Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, 28-29 Oktober 2016 315 MENENTUKAN EKSPRESI WAJAH DENGAN METODE K-MEANS KLUSTERING Jasman Pardede 1) Irma Amelia Dewi 2) Ade Bambang Kurnia 3) Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Jl. PH. H. Mustofa No.23, Bandung, Jawa Barat, Indonesia jasman@itenas.ac.id 1) , Irma@itenas.ac.id 2) , adebmbng@gmail.com 3) Abstract To determine human facial expression be required data set as data test. In this research, data set use Japanese Female Facial Expression (JAFFE). To detect the face area of a picture uses GMS and then transformed to be data that need to calculate with K-Means. The data that calculated are probability of the eyes opening, angle of lips, and array pixel by size 32 x 80. By the calculation of Euclidian Distance between all of data set and input result the similarity for each centroid. The precision of research is 87.68%. The precision to women subject is 90,28% and to men subject is 88,61%. The precision using of JAFFE data is 88.2%. The precision the subject who has mustache and beard is only 40%. Key word: K-Means Clustering, JAFFE, Facial Expression. 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Musik merupakan salah satu hiburan seluruh manusia. Musik dapat memberikan dampak positif ataupun negatif kepada pendengarnya[1]. Oleh karena itu, musik dapat dimanfaatkan sebagai trigger untuk memberikan ekspresi atau emosi. Secara tidak sadar, musik dapat menciptakan kondisi nyaman atau tidak nyaman untuk pendengarnya. Penilaian terhadap musik dapat membantu pendengarnya untuk memilih musik yang sesuai. Ekspresi wajah manusia dapat diklasifikasikan menjadi 6 tipe, diantarnya adalah ekspresi senang, sedih, marah, terkejut, jijik, dan netral. Untuk mengetahui ke-6 ekspresi tersebut, diperlukan 4 data klasifikasi yang harus dipenuhi. Ke-4 data yang dimaksud adalah sudut kemiringan di area mulut, ukuran lebar mata, naik atau turunnya rahang, dan kerutan pada area mata[2]. Penelitian ini mampu mengetahui 3 ekspresi, diantaranya ekspresi senang, sedih dan netral. Data yang diolah untuk mendapatkan ekspresi hanya dipenuhi 2 data, yaitu sudut kemiringan di area mulut, dan ukuran lebar mata. Japanese Female Facial Expression (JAFFE)[3] merupakan dataset yang digunakan untuk proses klasifikasi. Terdapat 68 data latih yang terdiri dari 3 ekspresi. Pada penelitian ini menggunakan musik sebagai trigger agar pendengarnya memberikan ekspresi. Lalu, ekspresi tersebut diambil gambarnya dengan menggunakan kamera depan smartphone android dan akan diklasifikasikan menggunakan K-Means klustering dengan JAFFE. 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah pada penilitan ini adalah bagaimana mendapatkan ekspresi wajah manusia dengan menggunakan K-Means klustering. 1.3 Tujuan Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah mengimplementasikan K-Means klustering dalam menentukan ekspresi wajah terhadap suasana hati menggunakan smartphone berbasis android. 2. Metodologi 2.1. K-Means Klustering Metode K-Means sudah sangat umum digunakan untuk melakukan pengklasifikasian. Dengan membagi keseluruhan data kedalam beberapa kluster dan memilih secara acak 1 data dari masing-masing kluster untuk dijadikan centroid[5]. Seluruh data termasuk data masukan diproses dan dihitung ke masing-masing centroid menggunakan persamaan Eucledian Distance pada persamaan 1. ……(1) Hasil dari persamaan Eucledian Distance dibandingkan untuk setiap centroid-nya menggunakan metode Nearest Neighbor pada persamaan 2 dimana nilai yang mendekati 0 adalah nilai yang diambil. Setelah mendapatkan nilai dari Nearest Neighbor, data tersebut dapat diklasifikasikan di kluster yang dituju. …(2)