ABSTRAK
Micro-expressions adalah ekspresi wajah yang muncul sangat cepat
sehingga sulit untuk dideteksi oleh orang pada umumnya. Microexpressions muncul secara spontan akibat respon dari saraf kranial
yang memicu pergerakan otot-otot wajah. Telah banyak dilakukan
penelitian terhadap micro-expressions terutama persoalan dalam
mendeteksi micro-expressions. Pendeteksian micro-expressions yang
sulit membutuhkan seorang ahli untuk mendeteksinya. Maka yang
menjadi masalahnya yaitu masih sedikitnya ahli pada bidang ini dan
untuk mengundang mereka tentu memerlukan biaya yang tidak
sedikit. Untuk itu pada proyek akhir ini dibangun sistem pendeteksi
micro-expressions dengan menerapkan algoritma data mining yakni
k-NN yang mengklasifikasikan masukan dari alat pendeteksi gerak,
Intel RealSense. Terdapat dua pengujian yang dilakukan yaitu
pengujian tingkat akurasi dan skala likert. Hasil pengujian tingkat
akurasi dengan metode confusion matrix terhadap data training
menyatakan tingkat akurasi sistem sebesar 99%. Sedangkan hasil
tingkat akurasi dengan confusion matrix dari data responden
menyatakan tingkat akurasi sistem sebesar 72%. Pengujian terakhir
dilakukan dengan menggunakan kuesioner terhadap responden.
Hasilnya sistem dinilai sangat baik dari segi usability dan sangat
baik/baik dari segi ketepatan hasil deteksi.
Kata kunci : Micro-expressions, Data Mining, k-NN, Intel
RealSense, Deteksi Micro-expressions