Emosi seseorang dapat ditunjukan melalui ekspresi wajah. Ekspresi wajah manusia dapat berubah-ubah secara dinamis tanpa disadari oleh orang tersebut. Penelitian ini melakukan penentuan emosi dengan melakukan pengenalan ekspresi wajah manusia dan melakukan perekaman untuk setiap perubahan ekspresi wajah tersebut. Metode dalam penelitian ini adalah dengan melakukan klasifikasi terhadap 6 ekspresi dasar wajah manusia ditambah ekspresi netral dengan Convolutional Neural Network (CNN). Pemerataan distribusi data dilakukan untuk meningkatkan kinerja model. Dari pemodelan tersebut, dihasilkan model klasifikasi yang dapat diterapkan pada sebuah video. Model tersebut diuji menggunakan data yang terpisah dari data latih dan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Sebagai hasil evaluasi, diperoleh akurasi 74%, rata-rata presisi 75,05%, dan rata-rata recall 74%. Di akhir penelitian ini, peneliti melakukan percobaan dengan menerapkan model klasifikasi tersebut pada beberapa video yang mewakili ekspresi seseorang di dalam video tersebut. Setiap perubahan ekspresi akan direkam dan dianalisis sehingga ditemukan emosi yang paling dominan.
Kepuasan pelanggan menunjukan seberapa baik produk atau layanan suatu organisasi secara keseluruhan dalam memenuhi harapan pelanggan. Ekspresi wajah pelanggan dapat menunjukan kepuasan mereka terhadap layanan yang diberikan. Convolution Neural Network (CNN) adalah jenis algoritma neural network yang dapat digunakan untuk mengenali suatu objek di dalam sebuah gambar. CNN memanfaatkan proses konvolusi untuk menentukan dan membedakan suatu objek di dalam gambar dengan objek lainnya seperti untuk mengenali berbagai ekspresi wajah. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kepuasan pelanggan dengan memanfaatkan model CNN dengan mengenali setiap perubahan ekspresi wajah. Dari hasil pelatihan model CNN diperoleh akurasi sebesar 90,57%. Selanjutnya model yang terbentuk diimplementasikan ke dalam sebuah sistem berbasis web yang melakukan perekaman ekspresi wajah dan melakukan klasifikasi (puas atau tidak puas) terhadap setiap perubahan wajah yang terdeteksi. Ekspresi yang paling dominan merupakan hasil dari pengukuran kepuasan pelanggan.
Student academic performance is one measure of success in higher education. Prediction of student academic performance is important because it can help in decision-making. K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is a method that can be used to predict it. Normalization is needed to scale the attribute value, so the data are in a smaller range than the actual data. Feature selection is used to eliminate irrelevant features. Data cleaning from outliers in the dataset aims to delete data that can affect the classification process. In the classification process, the dataset is divided into a training set by 80% and a validation set by 20% using the cross-validation method. The classification model that is formed is tested using data that is separate from the training data and is evaluated using a confusion matrix. As an evaluation, the K-NN model has 95.85% average accuracy, 95.97% average precision, and 95.84% average recall.
E-kiosk is one of the medias in culture and tourism development in Indonesia. E-kiosks can provide information that can add to the curiosity of tourists towards cultural heritage objects, especially museum collections in Indonesia. This research aims to build e-kiosk applications with experimental design method to develop applications that are integrated with the database. The e-kiosk application was developed in collaboration with Flash programs, ActionScript, PHP, XML, and Microsoft Accsess so as to produce a multimedia application that is integrated with the database.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.