Kepribadian seseorang mencerminkan identitas individu yang tidak selalu terlihat secara
fisik. Kepribadian atau personality dapat dipengaruhi oleh lingkungan, keluarga, dan bawaan
sejak lahir. Masa emas anak, atau the Golden Age, adalah periode kritis dalam perkembangan
di mana potensi kepribadian harus distimulasi secara optimal untuk menghindari masalah di
masa depan. Kepribadian anak yang terbentuk dari pola asuh di rumah memiliki dampak
signifikan yang terbawa ke lingkungan sekolah, sehingga penting bagi orang tua dan guru
untuk memahami kepribadian anak guna memberikan dukungan yang tepat. Namun, tes
psikologi yang digunakan saat ini untuk menilai kepribadian anak sering kali kurang maksimal
karena durasi yang panjang dan kurangnya persetujuan dari orang tua.
Sebagai solusi, proyek ini mengembangkan sebuah sistem berbasis pembelajaran mesin
yang dapat mengidentifikasi kepribadian anak melalui analisis garis telapak tangan yang
disajikan dalam bentuk aplikasi mobile bernama Persona. Aplikasi ini dirancang untuk
memberikan cara yang lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi kepribadian anak.
Dengan aplikasi ini, diharapkan dapat membantu guru dan orang tua dalam mengenali
kepribadian siswa dan anaknya.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi Persona efektif dalam mengidentifikasi
kepribadian anak dengan tingkat akurasi yang tinggi. Pengujian algoritma deteksi telapak
tangan mencapai akurasi 100%, mAP50 99,5%, dan mAP50-95 97,4%. Algoritma klasifikasi
menunjukkan akurasi 92,3% pada data pelatihan dan 92,2% pada data pengujian untuk model
pertama, serta akurasi 100% pada data pelatihan dan 93,3% pada data pengujian untuk model
kedua. Pengujian sistem deteksi pada aplikasi menunjukkan akurasi sebesar 100% ketika
kondisi di luar ruangan dengan jarak pengambilan gambar 30 cm dan sudut 90°. Pengujian alfa
menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi 100% sesuai fungsinya, pengujian unit mencapai
100%, pengujian beban mengindikasikan bahwa sistem API dapat berjalan efisien pada beban
ringan hingga sedang, namun tidak efisien ketika menghadapi beban berat. Pengujian beta
mendapatkan nilai Koefisien Cronbach Alpha sebesar 0,91, melebihi titik kritis 0,220. Hasil
identifikasi sudah divalidasi oleh guru BK dengan rata-rata sebesar 78,39%. Sementara itu,
validasi dengan membandingkan hasil identifikasi dengan aplikasi lain mendapatkan rata-rata
57,78%. UAT di SD Maria Bintang Laut oleh Guru BK menyatakan bahwa aplikasi Persona
membantu dalam mengidentifikasi kepribadian siswa.
Kata kunci: garis telapak tangan, aplikasi mobile, kepribadian anak, pembelajaran mesin