Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Klasifikasi emosi manusia merupakan salah satu topik hangat yang dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang, baik medis maupun militer. Emosi manusia sendiri dapat diklasifikasi dengan berbagai metode, salah satunya adalah Machine Learning (ML). Machine learning merupakan proses pembelajaran computer untuk menyelesaikan task tertentu, dengan menggunakan metode ini hasil yang didapatkan akan lebih akurat dan konstan. Dalam tesis ini akan dikembangkan sistem klasifikasi emosi manusia berdasarkan sinyal EEG dari DEAP yang berbasis ML dengan berbagai studi metode ML, seperti Backpropagation Neural Network (BPNN), k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM) hingga Random Forest (RF). Sistem klasifikasi kemudian akan dikembangkan kembali menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dari penelitian ini didapatkan bahwa nilai recognition rate yang dihasilkan hanya berkisar 50% dengan nilai maksimal 62%. Sistem juga diberikan feature selection layer untuk memaksimalkan recognition rate, namun penambahan ini tidak memberikan hasil yang signifikan. Dengan demikian recognition rate pada sistem klasifikasi menggunakan sinyal EEG sangat bergantung pada pemrosesan sinyal raw.

---

ABSTRACT
The classification of human emotions is a hot topic that can be utilized in various fields, both medical and military. Human emotions themselves can be classified by various methods, one of which is Machine Learning (ML). Machine learning is a process of learning computers to complete certain tasks, using this method the results obtained will be more accurate and constant. In this thesis a human emotion classification system will be developed based on EEG signals from DEAP dataset using various ML method studies, such as Backpropagation Neural Network (BPNN), k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM) to Random Forest (RF). The classification system will be developed again using the Convolutional Neural Network (CNN) method. From this study it was found that the value of the recognition rate produced is only around 50% with a maximum value of 62%. The system is also given a feature selection layer to maximize recognition rate, but this addition does not provide significant results. Thus the recognition rate in the classification system using EEG signals is very dependent on raw signal processing.

Abstrak :
ABSTRAK Isu kesehatan mental merupakan sebuah isu yang sangat berkembang pesat pada masa ini. Remaja dan dewasa muda pada usia 16 hingga 30 tahun adalah korban utama yang menjadi penderita penyakit mentalitas. Isu kesehatan mental merupakan isu yang cukup serius dalam bidang medis dan social. Salah satu penyebab dari penyakit pada mentalitas manusia adalah kurangnya kemawasan diri, yang merupakan salah satu kunci dalam menjaga kestabilan mental pada diri seseorang. Sinyal otak merupakan suatu sinyal yang diduga mampu mendekteksi aktifitas otak manusia, dan dari sinyal tersebut, kita mampu membuat suatu sistem klasifikasi kondisi emosional manusia. Pada penelitian ini, EEG Neurostyle dengan 24 kanal digunakan untuk menangkap sinyal kelistrikan dari otak manusia. Metodenya meliputi reaksi seorang subjek terhadap stimulus berupa audio-visual yang berdurasi kurang lebih 5 menit. Subjek terdiri dari 10 orang manusia berumur 18 hingga 22 tahun, dimana tiap subjek menonton sebuah video pada lingkungan yang sama. Ekspresi mimik wajah akan direkam menggunakan kamera sebagai referensi dan konfirmasi agar sesuai dengan emosi yang dideskripsikan oleh subjek. Fitur emosi berupa RPR kemudian diambil untuk kemudian dimasukan kedalam algoritme classifier. Emosi dibagi berdasarkan 4 jenis yaitu: senang, sedih, takut, dan jijik Menggunakan Supervised Machine Learning, kita dapat menggunakan fitur fitur tersebut untuk klasifikasi. Menggunakan k-NN, didapat akurasi diatas 70% dengan menggunakan 4 kelas.

---

ABSTRACT Mental health issues are growing rapidly in these recent years. Teenagers and young adult on age 16-30 years old are the most common victims. Mental health is a really serious issue concerning emotional health. One of the causes on emotional health issues is a lack of self-awareness, which is the key cornerstone on maintaining emotional-state. Brain signals has proven that it can read human emotion, and from there we can use brain waves to classify human emotional-state. In this research study, EEG Neurostyle of 24 channels is used to obtain brain electrical signals. The method involves the subject reaction to a set of audio-visual stimuli of approximately 5 minutes, the subject consists of 10 subjects aged 18-22, with each person watched the video-clips in the same environment. The expressions of the subjects were recorded separately to ensure their emotion accordance with the source (i.e. sad clips resulting sad emotion). Then its feature were extracted. The feature were used to classify the emotion into 4 classes: happy, sad, scared, and disgust. Using Supervised Machine Learning Method, we can use these features to identify a new sample to predict which class it belongs to. Using k-NN algorithm as classifier, an accuracy greater than 70% is obtained with 4 classes.