## Perbandingan Fase Ekspresi Menggunakan Local Binary Pattern Histogram

## u ntuk Pengenalan Ekspresi Mikro
Ulla Delfana Rosiani 1 , Priska Choirina 2 , Yessy Nindi Pratiwi 3 , Septiar Enggar Sukmana 4
1,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang, Kota Malang, 65141, INDONESIA, (tel.: 0341-404424; fax: 0341-404420, email:
1 rosiani@polinema.ac.id, 3 yessynindi@gmail.com, 4 enggar@polinema.ac.id)
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Raden Rahmat, Malang 65163, INDONESIA (tel.: 0341- 399099; fax: -; email:
2 priska_choirina@uniramalang.ac.id)
[Diterima: 20 Juli 2023, Direvisi: 18 September 2023] Corresponding Author : Ulla Delfana Rosiani
INTISARI — Ekspresi mikro merupakan representasi emosional yang terjadi secara spontan dan tidak dapat dikendalikan secara sadar serta bersifat sementara (durasi pendek) dengan gerakan halus (intensitas gerakan kecil), sehingga sulit dideteksi dengan  mata  manusia  biasa.  Gerakan  otot  ekspresi  mikro  dihasilkan  hanya  pada  beberapa  area  kecil  wajah,  sehingga pengamatan  pada  area  tertentu  menghasilkan  waktu  komputasi  yang  lebih  cepat  dan  memberikan  informasi  penting dibandingkan dengan pengamatan pada seluruh wajah. Penelitian ini mengusulkan pengurangan area dan fase pengamatan untuk pengenalan ekspresi mikro. Area yang diamati yaitu alis kiri, alis kanan, mata kanan, mata kiri, dan mulut pada dataset CASME II. Fase pengamatan ekspresi mikro dilakukan dengan menganalisis perbandingan pada fase onset hingga offset (“fullOAO”) dan hanya pada fase onset , apex , dan offset (“OAO”). Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode sederhana dari local binary patterns histogram (LBPH), yang dapat merepresentasikan fitur lokal pada area wajah. Hasil terbaik dari metode yang diusulkan adalah fase “fullOAO” dengan akurasi 96,8% (menggunakan support vector machine-radial basis function , SVM-RBF) serta rata-rata waktu komputasi sebesar 0,192 ms per frame dan 10,473 ms per video. Pada jenis fase “OAO”, dihasilkan akurasi sebesar 87,7% dengan waktu komputasi 0,159 ms per frame dan 0,576 ms per video. Perbedaan akurasi dan waktu komputasi kedua jenis fase tersebut terjadi karena jumlah frame pada jenis “fullOAO” lebih besar daripada “OAO”, sehingga menghasilkan waktu pemrosesan dan data ekstraksi fitur dalam jumlah yang berbeda. Namun, penurunan akurasi sebesar 9% tidak berpengaruh terlalu besar karena tingkat akurasinya masih tergolong baik, yaitu di atas 80%. Selain itu, pengukuran yang tepat untuk waktu komputasi adalah waktu yang dibutuhkan untuk memproses setiap frame pada video masukan.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  metode  yang  diusulkan,  dapat  dihasilkan  waktu  komputasi cepat  dan pengenalan yang tergolong akurat.
KATA KUNCI — Pengenalan Ekspresi Mikro, Fase Ekspresi, LBPH , Ekspresi Mikro .

## I. PENDAHULUAN
Ekspresi  wajah  ( facial  expression )  manusia  merupakan faktor penting dalam komunikasi sosial. Komunikasi biasanya melibatkan komunikasi verbal dan nonverbal [1]. Komunikasi nonverbal ditunjukkan dengan gerakan pada wajah, kemudian disebut  dengan  ekspresi  wajah.  Ekspresi  wajah  adalah  salah satu  teknik  yang  cocok  untuk  mengetahui  keadaan  mental, sikap,  dan  niatan  pada  manusia  [2].  Secara  umum,  ekspresi wajah meliputi beberapa jenis ekspresi, yaitu sedih, jijik, takut, marah, terkejut, dan senang [3]. Dalam ilmu psikologi, ekspresi wajah terbagi menjadi dua jenis, yaitu ekspresi makro ( macro- expression )  dan  ekspresi  mikro  ( micro-expression )  [4]. Ekspresi  wajah  yang  dapat  diamati  dengan  mudah menggunakan  mata  telanjang  dapat  disebut  sebagai  ekspresi makro. Ekspresi makro memiliki gerakan pada otot wajah yang sangat jelas, sehingga dapat dengan mudah dianalisis [5].
Berbeda  dengan  ekspresi  makro,  ekspresi  mikro  adalah gerakan  otot  pada  wajah  yang  memiliki  gerakan  halus  dan terjadi  secara  spontan.  Ekspresi  mikro  biasanya  berlangsung kurang  dari  200  ms  [6],  yang  tidak  dapat  disembunyikan bahkan  oleh  aktor  profesional  [7].  Oleh  karena  itu,  ekspresi mikro dianggap sebagai refleksi secara nyata dari emosi pada manusia [8]. Ekspresi mikro memiliki tiga karakteristik utama, yaitu  durasinya  pendek,  gerakannya  halus,  dan  sulit disembunyikan  [9].  Analisis  ekspresi  mikro  sangat  berguna dalam  situasi  berisiko  tinggi,  seperti  tes  pemulihan  depresi, negosiasi  dengan  teroris,  atau  investigasi  kriminal  [7].  Oleh karena itu, analisis ekspresi mikro memainkan peranan penting
dalam  menafsirkan  emosi  asli  dari  seseorang  yang  dapat diimplementasikan dalam kehidupan sehari-hari [10].
Ekspresi  mikro  merupakan  gerakan  wajah  dinamis  sesuai dengan urutan fase ekspresi berikut: neutral-onset-apex-offset- neutral .  Kondisi  awal  merupakan  fase  netral,  kemudian  pada kondisi terdapat stimulan, gerakan wajah menuju ke fase onset [11].  Fase onset menunjukkan  kondisi  awal  pada  ekspresi dengan  otot  pada  wajah  mulai  berkontraksi.  Lalu,  fase apex merupakan  kondisi  otot  wajah  berada  di  gerakan  puncak, sehingga pada fase ini analisis dapat dengan mudah dilakukan [3].  Selanjutnya,  fase offset adalah  kondisi  otot  wajah  mulai bergerak menuju posisi netral.
Penelitian terkait pengenalan ekspresi mikro tergolong baru dan  telah  berkembang  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Penelitian  ekspresi  mikro  yang  telah  dilakukan  menerapkan berbagai  macam  metode  yang  bertujuan  untuk  mengenali ekspresi  mikro  secara  otomatis.  Terdapat  beberapa  metode yang sering digunakan dalam pengenalan ekspresi pada wajah, seperti principal component analysis (PCA) [12], local binary pattern (LBP)  [13],  dan linear  discriminant  analysis (LDA) [14]. Metode-metode tersebut telah berhasil diterapkan dengan hasil  akurasi  yang  tergolong  baik.  Hasil  tersebut  tergantung pada berbagai hal. Selain dari pemilihan metode ekstraksi fitur, jenis  fitur  dan  pemilihan  metode  klasifikasi  menjadi  poin penting dalam mendapatkan akurasi tinggi.
Metode  PCA  [15]  telah  diterapkan  pada  pengenalan ekspresi  secara  umum  untuk  menunjukkan  ekspresi  wajah,
tetapi  metode  tersebut  tidak  cocok  untuk  variasi  iluminasi ( illumination  variation )  [16].  Oleh  karena  itu,  dilakukan pengembangan, yaitu metode LBP. Metode ini membutuhkan waktu komputasi yang lebih singkat dan toleransinya terhadap iluminasi  lebih  baik  [13].  Salah  satu  perkembangan  metode LBP  adalah local  binary  pattern  histogram (LBPH).  Metode LBPH  merupakan  kombinasi  algoritma  metode  LBP  dan histogram,  yaitu  salah  satu  metode  yang  cocok  untuk mendeskripsikan  tekstur.  Selain  itu,  metode  LBPH  dapat merepresentasikan  fitur  lokal  pada  area  wajah.  Hal  ini mendukung pengenalan ekspresi wajah yang tidak terjadi pada area wajah besar. Metode LBPH juga merupakan metode yang relatif  sederhana  karena  hanya  melibatkan  beberapa  operasi perhitungan  sederhana,  seperti  biner  dan  histogram,  sehingga membutuhkan waktu komputasi yang lebih singkat.
Penelitian terdahulu mengadopsi teknik modifikasi metode LBP,  yaitu  LBP- three  orthogonal  plane (LBP-TOP)  sebagai metode  ekstraksi  fitur  [17],  [18].  Metode  ini  memungkinkan digambarkannya  tekstur  citra  digital  dengan  cara  membagi gambar  menjadi  beberapa  bagian  kecil  dari  fitur  yang  akan diekstraksi.  Fitur-fitur  tersebut  terdiri  atas  pola  biner  yang menggambarkan  lingkungan  piksel  di  area  wajah  yang dianalisis.  Fitur-fitur  tersebut  kemudian  diubah  menjadi histogram  fitur  tunggal  yang  membentuk  representasi  dari gambar. Namun, penelitian tersebut memiliki kelemahan pada proses  komputasi  yang  tergolong  lama.  Penyebabnya  adalah pengamatan dilakukan di seluruh wajah. Hal ini mengakibatkan data  fitur  yang  dihasilkan  cukup  besar  dengan  proses  yang memakan waktu lama.
Ekstraksi  fitur  merupakan  tahapan  yang  penting  dalam pengenalan ekspresi mikro. Sistem dalam pengenalan ekspresi mikro akan menghasilkan akurasi yang baik ketika fitur yang diekstraksi  dapat  mengurangi  variasi  dalam  kelas  dan memaksimalkan  variasi  antarkelas.  Representasi  fitur  yang bagus  dapat  menjamin  proses  pengenalan  berjalan  secara efisien  dengan  hasil  yang  akurat  [19].  Dalam  pengenalan ekspresi mikro, gerakan otot hanya muncul pada beberapa area kecil  di  wajah.  Gerakan  yang  dominan  terdapat  pada  dua bagian wajah, yaitu pada area alis dan mulut  [20]. Sementara itu, menurut penelitian lain, pengamatan ekspresi mikro wajah pada  area  tertentu  memerlukan  waktu  komputasi  yang  lebih singkat  dan  hasilnya  lebih  akurat  dibandingkan  dengan pengamatan pada seluruh wajah [21]. Pendeteksian komponen area wajah dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya mengadopsi metode landmark point dalam pembentukan area komponen  wajah  [22].  Dengan  pengamatan  pada  area-area tertentu,  durasi  pengenalan  ekspresi  mikro  menjadi  lebih singkat dibandingkan dengan pengamatan yang dilakukan pada seluruh  wajah  [23].  Di  sisi  lain,  akurasi  bergantung  pada
beberapa hal, di antaranya pemilihan jenis fitur yang digunakan [1].
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan, penelitian ini  mengusulkan  analisis  perbandingan  fase  ekspresi  mikro, yaitu “fullOAO” dan “OAO”, pada beberapa komponen wajah terpilih.  Perbedaan  mendasar  dari  dua  jenis  fase  ekspresi tersebut  adalah  jumlah frame yang  digunakan  untuk  proses analisis.  Fase  ekspresi  “fullOAO”  merupakan frame terpilih dari  fase onset hingga offset ,  sedangkan  fase  “OAO” merupakan penggunaan frame hanya pada fase onset , apex , dan offset. Tujuan perbandingan fase ekspresi tersebut adalah untuk mengetahui  hasil  kinerja  akurasi  pengenalan  terhadap penggunaan frame berdasarkan  fase  ekspresi  pada dataset . Penggunaan frame terpilih  dapat  memberikan  waktu pemrosesan  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan penggunaan  keseluruhan frame pada video  clip dari dataset . Area  wajah  terpilih  untuk  pengenalan  ekspresi  mikro  adalah alis  kiri,  alis  kanan,  mata  kanan,  mata  kiri,  dan  mulut. Pemilihan  area  tersebut  dilakukan  berdasarkan  penelitian sebelumnya [21], [20], sebagai area wajah untuk ekstraksi fitur. Penerapan area wajah terbatas diharapkan dapat mempercepat proses pengenalan dan menghasilkan data hasil ekstraksi fitur yang representatif untuk proses klasifikasi.

## II. METODOLOGI
Pada  sistem  pengenalan  ekspresi  mikro real-time , dibutuhkan respons yang cepat dengan akurasi yang tepat untuk mengidentifikasi  suatu  gerakan  ekspresi.  Oleh  karena  itu, waktu  pemrosesan  yang  cepat  dan  akurasi  yang  tepat  tidak dapat  dipisahkan  dalam  membangun  sistem  pengenalan ekspresi  mikro  secara real-time .  Pengenalan  ekspresi  mikro membutuhkan  keseimbangan  antara  akurasi  dan  waktu pemrosesan.  Secara  umum,  makin  cepat  suatu  sistem  dapat mengenali  dan  menginterpretasi  ekspresi  mikro  pada  wajah, makin  baik  kualitas  respons  pada  sistem  tersebut.  Namun, dalam  meningkatkan  akurasi,  sering  kali  digunakan  metode yang  lebih  kompleks  dan  metode  analisis  yang  canggih, sehingga waktu pemrosesan menjadi lebih lama.
Pada  penelitian  ini,  diusulkan  pengenalan  ekspresi  mikro pada  wajah  manusia  menggunakan  metode  LBPH  untuk ekstraksi  fitur.  Gambar  1  menunjukkan  kerangka  kerja  yang diusulkan secara rinci. Penelitian ini memiliki tiga tahap utama, yaitu  prapemrosesan,  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi,  seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Penelitian ini bertujuan mengenali ekspresi mikro dalam urutan citra pada video pada basisi data CASME  II  dari  Chinese  Academy  of  Science  Micro- expressions.  Kontribusi  penelitian  yang  diusulkan  yaitu pengurangan  daerah  pengamatan  dan  analisis  perbandingan fase ekspresi, yaitu pada fase onset hingga offset (“fullOAO”)
Gambar 1 . Alur kerja penelitian yang diusulkan.
dan  hanya  pada  fase onset,  apex ,  dan offset (OAO).  Area komponen wajah tersebut yaitu alis kiri, alis kanan, mata kanan, mata kiri, dan mulut [21], [20]. Dengan menggunakan metode LBPH  dalam  proses  ekstraksi  fitur,  fitur  lokal  pada  gerakan area  wajah  terpilih  dapat  direpresentasikan.  Metode  LBPH menghasilkan sebuah fitur yang berfungsi untuk mengklasifikasi  citra  yang  dikombinasikan  dari  LBP  dan histogram. Metode LBPH merupakan salah satu teknik terbaru dari  LBP  untuk  mengubah  kinerja  dalam  hal  pengenalan, termasuk pengenalan citra.

## A. DATASET CASME II BERDASARKAN FASE EKSPRESI
Dataset CASME  II  merupakan dataset yang  banyak digunakan  di  bidang  analisis  ekspresi  wajah  dan  pengenalan ekspresi mikro [24]. Dataset ini berisi video clip ekspresi mikro spontan, yang merupakan ekspresi wajah yang sangat singkat dan terjadi tanpa disengaja serta dapat mengungkapkan emosi yang  sebenarnya. Dataset CASME  II  terdiri  atas  247  urutan video ( video sequences ) yang diambil dari 26 subjek, termasuk pria dan wanita. Setiap video clip biasanya berdurasi 5 s hingga 10  s  dan  direkam  pada  kecepatan  200  fps  dengan  resolusi spasial sekitar  640 × 480 piksel pada area wajah. Dataset ini mencakup tujuh emosi dasar (kelas ekspresi), yaitu happiness, sadness, surprise, fear , disgust, anger , dan contempt . Rincian data setiap video clip pada CASME II, seperti nama file , jumlah frame ,  label  ekspresi,  serta frame fase  ekspresi  ( onset,  apex , dan offset ), tersedia pada file .xls dalam dataset tersebut.
Penelitian  ini  menggunakan  empat  kelas  ekspresi  terpilih, yaitu disgust,  sadness,  surprise , dan happiness .  Pemilihan empat  label  ekspresi  tersebut  didasari  oleh  perbedaan  jumlah video  dari  masing-masing  kelas  ekspresi  pada  CASME  II. Perbedaan jumlah video disebabkan oleh sulitnya memperoleh ekspresi tersebut, sehingga menyebabkan distribusi video clip tidak  merata  [25].  Maka, dataset CASME  II  yang  tersedia hanya  menyediakan  lima  kelas  ekspresi  mikro,  yaitu disgust, fear,  happiness, sadness , dan surprise . Kelima kelas ekspresi memiliki jumlah video yang tidak seimbang, sehingga kinerja model  juga  menjadi  tidak  seimbang  dan  akan  menghasilkan evaluasi  data  yang  condong  (bias)  ke  data  mayoritas.  Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan empat kelas ekspresi yang dipilih secara manual dengan mengacu pada file rincian yang tersedia pada CASME II.
Pemilihan  manual  dilakukan  dengan  mempertimbangkan jumlah frame yang  hampir  sama  antara onset hingga offset untuk masing-masing video, seperti ditunjukkan pada Tabel I. Frame citra  yang  digunakan  hanya  pada frame onset hingga offset karena  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan analisis  perbandingan  fase  ekspresi onset hingga offset (“fullOAO”) dan hanya pada fase onset, apex , dan offset (OAO), dengan menggunakan area komponen wajah terpilih, yaitu area alis kiri, alis kanan, mata kanan, mata kiri, dan mulut.  Sebagai contoh, data Happiness (17_EP01_15) memiliki jumlah frame pada video sebesar 223 citra. Jumlah frame antara onset hingga offset pada  fase  “fullOAO”  dalam  video  tersebut  adalah  42 frame citra, sedangkan untuk fase “OAO” berjumlah tiga frame citra karena hanya terdiri atas frame onset, apex , dan offset .

## B. PRAPEMROSESAN
Tahapan prapemrosesan terdiri atas dua proses utama, yaitu deteksi  wajah  dan  pencarian  lokasi  dari  komponen  wajah, seperti  alis,  mata,  dan  mulut.  Pada  tahapan  pencarian  lokasi wajah,  diterapkan  metode  Viola  Jones,  sedangkan  untuk pencarian  komponen  wajah,  digunakan  metode landmark wajah dari Dlib [26].

## 1)  PENDETEKSIAN WAJAH MENGGUNAKAN VIOLA JONES
Pada  tahapan  ini,  data  masukan  berbentuk  sebuah  video. Terhadap  video  tersebut  kemudian  dilakukan  ekstraksi  setiap frame dan menghasilkan urutan citra ( image sequences ). Setiap citra tersebut dikenai proses grayscaling di seluruh citra, yang berfungsi untuk mengubah citra berwarna (RGB) menjadi citra keabuan.  Selanjutnya,  metode  Viola  Jones  diterapkan  untuk proses  pencarian  wajah  pada  setiap  urutan  citra  yang  telah diekstrak. Umumnya, metode ini disebut dengan Haar cascade classifier [27]. Metode ini memiliki waktu komputasi tergolong cepat karena dalam pencarian sebuah objek metode ini hanya melakukan pencarian pada pusat daerah yang memiliki peluang besar  dari  objek  itu  berada.  Selain  itu,  hasil  pencarian  objek memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan efisien dalam deteksi wajah  [22].  Berikut  merupakan  penjelasan  proses  dari pendekatan untuk mendeteksi objek wajah.
1. Pelatihan  data  dilakukan  untuk  membentuk  model dengan dua jenis data, yaitu data positif dan data negatif. Dalam hal ini, data positif merupakan data citra wajah, sedangkan  data  negatif  adalah  data  noncitra  wajah. Proses  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  perbedaan antara objek yang akan dideteksi.
2. Menentukan Haar-like features dengan cara mengurangkan  nilai  rata-rata piksel  pada  daerah  gelap dan terang. Fitur tersebut dianggap ada jika perbedaan nilai berada pada nilai ambang yang ditentukan.
3. Integral  image digunakan  untuk  menentukan  ada  atau tidaknya Haar-like features pada citra yang diproses.
4. Citra integral pada (𝑥, 𝑦) berisi jumlah piksel di sebelah kiri dan di atas, seperti pada (1).
𝐼𝐼(𝑥, 𝑦) = ∑ 𝑖(𝑥 ′ , 𝑦 ′ ) 𝑥′≤𝑥,𝑦′≤𝑦 (1)
dengan 𝐼𝐼(𝑥, 𝑦) adalah  citra  integral  dan 𝑖(𝑥 ′ , 𝑦 ′ ) adalah citra asal.
5. Pada  (2)  dan  (3), 𝑠(𝑥, 𝑦) merupakan  akumulasi  baris kumulatif  dari 𝑠(𝑥, −1) = 0 dan 𝑖𝑖(−1, 𝑦) = 0 .  Citra integral  tersebut  diformulasikan  dalam  satu  lintasan melewati citra asli.
𝑠(𝑥, 𝑦) =   𝑠(𝑥, 𝑦 − 1) + 𝑖(𝑥, 𝑦) (2) 𝐼𝐼(𝑥, 𝑦) =  𝐼𝐼(𝑥 − 1, 𝑦) + 𝑠(𝑥, 𝑦) (3)
6. Cascade  classifier digunakan  untuk  menghubungkan banyak fitur dengan mengombinasikan proses klasifikasi secara bertingkat agar lebih efisien.
7. Apabila  wajah  telah  ditemukan,  selanjutnya  lokasi wajah ditandai dengan region of interest (RoI).
2) FACIAL LANDMARK DENGAN DLIB
Facial  landmark merupakan  deteksi  komponen  wajah berdasarkan  titik-titik  wajah  yang  menonjol,  yang  berfungsi sebagai pembentuk struktur wajah sebagai penanda komponen wajah tersebut. Facial landmark dapat mendeteksi komponen wajah dengan tepat, seperti area alis, mata, hidung, dan mulut.
T ABEL I
I NFORMASI J UMLAH F RAME PADA S ETIAP K ELAS E KSPRESI No Kelas Ekspresi Jumlah Video Jumlah Frame Keseluruhan Jumlah Frame fullOAO  OAO 1 Disgust 7 2.071 269 21 2 Happiness 7 1.529 319 21 3 Sadness 7 2.788 281 21 4 Surprise 6 1.517 286 18 Jumlah frame 27 7.905 1.155 81
Penelitian  ini  menerapkan  sebuah tool Dlib  dengan menggunakan regression tree untuk melokalisasi 68 titik yang telah  terlatih  [26].  Setelah  RoI  terbentuk  dari  hasil  proses deteksi  wajah  sebelumnya,  selanjutnya  dilakukan  penentuan titik-titik fitur untuk pencarian komponen wajah. Penerapan 68 titik oleh Dlib dilakukan pada area RoI yang telah ditentukan sebagai  wajah,  seperti  ditunjukkan  dalam  Gambar  2  [26]. Tujuannya  adalah  untuk  meminimalkan  kesalahan  dalam deteksi  komponen  wajah. Regresion  tree pada  Dlib  bekerja menggunakan regressor , yaitu membuat prediksi berdasarkan fitur. Fitur-fitur tersebut antara lain nilai-nilai intensitas piksel yang  dihitung  dari 𝐼 dan  dilakukan  pengindeksan  secara dinamis  terhadap  estimasi  perulangan  yang  sedang  terjadi. Penelitian  ini  menggunakan  titik-titik landmark hanya  pada area  alis,  mata,  dan  mulut,  seperti  tampak  pada  Gambar  2. Penggunaan  titik  dilakukan  untuk  menandai  fitur  komponen wajah  sebagai  berikut:  alis  kanan  (titik  ke-18  sampai  ke-22), alis  kiri  (titik  ke-23  sampai  ke-27),  mata  kanan  (titik  ke-37 sampai ke-41), mata kiri (titik ke-43 sampai ke-47), dan mulut (titik ke-49, ke-55, ke-52 dan ke-58). Setelah titik-titik tersebut ditentukan, terhadap komponen yang telah dideteksi dilakukan pemotongan  ( cropping )  dan  dilakukan  pengubahan  ukuran ( resize )  menjadi  100  ×  50 piksel  pada  masing-masing komponen wajah. seperti ditunjukkan pada Gambar 3.

## C. EKSTRAKSI FITUR DENGAN LBPH
LBPH merupakan metode yang digunakan dalam computer vision yang diterapkan untuk pengenalan sebuah objek. Metode ini melibatkan pemecahan gambar menjadi wilayah yang lebih kecil dan menghitung LBP untuk setiap wilayah. LBP adalah kode biner yang  mewakili  hubungan  intensitas  piksel  dengan piksel  tetangganya.  Dengan  menggabungkan  histogram  dan LBP dari semua wilayah dalam semua citra, sebuah vektor fitur dihasilkan. Vektor fitur ini digunakan untuk klasifikasi sebuah citra  menggunakan  algoritma  pembelajaran  mesin  seperti k nearest neighbor (KNN) atau support vector machine (SVM). Metode  LBPH  dikenal  dengan  kesederhanaannya ( simplicity ) [28],  [29],  efisien,  dan  tangguh  dalam  perubahan  iluminasi. Oleh karena itu, metode ini populer untuk pengenalan ekspresi mikro.
Gambar  4  merupakan  ilustrasi  proses  dari  metode  LBPH yang  diterapkan  pada  penelitian  ini.  Sebagai  contoh,  pada langkah  pertama,  citra  masukan  yang  digunakan  adalah  citra alis kanan. Ukuran citra tersebut adalah 𝐼 𝑤,ℎ = 58 × 55. Notasi 𝐼 merupakan matriks citra dengan lebar ( 𝑤 ) 58 piksel dan tinggi (ℎ) 55  piksel.  Metode  LBP  menggunakan  citra  masukan grayscale untuk  mengurangi  kompleksitas  perhitungan  dan fokus pada pola tekstur dalam citra. Kemudian, langkah kedua adalah  membagi  citra  menjadi  beberapa  blok  piksel non-
overlapping . Penelitian ini menggunakan pembagian blok 3 × 3  yang  menghasilkan  lima  area  fitur  wajah  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Pembagian  ukuran  blok  3  ×  3 bertujuan  untuk  merepresentasikan  fitur  yang  lebih  detail dalam  menangkap  pola-pola  lokal  dalam  citra.  Dengan mempertimbangkan piksel-piksel tetangga dalam blok, metode LBP  dapat  memberikan  representasi  fitur  yang  lebih  baik. Gerakan  ekspresi  mikro  memiliki  karakteristik    pergerakan halus ( subtle motion ). Makin kecil bagian blok yang diproses, makin detail fitur yang dihasilkan. Metode LBP dengan blok 3 × 3 menggunakan nilai tengah sebagai ambang batas ( threshold ) untuk piksel tetangganya.
𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 = ∑ 𝑆(𝑥 𝑛 − 𝑥 𝑐 )2 𝑛 ,   𝑆(𝑥) = { 1, 𝑥 ≥ 0 0, 𝑥 < 0 𝑃−1 𝑛=0 (4)
Pada  (4),  notasi (𝑃, 𝑅) merupakan  titik sampling (jumlah ketetanggaan)  atau n_point 𝑃 pada  radius 𝑅. Notasi 𝑥 𝑛 merupakan nilai dari piksel tetangga, sedangkan 𝑥 𝑐 adalah nilai dari piksel pusat. Notasi 2 𝑛 merupakan nilai bobot dari jumlah pangkat 𝑛. 𝑆(𝑥) merupakan penentuan nilai ambang batas pada 𝑆(𝑥 𝑛 − 𝑥 𝑐 ). Jika nilai 𝑥 lebih dari atau sama dengan nol, 𝑆(𝑥) bernilai 1. Jika terjadi sebaliknya, 𝑆(𝑥) bernilai 0.
Setelah proses pembagian blok pada citra, perhitungan LBP pada  penelitian  ini  menggunakan  nilai 𝑃 = 8 dengan  radius 𝑅 = 1 ( 𝐿𝐵𝑃 8,1 ).  Perhitungan  LBP  dimulai  dari  matriks (0,0) atau  area  kiri  atas.  Pembagian  blok  tidak  terjadi  merata  di seluruh  citra,  sehingga  perlu  dilakukan  penambahan  piksel dengan  nilai  nol  ( zero  padding )  di  sekitar  tepi  gambar  agar tidak  terjadi  kehilangan  pergerakan pada  citra.  Matriks  3  ×  3 dikonversikan  ke  dalam  matriks  biner  dengan  cara membandingkan nilai pusat ( 𝑥 𝑐 ) dengan nilai ketetanggaannya sesuai arah jarum jam. Jika nilai intensitas piksel tetangga lebih besar atau sama dengan nilai piksel pusat, nilai biner adalah 1. Jika yang terjadi adalah kondisi sebaliknya, nilai biner adalah 0.  Setelah  matriks  biner  terbentuk,  proses  selanjutnya  adalah mengalikannya  dengan  bobot 2 𝑛 , yaitu 2 8 =   2 0 +   2 1 + 2 3 + 2 4 + 2 5 + 2 6 + 2 7 . Selanjutnya,  dilakukan  akumulasi  hasil perkalian matriks biner dan bobot 2 𝑛 dari seluruh piksel dalam blok, sehingga membentuk nilai pusat baru yang mewakili blok tersebut.
Seluruh blok pada citra diproses sesuai dengan urutannya, sehingga  membentuk  sebuah  matriks  baru  hasil  perhitungan LBP.  Matriks  LBP  pada  seluruh  komponen  wajah direpresentasikan  dalam  histogram.  Seluruh  proses  ini diilustrasikan  pada  Gambar  5(a).  Histogram  berfungsi  untuk merepresentasikan  distribusi  frekuensi  pola  biner  lokal  yang ada pada citra. Setiap bin pada histogram mewakili satu pola biner  lokal,  sedangkan  tinggi bin menunjukkan  jumlah kemunculan pola tersebut. Persamaan  (5) merupakan formula untuk  membentuk  histogram  setiap  komponen  fitur  wajah.
Gambar 2. Struktur 68 titik dari Dlib untuk pembagian area komponen wajah.
Gambar 3. Hasil pemotongan komponen wajah untuk ekstraksi fitur.
Notasi 𝑆(𝑥) merupakan  vektor  jumlah  frekuensi  kemunculan piksel  yang  dikategorikan  sesuai  dengan  nilai bin .  Notasi 𝑛 adalah  frekuensi  kemunculan;  pada 𝐿𝐵𝑃 8,1 ,  jumlahnya  256 dengan range nilai 0 sampai 255.
𝐻 𝑖 = ∑ 𝑓 {𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 = ∑ 𝑆(𝑥) 𝑃−1 𝑛=0 } 𝑥𝑐 ∈ 𝑖(𝑥,𝑦)
(5) 𝑆(𝑥) = { 1, 𝑖𝑓 𝑦 𝑖𝑠 𝑡𝑟𝑢𝑒 0,
𝑖𝑓 𝑦 𝑖𝑠 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 ,   𝑖 = 0,1, … , 𝑛 − 1
ℎ 𝑖 = 𝑛𝑖 𝑛 , 𝑖 = 0,1, … , 𝐿 − 1 . (6)
Perhitungan  histogram  pada  setiap  komponen  wajah diawali  dengan  menentukan bin histogram  sesuai  pola  LBP. Pada penelitian ini, digunakan pola 8 bit untuk LBP ( 𝐿𝐵𝑃 8,1 ), sehingga jumlah bin histogram adalah 256. Jumlah bin sesuai dengan piksel pada citra, yaitu antara 0 hingga 255, berjumlah 256. Selanjutnya, frekuensi kemunculan setiap nilai LBP pada citra dihitung dengan membuat matriks yang berukuran sesuai dengan  jumlah  bin  histogram,  yaitu  0  sampai  255.  Data histogram  citra  LBP  memiliki  rentang  nilai  yang  beragam, sehingga  dapat  memberikan  prediksi  yang  tidak  akurat  pada proses  klasifikasi.  Maka,  diperlukan  proses  normalisasi  data.
Dalam  normalisasi  data  histogram  pada  (6),  nilai 𝑛 𝑖 adalah jumlah  piksel  dari  derajat  keabuan, 𝑛 merupakan  jumlah seluruh  piksel  dalam  citra,  dan 𝐿 adalah  jumlah bin dalam histogram.
𝐻 𝑖,𝑗 = ∑ 𝑓{𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 = ∑ 𝑆(𝑥) 𝑃−1 𝑛=0 }, 𝑗 = 0, 1, … , 𝑚 − 1. 𝑥 𝑐 ∈ 𝑅 𝑗 (7)
Proses  selanjutnya  adalah  penggabungan  seluruh  data histogram dari masing-masing komponen wajah. Penggabungan  data  histogram  dilakukan  dengan  cara menjumlahkan frekuensi kemunculan sesuai dengan nilai bin . Persamaan  (7)  menunjukkan  formula  histogram  untuk menyimpan seluruh area dari komponen wajah setiap citra yang ditandai  dengan  notasi 𝑚 area  pada  setiap frame .  Notasi 𝐻 𝑖,𝑗 merupakan  nilai 𝑖 dari  (5)  yang  menunjukkan  urutan komponen area wajah dari histogram j . Histogram regional (per area)  digabungkan  untuk  membuat  deskripsi  global  citra. Penggabungan  seluruh  histogram  dari  komponen  area  wajah diilustrasikan pada Gambar 5(b).
Data  histogram  hasil  penggabungan  seperti  ditunjukkan pada Gambar 5(b) merupakan data ekstraksi fitur untuk proses klasifikasi.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  dalam membandingkan  data  fase  ekspresi  mikro,  yaitu  “fullOAO” (data  citra  dari frame onset hingga offset )  dan  “OAO”  (data citra  hanya frame onset - apex - onset ).  Informasi  data  ekstraksi
Gambar 4. Alur kerja metode LBPH pada citra grayscale alis kanan.
(a)
(b)
Gambar 5. Konversi ke histogram, (a) tahapan konversi matriks LBP ke dalam histogram, (b) histogram seluruh komponen area fitur.
fitur  memiliki  tiga  jenis  atribut,  yaitu frame ,  data  histogram, dan  label  setiap  data,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  5(b) pada  bagian  data  ekstraksi  fitur.  Atribut  utama  sebagai  data fitur adalah hasil dari data histogram dengan bin 0 sampai 255 dengan frekuensi kemunculan dengan nilai ternormalisasi.

## D. REDUKSI FITUR (CUR MATRIX DECOMPOSITION)
Histogram dari setiap komponen citra wajah menghasilkan dimensi  yang  besar,  yang  diilustrasikan  dalam  Gambar  5(b). Setiap frame pada  citra  menghasilkan  fitur  sejumlah  256, sehingga  pada  data  tersebut  perlu  dilakukan  eliminasi  fitur yang  tidak  informatif  untuk  proses  klasifikasi  data.  Reduksi fitur  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan  fitur  yang  tidak relevan  atau redundancy serta  mempertahankan  informasi penting yang terkandung dalam dataset tersebut. Teknik CUR matrix  decomposition dapat  memperoleh  representasi  data yang  lebih  efisien  dari  data  fitur  sebelumnya  dengan mempertahankan subset kolom dan baris yang paling penting. Hal ini dapat bermanfaat dalam kondisi data fitur asli memiliki dimensi  baris  yang besar  karena  teknik  ini dapat  mengurangi kompleksitas komputasi dan kebutuhan penyimpanan data.
Pada  penelitian  ini,  proses  reduksi  fitur  dilakukan menggunakan  metode CUR matrix decomposition .  Metode tersebut  dapat  memilih  fitur  yang  menunjukkan  pengaruh statistik  yang  tinggi,  atau  dapat  berpengaruh  besar,  dari  data matriks.  Teknik  ini  memecah  matriks  masukan  menjadi  tiga matriks  yang  lebih  kecil,  yaitu C , U ,  dan R .  Berikut  ini merupakan langkah-langkah reduksi fitur dengan CUR matrix decomposition .
1. Seleksi kolom ( C ), yaitu memilih sejumlah kolom dari matriks asli ( A ) yang akan membentuk matriks dengan metode pemilihan acak oleh sistem.
2. Seleksi  baris  ( R ),  yaitu  memilih  sejumlah  baris  untuk membentuk  matriks R dengan  pemilihan  berdasarkan pentingnya baris (saat ini seluruh data frame pada data ekstraksi fitur dianggap penting).
3. Pembentukan matriks tengah ( U ), yaitu memilih subset kolom  dari  matriks  ekstraksi  fitur.  Dalam  memilih subset pada penelitian ini, digunakan sampling acak.
4. Perhitungan  bobot  dilakukan  setelah  mendapatkan matriks C , U , dan R . Bobot dihitung untuk setiap baris dan kolom yang terpilih menggunakan (8) dan (9).
𝑊 𝐶(𝑖,𝑖) = 1 𝑠𝑞𝑟𝑡(‖𝑐𝑜𝑙𝑖(𝐴)‖ 2 × ‖𝑐𝑜𝑙𝑖(𝐶)‖ 2 ) (8) 𝑊 𝑅(𝑖,𝑖) = 1 𝑠𝑞𝑟𝑡(‖𝑟𝑜𝑤𝑖(𝐴)‖ 2 × ‖𝑟𝑜𝑤𝑖(𝑅)‖ ) (9)
dengan 𝑊 𝐶(𝑖,𝑖) adalah bobot untuk kolom terpilih dalam matriks C dan 𝑊 𝑅(𝑖,𝑖) adalah bobot terpilih untuk baris terpilih  dalam  matriks C dan R .  Tujuan  perhitungan bobot  adalah  untuk  menentukan  kontribusi  relatif  dari setiap baris dan kolom terpilih dari matriks masukan.
5. Aproksimasi  matriks  masukan  dilakukan  setelah mendapatkan matriks C , U , R , dan bobot. Aproksimasi matriks masukan A’ dapat dihitung dengan menggabungkan ketiga matriks tersebut, yaitu menggunakan (10).
𝐴 ′ = 𝐶  × 𝑊 𝐶 × 𝑈 × 𝑊 𝑅 × 𝑅 (10)
dengan 𝑊 𝐶 dan 𝑊 𝑅 merupakan  matriks  diagonal  bobot untuk  kolom  dan  baris  yang  terpilih  dari  aproksimasi matriks masukan.

## E. KLASIFIKASI EKSPRESI MIKRO MENGGUNAKAN KNN DAN SVM

## 1) K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  KNN  untuk membentuk sebuah model data. Prinsip dari metode ini adalah setiap  titik  pada  data  yang  berdekatan  akan  berada  pada label/kelas yang sama. Artinya, metode KNN dapat melakukan klasifikasi  data  baru  berdasarkan  kemiripan  dari  model  yang tersedia  [30].  Metode  ini  merupakan  salah  satu  jenis pembelajaran  berdasarkan  pengaktualan  yang  fungsi-fungsi tersebut  merupakan  nilai  kedekatan  secara  lokal.  Pada penelitian ini, tahapan klasifikasi membandingkan tiga metode perhitungan jarak, yaitu Euclidean, Manhattan, dan Chebyshev. Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menghitung KNN.
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑎, 𝑏) =   √∑ (𝑥 𝑎𝑖 − 𝑦 𝑏𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (11)
𝑀𝑎𝑛ℎ𝑎𝑡𝑡𝑎𝑛 (𝑎, 𝑏) =   ∑ |𝑥 𝑎𝑖 − 𝑦 𝑏𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (12)
𝐶ℎ𝑒𝑏𝑦𝑠ℎ𝑒𝑣(𝑎, 𝑏) =   max
𝑖 (|𝑥 𝑎𝑖 − 𝑦 𝑏𝑖 |) (13)
dengan 𝑎 adalah klaster data pusat, 𝑏 adalah data dalam atribut fitur, 𝑖 merupakan  notasi  untuk  setiap  data  pada 𝑛 , 𝑛 menunjukkan  banyaknya  data, 𝑥 𝑎𝑖 menunjukkan  data  dalam klaster pusat hingga 𝑘 , sedangkan 𝑦 𝑏𝑖 adalah setiap objek data hingga ke- 𝑘 .
Metode  jarak  Euclidean  dianggap  sebagai  dasar  dari metode  kesamaan  atau  ketidaksamaan.  Pada  penelitian  ini, digunakan  (11)  untuk  menghitung  jarak  Euclidean  antara elemen  yang  sesuai  dari  dua  ruang  vektor.  Perhitungan  jarak Chebyshev  dilakukan  menggunakan  selisih  terbesar  dari  dua data  masukan,  seperti  pada  (13).  Sementara  itu,  metode jarak Manhattan merupakan metode lain untuk mengukur jarak antara dua vektor, seperti ditunjukkan pada (12).

## 2) SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Metode  SVM  digunakan  dalam  penelitian  karena  terbukti berhasil dalam pembelajaran statistika, pemodelan optimalisasi data,  deteksi  objek,  serta  pengenalan  ekspresi  mikro. Pemodelan klasifikasi dalam SVM memiliki konsep yang lebih baik  secara  matematis  daripada  teknik  klasifikasi  lainnya. Model dalam SVM dapat mengatasi masalah terkait klasifikasi secara  linear  maupun  nonlinear.  Dalam  penelitian  ini,  fungsi dengan kernel linear, polinomial, radial basis function (RBF), dan sigmoid diterapkan pada SVM. Persamaan matematika dari keempat kernel tersebut  terdapat  dituliskan  pada  (14)  sampai (16).
𝐿𝑖𝑛𝑒𝑎𝑟 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 + 𝑐 (14)
𝑝𝑜𝑙𝑦𝑛𝑜𝑚𝑖𝑎𝑙 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = (𝑐 +   𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 2 ) 𝑏 (15)
𝑅𝐵𝐹 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp ( ‖𝑥𝑖−𝑥𝑗‖ 2𝑆2 ) (16)
dengan 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 merupakan  vektor  masukan, 𝐾() adalah fungsi kernel , 𝑐 merupakan  konstanta,  dan 𝑆 merupakan parameter bandwidth yang  menentukan  kecepatan  turunnya kesamaan metrik saat  sampel menjauh satu sama lain. Notasi 𝑥 𝑖 𝑇 merupakan nilai transposisi dari vektor bobot 𝑥 , sedangkan notasi 𝑏 adalah nilai dari derajat polinomial.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. PENGATURAN DATA
Penelitian  ini  membandingkan  tingkat  akurasi  pada pengenalan  ekspresi  mikro  ke  dalam  dua  jenis  fase  ekspresi
yang  disajikan  pada  Tabel  I.  Jenis  fase  “fullOAO” menggunakan  seluruh frame pada  fase onset hingga offset , sedangkan jenis “OAO” hanya menggunakan tiga frame , yang terdiri  atas frame  onset,  apex ,  dan offset .  Penelitian  ini menggunakan 27 video pilihan dari CASME II dengan empat label  data.  Deskripsi  lebih  lanjut  disajikan  dalam  Tabel  I. Tujuan  pemilihan  video  adalah  untuk  mempertimbangkan jumlah frame dari  setiap  fase onset hingga offset ,  untuk menghindari ketidakseimbangan jumlah data. Dalam penelitian ini,  pengenalan  ekspresi  mikro  dilakukan  menggunakan  lima komponen  wajah,  yaitu  alis  kiri,  alis  kanan,  mata  kiri,  mata kanan,  dan  mulut.  Hasil  dari  metode  LPBH  adalah penggabungan  jumlah  frekuensi  kemunculan  pada  lima komponen wajah yang memiliki bentuk runtun data kombinasi jumlah  piksel  dengan  nilai  0  sampai  255.  Dengan menggunakan  lima  komponen  wajah,  dapat  disimpulkan bahwa data hasil ekstraksi fitur berdimensi tinggi.
Tabel  II  menyajikan  informasi  jumlah  dimensi  fitur  pada “fullOAO” dan “OAO” sebesar 256 fitur pada setiap frame- nya. Proses histogram pada ekstraksi fitur menghasilkan distribusi data  bernilai  0  dan  bernilai  sama  pada  beberapa  piksel.  Hal tersebut  memberikan  dampak  pada  proses  klasifikasi,  seperti redundancy data,  sehingga  diperlukan  proses  reduksi  data menggunakan  teknik CUR  matrix  decomposition .  Deskripsi jumlah frame pada reduksi data, jenis fase, dan kelas ekspresi disajikan pada Tabel II. Dengan menggunakan teknik tersebut, dihasilkan  jumlah  fitur  lebih  kecil,  yaitu  35  data,  tetapi dianggap  memiliki  representasi  lebih  efektif  dengan mempertahankan fitur yang paling penting atau signifikan.

## B. PENGUKURAN KINERJA PENGENALAN EKSPRESI MIKRO
Dalam  penelitian  ini,  SVM  dan  KNN  dipilih  sebagai metode  untuk  klasifikasi  eksperimental.  Pemilihan  fungsi kernel untuk  SVM  dan  metode  pengukuran  jarak  sangat penting  bagi  kinerja  masing-masing  metode.  Eksperimen dilakukan  pada  CASME  II  menggunakan  metode  ekstraksi fitur  LBPH.  Pengklasifikasian  SVM  dan  KNN  digunakan untuk  mengevaluasi  metode  yang  diusulkan  menggunakan analisis multi-subject , leave-one-out cross validation (LOSOCV),  dan  10- cross  validation. LOSOCV  merupakan metode  validasi  silang  yang  digunakan  untuk  mengestimasi kinerja  model  atau  algoritma  pada dataset terbatas  (memiliki jumlah  yang  sedikit).  Penggunaan  kedua  teknik  analisis tersebut bertujuan untuk mendapatkan estimasi kinerja model yang  paling  akurat.  Dalam  melakukan  validasi  keefektifan metode yang diusulkan dalam LOSOCV, urutan citra dari satu subjek  diperlakukan  sebagai  data  pengujian  dan  citra frame tersisa  diperlakukan  sebagai  data  pelatihan.  Proses  tersebut diulang  sebanyak 𝑘 kali,  dengan 𝑘 menunjukkan  jumlah subjek dalam dataset . Kemudian, dilakukan perhitungan rata- rata hasil pengenalan semua subjek untuk membentuk akurasi pengenalan akhir.
Dalam  10- fold  cross  validation ,  kumpulan  data  dibagi menjadi  sepuluh  bagian.  Lalu,  sembilan  bagian  data  diambil sebagai  data  pelatihan  secara  bergantian  dan  satu  bagian lainnya  sebagai  data  uji.  Tingkat  yang  benar  diperoleh  dari
setiap  pengujian  dan  nilai  rata-rata  dari  tingkat  yang  benar digunakan  untuk  memperkirakan  akurasi  sebuah  algoritma. Sebagai  tahapan  terakhir,  penelitian  ini  melakukan  10- fold cross  validation dan  mendapatkan  nilai  rata-rata  sebagai akurasi  tertinggi.  Dalam  penelitian  ini,  dua  metode cross validation yang  umum  digunakan  untuk  mengevaluasi kemampuan metode klasifikasi dengan metode SVM dan KNN untuk pengenalan.

## 1) PENGUJIAN  KLASIFIKASI  DENGAN  PERBANDINGAN NILAI K DAN METRIK JARAK PADA KNN
Pengujian  KNN  dilakukan  dengan  menggunakan  sampel seperti  tertera  pada  Tabel  III.  Perhitungan  jarak  dalam  KNN menggunakan  tiga  perbandingan  metode,  yaitu  Euclidean , Manhattan,  dan  Chebyshev.  Penentuan  nilai 𝑘 pada  KNN bergantung  pada  data  masukan.  Nilai 𝑘 yang  tinggi  akan mengurangi  efek  dari noise ,  tetapi  akan  membentuk  batasan dari  setiap  hasil  klasifikasi.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga macam  nilai  ganjil  pada  nilai 𝑘 ,  yaitu  1,  3,  dan  5.  Karena jumlah  label  data  bernilai  genap,  penelitian  ini  menggunakan nilai 𝑘 ganjil.
Hasil  perhitungan  jarak  Euclidean , Manhattan,  dan Chebyshev terhadap akurasi KNN ditunjukkan pada Tabel IV. Pada data “fullOAO” dengan analisis LOSOCV dan 10- cross validation ,  rata-rata  hasilnya  di  atas  90%  pada  setiap  nilai 𝑘 . Hasil  akurasi  tertinggi  menggunakan  nilai k =  5  dan perhitungan  jarak  Manhattan,  dengan  akurasi  LOSOCV  dan 10 -cross  validation sebesar  96,6%.  Pada  “fullOAO”, perbedaaan  nilai k tidak  berpengaruh  pada  tingkat  akurasi karena  pada  setiap  nilai k dalam  Tabel  III,  akurasi  yang dihasilkan pada setiap metode di atas 90%. Pada data jenis fase “OAO”,  penggunaan  nilai k yang  makin  besar  menghasilkan tingkat akurasi yang makin kecil pada setiap analisisnya. Nilai akurasi  tertinggi  terjadi  pada k =  1  dengan  pengukuran  jarak Manhattan dengan nilai 87,7%. Manhattan memiliki kecocokan dengan  data  yang  bersifat  geometris,  dengan  jarak  antartitik
T ABEL II J UMLAH F RAME P ERBANDINGAN D ATA F ASE E KSPRESI M IKRO No Jenis Fase Jumlah Frame Dimensi Fitur Reduksi Dimensi Fitur 1 fullOAO 1.155 256 35 2 OAO 82 256 35 T ABEL III P ERBANDINGAN D ISTANCE M ETRICS KNN PADA FASE “ FULL OAO” DAN “OAO
KNN - fullOAO 𝒌 LOSOCV (%) 10-cross validation (%) EC MH CS EC MH CS 1 95,8 95,9 94,3 95,5 95,6 94 3 96,2 95,5 94,3 96,1 95,4 94,2 5 96,1 96,6 95 96,3 96,6 96,3 KNN - OAO 𝒌 LOSOCV (%) 10-cross validation (%) EC MH CS EC MH CS 1 84,0 87,7 81,5 85,2 87,7 80,2 3 81,5 84,0 81,5 79,0 85,2 77,8 5 76,5 79,0 74,1 65,4 77,8 67,9
Ket.: EC = Euclidean, MH = Manhattan, CS = Chebyshev
T ABEL IV P ERBANDINGAN K ERNEL SVM PADA F ASE “OAO” DAN “ FULL OAO” Kernel fullOAO OAO LOSOCV (%) 10-Cross (%) LOSOCV (%) 10-Cross (%) Linear 53,9 53,7 64,2 63 Polynomial 96,3 96,3 81,5 81,5 RBF 96,7 96,8 74,1 71,6 Sigmoid 13,6 15,6 39,5 46,9
dapat diukur berdasarkan perbedaan absolut antara koordinatnya pada setiap dimensi.

## 2)  PENGUKURAN KLASIFIKASI DENGAN PERBANDINGAN KERNEL SVM
Pengujian  dengan  SVM  dilakukan  menggunakan  sampel yang  sama  sesuai  deskripsi  sebelumnya.  Dalam  proses klasifikasi  SVM,  tiga  parameter  penting  perlu  dipilih  dan disesuaikan.  Parameter  pertama  adalah kernel .  Penelitian  ini membandingkan  empat kernel yang  umum  digunakan  pada SVM,  yaitu kernel linear,  polinomial,  RBF,  dan sigmoid . Parameter kedua adalah penalty coefficient , C , yang merupakan nilai  toleransi  kesalahan.  Nilai  tersebut  dapat  meminimalkan kesalahan pelatihan dan kompleksitas model. Makin tingginya nilai C menunjukkan bahwa kesalahan tidak dapat ditoleransi dan mudah terjadi over-fit . Makin kecil nilai C, makin mudah dilakukan under-fit [31].  Lalu,  parameter  ketiga  adalah parameter gamma , yang merupakan parameter dari fungsi RBF ketika  dipilih  sebagai kernel .  Nilai  lebar  RBF  akan memengaruhi range  of  action dari  masing-masing support vector yang  sesuai  dengan  Gauss,  sehingga  memengaruhi kemampuan secara umum. Tabel IV menyajikan hasil analisis dengan  dua  jenis  fase,  “fullAOA”  dan  “OAO”,  dengan menggunakan  LOSOCV  dan  10- cross  validation .  Data “fullOAO”  dengan kernel RBF  pada  kedua  metode pembelajaran  menghasilkan  nilai  tertinggi,  yaitu  96,7%  dan 96,8%.  Metode  SVM  dengan kernel RBF  dapat  memisahkan data  dengan  dimensi  tinggi  yang  sulit  dipisahkan  dengan metode  linier.  Berbeda  dengan  jenis  data  sebelumnya,  pada “OAO” kernel polinomial  dihasilkan  akurasi  tertinggi,  yaitu 81,5%  pada  kedua  metode  tersebut.  Hal  ini  terjadi  karena kernel polinomial dapat menangkap hubungan antarfitur yang lebih kompleks dibandingkan dengan metode kernel lainnya.

## C. PENGUJIAN WAKTU KOMPUTASI PENGENALAN EKSPRESI MIKRO
Selain melakukan pengujian kinerja akurasi, penelitian ini melakukan  pengujian  waktu  komputasi  dari  algoritma  yang diusulkan  (lihat  Tabel  V).  Waktu  komputasi  algoritma dianalisis pada prosesor 11th Gen Intel ® Core TM i3-1115G4 @ 3,00 GHz dengan random access memory (RAM) sebesar 8 GB. Waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  untuk  mengekstrak  fitur pada  setiap frame rata-rata  sebesar  0,192  ms  untuk  fullOAO dan 0,159 ms pada OAO. Waktu komputasi pada  kedua jenis fase ekspresi hampir sama karena pada dasarnya setiap frame diproses  dengan  algoritma  yang  sama.  Berbeda  dengan pengujian  per frame ,  pada  pengujian  per  video  dihasilkan waktu  yang  berbeda.  Pada  jenis  fase  “fullOAO”,  dihasilkan rata-rata  waktu  komputasi  10,473  ms,  sedangkan  pada  OAO adalah 0,576 ms.
Perbedaan  waktu  antara  kedua  jenis  fase  tersebut disebabkan oleh perbedaan jumlah frame yang diproses. Secara teknis, jumlah frame pada “fullOAO” lebih besar daripada pada jenis  fase  “OAO”  (lihat  Tabel  I),  sehingga  berdampak  pada waktu pemrosesan pada setiap video.
Implementasi  sistem  pengenalan  ekspresi  mikro  pada umumnya  dilakukan  secara real-time, sehingga  diperlukan waktu komputasi dalam pemrosesan setiap frame yang cepat. Pada  dasarnya,  karakteristik  ekspresi  mikro  memiliki  durasi yang  cepat,  dengan  intensitas  gerakan  yang  kecil  dan  halus, sehingga  sulit  diidentifikasi  oleh  mata  manusia  biasa.  Dari pernyataan  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pengenalan  ekpsresi  mikro  membutuhkan  waktu  komputasi yang cepat untuk memproses setiap frame pada video masukan.
Pada  penelitian  ini,  jenis  fase  “OAO”,  khususnya  pada pengujian video, menghasilkan waktu komputasi 20 kali lebih cepat daripada “fullOAO”. Hal ini disebabkan oleh perbedaan jumlah frame yang  diproses  pada  kedua  jenis frame tersebut. Pada jenis fase “OAO”, frame yang diproses merupakan frame inti  (fase  ekspresi  mikro: onset,  apex, dan offset ),  sedangkan pada “fullOAO”, frame yang diproses adalah dari frame onset hingga offset , sehingga membutuhkan waktu lebih lama.

## D. HASIL KINERJA AKURASI DAN WAKTU KOMPUTASI TERHADAP JENIS FASE EKSPRESI
Pada bagian sebelumnya telah dilakukan tahapan klasifikasi menggunakan  perbandingan  metode  KNN  dan  SVM  dengan berbagai kombinasi kernel dan pengukuran jarak. Berdasarkan pengujian  klasifikasi  KNN  dan  SVM,  diketahui  bahwa  pada jenis  fase  “fullOAO”  dihasilkan  akurasi  yang  hampir  sama, yaitu 96,8% untuk SVM dan 96,6% untuk KNN. Sementara itu, pada  jenis  fase  “OAO”  terdapat  sedikit  penurunan  akurasi dibandingkan  dengan  “fullOAO”,  yaitu  sebesar  81,5%  pada SVM  dan  87,7%  untuk  KNN.  Penurunan  akurasi  tersebut terjadi  karena  perbedaan  jumlah  data  dari  setiap  jenis  fase ekspresi. Pada “fullAOA”, jumlah frame adalah sebesar 1.115, sedangkan pada “OAO” terdapat 82 frame (lihat Tabel II). Dari hasil kinerja akurasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa makin banyak frame yang dianalisis, makin baik tingkat akurasi yang didapatkan.
Untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang diusulkan pada penelitian  ini,  bagian  ini  membahas  perbandingan  dengan penelitian yang telah dilakukan dengan teknik berbeda, seperti ditunjukkan  pada  Tabel  VI.  Perbandingan  penelitian  pada Tabel  VI  seluruhnya  menggunakan dataset CASME  II  dan teknik  klasifikasi  LOSOCV  dengan  metode  klasifikasi  yang berbeda,  seperti sequential  minimal  optimization (SMO), convolutional neural network (CNN), dan SVM. Pada Tabel VI, penelitian lain menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 68,24% dengan  metode  LBP-TOP  dan  SMO  [32],  sedangkan penggunaan bi-weighted oriented optical flow (Bi-WOOF) dan SVM menghasilkan akurasi sebesar 58,85% [33]. Referensi [34] menghasilkan  akurasi  lebih  baik  dari  kedua  penelitian sebelumnya dengan menggunakan OFF-ApexNet dan  CNN , dengan    akurasi    sebesar    88,28%.  Sementara  itu,  algoritma yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  LBPH  dan SVM, yang menghasilkan akurasi sebesar 96,8%.
Tingkat  akurasi  pada  pengenalan  ekspresi  mikro  sangat penting karena hasil yang akurat diperlukan untuk memahami perasaan  dan  emosi  pada  setiap  data  ekspresi  masukan. Pada penelitian  ini,  diusulkan  metode  ekstraksi  fitur  menggunakan
T ABEL V P ERBANDINGAN W AKTU K OMPUTASI S ETIAP J ENIS F ASE No Jenis Pengujian fullOAO (ms) OAO (ms) 1 Rata-rata per frame 0,192  0,159 2 Rata-rata per video 10,473  0,576 T ABEL VI
P ERBANDINGAN A KURASI DENGAN P ENELITIAN L AINNYA DENGAN LOSOCV Penelitian Ekstraksi Fitur Classifier Kinerja (%) [32] LBP-TOP SMO 68,24 [33] Bi-WOOF SVM 58,85 [34] OFF-ApexNet CNN 88,28 Penelitian ini LBPH SVM 96,80
LBPH  yang  menghasilkan  akurasi  akhir  dari  hasil  penelitian sebesar  96,8%  pada  SVM  dan  87,7%  pada  KNN.  Perbedaan akurasi  tersebut  tidak  terlalu  jauh,  yaitu  sebesar  9%,  dengan akurasi  terendah tergolong baik,  yaitu  lebih dari  80%.  Selain itu, data ekstraksi fitur sebagai data masukan untuk klasifikasi adalah  data  yang  sama,  sehingga  perbedaan  akurasi  tersebut tidak berdampak besar pada pengenalan ekspresi mikro. Hasil tersebut  dapat  dikategorikan  baik  karena  metode  yang diusulkan  memiliki  kinerja  yang  kuat  dalam  melakukan pengenalan  ekspresi  mikro  pada  area  wajah.  Pengenalan ekspresi  mikro  dilakukan  dengan  proses  secara real-time dengan  waktu  yang  singkat.  Selain  hasil  akurasi  yang  baik, waktu pemrosesan untuk pengenalan perlu dipertimbangkan.
Tabel VII menyajikan rangkuman waktu pemrosesan pada setiap frame dari penelitian terdahulu  [17], [18] dan  penelitian yang  diusulkan.  Pada  bagian  ini,  tidak disajikan kesimpulan akhir terkait perbedaan waktu komputasi setiap penelitian. Hal tersebut  disebabkan  oleh  adanya  perbedaan  spesifikasi  alat yang digunakan di setiap penelitian dan tahapan prapemrosesan yang diterapkan. Pada [18] digunakan tensor unfolding dengan graphics  processing  unit (GPU)  menghasilkan  waktu komputasi sebesar 107,39 ms, sedangkan pada [17] digunakan LBP-TOP  berbasis  GPU  dengan  platform  CUDA,  yang membutuhkan waktu komputasi sebesar 2,98 ms. Pada kedua penelitian  tersebut,  dibutuhkan  tahapan  prapemrosesan, termasuk deteksi wajah dari setiap frame , face alignment , face cropping , dan pendeteksian fase onset hingga offset . Beberapa tahapan  tersebut  membutuhkan  waktu  yang  tergolong  lama dalam  pemrosesan.  Di  sisi  lain,  dalam  penelitian  ini,  waktu pemrosesan  yang  dibutuhkan  pada  setiap frame seluruh komponen wajah  terpilih  adalah  0,175 ms.  Waktu  komputasi penelitian  yang  diusulkan  menghasilkan  proses  yang  lebih cepat  dibandingkan dengan penelitian  sebelumnya  [17], [18]. Akan tetapi, penelitian yang diusulkan tidak mengimplementasikan proses  pendeteksian  fase onset hingga offset secara  otomatis,  sehingga  membutuhkan  waktu pemrosesan  yang  lebih  singkat  dibandingkan  penelitian lainnya.

## IV. KESIMPULAN
Pengenalan  ekspresi  mikro  membutuhkan  keseimbangan antara akurasi dan waktu pemrosesan. Secara umum, semakin cepat  suatu  sistem  dapat  mengenali  dan  menginterpretasi ekspresi mikro pada wajah, makin baik kualitas  respons pada sistem  tersebut.  Namun,  dalam  meningkatkan  akurasi  sering kali  digunakan  metode  yang  lebih  kompleks  dan  metode analisis  yang  canggih,  sehingga  waktu  pemrosesan  menjadi lebih  lama.  Pada  penelitian  ini,  diusulkan  metode  sederhana,
yaitu  LBPH  untuk  proses  ekstraksi  fitur.  Perbandingan  fase ekspresi pada ekspresi mikro berdasarkan fase inti ( onset , apex , dan offset )  diterapkan  pada  penelitian  ini.  Metode  yang diusulkan  diharapkan  dapat  memberikan  waktu  komputasi yang  cepat  dan  pengenalan  ekspresi  mikro  yang  tepat.  Pada penelitian  ini,  dilakukan  perbandingan  jenis  fase  ekspresi mikro, yaitu “fullOAO” (fase onset hingga offset ) dan “OAO” (fase onset , apex ,  dan offset )  dengan  metode  ekstraksi  fitur LBPH.
Eksperimen  pada  penelitian  ini  menggunakan  salah  satu dataset ekspresi mikro, yaitu CASME II. Dalam penelitian ini, SVM  dan  KNN  dipilih  sebagai  metode  untuk  klasifikasi eksperimental. Pemilihan fungsi kernel untuk SVM dan metode pengukuran jarak sangat penting untuk kinerja masing-masing metode.  Dalam  analisis  multisubjek,  LOSOCV  dan  10- cross validation digunakan  untuk  melakukan  validasi  keefektifan metode yang  diusulkan  dalam  LOSOCV,  dengan  urutan  citra dari satu subjek diperlakukan sebagai data pengujian dan citra frame tersisa sebagai data pelatihan.
Pada “fullOAO” dihasilkan akurasi terbaik sebesar 96,8% (SVM-RBF),  sedangkan  pada  “OAO”  (KNN-Manhattan) diperoleh akurasi sebesar 87,7%. Perbedaan akurasi pada jenis fase  ekspresi  tersebut  berbanding  terbalik  dengan  waktu komputasi, yaitu pada “OAO” 20 kali lebih cepat daripada pada “fullOAO”.  Pada  “OAO”  dibutuhkan  waktu  0,576  ms, sedangkan pada “fullOAO” diperlukan waktu lebih lama, yaitu 10,473  ms.  Perbedaan  waktu  komputasi  tersebut  disebabkan oleh perbedaan  jumlah frame yang diproses pada kedua jenis fase ekspresi tersebut. Secara teknis, jumlah frame pada jenis “fullOAO”  lebih  besar  daripada  jumlah frame pada  “OAO”, sehingga waktu pemrosesan juga berbeda.
Penurunan  akurasi  sebesar  9%  pada  kedua  jenis  fase tersebut  tidak  berpengaruh  terlalu  besar  karena  pada  kedua jenis fase ekspresi tersebut didapatkan akurasi yang tergolong baik, yaitu di atas 80%. Selain itu, perbedaan waktu komputasi dari  kedua  jenis  fase  ekspresi  bergantung  pada  jumlah frame setiap  video  masukan.  Maka,  pengukuran  yang  tepat  untuk waktu  komputasi  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memproses setiap frame pada video masukan. Pada penelitian ini, waktu pemrosesan setiap frame lebih cepat, yaitu 0,192 ms pada  “fullOAO”,  dibandingkan  dengan  penelitian  terdahulu. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  algoritma yang diusulkan, diperoleh waktu komputasi yang cepat dengan tingkat pengenalan ekspresi mikro tergolong akurat.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis memastikan bahwa tidak ada konflik kepentingan, baik  dalam  keadaan  tertentu  atau  kepentingan  pribadi  yang memengaruhi penyajian atau interpretasi dari hasil penelitian.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Ulla Delfana Rosiani dan Priska Choirina; metodologi,  Ulla  Delfana  Rosiani  dan  Yessy  Nindi  Pratiwi; perangkat  lunak,  Yessy  Nindi  Pratiwi  dan  Septiar  Enggar Sukmana; validasi, Ulla Delfana Rosiani dan Priska Choirina; analisis formal, Septiar Enggar Sukmana.

## REFERENSI
[1]  L.  Zhou,  X.  Shao,  dan  Q.  Mao,  “A  Survey  of  Micro-Expression Recognition,” Image, Vis. Comput. , Vol. 105, hal. 1-11, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.imavis.2020.104043.
[2]  P. Ekman, “Lie Catching and Microexpressions,” dalam The Philosophy of Deception , C. Martin, Ed.,  New York, AS: Oxford University  Press, 2009.
T ABEL VII K INERJA K OMPUTASI UNTUK P ENELITIAN INI DAN P ENELITIAN T ERDAHULU Penelitian Ekstraksi Fitur Prapemrosesan Waktu per Frame (ms) [17] LBP-TOP Face detection, face cropping, face alignment, dan onset-offset detection 2,980 [18] LBP-TOP
Face detection, face alignment, face cropping, dan onset-offset detection 107,390 Penelitian ini LBPH Facial landmarks detection, facial component cropping 0,175
[3]  P. Ekman dan W.V. Friesen, Facial Action Coding System: A Technique for  the  Measurement  of  Facial  Movement .  Palo  Alto,  AS:  Consulting Psychologists Press, 1978.
[4]  M.  Peng,  Z.  Wu,  Z.  Zhang,  dan  T.  Chen,  “From  Macro  to  Micro Expression  Recognition:  Deep  Learning  on  Small  Datasets  Using Transfer  Learning,” 2018  13th  IEEE  Int.  Conf.  Autom.  Face  Gesture Recognit. (FG 2018) , 2018, hal. 657–661, doi: 10.1109/FG.2018.00103.
[5]  C.H.  Yap,  C.  Kendrick,  dan  M.H.  Yap,  “SAMM  Long  Videos:  A Spontaneous  Facial  Micro-  and  Macro-Expressions  Dataset,”  2019, arXiv:1911.01519 .
[6]  P.  Ekman  dan  W.V.  Friesen,  “Nonverbal  Leakage  and  Clues  to Deception,” Psychiatry ,  Vol.  32,  No.  1,  hal.  88-106,  1969,  doi: 10.1080/00332747.1969.11023575.
[7]  H.-X.  Xie , L.  Lo,  H.-H.  Shuai,  dan  W.-H.  Cheng, “AU-assisted  Graph Attention  Convolutional  Network  for  Micro-Expression  Recognition,” Proc.  28th  ACM  Int.  Conf.  Multimed. ,  2020,  hal.  2871–2880,  doi: 10.1145/3394171.3414012.
[8]  J. Ma, H. Tang, W.-L. Zheng, dan B.-L. Lu, “Emotion Recognition Using Multimodal  Residual  LSTM  Network,” Proc.  27th  ACM  Int.  Conf. Multimed. , 2019, hal. 176–183, doi: 10.1145/3343031.3350871.
[9]  I.P. Adegun dan H.B . Vadapalli, “Facial Micro-Expression Recognition: A Machine Learning Approach,” Sci. Afr. , Vol. 8, hal. 1–14, Jul. 2020, doi: 10.1016/j.sciaf.2020.e00465.
[10]  Y. Zhu, Z. Chen, dan F. Wu, “Multimodal Deep Denoise Framework for Affective Video Content Analysis,” Proc. 27th ACM Int. Conf. Multimed. , 2019, hal. 130–138.
[11]  A.M. Buhari dkk., “FACS-Based Graph Features for Real-Time Micro- Expression Recognition,” J. Imaging , Vol. 6, No. 12, hal. 1-20, Des. 2020, doi: 10.3390/jimaging6120130.
[12]  S.-J. Wang dkk., “Micro-Expression Recognition Using Robust Principal Component  Analysis  and  Local  Spatiotemporal  Directional  Features,” dalam Computer  Vision  -  ECCV  2014  Workshops ,  L.  Agapito,  M.  M. Bronstein,  and  C.  Rother,  Eds.,  Cham,  Swiss:  Springer  International Publishing, 2015, hal. 325–338, doi: 10.1007/978-3-319-16178-5_23.
[13]  Y.  Wang,  J.  See,  R.  C.-W.  Phan,  dan  Y.-H.  Oh,  “LBP  with  Six Intersection  Points:  Reducing  Redundant  Information  in  LBP-TOP  for Micro-expression Recognition,” dalam Computer Vision – ACCV 2014 , D.  Cremers,  I.  Reid,  H.  Saito,  and  M.-H.  Yang,  Eds.,  Cham,  Swiss: Springer International Publishing, 2015, hal. 525–537, doi: 10.1007/978- 3-319-16865-4_34.
[14]  P. Zhang dkk., “Micro-Expression Recognition System,” Optik , Vol. 127, No. 3, hal. 1395–1400, Feb. 2016, doi: 10.1016/j.ijleo.2015.10.217.
[15]  M.N. Patil, B. Iyer, dan R. Arya, “Performance Evaluation of PCA and ICA Algorithm for Facial Expression Recognition Application,”  dalam Proceedings  of  Fifth  International  Conference  on  Soft  Computing  for Problem Solving , SocProS 2015, Vol. 1, M. Pant dkk., Eds., Singapura, Singapura: Springer, 2016, hal. 965–976, doi: 10.1007/978-981-10-0448- 3_81.
[16]  W.-L.  Chao,  J.-J.  Ding,  dan  J.-Z.  Liu,  “Facial  Expression  Recognition Based on Improved Local Binary Pattern and Class-Regularized Locality Preserving Projection,” Signal Process. , Vol. 117, hal. 1–10, Des. 2015, doi: 10.1016/j.sigpro.2015.04.007.
[17]  X.R. Soh, V.M . Baskaran, A.M. Buhari, dan R.C.-W. Phan, “A Real Time
Micro-Expression  Detection  System  with  LBP-TOP  on  a  Many-Core Processor,” 2017 Asia-Pacific Signal, Inf. Process. Assoc. Annu. Summit, Conf. (APSIPA ASC) , 2017,
hal. 309–315,
doi:
10.1109/APSIPA.2017.8282041.
[18]  X. Hong, Y. Xu, dan G. Zhao, “LBP-TOP: A Tensor Unfolding Revisit,” dalam Computer Vision – ACCV 2016 Workshops , C.-S. Chen, J. Lu, and K.-K. Ma, Eds.,  Cham,  Swiss:  Springer  International  Publishing,  2017, hal. 513–527, doi: 10.1007/978-3-319-54407-6_34.
[19]  N.  Samadiani  dkk.,  “A  Review  on  Automatic  Facial  Expression Recognition Systems Assisted by Multimodal Sensor Data,” Sens. , Vol. 19, No. 8, hal. 1-27, Apr. 2019, doi: 10.3390/s19081863.
[20]  P. Choirina, U.D. Rosiani, dan I.M. Fitriani, “Pengenalan Ekspresi Mikro Wajah  Berdasarkan  Point  Feature  Tracking  Menggunakan  Fase  Apex pada Database Ekspresi Mikro,” Edu Komputika J. , Vol. 9, No. 1, hal. 28- 36, Jun. 2022, doi: 10.15294/edukomputika.v9i1.56600.
[21]  U.D. Rosiani dkk., “A Novel Approach on Motion Estimation for Micro- Expression  Recognition  Using  Phase  Only  Correlation  with  All  Block Search (POC-ABS),” Int. J. Intell. Eng., Syst. , Vol. 13, No. 6, hal. 546– 559, 2020, doi: 10.22266/ijies2020.1231.48.
[22]  U.D.  Rosiani,  P.  Choirina,  S.  Sumpeno,  dan  M.  Hery  P.,  “Menuju Pengenalan Ekspresi Mikro: Pendeteksian Komponen Wajah Menggunakan Discriminative Response Map Fitting,” J. Nas. Tek. Elekt., Teknol.  Inf. ,  Vol.  7,  No.  2,  hal.  204-211,  Mei  2018,  doi: 10.22146/jnteti.v7i2.424.
[23]  S.P.T. Reddy, S.T. Karri, S.R. Dubey, dan S. Mukherjee, “Spontaneous Facial  Micro-Expression  Recognition  Using  3D  Spatiotemporal Convolutional  Neural  Networks,” 2019  Int.  Joint  Conf.  Neural  Netw. (IJCNN) , 2019, hal. 1–8, doi: 10.1109/IJCNN.2019.8852419.
[24]  W.-J.  Yan  dkk.,  “CASME  II:  An  Improved  Spontaneous  Micro- Expression Database and the Baseline Evaluation,” PLoS ONE , Vol. 9, No. 1, hal. 1-8, Jan. 2014, doi: 10.1371/journal.pone.0086041.
[25]  “CASME  II  Database,”    [Online],  http://casme.psych.ac.cn/casme/e2, tanggal akses: 26-Jun-2023.
[26]  M. Xu, D. Chen, dan G. Zhou, “Real-Time Face Recognition Based on Dlib,” dalam Innovative Computing , C.-T. Yang, Y. Pei, dan J.-W. Chang, Eds.,  Singapura,  Singapura:  Springer,  2020,  hal.  1451–1459,  doi: 10.1007/978-981-15-5959-4_177.
[27]  T.Q.  Vinh  dan  N.T.N.  Anh,  “Real-Time  Face  Mask  Detector  Using YOLOv3 Algorithm and Haar Cascade Classifier,” 2020 Int. Conf. Adv. Comput., Appl. (ACOMP) , 2020, hal. 146–149, doi: 10.1109/ACOMP50827.2020.00029.
[28]  N.M.  Parsania,  K.H.  Solanki,  dan  A.R.  Mehta.  (3-4  Sep.  2021). Innovative  Approach  for  Fingerprint Recognition  Using LBP  and  PCA Algorithms.  Dipresentasikan  dalam  1st  Int.  Conf.  Adv.  Inf.  Technol., Commun. (IC-AITC), [Online],
https://www.youtube.com/watch?v=8x3vsNyfLg0
[29]  V.  Esmaeili,  M.M.  Feghhi,  and  S.O.  Shahdi,  “Micro-Expression Recognition Using Histogram of Image Gradient Orientation on Diagonal Planes,” 2021  5th  Int.  Conf.  Pattern  Recognit.,  Image  Anal.  (IPRIA) , 2021, hal. 1–5 , doi: 10.1109/IPRIA53572.2021.9483500.
[30]  D. Rahmawati dkk., “The Design of Facial Expression Detection System to  Determine  the  Level  of  Customer  Satisfaction  Using  K-Nearest Neighbor  Method,” MATEC  Web  Conf. ,  Vol.  372,  2022,  hal.  1-5,  doi: 10.1051/matecconf/202237206002.
[31]  H.  Pan  dkk.,  “Hierarchical  Support  Vector  Machine  for  Facial  Micro- Expression  Recognition,” Multimed. Tools,  Appl. ,  Vol.  79, hal.  31451– 31465, Nov. 2020, doi: 10.1007/s11042-020-09475-4.
[32]  A.K.  Davison,  W.  Merghani,  dan  M.H.  Yap,  “Objective  Classes  for Micro-Facial Expression Recognition,” J. Imag. , Vol. 4, No. 10, hal. 1- 13, Oct. 2018, doi: 10.3390/jimaging4100119.
[33]  S.-T. Liong, J. See, K. Wong, dan R C.-W. Phan, “Less is More: Micro- Expression Recognition from Video Using Apex Frame,” Signal Process.: Image Commun. , Vol. 62, hal. 82–92, Mar. 2018, doi: 10.1016/j.image.2017.11.006.
[34]  Y.  S.  Gan  dkk.,  “OFF-ApexNet  on  Micro-Expression  Recognition System,” Signal Process.: Image Commun. , Vol. 74, hal. 129–139, Mei 2019, doi: 10.1016/j.image.2019.02.005.