Klasifikasi Keadaan Mata Berdasarkan sinyal EEG menggunakan Extreme Learning Machines - Ersa Christian Prakoso; Untari Novia Wisesty; Jondri . (School of Computing, Telkom University, 2016)
Electroencephalography atau sinyal EEG adalah salah satu biosignal yang marak menjadi topikpenelitian saat ini. Sinyal EEG memiliki banyak manfaat seperti pendeteksian epilepsi, gangguantidur, atau input dalam aplikasi komputer. Salah satu input yang dapat dideteksi berdasarkan sinyalEEG adalah keadaan mata. Namun untuk digunakan sebagai input dalam aplikasi diperlukanklasifikasi dengan performansi yang memadai. Oleh karena itu penulis akan dilakukan penelitiandimana salah satu metode pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan yaitu Extreme Learning Machine(ELM) akan diimplementasikan untuk mengklasifikasikan kondisi mata berdasarkan sinyal EEG.Dataset yang digunakan untuk melatih dan menguji model adalah dataset eye-state yangdidonasikan oleh Oliver Roesler digabung dengan dataset yang berasal dari website repositoryUniversitas of California, IrvineI (UCI) . Terdapat 7 corpus yang terdiri dari perekaman EEGyang dilakukan kepada 4 orang berbeda, lalu ditambahkan 1 corpus yang merupakanpenggabungan seluruh corpus lain. Dari hasil pengujian yang dilakukan disimpulkan bahwa ELMdapat digunakan untuk klasifikasi keadaan mata dengan akurasi mencapai 97,95% dengan waktulatih hanya 0,81 detik jika masing-masing data digunakan secara terpisah, sedangkanpenggabungan keseluruhan dataset hanya mencapai akurasi 78,94% dengan waktu latih 5,71 detik.