ABSTRAK Nama : Dewi Yanti Liliana Program Studi : Doktor Ilmu Komputer Judul : Pengembangan Framework Pengenalan Emosi Pada Ekspresi Wajah Melalui Analisis Linguistik dan Semantik Komponen Wajah Berbasis Konsep Fuzzy Emotion Pengenalan emosi melalui analisis ekspresi wajah merupakan bidang riset kecerdasan buatan yang sedang berkembang serta memiliki banyak tantangan. Hal ini disebabkan karena emosi merupakan komponen penting dalam kehidupan manusia terutama dalam berinteraksi dan berkomunikasi, sehingga perlu dikembangkan sebuah sistem cerdas yang mampu mengenali emosi manusia. Permasalahannya adalah banyaknya variasi ekspresi wajah yang menunjukkan emosi manusia. Selain itu, manusia secara subyektif dapat mengekspresikan suatu emosi yang sama dengan beragam cara dan jenis pergerakan komponen wajah yang berbeda, bahkan ambigu antar jenis emosi. Psikolog mengkategorikan emosi menjadi dua kategori, yaitu emosi dasar dan emosi campuran. Penelitian pengenalan emosi dasar (marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut) telah banyak dilakukan, namun pengenalan emosi campuran merupakan tantangan yang belum banyak dieksplorasi karena kompleksitasnya yang tinggi. Kemunculan emosi campuran berbeda dari emosi dasar, karena emosi campuran merupakan kombinasi dari emosi dasar dalam suatu ekspresi wajah. Untuk mengatasi permasalahan subyektifitas dan ambiguitas ekspresi emosi, diperlukan pendekatan fuzzy dalam menganalisis linguistik komponen wajah untuk menentukan jenis emosi. Dalam penelitian ini, diajukan sebuah framework untuk pengenalan emosi berbasis konsep fuzzy emotion yang merupakan representasi pengetahuan pakar psikolog berbasis sistem fuzzy. Tiga tahap dalam framework pengenalan emosi berbasis konsep fuzzy emotion yaitu: ekstraksi fitur wajah dengan Active Appearance Model (AAM) dan analisis geometrik fitur komponen wajah; pemrosesan fitur tingkat tinggi dengan Fuzzy Facial Component Inference System (FFCIS); dan penentuan nilai emosi fuzzy emotion dengan Fuzzy Emotion Inference System (FEIS). Pengujian performa sistem memberikan hasil pengenalan terbaik pada dataset ekspresi wajah extended Cohn Kanade (CK+) dengan akurasi pengenalan linguistik komponen wajah 0.98, dan akurasi pengenalan emosi 0.90. Pengujian pengenalan emosi juga dilakukan menggunakan dataset Indonesian Mixed Emotion Dataset (IMED) yang menghasilkan akurasi pengenalan 0.87. Framework pengenalan emosi berbasis konsep fuzzy emotion berpotensi untuk diterapkan dalam berbagai permasalahan nyata seperti deteksi rasa sakit, deteksi stress, deteksi kebohongan, dan rekonstruksi animasi. Kata Kunci: fuzzy emotion, pengenalan emosi campuran, ekspresi wajah, komponen wajah, fitur geometrik, sistem fuzzy