Kajian Metode Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Gender dengan Deteksi Wajah 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Metode Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Gender dengan Deteksi Wajah Desi Kristiyani ( 221810237 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto SST , M.Si Ringkasan— Computer Vision merupakan sub bidang keilmuan dari Artificial Intelligence yang digunakan untuk mengakuisisi , mengolah , memahami , mengambil informasi , dan membuat keputusan. Bidang tersebut dapat digunakan untuk mengolah citra wajah seseorang yang tertangkap kamera dan membuat keputusan tentang identitas gendernya. Permasalahan sensitivitas gender sering terjadi pada toilet wanita karena belum ada inisiasi sistem keamanan dan kenyamanan. Sedangkan penelitian ini mengusulkan pembuatan model klasifikasi gender dengan metode Convolutional Neural Network program klasifikasinya secara real-time yang diujikan dengan skenario atribut pada wajah. Melalui dataset STIS60-WIKI dan bahasa pemrograman Python , penelitian ini berhasil membuat model serta program klasifikasi gender dengan baik. Akurasi model pada data testing mencapai 95 % dan akurasi prediksi gender pada program secara real-time menunjukkan angka yang cukup memuaskan pada berbagai skenario atribut wajah. Harapannya , usulan ini dapat dikembangkan lagi menjadi sistem keamanan dan kenyamanan toilet wanita sebagai kontribusi dalam dunia pendidikan maupun teknologi. ( CNN ) serta Kata Kunci— CNN , Computer Vision , klasifikasi gender , program klasifikasi gender secara real-time. I. LATAR BELAKANG Gender mengacu pada pembentukan karakteristik seperti penampilan , tingkah laku , peran , maupun norma pria dan wanita secara sosial [ 20 ] . Gender berbeda dengan jenis kelamin ( sex ) yang mengacu pada biologis bawaan sejak lahir. Isu mengenai sensitivitas gender sering terjadi pada toilet wanita. Misalnya kesalahan pria yang tidak sengaja memasuki toilet wanita atau tidak adanya peringatan ketika cleaning service pria memasuki toilet tersebut [ 7 ] . Di sisi lain , toilet menjadi tempat yang paling Jika dibandingkan dengan toilet pria , maka toilet wanita menjadi perhatian khusus dalam kasus perbedaan gender. Hal ini berkaitan dengan bagaimana cara meningkatkan keamanan dan kenyamanan pengguna toilet wanita. sensitif mengenai gender. Menurut website BBC.com [ 4 ] tahun 2017 , China berhasil menerapkan sistem pengenalan wajah di toilet pada dispenser tisu untuk membatasi banyaknya tisu yang dapat diambil oleh setiap orang. Di sisi lain , pengambilan informasi pengenalan wajah dapat berupa identitas gender seseorang. Sudah banyak penelitian tentang klasifikasi gender , tetapi masih sedikit yang memberikan ilustrasi maupun implementasinya pada masalah kehidupan sehari-hari. Sedangkan hasil klasifikasi gender hanya berupa identitas seseorang ( pria atau wanita ) . Metode klasifikasi gender secara luas dapat dibagi dalam kategori Machine Learning dan Deep Learning. Teknik Machine Learning utama yang digunakan seperti Logistic Regression , Support Vector Machines ( SVM ) , K-Nearest Neighbors ( KNN ) , klasifikasi , maka Naive-Bayes dan Random Forest [ 2 ] . Hasilnya menunjukkan bahwa K-Nearest Neighbors memiliki akurasi dan presisi yang terbaik disusul oleh Random Forest dan Logistic Regression di atas 90 % . Sedangkan SVM dan Naive-Bayes menghasilkan akurasi dan presisi dibawah 90 % . Studi tersebut membuktikan bahwa jika memperlakukan pixel gambar sebagai fitur untuk melakukan perlu menggunakan neural network. Algoritma Viola Jones ( biasa disebut metode haar cascade ) merupakan pelopor ekstraksi fitur deteksi objek [ 15 ] . Metode haar cascade sering digunakan untuk deteksi wajah. Sedangkan algoritma You Only Look Once ( YOLO ) merupakan metode terbaru untuk deteksi objek secara real-time [ 10 ] . Namun , penelitian terkait klasifikasi gender melalui citra wajah dengan metode YOLO masih sedikit dan dalam tahap pengembangan dari deteksi objek. representasinya Teknik Deep Learning mampu belajar dari banyaknya data yang terakumulasi. Suatu metode Deep Learning yang layak diberi perhatian lebih pada aplikasinya di Computer Vision ini adalah Convolutional Neural Network ( CNN ) . Hal dilatarbelakangi karena CNN didesain secara khusus untuk data berupa gambar. Jaringan konvolusi ( convolution layer ) mengkhususkan neural network bekerja dengan data yang memiliki struktur kisi ( grid ) yang jelas. Dalam penelitian [ 3 ] , CNN memiliki akurasi tertinggi dibandingkan SMV dan Random Forest. CNN membagi pixel gambar menjadi banyak grid. Setiap grid tersebut masuk ke dalam jaringan yang akan diidentifikasi pada tahap ekstraksi fitur. Kemudian hasil prediksi modelnya berasal dari tahap klasifikasi. Oleh karena itu , penelitian ini menggunakan metode CNN untuk mengkaji proses klasifikasi gender berdasarkan data citra wajah serta program klasifikasi secara real-time dengan skenario pengujian. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan identifikasi permasalahan , tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Mendapatkan model klasifikasi gender dengan evaluasi model terbaik yang diusulkan sebagai hasil penelitian menggunakan kajian metode CNN. 2. Menguji program klasifikasi gender secara real-time dengan berbagai skenario pada wajah manusia. III. PENELITIAN TERKAIT Pada tahun 1998 , Yann Lecun et al. [ 21 ] mengusulkan arsitektur CNN bernama LeNet-5 untuk masalah pengenalan karakter tulisan. Kemudian tahun 2016 , LeNet-5 dimodifikasi strukturnya untuk masalah klasifikasi gender pada penelitian Shan Sung Liew et al. [ 18 ] . Pada penelitian Fadhlan Hafizhelmi Kamaru Zaman [ 8 ] di tahun 2020 mengusulkan arsitektur CNN 1 / 8 dengan penambahan teknik batch normalization dan dropout pada beberapa layer-nya. Pada kajian metode CNN terdapat beberapa penelitian mengenai klasifikasi gender pada gambar wajah manusia. Hal tersebut dijelaskan dengan arsitektur model , jenis dataset , serta hasilnya. Rothe , Timofte , dan Gool [ 16 ] melakukan penelitian berjudul “DEX : Deep EXpectation of Apparent Age from a Single Image”. Model CNN yang digunakan adalah arsitektur VGG-16 dengan dataset IMDb dan Wikipedia. Penelitian tersebut berkontribusi dalam penyediaan dataset terbesar untuk memprediksi usia biologis. Srinivas et al. [ 13 ] melakukan penelitian dengan judul “Age , Gender , and Fine-Grained Ethnicity Prediction using Convolutional Neural Networks for the East Asian Face Dataset”. Model CNN yang digunakan adalah arsitektur yang diusulkannya sendiri dengan dataset Wild East Asian Face Dataset ( WEAFD ) . Namun akurasi yang dihasilkan terhadap prediksi gender sebesar 88,02 % . Chen , Liu , dan Chen [ 9 ] melakukan penelitian dengan judul “Gender Classification in Live Videos”. Model CNN yang digunakan adalah arsitektur Multi-Branch Voting CNN ( MBV-CNN ) dengan dataset Gender Classification for Live Videos tidak menggunakan data gambar tetapi berupa video. Meskipun akurasinya sebesar 95,36 % , tetapi masih perlu menangani motion blur dan oklusi objek pada live videos. ( GCLV ) . Sehingga penelitian tersebut Pada penerapan metode CNN terdapat beberapa penelitian mengenai tersebut implementasi klasifikasi gender. Hal dijelaskan dengan perangkat , tujuan , dan celah penelitian. Chahyati , Fanany , dan Arymurthy [ 6 ] melakukan penelitian berjudul “Man Woman Detection in Surveillance Images” di Indonesia. Penelitian tersebut menggunakan perangkat CCTV dengan pengembangan CNN yaitu Faster R-CNN. Tujuannya untuk mendeteksi gender berdasarkan profil tubuhnya. Meskipun presisi yang dihasilkan 80 % , tetapi hasil deteksi orang masih perlu dikombinasikan dengan proses deteksi wajah. Dandamudi , Vasumithra , Praveen , dan V. [ 1 ] melakukan penelitian berjudul “CNN Based Aerial Image Processing Model for Women Security and Smart Surveillance” di India. Penelitian tersebut menggunakan perangkat drone yang diimplementasikan pada Raspberry Pi , Arduino yang terhubung dengan PI-camera , GPS Neo 6m , dan sensor ultrasonik HC-SR04. Tujuannya untuk mendeteksi aktivitas pejalan kaki dengan estimasi pose pada klasifikasi gender , mendeteksi senjata , kebakaran , dan kilap kabel listrik pinggir jalan. Meskipun presisi yang dihasilkan 98,63 % , tetapi akurasinya hanya bisa didapatkan pada input berkualitas tinggi dan pencahayaan yang tepat. Orozco , Iglesias , Buemi , dan Berlles [ 5 ] melakukan penelitian berjudul “Real-Time Gender Recognition from Face Images using Deep Convolutional Neural Network”. Penelitian tersebut menggunakan perangkat webcam laptop dengan ekstraksi fitur haar. Tujuannya untuk memisahkan gambar pria dari wanita. Meskipun akurasinya 91,48 % , tetapi kurang menjelaskan secara detail sistem yang dibuat. Kemudian Gauswami dan Trivedi [ 12 ] melakukan penelitian berjudul “Implementation of Machine Learning for Gender Detection using CNN on Raspberry Pi Platform”. Penelitian tersebut menggunakan perangkat Raspberry Pi. Tujuannya untuk menutup celah teknologi Google Cloud Vision yang selama ini Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik memberikan fitur wajah saja. Namun tidak menjelaskan secara rinci kegunaannya pada keamanan publik. Dapat disimpulkan bahwa implementasi metode CNN pada klasifikasi gender telah dilakukan oleh berbagai peneliti sebelumnya. Mulai dari penerapan model CNN untuk klasifikasi gambar , percobaan secara real-time , hingga penggunaan perangkat kamera. Namun , hasil klasifikasi gender dalam beberapa penelitian tersebut masih berupa penggolongan identitas gender saja. Sehingga belum ada output lanjutan sebagai usulan pemanfaatan dalam memecahkan permasalahan sensitivitas gender. IV. METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data ( WIKI ) hasil dokumentasi penelitian Penelitian ini menggunakan data sekunder dari google drive foto badge Polstat STIS angkatan 60 ( STIS60 ) dan data Wikipedia [ 15 ] . Pengolahan citra dilakukan untuk mengumpulkan data sebagai input proses CNN. Sasarannya mendapatkan gambar yang tidak duplikat , berwarna ( tidak hitam putih / grayscale ) , dua folder berlabel pria dan wanita , serta pangkasan area wajah yang terdeteksi. Gambar 1. Alur pengolahan dataset STIS60-WIKI Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 , pengolahan kedua dataset melalui proses yang berbeda. Secara umum , data yang diinputkan melalui proses resize gambar 128 x 128 pixel. Kemudian penghapusan gambar yang duplikat , pelabelan gender menjadi dua folder , pemangkasan area wajah , hingga rename file pada masing-masing folder. Pelabelan gender pada dataset STIS60 dilakukan secara manual sedangkan pada dataset WIKI dilakukan dengan pre-trained model hasil penelitian [ 7 ] . Penamaan file pada dataset STIS60 adalah “pria / wanita_ { nomor urut } ” sedangkan pada dataset WIKI menggunakan “priaW / wanitaW { nomor urut } ”. Pengolahan dataset WIKI melalui proses tambahan karena terdapat sejumlah gambar yang rusak dan tidak ada objek wajah manusia. Sehingga perlu penghapusan gambar grayscale , obyek wajah yang tidak terdeteksi , kegagalan pangkasan area wajah , serta gambar yang blur. Sebelum proses resize , dilakukan sortir file dengan label tahun 2000 hingga 2015 karena periode data hanya sampai tahun 2015. Sedangkan label sebelum tahun 2000 merupakan foto lawas yang tidak relevan untuk digunakan pada penelitian ini. TABEL I RINCIAN DATASET YANG DIGUNAKAN STIS60-WIKI STIS60 WIKI 62.921 593 62.328 STIS60-WIKI hasil pengolahan citra 4.892 Berdasarkan rincian Tabel 1 , proses pengolahan dataset STIS60 menghasilkan folder pria sebesar 301 gambar dan 2 / 8 wanita sebesar 291 gambar. Sedangkan pengolahan dataset WIKI menghasilkan folder pria sebesar 2.171 gambar dan wanita sebesar 2.129 gambar. Sehingga total dataset yang dikumpulkan untuk proses CNN sebesar 4.892 gambar. B. Metode Analisis Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 3 menjelaskan dua tahap arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini. Ekstraksi fitur merupakan proses yang sistem dapat menentukan secara otomatis membuat representasi suatu gambar menjadi fitur berupa angka-angka ( array ) . Sedangkan tahap klasifikasi merupakan proses pengolahan hasil ekstraksi fitur sehingga dapat digunakan untuk klasifikasi berdasarkan label kategori ( kelas ) yang sudah ditentukan. Inisial hyperparameter berasal dari referensi penelitian [ 7 , 19 ] . Meliputi 100 epoch , 5 convolution layer , maximum pooling , 96 x 96 pixel , 64 batch , dan 0,0001 learning rate. Sehingga proses pemodelan CNN akan terus berulang sampai mendapatkan model terbaik dengan hyperparameter yang memiliki nilai akurasi dan nilai loss yang paling optimal. Waktu komputasi diperlukan untuk mengetahui lamanya pelatihan model. Lamanya proses dihitung dengan selisih antara waktu selesai dan waktu mulai model tersebut dibangun. Penelitian ini juga membandingkan arsitektur CNN yang diusulkan dengan Yann Lecun et al. , Shan Sung Liew et al. , maupun Fadhlan Hafizhelmi Kamaru Zaman. Gambar 2. Flowchart metode analisis Berdasarkan Gambar 2 , sebanyak 4.892 gambar dibagi menjadi 80 % untuk data training dan 20 % untuk data testing. Data training digunakan untuk membangun model sedangkan data testing untuk menguji modelnya. Data training dibagi lagi menjadi 80 % untuk pelatihan ( data training ) dan 20 % untuk validasi ( data validation ) . Sehingga pembagian dataset menjadi 64 % data training , 16 % data validation , dan 20 % data testing. Proses analisis menggunakan bantuan bahasa pemrograman Python dengan library cvlib dan OpenCV untuk deteksi wajah serta pemrosesan dataset. Sedangkan Keras yang berjalan pada TensorFlow backend digunakan untuk membangun model. a ) Rancangan pemodelan CNN Gambar 4. Arsitektur CNN [ 11 ] Gambar 4 menunjukkan bahwa implementasi berurutan dari peta fitur ( feature map ) merupakan pemindaian gambar input dengan satu unit yang memiliki bidang reseptif lokal dan 𝑙 𝑙 dan 𝐵𝑖 menyimpannya pada feature map selanjutnya. 𝐾𝑖 merepresentasikan bobot koneksi ( kernel ) ke-i dan bias pada layer l. 𝑋𝑙 ( 𝑗 ) merupakan bagian ke-j dari data input pada layer 𝑙+1 ( 𝑗 ) sebagai output l. G adalah fungsi aktivasi dengan 𝑌𝑖 konvolusi yang ditunjukkan pada persamaan berikut : 𝑙+1 ( 𝑗 ) = 𝐺 { 𝐾𝑖 𝑌𝑖 𝑙 × 𝑋𝑙 ( 𝑗 ) + 𝐵𝑖 𝑙 } ( 1 ) layer atau pooling Proses mengurangi ukuran pada feature map disebut subsampling ini menggunakan metode maximum pooling. Penghitungannya 𝑙 ( 𝑡 ) dengan nilai terbesar setiap intensitas pixel pada kernel 𝐾𝑖 sebagai representasi output 𝑃𝑖 𝑙+1 ( 𝑗 ) di layer selanjutnya : layer. Penelitian Gambar 3. Flowchart pembangunan model CNN 𝑙+1 ( 𝑗 ) = 𝑃𝑖 𝑀𝑎𝑥⏟ ( 𝑗−1 ) 𝑊+1≤𝑡≤𝑗𝑊 { 𝐾𝑖 𝑙 ( 𝑡 ) } ( 2 ) Pada fully connected layer menerapkan Multi Layer Perceptron ( MLP ) untuk transformasi dimensi data. Flatten layer berperan untuk menghubungkan pooling layer dan MLP karena dapat mengubah data gambar dalam array menjadi vektor tunggal. Pada hidden layer , fungsi aktivasi nonlinier digunakan untuk menentukan output dari neural network. Penelitian ini menggunakan fungsi ReLU dan sigmoid. 3 / 8 𝑥𝑖 , 𝑥𝑖 > 0 0 , 𝑥𝑖 ≤ 0 𝑓 ( 𝑥𝑖 ) = { 𝑓 ( 𝑠𝑖 ) = 1 𝐶𝐸 = − ∑ 𝑐=2 𝑖=1 𝑡𝑖 log ( 𝑠𝑖 ) ( 4 ) = −𝑡𝑖 log ( 𝑓 ( 𝑠𝑖 ) ) − ( 1 − 𝑡1 ) 𝑙𝑜𝑔 ( 1 − ( 𝑓 ( 𝑠𝑖 ) ) ( 5 ) 1+𝑒−𝑠𝑖 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik ( 3 ) c ) Rancangan program klasifikasi gender secara real-time Fungsi ReLU pada persamaan ( 3 ) menyatakan output neuron bernilai 0 jika nilainya negatif. Sedangkan persamaan ( 4 ) dan ( 5 ) menjelaskan bahwa 𝑓 ( 𝑠𝑖 ) adalah fungsi sigmoid yang digunakan pada output layer di tahap klasifikasi. Sedangkan CE adalah Cross Entropy dengan C=2 ( biner ) yaitu kelas C1 dan C2 , t1 adalah interval dari [ 0,1 ] , s1 adalah kebenaran mendasar ( ground truth ) dan nilai kelas C1 , t2 adalah ( 1-t1 ) , dan s2 adalah ( 1-s1 ) atau ground truth dan nilai kelas C2. Jenis binary cross entropy ini digunakan untuk menghitung kerugian ( loss ) ketika membandingkan setiap probabilitas prediksi pada output kelas aktual. Hal tersebut sesuai dengan klasifikasi gender yang berlabel 0 untuk pria dan 1 untuk wanita. layer yang menerapkan Pada penelitian [ 17 ] menyatakan bahwa batch normalization merupakan transformasi untuk menormalisasi output dari layer sebelumnya. Operasinya mempertahankan rata-rata output mendekati 0 dan varians output mendekati 1 ( mengikuti distribusi Gaussian ) . Sehingga penambahan batch normalization membantu mempercepat pelatihan neural network mencapai akurasi yang tertinggi. Sedangkan pada penelitian [ 14 ] menghasilkan kesimpulan bahwa dropout layer dapat mengurangi overfitting , meningkatkan kinerja model , dan mencapai peningkatan atas metode regularisasi lainnya. Ide dasar dari dropout adalah melepaskan beberapa unit secara acak bersama dengan koneksinya pada neural network selama pelatihan model. Sehingga dropout dapat ditambahkan pada fully connected layer dan convolutional layer untuk mempercepat pengurangan error atau loss pada model yang dilatih. b ) Evaluasi model Gambar 5. Alur program klasifikasi gender secara real-time d ) Cara kerja program pada Gambar 5 dimulai ketika kamera laptop ( webcam ) menyala pada jarak 1 meter terhadap wajah manusia dengan kondisi ruangan terang. Kemudian wajah dideteksi dan dipangkas tepat pada area wajah dengan modul deteksi wajah. Modul tersebut menggunakan package cvlib ( computer vision library ) melalui fungsi detect_face ( ) . Kemudian proses pada modul klasifikasi gender melalui model CNN terbaik untuk memprediksi gender dari pangkasan wajah yang telah terdeteksi. Output dari program ini adalah label gender dengan akurasi prediksi , nilai FPS , suara peringatan ketika terdeteksi gender pria , dan penyimpanan pangkasan wajah pria yang terdeteksi. FPS ( Frames Per Second ) digunakan untuk mengukur kecepatan video secara real-time menangkap urutan gambar tiap satu detik. Setelah program berhasil dijalankan , pengujian skenario pada wajah dilakukan terhadap beberapa responden. Skenario yang dimaksud merupakan kombinasi atribut yang dipakai pada area wajah. V. KERANGKA PIKIR TABEL II CONFUSION MATRIX Kelas Prediksi Matriks Kelas Aktual Positive ( P ) Positive ( P ) True Positive ( TP ) Negative ( N ) False Positive ( FP ) Negative ( N ) False Negative ( FN ) True Negative ( TN ) Alat bantu yang digunakan untuk menilai seberapa baik suatu model ( classifier ) diaplikasikan pada data testing adalah tabel confusion matrix. Akurasi merupakan persentase data testing yang diklasifikasikan dengan benar. Presisi mengukur proporsi ketepatan label dipresiksi benar dengan total label yang diprediksi. Sedangkan recall mengukur proporsi kelengkapan label diprediksi benar dengan total label yang sebenarnya. Rata-rata harmonik dari presisi dan recall disebut F1-score. Berdasarkan Tabel 2 , berikut adalah rumus perhitungan setiap indikator evaluasi dari kinerja model : 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ( 6 ) ( 7 ) ( 8 ) ( 9 ) Gambar 6. Kerangka pikir Pada Gambar 6 , penelitian ini mengusulkan kajian metode CNN untuk menangani permasalahan sensitivitas gender serta inisiasi sistem keamanan dan kenyamanan pada toilet wanita. Sasarannya model terbaik dan program klasifikasi secara real- time dengan uji skenario pada wajah. Dataset yang digunakan adalah STIS60 dan WIKI. Model klasifikasi terbaik yang digunakan untuk menjalankan program dievaluasi dengan indikator akurasi , presisi , recall , dan F1-score. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pemodelan CNN Pencarian hyperparameter diperlukan untuk mendapatkan model CNN yang terbaik. Nilai loss mengindikasikan seberapa 4 / 8 baik model mengukur selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual. Sedangkan nilai akurasi mengindikasikan seberapa baik kinerja model dalam mengukur persentase jumlah yang diprediksi benar dibagi total yang diprediksi. Proses ini bertujuan untuk mengkaji model yang optimal dengan nilai loss terkecil , nilai akurasi terbesar , waktu komputasi yang memungkinkan , serta pertimbangan lainnya. TABEL III PERBANDINGAN PENGARUH HYPERPARAMETER Parameter Data Training Data Validation Data Testing Waktu ( j : m : d ) Loss Akurasi Loss Akurasi Loss Akurasi 91 % 0,375 91 % 1:17:44 78 % 0,882 80 % 2:00:02 93 % 0,242 94 % 2:35:20 91 % 0,280 90 % 1:44:19 96 % 0,133 96 % 2:29:11 97 % 0,112 96 % 3:06:51 93 % 0,223 93 % 2:29:03 97 % 0,119 96 % 2:49:02 95 % 0,148 94 % 0:18:55 95 % 0,115 96 % 1:16:05 95 % 0,151 96 % 2:51:18 97 % 0,153 94 % 2:53:25 93 % 0,223 94 % 2:48:24 96 % 0,173 95 % 2:37:14 96 % 0,106 96 % 2:40:30 96 % 0,115 96 % 2:24:12 92 % 0,255 94 % 2:29:58 50 0,078 97 % 75 0,068 98 % 100 0,066 97 % 0,082 97 % 3 0,046 99 % 5 0,072 97 % 7 Avg 0,060 98 % Max 0,078 97 % 32x32 0,155 93 % 64x64 0,098 96 % 96x96 0,065 98 % 16 0,094 97 % 32 0,087 97 % 64 0,095 96 % 0,01 0,073 98 % 0,001 0,048 98 % 0,0001 0,125 95 % 0,384 1,058 0,224 0,237 0,129 0,096 0,215 0,091 0,143 0,152 0,182 0,079 0,195 0,126 0,119 0,119 0,245 Epoch Convolution layer Pooling Gambar Batch Learning rate Inisial hyperparameter adalah 100 epoch , 5 convolution layer , maximum pooling , 96 x 96 pixel , 64 batch , dan 0,0001 learning rate. Prosesnya dimulai dari perbandingan inisial nilai epoch dengan hyperparameter lainnya dibuat konstan. Kemudian dilanjutkan dengan perbandingan satu persatu hyperparameter selanjutnya. Berdasarkan Tabel 3 , pemilihan 100 epoch karena modelnya optimal meskipun dengan waktu komputasi yang lebih lama. Pemilihan 5 convolution layer didasarkan pada waktu komputasi yang lebih cepat daripada 7 layer serta keoptimalan modelnya. Metode convolution maximum pooling dipilih karena cara kerjanya lebih baik daripada average pooling dengan mengambil intensitas grid paling cerah serta keoptimalan modelnya. Pemilihan 96 x 96 pixel ukuran gambar didasarkan pada kejelasan gambar dan keoptimalan model setelah proses resize dataset yang berukuran 128 x 128 pixel. Pemilihan 16 ukuran batch karena modelnya optimal meskipun dengan waktu komputasi yang learning rate lebih didasarkan pada pertimbangan model yang optimal dan waktu komputasi yang lebih cepat. lama. Sedangkan pemilihan 0,001 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 7 , tahap ekstraksi fitur pada arsitektur yang diusulkan menggunakan input gambar berukuran 96 x 96 pixel , 5 convolutional layer , dan 3 pooling layer dengan metode maximum pooling. Sedangkan pada tahap klasifikasi terdapat input layer yang merupakan hasil flatten , hidden layer dengan 2 dense layer , dan output layer sebagai hasil klasifikasi. Berikut adalah grafik hasil pemodelan CNN dengan 100 epoch , 16 ukuran batch , dan 0,001 rate. Kemudian pembangunan model juga dievaluasi dengan referensi dari arsitektur CNN terdahulu. Arsitektur dari Yann Lecun et al. , Shan Sung Liew et al , serta Fadhlan H.K.Z. merupakan model yang dibandingkan. Hasil perbandingannya dapat dilihat di Tabel 5 pada subbab evaluasi model. learning Gambar 8. Grafik hasil pemodelan CNN Gambar 8 menunjukkan nilai akurasi dan loss berdasarkan pemodelan data training dan data validation pada arsitektur model yang diusulkan. Ketika mencapai 74 epoch , model tidak optimal pada data validation dengan nilai akurasi sebesar 64 % dan nilai loss sebesar 1,45. Namun penentuan 100 epoch tepat dilakukan karena model menjadi optimal pada data training dan data validation. Pada data training diperoleh 96 % akurasi dan 0,117 loss. Sedangkan data validation diperoleh 96 % akurasi dan 0,096 tersebut menunjukkan pola yang tumpang tindih ( overlap ) . Hasilnya juga menunjukkan bahwa batch normalization layer membantu melatih network menjadi lebih cepat mencapai akurasi yang lebih layer mempercepat pengurangan loss pada model yang dilatih. Dengan demikian , model tersebut tidak overfitting dengan nilai akurasi menuju angka 100 dan nilai loss menuju angka 0 pada 100 epoch. loss. Secara keseluruhan , grafik tinggi. Sedangkan dropout B. Evaluasi Model Matriks TABEL IV EVALUASI MODEL Kelas Prediksi Wanita Pria ( 1 ) ( 0 ) 30 473 458 Akurasi ( % ) Presisi ( % ) Recall ( % ) F1- score ( % ) 95,10 96,33 94,04 95,17 93,85 96,22 94,87 Kelas Aktual Pria ( 0 ) Wanita ( 1 ) 18 Gambar 7. Arsitektur model CNN Dari 4.892 dataset , sebanyak 3.130 untuk pelatihan , 783 untuk validasi , dan 979 untuk pengujian. Berdasarkan Gambar Tabel 4 menunjukkan confusion matrix dari kelas prediksi dan kelas aktual berdasarkan model klasifikasi yang telah dibangun. Dari 979 data testing , pria diklasifikasikan dengan benar sebesar 473 gambar dan wanita diklasifikasikan dengan benar sebesar 458 gambar. Sedangkan pria yang salah diklasifikasikan sebesar 30 gambar dan wanita yang salah diklasifikasikan sebesar 18 gambar. Sehingga didapatkan 5 / 8 kesimpulan bahwa evaluasi model dengan data testing memperoleh akurasi , presisi , recall , dan F1-score sebesar 95 % . TABEL V PERBANDINGAN ARSITEKTUR Arsitektur CNN Trainable Parameters None Trainable Parameters Struktur Arsitektur ( layer ) Akurasi Arsitektur Yann Lecun et al. ( LeNet-5 ) Arsitektur Shan Sung Liew et al. Arsitektur Fadhlan H.K.Z. Arsitektur yang diusulkan 61.326 28.550 0 0 2.041.796 2.032 1.917.994 1.232 2 conv , 2 avg pool , dan 3 dense 2 conv dan 2 dense 7 conv , 7 max pool , 3 dense , 7 batch norm , dan 3 dropout 5 conv , 3 max pool , 2 dense , 6 batch norm , dan 4 dropout 83 % 85 % 93 % 95 % Arsitektur Yann Lecun et al. memiliki akurasi terendah. Sedangkan arsitektur Shan Sung Liew et al lebih efisien total parameternya , tetapi terlalu sederhana dan dapat menyebabkan model underfitting. Penelitian ini memiliki struktur arsitektur yang lebih efisien daripada arsitektur Fadhlan H.K.Z. dan dapat mencapai akurasi tertinggi. Dengan demikian , berdasarkan Tabel 5 menunjukkan bahwa arsitektur yang diusulkan pada penelitian ini lebih optimal dari ketiga arsitektur yang lain. C. Pembuatan Program Klasifikasi Gender secara Real-time Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 10. Contoh output program Pada Gambar 10 , contoh output program telah berhasil mengklasifikasikan gender dengan benar baik pada wajah tunggal maupun multi wajah. Hasilnya menunjukkan bahwa contoh output wajah wanita dapat mencapai akurasi 100 % dengan nilai FPS sebesar 3 ( dalam satu detik mengambil 3 gambar sampai proses klasifikasi dihasilkan ) . Hal tersebut menunjukkan dalam program mengklasifikasikan gambar yang ditangkap secara real-time. Sedangkan pada contoh output wajah pria , program dapat mencapai akurasi sebesar 99,68 % dengan FPS sebesar 0 serta output suara “pria terdeteksi”. Angka FPS yang bernilai 0 ini menunjukkan bahwa belum sampai satu detik telah berhasil mengklasifikasikan secara real-time. bahwa cukup cepat Gambar 11. Contoh penyimpanan pangkasan wajah pria Pada Gambar 11 menunjukkan folder penyimpanan gambar pada folder “Pria terdeteksi”. Nama file pada folder tersebut merupakan struktur waktu sesuai dengan waktu setempat ( local time ) . Mulai dari tahun , bulan , hari , jam , menit , detik , urutan hari dalam seminggu yang dimulai dari Senin ( 0 ) hingga Minggu ( 6 ) , urutan hari dalam setahun , waktu musim panas ( 0 berarti tidak mengalami musim panas ) . TABEL VI UJI COBA PROGRAM KLASIFIKASI GENDER PADA WAJAH RESPONDEN No. Dengan atribut Tanpa atribut Gambar 9. Flowchart implementasi program Mekanisme program klasifikasi pada Gambar 9 dimulai dari kamera laptop ( webcam ) mengambil gambar dan melakukan pendeteksian wajah. Kemudian memprediksi gender dengan proses pada model CNN terbaik. Jika proses klasifikasi mendeteksi bahwa wajah tersebut adalah wanita , maka proses akan selesai. Namun ketika proses klasifikasi mendeteksi bahwa wajah tersebut adalah pria , maka speaker akan berbunyi “pria terdeteksi” dan menyimpan hasil pangkasan wajah tersebut pada folder kemudian proses selesai. 1. 2. 6 / 8 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 12. Tabel 6 menunjukkan beberapa contoh output program klasifikasi gender secara real-time. Pengujian tersebut dilakukan terhadap dua belas responden dengan maupun tanpa atribut pada wajah. Skenario dilakukan dengan atribut seperti topi , kupluk , peci , hijab , kudung hoodie , kacamata ( hitam dan putih ) , masker , rambut wig , rambut dikucir , serta berbagai kombinasinya. Skenario rambut dikucir ( responden 6 , 8 , dan 9 ) serta rambut model pria ( responden 7 ) pada wanita digunakan untuk melihat akurasi dan nilai FPS dibandingkan rambut yang diurai. Sedangkan skenario wanita berhijab dengan posisi wajah ke depan , serong kanan , dan serong kiri untuk melihat akurasi serta nilai FPS ketika tidak ada objek rambut pada sisi wajah. Berdasarkan pengujian skenario tersebut , program yang dibuat sudah cukup baik dan cepat mengklasifikasikan gender dengan berbagai kombinasi atribut pada wajah. Hal ini bisa ditunjukkan dengan nilai FPS yang masih di bawah angka 20 ( kurang dari 20 frame per detik ) . Nilai akurasi yang dievaluasi merupakan hasil observasi rata-rata nilai tertinggi selama pengujian di depan webcam. Ketika akurasinya cukup kecil , mengindikasikan bahwa hanya sedikit terdeteksi sebagai gender tersebut. Sehingga ada kemungkinan terdeteksi sebagai gender lain. Sedangkan ketika akurasinya cukup besar , berarti berpengaruh terhadap pelabelan gender. Ada kecenderungan gagal terklasifikasi pada skenario responden 5 ( pria dengan rambut wig ) dengan akurasi yang kecil sebagai pria dan label yang tidak tepat sebagai wanita. Sedangkan pada responden 4 ( pria dengan rambut wig ) yang memiliki kumis , output-nya berhasil terdeteksi sebagai pria dengan akurasi di bawah 82 % . Penggunaan atribut masker cukup berpengaruh terhadap menurunnya akurasi. Penggunaan kacamata hitam maupun putih juga cenderung menghasilkan akurasi yang lebih kecil daripada pengujian wajah bagian depan tanpa atribut apapun. Namun pada saat seluruh wajah diberi atribut penutup kepala , mata , hingga mulut memerlukan waktu untuk mendeteksi wajah sebelum menghasilkan akurasi dan pelabelan. Sedangkan pengujian pada wanita berhijab dengan posisi wajah ke depan , serong kanan , dan serong kiri menghasilkan akurasi di atas angka 90 % . Dengan demikian , posisi wajah serta skenario yang dilakukan berpengaruh terhadap output pelabelan gender , akurasi , dan nilai FPS. Gambar 12. Ilustrasi pria yang terdeteksi di depan toilet wanita 7 / 8 Penelitian ini mengusulkan implementasi penerapan program tersebut pada toilet wanita dalam empat fase. Dari proses deteksi wajah , klasifikasi , prediksi , hingga output program. Gambar 12 menunjukkan ilustrasi ketika cleaning service pria atau seorang pria terdeteksi akan memasuki toilet wanita. Alarm berfungsi sebagai peringatan dini ketika masih ada wanita yang menggunakan toilet. Sehingga wanita tersebut dapat berwaspada dan berjaga-jaga terhadap kemungkinan situasi buruk yang akan terjadi. Kemudian penyimpanan pangkasan wajah pria yang terdeteksi dapat menjadi dokumentasi dalam database sistem sebagai bukti yang diperlukan jika memang terjadi kasus kriminal. VII. PENUTUP berhasil ditentukan Hyperparameter CNN untuk mendapatkan model yang terbaik. Hasilnya diperoleh bahwa model CNN yang diusulkan lebih baik daripada arsitektur Yann Lecun et al. , Shang Sung Liew et al. , maupun Fadhlan Hafizhelmi Kamaru Zaman. Akurasi pada pelatihan dan validasi model tersebut mencapai 96 % . Sedangkan akurasi pada pengujian , presisi , recall , dan F1-score mencapai 95 % . Berdasarkan uji coba variasi skenario pada wajah , sudah dapat digunakan untuk memprediksi gender pada program klasifikasi secara real-time dengan akurasi yang cukup baik. Output program menunjukkan bahwa nilai FPS yang dihasilkan sudah cukup cepat menangkap gambar secara real-time kurang dari 20 FPS. Skenario pengujian program secara real-time mampu melakukan proses klasifikasi gender dengan baik pada setiap responden. Akurasi pada program klasifikasi mampu mencapai angka di atas 90 % pada skenario wajah tanpa atribut apapun. Sedangkan pada skenario wajah dengan atribut juga menghasilkan akurasi yang cukup baik dalam memprediksi gender. Namun terdapat beberapa kegagalan klasifikasi gender ketika skenario diujikan pada wajah dengan atribut tertentu. Kemudian program klasifikasi gender secara real-time diilustrasikan penerapannya sebagai inisiasi sistem keamanan dan kenyamanan pada toilet wanita Pada penelitian selanjutnya , disarankan untuk menambah dataset gambar dengan pengumpulan sendiri ( own dataset ) dari berbagai sudut wajah maupun kombinasi dengan dataset dari internet. Sehingga dapat meningkatkan akurasi pada proses pelatihan dan pengujian data. Kemudian prioritas kebersihan toilet menjadi hal utama yang harus diperhatikan oleh pihak berwenang dalam pengelolaan dan pembangunan tempat umum di Indonesia. Namun ketika hal tersebut dapat terwujud , juga perlu isu mengenai keamanan dan kenyamanan dipertimbangkan. Dengan demikian , harapan akan sensitivitas dan responsif gender dapat tercapai dengan baik. Implementasi sistem keamanan toilet wanita tersebut dapat dikembangkan pada penelitian selanjutnya. Usulan penggunaan embedded system seperti Raspberry Pi dapat menggantikan kamera webcam dalam proses deteksi wajah. Sehingga bisa menjadi sistem monitoring untuk dimanfaatkan pada toilet wanita di kemudian hari. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] A. G. B. Dandamudi , G. Vasumithra , G. Praveen , and C. V. Giriraja , " CNN based aerial image processing model for women security and smart Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik surveillance , " in 2020 Third International Conference on Smart Systems and Inventive Technology ( ICSSIT ) , pp. 1009-1017. [ 2 ] A. Swaminathan , M. Chaba , D. K. Sharma , and Y. Chaba , “Gender classification using facial embeddings : A novel approach , ” in 2020 Procedia Computer Science 167 , pp. 2634–2642. [ 3 ] A. Verma and L. Vig , " Using convolutional neural networks to discover cognitively validated features for gender classification , " in 2014 International Conference on Soft Computing and Machine Intelligence , pp. 33-37. [ 4 ] British Broadcasting Corporation. ( 2017 , 3 ) Beijing Park Dispenses Loo Available : Roll https : / / www.bbc.com / news / world-asia-china-39324431. Recognition [ Online ] . Facial using [ 5 ] C. I. Orozco , F. Iglesias , M. E. Buemi , and J. J. Berlles , “Real-time gender recognition from face images using deep convolutional neural network , ” in Institution of Engineering and Technology 7th Latin American Conference on Networked and Electronic Media ( LACNEM 2017 ) , Valparaiso , Chile : 6-7 Nov 2017 , pp. 1074-1077. [ 6 ] D. Chahyati , M. I. Fanany , and A. M. Arymurthy , " Man woman detection in surveillance images , " in 2017 5th International Conference on Information and Communication Technology ( ICoIC7 ) , pp. 1-4. [ 7 ] D. Kristiyani and A. W. Wijayanto , “Preserving Women Public Restroom Privacy using Convolutional Neural Networks-Based Automatic Gender Detection , ” in Proceedings of The International Conference on Data Science and Official Statistics , Nov 2021 , pp. 31-42. [ 8 ] F. H. K. Zaman , “Gender classification using custom Convolutional Neural Networks architecture , ” in International Journal of Electrical and Computer Engineering ( IJECE ) , vol. 10 , no. 6 , pp. 5758-5771. [ 9 ] J. Chen , S. Liu , and Z. Chen , " Gender classification in live videos , " in 2017 IEEE International Conference on Image Processing ( ICIP ) , pp. 1602- 1606. [ 10 ] J. Redmon , S. Divvala , R. Girshick , and A. Farhadi , “You Only Look Once : Unified , real-time object detection , ” in 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , Las Vegas , NV , USA : IEEE , 27-30 Jun 2016 , pp. 779-788. [ 11 ] M. C. Lin , P. Y. Han , Y. H. Fan , and C. H. G. Li , “Development of compound fault diagnosis system for gearbox based on Convolutional Neural Network , ” in Sensors , Oct 2020 , pp. 6169-6183. [ 12 ] M. H. Gauswami and K. R. Trivedi , " Implementation of machine learning for gender detection using CNN on raspberry pi platform , " in 2018 2nd International Conference on Inventive Systems and Control ( ICISC ) , pp. 608-613. [ 13 ] N. Srinivas , H. Atwal , D. C. Rose , G. Mahalingam , K. Ricanek and D. S. Bolme , " Age , gender , and fine-grained ethnicity prediction using convolutional neural networks for the east asian face dataset , " in 2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition ( FG 2017 ) , pp. 953-960. [ 14 ] N. Srivastava , G. Hinton , A. Krizhevsky , I. Sutskever , and R. Salakhutdinov , “Dropout : A simple way to prevent neural networks from overfitting , ” in Journal of Machine Learning Research , Jun 2014 , pp. 1929-1958. [ 15 ] P. Viola and M. Jones , “Rapid object detection using a boosted cascade of simple features , ” in 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , Kauai , HI , USA : IEEE , 8-14 Dec 2001 , pp. 511-518. [ 16 ] R. Rothe , R. Timofte , and L. Van Gool , “DEX : Deep EXpectation of apparent age from a single image , ” in 2015 IEEE International Conference on Computer Vision Workshop ( ICCVW ) , Santiago , Chile : 7-13 Dec 2015 , pp. 252-257. [ 17 ] S. Ioffe and C. Szegedy , “Batch normalization : Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift , ” in International Conference on Machine Learning , Jun 2015 , pp. 448-456. [ 18 ] S.S. Liew , M. K. Hani , S. A. Radzi , and R. Bakhteri , “Gender classification : a Convolutional Neural Network approach , ” in Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences , vol. 24 , pp. 1248-1264. [ 19 ] W. Zhu , et al. ( 2019 ) , “Evolutionary Convolutional Neural Networks Using ABC , ” in Proceedings of the 11th International Conference on Machine Learning and Computing , pp. 156-162. and Health [ Online ] . Available : https : / / www.who.int / news-room / questions-and-answers / item / gender-and- health. ( 2021 , 5 ) Gender [ 20 ] WHO. [ 21 ] Y. Lecun , L. Bottou , Y. Bengio , and P. Haffner , “Gradient-based learning applied to document recognition , ” in Proceedings of the IEEE , vol. 86 , no. 11 , pp. 2278-2324. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Metode Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Gender dengan Deteksi Wajah Desi Kristiyani ( 221810237 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto SST , M.Si Ringkasan— Computer Vision merupakan sub bidang keilmuan dari Artificial Intelligence yang digunakan untuk mengakuisisi , mengolah , memahami , mengambil informasi , dan membuat keputusan. Bidang tersebut dapat digunakan untuk mengolah citra wajah seseorang yang tertangkap kamera dan membuat keputusan tentang identitas gendernya. Permasalahan sensitivitas gender sering terjadi pada toilet wanita karena belum ada inisiasi sistem keamanan dan kenyamanan. Sedangkan penelitian ini mengusulkan pembuatan model klasifikasi gender dengan metode Convolutional Neural Network program klasifikasinya secara real-time yang diujikan dengan skenario atribut pada wajah. Melalui dataset STIS60-WIKI dan bahasa pemrograman Python , penelitian ini berhasil membuat model serta program klasifikasi gender dengan baik. Akurasi model pada data testing mencapai 95 % dan akurasi prediksi gender pada program secara real-time menunjukkan angka yang cukup memuaskan pada berbagai skenario atribut wajah. Harapannya , usulan ini dapat dikembangkan lagi menjadi sistem keamanan dan kenyamanan toilet wanita sebagai kontribusi dalam dunia pendidikan maupun teknologi. ( CNN ) serta Kata Kunci— CNN , Computer Vision , klasifikasi gender , program klasifikasi gender secara real-time.
VII. PENUTUP berhasil ditentukan Hyperparameter CNN untuk mendapatkan model yang terbaik. Hasilnya diperoleh bahwa model CNN yang diusulkan lebih baik daripada arsitektur Yann Lecun et al. , Shang Sung Liew et al. , maupun Fadhlan Hafizhelmi Kamaru Zaman. Akurasi pada pelatihan dan validasi model tersebut mencapai 96 % . Sedangkan akurasi pada pengujian , presisi , recall , dan F1-score mencapai 95 % . Berdasarkan uji coba variasi skenario pada wajah , sudah dapat digunakan untuk memprediksi gender pada program klasifikasi secara real-time dengan akurasi yang cukup baik. Output program menunjukkan bahwa nilai FPS yang dihasilkan sudah cukup cepat menangkap gambar secara real-time kurang dari 20 FPS. Skenario pengujian program secara real-time mampu melakukan proses klasifikasi gender dengan baik pada setiap responden. Akurasi pada program klasifikasi mampu mencapai angka di atas 90 % pada skenario wajah tanpa atribut apapun. Sedangkan pada skenario wajah dengan atribut juga menghasilkan akurasi yang cukup baik dalam memprediksi gender. Namun terdapat beberapa kegagalan klasifikasi gender ketika skenario diujikan pada wajah dengan atribut tertentu. Kemudian program klasifikasi gender secara real-time diilustrasikan penerapannya sebagai inisiasi sistem keamanan dan kenyamanan pada toilet wanita Pada penelitian selanjutnya , disarankan untuk menambah dataset gambar dengan pengumpulan sendiri ( own dataset ) dari berbagai sudut wajah maupun kombinasi dengan dataset dari internet. Sehingga dapat meningkatkan akurasi pada proses pelatihan dan pengujian data. Kemudian prioritas kebersihan toilet menjadi hal utama yang harus diperhatikan oleh pihak berwenang dalam pengelolaan dan pembangunan tempat umum di Indonesia. Namun ketika hal tersebut dapat terwujud , juga perlu isu mengenai keamanan dan kenyamanan dipertimbangkan. Dengan demikian , harapan akan sensitivitas dan responsif gender dapat tercapai dengan baik. Implementasi sistem keamanan toilet wanita tersebut dapat dikembangkan pada penelitian selanjutnya. Usulan penggunaan embedded system seperti Raspberry Pi dapat menggantikan kamera webcam dalam proses deteksi wajah. Sehingga bisa menjadi sistem monitoring untuk dimanfaatkan pada toilet wanita di kemudian hari.
pada toilet wanita karena belum ada inisiasi sistem keamanan dan kenyamanan. Sedangkan penelitian ini mengusulkan pembuatan model klasifikasi gender dengan metode Convolutional Neural Network program klasifikasinya secara real-time yang diujikan dengan skenario atribut pada wajah. Melalui dataset STIS60-WIKI dan bahasa pemrograman Python , penelitian ini berhasil membuat model serta program klasifikasi gender dengan baik. Akurasi model pada data testing mencapai 95 % dan akurasi prediksi gender pada program secara real-time menunjukkan angka yang cukup memuaskan pada berbagai skenario atribut wajah. Harapannya , usulan ini dapat dikembangkan lagi menjadi sistem keamanan dan kenyamanan toilet wanita , klasifikasi gender , program klasifikasi gender secara real-time. VII. PENUTUP berhasil ditentukan Hyperparameter CNN untuk mendapatkan model yang terbaik. Hasilnya diperoleh bahwa model CNN yang diusulkan lebih baik daripada arsitektur Yann Lecun et al. , Shang Sung Liew et al. , maupun Fadhlan Hafizhelmi Kamaru Zaman. Akurasi pada pelatihan dan validasi model tersebut mencapai 96 % . Sedangkan akurasi pada pengujian , presisi , recall , dan F1-score mencapai 95 % . Berdasarkan uji coba variasi skenario pada wajah , sudah dapat
O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O