Akuisisi Dan Klasifikasi Sinyal EEG Untuk Lima Arah Pergerakan Berbasis Labview
DOI:
https://doi.org/10.35143/elementer.v4i2.2406Abstrak
Pada dasarnya otak manusia menghasilkan lima gelombang otak diantaranya gelombang gamma, beta, alpha, tetha, dan delta. Gelombang otak yang dihasilkan berdasarkan tingkat kesadaran dan konsentrasi manusia adalah gelombang beta dan alpha. Pada penelitian kali ini dirancang sebuah software yang mampu mengakuisisi sinyal otak dan mengklasifikasikannya berdasarkan sinyal beta dan alpha untuk lima arah pergerakan yaitu maju, belok kanan, mundur, belok kiri, dan berhenti. Sensor yang digunakan adalah NeuroSky dan aplikasi yang digunakan untuk mengolahnya adalah LabVIEW. Data pembacaan sensor diolah menggunakan LabVIEW dengan fungsi filter dan FFT. Sebelum melakukan klasifikasi dilakukan training dengan menyimpan data-data sinyal otak kedalam Microsoft Excel. Saat melakukan klasifikasi data yang tersimpan dipanggil dan dihitung rata-ratanya, kemudian membandingkan hasil tersebut dengan hasil pembacaan sinyal otak secara real time. Data real time yang paling banyak mendekati data training dijadikan referensi untuk memutuskan pergerakan yang dipikirkan oleh user. Dari hasil pengujian diperoleh kecocokan untuk gerakan maju 100%, belok kanan 83,3%, mundur 93%, belok kiri 100%, dan berhenti 90% dengan training subyek uji, dan gerakan maju 100%, belok kanan 37%, mundur 100%, belok kiri 100%, dan berhenti 100% tanpa training subyek uji
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
a. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
b. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
c. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
