Perancangan Sistem Eye Tracking untuk Analisis Pola Pergerakan Mata Dalam Menilai Respons Emosional Terhadap Stimulus Video
Abstract
Adegan mencekam dan netral dapat memicu perubahan emosi yang berbeda, dengan stres sebagai respons fisiologis dan psikologis terhadap tekanan yang melebihi kapasitas adaptasi individu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem eye tracking yang menganalisis pola pergerakan mata sebagai indikator perubahan respons terkait stres. Data dikumpulkan dengan merekam wajah subjek saat menonton video menegangkan. Pola pergerakan mata kemudian dianalisis menggunakan Machine Learning. Hasil penelitian menunjukkan perbedaan signifikan pada total amplitudo saccade antara adegan menegangkan dan non-menegangkan, dengan p-value 0,018 (p < 0,05). Ini menunjukkan bahwa total amplitudo saccade efektif sebagai indikator perubahan emosional akibat stimulus menegangkan, dan dapat diandalkan untuk menilai perubahan respons psikologis, khususnya terkait stres. Sistem eye tracking yang dikembangkan memberikan wawasan lebih dalam tentang hubungan antara stimulus dan perubahan emosi, yang dapat digunakan untuk mengukur respons psikologis terhadap stimulus yang berbeda. Perancangan ini juga dapat digunakan dalam membuka potensi penggunaan teknologi ini dalam studi-studi lebih lanjut terkait respons emosional dan stres.
Kata kunci— Perubahan emosi, eye tracking, Artificial Intelligence, Stimulus Video, Amplitudo Saccade, Paired Test
References
National Institute of Mental Health, “Mental Illness,” Natl. Inst. Ment. Heal., Sep. 2024.
A. E. Wahdi, H. E. Erskine, R. Blum, and dkk, Indonesia – National Adolescent Mental Health Survey (I-NAMHS) Laporan Penelitian. Pusat Kesehatan Reproduksi, 2022. Accessed: Jul. 30, 2025. [Online]. Available: https://qcmhr.org/outputs/reports/12-i-namhs-report-bahasa-indonesia
Emiko Shishido, S. Ogawa, S. Miyata, M. Yamamoto, T. Inada, and N. Ozaki, “Application of eye trackers for understanding mental disorders: Cases for schizophrenia and autism spectrum disorder,” Neuropsychopharmacol Rep., vol. 39, 2019, doi: : 10.1002/npr2.12046.
Edib Şevki Keskiner, Ertuğrul Şahin, Nursel Topkaya, and Zehra Yiğit, “Behavioral Emotion Regulation Strategies and Symptoms of Psychological Distress Among Turkish University Students,” PubMed Cent., 2024, doi: : 10.3390/bs15010006.
M. Mancini and D. Bowie, “Rumus Jarak: Mencari Jarak Antara Dua Titik,” HowStuffWorks. Jun. 27, 2024.
C. Jyotsna, J. Amudha, A. Ram, D. Fruet, and G. Nollo, “PredictEYE: Personalized Time Series Model for Mental State Prediction Using Eye Tracking,” IEEE Access, vol. 11, no. November, pp. 128383–128409, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3332762.
C. Jyotsna, J. Amudha, A. Ram, and G. Nollo, “IntelEye: An Intelligent Tool for the Detection of Stressful State based on Eye Gaze Data while Watching Video,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2022, pp. 1270–1279. doi: 10.1016/j.procs.2023.01.105.
S. of the Week, Curve. Accessed: Jul. 21, 2025. [Online]. Available: https://images.app.goo.gl/1eX5i94syP5y754GA
M. Soori, B. Arezoo, and R. Dastres, “Artificial intelligence, machine learning and deep learning in advanced robotics, a review,” Cognitive Robotics, vol. 3. KeAi Communications Co., pp. 54–70, Jan. 01, 2023. doi: 10.1016/j.cogr.2023.04.001.
E. S. Eriana, S. Kom, M. Kom, and D. A. Zein, ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI). PENERBIT CV. EUREKA MEDIA AKSARA, 2023.
K. D. Anggara, D. P. Kartikasari, and F. A. Bakhtiar, “Implementasi Algoritma MTCNN dalam Mekanisme Autentikasi berbasis Pengenalan Wajah,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, pp. 3613–3621, Aug. 2023.
A. R. C. Nurba’id et al., “ARTIKEL REVIEW : Penerapan Paired T-Test Pada Penelitian Farmasi,” J. Farm. DAN FARMAKOINFORMATIKA, vol. 2.
Logitech, “Webcam C922”, Accessed: Jul. 21, 2025. [Online]. Available: https://resource.logitech.com/w_692,c_lpad,ar_4:3,q_auto,f_auto,dpr_1.0/d_transparent.gif/content/dam/logitech/en/products/webcams/c922/gallery/c922-gallery-1.png?v=1
