Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.umsu.ac.id/handle/123456789/30824
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTANJUNG, ROSLINDA-
dc.date.accessioned2026-05-11T07:08:06Z-
dc.date.available2026-05-11T07:08:06Z-
dc.date.issued2026-02-16-
dc.identifier.urihttp://repository.umsu.ac.id/handle/123456789/30824-
dc.description.abstractKecanduan game online menimbulkan dampak negatif terhadap kesehatan mental dan perilaku sosial pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengenalan emosi berbasis Android menggunakan Facial Action Coding System (FACS) dengan fitur ekstraksi citra untuk mendeteksi emosi pengguna secara real time. Sistem dibangun dengan memanfaatkan OpenCV untuk deteksi wajah, dlib untuk identifikasi landmark wajah, serta TensorFlow Lite untuk klasifikasi emosi. Pengujian dilakukan melalui black box testing, evaluasi akurasi menggunakan confusion matrix, dan analisis performa sistem. Hasil menunjukkan sistem mampu mengenali emosi dasar seperti marah, frustasi, sedih, dan tidak senang dengan akurasi yang memadai serta berjalan efektif pada perangkat Android. Kesimpulannya, integrasi FACS dengan ekstraksi citra pada aplikasi Android dapat menjadi solusi non-intrusif untuk membantu pengguna mengenali dan mengelola emosi, sekaligus memberikan kontribusi akademis dan praktis dalam bidang kesehatan mental digital.en_US
dc.publisherumsuen_US
dc.subjectPengenalan Emosien_US
dc.subjectFACSen_US
dc.titleSISTEM PENGENALAN EMOSI PADA PENGGUNA KECANDUAN GAME BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA FACIAL ACTION CODING SYSTEM (FACS) DENGAN FITUR EKSTRAKSI CITRAen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Information Technology

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
SKRIPSI ROSLINDA TANJUNG FINALL (3).pdfFull Text1.02 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.