## IDENTIFIKASI EMOSI BERDASARKAN ACTION UNIT MENGGUNAKAN METODE BÉZIER CURVE
Puji Aswari, Nova Eka Diana Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas YARSI Jl. Let. Jend. Supraptro, Cempaka Putih, Jakarta 10510 Email: aswari.puji@gmail.com; nova.diana@yarsi.ac.id
Abstrak -- Ekspresi wajah menjadi bahasa yang universal. Bahkan perubahan ekspresi wajah dapat membantu pengambilan  keputusan.  Pada tahun 1972, Paul Ekman mengklasifikasikan emosi dasar manusia ke dalam enam jenis: senang, sedih, terkejut, marah, takut, dan jijik. Kemudian Ekman dan Wallace Friesen mengembangkan sebuah alat untuk mengukur pergerakan pada wajah yang disebut Facial  Action  Coding  System  (FACS).  FACS  menentukan  ekspresi  wajah  berdasarkan  pergerakan otot  wajah,  yang  diistilahkan  Action  Unit  (AU).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  emosi tertarik yang dialami seseorang berdasarkan AU yang telah ditentukan oleh Paul Ekman dengan cara membandingkan dua  buah citra, yaitu  citra  wajah  tanpa ekspresi dan citra wajah berekspresi.  Hasil penelitian  ini  memperoleh  sebuah  aplikasi  yang  mampu  mengidentifikasi  emosi  tertarik  dengan akurasi  sebesar  80%,  True  Positive  Rate  80%,  dan  True  Negative  Rate  80%.  Dengan  adanya penelitian  ini  diharapkan  dapat  diketahui  karakteristik  action  unit  yang  membentuk  emosi  tertarik, juga memberikan masukan bagi proses evaluasi belajar mengajar mata kuliah pemrograman.
Kata kunci: emosi, action unit, identifikasi emosi
Abstract -- Face expression is universal language. In fact, face expression can help decision making. In  1972,  Paul  Ekman  classified  basic  human  emotion  into  six:  happy,  sad,  surprised,  angry,  afraid, and  disgust.  Then,  Ekman  and  Wallace  Friesen  develop  a  tool  to  measure  movement  of  facial muscles called Facial Action Coding System (FACS). It determines facial expression based on facial muscles movement, called Action Unit (AU). This research aims to find excited emotion based on AU which has determined by Paul Ekman, by comparing two facial images, neutral face and expression face. We crop those images so we had face-only images, get the curve using Bézier Curve, calculate the  distance  using  Euclidean  Distance,  check  the  rules  using  Inference  Rules,  and  sum  the  weight from  every  face  features.  From  this  study,  we  obtained  an  application  that  has  80%  accuracy,  80% True  Positive  Rate,  and  80%  True  Negative  Rate.  With  this  application,  we  expect  to  know  the characteristics  of excited emotion, and give  advices  for evaluation  of teaching and  learning process in programming courses.
Keywords: emotion, action unit, emotion identification

## PENDAHULUAN
Menurut Hockenbury & Hockenbury, sebagaimana  dikutip  oleh  Cherry  (Cherry,  2015), emosi  adalah  kondisi  psikologis  yang  kompleks yang  melibatkan  tiga  komponen  yang  berbeda: pengalaman  subjektif,  respon  fisiologis,  dan perilaku  atau  respon  ekspresif.  Pengalaman subjektif  adalah  emosi  yang  dialami  seseorang berkaitan  tentang  pengalaman  atau  keadaan tertentu.  Para  periset  di  bidang  psikologi mempercayai bahwa setiap orang memiliki respon emosi  yang  berbeda  terhadap  suatu  keadaan. Emosi  tersebut  dapat  menjadi  kompleks  atau sukar  didefinisikan.  Respon  fisiologis  yang  terjadi ketika  emosi  terbentuk  atau  berubah  misalnya rasa  mual  atau  tubuh  mengeluarkan  keringat dingin  karena  cemas,  bahkan  menangis  karena bahagia. Sedangkan respon ekspresif yang terjadi ketika emosi  terbentuk atau berubah  dapat  dilihat
dengan jelas melalui  bahasa tubuh atau perubahan ekspresi wajah.
Pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan dengan  mendeteksi  emosi  seseorang.  Psikiater dapat menentukan pasien menderita kelainan jiwa melalui  beberapa  indikator.  Salah  satunya  adalah melalui kecepatan perubahan emosi yang disertai dengan perubahan ekspresi wajah yang dilakukan oleh  orang  tersebut.  Pihak  kepolisian  dapat mengetahui seorang tersangka sedang berbohong atau  berkata  jujur  ketika  wawancara  dengan penyidik  dengan  melihat  perubahan  mimik  wajah tersangka,  sehingga  dapat  ditentukan  tindakan yang tepat.
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk terus  menggali  perkembangan  emosi  manusia. Salah  satunya  adalah  penelitian  yang  dilakukan oleh  Paul  Ekman,  psikolog  Amerika,  pada  tahun 1972.  Paul  Ekman  mengklasifikasikan  emosi
dasar  manusia  ke  dalam  enam  jenis:  senang, sedih,  terkejut,  marah,  takut,  dan  jijik.  Kemudian Ekman  dan  Wallace  Friesen  mengembangkan sebuah  alat  untuk  mengukur  pergerakan  pada wajah  yang  disebut Facial  Action  Coding  System (FACS) (Tong etc ., 2007)..
FACS  menjadi  salah  satu  alat  untuk mendeteksi ekspresi wajah manusia (Paul Ekman Group,  2015).  Sistem  ini  memetakan  pergerakan otot  wajah  ke  dalam Action  Unit (AU).  AU  terdiri dari  46  jenis.  Beberapa  diantaranya  adalah kenaikan  alis  bagian  dalam  (AU1)  dan  kenaikan dagu  (AU17).  Pergerakan  beberapa  otot  pada wajah  dapat  menghasilkan  sebuah  ekspresi  dan beberapa  ekspresi  dapat  menghasilkan  sebuah emosi.

## KAJIAN PUSTAKA

## Action Unit
Action  Unit adalah  penentu  terbentuknya sebuah  ekspresi  dalam Facial  Action  Coding System (FACS).  Paul  Ekman  &  Wallace  Friesen menciptakan  AU  untuk  memetakan  pergerakan yang terjadi pada otot wajah. Total terdapat 46 AU dalam  FACS  (Robotics  Institute  Carnegie  Mellon University, 2002).
Penentuan fitur wajah yang mempengaruhi  perubahan  ekspresi  didasarkan pada citra dijital 8 mahasiswa dengan emosi yang sama,  yaitu  emosi  tertarik.  Setiap  mahasiswa diminta  untuk  berfoto  lima  kali  dengan  ekspresi tersebut. Berdasarkan pengamatan dari kumpulan citra 8 orang mahasiswa tersebut, dapat diketahui fitur-fitur wajah yang banyak berpengaruh terhadap emosi tertarik yaitu alis, mata, dan mulut (Tabel 1).
Tabel 1. Foto 8 Mahasiswa dengan Ekspresi Tertarik
Tabel 2.Total Action Unit Nomor AU FACS Name Muscular Basis
0 Neutral Face 1 Inner Brow Raiser
frontalis (pars medialis) 2 Outer Brow Raiser frontalis (pars lateralis) 4 Brow Lowerer depressor glabellae, depresor supercilii, corrugator supercilii 5 Upper Lid Raiser levator palpebrae superioris 6 Cheek Raiser orbicularis  oculi,  pars orbitalis 7 Lid Tightener orbicularis, pars palpebralis 9 Nose Wrinkler levator  labii  superioris alaquae nasi 10 Upper Lip Raiser levator labii superioris 11 Lip Corner Puller zygomaticus Major 12 Cheek Puffer levator  anguli  oris (a.k.a caninus ) 14 Dimpler buccinator 15 Lip Corner Depressor depressor  anguli  oris (a.k.a triangularis ) 16 Lower Lip Depressor depressor labii inferioris 17 Chin Raiser mentalis 18 Lip Puckerer incisivii  labii  superioris and incisivii labii inferioris 20 Lip Stretcher risorius with platysma 22 Lip Funneler orbicularis oris 23 Lip Tightener orbicularis oris 24 Lip Pressor oribcularis oris 25 Lips Part depressor labii inferioris 26 Jaw Drop masseter , relaxed temporalis and internal pterygoid 27 Mouth Stretch pterygoids, digastric 28 Lip Suck orbicularis oris 41 Lid droop Relaxation  of levator palpebrae superioris 42 Slit orbicularis oculi 43 Eyes Closed Relaxation  of levator palpebrae superioris, orbicularis  oculi,  pars palpebralis 44 Squint orbicularis  oculi,  pars palpebralis 45 Blink Relaxation  of levator palpebrae superioris; orbicularis  oculi,  pars palpebralis 46 Wink Relaxation  of levator palpebrae superioris, orbicularis  oculi  pars palpebralis 51 Head Turn Left 52 Head Turn Right 53 Head Up 54 Head Down 55 Head Tilt Left
56
Head Tilt Right 57 Head Forward 58 Head Back
61
Eyes Turn Left 62 Eyes Turn Right 63 Eyes Up 64 Eyes Down
Penentuan action  unit yang  mempengaruhi pembentukan  ekspresi  tertarik  juga  mengacu pada contoh ekspresi tertarik yang direpresentasikan oleh model pada situs http://www.faceturn.com  seperti  yang  tampak pada  Gambar  1.  Situs  yang  dibuat  oleh  Diana McDowell,  Jordan  Finch,  dan  Brittany  Oldroyd pada  tahun  2011  telah  menjadi  salah  satu  acuan dalam  penelitian  ini.  Sumber  tersebut  dipilih karena  berisi  beberapa  contoh  ekspresi  wajah berikut  penjelasannya  mengenai  otot  wajah bagian  apa  saja  yang  berperan  membentuk sebuah  ekspresi.  Pengguna  dapat  memilih ekspresi wajah yang diinginkan dan perbedaannya tampak  jelas untuk setiap  ekspresi yang ada.
Situs  yang  dibuat  oleh  Diana  McDowell, Jordan  Finch,  dan  Brittany  Oldroyd  pada  tahun 2011  telah  menjadi  salah  satu  acuan  dalam penelitian ini. Sumber tersebut dipilih karena berisi beberapa contoh ekspresi wajah berikut penjelasannya  mengenai  otot  wajah  bagian  apa saja  yang  berperan  membentuk  sebuah  ekspresi. Pengguna  dapat  memilih  ekspresi  wajah  yang diinginkan  dan  perbedaannya  tampak  jelas  untuk setiap ekspresi yang ada.
Gambar 1. Representasi Ekspresi Tertarik (McDowell, et al., 2011)
Situs  tersebut  menjelaskan  karakteristik  ekspresi tertarik, antara lain:
1.  Mulut yang terbuka lebar
2.  Mata  yang  membesar  sampai  ke  ukuran maksimal
3.  Kenaikan kedua alis mata.
Emosi yang menjadi keluaran dari aplikasi deteksi emosi  ditentukan  oleh  aturan-aturan.  Pergerakan yang dihasilkan oleh alis, mata, dan mulut dihitung dan  diperiksa  apakah  sudah  sesuai  dengan aturan-aturan yang ditetapkan.

## Tabel 3.Action Unit yang Berpengaruh
Emosi Action Unit yang Berpengaruh Nomor Action Unit Fitur Wajah Otot Wajah Tertarik 1 Alis bagian dalam naik Frontalis, pars medialis 2 Alis  bagian  luar naik Frontalis, pars lateralis 5 Kelopak  mata naik Levator palpebrae superioris 27 Mulut tertarik Pterygoids, Digastric
AU  1  dan  AU  2  dipilih  karena  perubahan  tinggi dan  lebar  otot pars  medialis dan pars  lateralis berpengaruh  terhadap  gerakan  alis  mata,  baik  di pangkal  (alis  bagian  dalam)  maupun  di  ujung  alis (alis  bagian  luar).  AU  5  dipilih  karena  otot  wajah yang  direpresentasikan  oleh action  unit tersebut (levator  palpebrae  superioris)  mempengaruhi kenaikan  kelopak  mata  yang  menyebabkan  mata tampak membesar atau mengecil. Sedangkan AU 27  ( pterygoids,  digastric ),  yang  ototnya  terdapat pada  rahang  dan  pipi,  mempengaruhi  terbukanya mulut.

## Bézier Curve
Bézier  Curve adalah  sebuah  teknik  untuk menggambar  garis  lengkung  pada  citra  dua dimensi.  Teknik  ini  biasa  digunakan  dalam  grafis komputer, animasi,  dan  pemodelan. Bezier Curve dipopulerkan oleh Pierre Bézier pada tahun 1960- an untuk pembuatan badan mobil Renault. Teknik ini  mendefinisikan  lengkungan  pada  empat  titik: posisi  awal  dan  posisi  akhir  lengkungan  ( anchor ) di  P 0 dan  P 3 dan  dua  titik  tengah  yang  terpisah ( handles ) di P 1 dan P 2 (dapat dilihat pada Gambar 2).  P 1 dan  P 2 dinamakan control  point yang berguna  untuk  menentukan  arah  lengkungan (Buss, 2003).
Gambar 2. Empat Titik Bézier Curve
3 3 2 2 1 1 0 0 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( p u B p u B p u B p u B u q     (1)
Pada  penelitian  ini,  implementasi Bézier Curve yang menggunakan Application
Programming  Interface (API) Java  Development
P 0 P 1 P 2 P 3
Kit (JDK)  8  yang  terdapat  di  dalam class Path2D.Double . Library yang dimiliki Java menyediakan method siap pakai untuk menggambar  sebuah  lengkungan  menggunakan method  .moveTo(double  x,  double  y) untuk  titik awal (titik  P 0 )  dan .curveTo(double  x1, double y1, double x2, double y2, double x3, double y3) untuk control  point (titik  P 1 dan  P 2 )  dan titik  akhir -nya (titik  P 3 )  seperti  yang  direpresentasikan  pada Gambar  2.  Keterangan  parameter-parameternya diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Keterangan Parameter Method .moveTo
dan .curveTo Nama Method Keterangan Parameter .moveTo(double  x,  double y) double x : titik P 0 sumbu x double y : titik P 0 sumbu y .curveTo(double  x1, double y1,  double  x2,  double  y2,
double x3, double y3)
double x1: titik P 1 sumbu x double y1: titik P 1 sumbu y double x2: titik P 2 sumbu x double y2: titik P 2 sumbu y double x3: titik P 3 sumbu x double y3: titik P 3 sumbu y
Koordinat  alis,  mata,  dan  mulut  ditentukan secara  manual  untuk  didapatkan  titik  awal,  titik akhir,  dan  control  point  yang  akan  menentukan arah curve. Kemudian titik-titik tersebut dimasukkan  ke  dalam  variabel  yang  menjadi parameter  dari  method.moveTo(double  x,  double y), .endTo(double x, double y), dan .curveTo(double  x1, double y1, double  x2,  double y2, double x3, double y3).
Jika  titik  awal  alis  mata  kiri  ditentukan  di koordinat (55,88), titik akhir ditentukan di koordinat (146, 98) dan control point ditentukan di koordinat (81,62),  maka  penggunaan  method  .moveTo  dan .curveTo adalah sebagai berikut:
Path2D.Double leftEB = new Path2D.Double(); leftEB.moveTo(55, 88); leftEB.curveTo(81, 62, 81, 62, 146, 98);
Selain  digunakan  untuk  menggambar  curve  pada fitur-fitur  wajah,  Bézier  Curve  juga  digunakan untuk  mendapatkan  jarak  panjang  (height)  dan lebar (width) setiap fitur wajah.
Untuk  mendapatkan  nilai  height,  dilakukan pengambilan  setiap  koordinat  yang  dilalui  oleh curve  tersebut,  kemudian  dicari  titik  tertinggi  dan titik  terrendahnya.  Gambaran  penggunaannya dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Ilustrasi Penggunaan Bézier Curve untuk Mencari Titik Tertinggi dan Titik Terrendah dari Mata
Sedangkan  untuk  mendapatkan  nilai  width, ditentukan  titik  awal  dan  titik  akhir  dari  curve, kemudian dihitung jarak dari keduanya. Gambaran penggunaannya dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi Penggunaan Bézier Curve untuk Mencari Titik Awal dan Titik Akhir dari Mata

## Euclidean Distance
Euclidean  Distance adalah  salah  satu metode yang umum digunakan untuk pengukuran  jarak.  Metode  ini  membandingkan dua  koordinat  dua  dimensi  yaitu  ( x 1 , y 1) dan  ( x 2 , y 2 ).  Selain  digunakan  untuk  mengukur  dua dimensi,  juga  dapat  digunakan  untuk  mengukur satu  atau  tiga  dimensi.  Dalam  penelitian  ini, digunakan  pengukuran Euclidean  Distance dua dimensi dengan rumus sebagai berikut:
(2)
Keterangan: d = jarak
= sumbu x dari koordinat pertama = sumbu y dari koordinat pertama
= sumbu x dari koordinat kedua = sumbu y dari koordinat kedua

## Aturan Inferensi
Aturan  Inferensi  ( rule  of  inference )  adalah penalaran  matematis  yang  digunakan  untuk menentukan apakah suatu argumen logis dinyatakan benar atau salah. Aturan ini menghubungkan sekumpulan pernyataan
(premis)  sebagai  langkah-langkah  yang  harus dibuktikan  kebenarannya  (konklusi).  Proses  atau prosedur  dalam  inferensi  disebut  argumen
(Baker, 2013).
Dari action  unit yang  telah  ditentukan sebelumnya,  ditentukan  beberapa  aturan  ( rule ). Rule dibagi  menjadi  tiga  bagian  sesuai  fitur wajah: rule untuk  alis, rule untuk  mata,  dan rule untuk mulut.
Untuk menentukan citra pengujian termasuk  citra  berekspresi  tertarik  atau  tidak, dilakukan  pembobotan.  Setiap  perubahan  fitur wajah,  dihitung  jaraknya,  kemudian  jarak  fitur wajah dari dua citra tersebut dibandingkan sesuai aturan inferensi.
Pembobotan dilakukan untuk mempermudah penentuan ekspresi citra pengujian.  Semakin  mirip  citra  pengujian  dengan standar  ekspresi  wajah  tertarik,  maka  bobotnya semakin  besar.  Untuk  alis,  dikenakan  bobot paling  tinggi  sebesar  0,2. Untuk  mata  dan  mulut, bobot paling tinggi sebesar 0,4.. Aturan inferensinya dapat dilihat pada Tabel 5. Pembobotan dilakukan untuk
mempermudah penentuan ekspresi citra pengujian.  Semakin  mirip  citra  pengujian  dengan standar  ekspresi  wajah  tertarik,  maka  bobotnya semakin  besar.  Untuk  alis,  dikenakan  bobot paling  tinggi  sebesar  0,2. Untuk  mata  dan  mulut, bobot paling tinggi sebesar 0,4. Pemberian bobot untuk  masing-masing  fitur  wajah  berdasarkan pada  lengkungan  yang  dibentuk  ketika  ekspresi wajah  menunjukkan  emosi  tertarik.  Karena  alis hanya  memiliki  satu  garis  lengkung,  maka  diberi bobot  0,2.  Karena  mata  dan  mulut  memiliki lengkung atas dan bawah, maka diberi bobot 0,4. Jika  dijumlahkan  semua  bobotnya,  akan  didapat hasil  1  jika  bentuk  alis,  mata,  dan  mulut  sesuai dengan  ekspresi  tertarik  yang  tampak  seperti pada Tabel 2 dan Gambar 1.
Tabel 5. Aturan Inferensi RULE ALIS
MATA
IF (
(eLeftEyebrowHeight > nLeftEyebrowHeight
AND
eLeftEyebrowWidth <= nLeftEyebrowWidth) OR (eRightEyebrowHeight > nRightEyebrowHeight AND eRightEyebrowWidth <= nRightEyebrowWidth)) THEN eyebrowWeight = 0,2 IF ( (eLeftEyebrowWidth <= nLeftEyebrowWidth AND eRightEyebrowWidth <= nRightEyebrowWidth) AND (eLeftEyebrowHeight < nLeftEyebrowHeight AND eRightEyebrowHeight < nRightEyebrowHeight)) THEN eyebrowWeight = 0,1 IF ( (eLeftEyebrowWidth <= nLeftEyebrowWidth) AND
(eRightEyebrowWidth
<= nRightEyebrowWidth))
THEN eyebrowWeight = 0,1 IF ( (( eLeftEyebrowHeight > nLeftEyebrowHeight) OR
( eRightEyebrowHeight
>
nRightEyebrowHeight )) AND ( eRightEyebrowWidth <= nRightEyebrowWidth ) AND ( eLeftEyebrowWidth <= nLeftEyebrowWidth)) THEN
eyebrowWeight = 0,1 RULE MATA IF (
(eLeftEyeHeight > nLeftEyeHeight
AND eLeftEyeWidth > nLeftEyeWidth) OR (eRightEyeHeight > nRightEyeHeight AND eRightEyeWidth > nRightEyeWidth)) THEN eyeWeight = 0,4 IF ( (eLeftEyeWidth > nLeftEyeWidth AND eRightEyeWidth > nRightEyeWidth) AND (eLeftEyeHeight > nLeftEyeHeight AND eRightEyeHeight > nRightEyeHeight)) THEN eyeWeight = 0,3 IF ( (eLeftEyeWidth > nLeftEyeWidth) AND (eRightEyeWidth > nRightEyeWidth)) THEN eyeWeight = 0,2 IF ( (( eLeftEyeHeight > nLeftEyeHeight) OR ( eRightEyeHeight > nRightEyeHeight )) AND ( eRightEyeWidth > nRightEyeWidth ) AND ( eLeftEyeWidth > nLeftEyeWidth)) THEN eyeWeight = 0,1
RULE MULUT IF (
(eMouthHeight > nMouthHeight)
AND
(eMouthWidth > nMouthWidth)) THEN eyeWeight = 0,4
Keterangan: eLeftEyebrowHe ight =  Jarak  panjang  alis  kiri citra tertarik eLeftEyebrowWi dth =  Jarak lebar alis kiri citra tertarik nLeftEyebrowHe ight =  Jarak  panjang  alis  kiri citra netral nLeftEyebrowWi dth =  Jarak lebar alis kiri citra netral eRightEyebrowH eight =  Jarak panjang alis kanan citra tertarik
eRightEyebrow Width =  Jarak  lebar  alis  kanan citra tertarik nRightEyebrowH eight =  Jarak panjang alis kanan citra netral nRightEyebrow Width =  Jarak  lebar  alis  kanan citra netral eyebrowWeight =  Bobot nilai fitur alis eLeftEyeHeight =  Jarak  panjang  mata  kiri citra tertarik eLeftEyeWidth =  Jarak  lebar  mata  kiri citra tertarik nLeftEyeHeight =  Jarak  panjang  mata  kiri citra netral nLeftEyeWeight =  Jarak  lebar  mata  kiri citra netral eRightEyeHeight =  Jarak panjang mata kanan citra tertarik
eRightEyeWidth =  Jarak lebar mata kanan citra tertarik nRightEyeHeight =  Jarak panjang mata kanan citra netral nRightEyeWidth =  Jarak lebar mata kanan citra netral eyeWeight =  Bobot nilai fitur mata eMouthHeight =  Jarak  panjang  mulut citra tertarik eMouthWidth =  Jarak  lebar  mulut  citra tertarik nMouthHeight =  Jarak  panjang  mulut citra netral nMouthWidth =  Jarak  lebar  mulut  citra netral mouthWeight =  Bobot nilai fitur mulut

## PENGUJIAN APLIKASI
Aplikasi  diujikan  terhadap  15  foto  dari  5 orang.  Setiap  orang  diminta  untuk  menampilkan wajah  tanpa  ekspresi,  dengan  ekspresi  tertarik, dan  dengan  ekspresi  bebas  (selain  ekspresi tertarik).
Proses  pengujian  dilakukan  sebanyak  10 kali  dengan  ambang  batas  antara  0  sampai  1. Untuk  kasus  ini,  ambang  batas  minimal ditentukan  sebesar  0,7  untuk  ketentuan  bobot emosi tertarik. Hasil percobaan dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Percobaan Deteksi Emosi Tertarik
No. Citra Hasil 1 Tertarik Tertarik 2 Tidak tertarik Tertarik 3 Tertarik Tidak tertarik 4 Tidak tertarik Tidak tertarik 5 Tertarik Tertarik 6 Tidak tertarik
Tidak tertarik 7 Tertarik
Tertarik 8 Tidak tertarik
Tidak tertarik 9 Tertarik
Tertarik
Tidak tertarik
Digunakan  data  citra  berekspresi  tertarik, ekspresi  lain  dan  netral  untuk  mengetahui apakah  aplikasi  dapat  mengenali  emosi  tertarik dengan cara membandingkannya dengan ekspresi  netral.  Sehingga  jika  hasil  percobaan memiliki bobot lebih dari sama dengan 0,7 maka dapat  ditentukan  bahwa  hasil  percobaan  sudah sesuai.  Sehingga  jika  hasil  percobaan  tersebut memiliki  bobot  kurang  dari  0,7  maka  dapat ditentukan  bahwa  hasil  percobaan  tidak  sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Pada  hasil  percobaan  di  atas,  didapat prediksi menggunakan Confusion Matrix . Confusion  matrix adalah  tabel  yang  digunakan untuk  menjelaskan  performa  model  klasifikasi dari  sekumpulan  data  tes  yang  diketahui  nilai kebenarannya  (Markham,  2014). Confusion matrix dapat  membantu  untuk  mengetahui akurasi  dan  ketepatan  prediksi.  Tabel  ini membandingkan  data  prediksi  dengan  data aktual setelah pengujian dilakukan.
Pengujian
aplikasi dapat diukur berdasarkan  hasil accuracy , true  positive  rate (TPR),  dan true  negative  rate (TNR)  yang  dapat dihitung dengan rumus dibawah ini:
Accuracy =
(3)
True  Positive Rate = (4) True  Negative Rate = (5)
True  Positive (TP)  adalah  jumlah  data positif yang diprediksi positif, True Negative ( TN) adalah  jumlah  data  negatif  yang  diprediksi negatif, False  Positive (FP)  adalah  jumlah  data negatif  yang  diprediksi  positif,  dan False Negative (FN)  adalah  jumlah  data  positif  yang diprediksi negatif.
Berdasarkan hasil percobaan pada Tabel 5, maka didapat accuracy , TPR dan TNR seperti yang tampak pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Akurasi, True Positive Rate, dan
True Negative Rate dari Aplikasi Accuracy True Positive Rate True Negative Rate 80% 80% 80%
Akurasi  aplikasi  sebesar  80%,  nilai  TPR sebesar  80%,  dan  nilai  TNR  sebesar  80%.  Hal tersebut  berarti  aplikasi  ini  memiliki  kemampuan untuk mendeteksi citra tidak tertarik dengan baik dan  kemampuan  untuk  mendeteksi  citra  tertarik sebesar 80%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi dan analisis  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1.  Aplikasi  ini  dapat  mengidentifikasi  emosi tertarik  dengan  akurasi  sebesar  80%,  nilai TPR  sebesar  80%,  dan  nilai  TNR  sebesar
80%.  Hal  tersebut  berarti  aplikasi  ini  memiliki kemampuan  untuk  mendeteksi  citra  tidak tertarik  dengan  baik  dan  kemampuan  untuk mendeteksi citra tertarik sebesar 80%.
2.  Metode Bézier  Curve dapat  digunakan  untuk mendapatkan kontur fitur wajah dan memudahkan  pengguna  untuk  melihat  kontur fitur wajah dengan jelas.
3. Action  unit yang  berpengaruh  terhadap terbentuknya  ekspresi  wajah  dengan  emosi tertarik adalah alis mata, mata, dan mulut.

## NOMENCLATURE
AU = Action Unit TPR = True Positive Rate TNR = True Negative Rate TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## REFERENSI
Baker, G., Causal inference, probability theory, and graphical insights. Stat Med . 2013; 32
(25): 4319-4330.
Buss,  S.  R.,. 3-D  Computer  Graphic:  A Mathematical  Introduction  with  OpenGL. New York: Cambridge University Press. 2003. Cherry,  K.,. About  Education:  What  Are Emotions. 2015.  Diakses  12  Februari  2015. http://psychology.about.com/od/emotion/f/wha t-are-emotions.htm
Markham,  K.,. Simple  Guide  to  Confusion  Matrix Terminology. 2014.  Diakses  2  Desember 2015.  http://www.dataschool.io/simple-guide- to-confusion-matrix-terminology/.
McDowell, D., Finch, J. & Oldroyd, B.,. FaceTurn The  3D  Face  Expression  Viewer. 2011. Diakses 15 Agustus 2015. http://www.faceturn.com/excited/index.php McDowell, D., Finch, J. & Oldroyd, B.,. FaceTurn: The  3D  Face  Expression  Viewer. 2011. Diakses 16 Agustus 2015. http://www.faceturn.com/index.php Paul  Ekman  Group,. Are  There  Universal  Facial
Expressions?. 2015.  Diakses  2015  Mei  13.
http://www.paulekman.com/universal-facial- expressions/
Paul  Ekman  Group,. Facial  Action  Coding System. 2015.  Diakses  Agustus  13  2015. http://www.paulekman.com/product- category/facs/
Robotics  Institute  Carnegie  Mellon  University,.
FACS  -  Facial  Action  Coding  System. 2002 . Diakses 13 Agustus 2015. http://www.cs.cmu.edu/~face/facs.htm Tong,  Y.,  Liao,  W.  &  Ji,  Q.,.  Facial  Action  Unit
Recognition  by  Exploiting  Their  Dynamic  and Semantic  Relationship .  IEEE  Trans.  Pattern Analysis  and  Machine  Intelligence .  2007;  29
(10): 1-17.
.