Abstract:Abstract: The implementation of dress code regulations in university environments is generally still carried out conventionally, requiring significant time and effort and potentially leading to subjective assessments. This…
is study develops an automatic student dress code compliance detection system using computer vision based on the YOLOv8 model. The dataset consists of 1,800 annotated images divided into eight clothing categories, split into 78% training (1,404 images), 14% validation (254 images), and 8% testing (143 images). All images underwent preprocessing and data augmentation before training the YOLOv8 model with an input size of 640×640 pixels for 50 epochs. During testing, the YOLOv8 model achieved an overall performance of Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, and mAP@0.5 0.841, and was able to detect clothing objects with good accuracy and stable performance under various image conditions. The system was integrated with a Flask-based backend and a web-based frontend to enable real time detection and compliance classification, with a response time of less than 2 seconds, supporting automatic and consistent identification of student dress code compliance as “Compliant” or “Violation.”
Keywords: compliance detection; computer vision; dress code regulations; real time detection; YOLOv8.
Abstrak: Penerapan aturan berpakaian di lingkungan kampus umumnya masih dilakukan secara konvensional sehingga membutuhkan waktu dan tenaga yang relatif besar serta berpotensi menimbulkan subjektivitas penilaian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi kepatuhan berpakaian mahasiswa secara otomatis berbasis visi komputer menggunakan model YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.800 citra beranotasi yang terbagi ke dalam 8 kategori pakaian, dengan pembagian data sebesar 78% data latih (1.404 citra), 14% data validasi (254 citra) dan 8% data uji (143 citra). Seluruh citra diproses melalui tahapan pre-processing dan data augmentation, kemudian digunakan untuk melatih model YOLOv8 dengan ukuran input 640×640 piksel selama 50 epoch. Pada tahap pengujian, model mencapai performa keseluruhan dengan Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, dan mAP@0.5 0.841, serta mampu mendeteksi objek pakaian dengan akurasi baik dan performa stabil pada berbagai kondisi citra. Sistem kemudian diintegrasikan dengan backend berbasis Flask dan frontend web untuk mendukung proses deteksi waktu nyata dan klasifikasi kepatuhan, dengan waktu respons sistem kurang dari 2 detik, sehingga mampu mengidentifikasi status kepatuhan berpakaian mahasiswa ke dalam kategori “Aman” dan “Melanggar Aturan” secara otomatis dan konsisten.
Kata kunci: aturan berpakaian; deteksi waktu nyata; pendeteksi kepatuhan; visi komputer; YOLOv8.
Abstract:Deteksi emosi secara fine-grained pada teks media sosial merupakan salah satu tantangan dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), terutama karena sifat data yang tidak terstruktur dan multi-label.…
label. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa tiga model berbasis arsitektur Transformer, yaitu EmoBERT, RoBERTa, dan EmoRoBERTa, dalam tugas klasifikasi emosi pada teks dari dataset SenWave. Dataset ini terdiri dari 10.001 tweet berbahasa Inggris yang telah dilabeli ke dalam sepuluh kategori emosi, namun penelitian ini berfokus pada empat label utama: anxious, annoyed, empathetic, dan sad. Proses penelitian meliputi prapemrosesan data, tokenisasi, pembagian data latih dan uji, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model EmoBERT dan EmoRoBERTa memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score sebesar 0,81, sedangkan RoBERTa memperoleh nilai f1-score sebesar 0,73. Temuan ini menunjukkan bahwa penyesuaian arsitektur Transformer khusus untuk emosi dapat meningkatkan akurasi klasifikasi emosi pada teks media sosial.
Abstract:Abstract: The capital market plays an important role in describing the economic conditions of a country, and the IHSG is used as the main indicator to observe the movement of all stocks on the Indonesia Stock Exchange. Because…
ecause stock data is volatile and non-linear, the forecasting process becomes challenging, requiring methods that can capture historical patterns more accurately. This study aims to predict IHSG movements using the Long Short-Term Memory (LSTM) model to generate stable short-term predictions. Historical IHSG data was used to train the model, and accuracy was evaluated using Mean Squared Error (MSE). The results show that the model obtained an MSE 6784.0207, RMSE 82.3652 and MAPE 0.88%, indicating a relatively low prediction error rate. The visualization shows that the model's predictions are very close to the actual data, and the 60-day forecasting results show a potential increase in the IHSG of 1.05%. Thus, the LSTM model is capable of providing fairly accurate IHSG predictions and can be a useful tool for investors in analyzing short-term market movements.
Keywords: forecasting; JCI; long short term memory
Abstrak: Pasar modal memiliki peran penting dalam menggambarkan kondisi ekonomi suatu negara, dan IHSG digunakan sebagai indikator utama untuk melihat pergerakan seluruh saham di Bursa Efek Indonesia. Karena data saham bersifat fluktuatif dan tidak linear, proses peramalan menjadi tantangan, sehingga dibutuhkan metode yang mampu menangkap pola historis secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan memprediksi pergerakan IHSG menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menghasilkan prediksi jangka pendek yang stabil. Data historis IHSG digunakan untuk melatih model, kemudian akurasi dievaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh nilai MSE 6784.0207, RMSE 82.3652 dan MAPE 0.88% yang menandakan tingkat kesalahan prediksi relatif rendah. Visualisasi menunjukkan bahwa prediksi model sangat mendekati data aktual, dan hasil forecasting 60 hari ke depan memperlihatkan potensi kenaikan IHSG sebesar 1,05%. Dengan demikian, model LSTM mampu memberikan prediksi IHSG yang cukup akurat dan dapat menjadi alat bantu bagi investor dalam menganalisis pergerakan pasar jangka pendek.
Kata kunci: peramalan; JCI; memori jangka pendek
Abstract:Abstract: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda still relies on manual evaluation with limited data analysis tools in predicting student academic achievement. This study aims develop a system for predicting the learning achievement…
nt of students at SMP Muhammadiyah 5 Samarinda using the Naive Bayes classification method. The dataset used consists of 192 student exam scores covering academic scores, attendance, parents’ education and income, and living conditions as independent variables, while the dependent variable is the achievement label (achieved or not achieved). The preprocessing stage includes label normalization, feature selection, and median imputation to handle missing data. The dataset was divided into 75% training data and 25%. The model was implemented as a pipeline consisting of a median imputer and a Gaussian Naive Bayes classifier. The evaluation results showed that the model achieved an accuracy of 79.2%, with a perfect recall value (1.00) in the high-achieving class and (0.64) in the low-achieving class. This shows that the model is quite effective in identifying high-achieving students. The trained model was then integrated into a Flask-based web application, which enables online predictions through a simple form interface, facilitating contextual interpretation. This system is expected to assist in educational decision-making by helping teachers identify students’ achievement levels early on and design more targeted learning interventions.
Keywords: academic performance; educational data mining; naive bayes; prediction system; student achievement
Abstrak: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda masih bergantung pada evaluasi manual dengan alat analisis data terbatas dalam melakukan prediksi prestasi akademik siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi prestasi belajar siswa SMP Muhammadiyah 5 Samarinda menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri atas 192 data nilai ujian siswa yang mencakup skor akademik, kehadiran, pendidikan dan pendapatan orang tua, serta kondisi tempat tinggal sebagai variabel independen, sedangkan variabel dependen berupa label prestasi (berprestasi atau tidak berprestasi). Tahap preprocessing meliputi normalisasi label, seleksi fitur, serta imputasi median untuk menangani data yang hilang. Dataset dibagi menjadi 75% data latih dan 25%. Model diimplementasikan dalam bentuk pipeline yang terdiri atas median imputer dan Gaussian Naive Bayes classifier. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 79,2%, dengan nilai recall sempurna (1,00) pada kelas berprestasi dan lebih rendah (0,64) pada kelas tidak berprestasi. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengidentifikasi siswa berprestasi. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, yang memungkinkan prediksi secara daring melalui antarmuka formulir sederhana untuk mendukung interpretasi kontekstual. Sistem ini diharapkan dapat membantu untuk pengambilan keputusan dalam pendidikan dengan membantu guru mengidentifikasi tingkat prestasi siswa sejak dini dan merancang intervensi pembelajaran yang lebih terarah.
Kata kunci: prestasi akademik; penambangan data Pendidikan; naive bayes; sistem prediksi; prestasi siswa
Abstract:Abstract: The policy to increase the Rural and Urban Land and Building Tax (PBB-P2) in Indonesia often elicits mixed reactions from the public. Some support it because they believe it can strengthen regional fiscal capacity,…
ity, while others reject it because they are concerned that it will increase the economic burden on the community. Understanding public sentiment towards this policy is important for evaluating the effectiveness of the policy and formulating appropriate communication strategies. This study aims to analyze public sentiment towards the PBB-P2 increase policy using data uploaded on Platform X (Twitter). The data were collected through crawling with the keyword “building tax,” then processed through several preprocessing stages before classifying tweets into positive and negative sentiments. Two models were used: Support Vector Machine (SVM) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Results show that SVM outperformed BiLSTM, achieving training accuracy of 99.4% and testing accuracy of 85.9%, with accuracy 0.8595, precision 0.8536, recall 0.8595, and F1-score 0.8449. Meanwhile, BiLSTM achieved training accuracy of 86.9% and testing accuracy of 82.9%, with accuracy 0.8294, precision 0.8150, recall 0.8294, and F1-score 0.8080. These findings suggest SVM is more effective in classifying public sentiment and can support better evaluation of regional tax policies.
Keywords: sentiment analysis; PBB-P2; BiLSTM; SVM; X platform
Abstrak: Kebijakan kenaikan tarif Pajak Bumi dan Bangunan Perdesaan dan Perkotaan (PBB-P2) di In-donesia sering memunculkan beragam reaksi dari masyarakat. Sebagian mendukung karena dianggap dapat memperkuat kapasitas fiskal daerah, sementara lainnya menolak karena kha-watir menambah beban ekonomi masyarakat. Pemahaman terhadap sentimen publik atas ke-bijakan tersebut penting untuk mengevaluasi efektivitas kebijakan dan merumuskan strategi komunikasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan kenaikan PBB-P2 menggunakan data unggahan di Platform X (Twitter). Data dik-umpulkan melalui proses crawling dengan kata kunci “pajak bangunan” kemudian diproses melalui beberapa tahap preprocessing sebelum diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Dua model digunakan dalam penelitian ini, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki kinerja lebih baik dibandingkan BiLSTM, dengan akurasi pelatihan 99,4% dan akurasi pengujian 85,9%. Nilai akurasi 0,8595, precision 0,8536, recall 0,8595, dan F1-score 0,8449. Sementara itu, BiLSTM memperoleh akurasi pelatihan 86,9% dan akurasi pengujian 82,9%, dengan akurasi 0,8294, precision 0,8150; recall 0,8294; dan F1-score 0,8080. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen publik serta dapat mendukung evaluasi kebijakan pajak daerah dengan lebih baik.
Kata kunci: analisis sentimen; PBB-P2; BiLSTM; SVM; platform X
Abstract:Abstract: The increasing use of digital banking applications has led to the need for a deeper understanding of user perceptions, especially through aspect-based sentiment analysis. This study aims to classify the sentiment…
nt of SeaBank app users by focusing on four main aspects: learnability, efficiency, technical issues or errors, and satisfaction. Review data totaling 1,971 comments were collected from the Google Play Store and labeled with sentiments based on the scores (ratings) given by users. The CRISP-DM approach serves as the methodological framework for this study, which includes five classification algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, and Random Forest. The evaluation results show that the SVM algorithm provides the best performance with the highest average value of the four aspects achieving accuracy of 93.91%, Precision of 91.16%, recall of 97.96% and F1-Measure of 94.33%. According to the research findings, the Support Vector Machine (SVM) algorithm provides the best performance when performing aspect-based sentiment analysis on text data from digital banking application reviews. The findings are expected to serve as a reference for the development of automated evaluation systems that rely on user opinions as the basis for decision making.
Keywords: aspects; CRISP-DM; digital Banking; seabank; sentiment analysis
Abstrak: Peningkatan pemakaian aplikasi perbankan digital mendorong perlunya pemahaman yang lebih dalam mengenai persepsi pengguna, terutama melalui analisis sentimen berbasis aspek. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi SeaBank dengan berfokus pada empat aspek utama: kemudahan dipelajari (learnability), efisiensi penggunaan (efficiency), kendala atau kesalahan teknis (error), serta tingkat kepuasan (satisfaction). Data ulasan berjumlah 1.971 komentar dikumpulkan dari Google Play Store dan diberi label sentimen berdasarkan skor (rating) yang diberikan oleh pengguna. Pendekatan CRISP-DM berfungsi sebagai kerangka metodologis untuk penelitian ini, yang mencakup lima algoritma klasifikasi: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, dan Random Forest. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa terbaik dengan nilai rata-rata dari ke empat aspek tertinggi yang mencapai accuracy sebesar 93.91%, Precision sebesar 91.16%, recall sebesar 97.96% dan F1-Measure sebesar 94.33%. Menurut temuan penelitian, algoritma Support Vector Machine (SVM) memberikan kinerja terbaik saat melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data teks dari ulasan aplikasi Seabank. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem evaluasi otomatis yang mengandalkan opini pengguna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aspek, Bank Digital, SeaBank, CRISP-DM
Abstract:Abstract: Current technological developments play a crucial role in driving the tourism industry, one of which is the utilization of technology. However, tourist attractions in border areas face challenges such as limited…
d access to digital information and a lack of interactive media to present local wisdom such as history, customs, and culture. This study aims to develop and implement a QR Code-based Web-based Augmented Reality (WebAR) to digitize local wisdom at tourist attractions, making information more engaging and accessible to tourists. The research methodology adopted three approaches: UCD (User-Centered Design), Agile methods, and TAM (Technology Acceptance Model). This platform contains the local wisdom of two tourist villages in the border area, namely Sebujit Village and Jagoi Babang Village. The results of testing and evaluation using multiple linear regression and SEM-PLS methods on 45 respondents showed that the WebAR technology acceptance model was significant (F = 6.583; p < 0.001). User Attitude (ATU) is a key variable that significantly influences Intention to Use (BI) (β=0.429; p=0.001), while Ease of Use (PEOU) and Benefit (PU) indirectly influence BI through ATU. As additional validation, the classification test yielded an accuracy of 88.90% and an F1-score of 0.941, confirming that QR Code-based WebAR is effective and well-received as a digital information and promotion medium for local wisdom in border areas.
Keywords: border areas; local wisdom; qr code; tourist attractions; web augmented reality.
Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini memiliki peran penting dalam mendorong industri pariwisata, salah satunya dengan pemanfaatan teknologi. Namun, objek wisata di daerah perbatasan menghadapi tantangan seperti keterbatasan akses informasi digital dan kurangnya media interaktif untuk menyajikan kearifan lokal seperti sejarah, adat istiadat, dan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan Web-based Augmented Reality (WebAR) berbasis QR Code untuk digitalisasi kearifan lokal objek wisata, menjadikan informasi lebih menarik dan mudah diakses bagi wisatawan. Metodologi penelitian mengadopsi tiga pendekatan, UCD (User-Centered Design), metode Agile, dan TAM (Technology Acceptance Model). Platform ini memuat kearifan lokal dua desa wisata di daerah perbatasan, yaitu Desa Sebujit dan Desa Jagoi Babang. Hasil pengujian dan evaluasi dengan metode regresi linier berganda dan SEM-PLS pada 45 responden menunjukkan bahwa model penerimaan teknologi WebAR ini signifikan (F = 6.583; p < 0.001). Sikap Pengguna (ATU) menjadi variabel kunci yang berpengaruh signifikan terhadap Niat Penggunaan (BI) (β=0.429; p=0.001), sementara Kemudahan Penggunaan (PEOU) dan Manfaat (PU) memengaruhi BI secara tidak langsung melalui ATU. Sebagai validasi tambahan, uji klasifikasi menghasilkan akurasi 88,90% dan F1-score 0,941, yang menegaskan bahwa WebAR berbasis Kode QR efektif dan dapat diterima dengan baik sebagai media informasi dan promosi digital kearifan lokal di wilayah perbatasan.
Kata Kunci: daerah perbatasan; kearifan lokal; qr code; web augmented reality.
Abstract:Abstract: Stroke is one of the leading causes of death and disability in various parts of the world, including in Indonesia. Along with the development of digital technology, the use of Machine Learning in the health sector…
tor is growing, one of which is in an effort to predict the occurrence of stroke. This study aims to implement the Logistic Regression algorithm in predicting the likelihood of a person having a stroke based on data from the Brain Stroke dataset. The research process includes data preprocessing (missing value handling, normalization, and label encoding), dividing the data into 80% training data and 20% test data, as well as model training. The model was then evaluated using several measures such as accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC, as well as a confusion matrix. The results of the study showed that Logistic Regression was able to provide stroke classification results with an accuracy of 82.4%, precision of 80.1%, recall of 78.6%, F1-score of 79.3%, and a ROC-AUC value of 0.87. Then, the model is integrated into applications that use Streamlit, so it can be used interactively to predict stroke risk in new data. The results of this study show that the combination of Machine Learning and web-based applications has the potential to support efforts to detect early stroke risk.
Keywords: logistic regression; machine learning; prediction; streamlit; stroke.
Abstrak: Stroke adalah salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan di berbagai belahan dunia, termasuk di Indonesia. Seiring perkembangan teknologi digital, penggunaan Machine Learning dalam bidang kesehatan semakin berkembang, salah satunya dalam upaya memprediksi terjadinya penyakit stroke. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Logistic Regression dalam memprediksi kemungkinan seseorang mengalami stroke berdasarkan data dari dataset Brain Stroke. Proses penelitian meliputi preprocessing data (penanganan missing value, normalisasi, dan label encoding), membagi data menjadi 80% data latih dan 20% data uji, serta pelatihan model. Model kemudian dievaluasi menggunakan beberapa ukuran seperti akurasi, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression mampu memberikan hasil klasifikasi penyakit stroke dengan akurasi sebesar 82,4%, precision 80,1%, recall 78,6%, F1-score 79,3%, dan nilai ROC-AUC sebesar 0,87. Kemudian, model tersebut diintegrasikan ke dalam aplikasi yang menggunakan Streamlit, sehingga dapat digunakan secara interaktif untuk memprediksi risiko stroke pada data baru. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi Machine Learning dan aplikasi berbasis web berpotensi mendukung upaya deteksi dini risiko stroke.
Kata kunci: logistic regression; machine learning; prediksi; streamlit; stroke.
Abstract:Abstract: Information Technology has impacted various sectors, including education. Learning Management Systems (LMS) are designed to facilitate lecturers and students in accessing academic activities such as online learning.…
ning. This study aims to analyze the effectiveness of Learning Management Systems (LMS) among higher education institutions in Indonesia. This analysis is crucial for assessing the effectiveness of LMS use by universities in Indonesia, enabling investments in LMS to yield optimal results. The study employed the D&M IS Success Model and PLS-SEM to evaluate the relationships between various variables, including system, information, service quality, user satisfaction, and benefits. Simple random sampling was used to collect data from 170 universities in Indonesia. This study employed PLS-SEM to investigate the observed variables, including validity and reliability testing, which involves assessing reliability, convergent validity, and discriminant validity. This current study found that all the hypotheses were accepted with p-values below 0,05. These findings contribute to universities paying attention to aspects of system, information, and service quality in Learning Management Systems (LMS) to improve user satisfaction and create a positive perception of benefits. Therefore, this research yields significant results that contribute to higher education in Indonesia, as well as the advancement of knowledge in management information systems.
Keywords: delone and mclean; information system success; LMS; SEM-PLS.
Abstrak: Teknologi Informasi telah memengaruhi berbagai sektor, termasuk pendidikan. Learning Management System (LMS) dirancang untuk memfasilitasi dosen dan mahasiswa dalam mengakses kegiatan akademik seperti pembelajaran daring. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas penggunaan Learning Management System (LMS) di perguruan tinggi di Indonesia. Analisis ini penting untuk menilai sejauh mana efektivitas penggunaan LMS oleh universitas-universitas di Indonesia, sehingga investasi dalam LMS dapat mem-berika n hasil yang optimal.Penelitian ini menggunakan model D&M IS Success Model dan metode PLS-SEM untuk mengevaluasi hubungan antara berbagai variabel, termasuk kuali-tas sistem, informasi, layanan, kepuasan pengguna, dan manfaat. Teknik simple random sampling digunakan untuk mengumpulkan data dari 170 perguruan tinggi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan PLS-SEM untuk mengkaji variabel-variabel yang diamati, ter-masuk pengujian validitas dan reliabilitas, yang mencakup penilaian reliabilitas, validitas konvergen, dan validitas diskriminan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa semua hipotesis diterima dengan nilai p di bawah 0,05. Temuan ini mendorong universitas untuk memberikan perhatian pada aspek kualitas sistem, informasi, dan layanan dalam penggunaan LMS guna meningkatkan kepuasan pengguna dan menciptakan persepsi posi-tif terhadap manfaatnya. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan hasil yang signifikan bagi perguruan tinggi di Indonesia serta turut berkontribusi dalam pengembangan ilmu di bidang sistem informasi manajemen.
Kata kunci: delone and mclean; kesuksesan sistem informasi; LMS; SEM-PLS
Abstract:Abstract: Face recognition based on deep learning has become an important technology in many areas. However, these systems often face challenges in real-world conditions, such as when the face is partially covered by accessories…
essories such as masks or glasses. This study aims to evaluate the effect of data augmentation by adding facial accessories (masks, glasses, and a combination of both) and geometric augmentation on the accuracy of face recognition systems. There are three types of datasets used in this method: the original dataset (category 1), the dataset with facial accessories augmentation (category 2), and the dataset with geometric augmentation (category 3). Data augmentation was performed on the training dataset to increase diversity, followed by the face detection process using SCRFD and feature extraction with ArcFace. The model was then trained using Multi-Layer Perceptron (MLP). Based on the results, adding face accessories (category 2) made the model a lot more accurate, hitting 99% accuracy. In category 3, adding geometric features improved accuracy to 91%. Other evaluation metrics, such as precision, recall, and F1-score, also showed improvement after augmentation. This study concludes that facial accessories augmentation is more effective in improving the accuracy and robustness of face recognition models compared to geometric augmentation.
Keywords: augmentation; deep learning; face recognition; glasses.
Abstrak: Pengenalan wajah berbasis deep learning telah menjadi salah satu teknologi penting dalam berbagai aplikasi. Namun, sistem ini sering kali menghadapi tantangan dalam kondisi dunia nyata, seperti saat wajah tertutup sebagian oleh aksesori seperti masker atau kacamata. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh augmentasi data dengan menambahkan aksesori wajah (masker, kacamata, dan kombinasi keduanya) serta augmentasi geometris terhadap akurasi sistem pengenalan wajah. Metode yang digunakan melibatkan tiga kategori dataset: dataset asli tanpa augmentasi (kategori 1), dataset dengan augmentasi aksesoris wajah (kategori 2), dan dataset dengan augmentasi geometris (kategori 3). Augmentasi data dilakukan pada dataset pelatihan untuk meningkatkan keberagaman, diikuti dengan proses deteksi wajah menggunakan SCRFD dan ekstraksi fitur dengan ArcFace. Model kemudian dilatih menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa augmentasi aksesoris wajah (kategori 2) memberikan peningkatan signifikan pada akurasi model, mencapai 99%, sedangkan kategori 3 dengan augmentasi geometris mencapai akurasi 91%. Metrik evaluasi lainnya, seperti precision, recall, dan F1-score, juga menunjukkan peningkatan setelah augmentasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa augmentasi aksesoris wajah lebih efektif dalam meningkatkan akurasi dan ketahanan model pengenalan wajah dibandingkan dengan augmentasi geometris.
Kata kunci: augmentasi; deep learning; kacamata; pengenalan wajah.