## Klasifikasi Sinyal EEG Untuk Mengenali Jenis Emosi Menggunakan Recurrent Neural Network
Aspirani Utari 1 , Dian Palupi Rini 2,* , Winda Kurnia Sari 3 , Tommy Saputra 4
1 Magister Ilmu Komputer, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Artificial Intelligence Laboratory, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
3 Information System, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
4 USS Artificial Intelligence Research Group, Faculty of Computer Science, Universitas Sumatera Selatan, Palembang, Indonesia
Email: 1 09012682226006@student.unsri.ac.id, 2, * dprini@unsri.ac.id, 3 windakurniasari@unsri.ac.id, 4 tommysaputra@uss.ac.id Email Penulis Korespondensi: dprini@unsri.ac.id Submitted: 15/12/2023 ; Accepted: 25/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak –Penelitian ini berfokus pada eksplorasi mendalam dan analisis tentang penerapan dua jenis Recurrent Neural Network (RNN),  yakni  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dan  Gated  Recurrent  Unit  (GRU).  Dua  model  tersebut  dilatih  dengan parameter yang sama, terdiri dari tiga lapisan, menggunakan fungsi aktivasi relu, dan menerapkan 1 tingkat dropout. Dalam rangka membandingkan kinerja keduanya, 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, LSTM berhasil  mengungguli  performa  GRU  dalam  tugas  klasifikasi  data  emosi  berdasarkan  sinyal  eeg.  Di  sisi  lain,  GRU menunjukkan  kelebihan  dalam  percepatan  proses  pelatihan  dibandingkan  LSTM.  Meskipun  akurasi  kedua  metode  hampir serupa dalam semua pembagian data, namun dalam evaluasi kurva ROC, model LSTM mendemonstrasikan unggulan dengan kurva yang lebih optimal dibandingkan GRU.
Kata Kunci: Long Short-Term Memory; Gated Recurrent Unit; Klasifikasi Emosi; Sinyal EEG
Abstract– This  research  focuses  on  in-depth  exploration  and  analysis  of  the  application  of  two  types  of  Recurrent  Neural Network (RNN), namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU). The two models are drilled with the same parameters, consist of three layer, use the relu activation function, and apply 1 dropout level. In order to compare the performance of the two, experiments were carried out using five groups of datasets for training and performance evaluation purposes. The evaluation includes metrics such as accuracy, recall, F1-score, and area under the curve (AUC). The dataset used is Eeg Emotion which contains 2458 unique variables. In terms of performance, LSTM succeeded in outperforming GRU in the task of classifying emotional data based on EEG signals. On the other hand, GRU shows advantages in accelerating the training  process  compared  to  LSTM.  Although  the  accuracy  of  both  methods  is  almost  similar  in  all  data  divisions,  in  the evaluation of the ROC curve, the LSTM model demonstrates superiority with a more optimal curve compared to GRU.
Keywords : Long Short-Term Memory; Gated Recurrent Unit; Emotion Classification; EEG Signals

## 1. PENDAHULUAN
Kemampuan untuk mendeteksi kondisi mental secara otonom berguna untuk berbagai tujuan di berbagai bidang seperti  robotika,  perawatan  kesehatan,  pendidikan,  ilmu  saraf  dan  lain-lain.  Pentingnya  mekanisme  interaksi manusia-mesin  yang efisien  meningkat seiring dengan  banyaknya skenario kehidupan  nyata di  mana perangkat pintar, termasuk robot otonom dapat diterapkan. Salah satu dari sekian  banyak alternatif  yang dapat  digunakan untuk  berinteraksi  dengan  mesin  adalah  melalui  sinyal  aktivitas  otak.  Sinyal  -  sinyal  ini,  yang  disebut electroencephalogram atau disingkat EEG, menyampaikan informasi mengenai voltase yang diukur oleh elektroda (kering atau basah) yang ditempatkan di sekitar kulit kepala seseorang [1]. Fisiologis dan psikologis studi telah menunjukkan bahwa perubahan sinyal  fisiologis cenderung  lebih dekat dengan emosi  nyata seseorang daripada ekspresi wajah, postur atau suara  [2].  Emosi  merupakan reaksi terhadap seseorang atau suatu kejadian, dimana emosi dibagi menjadi dua keluaran yaitu positif dan negatif. Dari dua keluaran tersebut ada beberapa kategori di dalamnya seperti marah, senang, sedih, takut dan sebagainya [3]. Rangsangan untuk membangkitkan emosi untuk studi berbasis EEG sering ditemukan paling baik dengan musik [4] dan film [5]. Pola aktivasi karena rangsangan visual  emosional  pada  sinyal  EEG  berbeda  satu  sama  lain,  tingkat  aktivasi  yang  terkecil  (terendah)  jika  netral membangkitkan  emosi  seperti  sungai,  isyarat  burung,  keindahan  alam,  taman  bunga  dan  lain  -lain.  Sedangkan positif dan negatif berdampak pada aktivasi saraf dalam bentuk yang berbeda membangkitkan emosi dikerenakan video  emosional  [6].  Output  dari  sinyal  EEG  adalah  data  time-series.  Oleh  karena  itu,  membandingkan  data keluaran dengan sinyal EEG standar dapat diketahui emosi, penyakit atau masalah yang terjadi [7].
Nilai rata - rata yang dinormalisasi dari jendela waktu yang diekstraksi dari elektroda AF7 saat diamati menunjukkan bahwa nilai minimum dan maksimum paling sering dipetakan ke emosi negatif, sedangkan positif dan netral sangat erat kaitannya, memiliki aturan yang tumpang tindih satu sama lain seperti harapan dan kesedihan yang masing - masing dianggap positif dan negatif tetapi sering dialami serentak [8]. Beberapa metode kemampuan klasifikasi diterapkan seperti RandomForest, Support Vector Mechine (SVM) linier dan Diskriminan Fisher yang sudah mencapai akurasi tinggi, namun performa tinggi dari perceptron multilayer sederhana menunjukkan model
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7162
jaringan  saraf  bisa  efektif,  terutama  yang  lebih  kompleks  yang  telah  bekerja  dengan  baik  dalam  berbagai eksperimen klasifikasi [9].
Metode deep learning telah menghasilkan kinerja yang baik dan menunjukkan klasifikasi yang lebih unggul dibandingkan dengan  metode konvensional  machine  learning  [10]. Deep Learning  memiliki keuntungan dalam membangun  arsitektur  yang  mendalam  untuk  mempelajari  informasi  yang  lebih  abstrak.  Sifat  terpenting  dari metode pembelajaran  mendalam adalah  bahwa  metode ini dapat secara otomatis  mempelajari representasi  fitur sehingga menghindari banyak rekayasa yang memakan waktu [11].
Metode  dalam  pengklasifikasian  sinyal  EEG  pada  beberapa  penelitian  bervariasi,  seperti  OneR  dan Jaringan Bayes [8], mencapai akurasi keseluruhan sekitar 97,89%, mengungguli keadaan terkini dengan 2,99 poin persentase, EEG signal classification using LSTM and improved neural network algorithms [12], LSTM dan NN yang  ditingkatkan  diusulkan  untuk  kinerja  yang  lebih  baik  dengan  akurasi  masing-masing  71,3%  dan  78,9%, dalam klasifikasi EEG.
Beberapa  contoh  teknik  deep  learning  yang  digunakan  untuk  pemrosesan  sinyal  EEG  anatra  lain convolutional  neural  network [13], Generative  Adversarial Networks  [14], autoencoder  [15], Long Short-Term Memory [16],  Transfer Learning [17]. Salah satu metode deep learning yang diusulkan pada penelitian ini adalah Recurrent  Neural  Network  .  Hal  ini  dikarenakan  algoritma  RNN  bekerja  untuk  memproses  data  yang  bersifat sekuensial.  Hal  ini  selaras  dengan  data  sinyal  EEG  yang  sekuensial  dimana  mengasumsikan  bahwa  input  dan output tergantung satu sama lain.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Umumnya, langkah-langkah yang diterapkan dalam metodologi penelitian ini melibatkan penggunaan kerangka kerja yang terstruktur untuk memandu setiap tahapan. Kerangka penelitian yang digunakan seperti yang terlihat pada Gambar 1, terdiri dari tahap tinjauan pustaka yang mencakup evaluasi studi dalam rentang 1 sampai 5 tahun terakhir.  Dilanjutkan  dengan  fase  persiapan  data,  dataset  EEG  Emosi  dengan  lebih  dari  2.100  sampel  data digunakan.  Setelah  itu,  tahap  pra-pemrosesan  dilakukan  dengan  merubah  kategori  atau  label  data  menjadi representasi numerik. Pengklasifikasian menggunakan arsitektur jaringan saraf rekuren (RNN), khususnya LSTM dan GRU. Proses pengklasifikasian  ini  meliputi tiga tahapan:  pelatihan, validasi, dan pengujian. Langkah akhir melibatkan analisis hasil serta penarikan kesimpulan berdasarkan temuan yang diperoleh.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Persiapan Data
Dalam rangka eksperimen, digunakan dataset EEG yang difokuskan pada penangkapan pola gelombang otak yang terkait dengan berbagai emosi dan perasaan. Dataset ini terdiri dari 2549 variabel dan 2132 baris data. Di antara variabel tersebut, 2548 berisi data dalam format desimal, sedangkan 1 variabel lainnya berisi data dalam bentuk string yang berfungsi sebagai label.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7162
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  melalui  penggunaan  headband  Muse  EEG yang dilengkapi dengan  elektroda kering,  yang  memungkinkan untuk  merekam aktivitas EEG pada titik  lokasi TP9, AF7, AF8, dan TP10 [18],[19]. Dataset ini dijelaskan lebih lanjut dalam Tabel 1, dengan spesifikasi sebagai berikut:
Tabel 1. Data Label Label Jumlah Label Positive 708 Negative 708 Neutral 716 Total 2132
Langkah berikutnya dalam persiapan data adalah melakukan pengecekan missing value, yang mencakup identifikasi  apakah  terdapat  nilai  yang  hilang  dalam  dataset  dan  sejauh  mana  nilai-nilai  tersebut  memengaruhi kualitas data. Ini terilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Pengecekan missing values

## 2.3. Pra-pemrosesan
Dalam penelitian ini, label encoding digunakan untuk mengkonversi variabel kelas yang awalnya dalam bentuk data string menjadi nilai numerik. Proses transformasi label atau kelas dari dataset terlihat pada Gambar 3. Dalam gambar  tersebut, terdapat  tiga  kelas  yang  semula  dalam  bentuk  string,  yaitu  "Neutral"  diubah  menjadi  kelas  0, "Positive" diubah menjadi kelas 1, dan "Negative" diubah menjadi kelas 2.

## Gambar 3. Transformasi label

## 2.4 Long Short-Term Memory
Mekanisme gerbang LSTM mengimplementasikan tiga lapisan: (1) input gate, (2) forget gate, dan (3) output gate [20]. Setiap  unit  arsitektur  LSTM  yang  ditampilkan  dalam  Gambar  4  memiliki  sel  memori,  dan  keadaan  pada waktu t direpresentasikan sebagai c t . Proses membaca dan memodifikasi dikendalikan oleh gerbang sigmoid dan mempengaruhi gerbang masukan i t , gerbang forget f t dan gerbang keluaran o t .
Di bawah ini merupakan rumus persamaan dari semua gerbang LSTM:

## Gerbang Masukan:
i t = σ(W i . [h t−1 , x t ] + b i ) (1)
Č t = tanh⁡(W C . [h t−1 , x t ] + b C (2)
Gerbang Masukan:
f t = ⁡σ(W f . [h t−1 , x t + b f ) (3)
Gerbang Masukan:
C t = f t ∗ C t−1 + i t ∗ C̃ t (4)
Proses pembuatan model pada penelitian ini dimulai dengan membangun layer input sesuai dengan bentuk data  latihan.  Kemudian,  layer  LSTM  diimplementasikan  dengan  ukuran  neuron  128,  dirancang  untuk menghasilkan keluaran sekuensial. Setelah itu, digunakan layer Dense dengan 64 neuron dan aktivasi ReLU untuk melanjutkan ekstraksi fitur dari keluaran LSTM. Terakhir, digunakan layer output dengan 3 neuron dan aktivasi softmax  untuk  menghasilkan  prediksi  klasifikasi  dalam  konteks  multi-kelas.  Model  lengkap  dirangkai  dengan menggabungkan  layer  input  dan  output  menggunakan  kelas  Model  dari  Keras.  Langkah-langkah  ini  dirancang untuk menciptakan model LSTM yang efektif dalam mengolah data sekuensial dan melakukan tugas klasifikasi dengan akurasi yang tinggi.

## 2.5 Gated Recurrent Units
GRU  merupakan  mekanisme gating dalam  RNN, mirip dengan LSTM  yang  memiliki gerbang  lupakan, namun dengan jumlah parameter yang lebih sedikit karena tidak menyertakan gerbang keluaran. Meskipun LSTM lebih kuat  daripada  GRU  karena  kemampuannya  untuk  melakukan  perhitungan  yang  lebih  kompleks,  GRU  tetap memiliki kegunaan yang signifikan [21]. Gambaran arsitektur GRU dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Arsitektur GRU
Untuk melakukan perbandingan dan mendapatkan model terbaik, model yang sama dengan yang dibangun menggunakan LSTM juga dikonstruksi menggunakan GRU. Proses ini dimulai dengan mendefinisikan layer input sesuai dengan bentuk data latihan.  Layer GRU diimplementasikan dengan ukuran neuron 128, dirancang untuk menghasilkan keluaran sekuensial. Data yang diperoleh dari lapisan GRU kemudian diproses lebih lanjut dengan menggunakan layer Flatten untuk mengubahnya menjadi format 1D. Layer Dense dengan 64 neuron dan aktivasi ReLU digunakan untuk melanjutkan ekstraksi fitur. Terakhir, layer output dengan 3 neuron dan aktivasi softmax digunakan  untuk  menghasilkan  prediksi  klasifikasi  dalam  konteks  multi-kelas.  Dengan  melakukan  langkah- langkah yang serupa dengan model LSTM, model GRU ini dapat dibandingkan untuk mendapatkan hasil terbaik.

## 2.6 Confusion Matrix
Dalam penelitian ini, digunakan matriks kebingungan multikelas dengan 3 kelas, di mana untuk menghitung nilai akurasi, presisi, recall, dan  F1-score seperti  yang ditunjukkan dalam persamaan 5-8. Langkah-langkah evaluasi dasar dari confusion matrix menghasilkan persamaan-persamaan berikut:
Accuracy = ∑ TPi+TNi
TPi+FNi+TNi+FPi l i=1 l ∗ 100% (5)
Precision = ∑ TP i l i=1 ∑ (FP i +TP i ) l i=1 ∗ 100% (6)
Recall = ∑ TP i l i=1 ∑ (TP i +FN i ) l i=1 ∗ 100% (7)
F1⁡score = 2∗Presisi∗Recall Presisi+Recall (8)

## 2.7 Pengujian Data dan Pemisahan Pelatihan Data
Pada penelitian ini, pembagian data latih dan uji dilakukan dalam tiga skenario seperti disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembagian data Validasi Data Validasi pertama Data latih 90% dan data uji 10% Validasi kedua Data latih 80% dan data uji 20% Validasi ketiga Data latih 70% dan data uji 30%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  perbandingan  antara  model  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dan  Gated Recurrent Unit (GRU) dalam pengenalan emosi berdasarkan data EEG. Hasil perbandingan  menunjukkan bahwa meskipun kedua model menggunakan jumlah layer yang sama, model LSTM memiliki tingkat akurasi yang sedikit lebih tinggi daripada model GRU dalam berbagai skenario pembagian data latih dan uji. Hasil ini menunjukkan bahwa meskipun arsitektur model serupa, ada perbedaan performa yang dapat dihubungkan dengan karakteristik masing-masing mekanisme gating dalam LSTM dan GRU.
Faktor  yang  mungkin  memengaruhi  hasil  kurang  optimal  dari  model  GRU  adalah  interaksi  antara komponen gerbang  yang ada dalam arsitektur GRU. Meskipun GRU memiliki  lebih sedikit parameter daripada LSTM, interaksi antara gerbang masukan, gerbang reset, dan unit aktual dalam GRU mungkin memiliki dampak yang berbeda pada kemampuan model untuk mengingat informasi sekuensial dengan  baik. Selain itu, pengaruh dari jumlah layer yang sama pada kedua model dapat memberikan wawasan tentang bagaimana arsitektur GRU dan LSTM merespon kompleksitas data EEG.
Meskipun hasil GRU tidak lebih baik dalam penelitian ini, menunjukkan bahwa pilihan antara LSTM dan GRU harus didasarkan pada tujuan dan karakteristik spesifik dari tugas pengenalan emosi berdasarkan data EEG. Kemungkinan adanya faktor-faktor lain yang mempengaruhi hasil juga dapat dijelajahi lebih lanjut dalam studi berikutnya.  Diskusi  lebih  lanjut  mengenai  interpretasi  hasil  dan  implikasi  praktis  dari  perbandingan  ini  akan memberikan pandangan  yang  lebih  mendalam tentang kelebihan dan keterbatasan  masing-masing  model dalam konteks pengenalan emosi.

## 3.1 Hasil validasi pertama
Pada validasi pertama, dilakukan pembagian data latih sebesar 90% dan data uji sebesar 10%, dengan parameter dan jumlah layer yang identik pada model LSTM dan GRU. Hasil dari validasi ini direpresentasikan melalui grafik ROC akurasi yang dapat ditemukan pada Gambar 6 dan Gambar 7. Selain itu, perkembangan kurva loss ROC juga dapat diamati melalui visualisasi pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 6. Kurva akurasi LSTM
Gambar 7. Kurva akurasi GRU
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7162
Gambar 9. Kurva loss GRU
Hasil dari  validasi pertama  juga direpresentasikan  melalui confusion  matrix  yang dapat ditemukan  pada Gambar  10  untuk  model  LSTM  dan  Gambar  11  untuk  model  GRU.  Perolehan  akurasi  dari  kedua  model  ini mengindikasikan bahwa model LSTM berhasil mencapai akurasi maksimal 99%, sementara model GRU memiliki akurasi sebesar 97%.
Gambar 10. Hasil Kinerja Evaluasi LSTM
Gambar 11. Hasil Kinerja Evaluasi GRU

## 3.2 Hasil validasi kedua
Pada tahap validasi kedua, data latih dibagi menjadi 80% dan data uji sebesar 20%, dengan parameter dan jumlah lapisan yang sama pada model LSTM dan GRU. Meskipun hasil validasi ini belum sepenuhnya memuaskan, grafik ROC akurasi dapat dilihat pada Gambar 12 dan Gambar 13, di  mana kurva  yang dihasilkan oleh model  LSTM lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  GRU.  Selain  itu,  perubahan  dalam  kurva  loss  ROC  juga  dapat  diamati melalui visualisasi pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Gambar 12. Kurva akurasi LSTM
Gambar 13. Kurva akurasi GRU
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7162
Gambar 14. Kurva loss LSTM
Gambar 15. Kurva loss GRU
Selain itu, hasil dari validasi kedua juga dipaparkan melalui confusion matrix yang dapat ditemukan pada Gambar  16  untuk  model  LSTM  dan  Gambar  17  untuk  model  GRU.  Hasil  akurasi  dari  kedua  model  ini menunjukkan bahwa baik model LSTM maupun GRU memiliki akurasi sebesar 97%.
Gambar 16. Hasil Kinerja Evaluasi LSTM
Gambar 17. Hasil Kinerja Evaluasi GRU

## 3.3 Hasil validasi ketiga
Pada tahap validasi ketiga, data latih dibagi menjadi 70% dan data uji sebesar 30%, dengan parameter dan jumlah lapisan yang sama pada model LSTM dan GRU. Meskipun hasil validasi ini masih belum optimal, grafik ROC akurasi dapat dilihat pada Gambar 18 dan Gambar 19. Selain  itu, perubahan dalam kurva  loss ROC  juga dapat diamati melalui visualisasi pada Gambar 20 dan Gambar 21.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7162
Gambar 19. Kurva akurasi GRU
Gambar 20. Kurva loss LSTM
Gambar 21. Kurva loss GRU
Hasil evaluasi model ketiga dari kedua model ini menunjukkan bahwa baik LSTM maupun GRU memiliki akurasi  sebesar  96%.  Meskipun  demikian,  pada  pertengahan  pelatihan,  data  berhasil  mencapai  akurasi  training sebesar  99%.  Selanjutnya,  analisis  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perbedaan hasil akurasi antara kedua model.
Gambar 22. Hasil Kinerja Evaluasi LSTM
Gambar 23. Hasil Kinerja Evaluasi GRU

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  percobaan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  model, yaitu LSTM dan GRU, telah berhasil diimplementasikan untuk tujuan pengenalan emosi berdasarkan data EEG. Meskipun kedua 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  LSTM  secara  konsisten  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  model GRU. Hal ini menunjukkan bahwa dalam konteks dataset ini, LSTM lebih baik dalam memahami dan memodelkan pola-pola  yang  terkait  dengan  emosi  manusia  berdasarkan  data  EEG. Pada  beberapa  skenario  validasi,  akurasi
GRU juga mencapai tingkat yang baik, namun masih sedikit di bawah performa LSTM.

## REFERENCES
[1] J. J. Bird, “Sebuah Studi tentang Klasifikasi Kondisi Mental menggunakan Antarmuka Otak- Mesin berbasis EEG,” pp. 795–803, 2018.
[2] M. Egger, M. Ley, and S. Hanke, “Emotion Recognition from Physiological Signal Analysis: A Review,” Electron. Notes Theor. Comput. Sci., vol. 343, pp. 35–55, 2019, doi: 10.1016/j.entcs.2019.04.009.
[3] A. N. Rohman, E. Utami, and S. Raharjo, “Deteksi Kondisi Emosi pada Media Sosial Menggunakan Pendekatan Leksikon dan Natural Language Processing,” Eksplora Inform., vol. 9, no. 1, pp. 70–76, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.277.
[4] D. O. Bos, “EEG-based Emotion The Influence of Visual and Auditory Stimuli Recognition,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 57, no. 7, pp. 1798–1806, 2010.
[5] Y. P. Lin  et al., “EEG-based  emotion recognition  in  music listening,”  IEEE Trans. Biomed. Eng.,  vol. 57, no. 7, pp. 1798–1806, 2010, doi: 10.1109/TBME.2010.2048568.
[6] M. Asadur Rahman, M. Foisal Hossain, M. Hossain, and R. Ahmmed, “Employing PCA and t-statistical approach for feature extraction and classification of emotion from multichannel EEG signal,” Egypt. Informatics J., vol. 21, no. 1, pp. 23–35, 2020, doi: 10.1016/j.eij.2019.10.002.
[7] W. L. Mao, H. I. K. Fathurrahman, Y. Lee, and T. W. Chang, “EEG dataset classification using CNN method,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1456, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1456/1/012017.
[8] J. J. Bird, C. D. Buckingham, and D. R. Faria, “Machine Translated by Google Klasifikasi Sentimen Emosional Mental dengan Antarmuka Mesin Otak berbasis EEG” 2022.
[9] H. H. Jasper, “ETRI Journal - 2022 - Agarwal - Electroencephalography‐based imagined speech recognition using deep long short‐term memory.Ing.pdf.” 2022.
[10]   et  al  Guo,  “Generating  Sequences  With  Recurrent  Neural  Networks,”  pp.  1–43,  2016,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1308.0850
[11]  M. Coskun, O. YILDIRIM, A. UÇAR, and Y. DEMIR, “an Overview of Popular Deep Learning Methods,” Eur. J. Tech., vol. 7, no. 2, pp. 165–176, 2017, doi: 10.23884/ejt.2017.7.2.11.
[12]  P. N. S. Thomas, G. S. Radha, and S. T. George, “Klasifikasi sinyal EEG menggunakan LSTM dan algoritma jaringan saraf yang,” vol. 0, 2019.
[13]  C.  García-Vicente,  G.  C.  Gutiérrez-Tobal,  J.  Jiménez-García,  A.  Martín-Montero,  D.  Gozal,  and  R.  Hornero,  “ECG- based convolutional neural network in pediatric obstructive sleep apnea diagnosis,” Comput. Biol. Med., vol. 167, no. September, 2023, doi: 10.1016/j.compbiomed.2023.107628.
[14]  Y. Jiao, Y. Deng, Y. Luo, and B. L. Lu, “Driver sleepiness detection from EEG and EOG signals using GAN and LSTM networks,” Neurocomputing, vol. 408, pp. 100–111, 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2019.05.108.
[15]  H. Lerogeron, R. Picot-Clémente, L. Heutte, and A. Rakotomamonjy, “Learning an autoencoder to compress EEG signals via  a  neural  network  based  approximation  of  DTW,”  Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  222,  pp.  448–457,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2023.08.183.
[16]  R.  Zeghlache,  M.  A.  Labiod,  and  A.  Mellouk,  “Driver  vigilance  estimation  with  Bayesian  LSTM  Auto-encoder  and XGBoost using EEG/EOG data,” IFAC-PapersOnLine, vol. 55, no. 8, pp. 89–94, 2022, doi: 10.1016/j.ifacol.2022.08.015.
[17]  M. N.  van Stigt, E.  A. Groenendijk,  H. A. Marquering, J. M. Coutinho, and W. V. Potters, “High performance  clean versus  artifact  dry  electrode  EEG  data  classification  using  Convolutional  Neural  Network  transfer  learning,”  Clin. Neurophysiol. Pract., vol. 8, pp. 88–91, 2023, doi: 10.1016/j.cnp.2023.04.002.
[18]  J. J. Bird, A. Ekart, C. D. Buckingham, and D. R. Faria, “Mental emotional sentiment classification with an eeg-based brain-machine  interface.” The  International Conference on Digital  Image and Signal Processing (DISP’19), Springer, 2019.
[19]  J. J. Bird, L. J. Manso, E. P. Ribiero, A. Ekart, and D. R. Faria, “A study on mental state classification using eeg-based brain-machine interface.” 9th International Conference on Intelligent Systems, IEEE, 2018.
[20]  A. Kumar and R. R. (nee Khemchandani), Attentional Recurrent Neural Networks for Sentence Classification, vol. 757. Springer Singapore, 2019. doi: 10.1007/978-981-13-1966-2.
[21]  G. Weiss, Y. Goldberg, and E. Yahav, “On the Practical Computational Power of Finite Precision RNNs for Language Recognition.” arXiv preprint arXiv:1805.04908, 2018.