ROBOT HUMANOID UNTUK MENGENALI DAN MERESPON EMOSI DASAR MELALUI DETEKSI EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN METODE CNN

Wajah merupakan bagian tubuh manusia yang sering menjadi pusat perhatian dalam interaksi sosial, di mana manusia mengungkapkan emosinya melalui ekspresi wajah. Deteksi emosi berdasarkan analisis ekspresi wajah merupakan salah satu teknolog computer vision yang berkembang pesat saat ini, terlebih dalam pengembangannya pada bidang robotika, khususnya robot humanoid. Penelitian ini mengembangkan sebuah robot humanoid yang mampu mengenali dan merespon emosi dasar manusia melalui analisis ekspresi wajah menggunakan metode Convolutional neural network (CNN) dengan tujuan untuk dapat membantu setiap individu dalam mengelola emosi dasar yang dirasakan dengan lebih baik. Sistem dirancang dengan komponen Mini pc, webcam, tablet, dan servo untuk mendeteksi dan merespon emosi secara interaktif. Pada proses deteksi, fitur wajah seperti alis, sudut mata, dan bibir dianalisis untuk mengidentifikasi enam kategori emosi dasar: senang, sedih, marah, takut, terkejut, dan jijik. Webcam menangkap ekspresi wajah pengguna, kemudian Mini pc memproses data tersebut dengan CNN untuk mengenali emosi. Setelah emosi dikenali, hasilnya ditampilkan pada headunit, dan sistem akan memberikan respon emosi yang berdasarkan pada kajian psikolog dengan menggunakan teknolog text to speech yang didukung dengan pergerakan tangan robot oleh servo yang sesuai dengan emosi yang terdeteksi. Akurasi rata-rata keseluruhan sistem adalah 90.55% dari pengujian 6000 sample uji pada sistem. Model CNN Alexnet terbukti efektif untuk pengenalan ekspresi wajah statis berdasarkan dataset FER2013.