Analisis Sinyal Eeg Dengan Studi Kasus Pengaruh Respon Pengambilan Keputusan Pembelian Impulsif Dari Sugesti Olvaktori Marketing

Abstract

Abstrak
Seiring dengan pesatnya perkembangan zaman, metode penelitian juga kian
bervariasi, dan terasa semakin mudah untuk menemukan metode yang cocok dengan
penelitian yang hendak direncanakan, dan marketing adalah salah satunya. Neuromarketing
yang merupakan cabang ilmu dari neuroscience, mempelajari respon otak berkaitan dengan
marketing. Pengukuran dari respon sinyal otak manusia dilakukan dengan menggunakan
sinyal electroencephalography (EEG) yang juga dipicu oleh stimulus olfactory. Stimulus
diberikan kepada responden untuk mendapatkan analisis pengaruh stimulus terhadap hasil
pengambilan keputusan responden.
Sinyal EEG melalui tahap filtering pada pre-processing dengan menggunakan filter
band pass butterworth orde 5 dan frekuensi cut-off 13 Hz – 30 Hz. Untuk mendapatkan
karakteristik fitur sinyal, ekstraksi ciri menggunakan metode statistik EEG berupa mean,
energy, entropy, kurtosis dan standar deviasi. Dibentuk dataset untuk klasifikasi dengan
metode support vector machine (SVM) sehingga didapatkan kombinasi entropy, energy,
kurtosis dan standar deviasi dengan akurasi sebesar 0,62 sebagai parameter analisis pola
sinyal responden. Serta pengenalan pola sinyal dengan menggunakan metode irisan nilai fitur
sehingga didapatkan akurasi pengenalan pola sinyal terbaik di fitur entropy dengan akurasi
sebesar 0,63.
Kata kunci: neuromarketing, pengambilan keputusan, EEG, olfactory.
Abstract
Along with the rapid development of the times, research methods are also increasingly
varied, and it feels increasingly easy to find methods that match the research to be planned,
and marketing is one of them. Neuromarketing which is an offshoot of neuroscience, studies
brain responses related to marketing. Measurements of the human brain's signal response
were made using electroencephalography (EEG) signals that were also triggered by olfactory
stimulus. Stimulus is given to respondents to get an analysis of the influence of stimulus on the
results of respondents' decision making.
The EEG signal then passes through the filtering stage in pre-processing using
butterworth pass band filter order 5 and cut-off frequency of 13 Hz – 30 Hz. To obtain signal
feature characteristics, extraction of characteristics using statistical methods of EEG in the
form of mean, energy, entropy, kurtosis and deviation standards. Formed dataset for
classification with vector machine support method (SVM) so that obtained a combination of
entropy, energy, kurtosis and deviation standard with accuracy of 0.62 as a parameter of
analysis of respondents' signal patterns. As well as signal pattern recognition using the feature
value slice method so that the best signal pattern recognition accuracy is obtained in the
entropy feature with an accuracy of 0.63.
Keywords: neuromarketing, decision making, EEG, olfactory