Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

PENGENALAN SANDI MORSE DARI SINYAL ELECTROENCEPHALOGRAM YANG DIREKAM PERANGKAT NEUROSKY MINDWAVE MENGGUNAKAN DYNAMIC TIME WARPING

JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi · Vol. 14 No. 1 (2016) · pp. 63–71

DOI
10.12962/j24068535.v14i1.a511
ISSN
2406-8535, 1412-6389
Published
2016-01-01
Publisher
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Language
eng

Abstract

Komunikasi terjadi antara mahluk hidup yang satu dengan yang lain. Komunikasi yang sering digunakan oleh manusia adalah komunikasi verbal. Namun, beberapa orang yang menderita kecacatan parah tidak mampu berkomunikasi dengan baik. Penderita cacat parah tidak mampu menuliskan kata yang dikehendaki, apalagi untuk berkomunikasi secara lisan karena mengalami gangguan syaraf. Namun beberapa penderita cacat parah masih bisa mengedipkan matanya dengan normal. Sehingga perlu dibangun sebuah metode yang mampu menerjemahkan kedipan mata menjadi kata verbal. Salah satu bentuk pengkodean yang sering dipakai adalah sandi morse. Pemilihan ini disebabkan karena pola-pola yang terdapat pada sandi morse dapat ditirukan dengan menggunakan kedipan mata. Pada pengerjaan penelitian ini, sinyal electrooculogram (EOG) diekstrak dari sinyal electroenchepalogram (EEG) yang didapatkan dari perangkat Neurosky Mindwave. Tahap pertama dalam pengerjaan penelitian ini adalah desain sistem penerima data dari perangkat. Data yang diperoleh akan diekstraksi dengan menggunakan filter bandpass. Filter bandpass cenderung memberikan tren dari sinyal EEG karena cukup baik dalam membersihkan noise. Tren sinyal yang didapatkan diasumsikan sebagai sinyal EOG. Sinyal EOG hasil filterisasi akan diperkecil ukuran panjangnya untuk mempercepat proses klasifikasi dengan menggunakan k-nearest neighbor dan dynamic time warping. Dengan menggunakan data yang diambil dari 3 subjek uji, didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 96,3%.

Collaboration network of the authors

40 authors · 69 co-authorship links · 17 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • University of Brawijaya
  • Universitas Airlangga
  • Hasanuddin University
  • University of Indonesia
  • North Sumatra Islamic University
  • Universitas Muhammadiyah Malang
  • Other organisations
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Nanik SuciatiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember11
Diana PurwitasariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember8
Siti RochimahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember4
Hendra MesraHasanuddin University4
Anny YuniartiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember3
Hari GinardiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Ahmad SaikhuInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Hilya TsaniyaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Riyanarto SarnoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Eha Renwi AstutiUniversitas Airlangga2
Ramadhan Hardani PutraUniversitas Airlangga2
Aditya BagusmulyaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Bilqis AmaliahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
M. Rahmat WidyantoUniversity of Indonesia1
Jayanti Yusmah SariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Mutmainnah MuchtarInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Evan TanuwijayaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Yuita Arum SariUniversity of Brawijaya1
Ratih Kartika DewiUniversity of Brawijaya1
Yudhi PurwanantoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Junaidi JunaidiNorth Sumatra Islamic University1
Faida RoyaniAffiliation unknown1
Dewi RosidaAffiliation unknown1
Ricky Eka PutraAffiliation unknown1
Evy Kamilah RatnasariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Michael Ndung'uAffiliation unknown1
Gigih Prasetyo CahyonoAffiliation unknown1
Nur HayatinUniversitas Muhammadiyah Malang1
Mustika MentariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Ahmad Hifdhul AbrorUIN Sunan Ampel Surabaya1
Gama Wisnu FajariantoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Rizal Setya PerdanaUniversity of Brawijaya1
Fahrur RoziInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Stendy Budi Hartono SakurPoliteknik Negeri Nusa Utara1
Mirza Galih KurniawanInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Christian Sri Kusuma AdityaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Mamluatul Hani’ahAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">PENGENALAN SANDI MORSE DARI SINYAL ELECTROENCEPHALOGRAM YANG DIREKAM PERANGKAT NEUROSKY MINDWAVE MENGGUNAKAN DYNAMIC TIME WARPING</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Brilian, Ahmad Hayam</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Tjandrasa, Handayani</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Fatichah, Chastine</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en">Komunikasi terjadi antara mahluk hidup yang satu dengan yang lain. Komunikasi yang sering digunakan oleh manusia adalah komunikasi verbal. Namun, beberapa orang yang menderita kecacatan parah tidak mampu berkomunikasi dengan baik. Penderita cacat parah tidak mampu menuliskan kata yang dikehendaki, apalagi untuk berkomunikasi secara lisan karena mengalami gangguan syaraf. Namun beberapa penderita cacat parah masih bisa mengedipkan matanya dengan normal. Sehingga perlu dibangun sebuah metode yang mampu menerjemahkan kedipan mata menjadi kata verbal. Salah satu bentuk pengkodean yang sering dipakai adalah sandi morse. Pemilihan ini disebabkan karena pola-pola yang terdapat pada sandi morse dapat ditirukan dengan menggunakan kedipan mata. Pada pengerjaan penelitian ini, sinyal electrooculogram (EOG) diekstrak dari sinyal electroenchepalogram (EEG) yang didapatkan dari perangkat Neurosky Mindwave. Tahap pertama dalam pengerjaan penelitian ini adalah desain sistem penerima data dari perangkat. Data yang diperoleh akan diekstraksi dengan menggunakan filter bandpass. Filter bandpass cenderung memberikan tren dari sinyal EEG karena cukup baik dalam membersihkan noise. Tren sinyal yang didapatkan diasumsikan sebagai sinyal EOG. Sinyal EOG hasil filterisasi akan diperkecil ukuran panjangnya untuk mempercepat proses klasifikasi dengan menggunakan k-nearest neighbor dan dynamic time warping. Dengan menggunakan data yang diambil dari 3 subjek uji, didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 96,3%.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Institut Teknologi Sepuluh Nopember</dc:publisher>
	<dc:date>2016-01-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/511</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.12962/j24068535.v14i1.a511</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi; Vol 14, No 1, Januari 2016; 63-71</dc:source>
	<dc:source>2406-8535</dc:source>
	<dc:source>1412-6389</dc:source>
	<dc:source>10.12962/j24068535.v14i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/511/308</dc:relation>
</oai_dc:dc>