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