1 research outputs found
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%