Abstrak—Sistem  autentikasi  terkini  memiliki  kelemahan,  seperti kehilangan  kartu  dan  kunci,  dan  rentannya  keamanan  saat memasukkan  sandi  dan  Personal  Identification  Number.  Sistem autentikasi  biometrik,  sidik  jari  dan  retina,  juga  memiliki kelemahan,  yaitu  dapat  ditiru  penipu.  Pada  penelitian  ini, digunakan  sinyal  elektroensefalografi  (EEG)  sebagai  modalitas baru  dalam  autentikasi  biometrik,  karena  sifatnya  yang  tidak sadar  dan  sulit  diimitasi  dengan  artefak  yang  bukan  organisme hidup. Konfigurasi  elektroda  yang  digunakan  adalah Fp2  untuk sinyal  masukan,  A1  referensi,  dan  A2  common-mode.  Elektroda yang  digunakan  adalah  elektroda  Ag/AgCl  sekali  pakai. Perangkat  keras  instrumentasi  sinyal  EEG  melingkupi  filter radio  frequency  interference,  proteksi,  penguat  instrumentasi, common-mode  rejection,  penghilang  tegangan  DC  diferensial, penguat  tak  membalik,  low-pass  filter  frekuensi  cut-off  72Hz, high-pass  filter  0,23Hz,  notch  filter  50Hz,  isolasi,  adder,  dan dikonversi digital dengan ADS1115. Total penguatannya  adalah 30.375,62x.  Sinyal  digital  kemudian  dikirim  ke  Arduino  Nano dan diproses Personal Computer untuk pengolahan sinyal. Sinyal kemudian  difilter  Butterworth  orde  3  frekuensi  cut-off  4-14Hz, diberi  window  Hamming,  dianalisis  spektrum  frekuensinya menggunakan  Fast  Fourier  Transform,  dikelompokkan  dalam 128  bin,  dan  dinormalisasi.  Fitur  disimpan  menggunakan Microsoft  SQL  Server  dan  dikenali  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Persentase  keberhasilan  verifikasi  mencapai  96%  untuk autentikasi  lima  subyek.  Pembelajaran  mesin  kemudian diintegrasikan  dengan  antar-muka  real-time,  dan  didapati keberhasilan verifikasi 80%.
Kata  Kunci—Biometrik,  EEG,  Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Sinyal Alfa.

## I. PENDAHULUAN
ERBAGAI  sistem  penyandian  konvensional  telah diciptakan  untuk  meningkatkan  sistem  keamanan,  baik untuk mengamankan rumah, bank, laboratorium, dan lain-lain. Contoh sistem penyandian konvensional adalah menggunakan kata  sandi, Personal  Identification  Number (PIN),  kartu,  dan kunci.  Kelemahan  sistem  konvensional  ini  adalah  mudahnya kehilangan  kartu  dan  kunci,  dan  rentannya  keamanan  saat memasukkan  kata  sandi  dan  PIN  [1].  Terdapat  pula  sistem penyandian biometrik yang menggunakan sidik jari yang dapat diimplementasikan pada  pengamanan  gudang  senjata  [2]  atau bahkan retina sebagai modalitas lainnya [1], [3]. Namun, tidak semua  orang  memiliki  sidik  jari  dan  retina,  sehingga menyebabkan  permasalahan  pada  aspek  universalitas  sebagai sebuah fitur biometrik. Fitur biometrik tersebut juga memiliki kelemahan,  yaitu  dapat  ditiru  oleh  penipu mengingat  fitur ini terekspos  pada  tubuh  [4],  [5].  Hal  tersebut  membuat  sistem penyandian  terkini  kurang  aman  mengingat  berbagai  alasan yang  telah  disebutkan.  Oleh  karena  itu,  sistem  penyandian
perlu diperbaharui untuk meningkatkan keamanan.
Solusi  yang  ditawarkan  untuk  pembaharuan  sistem penyandian  adalah  sistem  penyandian  biometrik  berbasis elektroensefalografi (EEG). Sinyal EEG merupakan pengukuran  arus  yang  mengalir  selama  eksitasi  sinaptik dendrit  dari  banyak  neuron  [6].  Sinyal  ini  mampu  mengatasi permasalahan  hilangnya  alat  keamanan  seperti  kartu  dan kunci.  Selain  itu,  EEG  juga  aman  dari shoulder-surfing dan juga  selalu  hadir  selama  manusia  itu  hidup,  sehingga  EEG memiliki  fungsi  terhadap  deteksi  hidupnya  seseorang  [1]. Sebagai tambahan, EEG juga tidak terekspos pada permukaan tubuh [5]. Oleh karena itu, EEG merupakan salah satu sistem penyandian  biometrik  yang  sangat  efektif  untuk  mengatasi permasalahan sistem penyandian terkini.
Namun,  pendekatan  konvensional  untuk  aplikasi  sinyal EEG  terkini  sebagai  modalitas  autentikasi  biometrik  adalah tidak  efektif  karena  membutuhkan  banyak  elektroda  sebagai sensor  dan  durasi  pengukuran  yang  lama  [1].  Pemasangan banyak  elektroda  untuk  melakukan  akuisisi  membuat pengguna  tidak  nyaman,  sehingga  pada  penelitian  ini digunakan  sensor  tunggal  untuk  melakukan  akuisisi  sinyal EEG.
Untuk  meningkatkan kenyamanan  pengguna,  maka digunakan  pengukuran  waktu  jangka  pendek  menggunakan satu lead untuk akuisisi sinyal EEG. Ekstraksi fitur dari sinyal EEG  dilakukan  menggunakan  Fast Fourier  Transform , sehingga  dihasilkan  fungsi  frekuensi  dari  sinyal.  Untuk melakukan  identifikasi  pengguna  digunakan  pembelajaran mesin.
Gambar 1.  Diagram blok alur sistem autentikasi.

## Sistem Autentikasi Biometrik Berbasis Fitur Spektrum Sinyal Elektroensefalografi
Jeff L. Gaol, Muhammad Rivai, dan Tasripan
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
B
Pada penelitian ini digunakan spektrum dari gelombang alfa yang  memiliki  frekuensi  8-13Hz  [6].  Gelombang  alfa  akan terdeteksi  ketika  pengguna  menutup  mata  dan  relaks. Penggunaannya  memiliki  keuntungan  karena  pengguna  tidak perlu  melakukan  apa  pun  untuk  melakukan  autentikasi  alias merupakan autentikasi tidak sadar.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Diagram Blok Sistem
Dalam  proses  autentikasi,  sistem  autentikasi  biometrik dirancang  untuk  memiliki  dua  alur,  yaitu  registrasi  dan identifikasi,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1.  Registrasi dilakukan dengan melakukan lima kali akuisisi dengan durasi 30 detik untuk tiap-tiap akuisisi, sehingga sinyal elektroensefalografi  subyek  dapat  dikenali  oleh  sistem autentikasi.  Identifikasi  merupakan  sebuah  alur  untuk pengguna yang telah terdaftar pada sistem agar dapat dikenali dengan melakukan satu kali akuisisi saja.
Dalam melakukan akuisisi, sistem akan mengakuisisi sinyal elektroensefalografi  (EEG)  menggunakan  instrumentasi  EEG dengan  serangkaian  komponen  perangkat  keras.  Kemudian, sinyal  EEG  akan  diolah  melalui  perangkat  lunak,  sehingga fitur  dari  sinyal  EEG  dapat  diekstrak.  Dalam  registrasi,  fitur akan  digunakan  untuk  melatih  pembelajaran  mesin  dan dihasilkan  parameter  yang  disimpan  dalam  basis  data.  Untuk proses  identifikasi,  fitur  akan  dikenali  menggunakan parameter  yang  telah  tersimpan,  sehingga  menghasilkan keluaran berupa ‘akses diterima’ dan ‘akses ditolak’.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Untuk  melakukan  akuisisi  sinyal  elektroensefalografi (EEG),  dibutuhkan  serangkaian  komponen  perangkat  keras yang  terdiri  dari  seperangkat  penguat  beda  (satu  untuk  tiap kanal)  dan  diikuti  beberapa  filter  yang  berperan  sebagai instrumentasi  EEG  [7],  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2. Ekspektasi  penguatan  total  yang  dapat  diberikan  oleh perangkat ini  adalah  20.655x.  Pada tahap awal  instrumentasi, sinyal yang diperoleh dari elektroda  harus difilter menggunakan  filter radio  frequency  interference dengan frekuensi cut-off sebesar  360Hz  [8].  Rangkaian  proteksi  juga diberikan  untuk  mengamankan  rangkaian  instrumentasi  EEG dengan  membatasi  tegangan  masukan  agar  tetap  dalam jangkauan  -12V  hingga  12V  [9].  Rangkaian  penguat instrumentasi  direalisasikan  menggunakan    INA128P  dengan penguatan  sebesar  11,64x.  Untuk  mengurangi  DC offset , rangkaian  penghilang  tegangan  DC  diferensial  digunakan dengan  frekuensi cut-off sebesar  0,05Hz  yang  keluarannya akan diberikan pada pin reference pada penguat instrumentasi [10].  Rangkaian common-mode  rejection juga  telah  didesain agar  dapat  mengurangi  sinyal common-mode dengan memberikan  umpan  balik  negatif  kepada  subyek    dengan penguatan  sebesar  50,48x  [11].  Pada  tahap  penguatan  kedua, sinyal  akan  dikuatkan  oleh  rangkaian  penguat  tak  membalik sebesar 51x yang juga harus berperan sebagai Low-pass Filter (LPF)  dengan  frekuensi cut-off sebesar  51x  [12].  Dalam melakukan  filter,  dibutuhkan  LPF  orde  6  dengan  frekuensi
cut-off sebesar  72Hz  dan High-pass  Filter (HPF)  sebesar 0,23Hz  yang  digunakan  untuk  meredam  interferensi pergerakan  elektroda  dan  komponen  DC,  serta  melakukan filter  frekuensi  tinggi  untuk  meredam  jala-jala  listrik  dan distorsi  sinyal  otot  [12].  Dengan  adanya  toleransi  pada  nilai rangkaian,  dibutuhkan  penguat  variabel  dengan  jangkauan penguatan  dengan  rentang  2x-101x.  Untuk  melakukan peredaman  sinyal  50Hz,  dibutuhkan  sebuah notch  filter . Rangkaian  isolasi  juga  digunakan  untuk  mengurangi interferensi sinyal 50Hz dan mengisolasi pasien dari peralatan yang terhubung dengan jalur suplai daya komersial, mengingat arus yang boleh melewati subyek harus kurang dari 10μA [9], [12].  Pada  tahap  akhir,  rangkaian adder diberikan  untuk menaikkan  level  tegangan  agar  sinyal  dapat  terbaca  oleh Analog-to-Digital  Converter ADS1115 16-bit  yang  memiliki jangkauan  dari  0V-5V.  Sinyal  digital  dari  ADS1115  akan dikirim  menuju  Arduino  Nano  untuk  diolah lebih lanjut  pada Personal Computer .
Gambar 4.  Perangkat keras sistem autentikasi.
Gambar 2.  Diagram blok perangkat keras EEG.
Gambar 3.  Diagram blok perangkat lunak EEG.
Gambar 5.  Proses akuisisi sinyal EEG.
Gambar 6.  Hasil plot sinyal EEG yang diakuisisi perangkat keras.
Gambar 7.  Hasil FFT sinyal EEG yang telah diolah oleh perangkat lunak.

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Sinyal  kemudian  diproses Personal  Computer yang  telah dikirimkan  via  SerialPort.  Sinyal  kemudian  dapat  difilter secara digital pada domain waktu menggunakan Low-pass Fil- ter Butterworth orde 3 dengan frekuensi cut-off sebesar 14Hz dan High-pass  Filter Butterworth  orde  3  sebesar  4Hz  [13]. Window juga  digunakan  untuk  mengatasi leakage pada transformasi  Fourier  [14].  Untuk  sinyal  alfa, window yang sesuai adalah window Hamming dengan Signal-to-Noise Ratio yang  cukup  tinggi  [15].  Kemudian  ekstraksi  fitur  sinyal elektroensefalografi  (EEG)  dilakukan  dengan Fast  Fourier Transform (FFT),  algoritma  efisien  untuk  kalkulasi Discrete Fourier  Transform [14],  sehingga  dihasilkan  1.024  spektrum tunggal.  Hasil  FFT  kemudian  dikelompokkan  ke  dalam sejumlah  bin  (1.024,  128  atau  64  bin)  dan  dinormalisasi. Kemudian,  fitur  dikenali framework Accord.NET,  pustaka pembelajaran mesin untuk C# yang dibuat oleh César Roberto de  Souza  [16],  dengan  Mesin  Vektor  Pendukung  yang mengklasifikasikan  dengan class  boundaries [17],  dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yang  terdiri  dari  neuron  yang berperan  sebagai  sebuah  syaraf  biologis  [18].  Berbagai penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan  JST  untuk pengenalan  pola  hasil  ekstraksi  dari  fitur Mel  Frequency Cepstrum  Coefficient dan Fast  Fourier  Transform [19], pengenalan pola suara sinyal kerusakan motor listrik [14], dan lain-lain.  Identitas  subyek  juga  disimpan  dengan  Microsoft SQL Server.

## D. Pengujian Sistem
Setelah melakukan realisasi perangkat  keras  dan perangkat
lunak,  maka  akan  dilakukan  pengujian  untuk  memvalidasi sistem  akuisisi  sinyal  elektroensefalografi  (EEG),  dengan melakukan pengukuran EEG secara real-time . Hal ini berguna untuk  membuktikan  bahwa  masing-masing  komponen perangkat  keras  dan  algoritma  pada  perangkat  lunak  dapat bekerja  sebagaimana  mestinya.  Pada  tahap  ini,  akan ditentukan  penguatan  total  yang  dapat  diberikan  perangkat keras,  sehingga  sinyal  EEG  dapat  terbaca  oleh  perangkat lunak.

## E. Analisis Data
Setelah melakukan realisasi perangkat  keras  dan perangkat lunak,  maka  akan  dilakukan  analisis  data  untuk  mengetahui jenis  sistem  yang  tepat  dalam  melakukan  autentikasi biometrik.  Analisis  data  dilakukan  dengan  melakukan  studi analisis  konfigurasi  pemasangan  elektroda  (dengan  jenis Ag/AgCl reusable atau disposable )  yang  tepat  dan  praktis dalam akuisisi  sinyal  elektroensefalografi,  properti  sinyal  alfa yang  mendukung  sebagai  fitur  autentikasi  biometrik  dengan melakukan studi beda waktu pada satu subyek, korelasi silang secara  intra-kelas  dan  inter-kelas  pada  lima  subyek  dengan lima  kali  akuisisi,  dan  jenis  pembelajaran  mesin  yang optimum  untuk  melakukan  autentikasi  dengan  pustaka Accord.NET dengan mengetahui nilai persentase verifikasi.

## F. Implementasi Sistem
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  implementasi sistem  berdasarkan  analisis  data  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Sistem  yang  terpilih  akan  diaplikasikan  pada sebuah  program  berbasis  C#  yang  dapat  melakukan  proses registrasi dan identifikasi secara real-time .

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Pengujian Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Tabel 1.
Nilai korelasi silang untuk akuisisi pada waktu yang berbeda
Korelasi silang Hari ke-1 Hari ke-2 Hari ke-3 Hari ke-1 0,70 0,65 Hari ke-2 0,73 Hari ke-3 Rata-rata 0,69 Tabel 2. Rata-rata korelasi silang intra-kelas untuk lima subyek. Subyek Rata-rata Korelasi Silang 1.024 bin 128 bin 64 bin A 0,70 0,91 0,95 B 0,69 0,90 0,94 C 0,69 0,88 0,92 D 0,70 0,90 0,95 E 0,70 0,91 0,96 Rata-rata 0,70 0,90 0,94 Tabel 3. Rata-rata korelasi silang inter-kelas untuk lima subyek. Jumlah Bin Rata-rata Korelasi Silang 1.024 bin 0,56 128 bin 0,72 64 bin 0,77
Gambar 8.  Hasil FFT sinyal EEG untuk konfigurasi untuk elektroda Ag/AgCl reusable (merah) dan konfigurasi untuk elektroda Ag/AgCl disposable (biru) .
Gambar 9.   Hasil FFT  sinyal EEG untuk hari ke-1 (merah), hari ke-4 (biru), dan hari ke-6 (hijau).
Gambar 10.  Hasil FFT sinyal EEG untuk subyek A (merah), subyek B (biru), subyek C (hijau), subyek D (merah muda), dan subyek E (ungu) dengan 1.0 24 bin.
Gambar 11.  Hasil FFT sinyal EEG untuk subyek A (merah), subyek B (biru), subyek C (hijau),  subyek D (merah muda),  dan  subyek E (ungu) dengan 128 bin.
Gambar 12.  Hasil FFT sinyal EEG untuk subyek A (merah), subyek B (biru), subyek  C  (hijau),  subyek  D  (merah  muda),  dan  subyek  E  (ungu)  dengan  64 bin.
Gambar 11.  Hasil FFT sinyal EEG untuk subyek A (merah), subyek B (biru), subyek C (hijau),  subyek D (merah muda),  dan  subyek E (ungu) dengan 128 bin.
Gambar 12.  Hasil FFT sinyal EEG untuk subyek A (merah), subyek B (biru), subyek  C  (hijau),  subyek  D  (merah  muda),  dan  subyek  E  (ungu)  dengan  64 bin.
Gambar  4  merujuk  pada  hasil  dari  perangkat  keras  yang berperan  sebagai  instrumentasi  sinyal  elektroensefalografi (EEG).  Dalam  melakukan  pengujian,  sinyal EEG  dari  subyek yang berusia 20 tahun diakuisisi dengan kondisi mata terpejam dan  relaks,  sehingga  sinyal  alfa  dapat  terlihat.  Kondisi pengujian dapat dilihat pada Gambar 5. Konfigurasi elektroda yang  digunakan  untuk  mengakuisisi  sinyal  alfa  adalah  Fp2 untuk  sinyal  masukan,  A2  untuk  referensi,  dan  A1  untuk common-mode [20]. Sinyal diakuisisi selama 30 detik.
Gambar  6  merujuk  pada  data  perekaman  sinyal  EEG  yang telah  dilakukan.  Untuk  mendapatkan  sinyal  tersebut,  berikut adalah  konfigurasi  pada  perangkat  keras:  (1)  penguat instrumentasi  dengan  penguatan  sebesar  17,53x,  (2)  penguat tak membalik sebesar 46,92x, dan (3) penguat variabel sebesar 19,40x. Total penguatan yang diberikan agar sinyal EEG dapat terbaca  hingga  perangkat  lunak  adalah  3x10 4 x.  Gambar  7 merujuk  pada  hasil  algoritma Fast  Fourier  Transform yang dilakukan  pada  perangkat  lunak.  Terlihat  bahwa  terdapat spektrum  frekuensi  tunggal  pada  10Hz  yang  dimiliki  subyek. Spektrum  tersebut  dapat  dikategorikan  sebagai  frekuensi  dari sinyal  alfa.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  secara keseluruhan dapat melakukan ekstraksi fitur.

## B. Analisis Konfigurasi Pemasangan Elektroda
Pada studi ini akan diuji dua konfigurasi elektroda. Pertama, digunakan  elektroda  jenis  Ag/AgCl reusable dengan konfigurasi Oz untuk sinyal masukan, A1 untuk referensi, dan Fpz  untuk common-mode .  Elektroda  kedua  adalah  jenis Ag/AgCl disposable dengan  konfigurasi  Fp2  untuk  sinyal masukan,  A2  untuk  referensi,  dan  A1  untuk common-mode . Hasil Fast  Fourier  Transform dari  kedua  konfigurasi  dapat dilihat  pada  Gambar  8.  Korelasi  silang  dari  kedua  sinyal adalah  sebesar  0,72.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kedua konfigurasi  dapat  menghasilkan  spektrum  frekuensi  yang serupa.  Namun,  dengan  mempertimbangkan  kemudahan instalasi,  konfigurasi  elektroda  Ag/AgCl disposable akan digunakan untuk eksperimen selanjutnya.

## C. Analisis Properti Sinyal Alfa
Sebagai  sebuah  fitur  biometrik,  maka  harus  dipastikan bahwa  sinyal  elektroensefalografi  (EEG)  dari  subyek  adalah permanen  [21].  Oleh  karena  itu,  dilakukan  pengujian  dengan 1.024 bin subyek A untuk waktu yang berbeda.
Gambar  9  merujuk  pada  spektrum  frekuensi  sinyal  EEG untuk akuisisi pada hari ke-1, ke-4, dan ke-6. Tabel 1 merujuk pada  korelasi  silang  yang  telah  dilakukan  pada  spektrum frekuensi  yang  telah  diambil  pada  waktu  yang  berbeda-beda. Terlihat  bahwa  nilai  rata-rata  korelasi  silang  beda  waktu cenderung identik. Berdasarkan pengujian ini, dapat diketahui bahwa spektrum frekuensi sinyal EEG adalah permanen.
Selain  memiliki  sifat  permanen,  sinyal  EEG  juga  harus memiliki  nilai  korelasi  silang  intra-kelas  yang  identik.  Untuk melakukan  pengujian,  dilakukan  studi  terhadap  lima  subyek dengan  jumlah  bin  yang  divariasikan  dengan  lima  kali akuisisi.
Gambar  10  merupakan  hasil    FFT  untuk  lima  subyek dengan  1.024  bin  untuk  satu  kali  akuisisi,  gambar  11  untuk 128  bin,  dan  gambar  12  untuk  64  bin.  Tabel  2  merujuk  pada
nilai  rata-rata  korelasi  silang  intra-kelas  untuk  lima  subyek. Terlihat  bahwa  nilai  korelasi  silang  untuk  subyek  yang  sama cenderung  identik  dengan  nilai  0,70  untuk  1.024  bin,  0,90 untuk  128  bin,  dan  0,93  untuk  64  bin.  Selain  itu,  diketahui pula  bahwa  semakin  kecil  ukuran  bin,  maka  korelasi  silang untuk  subyek  yang  sama  semakin  membesar,  yaitu  pada  64 bin dengan nilai 0,94.
Kemudian  dilakukan  studi  terhadap  properti  sinyal  EEG yang  harus  memiliki  nilai  korelasi  silang  inter-kelas  yang tidak  identik.  Tabel  3  merujuk  pada  nilai  rata-rata  korelasi silang  inter-kelas  untuk  lima  subyek.  Terlihat  bahwa  nilai korelasi silang untuk yang berbeda cenderung berada di bawah nilai korelasi silang untuk subyek yang sama dengan nilai 0,56 untuk  1.024  bin,  0,72  untuk  128  bin,  dan  0,77  untuk  64  bin.
Selain  itu,  diketahui  bahwa  semakin  kecil  ukuran  bin,  maka korelasi  silang  untuk  subyek  yang  berbeda  semakin membesar, yaitu pada 64 bin dengan nilai 0,77.

## D. Analisis Pembelajaran Mesin
Terdapat  dua  jenis  pembelajaran  mesin  yang  diusulkan untuk dapat digunakan dalam sistem autentikasi biometrik ini, yaitu  Mesin  Vektor  Pendukung  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Untuk  mengetahui  pembelajaran  mesin  yang  optimum, dilakukan akuisisi sinyal elektroensefalografi (EEG) pada lima subyek.  Akuisisi  dilakukan  sebanyak  sepuluh  kali  secara berurutan,  dengan  lima  data  untuk  data  latih  dan  lima  data untuk data uji. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan 1.024 bin, 128 bin, dan 64 bin.
Tabel 4.
Analisis persentase verifikasi untuk 1.024 bin.
Mesin Jumlah Neuron Iterasi Waktu Eksekusi Eror Persentase Verifikasi Data  yang Sama Data yang Beda Mesin Vektor Pendukung 24 detik 84% 44% Jaringan Syaraf Tiruan 10 10.000 38 detik 3x10 -4 100% 92% 100.000 4 menit 24 detik 9x10 -5 100% 84% 1.000.000 1 jam 17 menit 13 detik 4x10 -5 100% 96% 100 10.000 2 menit 4 detik 4x10 -4 100% 80% 100.000 13 menit 50 detik 1x10 -4 100% 88% 1.000.000 3 jam 10 menit 45 detik 2x10 -4 100% 72% 1.000 10.000 27 menit 57 detik 5x10 -4 100% 80% 100.000 3 jam 30 menit 55 detik 5x10 -4 100% 92% 1.000.000 23 jam 41 menit 13 detik 3x10 -3 100% 48% Tabel 5. Analisis persentase verifikasi untuk 128 bin. Mesin Jumlah Neuron Iterasi Waktu Eksekusi Eror Persentase Verifikasi Data  yang Sama Data yang Beda Mesin Vektor Pendukung 1 detik 76% 52% Jaringan Syaraf Tiruan 10 10.000 50 detik 2x10 -4 100% 88% 100.000 11 menit 13 detik 6x10 -5 100% 92% 1.000.000 48 menit 19 detik 4x10 -5 100% 96% 100 10.000 1 menit 4 detik 4x10 -4 100% 84% 100.000 18 menit 34 detik 1x10 -4 100% 88% 1.000.000 1 jam 5 menit 10 detik 5x10 -5 100% 96% 1.000 10.000 5 menit 22 detik 1x10 -3 100% 88% 100.000 51 menit 52 detik 8x10 -4 100% 80% 1.000.000 3 jam 41 menit 25 detik 3x10 -4 100% 56% Tabel 6. Analisis persentase verifikasi untuk 64 bin. Mesin Jumlah Neuron Iterasi
Waktu Eksekusi
Eror Persentase Verifikasi Data  yang Sama Data yang Beda Mesin Vektor Pendukung 1 detik 60% 64% Jaringan Syaraf Tiruan 10 10.000 1 menit 23 detik 2x10 -4 100% 84% 100.000 11 menit 39 detik 1x10 -4 100% 96% 1.000.000 1 jam 6 menit 17 detik 5x10 -5 100% 96% 100 10.000 1 menit 50 detik 1x10 -3 100% 92% 100.000 15 menit 11 detik 1x10 -3 100% 92% 1.000.000 1 jam 14 menit 40 detik 2x10 -4 100% 88% 1.000 10.000 3 menit 51 detik 4x10 -4 100% 76% 100.000 24 menit 40 detik 1x10 -3 100% 76% 1.000.000 3 jam 9 menit 10 detik 5x10 -4 100% 84%
Tabel 7.
Pengujian program antar-muka dengan pembelajaran mesin terpilih.
Subyek Realita Subyek Hasil Identifikasi Cocok (Ya/Tidak) A A Ya A A Ya A A Ya A A Ya
A A Ya B
B Ya
B
C Tidak
B B
Ya
B C Tidak B C Tidak C C Ya C C Ya C C Ya C C Ya C C Ya
Dari  Tabel  4,  5,  dan  6,  dapat  diketahui  bahwa  persentase verifikasi  tertinggi  untuk  1.024  dan  128  bin  dengan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  10  neuron  dan iterasi 1x10 6 adalah 96%. Persentase serupa juga dimiliki oleh JST  dengan  10  neuron  pada  iterasi  1x10 5 dan  1x10 6 .  Dari Tabel 5 diketahui bahwa JST dengan 10 neuron, iterasi 1x10 6 , dan  masukan  128  bin  memiliki  waktu  eksekusi  yang  lebih cepat  dibandingkan  dengan  kedua  JST  dengan  jumlah neuron dan iterasi yang sama. Selain itu, eror yang dimiliki oleh JST 10  neuron,  iterasi  1x10 6 ,  dan  masukan  128  bin  ini  juga memiliki  eror  sebesar  3x10 -5 yang  jauh  lebih  kecil dibandingkan dengan JST lainnya.

## E. Implementasi Sistem
Dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan 10 neuron, iterasi 1x10 6 , dan masukan 128 bin yang memiliki persentase  verifikasi  sebesar  96%,  maka  program  antar-muka diprogram ulang agar dapat berjalan pada pembelajaran mesin terpilih.  Tabel  7  merujuk  pada  perbandingan  antara  identitas subyek  realita  dan  identitas  subyek  hasil  identifikasi  meng- gunakan integrasi antara program antar-muka dan pembelajaran  mesin  terpilih  secara real-time .  Terlihat  bahwa dalam program antar-muka real-time ini, persentase verifikasi adalah 80% pada tiga subyek.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan,  didapati beberapa kesimpulan.
1) Sinyal elektroensefalografi (EEG) dapat diakuisisi dengan perangkat  keras  instrumentasi  satu lead berbasis  Arduino Nano dengan penguatan sebesar 3x10 4 .
2) Elektroda  Ag/AgCl disposable dapat  digunakan  untuk akuisisi  sinyal  EEG  dengan  konfigurasi  pemasangan elektroda  berupa  Fp2  untuk  sinyal  masukan,  A2  untuk referensi, dan A1 untuk common-mode .
3) Metode  agar  sinyal  EEG  dapat  menjadi  fitur  autentikasi dengan  persentase  verifikasi  96%  adalah  dengan
melakukan  filter  digital  Butterworth  orde  3  lebar  pita  4- 14Hz, window Hamming, Fast  Fourier  Transform berbasis  Accord.Math,  128  bin, normalisasi, dan dikenali menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  10  neuron dan iterasi 1x10 6 .
4) Program  antar-muka  yang  telah  mengimplementasikan metode  pengolahan  sinyal  EEG  terpilih  berbasis  .NET memiliki persentase verifikasi 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Nakanishi,  S.  Baba,  dan  C.  Miyamoto,  “EEG  based  biometric authentication using new spectral features,” 2009, hlm. 651–654.
[2] Candra  Yudianto,  Muhammad  Rivai,  dan  Tasripan,  “Sistem Pengamanan  Gudang  Senjata  menggunakan  RFID  dan  Sidik  Jari,” J. Tek. ITS , vol. 7, 2018.
[3] A. K. Jain, P. Flynn, dan A. A. Ross, Ed., Handbook of biometrics . New York, NY: Springer, 2008.
[4] T. Matsumoto, H.  Matsumoto,  K. Yamada, dan  S. Hishino, “Impact  of Artificial  ‘Gummy’  Fingers  on  Fingerprint  Systems,” Proc  SPIE ,  vol. 4677, hlm. 275–289, Jan 2002.
[5] C.  Miyamoto,  S.  Baba,  dan  I.  Nakanishi,  “Biometric  person authentication  using  new  spectral  features  of  electroencephalogram (EEG),” 2009, hlm. 1–4.
[6] S. Sanei dan J. Chambers, EEG signal processing . Chichester, England ;
Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2007.
[7] M.  Teplan,  “Fundamentals  of  EEG  Measurements,” Meas.  Sci.  Rev. , vol. 2, 2002.
[8] Charles  Kitchin  dan  Lew  Counts, A  Designer’s  Guide  to Instrumentation Amplifier 3rd Edition . 2007.
[9] L.  Zhang,  X.  Guo,  X.  Wu,  dan  B.  Zhou,  “Low-cost  circuit  design  of EEG  signal acquisition  for the brain-computer interface  system,” 2013, hlm. 245–250.
[10]  Thomas  Kugelstadt,  “Getting  the  most  out  of  your  instrumentation amplifier design,” Analog Appl. J. , 4Q 2005.
[11]  A. Webb, Principles of biomedical instrumentation . Cambridge, United Kingdom ; New York, NY, USA: Cambridge University Press, 2018.
[12]  Fathan  Nur  Hakim,  Achmad  Arifin,  dan  Tasripan,  “Rancang  Bangun Sistem  Kontrol  Navigasi  Kursi  Roda  Listrik  menggunakan  Sinyal EEG,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2017.
[13]  S. Winder, Analog and digital filter design , 2. ed. Amsterdam: Newnes, 2002.
[14]  Muhammad  Rivai,  Tasripan,  dan  Sumandari,  “Pengenalan  Pola  Sinyal Suara  Kerusakan  Motor  Listrik  menggunakan  Neural  Network,” J.
Electr. Electron. Eng. , vol. 5, Okt 2007.
[15]  M.  A.  Hassan  dan  E.  A.  Mahmoud,  “A  Comparison  between Windowing  FIR  Filters  for  Extracting  the  EEG  Components,” J. Biosens. Bioelectron. , vol. 06, no. 04, 2015.
[16]  C.  R. Souza, “The  Accord.NET Framework.”  São Carlos,  Brazil, Des- 2014.
[17]  L.  Wang,  Ed., Support  vector  machines:  theory  and  applications . Berlin: Springer, 2005.
[18]  Helmy  Widyantara,  Muhammad  Rivai,  dan  Djoko  Purwanto,  “Neural Network  for  Electronic  Nose  using  Field  Programmable  Analog Arrays,” Int. J. Electr. Comput. Eng. IJECE , vol. 2, hlm. 739–747, Des 2012.
[19]  F. Budiman, M. A. Nursyeha, M. Rivai, dan Suwito, “Pengenalan Suara Burung  Menggunakan  Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient  dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  Sistem  Pengusir  Hama  Burung,” J.  Nas. Tek. ELEKTRO , vol. 5, no. 1, Mar 2016.
[20]  N.  Na  dan  H.-J.  Suk,  “Adaptive  display  luminance  for  viewing smartphones under low illuminance,” Opt. Express , vol. 23, no. 13, hlm. 16912, Jun 2015.
[21]  A.  K.  Jain,  Ed., Biometrics:  personal  identification  in  networked society , 1. softcover print. New York, NY: Springer, 2006.