Analisis Gelombang Sinyal Alpha Dan Beta Terhadap Tingkatan Konsentrasi Seseorang Yang Melakukan Brain Gym Menggunakan Sinyal Eeg 1 Kanal

Iqbal Eshar Dwi Pourindra, Inung Wijayanto, Yuli Sun Hariyani

Abstract

Abstrak Banyak metode yang diklaim dapat meningkatkan konsentrasi seseorang, salah satunya adalah dengan melakukan gerakan Brain Gym. Brain Gym adalah suatu gerakan yang dirancang untuk membantu fungsi otak yang lebih baik, banyak penelitian yang sudah membuktikan bahwa Brain Gym memang benar meningkatkan kemampuan otak namun studi yang dilakukan sampai saat ini masih bersifat subjektif. Oleh sebab itu dibutuhkan penelitian yang bersifat objektif dan berdata konkrit untuk memastikan gerakan Brain Gym benar dapat meningkatkan konsentrasi. Elektroensephalograph atau sering disingkat EEG adalah alat yang dapat merekam aktivitas elektrik di sepanjang kulit kepala. EEG mengukur fluktuasi tegangan yang dihasilkan oleh arus ion di dalam neuron otak sehingga dapat memberikan data konkrit berupa sinyal atau gelombang yang menunjukan aktivitas kelistrikan di otak yang dapat dianalisis untuk mendukung penelitian tugas akhir ini. Tujuan dari penelitian ini adalah menciptakan sistem yang dapat membuktikan bahwa gerakan Brain Gym memang benar menghasilkan suatu gerakan yang membutuhkan konsentrasi dengan menganalisis gelombang sinyal Alpha dan Beta yang dihasilkan ketika melakukan Brain Gym dengan keadaan tenang berdasarkan analisis pengaruh Brain Gym terhadap otak yang dibaca dan dimonitor menggunakan EEG. Sistem yang dipakai dalam penelitian ini adalah Filter BPF untuk proses filter sinyal Alpha dan Beta, Discrete Wavelet Transform (DWT) dengan tipe DWT haar, daubechies 2 hingga daubechies 10 untuk ekstraksi ciri dan Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel Linear, RBF/Gaussian dan Polynomial untuk metode klasifikasi. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sistem yang mampu mengklasifikasi kelas data uji sinyal keluaran EEG Brain Gym dan tenang dengan akurasi tertinggi 70% menggunakan tipe DWT daubechies 3 dan Kernel SVM Polynomial. Kata Kunci : konsentrasi , Brain Gym , EEG , DWT , SVM Abstract There are lots of method that claimed have great effects on increasing someone is concentration, one of it is doing a Brain Gym. Brain Gym is a movement that designed to help the brain to function better. There are lots of study that prove Brain Gym really works to improve brain’s ability but until now the study still only has quality of subjective study and because of that it needs a study that have a quality of objective study and have a concrete data to see if Brain Gym movements really can improve concentration. Electroensephalograph or often abbreviated as EEG is a device that can record electrical activity along the scalp. EEG measures voltage fluctuations produced by ionic currents in brain neurons so that it can provide concrete data in the form of signals or waves that indicate electrical activity in the brain that can be analyzed to support this research. The purpose of this study is to create a system that can prove that Brain Gym movements really can produce a movement that need some level of concentration by analyzing Alpha and Beta Wave that produced when doing Brain Gym and in relax state based on the impact of Brain Gym to the brain that read and monitored by EEG. The system used in this study are BPF filter for Alpha and Beta signal filtering process, Discrete Wavelet Transform (DWT) with the type of haar and daubechies 2 until daubechies 10 for the feature extraction and Support Vector Machine (SVM) using Linear, RBF/Gaussian and polynomial kernel for the classification. The final result of this research is a system that is able to classify the class of EEG Brain Gym signal test data with the highest accuracy of 70% using DWT daubechies 3 and Kernel SVM Polynomial types. Keywords : concentration , Brain Gym , EEG , DWT , SVM

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0