EKSPRESI EMOSI PADA MODEL WAJAH TIGA DIMENSI MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN LOGIKA FUZZY

(1)

EKSPRESI EMOSI PADA MODEL WAJAH TIGA

DIMENSI MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN

LOGIKA FUZZY

Mitra Istiar Wardhana

2208205720 DOSEN PEMBIMBING

(2)

LATAR BELAKANG

Emosi mempunyai peran yang penting dalam komunikasi antar manusia

Penelitian di bidang emosi merupakan sebuah proses yang kompleks

Kecerdasan buatan yang mampu memproses emosi

(3)

PERUMUSAN MASALAH

Bagaimana mengenali jenis emosi dari

sebuah teks berbahasa Indonesia ?

Bagaimana menampilkan emosi berupa

ekspresi wajah yang dipengaruhi oleh

lebih dari satu emosi ?

(4)

TUJUAN PENELITIAN

Mengenali jenis emosi dari sebuah

teks berbahasa Indonesia.

Memperoleh tampilan emosi berupa

ekspresi wajah dari sebuah teks

(5)

MANFAAT PENELITIAN

Ditemukannya teknik yang bisa digunakan

untuk mengenali jenis emosi dari teks

berbahasa Indonesia

Ditemukannya model kecerdasan buatan yang

bisa digunakan untuk menghasilkan tampilan

emosi berupa ekspresi wajah dari teks

(6)

KONTRIBUSI

Pengenalan emosi pada teks

menggunakan Naïve Bayes

Ekspresi Emosi menggunakan Naïve

Bayes dan Logika Fuzzy

(7)

HIPOTESA

Klasifikasi teks bisa dilakukan dengan metode

Naïve Bayes

Logika Fuzzy digunakan untuk menyelesaikan

masalah ketidakpastian

Dengan Naïve Bayes dan Logika Fuzzy

bisa dihasilkan nilai parameter wajah

pembentuk ekspresi dari masukan

(8)

OUTLINE

Latar Belakang

Dasar Teori

Metode Penelitian

Pembahasan

Penutup

(9)

DASAR TEORI

Kondisi mental yang muncul secara spontan

Diikuti perubahan bentuk fisik

(10)

DASAR TEORI

Emosi Dasar

EMOSI(2)

Nama Emosi Dasar

Plutchik Penerimaan, marah, antisipasi, jijik,senang, takut, sedih, terkejut. Ekman,

Friesen, Ellsworth

Marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut.

Frijda Keinginan, senang, tertarik, terkejut, kagum, sedih

Izard Marah, penghinaan, jijik, sedih, takut, bersalah, tertarik, senang, malu, terkejut. James Takut, sedih, cinta, marah

Mowrer Sakit, bahagia

(11)

DASAR TEORI

EMOSI(3)

1. Senang

2. Sedih

3. Marah

4. Takut

5. Jijik

Emosi Dasar :

• Taner Danisman dan Adil Alpkocak, 2008

(12)

Jenis Emosi Deskripsi

Netral 1. Seluruh otot wajah dalam kondisi rileks 2. Kelopak mata bersinggungan dengan retina 3. Bibir atas dan bawah saling bersentuhan

4. Garis bibir berbentuk horisontal dan ujung bibir rata 5. Mulut tertutup

6. Gigi atas dan bawah saling bersetuhan

DASAR TEORI

EMOSI(4)

(13)

Jenis Emosi Deskripsi Senang 1. Posisi alis mata rileks.

2. Posisi mulut terbuka dan ujung mulut tertarik ke arah telinga.

Sedih 1. Posisi alis mata bagian dalam terangkat ke atas. 2. Mata agak terpejam

3. Bentuk mulut rileks.

Marah 1. Posisi alis mata bagian dalam tertarik ke bawah 2. Mata terbuka lebar.

3. Bibir atas dan bawah saling menekan atau terbuka lebar untuk memperlihatkan gigi.

Takut 1. Posisi alis mata terangkat ke atas dan bersama-sama, dimana bagian dalam alis cenderung lebih ke atas.

2. Mata tegang dan perhatian.

Jijik 1. Posisi alis mata dan kelopak mata rileks. 2. Mulut bagian atas terangkat dan melengkung.

DASAR TEORI

EMOSI(5)

(14)

KLASIFIKASI TEKS

Memprediksi kelas/kategori dari sebuah teks

Mendapatkan hadiah dari teman saya saat ulang tahun

SENANG SEDIH MARAH TAKUT JIJIK

(15)

NAÏVE BAYES

**P (A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)**

TEOREMA BAYES

DASAR TEORI

(16)

LOGIKA FUZZY

Menangani masalah ketidakpastian (Suyanto,2008)

Mengandung keraguan

Kurang lengkapnya informasi

Nilai kebenarannya bersifat sebagian

DASAR TEORI

(17)

LOGIKA FUZZY (2)

DASAR TEORI

(18)

DASAR TEORI

MODEL WAJAH TIGA DIMENSI

(19)

DASAR TEORI

MODEL WAJAH TIGA DIMENSI (2)

No. Parameter Batas Bawah Batas Atas Jangkauan

Nilai 1. Brow Position Left

and Right

-250 250 500

2. Brow Emotion Left and Right

-200 200 400

3. Brow Wrinkle -200 250 450

4. Eye Open -400 400 800

5. Sneer Left and Right

-200 200 400

6. Mouth Open -300 300 600

7. Mouth Smile Left and Right

(20)

OUTLINE

Latar Belakang

Dasar Teori

Metode Penelitian

Pembahasan

Penutup

(21)

METODE PENELITIAN

Data Teks dengan Emosi Klasifikasi Teks Berd. Jenis Emosi Nilai Peluang Teks terhadap kelas Emosi Logika Fuzzy Nilai Parameter Wajah Visualisasi Emosi berupa Ekspresi Wajah

“Saya berhasil lulus ujian semester” P(Senang|teks) = 0,6 P(Sedih|teks) = 0.2 P(Takut|teks) = 0,1 P(Marah|teks) = 0,05 P(Jijik|teks) = 0 ,05 Brow Position = 103 Brow Emotion = 40 Brow Wringkle = 29 Eye Open = 130 Sneer = 104 Mouth Open = 7 Mouth Smile = 108

(22)

METODE PENELITIAN

KLASIFIKASI TEKS

Jumlah Data : 1000 Kalimat

5 Kelas Emosi :

1. Senang : 200 2. Sedih : 200 3. Marah : 200 4. Takut : 200 5. Jijik : 200

(23)

METODE PENELITIAN

PARAMETER WAJAH

No. Parameter Nilai

1. Brow Position Left and Right 0 2. Brow Emotion Left and Right 0

3. Brow Wrinkle 0

4. Eye Open 0

5. Sneer Left and Right 0

6. Mouth Open 250

7. Mouth Smile Left and Right 0

NETRAL

(24)

METODE PENELITIAN

PARAMETER WAJAH (2)

1. Brow Position Left and Right 0 2. Brow Emotion Left and Right 0

3. Brow Wrinkle 0

4. Eye Open 0

6. Mouth Open 50

SENANG

(25)

METODE PENELITIAN

PARAMETER WAJAH (3)

1. Brow Position Left and Right -100 2. Brow Emotion Left and Right 150

3. Brow Wrinkle 200

4. Eye Open -100

6. Mouth Open 0

7. Mouth Smile Left and Right -300

SEDIH

(26)

METODE PENELITIAN

PARAMETER WAJAH (4)

3. Brow Wrinkle -200

4. Eye Open 200

6. Mouth Open 100

MARAH

(27)

METODE PENELITIAN

PARAMETER WAJAH (5)

3. Brow Wrinkle 200

4. Eye Open 100

6. Mouth Open 100

TAKUT

(28)

METODE PENELITIAN

PARAMETER WAJAH (6)

1. Brow Position Left and Right 50 2. Brow Emotion Left and Right -50

4. Eye Open -50

6. Mouth Open 150

JIJIK

(29)

METODE PENELITIAN

LOGIKA

FUZZY

MASUKAN

µ

0,2 0,4 0,6 0,8

rendah sedang tinggi

0 1

(30)

METODE PENELITIAN

LOGIKA

FUZZY

(2)

KELUARAN

No. Jenis Emosi Nilai

1. Netral 0 2. Senang 0 3. Sedih 200 4. Marah -200 5. Takut 200 6. Jijik -100

Brow

Wrinkle

(31)

METODE PENELITIAN

LOGIKA

FUZZY

(3)

ATURAN

If Emosi1 = A AND Emosi2 = B AND Emosi3 = C AND Emosi4 = D AND Emosi5 = E AND THEN Parameter is F

If Senang = Sedang AND Sedih = Rendah AND Marah = Sedang AND Takut = Rendah AND Jijik = Rendah AND THEN Brow Wrinkle is Senang Jumlah Input ^ Jumlah

Varibel Linguistik

3 ^ 5 = 243

(32)

METODE PENELITIAN

VISUALISASI EMOSI

1. Brow Position Left and Right 50 2. Brow Emotion Left and Right -50

4. Eye Open -50

6. Mouth Open 150

(33)

OUTLINE

Latar Belakang

Dasar Teori

Metode Penelitian

Pembahasan

Penutup

(34)

PEMBAHASAN

EVALUASI KLASIFIKASI TEKS

40 45 50 55 60 65 70 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 rasio data a k u ra s i (% ) akurasi

(35)

PEMBAHASAN

PERCOBAAN 1

“ketika saya berhasil mempertahankan hubungan saya dengan seorang gadis” senang 0.5208962169 marah 0.3022667838 sedih 0.09009898541 jijik 0.06507883748 takut 0.02165917644

No. Parameter Senang Marah Teks 1

1. Brow Position Left and Right 0 -100 -11,6

2. Brow Emotion Left and Right 0 0 29,2

3. Brow Wringkle 0 -200 -75,2

4. Eye Open 0 200 108

5. Sneer Left and Right 0 200 107

6. Mouth Open 50 100 119

(36)

PEMBAHASAN

PERCOBAAN 2

“ketika saya bertengkar dengan teman dekat” sedih 0.3215331076 marah 0.2744905029 jijik 0.213093341 senang 0.1707853052 takut 0.02009774331

No. Parameter Sedih Marah Jijik Teks 2

1. Brow Position Left and Right -100 -100 50 -35,2

2. Brow Emotion Left and Right 150 0 -50 59

3. Brow Wringkle 200 -200 -100 4,05

4. Eye Open -100 200 -50 47,7

5. Sneer Left and Right 0 200 300 124

6. Mouth Open 0 100 150 113

(37)

PEMBAHASAN

PERCOBAAN 3

“ketika teman dekat berbohong pada saya” marah 0.4354774695 senang 0.267174978 jijik 0.1461661016 sedih 0.1192149594 takut 0.03196649149

No. Parameter Marah Senang Jijik Teks 3

1. Brow Position Left and Right -100 0 50 -46,6

2. Brow Emotion Left and Right 0 0 -50 27,2

3. Brow Wringkle -200 0 -100 -121

4. Eye Open 200 0 -50 143

6. Mouth Open 100 50 150 117

(38)

PEMBAHASAN

PERCOBAAN 4

“ketika saya jatuh dan kaki saya patah” takut 0.4932584463 marah 0.2670615728 senang 0.1307485149 jijik 0.0685675256 sedih 0.04036394041

No. Parameter Takut Marah Senang Teks 4

1. Brow Position Left and Right -100 -100 0 -66

2. Brow Emotion Left and Right 150 0 0 99

3. Brow Wringkle 200 -200 0 87,8

4. Eye Open 100 200 0 108

6. Mouth Open 100 100 50 182

(39)

PEMBAHASAN

PERCOBAAN 5

“anak kecil yang kencing sembarangan di depan umum” jijik 0.6849140535 takut 0.2080751219 marah 0.08833650855 sedih 0.009824129096 senang 0.008850187021

No. Parameter Jijik Takut Teks 1

1. Brow Position Left and Right 50 -100 29,5

2. Brow Emotion Left and Right -50 150 -26

3. Brow Wringkle -100 200 -76,9

4. Eye Open -50 100 -31,7

5. Sneer Left and Right 300 100 257

6. Mouth Open 150 100 182

(40)

OUTLINE

Latar Belakang

Dasar Teori

Metode Penelitian

Pembahasan

Penutup

(41)

PENUTUP

KESIMPULAN

Dengan menggunakan klasifikasi teks, maka dapat dapat dikenali jenis emosi yang terkandung dalam sebuah teks.

Dengan menggunakan metode Naive Bayes dan Logika Fuzzy dapat dihasilkan parameter pembentuk ekspresi wajah yang dipengaruhi oleh lebih dari satu jenis

(42)

PENUTUP

RENCANA KE DEPAN

Penambahan jumlah emosi dasar menjadi 6 (enam) jenis emosi

Penambahan jumlah data teks

Memperbaiki kualitas visualisai ekspresi dengan cara mengganti obyek wajah dan menambah animasi pada setiap pergantian emosi.

(43)

REFERENSI

Chuang, Ze-Jing, Chung-Hsien Wu. Multi-Modal Emotion Recognition from Speech and Text. Computational Linguistics and Chinese Language Processing Vol. 9, No. 2

Danisman Taner, Alpkocak Adil. (2008). Feeler : Emotion Classification of Text Using Vector Space Model.

El-Nasr Magy Seif, Yen John. (1999). Agent, Emotional Inteligent and Fuzzy Logic.

El-Nasr Magy Seif, Ioerger Thomas R., Yen John .(1998). Learning and Emotional Intelligent in Agents.

M. Tekalp. (1999). “Face and 2-D Mesh Animation in MPEG-4.” Tutorial Issue On The MPEG-4 Standard. ImageCommunication Journal, Elsevier.

Suyanto, (2008), Soft Computing, Membangun Mesin ber-IQ Tinggi.

(44)