Estimasi Dimensi Kepribadian Melalui Analisis Citra Ekspresi Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network

Kepribadian merupakan salah satu aspek penting yang memengaruhi perilaku, cara berpikir, serta pola interaksi seseorang dalam berbagai situasi. Perkembangan teknologi pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan membuka peluang untuk mengembangkan sistem yang mampu mengestimasi dimensi kepribadian melalui analisis ekspresi wajah secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model estimasi dimensi kepribadian berdasarkan citra ekspresi wajah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dataset citra wajah yang merepresentasikan berbagai ekspresi, proses prapengolahan citra yang mencakup deteksi wajah, normalisasi ukuran citra, dan augmentasi data, kemudian dilanjutkan dengan proses pelatihan model CNN untuk mempelajari karakteristik visual yang berkaitan dengan ekspresi wajah. Model yang dihasilkan selanjutnya diuji menggunakan data yang tidak terlibat pada proses pelatihan untuk mengukur kemampuan generalisasi model. Kinerja sistem dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil penelitian diharapkan menunjukkan bahwa pendekatan Convolutional Neural Network mampu mengekstraksi fitur-fitur visual dari ekspresi wajah secara efektif sehingga dapat digunakan sebagai dasar dalam mengestimasi dimensi kepribadian. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi terhadap pengembangan teknologi computer vision dan kecerdasan buatan, khususnya pada bidang analisis perilaku manusia, sistem pendukung keputusan, serta aplikasi interaksi manusia dan komputer yang lebih adaptif. Kata kunci: Estimasi Kepribadian, Citra Ekspresi Wajah, Pengolahan Citra Digital, Convolutional Neural Network, Computer Vision, Kecerdasan Buatan.