## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 669 − 675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2998

## Perbandingan Metoda K-NN, Random Forest dan 1D CNN untuk Mengklasifikasi Data EEG Eye State
Muhammad Ibnu Choldun Rachmatullah * , Aryaputra Wicaksono, Virdiandry Putratama
Sekolah Vokasi, D3 Manajemen Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Bandung Jl. Sari Asih No.54, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* muhammadibnucholdun@ulbi.ac.id, 2 aryaptraw@gmail.com, 3 virdiandry@ulbi.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammadibnucholdun@ulbi.ac.id Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Abstrak− Penggunaan metode pembelajaran mesin/machine learning sangat penting dalam mengembangkan identifikasi status mata  manusia,  khususnya  hal  pemrosesan  sinyal  Electroencephalogram  (EEG)  untuk  mengidentifikasi  status  mata.  Pada penelitian terdahulu metode yang digunakan dapat merupakan metode kombinasi antara supervised learning dan unsupervised learning,  maupun    metode  tunggal yang  menggunakan  supervised  learning.  Pada penelitian  ini  pengklasifikasian  EEG  Eye State  menggunakan  metode  tunggal  dengan  supervised  learning  yaitu  menggunakan  metode:  K-nearest  neghbors  (k-NN), random forest, dan  1D Convolutional Neural Networks (1D CNNs). Kinerja dari ketiga metoda pengklasifikasi tersebut diukur dengan menggunakan empat ukuran, yaitu: akurasi, recall, presisi, dan F1-Score. Dari hasil eksperimen didapatkan hasil bahwa metode k-NN mempunyai kinerja terbaik dibanding dua metode lainnya dilihat dari empat ukuran yang digunakan, di mana nilai masing-masing ukuran tersebut adalah: akurasi=82,30%; recall=82,30%; presisi= 82,36%; dan F1-Score=82,30%. K-NN lebih  cocok  untuk  mengklasifikasi  EEG  Eye  State  dibanding  dua  metode  lainnya,  karena  semua  atribut  input  dari  dataset mempunyai tipe data bilangan riil.
Kata Kunci: Klasifikasi; EEG Eye State; k-NN; Random Forest; 1D CNN
Abstract− The use of machine learning / machine learning methods is very important in developing identification of the status of the human eye, especially in terms of processing Electroencephalogram (EEG) signals to identify eye status. In previous research the method used can be a combination method between supervised learning and unsupervised learning, or a single method using supervised learning. In this study, the EEG Eye State classification uses a single method with supervised learning, namely using the following methods: K-nearest neghbors (k-NN), random forest, and 1D Convolutional Neural Networks (1D CNNs). The performance of the three classifier methods is measured using four measures, namely: accuracy, recall, precision, and F1-Score.  From the experimental results it was found that the k-NN method has the best performance compared to the other two methods in terms of the four measures used, where the value of each measure is: accuracy = 82.30%; recall=82.30%; precision= 82.36%; and F1-Score=82.30%. K-NN is more suitable for classifying EEG Eye State than the other two methods, because all input attributes are from the dataset. has a data type of real numbers.
Keywords : Classification; EEG Eye State; k-NN; Random Forest; 1D CNN

## 1. PENDAHULUAN
Terdapat  area  penelitian  di  bidang    interaksi  manusia-komputer/  human-computer  interaction  (HCI)  yaitu, antarmuka  komputer  otak/  brain  computer  interface  (BCI)  yang    memiliki  rentang  yang  luas,  seperti  bidang- bidang: security supervision, critical safety, dan aplikasi di industri dan obat-obatan. Hal ini cukup penting dalam aplikasi kedokteran; misalnya, para penyandang cacat dapat berinteraksi lebih baik dengan memanfaatkan cara ini, yang dapat  dicapai dengan menemukan metode yang bertindak seperti perantara atau penghubung antara komputer dan  otak  manusia.  Electroencephalogram  (EEG)  berkaitan    dengan  sinyal  yang  diterima  secara  elektrik  dari aktivitas otak. Hal ini dianggap sebagai hasil dari aliran data selama pertukaran informasi dari banyak neuron dan dapat direkam untuk waktu yang lama [1].
Banyak peneliti telah melakukan penelitian berkaitan dengan klasifikasi sinyal EEG. Rafie dkk. meneliti tentang gangguan depresi mayor/ major depressive disorder (MDD) yang  dianggap sebagai penyakit parah dan mempunyai efek  kelemahan fungsional, sementara manifestasinya yang jelas belum diketahui. Oleh karena itu, deteksi MDD secara manual adalah tugas yang menantang dan subyektif. Meskipun sinyal Electroencephalogram (EEG)  telah  menjanjikan  dalam  membantu  diagnosis,  peningkatan  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  meningkatkan akurasi, utilitas klinis, dan efisiensi. Studi ini berfokus pada deteksi otomatis MDD menggunakan data EEG dan menggunakan arsitektur deep neural network [2]. Safira dkk meneliti tentang prediksi hasil cedera otak traumatis/ traumatic brain injury (TBI) berdasarkan pembelajaran yang berasal EEG.  Namun demikian, pendekatan tersebut telah  menderita  dari  kumpulan  data  yang  tidak  seimbang.  Oleh  karena  itu,  untuk  mendapatkan  model  prediksi yang andal untuk memprediksi hasil, khususnya dalam proporsi TBI sedang yang tinggi dengan hasil yang baik, dapat menjadi tantangan. Penelitian ini mengusulkan model prediksi hasil yang ditingkatkan yang menggabungkan power spectral density (PSD)  absolut  sebagai fitur input untuk melatih random under-sampling boosting decision trees  (RUSBoosted  Trees)    sebagai  pengklasifikasi  [3].  Mahmood  dkk.  meneliti  dengan  tujuan  menyelidiki perubahan konektivitas fungsional otak/ functional connectivity (FC) ketika musik digunakan sebagai stimulus. Kedua,  efek  mendengarkan  musik  favorit  subjek  dibandingkan  dengan  mendengarkan  musik  santai  yang diformulasikan secara khusus dengan  alfa binaural  beats. Terakhir, efek durasi  mendengarkan musik  dipelajari. Sinyal elektroensefalografik (EEG) subjek ditangkap saat mereka mendengarkan musik favorit dan menenangkan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 669 − 675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2998
Setelah preprocessing rekaman EEG didekomposisi menjadi pita frekuensi delta, theta, alfa, dan beta, dan matriks konektivitas rata-rata besar dihasilkan menggunakan Inter-Site Phase Clustering (ISPC) untuk setiap pita frekuensi dan setiap jenis musik [4]. Cooney dkk. menyatakan bahwa  klasifikasi  sinyal elektroensefalografi (EEG) yang sesuai dengan produksi ucapan yang dibayangkan penting untuk pengembangan antarmuka sebuah a direct-speech brain–computer  interface  (DS-BCI).  Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  klasifikasi  EEG  dari ucapan  imajiner  (imagined  speech)  dengan  menggunakan  metode  deep  learning  dan  juga  mengevaluasi  secara statistik dampak pengoptimalan hiperparameter pada kinerja pengklasifikasi [5]. Laport dkk. melakukan penelitian untuk  mendeteksi  status  mata  yang  mewakili  pola  aktivitas  dalam  ritme  otak  dengan    mempertimbangkan perangkat  EEG  dengan  dua  sensor  dan  teknik  berbeda  untuk  ekstraksi  fitur,  seperti  Independent  Component Analysis  (ICA),  Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  dan  Discrete  Fourier  Transform  (DFT).  Selain  itu,  dua pengklasifikasi untuk EEG seperti Support Vector Machine (SVM) dan Linear Discriminant Analysis (LDA) juga diuji dan dievaluasi [6]. Zhou dkk. melakukan penelitian untuk  mengembangkan automatic sleep staging system, yang  menggunakan  sinyal  elektroensefalogram  (EEG)  saluran  tunggal,  untuk  kenyamanan  pemakaian  dan mengurangi gangguan pada tidur, untuk melakukan identifikasi otomatis berbagai tahapan tidur. Untuk mencapai automatic sleep staging system, penelitian ini mengusulkan model ensemble dua tingkat, yang menggabungkan keunggulan random forest (RF) dan LightGBM (LGB), di mana RF berfokus pada pengurangan varian model yang diusulkan sementara LGB berfokus pada mengurangi bias dari model yang diusulkan [7].
Penggunaan metode pembelajaran mesin  sangat  penting dalam mengembangkan identifikasi  status  mata manusia.  Dalam  hal  pemrosesan  sinyal  EEG  untuk  mengidentifikasi  status  mata,  penerapan  pendekatan pembelajaran mesin yang diawasi (supervised learning)  dan tidak diawasi (unsupervised learning)    telah menjadi unggulan  dan  kontribusinya  dalam  analisis  EEG  sangat  berarti.  Seperti  dalam  sistem  status  identifikasi  mata, prediksi  status mata sangat  penting, memilih  metode pembelajaran mesin  terawasi  dan tanpa pengawasan yang tepat memainkan peran penting dalam meningkatkan akurasi dan kecepatan sistem. Dalam penelitian sebelumnya, teknik yang dikembangkan untuk identifikasi status mata berdasarkan sinyal EEG sebagian besar mengandalkan satu  pendekatan  pembelajaran,  namun  ada  juga  yang    melalui  kombinasi  teknik  pembelajaran,  seperti  teknik pembelajaran terawasi  dan tidak terawasi  [8]  .  Selain itu, pendekatan pembelajaran mendalam (deep learning) telah menunjukkan keefektifannya dalam analisis EEG [9] [10] [11] [12]. Selain menggunakan kombinasi teknik pembelajaran  ataupun  deep  learning,  ada  juga  yang  menggunakan  metode  tunggal  misalnya  penelitian  yang menggunakan Support Vector Machine (SVM) [13].
Pada  penelitian  ini  pengklasifian  sinyal  EEG  untuk  identifikasi  status  mata  menggunakan  teknik pembelajaran tunggal dengan tiga metode yang berbeda, yaitu: k-NN, random forest, dan 1D Convolutional Neural Networks  (1D  CNNs).    Kinerja  dari  ketiga  metode  tersebut  diukur  dengan  menggunakan  nilai:  akurasi,  recall, presisi, dan F1-Score dan kemudian dibandingkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  berupa  langkah-langkah  penelitian  yang  terdiri  dari  dua  langkah  utama  yaitu  tinjauan pustaka dan eksperimen seperti terlihat pada gambar 1.
Mempersiapkan dataset Menentukan metode pemisahan data dan proporsinya Mengklasifikasi dataset Menghitung kinerja Tinjauan Pustaka EKSPERIMEN Membandingkan kinerja metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 669 − 675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2998
Tinjauan pustaka membahas tentang k-NN,  random  forest, dan  1D CNN. Tahapan eksperimen meliputi: mempersiapkan  dataset,  menentukan  metode  pemisahan  data  dan  proporsinya,  mengklasifikasi  dataset, menghitung kinerja, dan membandingkan kinerja metode.  Masing-masing langkah dijelaskan seperti berikut ini

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Metode  pengklasifikasi  yang  dibandingkan  dalam  penelitian  ini  adalah:  K-NN,  random  forest,  dan  1D  CNN. Masing-masing dijelaskan secara ringkas dalam uraian berikut ini.
2.1.1 K-Nearest Neghbors (K-NN)
K-nearest  neghbors (k-NN) adalah teknik untuk melakukan klasifikasi  berbasis data pembelajaran, dengan cara mengambil  k  tetangga  paling  dekat  (nearest-neigbors)    [14].  Banyaknya  data  dan  jumlah  dimensi  data  yang dimiliki berpengaruh pada penentuan jumlah k tetangga. Jarak antara satu titik dengan titik tetangga terdekat dapat dihitung dengan menggunakan rumus  jarak Euclidean sebagaimana terlihat dibawah ini :
D(x, y) = √∑ (a k − b k ) 2 n k=1 (1)
a = titik dengan kelas yang sudah diketahui, b = titik baru, dan D = Jarak. D(x,y) adalah jarak antara titik yang telah diketahui klasifikasinya (a) dan titik baru (b). Jarak antara titik baru dengan titik data  pelatihan akan dihitung dan ditentukan jumlah tetangga (k) dalam analisis.

## 2.1.2 Random Forest
Random forest adalah salah satu teknik yang berbasis pada kumpulan decision tree.  Teknik ini membangun pohon keputusan mulai dari simpul akar sampai simpul daun dengan mengambil atribut secara acak  [15]. Metode yang menggunakan  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari  simpul  akar  (root  node),  simpul  internal  (internal  node),  dan simpul daun (leaf node) [16]. Langkah-langkah dari random forest adalah sebagai berikut: a. Menentukan jumlah pohon/tree (k) yang dipilih dari total fitur m, di mana k kurang dari m.
b. Mengambil sampel sejumlah N pada dataset untuk setiap pohon.
c. Pada  setiap  pohon,  lakukan  pengambilan  subset  prediktor  sebanyak  m  secara  acak,  dimana  m<p,  p  adalah jumlah variabel prediktor.
d. Ulangi langkah kedua dan ketiga sampai pohon sebanyak k.
e. Hasil prediksi diperoleh dari vote terbanyak dari hasil klasifikasi sebanyak k pohon.
2.1.3 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  pengenalan gambar  dan  video,  analisis  citra  medis,  pemrosesan  bahasa  alami,  dan  pengenalan  suara.  CNN  cocok  untuk menganalisis data dengan ketergantungan spasial atau temporal antar komponen.  Meskipun CNN telah diterapkan untuk  analisis  gambar  dengan  sangat  sukses,  data  non-gambar  di  berbagai  bidang,  seperti  bioinformatika, kedokteran,  keuangan,  dan  lain-lain,  di  mana  CNN  mungkin  tidak  dapat  diterapkan  secara  langsung  untuk mengambil  kelebihan  dari  CNN  yang  dapat  mengenali  keterhubungan  spasial  atau  temporal.  Misalnya  untuk dataset tabular, di mana umumnya antar fitur tidak mempunyai keterhubungan secara spasial maupun temporal, beberapa peneliti melakukan transformasi  ulang data dengan mengubah data tabular satu  dimensi menjadi  data dengan dua dimensi, misal ditransformasi menjadi matriks dua dimensi ataupun ditransformasi menjadi gambar dua  dimensi.  Urutan  fitur  dapat  diatur  ulang  dalam  ruang  2D  untuk  secara  eksplisit  mewakili  hubungan  antara fitur, seperti kategori fitur atau kesamaan. Akhir-akhir ini, selain CNN yang memproses data dua dimensi, juga dikembangkan CNN yang dapat memproses data satu dimensi, dan biasa disebut dengan 1D Convolutional Neural Networks (1D CNNs) [17] [18].

## 2.2 Mempersiapkan Dataset
Dataset yang digunakan diambil dari UCI Machine Learning Repository yang mempunyai fungsi tujuan klasifikasi dua kelas. Dataset yang digunakan yaitu EEG Eye State yang  terdiri dari 14980 data, mempunyai 14 atribut input, sedangkan atribut outputnya berupa pengklasifikasi yang terdiri dari 2 kelas  [19].

## 2.3 Menentukan Metode Pemisahan Data dan Proporsinya
Metode  pemisahan  data  yang  digunakan  adalah  splitting  yaitu  membagi  data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  untuk pelatihan  (training)  dan  untuk  pengujian  (testing)  dengan  proporsi  tertentu.  Proporsi  pembagian  yang  optimal untuk pelatihan dan pengujian adalah masing-masing 70-80% untuk pelatihan dan 20-30% untuk pengujian [20]. Proporsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 70% data untuk pelatihan dan 30% data untuk pengujian.

## 2.4 Mengklasifikasi Dataset
Metode pengklasifikasi yang dipakai pada penelitian ini ada tiga, yaitu: a. k-NN b. Random forest

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 669 − 675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2998
c. 1D CNN.

## 2.5 Menghitung Kinerja
Untuk  mengevaluasi  kinerja    algoritma  pembelajaran  mesin    menggunakan  panduan  dari    Confusion  Matrix. Confusion  Matrix  merepresentasikan  prediksi  dan  kondisi  sebenarnya(aktual)  dari  data  yang  dihasilkan  oleh metode pembelajaran mesin yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Nilai Aktual Positif (1)  Negatif (0) Positif (1) TP FP Negatif (1) FN TN
Berdasarkan  Confusion  Matrix,  dapat  ditentukan  nilai  akurasi,  recall,  dan  presisi.  F1-Score  ditentukan dengan  membandingkan  nilai  presisi  dan  recall.  Kinerja  dari  masing-masing  metode  pengklasifikasi  yang digunakan  dihitung  berdasar  nilai  akurasi,  recall,  presisi,  dan  F1-Score  [21]  [22].  Akurasi  adalah  prosentase banyaknya  data  yang  diprediksi  dengan  benar terhadap  jumlah  keseluruhan  data.  Recall  adalah  seberapa  andal (dinyatakan  dalam  persen)  suatu  model  dapat  memprediksi  data  yang  mempunyai  label  positif  dengan  benar. Presisi merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif. F1- Score  adalah  merupakan  perbandingan  rata-rata  presisi  dan  recall  yang  dibobotkan.  Rumus  untuk  menghitung masing-masing kinerja disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Rumus Ukuran Kinerja Kinerja Rumus Akurasi (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) Recall (TP)/(TP+FN) Presisi (TP)/(TP+FP) F1- Score 2*(recall*presisi)/recall+presisi

## 2.6 Membandingkan  Kinerja Metode
Untuk  membandingkan  kinerja  metode/  algoritma  pembelajaran  mesin  maka  dibandingkan  ukuran kinerja  dari masing-masing metode yang dilihat dari nilai akurasi, recall, presisi, dan F1-Score. Dari perbandingan ini dapat diketahui metode mana yang paling bagus untuk masing-masing ukuran kinerja.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian pembahasan berisi hasil dan analisis dari eksperimen pengklasifikasian EEG Eye State yang diklasifikasi dengan menggunakan k-NN, Random Forest, dan 1D CNN. Untuk masing-masing metode pengklasifikasi ukuran kinerjanya  yang  digunakan  adalah  akurasi,  recall,  presisi,  dan  F1-Score.  Eksperimen  yang  dilakukan  terhadap masing-masing metoda diulang sebanyak 10 kali, dan kemudian dicari nilai reratanya.

## 3.1 K-NN
Hasil eksperimen dengan menggunakan metode k-NN dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Kinerja k-NN
No Akurasi  Recall   Presisi  F1-Score 1 0,817 0,817 0,818 0,817 2 0,832 0,832 0,832 0,832 3 0,828 0,828 0,831 0,828 4 0,826 0,826 0,826 0,826 5 0,817 0,817 0,817 0,817 6 0,824 0,824 0,825 0,824 7 0,822 0,822 0,822 0,822 8 0,82 0,82 0,82 0,82 9 0,826 0,826 0,827 0,826 10 0,818 0,818 0,818 0,818 Rerata 0,823 0,823 0,824 0,823

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 669 − 675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2998
Berdasarkan tabel 3 di atas masing-masing ukuran kinerja mempunyai nilai yang mirip yaitu antara nilai 82,3% sampai 82,4%. Hal ini terjadi karena dataset yang digunakan hanya terdiri dari dua kelas dan datasetnya adalah data yang seimbang (tidak termasuk dalam kategori data tidak seimbang/imbalanced data).

## 3.2 Random Forest
Hasil eksperimen dengan menggunakan metode random forest  dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Kinerja Random Forest No Akurasi  Recall   Presisi  F1-Score 1 0,676 0,676 0,678 0,676 2 0,665 0,665 0,668 0,665 3 0,689 0,689 0,691 0,689 4 0,682 0,682 0,683 0,682 5 0,674 0,674 0,676 0,674 6 0,686 0,686 0,687 0,686 7 0,678 0,678 0,678 0,678 8 0,679 0,679 0,682 0,679 9 0,672 0,672 0,672 0,672 10 0,658 0,658 0,66 0,658 Rerata 0,676 0,676 0,678 0,676
Berdasarkan tabel 4 di atas masing-masing ukuran kinerja mempunyai nilai yang mirip yaitu antara nilai 67,6% sampai 67,8 %. Hal ini terjadi karena dataset yang digunakan hanya terdiri dari dua kelas dan datasetnya adalah data yang seimbang (tidak termasuk dalam kategori data tidak seimbang/imbalanced data).

## 3.3 1D CNN
Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari satu layer convolutional dengan 64 neuron dan satu full connected layer dengan jumlah neuron adalah 16. Hasil eksperimen dengan menggunakan metode 1D CNN dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Kinerja 1D CNN No Akurasi  Recall   Presisi  F1-Score 1 0,541 0,541 0,522 0,38 2 0,544 0,544 0,296 0,384 3 0,551 0,551 0,304 0,392 4 0,553 0,553 0,753 0,394 5 0,546 0,546 0,752 0,386 6 0,543 0,543 0,295 0,383 7 0,557 0,557 0,31 0,398 8 0,549 0,549 0,302 0,39 9 0,55 0,55 0,303 0,39 10 0,551 0,551 0,753 0,392 Rerata 0,549 0,549 0,459 0,389
Berdasarkan  tabel  5  di  atas  masing-masing  ukuran  kinerja  adalah  sebagai  berikut:  akurasi=54,9%, recall=54,9%,  presisi=45,9%,  dan  F1-Score=38,9%.  Berbeda  dengan  kedua  metoda  terdahulu  yaitu  k-NN  dan random forest yang keempat ukuran kinerja nilai yang mirip, dengan menggunakan 1D CNN ternyata mempunyai nilai  yang  bervariasi.  Hal  karena  disebabkan  dengan  menggunakan  1D  CNN  nilai  kinerja  yang  diperoleh tergantung dari ketepatan memilih jumlah layer maupun jumlah neuron pada tiap layer.

## 3.4 Perbandingan Kinerja
Untuk perbandimgan kinerja antar ketiga metode yang digunakan digunakan nilai rata-rata dari masing-masing ukuran kinerja seperti dapat dilihat pada tabel 6 dan disajikan dalam bentuk gambar seperti terlihat pada gambar 3.
Tabel 6. Perbandingan Kinerja Kinerja k-NN Random Forest Akurasi 82,30% 67,59% Recall 82,30% 67,59% Presisi 82,36% 67,75% F1-Score  82,30% 67,59%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 669 − 675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2998
Gambar 2. Perbandingan Kinerja
Berdasarkan  tabel  6  dan  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  untuk  mengklasifikasi  dataset  EEG  Eye  State menjadi  dua kelas, ternyata metode k-NN mempunyai  kinerja terbaik dibanding metode  random forest maupun 1D  CNN  baik  dari  sisi  akurasi,  recall,  presisi,  maupun  F1-Score  dengan  masing-masing  nilai  adalah:  82,30%; 82,30%; 82,36%; dan 82,30%. Metode dengan kinerja paling buruk adalah metode 1D CNN dengan nilai kinerja untuk  akurasi,  recall, presisi, maupun  F1-Score dengan masing-masing  nilai  adalah: 54,85%;  54,85%;  45,90%; dan 38,89%. Kinerja metode k-NN lebih baik dari dua metode lainnya, karena k-NN cocok untuk mengolah dataset yang mempunyai atribut input bertipe data bilangan riil. Pada dataset EEG Eye State dari 14 atribut input bertipe bilangan riil, sehingga dapat dipahami mengapa metode k-NN lebih cocok untuk mengklasifikasi dataset tersebut dibandingkan metode random forest maupun 1D CNN.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan metode pembelajaran mesin sangat penting dalam mengembangkan identifikasi status mata manusia, misalnya untuk pemrosesan pengklasifikasian sinyal EEG untuk mengidentifikasi status mata. Pada penelitian ini metoda  pengklasifikasi  yang  digunakan  adalah  tiga  metode  supervised  learning  tunggal  yaitu:  k-NN,  random forest,  dan  1D  CNN.  Dari  hasil  eksperimen  didapatkan  hasil  bahwa  metode  k-NN  mempunyai  kinerja  terbaik dibanding dua metode lainnya dilihat dari  empat ukuran yang digunakan, di  mana nilai  masing-masing  ukuran tersebut  adalah:  akurasi=82,30%;  recall=82,30%;  presisi=  82,36%;  dan  F1-Score=82,30%.  K-NN  lebih  cocok untuk  mengklasifikasi  EEG  Eye  State  dibanding  dua  metode  lainnya,  karena  semua  atribut  input  dari  dataset mempunyai tipe data bilangan riil. Untuk meningkatkan kinerja dari metode tunggal, pada penelitian mendatang metode yang digunakan dapat berupa metode gabungan dari beberapa metode tunggal atau sering disebut dengan ensemble learning.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  ucapkan  terima  kasih  kepada  para  dosen  dan  mahasiswa  program  studi  D3  Manajemen  Informatika Universitas Logistik dan Bisnis Internasional sehingga penelitian dan artikel ini dapat diselesaikan.

## REFERENCES
[1] W. Mumtaz  et al., “Biomedical Signal Processing and Control Electroencephalogram ( EEG )  -based computer-aided technique to diagnose major depressive disorder ( MDD ) ଝ ,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 31, no. 2017, pp. 108–115, 2020, doi: 10.1016/j.bspc.2016.07.006.
[2] A. Rafiei, R. Zahedifar, and C. Sitaula, “Automated Detection of Major Depressive Disorder With EEG Signals : A Time Series  Classification  Using  Deep  Learning,”  IEEE  Access,  vol.  10,  no.  July,  pp.  73804–73817,  2022,  doi: 10.1109/ACCESS.2022.3190502.
[3] N.  O.  R.  Safira  et  al.,  “Improving  Outcome  Prediction  for  Traumatic  Brain  Injury  From  Imbalanced  Datasets  Using RUSBoosted Trees on Electroencephalography Spectral Power,” IEEE Access, vol. 9, pp. 121608–121631, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3109780.
[4] D. Mahmood, H. Nisar, V. V. Yap, and C. Tsai, “The Effect of Music Listening on EEG Functional Connectivity of Brain : A Short-Duration and Long-Duration Study,” Mathematics, vol. 10, 2022.
[5] C. Cooney, A. Korik, and D. Coyle, “Evaluation of Hyperparameter Optimization in,” Sensors, vol. 20, 2020.
[6] F. Laport, P. M. Castro, A. Dapena, F. J. Vazquez-araujo, and D. Iglesia, “Study of Machine Learning Techniques for
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% Akurasi Recall Presisi F1-Score
Perbandingan Kinerja antar Metode
k-NN Random Forest 1D CNN

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 669 − 675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2998
EEG Eye State Detection †,” Proceedings, vol. 54, no. 53, pp. 53–55, 2020, doi: 10.3390/proceedings2020054053.
[7] J. Zhou, G. Wang, J. Liu, and D. Wu, “Automatic Sleep Stage Classification With Single Channel EEG Signal Based on Two-Layer Stacked Ensemble Model,” pp. 57283–57297, 2020.
[8] N. Ahmadi et al., “Eye State Identification Utilizing EEG Signals : A Combined Method Using Self-Organizing Map and Deep Belief Network,” vol. 2022, 2022.
[9] H. Dose, J. S. Muller, H. K. Iversen, and S. Puthusserypady, “An End-to-end Deep Learning Approach to MI-EEG Signal Classification for BCIs,” Expert Syst. Appl., 2018, doi: 10.1016/j.eswa.2018.08.031.
[10]  E. Santamaría-vázquez, V. Martínez-cagigal, and S. Pérez-velasco, “Computer Methods and Programs in Biomedicine Robust  asynchronous  control  of  ERP-Based  brain-Computer  interfaces  using  deep  learning,”  vol.  215,  2022,  doi: 10.1016/j.cmpb.2022.106623.
[11]  S.  Manikandan,  “A  Deep  Learning  approach  for  automatic  classification  of  Cognitive  Task  using  the  scalp Electroencephalogram signals A Deep Learning approach for automatic classification of Cognitive Task using the scalp Electroencephalogram signals,” no. February, 2021.
[12]  Y. R. Tabar and U. Halici, “A novel deep learning approach for classification of EEG motor imagery signals,” J. Neural Eng., p. 16003, doi: 10.1088/1741-2560/14/1/016003.
[13]  I. Kayadibi, G. Emre, G. Uçman, E. Nurgül, and Ö. Süzme, “An Eye State Recognition System Using Transfer Learning : AlexNet ‑ Based Deep Convolutional Neural Network,” Int. J. Comput. Intell. Syst., vol. 2, 2022, doi: 10.1007/s44196- 022-00108-2.
[14]  A.  Naimi,  J.  Deng,  and  S.  Member,  “Fault Detection  and  Isolation of  a  Pressurized Water  Reactor  Based on Neural Network and K-Nearest Neighbor,” IEEE Access, vol. 10, pp. 17113–17121, 2022.
[15]  I. F. Yuliati and P. R. Sihombing, “Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia Implementation of Machine Learning Method in Risk Classification on Low Birth weight in Indonesia,”  Matrik  J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput.,  vol.  20,  no.  2,  pp.  417–426,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v20i2.1174.
[16]  U.  Erdiansyah,  A.  I.  Lubis,  and  K.  Erwansyah,  “Komparasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Random  Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, pp. 208–214, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[17]  S. Kiranyaz, O. Avci, O. Abdeljaber, T. Ince, M. Gabbouj, and D. J. Inman, “1D convolutional neural networks and applications : A survey,” Mech. Syst. Signal Process., vol. 151, p. 107398, 2021, doi: 10.1016/j.ymssp.2020.107398.
[18]  G. Lu, Y. Wang, H. Yang, and J. Zou, “One-dimensional convolutional neural networks for acoustic waste sorting,” J. Clean. Prod., p. 122393, 2020, doi: 10.1016/j.jclepro.2020.122393.
[19]  M. S. T. Putra and Y. Azhar, “Perbandingan Model Logistic Regression dan Artificial Neural Network pada Prediksi Pembatalan Hotel,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 6, no. 1, p. 29, 2021, doi: 10.14421/jiska.2021.61-04.
[20]  Q. H. Nguyen et al., “Influence of Data Splitting on Performance of Machine Learning Models in Prediction of Shear Strength of Soil,” vol. 2021, 2021.
[21]  R. Indransyah et al., “Klasifikasi Sentimen Pergelaran Motogp Di Indonesia Menggunakan Algoritma Correlated Naïve Bayes Clasifier,” pp. 60–66, 2022.
[22]  A. Nabillah, S. Alam, and M. G. Resmi, “Twitter User Sentiment Analysis Of TIX ID Applications Using Support Vector Machine Algorithm,” vol. 3, no. 1, pp. 14–27, 2022.