RANCANG BANGUN SMARTHOME MENGGUNAKAN HEADSET MINDWAVE PENDETEKSI SINYAL OTAK SECARA REAL TIME BERBASIS PYTHON DAN MIKROKONTROLER ARDUINO

Authors

  • Dyah Anggraeni Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung, Bolabot Techno Robotic Institute, CV. Sanjaya Star Group, Bandung,
  • Mada Sanjaya Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung, INDONESIA Bolabot Techno Robotic Institute, CV. Sanjaya Star Group, Bandung, INDONESIA.
  • Muhammad Yusuf S. N. Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung, Bolabot Techno Robotic Institute, CV. Sanjaya Star Group, Bandung,

Abstract

Electroencephalography (EEG) merupakan sistem yang dapat mendeteksi sinyal biologi dari aktivitas otak. Dalam studi ini, kami menggunakan headset Mindwave yang dapat digunakan untuk mendeteksi sinyal EEG. Dari hasil akuisisi data sinyal otak sampel diperoleh data sinyal untuk keadaan membuka dan menutupnya mata. Kemudian dibuat algoritma program menggunakan software Python untuk menampilkan dan mengolah sinyal otak yang teridentifikasi menjadi perintah untuk mengontrol lampu pada smarthome berbasis Arduino. Dari hasil studi, lampu pada smarthome akan bekerja nyala ataupun mati sesuai dengan aktivitas otak secara real time berdasarkan data analog (ADC) yang terukur. Semua proses komunikasi data dalam sistem ini menggunakan sistem serial yang dikirimkan menggunakan Bluetooth.

References

Alfis, “Gelombang Gamma, Beta, Alpha, Tetha, dan Delta dalam Otakâ€, 2011, [Online], Available: https://alifis.wordpress.com/2011/06/02/gelombang-gamma-beta-alpha-tetha-dan-delta-dalam-otak/, [Diakses 13 November 2015].

E. H. Jones, D.M. Amodio, “Electroencephalographic Methods In Psychologyâ€, American Psychological Association, USA, 2011.

R.S. Lewis, N.Y. Weekes, T.H. Wang, “The effect of a naturalistic stressor on frontal EEG asymmetry, stress, and healthâ€, Elsevier, Biological Psychology, Vol. 75, pp: 239–247, 2007.

C.K. A. Lim, W.C. Chia, “Analysis of Single-Electrode EEG Rhythms Using MATLAB to Elicit Correlation with Cognitive Stress â€, International Journal of Computer Theory and Engineering, Vol. 7, No. 2, 2014.

H.A. Henderson, N.A. Fox, K.H. Rubin, “Temperamental contributions to social behavior: The moderating roles of frontal EEG asymmetry and genderâ€, American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, Vol. 40, pp: 68-74, 2000.

W. SaÅ‚abun, “Processing and spectral analysis of the raw EEG signal from the MindWaveâ€, West Pomeranian University of Technology, Szczecin, 2014.

K.R. Christopher, A. Kapur, D.A. Carnegie, G.M. Grimshaw, “A History of Emerging Paradigms in EEG for Musicâ€, Proceedings ICMC|SMC|, 2014.

C.Y. Pang, M. Nadal, J.S. Müller-Paul, R. Rosenberg, C. Klein, “Electrophysiological correlates of looking at paintings and its association with art expertiseâ€, Elseiver, Biological Psychology, Vol. 93, pp: 246– 254, 2013.

H.S. Anupama, N. K. Cauvery, G.M. Lingaraju, “Brain Controlled Wheelchair For Disabledâ€, International Journal of Computer Science Engineering

and Information Technology Research (IJCSEITR). Vol. 4, No. 2, pp 157-166, 2014.

B.J.A. Rani, A. Umamakeswari, “Electroencephalogram-based Brain Controlled Robotic Wheelchairâ€, Indian Journal of Science and Technology, Vol. 8(S9), pp: 188–197, 2015.

D. Salvekar, A. Nair, D. Bright, S.A. Bhisikar, “Mind Controlled Robotic Armâ€, IOSR Journal of Electronics and Communication Engineering (IOSR-JECE), pp: 36-44, 2015.

J. O'Connor, “Real-time Control of a Robot Arm Using an Inexpensive System for Electroencephalography Aided by Artificial Intelligenceâ€, Computer Science Honors Papers, 2013.

Y.B. Olam, F. D. Setiaji , D. Susilo, “Implementasi Headset NeuroSky MindWave Mobile untuk Mengendalikan Robot Beroda secara Nirkabelâ€, Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika, Vol. 13, No. 2, pp: 173 – 183, 2014.

K. Yendrapalli, S. S. N. P. K. Tammana, “The Brain Signal Detection for Controlling the Robotâ€, International Journal of Scientific Engineering and Technology, Vol. 3, No. 10, pp: 1280-1283, 2014.

S. Ramesh, K. Harikrishna, J.K. Chaitanya, “Brainwave Controlled Robot Using Bluetoothâ€, International Journal of Advanced Research in Electronics and Instrumentation Engineering, Vol. 3, No. 8, 2014.

J. Clutton-Brock, “Eletroencephalographyâ€, University of Bristol, England, 1961.

M. Sanjaya W.S., “Membuat Robot Arduino bersama Profesor Bolabot Menggunakan Interface Pythonâ€, Bolabot, Indonesia, 2015.

M. A. Yousef, M. E. E. Mohamed, “Brain Computer Interface Systemâ€, Universita Telematica Internazionale Uninettuno, 2011.

N. Hafiluddin, “Brain Computing : Penggunaan Gelombang Otak dalam Teknologi Komputasiâ€, Sekolah Tinggi Akuntansi Negara, Indonesia, 2013.

J. Alexis, “Developing a Home-Based Functional Application for an EEG-based Brain Computer Interfaceâ€, University Of Southern Queensland, 2011.

J. Legaspi, J. Rombola, A. Thibault, “Implementinga Low Noise, Low Power Portable EEG Sensor Systemâ€, Worcester Polytechnic Institute, 2013.

Neurosky, “Mindwave and Arduinoâ€, United State, 2011.

Neurosky, “Mindwave User Guideâ€, United State, 2011.

Published

2016-10-11

Issue

Section

Articles