1 Mahasiswa,  Departemen  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknologi Elektro,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Jl.  Raya  ITS, Sukolilo,  Surabaya  60111,  Indonesia  (tlp/fax.:  031-5947302;  e- mail: evi.pane15@mhs.ee.its.ac.id, pyrena.eve@gmail.com)
2 Widyaiswara,  Balai  Diklat  Industri  Surabaya,  Kementerian Perindustrian,  Jl.  Gayung  Kebonsari  Dalam  No.  12  Surabaya, 60254, Indonesia (tlp/fax: 031-8292002)
3 Dosen, Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Jl.  Raya  ITS,  Sukolilo, Surabaya  60111,  Indonesia  (tlp/fax:  031-5947302;  e-mail: adhiosa@te.its.ac.id, hery@ee.its.ac.id)
4 Dosen,  Departemen  Teknik  Komputer,  Fakultas  Teknologi Elektro,Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Jl.  Raya  ITS, Sukolilo, Surabaya 60111, Indonesia (tlp/fax: 031-5922936)

## Peningkatan Akurasi Pengenalan Emosi pada Sinyal

## Electroencephalograpy Menggunakan Multiclass Fisher Discriminant Analysis
Evi Septiana Pane 1,2 , Adhi Dharma Wibawa 3,4 , Mauridhi Hery Purnomo 3,4
Abstract —EEG  signals  have  a  significant  correlation  to emotions when compared  to other external appearances  such as face and voice. D ue to the low accuracy of emotional recognition through  EEG  signals,  this  study  proposes  a  dimensional reduction  method  for  EEG  data  to  address  that  problem  using Multiclass  Fisher  Discriminant  Analysis  (MC-FDA).  In  this study,  the  experiment  was  applied  on  public  EEG  dataset  with three classes of emotions, namely positive, negative, and neutral. Differential  entropy  features  were  extracted  from  the decomposed  EEG  signals  in  five  frequency  band  of  the  delta, theta,  alpha,  beta,  and  gamma.  The  accuracy  of  emotion recognition was measured using two prevalent classifiers on EEG identification,  such  as  LDA  and  SVM.  To  demonstrate  the superiority  of  the  MC-FDA  method,  the  PCA  dimension reduction  method  was  applied  as  a  comparison.  Classification accuracy  results  from  all  experiment  scenario  showed  the advantages  of  the  MC-FDA  compared  to  the  PCA. The  best emotion  classification  accuracy  was  obtained  from  trials  on  all data  from  twelve  electrodes  using  the  MC-FDA  and  LDA methods,  namely  93.3%.  These  results  show  a  mean  increase  in accuracy of 3.5 points from the original feature vector dataset.
Intisari — Sinyal  EEG  memiliki  korelasi  yang  signifikan terhadap  emosi  bila  dibandingkan  dengan  modalitas  lainnya. Dikarenakan  akurasi  yang  rendah  pada  pengenalan  emosi melalui  sinyal  EEG,  makalah  ini  mengusulkan  metode  reduksi dimensi  pada  sinyal  EEG  untuk  menangani  permasalahan tersebut  menggunakan Multiclass  Fisher  Discriminant  Analysis (MC-FDA). Dalam makalah ini, ujicoba diterapkan pada dataset publik dengan tiga kelas emosi, yaitu positif, negatif, dan netral. Metode ekstraksi ciri differential entropy diterapkan pada sinyal EEG  yang  telah  didekomposisi  ke  dalam  frekuensi  delta,  theta, alpha,  beta,  dan  gamma.  Akurasi  pengenalan  emosi  diukur menggunakan  dua  metode  klasifikasi  ternama  pada  identifikasi EEG,  yakni  LDA  dan  SVM.  Untuk  menunjukkan  keunggulan metode  MC-FDA,  metode  reduksi  dimensi  PCA  diterapkan sebagai  pembanding.  Hasil  akurasi  klasifikasi  dari  seluruh  uji
coba  menunjukkan  keunggulan  MC-FDA  dibanding  PCA. Akurasi  klasifikasi  emosi  terbaik  diperoleh  dari  uji  coba  pada seluruh  data  dari  dua  belas  elektrode  dengan  metode  MC-FDA dan  LDA,  yakni  93,3%.  Hasil  tersebut  menunjukkan  rerata peningkatan  akurasi  sebesar  3,5  poin  dari  data  ciri  vektor semula.
Kata Kunci - gelombang otak, reduksi dimensi, EEG, pengenalan emosi multikelas

## I. P ENDAHULUAN
Kondisi  emosi  diketahui  memiliki  korelasi  dengan  tingkat kekebalan tubuh manusia. Penelitian sebelumnya menunjukkan  bahwa  perubahan  emosi  memengaruhi  sistem kekebalan tubuh [1]. Sistem kekebalan berubah sesuai dengan respons terhadap perubahan emosional, seperti marah, cemas, depresi,  dan  emosi  positif  (misalnya  gembira,  senang, optimis). Sebuah studi melaporkan bahwa faktor emosi negatif (misalnya  depresi,  stres)  berakibat  fatal  pada  individu  yang memiliki  riwayat  penyakit  kronis  [2].  Emosi  memainkan peran  penting  dalam  mengatur  sistem  dalam  tubuh  yang memengaruhi  kesehatan.  Oleh  sebab  itu,  pengenalan  emosi diperlukan  untuk  mencegah  timbulnya  dampak  buruk  dari emosi  negatif  yang  berlebihan  bagi  kesehatan.  Dikarenakan emosi  muncul  secara  tiba-tiba  dan  tidak  terkontrol,  maka diperlukan pengenalan emosi yang cepat serta akurat.
Dalam  bidang  interaksi  manusia-komputer,  pengenalan emosi  berkaitan  dengan  identifikasi  emosi  menggunakan berbagai  modalitas.  Sebagian  besar  studi  pengenalan  emosi menggunakan  citra  ekspresi  wajah  dan  sinyal  audio  wicara manusia  [3].  Akhir-akhir  ini,  banyak  peneliti  melakukan identifikasi emosi dari sinyal fisiologis, seperti electrocardiography (ECG), galvanic  skin  responses (GSR), tekanan pembuluh darah, dan electroencephalography (EEG). Di  antara  sinyal  fisiologis  lainnya,  EEG  memiliki  korelasi yang  signifikan  terhadap  emosi  [4].  Hal  ini  terjadi  karena sistem limbic yang terutama berpusat pada otak mengendalikan proses pengelolaan emosi [5]. Ini menjelaskan penyebab sinyal EEG pada otak dapat menjadi petunjuk dalam idenfikasi pengenalan emosi.
Pada umumnya pengenalan emosi berbasis EEG mencakup empat  tahapan  utama  yang  meliputi  pemrosesan  awal  sinyal EEG,  ekstraksi  ciri,  pemilihan  dan  reduksi  dimensi  pada vektor  ciri,  serta  klasifikasi  emosi.  Tahap  praproses  sinyal EEG bertujuan untuk menghapus artefak dan derau yang tidak diperlukan. Tahap ekstraksi ciri dilakukan untuk mengekstrak informasi  dari  data  EEG  yang  berdimensi  besar.  Identifikasi ciri  emosi  dari  sinyal  EEG  masih  menjadi  masalah  yang belum  terpecahkan  [6].  Namun,  penelitian  terdahulu
menemukan  bahwa  ciri differential  entropy yang  diekstrak dari  domain  frekuensi  terbukti  dapat  diandalkan  dalam pengenalan emosi pada sinyal EEG [7]. Oleh karena itu, pada makalah  ini  ciri differential  entropy diterapkan  dalam  tahap ekstraksi ciri.
Hasil  tahapan  ekstraksi  ciri  adalah  kumpulan  vektor  ciri dengan  dimensi  data  yang  besar.  Hal  ini  berkaitan  dengan jumlah  elektrode  EEG  yang  dilibatkan  dalam  identifikasi. Semakin  banyak  elektrode  yang  disertakan,  semakin  besar ukuran  vektor  ciri.  Namun,  jika  elektrode  yang  dilibatkan dalam  identifikasi  sedikit  akan  berakibat  pada  kurangnya informasi  EEG  yang  diperoleh.  Untuk  mengurangi  ukuran dimensi  vektor  ciri,  diusulkan  metode  untuk  melakukan reduksi  dimensi  vektor  ciri.  Metode  ini  bertujuan  untuk memproyeksikan  data  berdimensi  tinggi  ke  dimensi  yang lebih  rendah,  seperti  2D  atau  3D.  Di  antara  beberapa  teknik dalam reduksi dimensi, metode Principal Component Analysis (PCA)  digunakan  pada  sebagian  besar  kasus  [8]–[10]. Terlepas  dari  popularitasnya,  PCA  memiliki  keterbatasan dalam  menangani dataset yang  tidak  bergantung  pada  nilai variansinya  [11].  Selain  itu,  PCA  merupakan  teknik  tanpa pengawasan  ( unsupervised )  yang  tidak  memanfaatkan informasi  label  dari dataset .  Untuk  mengatasi  kelemahan PCA,  Fisher  memperkenalkan Fisher  Discriminant  Analysis (FDA).  Metode  FDA  mengeksploitasi  informasi  label  dari dataset sementara  melakukan  proyeksi  data.  FDA  mencari proyeksi yang berguna untuk tujuan diskriminasi [12]. Hal ini bertujuan  untuk  memperbesar  jarak  antar  kelas  dan mengurangi  jarak  di  dalam  kelas  ketika  membangun  matriks bobot  sebagai  faktor  diskriminan.  Selain  pengurangan dimensi,  FDA  dapat  digunakan  dalam  masalah  klasifikasi, yang dikenal sebagai linear discriminant analysis (LDA) [13]. LDA memprediksi kelas target dari sebuah contoh data sesuai dengan  ciri  diskriminan  dari  kelas  dengan  rata-rata  vektor terdekat ke contoh data tersebut.
Sebuah  penelitian  pengenalan  emosi  berbasis  EEG mengusulkan versi nonlinear FDA yang disebut dengan kernel FDA  sebagai  metode  reduksi  dimensi  [14].  Hasil  penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa kernel FDA  dapat  memberikan akurasi  yang  baik  pada  klasifikasi  untuk  dua  kelas  dimensi emosi,  yakni arousal dan valence .  Akan  tetapi,  teknik kernel FDA hanya dapat digunakan untuk klasifikasi dua kelas emosi saja.  Oleh  karena  itu,  metode multiclass FDA  (MC-FDA) yang diterapkan, diharapkan mampu bekerja untuk klasifikasi multikelas.  MC-FDA  mengembangkan  metode  FDA  dengan melakukan  pencarian  sejumlah  proyeksi  tertentu  dengan informasi  jumlah  kelas  maksimum  yang  dapat  dipisahkan berdasarkan  nilai  vektor eigen dan  dekomposisi  nilai eigen . Oleh  sebab  itu,  tujuan  yang  hendak  dicapai  dari  makalah  ini adalah peningkatan akurasi pengenalan emosi dari sinyal EEG dengan  menggunakan  teknik  reduksi  dimensi  MC-FDA dengan target kelas emosi lebih dari dua.

## II. D ATA DAN M ETODE
Dalam  penelitian  ini,  diusulkan  metode  reduksi  dimensi untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan  emosi  pada  sinyal EEG. Metodologi keseluruhan yang diusulkan dalam studi ini meliputi:  praproses  sinyal  EEG,  ekstraksi  ciri,  reduksi dimensi, dan klasifikasi emosi, seperti pada Gbr. 1.
Gbr. 1 Metode pengenalan emosi pada sinyal EEG.

## A. Dataset Publik
Dataset publik  EEG  dari  SEED  terdiri  atas  675  rekaman sinyal EEG [7],  [15]. Dataset diambil dari  lima belas  peserta yang  dilakukan  dalam  tiga  sesi  percobaan.  Semua  peserta adalah  mahasiswa  pada  universitas  di  Cina  yang  dilaporkan sendiri  dalam  kondisi  memiliki  pendengaran  dan  penglihatan yang  baik  secara  umum.  Selang  waktu  antar  sesi  lebih  atau kurang dari tujuh hari. Dalam setiap sesi, peserta direkam saat menonton  lima  belas  klip  film  terstimulasi.  Klip  film mencakup  emosi  positif,  negatif,  dan  netral  dengan  durasi  4 menit  untuk  setiap  klip.  Setelah  menonton  klip  video  yang distimulasi,  masing-masing  peserta  diberi  kuesioner  untuk melaporkan  tanggapan  emosi  masing-masing  peserta    setelah melihat  setiap  klip  film.  Sinyal  EEG  dalam dataset ini diperoleh  menggunakan  62-elektrode  (berdasar  sistem internasional 10-20) ESI NeuroScan System. Pada sinyal awal EEG dilakukan proses sub-sampling dengan frekuensi 200 Hz.

## B. Praproses Sinyal EEG
Langkah-langkah  praproses  diperlukan  untuk  menghilang- kan  derau  yang  terkandung  dalam  sinyal  EEG  mentah.  Ini termasuk  penghapusan  kedipan  mata,  pemilihan  elektrode, dan  dekomposisi  kanal  frekuensi.  Dalam dataset SEED, gangguan  kedipan  mata  dihilangkan  menggunakan  filter bandpass antara  frekuensi  0,5  Hz  hingga  70  Hz.  Pemilihan elektrode pada studi ini menggunakan rekomendasi dua belas elektrode dari pekerjaan [7]. Pada dasarnya sinyal EEG adalah kombinasi  dari  lima  kanal  frekuensi  utama,  yaitu  delta, gamma,  beta,  alfa,  dan  theta.  Dalam  studi  ini,  sinyal  EEG diuraikan  ke  dalam  lima  frekuensi  (yaitu,  gamma  31-45  Hz, beta 14-30 Hz, alfa 8-13 Hz, theta 4-7 Hz, dan delta 1-3 Hz). Filter bandpass yang  diterapkan  menggunakan Short-Time Fourier  Transform (STFT)  dengan  256-titik  dan  jendela Hanning  yang  tidak  tumpang  tindih  untuk  memecah  sinyal EEG kedalam lima kanal frekuensi tersebut.

## C. Ekstraksi Ciri dengan Differential Entropy
Berbagai  ciri  telah  diusulkan  sebagai  ciri  dari  emosi  pada sinyal  EEG.  Studi  ulasan  yang  dilakukan  tentang  metode ekstraksi  ciri  pada  pengenalan  emosi  melalui  sinyal  EEG membahas  tiga  domain  ciri  ekstraksi  yang  seringkali digunakan,  yakni  domain  waktu,  frekuensi,  dan  waktu- frekuensi  [16].  Ciri  yang  paling  sering  digunakan  pada domain  frekuensi  adalah  ciri  daya (power) yang  dihitung menggunakan  algoritme Fast  Fourier  Transform (FFT), algoritme  STFT,  dan  pendekatan Power  Spectral  Density (PSD)  untuk  sinyal  nonstasioner  [17].  Sedangkan  ekstraksi
Klasifikasi Emosi dengan LDA dan SVM Dataset Publik (SEED)
Pemrosesan awal sinyal EEG Ekstraksi ciri dengan differential entropy Reduksi dimensi pada ciri vektor PCA MC-FDA
pada  domain  ciri  waktu-frekuensi  umum  menggunakan algoritme Discrete Wavelet Transform (DWT) yang seringkali diterapkan untuk keperluan analisis pada sinyal fisiologis [18].
Pada  pekerjaan  sebelumnya  pada dataset SEED,  ciri differential  entropy digunakan  sebagai  ciri  utama  dalam pengenalan  emosi.  Ciri  ini  pertama  kali  diusulkan  pada pengenalan emosi berbasis EEG [19]. Ciri differential entropy memperluas  gagasan  dari Shannon  entropy yang  digunakan untuk  mengukur  kompleksitas  variabel  acak  yang  kontinu. Differential entropy didefinisikan sebagai (1).
( ) ∫ √ (   ) ( √
(   ) ) ( ) . (1)
Rangkaian  data X memenuhi  distribusi  Gauss N ( µ , σ 2 ). Telah  terbukti  bahwa  untuk  segmen  EEG  yang  tetap,  nilai differential entropy setara dengan rerata spektrum energi pada kanal  frekuensi  tertentu.  Selanjutnya  untuk  ekstraksi  ciri,  di hitung  nilai differential  entropy dari  lima  hasil  dekomposisi kanal frekuensi yang telah dilakukan di tahap praproses sinyal EEG.

## D. Principal Component Analysis (PCA)
PCA merupakan metode terkemuka dalam reduksi dimensi serta untuk masalah pemilihan  ciri.  PCA bekerja berdasarkan metode  statistik  yang  menggunakan  teknik  proyeksi  untuk mengurangi  jumlah  atribut  dalam dataset [20].  Pada  PCA, atribut  yang  sangat  berkorelasi  diakumulasi  bersama  untuk membentuk  kelompok  baru  vektor  ciri  yang  diperkecil.  PCA memproyeksikan seluruh rangkaian data dengan mengabaikan informasi  label  kelas  ke  dalam  subruang  yang  berbeda.  PCA melakukan  dekomposisi  vektor  tunggal  pada  matriks covariance untuk  mendapatkan  nilai eigen dan  vektor eigen . Akibatnya,  matriks  linear w yang  sesuai  dengan  matriks proyeksi dari vektor eigen terpilih digunakan untuk mengubah ciri asli f ke ciri yang dikurangi k , dengan jumlah k biasanya lebih  sedikit  dari f .  Vektor  ciri  yang  berkurang, y i , ditentukan oleh (2).
(2)
dengan x i adalah turunan dari vektor ke- i dalam dataset EEG, yang mewakili setiap rekaman EEG dan W adalah kolom yang berisi  nilai eigen e i yang  diperoleh  dengan  menghitung  nilai eigen dan  vektor eigen dari  matriks covariance .  Komponen utama  terbaik  yang  memisahkan dataset terbaik  adalah berdasarkan k nilai eigen terbesar  dalam  urutan  menurun. Vektor-vektor eigen k yang  berhubungan  dengan  nilai-nilai eigen terbesar  dipilih  untuk  membangun  matriks  bobot W . Selanjutnya, dataset awal x ditransformasikan  ke  dalam  ciri- ciri  dimensi k subruang y melalui W .  Asumsi  utama  metode PCA  adalah  dimensi-dimensi  yang  menyatakan  perbedaan paling  signifikan  dari  titik  data  yang  paling  berguna  [11]. Namun,  asumsi  tersebut  tidak  berlaku  umum  pada  semua kasus.

## E. Multiclass Fisher Discriminant Analysis (MC-FDA)
Cara  kerja  metode  MC-FDA  bermula  dari  metode  FDA. Metode  MC-FDA  mencari  vektor  proyeksi  terbaik  yang memisahkan  antara  kelas  dengan  baik.  Ide  dasarnya  adalah dengan mengeskalasi fungsi yang merepresentasikan perbedaan antara  rerata pada masing-masing kelas, dilakukan dengan mengukur sebaran data di antarkelas dan dalam kelas [12].  Untuk  klasifikasi  kasus  multikelas,  dilakukan  pencarian untuk  proyeksi  sejumlah c kelas  dikurangi  satu, (     ) , melalui proyeksi vektor matriks w i . Oleh karena itu, proyeksi ke  dimensi  yang  lebih  rendah  ditentukan  oleh sebagai hasil dari satu kumpulan sampel data terdekat ke kelas yang  sama  berkaitan  dengan  matriks  sebaran.  MC-FDA ditentukan  sebagai  operasi  linear  dari yang  bertujuan memperbesar jarak antarfungsi kriteria berikut.
( ) . (3) Untuk mencari proyeksi optimal, , ditetpakan nilai ( ) sebagai fungsi eksplisit dari matriks bobot w . Matriks sebaran digunakan  untuk  mengukur  persebaran  dalam  vektor  ciri x . Sebuah matriks sebaran dapat dihitung sebagai berikut.
∑ ( ̅)( ̅) (4) ∑ ∑ ( )( ) (5)
dengan ̅ merupakan  rerata  global  dari  keseluran  data, sementara merupakan rerata untuk masing-masing kelas c , adalah  matriks  sebaran  antarkelas,  dan adalah  matriks sebaran dalam kelas. Pada metode MC-FDA yang digunakan, ditetapkan  parameter  tambahan, r , (parameter ridge )  dengan nilai  tertentu,  yakni  1e-6,  untuk  ditambahkan  pada  kumpulan matriks  diagonal, .  Untuk  menyelesaikan  masalah optimalisasi  nilai  maksimum,  nilai eigen untuk  setiap  kolom pada  matriks  bobot w digunakan  sebagai  pemecahan.  Pada kolom  dalam  matriks w diwakili  oleh  nilai  vetor eigen yang optimal  berdasar  nilai eigen terbesar.  Matriks  bobot w dihitung menggunakan kalkulasi berikut [21].
 (6) dengan ,  diperoleh  dari  vektor eigen . Kumpulan  ciri  yang  telah  direduksi  didapatkan  dari  trans- formasi  data  awal  ke  dalam  subruang  baru  melalui  perkalian dengan matriks bobot w .

## F. Metode Klasifikasi Emosi
Metode  klasifikasi  yang  seringkali  digunakan  pada identifikasi dan pengenalan emosi melalui sinyal EEG adalah SVM  [22]–[24]  dan  LDA  [23].  Oleh  karena  itu,  dalam makalah  ini,  diterapkan  algoritme  SVM  dan  LDA  untuk tujuan  klasifikasi  kelas  emosi  ke  dalam  tiga  kondisi,  yakni positif, negatif, dan netral.
1) Linear  Discriminant  Analysis  (LDA): Metode  LDA mengasumsikan bahwa data di setiap kelas memiliki distribusi normal  yang  berbeda,  dengan  matriks covariance yang  sama untuk  semua  kelas.  Analisis  diskriminan  menggunakan  garis hyperplane untuk  memisahkan  data  antarkelas. Hyperplane
merupakan  jarak  antara  pusat  klaster  dengan  data.  Garis hyperplane tersebut digunakan untuk menentukan contoh data ke  dalam  target  kelas  yang  tepat.  Lebih  dari  satu hyperplane digunakan  untuk  memisahkan  masalah  klasifikasi  dengan N kelas  ( N >  2).  LDA  menggunakan  jenis  diskriminan  linear yang berdasarkan pada perhitungan rerata sampel setiap kelas, kemudian mengurangi jumlah sampel kelas untuk menghitung matriks covariance dan  menganggapnya  sebagai  hasilnya. Klasifikasi LDA mengasumsikan bahwa data distribusi untuk setiap  kelas  berbagi  matriks covariance yang  sama.  LDA melakukan  multivarians  Gaussian  pada  setiap  kelas  dan menerapkan  aturan  Bayes  untuk  tujuan  klasifikasi.  Nilai Gaussian diperoleh dengan mengumpulkan matriks covariance untuk  beberapa  kelas  yang  berbeda  (sehingga classifier yang  dihasilkan  akan  linear).  Untuk  setiap  kelas c , sampel  data  ditentukan  berdasarkan  distribusi  multivarian Gaussian,  dengan  matriks covariance, ∑ ,  dan  rerata, µ c , tertentu.  Asumsi  matriks covariance untuk  masing-masing kelas  serupa  sehingga  distribusi  dari  masing-masing  kelas memiliki  bentuk  linear.  Kemudian,  fungsi  diskriminan  linear untuk masing-masing kelas ditentukan sebagai (7) [21].
∑ ∑ ( ) (7)
dengan n merupakan  jumlah  dari  keseluruhan  data  dan n c merupakan  jumlah  data  dari  masing-masing  kelas c .  Data sampel diklasifikasi berdasarkan nilai fungsi linear y c terbesar.
2) Support Vector Machine (SVM): Dalam studi ini, SVM digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  kelas  emosi  pada sinyal  EEG.  Prinsip  kerja  utama  dari  SVM  adalah  dengan menentukan hyperplane yang optimal untuk memisahkan data uji  coba  [25]. Hyperplane yang  dikatakan  optimal  adalah hyperplane dengan  jarak d terbesar  antara  dua  sampel  data pelatihan. Hyperplane optimal  terletak  tepat  di  tengah  antara dua kelas. Sampel pelatihan terdekat yang berada paling dekat dengan hyperplane disebut support  vector . Hyperplane yang optimal diperoleh dengan memaksimalkan margin ( d ) melalui Lagrange multiplier ,  y itu   L       w        α .  Vektor w yang menentukan hyperplane optimal  dapat  diberikan  sebagai kombinasi linear dari vektor data pelatihan.
∑ . (8)
Secara  garis  besar,  proses  pelatihan  pada  metode  SVM bertujuan  untuk  mencari support vector untuk  menentukan hyperplane yang  optimal.  Untuk  klasifikasi  SVM  pada makalah  ini,  algoritme sequential  minimum  optimization digunakan untuk membangun model klasifikasi dengan kernel polinomial [26].

## III. H ASIL E KSPERIMEN
Pada  makalah  ini,  evaluasi  terhadap  MC-FDA  diterapkan pada dataset publik  SEED.  Mengingat  bahwa dataset SEED terdiri atas lima belas subjek yang dilakukan perekaman EEG sebanyak  tiga  sesi  dengan  rentang  waktu  satu  hingga  dua minggu, maka strategi evaluasi pada studi ini terbagi atas tiga skenario  uji  coba,  yang  meliputi:  (a)  uji  coba  pada  setiap subjek,  (b)  uji  coba  pada  setiap  sesi,  dan  (c)  uji  coba  pada keseluruhan data.
T ABEL I H ASIL A KURASI (%) P ENGENALAN E MOSI PADA TIAP S UBJEK
Subjek SVM LDA Asli PCA  MC-FDA  Asli PCA MC-FDA S01 68,9 77,8 100 57,8 84,4 100 S02 73,3 68,9 100 64,4 75,6 100 S03 75,6 75,6 100 62,2 77,8 100 S04 75,6 71,1 100 60,0 82,2 100 S05 73,3 68,8 100 57,8 73,3 100 S06 82,2 80,0 100 71,1 75,6 100 S07 93,3 93,3 100 95,6 95,6 100 S08 93,3 93,3 100 86,7 93,3 100 S09 82,2 93,3 100 80,0 82,2 100 S10 71,1 80,0 100 66,7 73,3 100 S11 82,2 86,6 100 73,3 84,4 100 S12 75,6 80,0 100 71,1 82,2 100 S13 86,7 86,7 100 71,1 86,7 100 S14 86,7 91,1 100 80,0 91,1 100 S15 91,1 95,5 100 93,3 95,5 100 Rerata 80,7 82,8 100 72,7 83,5 100
Pada  setiap  skenario,  dihitung  akurasi  pada  ciri  asli sebelum  dilakukan  reduksi  dimensi,  ciri  yang  direduksi dengan  metode  PCA,  dan  ciri  yang  direduksi  dengan  metode MC-FDA.  Untuk  tujuan  klasifikasi  emosi,  digunakan  metode SVM dan LDA. Ukuran akurasi dihitung berdasarkan jumlah data  yang  berhasil  diprediksi  dengan  benar  dibandingkan dengan  jumlah  keseluruhan  data.  Metode  uji  coba  yang diterapkan  menggunakan  validasi  silang  dengan  5 -fold untuk membagi data ke dalam data pelatihan dan data uji coba.

## A. Hasil Uji Coba pada Skenario Setiap Subjek
Jumlah data pada setiap subjek terdiri atas 45 sampel data, yang terbagi sama ke dalam tiga kelas emosi (lima belas data untuk  setiap  kelas  emosi).  Pada  skenario  ini,  dua  belas elektrode  dilibatkan  dalam  ekstraksi  ciri,  sehingga  dimensi dari vektor ciri adalah 5 kanal frekuensi × 12 elektrode. Maka dimensi  vektor  ciri  per  subjek  adalah  45  ×  60.  Tabel  I menunjukkan  hasil  akurasi  klasifikasi  emosi  di  setiap  subjek. Hasil  pengukuran  akurasi  antar  subjek  memiliki  hasil  yang beragam  pada  klasifikasi  data  vektor  ciri  awal  sebelum direduksi.  Pengukuran  akurasi  klasifikasi  dengan  metode SVM  dan  LDA  pada  semua  subjek  tidak  ditemui  perbedaan yang signifikan. Pada klasifikasi data setelah direduksi dengan metode  PCA  dan  klasifikasi  SVM,  beberapa  subjek mengalami penurunan akurasi dibandingkan akurasi pada data asli, yaitu pada S02, S04, dan S06. Sementara pada klasifikasi LDA  dengan  metode  PCA,  seluruh  subjek  mengalami peningkatan  akurasi.  Sementara,  hasil  akurasi  data  yang direduksi  dengan  MC-FDA,  baik  menggunakan  klasifikasi SVM maupun LDA, nilai akurasi meningkat hingga mencapai 100% pada seluruh subjek. Ditinjau dari hasil rerata akurasi di semua  subjek  dengan  SVM,  terlihat  peningkatan  akurasi  dari data  asli  ke  PCA  sebesar  2,08  poin,  sementara  kenaikan  dari data  asli  ke  MC-FDA  sebesar  19,3  poin.  Pada  rerata  akurasi hasil klasifikasi LDA, kenaikan akurasi dari data asli ke PCA sebesar  10,8  poin,  sementara  dari  data  asli  ke  MC-FDA meningkat sebesar 27,3 poin.
Gbr. 2 Hasil akurasi pengenalan emosi untuk uji coba per- sesi pengambilan data.

## B. Hasil Uji Coba pada Skenario per Sesi
Perekaman  data  EEG  pada  subjek  dilakukan  selama  tiga sesi  yang  berbeda.  Pada  setiap  sesi,  subjek  diberi  stimulasi lima belas klip film yang serupa dengan urutan yang berbeda.
Pada  skenario  setiap  sesi,  seluruh  subjek  dikumpulkan berdasarkan  sesi  untuk  melihat  hasil  akurasi  pengenalan emosi,  sehingga  jumlah  data  pada  skenario  ini  sebanyak  15 subjek  ×  15  klip  film,  yakni  225  data  EEG.  Untuk  elektrode yang dilibatkan adalah dua belas elektrode yang sama dengan skenario  per  subjek,  sehingga  ukuran  dimensi  data  adalah  5 kanal frekuensi × 12 elektrode, yakni 225 × 60 vektor ciri data asli pada tiap sesi.
Gbr. 2 mengilustrasikan hasil klasifikasi emosi yang terbagi dalam  tiga  sesi.  Secara  umum,  tidak  terlihat  perbedaan  yang signifikan  antara  klasifikasi  dengan  metode  SVM  dan  LDA untuk semua sesi dan uji coba. Dari rerata akurasi setiap sesi, sesi 1 memperoleh akurasi yang paling baik, disusul kemudian dengan  sesi  3  dan  sesi  2.    Pada  setiap  sesi,  akurasi  metode MC-FDA  tampak  unggul  dibanding  metode  PCA  dan  data asli.

## C. Hasil Uji Coba pada Skenario Seluruh Data
Jumlah  keseluruhan  data  pada dataset SEED  adalah  675 baris, yang mencakup lima belas subjek tiga sesi pengambilan data  dan  lima  belas  klip  film  stimulasi.  Dimensi  vektor  ciri pada skenario seluruh data melibatkan 12, 6, dan 4 elektrode, sehingga  jumlah  ciri  secara  berurutan  adalah  60,  30,  dan  20. Uji  coba  dengan  melibatkan  jumlah  elektrode  yang  berbeda bertujuan  untuk  memperlihatkan  dampak  jumlah  elektrode terhadap  akurasi.  Gbr.  3  menunjukkan  hasil  akurasi  pada masing-masing  jumlah  elektrode  yang  terlibat.  Dari  data percobaan,  pada  dua  belas  elektrode  dicapai  hasil  akurasi terbaik,  sementara  pada  empat  elektrode  mendapat  akurasi rendah. Akurasi terbaik dari seluruh skenario ini pada metode MC-FDA  dengan  klasifikasi  LDA  dan  jumlah  elektroda  12, yakni 93,3%. Sementara  dengan  metode PCA  akurasi terbaik dicapai  pada  dua  belas  elektrode  dengan  klasifikasi  SVM, yakni  sebesar  78,4%.  Pada  seluruh  elektrode,  metode  PCA mengalami  penurunan  akurasi  terhadap  data  asli  di  semua
jumlah  elektrode,  sedangkan  metode  MC-FDA  tampak bekerja  dengan  baik  dalam  meningkatkan  akurasi  terhadap data  asli.  Secara  rerata  (dari  SVM  dan  LDA)  kenaikan  dari data  asli  ke  MC-FDA  untuk  dua  belas  elektrode  sebesar  3,5 poin,  sedangkan  dari  data  asli  ke  metode  PCA  terjadi penurunan akurasi sebesar 12,8 poin.
Gbr.  3  Hasil  akurasi  pengenalan  emosi  dari  seluruh dataset dengan  jumlah elektrode yang berbeda.

## IV. P EMBAHASAN
Pada bab ini, beberapa temuan penting dari hasil uji coba di bagian  sebelumnya  diuraikan.  Berdasarkan  uji  coba  pada seluruh  skenario,  penerapan  metode  reduksi  dimensi  MC- FDA  terlihat  mampu  memberikan  kontribusi  peningkatan akurasi  terhadap  vektor  ciri  asli.  Metode  MC-FDA  juga terlihat memberikan kenaikan akurasi pengenalan emosi yang lebih baik bila dibandingkan dengan PCA, baik menggunakan klasifikasi  SVM  maupun  LDA.  Pada  hasil  skenario  uji  coba dalam  setiap  subjek  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  I,  metode MC-FDA  menunjukkan  hasil  akurasi  klasifikasi  mencapai 100%  akurasi.  Hasil  peningkatan  akurasi  yang  serupa  juga diperoleh  pada  skenario  uji  coba  setiap  minggu  dan keseluruhan  data.  Baik  menggunakan  klasifikasi  SVM maupun  LDA,  metode  MC-FDA  mengungguli  hasil  metode PCA  dalam  hal  akurasi  pengenalan  emosi.  Hal  ini membuktikan  bahwa  metode  MC-FDA  mampu  bekerja dengan  baik  untuk  meningkatkan  kinerja  akurasi  pengenalan emosi  dari  sinyal  EEG  dengan  tetap  mempertahankan sebanyak mungkin informasi elektrode yang dilibatkan.
Pada skenario uji coba per sesi dapat dilihat bahwa bar plot biru sesi minggu ke-1 dalam setiap uji coba mengungguli hasil akurasi  untuk  pengenalan  emosi  pada  sesi  minggu  ke-2  dan ke-3.  Sementara  pada  skenario  uji  coba  untuk  keseluruhan data,  terbukti  terdapat  dampak  terhadap  akurasi  klasifikasi dari jumlah elektrode yang dilibatkan dalam identifikasi. Hasil menunjukkan  bahwa  semakin  besar  jumlah  elektrode  yang dilibatkan,  akurasi  pengenalan  emosi  semakin  meningkat. Pada  dasarnya,  baik  metode  PCA  maupun  MC-FDA  bekerja berdasarkan  nilai eigen dan  vektor eigen untuk  membentuk proyeksi  linear  untuk  memperoleh  dimensi  ciri  yang  telah direduksi.  Akan  tetapi,  perbedaan  mendasar  dalam  hal
0 20 40 60 80 100 120 A s li P C A MC -FDA A s li P C A MC -FDA A s li P C A MC -FDA Sesi 1 Sesi 2 Sesi 3 AKU R ASI (%) SESI EKSPERIMEN SVM LDA 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 A s li P C A MC -FDA A s li P C A MC -FDA A s li P C A MC -FDA 12 elektroda 6 elektroda 4 elektroda AKU R ASI (%) JUMLAH ELEKTRODA SVM LDA
pemanfaatan  label  kelas  dari  data  antara  PCA  dan  MC-FDA memengaruhi  hasil  proyeksi  dari  data.  Hal  tersebut  menjadi salah  satu  penyebab  kegagalan  PCA  bekerja  pada  reduksi dimensi  dalam  kasus  pengenalan  emosi  ini.  Hal  lain  yang mungkin  menjadi  penyebab  adalah  kalkulasi inverse dari matriks covariance pada  metode  MC-FDA,  seperti  terlihat pada (6), yang tidak dilakukan pada metode PCA.
T ABEL II H ASIL U JI D ISKRIMINAN ( Τ 2 ) U JI C OBA S ELURUH D ATA DENGAN PCA DAN
MC-FDA Jumlah elektrode/jumlah ciri asli Jumlah ciri data setelah direduksi Koefisien tau (τ 2 ) PCA MC-FDA PCA MC-FDA 12 / 60 16 2 0,097 0,728 6 / 30 10 2 0,036 0,452 4 / 20 8 2 0,033 0,340 (a) (b)
Gbr.  4  Hasil scatter  plot data  pada  skenario  dua  belas  elektrode  dengan metode: (a) MC-FDA dan (b) PCA.
Untuk  membuktikan  lebih  lanjut  perbedaan  hasil  nilai diskriminan  dari  PCA  dan  MC-FDA  pada  uji  coba  seluruh data,  perhitungan  nilai Wilk’s  lambda dilakukan  untuk mengukur  keterpisahan  antar  kelas  dalam  data.    Pada Wilk’s lambda , ,  nilai  indeks tau digunakan  sebagai  ukuran diskriminan.  Nilai  indeks tau berada  antara  0  hingga  1. Semakin besar nilai indeks tau , semakin diskriminan variabel dalam dataset .  Tabel  II  menunjukkan  uji  signifikansi diskriminan  dari  masinng-masing  subjek  pada  metode  PCA dan  MC-FDA.  Hasil  yang  dapat  diamati  dari  rerata  nilai indeks tau MC-FDA  dari  semua  percobaan  pada  Tabel  II mendekati  1,  sementara  rerata  indeks tau PCA  mendekati  0. Hasil  dari  uji  diskriminan  ini  mendukung  dugaan  semula bahwa  MC-FDA  dapat  meningkatkan  kinerja  akurasi pengenalan emosi melalui reduksi dimensi. Jumlah ciri setelah direduksi  pada  Tabel  II  menunjukkan  bahwa  rerata  jumlah dimensi ciri dari PCA lebih banyak dibanding jumlah ciri dari MC-FDA.  Gbr.  4  menunjukkan  hasil scatter  plot dari  data PCA dan MC-FDA dari skenario uji coba seluruh data dengan dua  belas  elektrode.  Jelas  terlihat  dari scatter  plot pada  Gbr. 4(a), bahwa data hasil MC-FDA terbagi jelas dalam tiga kelas
dibanding  dengan  Gbr.  4(b) data  hasil  PCA. Hasil  ini  selaras dengan hasil uji diskriminan yang ditampilkan pada Tabel II.
T ABEL III P ERBANDINGAN K INERJA A KURASI T ERBAIK DARI S TUDI D ATASET SEED S EBELUMNYA Penulis Metode yang diusulkan Akurasi terbaik (%) Zheng dan Lu, 2015 [7] Ekstraksi ciri menggunakan differential entropy 86,6 Zheng,  2017 [15] Penentuan pola pengenalan emosi dari EEG yang stabil untuk banyak dataset 91,1 W. Zheng, 2017 [27] Metode group sparse canonical correlation analysis (GSCCA) untuk seleksi elektroda 80,2 Hasil studi ini Reduksi dimensi dengan MC- FDA 93,2
Untuk  menunjukkan  keunggulan  MC-FDA,  pada  Tabel  III dipaparkan  hasil  perbandingan  kinerja  akurasi  pengenalan emosi  pada  makalah-makalah  sebelumnya  yang  memanfaat- kan dataset publik yang serupa. Berdasarkan Tabel III, terlihat jelas  bahwa  akurasi  pendekatan  MC-FDA  unggul  dibanding usulan metode sebelumnya. Pada hasil studi dari pengembangan  pertama  kali dataset publik  SEED  berhasil diidentifikasi  ciri differential  entropy sebagai  penciri  utama dari  pengenalan  emosi  dari  sinyal  EEG  [7].  Selain  itu,  hasil dari  investigasi  pada  kanal  frekuensi  yang  penting  untuk pengenalan  emosi  juga  ikut  dibahas  pada  penelitian  tersebut. Pada  studi  lanjutan,  hasil  temuan  sebelumnya  dikembangkan dengan  melakukan  identifikasi  pola  pengenalan  emosi  dari sinyal EEG yang diterapkan pada lebih dari satu dataset . Hasil dari  pekerjaan  tersebut  menunjukkan  akurasi  91,1%  untuk dataset SEED.  Sementara,  penelitian  terdahulu  pada  usulan metode  seleksi  ciri  mengajukan  metode  pengurangan  jumlah elektrode  yang  dilibatkan  pada  proses  klasifikasi  dengan metode group  sparse  canonical  correlation  analysis (GSCCA)  [27].  Hasil  yang  diperoleh  adalah  akurasi  80,2% dari delapan elektrode yang mencakup semua kanal frekuensi dalam sinyal EEG. Dari ketiga studi sebelumnya pada dataset SEED,  akurasi  yang  dihasilkan  menunjukkan  hasil  yang paling  unggul.  Selain  itu,  jumlah  dimensi  vektor  ciri  yang relatif  rendah,  yaitu  dua  ciri,  menyebabkan  waktu  proses pembentukan  model  klasifikasi,  baik  untuk  data  pelatihan maupun data uji coba, menjadi lebih cepat.

## V. K ESIMPULAN
Pada studi ini, telah dilakukan investigasi secara sistematis untuk  menunjukkan  peningkatan  akurasi  pengenalan  emosi dari  sinyal  EEG  dengan  metode  reduksi  dimensi  yang diusulkan,  MC-FDA.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  di  setiap skenario, metode MC-FDA berhasil mencapai akurasi terbaik untuk pengenalan emosi dengan kelas yang lebih banyak. Dari hasil  perbandingan  metode  MC-FDA  dan  PCA,  diperoleh bahwa  metode  MC-FDA  mampu  bekerja  lebih  baik  dalam memberikan peningkatan akurasi klasifikasi emosi dari vektor ciri asli, baik dengan SVM maupun LDA. Hal ini menunjuk- kan  bahwa  metode  MC-FDA  berhasil  menyelesaikan
permasalahan tingginya dimensi pada sinyal EEG untuk kasus pengenalan  emosi.  Selain  itu,  metode  MC-FDA  terlihat  lebih unggul  dibanding  usulan  metode  sebelumnya  terhadap  data publik  EEG  yang  sama.  Jumlah  ciri  hasil  reduksi  dimensi metode MC-FDA yang kecil mengakibatkan waktu komputasi klasifikasi  yang  lebih  singkat.  Oleh  sebab  itu,  metode  ini dapat  dipertimbangkan  lebih  lanjut  untuk  diterapkan  pada pengenalan  emosi  dari  EEG  pada  sistem  yang real-time dan pencapaian akurasi yang tinggi.
Beberapa  hal  yang  masih  menjadi  tantangan  untuk diselesaikan  pada  pekerjaan  selanjutnya  berkaitan  dengan mengurangi  jumlah  elektrode  yang  dilibatkan.  Dari  segi waktu,  persiapan  pemasangan  perangkat  EEG,  tingkat kenyamanan  pengguna  dan  jumlah  ciri  yang  di  ekstrak, jumlah elektrode yang terlibat perlu untuk dikurangi terutama bagi  pengembangan  sistem real-time pengenalan  emosi  dari sinyal EEG.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga Pengelola  Dana  Pendidikan  (LPDP)  Kementerian  Keuangan Republik  Indonesia  melalui  program  Beasiswa  Pendidikan Indonesia.

## R EFERENSI
[1] K.B.  Koh   ―Emotion   nd  Immunity ‖ Journal  of  Psychosomatic Research , Vol. 45, No. 2, hal. 107–115, 1998.
[2] J.F.  Brosschot  dan  J.F.  Th yer   ―He rt  Rate  Response  is  Longer  After Negative  Emotions  than  After  Positive  Emotions ‖ International Journal of Psychophysiology , Vol. 50, No. 3, hal. 181–187, Nov. 2003.
[3] C. Busso, Z. Deng, S. Yildirim, M.  Bulut, C.M. Lee,  A. Kazemzadeh, S.  Lee,  U.  Neumann,  dan  S.  Narayanan   ―An lysis  of  Emotion Recognition  Using  Facial  Expressions,  Speech  and  Multimodal Information ‖ Proceedings  of  the  6th  international  conference  on Multimodal interfaces , 2004, hal. 205–211.
[4] S.  Koelstra,  C.  Muhl,  M.  Soleymani,  J.-S.  Lee,  A.  Yazdani,  T. Ebrahimi,  T.  Pun,  A.  Nijholt,  dan  I.  Patras   ―DEAP:  A  Database  for Emotion Analysis; Using Physiological Signals ‖ IEEE Transactions on Affective Computing , Vol. 3, No. 1, hal. 18–31, 2012.
[5] A.M.  Bhatti,  M.  Majid,  S.M.  Anw r    nd  B.  Kh n   ―Hum n  Emotion Recognition  and  Analysis  in  Response  to  Audio  Music  Using  Brain Signals ‖ Computers  in  Human  Behavior ,  Vol.  65,  hal.  267–275,  Dec. 2016.
[6] C. Mühl, B. Allison, A. Nijholt, dan G. Ch nel  ―A Survey of Affective Brain Computer Interfaces: Principles, State-of-the-Art, and Challenges ‖ Brain-Computer  Interfaces ,  Vol.  1,  No.  2,  hal.  66–84, 2014.
[7] W.-L.  Zheng  dan  B.-L.  Lu   ―Investig ting  Critical  Frequency  Bands and  Channels  for  EEG-Based  Emotion  Recognition  with  Deep  Neural Networks ‖ IEEE  Transactions  on  Autonomous  Mental  Development , Vol. 7, No. 3, hal. 162–175, 2015.
[8] I. T. Jolliffe d n J. C dim   ―Princip l Component Analysis: A Review And Recent Developments ‖ Phil. Trans. R. Soc. A , Vol. 374, No. 2065, hal. 20150202, 2016.
[9] A.  Subasi  dan  M.I.  Gursoy   ―EEG  Signal  Classification  Using  PCA, ICA,  LDA  and  Support  Vector  Machines ‖ Expert  Systems  with Applications , Vol. 37, No. 12, hal. 8659–8666, Dec. 2010.
[10]  F.  Artoni,  A.  Delorme,  dan  S.  M keig   ―Applying  Dimension Reduction to EEG Data by Principal Component Analysis Reduces the Quality  of  Its  Subsequent  Independent  Component  Decomposition ‖ NeuroImage , Vol. 175, hal. 176–187, 2018.
[11]  A. M. Martínez dan A.C. K k  ―PCA Versus LDA ‖ IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , Vol. 23, No. 2, hal. 228– 233, 2001.
[12]  M.  Welling,  ―Fisher  Linear  Discriminant  Analysis ‖  University  of Toronto, Technical Note, 2005.
[13]  P.  Xanthopoulos,  P.M.  Pardalos,  dan  T.B.  Tr f lis   ―Line r Discriminant  Analysis ‖  in Robust  Data  Mining ,  New  York,  USA: Springer, 2013, hal. 27–33.
[14]  Y.-H.  Liu,  W.-T.  Cheng,  Y.-T.  Hsiao,  C.-T.  Wu,  dan  M.-D.  Jeng, ―EEG-based  Emotion  Recognition  Based  on  Kernel  Fisher’s Discriminant  Analysis  and  Spectral Powers ‖ 2014  IEEE  International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC) , 2014, pp. 2221– 2225.
[15]  W.-L. Zheng, J.-Y. Zhu, dan B.-L. Lu  ―Identifying St  le P tterns over Time  for  Emotion  Recognition  from  EEG ‖ IEEE  Transactions  on Affective Computing , pp. 1–1, 2017.
[16]  R. Jenke, A. Peer,  dan M. Buss  ―Fe ture Extr ction  nd Selection for Emotion  Recognition  from  EEG ‖ IEEE  Transactions  on  Affective Computing , Vol. 5, No. 3, hal. 327–339, Jul. 2014.
[17]  R. Darmakusuma,  A.S. Prihatmanto,  A. Indrayanto,  dan T.L.  Mengko, ―Deteksi Intensi Perger k n J ri Menggun k n Metode Power Spectr l Density dengan Stimulus  Visual ‖ Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , Vol. 4, No. 2, hal. 125-129. Dec. 2015.
[18]  A.  Surtono,  T.S.  Widodo    nd  M.  Tjokron goro   ―An lisis  Kl sifik si Siny l  EKG  Ber  sis  W velet  d n  J ring n  Sy r f  Tiru n ‖ JNTETI , vol. 1, no. 3, hal. 60-66, 2012.
[19]  R.-N. Duan, J.-Y. Zhu, dan B.-L. Lu  ―Differenti l Entropy Feature for EEG-based Emotion Classification ‖ 2013 6th International
IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER) , 2013, hal. 81– 84.
[20]  H. Anton, Elementary Linear Algebra , New York: Wiley, 1987.
[21]  I.H. Witten, E. Frank, M.A. Hall, dan C.J. Pal, Data Mining: Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques ,  Burlington,  USA:  Morgan Kaufmann, 2016.
[22]  J.  Atkinson  dan  D.  C mpos   ―Improving  BCI-based  Emotion Recognition  by  Combining  EEG  Feature  Selection  and  Kernel Classifiers ‖ Expert  Systems  with  Applications ,  Vol.  47,  hal.  35–41, Apr. 2016.
[23]  X.-W.  Wang,  D.  Nie,  dan  B.-L.  Lu   ―Emotion l  State  Classification From EEG Data Using Machine Learning Approach ‖ Neurocomputing , Vol. 129, hal. 94–106, Apr. 2014.
[24]  Y.-P. Lin, C.-H. Wang, T.-P. Jung, T.-L. Wu, S.-K. Jeng, J.-R. Duann, dan  J.-H.  Chen,  ―EEG-Based  Emotion  Recognition  in  Music Listening ‖ IEEE  Transactions  on  Biomedical  Engineering ,  Vol.  57,
No. 7, hal. 1798–1806, Jul. 2010.
[25]  C.  Cortes,  dan  V.  V pnik   ―Support-Vector  Networks ‖ Machine Learning , Vol. 20, No. 3, hal. 273–297, 1995.
[26]  J.  Platt,  ―Sequenti l  Minimal  Optimization:  A  Fast  Algorithm  for Training  Support  Vector  Machines ‖  Microsoft  Research,  Technical Report MSR-TR-98-14, hal. 1-21, 1998.
[27]  W. Zheng, ―Multich nnel EEG-Based Emotion Recognition via Group Sp rse  C nonic l  Correl tion  An lysis ‖ IEEE  Transactions  on Cognitive  and  Developmental  Systems ,  Vol.  9,  No.  3,  hal.  281–290, Sep. 2017.