Pendeteksian Golongan Usia Secara Real Time Pada Individu Menggunakan Teknik Pengolahan Citra dan Deep Learning Yang Tersonifikasi

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksian golongan usia dan jenis kelamin secara real-time menggunakan Teknik pengolahan citra dan deep learning yang canggih. Dengan memanfaatkan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) dan pustaka OpenCV, sistem ini mampu mendeteksi wajah serta mengidentifikasi usia dan jenis kelamin individu dengan akurat. Data latih yang digunakan melibatkan empat subjek individu, dengan dua subjek pria dan dua subjek wanita. Metode penelitian yang telah dirumuskan diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi wajah dan mengklasifikasikan usia serta jenis kelamin dengan baik dalam berbagai kondisi. Saran untuk pengembangan lebih lanjut termasuk melibatkan lebih banyak subjek dalam proses pelatihan, menggunakan dataset yang lebih besar dan beragam, serta melakukan optimisasi pada arsitektur model CNN.