ABSTRAK Nama : Siska Pebiana Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Peningkatan Akurasi Pengenalan Komponen Wajah Untuk Pengenalan Emosi Dasar Menggunakan Ekspresi Wajah Mengenali emosi dasar seseorang melalui analisa komponen wajah bukanlah hal yang mudah. Untuk itu sampai saat ini penelitian pada bidang ini masih terus berkembang, seperti penelitian ini yang terinspirasi dari pekerjaan yang telah dikembangkan lebih dahulu oleh Dewiyanti (2018). Adapun kontribusi utama pada penelitian ini adalah meningkatkan akurasi pengenalan komponen wajah menggunakan pendekatan yang lebih mendalam dari ciri geometris yang sebelumnya digunakan yakni dengan menambahkan beberapa definisi ciri lain seperti rasio jarak pada alis dalam, hidung dan juga mata serta dengan menggunakan perhitungan tambahan dalam proses untuk mendapatkan nilai eccentricity. Selain itu hal lain yang dilakukan adalah melakukan training ulang AAM (Active Appearance Model) menggunakan dataset HELEN yang lebih representatif sehingga mendapatkan model yang lebih baik. Disamping itu juga dilakukan penambahan proses perbaikan kualitas citra sebelum proses fitting AAM. Dengan menggunakan semua kombinasi tersebut pada sistem pengenalan komponen wajah, penelitian ini mampu menghasilkan hasil akurasi yang lebih baik pada dataset yang sama yakni CK+ dari akurasi penelitian sebelumnya oleh Dewiyanti (2018) sebesar 97.99% menjadi sebesar 98.95% dan pada dataset lain seperti MUG dengan akurasi sebesar 93.18% serta akurasi sebesar 94.58% untuk dataset IMED yang pada penelitian sebelumnya belum diujicobakan. Kata Kunci: Pengenalan Komponen Wajah, Ciri Geometris, Active Appearance Model.