Perpustakaan Digital ITB

Penggunaan perangkat lunak konferensi video sebagai medium pelaksanaan pembelajaran jarak jauh sudah lama digunakan di situasi-situasi khusus, tetapi dengan terjadinya pandemi Covid-19 dan pelaksanaan social distancing, penggunaan perangkat lunak konferensi video menjadi lebih umum. Penyebarluasan konsep pembelajaran jarak jauh dan penggunaan perangkat lunak konferensi video dalam edukasi menggarisbawahi keuntungan-keuntungan yang dapat diperoleh dari penggunaannya, baik untuk mempermudah akses pelajar terhadap pengajar yang tinggal di jarak jauh dan mempermudah pengajar untuk mengakomodasi pelajar yang tidak dapat hadir ke kelas secara langsung. Namun, penggunaan perangkat lunak konferensi video juga memiliki kelemahan-kelemahan tersendiri. Tugas akhir ini bertujuan untuk mengembangkan desain yang dapat menjadi solusi dari salah satu kelemahan tersebut, yakni kurangnya tanda-tanda seperti bahasa tubuh pelajar yang dapat digunakan pengajar untuk menilai kepahaman pelajar terhadap materi yang sedang dijelaskan. Desain yang dikembangkan akan menggunakan algoritma FER berbasis CNN yang akan menilai kepahaman pelajar dari raut muka dan dijalankan pada perangkat masing-masing pelajar untuk mengurangi beban komputasi di server pusat. Algoritma FER yang dikembangkan memiliki akurasi keseluruhan sebesar 0,7697 dengan presisi muka paham sebesar 0,8267 dan presisi muka tidak paham sebesar 0,6559. Sistem dapat dijalankan dengan rasio kecepatan sebesar 1,2 pada perangkat yang menggunakan CPU setara dengan Intel i7 10700K atau AMD Ryzen 5 3600.