Analisis Keunikan Fitur Cwt Sinyal Eeg Untuk Pembuatan Lima Indikator Pengendalian Kursi Roda BCI

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membuat lima indikator pengendalian kursi roda BCI berdasarkan fitur yang diekstraksi dari sinyal elektroensefalogram (EEG). Sinyal EEG didekomposisi menggunakan metode continuous wavelet transform (CWT). Nilai rata-rata absolut dan standar deviasi dari sinyal yang telah didekomposisi tersebut digunakan sebagai fitur. Fitur hasil ekstraksi kemudian dianalisis keunikannya menggunakan metode Friedman. Untuk mendekati sifat alami fitur sinyal EEG yang nonlinier, metode support vector machine (SVM) dengan kernel radial basis function (RBF) digunakan untuk membuat indikator pengendalian kursi roda BCI berdasarkan fitur sinyal EEG yang paling unik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat mengukur tingkat keunikan fitur CWT sinyal EEG. Dari penelitian penentuan keunikan fitur CWT dapat diperoleh lima indikator pengendalian untuk kursi roda BCI yang didasarkan pada sinyal EEG dari Neurosky MW001. Akan tetapi, akurasi kelima indikator tersebut belum dapat digunakan sebagai indikator kontrol untuk aktuator kursi roda BCI. Hal ini disebabkan oleh tingkat kepercayaan rata-rata indikator tersebut masih di bawah 60%, sedangkan untuk indikator yang berpasangan masih di bawah 70%