ABSTRAK
Studi arah tatapan mata adalah salah satu masalah yang cukup menantang dalam bidang computer vision. Pengetahuan akan arah tatapan mata dapat memberikan informasi berharga yang dapat dimanfaatkan untuk berbagai macam keperluan di beberapa bidang lainnya. Dalam paper ini nantinya akan meneliti arah tatapan mata menggunakan average pooling convolutional neural network dengan menggunakan dataset CAVE (Columbia Gaze Dataset). Convolutional neural netwok merupakan sebuah bidang keilmuan dalam bidang machine learning yang akhir-akhir ini berkembang dan sangat baik untuk mengklasifikasi citra. Nantinya, paper ini akan menganalisa dan membandingkan hasil F1 score dan weighted kappa (w-kappa) score dari klasifikasi dengan menggunakan 3 dan 9 kelas. Dengan menggunakan channel RGB sebagai gambar input, menghasilkan hasil yang lebih baik daripada menggunakan greyscale. Dan juga dengan seen responden dataset menghasilkan hasil yang juga lebih baik daripada unseen responden dataset.