Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network

Ekspresi wajah dapat memperkuat informasi yang disampaikan dalam sebuah komunikasi interaktif. Dalam bidang pengembangan karakter virtual khusus karakter wajah, ekspresi wajah diperlukan untuk menghidupkan karakter virtual agar terlihat natural dan alami seperti manusia. Salah satu jenis ekspresi em...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Aripin, Wisnu Agastya, Hanny Haryanto
Formato:	article
Lenguaje:	EN ID
Publicado:	Universitas Gadjah Mada 2021
Materias:	klasifikasi teks convolutional neural network emosi majemuk kalimat bahasa indonesia Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/9d02876e251c468e8d00cdd9e9495f83
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:9d02876e251c468e8d00cdd9e9495f83
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:9d02876e251c468e8d00cdd9e9495f832021-11-17T04:15:42ZEkstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network2301-41562460-571910.22146/jnteti.v10i2.1051https://doaj.org/article/9d02876e251c468e8d00cdd9e9495f832021-05-01T00:00:00Zhttps://jurnal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/view/1051https://doaj.org/toc/2301-4156https://doaj.org/toc/2460-5719Ekspresi wajah dapat memperkuat informasi yang disampaikan dalam sebuah komunikasi interaktif. Dalam bidang pengembangan karakter virtual khusus karakter wajah, ekspresi wajah diperlukan untuk menghidupkan karakter virtual agar terlihat natural dan alami seperti manusia. Salah satu jenis ekspresi emosi adalah ekspresi emosi majemuk (kompleks), yang merupakan gabungan dari dua atau lebih emosi dasar. Misalnya, ekspresi emosi wajah kecewa merupakan gabungan dari emosi marah dan sedih. Ekspresi wajah dapat muncul oleh adanya rangsangan emosi, salah satunya dari makna kalimat. Makalah ini bertujuan untuk mengekstraksi data emosi dari kalimat bahasa Indonesia dengan menggunakan proses klasifikasi multi-label model Convolution Neural Network (CNN) sehingga menghasilkan ekspresi wajah majemuk yang diterapkan dalam animasi karakter virtual. Adapun kelas-kelas emosi yang digunakan dalam proses klasifikasi teks adalah enam kelas emosi dasar yang meliputi marah, jijik, takut, senang, sedih, dan terkejut. Berdasarkan hasil eksperimen, model CNN dapat menghasilkan akurasi sebesar 94,5% dengan komposisi data latih dan data uji adalah 8:2. Hasil dari proses klasifikasi tersebut menunjukkan bahwa setiap kalimat dapat menghasilkan lebih dari satu kelas emosi dasar yang membentuk emosi majemuk. Tiap kelas emosi majemuk tersebut divisualisasikan menggunakan karakter wajah virtual untuk membentuk ekspresi wajah yang dapat merepresentasikan emosi majemuk.AripinWisnu AgastyaHanny HaryantoUniversitas Gadjah Madaarticleklasifikasi teksconvolutional neural networkemosi majemukkalimat bahasa indonesiaEngineering (General). Civil engineering (General)TA1-2040ENIDJurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Vol 10, Iss 2, Pp 148-155 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	EN ID
topic	klasifikasi teks convolutional neural network emosi majemuk kalimat bahasa indonesia Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
spellingShingle	klasifikasi teks convolutional neural network emosi majemuk kalimat bahasa indonesia Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040 Aripin Wisnu Agastya Hanny Haryanto Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network
description	Ekspresi wajah dapat memperkuat informasi yang disampaikan dalam sebuah komunikasi interaktif. Dalam bidang pengembangan karakter virtual khusus karakter wajah, ekspresi wajah diperlukan untuk menghidupkan karakter virtual agar terlihat natural dan alami seperti manusia. Salah satu jenis ekspresi emosi adalah ekspresi emosi majemuk (kompleks), yang merupakan gabungan dari dua atau lebih emosi dasar. Misalnya, ekspresi emosi wajah kecewa merupakan gabungan dari emosi marah dan sedih. Ekspresi wajah dapat muncul oleh adanya rangsangan emosi, salah satunya dari makna kalimat. Makalah ini bertujuan untuk mengekstraksi data emosi dari kalimat bahasa Indonesia dengan menggunakan proses klasifikasi multi-label model Convolution Neural Network (CNN) sehingga menghasilkan ekspresi wajah majemuk yang diterapkan dalam animasi karakter virtual. Adapun kelas-kelas emosi yang digunakan dalam proses klasifikasi teks adalah enam kelas emosi dasar yang meliputi marah, jijik, takut, senang, sedih, dan terkejut. Berdasarkan hasil eksperimen, model CNN dapat menghasilkan akurasi sebesar 94,5% dengan komposisi data latih dan data uji adalah 8:2. Hasil dari proses klasifikasi tersebut menunjukkan bahwa setiap kalimat dapat menghasilkan lebih dari satu kelas emosi dasar yang membentuk emosi majemuk. Tiap kelas emosi majemuk tersebut divisualisasikan menggunakan karakter wajah virtual untuk membentuk ekspresi wajah yang dapat merepresentasikan emosi majemuk.
format	article
author	Aripin Wisnu Agastya Hanny Haryanto
author_facet	Aripin Wisnu Agastya Hanny Haryanto
author_sort	Aripin
title	Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network
title_short	Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network
title_full	Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network
title_fullStr	Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network
title_full_unstemmed	Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network
title_sort	ekstraksi emosi majemuk kalimat bahasa indonesia menggunakan convolutional neural network
publisher	Universitas Gadjah Mada
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/9d02876e251c468e8d00cdd9e9495f83
work_keys_str_mv	AT aripin ekstraksiemosimajemukkalimatbahasaindonesiamenggunakanconvolutionalneuralnetwork AT wisnuagastya ekstraksiemosimajemukkalimatbahasaindonesiamenggunakanconvolutionalneuralnetwork AT hannyharyanto ekstraksiemosimajemukkalimatbahasaindonesiamenggunakanconvolutionalneuralnetwork
_version_	1718426004551106560

Ekstraksi Emosi Majemuk Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network

Ejemplares similares