Klasifikasi Emosi Untuk Mengetahui Pengalaman Emosional Melalui Sinyal EEG Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network

Abstract

Emosi seseorang di kontrol oleh bagian otak yang disebut sistem limbik. Sistem limbik adalah sekelompok struktur yang saling berhubungan yang terletak jauh di dalam otak. Salah satu pendekatan yang paling efektif untuk klasifikasi emosi manusia adalah dengan analisis dan interpretasi sinyal EEG. Dalam jurnal ini, penulis akan membangun sistem yang akan mengklasifikasikan pengalaman emosional berdasarkan data gelombang otak EEG. Ikat kepala MUSE EEG komersial digunakan dengan resolusi empat elektroda (TP9, AF7, AF8, TP10). Keadaan emosional positif dan negatif dipicu/dipanggil menggunakan klip film dengan valensi yang berbeda, kemudian data gelombang otak netral juga direkam tanpa rangsangan lain yang terlibat. Penulisan jurnal ini mengeksplorasi mengenai penerapan metode klasifikasi ANN dengan tujuan untuk mengetahui apakah kita bisa mengetahui emosi seseorang menggunakan data gelombang otak. Dengan menguji pengalaman emosi positif dan negatif yang ditangkap otak saat melihat klip film yang berbeda Dari hasil uji coba yang dilakukan menggunakan klasifikasi artificial neural network didapatkan nilai akurasi sebesar 46.73