Komparasi Metode Klasifikasi untuk Deteksi Ekspresi Wajah Dengan Fitur Facial Landmark - Fitra A. Bachtiar; Muhammad Wafi (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Human machine interaction, khususnya pada facial behavior mulai banyak diperhatikan untuk dapat digunakan sebagai salah satu cara untuk personalisasi pengguna. Kombinasi ekstraksi fitur dengan metode klasifikasi dapat digunakan agar sebuah mesin dapat mengenali ekspresi wajah. Akan tetapi belum diketahui basis metode klasifikasi apa yang tepat untuk digunakan. Penelitian ini membandingkan tiga metode klasifikasi untuk melakukan klasifikasi ekspresi wajah. Dataset ekspresi wajah yang digunakan pada penelitian ini adalah JAFFE dataset dengan total 213 citra wajah yang menunjukkan 7 (tujuh) ekspresi wajah. Ekspresi wajah pada dataset tersebut yaitu anger, disgust, fear, happy, neutral, sadness, dan surprised. Facial Landmark digunakan sebagai ekstraksi fitur wajah. Model klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah ELM, SVM, dan k-NN. Masing masing model klasifikasi akan dicari nilai parameter terbaik dengan menggunakan 80% dari total data. 5- fold cross-validation digunakan untuk mencari parameter terbaik. Pengujian model dilakukan dengan 20% data dengan metode evaluasi akurasi, F1 Score, dan waktu komputasi. Nilai parameter terbaik pada ELM adalah menggunakan 40 hidden neuron, SVM dengan nilai  = 105 dan 200 iterasi, sedangkan untuk k-NN menggunakan 3 k tetangga. Hasil uji menggunakan parameter tersebut menunjukkan ELM merupakan algoritme terbaik diantara ketiga model klasifikasi tersebut. Akurasi dan F1 Score untuk klasifikasi ekspresi wajah untuk ELM mendapatkan nilai akurasi sebesar 0.76 dan F1 Score 0.76, sedangkan untuk waktu komputasi membutuhkan waktu 6.97´10-3 detik.