ABSTRAK Nama : Azmi Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pengenalan Emosi Pada Gambar Menggunakan ResNet Manusiamampumengenaliobjekpadagambardenganmudah,tetapitugasinitidak mudah dilakukan untuk komputer. Pengenalan objek dalam gambar oleh komputer mendapatkan hasil terbaik menggunakan Deep Learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network. Manusia juga meiliki reaksi emosional terhadap gambar yang diamati. Namun, reaksi emosional yang ditimbulkan bersifat subjektif, maka dataset yang confidently labelled sulit didapatkan. Sedangkan, penggunaan Deep Learning membutuhkan data yang besar. Selain itu, dalam melakukan pengenalan emosi visual juga terdapat bermacam rangsangan visual yang dapat mempengaruhi emosi manusia dari warna, tekstur, hingga isi objek dalam gambar. Penelitian ini mencoba mengatasi masalah tersebut dengan mengimplementasikan dan menganalisis metode Transfer Learning dari dataset besar seperti ImageNet. Penulis juga mengeksplorasi cara mengatasi ketidakseimbangan kelas pada dataset emosi yang digunakan, melihat hasil fine-tuning parameter di beberapa bagian pretrained network, menguji penggunaan regularisasi pada network, dan memanfaatkan fitur spesifik dan fitur umum yang didapatkan dari Transfer Learning menggunakan metode ensemble dalam melakukan pengenalan emosi visual. Hasil penelitian ini menunjukan fitur umum (low-level feature) dan fitur spesifik (high-level feature) yang didapatkan dari pengenalan objek ImageNet dapat ditransfer atau dimanfaatkan dengan baik untuk pengenalan emosi visual. Kata Kunci: Emosi, Transfer Learning, Convolutional Neural Network