Dosen Universitas Jember Berinovasi Soal Pengenalan Wajah Melalui Mikroekspresi

TEMPO.CO, Jember - Pengajar Fakultas Teknologi Universitas Jember, Ike Febriani, sedang berinovasi soal face recognition (pengenalan wajah) melalui mikroekspresi. Penelitiannya ini berusaha mengidentifikasi hubungan keluarga atau Kinship Recognition dengan menggunakan dua teknologi canggih, yaitu Vision Transformer (ViT) dan Mamba dengan sistem model hybrid atau disebut VitMa.

“Penelitian saya berfokus pada mengidentifikasi hubungan keluarga (Kinship Recognition) melalui mikroekspresi pada wajah orang Indonesia," kata Ike dalam keterangan tertulisnya, Selasa, 8 April 2025.

Ike mengembangkan model baru yang menggabungkan dua teknologi canggih, yaitu Vision Transformer (ViT) dan Mamba. Model hybrid ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dalam mengenali hubungan keluarga yang sebelumnya masih menjadi tantangan besar dalam penelitian pengenalan wajah dan belum ada riset sebelumnya korelasi antara kinship dan mikroekspresi. 

Dosen pengajar di S1 dan S2 Teknik Elektro ini menjelaskan alasan memilih penelitian ini. “Menurut saya, topik penelitian ini bisa dianggap sebagai inovasi pertama di dunia karena belum ada satu riset yang membahas korelasi antara kinship dan mikroekspresi," kata Ike, yang juga mengajar di Kampus Vokasi UNEJ ini. 

Ike mengatakan, penggabungan dua teknologi canggih ViT dan Mamba yang kemudian dinamai ViTMa, dalam satu model hybrid untuk kinship recognition ini belum pernah dilakukan sebelumnya. "Kombinasi ini memungkinkan secara efektif mendeteksi ekspresi wajah yang sangat halus,” imbuhnya.

Penelitian ini, kata Ike, berawal dari ketertarikannya atas pengembangan teknologi pengenalan wajah dan aplikasi dalam konteks hubungan keluarga. Ia kemudian mengembangkan penelitiannya dan berfokus kepada pengenalan hubungan keluarga dengan pendekatan mikroekspresi.

Tujuan penelitian ini, kata Ike, antara lain untuk mengidentifikasi hubungan keluarga melalui pendekatan mikroekspresi pada wajah orang Indonesia. "Untuk meningkatkan akurasi dalam mengenali hubungan keluarga, dan memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi pengenalan wajah yang lebih sensitif terhadap konteks budaya lokal," tambahnya. 

Ike masih terus mengembangkan penelitian ini. “Inovasi utama yang akan saya lakukan terhadap penelitian ini ialah meningkatkan kemampuan model dalam mendeteksi mikroekspresi dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi, memperluas data set yang digunakan, mengintegrasikan model ini dengan teknologi pengenalan suara atau analisis teks, dan mengembangkan aplikasi praktis yang lebih luas,” ujarnya.

Untuk memotivasi mahasiswanya, Ike mengatakan, “Mahasiswa itu harus pandai-pandai berinovasi di tengah maraknya perkembangan teknologi, mereka harus pandai mengikuti perkembangan teknologi terkini dan harus aktif mengikuti perkembangan terbaru serta berkolaborasi antar disiplin ilmu atau profesional dari bidang ilmu lainnya."