Apa itu Teachable Machine?

Posted by: Administrator | 23/07/2025 | Kategori: Tutorial | 98 kali dibaca | Rating: 123

### **Tutorial PictoBlox: Deteksi Wajah dengan Google Teachable Machine untuk Anak SMP**

Halo, teman-teman SMP! Kali ini kita akan belajar membuat proyek seru di PictoBlox menggunakan Google Teachable Machine untuk deteksi wajah. Kita akan buat model yang bisa membedakan ekspresi wajah, misalnya "senyum" atau "tidak senyum". Proyek ini seperti game atau alat pengenal emosi sederhana. Cocok untuk kalian yang baru belajar coding, karena kita pakai blok-blok mudah seperti main Lego. Tutorial ini diadaptasi dari panduan mask identifier, tapi kita ubah jadi deteksi ekspresi wajah.

**Alat yang Dibutuhkan:**
- Komputer/laptop dengan kamera (webcam) yang berfungsi.
- PictoBlox (unduh gratis di https://thestempedia.com/product/pictoblox).
- Koneksi internet bagus.
- Tidak perlu alat tambahan, cukup wajah kalian sendiri!

**Tips untuk Kalian:**
- Kerjakan langkah demi langkah, jangan buru-buru.
- Kalau stuck, tonton video tutorial di YouTube seperti "Using Teachable Machine Models with PictoBlox" untuk visual.
- Pastikan kamera kalian bersih dan cahaya cukup agar model akurat.

#### **Langkah 1: Buat Model di Google Teachable Machine**
1. Buka situs https://teachablemachine.withgoogle.com/ di browser kalian.
2. Klik **Get Started**, lalu pilih **Image Project** (proyek gambar).
3. Ubah nama kelas:
   - Kelas 1: Ganti jadi "Tidak Senyum" (atau "Netral").
   - Kelas 2: Ganti jadi "Senyum".
   - Kalau mau lebih seru, tambah kelas ketiga seperti "Sedih" dengan klik **Add a class**.
4. Latih model dengan gambar:
   - Klik **Webcam** di kelas "Tidak Senyum".
   - Tekan **Hold to Record** dan ambil 40-50 foto wajah kalian tanpa senyum (wajah biasa saja).
   - Pindah ke kelas "Senyum", ambil 40-50 foto sambil senyum lebar.
   - Lakukan sama untuk kelas lain jika ada.
5. Klik **Train Model** (latih model). Tunggu beberapa menit sampai selesai.
6. Tes model: Klik **Preview**, hadapkan wajah kalian ke kamera. Lihat apakah model bisa bedakan "Senyum" atau "Tidak Senyum" dengan benar (lihat persentase kepercayaan).

#### **Langkah 2: Ekspor Model**
1. Setelah tes oke, klik **Export Model**.
2. Di jendela pop-up, klik **Upload my model**.
3. Salin link yang muncul (link sharable). Simpan link ini, ya!

#### **Langkah 3: Siapkan PictoBlox**
1. Buka PictoBlox, pilih **File > New Project**.
2. Di menu atas, pilih board **evive** (atau board lain jika kalian punya hardware, tapi cukup evive untuk simulasi).
3. Klik **Add Extension** (ikon plus), cari dan pilih **Machine Learning** extension. Tunggu sampai blok ML muncul.

#### **Langkah 4: Impor Model ke PictoBlox**
1. Di palet blok Machine Learning, klik **Load Model**.
2. Tempel link dari Teachable Machine tadi, lalu klik **Load Model** lagi.
3. Tunggu sampai model terload. Kalau sukses, kalian akan lihat blok seperti "identify class" siap dipakai.

#### **Langkah 5: Buat Script Sederhana di PictoBlox**
1. Pilih sprite default (misalnya Tobi, si robot lucu). Kalau mau, tambah sprite baru seperti kotak persegi untuk "kotak deteksi".
2. Nyalakan kamera: Tarik blok **when green flag clicked** dari Events.
3. Tambah blok **turn ON video on stage with 0% transparency** dari Looks (untuk tampilkan kamera di stage).
4. Analisis gambar: Tambah blok **analyze image from camera** dari Machine Learning.
5. Deteksi kelas: Gunakan blok **if then else** dari Control.
   - Di kondisi: **class = "Senyum"** (gunakan blok **get class** dari ML).
   - Jika ya: Buat sprite **say "Kamu lagi senyum nih!" for 2 seconds** dari Looks.
   - Jika tidak: **say "Wajah netral, yuk senyum!" for 2 seconds**.
6. Buat loop: Bungkus semuanya di blok **forever** agar terus deteksi.
7. Tambah efek seru: Kalau "Senyum", tambah blok **change color effect by 25** atau mainkan suara lucu dari Sound.

Contoh script lengkap (bayangkan blok-blok ini ditumpuk):
```
when green flag clicked
turn ON video on stage with 0% transparency
forever
  analyze image from camera
  if get class = "Senyum" then
    say "Senyum terdeteksi!" for 2 seconds
    play sound "happy"
  else
    say "Tidak senyum, yuk coba lagi!" for 2 seconds
```

#### **Langkah 6: Uji dan Jalankan Proyek**
1. Klik bendera hijau (green flag) untuk mulai.
2. Hadapkan wajah kalian ke kamera. Coba senyum dan lihat apa sprite bereaksi!
3. Kalau kurang akurat, kembali ke Teachable Machine dan tambah lebih banyak foto untuk latih ulang.
4. Simpan proyek: **File > Save**. Bagikan ke teman atau guru kalian.

#### **Ide Pengembangan untuk Kalian**
- Tambah level: Kalau deteksi "Sedih", buat sprite gerak ke atas seperti menghibur.
- Hubungkan dengan hardware: Kalau punya evive atau Arduino, buat LED nyala saat senyum.
- Eksperimen: Coba deteksi wajah dengan masker seperti di tutorial asli, atau bedakan umur/gender dengan extension Face Detection built-in PictoBlox.

Proyek ini mengajarkan kalian tentang AI dan machine learning sederhana. Kalau ada kesulitan, tanya orang tua atau cari video di YouTube seperti "AI Face Recognition System with PictoBlox". Selamat mencoba, semangat belajar coding! ????

Share:

KATEGORI

• Biografi (3)
• Teknologi (4)
• Tutorial (3)

POST POPULER

POST TERBARU