Klasifikasi Rentang Usia Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network

Authors

  • Fazila Nazifa Edilia Universitas Negeri Sumatera Utara
  • Tiara Amanda Lestari Universitas Negeri Sumatera Utara
  • M. Rifqi Arrafi Universitas Negeri Sumatera Utara
  • Fauhan Alfarizi Saragih Universitas Negeri Sumatera Utara
  • Adli Rahman Harun Harahap Universitas Negeri Sumatera Utara
  • Mhd. Furqan Universitas Negeri Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.53513/jursi.v5i1.12424

Keywords:

Klasifikasi Usia, Citra Wajah, Convolutional Neural Network, MobileNetV2, Transfer Learning

Abstract

Klasifikasi usia berbasis citra wajah memegang peran krusial dalam berbagai bidang, mulai dari sistem keamanan hingga analisis pasar digital. Dalam studi ini, dikembangkan pendekatan klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 untuk mengkategorikan usia ke dalam empat kelompok: anak, remaja, dewasa, dan lansia. Sebanyak 3.250 citra wajah dari platform Kaggle diproses melalui tahap normalisasi dan augmentasi guna meningkatkan variasi dan mengurangi overfitting. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dibangun dengan teknik transfer learning ini mencapai akurasi 84% pada data validasi, dengan performa terbaik di kelas dewasa. Namun demikian, kelas dengan data lebih sedikit menunjukkan kinerja lebih rendah, mengisyaratkan perlunya penanganan khusus untuk ketidakseimbangan data. Temuan ini memperkuat potensi CNN untuk klasifikasi usia, sekaligus menyoroti pentingnya strategi data yang lebih berimbang.

References

I. Ekawati, F. Nidya, R. Putra, M. Sumadyo, and R. Nugroho, “Deteksi Emosi Menggunakan Convolutional Neural Network Berdasarkan Ekspresi Wajah,” vol. 5, no. 1, pp. 73–82, 2025.

N. Chalista et al., “Identifikasi Pengenalan Wajah Berdasarkan Jenis Kelamin Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” vol. 6, no. 1, 2024, doi: 10.37802/joti.v6i1.694.

A. Zein, “MEMPREDIKSI USIA DAN JENIS KELAMIN MENGGUNAKAN,” vol. 30, no. 1, pp. 1–7, 2021.

A. Yusuf, R. C. Wihandika, and C. Dewi, “Klasifikasi Emosi Berdasarkan Ciri Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network,” vol. 3, no. 11, 2021.

M. S. Negara, M. Irzan, A. Dia, and F. Bimantoro, “Implementasi Convolutional Neural Network pada Multi -label Classification Wajah Manusia Berdasarkan Usia , Gender , dan Ras,” vol. 11, no. 2, pp. 135–145, 2024.

Niasiska, H. AR., and H. Budiati, “Klasifikasi Usia Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Algoritma You Only Look Once Age Classification Based on Face Image Using You Only Look Once Algorithm,” vol. 13, no. 105, pp. 996–1003, 2024.

J. Mu, M. Adrezo, and A. N. Haikal, “Identifikasi Wajah Asli dan Buatan Deepfake Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Identifying Deepfake Generated Faces and Real Faces Using Convolutional Neural Network,” vol. 13, no. 1, pp. 45–50, 2024, doi: 10.34148/teknika.v13i1.705.

D. Jhon, R. Hutauruk, and A. A. Hendharsetiawan, “Pendeteksian Wajah Bermasker Berbasis Android Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network ( CNN ),” vol. 3, no. 2, pp. 207–216, 2022.

N. Dewi and F. Ismawan, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Sistem Pengenalan Wajah,” vol. 14, no. 1, pp. 34–43, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.8989.

Sriyati; Arief Setyanto; Emha Taufiq Luthfi, “Literature Review : Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma,” vol. 8, no. 2, 2020.

E. Y. Christin and Y. Wahyuningsih, “IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PENGENALAN EKSPRESI WAJAH UNTUK ANAK USIA DINI,” pp. 1–8.

M. F. Naufal, S. F. Kusuma, U. Surabaya, P. Korespondensi, and T. Learning, “PENDETEKSI CITRA MASKER WAJAH MENGGUNAKAN CNN DAN TRANSFER,” vol. 8, no. 6, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202185201.

D. Aldiani et al., “Implementasi algoritma cnn dalam sistem absensi berbasis pengenalan wajah,” pp. 197–202, 2022.

C. Cahyaningtyas, C. Gudiato, and M. Sari, “Deteksi Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” vol. 15, no. 1, pp. 138–145, 2025.

E. S. Akhmad Solikin, Sistem Cerdas Deteksi Mengantuk pada Pengemudi Ekstraksi Fitur Wajah Menggunakan Deep Learning. Penerbit Adab, 2020.

A. Syahputra, R. Riansyah, D. A. Aptanta, and M. Farhan, “Klasifikasi Jenis Bunga Iris Menggunakan Algoritma Klasifikasi Tradisional,” vol. 4, 2025.

A. R. Siregar and M. Furqan, “Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing Classification of Scholarships for Students in Schools Using the Naïve Bayes Method Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing,” vol. 7, no. 1, pp. 278–289, 2025.

D. Anisa, “JURNAL RISET SISTEM INFORMASI KLASIFIKASI CITRA JENIS KULIT WAJAH DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) RESNET-50,” vol. 1, no. 3, pp. 2–8, 2024.

M. Nurkhasanah, “Klasifikasi Penyakit Kulit Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” vol. 18, no. 2, pp. 183–190, 2021.

P. Y. Saputra, Deep Learning: Teori, Algoritma, dan Aplikasi. banten: PT SADA KURNIA PUSTAKA, 2025.

Downloads

Published

2026-01-26

Issue

Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026

Section

Articles

License

Copyright (c) 2026 Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)

Creative Commons License

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