Pengenalan Gerakan Tangan Sederhana Menggunakan Eeg (Electroenchelpalograph) Untuk Kontrol Robot Amputasi Dengan Metode Random Forest

Abstract

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dari sistem pengenalan pola gerak tangan sederhana berbasis EEG, maka dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut: 1. Pengklasifikasian sinyal EEG menggunakan metode ini dilakukan dengan permulaan pengambilan data FFT pada responden yang kemudian dilakukan training dan testing data dan selanjutnya akan dilakukan pemrosesan sesuai dengan prinsip dari metode Random Forest. 2. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan kinerja dari metode Random Forest terhadap pengklasifikasian sinyal EEG terbilang memuaskan apabila dilakukan pemrosesan yang lebih teliti dikarenakan pemrosesan dari random forest sendiri yang merupakan pengambilan keputusan secara acak berdasarkan nilai terbanyak yang keluar. Dan hal itu terbukti pada pengujian realtime masih mendapatkan hasil yang kecil pada S1 70% S2 60% S3 dan S4 75% S5 70%. Hasil tersebut termasuk hasil yang minim dengan banyak nya pengambilan data online 60 kali berkisar 20 kali percobaan salah penerkaan dalam metode Random forest ini.