Sistem Deteksi Kesadaran Berbasis EEG Satu Kanal Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) dengan Fitur Relative Gamma Band Power, Sample Entropy, dan Beta/Theta Ratio - Fauzi, Muhammad Aqil; Widasari, Edita Rosana (Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer, 2026)
Penilaian tingkat kesadaran pasien di unit perawatan intensif (ICU) penting untuk keputusan klinis, namun penilaian berbasis respons perilaku seperti Glasgow Coma Scale (GCS) dan Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R) berpotensi menghasilkan kesalahan diagnosis. Penelitian ini merancang sistem deteksi kesadaran berbasis sinyal EEG satu kanal yang praktis dan hemat biaya menggunakan NeuroSky MindWave Mobile 2 pada posisi elektroda Fp1 dengan laju sampling 512 Hz. Pemrosesan dilakukan di MATLAB melalui antarmuka GUI, meliputi pra-pemrosesan, dekomposisi Discrete Wavelet Transform (DWT), isolasi pita gamma melalui penyaringan 30–45 Hz, serta ekstraksi fitur Relative Gamma Band Power (RGBP), Sample Entropy (SampEn) pita gamma, dan Beta/Theta Ratio (BTR). Klasifikasi kondisi sadar dan tidak sadar dilakukan menggunakan K-Nearest Neighbors (KNN) dengan standardisasi fitur. Evaluasi prototipe dilakukan pada 25 sampel data uji, terdiri atas 20 sampel sadar yang berasal dari empat subjek (masing-masing 5 sampel) serta 5 sampel tidak sadar yang diambil dari satu rekaman pasien Rumah Sakit Saiful Anwar (RSSA) berdurasi 5 menit. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 96% dengan satu sampel tidak sadar diprediksi sebagai sadar, serta rata-rata waktu komputasi 0,465 detik per pengujian.