Pengenalan Emosi Berdasarkan Ekspresi Mikro Menggunakan Metode Local Binary Pattern

Emosi dasar manusia telah banyak diteliti secara lintas budaya, salah satunya dengan menggunakan ekspresi wajah. Melalui ekspresi mikro pada wajah dapat diketahui emosi bahkan psikologi seseorang. Ekspresi dasar bersifat universal artinya anak kecil atau orang buta dapat mengetahui atau membentuk ekspresi dasar. Ekspresi mikro merupakan ekspresi yang muncul secara halus dan tidak disadari. Ekspresi mikro sangat sulit atau bahkan tidak dapat disembunyikan. Pada umumnya dibutuhkan pakar untuk dapat mengetahui kemunculan ekspresi mikro pada wajah dan diambil kesimpulan emosi yang diperlihatkan dari ekpresi mikro. Penelitian ini menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) untuk mendapatkan fitur-fitur ekpresi mikro pada wajah dan melakukan klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbour (K-NN) untuk proses pengenalan emosi berdasarkan ekspresi mikro. Proses pengenalan wajah dilakukan dengan mengambil area wajah dari citra kemudian diproses dengan metode LBP dan diklasifikasikan menggunakan metode K-NN. Hasil pengujian penentuan nilai k pada metode klasifikasi K-NN menunjukkan bahwa saat k bernilai 5 dan 7 mampu mengenali emosi berdasarkan ekspresi mikro dengan akurasi 56,03%. Hasil pengujian penentuan nilai R dan nilai P pada metode LBP dengan nilai k = 5 menunjukkan peningkatan akurasi dalam pengenalan emosi menjadi 63,83%. Hasil pengujian pada ukuran dimensi citra dengan menggunakan nilai k=5, R=2 dan P=8 menunjukkan bahwa ukuran dimensi citra yang menghasilkan akurasi terbaik yaitu 200x200 piksel dengan nilai akurasi 63,83%. Hasil pengamatan dengan menggunakan tiga metode pencarian jarak pada klasifikasi K-NN menunjukkan bahwa metode perhitungan jarak Manhattan mampu meningkatkan akurasi dalam pengenalan emosi menjadi 70,21%