FR Buatan BRIN Bisa Ukur Tingkat Kebahagiaan Para Nakes

Gambar : Ilustrasi FR / dok. nevacloud

Bandung (PRSSNIJabar) - Kemajuan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) kini tidak hanya dimanfaatkan untuk kebutuhan keamanan atau identifikasi wajah. Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengembangkan inovasi yang mampu membaca ekspresi wajah sebagai salah satu cara untuk mengukur kondisi emosional hingga tingkat kebahagiaan seseorang, khususnya tenaga kesehatan.

Inovasi tersebut diwujudkan melalui aplikasi MIESHappy Emotion Detection (MED) yang dikembangkan Peneliti Ahli Muda Pusat Riset Kecerdasan Artifisial dan Keamanan Siber (PRKAKS) BRIN, Pesigrihastamadya Normakristagaluh.

Aplikasi ini memanfaatkan teknologi Facial/Face Recognition (FR) dan Facial Expression Recognition (FER) untuk menangkap perubahan ekspresi wajah yang terjadi saat seseorang menjalani proses pengukuran.

Menurut Pesi, sapaan akrabnya, aplikasi MED lahir dari pengembangan penelitian mengenai indeks kebahagiaan Sumber Daya Manusia Kesehatan (SDMK) di puskesmas. Ia menilai pengukuran berbasis kuesioner dapat diperkuat dengan analisis ekspresi wajah sehingga hasilnya menjadi lebih komprehensif.

"Pengembangan aplikasi ini didasarkan pada model indeks kebahagiaan SDMK di puskesmas yang telah dibangun pada penelitian sebelumnya," ucapnya dalam Webinar PRKAKS #1 Tahun 2026 bertajuk Perkembangan Teknologi Biometrik Wajah pada Era Kecerdasan Artifisial (AI) dan Keamanan Siber, akhir Juni lalu.

Dari kutipan siaran pers, Sabtu (4/7/2026), disebutkan bahwa dalam penelitian tersebut, BRIN menggabungkan dua pendekatan sekaligus. Pendekatan pertama menggunakan kuesioner untuk mengetahui persepsi responden terhadap tingkat kebahagiaannya.

Sementara pendekatan kedua dilakukan dengan merekam ekspresi wajah responden selama mengisi kuesioner menggunakan teknologi facial expression recognition.

Melalui cara tersebut, peneliti dapat membandingkan hasil jawaban responden dengan ekspresi yang muncul secara alami selama proses pengisian. Hasilnya diharapkan mampu memberikan gambaran yang lebih objektif mengenai kondisi emosional seseorang.

"Dengan demikian, dapat diketahui apakah ekspresi wajah dapat menjadi indikator pendukung dalam mengukur kondisi emosional maupun tingkat kebahagiaan seseorang," kata Pesi.

Salah satu keunggulan teknologi ini adalah kemampuannya membaca mikro-ekspresi, yakni perubahan ekspresi wajah yang berlangsung kurang dari setengah detik. Meski sangat singkat, mikro-ekspresi dipercaya merefleksikan emosi asli karena muncul secara spontan dan sulit dikendalikan.

Berbeda dengan makro-ekspresi yang dapat diamati lebih lama, antara 0,5 hingga 10 detik, mikro-ekspresi dinilai lebih akurat dalam menggambarkan perasaan seseorang. Oleh karena itu, sistem AI yang dikembangkan BRIN dirancang agar mampu menangkap perubahan sekecil apa pun dalam waktu yang sangat cepat.

"Sistem facial emotion detection harus mampu mengenali perubahan ekspresi wajah secara cepat untuk mengidentifikasi emosi yang sedang dialami pengguna," jelasnya.

Untuk memperoleh data, tim peneliti melakukan pengambilan sampel di sejumlah puskesmas dan rumah sakit. Selama proses tersebut, responden diminta menjawab kuesioner sambil direkam menggunakan perangkat yang telah dirancang khusus.

Rekaman ekspresi wajah kemudian diproses menggunakan teknologi AI.

Sistem MED memanfaatkan DeepFace sebagai library utama untuk mendeteksi wajah sekaligus mengenali berbagai kategori emosi, seperti bahagia, sedih, marah, takut, terkejut, jijik, hingga ekspresi netral.

Analisis tersebut menjadi pelengkap dari hasil kuesioner sehingga pengukuran tidak hanya bergantung pada jawaban responden.

Agar lebih praktis digunakan, BRIN juga mengimplementasikan MED pada perangkat Raspberry Pi. Dengan begitu, sistem menjadi lebih ringkas, mudah dibawa, dan dapat dioperasikan langsung di lapangan tanpa memerlukan komputer berkapasitas tinggi.

Ke depan, BRIN berharap teknologi ini dapat menjadi bagian dari sistem pemantauan kesehatan mental tenaga kesehatan yang lebih modern. Selain membantu mengukur tingkat kesejahteraan emosional secara objektif, hasil analisis MED juga diharapkan menjadi referensi bagi para pengambil kebijakan dalam menyusun program peningkatan kualitas kerja dan kesejahteraan SDM kesehatan.

Dengan dukungan teknologi AI, pengukuran kebahagiaan tidak lagi hanya mengandalkan persepsi melalui kuesioner. Ekspresi wajah yang terekam secara spontan kini dapat menjadi sumber informasi baru untuk membantu menciptakan lingkungan kerja yang lebih sehat, produktif, dan mendukung kesejahteraan tenaga kesehatan di masa depan. (IGN)