Pengenalan ekspresi wajah sangat penting sebelum pengguna melakukan konsultasi kesehatanmental. Pengenalan wajah didasarkan pada identifikasi dan pengenalan citra manusia pada gambarterlepas dari posisi, ukuran dan kondisi. Pengenalan wajah menjadi faktor penting dalampembuatan rancang bangun aplikasi pendeteksi wajah terhadap kesehatan mental pada remaja.Menjaga kesehatan mental remaja menjadi hal yang perlu diperhatikan, karna gangguan mentaldapat memepengaruhi seseorang dalam beraktivitas dan dapat menurunkan kondisi fisik. Penelitian yang berjudul “Perancangan Aplikasi Pendeteksi Wajah Terhadap Kesehatan Mental Pada Remaja” nantinya akan dibuat sebuah aplikasi dengan menggunakan metode Viola-Jones. Metode ini akan medeteksi pengguna dimana nanti akan diinput kedalam suatu aplikasi yang akan membaca ekspresi wajah dan mendiagnosa gangguan kejiwaan dari pengguna aplikasi ini

Akbar, Muh

Kakerissa, Yance

Marsujitullah, Marsujitullah

Rahangmetan, Klemens Alrin

Sariman, Farid

English

Pengenalan ekspresi wajah sangat penting sebelum pengguna melakukan konsultasi kesehatanmental. Pengenalan wajah didasarkan pada identifikasi dan pengenalan citra manusia pada gambarterlepas dari posisi, ukuran dan kondisi. Pengenalan wajah menjadi faktor penting dalampembuatan rancang bangun aplikasi pendeteksi wajah terhadap kesehatan mental pada remaja.Menjaga kesehatan mental remaja menjadi hal yang perlu diperhatikan, karna gangguan mentaldapat memepengaruhi seseorang dalam beraktivitas dan dapat menurunkan kondisi fisik. Penelitian yang berjudul â€œPerancangan Aplikasi Pendeteksi Wajah Terhadap Kesehatan Mental Pada Remajaâ€ nantinya akan dibuat sebuah aplikasi dengan menggunakan metode Viola-Jones. Metode ini akan medeteksi pengguna dimana nanti akan diinput kedalam suatu aplikasi yang akan membaca ekspresi wajah dan mendiagnosa gangguan kejiwaan dari pengguna aplikasi ini

Elektronik Jurnal Universitas Musamus Merupakan

       MJRICT 2022;4(2) : (49-56) MJRICT : Musamus Journal Of Research Information and Communication Technology ISSN 2655-5735 (Online) | ISSN 2654-4083 (Cetak) https://ejournal.unmus.ac.id/index.php/mjrict   49   RANCANG BANGUN APLIKASI PENDETEKSI WAJAH TERHADAP KESEHATAN MENTAL PADA REMAJA   Marsujitullah1, Farid Sariman2, Klemens A Rahangmetan3, Muh. Akbar4, Yance Kakerissa5 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Musamus, Merauke Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik Universitas Musamus, Merauke Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Musamus, Merauke e-mail: marsujitullah@unmus.ac.id     Abstrak Pengenalan ekspresi wajah sangat penting sebelum pengguna melakukan konsultasi kesehatan mental. Pengenalan wajah didasarkan pada identifikasi dan pengenalan citra manusia pada gambar terlepas dari posisi, ukuran dan kondisi. Pengenalan wajah menjadi faktor penting dalam pembuatan rancang bangun aplikasi pendeteksi wajah terhadap kesehatan mental pada remaja. Menjaga kesehatan mental remaja menjadi hal yang perlu diperhatikan, karna gangguan mental dapat memepengaruhi seseorang dalam beraktivitas dan dapat menurunkan kondisi fisik. Penelitian yang berjudul “Perancangan Aplikasi Pendeteksi Wajah Terhadap Kesehatan Mental Pada Remaja” nantinya akan dibuat sebuah aplikasi dengan menggunakan metode Viola-Jones. Metode ini akan medeteksi pengguna dimana nanti akan diinput kedalam suatu aplikasi yang akan membaca ekspresi wajah dan mendiagnosa gangguan kejiwaan dari pengguna aplikasi ini. Katakunci: Kesehatan Mental, Pedeteksi Wajah, Viola-Jones  Abstract Recognition of facial expressions is very important before users have mental health consultations. Face recognition is based on the identification and recognition of human images on images regardless of position, size and condition. Face recognition is an important factor in the design of face detection applications for mental health in adolescents. Maintaining the mental health of adolescents is something that needs to be considered, because mental disorders can affect a person in their activities and can reduce their physical condition. The research entitled "Designing Face Detection Applications on Mental Health in Adolescents" will later be made an application using the Viola-Jones method. This method will detect users which will be inputted into an application that will read facial expressions and mental disorders from users of this application.  Keywords: Mental Health, Face Detection, Viola-Jones        MJRICT 2022;4(2) : (49-56)     50  1. PENDAHULUAN  Kesehatan  mental  remaja  menjadi  slah  satu  hal  yang  saat  ini  menjadi  permasalahan  di masyarakat. Kesadaran masyarakat terhadap pentingnya menjaga kesehatan mental pada remaja dinilai masih kurang. Apalagi dengan stigma masyarakat mengatakan bahwa orang yang mengalami gangguan kesehatan mental adalah orang gila atau ODGJ (Orang Dalam Gangguan Kejiwaan), padahal tidak semua orang yang mengalami gangguan kesehtan mental adalah ODGJ.banyak juga yang beranggapan bahwa orang dengan masalah kejiwaan adalah orang yang kurang pengetahuan agama dan kurang mendekatkan diri dengan Tuhan-Nya. Padahal ini adalah gangguan medis yang terjadi di otak [1]. Pada usia remaja (15-24 tahun) gangguan kesehatan mental yang umumnya terjadi adalah depresi  dan  gangguan  kecemasan  (anxiety).  Depresi  berat  pada  remaja  bisa  mengakibatkan remaja kecenderungan melakukan self harm (menyakiti diri sendiri), parahnya lagi kasus bunuh diri juga akibat dari tingkat kecemasan dan deoresi yang berat. Depresi pada remaja bisa diakibatkan oleh beberapa faktor seperti tekanan dari orang tua, tekanan di bidang akdemik, bullying  (perundungan),  dan  permasalahn  ekonomi.  Depresi  dan  kecemasan  yang berkepanjangan menyebabkan terhambatnya aktivitas dan menurunnya kualitas fisik. Untuk menghindari depresi, banyak pencegahan yang bisa dilakukan, seperti melakukan kegiatan yang disukai, menyibukan diri di kegiatan keagamaan, hingga bercerita kepada orang lain untuk menguranngi beban stres [1]. Indonesia  membutuhkan   layanan  kesehatan  mental  yang  dapat  menjangkau   luasnya geografis Indonesia. Apalagi di era digital seperti saat ini, menjadi peluang berkembangnya platform yang menyediakan layanan konsultasi kesehatan mental. Meskipun sudah ada beberapa platform yang menyediakan layanan konsultasi kejiwaan secara daring, tetepi masih saja ada beberapa masyarakat yang enggan melakukan konsultasi. Konsultasi secara daring dinilai masih lamban terhadap  respon yang diberikan  oleh tenaga kesehatan  dibidangnya.  Oleh karna itu, proposal penelitian  ini mengambil  judul “Perancangan  Aplikasi Pendeteksi Wajah  Terhadap Kesehatan Mental Pada Remaja”. Diharapkan dengan adanya pengembangan aplikasi ini mampu meningkatkan  kesadaran  masyarakat  terhadap  pentingnya  menjaga  kesehatan  mental  pada remaja.  Aplikasi  ini  nantinya  diharapkan  mampu  mempermudah  para  ahli  kesehatan  di bidangnya  untuk  memberikan  tindakan  lebih  lanjut  terhadap  penderita  kesehatan  mental.  Rancang bangun ini harus mampu mengirimkan informasi akurat kepada para ahli kesehatan dibidangnya  yang  telah  dibaca  melalui  ekpresi  penggunanya.  Penelitian  ini  menggunakan        MJRICT 2022;4(2) : (49-56)     51  Kamera Handphone Android sebagai media pengenalan pola wajah. Dimana nantinya akan terhubung dengan sistem pakar [1].   2. METODE PENELITIAN  Dalam perancangan aplikasi pedeteksi wajah terhadap kesehatan mental pada remaja menggunakan metode Viola-Jones.   2.1     Deteksi Viola-Jones  Pendeteksian wajah (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting dalam sistem pengenalan wajah (face recognition) yang digunakan dalam identifikasi biometrik. Deteksi wajah juga dapat digunakan untuk pencarian atau pengindeksan data wajah dari citra atau video yang berisi wajah dengan berbagai ukuran, posisi, dan latar belakang. Deteksi wajah dapat dipandang sebagai masalah klasifikasi pola dimana inputnya adalah citra masukan dan akan ditentukan output yang berupa label kelas dari citra tersebut. Dalam hal ini terdapat dua label kelas, yaitu wajah dan non-wajah. Teknik-teknik pengenalan wajah yang dilakukan selama ini banyak yang menggunakan asumsi bahwa data wajah yang tersedia memiliki ukuran yang sama dan latar belakang yang seragam. Di dunia nyata, asumsi ini tidak selalu berlaku karena wajah dapat muncul dengan berbagai ukuran dan posisi di dalam citra dan dengan latar belakang yang bervariasi. Pendeteksian wajah (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah (face recognition) [1]. Bidang-bidang  penelitian  yang  berkaitan  dengan  pemrosesan  wajah  (face  processing)  adalah:  • Pengenalan wajah (face recognition) yaitu membandingkan citra wajah masukan dengan suatu database wajah dan menemukan wajah yang paling cocok dengan citra masukan tersebut. • Autentikasi  wajah  (face  authentication)  yaitu  menguji  keaslian/kesamaan  suatu  wajah dengan data wajah yang telah diinputkan sebelumnya. • Lokalisasi wajah (face localization) yaitu pendeteksian wajah namun dengan asumsi hanya ada satu wajah di dalam citra.         MJRICT 2022;4(2) : (49-56)     52  • Penjejakan wajah (face tracking) yaitu memperkirakan lokasi suatu wajah di dalam video secara real time. • Pengenalan ekspresi wajah (facial expression recognition) untuk mengenali kondisi emosi manusia [2].  Prosedur deteksi wajah Viola-Jones mengklasifikasikan gambar berdasarkan pada nilai fitur sederhana. Terdapat banyak alasan untuk menggunakan fitur daripada piksel secara langsung. Alasan yang paling umum adalah bahwa fitur dapat digunakan untuk mengkodekan pengetahuan domain  ad-hoc  yang sulit dalam pembelajaran  terhadap  data latih  yang  terbatas  jumlahnya. Alasan penting kedua untuk menggunakan fitur adalah sistem fitur berbasis operasi jauh lebih cepat daripada sistem berbasis piksel [3]. Pengelompokan gambar dilakukan berdasarkan nilai dari sebuah fitur. Pemakaian fitur dilakukan  karena  pemrosesan  fitur  berlangsung  lebih  singkat  daripada  pemrosesan  citra perpiksel.  Dalam  pendeteksian  gambar  (objek)  dengan  menggunakan  metode  Viola-Jones terdapat beberapa hal yang sangat penting yang harus dilakukan antara lain [3]: 1.   Feature Haar  2.   Citra Internal (Internal Image)  3.   Algoritma Boosting  4.   Cascaded Classifier   2.2    Feature Haar  Metode Haar-like features merupakan   rectangular (persegi) features, yang memberikan indikasi secara spesifik pada sebuah gambar atau image. Ide dari Haar-like features adalah untuk mengenali obyek berdasarkan nilai sederhana dari fitur tetapi bukan merupakan nilai piksel dari image obyek tersebut. Metode ini memiliki kelebihan yaitu komputasinya sangat cepat,  karena hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan setiap nilai piksel dari sebuah image [4]. Hasil deteksi Haar-like Feature kurang akurat jika hanya menggunakan satu fungsi saja. Semakin tinggi tingkatan filter pendeteksian maka semakin tepat pula sebuah obyek dideteksi akan tetapi akan semaki lama proses pendeteksiannya. Metode ini memiliki kelebihan yaitu proses komputasinya yang sangat cepat, karena hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan setiap piksel dari sebuah image. Training data image pada haar memerlukan 2 tipe gambar objek dalam proses training yang dilakukan yaitu [5]:        MJRICT 2022;4(2) : (49-56)     53   a.    Positive samples, berisi gambar objek yang ingin dideteksi, apabila ingin mendeteksi wajah maka positive samples ini berisi gambar wajah, begitu juga objek lain yang ingin dikenali. b. Negative samples, berisi gambar objek selain gambar yang ingin dikenali umumnya  berupa gambar background. Terdapat tiga jenis fitur berdasarkan jumlah persegi panjang yang terdapat di dalamnya, seperti yang dapat dilihat pada gambar di bawah ini [5]:         Gambar 1. Feature Haar   Pada Gambar 1 menggambarkan bahwa fitur (a) dan (b) terdiri dari dua persegi panjang, sedangkan fitur (c) terdiri dari tiga persegi panjang dan fitur (d) empat persegi panjang. Cara menghitung nilai dari fitur ini adalah mengurangkan nilai piksel pada area putih dengan piksel pada area hitam [5].   2.3    Citra Integral  Integral image digunakan untuk menentukan ada atau tidaknya dari ratusan haar feature pada sebuah gambar dan pada skala yang berbeda secara efisien. Pada umumnya, pengintegrasian tersebut berarti menambahkan unit-unit kecil secara bersamaan. Dalam hal ini unit-unit kecil tersebut adalah nilai-nilai piksel, nilai integral untuk masing-masing adalah jumlah dari semua piksel-piksel dari atas sampai bawah. Dimulai dari kiri atas sampai kanan bawah, keseluruhan gambar itu dapat dijumlahkan dengan beberapa operasi bilangan bulat per piksel [5].           Gambar 2. Integral Image        MJRICT 2022;4(2) : (49-56)     54  2.4    Algoritma Boosting  Algoritma Adaboost merupakan singkatan dari Adaptive Boosting, pertama kali diperkenalkan oleh Freund dan Schapire pada tahun 1997 [6]. Algoritma Adaboost merupakan salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk feature selection dan melatih classifiers. Pada bentuk aslinya algoritma Adaboost digunakan untuk melakukan boosting kinerja klasifikasi dari sebuah algoritma pembelajaran yang sederhana, seperti digunakan untuk mem- boosting   kinerja   simple   perceptron.   Hal   tersebut   dilakukan   dengan   mengkombinasikan sekumpulan fungsi klasifikasi lemah untuk membentuk sebuah classifier yang lebih kuat yang kemudian diistilahkan dengan weak learner. Misalkan sebuah algoritma pembelajaran perceptron menelusuri sekumpulan perceptron yang mungkin dan mengembalikan perceptron dengan kesalahan klasifikasi terendah. Pembelajar disebut lemah karena fungsi klasifikasi yang terbaik sekalipun tidak dapat mengklasifikasikan data latih dengan baik. Agar pembelajar lemah dapat ditingkatkan, maka harus dipanggil untuk memecahkan sederetan masalah pembelajaran. Setelah tahap pertama pembelajaran, beberapa sampel diberi nilai bobot ulang dengan tujuan untuk menekankan   sampel-sampel   tersebut   yang   salah   diklasifikasikan   oleh   classifier   lemah sebelumnya. Terakhir adalah classifier kuat mendapatkan bentuk sebuah perceptron, sebuah kombinasi berbobot dari classifiers lemah yang diikuti dengan sebuah nilai ambang (threshold) [7].  2.5    Cascaded Classifier  Clascade classifier merupakan sebuah classifier yang telah terlatih dengan ribuan contoh objek yang terdiri dari objek yang positif dan objek negatif. Dalam algoritma Viola-Jones dilakukan penggabungan atau kombinasi cascade classifier agar kecepatan pendeteksian dapat meningkat dengan cara memusatkan pencarian hanya pada daerah daerah yang berpeluang pada gambar. Hal ini bertujuan untuk menentukan letak objek yang dicari pada gambar. Cascade classifier terdiri dari tahapan-tahapan, dimana setiap tahapan terdiri dari daftar pembelajaran yang lemah [8]. Klasifikasi pada algoritma ini terdiri dari tingkatan tingkatan dimana setiap tingkatan menghasilkan subcitra yang diyakini bukan objek [9].         Gambar 3. Cascade Classifier         MJRICT 2022;4(2) : (49-56)     55   Pada pengklasifikasian fitur tahap pertama, subcitra akan diklasifikasian dengan satu fitur. Jika hasil fitur tidak memenuhi kriteria yang diinginkan maka hasil akan dinyatakan bukan objek. Pada klasifikasi ini akan disisakan kurang lebih 50% subcitra untuk diklasifikasikan pada tahap kedua. Jika pada tahap kedua tidak memenuhi kriteria sebagai objek yang diinginkan, maka akan dilanjutkan ke tahap selanjutnya, hingga objek yang diinginkan terdeteksi. Semakin banyak tahap yang dilalui, maka semakin banyak fitur yang digunakan dan semakin berkurang jumlah subcitra yang diklasifikasikan.    3. HASIL DAN PEMBAHASAN  3.1 Hasil  Data-data analisis sistem aplikasi di kumpulkan dan ditinjau oleh para ahli dibidangnya. Sistem  dinilai  akurat  dalam  memberikan  diagnosa  awal  kepada  pengguna.  Rancang  bangun aplikasi ini memiki fitur yang mudah untuk dijalankan  oleh penggunanya. Nantinya rancang bangun ini akan dikembangkan menjadi aplikasi dan akan menjadi terobosan baru di Indonesia karna menjadi salah satu platform kesehatan mental dan merupakan karya anak bangsa. 3.2  Pembahasan  Penelitian ini berfungsi sebagai aplikasi yang memudahkan para ahli di bidang kejiwaan untuk melakukan tindakan lebih lanjut dari diagnosa awal yang telah terbaca melalui ekspresi pengguna. Data yang terinput merupakan inputan gambar, data gambar akan dikirim ke dalam program sistem pakar sehingga output nya tidak akan ada kesalahan. Pengguna dari aplikasi pendeteksi wajah terhadap kesehatan mental pada remaja memberikan respon yang baik terhadap aplikasi yang telah dibuat. Sistem pendeteksi ini dinilai sangat akurat dan memudahkan pengguna dalam mendapatkan diagnosa awal secara cepat. 4. KESIMPULAN  Berdasarkan dari pembahasan sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan bahwa aplikasi ini mampu memudahkan para ahli dibidang kejiwaan untuk memberikan diagnosa awal, serta mampu memberikan kemudahan bagi penggunanya. Dengan adanya aplikasi ini masyarakat di  Indonesia juga lebih peduli tentang kesehatan mentalnya terkhusus remaja.           MJRICT 2022;4(2) : (49-56)     56  Daftar Pustaka  [1]   Yosi Ferik., Hardian O., Henny W., Deteksi Wajah Menggunakan Algoritma Viola-Jones,  Tesis Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, Jember.  [2]   Nugroho, S.,2004, Sistem Pendeteksi Wajah Manusia pada Citra Digital, Tesis Program Studi  Ilmu Komputer Jurusan MIPA, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.  [3]   Viola, P., Jones, M. J., 2001, Rapid Object Detection Using A Boosted Cascade of Simple  Features, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Jauai, Hawaii.  [4]   Wahyu Setyo Pambudi, 2002, FaceTracker Menggunakan Metode Harr Like Feature Dan PID Pada Pemodelan  Simulasi,  Jurnal Teknologi Dan Informatika (Teknomatika), Vol 2, No: 2. [5]   Evta Indra., M. Diarmansyah. B., M. Yasir., S. Chau., 2019, Desain dan Implementasi Sistem Absensi  Mahasiswa  Berdasarkan  Fitur  Pengenalan  Wajah  dengan  Menggunakan  Metode Haar-Like Feature, Jurnal Penelitian Teknik Informatika Universitas Prima Indonesia (UNPRI),Vol 2, No: 2, Medan. [6]   Y. Freund, R. E. Schapire, and M. Hill, Experiments with a New Boosting Algorithm, Machine  Learning: Proceedings of the Thirteenth International Conference, pp. 148–156, 1996.  [7]   M. F. Hidayattullah., Y. Hapsari.,  2013, Automatic Nipple Detection Pada Citra Pornografi Menggunakan Algoritma Viola And Jones Berbasis Adaboost Untuk Feature Selection dalam Seminar Nasional TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI TERAPAN (SEMATIK) Semarang, 16 November. [8]   Soo, S. 2014. Object Detection using Haar-Cascade Clasifier. Paper. University of Tartu.  [9] Yasirun A., 2018, Perhitungan Pohon Kelapa Sawit Dengan Mengidentifikasi Pohon Menggunakan Algoritma Haar-Cascade Clasifier, Skripsi, Program Studi S1 Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara, Medan. 

RANCANG BANGUN APLIKASI PENDETEKSI WAJAH  TERHADAP KESEHATAN MENTAL PADA REMAJA

https://ejournal.unmus.ac.id/index.php/mjrict/article/download/4598/2452

RANCANG BANGUN APLIKASI PENDETEKSI WAJAH TERHADAP KESEHATAN MENTAL PADA REMAJA

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Elektronik Jurnal Universitas Musamus Merupakan