A STUDY ON EMOTION CLASSIFICATION METHOD BASED ON BIO-PARAMETERS DATA MEASUREMENT BY RANDOM FOREST ALGORITHM

HERMIN KARTIKA SARI, Prof. Ir. Sunarno, M.Eng., Ph.D.IPU; Dr.-Ing. Ir. Singgih Hawibowo

2021 | Tesis | MAGISTER TEKNIK FISIKA

Emosi adalah keadaan yang menggabungkan perasaan, pikiran, dan perilaku sebagai reaksi psikofisiologis seseorang terhadap rangsangan eksternal atau internal. Emosi memainkan peran penting dan vital dalam kehidupan manusia sehari-hari karena emosi sebagai komponen mendasar dari pembelajaran, kognisi, memori, persepsi, pemecahan masalah, dan pengalaman manusia. Ini mempengaruhi proses pengambilan keputusan manusia dan status manusia secara fisiologis dan psikologis. Pentingnya emosi memotivasi para peneliti untuk mengembangkan metode otomatisasi untuk mengenali ekspresi emosional. Telah banyak penelitian tentang klasifikasi emosi menggunakan bioparameter dengan kombinasi bioparameter yang berbeda, klasifikasi emosi, pengklasifikasi emosi, dan nilai akurasi. Pada penelitian ini terdapat dua klasifikasi emosi dengan menggunakan algoritma random forest yaitu berdasarkan bioparameter dan stimulus, dan berdasarkan bioparameter dan data angket, diperoleh akurasi sebesar 70,83% dan 75,00%. Metode klasifikasi emosi ini dapat dikembangkan untuk meningkatkan akurasi dengan meningkatkan jumlah data, meningkatkan konsistensi instrumen untuk mengurangi data yang hilang, menggunakan stimulus yang lebih sesuai dengan budaya responden, menggunakan kombinasi parameter pengklasifikasi terbaik, menambahkan bio-parameter lainnya untuk mendapatkan akurasi maksimum.

Emotion is a state that combines feeling, thoughts, and behavior as a people's psychophysiological reactions to external or internal stimuli. Emotions play an important and vital role in the daily life of human beings because emotions as a fundamental component of learning, cognition, memory, perception, problem-solving, and human experience. It affects human decision-making processes and the status of humans physiologically and psychologically. The importance of emotion motivates researchers to develop automation methods for recognizing emotional expression. There have been many studies on the classification of emotions using bio-parameters with a combination of different bio-parameters, emotion classification, emotion classifier, and an accuracy value. In this study, there are two classifications of emotions using the random forest algorithm, namely based on bio-parameters and stimulus, and based on bio-parameters and questionnaire data, obtaining accuracy of 70.83% and 75.00%. This emotion classification method can be developed to improve accuracy by increasing the amount of the data, improving the instrument's consistency to reduce the lost data, using a more appropriate stimulus to the respondents' culture, using the best combination of classifier parameters, adding other bio-parameters to get maximum accuracy.

Kata Kunci : emotion classification, bio-parameters, machine learning, random forest