Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.012
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) International Journal of Reconfigurable and Embedded Systems (IJRES) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal INKOM TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) JOIV : International Journal on Informatics Visualization JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Building of Informatics, Technology and Science Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal Abdi Insani Madani : Indonesian Journal of Civil Society JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi eProceedings of Applied Science eProceedings of Engineering Community Service Seminar and Community Engagement (COSECANT) Abdibaraya: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Rekayasa elektrika Jurnal INFOTEL Journal of Applied Engineering and Social Science
Sugondo Hadiyoso
Universitas Telkom
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 159 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 159 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Perancangan Dan Implementasi Regulator Oksigenotomatis Berdasarkan Tingkat Pernapasan Nursanto Nursanto; Achmad Rizal; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Nursanto1, Achmad Rizal, ST., MT2, Sugondo Hadiyoso, ST., MT3 1,2,3Prodi S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Telkom 1 nursanto25@gmail.com, 2achmadrizal@telkomuniversity.ac.id, 3sugondo.hadiyoso@gmail.ac.idKecepatan dan ketepatan dalam pengambilan tindakan merupakan hal penting dalam penanganan pasien. Semakin cepat dan tepat dalam penanganan pasien akan mengurangi dampak negatif yang muncul dari penyakit yang dialami pasien. Namun dalam prakteknya pengambilan untuk dapat melakukan tindakan penanganan pasien dengan cepat dipengaruhi oleh banyak faktor. Salah satu faktor yang berpengaruh adalah alat yang digunakan untuk menangani pasien. Alat medis yang mendapatkan perhatian disini adalah alat bantu pernapasan. Alat bantu pernapasan yang dimaksut adalah seperangkat tabung oksigen dengan regulator oksigen yang digunakan untuk mengatur pengeluaran oksigen. Volume oksigen yang keluar diatur berdasarkan kondisi pernapasan pasien atau sering disebut respiratory rate. Standart respiratory rate manusia normal adalah 17-20 pernapasan per menit. Jika diluar range tersebut kemungkinan ada gangguan pernapasan sehingga diperlukan bantuan oksigen untuk melancarkan pernapasan. Keluaran dari sistem ini telah dapat dibuat regulator oksigen otomatis yang dapat menampilkan tingkat pernapasan pada LCD dan mampu mengendalikan pengeluaran oksigen. Akurasi yang dicapai pada sistem ini dalam perhitungan tingkat pernapasan adalah 92,73 %. Kata kunci : respiratory rate, regulator oksigen.
Perancangan Software Deteksi Kelainan Jantung Premature Atrial Contractions (pacs) Menggunakan Rr Interval Pada Smartphone Berbasis Android Ivany Sesa Rehadi; Sugondo Hadiyoso; Ledya Novamizanti
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Kurangnya kesadaran tentang kesehatan jantung, tingkat stress yang tinggi, gaya hidup yang kurang sehat dan sering mengkosumsi makanan junk food dapat mengakibatkan berbagai ganguan kesehatan pada jantung. Salah satunya adalah gangguan jantung Aritmia Premature Atrial Contractions (PACs). PACs merupakan suatu kejadian kontraksi yang muncul lebih awal dan berasal dari sumber picu jantung (facemaker) SA Node yang diawali denga kemunculan gelombang P dan diikuti gelombang QRS kompleks dan gelombang T. Pendeteksi dini pada gangguan jantung PACs ini dengan menggunakan EKG. EKG merupakan aktivitas kelistrikan yang menghasilkan gelombang yaitu berupa gelombang P, kompleks QRS dan gelombang T. Pada penelitian sebelumnya,telah dibuat deteksi PACs dengan metode yang sama namun penelitian tersebut masih berupa data, dan dalam penelitian ini akan diaplikasikan menggunakan software dengan bahasa pemograman Java yang terpasang pada smartphone berbasis Android. Pada tugas akhir ini telah dibuat software untuk mendeteksi penyakit kelainan jantung PACs mengunakan RR interval, dan algoritma QRS Detection Pan and Tompkins. Dengan merancang software deteksi PACs pada smartphone berbasis andorid ini, dapat memudahkan untuk deteksi dini penyakit kelainan jantung tersebut. Software dapat membaca kelaian jantung PACs. Kata kunci : kelainan jantung, PAC, deteksi jantung, Aritmia PAC, Software Android
Desain Dan Implementasi Server Sebagai Kontrol Jarak Jauh Pada Transportasi Mobil Kampus Hengky Yudha Bintara; Agus Virgono; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Server merupakan komputer yang melayani, membatasi, dan mengotrol akses terhadap client dan sumber daya pada suatu jaringan komputer. Suatu server pasti memiliki fungsi khusus sesuai dengan jenis server yang dibuat. Fungsi utama server yaitu dapat memenuhi permintaan dari client dan menyediakan layanan tambahan agar memudahkan client dalam berkomunikasi. Server komunikasi real time adalah server yang menyediakan layanan agar client dapat berkomunikasi secara real time dengan client yang lain. Tujuan utama dari server ini adalah user dapat bertukar data pada saat itu juga. Didalam tugas akhir ini dibuat desain dan realisasi dari server komunikasi real time sebagai kontrol jarak jauh pada sistem transportasi mobil kampus. Sistem yang dibuat adalah server berkomunikasi dengan 2 mobil robot dan 2 buat aplikasi bantuan yang ada pada terminal. Terminal disini merupakan tempat untuk pemberhentian mobil robot dan terdapat aplikasi yang digunakan untuk menjalankan mobil dan untuk memanggil mobil jika di diterminal tersebut tidak ada mobil robot. Media transmisi yang digunakan dalam sistem komunikasi ini menggunakan wireless. Access Point digunakan sebagai jaringan lokal saja jadi tidak ada bandwidth dalam sistem ini. Didalam server terdapat fuzzy yang digunakan untuk mengolah data yang diterima dari mobil robot. Delay yang dapat ditoleransi dalam proses terima dan kirim data setelah proses fuzzy adalah < 70 ms. Namun rata-rata delay pada saat pengujian adalah 28-32 ms. Dalam hal ini delay sangat berpengaruh pada sistem dikarenakan apabila delay ≥ 70 ms maka informasi data yang dikirim ke mobil robot akan terlambat dan mengakibatkan tabrakan antara 2 mobil robot tersebut. Kata Kunci : Server, Wireless, Delay, Real Time
Pengenalan Individu Berdasarkan Gait Menggunakan Sensor Accelerometer Anggit Syorgaffi; Achmad Rizal; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Setiap individu memiliki keunikan tersendiri dalam cara berjalan atau gait. Karena itu gait dapat digunakan untuk mengenali seorang individu. Sehingga gait dapat diimplementasikan sebagai biometrik. Accelerometer adalah sensor untuk mengukur dan mendeteksi getaran, ataupun untuk mengukur percepatan, yang juga bergantung pada arah atau orientasi. Sensor accelerometer sudah digunakan secara luas dikehidupan sehari- hari, terutama pada smartphone. Sehingga dimungkinkan untuk mengukur pergerakan individu saat berjalan menggunakan sensor accelerometer yang tertanam pada smartphone. Penelitian ini dilakukan pengenalan individu berdasarkan gait dengan menfaatkan sensor accelerometer yang tertanam pada smartphone. Untuk pengolahan data atau melakukan analisis pengenalan mengimplementasikan metode Mel-Frequency Cepstral Coefficient dan Hidden Markov Model. Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficient digunakan untuk melakuakan ekstraksi ciri. Sedangkan metode Hidden Markov Model digunakan untuk melakukan klasifikasi. Sinyal gait sendiri terdiri dari empat sinyal yaitu sinyal sumbu x, y, z, dan magnitude (m). Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi paling tinggi mencapai 96%, pada model jumlah states 2, jumlah MFCC 30, dan ukuran codebook sebesar 8. Kombinasi antar sinyal x-y-z-m menghasilkan tingkat akurasi yang paling tinggi. Secara keseluruhan tingkat akurasi sistem mencapai 96%. Kata kunci : Gait, Accelerometer, Hidden Markov Model, MFCC
Sistem Vital Sign Monitoring Secara Multipoint Menggunakan Wireless Sensor Network Zigbee Ilham Edwian Berliandhy; Achmad Rizal; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemantauan vital sign tubuh pasien dapat digunakan untuk menentukan tindakan penanganan yang tepat pada pasien. Pemantauan vital sign tubuh seorang pasien dilakukan dengan menggunakan perangkat sensor yang terhubung dengan perangkat pemantauan yang berada di kamar pasien. Diperlukan pengawasan dari pihak medis untuk melakukan pengecekan rutin pada kamar pasien untuk mengecek kondisi pasien. Sehingga apabila terdapat pasien yang memerlukan pemantauan berkelanjutan maupun berkala akan membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu perangkat deteksi dan pemantauan vital sign pasien jarak jauh yang dapat memberikan informasi secara real time agar dapat bertindak lebih cepat dan tepat. Dalam tugas akhir ini peneliti membuat sebuah prototype implementasi sistem vital sign monitoring secara multipoint menggunakan wireless sensor network untuk pemantauan vital sign tubuh pasien. Sistem ini menggunakan sebuah perangkat vital sign monitoring untuk mengambil data vital sign tubuh pasien yang kemudian data tersebut dikirimkan oleh node coordinator ke node end device untuk ditampilkan pada layar komputer. Alat pendeteksi akan terhubung dengan dua alat pemantauan menggunakan ZigBee. Hasil penelitian ini menunjukkan sistem vital sign monitoring secara multipoint menggunakan wireless sensor network ZigBee yang dibuat dapat mempermudah proses vital sign monitoring tubuh pasien dari jarak jauh menggunakan PC secara nirkabel dengan rata-rata error untuk pengukuran suhu 0,085%, rata-rata error untuk pengukuran tekanan jantung 60,946%, dan rata-rata error untuk mengukur denyut nadi 0,986%. Error disebabkan oleh besar data yang dikirimkan oleh sensor melebihi kemampuan komunikasi ZigBee. Kata kunci : vital sign monitoring, multipoint, wireless sensor network, ZigBee
Analisis Perbandingan Sinyal Alpha Dan Beta Eeg Empat Kanal Terhadap Efek Yang Ditimbulkan Pada Seseorang Saat Diberi Stimulus Berupa Potongan Film Horror Irsyad Abdul Basit; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Film horor merupakan film yang dirancang untuk menciptakan atau memberikan situasi dan keadaan yang menakutkan, mengejutkan, menyeramkan dan teror untuk para penikmatnya. Hal ini memberikan rangsangan tersendiri terhadap otak karena adanya fluktuasi ion pada neuron otak yang dapat terbaca oleh alat electroencephalograph (EEG). Berdasarkan rentang frekuensinya sinyal otak dibagi menjadi 5 jenis pola sinyal otak yaitu alpha, beta, theta, delta, dan gamma dengan frekuensi berbeda-beda dan dimana masing-masing sinyal menandakan kondisi yang berbeda-beda. Pada penelitian kali ini metode Principal Component Analysis (PCA) sebagai ekstraksi ciri dan metode klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan masukan berupa data sinyal EEG. Pemilihan metode tersebut ditujukan untuk membagi data sinyal menjadi beberapa komponen berdasarkan frekuensinya dan mengklasifikasikan gelombang otak tersebut untuk memperoleh keluaran berupa kondisi emosional seseorang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan pola sinyal alpha dan beta pada seseorang pada saat diberi stimulus berupa potongan film horor serta didukung dengan sinkronnya detak jantung, ekspresi wajah atau tingkah laku. Pada penelitian ini hasil perbandingan sinyal beta yang cenderung muncul berada dikanal AF7 dan AF8, sedangkan untuk sinyal alpha yang cenderung muncul berada pada kanal TP9 dan TP10. Akurasi terbaik dari penelitian dengan 2 skenario mencapai 77,7% untuk sinyal alpha dan 77,7% untuk sinyal beta. Kata kunci: EEG, alpha beta, Principal Component Analysis, KNN Abstract Horror Movie is a movie that is made to create or giving some reaal life situation and condition such as fear, shock, scare and terror to its audiences. This makes it’s own stimulus to the brain caused by the ion fluctuation in brain neurons that can be read by electroencephalograph (EEG) tool. Based on the range of frequency signals the brain is divided into has 5 types of signal patterns, those are alpha, beta, theta, delta and gamma with each has 5 characteristics of frequency and each represents different human condition. In this research Principal Component Analysis (PCA) method is used as feature extraction and K-Nearest Neighbor (K-NN) classification method is used with the data input from EEG signals. Those method are selected as the function of splitting the data signals to some components based on the frequency and classifying the brain waves itself to obtain the output in the form of human emotional condition. The purpose of this research is to understand the comparison of alpha and beta signal while given a stimulus of horror movie scene, supported by synchronizing heart beat, face expression and habitual act. The result of comparison in this research is that beta signal is more liable in AF7 and AF8 channels, and alpha signals are more liable in TP9 and TP10 channels. The best accuracy of this research with 2 scenario is 77,7% in alpha signal and 77,7% in beta signal. Keywords: EEG, alpha, beta, Principal Component Analysis, KNN
Perancangan Dan Implementasi Sistem Pengendalian Lampu Rumah Berbasis Android Menggunakan Raspberry-pi Adnan Azhary; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada saat ini pertumbuhan teknologi sangat berkembang pesat dalam berbagai bidang, Salah satunya smart house. Banyak sekali teknologi yang dikembangkan dalam bidang ini, hal ini demi menambah kenyamanan dan keefisienan waktu dalam pengerjaan sesuatu. Salah satunya pengembangan sistem kendali lampu rumah, di antaranya menggunakan remote. Akan tetapi, teknologi tersebut sangat boros karena mengharuskan 1 lampu 1 remote. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang digunakan untuk memudahkan pemilik rumah untuk dapat menghidupkan lampu dan mematikan lampu. Hal ini berguna untuk mengurangi biaya tagihan pembayaran listrik, dan menghemat sumber daya alam terbatas. Hasil dari penelitian ini, adalah dari 5 smartphone dengan masing masing 100 kali percobaan di dapat hasil 100% mengikuti perintah, akan tetapi masih menghasilkan delay rata rata terbesar 0.957s. Delay ini di dapat setelah penggantian IC menjadi optocoupler, yang merupakan IC terbaik yang di dapat dari pengujian. Artinya aplikasi ini memenuhi harapan penulis dan berhasi menjalankan fungsinya dengan baik. Kata kunci : Android, Raspberry-PI, Kontrol Lampu
Analisis Perbandingan Pola Sinyal Delta Dan Theta Eeg 5 Channel Terhadap Efek Yang Ditimbulkan Pada Seseorang Saat Diberikan Stimulus Berupa Potongan Film Horor Ana Durrotul Isma; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Saat menonton film horor, tubuh memberikan respon berupa rasa takut. Rasa takut tersebut dapat mengakibatkan naik turunnya aktivitas otak yang menghasilkan sinyal otak dengan karakteristik tertentu. Aktivitas saat menghasilkan sinyal otak tersebut dapat terekam dengan menggunakan alat Electroencephalogram. Berdasarkan rentang frekuensinya, sinyal otak dibagi menjadi 5 yaitu delta, theta, alpha, beta, dan gamma. Pada jurnal ini dirancang sebuah sistem untuk membandingkan pola sinyal kondisi normal, mulai takut, dan sangat takut berdasarkan pola sinyal delta dan theta ketika seseorang diberikan stimulus berupa potongan film horor serta mengklasifikasi kondisi. Ekstraksi ciri yang digunakan yaitu Discrete Wavelet Transform (DWT) dan klasifikasi yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil perbandingan pola sinyal kondisi normal dan takut menunjukkan bahwa untuk sinyal delta pada kedua kondisi tersebut memiliki frekuensi kerja yang sama pada semua kanal, sedangkan untuk sinyal theta pada kedua kondisi tersebut memiliki frekuensi kerja yang berbeda dan perbedaan terbesar berada pada kanal PZ. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tertinggi sinyal delta berada pada kanal AF3 dan PZ dengan akurasi sebesar 61.11% dan sinyal theta berada pada kanal T7 dan PZ dengan akurasi sebesar 55.56%. Kata kunci: EEG, DWT, K-NN, film horor Abstract While watching horror movie, human body gives a response in a form of fear. Fear itself can conduce a fluctuation in brain activity and results a certain signal characteristic. The activity of brain waves can be recorded by Electroencephalogram. Based on the signal’s frequency, brain signals can be classified into 5, those are delta, theta, alpha, beta and gamma. In this journal, it is designed a system to compare and classify a different patterns of signals in condition of normal, getting scared, and really scared based on delta and theta signals of someone when given a stimulus of a horror movie scene. The feature extraction that is used in this research is Discrete Wavelet Transform (DWT) and using K-Nearest Neighbor (K-NN) as the classification method. The result from signal pattern comparison shows that on delta signal the frequencies strat working at the same frequency on every channels, on theta signal the frequencies start working at the different frequency and the highest difference is on PZ channel. The testing results show that the highest delta signal accuracy is one the AF3 and PZ channels with an accuracy of 61.11% and the theta signal is on the T7 and PZ channels with an accuracy of 55.56%. Keyword: EEG, DWT, K-NN, horror movie
Analysis Sinyal Alpha Dan Beta Eeg Brainwave Terhadap Perbandingan Konsentrasi Seseorang Pada Kondisi Mendengarkan Musik Dan Merokok Yoza Radyaputra; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Konsentrasi merupakan kemampuan memusatkan perhatian setiap individu orang pada suatu objek kegiatan tertentu. Setiap individu manusia memiliki tahap tingkatan konsentrasi yang berbeda–beda sesuai dengan beberapa faktornya, oleh sebab itu dibutuhkan pemicu rangsangan dari luar untuk meningkatkan serta memaksimalkan tingkat konsentrasi otak di kondisi seperti mendengarkan musik klasik dan merokok. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah Principal Component Analysis (PCA) sebagai metode Ekstraksi ciri dengan mengekstraksi sinyal terhadap gelombang alpha dan beta untuk mendapatlan suatu ciri yang dibutuhkan pada tahap selanjutnya dalam menjalankan proses klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Pada penelitian ini digunakan jumlah sebanyak 18 data dengan pembagian 9 sebagai data latih dan 9 sebagai data uji untuk 2 stimulus berbeda. Hasil dari tingkat akurasi menunjukan bahwa berdasarkan pengujian pada pemberian stimulus mendengarkan musik terdapat pada kanal TP9 yang merupakan kanal terbaik mencapai angka sebesar 77.78% untuk sinyal alfa dan 88.89% untuk sinyal beta, sedangkan pengujian pada pemberian stimulus merokok terdapat pada kanal AF7 yang merupakan kanal terbaik mencapai angka sebesar 88.89% untuk sinyal alfa dan 77.78% untuk sinyal beta Kata Kunci: Elektroensephalogram, Principal Component Analysis , K-Nearest Neighbor, Gelombang Alpha, Gelombang Beta. Abstract Concentration is the ability to focus on a specific object. Every people have a different concentration level based on some factors. Therefore, a stimulus is needed to maximize the concentration in a form of condition. Such as listening to classic music and smoking cigarettes. The method that is used in this research is Principal Component Analysis (PCA) as the feature extraction by extracting the signal to alpha and beta waves to obtain a feature which is needed on the next step. Which is classification step using K-Nearest Neighbor (K-NN). This research’s used amount of 18 data with 9 training data and 9 testing data for both 2 different stimulus . The accuracy result is shown based on testing with TP9 channel while listening music is 77.78% for alpha signal and 88.89% for beta signal, then based on testing with AF7 channel while inhaling cigarettes is 88.89% for alpha signal and 77.78 for beta signal. Keywords: EEG, alpha, beta, Principal Component Analysis, KNN
Analisis Perbandingan Pola Sinyal Theta Dan Delta Eeg 4 Kanal Terhadap Efek Yang Ditimbulkan Pada Seseorang Saat Diberi Stimulus Berupa Potongan Film Horror Milan Adila Amalia; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Ketika seseorang menonton film horor, maka efek yang ditimbulkan yaitu suatu ketakutan yang mengakibatkan naik atau turunnya aktivitas otak serta menghasilkan sinyal otak dengan karakteristik tertentu. Aktivitas yang terjadi di dalam otak dapat direkam oleh EEG atau Electroencephalograph. Manusia memiliki 5 jenis sinyal otak yaitu alpha, beta, theta, delta, dan gamma. Tujuan dari tugas akhir ini yaitu untuk mengetahui bentuk gelombang sinyal otak manusia dari sinyal theta yang memiliki rentang frekuensi (4-8)Hz dan sinyal delta yang memiliki rentang frekuensi (0,5-4)Hz. Serta, untuk melihat adanya sinkronisasi antara sinyal otak, detak jantung, dan ekspresi seseorang saat melihat adegan horor. Dalam tugas akhir ini, digunakan satu metode ektraksi ciri dan satu pengklasifikasian yaitu Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (K-NN). PCA yaitu ekstraksi ciri yang digunakan untuk menyederhanakan suatu data, dengan cara mentranformasi linier. Dan K-NN digunakan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran data latih yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Hasil pengujian menunjukan perbandingan sinyal theta yang dominan muncul berada pada kanal AF7 dan AF8. Sedangkan untuk sinyal delta yang dominan muncul terdapat pada kanal TP9 dan TP10. Sedangkan nilai akurasi tertinggi yang didapat yaitu berada pada kanal AF7 dan AF8. Pada kanal AF7 nilai akurasi untuk sinyal delta sebesar 50% dan sinyal theta sebesar 55,56%, sedangkan pada kanal AF8 nilai akurasi untuk sinyal delta sebesar 55,56% dan sinyal theta sebesar 50%. Kata kunci : Film horror, EEG, PCA, K-NN, theta, delta, detak jantung Abstract When someone is watching a horror movie, then the effect brought about a fear that resulted in the rise or fall of brain activity and generate signals the brain with particular characteristics. Activities that occur in the brain can be recorded by EEG or an Electroencephalograph. Humans have 5 kinds of brain signals i.e. alpha, beta, theta, delta, and gamma. The purpose of this final task, namely to know human brain signal waveform of the signal has a frequency range that theta (4-8) Hz and signal delta which has a frequency range (0.5-4) Hz. And, to notice any synchronization between signals the brain, heart rate, and expression of someone when you see a scene of horror. In this final task, use one of the methods of classification and characteristics of ektraksi one that is Principal Component Analysis (PCA) and the K-Nearest Neighbor (K-NN). PCA namely extraction of characteristics that are used to simplify the data, by means of a linear transformation. And K-NN is used as a method to perform the classification based on learning object against data-which are closest to the object. The test result showed a comparison signal theta that is dominant to show up on the AF7 and AF8 channels. While for the delta signals dominant to appear on TP9 and TP10 channels. The highest accuracy that is obtained is located on AF7 and AF8 channels. On AF7 channel the accuracy value is obtained in the amount of 50% for delta signal and 55.56% in theta signal. While, on AF8 channel the accuracy value is obtained in the amount of 55.56% for delta signal and 50% in theta signals. Keywords: Horror movie, EEG, PCA, K-NN, theta, delta, heartbeat
Co-Authors A. V. Senthil Kumar A.A. Ketut Agung Cahyawan W Aaron Abel Abi Hakim Amanullah Achmad Rizal Achmad Rizal ADIANGGIALI, ANYELIA Adisaputra, Rangga Adiwijaya, Agustinus Aldian Adjie Gery Ramadhan Adnan Azhary Afandi, Mas Aly Agung Muliawan Ahmad Hilmi Ahmad Muammar Agusti Akhmad Alfaruq Akhmad Alfaruq Alfaruq, Akhmad Alfaruq, Akhmad Aliffansyah, Lingga Alvinas Deva Sih Illahi Ana Durrotul Isma Anatasya Bella Andhita Nurul Khasanah Andri Juli Setiawan Andro Harjanto Anggit Syorgaffi Anggun Fitrian Isnawati ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Arfianto Fahmi Arif Indra Irawan ARIS HARTAMAN Ashshiddiqqi, Muhammad Arhizal Asril Ibrahim Astri Wulandari Ayu Chellsya, Ananda Azahra, Yasmin Azriel Gilbert Samuel Rogito Azzahra, Salwa Bagus Tri Astadi Balova , Fathrurrizqa Bambang Hidayat Bandiyah Sri Aprillia Barus, Exal Deo Jayata Bayu Erviga Yulanda Setiawan Bayuaji Kurniadhani Bimo Rian Tri Nugroho Budhi Irawan Budi Prasetya Budiyawan Naztin Burhanuddin D. Burhanuddin Dirgantoro Cucu Fitri Dadan Nur Ramadan Dadan Nur Ramadhan Dadan Nur Ramadhan Denny Darlis Dewi Rahmaniar, Thalita Dharu Arseno Didin Bramastya Dieny Rofiatul Mardiyah Diliana, Faizza Haya Efri Suhartono Ema ERVIN MASITA DEWI Exal Deo Jayata Barus Ezi Rohmat Fadiaga Omar Michlas Fairuz Azmi FAJRI, SETIO EKA FARDAN FARDAN Farrel Fahrozi Fathrurrizqa Balova FATURRAHMAN, RAIHAN Fauzia Anis Sekar Ningrum Fony Ferliana Widianingrum Gadama, Melsan Gelar Budiman Ghilman Hafizhan Gifari, Rizqi Al Habib, Arrijal Hadjwan, Razel Hannissa Sanggarini Hariyani , Yuli Sun Hasanah Putri Hengky Yudha Bintara Heru Nugroho Hilman Fauzi, Hilman HUMAIRANI, ANNISA Hurianti Vidyaningtyas HW, EVA AISAH Ilham Edwian Berliandhy Ilmi, M. Bahrul Indrarini Dyah Irawati Inung Wijayanto Irsyad Abdul Basit Istikmal Ivany Sesa Rehadi Ivosierra Andrea Larasaty Jannah, Firna Noor Jannah, Sabila Hayyinun Jasmine, Diva Dhila Jauhari, Muhammad I Javani Sekar Larasati Jehan Pratama Herdaning Jondri Jondri Koredianto Usman Kridanto Surendro Kris Sujatmoko Kurnia Ismanto, Rima Ananda Larasaty, Ivosierra Andrea Lata Tripathi, Suman LATIP, ROHAYA Ledya Novamizanti Lurina, Manda Luthfi Muhammad Pahlevi Lutvi Murdiansyah Murdiansyah M. Nur Imam DJ Mahmud Dwi Sulistiyo Manda Lurina Meidatomo , Muhammad Haykal Milan Adila Amalia Mohamad Ramdhani Muh. Kurniawan, A. Muhamad Roihan Muhammad Adnan Muhammad Afif Ridwansyah Muhammad Iqbal Muhammad Iqbal MUHAMMAD JULIAN, MUHAMMAD Nadya Silva Arline Nasution, Muhammad Ilham Kurniawan Nasution, Seri Wahyuni Naufal Juhaidi Jafal Naufal Rizky Pratama Nur Arviah Sofyan Nur Pratama, Yohanes Juan Nur Ramadhani Nursanto Nursanto NURSANTO NURSANTO, NURSANTO Nurwan Reza Fachrurrozi Okki Rahmalisty, Fiona Pahira, Ela Diranda Permana, Andri Satia Prahara, Dzakwan Bahar Prajna Deshanta Ibnugraha Putra, I Gusti Ngurah R. A. Putri Fatoni, Salwa Berliana Putri, Athaliqa Ananda Putri, Silvi Dahlia R. Dhenake Aghni Bunga R. Yunendah Nur Fu’adah Radial Anwar, Radial Radian Sigit Raditiana Patmasari Rahmaniar, Thalita Dewi Rahmat Widadi Ramdani, Ahmad Zaky Ratna Mayasari Reivind P. Persada RENALDI, LUKY RENALDI, LUKY RENDIKA, ANANDA Rendy Munadi Reni Dyah Wahyuningrum Reny Yuliani Arnis Rina Pudji Astuti Riska Aprilina Rita Magdalena Rita Purnamasari Rizal Fachrudin Maulana Rizky Aulia Rahman Robinzon Pakpahan Rogito, Azriel Gilbert Samuel ROHMAT TULLOH Rosmiati, Mia Ruli Pandapotan, Bagas Ryan Bagus Wicaksono Safitri, Ayu Sekar Said, Ziani Sania Marcellina Bryan Sasmi Hidayatul Yulianing Tyas Sa’idah, Sofia Sekar Safitri, Ayu Septiansyah, Rizky SETIAWAN, AWAN WAHYU Sianturi, Kristian Fery Sidqi, Anka Sigit, Radian Siti Sarah Maidin Siti Zahrotul Fajriyah Sofia Naning Hertiana Suci Aulia Sugeng Santoso Sulistyo, Tobias Mikha Surya Putra Agung Saragih Suyatno Suyatno Syifa Nurgaida Yutia Tasya Chairunnisa Tati Latifah Erawati Rajab Teguh Musaharpa Gunawan Thomhert Suprapto Siadari Tita Haryanti Tobing, Goldfried Manuel Lbn Tri Nopiani Damayanti Triadi Triadi Unang Sunarya Untari Novia Wisesty Utami, Ayu Tuty Vany Octaviany Vera Suryani Wahyu Hauzan Rafi Wibowo, Raiyan Adi Wirakusuma, Muhammad P. Yasmin Azahra Yoza Radyaputra Yudha Purwanto Yudiansyah Yudiansyah YULI SUN HARIYANI YUYUN SITI ROHMAH Zahrah, Nasywa Nur Zhillan Al Rashif, Mohammad Zulfikar F.M. Ramli