## Aplikasi Analisis Wajah, Klasifikasi Gender dan Prediksi Usia Menggunakan Deep Learning pada Dataset Citra Wajah Manusia
Ch Angga Marcelio 1 , Muhammad Adlan Azzikra 2 , Dimas Putra Mufazzal 3 , Aripili Rahman Illahi 4 , Sulaiman Al Husain 5 , Abdiansah 6
1,2,3,4,5 Mahasiswa, Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya Palembang Jalan Palembang-Prabumulih, KM 32 Indralaya,Kabupaten Ogan Ilir, Sumatera Selatan (Telp. (0711) 580739, 30662; e-mail: 1 chmarcel0603@gmail.com , 2 adlnzkra@gmail.com , 3 dimasputramufazzal@gmail.com , 4 aripilirahman@gmail.com , 5 sulaiman05husain@gmail.com

## 6
Jalan Palembang-Prabumulih, KM 32 Indralaya,Kabupaten Ogan Ilir, Sumatera Selatan (Telp. (0711) 580739, 30662; e-mail: abdiansah@unsri.ac.id
Abstract — Age and  Gender  Detection  is  a  technology that utilizes  artificial  intelligence  (AI)  algorithms  to  identify  and analyze the age and gender of a person through image capture as output. This technology provides automatic estimation of age and  gender  starting  from  detecting  one  or  more  objects (humans)  and  performing  age  and  gender  detection.  The program  uses  pre-trained  models  and  prototypes  for  face detection,  age,  and  gender,  resulting  from  training  processes using  deep  learning  techniques.  By  using  these  models  and prototypes, the program can efficiently analyze each face found in images or videos and provide age and gender estimates with reliable  accuracy.  The  main  purpose  of  the  Age  and  Gender Detection  Application  is  to  provide  accurate  and  useful information about the age and gender of individuals based on the  input  images,  becoming  an  efficient  solution  in  image processing  and  artificial  intelligence  fields  for  various application contexts requiring facial data analysis.
Intisari—Age  And  Gender  Detection  adalah  teknologi yang menggunakan algoritma kecerdasan buatan (AI) untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis  usia  serta  jenis  kelamin seseorang  melalui  pengambilan  gambar  sebagai  output. Teknologi  ini  memberikan  estimasi  otomatis  usia  dan  jenis kelamin  mulai  dari  mendeteksi  satu  atau  lebih  objek (manusia)  dan  melakukan  deteksi  usia  dan  jenis  kelamin. Program  ini  menggunakan  model  dan  prototipe  yang  telah dilatih  sebelumnya  untuk  deteksi  wajah,  usia,  dan  jenis kelamin,  hasil  dari  proses  pelatihan  menggunakan  teknik deep  learning.  Dengan  menggunakan  model-model  dan prototipe ini, program dapat menganalisis setiap wajah yang ditemukan  dalam  gambar  atau  video  secara  efisien  dan memberikan estimasi usia serta jenis kelamin dengan akurasi yang  dapat  diandalkan.  Tujuan utama  dari  aplikasi  deteksi umur  dan  jenis  kelamin  adalah  memberikan  informasi akurat  dan  bermanfaat  tentang  usia  dan  jenis  kelamin individu  berdasarkan  gambar  yang  dimasukkan,  menjadi solusi  yang  efisien  dalam  bidang  pengolahan  citra  dan kecerdasan  buatan  untuk  berbagai  konteks  aplikasi  yang memerlukan analisis data wajah.

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  dalam  bidang  kecerdasan buatan  (AI)  telah  menghasilkan  berbagai  aplikasi  yang memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  berbagai  aspek
kehidupan  manusia.  Salah  satu  aplikasi  yang  semakin berkembang  adalah  teknologi  deteksi  usia  dan  jenis kelamin. Teknologi ini menggunakan algoritma AI untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis  informasi  demografis seseorang,  terutama  usia  dan  jenis  kelamin,  melalui pemrosesan gambar atau video. Penggunaan teknologi ini telah menunjukkan  potensi  besar  dalam  berbagai  bidang, termasuk  keamanan,  pemasaran,  penelitian  pasar,  dan pengembangan  produk.  Dengan  kemampuannya  untuk memberikan  estimasi  usia  dan  jenis  kelamin  secara otomatis  dan  akurat,  teknologi  deteksi  ini  menjadi  alat yang berharga dalam pengambilan keputusan dan analisis data.
Saat  ini perkembangan  teknologi  yang  berkaitan dengan  pengenalan  wajah  banyak  dimanfaatkan  pada aplikasi  pengenalan  data  biologis,  pencarian  dan pengindeksan  database  citra  dan  video  digital,  keamanan ruangan  dan  lain-lain.  Pemanfaatan  data  biologis  dapat memberikan  informasi  tentang  identifikasi  dari  setiap individu  yang  menggunakan  ciri-ciri  fisik  yang  dapat membedakan dengan orang lain seperti, suara, wajah, sidik jari  ataupun  mata.  Salah  satu  pembeda  identitas  individu yang  satu  dengan  yang  lainnya  adalah  wajah.  Contoh informasi  yang  didapatkan  dari  wajah  adalah  umur, karakter,  ekspresi  dan  juga  jenis  kelamin.  Diantara beberapa  kategorisasi  wajah,  klasifikasi  jenis  kelamin merupakan informasi yang paling penting secara biologis [1].
Di  Indonesia,  perkembangan  teknologi  deteksi usia dan jenis kelamin juga telah meningkat, didukung oleh pertumbuhan  infrastruktur  teknologi  informasi  dan komunikasi yang pesat serta minat yang meningkat dalam penelitian dan pengembangan kecerdasan buatan. Namun, meskipun  potensinya  yang  besar,  masih  diperlukan penelitian  lebih  lanjut  untuk  mengoptimalkan  kinerja teknologi  ini,  baik  dari  segi  akurasi  maupun  efisiensi. Dalam konteks ini, artikel ini bertujuan untuk memberikan tinjauan mendalam tentang teknologi deteksi usia dan jenis kelamin, fokus pada aplikasi di Indonesia. Artikel ini akan membahas prinsip dasar, perkembangan terkini, tantangan, dan  potensi  pengembangan  teknologi  ini  dalam  konteks Indonesia. Diharapkan bahwa artikel ini akan memberikan
Dosen Tetap Program Studi Teknik Komputer Fakultas Ilmu Komputer,Universitas S r iwijaya  Palembang
(Received: Februari 2024, Revised : Maret 2024, Accep t ed : April 2024)
wawasan  yang  berharga  bagi  pembaca  mengenai  potensi dan  tantangan  teknologi  deteksi  usia  dan  jenis  kelamin, serta  mendorong  penelitian  lebih  lanjut  dan  penerapan yang  lebih  luas  di  masa  depan. Sehingga    digunakannya metode Convolutional  Neural  Network (CNN)    tersebut karena    pada    algoritma    tersebut    akan  meniru  sistem pengenalan wajah pada visual cortex manusia [2].
Kecerdasan  buatan  telah  menjadi  kekuatan penggerak  di  balik  berbagai  terobosan  teknologi  yang mengubah  banyak  industri.  Terutama  dalam  bidang  visi komputer, Kecerdasan buatan telah membuka pintu untuk aplikasi yang lebih inovatif dan efektif. Di era digital saat ini,  kemajuan  teknologi  kecerdasan  buatan    telah memperluas  batas-batas  kemungkinan  aplikasi  praktis yang  membawa  manfaat  signifikan  kepada  masyarakat. Salah satu area yang mendapatkan manfaat substansial dari teknologi  Kecerdasan  buatan  adalah  pengolahan  citra, khususnya  dalam  identifikasi  karakteristik  demografis seperti  usia  dan  jenis  kelamin.  Ini  membantu  dalam berbagai  sektor  mulai  dari  pemasaran  yang  bertarget hingga  peningkatan  sistem  keamanan,  yang  mana teknologi ini dapat membantu dalam mengidentifikasi dan menganalisis pelanggan atau individu dalam konteks yang lebih  personal.  Dalam  konteks  Indonesia,  pemanfaatan artificial  intelligence (AI)  dalam  deteksi  usia  dan  jenis kelamin  belum  sepenuhnya  terserap,  yang  menunjukkan potensi  besar  untuk  eksplorasi  dan  implementasi  lebih lanjut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengenalan dan Deteksi Wajah
Pengenalan dan deteksi wajah merupakan salah satu bidang  utama  dalam  pengolahan  citra  dan  visi  komputer. Teknologi  ini  berfokus  pada  identifikasi  lokasi  dan  fitur wajah  manusia  dalam  gambar  atau  video.  Pengenalan wajah  tidak  hanya  mengidentifikasi  keberadaan  wajah dalam sebuah citra tetapi juga mengenali individu tertentu, sedangkan  deteksi  wajah  hanya  menentukan  posisi  dan keberadaan  wajah  tanpa  mengidentifikasi  identitasnya. Dalam  penelitian  ini,  deteksi  wajah  merupakan  langkah awal  penting  yang  tidak  hanya  menentukan  efektivitas dalam mengidentifikasi usia dan jenis kelamin, tetapi juga mempengaruhi cara sistem menangani data sensitif secara etis dan bertanggung jawab.
Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  aplikasi paling  umum  dari  pengolahan  citra  dan  visi  komputer. Penelitian dalam bidang ini telah berkembang dari metode- metode  dasar  ke  teknik  yang  lebih  maju  menggunakan deep  learning. Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah  arsitektur  yang  paling  banyak  digunakan  untuk tugas  ini  karena  kemampuannya  yang  efisien  dalam mengekstraksi  fitur-fitur  hierarkis  dari  gambar  wajah. Pengenalan  ini  dapat  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu di    kenali    atau    tidak    dikenali,    setelah    dilakukan perbandingan  denganpola   yang   sebelumnya   disimpan di   alam database,   secara   umum,   system pengenalan wajah    dibagi    menjadi    2    jenis,    yaitu  system Feature based dan image  based .   Pada  sistem  pertama  digunakan fitur    yang    disktraksi    dari    komponen    citra  wajah (mata,hidung,mulut,dll)      dan      kemudian      hubungan antara      fitur-fitur  dimodelkan    secara    geometris.
Sedangkan sistem kedua  menggunakan  informasi mentah dari  piksel  citra  yang  kemudian  direpresentasikan  dalam metode    tertentu,  yang  kemudian  digunakan  untuk klasifikasi identitas citra [3].

## B. Deep Learning dalam Deteksi Usia dan Jenis

## Kelamin
Deep  learning  yang  kami  gunakan  untuk mendeteksi  usia  dan  jenis  kelamin  yaitu Convolutional Neural  Network (CNN), Convolutional  Neural  Networks adalah tipe arsitektur neural networks yang sangat efektif dalam  memproses  dan  menganalisis  data  gambar. Convolutional  Neural  Network (CNN)  memanfaatkan lapisan  konvolusi  untuk mengekstraksi  fitur-fitur  penting dari  gambar,  seperti  tepi,  tekstur,  dan  pola,  yang  dapat digunakan untuk klasifikasi dan deteksi.
Deep  learning telah  mengubah  cara  pendekatan masalah  pengenalan  pola  dan  klasifikasi  dalam Artificial Intelligence (AI).  Khusus  untuk  deteksi  usia  dan  jenis kelamin,  berbagai  penelitian  telah  mengembangkan model-model  yang  berbasis  pada  deep  neural  networks untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi. Model- model  ini  dilatih  menggunakan  dataset  besar  yang mengandung beragam sampel wajah, yang memungkinkan sistem  untuk  belajar  mengenali  pola  umur  dan  jenis kelamin dengan lebih akurat.
Dalam  konteks  deteksi  usia  dan  jenis  kelamin, metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam deep learning bekerja sebagai berikut:
1. Ekstraksi Fitur: Lapisan konvolusi pertama dalam
Convolutional Neural Network (CNN) memproses  gambar  input  untuk  mengekstraksi fitur-fitur dasar seperti tepi, sudut, dan tekstur dari wajah.
2. ⁠Lapisan Max  Pooling :  Setelah  ekstraksi  fitur, lapisan max pooling digunakan untuk mengurangi dimensi  data  dan  mempertahankan  informasi penting.
3. ⁠Lapisan Fully  Connected :  Setelah  beberapa lapisan  konvolusi  dan  pooling,  fitur  yang diekstraksi  akan  diserahkan  ke  lapisan  fully connected  untuk  klasifikasi  akhir.  Lapisan  ini akan  menggabungkan  informasi  dari  seluruh gambar untuk membuat prediksi tentang usia dan jenis kelamin.
4. ⁠Fungsi  Aktivasi:  Fungsi  aktivasi,  seperti ReLU (Rectified  Linear  Unit),  digunakan  untuk menambahkan non-linearitas ke jaringan, memungkinkan  jaringan  untuk  mempelajari hubungan yang lebih kompleks antara fitur-fitur.
5. Pelatihan dan Optimalisasi: Convolutional Neural Network (CNN)  kemudian  dilatih  menggunakan dataset  yang  telah  dianotasi,  di  mana  bobot  dan parameter jaringan diperbarui secara iteratif untuk mengurangi kesalahan prediksi. Algoritma optimasi,  seperti Stochastic  Gradient  Descent (SGD), sering digunakan dalam proses pelatihan ini.

## C. Graphical User Interface (GUI) untuk Deteksi

## Wajah
Graphical User Interface (GUI) adalah komponen kunci  yang membuat  aplikasi  deteksi  wajah  lebih mudah diakses  dan  dapat  digunakan  oleh  pengguna  tanpa memerlukan  pengetahuan  teknis  mendalam. Graphical User Interface (GUI) memfasilitasi interaksi visual melalui elemen seperti ikon, tombol, dan formulir, memungkinkan pengguna  untuk  mengatur  pengoperasian  aplikasi  secara intuitif.  Desain Graphical  User  Interface (GUI)  dalam aplikasi  deteksi  wajah  harus  menekankan  kejelasan  dan kesederhanaan, dengan tombol  yang logis dan label yang jelas untuk memudahkan navigasi. Toolkit seperti Tkinter untuk  Python,  atau  framework  lain  seperti Qt ,  serta teknologi berbasis web seperti React atau Angular, sering digunakan dalam pengembangan Graphical User Interface (GUI),  memberikan  berbagai  widget  dan  alat  untuk membangun antarmuka yang responsif. Penting juga untuk melakukan pengujian kegunaan untuk memastikan bahwa antarmuka bersahabat dengan pengguna dari berbagai latar belakang dan kemampuan teknis. Selain itu, desain harus memperhitungkan aksesibilitas dan mengintegrasikan fitur keamanan  untuk  melindungi  data  pengguna,  memastikan bahwa  aplikasi  tidak  hanya  efektif  tetapi  juga  aman  dan mudah  diakses  oleh  semua  orang.  Dengan  pendekatan yang  berpusat  pada  pengguna, Graphical  User  Interface (GUI)  membantu  memaksimalkan  efektivitas  aplikasi deteksi wajah dan mendorong penerimaan yang lebih luas oleh publik.

## D. Dataset dan Prototipe dalam Penelitian
Terdapat  beberapa  model  yang  penting  dalam projek ini. Pertama, model pendeteksi wajah menggunakan OpenCV,  yang  memanfaatkan Convolutional  Neural Network (CNN)  untuk  mengidentifikasi  wajah  dalam gambar  dengan  file  opencv_face_detector.pbtxt  dan opencv_face_detector_uint8.pb. Selanjutnya, terdapat model pengenalan usia, yang berguna untuk memprediksi usia  seseorang  dari  gambar  wajah  dengan  file age_deploy.prototxt dan age_net.caffemodel. lalu, ada juga model  pengenalan  jenis  kelamin  yang  memprediksi  jenis kelamin  individu  dari  gambar  wajah,  dengan  file  model gender_deploy.prototxt dan gender_net.caffemodel. Ketiga  model  ini  bekerja  bersama-sama,  di  mana pendeteksi  wajah  pertama  kali  mengidentifikasi  wajah dalam gambar, kemudian model pengenalan usia dan jenis kelamin  digunakan  untuk  memberikan  atribut-atribut tambahan  dari  wajah  yang  terdeteksi  tersebut.  Dengan demikian, gabungan dari ketiga model ini memungkinkan aplikasi  untuk  melakukan  pengenalan  wajah,  usia,  dan jenis kelamin.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  deteksi  usia  dan  jenis kelamin  dalam  penelitian  ini  mengadopsi  pendekatan berbasis  model  pembelajaran  mendalam  (deep  learning). Proses  ini  dimulai  dengan  pemilihan  dan  prapemrosesan
data, yang mencakup pengumpulan kumpulan data wajah manusia dari berbagai sumber untuk melatih model. Data tersebut diolah untuk memastikan kualitas dan variasi yang cukup,  dengan  langkah-langkah  seperti  normalisasi, augmentasi  gambar,  dan  pembagian  data  menjadi  set pelatihan, validasi, dan pengujian.
Selanjutnya, kami menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang telah terbukti efektif  dalam  tugas-tugas  pengenalan  pola  visual  seperti deteksi  wajah.  CNN  dilatih  untuk  mengenali  dan mengekstraksi  fitur  penting  dari  gambar  wajah,  yang kemudian  digunakan  untuk  klasifikasi  usia  dan  jenis kelamin. Untuk meningkatkan akurasi, kami mengimplementasikan teknik fine-tuning pada model yang telah  dilatih  dengan  dataset  besar  untuk  menyesuaikan bobot  pada  lapisan  yang  lebih  dalam  sesuai  dengan  data spesifik kami.
Implementasi  dan  pengujian  sistem  dilakukan melalui  pengembangan  aplikasi  yang  dapat  mengolah gambar atau video secara real-time untuk mendeteksi dan menganalisis wajah yang terdeteksi, memberikan estimasi usia  dan  jenis  kelamin.  Efektivitas  model  dinilai berdasarkan  metrik  seperti  akurasi,  precision,  dan  recall yang dihitung dari hasil pengujian model terhadap set data pengujian.
Sistem  Deteksi  Usia  dan  Jenis  Kelamin  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  memanfaatkan teknologi  pengolahan  citra  dan  algoritma  kecerdasan buatan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  demografis dari subjek yang terekam dalam video atau gambar. Sistem ini  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python ersi 3.11.8 dan framework OpenCV untuk pengolaha citra, serta  Tkinter  untuk  pembuatan graphical  user  interface (GUI).
1. Pengaturan dan Konfigurasi Model
Model detksi wajah dan model klasifikasi usia dan jenis  kelamin menggunakan  jaringan  saraf  konvolusional Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  telah  dilatih sebelumnya.
2. Implementasi Fungsi Deteksi Wajah
Fungsi highlightFace digunakan untuk mendeteksi wajah  dala  frame  video.  Fungsi  ini  mengambil  frame sebagai inut dan menghasilkan koordinat kotak wajah (face box)  jika  wajah  terdeteksi.  Fungsi  ini  menggunakan dnn.blobFromImage  untuk  transformasi  gambar  menjadi blob sebelm diteruskan ke model CNN.
3.Integrsi Graphical User Interface (GUI) untuk Interaksi
Pengguna
Graphical User Interface (GUI) dibangun menggunakan  Tkinter,  memungkinkan  pengguna  untuk memilih  antara  menggunakan  webcam  atau  mengunggah gambar  dari  file.  Menyediakan  tombol  interaktif  untuk membuka file gambar, mengaktifkan webcam, dan keluar dari aplikasi.  Output  yang  berupa  usia  dan  jenis  kelamin ditampilkan langsung pada Graphical User Interface (GUI) setelah analisis gambar atau video.
4. Siklus Eksekusi Program
Saat program dijalankan, Graphical User Interface (GUI) akan meminta pengguna untuk memilih mode input. Untuk  deteksi  real-time,  webcam  akan  diaktifkan,  dan sistem  secara  kontinu  menganalisis  frame  yang  diambil dari video untuk mendeteksi wajah dan klasifikasi usia dan jenis kelamin. Untuk gambar yang diunggah, sistem akan
menganalisis  gambar,  mendeteksi  wajah,  dan  melakukan klasifikasi sekaligus menampilkan hasilnya.
Kode  sumber  dan  model  yang  digunakan  dalam aplikasi  Deteksi  Usia  dan  Jenis  Kelamin  diperoleh  dari repositori
GitHub https://github.com/AnggaMarcelio/Age_and_Gender_Det ection .  Repositori  ini  mencakup  semua  file  yang diperlukan  untuk  menjalankan  aplikasi,  termasuk  skrip Python (Gender.py), dan model pre-trained untuk deteksi wajah, usia, dan jenis kelamin.

## B. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  data dilakukan  melalui  dua  cara:  pengumpulan  data  primer melalui aplikasi interaktif yang dikembangkan menggunakan  Python  dan  OpenCV,  dan  penggunaan dataset  wajah  yang  sudah  ada  (data  sekunder).  Aplikasi yang  dikembangkan  berfungsi  untuk  mengambil  gambar wajah dan melakukan deteksi serta analisis usia dan jenis kelamin  secara  real  time.  Metode  ini  memungkinkan pengumpulan  data  wajah  secara langsung dari  pengguna, yang  berinteraksi  dengan  aplikasi  melalui  antarmuka berbasis GUI (Graphical User Interface).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Tentang Aplikasi
Deteksi  umur  dan  jenis  kelamin  adalah  teknologi yang  menggunakan  algoritma  kecerdasan  buatan  untuk mengidentifikasi dan menganalisis usia serta jenis kelamin seseorang yang dilakukan dengan cara merekam kemudian dilakukan pengambilan gambar sebagai output. Teknologi ini  memberikan  estimasi  usia  dan  jenis  kelamin  secara otomatis  mulai  dari  mendetaksi  adanya  objek  (manusia) satu ataupun lebih dan melakukan deteksi usia serta jenis kelamin.
Program  menggunakan  model  dan  prototipe  yang telah  dilatih  sebelumnya  untuk  deteksi  wajah,  usia,  dan jenis  kelamin.  Model  dan  prototipe  tersebut  merupakan hasil  dari  proses  pelatihan  menggunakan  teknik  deep learning.
Model  deteksi  wajah  bertujuan  untuk  mengenali dan menentukan posisi serta batasan wajah dalam gambar atau video. Selanjutnya, terdapat model untuk mendeteksi usia,  yang  telah  dilatih  untuk  mengklasifikasikan  usia seseorang  berdasarkan  ciri-ciri  visual  pada  wajah.  Begitu pula dengan model untuk mendeteksi jenis kelamin, yang mampu membedakan apakah wajah yang terdeteksi adalah pria  atau  wanita.  Dengan  menggunakan  model  dan prototipe  ini,  program  dapat  secara  efisien  menganalisis setiap  wajah  yang  ditemukan  dalam  gambar  atau  video, dan memberikan estimasi usia serta jenis kelamin dengan akurasi yang dapat diandalkan.
Tujuan utama dari Aplikasi deteksi umur dan jenis kelamin  adalah  memberikan  informasi  yang  akurat  dan berguna  tentang  usia  dan  jenis  kelamin  dari  individu berdasarkan  gambar  yang  diinputkan.  Dengan  demikian, aplikasi  ini  menjadi  sebuah  solusi  yang  efisien  dalam pengolahan citra dan bidang kecerdasan buatan, serta dapat
digunakan  dalam  berbagai  konteks  aplikasi  yang memerlukan analisis data wajah.

## B. Tampilan Aplikasi
Gambar  di  bawah  adalah  tampilan  antarmuka aplikasi  deteksi  umur  dan  jenis  kelamin,  dimana  dapat menganalisis  wajah,  deteksi  umur  dan  jenis  kelamin seseorang, baik secara real time ataupun melalui foto yang telah  disimpan.  Terdapat  3  komponen  yang  setiap komponen dijelaskan pada Tabel 1.
Gambar 1. Halaman Utama
Gambar 2. Deteksi Wajah Secara Real Time
Gambar 3. Deteksi Wajah Melalui Foto
Gambar 4. Deteksi Wajah Seorang Anak
Perempuan
Gambar 5. Deteksi Wajah Seorang Perempuan Dewasa
Gambar 6. Deteksi Wajah Seorang Laki-laki Dewasa
Tabel 1. Deskripsi komponen - komponen aplikasi
No. Komponen Aplikasi Nama Komponen Deskripsi 1. Tombol Browse Image Pada tombol ini akan membuka  file  gambar  yang telah  disimpan  untuk  di identifikasi  umur  dan  jenis kelaminnya. 2. Tombol Open Webcam Pada tombol ini akan membuka webcam dari laptop dan mendeteksi secara real  time  umur  dan  jenis kelamin. 3. Tombol Quit Pada  tombol  ini  akan  keluar dari jendela gui dan otomatis program akan berhenti C. Hasil Pengujian
Pada  pengujian  aplikasi  Deteksi  Usia  dan  Jenis Kelamin  yang  telah  dikembangkan,  beberapa  langkah operasional  dasar  telah  ditetapkan  untuk  menguji fungsionalitas sistem melalui antarmuka pengguna grafis. Berikut adalah pembahasan mendetail tentang proses dan hasil yang diperoleh dari setiap langkah operasional yang diuji.
1. Inisialisasi Aplikasi
Setelah  menjalankan  aplikasi,  jendela  aplikasi muncul dengan tiga opsi yang dapat dipilih oleh pengguna: "Browse  Image",  "Open  Webcam",  dan  "Quit".  Ini menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  diinisialisasi  tanpa kesalahan,  dan  berfungsi  sesuai  dengan  desain  yang diinginkan.
2. Memilih dan Mengidentifikasi Gambar
Pengguna mengklik tombol "Browse Image" untuk memilih  gambar  dari  sistem  file  mereka.  Sebuah  jendela dialog muncul, yang memungkinkan pengguna menjelajahi  dan  memilih  gambar  yang  diinginkan  untuk analisis. Setelah gambar dipilih dan dibuka, aplikasi secara otomatis  memproses  gambar  untuk  deteksi  wajah  dan klasifikasi  usia  serta  jenis  kelamin.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  aplikasi  dapat  secara  akurat mendeteksi  wajah  dan  mengidentifikasi  usia  serta  jenis kelamin dengan informasi yang ditampilkan langsung. 3. Deteksi Real-Time Melalui Webcam
Saat  tombol  "Open  Webcam"  diklik,  aplikasi mengaktifkan  webcam  terintegrasi  atau  eksternal  yang terhubung  ke  komputer.  Tampilan  video  real-time ditampilkan,  dan  aplikasi  mulai  mendeteksi  wajah  dan mengklasifikasikan usia  serta  jenis  kelamin  dari  individu yang  terlihat  di  kamera.  Hasil  dari  langkah  ini menunjukkan  bahwa  aplikasi  mampu  melakukan  deteksi dan  klasifikasi  secara  real-time  dengan  efektivitas  yang tinggi.  Meskipun  terdapat  beberapa  penundaan  minimal terkait dengan pemrosesan gambar real-time, pengalaman pengguna tetap positif.
4. Menutup Aplikasi
Langkah terakhir dalam pengujian adalah penutupan aplikasi yang dapat dilakukan dengan mengklik tombol "Quit" atau menutup jendela aplikasi secara manual. Aplikasi  berhasil  ditutup  tanpa  masalah,  menunjukkan stabilitas sistem saat melakukan inisialisasi dan terminasi.
Dari  hasil  pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  Deteksi  Usia  dan  Jenis  Kelamin  berfungsi  dengan baik  dalam  berbagai  skenario  penggunaan,  baik  dalam analisis  gambar  statis  maupun  deteksi  real-time  melalui webcam. Pengalaman pengguna yang intuitif dan responsif, dikombinasikan  dengan  akurasi  deteksi  yang  tinggi, menunjukkan  potensi  aplikasi  ini  untuk  aplikasi  praktis lebih  lanjut  dalam  bidang  pemasaran,  keamanan,  dan lainnya.  Namun,  perlu  dilakukan  peningkatan  pada kecepatan pemrosesan gambar real-time dan pengembangan  lebih  lanjut  untuk  meningkatkan  akurasi dalam  kondisi  pencahayaan  yang  buruk  dan  skenario penggunaan yang lebih kompleks.

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengembangkan sebuah  sistem  deteksi  usia  dan  jenis  kelamin  berbasis
kecerdasan  buatan  dengan  menggunakan  teknologi  deep learning. Melalui penerapan model Convolutional Neural Network (CNN),  sistem  ini mampu memberikan  estimasi usia dan jenis kelamin dengan akurasi yang cukup tinggi, yakni 90% untuk jenis kelamin dan 85% untuk usia. Hasil ini menunjukkan  bahwa model  deep  learning,  khususnya Convolutional  Neural  Network (CNN),  sangat  efektif untuk tugas pengolahan citra dan pengenalan pola seperti deteksi  usia  dan  jenis  kelamin.  Meskipun  sistem  telah menunjukkan performa yang baik, terdapat beberapa kasus dimana  sistem  mengalami  kesulitan  dalam  memberikan prediksi yang akurat, terutama pada kelompok usia dengan ciri-ciri  yang  lebih  sulit  dikenali.  Secara  keseluruhan, teknologi ini memiliki potensi aplikasi yang luas, termasuk dalam sektor pemasaran dan keamanan, dimana informasi demografis memiliki nilai tambah.
Selain  itu,  pentingnya  kerja  sama  antar  disiplin dalam pengembangan teknologi AI seperti sistem deteksi usia dan jenis kelamin tidak dapat diremehkan. Kolaborasi antara  ahli  teknologi,  desainer UI/UX ,  psikolog,  dan spesialis  dari  berbagai  bidang  lainnya  diperlukan  untuk memastikan bahwa solusi yang dikembangkan tidak hanya efektif  dari  segi  teknis  tetapi  juga  etis  dan  nyaman  bagi pengguna. Integrasi perspektif beragam ini akan membantu memastikan bahwa teknologi yang dihasilkan tidak hanya memenuhi  kebutuhan  bisnis  tetapi  juga  mendorong penerimaan  yang  lebih  luas  di  masyarakat,  dengan mempertimbangkan aspek keadilan, keamanan, dan privasi pengguna.

## B. Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan analisis yang telah dilakukan,  beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan pertimbangan  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  adalah sebagai berikut:
1. Peningkatan Dataset
Untuk  meningkatkan  akurasi  model,  disarankan untuk  meluaskan  dan  mendiversifikasi  dataset  pelatihan, termasuk  menambah  variasi  dalam  hal  etnisitas,  kondisi pencahayaan, dan pose  wajah. Ini akan  membantu model untuk lebih baik dalam menggeneralisasi dan mengurangi tingkat kesalahan.
2. Antarmuka Pengguna.
Untuk  aplikasi  berbasis Graphical  User  Interface (GUI),  perlu  adanya  peningkatan  pada  desain  antarmuka untuk memastikan pengalaman pengguna yang lebih baik, termasuk responsivitas dan intuitivitas yang lebih tinggi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R.  A.  Asmara,  B.  S.  Andjani,  U.  D.  Rosiani,  and  P.  Choirina, “Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Pada  Citra  Wajah  Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 3, pp. 212–
217, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.209.
[2] A. Arifandi, “Identifikasi dan Prediksi Umur Serta Jenis Kelamin
Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN),” J. Terap. Sains Teknol., vol. 4, no. 2, pp.
89–96, 2022, [Online]. Available:
https://ejournal.unikama.ac.id/index.php/jtst/article/view/6985.
[3] T.  Susim  and  C.  Darujati,  “Pengolahan  Citra  untuk  Pengenalan Wajah  (Face  Recognition)  Menggunakan  OpenCV,”  J.  Syntax
Admiration,  vol.  2,  no.  3,  pp.  534–545,  2021,  doi:
10.46799/jsa.v2i3.202.
[4] Ri Munarto, Rian Fahrizal dan Ardian Darma, Klasifikasi Gender dan  Usia  Berdasarkan  Citra  Wajah  Manusia  Menggunakan Convolutional Neural Network . Cilegon, Banten:  Jurusan Teknik Elektro UNTIRTA, 2021.
[5] A.  Sitohang  and  I.  Taufik,  “Pendeteksian  Wajah  Manusia  Pada Citra  Digital  Menggunakan  Template  Matching,”  J.  Teknol.  dan Ilmu  Komput.  Prima,  vol.  1,  no.  2,  pp.  81–86,  2018,  doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.248.
[6] R. N. Wicaksono, H. Nugroho, and G. E. Yuliastuti, “Pengenalan Pola Citra Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan Masker Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Pros. Semin. Nas.
Sains dan Teknol. Terap., pp. 1–6, 2023.
[7] A. Neviyani and Asmunin, “Identifikasi Dan Prediksi Umur, Jenis Kelamin  Serta  Deteksi  Emosi  Berdasarkan  Citra  Wajah Menggunakan Alogaritma Convolutional Neural Network (CNN),”
J. Manaj. Inf., pp. 1–13, 2023.
[8] Risky  Aditia,  Muhammad  Sunni  Arrafiq  dan  Fahrul  Afandi,
Implementasi Opencv Face Recognition Pada Real-Time Deteksi
Umur  Dan  Jenis  Kelamin  Menggunakan  Python  dengan  Metode Klasifikasi. Medan: Jurnal Garuda Pengabdian Kepada Masyarakat,
2023.
[9] V.  Karenina,  M.  F.  Erinsyah,  and  D.  S.  Wibowo,  “Klasifikasi Rentang  Usia  Dan  Gender  Dengan  Deteksi  Suara  Menggunakan
Metode  Deep  Learning  Algoritma  Cnn  (Convolutional  Neural Network),” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 12, no. 2, pp. 75–82,
2023, doi: 10.34010/komputika.v12i2.10516.
[10] Adi  Sapto  Raharjo,  Ari  Saputra  dan  Suhendro  Yusuf  Irianto,
Pengembangan  Pengolahan  Citra  Face  Recognition,  Face
Counting dan Age Gender Detection Secara Real Time di Python .
Bandar Lampung: IIB Darmajaya, 2019.
[11] Riko Firmansyah dan Siswanto, Penerapan Algoritma CNN Untuk Mengenali  Jenis  Kelamin  Yang  Berinteraksi  Pada  Video
Advertising. Jakarta  Selatan:  Jurnal  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat, 2023.
[12] Afrizal Zein, Memprediksi Usia dan Jenis Kelamin Menggunakan
Convolutional  Neural  Network .  Tangerang  Selatan:  Sainstech,
2020.
[13] Alwendi  dan  Masriadi, Pengenalan  Wajah  Manusia  pada  Citra
Menggunakan Metode Fisherface . Padangsidimpuan: Jurnal Digit,
2021.
[14] O. Agbo-ajala and S. Viriri, “Deeply Learned Classifiers for Age and Gender Predictions of Unfiltered Faces,” vol. 2020, 2020.
[15] R. Febriawan, “Klasifikasi gender pada citra wajah menggunakan convolutional neural network dan transfer learning skripsi,” 2022.