Aksi Game Berbasis Brain Computer Interface dengan Spektral Daya dan Learning Vector Quantization - Aditya Setiawan Putra; Esmeralda C. Djamal; Rezki Yuniarti (JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani), 2018)
Dalam video game dibutuhkan interaksi antara pengguna dengan sistem dalam mengendalikan pergerakan karakter pada game tersebut melalui sebuah controller. Namun untuk orang dengan keterbatasan fisik, controller menjadi sebuah halangan untuk dapat berkomunikasi dengan sistem. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mengatasinya yaitu menggunakan Brain Computer Interface (BCI) yang pada perkembangannnya dapat dimanfaatkan untuk pengendalian karakter pada video game. BCI terdiri dari komponen input dari sinyal otak, komponen output berupa perintah dan komponen intermediate. Persoalan utama BCI terletak pada komponen intermediate yang biasanya menggunakan Elektroensephalogram (EEG). Bentuk sinyal EEG pada setiap orang dapat bervariasi dan kompleks tergantung kondisi kesehatan, emosional, usia, mental dan aktivitas. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan sinyal EEG untuk menggerakkan video game pada perangkat mobile, menggerakkan kursor dan mengendalikan robot. Kontrol gerak EEG sebelumnya menggunakan kondisi emosional, namun kondisi emosional tidak menggambarkan aksi karakter secara nyata. Penelitian ini telah membuat sistem kontrol gerak karakter menggunakan sinyal EEG yang diimplementasikan pada video game dengan aksi karakter setiap 1 detik. Dalam proses akuisisi data yang dilakukan terhadap 10 Naracoba selama 1 menit dengan 3 kali perulangan, Naracoba membayangkan 3 gerakan bergantian setiap 5 detik. Hasil akurasi dari 360 set data latih sebesar 77% dan data baru menghasilkan akurasi sebesar 67%.