Perpustakaan Digital ITB

Dewasa ini permasalahan yang dihadapi Indonesia semakin kompleks, terutama di bidang pendidikan. Saat ini, pendidikan Indonesia hanya menempati peringkat 5 di ASEAN dan peringkat 108 di dunia. Selama ini pemerintah Indonesia masih terfokus pada angka kelulusan siswa saja. Mutu pendidikan belum menjadi prioritas pemerintah, padahal angka partisipasi bersekolah tanpa diiringi dengan penyediaan kualitas pendidikan yang baik tidak akan berdampak banyak pada kualitas masing-masing individu. Untuk meningkatkan kualitas pendidikan, metode belajar mengajar harus diatur sedemikian rupa agar membuat siswa termotivasi dalam belajar. Hal ini disebabkan metode belajar berpengaruh sebesar 72,6% terhadap motivasi siswa. Untuk mengetahui apakah metode yang guru gunakan sudah baik atau belum, diperlukan sistem yang dapat mengenali siswa dan ekspresinya. Dalam tugas akhir ini akan dijelaskan perancangan dan implementasi dari pengembangan subsistem pengenalan wajah dan pengenalan ekspresi wajah dalam sistem identifikasi ekspresi wajah dalam sistem terintegrasi smart classroom. Subsistem ini berfungsi mengenali wajah dan mengenali ekspresi wajah dari siswa sehingga guru dapat mengevaluasi metode belajar mengajar berdasarkan reaksi siswa. Sistem ini diterapkan dengan menggunakan 2 buah cara, yaitu dengan metode viola-jones dan CNN, maupun dengan menggunakan library YOLO. Sistem kemudian diuji terhadap jarak, sudut wajah, dan kondisi pencahayaan. Setelah dilakukan pengujian, didapat YOLO memiliki performa yang melebihi metode viola-jones dan CNN, dimana YOLO, dengan dataset yang tepat, dapat tahan terhadap berbagai sudut wajah dan kondisi pencahayaan serta akurasi yang didapat mencapai 100%. Sistem dengan menggunakan YOLO dapat mendeteksi jarak hingga 5m, namun resolusi perlu ditingkatkan hingga minimal 1250 pixel.