Model Konseptual Pemanfaatan Pola Sklera Sebagai Biomarker Emosi Dasar: Pendekatan Komparatif dengan ANPS dan EEG

Riyadi Hartono, Erna Harfiani, Nabila Nur Izzati

Abstract


Abstract.

Latar Belakang: Penilaian emosi dasar manusia (basic emotions) merupakan aspek penting dalam evaluasi kesehatan mental dan perilaku. Namun, hingga kini belum tersedia alat ukur yang bersifat non-invasif, cepat, dan dapat diakses luas tanpa memerlukan teknologi neuroimaging mahal. Sclerology—ilmu observasi pola vaskular pada sklera—menawarkan pendekatan visual yang dapat direkam dan dianalisis secara real-time. Dengan bantuan kecerdasan buatan (AI), pola-pola tersebut dapat dievaluasi secara objektif dan dikorelasikan dengan skor ANPS (Affective Neuroscience Personality Scales) dan sinyal EEG. Pola vaskular sklera memiliki potensi kuat sebagai biomarker visual non-invasif untuk mengukur kondisi emosi dasar manusia.

Kerangka Penelitian: Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi potensi pemanfaatan pola sklera sebagai biomarker visual emosi dasar manusia dengan membandingkannya terhadap skor ANPS dan hasil sinyal EEG. Variabel dependen: aktivasi sistem emosi dasar (SEEKING, RAGE, FEAR, CARE, GRIEF, PLAY). Variabel independen: pola vaskular sklera (zona jam), skor ANPS, dan dinamika gelombang EEG (delta, theta, beta, gamma).

Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan narrative review dan rancangan model konseptual AI. Karena bersifat teoretis, belum ada pengumpulan data aktual. Sklera diusulkan direkam dengan kamera makro dalam pencahayaan terkendali, ANPS digunakan untuk skor emosi dasar (tanpa LUST), dan EEG direkam saat stimulasi emosi. Citra sklera dianalisis dengan CNN, sedangkan ANPS dan EEG menjadi ground truth. Validasi dilakukan dengan cross-validation, confusion matrix, dan korelasi multimodal untuk mengevaluasi akurasi dan konsistensi model.

Novelty: Model ini merupakan pendekatan pertama yang menyandingkan analisis pola vaskular sklera dengan data psikometrik (ANPS) dan neurofisiologis (EEG) dalam kerangka evaluasi emosi dasar manusia menggunakan kecerdasan buatan.—biometrik visual (sklera), psikometrik (ANPS), dan neurofisiologi (EEG)—dengan metode AI untuk mengidentifikasi emosi dasar manusia. Model ini berpotensi merevolusi asesmen emosi non-invasif yang cepat dan aplikatif dalam bidang psikologi, neurologi, dan kesehatan mental.

Diskusi: Penggunaan AI dalam membaca pola vaskular sklera membuka peluang pembuatan sistem skrining emosional portable yang terjangkau dan mudah digunakan. Hasil dari penelitian ini diharapkan menjadi dasar pengembangan alat bantu diagnostik untuk deteksi dini stres, kecemasan, dan gangguan afektif lainnya.

 

Kata Kunci: Sclerology, ANPS, Emosi Dasar, Kecerdasan Buatan, Machine Learning, Diagnostik Emosi Non-invasif.


Full Text:

PDF

References


Panksepp J. Affective Neuroscience. New York: Oxford University Press; 1998.

Mehlmauer L. Sclerology: A New View of an Ancient Art. Grand Medicine Books; 2020.

Halderman L, Anderson T, Martin J. EEG correlates of ANPS. ETS Research Report Series. 2020.

Ganepola D, Maduranga MWP, Tilwari V, Karunaratne I. A systematic review of

electroencephalography-based emotion recognition of confusion using artificial intelligence.

Signals. 2024;5(2):244–263.

Nguyen K, Fookes C, Ross A, Sridharan S. Iris recognition with off-the-shelf CNN features: A

deep learning perspective. IEEE Access. 2018;6:18848–18855.

He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep residual learning for image recognition. In: Proceedings of the

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); 2016. p. 770–778.

Rajan GV, Partheeban N, Vijayalakshmi D. Convolutional Neural Network on the feature

extraction in sclera recognition. Afr J Biol Sci. 2024;6(Si4):3053–3062.

Maheshan MS, Harish BS, Nagadarshan N. A Convolution Neural Network Engine for Sclera

Recognition. Int J Interact Multimed Artif Intell. 2019;5(6):52–58. doi:10.9781/ijimai.2019.03.006

Rajan GV, Vijayalakshmi S, Sabharwal M. Modified CNN based Feature Extraction for Sclera

Recognition of Off-Angular Images. Ann RSCB. 2021;25(3):2579–2590.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Sekretariat SENSORIK :

Ruang Jurnal Lantai 2, Gedung Cipto Mangunkusumo, Fakultas Kedokteran, UPN Veteran Jakarta, Indonesia.

Copyright © some right reserved Seminar Nasional Riset Kedokteran (SENSORIK).

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 International License.