## Rancang Bangun Purwarupa Perangkat Wearable Headset untuk Pengukuran Sinyal Listrik pada Otak
Suprijanto 1 , Ayu Gareta R. 2 , Fauza K. Masyhuroh 3 , Siti Maisaroh 4

## Abstract—Nowadays, brain signal measurement devices or
Electroencephalogram (EEG) are used not only for medical purposes but also for other applications, such as video games (in virtual reality) and biofeedback simulator. A wearable, easy to use and configure, wireless and open system EEG are now very important for those applications. This paper will discuss the design of a wearable and wireless EEG headset. The EEG headset is a bamboo-based headset which  was designed with adjustable electrodes positioner to fit the headset with various sizes of head. Other features included in the design is the ability to reduce motion artifacts by adding springs on the electrode’s holder.  Four  healthy subjects were included during the performance testing of the headset. The performance was tested by comparing the correlation coefficient of the acquired data using headset with the one recorded without headset in frequency  domain.  The results show that the  wearable EEG headset prototype is more robust in minimizing the effect of head movement. It is  indicated by higher  average value of the coefficient correlation in the EEG recording with headset.
Intisari—Dewasa ini  penggunaan perangkat pengukuran sinyal listrik pada  otak tidak hanya untuk keperluan medis, tetapi  juga  telah berkembang ke beragam bidang nonmedis, antara lain video games  dan  biofeedback simulator.  Kebutuhan perangkat  pengukuran sinyal listrik pada otak yang  mudah digunakan  (wearable), nirkabel,  open system,  dan mudah dikonfigurasi  sesuai kebutuhan  sudah menjadi sangat tinggi. Dalam makalah ini, dipaparkan mengenai rancang bangun purwarupa perangkat wearable headset EEG. Headset EEG yang dikembangkan berbahan dasar bambu dan didesain agar  dapat diatur peletakan elektrodenya  sesuai dengan ukuran kepala. Selain itu, dudukan elektrode dibuat dengan sistem pegas untuk mengurangi  artifacts  gerak selama dilakukan perekaman. Pengujian perekaman dilakukan dengan purwarupa headset dan tanpa  headset pada  empat  subjek.  Hasil  perekaman  sinyal EEG untuk  kondisi  kepala bergerak ringan  dibandingkan dengan sinyal EEG pada kondisi rileks sebagai baseline  dievaluasi berdasarkan nilai persentase koefisien korelasi dari representasi sinyal EEG perekaman dalam domain frekuensi. Hasil evaluasi menunjukkan purwarupa headset  memiliki  kinerja  yang  lebih baik  dalam meminimalkan  artifacts  gerakan yang diindikasikan dengan  nilai korelasi yang lebih tinggi relatif terhadap perekaman tanpa headset.
Kata Kunci—aktivitas otak, headset,  wearable, EEG, artifacts gerak

## I. P ENDAHULUAN
Electroencephalogram (EEG) adalah metode pengukuran sinyal listrik dari aktivitas neuron pada otak dengan sensor elektrode yang diletakkan pada permukaan kepala. Komponen-komponen  dasar untuk pengukuran EEG adalah elektrode  yang diletakkan pada  permukaan kepala, sistem pengkondisi sinyal, konversi sinyal dari analog ke digital dan sistem akusisi data serta penganalisis sinyal secara digital [1]. Saat ini, sistem instrumentasi EEG untuk keperluan medis masih  menggunakan standard universal 10-20,  sehingga diperlukan  sembilan belas  elektrode  yang dipasangkan pada permukaan kepala dan dua  elektrode  untuk keperluan referensi.  Secara umum,  elektrode  dihubungkan ke sistem instrumentasi EEG dengan kabel dan  komunikasi dengan komputer juga dilakukan dengan menggunakan kabel. Metode tersebut sampai dengan saat ini banyak digunakan pada rumah sakit dan laboratorium klinik. Dalam dunia medis, EEG digunakan untuk diagnosis epilepsi, sleep disorder ,  dan kondisi psikis terkait dengan otak  [2]-[5]. Tipe dari sinyal EEG yang diproses untuk keperluan diagnosis antara lain berbasis gelombang otak dan evoke response potential (ERP). Keterkaitan antara informasi yang bisa didapatkan dari sinyal EEG dengan rangsangan yang diberikan,  baik rangsangan internal maupun eksternal,  mendorong adanya pemanfaatan sinyal EEG sebagai biofeedback untuk keperluan nonmedis. Dua di antaranya adalah untuk keperluan pada bidang psychoacoustics [6] dan psycholighting (pencahayaan)  [7]. Evaluasi  sinyal  EEG digunakan untuk melihat  preferensi terhadap aspek-aspek desain akustik dan pencahayaan. Biofeedback terhadap faktor atensi subjek dalam aktivitas kerja terhadap stimulus eksternal juga menjadi salah satu kajian dengan memanfaatkan evaluasi sinyal  EEG  [8]-[10]. Aplikasi pemanfaatan sinyal EEG dalam dunia nonmedis juga berkembang dalam bidang marketing , sehingga dikenal bidang penelitian neuromarketing [11],  [12].  Selain itu, ada juga penelitian yang dilakukan untuk membangun model yang dapat  menerjemahkan  sinyal EEG untuk  suatu perintah motorik spesifik dan digunakan menjadi masukan pada sistem tertentu, misalnya  kursi roda dan computer game. Teknologi tersebut dikenal dengan brain computer interface [12]-[14]. Untuk mendukung pemanfaatan  sinyal EEG pada aplikasi bidang nonmedis,  mulai banyak penelitian perangkat EEG yang wearable, nirkabel,  dan memungkinkan adanya perekaman sinyal EEG dengan subjek yang tidak diam [15], [16]. Pada awalnya,  perangkat EEG yang wearable dan nirkabel dikembangkan oleh vendor secara spesifik, sehingga sistem tersebut relatif mahal dan hanya dapat bekerja dengan komponen dan perangkat lunak yang dikembangkan oleh vendor tersebut  [17].  Kemudian dalam beberapa tahun terakhir, mulai muncul vendor yang menawarkan sistem yang
1 Correspondent Author,  Laboratorium Instrumentasi Medik, Kelompok Keahlian Instrumentasi dan Kontrol, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung (tlp:  022-2504424; e-mail: supri@tf.itb.ac.id)
2,3,4 Laboratorium Instrumentasi Medik, Kelompok Keahlian Instrumentasi dan Kontrol,  Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung.
bersifat open-design , mulai dari mainboard yang digunakan sampai dengan perangkat lunak yang menempel pada mainboard tersebut.  Pada mainboard tersebut  pun terdapat kemampuan programmble amplifier ,  filter, analog to digital converter ,  dan  komunikasi data secara nirkabel [ 18] . Kondisi tersebut membuka peluang untuk pengembangan EEG Wearable Headset sesuai dengan kebutuhan dan spesifikasi yang diperlukan. Pada makalah ini disampaikan purwarupa EEG yang wearable, adjustable (terdapat pengatur dimensi), open system , dan  dudukan  elektrode  yang didesain bersuspensi untuk meminimalkan artifacts gerak.  Untuk keperluan headset , material yang kuat, fleksibel, ramah lingkungan, dan melimpah di Indonesia dimanfaatkan untuk mempermudah fabrikasi headset . Headset ini  diuji melalui eksperimen perekaman EEG dengan membandingkan hasil perekaman sinyal EEG dengan dan tanpa pemakaian headset .
II. K ONSEP D ASAR EEG

## A. Sinyal EEG
Sinyal EEG didefinisikan sinyal nonstasioner yang berada pada rentang frekuensi 1-100 Hz [19]. Sinyal EEG dapat direkam langsung dari permukaan kortikal, dengan metode invasif dan untuk metode noninvasif  dilakukan pada permukaan kepala. Sumber dari sinyal EEG adalah dari sinkronisasi aktivitas potensial aksi dari sel neuron yang dipropagasikan pada permukaan kepala,  dengan  aliran ion terjadi  melalui jaringan lunak, batok kepala,  dan beberapa lapisan lain pada kepala. Prinsip pengukuran EEG ditunjukkan pada Gbr. 1.
Gbr. 1 Prinsip pengukuran EEG dengan elektrode dan lapisan elektrolit.
Lapisan antarmuka antara elektrolit dan elektrode  dengan permukaan kepala mengonversi arus ion menjadi arus listrik karena mekanisme reaksi oksidasi dan reduksi. Tegangan diperoleh dari dua titik pada daerah lobus tertentu,  relatif terhadap titik referensi. Daerah lobus yang digunakan pada sistem 10-20 dikenal dengan daerah Frontal (F), Central (C), Temporal (T), Parietal (P), dan Occipital (O) [1].
Untuk mereduksi derau dalam pengukuran, nilai impendans antara  elektrode  dan permukaan kulit harus kurang dari 10 Kohm. Nilai impendans  tersebut dapat dicapai dengan penggunaan gel elektrolit dan elektrode  yang dilapis dengan emas. Untuk keperluan headset EEG yang wearable , masalah yang menjadi tantangan adalah meminimalkan terjadinya
artifacts karena aktivitas gerakan badan subjek selama pengukuran.
Pengaruh artifacts tersebut dapat menyebabkan perubahan amplitude  rekaman sinyal EEG secara tiba-tiba seperti yang diilustrasikan pada Gbr. 2.
Gbr. 2 Sinyal EEG dalam keadaan tanpa artifacts untuk rekaman pada durasi 0-65 detik dan pengaruh artifacts gerakan pada durasi 65-120 detik.

## B. Sistem Pengukuran EEG secara Konvensional
Untuk keperluan nonmedis, secara konvensional, usaha awal untuk menjaga elektrode  tetap pada posisi awal adalah dengan meletakkan elektrode  dengan gel elektrolit dan direkatkan dengan plester. Kemudian untuk memaksimalkan kontak  elektrode, ditambahkan komponen jaring elastis yang dipasangkan pada kepala, seperti diperlihatkan pada  Gbr. 3. Karet panjang dibuat saling menyilang membentuk titik simpul sebagai penanda posisi elektrode serta bagian penekan elektrode. Dimensi jaring-jaring dapat disesuaikan dengan ukuran kepala subjek dengan cara ditarik atau diulurkan. Sistem pengukuran dengan jaring-jaring disebut sistem konvensional karena sistem ini masih tidak praktis dan tidak wearable (tidak mudah dipakai). Komponen-komponen penyusun sistem pengukuran EEG konvensional masih saling terpisah (antara instrumen akuisisi data, jaring-jaring, dan elektrode) dan sistem pengkabelannya  masih rumit sehingga dapat menambahkan artifacts jika kabel berayun.
Berdasarkan eksperimen pemakaian, kontak antara elektrode  dengan penekan tidak sempurna. Selain itu, bahan jaring-jaring tidak terlalu kuat atau kurang kaku ( rigid ) sehingga kemungkinan terjadinya pergeseran elektrode masih tinggi,  bahkan  elektrode  dapat  terlepas jika kabel tertarik ke belakang.

## Gbr. 3 Pengukuran EEG secara konvensional.
Ide untuk menangani persoalan perekaman EEG untuk subjek bergerak telah dikembangkan, bahkan produknya sudah dijual secara komersial. Komponen tambahan pada sistem pengukuran EEG untuk subjek bergerak dikenal dengan istilah headset EEG [16],  [17]. Namun, usulan solusi yang ditawarkan belum sepenuhnya tahan terhadap gerakan
penyebab kemunculan artifacts serta masih terdapat beberapa kelemahan lain.
III. S ISTEM P ENGUKURAN EEG DENGAN H EADSET
Artifacts gerakan merupakan tantangan besar bagi pengukuran EEG untuk subjek bergerak apabila diinginkan data sinyal otak yang diperoleh memiliki kualitas yang tinggi.
T ABEL I
R EVIEW W EARABLE H EADSET K OMERSIAL Vendor Review Spesifikasi dan Fitur Neurosky Headset :  Mudah digunakan dan dirawat. Material headset relatif handal.
Elektrode: 1 kanal pada daerah Frontal .
Komunikasi data: Bluetooth. Review  sistem: Peluang integrasi sistem untuk aplikasi nonmedis  masih tergantung dari  vendor. Upgrade kemampuan sistem untuk penambahan elektrode dan
meminimalkan artifacts gerakan sudah tidak memungkinkan. Ukuran dari headset tidak
adjustable dengan ukuran kepala.
Emotiv Headset :  Mudah digunakan dan butuh perawatan khusus pada elektrode  dan material headset relatif mudah rusak.
Elektrode:  6  kanal pada daerah Frontal , 2 kanal  pada Central , 2 kanal Temporal , 2 kanal Ocipital , dan 2 kanal Parietal . Komunikasi data: Wireless USB HID. Review  sistem:  Peluang integrasi sistem untuk aplikasi nonmedis masih tergantung dari vendor. Tetapi vendor memberikan API library untuk pengembangan perangkat lunak yang berkomunisi dengan Emotiv. Upgrade kemampuan sistem untuk penambahan elektrode dan meminimalkan artifacts gerakan sudah tidak memungkinkan. Ukuran dari headset tidak ajustable dengan ukuran kepala.
Adanya kebutuhan untuk pengukuran sinyal EEG pada subjek yang tidak diam (atau tidak statis) menyebabkan adanya keperluan untuk transfer teknologi EEG konvensional ke sistem yang wearable , nirkabel, praktis, serta tahan terhadap gerakan ringan yang mengakibatkan artifacts . Beberapa tahun terakhir, konsep produk headset EEG sebagai solusi permasalahan tersebut telah berkembang dan secara komersial dijual. Penggunaan headset EEG  diharapkan mampu memenuhi persyaratan perubahan teknologi untuk subjek bergerak serta meningkatkan kemampuan sistem dalam mengeliminasi pengaruh artifacts gerakan. Contoh produk dari headset EEG yaitu The Epoc Emotiv dan Neurosky [18]. Review dan spesifikasi fitur kedua headset EEG  berdasarkan pengalaman dalam penggunaan headset tersebut pada laboratorium Instrumentasi Medik, Teknik Fisika, ITB, diberikan pada Tabel I.
Desain purwarupa headset EEG  yang dikembangkan memiliki target spesifikasi antara lain sebagai berikut.
1. Elektrode harus diletakkan pada substruktur headset yang adjustable dan wearable . Dimensi dari struktur headset memperhatikan data antropometri kepala.
2. Komponen penunjang pada peletakan  elektrode  harus mudah digunakan dan tidak sensitif terhadap gerakan.
3. Open board yang dikembangkan oleh OpenBCI digunakan sebagai basis untuk sistem elektronika yang diintegrasikan purwarupa headset [19].
4. Bahan struktur headset dikembangkan secara unik berbasis material bambu.
5. Terdiri  atas enam  elektrode  untuk titik pengukuran pada Central (C z , C 4 , C 3 ) dan Frontal (F z , F 3 , F 4 ).

## IV. P URWARUPA W EARABLE H EADSET EEG

## A. Desain dan Integrasi Komponen untuk Headset
Dimensi dari struktur headset didasarkan pada data antropometri kepala. Pengukuran dilakukan terhadap seratus orang berjenis kelamin laki-laki yang berada pada rentang usia 19-25 tahun dan diolah untuk diketahui nilai persentil 5% dan 95%  yang digunakan sebagai acuan dimensi  standar headset EEG  serta sistem adjustable .  Dimensi  kerangka Frontal- Central dan  kerangka Occipital ditentukan  dari  pengukuran seperti yang diilustrasikan pada Gbr. 4.
(a) (b)
Gbr. 4  Pengukuran  antropometri  kepala untuk menentukan rentang dimensi dari kerangka headset, (a) Dimensi untuk Frontal–Central (b) Dimensi untuk kerangka Occipital .
Hasil pengukuran untuk rentang dimensi bagian Frontal Central adalah 32,4cm ± 3,0cm dan bagian kerangka Occipital  Central adalah 24,0cm ± 4,0 cm. Selain itu,  nilai persentil  tersebut  juga digunakan untuk menentukan letak penyangga  elektrode  serta jarak antar penyangga yang merepresentasikan posisi elektrode  dan  titik pengukuran sesuai dengan aturan 10-20.
Komponen utama headset EEG  dibagi menjadi tiga, yaitu kerangka,  penyangga  elektrode, dan tempat untuk board dari OpenBCI. Keseluruhan  komponen penyusun headset EEG dirangkum dalam Tabel II. Salah satu konsep yang digunakan untuk mereduksi terjadinya artifacts karena gerakan adalah pada strategi pemasangan elektrode. Dudukan elektrode dicetak pada printer 3D dan dikonfigurasi sedemikian rupa sehingga terdapat sistem pegas yang menjaga kontak elektrode dengan permukaan kepala.
Ilustrasi untuk integrasi dari komponen utama penyusun purwarupa headset EEG  ditunjukkan pada Tabel III. Penjelasan lanjut tentang bagian-bagian utama serta ilustrasi penggunaan headset juga diberikan.
T ABEL II K OMPONEN U TAMA P ENYUSUN P URWARUPA H EADSET EEG Uraian Komponen Keterangan
Kerangka tempat integrasi semua komponen elektrode hingga membentuk headset EEG untuk peletakan elektrode pada Frontal Central dan kerangka Occipital.
Bagian yang mencengkeram telinga untuk menjaga kestabilan posisi headset . Ujung pengait telinga berfungsi sebagai pengatur dimensi headset EEG secara vertikal. Bagian penopang elektrode sekaligus penghubung elektrode dengan kerangka.
Pemasangan elektrode ke dudukan dilakukan dengan menyesuaikan ukuran cekungan.
OpenBCI Mainboard berbasis ADS1299 Analog Front End IC berbasis Texas Instruments yang terdiri atas 8 kanal.
Sebagian besar proses penggabungan dilakukan dengan memanfaatkan  mur  dan  baut, misalnya  antara D, H, I, dan J. Sistem adjustable terletak pada  hubungan  pengait telinga dengan kerangka serta pergeseran sudut antara  kerangka dengan titik acuan pengait telinga. Ujung D yang panjang
dimasukkan ke lubang kotak di ujung kerangka A, B, atau C. Apabila dikehendaki perubahan dimensi headset , bagian yang diatur adalah kedalaman pemasukan ujung D,  semakin ke dalam maka dimensi semakin kecil. Sistem penyatuan D dengan  kerangka sekaligus menjadi cara penggabungan kerangka dan penyangga dengan bagian lain dari headset EEG.
T ABEL III P URWARUPA L ENGKAP H EADSET EEG
A. Kerangka central F. Dudukan elektrode B. Kerangka frontal G. Cincin C. Kerangka Occipital H. Tempat peletakan baterai D. Pengait telinga I. Tempat papan elektrik OpenBCI E. Tubuh penyangga elektrode J. Busa pelindung telinga

## B. Pengujian Headset EEG
Pengujian  purwarupa  merupakan bagian akhir dari proses perancangan headset EEG. Purwarupa yang telah dibuat diuji fungsi utamanya,  yaitu kemampuan dalam mengurangi artifacts akibat gerakan kepala melalui eksperimen pengukuran sinyal EEG.
Data sinyal EEG yang diperoleh dari eksperimen diolah dan dari hasilnya ditentukan keberhasilan rancangan headset EEG.  Diagram alir untuk pengujian purwarupa headset EEG yang dibandingkan dengan pengukuran secara konvensional ditunjukkan pada Gbr.  5.  Pertama-tama  dilakukan sistem pengukuran EEG konvensional (tanpa headset ) dan kedua yang memanfaatkan headset EEG hasil perancangan. Meskipun berbeda dalam sistem pemasangan elektrode, keduanya (tanpa headset dan dengan headset )  menggunakan sistem board wireless OpenBCI  sebagai pemroses peng- ambilan data perekaman sinyal EEG [18].
Gbr. 5 Diagram alir pengujian purwarupa headset EEG dibandingkan dengan EEG konvensional.
Pada hasil pemrosesan sinyal EEG dari sistem tanpa headset dan dengan headset dilakukan evaluasi berupa analisis perbandingan. Analisis perbandingan ini terdiri atas analisis spektral dan domain waktu untuk perbandingan kualitatif, dilanjutkan dengan penerapan metode korelasi untuk perbandingan kuantitatifnya.  Pengujian  purwarupa merupakan bagian akhir dari proses perancangan headset EEG. Purwarupa  yang telah dibuat diuji  fungsi utamanya,  yaitu kemampuan dalam mengurangi artifacts akibat gerakan ringan tubuh,  melalui  eksperimen pengukuran sinyal EEG.  Data sinyal EEG yang diperoleh dari eksperimen diolah dan dari hasilnya ditentukan keberhasilan rancangan headset EEG.
Gbr.  6  Contoh perekaman EEG dengan headset untuk kondisi baseline dan menggerakkan kepala.
Subjek eksperimen berjumlah empat subjek laki-laki yang juga menjadi bagian objek sampel pada pengukuran antropometri. Selama eksperimen, subjek diminta untuk
duduk rileks di kursi sambil menatap layar komputer  dengan kondisi ruangan yang digelapkan.
Baseline diukur untuk memperoleh karakter dasar sinyal EEG seseorang yang dianggap kemunculan interferens  dari berbagai sinyal lainnya  sangat minim,  sehingga dapat digunakan sebagai kalibrasi kebenaran data serta pembanding bagi pengukuran selanjutnya. Kondisi  menggerakkan kepala ringan ditujukan sebagai pemicu artifacts gerakan kepada sinyal pengukuran. Pemilihan durasi dua menit diasumsikan bahwa sinyal EEG yang terukur sudah mencapai stabil dan diperoleh jumlah data yang representatif.  Contoh perekaman EEG dengan headset untuk kondisi baseline dan menggerakkan kepala pada titik pengukuran untuk perekaman sinyal EEG berjumlah enam, yaitu Cz, C4, C3, Fz, F3, dan F4 ditunjukkan pada Gbr. 6.
Representasi spektral sinyal EEG  pada kanal C4  yang direkam dengan purwarupa headset dan tanpa headset ditunjukkan pada Gbr. 7.
(a) (b)
Gbr.  7  Perbandingan  spektral kanal C4,  (a)  pengukuran tanpa menggunakan headset , (b) pengukuran menggunakan headset .
Pada hasil pemrosesan sinyal EEG dari sistem tanpa headset dan dengan headset dilakukan evaluasi berupa analisis perbandingan. Analisis perbandingan ini terdiri atas analisis spektral dan domain waktu untuk perbandingan kualitatif terhadap hasil perekaman. Evaluasi secara kuantitif dilakukan dengan perbandingan perekaman dalam kondisi
gerakan ringan pada kepala terhadap kondisi rileks sebagai baseline dan dievaluasi berdasarkan nilai persentase koefisien korelasi dari representasi sinyal EEG perekaman dalam domain frekuensi.
Hasil korelasi spektral keenam kanal  dirata-ratakan  untuk setiap subjek, seperti ditunjukkan oleh Tabel IV.
T ABEL IV
N ILAI R ATA - RATA P ERSENTASE K ORELASI DARI K EENAM KANAL A NTARA B ASELINE DAN K ONDISI B ERGERAK PADA M ASING - MASING S UBJEK Subjek ke- Nilai Korelasi (%) Dengan Headset Tanpa Headset 1 0,51 0,39 2 0,79 0,68 3 0,46 0,23 4 0,40 0,16
Tabel  IV menunjukkan bahwa  nilai rata-rata korelasi pengukuran dengan headset pada setiap subjek lebih tinggi dibandingkan tanpa headset . Hal ini berarti pengukuran sinyal EEG dengan menggunakan headset mempunyai pola sinyal spektral yang lebih mirip dengan baseline daripada pengukuran tanpa headset . Artifacts yang tertangkap sistem akuisisi pengukuran dengan headset lebih rendah dibandingkan pengukuran tanpa menggunakan headset .

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Sistem headset EEG hasil rancangan telah memenuhi kebutuhan yang  diinginkan,  yaitu mudah dipakai ( wearable ), nirkabel, dan dapat mengurangi artifacts gerakan pada subjek dengan aktivitas ringan. Hal ini dibuktikan  melalui analisis kualitatif dalam domain waktu dan domain frekuensi bahwa pengukuran dengan headset menunjukkan kemiripan pola sinyal yang lebih  tinggi dibandingkan tanpa menggunakan headset .

## B. Saran
Penyempurnaan purwarupa pada headset EEG  perlu dilakukan dengan penggunaan elektrode kering sebagai sensor pengukuran sinyal EEG untuk  memudahkan pengukuran sinyal EEG serta meningkatkan kenyamanan pada subjek.
Kemudian,  perlu digunakan jenis material lain yang lebih fleksibel daripada bambu tetapi tetap kuat dan robust sebagai kerangka headset agar artifacts yang terukur lebih minim.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Hibah Penelitian Kelompok Keahlian ITB 2017  yang mendanai sebagian dari program penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] D.  Prutchi  dan  M.  Norris, Design and Development of Medical Electronic Instrumentation: A Practical Perspective of the Design, Construction, and Test of Medical Devices ,  New Jersey, USA: John Wiley & Sons, 2005.
[2] D. Gajic, Z. Djurovic, S. Di Gennaro,  dan  Fredrik  Gustafsson, “Classification of EEG Signals for Detection of Epileptic  Seizures based on Wavelets and Statistical  Pattern  Recognition,” Biomedical Engineering: Applications, Basis and Communications , Vol. 26, No. 2, 1450021, 2014.
[3] F.C. Bennis, E.E. Geertsema, D.N. Velis, E.E. Reus, dan G.H. Visser, “The Use of Single Bipolar Scalp Derivation for the Detection of Ictal Events During Long ‐ Term  EEG  Monitoring,” Epileptic Disorders ,
Vol. 19, No. 3, hal. 307-314, 2017.
[4] J. Cheung, C. Ruoff, H. Moore, K.A. Hagerman, J. Perez, S. Sakamuri, S.C. Warby, E. Mignot, J. Day, dan J. Sampson, “Increased EEG Theta Spectral Power in Polysomnography of Myotonic Dystrophy Type 1 Compared  to Matched Controls,” J.  Clin Sleep Med. ,  Vol. 14, No. 2, hal. 229-235, 2018.
[5] M.E. Rosenberger, M.P. Buman, W.L. Haskell, M.V. McConnell, dan L.L.  Carstensen,  “Twenty-Four Hours of Sleep, Sedentary Behavior, and Physical Activity with Nine Wearable Devices,” Medicine and Science in Sports and Exercise , Vol. 48, No. 3, hal. 457-465, 2016.
[6] A.S.  Sudarsono,  I.G.N. Merthayasa, dan  Suprijanto.  “Comparison Between Psycho-Acoustics  and Physio-Acoustic Measurement to Determine Optimum Reverberation Time of Pentatonic Angklung Music Concert Hall,” AIP Conference Proceedings . Vol. 1677. No. 1, 2015.
[7] R.A. Mangkuto, F.X.N. Soelami, dan S. Suprijanto. “Study of Effect of Daylight on Building User's Performance Based on
Electroencephalograph Signal,” Proceeding of the 10th SENVAR , 2009, hal. 1-7.
[8] D.A Purawijaya, L.L. Fitri, dan Suprijanto. “Evaluation of Blue Light Exposure  to Beta Brainwaves on Simulated Night Driving,” AIP Conference Proceedings . Vol. 1677. No. 1, 2015.
[9] E.C. Djamal, Suprijanto, dan A. Arif, “Identification of Alertness State Through EEG Signal Using Wavelet Extraction and Neural Networks," The 2014 International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications (IC3INA 2014) , 2014, hal. 176-180.
[10] L. Sekawati, N.U. Maulidevi,  dan  Suprijanto,  “Machine  Learning  to Predict Person's Interest Towards Visual Object by Utilizing  EEG Signal,” 2016 International Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE) , 2016, hal. 1-6.
[11] A. Mileti, G. Guido, dan M.I. Prete. “Nanomarketing: A New Frontier for Neuromarketing,” Psychology & Marketing ,  Vol.  33, No. 8,  hal. 664-674. 2016.
[12] F.  Aprilianty,  M.S.  Purwanegara,  dan  Suprijanto,  “Effects of Colour Towards Underwear Choice Based on  Electroencephalo-graphy (EEG),” Australasian Marketing Journal (AMJ) ,  Vol.  24,  No.  4,  hal. 331-336, 2016.
[13] W.A.  Kaysa, Suprijanto, dan  A.  Widyotriatmo,  “Design of Brain- Computer Interface Platform for Semi Real-Time Commanding Electrical Wheelchair Simulator Movement,” 2013 3rd International Conference on Instrumentation Control and Automation (ICA) , 2013, hal. 39-44.
[14] A.  Widyotriatmo, Suprijanto and S. Andronicus,  “A  Collaborative Control  of Brain Computer Interface and Robotic Wheelchair,” 2015 10th Asian Control Conference (ASCC) , 2015, hal. 1-6.
[15] P. Bifulco, M. Cesarelli, A. Fratini, M. Ruffo, G. Pasquariello, dan G. Gargiulo,  “A  Wearable Device for Recording of Biopotentials and Body Movements,” Proceedings  of  2011 IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications (MeMeA) , 2011, hal. 1-4.
[16] V. Mihajlović, B. Grundlehner, R. Vullers , dan J. Penders, “Wearable, Wireless EEG Solutions in Daily Life Applications: What are We Missing?," IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics ,  Vol. 19, No. 1, hal. 6-21, Jan. 2015.
[17] E.  Ratti,  S.  Waninger,  C.  Berka,  G.  Ruffini,  dan A. Verma, “Comparison of Medical and Consumer Wireless EEG Systems for Use in Clinical Trials,” Frontiers in Human Neuroscience, Vol.  11, paper 398, hal. 1-7, 2017.
[18] J. Frey,  “Comparison of an Open-Hardware Electroencephalography Amplifier  with Medical Grade Device in Brain-Computer  Interface Applications,” Proc.  of International Conference on Physiological Computing Systems (PhyCS '16) , 2016, hal. 1-10.
[19] M.  Teplan,  “Fundamentals of EEG Measurement,” Measurement Science Review , Vol. 2, No. 2, hal. 1-11, 2002.