Jenis kelamin merupakan pensifatan atau pembagian dua jenis kelamin manusia yang ditentukan secara biologis yang bersifat permanen. Salah satu cara membedakan jenis kelamin adalah dengan melihat wajah orang tersebut. Penelitian ini dikembangkan agar dapat mengklasifikasikan jenis kelamin berdasarkan citra wajah khususnya citra wajah orang Indonesia agar mendapatkan akurasi yang cukup baik. Penelitian ini juga membandingkan klasifikasi jenis kelamin antara beberapa model yang telah peneliti buat sebelumnya termasuk dengan menggunakan metode transfer learning dengan menggunakan VGG16 yang sebelumnya telah dikembangkan oleh Karen Simonyan dan Andrew Zisserman dari Universitas Oxford. Nantinya model terbaik pada penelitian ini akan diuji kembali untuk membandingkan antara hasil prediksi model dengan dataset citra wajah orang Indonesia dengan dataset citra wajah orang asing. Hal ini didasari karena peneliti berpendapat bahwa citra wajah orang Indonesia memiliki karakteristik yang cukup berbeda dengan karakteristik wajah orang asing khususnya orang Eropa. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model transfer learning dengan menggunakan dataset orang Indonesia memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan model transfer learning dengan menggunakan dataset orang asing.
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Gender Classification, Transfer Learning, VGG16.