Penelitian ini berfokus pada klasifikasi emosi menggunakan jaringan saraf buatan (Deep Learning) dengan memanfaatkan sinyal elektroensefalografi (EEG). Emosi manusia merupakan aspek penting dalam interaksi manusia-komputer, dan pengklasifikasian emosi secara akurat dapat meningkatkan kemampuan penerapan teknologi dalam berbagai aplikasi. Sampel sinyal EEG yang digunakan pada penelitian ini berasal dari dataset  SEED-V.  Sampel data memiliki 62 kanal elektroda dengan 5 jenis klasifikasi emosi yaitu Sedih, Senang, Netral, Jijik, Takut. Sinyal EEG kemudian diolah dan diurai menjadi 5 jenis band yaitu alpa, beta, teta,  delta, dan gamma. Sinyal terdekomposisi akan diolah untuk mengekstrak fitur menggunakan diferensial entropi yang kemudian ditransformasi menjadi data 2 dimensi. Model CNN digunakan sebagai algoritma klasifikasi untuk mendeteksi pola-pola kompleks dalam sinyal EEG. Dilakukan pengaturan beberapa parameter dari model hingga didapatkan hasil pengujian yang optimal. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan emosi dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Dari hasil evaluasi yang dilakukan model yang dikembangkan memiliki nilai akurasi sebesar 87.5%, tak hanya itu pada penelitian ini menampilkan efek ketidakseimbangan jumlah kelas serta teknik penyeimbangan yang dilakukan.

---

This research focuses on emotion classification using artificial neural networks (CNNs) utilizing electroencephalography (EEG) signals. Human emotions are an important aspect of human-computer interaction, and accurately classifying emotions can improve the applicability of technology in various applications. The EEG signal samples used in this study come from the SEED-V dataset.  The data sample has 62 electrode channels with 5 types of emotion classifications, namely Sad, Happy, Neutral, Disgust, Fear. The EEG signal is then processed and decomposed into 5 types of bands alpha, beta, theta, delta, and gamma. The decomposed signal will be processed to extract features using Differential Entropy and then transformed into 2-dimensional data. CNN model is used as a classification algorithm to detect complex patterns in EEG signals. Tunning is done for several parameters of the model until optimal test results are obtained. The test results show that the CNN model developed is able to classify emotions with a fairly high level of accuracy compared to other classification methods. From the evaluation results, the developed model has an accuracy value of 87.5%, Furthermore, this study shows the effects of class size imbalance and the balancing techniques used.