Implementasi MTCNN dan Transfer Learning Model DeepFace untuk Prediksi Kepribadian Berbasis Video
DOI:
https://doi.org/10.62411/tc.v24i3.13084Abstract
Kepribadian adalah aspek penting yang mempengaruhi pilihan hidup, karir, kinerja, kesehatan, dan juga preferensi atau keinginan seseorang. Model Big-Five Personality adalah yang paling umum, namun pengukurannya masih secara konvensional melalui kuesioner, hal ini memiliki beberapa keterbatasan seperti adanya potensi manipulasi jawaban oleh responden sehingga mempengaruhi hasil dari pengukuran kepribadian tersebut. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem untuk melakukan pengukuran atau prediksi kepribadian menggunakan Deep Learning untuk mendeteksi kepribadian berdasarkan ekspresi wajah dalam sebuah video perkenalan. Model yang dikembangkan mencapai akurasi 90.04% dengan loss terendah 9.95%, menunjukkan kemampuannya dalam memprediksi kepribadian secara konsisten. Sistem ini dibangun dengan framework Flask dan mampu menghasilkan prediksi kepribadian seseorang. Dengan demikian penggunakan Deep Learning berpotensi menjadi alat yang efektif dalam pengembangan teknologi di bidang psikologi, menjadikannya alat yang transformatif untuk mengukur kepribadian seseorang dengan lebih efektif di masa depan. Keywords - Big-Five Personality, Deep Learning, MTCNN, DeepFace, deteksi kepribadianDownloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Shandy Ilham Alamsyah, Salamun Rohman Nudin

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
License Terms
All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:
1. Attribution
Readers and users are free to:
-
Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.
-
Adapt – Remix, transform, and build upon the material.
As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.
2. Non-Commercial Use
-
The material cannot be used for commercial purposes.
-
Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.
3. Rights of Authors
-
Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.
-
Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.
4. No Additional Restrictions
-
The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.
5. Disclaimer
-
The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.
-
The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.
For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/










