Deteksi Intensi Pergerakan Jari Menggunakan Metode Power Spectral Density dengan Stimulus Visual

Reza Darmakusuma, Ary S. Prihatmanto, Adi Indrayanto, Tati L. Mengko

Abstract


This research explores a detection of finger’s movement using Burg’s Power Spectral Density (PSD) as features vector. EEG signal is recorded using sampling frequency of 1000 Hz. Analysis of the signal is conducted by dividing signal into three segments; 1000 ms, 500 ms and 250 ms. Common Average Reference (CAR) and Support Vector Machine (SVM) are used in features extraction and pattern recognition. The result shows that the system can classify the finger’s movement with accuracy of about ±65,37% in 1000 ms of signal length.

Pada penelitian ini dilakukan pendeteksian pergerakan jari menggunakan fitur Power Spectral Density (PSD) Burg. Sinyal EEG direkam dengan frekuensi sampling 1000 Hz. Analisis dilakukan dengan membagi sinyal menjadi tiga segmen; 1000 ms, 500 ms dan 250 ms. Common Average Reference (CAR) dan Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk ekstraksi fitur dan pengenalan pola. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat melakukan deteksi pergerakan jari dengan akurasi ±65,37% dengan panjang sampel 1000 ms.


Full Text:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.22146/jnteti.v4i2.152

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI)

JNTETI (Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi)

Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada
Jl. Grafika No 2. Kampus UGM Yogyakarta 55281
+62 274 552305
jnteti@ugm.ac.id