## Klasifikasi Sinyal EEG Untuk Mengenali Jenis Emosi Menggunakan Deep Learning
Pita Rosemari, Dian Palupi Rini, Winda Kurnia Sari *
Fakultas Ilmu Komputer, Magister Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 09012682226007@student.unsri.ac.id, 2 dprini@unsri.ac.id, 3,* windakurniasari@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: windakurniasari@unsri.ac.id Submitted: 15/12/2023 ; Accepted: 28/12/2023 ; Published: 29/12/2023
Abstrak – Penelitian ini berfokus pada eksplorasi mendalam dan analisis tentang penerapan tiga jenis Deep Learning, yakni Convolutional  Neural  Networks (CNN),  Bidirectional  LSTM  (Bi-LSTM)  dan  Deep  Neural  Network  (DNN).  Tiga  model tersebut dilatih dengan parameter yang sama, terdiri dari  tiga lapisan, menggunakan fungsi aktivasi relu, dan menerapkan 1 tingkat dropout. Dalam rangka membandingkan kinerja ketiganya,  dilakukan percobaan dengan menggunakan tiga kelompok dataset untuk keperluan pelatihan dan evaluasi performa. Evaluasi tersebut mencakup metrik-metrik seperti akurasi, recall, F1- score, dan area di bawah kurva (AUC). Dataset yang digunakan adalah eeg emotion yang terdiri dari 2458 variabel unik. Dalam hal kinerja, Bi-LSTM berhasil mengungguli performa CNN dan DNN dalam tugas klasifikasi data emosi berdasarkan sinyal eeg. Di sisi lain, CNN dan DNN menunjukkan kelebihan dalam percepatan proses pelatihan dibandingkan Bi-LSTM. Meskipun akurasi  kedua  metode  hampir  serupa  dalam  semua  pembagian  data,  namun  dalam  evaluasi  kurva  ROC,  model  Bi-LSTM mendemonstrasikan unggulan dengan kurva yang lebih optimal dibandingkan CNN dan DNN.
Kata Kunci: Convolutional Neural Networks (CNN); Bidirectional LSTM (Bi-LSTM); Deep Neural Network (DNN); Sinyal EEG
Abstract– This research focuses on in-depth exploration and analysis of the application of three types of deep learning, namely Convolutional Neural Networks (CNN), Bidirectional LSTM (BI-LSTM) and Deep Neural Network (DNN). The three models are trained with the same parameters, consisting of three layers, using the Relu activation function, and applying 1 dropout level. In order to compare the performance of the three, experiments were carried out using three dataset groups for training and evaluation of performance. The evaluation includes metrics such as accuracy, recall, F1-Score, and areas under the curve (AUC).  The  dataset  used  is  EEG  Emotion  which  consists  of  2458  unique  variables.  In  terms  of  performance,  BI-LSTM succeeded in outperformed the performance of CNN and DNN in the task of classification of emotional data based on EEG signals. On the other  hand, CNN and  DNN show excess in the acceleration  of the training process compared to BI-LSTM. Although the accuracy of the two methods is almost similar in all data distribution, but in the evaluation of the ROC curve, the BI-LSTM model demonstrates superior with a more optimal curve than CNN and DNN.
Keywords : Convolutional Neural Networks (CNN); Bidirectional LSTM (Bi-LSTM); Deep Neural Network (DNN); Sinyal EEG

## 1. PENDAHULUAN
Donmez  &  Ozkurt  dalam  penelitiannya  pada  tahun  2019  menjelaskan  otak  merupakan  salah  satu  organ  utama tubuh  manusia  yang  memiliki  fungsi  vital  bagi kehidupan  manusia  [1]. Salah satu fungsi otak adalah  mengatur emosi  yang dirasakan oleh  manusia. Mei  & Xu   dalam penelitiannya pada tahun 2017  mendeskripsikan bahwa emosi adalah gambaran utama mengenai mental dan psikologis manusia, penelitian dibutuhkan untuk mempelajari otak manusia dan pola operasi [2]. Sedangkan Huang dkk pada penelitiannya pada tahun 2017 mengungkapkan bahwa emosi juga merupakan cerminan dari persepsi terhadap berbagai hal yang dekat dengan kesehatan psikis dan mental tubuh manusia [3]. Zhang dkk dalam penelitiannya pada tahun 2020 menjelaskan emosi adalah keadaan mental atau proses manusia yang sangat kompleks, yang dapat mencerminkan persepsi dan sikap manusia serta memainkan  peran  penting  dalam  komunikasi  antar  manusia  [4].  Sedangkan  menurut  Yang  dkk  dalam penelitiannya  pada  tahun  2017  mengungkapkan  bahwa  emosi  juga  merupakan  manifestasi  dari  kesadaran  dan prilaku  manusia  untuk  mencerminkan  niat  dan  prilaku  yang  akan  dilakukan  seseorang  [5].  Sebagian  besar penelitian  berkonsentrasi  pada  bagaimana  aktivitas  otak  berubah  dengan  respons  terhadap  keadaan  emosi  dan bagaimana mengklasifikasikannya secara akurat. Beberapa dari  mereka berfokus pada pemisahan emosi negatif dan positif. Nalban dkk menjelaskan emosi juga merupakan manifestasi dari kesadaran dan prilaku manusia untuk mencerminkan niat dan prilaku yang akan dilakukan seseorang.[5].
Penelitian  Donmez  &  Ozkurt  pada  tahun  2019  menggambarkan  bahwa  sebagian  besar  penelitian berkonsentrasi  pada  bagaimana  aktivitas  otak  berubah  dengan  respons  terhadap  keadaan  emosi  dan  bagaimana mengklasifikasikannya secara akurat. Beberapa dari mereka berfokus pada pemisahan emosi negatif dan positif [1] .  Lasiman  dan  Lestari  dalam  penelitiannya  pada  tahun  2018  menggambarkan emosi  merupakan  bentuk  ekspresi manusia terhadap sesuatu hal ataupun seseorang. Ekspresi emosi dalam sebuah percakapan berperan penting dalam memberikan penekanan pada  informasi  yang disampaikan  menjadi  lebih kuat daripada  hanya dengan kata-kata saja [6].
Zhuang dkk dalam penelitiannya tahun 2019 menjelaskan bahwa dalam bidang medis, pengenalan emosi juga  sangat  penting.  Bagi  pasien,  kualitas  keadaan  emosi  akan  berdampak  besar  pada  proses  perkembangan penyakit dan pengobatan yang sesuai sistem manajemen [7].  Meskipun penelitian medis saat ini tidak memiliki
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7172
bukti pasti untuk membuktikan hubungan antara keadaan emosi dan penyakit, keadaan emosi positif sebenarnya kondusif untuk pemulihan penyakit dan kesehatan fisik dan mental. Ketika pasien berada dikeadaan negatif dan tidak  bekerja  sama  dengan  pengobatan,  penyembuhan  penyakit  biasanya  sangat  lambat,  dan  bahkan  dapat menyebabkan  memburuknya  penyakit.  Oleh  karena  itu,  Nalbant  dkk  dalam  penelitiannya  pada  tahun  2019 menjelasakan deteksi keadaan emosional relatif penting bagi pasien. Sebisa mungkin menempatkan pasien dalam keadaan emosional yang positif dapat mendorong perkembangan penyakit yang baik. Sementara itu, Nalbant dkk menekankan bahwa pengenalan emosi juga bermanfaat untuk pencegahan dan pengobatan depresi dan penyakit lainnya [8].
Pengenalan emosional dapat dibagi  menjadi dua  kategori Satu didasarkan pada pengenalan emosi sinyal non-fisiologis,  juga dikenal  sebagai  faktor eksternal, sebagian  besar penelitian didasarkan pada sinyal tersebut, termasuk ekspresi  wajah, teks  emosional, nada suara, dan gerakan tubuh. Pengenalan emosi  berdasarkan sinyal non-fisiologis  memberi  orang  perasaan  yang  lebih  intuitif,  melalui  ekspresi  wajah,  nada  suara  dapat  menjadi deskripsi emosi manusia yang lebih cepat. Namun, nada suara manusia, ekspresi wajah, gerakan fisik, dan sinyal eksternal  lainnya  sebagian  besar  tunduk  pada  indera  kontrol  dan  pengaruh  subjektif,  oleh  karena  itu  sinyal eksternal untuk pengenalan emosional ini dalam beberapa kasus akan menjadi tidak valid. Yang lainnya didasarkan pada fisiologis sinyal pengenalan emosional. Frekuensi pernapasan, denyut nadi frekuensi, impedansi kulit (SC), elektrokardiogram  (EKG),  electromyogram  (EMG),  dan  EEG  dapat  digunakan  sebagai  fisiologis  sinyal  untuk mengidentifikasi emosi. Penelitian yang dilakukan oleh Yang dkk pada tahun 2018, Sinyal EEG sebagai sinyal neurofisiologis  sentral,  hubungan  dengan  emosional  lebih  dekat,  mudah  diperoleh,  dan  tunduk  pada  kontrol subyektif  individu  adalah  pilihan  yang  baik  untuk  pengakuan  emosional  [5].  Sehingga  Sinyal  EEG  digunakan dalam penelitian ini untuk melihat klasifikasi jenis emosi. Rani dalam penelitiannya pada tahun 2016 menjelaskan bahwa Tujuan dari klasaifikasi ini untuk mencari suatu himpunan model (fungsi) yang dapat mendeskripsikan dan membedakan  kelas  -  kelas  data  atau  konsep-konsep,  dengan  tujuan  dapat  menggunakan  model  tersebut  untuk memprediksi kelas dari suatu objek yang mana kelasnya belum diketahui [9]
Penelitian-penelitian  yang  menggunakan  sinyal  EEG  telah  banyak  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan emosi manusia. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).  Deep Neural Network (DNN)  dan Bi-LSTM.  Buku  yang ditulis oleh  Saputra dan  Kristiyanti di tahun 2010 menjelaskan Convolutional Neural Networks merupakan algoritma yang berasal dari turunan neural network yang dapat digunakan untuk memproses data citra digital. Cara kerja algoritma CNN dalam memproses apa yang dilihat menyerupai cara kerja manusia, dimana pada manusia terdapat mata yang berfungsi sebagai alat input dan selanjutnya  diproses  oleh  otak  yang  memiliki  miliaran  neutron,  dalam  CNN  bagian  ini  disebut  sebagai  layer konvolusional,  sehingga  akan  menghasilkan  keluaran  berupa  prediksi  terhadap  suatu  objek  [10].  Penelitian menggunakan berbagai metode seperti penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) telah dilakukan oleh Donmez dan Ozkurt pada tahun 2019 dimana CNN dapat mengklasifikasikan emosi dengan akurasi sebesar 84,65%  [1].  Hasil  penelitian  Islam  dkk  pada  tahun  2021    menunjukkan  bahwa  CNN  adalah  cara  yang  cukup berguna  dalam  klasifikasi  emosi  berbasis  EEG    [12].  Hasil  penelitian  Maheswari  dkk  pada  tahun  2021 menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasikan  yang  dihasilkan  mampu  mencapai  akurasi  sebesar  98%  dalam mengklasifikasikan akurasi emosi manusia[11]. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Islam dkk pada tahun 2021) menghasilkan akurasi sebesar 78,22% dalam mengklasifikasikan emosi yang dihasilkan melalui data EEG [12].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wu  dkk  pada  tahun  2020  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  menggunakan metode CNN lebih baik daripada menggunakan metode SVM [13]. Dan Hasil penelitian Arjun dkk pada tahu 2022 menunjukkan bahwa CNN mampu mengklasifikasikan emosi dengan baik [14].
Sun dkk pada penelitiannya pada tahun 2019 menjelaskan  DNN adalah algoritma berbasis jaringan saraf yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  yang  memiliki  lebih  dari  satu  lapisan  saraf  tersembunyi. Algoritma ini adalah pengembangan kecerdasan yaitu algoritma JST (Jaringan Syaraf Tiruan). Untuk mencapai akurasi tinggi dalam algoritma ini, jumlah data perlu dilatih terlebih dahulu. DNN terdiri dari beberapa lapisan dan neuron di setiap lapisan. Kedua hal ini tidak dapat ditentukan dengan menggunakan aturan yang pasti dan berlaku secara berbeda untuk data yang berbeda [15]. Penelitian tentang klasifikasi emosi dengan menggunakan  Deep Neural Network (DNN) telah diteliti oleh Huang dkk pada tahun 2017 dimana hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi  yang  dicapai  sebesar  94,92%  [3].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zhuang  dkk  pada  tahun  2019 menunjukkan  DNN  mampu  mengklasifikasikan  9  jenis  emosi  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode konvensional [7]. Penelitian Sun dkk pada tahun 2017 menunjukkan bahwa akurasi yang dicapai adalah sebesar 75,83% danmetode DNN lebih baik daripada metode SVM [15]. Penelitian yang dilakukan oleh Hizlisoy dkk pada tahun  2021  meneliti  bagaimana  klasifikasi  berdasarkan  emosi  setelah  mendengarkan  musik,  hasil  penelitian menunjukkan DNN lebih baik dibandingkan dengan LSTM [16].
Jang dkk dalam penelitiannya pada tahunn 2020 menjelaska bahwa LSTM dua arah (BiLSTM) berisi dua LSTM  independen,  yang  beroperasi  di  kedua  arah,  forward  atau  maju  dan  backward  atau  mundur  dimana  Bi- LSTM dapat menggabungkan informasi masa lalu dan masa depan sehingga dua arah maju dan mundur tersebut digunakan  untuk  menangkap  ketergantungan  dari    dalam  dua  konteks[17].    Penelitian  dengan  menggunakan metode  Bi-LSTM  telah dilakukan diantaranya  Penelitian  yang dilakukan oleh Hu dkk pada tahun 2020  dimana dengan  menggunakan  metode  Bi-LSTM didapat akurasi sebesar  92,66% [18]. Penelitian dengan  menggunakan metode Bi-LSTM juga dilakukan oleh Mehmood dkk pada tahun 2023  dimana hasil penelitian ini rata-rata tingkat
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7172
keberhasilan model Bi-LSTM yang diusulkan adalah 97,78% [19]. Penelitian yang dilakukan oleh Ariza dkk pada tahun  2022 dimana dengan menggunakan metode Bi-LSTM, metode yang diusulkan mencapai skor F lebih dari 78% pada intra-subjek  case sesuai dengan pianis, sedangkan biola hanya skenario mencapai lebih dari 62% dari F-score [20].
Berdasarkan penelitian tentang CNN, Bi-LSTM dan DNN didapat berbagai hasil yang menunjukkan bahwa masing-masing metode mempunyai keunggulan akurasinya masing-masing. Hal tersebut mendasari peneliti untuk melakukan pengujian dan perbandingan ketiga  metode tersebut dengan  menggunakan dataset yang berasal dari Kaggle.com, sehingga didapat gambaran metode mana yang menghasilkan akurasi yang lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN), Bidirectional Long- Short Term  Memory  (Bi-LSTM)  dan  Deep  Neural  Network  (DNN)  yang  dijelaskan  melalui  alur  proses  dalam flowchart berikut ini
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
Tahapan-Tahapan yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai berikut 1. Data Set Penelitian adalah data sinyal EEG yang berasal dari kaggle.com
2. Pra-Proses  Data  dilakukan  untuk  label  encoding  yang  digunakan  untuk  mengkonversi  variabel  kelas  yang awalnya dalam bentuk data string menjadi nilai numerik. Terdapat tiga kelas yang semula dalam bentuk string, yaitu “Neutral” diubah menjadi kelas 0, “Positif” diubah menjadi kelas 1 dan “Negatif” diubah menjadi kelas 2
3. Proses  membagi  sebuah  kumpulan  data  menjadi  dua  atau  lebih  subset  yang  berbeda  dengan  tujuan  untuk pemisahan data menjadi dua kategori utama, yang akan digunakan dalam data training dan data testing
4. Data Training merupakan data subset yang digunakan untuk melatif model pembelajaran mesin. Model yang menggunakan data pelatihan ini untuk belajar pola dan hubungan dalam data agar dapat membuat prediksi atau pengklasifikasian yang akurat di masa depan.
5. Data  testing  merupakan  subset  data  yang  digunalan  untuk  menguji  kinerja  model  setelah  dilatih.  Data Pengujian digunalkan untuk mengukur sejauh mana model dapat mempredikasi atau mengklasifikasikan data yang tidak pernah dilihat sebelumnya
6. Klasifikasi Model dengan menggunakan metode CNN, Bi-LSTM dan DNN dan  Evaluasi Model menggunakan Confusion Matrix

## 2.2 Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah alat visualisasi yang biasa digunakan pada supervised learning. Tiap kolom pada matriks adalah contoh kelas prediksi, sedangkan tiap baris mewakili kejadian di kelas yang sebenarnya. Dalam penelitian ini, digunakan  Confusion Matrix  multikelas dengan 3 kelas. Proses perhitungan akurasi, presisi, recall, dan F1- score melibatkan penghitungan TPi, TNi, FPi, dan FNi untuk setiap kelas. Penempatan TPi, TNi, FPi, dan FNi dalam Confusion Matrix dilakukan secara khusus untuk Kelas 0 dalam Tabel 1, Kelas 1 dalam Tabel 2, dan Kelas 2 dalam Tabel 3.
Table 1. Confusion matrix kelas 0 Label 0 Actual 0 1 2 Prediction 0 TP i FP i FP i 1 FN i TN i 2 FN i
TN i
Tabel 2. Confusion matrix kelas 1 Label 1 Actual 0 1 2 Prediction 0   TN i FN i
Label 1 Actual 0 1 2 1  FP i TP i FP i 2 FN i TN i Tabel 3. Confusion matrix kelas 2
Label 2 Actual 0 1 2 Prediction 0   TN i FN i 1 TN i FN i 2  FP i FP i TP i
Langkah - langkah evaluasi dasar dari confusion matrix menghasilkan persamaan - persamaan berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑
𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖 𝑇𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖+𝑇𝑁𝑖+𝐹𝑃𝑖 𝑙 𝑖=1 𝑙 ∗ 100% (1)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑙 𝑖=1 ∑ (𝐹𝑃 𝑖 +𝑇𝑃 𝑖 ) 𝑙 𝑖=1 ∗ 100% (2)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑙 𝑖=1 ∑ (𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 ) 𝑙 𝑖=1 ∗ 100% (3)
𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data direkam dari dua partisipan yang terdiri dari satu laki-laki dan satu perempuan untuk menentukan kondisi netral, positif, dan negatif. Pengumpulan data ini dilakukan sesuai dengan panduan Bird dkk pada tahun 2019 yaitu melalui penggunaan headband Muse EEG yang dilengkapi dengan elektroda kering, yang memungkinkan untuk merekam aktivitas EEG pada titik lokasi TP9, AF7, AF8, dan TP10 [21]. D ata yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sinyal ElectroEncepaloGram (EEG) yang berasal dari laman kaggle.com dengan rincian sebagai berikut
Tabel 4. Data Penelitian Data label Number of data Positive 708 Negative 708 Neutral 716 Total 2132
Berdasarkan data yang berasal dari laman kaggle.com yang terdapat pada tabel 4 didapat sinyal EEG positif sebanyak 708 data, data sinyal negatif sebanyak 708 data dan sinyal netral sebanyak 716 data
3.2 Pra-Proses Data
Berikut merupakan proses Label Encoding pada data yang digunakan dalam penelitian
Pada proses ini, data-data penelitian yang sebelumnya dalam bentuk string diubah menjadi data numeric, dimana data neutral menjadi 0, data positif menjadi 1 dan negatif menjadi 2.

## 3.3 Split Data
Pada tahapan split data, dilakukan tiga kali validasi dengan nilai learning rate sebesar 0,001, epoch 10 dan batch size  128.  Adapun  perbandingan  jumlah  data  training  dan  data  testing  pada  percobaan  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut 1. Validasi pertama
: Data latih 90% dan data uji 10%
2. Validasi kedua : Data latih 80% dan data uji 20% 3. Validasi ketiga
: Data latih 70% dan data uji 30%

## 3.4 Klasifikasi dan Evaluasi Model
3.4.1 Hasil Validasi Metode CNN, Bi-LSTM dan DNN dengan Data Latih 90% dan Data Uji 10%
Gambar 3. Grafik Fungsi Val_loss CNN, Bi-LSTM dan DNN
Grafik fungsi val_loss pada Gambar 3 menunjukan proses pelatihan pada model telah baik karena loss yang dihasilkan mengalami penurunan.
Gambar 4. Grafik Fungsi val_accuracy CNN, Bi-LSTM dan DNN
Grafik val_accuracy pada Gambar 4 juga menunjukkan hasil akurasi yang diperoleh model lebih baik karena mengalami kenaikan.
Confusion  matrix  dari  validasi    pertama  dapat  dilihat  Pada  Gambar  5,  hasil  akurasi  dari  model  CNN memiliki nilai precision 97%, recall 96%, dan f1-score 97%,  accuracy 97%.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7172
Gambar 6. Hasil Evaluasi Kinerja Bi-LSTM
Confusion  matrix  dari  validasi  pertama dapat dilihat  Pada  Gambar  6 hasil akurasi dari  model Bi-LSTM memiliki nilai precision 100%, recall 99%, dan f1-score 99%, accuracy 100%.
Gambar 7. Hasil Evaluasi Kinerja DNN.
Confusion matrix dari validasi  pertama dapat dilihat Pada Gambar 7 untuk model model  CNN memiliki nilai precision 95%, recall 95%, dan f1-score 95%,  accuracy 95%.
3.4.2 Hasil Validasi Metode CNN, Bi-LSTM dan DNN dengan Data Latih 80% dan Data Uji 20%
Gambar 8. Grafik Fungsi Val_loss CNN, Bi-LSTM dan DNN
Grafik fungsi val_loss pada Gambar 8, menunjukan proses pelatihan pada model telah baik karena loss yang dihasilkan mengalami penurunan.
Grafik val_accuracy pada Gambar 9, juga menunjukkan hasil akurasi yang diperoleh model lebih baik karena mengalami kenaikan.
Gambar 10. Hasil Evaluasi Kinerja CNN
Confusion  matrix  dari  validasi    pertama  dapat  dilihat  Pada  Gambar  10,  hasil  akurasi  dari  model    CNN memiliki nilai precision 97%, recall 96%, dan f1-score 97%,  accuracy 97%.
Gambar 11. Hasil Evaluasi Kinerja Bi-LSTM
Confusion  matrix  dari  validasi  pertama  dapat  dilihat  Gambar  11  hasil  akurasi  dari  model  Bi-LSTM memiliki nilai precision 98%, recall 98%, dan f1-score 98%, accuracy 98%.
Confusion matrix dari validasi  pertama dapat dilihat Gambar 12 hasil akurasi dari model DNN memiliki nilai precision 92%, recall 92%, dan f1-score 92%,  accuracy 92%.
3.4.3 Hasil Validasi Metode CNN, Bi-LSTM dan DNN dengan Data Latih 70% dan Data Uji 30%
Gambar 13. Grafik Fungsi Val_loss CNN, Bi-LSTM dan DNN
Grafik fungsi val_loss pada Gambar 13 menunjukan proses pelatihan pada model telah baik karena loss yang dihasilkan mengalami penurunan.
Gambar 14. Grafik Fungsi val_accuracy CNN, Bi-LSTM dan DNN
Grafik val_accuracy pada Gambar 14, juga menunjukkan hasil akurasi yang diperoleh model lebih baik karena mengalami kenaikan.
Gambar 15. Hasil Evaluasi Kinerja CNN
Confusion matrix dari validasi  ketiga dapat dilihat Pada Gambar 15 hasil akurasi dari model CNN memiliki nilai precision 96%, recall 96%, dan f1-score 96%,  accuracy 96%.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7172
Confusion  matrix  dari  validasi  pertama  dapat  dilihat  Gambar  16  hasil  akurasi  dari  model  Bi-LSTM memiliki nilai precision 94%, recall 94%, dan f1-score 94%,  accuracy 94%.
Gambar 17. Hasil Evaluasi Kinerja DNN
Confusion  matrix  dari  validasi    pertama  dapat  dilihat  Pada  Gambar  17    hasil  akurasi  dari  model  DNN memiliki nilai precision 92%, recall 92%, dan f1-score 92%,  accuracy 92%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  percobaan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga  model, yaitu  CNN, Bi-LSTM  dan DNN, telah berhasil diimplementasikan untuk tujuan pengenalan emosi  berdasarkan data  EEG.  Meskipun  ketiga  model  tersebut  memiliki  performa  yang  relatif  baik  dalam  melakukan  klasifikasi emosi, terdapat variasi dalam hasil kinerja keduanya. Dalam validasi yang melibatkan berbagai pembagian data latih dan uji, terlihat bahwa model Bi-LSTM secara konsisten mencapai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model CNN dan DNN. Hal ini menunjukkan bahwa dalam konteks dataset ini, Bi-LSTM lebih baik dalam memahami dan memodelkan pola-pola yang terkait dengan emosi manusia berdasarkan data EEG. Pada beberapa skenario  validasi,  akurasi  CNN  dan  DNN  juga  mencapai  tingkat  yang  baik,  namun  masih  sedikit  di  bawah performa  Bi-LSTM.  Selain  itu,  evaluasi  melalui  confusion  matrix  juga  memberikan  wawasan  yang  lebih mendalam  tentang  kinerja  ketiga  model.  Hasil  presisi,  recall,  dan  F1-score  dari  kedua  model  ini  menunjukkan bahwa keduanya memiliki kemampuan yang sebanding dalam mengenali berbagai kelas emosi. Namun, penting untuk dicatat bahwa performa model dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti pembagian data latih dan uji, arsitektur  model,  dan  parameter  yang  digunakan.  Oleh  karena  itu,  pemilihan  model  yang  tepat  perlu mempertimbangkan  faktor-faktor  tersebut  dan  memerlukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  memastikan  hasil  yang paling optimal dalam berbagai situasi. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan gambaran komparatif antara model CNN, Bi-LSTM dan DNN dalam tugas pengenalan emosi berdasarkan data EEG. Hasil ini dapat membantu dalam  memilih  model  yang  sesuai  untuk  aplikasi  praktis  dalam  pengenalan  emosi  manusia  menggunakan  data EEG..

## REFERENCES
[1] H. Donmez and N. Ozkurt, “Emotion Classification from EEG Signals in Convolutional Neural Networks,” Proc. - 2019 Innov. Intell. Syst. Appl. Conf. ASYU 2019, 2019, doi: 10.1109/ASYU48272.2019.8946364.
[2] H.  Mei  and  X.  Xu,  “EEG-based  emotion  classification  using  convolutional  neural  network,”  in  2017  International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics, SPAC 2017, Dec. 2018, vol. 2018-Janua, pp. 130–135, doi: 10.1109/SPAC.2017.8304263.
[3] J. Huang, X. Xu, and T. Zhang, “Emotion classification using deep neural networks and emotional patches,” Proc. - 2017 IEEE Int. Conf. Bioinforma. Biomed. BIBM 2017, vol. 2017-Janua, pp. 958–962, 2017, doi: 10.1109/BIBM.2017.8217786.
[4] H. Zhang, “Expression-eeg based collaborative multimodal emotion recognition using deep autoencoder,” IEEE Access, vol. 8, pp. 164130–164143, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3021994.
[5] B. Yang, X. Han, and J. Tang, “Three class emotions recognition based on deep learning using staked autoencoder,” Proc. - 2017 10th Int. Congr. Image Signal Process. Biomed. Eng. Informatics, CISP-BMEI 2017, vol. 2018-Janua, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/CISP-BMEI.2017.8302098.
[6] J.  J.  Lasiman  and  D.  P.  Lestari,  “Speech  Emotion  Recognition  for  Indonesian  Language  Using  Long  Short-Term Memory,”  2018  Int.  Conf.  Comput.  Control.  Informatics  its  Appl.  Recent  Challenges  Mach.  Learn.  Comput.  Appl. IC3INA 2018 - Proceeding, pp. 40–43, 2019, doi: 10.1109/IC3INA.2018.8629525.
[7] J. R. Zhuang, Y. J. Guan, H. Nagayoshi, K. Muramatsu, K. Watanuki, and E. Tanaka, “Real-time emotion recognition system  with  multiple  physiological  signals,”  J.  Adv.  Mech.  Des.  Syst.  Manuf.,  vol.  13,  no.  4,  pp.  1–16,  2019,  doi:
10.1299/jamdsm.2019jamdsm0075.
[8] K.  Nalbant,  B.  M.  Kalaycı,  D.  Akdemir,  S.  Akgül,  and  N.  Kanbur,  “Emotion  regulation,  emotion  recognition,  and empathy  in  adolescents  with  anorexia  nervosa,”  Eat.  Weight  Disord.,  vol.  24,  no.  5,  pp.  825–834,  2019,  doi: 10.1007/s40519-019-00768-8.
[9] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4 . 5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” 2016.
[10]  I.  Saputra  and  D.  A.  Kristiyanti,  “Machine  learning  untuk  pemula,”  in  Penerbit  INFORMATIKA,  Penerbit INFORMATIKA, 2022.
[11]  D. Maheshwari, S. K. Ghosh, R. K. Tripathy, M. Sharma, and U. R. Acharya, “Automated accurate emotion recognition system using rhythm-specific deep convolutional neural network technique with multi-channel EEG signals,” Comput. Biol. Med., vol. 134, no. April, p. 104428, 2021, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104428.
[12]  M. R. Islam  et al., “EEG Channel Correlation Based Model for Emotion Recognition,”  Comput. Biol. Med., vol. 136, no. August, p. 104757, 2021, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104757.
[13]  P.  Wu,  X.  Li,  S.  Shen,  and  D.  He,  “Social  media  opinion  summarization  using  emotion  cognition  and  convolutional neural  networks,”  Int.  J.  Inf.  Manage.,  vol.  51,  no.  December  2018,  p.  101978,  2020,  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.07.004.
[14]  Arjun,  A.  S.  Rajpoot,  and  M.  R.  Panicker,  “Subject  independent  emotion  recognition  using  EEG  signals  employing attention  driven  neural  networks,”  Biomed.  Signal  Process.  Control,  vol.  75,  no.  February,  p.  103547,  2022,  doi: 10.1016/j.bspc.2022.103547.
[15]  L. Sun, B. Zou, S. Fu, J. Chen, and F. Wang, “Speech emotion recognition based on DNN-decision tree SVM model,” Speech Commun., vol. 115, no. October, pp. 29–37, 2019, doi: 10.1016/j.specom.2019.10.004.
[16]  S. Hizlisoy, S. Yildirim, and Z. Tufekci, “Music emotion recognition using convolutional long short term memory deep neural networks,” Eng. Sci. Technol. an Int. J., vol. 24, no. 3, pp. 760–767, 2021, doi: 10.1016/j.jestch.2020.10.009.
[17]  B. Jang, M. Kim, G. Harerimana, S. U. Kang, and J. W. Kim, “Bi-LSTM model to increase accuracy in text classification: Combining word2vec CNN and attention mechanism,” Appl. Sci., vol. 10, no. 17, 2020, doi: 10.3390/app10175841.
[18]  X. Hu, S. Yuan, F. Xu, Y. Leng, K. Yuan, and Q. Yuan, “Scalp EEG classification using deep Bi-LSTM network for seizure detection,” Comput. Biol. Med., vol. 124, no. June, p. 103919, 2020, doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.103919.
[19]  I. Mehmood et al., “Deep learning-based construction equipment operators’ mental fatigue classification using wearable EEG sensor data,” Adv. Eng. Informatics, vol. 56, no. April, p. 101978, 2023, doi: 10.1016/j.aei.2023.101978.
[20]  I. Ariza, L. J. Tardón, A. M. Barbancho, I. De-Torres, and I. Barbancho, “Bi-LSTM neural network for EEG-based error detection  in  musicians’  performance,”  Biomed.  Signal  Process.  Control,  vol.  78,  no.  May,  p.  103885,  2022,  doi: 10.1016/j.bspc.2022.103885.
[21]  J. J. Bird,  A.  Ekart, and D. R. Faria, “Mental Emotional Sentiment Classification  with an EEG-based Brain-machine Interface HANDLE Project (EU FP7) View project  EMG-controlled 3D Printed Prosthetic  Hand for Academia View project,” no. January, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.17501