Perpustakaan Digital ITB

Pembelajaran daring menjadi salah satu alternatif pengajaran yang cukup diperhatikan sejak terjadinya pandemi Covid-19. Dalam penelitian ini, penulis mengeksplorasi solusi untuk masalah penting dalam pendidikan daring yaitu pendeteksian emosi pelajar dan penyajian laporan kepada pengajar melalui sebuah dashboard. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah model yang dapat mendeteksi emosi pelajar melalui ekspresi wajah meskipun terdapat objek penghalang. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah Augmented-Masked FERPlus. Dataset Masked-Augmented FERPlus berusaha menyelesaikan masalah ketidakseimbangan dataset dalam pendeteksian emosi, terutama ketika wajah terhalang oleh objek seperti masker. Dataset ini digunakan untuk melatih berbagai model machine learning, termasuk Convolutional Neural Networks (CNN), VGG16, ResNet, dan InceptionV3. Dataset yang diagumentasi dan diberi masker yang mencapai akurasi 0,747 dengan model Convolutional Neural Networks (CNN). Meskipun teknik augmentasi yang digunakan dalam penelitian ini sederhana, namun hasil percobaan menunjukkan bahwa dataset Augmented-Masked FERPlus ini secara efektif mengurangi overfitting model saat pelatihan.