PENGENALAN EKSPRESI WAJAH PENGGUNA ELEARNING MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN FITUR EKSTRAKSI LOCAL BINARY PATTERN DAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX

Husdi Husdi

Abstract


Pembelajaran eLearning merupakan sistem pembelajaran berbasis elektronik yang terdiri dari berbagai domain teknologi pembelajaran seperti desain, pengembangan, pemanfaatan, pengelolaan, dan penilaian proses dan sumber belajar elektronik, interaksi pemelajar merupakan kelemahan yang harus diperhatikan dalam pembelajaran eLearning, salah satunya dengan pengenalan ekspresi wajah pengguna eLearning. Ekspresi wajah dapat  dikenali berdasarkan perubahan fitur penting wajah sebagai parameter yaitu pada mata, alis, mulut dan dahi


Keywords


eLearning, Fitur Ekstraksi, Klasifikasi, LBP, GLCM, ANN

References


Santosa, Stefanus. 2011. “Isu Krit. Pembelajaran di Perguruan. Tinggi Dengan Pendekatan Berbas. E-Learning, Makalah Disampaikan Dalam Workshop IT bagi Tenaga Pendidik di STAIN Kudus.

Santosa, Stefanus. 2010. " eLearning Research Interest ", Makalah Disampaikan Dalam Workshop Kerjasama Penelitian Antar-Perguruan Tinggi Udinus Dan Utem.

C. Limongelli, F. Sciarrone, M. Temperini, dan G. Vaste. 2006. “Adaptive Learning with the LS-Plan System: A Field Evaluation”, IEEE Trans. Learn. Technol., vol. 2, no. 3, pp. 203–215.

M. Loh, Y. Wong, dan C. Wong.2006. “Facial Expression Recognition for E-learning Systems using Gabor Wavelet & Neural Network”, Sixth IEEE Int. Conf. Adv. Learn. Technologi, pp. 523–525.

P. Ekman .1982.: Emotion in the Human Face. Cambridge - Cambridge University Press.

S. Ghozali, B. Yusuf dan A. Jazidie .2011.“Pengenalan Emosi Akademis menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mendukung Personalisasi Sistem E-learning” Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

M. Loh, Y. Wong dan C. Wong. 2005. “Facial expression analysis in e-learning systems - the problems and feasibility”, Sixth IEEE Int. Conf. Adv. Learn. Technologi.

E. Cerezo, I. Hupont, C. Manresa, J. Varona, S. Baldassarri, F. J. Perales, dan F. J. Seron, “Real-Time Facial Expression Recognition for Natural Interaction” pp. 40–47.

Kuo-An Hwang dan Chia-Hao Yang, “Automated Inattention and Fatigue Detection System in Distance Education for Elementary School Students “,School Students. Educational Technology & Society, 12 (2), 22–35.

Shervan Fekri Ershad, “Texture Classification Approach Based on Combination of Edge & Co-occurrence and Local Binary Pattern”, Int'l Conf. IP, Comp. Vision, and Pattern Recognition, IPCV'11.

Timo Ojala, Matti Pietikäinen and T opi Maenpaa, “Gray Scale and Rotation Invariant T exture Classification with Local Binary Patterns” Machine Vision and Media Processing Unit Infotech Oulu, University of Oulu

Ardianto Eskaprianda, R. Rizal Isnanto dan Imam Santoso, “Deteksi Kondisi Organ Pankreas Melalui Iris Mata Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Perambatan Balik dengan Pencirian Matriks Ko-Okurensi Aras Keabuan “ Transmisi, 13 (1), 2011, 33-38

Adi Purnomo, Sulistyo Puspitodjati, “Aplikasi Pemrograman C# Untuk Analisis Tekstur Kayu Parquet Dengan Menggunakan Metode GreyLevel Co-occurrence Matrix (GLCM)”, Fakultas TeknologiIndustri, Universitas Gunadarma

F. Wave .2009. “Penerapan algoritma Backpropagation untuk klasifikasi musik dengan solo instrumen” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) Yogyakarta.

Cucun Very Angkoso, Ingrid Nurtanio dan I Ketut Eddy Purnama, ” Analisa Tekstur Untuk Membedakan Kista Dan Tumor Pada Citra Panoramik Rahang Gigi Manusia”, Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya, ISSN 2088-4796




DOI: http://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v8i3.58.212-219

Article Metrics

This article has been viewed : 310 times
PDF (Bahasa Indonesia) files viewed : 548 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


View Visitor
 
Free counters!

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.