PENGARUH AUGMENTASI DATA TERHADAP UNJUK KERJA MODEL PENDETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN CNN - Harjanto, Imadudin; Amirudin, Muhammad; Margono, Margono (PROSIDING SENANTIAS: Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, 2023)
Kecerdasan buatan saat ini menjadi sangat penting dalam membantu tugas-tugas manusia. Salah satu implementasi kecerdasan buatan adalah menggunakan Deep Learning. Penerapannya salah satunya adalah dalam mendeteksi masker wajah secara otomatis. Dalam Deep learning, pendeteksian masker wajah dilakukan dengan mengenali pola-pola wajah yang memakai masker dan tidak memakai masker melalui pembelajaran yang sangat komplek pada lapisan-lapisan jaringan syaraf tiruan. Untuk mendukung kompleksitas tersebut, diperlukan dataset yang cukup besar. Kendala yang umum ditemui adalah kurangnya dataset karena berbagai macam penyebab. Penelitian ini mencoba menganalisa penambahan proses augmentasi secara langsung data pada proses pembelajaran dataset untuk meningkatkan unjuk kerja model CNN yang di bangun melalui framework Keras. dari percobaan diperoleh hasil augmentasi meningkatkan aspek generalisasi system, yaitu kemampuan model dalam menerima data baru dengan akurasi yang lebih baik. Namun disisi lain penerapan augmentasi data menyebabkan meningkatnya durasi proses pembelajaran dan terdapat sedikit penurunan akurasi Kata Kunci: Data Augmentation, Deep Learning, Masker, Deteksi, Kecerdasan Buatan