Sistem Brain-Computer Interface (BCI) Berbasiskan Electroencephalogram (EEG) Untuk Kendali Komputer

Sutjiadi, Raymond and Pattiasina, Timothy John (2018) Sistem Brain-Computer Interface (BCI) Berbasiskan Electroencephalogram (EEG) Untuk Kendali Komputer. Project Report. Penelitian Dosen Pemula (PDP).

[img] Text (Laporan Akhir)
laporan_akhir_RAYMOND_SUTJIADI_S_T__M_Kom.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Penyandang disabilitas motorik adalah mereka yang tidak bisa menggerakan anggotatubuh dikarenakan ketidakmampuan sistem saraf untuk mengirimkan perintah ke otot tubuh karena beberapa sebab. Salah satu contohnya adalah penyandang Amyotrophic LateralSclerosis (ASL), dimana terjadi ketidakmampuan neuron motorik di otak yang menyebabkan unit pengendali dan komunikasi yang menghubungkan sistem saraf dengan otot lurik tidak berfungsi. Efeknya, penderita ASL mengalami kelumpuhan seluruh anggota gerak tubuh. Di sisi lain, interaksi manusia dengan komputer membutuhkan kemampuan untuk menginputkan data menggunakan keyboard dan mouse. Yang mana hal tersebut membutuhkan gerakan jari dan tangan sebagai proses interaksi dengan komputer. Tentunya hal ini sulit atau tidak bisa dilakukan oleh para penyandang disabilitas motorik. Penelitian ini berupaya untuk membuat sistem Brain-Computer Interface (BCI) dengan memanfaatkan gelombang otak yang ditangkap oleh alat bernama Electroencephalogram (EEG). Adapun gelombang otak ini diproses oleh perangkat lunak komputer dengan memanfaatkan metode Steady State Visually Evoked Potential (SSVEP) dan Support Vector Machine (SVM), lalu diterjemahkan menjadi stimulus signal yang lalu dikonversikan menjadi perintah untuk mengontrol komputer. Kontrol komputer yang dimaksud pada penelitian ini adalah menggerakkan kursor ke atas, bawah, kiri, dan kanan. Dari hasil pengujian dengan metode Linear SVM Kernel menggunakan 14-channel EEG dan frequency tolerance 0,5 didapatkan akurasi hasil mencapai 80 persen untuk menterjemahkan gelombang otak menjadi gerakan kursor pada layar komputer secara tepat.

Item Type: Monograph (Project Report)
Uncontrolled Keywords: Brain-Computer Interface, Electroencephalogram, kendali komputer, machine learning, pemrosesan sinyal
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Faculty of Information Technology
Faculty of Information Technology > Informatics Department
Faculty of Information Technology > Information System Department
Depositing User: P3M IKADO
Date Deposited: 11 Nov 2020 07:40
Last Modified: 11 Nov 2020 07:40
URI: http://repository.ikado.ac.id/id/eprint/138

Actions (login required)

View Item View Item