## Implementasi Headset NeuroSky MindWave
Mobile untuk Mengendalikan Robot Beroda secara Nirkabel
Yonathan Berith Olam 1 , F. Dalu Setiaji 2 , Deddy Susilo 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
1 jberitholam@gmail.com, 2 fdsetiaji@yahoo.com, 3 deddy.susilo@ymail.com

## Ringkasan
Makalah ini membahas pengendalian sebuah robot beroda secara nirkabel dengan bantuan headset  NeuroSky  MindWave  Mobile . Headset ini  digunakan  untuk  mengukur  sinyal EEG penggunanya  dan  memiliki  beberapa  jenis  data  keluaran  yang  didapat  ketika  pengguna memikirkan atau berkonsentrasi pada suatu hal tertentu. Keluaran tersebut akan dijadikan sebagai parameter kendali pergerakan robot. Data keluaran headset yang digunakan sebagai parameter  gerak  robot  adalah eSense  Attention dan Poor  Signal  Quality .  Keluaran eSense Attention terkait  dengan mental  states pengguna headset yang  berhubungan  dengan konsentrasi  pikiran.  Sedangkan Poor  Signal  Quality merupakan  data  yang  menunjukkan adanya noise yang  dideteksi  oleh  sensor headset .  Data  tersebut  akan  ditransmisikan  secara nirkabel  dari headset ke  modul  robot  melaui bluetooth .  Pengujian  robot  oleh  responden tunggal  dilakukan  dengan  meletakkan  robot  pada  suatu  labirin  dan  pengguna mengendalikan  robot  tersebut  menggunakan headset ,  agar  robot  bergerak  dari  titik start menuju  titik stop .  Persentase  keberhasilan  pengujian  pengguna  tunggal  ini  adalah  100%. Selanjutnya  20  orang  responden  secara  bergantian  menguji  kemampuan  gerak  robot. Prosentase  keberhasilan  pengujian  untuk  masing-masing  perintah  adalah:  gerak  maju (100%), gerak ke kanan (90%), gerak ke kiri (100%), dan stop (100%).
Kata kunci: kendali, robot beroda, headset , NeuroSky MindWave Mobile .

## 1. Latar Belakang
Perkembangan  teknologi  saat  ini  memungkinkan  kita  mengukur  dan  mengolah sinyal  EEG  ( electroencephalogram ).  Jika  sebelumnya,  untuk  mengukur  sinyal  EEG, diperlukan gel konduktif untuk membantu elektroda yang dipasang di kulit kepala kulit kepala.  Hal  ini  cukup  merepotkan  baik  subyek  maupun  dan  obyek  pengukuran, sehingga metode tersebut perlu diperbaiki.
Saat ini, telah dikembangkan suatu alat yang lebih praktis dalam pengukuran sinyal EEG ,salah satunya  adalah headset NeuroSky  Mindwave  Mobile . Headset ini  menggunakan sensor  kontak  tunggal  yang  dipasang  pada  dahi  sebelah  kiri  dan  daun  telinga.  Data keluaran  dari headset ini  adalah  berupa:  delapan  spektrum  sinyal  EEG  ( delta , theta , low- alpha , high-alpha , low-beta , high-beta , dan low-gamma ), eSense Attention, dan Meditation . Data eSense Attention mengindikasikan tingkat konsentrasi pengguna headset , sedangkan eSense Meditation mengindikasikan tingkat relaksasi pikiran dari pengguna headset [1].

## Gambar 1. Headset NeuroSky MindWave Mobile
Salah  satu  trend  perkembangan  kendali  robotika  saat  ini,  adalah  berusaha meminimalkan  kontak  langsung  antara  manusia  dengan  robot  yang  dikendalikannya. Oleh sebab itu penulis mempunyai ide untuk  mengendalilan   robot  melalui data sinyal EEG keluaran headset NeuroSky Mindwave Mobile .
Headset ini memiliki beberapa data keluaran, yang dapat dijadikan sebagai parameter kendali  pergerakan  robot.  Namun,  sebelum  digunakan,  perlu  dilakukan  pengujian, apakah  data  keluaran headset ini  memiliki  karakteristik  yang  sama  apabila  digunakan oleh  orang  yang  berbeda . Selain  itu,  hasil  pengujian  menentukan  bagaimana  cara pengolahannya agar dapat dipakai sebagai parameter kendali gerak robot.

## 2. Pengujian Headset dan Perancangan Alat
Berikut adalah ini adalah blok diagram alat yang dirancang.
Gambar 2. Blok Diagram Alat
Salah  satu  data  keluaran  yang  digunakan  adalah eSense  Attention .  Nilai eSense Attention tergantung pada konsentrasi pengguna headset . Nilainya akan meninbgkat jika pengguna  lebih  berkonsentrasi  pada  suatu  hal,  dalam  hal  ini  adalah  membayangkan sebuah  robot  bergerak  maju.  Jika  nilai  dari eSense  Attention melampaui  nilai  tertentu
Yonathan Berith Olam, F. Dalu Setiaji , Deddy Susilo
(yang  akan  didapat  setelah  pengujian  dilakukan),  maka  robot  akan  bergerak  maju.  Jika tidak, maka robot akan berhenti.
Selain eSense Attention , data lain yang digunakan adalah Poor Signal Quality . Data ini menunjukkan  bahwa  dalam  pendeteksian  gelombang  EEG  yang  dilakukan  oleh  sensor elektroda,  terdapat  gangguan  ( noise ).  Namun  dalam  aplikasi  ini,  data  gangguan  justru akan digunakan sebagai parameter perintah robot yaitu untuk bergerak ke kanan dan ke kiri.  Saat  pengguna headset mengangkat  alis,  nilai Poor  Signal  Quality akan  bernilai tertentu yang akan diukur kemudian, yang akan digunakan sebagai perintah gerak robot ke kiri. Sedangkan saat mengedipkan mata dua kali dengan kuat, nilai Poor Signal Quality yang keluar akan digunakan sebagai perintah gerak robot ke kanan.
Media komunikasi antara headset dengan main controller menggunakan bluetooth . Oleh sebab  itu,  digunakan  modul bluetooth untuk  memfasilitasi  komunikasinya  dengan mikrokontroler.  Mikrokontroler  digunakan  sebagai  pusat  pengolahan  dan  melakukan parsing data  keluaran headset yang  dikirimkan.  Data  keluaran eSense  Attention dan Poor Signal  Quality nantinya  akan  diolah  menjadi  parameter  kendali  bagi  dua  buah  servo kontinyu.  Modul  LCD  digunakan  untuk  menampilkan  nilai eSense  Attention dan Poor Signal  Quality .  Tampilan  data eSense  Attention dan Poor  Signal  Quality pada  LCD bertujuan agar pengguna mengetahui nilai konsentrasi dan artifact mereka sendiri dalam upaya untuk menggerakkan robot dan juga untuk menampilkan tulisan arah gerak robot.

## 2.1. Pengujian Headset NeuroSky MindWave Mobile
Untuk  mengambil  data  keluaran headset ,  digunakan  aplikasi  di  ponsel  android. Aplikasinya  adalah eegID yang  tampilannya  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Aplikasi  ini diatur  agar    mengambil  data  keluaran headset tiap  satu  detik.  Hasil  pengambilan  data keluaran  dari headset dapat  disimpan  dalam  format  .csv  ( comma-separated  values ). Pengujian headset dilakukan pada 20 orang responden. Ada lima kondisi pengujian yang dilakukan pada bagian ini, seperti dijelaskan sebagai berikut.
0 20 40 60 80 100 120 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 at te n tion lev el Operasi Penjumlahan 0 20 40 60 80 100 120 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 att en ti on leve l Operasi perkalian jumlah data 2.1.1.  Pengujian Keluaran eSense Attention
Data eSense Attention menyatakan mental  states pengguna headset yang  berhubungan dengan  konsentrasi  pikiran.  Pada  pengujian  ini,  sejumlah  cara  digunakan  untuk meningkatkan  nilai  data  ini  yaitu  dengan  memfokuskan  pikiran  pada  suatu  hal,  fokus pada hal yang disukai, melakukan perhitungan matematis, dan mendengarkan seseorang bicara  dengan  penuh  perhatian  [2][3].  Tingkat  konsentrasi  pikiran  pengguna headset dikatakan  mulai  meningkat  apabila  mencapai  nilai eSense  meter 60  –  80  dari  jangkauan nilai pengukuran 0~100 [4].
Pada  pengujian  ini,  para  responden  diminta  untuk  melakukan  perhitungan matematika  dasar  yang  sama  secara  terus  menerus  selama  1  menit  untuk  tiap  operasi perhitungan  (penjumlahan,  pengurangan,  perkalian,  dan  pembagian).  Pengamatan difokuskan pada lima detik pertama saat para responden mulai melakukan perhitungan. Waktu  ini  dipilih  karena  rata-rata  para  responden  aktif  melakukan  perhitungan  pada  5 detik pertama.
Gambar 4. Grafik nilai attention 20 responden pada 5 detik pertama
Grafik  Gambar  4  merupakan  nilai attention dari  20  responden  saat  melakukan perhitungan perkalian dan penjumlahan. Dari 100 data yang ada, 94 data (94%) pada tiap grafik  menunjukkan  nilai attention  > 60  saat  responden  aktif  melakukan  perhitungan. Sedangkan 6 data (6%) nilainya <60 pada tiap grafik. Hasil yang sama juga didapat pada terjadi pada operasi pembagian. Sedangkan untuk operasi pengurangan, ada 4 data (4%)

## jumlah data
Yonathan Berith Olam, F. Dalu Setiaji , Deddy Susilo
0 20 40 60 80 100 Yo n at h an An el H erlamb an g
Tiara Tria Vita Wikan Yo su a De o n Ma rtin o Ev an An d re Lu n d y Re va Ed w in H an d o ko Yo n as Pra b at a Visi Yu li
R ata -r ata n ilai m e d itat io n Lagu Slow Lagu rock
Nama responden
yang nilainya < 60. Hal ini membuktikan, nilai eSense Attention meningkat saat otak aktif melakukan perhitungan matematis.
2.1.2.  Pengujian Keluaran eSense Meditation
Data eSense  Meditation menyatakan mental  states pengguna  headset  yang berhubungan dengan relaksasi pikiran. Tingkat relaksasi pikiran pengguna headset dapat ditingkatkan melalui beberapa cara, diantaranya adalah mengambil napas dalam-dalam dan  perlahan-lahan  menghembuskannya,  merelakskan  semua  otot  pada  tubuh, mengosongkan pikiran, dan menutup mata [2][3]. Sama halnya dengan eSense Attention , tingkat eSense Meditation pengguna headset dianggap mulai meningkat apabila mencapai nilai eSense meter 60 – 80 dari jangkauan nilai pengukuran 0~100 [4].
Pada  pengujian  ini,  para  responden  diminta  untuk  membuat  tubuh  dan  pikirannya dalam kondisi relaks. Selain itu, para responden diminta untuk mendengarkan dua buah lagu  dengan genre yang  berbeda  selama  1  menit.  Lagu  yang  pertama  ber- genre  slow instrumental dan  yang  kedua  bergenre rock .  Pemberian  lagu  dapat  meningkatkan  level meditation , terutama lagu dengan ritme yang halus [2].
Gambar 5. Grafik rata-rata nilai meditation saat mendengarkan lagu slow dan rock
Grafik  di  atas  menunjukkan  rata-rata  nilai meditation para  responden  saat mendengarkan  lagu slow dan rock .  Dari  20  responden,  18  di  antaranya  (90%)  memiliki rata-rata  nilai meditation >60  saat  mendengarkan  lagu  yang slow .  Sedangkan  saat mendengarkan  lagu  rock,  hanya  4  orang  (20%)  yang  memiliki  rata-rata  nilai meditation >60.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  lagu  dengan  ritme  yang  lebih  halus  dapat  membantu meningkatkan rata-rata nilai meditation .

## 2.1.3.  Pengujian Keluaran Spektrum Sinyal EEG
Pengujian dilakukan untuk mencari kaitan  antara keluaran  spektrum sinyal dengan data eSense attention dan meditation . Kondisi yang diterapkan dalam pengujian ini adalah para  responden  diminta  untuk  melakukan  perhitungan  matematis  dasar,  yang  operasi perhitungannya  acak  selama  5  menit.  Selama  itu  juga,  dilakukan  pengambilan  data keluaran headset , terutama data attention. meditation, dan spektrum sinyal EEG ( delta, theta, low alpha, high alpha, low beta, high beta, low gamma, dan mid gamma ).
Menurut  penjelasan  dari NeuroSky ,  sinyal  EEG  yang  berhubungan  dengan konsentrasi  adalah  gelombang beta ( low dan high  beta ),  sedangkan  yang  berhubungan dengan  relaksasi  pikiran  adalah  gelombang alpha ( low dan high  alpha )  [5].  Namun  dari hasil  pengujian,  perubahan  gelombang beta dan alpha tidak  berbanding  lurus  dengan
75.73% 7.14% 17.13% Mengangkat alis 26 51 0 Nilai POOR Quality 70.16% 15.13% 14.71% Mengedipkan mata 51 26 0
perubahan nilai attenttion dan meditation . Hal ini disebabkan karena nilai eSense attention dan meditation didapatkan  dari  algoritma  rancangan NeuroSky yang  tidak  hanya berbasiskan pada gelombang alpha dan beta saja [5].
2.1.4.  Pengujian Keluaran eSense Meditation untuk Perintah Gerak Maju Robot
Pada  pengujian  ini,  para  responden  diminta  untuk  berkonsentrasi  dan membayangkan  sebuah  robot  bergerak  maju  selama  1  menit.  Jenis  data  yang  diamati adalah eSense attention yang dijadikan sebagai salah satu parameter kontrol bagi robot.
Dari  hasil  pengujian,  didapat  nilai  rata-rata attention 58,7~81,3.  Sama  seperti  halnya pada Pengujian 2.1.1, attention dikatakan mulai meningkat saat menunjukkan nilai eSense attention > 60. Dari hasil ini, nilai eSense attention yang akan digunakan sebagai threshold agar  robot  bergerak  maju  adalah  55.  Nilai  ini  sengaja  diturunkan  untuk  mengantisipasi bila  ada  subyek  yang  ingin  mengendalikan  robot  namun  memiliki  kesulitan  dalam berkonsentrasi.
2.1.5. Pengujian Keluaran Poor Signal Quality untuk Perintah Gerak Kiri-Kanan Robot
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  para  responden  diminta  untuk  mengangkat  alis dan  mengedipkan  mata  sebanyak  dua  kali  dengan  kuat.  Tiap  hal  tersebut  dilakukan selama 15 detik.
Gambar 6. Chart nilai Poor Signal Quality
Dari  hasil  pengujian,  nilai Poor  Signal  Quality yang  didapat  saat  responden mengangkat alis adalah 26 (75% responden) dan saat mengedipkan mata dua kali dengan kuat  nilainya  51  (70,16%  responden).  Nilai  inilah  yang  akan  dipakai  untuk mengendalikan robot ke kiri (jika nilainya 26) dan ke kanan (jika nilainya 51).

## 2.2. Perancangan Robot Beroda
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  perancangan  modul  mekanik,  modul elektronik, dan perangkat lunak yang dibuat.

## 2.2.1.  Mekanik Robot Beroda
Mekanik robot beroda terbuat dari  dua buah akrilik 3 mm yang disusun sejajar dan untuk menghubungkannya digunakan baut. Dimensi dari bagian ini adalah 22,5 cm × 14 cm. Sementara bagian depan berbentuk setengah lingkaran dengan jari-jari 7 cm. Untuk rodanya,  juga  terbuat  dari  bahan  akrilik  dengan  ketebalan  5  mm  dan  diameter  8  cm. Untuk menjaga keseimbangan robot, ditambahkan sebuah roda pasif di bagian depan.
Yonathan Berith Olam, F. Dalu Setiaji , Deddy Susilo
Bagian  atas  robot  digunakan  untuk  menempatkan  LCD  16×2,  saklar ON/OFF ,  dan modul bluetooth . Modul bluetooth ditempatkan di bagian  atas  karena LED indikator dari modul  ini  digunakan  sebagai  indikastor  koneksi headset dengan  robot.  Pada  bagian bawah  robot,  terdapat  sebuah  roda  pasif  yang  digunakan  untuk  membantu keseimbangan robot dan plat aluminium untuk tempat pemasangan servo kontinyu.
Gambar 7. Desain Mekanik Robot Beroda

## 2.2.2.  Perancangan Modul Elektronik
Rancangan  modul  elektronik  ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Pada  bagian  ini  terdapat pengendali utama, yaitu mikrokontroler ATmega 328. Mikrokontroler ini bertugas untuk: menerima  data  secara  serial  dari headset  NeuroSky  MindWave  Mobile dengan  antarmuka Bluetooth  Modem  -  Bluesmirf  Silver ,  melakukan parsing data  keluaran headset ,  dan memberikan perintah gerak kepada motor servo kontinyu.
Selain  itu  terdapat  sebuah  LCD  karakter  16×2  yang  digunakan  sebagai  penampil informasi  nilai  data  keluaran attention dan Poor  Signal  Quality serta  arah  gerak  robot (maju,  berhenti ( stop ), kanan, dan kiri). Tujuan  penampilan data pada LCD  adalah  agar pengguna headset mengetahui,  bagaimana  dia  harus  berkonsentrasi,  mengangkat  alis, dan  mengedipkan mata  sebanyak  dua  kali  agar  robot  bergerak sesuai keinginan. Selain itu, LCD juga digunakan untuk memberitahukan pada pengguna headset apabila headset tidak terpasang dengan baik.

## Gambar 8. Skema Perancangan Modul Elektronik

## 2.2.3.  Perancangan Perangkat Lunak
Diagram  alir  dari  jalannya  program  pada  bagian  perangkat  lunak  ditunjukkan  oleh Gambar 9. Proses jalannya program pada perangkat lunak adalah sebagai berikut ini:
1.  Perangkat lunak akan langsung bekerja ketika mikrokontroler sebagai pengendali utama diaktifkan.
2.  Melakukan pembacaan data dari modul bluetooth secara serial.
3.  Melakukan parsing data.
4.  Setelah  data  diparsing,  cek Poor  Signal  Quality .  Jika  nilai  keluarannya menunjukkan  nilai  26,  maka  robot  akan  bergerak  ke  kiri.  Jika  nilainya  51,  maka robot bergerak ke kanan.
5.  Jika nilai Poor Signal Quality = 0, ini menunjukkan bahwa headset tidak mendeteksi adanya noise pada sensor elektroda, sehingga nilai eSense attention akan dideteksi. Jika nilai attention ≥ 55, maka robot akan bergerak maju. Apabila nilainya kurang dari 55, maka robot akan berhenti.
Yonathan Berith Olam, F. Dalu Setiaji , Deddy Susilo
P  D A  A R  T S  A I N G
Gambar 9. Diagram Alir Perangkat Lunak

## 3. Pengujian dan Analisis
Pada bagian ini akan dijelaskan dua pengujian yang telah dilakukan yaitu  pengujian yang dilakukan oleh satu orang pengguna headset dan pengujian oleh 20 responden.

## 3.1.   Pengujian Satu Responsen
Robot  diletakkan  pada  sebuah  labirin,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  10.  Robot diletakkan pada titik start dan pengguna headset harus mengendalikan robot agar mampu tiba di titik stop.

## Gambar 10. Labirin Pengujian Robot
Dari  hasil  pengujian,  robot  mampu  diperintah  bergerak  dari  titik start menuju  titik stop . Pengujian ini mengalami persentase keberhasilan 100% dari 20 kali pengujian.

## 3.2.   Pengujian oleh 20 Responden
Para  responden  diminta  untuk  menggerakkan  robot  maju,  ke  kanan,  ke  kiri,  dan berhenti  tanpa  menggunakan  labirin.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah robot  mampu  dikendalikan  apabila headset digunakan  oleh  pengguna  yang  berbeda- beda. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Persentase keberhasilan perintah gerak oleh responden
Perintah Maju gerak ke kanan gerak ke kiri stop Persentase keberhasilan 100% 90% 100% 100%
Dari  hasil  pengujian,  terdapat  persentase  kegagalan  sebesar  10%  saat  responden menggerakkan  robot  ke  kanan.  Dalam  kasus  ini,  robot  malah  bergerak  ke  kiri.  Hal  ini terjadi karena headset tidak terpasang dengan baik di kepala responden. Bentuk dahi dari dan  responden  tersebut  cukup  miring,  sehingga  elektroda  sensor  dari headset ini  tidak dapat terpasang dengan baik.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian headset ,  disimpulkan  bahwa  nilai eSense  Attention pengguna dapat  ditingkatkan  dengan  memintanya  untuk  aktif  melakukan  perhitungan matematika. Selanjutnya, lagu dengan ritme yang halus ( slow ) dapat meningkatkan nilai eSense  Meditation .  Sementara  gelombang beta dan alpha bukan  merupakan  satu-satunya variabel  yang  digunakan headset ini  untuk  mendapatkan  data attention dan meditation . Batas  nilai eSense Attention yang  dijadikan  parameter  gerak  maju  robot  adalah  55.  Nilai ini sengaja diturunkan dari batas nilai terendah dengan alasan untuk berjaga-jaga apabila ada  subyek  yang  ingin  mengendalikan  robot  memiliki  kesulitan  dalam  berkonsentrasi. Nilai Poor  Signal  Quality saat  responden  mengangkat  alis  adalah  26  dan  51  saat mengedipkan mata dua kali dengan kuat.
Persentase  keberhasilan  pengujian  pengendalian  robot  pada  labirin  adalah  100%. Sedangkan  persentase  keberhasilan  pengujian  tiap  gerakan  robot  oleh  20  responden
Yonathan Berith Olam, F. Dalu Setiaji , Deddy Susilo
adalah  100%  untuk  gerak  maju,  90%  untuk  gerak  ke  kanan,  100%  untuk  gerak  ke  kiri, dan 100% untuk berhenti.

## Daftar Pustaka
[1]  Neurosky  Inc, NeuroSky’s  eSense TM Meters  and  Detection  of  Mental  State ,  San  Jose, California, 2009.
[2]  Neurosky Inc, Mindwave Mobile User Guide , San Jose, California, 2009.
[3]  Neurosky Inc, Quick Start Guide , San Jose, California, 2009.
[4]  Neurosky Inc, Mindset Communication Protocol , San Jose, California, 2010.
[5]  Neurosky Inc, Brainwave EEG Signal , San Jose, California, 2009.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 13 No. 2 Oktober 2014 Hal 173 – 183