## ISSN 2355-3286
Mengidentifikasi Mood Mahasiswa Berdasarkan Ekspresi Wajah dengan Menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Fuzzy K-Nearest Neighbor
Nur Inzani Reski Amalia 1 , Jayanti Yusmah Sari 2
Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia nurinzaniayu@gmail.com
Diterima 22 Maret 2019 Disetujui 24 Juni 2019
Abstract- Kecerdasan  emosional  memiliki  peran  lebih dari  80% dalam mencapai kesuksesan  hidup  seorang Mahasiswa.  Pengendalian  mood  mahasiswa,  dapat membantu  daya  tangkap  mahasiswa  saat  proses perkuliahan.  Tekstur  pada  Ekspresi  wajah  dapat diklasifikasikan kedalam ekspresi dasar yaitu marah, senang,  takut,  terkejut,  jijik  dan  sedih.  Penelitian  ini menawarkan sebuah sistem identifikasi mood mahasiswa  dengan  menggunakan  Discrete  Wavelet Transform  dalam  menemukan  ciri  pada  ekspresi wajah  dan  metode  klasifikasi  menggunakan  fuzzy  k- nearst  neighbor.  Metode  yang  diusulkan  dengan pembagian  kedalam  tiga  kelompok  ekspresi  marah, senang dan sedih mampu mencapai akurasi rata-rata 77,49%.
I. P ENDAHULUAN Kecerdasan emosi adalah kemampuan mengetahui  perasaan  sendiri  dan  perasaan  orang lain,  serta  menggunakan  perasaan  tersebut  dalam menuntun  pikiran  dan  perilaku  seseorang  yang dimana dapat melatih kemampuan mahasiswa untuk mengelola perasaannya, memotivasi dirinya sendiri, mengatur  suasana  hati  yang  relatif  serta  mampu berempati dan bekerja sama dengan orang lain serta mendukungnya mencapai tujuan dan cita-citanya.[7] Menurut Goleman kecerdasan emosional ( emotional intelligence )  adalah  kemampuan  untuk  mengenali perasaan kita. [2].  Dimana perasaan berkaitan erat dengan mood atau emosi-emosi seseorang. Dengan melakukan  pengendalian  emosi  dapat  menjadikan satu  langkah  lebih  maju  dalam  mengontrol kecerdasan emosional.
Pengenalan  mood  atau  emosi  dapat  dibedakan menjadi  dua,  yaitu  berupa  perilaku  verbal  dan perilaku  nonverbal,  dimana  meliputi  :  ekspresi wajah, vocal , sikap tubuh dan pergerakan tubuh [6].
Pengenalan  emosi  yang  dapat  dilihat  secara  jelas adalah  melalui  ekspresi  atau  mimik  wajah.  Pada dasarnya  manusia  memiliki  tujuh  ekspresi  dasar
berupa  marah,  takut,  sedih,  bahagia,  terkejut,  jijik, netral.
Penelitian  dalam  pengidentifikasian  ekspresi wajah  telah  banyak  dilakukan  dengan  berbagai metode  yang  beragam.  Penelitian  oleh  Debasmita dan  Debtanu  [8]  dimana  melakukan  pengenalan ekspresi  wajah  dengan  menggunakan Eigenspaces pada database JAFFE dengan hasil penelitian marah 95%,,  takut  90%,  sedih  75%  dan  ekspresi  terkejut dan senang memiliki akurasi paling rendah dari yang lain. Kenny hong dan kawan-kawan [9]. Melakukan penelitian perkiraan emosional untuk sebuah adegan dengan  menghasilkan  skor  emosi  yang  sesuai dengan tujuh ekspresi wajah dasar. Franky dn Chao [10]  melakukan    kinerja  ekspresi  wajah  pada database JAFFE dimana menggunakan ekstraksi ciri Discrete Wavelet Transform dengan hasil penelitian 95.71% dengan menggunakan strategi meninggalkan satu. Berdasarkan penelitian- penelitian  tersebut,  penelitian  ini  membangun sebuah  sistem  pengidentifikasian  mood  mahasiswa berdasarkan  ekspresi wajah menggunakan Discrete Wavelet  Transform dengan  pengambilan  dataset  di
Universitas Halu Oleo Fakultas Teknik
Jurusan,Teknik  Informatika,  kemudian  melakukan metode  pengklasifikasian  menggunakan fuzzy  K- Nearest Neighbour. Dengan adanya sistem tersebut, dapat  membantu  mahasiswa  dalam  mengontrol kecerdasan emosional.
II. L ANDASAN T EORI A. Kecerdasan Emosional
Cooper  dan  Sawaf  mendefinisikan  kecerdasan emosional  merupakan  kemampuan  merasakan, memahami, dan secara efektif menerapkan daya dan kepekaan  emosi  sebagai  sumber  energi,  informasi, koneksi  dan  pengaruh  yang  manusiawi  [3]. kecerdasan  emosional  ( emotional  intelligence ) adalah  kemampuan  untuk  mengenali  perasaan  kita sendiri  dan  perasaan  orang  lain,  kemampuan
memotivasi diri sendiri, dan kemampuan mengelola emosi dengan baik pada diri sendiri dalam hubungan dengan  orang  lain.  Seperti  kesadaran  diri, pengaturan  diri,  motivasi,  empati,  keterampilan social [2].

## B. Mood
Mood  adalah  pengalaman  emosional  individu yang bersifat menyebar, kondisi perasaan yang terus ada  yang  mewarnai  kehidupan  psikologis  kita. Secara  sederhana  dapat  dikatakan  bahwa  emosi adalah  suatu  keadaan  kejiwaan  yang  mewarnai tingkah  laku.  Emosi  juga  diartikan  sebagai  suatu reaksi  psikologis  dalam  bentuk  tingkah  laku gembira, bahagia, sedih, berani, takut, marah, muak, haru, cinta, dan sejenisnya. Biasanya emosi muncul dalam  bentuk  luapan  perasaan  dan  surut  dalam waktu yang singkat. Hathersall (1985) merumuskan pengertian  emosi  sebagai  suatu  psikologis  yang merupakan pengalaman subyektif yang dapat dilihat dari reaksi wajah dan tubuh.

## C. Grayscale
Citra grayscale merupakan  citra  digital  yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pixelnya, dengan  kata  lain  nilai  bagian RED = GREEN = BLUE . Nilai tersebut digunkan untuk menunjukkan tingkat intensitas. Warna yang dimiliki adalah warna daari hitam, keabuan, dan putih. Tingkatan keabuan di  sini  merupaka  warna  abu  dengan  berbagai tingkatan  dari  hitam  hingga  mendekati  putih.  Citra grayscale berikut  memiliki  kedalaman  warna  8  bit (256 kombinasi warna keabuan) [5].
D. Histogram
Histogram  citra  merupakan  diagram  yang menggambarkan  frekuensi  setiap  nilai  intensitas yang muncul di seluruh piksel citra. Nilai yang besar menyatakan  bahwa  piksel-piksel  yang  mempunyai intensitas tersebut sangat banyak.
E. DWT
Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  6,20,33 adalah alat yang cocok untuk mengekstraksi gambar fitur  karena  memungkinkan  analisis  gambar  pada berbagai  tingkat  resolusi.  Biasanya,  filter low-pass dan high-pass digunakan  untuk  mendekomposisi gambar  asli. Filter  low-pass menghasilkan  gambar aproksimasi  dan  filter high-pass menghasilkan gambar detail .  Gambar  aproksimasi  dapat  dibagi lebih jauh menjadi lebih dalam tingkat perkiraan dan detail sesuai dengan aplikasi yang berbeda. Misalkan ukuran  gambar  input  adalah  N  ×  M.  Pada penyaringan  pertama  dalam  arah horizontal  down- sampling , ukuran gambar akan dikurangi menjadi N × (M / 2). Setelah itu, lebih lanjut penyaringan dan pengambilan  sampel  ke  arah vertikal ,  empat subimage diperoleh, masing-masing berukuran (N /
2)  ×  (M  /  2).  Gambar  2  menunjukkan  sub-band
dekomposisi dari gambar N × M, di mana H dan L masing-masing  menunjukkan  filter high-pass dan low-pass ,  dan  ↓  2  menunjukkan down-sampling dengan faktor 2.

## III. M ETODE
Sistem  ini  dibuat  dengan  menggunakan MATLAB  2013a,  terdapat  120  dataset  dengan    8 orang  mahasiswa  (4  laki-laki  dan  4  perempuan, untuk 5 gambar dari masing-masing ekspresi marah, sedih  dan  senang).  Pengambilan  gambar  dengan spek kamera 12 megapiksel wide-angle ( Omnivision OV12A10),  lensa  f/2.2, dual-tone  flash .  Pada ketinggian  100  cm  dan  jarak  40cm.  Nilai  tinggi tersebut  diambil  dengan  menyesuaikan  posisi mahasiswa  saat  duduk,  dan  jarak sebenarnya dari wajah  mahasiswa  adalah  80  cm,  namun  dilakukan perbesaran  2  kali  sehingga  menjadi  40  cm  agar ekspresi  wajah  mahasiswa  dapat  terlihat  dengan jelas  tanpa  mengganggu  kenyamanan  mahasiswa tersebut.  Alur  proses  penelitian  secara  garis  besar dapat di lihat Gambar 1.
Gambar 1. Alur Proses
Tahapan preprocessing dilakukan untuk memperbaiki  kualitas  citra  agar  bentuk  wajah tampak  lebih  jelas.  Keluaran  dari preprocessing menjadi  masukkan  pada  proses  ekstraksi  fitur. Selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan Discrete Wavelet Transform .
A. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  perbaikan  kualitas citra  untuk  mempermudah  dalam  proses  ekstraksi fitur.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah cropping .  Citra  di crop pada  bagian  permukaan wajah  yang  akan  digunakan  untuk  proses selanjutnya.  Langkah  kedua  adalah  mengkonnversi citra  menjadi nilai grayscale dengan  menggunakan persaamaan berikut :
Gray = R+G+B 2 (1)

## ISSN 2355-3286
Dimana R, G, B berturut-turut merupakan piksel warna merah, hijau dan biru pada sebuah citra.
Langkah  Ketiga  melakukan resize dan scale bertujuan  untuk  mengurangi  dimensi  pada  citra. Kemudian  dilakukan histogram  equalization yaitu perataan pada citra hal ini diperlukan karena kondisi illuminasi pada dataset yang bervariasi.
Output citra yang telah diproses. Hasil histogram equalization tersebut  digunakan  sebagai  masukan pada tahap ekstraksi fitur. Alur preprocessing dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Preprocessing

## B. Ekstraksi Fitur Discrete Wavelet Transform
Untuk  ekstraksi  fitur  peneliti  menggunakan Discrete  Wavelet  Transform Level  1  yang mentransformasikan citra menjadi 4 sub image yaitu LL1,  LH1,  HL1,  HH1.  Pada  tahapan  ini,  LH1 menampilkan  hasil  yang  paling  bagus  untuk menentukan  ekspresi,  karena  ukiran  wajah  tampak jelas,  sehingga  akan  diambil  citra  LH1.  Setelah  itu dilakukan Resize ke  ukuran 23 x 21  karena ukuran citra pada LH1 beragam atau tidak sama.

## C. Klasifikasi Menggunakan FKNN
Tahapan  terakhir  pada  penelitian  ini  adalah proses klasifikasi ekspresi wajah .Metode Fuzzy K- Nearest Neighbor digunakan untuk proses klasifikasi.  Hasil  dari  klasifikasi  ekspresi  akan dihitung tingkat akurasinya dan dilakukan klasifikasi terhadap hasil klasifikasi tersebut.
IV. H ASIL DAN D ISKUSI Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan  metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN).  Jumlah  keseluruhan  data  yang  digunakan adalah sebanyak 120 citra yang terdiri atas 3 ekspresi dari 8 orang yang berbeda, masing-masing ekspresi diambil  5  citra  untuk  setiap  orang  yang  diberikan kode 1, 2, 3, 4 dan 5. Pengujian dilakukan sebanyak
10  kali  dengan  mengambil  masing-masing  2  citra untuk setiap ekspresi pada setiap orang sebagai data uji  yaitu  48  citra  dan  sisanya  72  citra  sebagai  data latih  dengan  kombinasi  citra  uji.  Tabel  1 menunjukkan kombinasi citra latih dan uji.
Tabel 1. Kombinasi citra pengujian Pengujian ke- Citra Uji Citra Latih 1 1 dan 2 3, 4 dan 5 2 1 dan 3 2, 4 dan 5 3 1 dan 4 2, 3 dan 5 4 1 dan 5 2, 3 dan 4 5 2 dan 3 1, 4 dan 5 6 2 dan 4 1, 3 dan 5 7 2 dan 5 1, 3 dan 5 8 3 dan 4 1, 2 dan 5 9 3 dan 5 1, 2 dan 4 10 4 dan 5 1, 2 dan 3 Berdasarkan Tabel 1 terlihat untuk kombinasi citra  uji  pada  setiap  pengujian1-10  adalah  (citra  1 dan citra 2), (citra 1 dan citra 3), (citra 1 dan citra 4), (citra 1 dan citra 5), (citra 2 dan citra 3), (citra 2 dan citra 4), (citra 2 dan citra 5), (citra 3dan citra 4), (citra 3 dan citra 5), dan (citra 4 dan citra 5). Dan citra yang tidak  termaksud  pada  citra  uji  akan  masuk  sebagai citra latih.
Pengujian  untuk  ekspresi  marah  dapat  diliat pada Tabel 1. Pengujian untuk ekspresi sedih dapat diliat  pada  Tabel  2.  Dan  pengujian  untuk  ekspresi senang dapat diliat pada Tabel 3 Tabel 2. Pengujian Ekspresi Marah Pengujian ke- Benar Salah  Akurasi (%) 1 13 3 81,25 2 12 4 75 3 13 3 81,25 4 14 2 87,5 5 14 2 87,5 6 13 3 81,25 7 14 2 87,5 8 15 1 93,75 9 15 1 93,75 10 8 8 50 Rata-Rata 81,875
Berdasarkan  Tabel  2  terlihat  pada  akurasi  ekspresi marah  pada  setiap  pengujian,  dimana  akurasi terendah beraada pada pengujian ke-10 sebesar 50% dan akurasi terbesar pada pengujian 8 dan 9 sebesar 93.75%
Tabel 3. Pengujian Ekspresi Sedih Pengujian ke- Benar Salah Akurasi (%) 1 14 2 87,5 2 14 2 87,5
ISSN 2355-3286 Pengujian ke- Benar Salah Akurasi (%) 3 13 3 81,25 4 13 3 81,25 5 13 3 81,25 6 15 1 93,75 7 12 4 75 8 16 0 100 9 12 4 75 10 12 4 75 Rata-rata 83,75
Berdasarkan  Tabel  3  terlihat  pada  akurasi  ekspresi sedih  pada  setiap  pengujian,  dimana  akurasi terendah  beraada  pada  pengujian  ke-7,9  dan  10 sebesar 75% dan akurasi terbesar pada pengujian 8 sebesar 100%
Tabel 4. Pengujian Ekspresi Senang Pengujian ke- Benar Salah Akurasi (%) 1 7 9 43,75 2 13 3 81,25 3 12 4 75 4 10 8 62,5 5 10 8 62,5 6 9 7 56,25 7 8 8 50 8 15 1 93,75 9 9 7 56,25 10 12 4 75 Rata-rata 65,625
Berdasarkan  Tabel  4  terlihat  pada  akurasi  ekspresi senang  pada  setiap  pengujian,  dimana  akurasi terendah  beraada  pada  pengujian  ke-1  sebesar 43.75%  dan  akurasi  terbesar  pada  pengujian  8 sebesar  93.75%.  Berdasarkan  Tabel  2,  3  dan  4 terilihat  akurasi  klasifikasi  untuk  masing-masing ekspresi  yaitu  marah,  sedih  dan  senang  dimana pengklasifikasian untuk akurasi terbesar yaitu pada ekspresi  sedih  83,75%  dan  akurasi  terkecil  pada ekspresi  senang  65,625%  .  untuk  masing-masing pengujian  didapatkan  hasil  akurasi  >=50%. Sedangkan  pengujian  untuk  keselurahan  ekspresi dapat diliat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Pengujian ke- Kombinasi Citra Uji Benar  Salah Akurasi (%) 1 1-2 34 14 70,83 2 1-3 40 8 83,33 3 1-4 38 10 79,16 4 1-5 37 11 77,08 5 2-3 37 11 77,08 6 2-4 37 11 77,08 7 2-5 35 13 72,91 8 3-4 46 2 95,83
Pengujian ke- Kombinasi Citra Uji Benar  Salah Akurasi (%) 9 3-5 36 12 75 10 4-5 32 16 66,67 Rata-Rata 77,49 Akurasi tertinggi berada pada pengujian ke-8 dengan  kombinasi  citra  uji  3-4  yaitu  95,85%  dan akurasi  tertinggi  berada  pada  pengujian  ke-10 dengan kombinasi citra uji 4-5 yaitu 66,67% hal ini disebabkan  karena  ekspresi  yang  ditunjukkan berbeda  dengan  data  latih  sehingga  akurasi  lebih rendah  dari  pengujian  yang  lain.  Dan  rata-rata akurasi didapatkan 77,49%..

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yag  telah  dilakukan meliputi preprocessing, ekstraksi fitur dan klasifikasi didapatkan kesimpulan :
1. Hasil  klasifikasi  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN) diperoleh nilai akurasi tertinggi berada pada pengujian ke-8 dengan kombinasi citra uji 3-4  yaitu  95,85%  dan  akurasi  terendah  berada pada  pengujian  ke-10  dengan  kombinasi  citra uji  4-5  yaitu  66,67%.  Dan  rata-rata  akurasi didapatkan 77,49%.
2. Untuk tiga pengujian ekspresi marah, sedih dan senang pada penellitian ini, didapatkan akurasi rata-rata  >80%  pada  ekspresi  marah  yaitu 81,875%  dan  sedih  83,75%.  Sedangkan  pada ekspresi  senang  hanya  65,625%,  hal  ini dikarenakan  pada  ekspresi  senang  mulut terbuka.
3. Banyaknya  jumlah  data  latih  mempengaruhi hasil klasifikasi, sehingga semakin banyak citra latih yang digunakan maka semakin tinggi hasil akurasi  sistem  dan  sebaliknya  jika  data  latih yang  digunakan  sedikit  maka  hasil  akurasi sistem akan Rendah.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Goleman, Daniel. 2006. Emotional Intelligence, Kecerdasan Emosional Mengapa EI Lebih Penting daripada IQ. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama. [2]  Goleman,  2001.  Emotional  Intelligence  (Terjemahan  T Hermaya). Jakarta. PT
Gramedia Pustaka Utama. [3]  Agustian, Ary Ginanjar. 2001. Rahasia Sukses Membangun Kecerdasan Emosi dan Spiritual, ESQ: Emotional Spiritual Quotient  berdasarkan  6  Rukun  Iman  dan  5  Rukun  Islam. Jakarta: Arga Wijaya Persada
[4]  Daud  Firdaus,  2012.  Pengaruh  Kecerdasan  Emosional  (EQ) dan Motivasi Belajar terhadap Hasil Belajar Biologi Siswa SMA 3 Negeri Kota Palopo
[5]  Darma  Putra,  2010.  Pengolahan  Citra  Digital.  Yogyakarta  : C.V Andi OFFSET.
[6] Astiningrum, Nian dan P. Johana E.2015. Hubungan Antara Minat  Terhadap  Komik  Jepang    (Manga)  dengan Kemampuan  Rekognisi  Emosi  Melalui  Ekspresi  Wajah. Jurnal Psikologi Vol 34 No. 2 hal : 130-150
[7]  Manansal,  Arnike  A.2013.  Kecerdasan  Emosi  Mahasiswa Akuntansi  Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis  Pengaruhnya

## ISSN 2355-3286
Terhadap  Tingkat  Pemahaman  Akuntansi.  Jurnal  EMBA Vol 1 No. 3 hal : 901-910.
[8]  Chakrabartia,  Debasmita  dan  Dutta,  Debtanu.2013. Facial Expression  Recognition  Using  Eigenfaces. International Conference  on  Computational  Intelligence  :  Modeling Techniques and Applications (CIMTA)
[9]  Hong,  Kenny.,  K.  Stephan.,  Chalup  dan  King.  A.R.2014. Affective  Visual  Perception  Using  Machine  Pareidolia  of Facial  Expressions. IEEE Transaction  on  Affective Computing Vol 5 No 4 [10]  Shih,  Franky  Y  dan  Chuang,  Chao-Fa.  2008. Perfomance Comparisons  of  Facial  Expression  Recognition  in  JAFFE Database.  International  Journal  of  Pattern  Recognation and Artificial Intelligence Vol 22 No 3 hal : 445-459