapan  yaitu  25 epoch ,  50 epoch ,  75 epoch ,  dan  100 epoch .  Sehingga  dapat  dilihat perbandingan  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari  setiap tahapan.
Hasil training per epoch yang digambarkan pada gambar 8,  menjelaskan  ujicoba  model  penelitian  menghasilkan  nilai yang  meningkat  secara  perlahan  yaitu  70,  77,  79,  dan  86. Sedangkan  nilai  tertinggi  pada epoch tertinggi  yaitu  100, berada pada  penelitian  Raj  Mehrotra.  Nilai yang didapatkan secara berturut yaitu 81, 94, 95, dan 98. Hasil ujicoba dengan arsitektur  R.  Cui  et  al  merupakan  salah  satu  hasil  training tertinggi dengan nilai 80.36, 81.52, 90.18, dan 94.31.
Berdasarkan  hasil  nilai  prediksi,  model  penelitian  yang diujicoba  diadaptasi  dengan  menggunakan  4  conv  layer seperti  penelitian  [6],  dengan  melakukan  perubahan  pada filter,  mengalami  peningkatan.  Nilai  yang  didapatkan  yaitu 48.33, 73.33, 75, dan 81.66. Hal tersebut lebih tinggi 1.66% dibandingkan  percobaan  dengan  arsitektur  [8]  dan  3.33% lebih  tinggi  dibandingkan  percobaan  dengan  arsitektur  [7]. Adapun  perbandingan  hasil  prediksi  dijelaskan  melalui gambar 9.
Melalui  grafik  dapat  dilihat  bahwa  model  penelitian secara  stabil  mengalami  peningkatan  hasil  prediksi  per epoch .  Sedangkan  arsitektur  penelitian  lain  mengalami peningkatan di epoch 50-75 dan sedikit menurun atau stabil pada epoch terakhir.

## KESIMPULAN
Dengan  ditambahkannya  dropout  layer  dan  RMSprop optimizer pada fully connected layer, mampu meningkatkan performansi  arsitektur  CNN  yang  diusung.  Hasilnya  dapat dilihat melalui training dan testing, dimana  model penelitian mampu mendapatkan peningkatan nilai secara perlahan, dan lebih  baik  dibandingkan  ujicoba  dengan  penelitian sebelumnya.
Dalam proses training, hasil tertinggi diperoleh dari hasil ujicoba  arsitektur  Raj  Mehrotra  dan  R.  Cui,  selisih  yang diperoleh yaitu 14 dan 8.6. Sedangkan menurut hasil testing, selisih  yang  didapatkan  antara  kedua  hasil  training  tertinggi dengan model penelitian, mengalami penurunan nilai hingga menghasilkan 3.33% dan 1.66% lebih tinggi.

## REFERENSI
[1] Soemiarti  Patmonodewo,  “Pendidikan  Anak  Prasekolah,”  (Jakarta: PT. Rineka Cipta, 2003), Cet. 2, hlm. 19.
[2] Lift Anis Ma’shumah, “Pembinaan Kesadaran Beragama Pada Anak, dalam  Ismail  SM  (eds),  Paradigma  Pendidikan  Islam,”  (Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2001), hlm. 216-217.
[3] F.  Nurmalitasari,  P.  M.  Psikologi,  F.  Psikologi,  and  U.  Gadjah, “Perkembangan  Sosial  Emosi  pada  Anak  Usia  Prasekolah,”  vol.  23, No. 2, pp. 103–111, 2015.
[4] K  Amda,  R  Fitriyani,  “Membaca  Ekspresi  Wajah,”  Huta  Publisher, Depok, 2016, hlm.17.
[5] Yilliang Xie, Hongyuan Jin, Eric C.C Tsang, “Improving The Lenet With  Batch  Normalization  And  Online  Hard  Example  Mining  For Digits  Recognition,”  IEEE  Int.  Conf.  on  Wavelet  and  Pattern Recognition. Eng., no. October, pp. 149–153, 2017.
[6] Yassine  Ghouzam,  2017.  Introduction  to  CNN  Keras  -  0.997  (top 6%). [Online] https://www.kaggle.com/yassineghouzam/introduction- to-cnn-keras-0-997-top-6#Introduction-to-CNN-Keras---Acc-0.997- (top-8%) [Diakses 24 Agustus 2020].
[7] Raj  Mehrotra,  2018.  Flower  Recognition  CNN  Keras.  [Online]. https://www.kaggle.com/rajmehra03/flower-recognition-cnn-keras [Diakses 24 Agustus 2020].
[8] Ruoxuan  Cui,  Minyi  Liu,  and  Manhua  Liu,  “Facial  Expression recognition  Based  on  Ensemble  of  Multiple  CNNs”,  Springer International Publishing AG 2016, pp. 511–518, 2016.
[9] Kuang  Liu,  Minming  Zhang,  and  Zhigeng  Pan,  “Facial  Expression Recognition with CNN Ensemble”, IEEE Int. Conf. on Cyberworlds, pp. 163-166, 2016.
[10] Yangho Ji, Sunmok kim, and Ki-Baek Lee, “Sign Language Learning System  with  Image  Sampling  and  Convolutional  Neural  Network”, IEEE Int. Conf. on Robotic Computing. Eng., no. May, pp. 371-375, 2017.
[11] Su  Yang,  Qing  Zhu,  “Video-Based  Chinese  Sign  Language Recognition Using Convolutional Neural Network”, IEEE Int. Conf. on Com Software and Network. Eng., no May, pp. 929-934, 2017.
Gambar. 9.   Perbandingan Hasil Prediksi
Gambar. 8.   Perbandingan Hasil Training