Kajian Pengenalan Ekspresi Wajah menggunakan Metode PCA dan CNN

Pengenalan ekspresi wajah secara cepat menjadi bagian penting dalam sistem komputer dan interaksi antar manusia dan komputer karena cara yang paling ekspresif dalam menunjukkan emosi sebagai manusia adalah melalui ekspresi wajah. Dalam kajian ini, pengenalan eskpresi wajah dipelajari melalui beberapa aspek yang berhubungan dengan wajah itu sendiri. Ketika eskpresi wajah berubah, lekukan pada wajah seperti alis, hidung, bibir dan mulut akan otomatis berubah. Dalam kajian ini, akan dibahas mengenai sistem pengenalan ekspresi wajah secara realtime menggunakan metode PCA dan CNN. Dimana metode PCA yang akan digunakan untuk pengektraksi fitur adalah metode Eigenfaces sedangkan untuk pengklasifiksian akan menggunakan metode CN

REAL-TIME CLASSIFICATION OF FACIAL EXPRESSIONS USING A PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Classification of facial expressions has become an essential part of computer systems and human-computer fast interaction. It is employed in various applications such as digital entertainment, customer service, driver monitoring, and emotional robots. Moreover, it has been studied through several aspects related to the face itself when facial expressions change based on the point of view or perspective. Facial curves such as eyebrows, nose, lips, and mouth will automatically change. Most of the proposed methods have limited frontal Face Expressions Recognition (FER), and their performance decrease when handling non-frontal and multi-view FER cases.  This study combined both methods in the classification of facial expressions, namely the Principal Component Analysis (PCA) and Convolutional Neural Network (CNN) methods. The results of this study proved to be more accurate than that of previous studies. The combination of PCA and CNN methods in the Static Facial Expressions in The Wild (SFEW) 2.0 dataset obtained an accuracy amounting to 70.4%; the CNN method alone only obtained an accuracy amounting to 60.9%

Rancangan Perilaku Belanja Customer pada E-marketplace dengan algoritma Hybrid Improved Tabu Search untuk optimasi Association Rule Mining (FP-Growth)

Kebiasaan seseorang dalam melakukan transaksi belanja pada suatu e-marketplace mempunyai suatu pola kesamaan memilih produk yang sama. Association Rule Mining merupakan salah satu teknik  menambang data informasi yang berguna dalam mengidentifikasi kebiasaan tersebut. Kegiatan transaksi dirancang untuk mempermudah pelanggan dalam menentukan produk belanja sesuai kebutuhan  yang diinginkan dengan tujuan kenyamanan berbelanja, terutama kemudahan dalam memberi masukan relasi produk sebagai rekomendasi berdasarkan konsumen lain pada umumnya. Penelitian ini menentukan pola perilaku belanja pelanggan pada E-marketplace dengan bantuan  Hybrid Improved Particle Swarm Optimization integrasi dengan Tabu Search dan Association Rule Mining dengan algoritma FP Growth dalam menentukan kebiasaan berbelanja pelanggan