Xmotify : Experimental Emotion Classifier Sebagai Alat Ukur Emosi Berbasis Sinyal Biologis Tubuh

Abstract

Emosi merupakan bentuk respon fisiologis dan psikologis terhadap situasi yang sedang dihadapi seseorang serta emosi juga merupakan fenomena kompleks yang memainkan peran penting dalam kualitas hidup manusia karena berperan penting dalam motivasi, persepsi, kognisi, kreativitas, empati, pembelajaran, dan pengambilan keputusan. Emosi juga merupakan bentuk respon fisiologis dan psikologis terhadap situasi yang mengancam dan memerlukan penyesuaian dalam ketidakseimbangan homeostasis. Mengetahui kondisi emosi seseorang merupakan hal yang penting bagi psikolog. Meskipun metode yang umum digunakan oleh psikolog saat ini sudah dapat memberikan hasil yang baik, namun seringkali masih terdapat subjektivitas dari klien serta memungkinkan adanya faking yang menyebabkan hasil diagnosis menjadi kurang tepat. Berdasarkan uraian tersebut, kami mengusulkan sistem alat ukur emosi berbasis sinyal biologis tubuh untuk dapat membantu psikolog memberikan hasil diagnosis emosi yang lebih objektif. Pada awal perancangan, kami merencanakan untuk menggunakan dua jenis sensor untuk alat ukur ini, yaitu Electroencephalograph (EEG) untuk merekam sinyal otak dan Photopletyhsmograph (PPG) untuk merekam sinyal pulse atau denyut jantung, serta menampilkannya pada aplikasi berbasis Java dengan menampilkan 5 sinyal band power EEG (Delta, Theta, Alpha, Beta, Gamma), sinyal pulse PPG, dan hasil klasifikasi emosi. Namun, karena pada awal tahap prototyping sensor EEG yang akan kami gunakan tidak dapat berfungsi, maka hal ini menyebabkan beberapa perubahan pada perancangan kami baik itu dalam segi hardware maupun software. Sehingga, diakhir pengerjaan proyek ini didapatkan bahwa kesesuaian antara usulan dan realisasi secara umum yaitu sebesar 74%. Setelah sistem diimplementasikan, diketahui bahwa akurasi sistem dalam mengklasifikasi emosi yaitu sebesar 56% untuk emosi positif dan 43% untuk emosi negatif. Akurasi tersebut diperoleh berdasarkan kemampuan sistem dalam mengklasifikasi nilai dari parameter yang terukur ke dalam dua kategori, yaitu emosi positif dan emosi negatif menggunakan logika if-else dengan threshold 0% hingga 3% untuk emosi positif dan lebih dari 3% untuk emosi negatif. Maka, dapat disimpulkan bahwa sistem belum dapat memberikan hasil klasifikasi yang baik, sehingga diperlukan adanya pengembangan lebih lanjut guna meningkatkan akurasi. Sistem ini diharapkan mampu memberikan dampak positif terhadap aspek teknologi yaitu dapat meningkatkan inovasi di bidang biomedis secara khusus, dampak terhadap aspek sosial yaitu dapat mempermudah psikolog memberikan diagnosis emosi yang lebih objektif, dan dampak terhadap aspek ekonomi yaitu dapat memanfaatkan teknologi dengan harga yang terjangkau untuk dikomersilkan.