Pengembangan Aplikasi Emoticon Recognition dan Facial Recognition menggunakan Algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH) dan Convolutional Neural Network (CNN)

Pada zaman modern sekarang teknologi facial recognition sudah dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari, akan tetapi teknologi ini masih memiliki satu masalah besar yaitu deepfake, dimana sebuah deepfake dapat mengelabui sistem keamanan yang dikembangkan berbasis facial recognition, salah satu aspek wajah yang belum dapat di replikasi dengan sempurna oleh deepfake adalah emosi yang dapat dilihat berdasarkan ekspresi wajah, oleh karena itu emosi dapat digunakan sebagai sebuah alat untuk mendeteksi sebuah deepfake, oleh karena itu dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi wajah dan emosi secara bersamaan untuk menambahkan keamanan teknologi facial recognition, penulis berhasil mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat melakukan emotion recognition dan facial recognition secara bersamaan menggunakan algoritma LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dengan data yang didapatkan menggunakan teknik purposive sampling untuk aspek facial recognition dengan keakuratan 67.5%  dan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) dengan menggunakan dataset FER2013 (Facial emotion Recognition 2013) untuk aspek emotion recognition dengan keakuratan 58.4%, menggunakan metode CRISP-DM yang dapat menghasilkan rata-rata keakuratan sebesar 63%, diakarenakan belum banyak penelitian yang menggabungkan facial recognition menggunakan algoritma LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dengan emotion recognition menggunakan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) secara bersamaan.