Klasifikasi Sinyal Eeg Terhadap Konsentrasi Individu Menggunakan Metode K-nearest Neighboor

Abstract

Secara umum manusia memiliki otak yang sering mengalami perubahan di saat melakukan suatu aktifitas dan ketika tidak melakukan aktifitas apapun, begitu juga disaat kita sebelum dan sesudah meminum air yang kaya akan antioksidan untuk mempengaruhi aktifitas kinerja otak. Dalam hal ini perubahan itu jelas dibuktikan dalam percobaan Test Basic Mathemathic dimana adanya perbedaan saat di berikan stimulus dan sebelum diberikan stimulus airantioksidan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengetahui konsentrasi pada otak manusia dalam mengerjakan Test Basic Mathemathic yang akan di susun bersumber pada suatu frekuensi gelombang alpha dan beta yang berfrekuensi alpha (8-12Hz) dan beta (12-30Hz). Metode pada penelitian ini menggunakan DCT (Discrete Cosine Transform) sebagai metode kompersi atau sebagai ekstrasi ciri tahap selanjutnya yaitu, menjalankan proses klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor(K-NN). Penelitian ini menggunakan alat Headset NeuroSky Mindwave 1 channel. Dan pada penelitian kali ini menggunakan 14 data latih yaitu 7 sebelum dan 7 sesudah dan 6 data uji yaitu 3 sebelum dan 3 sesudah, yang di hasilkan dengan 10 responden. Hasil pada penelitian kali ini dapat menunjukan keluaran sinyal alpha dan sinyal beta yang sudah di filter dengan tiap responden, pengujian akurasi terbaik didapatkan k=1dan DCT=1 dengan nilai akurasi 83%. Kata kunci : Discrete Cosine Transform, K-Nearest Neighbor, Test Basic Mathemathic, Gelombang alpha , Gelombang beta, , Electroencephalogram.