Klasifikasi Motor Imagery Berbasis Spatio Temporal Deep Learning Untuk Sistem Kendali Kursi Roda Cerdas

Abstract

Kursi roda cerdas adalah modifikasi dari kursi roda yang digerakkan menggunakan motor DC dan ditambah dengan sistem kontrol. Sistem kontrol pada kursi roda cerdas terbagi menjadi dua, yaitu kontrol motor DC dan kontrol otomatis kursi roda. Kontrol otomatis pada kursi roda cerdas menggunakan sistem deep learning yang dapat melakukan prediksi gerakan pada kursi roda. Sistem kendali deep learning yang digunakan untuk mengendalikan kursi roda cerdas sangat banyak. Penelitian ini menggunakan CNN untuk melakukan prediksi gerakan kursi roda. Data pada gerakan kursi roda diolah dengan membaginya sebagai gerakan yang diinginkan yang direpresentasikan dengan label bernilai satu, dan gerakan selain yang diinginkan dengan representasi label bernilai nol. Penelitian ini menggunakan sistem ensemble untuk memilih model CNN yang cocok. Penelitian ini menghasilkan lima model CNN dengan CNN pertama adalah prediksi gerakan kiri dan selain gerakan kiri. CNN kedua adalah prediksi gerakan kanan dan selain gerakan kanan. CNN ketiga adalah prediksi gerakan maju dan selain gerakan maju. CNN keempat adalah prediksi gerakan mundur dan selain gerakan mundur. CNN kelima adalah prediksi berhenti dan selain berhenti. Sistem ensemble CNN mampu memprediksi semua gerakan kursi roda. Nilai anova test menunjukkan semua CNN menunjukkan nilai yang tidak signifikan pada perbandingan dua model CNN.