ANALISIS ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENDETEKSI EMOSI MELALUI PUPIL MATA

Regawa, Fransiscus Pandhu (2016) ANALISIS ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENDETEKSI EMOSI MELALUI PUPIL MATA. S1 thesis, UAJY.

[img] Text (Halaman Judul)
0TF07090.pdf

Download (476Kb)
[img] Text (Bab I)
1TF07090.pdf

Download (266Kb)
[img] Text (Bab II)
2TF07090.pdf

Download (349Kb)
[img] Text (Bab III)
3TF07090.pdf
Restricted to Registered users only

Download (878Kb)
[img] Text (Bab IV)
4TF07090.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2698Kb)
[img] Text (Bab V)
5TF07090.pdf

Download (402Kb)

Abstract

Pupil Mata adalah bagian mata yang dapat menunjukkan respon terhadap rangsangan yang diterima oleh otak. Salah satu respon yang diterima pupil mata adalah respon terhadap rangsangan emosional. Proses pendeteksi emosi melalui pupil mata membutuhkan perhatian pada pola perubahan temporal yang terjadi pada pupil mata. Pola perubahan yang terjadi dapat menunjukkan respon otak terhadap kejadian yang dapat merangsang kondisi emosi. Pada penelitian ini, dibahas bagaimana cara untuk mendeteksi emosi melalui pola perubahan pupil mata yang terjadi untuk melakukan klasifikasi respon emosi terhadap perubahan pupil mata. Ekstraksi parameter yang digunakan sebagai inputan klasifikasi adalah mean, median, dan variace. Parameter yang digunakan terdapat pada Priciple Component Analysis(PCA). Dalam penelitian ini digunakan Algoritma k-Nearest Neighbor untuk proses klasifikasi. Proses klasifikasi menggunakan inputan pola statis temporal setiap 0,25 detik yang terjadi pada pupil mata. Pembentukan model klasifikasi berpengaruh terhadap tingkat keberhasilan klasifikasi. Dari penelitian ini, diketahui bahwa tingkat akurasi klasifikasi berdasarkan data yang diuji terhadap model klasifikasi yang sudah terbentuk. Hasil klasifikasi menunjukkan data uji pertama dan kedua mencapai nilai terbaik pada nilai 100%, data uji kedua mencapai nilai terbaik pada nilai akurasi sebesar 88,89%, dan data uji ketiga mencapai nilai terbaik pada nilai akurasi sebesar 62,5%.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Emosi, Pupil Mata, Klasifikasi, k-Nearest Neighbor
Subjects: Teknik Informatika > Mobile Computing
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Editor UAJY
Date Deposited: 06 Jan 2017 07:58
Last Modified: 06 Jan 2017 07:58
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/10929

Actions (login required)

View Item View Item