Khodijah Hulliyah 1 , Anif Hanifa Setianingrum 2 , William Santoso 3
Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)
Sinyal Elektroensefalografi Untuk Deteksi Emosi Saat Mendengar Stimulus Pembacaan Al-Quran Menggunakan Wavelet Transform
Khodijah Hulliyah 1
Anif Hanifa Setianingrum 2
William Santoso 3
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jl. Ir. H. Juanda No.95, Ciputat, 15412, Indonesia E-mail: khodijah.hulliyah@uinjkt.ac.id 1 ; anifhanifa@uinjkt.ac.id 2 ; williamsantoso@mhs.uinjkt.ac.id 3
Hulliyah, K., Setianingrum, A. H., & Santoso, W. (2023). Sinyal Elektroensefalografi Untuk Deteksi  Emosi  Saat  Mendengar  Stimulus  Pembacaan  Al-Quran  Menggunakan  Wavelet Transform. Technomedia Journal , 8 (2SP).
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i2SP.2060

## ABSTRAK
Mendengarkan  suara  membaca  Al-Qur'an  (Murottal)  diketahui  sering  digunakan  untuk membuat suasana terasa santai. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, kami menyelidiki sejauh mana stimulasi suara murottal mempengaruhi penampilan gelombang alfa yang terlihat pada gelombang otak menggunakan detektor sinyal Electoencephalography (EEG). Menggunakan Transformasi Wavelet. Gelombang otak yang terdeteksi oleh sinyal EEG kemudian dianalisis untuk setiap fase gelombang pada frekuensi alfa (8-13 Hz) untuk melihat keadaan rileks. Kami merekam  data  gelombang  EEG  dalam  4  kondisi,  yaitu  kondisi  tenang,  kondisi  tegang,  dan keduanya dengan stimulus suara murottal. Setiap kondisi dilakukan masing-masing selama 2 menit. Suara murottal diambil secara acak untuk mendapatkan variasi data. Hasil klasifikasi menggunakan Recurrent Neural Network (RNN) menunjukkan bahwa t raining menggunakan n data ormal dengan tombak s mencapai akurasi 52% ~ 59%, Normal dengan murottal normal menghasilkan nilai akurasi 55% ~ 56%, normal dengan tombak murottal s mendapatkan nilai akurasi terkecil 35% ~ 46%, s Pike dengan m urrottal n ormal mencapai akurasi 57% ~ 67%, pike S dengan pike M urottal smenghasilkan akurasi 51% ~ 60%, Murottal normal dengan pike M urottal S mencapai nilai akurasi tertinggi 78%. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan dalam mendengarkan Murottal Al-Quran.
Kata Kunci : EEG Murottal Simulation, RNN, Wavelet Transform

## ABSTRACT
Listening to the sound of reading the Qur'an (Murottal) is known to be often used to make the atmosphere feel relaxed. Therefore, in this study, we investigated the extent to which murottal sound  stimulation  affects  the  appearance  of  alpha  waves  seen  in  brain  waves  using  an Electoencephalography  (EEG)  signal  detector.  Using  wavelet  transformations.  The  brain waves detected by EEG signals are then analyzed for each wave phase at alpha frequencies (8-13 Hz) to see a relaxed state. We recorded EEG wave data under 4 conditions, namely calm condition, tense condition, and both with murottal sound stimulus. Each condition is carried out for 2 minutes each. Murottal sounds are randomly drawn to get variations in the data. The classification results using Recurrent Neural Network (RNN) showed that t raining using n ormal data with spear s achieved an accuracy of 52%~59%, Normal with m urottal n ormal produced  an  accuracy  value  of  55%~56%,  normal  with  m  urottal  spear  s  got  the  smallest accuracy  value  of  35%~46%,  s  Pike  with  m  urrottal  n  ormal  achieved  an  accuracy  of 57%~67%,   pike S with pike M urottal sproduces an accuracy of 51%~60%, normal M urottal with pike M urottal S achieves the highest accuracy value of 78%. This shows that there is a significant influence in listening to the Murottal of the Quran.
Keywords: EEG Murottal Simulation, RNN, Wavelet Transform

## PENDAHULUAN
Mengetahui emosi seseorang, dapat dilihat dengan berbagai cara, bisa dari kalimat yang diucapkan, bahasa tubuh, suara, atau ekspresi wajah. Berdasarkan penelitian Ekman terdapat 6 klasifikasi  dasar  emosi,  yaitu,  tenang,  bahagia,  sedih,  takut,  marah,  dan  cemas  [1].  Hasil penelitian  dari  Colombetti  dan  Zavala,  2019  said  bahwa  ada  pendekatan  fisiologis  dinamis antara  otak  dan  tubuh  processed  yang  mengatur  d  satu  sama  lain  bersama-sama  untuk menciptakan  berbagai  keadaan  emosional  [2].  Banyak  media  could  memberikan  stimulasi melalui  pendengaran,  seperti  ketika  mendengarkan  musik  atau  mendengarkan  ketegangan membaca Al-Qur'an [3]. Bagi umat Islam, percaya bahwa membaca atau mendengarkan ayat- ayat  suci  Al-Qur'an  dan  menjadi  obat  yang  memberikan  ketenangan  pikiran,  yang  tertuang dalam QS. Al-Isra: 82 "Dan Kami turunkan dari Al-Qur'an sesuatu yang merupakan obat dan rahmat  bagi  orang-orang  yang  beriman  dan  Al-Qur'an  tidak  menambah  kesalahan  selain kerugian" [4]. Selain itu, penelitianyang dilakukan oleh Idham dan Rida menyebutkan bahwa mendengarkan  Al-Qur'an  murottal  merupakan  alternatif  baru  bagi  mahasiswa  untuk mengurangi  kecemasan  atau  tingkat  stres  masyarakat  [5].  Selain  itu,  studi  oleh  Bhise,  et.al membuktikan bahwa manusia dapat merasa rileks dan tenang selama mendengarkan bacaan Alquran dibandingkan dengan kondisi istirahat dan mendengarkan musik keras [6].
Brain Computer Interaction (BCI) saat ini berkembang pesat karena dibutuhkan dalam beberapa disiplin ilmu, terutama di bidang yang melibatkan emosi dalam membaca masalah yang dihadapi [7]. Salah satu alat yang banyak digunakan oleh para peneliti adalah detektor sinyal EEG [8]. Sinyal EEG digunakan dalam upaya untuk menentukan pergerakan sinyal otak yang memberikan petunjuk waktu nyata bahwa emosi seseorang berada dalam kondisi tertentu setelah menerima stimulasi [9]. Di bidang psikologi dan kedokteran, alat ini sering digunakan sebagai referensi pertama dalam hal mendeteksi emosi [10]. Tingkat ketenangan emosional
seseorang  dapat  dideteksi  secara  real  time  dengan  perangkat  EEG,  di  mana  visualisasinya berupa gelombang sinyal [11]. Sinyal gelombang otak kemudian dihubungkan ke komputer sehingga dapat diinterpretasikan proses perubahan sinyal yang terjadi Gelombang alfa dalam sinyal EEG diketahui menunjukkan keadaan relaksasi [12]. Data emosional dapat ditangkap menggunakan  EEG  [13].  Perangkat  ini  terpasang  untuk  menyentuh  kulit  kepala  untuk mengukur  aktivitas  listrik  pada  berbagai  posisi  elektroda  [14].  Sistem  penempatan menggunakanelektroda d 10-20 [15]. Lihat gambar 1. Gelombang otak terdiri dari lima pita frekuensi utama. Berikut frekuensi dari tinggi ke rendah, yaitu gamma (30-50 Hz), beta (14-30 Hz), alfa (8-13 Hz), theta (4-8 Hz), dan delta (<4Hz) [16].
Gambar 1. Analisis Bispektral EEG untuk Pengenalan Emosi
Salah satu hal yang dapat membantu menciptakan lingkungan yang tenang dan damai adalah suara murottal [17]. Dengan mendengarkan galur-galur Alquran untuk relaksasi, dapat membantu tubuh menjadi rileks, nyaman, tenang, bahkan menyeimbangkan detak jantung dan metabolisme tubuh [18]. Dimana kondisinya sangat baik dan cocok untuk terapi penyembuhan [19].  Model  dan  algoritma  diperlukan  untuk  mengubah  fitur  gelombang  otak  menjadi  data berupa  angka  yang  dapat  diterjemahkan  oleh  computer  [20].  Oleh  karena  itu,  perlu  untuk menganalisis dan membandingkan beberapa teknik dan algoritma untuk mengolah data dan mendapatkan output dalam memetakan perubahan emosional [21]. Berdasarkan data di atas, kami melakukan penelitian untuk mengetahui hubungan antara stimulasi mendengarkan bunyi Al-Qur'an  (murottal)  dengan  munculnya  gelombang  alfa  pada  sinyal  EEG  [22].  Dalam penelitian  ini,  kami  memiliki  data  emosi  menggunakan  EEG  yang  diidentifikasi  menjadi  4 kondisi/Stimulasi, untuk 4 peserta selama 2 menit 3 detik dengan total masing-masing 12300 [23]. Perangkat lunak EEG18 mengidentifikasi 16 Pin yang terkandung dalam alat EEG [24]. Namun, yang digunakan hanya pada Pin F7, F8 dan T3 dan T4 karena ditujukan pada kondisi emosional  yang  bertujuan  untuk  meredakan  emosi  saat  mendengarkan  Alquran  dan  tidak mendengarkan Alquran dalam posisi Normal dan Spike (stres) [25].

## PERMASALAHAN
Menghubungkan  stimulasi  mendengarkan  bacaan  Al-Qur'an  (murottal)  dengan  munculnya gelombang alfa pada sinyal EEG untuk mengidentifikasi tingkat ketenangan emosional pada peserta. Penelitian ini bertujuan untuk mencari bukti adanya korelasi antara mendengarkan Al-Qur'an dengan kemunculan  gelombang  otak  alfa,  yang  menandakan  keadaan  relaksasi  atau  ketenangan  pikiran. Penting  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  dikumpulkan  dari  perangkat  EEG  memiliki
validitas dan akurasi yang tinggi agar hasil penelitian dapat dipercaya dan diandalkan. Proses seleksi  peserta  penelitian  harus  dilakukan  dengan  hati-hati  agar  sampel  yang  digunakan mewakili populasi yang relevan dan dapat menghasilkan hasil yang lebih umum. Diperlukan model dan algoritma yang tepat untuk mengubah data gelombang otak menjadi angka yang dapat  dianalisis  dan  diinterpretasikan  oleh  komputer.  Penting  untuk  memastikan  bahwa gelombang alfa yang terdeteksi benar-benar terkait dengan tingkat ketenangan emosional, dan bukan disebabkan oleh faktor lain yang tidak relevan. Beberapa faktor seperti lingkungan fisik, tingkat konsentrasi peserta, dan faktor lain yang mungkin mempengaruhi hasil perlu ditangani dengan  baik  untuk  menghindari  bias  dalam  hasil.  Perangkat  EEG  memiliki  batasan  teknis tertentu, seperti resolusi spatial dan sensitivitas, yang perlu dipertimbangkan dalam interpretasi hasil.

## METODOLOGI PENELITIAN
Proses perekaman sinyal dilakukan di ruangan tertutup dan dalam kondisi tenang (tidak berisik)  sehingga  sinyal  EEG  tidak  terpengaruh  oleh  intervensi  lingkungan  eksternal  selain stimulasi  murottal  [26].  Peserta  dikondisikan  untuk  duduk  dalam  posisi  yang  nyaman  dan meminimalkan  gerakan  anggota  tubuh  yang  tidak  diinginkan  [27].  Perekaman  dilakukan dengan mata tertutup, karena gelombang alfa lebih dominan pada mata tertutup daripada mata terbuka [28]. Pengkondisian di atas juga dimaksudkan agar sinyal EEG yang direkam sesuai harapan (Minimum Interference/noise free) [29].
a. Psikoanalisis emosi
EEG aktual menunjukkan tiga jenis gelombang utama, bernama alfa, beta, dan delta, yang  berbeda  berdasarkan  tingkat  produksinya  [30].  Russell menjelaskan  model  circumplex yang dibangun sebagai perwakilan dari pengaruh inti, atau mungkin emosi paling dasar yang pada  dasarnya  tidak  ditargetkan  pada  sesuatu.  Sinyal  EEG  menunjukkan  peningkatan gelombang  alfa  dan  berkurangnya  gelombang  beta  saat  mendengarkan  pembacaan  Alquran. Dengan  kondisi  lain  emosi,  beberapa  peneliti  masih  mencoba  mencari  tahu  bagaimana membaca  atau  mendengarkan  Alquran  dapat  diterima  untuk  memulihkan  stres  dalam psikoterapi lingkungan medis.

## b. Ekstraksi Wavelet
Fungsi  wavelet  adalah  untuk  mengubah  sinyal  yang  diekstraksi  menjadi  komponen frekuensi tertentu. Ini memisahkan sinyal dari komponen lain atau kebisingan tanpa kehilangan informasi penting. Metode ini juga dapat digunakan untuk sinyal non-stasioner seperti EEG. Output  dari  wavelet  diatur  dalam  domain  waktu,  yang  memungkinkannya  untuk  digunakan sebagai  filter  dan  tahap  prapemrosesan  untuk  melanjutkan  ke  blok  identifikasi  berikutnya. Ketika data input ke algoritma terlalu besar untuk diproses, data input dapat diubah menjadi fitur yang dikurangi. Proses ini disebut ekstraksi fitur EEG, ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan  transformasi  wavelet.  Namun,  ada  banyak  jenis  beberapa  wavelet  dalam keluarga wavelet, selain itu wavelet yang sesuai harus dipilih untuk ekstraksi yang efisien dari berbagai fitur EEG. Sebagian besar fitur EEG memiliki gelombang frekuensi yang berbeda, yaitu gelombang alfa, beta, gamma, delta, theta. Pada prinsipnya, Wavelet berbelit-belit :
𝑤 !,# $ = 2 ! % & 𝑊 $ (2 ! 𝑡 − 𝑘) (1)
Dari Komponen Sinyal, komposisi dimulai dengan (2) sebagai fungsi penskalaan dan (3) sebagai wavelet induk.
𝑊 ',' ' =  𝜑(𝑡) (2)
𝑊 ',' ) =  𝜓(𝑡) (3)
Parameter osilasi yang lebih tinggi dari fungsi wavelet ditunjukkan pada (4) dan (5)
𝑊 ',' %$ = √2 ∑ ℎ(𝑘) 𝑊 ),# %$ # (2𝑡 − 𝑘) (4) 𝑊 ',' %$*) = √2 ∑ 𝑔(𝑘) 𝑊 ),# %$
# (2𝑡 − 𝑘) (5)
Baik h(k) bersama dengan g(k) memiliki nilai yang terkait dengan fungsi penskalaan serta wavelet induk, yang juga bertindak sebagai filter cermin quadrature. Kami mendefinisikan koefisien paket wavelet sebagai produk dalam dari rumus paket wavelet menggunakan f(t) dan pengaturan t juga, seperti yang ditunjukkan pada (6).
𝑊 !,# $ 𝑓(𝑡) ∗ 𝑊 !,# $ =   ∑ 𝑓(𝑡) 𝑊 !,# $ (2𝑡 − 𝑘) + (6)
Pada tahap awal sinyal (S) akan diteruskan ke high pass filter dan sirkuit low pass filter, kemudian setengah dari setiap output diambil sebagai sampel melalui operasi sub-sampling. Proses ini disebut sebagai proses dekomposisi satu tahap. Output dari low pass filter digunakan sebagai input dan akan diproses dalam dekomposisi berikutnya. Proses ini akan diulang sampai tingkat proses dekomposisi yang diinginkan. Kombinasi output dari filter high pass terakhir dan low  pass  filter  disebut  koefisien  wavelet  dan  berisi  informasi  terkompresi  dari  sinyal  yang diubah.
Kami  melakukan  lima  langkah  untuk  mengekstrak  sinyal  EEG  ke  dalam  gelombang theta, memperkirakan rentang frekuensi dari 5 hingga 8 Hz, dan mengembalikan nilai 8 poin. Selanjutnya adalah mengekstrak sinyal menjadi gelombang alfa dengan rentang 9-14 Hz, juga menggunakan  lima  langkah  untuk  mencapai  16  titik.  Akhirnya,  ekstraksi  gelombang  Beta dilakukan setelah empat langkah (15-32 Hz) dan memberikan 36 poin. Secara total, selama 10 detik.

## c. Jaringan saraf berulang
Jaringan  Saraf  Berulang  adalah  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang  memiliki  koneksi berulang  ke  jaringan  selnya.  Koneksi  berulang  ini  memungkinkan  RNN  untuk  memproses urutan input. Gambar 2 berikut di bawah ini mengilustrasikan alur kerja RNN.

## Gambar.2 Perulangan sel dalam RNN
Dalam beberapa tahun terakhir, RNN telah berhasil mencapai hasil yang baik dalam menyelesaikan  tugas  NLP.  Dalam  sel  RNN  ada  lapisan  fungsi  tan  hiperbolik.  Keadaan tersembunyi  dalam  RNN  ini  berfungsi  seperti  memori  untuk  memproses  serangkaian  input. Cara kerja Long Short-Term Memory Network (LSTM) dapat dilihat pada Gambar 3. LSTM merupakan  bagian  dari  salah  satu  jenis  model  neural  network  yang  merupakan  varian pengembangan dari Recurrent Neural Network (RNN). Kelemahan metode RNN dapat diatasi dengan  LSTM.  LSTM  dapat  mempelajari  dependensi  jangka  panjang,  memiliki  koneksi berulang atau struktur seperti rantai. Lapisan di setiap sel LSTM inilah yang membedakannya dari RNN.

## Gambar. 3 Arsitektur LSTM dan GRU
Kunci  LSTM  adalah  keadaan  sel  dengan  penanda  arsitektur  dengan  garis  horizontal yang  memanjang  dari  Ct-1  ke  Ct.  LSTM  dapat  menghapus  atau  melengkapi  informasi  ke keadaan  satu  set  sel  dengan  gerbang.  Gerbang  adalah  metode  untuk  meneruskan  informasi, yang  terdiri  dari  fungsi  sigmoid  biner  (σ)  dan  operasi  mengalikan  dengan  x.  Fungsi  Binary Sigmoid adalah fungsi enable yang digunakan untuk data yang memiliki interval antara 0 dan 1 seperti yang ditunjukkan pada formula (7).
𝑓(𝑥) = ) )* , !" (7)
LSTM  dan  GRU  memiliki  gerbang  khusus  dibandingkan  dengan  RNN  Asli  biasa, sedangkan LSTM memiliki 4 gerbang, yaitu: Gerbang Lupa, Gerbang Input, Status Sel, dan Gerbang Output. Sedangkan GRU memiliki 2 gate, yaitu: Reset Gate dan Update Gate. Setiap gerbang berisi fungsi Sigmoid. GRU RNN mengurangi sinyal gating menjadi dua dari model LSTM RNN. Kedua gerbang tersebut disebut gerbang pembaruan dan gerbang reset (𝑧 + )(𝑟 + ) . Model GRU RNN disajikan dalam bentuk:
ℎ + = (1 − 𝑧 + )⨀ℎ +-) + 𝑧 + ⨀ℎ9 +
ℎ9 + = 𝑔(𝑊 . 𝑥 + + 𝑈 . (𝑟 + ⨀ℎ +-) ) + 𝑏 . )
Sementara  nonlinieritas  aktivasi  biasanya  merupakan  fungsi  tangen  hiperbolik 𝑔 ,  apakahdua gerbang disajikan sebagai:
𝑧 + = σ(𝑊 / 𝑥 + + 𝑈 / ℎ +-) + 𝑏 / ) 𝑟 + = σ(𝑊 0 𝑥 + + 𝑈 0 ℎ +-) + 𝑏 0 )
Beberapa peneliti menggunakan CNN atau LSTM RNN untuk mengklasifikasikan sinyal EEG, sementara kami menggunakan GRU RNN untuk mengeksplorasi proses klasifikasi. Meskipun, baik LSTM dan GRU memberikan akurasi pelatihan yang sangat baik untuk melatih himpunan data EEG.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Akuisisi Data
Data  dicatat  fatau  4  siswa,  15-25  tahun  dalam  kesehatan  yang  baik,  dan  mereka menegaskan kepatuhan sebagai subjek untuk penelitian ini. Penelitian ini menggunakan EEG empat  saluran  dengan  frekuensi  sampling  100  Hz.  Setiap  mata  pelajaran  direkam  selama  2 menit. Data diambil oleh 4 kondisi (Norm al, Murottal Normal, Spike, Murottal Spike) yaitu memberikan  data  yang  valid  sesuai  dengan  keinginan  emosional  yang  dinyatakan  sebagai rangsangan. Kondisi psikologis adalah kondisi santai (normal) dan stres dengan diikuti dengan mendengarkan murottal atau tidak mendengarkan murottal. Proses perekaman menghasilkan sebanyak 1000 data (4 subjek * 4 kondisi perekaman). Pinpoint akan digunakan oleh F7, F8, T3 dan T4.
b. Preprocessing
Kami  melakukan  peserta  sebagai  objek  penelitian  untuk  mengumpulkan  data  berupa rekaman  gelombang  otak.  Dalam  penelitian  kami,  kami  menggunakan  4  peserta  mahasiswa aktif semester 5 dengan rentang usia 20-21 tahun. Peserta dalam kondisi kesehatan fisik dan mental yang baik. Stimulasi yang kita gunakan adalah galur membaca ayat-ayat suci Alquran yang  dibaca  dengan  cara  murottal.  Ayat  suci  diambil  secara  acak,  yang  akan  dimainkan menggunakan  earphone,  untuk  mengurangi  kebisingan  atau  gangguan  kebisingan  lainnya. Pencatatan dilakukan selama 2 menit untuk setiap kondisi.
Gambar 4. Alur Kerja Brainwave Direkam Proses

## c. Ekstraksi Fitur dan Transformasi Wavelet
Dekomposisi  avelet  W  dari  sinyal  x  pada  level  n  menggunakan  wavelet.  Struktur dekomposisi keluaran terdiri dari vektor dekomposisi wavelet c dan vektor akuntansi l, yang berisi  jumlah  koefisien  berdasarkan  level.  Struktur  disusun  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 5 ini tentang diagram dekomposisi level-3 (Wavedec-1D).

## Gambar 5. Dekomposisi Wavelet
Discrete Wavelet Transform (DWT) starting dari sinyal s panjang N dua set koefisien dihitung:  koefisien  perkiraan  CA1,  dan  koefisien  detail  CD1.  Vektor-vektor  ini  diperoleh dengan mengubah s dengan filter low-pass Lo-D untuk perkiraan dan dengan filter high-pass Hi-D.
Gambar. 6 Transformasi Wavelet Discrete (DWT)
Hasil ekstraksi fitur yang digunakan model wavelet dengan 4 kondisi emosi pada 4 pin point dengan tabel berikut.1.
Tabel 1. Ekstraksi Fitur Hasil dengan Metode Model Wavelet yang digunakan
Hasil ekstraksi digunakan dalam skala [1000.100] disebutkan 4 kondisi dengan titik tepat F7, F8, T3, T4 hampir sama titik antara Norma dan Murrotal Normal. Artinya tanpa emosi stres peserta menjadi rileks emosi dan mengalami penurunan titik. Sementara peserta merasa stres (Spike) mendengar murottal telah mendapatkan kedamaian.

## d. Klasifikasi dan Simulasi RNN

## Gambar. 7 Antarmuka RNN
Model RNN diuji dengan data pelatihan dan data baru atau data validasi secara offline. Kami  memiliki  12300  data, tetapi  kami  hanya  mengambil  1000  set  data,  78%  atau  650 digunakan sebagai data pelatihan, dan 22% atau 450set digunakan sebagai data validasi. Hasil eksperimen dibagi menjadi 16 bagian; optimalisasi parameter pelatihan, pengaruh jumlah data pelatihan, penggunaan Wavelet sebagai ekstraksi, dampak konfigurasi saluran dan pengujian
akurasi  data  pelatihan,  dan  data  non-pelatihan  (data  validasi). Gambar  7  adalah  simulasi antarmuka RNN.

## Gambar 8. Hasil dari salah satu skenario klasifikasi oleh RNN
Karena  penelitian  telah  melakukan  pengklasifikasian  data,  identifikasiSinyal  EEG Emosional dapat dipengaruhi oleh saluran yang merupakan sumber pengambilan data sinyal EEG.
Tabel 2. Hasil Akurasi Empat Skenario Tidak. Skenario Akurasi Training Akurasi Validasi 1 Data Training: Normal; Data Pengujian: Spike 100% 52% 2 Data Training: Normal; Data Uji: Murottal Normal  99% 55% 3 Data Training: Normal; Data Uji: Murottal Spike 97% 35% 4 Data Training: Spike; Data Pengujian: Normal 100% 59% 5 Data Training: Spike; Data Uji: Murottal Normal 99% 57% 6 Data Training: Spike; Data Uji: Murottal Spike 98% 51% 7 Data  Training:  Murottal  Normal;  Data  Pengujian: Normal 99% 56% 8 Data  Training:  Murottal  Normal;  Data  Pengujian: Spike 100% 67% 9 Data Training: Murottal Normal; Data Uji: Murottal Spike 100% 76% 10 Data  Training:  Murottal  Spike;  Data  Pengujian: Normal 98% 46%
11 Data  Training:  Murottal  Spike;  Data  Pengujian: Spike 100% 60% 12 Data Training: Murottal Spike; Data Uji: Murottal Normal 100% 78%
Dari hasil tabel 2 di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa skenario Murottal Spike dan Murottal Normal adalah akurasi terbaik 78%. Artinya mendengar Al-Qur'an akan membawa efeks pada peserta kita. Kami memvisualisasikan setiap keadaan emosi untuk mengetahui hasil akurasi terbaik dari setiap kelas.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ekstraksi  fitur  menggunakan  transformasi wavelet dapat mendeteksi gelombang alfa yang muncul ketika subjek diberi stimulus untuk mendengarkan  suara  Murottal.  Gelombang  alfa  yang  terdeteksi  telah  meningkat  jumlahnya ketika  mendengarkan  suara  Alquran  oleh  Model  Wavelet.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa akurasi data pelatihan adalah 100% dan 78% menggunakan data validasi. Sinyal EEG tidak stasioner; Oleh karena itu, perlu adanya penelitian BCI ini. Penggunaan wavelet terbukti meningkatkan akurasi dari 35,23 menjadi 78,5%. Penelitian menunjukkan bahwa penggunaan variabel  emosional  (4  keadaan  emosional)  dapat  dikaitkan  dengan  komponen  frekuensi dominan sehingga wavelet, sebagai metode sinyal EEG pra-proses sangat berguna. Makalah ini mengeksplorasi penerapan penerapan klasifikasi tunggal dan ansambel untuk mengambil data  berjendela  dari  empat  titik  di  kulit  kepala  dan  kuantitas  data  itu  menjadi  representasi emosional  dari  apa  yang  dirasakan  peserta  pada  saat  itu.  Murottal  Quranic  f  atau  Muslim, percaya bahwa membaca atau mendengarkan ayat-ayat suci Al-Qur'an dapat menjadi obat yang memberikan  ketenangan  pikiran,  selain  itu,  penelitian  bahwa  mendengarkan  Al-Qur'an murottal merupakan alternatif baru bagi siswa untuk mengurangi kecemasan atau tingkat stres masyarakat.

## SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  beberapa  saran  dapat  diajukan  untuk  pengembangan  lebih lanjut. Pertama, disarankan untuk memperluas penelitian dengan melibatkan sampel yang lebih besar  dan  beragam.  Dengan  melibatkan  lebih  banyak  subjek,  hasil  penelitian  akan  menjadi lebih  representatif  dan  dapat  memberikan  kesimpulan  yang  lebih  kuat.  Selanjutnya,  untuk memvalidasi  temuan  secara  lebih  mendalam,  perlu  dilakukan  studi  replikasi  dengan menggunakan  metode  dan  variabel  yang  serupa.  Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  perlu dieksplorasi  untuk  mengungkapkan  pengaruh  stimulasi  suara  Murottal  Al-Qur'an  pada berbagai  komponen  frekuensi  otak,  seperti  gelombang  beta,  theta,  dan  delta.  Penggunaan metode  ansambel  yang  lebih  luas  juga  perlu  dipertimbangkan  untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi. Penelitian lebih mendalam tentang manfaat Murottal Al-Qur'an dalam mengurangi kecemasan  dan  stres  juga  dapat  memberikan  kontribusi  positif  pada  bidang  psikologi  dan kedokteran.  Selain  itu,  perlu  diperhatikan  faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi  hasil penelitian, seperti lingkungan fisik dan karakteristik individu peserta. Terakhir, penelitian lebih lanjut  dapat  diarahkan  untuk  menguji  efektivitas  penggunaan  wavelet  transformations  pada sinyal EEG dalam gelombang otak lainnya, sehingga dapat memperluas aplikasi dalam bidang
analisis sinyal EEG dan Brain-Computer Interaction (BCI). Dengan mempertimbangkan saran- saran ini, penelitian ini dapat memberikan sumbangan yang lebih berarti bagi bidang ilmiah yang  relevan  dan  memperkuat  manfaat  penggunaan  suara  Murottal  Al-Qur'an  dalam mendukung kesejahteraan emosional dan mental individu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. R. Bhise, S. B. Kulkarni, and T. A. Aldhaheri, “Brain computer interface based EEG for  emotion  recognition  system:  A  systematic  review,”  in 2020  2nd  International Conference on Innovative Mechanisms for Industry Applications (ICIMIA) , IEEE, 2020, pp. 327–334.
[2] M. M. Rahman et al. , “Recognition of human emotions using EEG signals: A review,” Comput Biol Med , vol. 136, p. 104696, 2021.
[3] G. Colombetti and E. Zavala, “Are emotional states based in the brain? A critique of affective brainocentrism from a physiological perspective,” Biol Philos , vol. 34, no. 5, p. 45, 2019.
[4] D. Li et al. , “The fusion of electroencephalography and facial expression for continuous emotion recognition,” IEEE Access , vol. 7, pp. 155724–155736, 2019.
[5] E. C. Djamal, H. Fadhilah, A. Najmurrokhman, A. Wulandari, and F. Renaldi, “Emotion brain-computer interface using wavelet and recurrent neural networks.,” International Journal of Advances in Intelligent Informatics , vol. 6, no. 1, 2020.
[6] Q. Aini, I. Handayani, and F. H. N. Lestari, “Utilization Of Scientific Publication Media To  Improve  The  Quality  Of  Scientific  Work,” Aptisi  Transactions  on  Management (ATM) , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[7] A. A. A. Redi Pudyanti, A. A. N. A. Redioka, and V. T. Devana, “Analyses Based on Theory  of  Capital  Based  Approach  on  Indonesian  Graduate  Employability,” ADI Journal  on  Recent  Innovation  (AJRI) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  25–33,  Apr.  2022,  doi: 10.34306/ajri.v4i1.726.
[8] N. P. A. Mentayani, I. P. Satwika, I. G. A. Pramesti Dwi Putri, A. A. I. I. Paramitha, and T.  Tiawan,  “Analisis  Dan  Perancangan  User  Interface  Sistem  Informasi  Pembayaran Mahasiswa STMIK Primakara Berbasis Web,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 1, pp. 78–89, Apr. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i1.1850.
[9] A. Rachmawati, “International Transactions on Education Technology (ITEE) Analysis of Machine Learning Systems for Cyber Physical Systems,” Cyber Physical Systems. International  Transactions  on  Education  Technology  (ITEE) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–9, 2021.
[10]  F.  Sutisna,  T.  Handra,  and  Y.  P.  Jap,  “The  Influence  of  Social  Media  Marketing  on Purchase Impulses with Brand Attentiveness as A Mediating Variable on UMKM X,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 2, pp. 136–144, Jan. 2023, doi: 10.34306/att.v5i2.247.
[11]  P.  Lestiyawati,  “Analytic  Network  Process  and  Tawhidi  Strong  Relationship  in Managing  Business  of  Sharia  Commercial  Bank,” Aptisi  Transactions  on Technopreneurship  (ATT) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  87–98,  Jan.  2023,  doi: 10.34306/att.v5i1.309.
[12]  Hendriyati  Haryani,  S.  M.  Wahid,  A.  Fitriani,  and  M.  faris  Ariq,  “Analisa  Peluang Penerapan Teknologi Blockchain dan Gamifikasi pada Pendidikan,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 163–174, Jan. 2023, doi: 10.34306/mentari.v1i2.250.
[13]  L.  Meria,  J.  Zanubiya,  M.  Alfi,  and  D.  Juliansah,  “Increasing  Consumers  with Satisfaction  Application  based  Digital  Marketing  Strategies  Startupreneur  Business Digital (SABDA),” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.3430
[14]  Anggy Giri Prawiyogi and Aang Solahudin Anwar, “Perkembangan Internet of Things (IoT)  pada  Sektor  Energi :  Sistematik  Literatur  Review,” Jurnal  MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 187–197, Jan. 2023, doi: 10.34306/mentari.v1i2.254.
[15]  W.  A.  Nurasniar,  “Employee  Performance  Improvement  Through  Competence  and Organizational  Culture  with  Work  Motivation  as  A  Mediation  Variable,” APTISI Transactions  on  Management  (ATM) ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  121–131,  Nov.  2021,  doi: 10.33050/atm.v6i2.1743.
[16]  D.  S.  S.  Wuisan  and  T.  Mariyanti,  “Analisa  Peran  Triple  Helik  dalam  Mengatasi Tantangan Pendidikan di Era Industri 4.0,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  123–132,  Jan.  2023,  doi: 10.34306/mentari.v1i2.258.
[17]  A.  Singh  Bist,  “The  Importance  of  Building  a  Digital  Business  Startup  in  College,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.34306/sabda.
[18]  K. B. Rii, P. Edastama, and N. F. Nabilah, “Study on Innovation Capability of College Students Based on Extenics and Theory of Creativity,” Startupreneur Business Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 134–142, Sep. 2022, doi: 10.34306/sabda.v1i2.118.
[19]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  I.  M.  D.  P.  Asana,  W.  G.  S.  Parwita,  and  I.  W.  E.  Eriana, “Mobile-Based Customers Management System in Ayunadi Supermarket,” ADI Journal on  Recent  Innovation  (AJRI) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  86–101,  Aug.  2022,  doi: 10.34306/ajri.v4i1.767.
[20]  U. Rahardja, “The Economic Impact of Cryptocurrencies in Indonesia,” ADI Journal on Recent  Innovation  (AJRI) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  194–200,  Jan.  2023,  doi: 10.34306/ajri.v4i2.869.
[21]  A.  Agung  Nugraha  and  U.  Budiyanto,  “Adaptive  E-Learning  System  Berbasis  Vark Learning  Style  dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K- Nearest Neighbor),” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2, pp. 248–261, Sep. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i2.1900.
[22]  S. Zebua and M. Heru Riza Chakim, “Effect of Human Resources Quality, Performance Evaluation, and Incentives on Employee Productivity at Raharja High School,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2023, doi: 10.34306.
[23]  D.  S.  Wuisan  and  T.  Handra,  “Maximizing  Online  Marketing  Strategy  with  Digital Advertising,” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA ,  vol.  2,  no.  1,  2023,  doi: 10.34306/sabda.v2i1.275.
[24]  R.  N.  Syafroni,  “Field  of  Meaning  Theory  in  Celebgram  Endorsement  Product
Captions,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 4, no. 2, pp. 172–183, Jan. 2023, doi: 10.34306/ajri.v4i2.868.
[25]  Zulham,  Z.  Lubis,  M.  Zarlis,  and  M.  R.  Aulia,  “Performance  Analysis  of  Oil  Palm Companies Based on Barcode System through Fit Viability Approach: Long Work as A Moderator Variable,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 1, pp. 40–52, Jan. 2023, doi: 10.34306/att.v5i1.288.
[26]  Y.  Dwie  Nurcahyanie  and  A.  Cahyono,  “Identification  and  Evaluation  of  Logistics Operational  Risk  Using  the  Fmea  Method  at  PT.  XZY,” Aptisi  Transactions  on Technopreneurship  (ATT) ,  vol.  5,  no.  1Sp,  pp.  1–10,  Feb.  2023,  doi: 10.34306/att.v5i1sp.306.
[27]  R.  Muthia,  “Structured  Data  Management  for  Investigating  an  Optimum  Reactive Distillation Design,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 5, no. 1, pp. 34–42, Mar. 2023, doi: 10.34306/ajri.v5i1.899.
[28]  R. Fetra, T. Pradiani, and Faturrahman, “The Influence of Price, Facilities, and Service Quality on Re-Staying Interest,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 4, no. 2, pp. 184–193, Jan. 2023, doi: 10.34306/ajri.v4i2.867.
[29]  P.  Nur  Kamila  and  W.  Sejati,  “Karya  ini  berlisensi  di  bawah  Creative  Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) Perencanaan Drainase Dengan Konsep Zero Delta Run Off Pada Perumahan Permata Puri Cibubur,” Technomedia Journal (TMJ) , vol. 8, pp. 2528– 6544, 2023, doi: 10.33050/tmj.v8i1.
[30]  R.  E.  Santoso,  F.  P.  Oganda,  E.  P.  Harahap,  and  N.  I.  Permadi,  “Pemanfaatan Penggunaan  Hyperlocal  Marketing  bagi  Startup  Bidang  Kuliner  di  Tangerang,” ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal , vol. 2, no. 2, pp. 60–65, 2021.