PENERAPAN FACE DETECTION PADA EFEKTIFITAS PEMBELAJARAN ONLINE MAHASISWA DENGAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK

Fachry, Fachry (2024) PENERAPAN FACE DETECTION PADA EFEKTIFITAS PEMBELAJARAN ONLINE MAHASISWA DENGAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (12MB)
	Text BAB 1.pdf Download (270kB)
	Text BAB 2.pdf Download (1MB)
	Text BAB 3.pdf Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (245kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (3MB)

Abstract

Pembelajaran online menjadi pengganti yang semakin populer untuk paradigma pendidikan konvensional. Namun, mempertahankan keterlibatan siswa masih cukup sulit. Dalam rangka meningkatkan kinerja pembelajaran online di Jakarta, Indonesia, penelitian ini menguji keampuhan kombinasi teknologi pendeteksi wajah dengan Convolutional Neural Networks (CNN) dan Rapid Application Development (RAD) sebagai metode penulisan. Penelitian yang berlangsung selama enam bulan ini menggunakan CNN yang dilatih dengan koleksi foto wajah siswa dan deteksi wajah berbasis webcam. Penelitian ini menggunakan kriteria seperti recall, akurasi, dan F1-score untuk mengevaluasi kinerja. Menariknya, hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan kombinasi deteksi wajah, CNN dan metode penulisan RAD secara signifikan meningkatkan kinerja pembelajaran online. Dengan akurasi deteksi fokus wajah secara real-time sebesar 91%, presisi 80%, dan recall 85%, sistem yang dibuat menunjukkan hasil yang sangat baik. Hasil ini menyiratkan bahwa teknologi ini dapat menjadi instrumen yang berguna untuk meningkatkan partisipasi siswa dan keefektifan pengaturan pembelajaran virtual secara umum. Tetapi, sangat penting untuk mengenali keterbatasannya, seperti performa yang lebih buruk dalam kondisi cahaya redup, adanya jarak efektif model mendeteksi dan persyaratan untuk daya kategorisasi yang lebih luas.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > T Technology (General) > T201 Patents. Trademarks
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika
Depositing User:	Delvy Aplirizani -
Date Deposited:	30 Sep 2024 03:03
Last Modified:	30 Sep 2024 03:03
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/12175

Actions (login required)

View Item