## Aksi Game Berbasis Brain Computer Interface dengan Spektral Daya dan Learning Vector Quantization
Aditya Setiawan Putra*, Esmeralda C. Djamal, Rezki Yuniarti
Jurusan Informatika Fakultas MIPA Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Sudirman, Cimahi *dithsetiawan@gmail.com
Abstrak —  Dalam  video  game  dibutuhkan  interaksi  antara  pengguna  dengan  sistem  dalam  mengendalikan pergerakan karakter pada game tersebut melalui sebuah controller. Namun untuk orang dengan keterbatasan fisik, controller  menjadi  sebuah  halangan  untuk  dapat  berkomunikasi  dengan  sistem.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat digunakan untuk mengatasinya yaitu menggunakan Brain Computer Interface (BCI) yang pada perkembangannnya dapat  dimanfaatkan  untuk  pengendalian  karakter  pada  video  game.  BCI  terdiri  dari  komponen  input  dari  sinyal otak, komponen output berupa perintah dan komponen intermediate. Persoalan utama BCI terletak pada komponen intermediate  yang  biasanya  menggunakan  Elektroensephalogram  (EEG).  Bentuk  sinyal  EEG  pada  setiap  orang dapat  bervariasi  dan  kompleks  tergantung  kondisi  kesehatan,  emosional,  usia,  mental  dan  aktivitas.  Beberapa penelitian  terdahulu  menggunakan  sinyal  EEG  untuk  menggerakkan  video  game  pada  perangkat  mobile, menggerakkan kursor dan mengendalikan robot. Kontrol gerak EEG sebelumnya menggunakan  kondisi emosional, namun  kondisi  emosional  tidak  menggambarkan  aksi  karakter  secara  nyata.  Penelitian  ini  telah  membuat  sistem kontrol  gerak  karakter  menggunakan  sinyal  EEG  yang  diimplementasikan  pada  video  game  dengan  aksi  karakter setiap  1  detik.  Dalam  proses  akuisisi  data  yang  dilakukan  terhadap  10  Naracoba  selama  1  menit  dengan  3  kali perulangan,  Naracoba  membayangkan  3  gerakan  bergantian  setiap  5  detik.  Hasil  akurasi  dari  360  set  data  latih sebesar 77% dan data baru menghasilkan akurasi sebesar 67%.
Kata kunci—Brain Computer Interface; Learning Vector Quantization; Sinyal EEG; Spektral Daya; Video Game.

## I. P ENDAHULUAN
Video  game  adalah  permainan  elektronik  yang  membutuhkan  interaksi  antara  player  dengan  sistem  melalui controller  untuk  menghasilkan  umpan  balik  secara  visual.  Controller  menjadi  perangkat  yang  harus  ada  dalam sebuah permainan elektronik, karena merupakan sarana untuk mengendalikan, memerintah dan mengatur keadaan dari suatu sistem dan tidak jarang pengembangan pada sistem controller menjadi  suatu nilai tambah pada sebuah perangkat video game.
Brain Computer Interface (BCI) merupakan suatu teknologi untuk mengontrol suatu perangkat eksternal tanpa menggunakan otot, suara dan fungsi motorik lainnya. BCI terdiri dari komponen input dari sinyal otak, komponen output  berupa  perintah  dan  komponen  intermediate.  Persoalan  utama  BCI  terletak  dari  komponen  antara  atau intermediate,  yang  biasanya  menggunakan  Elektroensephalogram  (EEG).  Dalam  pengembangannya,  BCI  dapat dimanfaatkan untuk pengendalian karakter pada video game, seperti pada penelitian terdahulu mengenai BCI yaitu untuk  mengendalikan  video  game  pada  perangkat  mobile  [1].  Terdapat  pula  penelitian  mengenai  pengendalian video  game multi-player  3-D  yang  dikendalikan  oleh  fitur EEG  terkait  dengan  tiga  tingkat  perhatian  [2]  strategi pada permainan catur [3].
EEG  merupakan  instrumen  untuk  merekam  aktivitas  listrik  di  otak  sehingga  mempunyai  amplitudo  yang rendah.  Bentuk  sinyal  EEG  pada  setiap  orang  dapat  bervariasi  dan  kompleks  tergantung  kondisi  kesehatan, emosional,  usia,  mental  dan  aktivitas.  Komponen  frekuensi  dari  sinyal  EEG  dapat  menginformasikan  kondisi pikiran.  Oleh  karena  itu,  ekstraksi  sinyal  EEG  kedalam  komponen  waktu  menjadi  sangat  berguna.  Beberapa penelitian terdahulu menggunakan ekstraksi frekuensi untuk mengidentifikasikan sinyal EEG terhadap rangsangan suara  [4],  aksi  menggerakkan  karakter  dalam  game  arcade  [5],  mengukur  traumatis  cedera  otak  ringan  [6], mengetahui tingkat perhatian siswa [7], identifikasi kondisi rileks [8], Membedakan kondisi antara membuka mata dan menutup mata [9].
Perkembangan  wireless  EEG  menjadikan  penggunaan  BCI  menjadi  sangat  menarik.  Terdapat  penelitian terdahulu  mengenai  BCI  yaitu  untuk  mengendalikan  robot  [10],  BCI  pada  aplikasi  manufaktur  [11], membayangkan  gerakan  tangan  [12]  dan  menggerakan  kursor  dengan  membayangkan  gerakan  jari  dan  lengan [13].
Penelitian ini berfokus pada identifikasi tiga kondisi pikiran saat membayangkan gerakan yang direkam melalui sinyal  EEG  sebagai  perangkat  BCI.  BCI  untuk  menggerakan  karakter  telah  dilakukan  pada  penelitian  terdahulu menggunakan kondisi emosional [5], namun penelitian tersebut tidak berfokus pada kondisi saat seseorang sedang membayangkan  gerakan  karakter.  Penelitian  tersebut  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengidentifikasi kondisi saat seseorang sedang membayangkan gerakan karakter dan direpresetasikan kedalam video game.
Sistem  identifikasi  yang  telah  dibangun  untuk  pemrosesan  sinyal  EEG  sebagai  perangkat  intermediete menggunakan  Spektral  Daya  dan  Learning  Vector  Quantization  (LVQ).  Beberapa  penelitian  terdahulu  dalam sistem  BCI  diantaranya  menggunakan  ekstraksi  Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  dan  K-Nearest  Neighbor (KNN) [14], DWT dan Support Vector Machine (SVM) [15], Fast Fourier Transform (FFT) dan LVQ [5]. Spektral Daya  dan  LVQ  digunakan  karena  memiliki  akurasi  yang  besar  dan  waktu  komputasi  yang  cukup  singkat mengingat aksi pada video game dilakukan secara real time.
Sistem  identifikasi  dibangun  dengan  melakukan  pelatihan  terlebih  dahulu  menggunakan  sinyal  EEG  yang direkam dari 10 Naracoba dan tiga kali perulangan sebagai data latih. Perekaman dilakukan dengan memberikan video berupa perintah untuk membayangkan  gerakan maju, berhenti dan melompat secara  bergantian setiap lima detik.

## II. M ETODE

## A. Perancangan Sistem Identifikasi
Perancangan sistem kontrol gerak pada video game berdasarkan sinyal EEG menggunakan ekstraksi Spektral Daya dan LVQ menggunakan komponen sinyal gelombang Teta (4-7 Hz), gelombang Alfa (8-12 Hz), gelombang Beta (13-30 Hz) dan gelombang Gamma Low (31-40 Hz). Hasil ini didapat melalui proses ekstraksi Spektral Daya berupa gelombang Teta berjumlah 4 data, gelombang Alfa sebanyak 5 data, gelombang Beta sebanyak 18 data dan gelombang Gamma Low sebanyak 10 data.
Masukan sistem dari penelitian ini berupa data rekaman sinyal gelombang otak dari 10 naracoba menggunakan wireless  EEG  dengan  frekuensi  sampling  128  Hz.  Perekaman  data  latih  dan  data  uji  dilakukan  secara  offline dikarenakan pelatihan dan pengujian sistem dilakuak secara offline

## Gambar 1. Perancangan sistem identifikasi
Dilakukan  praproses  pada  data  masukan  dengan  membagi  1  menit  data  rekaman  menjadi  1  detik  perekaman yang  diambil  setiap  lima  detik  sekali  sehingga  setiap  naracoba  menghasilkan  data  sebanyak  1.536  titik  sinyal. Kemudian data tersebut diekstraksi setiap satu detik menggunakan Spektral Daya dan menghasilkan 37 neuron.
Neuron  yang  dihasilkan  pada  praproses  digunakan  untuk  pelatihan  menggunakan  LVQ.  Hasil  dari  proses pelatihan  adalah  data  pewakil  untuk  masing-masing  kelas  yang  disimpan  di  dalam  basis  data.  Data  pewakil tersebut digunakan untuk proses identifikasi menggunakan LVQ.

## B. Brain Computer Interface
BCI  adalah  suatu  teknologi  yang  memanfaatkan  gelombang  otak  manusia  untuk  mengendalikan  perangkat eksternal.  Sistem  BCI  terdiri  dari  komponen  input  dari  sinyal  otak,  komponen  output  berupa  perintah,  dan komponen intermediate.
Setiap  orang  mampu  mengontrol  hanya  dengan  gelombang  otak  atau  pikiran,  dengan  kata  lain  untuk mengontrol  suatu  alat/mesin  tidak  perlu  melakukan  aktifitas  fisik.  Pada  awal  perancangan  BCI,  sistem  ini diharapkan  dapat  digunakan  untuk  sarana  komunikasi  bagi  penderita  lumpuh  total,  untuk  rehabilitasi,  dan  dapat juga  dimanfaatkan  untuk  teknik  kendali  dalam  permainan  komputer.  Sebuah  sistem  BCI  terdiri  dari  pengukuran sinyal  otak,  dan  kemudian  dilakukan  sistem  pengolahan  sinyal  otak  tersebut  untuk  mendeteksi  pola  –  pola  unik yang akan diterjemahkan menjadi perintah, seperti pola otak saat fokus/konsentrasi atau rileks.
Penelitian  terdahulu  mengenai  BCI  menggunakan  ektraksi  Wavelet  sehingga  diperoleh  akurasi  yang  cukup tinggi, yaitu 99% [14], sementara penelitian lain menggunakan ekstraksi Discrete Wavelet Transform (DWT) dan K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  membedakan  dua  kelas  [15],  kontrol  kursor  menggunakan  ekstraksi  DWT, identifikasi menggunakan SVM yang membedakan lima kelas gerakan kursor secara realtime [16]. Penelitian lain menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dan LVQ untuk menggerakkan game arcade. Penelitian tersebut telah diuji dengan akurasi sebesar 90% untuk kondisi rileks dan 22% untuk kondisi fokus [17].

## C. Electroensephalogram
EEG  adalah  alat  untuk  merekam  aktivitas  listrik  spontan  dari  otak,  yang  digunakan  dalam  bidang  medik, psikologi dan kesehatan. Bentuk sinyal EEG pada setiap orang sangat bervariasi. Hal tersebut dipengaruhi karena kondisi  pikiran,  kondisi  kesehatan  dan  rangsangan  dari  luar.  Perangkat  ini  menggunakan  sensor  yang  disebut elektroda,  yang  dipasang  di  permukaan  kulit  kepala.  Sinyal  EEG  mempunyai  amplitude  yang  kecil,  mudah tertimbun  noise,  dan  tidak  mempunyai  bentuk  baku  yang  merefleksikan  kondisi  otak.  Perangkat  EEG  yang digunakan adalah Emotiv Insight yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Sinyal EEG mempunyai komponen frekuensi yang menggambarkan kondisi pikiran. Gelombang Delta (0.5-3 Hz)  muncul  saat  seseorang  sedang  tidur  nyenyak,  gelombang  Teta  (4-7 Hz)  muncul  saat  seseorang  sedang  tidur ringan  atau  dalam  keadaan  stres  emosional,  gelombang  Alfa  (8-13  Hz)  muncul  saat    dalam  keadaan  rileks, gelombang  Beta  (14-30  Hz)  muncul  saat  seseorang  sedang  berpikir,  gelombang  Gamma  (>30  Hz)  muncul  saat seseorang dalam kesadaran penuh. Oleh karena itu, representasi sinyal EEG ke dalam domain frekuensi menjadi berguna untuk mengolah sinyal EEG untuk mendapatkan kondisi pikiran tertentu. Set-up sistem pengukuran sinyal EEG  biasanya  menggunakan  standar  International  Federation  of  Societes  of  Electroencephalography,  dimana elektroda ditempatkan pada kulit kepala pada posisi/aturan standar yaitu sistem 10-20 seperti pada Gambar 3.
Gambar 2. Perangkat wireless EEG
Gambar 3. Penempatan elektroda sistem 10-20
Terdapat  penelitian  terdahulu  dalam  pengolahan  sinyal  EEG,  pada  penelitian  tersebut  menggunakan  wireless EEG sistem 10-20 dengan dua kanal, yaitu Fp1 dan Fp2 [5].
Sedangkan  pada  penelitian  ini  perangkat  wireless  EEG  yang  digunakan  menggunakan  sistem  Modified Combinatorial  Nomenclature  (MCN)  yang  merupakan    pengembangan  sistem  10-20  dimana  sistem  MCN  lebih terperinci  dengan  elektroda  yang  lebih  banyak.  Tetapi  pada perangkat  ini  hanya  menggunakan  kanal  AF3,  AF4, T7, T8 dan Pz yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Penempatan elektroda sistem MCN

## D. Akuisisi Data
Pengambilan  data  EEG  dilakukan  dengan  wireless  EEG  menggunakan  kanal  AF3,  AF4,  T7  dan  T8,  dengan frekuensi sampling 128 Hz yang dipasang di permukaan kulit kepala untuk merekam sinyal dalam otak terhadap 10 naracoba untuk data latih dan 5 naracoba untuk data uji dengan tiga kali perulangan.
Perekaman  dilakukan  selama  60  detik.  Perekaman  dilakukan  dengan  memperhatikan  sebuah  video  instruksi yang akan menampilkan perintah gerakan yang harus dibayangkan oleh naracoba. Selama 60 detik, naracoba akan
membayangkan tiga gerakan secara bergantian setiap lima detik. Selanjutnya untuk waktu perulangan perekaman terhadap sepuluh naracoba yang dilakukan dibagi menjadi tiga waktu berbeda.
E. Segmentasi
Sinyal  EEG  yang  telah  direkam  disegmentasi  setiap  lima  detik  menjadi  12  segmen  untuk  membagi  data rekaman  menjadi  tiga  kelas.  Setelah  data  disegmentasi  lima  detik,  dilakukan  segmentasi  lanjutan  dengan segmentasi  setiap  satu  detik  dan  menghilangkan  dua  detik  diawal  dan  dua  detik  diakhir  sehingga  hanya menyisakan satu detik data dalam setiap segmen. Hal ini dilakukan untuk menyesuaikan panjang data latih dengan data uji saat dilakukan identifikasi. Segmentasi sinyal EEG dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL 1. S EGMENTASI S INYAL
EEG No. Waktu Data Sinyal EEG S K AF3 AF4 T7 T8 1 0.0078 -28 45 -227 16 1 M … … … … … … 640 5.0000 128 -106 -19 85 641 5.0078 108 -110 -123 68 2 B … … … … … … 1.280 10.5000 -3 7 22 37 1.281 10.5078 13 11 126 53 3 L … … … … … … 1.920 15.0000 -17 99 -108 53 … … … … … … ... ... 7.041 55.0078 -7 102 -4 76 12 L … … … … … … 7.680 60.0000 57 73 -11 108 Keterangan : S = Segmen B = Berhenti
K   = Kelas
L = Lompat
M   = Maju
F. Spektral Daya
Sinyal EEG adalah sinyal non stasioner. Salah satu metode konversi domain waktu ke dalam domain frekuensi adalah  Spektral  Daya,  yang  mempunyai  waktu  komputasi  cukup  singkat.  Namun,  metode  tersebut  lebih  tepat ditujukan  untuk  sinyal  stasioner.  Walaupun  demikian,  apabila  sinyal  EEG  diproses  dalam  waktu  yang  singkat, maka pendekatan metode stasioner seperti FFT dapat digunakan  [4]. Proses analisa menggunakan  Spektral Daya terdiri dari beberapa tahap yaitu frame based, windowing, FFT dan Analisis Spektral.

## 1) Frame Based
Frame based yaitu proses membagi sinyal menjadi beberapa frame. Untuk meminimalkan diskontinuitas sinyal dilakukan overlap, biasanya panjang daerah overlap yang umum digunakan adalah kurang  lebih 30%  - 50% dari panjang frame menggunakan Persamaan 1. Pada penelitian ini overlap yang digunakan sebesar 50% yang didasari dari beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan [17]. Selanjutnya menghitung hasil akhir dari frame based menggunakan Persamaan 2.
(1) ( )    (     ) (2)
Keterangan : M = menyatakan overlaping frame N = menyatakan jumlah data
n = menyatakan indeks data
y(n) = menyatakan nilai sinyal hasil perekaman
x(n) = menyatakan hasil Frame Based.
2) Windowing
Windowing digunakan untuk meminimalkan pengaruh fluktuasi pada sidelobe yang dapat mengganggu resolusi spektral terestimasi. Pada dasarnya Windowing membagi sinyal atas frame yang panjang datanya sama. Salah satu
jenis  windowing  yang  digunakan  yaitu  Hamming  dengan  kesederhanaan  dan  hasil  dari  windowing  yang  baik, seperti pada Persamaan 3 dan Persamaan 4.
( )                   ( ) (3) ( )        ( ) (4) Keterangan : w(n) = menyatakan nilai Hamming window ke- n N = menyatakan jumlah sampel setiap frame n = menyatakan indeks sampel suatu frame z(n) = menyatakan sinyal hasil Windowing sampel ke- n

## 3) Fast Fourier Transform
FFT  adalah  algoritma  yang  mengimplementasikan  Discrete  Fourier  Transform  (DFT)  dan  bertujuan  untuk mengkonversi setiap frame dari domain waktu ke domain frekuensi menggunakan Persamaan 5.
( ) ∑ *( )      ( )+ (5)
Keterangan : X(k) = menyatakan nilai titik frekuensi ke- k k = menyatakan indeks suatu frekuensi
N   = menyatakan jumlah sampel setiap frame n = menyatakan indeks sampel suatu frame z n = menyatakan sinyal hasil Windowing sampel ke- n

## 4) Analisis Spektral
Analisis spekral adalah analisis runtun waktu yang dapat menguraikan data pada berbagai frekuensi yang dapat digunakan  untuk  mencari  periodisitas  tersembunyi.  Salah  satu  metode  analisis  sektral  adalah  metode  Welch menggunakan Persamaan 6.
∑ ( ) (6)
Keterangan : S x = hasil Analisa Spektral titik frekuensi ke-x
k = menyatakan jumlah frame y(n)  = menyatakan nilai titik frekuensi ke-n suatu frame
Metode  Welch  didasarkan  pada  konsep  penggunaan  estimasi  spektrum  periodogram  yang  merupakan  hasil konversi sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi. Metode Welch mengambil nilai rata-rata hasil dari FFT pada tiap frame.

## G. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  paradigma  pemrosesan  suatu  informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  sel syaraf  biologi,  sama  seperti  otak  yang  memproses  suatu  informasi.  Elemen  mendasar  dari  paradigma  tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan informasi. JST memiliki sifat seperti manusia yaitu belajar dari suatu  contoh.  JST  dibentuk  untuk  memecahkan  suatu  masalah  tertentu  seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi karena proses pembelajaran.
Penggunaan  JST  dalam  melakukan  klasifikasi  dan  identifikasi  memiliki  beberapa  kelebihan  di  antaranya mampu  mengakuisisi  pengetahuan  walau  tidak  ada  kepastian,  mampu  melakukan  generalisasi  dan  ekstraksi  dari suatu  pola  data  tertentu,  JST  juga  dapat  menciptakan  suatu  pola  pengetahuan  melalui  pengaturan  diri  atau kemampuan belajar ( self organizing ).
Terdapat  beberapa  macam  jenis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  salah  satunya  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode LVQ.
1) Learning Vector Quantization
Metode LVQ digunakan untuk pengelompokan dengan jumlah target atau kelas sudah ditentukan sebelumnya. Metode  klasifikasi  ini  termasuk  supervise  learning,  karena  data  latih  telah  diklasifikasikan  terlebih  dahulu,  yang terdiri dari lapisan input dan lapisan kompetitif. Prinsip kerja dari algoritma LVQ adalah pengurangan node – node yang  pada  akhirnya  hanya  ada  satu  node  output  yang  terpilih.  Pada  penelitian  sebelumnya  proses  pembelajaran menggunakan  metode  LVQ  setiap  vektor  gambar  dipelajari  dan  menghasilkan  satu  vektor  nilai  data  pewakil dengan banyaknya pengujian 25 kali untuk setiap parameter [18].
Suatu lapisan kompetitif secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor masukan. Kelas-kelas yang  didapatkan  sebagai  hasil  dari  lapisan  kompetitif  ini  hanya  tergantung  pada  jarak  antara  vektor-vektor masukan dengan vektor data pewakil, yang kemudian data pewakil dari kelas pemenang direvisi.  Jika dua vektor masukan  mendekati  sama,  maka  lapisan  kompetitif  meletakkan  kedua  vektor  masukan  tersebut  ke  dalam  kelas yang sama. Arsitektur jaringan LVQ dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Arsitektur LVQ
Tahap  pembelajaran  LVQ,  pertama  inisialisasi  bobot  yang  tidak  lain  adalah  pewakil  data  latih  setiap  kelas. Setelah menentukan bobot, maka jaringan diberi setiap set data latih sebagai neuron input. Setelah input diterima jaringan,  maka  jaringan  mulai  melakukan  perhitungan  jarak  vektor  yang  didapatkan  dengan  jarak  antara  vektor input dengan vektor bobot menggunakan Persamaan 7.
√∑ ( ) (7)
Pada  saat  pembelajaran  hanya  bobot  pemenang  dengan  nilai  minimum  yang  dilakukan  revisi.  Apabila  kelas pemenang sama dengan kelas sebenarnya maka menggunakan Persamaan 8, dan apabila kelas pemenang berbeda dengan kelas sebenarnya digunakan Persamaan 9.
(    ) (    )      ( (    )) (8)
(    ) (    )      ( (    )) (9)
Setelah  semua  data  telah  dilatih  seluruhnya  untuk  iterasi  pertama,  maka  dilakukan  pengurangan  laju pembelajaran untuk setiap iterasi dengan menggunakan Persamaan 10.
(10)
Proses penghentian pembelajaran dilakukan jika nilai telah lebih kecil dari nilai minimum error (Eps) yang telah ditetapkan sebelumnya atau telah mencapai iterasi maksimum yaitu 10 iterasi. Terdapat penelitian terdahulu yang menggunakan LVQ untuk mengidentifikasi hasil ekstraksi Wavelet menjadi dua kelas, yaitu kelas rileks dan
tidak rileks. Hasil  pengujian menggunakan 10 data baru didapatkan akurasi sebesar 47% dan pengujian terhadap data latih sebesar 87% [8].

## III. H ASIL DAN D ISKUSI

## A. Implementasi Sistem
Implementasi perangkat lunak terhadap sistem yang telah dirancang menggunakan UML. Perangkat lunak ini dibagi  menjadi  dua  bagian,  perangkat  lunak  untuk  identifikasi  EEG  berbasis desktop menggunakan  bahasa Pemrograman  Java  dengan  IDE  Eclipse dan  basis  data  SQLite,  sedangkan    perangkat  lunak  untuk  implementasi video game berbasis desktop menggunakan bahasa Pemrograman C# dengan IDE Unity3D dan Monodevelop .

## Gambar 6. Sistem Identifikasi Kontrol Gerak Karakter
Sistem  kontrol  gerak  karakter  dengan  menggunakan  Sinyal  EEG  dimulai  dengan  praproses  yaitu  dilakukan proses input data latih hasil perekaman selama satu menit yang dibagi ke dalam lima detik perekaman. Setiap lima detik perekaman dilakukan segmentasi dengan menghilangkan dua detik diawal dan dua detik diakhir perekaman, sehingga setiap naracoba menghasilkan 12 segmen dengan data sebanyak 1.536 titik sinyal yang disimpan dalam basis data. Implementasi kelola data latih dapat dilihat pada Gambar 7.
Kemudian  data  hasil  segmentasi  tersebut  diekstraksi  setiap  satu  detik  menggunakan  Spektral  Daya  dan menghasilkan 37 neuron yang digunakan untuk masukan saat pelatihan menggunakan metode LVQ. Implementasi proses ekstraksi menggunakan Spektral Daya dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Implementasi Ekstraksi Spektral Daya
Hasil  dari  pelatihan  LVQ  berupa  data  pewakil  dari  tiga  kelas  yang  kemudian  disimpan  ke  dalam  basis  data yang nantinya digunakan sebagai nilai pembanding dalam proses identifikasi. Implementasi proses pelatihan LVQ dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Implementasi Pelatihan LVQ
Pada tahap identifikasi, dilakukan ekstraksi menggunakan Spektral Daya. Hasil dari ekstraksi berupa 37 neuron yang  akan  diidentifikasi  menggunakan  LVQ  berdasarkan  data  pewakil  setiap  kelas  yang  didapatkan  dari  proses pelatihan. Impelemtasi proses identifikasi dapat dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Implementasi Identifikasi
Pada  tahap  identifikasi real  time ,  dimulai  dengan  pengambilan  data  EEG  secara real  time setiap  1  detik menggunakan  wireless  EEG  yang dipakai  saat  menggunakan  sistem  identifikasi real  time, selanjutnya  dilakukan segmentasi  terhadap  data  yang  telah  diperoleh  dan  dilakukan  ekstraksi  menggunakan  Spektral  Daya.  Hasil  dari ekstraksi  berupa  37  neuron  yang  akan  diidentifikasi  menggunakan  LVQ.  Hasil  identifikasi  akan  divisualisasikan dalam  aksi  karakter  pada  implementasi real  time .  Impelemtasi  proses  identifikasi real  time dapat  dilihat  pada Gambar 11.
Gambar 11. Implementasi Identifikasi Real Time

## B. Pengujian Akurasi Sistem
Data  latih  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  360  set  data  latih  yang  diperoleh  dari  10  naracoba dengan  mengikuti  perintah  yang  ditampilkan  dalam  sebuah  video  untuk  membayangkan  gerakan  maju,  berhenti dan melompat. Perekaman dilakukan sebanyak tiga kali perulangan.
Pelatihan terhadap data latih menggunakan LVQ dengan learning rate 0.01-0.05 dengan pengurangan learning rate 0.01-0.1. Analisa parameter LVQ dapat dilihat pada Tabel 2.

## TABEL 2. A NALISIS P ARAMETER LVQ
No Learning rate Konstanta Pengurangan Learning rate Tingkat Akurasi Pengujian (%) Data Latih Data Uji 1 0.05 0.1000 75 54 2 0.04 0.1000 75 54 3 0.03 0.1000 75 50
No Learning rate Konstanta Pengurangan Learning rate Tingkat Akurasi Pengujian (%) 4 0.02 0.1000 75 50 5 0.01 0.1000 75 55 6 0.01 0.0500 62 50 7 0.01 0.0100 48 40
Hasil  analisa  pada  Tabel  2  menunjukan  bahwa  akurasi  tertinggi  diperoleh  dengan  learning  rate  0.01  dan pengurangan learning rate 0.1.
Analisa pengaruh jumlah data latih bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi pengujian terhadap jumlah data latih dan data baru. Hasil pengujian terhadap jumlah data latih dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL 3. A NALISIS J UMLAH D ATA L ATIH No Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji Tingkat Akurasi Pengujian (%) Data Latih Data Uji 1 120 5 75 55 2 360 15 62 57
Hasil  analisa  pada  Tabel  3  terjadi  penurunan  tingkat  akurasi  jika  menggunakan  360  set  data  latih.  Hal  ini disebabkan  perbedaan  cara  setiap  orang  dalam  membayangkan  suatu  gerakan  yang  menyebabkan  data  latih menjadi tidak akurat. Namun terjadi peningkatan akurasi pada data uji.
Analisa pengaruh ekstraksi dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL 4. A NALISIS P ENGARUH E KSTRAKSI No Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji Skenario Percobaan Tingkat Akurasi Pengujian (%) Data Latih Data Uji 1 120 5 Ekstraksi 75 55 2 Tanpa Ekstraksi 70 48
Hasil analisa pada Tabel 4 menunjukan bahwa ekstraksi Spektral Daya dapat meningkatkan akurasi data latih dan data uji dari 70% untuk data latih menjadi 75% dan 48% untuk data baru menjadi 55%.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  sebuah  sistem  identifikasi  sinyal  EEG  saat  membayangkan  gerakan  maju, berhenti  dan  melompat  menggunakan  ekstraksi  Spektral  Daya  dan  Learning  Vector  Quantization  menggunakan empat kanal yaitu AF3, AF4, T7 dan T8. Hasil identifikasi divisualisasikan dalam sebuah video game sebagai aksi karakter untuk bergerak maju, berhenti dan melompat.

## Gambar 12. Hasil Pengujian Identifikasi Real Time
Dari  pengujian  didapatkan  hasil  bahwa  data  latih  dan  data  uji  yang  diekstraksi  menggunakan  Spektral  Daya dapat meningkatkan tingkat akurasi saat identifikasi dari 70% menjadi 75% untuk data latih dan 48% menjadi 55% untuk  data  uji.  Untuk  parameter  Learning  Vector  Quantization    didapatkan  parameter  yang  paling  optimal  yaitu dengan learning rate 0.01 dan pengurangan learning rate 0.1 dengan akurasi 75% untuk data latih dan 55% untuk data uji.
Selain  itu  juga,  jumlah  data  yang  digunakan  berpengaruh  dengan  tingkat  akurasi  karena  dengan  360  set  data latih akurasi yang didapatkan hanya 62% untuk data latih dan 57% untuk data uji sedangkan dengan 120 set data latih  akurasinya  75%  untuk  data  latih  dan  55%  untuk  data  uji.  Hal  ini  disebabkan  cara  membayangkan  gerakan yang berbeda-beda pada setiap orang. Sistem dapat mengenali data dari setiap naracoba dengan rata-rata sebesar 77% untuk data latih dan 67% untuk data uji. Dengan waktu identifikasi 0.075 detik untuk satu segmen.
D AFTAR P USTAKA
[1] P. A. Pour, T. Gulrez, O.  AlZoubi, G. Gargiulo and R. A. Calvo, "Brain-Computer  Interface: Next Generation Thought Controlled  Distributed  Video  Game  Development  Platform,"  in  IEEE  Symposium  on  Computational  Intelligence  and Games, 2008.
[2] A. Khong, L. Jiangnan, K. P., T. and A. P. Vinod, "BCI based Multi-player 3-D Game Control using EEG for Enhancing Attention and Memory," San Diego, 2014.
[3] L. Vokorokos, N. Adam and B. Mados, "Non-Invasive Brain Imaging Technique for Playing Chess with Brain-Computer Interface," International Journal of Computer and Information Technology, vol. 3, no. 5, pp. 877-882, 2014.
[4] E.  C.  Djamal  and  Suprijanto,  "Recognition  of  Electroencephalogram  Signal  Pattern  against  Sound  Stimulation  using Spectral of Wavelet," in TENCON, 2011.
[5] M. Y. Abdullah, E. C. Djamal and F. Renaldi, "Aksi Game Arcade Berdasarkan Pikiran Menggunakan Filter Fast Fourier Transform dan Learning Vector Quantization," in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta, 2016.
[6] A. Napoli, M. Barbe, K. Darvish and I. Obeid, "Assessing Traumatic Brain Injuries Using EEG Power Spectral Analysis and Instantaneous Phase," in 34th Annual International Conference of the IEEE EMBS, California, 2012.
[7] N.-H. Liu, C.-Y. Chiang and H.-C. Chu, "Recognizing the Degree of Human Attention Using EEG Signals from Mobile Sensors," in sensors, 2013.
[8] R. Ekayama, E. C. Djamal and A. Komarudin, "Identifikasi Kondisi Rileks Dari Sinyal EEG Menggunakan Wavelet dan Learning Vector Quantization," in Prosiding SNST, Semarang, 2016.
[9] L.  Li, L. Xiao and L. Chen, "Differences  of EEG between Eyes-Open and  Eyes-Closed States Based  on Autoregressive Method," Journal Of Electronic Science And Technology Of China, vol. 7, no. 2, pp. 175-179, 2009.
[10] G.  Varghese,  J.  James,  L.  Joseph,  M.  K.  John,  S.  Mathew  and  S.  Ramachandhran,  "Human  Robot  Cooperative  System Based on Non-invasive Brain Computer Interface," National Conference on Recent Advances in Electrical & Electronics Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 118-123, 2015.
[11] T.  Shanmugapriya  and  S.  Senthilkumar,  "Robotics  and  the  Brain-Computer  Interface  System:  Critical  Review  for Manufacturing Application," International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, vol. 2, no. 2, pp. 2929-2935, 2014.
[12] E.  C.  Djamal,  Suprijanto  and  S.  J.  Setiadi,  "Classification  of  EEG-Based  Hand  Grasping  Imagination  Using
Autoregressive and Neural Networks," Jurnal Teknologi, vol. 78, no. 6-6, pp. 105-110, 2016.
[13] Hindarto, "Identifikasi Sinyal EEG Menggunakan Koefisien Regresi Dan Jaringan Syaraf Tiruan," in Simposium Nasional Teknologi Terapan, 2013.
[14] T. S, S. M. S, M. C, R. Saxena, T. R. Prasad and A. Tiwari, "Brain Computer Interface Systems to Assist Patients Using EEG Signals," International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, vol. 3, no. 6, 2015.
[15] M. H. Alomari, A. AbuBaker, A. Turani, A. M. Baniyounes and A. Manasreh, "EEG Mouse: A Machine Learning-Based Brain  Computer  Interface,"  International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications  (IJACSA),  vol.  5, 2014.
[16] E. A. Mohamed, M. Z. B. Yusoff, N. K. Selman and A. S. Malik, "Enhancing EEG Signals in Brain Computer Interface Using Wavelet Transform," International Journal of Information and Electronics Engineering, vol. 4, 2014.
[17] T. J. Choi, J. O. Kim, S. M. Jin and G. Yoon, "Determination of the Concentrated State Using Multiple EEG Channels," International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, vol. 8, no. 8, pp. 1373- 1376, 2014.
[18] Y.  Arifianto  and  N.  Hidayat,  "Penerapan  Metode  Power  Spektrum  pada  Proses  Konversi  Suara  Ucapan  Menjadi  Teks," Teknologi Informasi dan Telekomunikasi, 2013.
[19] M. D. Wuryandari and I. Afrianto, "Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah," KOMPUTA, vol. 1, pp. 45-51, 2012.