## Pengembangan Sistem Pengendali Kursor Menggunakan Sinyal Elektrookulogram (EOG)

## (Development of Cursor Controller System based on Electrooculogram Signal)
Hasbian Fauzi Perdana [1] , Fiky Yosef Suratman [2] , Achmad Rizal [3]*

## Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Bandung, Indonesia
E-mail: hperdhana@student.telkomuniversity.ac.id [1] [fysuratman, achmadrizal]@telkomuniversity.ac.id [2][3]

## KEYWORDS: ABSTRACT
Electrooculogram, Thresholding, Cursor, Motor Disability Amyotrophic  Lateral  Sclerosis  (ALS)  is  an  illness  due  to  lack  of  nourishment  in  human motoric nerves. This illness causes the sufferer a loss in motoric movement. Thankfully there is still an organ that move well regardless the illness, and that is eye movement. Eye tracking method  have  been  applied  to  controlling  computer.  Majority  of  eye  tracking  methods  are divided  into  two  methods,  video-oculography  (VOG),  and  electrooculography  (EOG).  VOG used camera as video recorder and processed using image processing to track eye movement. EOG used skin electrode that were usually used in electrocardiography, which could detect electrical  activity  on  the  back  of  eye.  The  principle  in  this  research  is  to  design  a  cursor controlling  system  using  EOG  sensor  and  classified  the  signal  using  simple  thresholding method. The result would be cursor movement based on eye movement. Purpose of this final assignment  is  to  design  a  cursor  controlling  system  based  EOG  sensor.  The  experimental results yield an accuracy of 98% for the cursor movement controlling. The system can control the direction of the cursor's movement but cannot control other activities of the cursor. KATA KUNCI: ABSTRAK Elektrookulogram, Thresholding, Kursor, Disabilitas Motorik Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) adalah penyakit yang menyerang saraf motorik manusia sehingga  penderitanya  kehilangan  kemampuan  untuk  menggerakkan  anggota  tubuhnya. Namun penyakit ini tidak melumpuhkan semua bagian tubuh, mata masih bisa digerakkan selayaknya  pada  biasanya.  Komunikasi  dengan  komputer  melalui  gerakan  mata  menjadi salah satu solusi agar penyandang disabilitas dapat mengendalikan kursor komputer. Teknik pelacak gerakan mata yang telah diaplikasikan dibagi menjadi videookulografi (VOG) dan elektrookulografi  (EOG).  VOG  mendeteksi  gerakan  mata  menggunakan  kamera  dengan pengolahan  citra.  Sedangkan  EOG  menggunakan  elektroda  dan  modul  elektronika terintegrasi  untuk  merekam  aktivitas  kelistrikan  yang  dihasilkan  ketika  mata  digerakkan. Prinsip  kerja  sistem  pengendali  kursor  menggunakan  sinyal  EOG  ini  adalah  dengan mengakuisisi  sinyal  elektrookulogram  kemudian  sinyal  tersebut  diklasifikasikan menggunakan metode threshold sehingga kursor dapat digerakkan berdasarkan pola sinyal EOG. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem bagi penyandang disabilitas agar  dapat  menggerakkan  kursor  komputer  berbasis  sensor  EOG.  Hasil  percobaan menghasilkan akurasi 98% untuk pengenalan pergerakan kursor. Sistem yang dibangun baru bisa  mengendalikan arah  pergerakan  kursor belum  bisa  mengendalikan  aktifitas  lain  dari kursor.

## I. PENDAHULUAN
Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) adalah salah satu penyakit sistem saraf motorik yang menyebabkan kelumpuhan. Penyakit ini mempengaruhi  fungsi  kerja  saraf  dan  otot  motorik tubuh,  sehingga  hampir  semua  otot  motorik  di
seluruh  tubuh  sulit  digerakkan  secara  sengaja, kecuali  gerakan  mata  [1].  Salah  satu  solusi  dari permasalahan komunikasi penderita disabilitas ialah dengan komunikasi berbasis komputer. Komunikasi berbasis komputer memungkinkan penderita
disabilitas  motorik  dapat  berkomunikasi  melalui komputer.

## Gbr 1. Diagram blok sistem penggerak kursor menggunakan sinyal EOG
Fokus  dari  penelitian  ini  ialah  bagaimana penderita  dapat  berinteraksi  dengan  komputer menggunakan  gerakan  mata.  Teknik  pendeteksi gerakan mata yang sudah ada saat ini adalah teknik pendeteksi  gerakan  mata  berbasis  video-okulografi (VOG)  dan  berbasis  elektrookulografi  (EOG)  [2]. Pada VOG, kamera digunakan untuk merekam satu atau  kedua  mata  kemudian  dengan  algoritma pendeteksi  gerakan  mata,  mata  dapat  terekam. Sedangkan  EOG  menggunakan  sensor  biopotensial yang  mendeteksi  biopotensial  pada  sekitaran  mata saat mata digerakkan.
Pada penelitian ini dikembangkan sistem kendali kursor berdasarkan sinyal EOG. Pendeteksi gerakan mata  yang  digunakan  adalah  sensor  EOG  karena beberapa  fiturnya,  diantaranya  adalah  perekaman sinyal  EOG  yang real-time memungkinkan  respon pengendalian komputer lebih cepat. Dari pengujian didapatkan bahwa system yang dikembangkan dapat menggerakkan kursor sesuai dengan pergerakan bola mata.

## II. M ETODE DAN B AHAN
Diagram  blok  sistem  yang  dibangun  seperti ditunjukkan  pada  Gbr  1.  Sinyal  EOG  diakusisi menggunakan elektroda. Selanjutnya sinyal keluaran dari  elektroda  dikuatkan  menggunakan  penguat instrumentasi.  Pada  tahap  berikutnya  sinyal  difilter untk menghilangkan derau. Sinyal yang telah difilter menjadi  sinyal  masukan  bagi  ADC  untuk selanjutnya diolah secara digital.

## A. Elektrookulografi
Elektrookulografi  adalah  salah  satu  teknik pengukuran  pola  kelistrikan  yang  terjadi  dari pergerakan  mata  [1].  Hasil  pengukuran  sinyal disebut  elektrookulogram.  EOG  dikategorikan sebagai  salah  satu  biosinyal  karena  EOG  terjadi
akibat aktivitas listrik yang terjadi pada permukaan kulit disekitar mata [3].
Sinyal EOG  memiliki karakteristik amplitudonya berkisar antara 0 – 3,5 mV dan frekuensi kerja antara 0,1  –  30  Hz  [3].  Untuk  itu  sinyal  perlu  diberi penguatan dan filter sebelum dibaca mikrokontroler.

## B. Elektroda
Elektroda  berfungsi  untuk  mengubah  arus  listrik dari  pergerakan  ion  menjadi  pergerakan  elektron. Elektroda  yang  digunakan  biasanya  terdiri  Ag  – AgCl,  elektrolit  dan  perekat  untuk  mengkonversi biopotensial  menjadi  tegangan  yang  bisa  diolah secara elektrik biasa. Gbr 2 menampilkan elektroda yang  digunakan  dan  peletakan  elektroda  untuk akusisi sinyal EOG.
(a) (b)
Gbr 2. (a) Elektroda sekali pakai [4] (b) Posisi Peletakan Elektroda [5]

## C. Penguat Instrumentasi
Penguat instrumentasi adalah penguat differensial yang mampu meredam derau sekaligus memperkuat sinyal.  Penguat  instrumentasi  memegang  peranan sangat  penting  dalam  sistem  penguat  sinyal biopotensial  karena  sifat  sinyal  yang  merupakan sinyal diffenesial. Seperti pada Gbr 2(b), sinyal yang
Mata Elektroda Penguat Instrumentasi Filter Pengonversi Analog ke Digital
dikuatkan adalah selisih tegangan dari titik A dan B, dan selisih tegangan antara titik C dan D.

## D. Filter
Filter  berfungsi  untuk  membatasi  lebar  pita  dari sinyal  yang  akan  diolah  sekaligus  untuk  meredam atau  menghilangkan  derau.  Seperti  dijelaskan sebelumnya, sinyal EOG memiliki lebar pita 0,1 – 30 Hz sehingga diperlukan sebuah filter bandpass untuk membatasi sinyal keluaran dari penguat instrumentasi. Filter membatasi lebar pita dari sinyal masukan  bagi analog-to-digital  converter (ADC) untuk menghindarkan sistem dari aliasing [4].

## E. Signal Thresholding
Setelah  dilakukan  proses  konversi  anatog  ke digital,  pada  sinyal  dilakukan  kalsifikasi  untuk menentukan sinyal menunjukan gerakan bola matas ke  atas-bawah  atau  kiri-kanan.  Proses  klasifikasi sinyal pada penelitian ini menggunakan thresholding sinyal.  Signal thresholding mengklasifikasi  sinyal berdasarkan nilai ambang batas, kategori sinyal yang belum  melewati  ambang  batas  berbeda  dengan sinyal yang telah melewati ambang batas
Gbr 1 contoh signal thresholding

## III. H ASIL DAN DI SKUSI

## A. Perangkat Keras
Seperti telah dijelaskan sebelumnya, sensor EOG yang digunakan adalah sensor elektroda sekali pakai dengan konfigurasi seperti pada Gbr 2. Sementara itu desain  penguat  instrumentasi  yang  digunakan ditampilkan pada Gbr 4.
Penguat  instrumentasi  yang  dirancang  diatur sehingga  nilai-nilai  komponen  diperoleh  dari
rangkaian  IC  INA128  tersebut  menghasikan penguatan sebesar 50x

## Gbr 4  Desain penguat instrumentasi
Karena rentang yang dibutuhkan hanya dari 0,1-30 Hz,  dibutuhkan band  pass  filter (BPF)  yang  terdiri dari LPF dan HPF. Desain filter BPF pada penelitian ini seperti pada Gbr 5.
(a) (b) Gbr  5 (a) rangkaian HPF orde 1, (b) rangkaian LPF orde 3 (a) signal thresholding signal threshold

## (b)
Gbr  6 (a) penguat akhir, (b) rangkaian clamper
Setelah  difilter  sinyal  EOG  akan  dikembali dikuatkan  menggunakan  penguat  akhir  agar  level tegangannya  masuk  dalam  rentang  tegangan masukan  ADC.  Sebelum  masuk  ADC,  level tegangan  dari  sinyal  keluaran  digeser  agar  menjadi positif.  Rangkaian  penguat  akhir  dan  penggeser tegangan ( clamper ) ditampilkan pada Gbr 6.
Untuk  antarmuka  sinyal  EOG  analog  dengan  PC digunakan Arduino untuk proses konversi analog ke digital. Baud  rate yang  digunakan  sebesar  115200. Berikut ini pseudocode program di Arduino:
1. Baca nilai analog dari 2 kanal sensor EOG
2. Apabila  nilai  analog  kanal  horizontal  melebihi threshold ke kanan, label output “4”
3. Apabila  nilai  analog  kanal  horizontal  melebihi threshold ke kiri, label output “5”
4. Apabila  nilai  analog  kanal  vertikal  melebihi threshold ke atas, label output “1”
5. Apabila  nilai  analog  kanal  vertikal  melebihi threshold ke bawah, label output “2”
6. Apabila nilai analog kanal vertikal dan horizontal tidak melebihi threshold manapun, label output “3”.
Nilai threshold yang digunakan akan dicari melalui percobaan  dengan  memperhatikan  akurasi  deteksi arah gerakan bola mata yang direpresentasikan oleh sinyal EOG.

## B. Pengolahan Sinyal EOG
Pada  pengujian  10  orang  sampel  diminta  untuk direkam sinyal EOG nya. Setiap sampel melakukan perekaman sebanyak 5 kali. Perekaman pertama saat keadaan  mata  tidak  bergerak  dan  tetap  berada ditengah,  perekaman  kedua  saat  keadaan  mata bergerak  ke  atas  kemudian  kembali  ketengah sebanyak  10  kali,  perekaman  ketiga  saat  keadaan mata bergerak ke bawah kemudian kembali ketengah
sebanyak  10  kali,  perekaman  kempat  saat  keadaan mata  bergerak  ke  kanan  kemudian  kembali ketengahsebanyak  10  kali,  perekaman  kelima  saat keadaan  mata  bergerak  ke  kiri  kemudian  kembali ketengah sebanyak 10x.
Setelah  direkam,  data  sampel  dibagi  menjadi  2 bagian, 5 sampel untuk data latih, dan 5 sampel lagi untuk data uji. Data latih digunakan untuk mencari nilai threshold berdasarkan distribusi sinyal EOG di setiap  gerakannya.  Sedangkan  data  uji  digunakan untuk  menguji  apakah  threshold  yang  di  tetapkan dari  data  latih  sudah  paling  optimal  atau  belum. Bentuk penempatan elektroda dan tampilan gerakan kursor  akibat  sinyal  EOG  di  layar  monitor  seperti pada  Gbr  7.  Video  direkam  menggunakan  aplikasi Loom yang merupakan add-on dari google chrome .
Gbr 7 Lokasi pemasangan elektroda dan pengujian gerakan kursor
Selain  diuji  secara  visual,  sinyal  EOG  juga direkam  untuk  pengolahan  sinyal  berikutnya. Contoh  hasil  perekaman  sinyal  EOG  seperti ditampilkan  pada  Gbr  8.  Potongan  data latih  setiap gerakan  dapat  dilihat  di  Gbr  7,  pemotongan dilakukan  kurang  dari  1000  data  pertama  dari  total data yang mencapai kurang lebih 50000.
(a) Data Latih Ke Bawah ch.horizontal ch.vertikal
(b) (c) (d) (e)
Gbr 8 Potongan data latih saat keadaan melihat ke bawah, ke atas, ke kiri, ke kanan, dan saat keadaan diam
(a)

## (b)
Gbr 9 (a) Hasil plot histogram data horizontal (b) vertikal (kanan)*warna merah mewakili gerakan ke kiri, warna hijau mewakili gerakan ke kanan, sedangkan warna biru mewakili ketika diam. hasil plot histogram data vertikal *warna merah mewakili gerakan ke bawah, warna hijau mewakili gerakan ke atas, sedangkan warna biru mewakili ketika diam
Data Latih ke Atas ch.horizontal ch.vertikal Data Latih ke Kiri ch. Horizontal ch. Vertikal Data Latih ke Kanan ch. Horizontal ch.Vertikal
ch. Horizontal ch. Vertikal
Tabel 1. Hasil Pengujian Nilai Threshold Threshold Atas Terdeteksi Akurasi (%) Threshold Bawah Terdeteksi Akurasi (%) Uji Kiri Uji Bawah Uji Kiri  Uji Bawah Uji Kanan Uji Atas Uji Kanan  Uji Atas 510 51 56 98 88 490
52 114 96 0 520 51 50 98 100
480 52 45 96 90 530 50 50 100 100
470 52 22 96 44 540 51 50 98 100 460
52 14 96 28 550 51 50 98 100 450
51 12 98 24 560 53 56 94 88 440 54 11 92 22 570 54 53 92 94 430
59 11 82 22 580 41 64 82 72 420 62 10 76 20 590 40 62 80 76 410 57 7 86 14
Gbr 9 menampilkan hasil pengolahan data sinyal EOG untuk mencari nilai threshold dalam penentuan arah  gerakan  bola  mata.  Dari  hasil  plot  sinyal  tiap kanal,  dapat  disimpulkan  nilai threshold berada diantara 400-500 dan 500-600. Untuk itu dilakukan pengujian sinyal dengan nilai threshold tersebut.
Tabel  1  menampilkan  akurasi  dari  percobaan penentuan threshold .  Dari  hasil  pengujian  yang diperoleh, diambil nilai threshold yang paling sesuai dengan  gerakan  kursor  dan  memiliki  akurasi  yang tinggi.  Gerakan  mata  ke  arah  kiri  diambil  nilai threshold 530 dengan akurasi jumlah gerakan kursor yang terdeteksi sebesar 100%, gerakan mata ke arah kanan  diambil  nilai threshold 450  dengan  akurasi jumlah gerakan kursor yang terdeteksi sebesar 98%, gerakan mata ke arah bawah diambil nilai threshold 550  dengan  akurasi  jumlah  gerakan  kursor  yang terdeteksi  sebesar  100%,  dan  gerakan  mata  ke  atas diambil  nilai threshold 480  dengan  akurasi  jumlah gerakan kursor yang terdeteksi sebesar 90%.
Dari ujicoba yang telah dilakukan, sistem  yang dibangun telah mampu menggerakkan kursor sesuai pergerakan bola mata. Perubahan pergerakan kursor terjadi  apabila  terjadi  perubahan  arah  arah  gerakan bola  mata.  Kelemahan  sistem  yang  dibuat  adalah belum  dapat  mengenali  aktifitas  lain  selain pergerakan  kursor.  Aktifitas  lain  yang  akan  dicoba dikenali seperti ‘klik kiri’ atau ‘klik kanan’ sehingga lebih  banyak  interkasi  antara  pengguna  dengan komputer.  EOG  bisa  menjadi  pilihan  untuk  mode interaksi komputer dengan manusia karena kemudahan dalam akusisinya dibandingkan dengan elektroensefalogram  (EEG)  atau  elektromyogram
(EMG)  [6].  Pada  pengolahan  sinyal  EEG,  sinyal EOG  menjadi  noise  yang  cukup  signifikan  dimana amplitude sinyal EOG yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  sinyal  EEG  [7].    Untuk  itu diperlukan  metode  khusus  untuk  menghilangkan sinyal  EOG  pada  rekaman  sinyal  EEG  [8]. Sementara  itu  pada  pengolahan  sinyal  EMG,  pada kasus tertentu tidak semua pasien bisa menggunakan sinyal EMG utamanya pada pasien kelumpuhan total [9].  Penggabungan  beberapa  sinyal  sebagai  sinyal masukan  untuk  penggerak  kursor  sebagai  masukan interaksi manusia dan komputer menjadi topik yang menarik pada penelitian berikutnya.
Pada penelitian ini, klasifikasi gerakan bola mata hanya dilakukan menggunakan threshold pada kanal yang  terkait.  Penggunaan machine  learning untuk klasifikasi  gerakan  bola  mata  bisa  menjadi pengembangan  dari  penelitian  ini  pada  tahap selanjutnya [10].

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dipaparkan  tentang  sistem penggerak  kursor  menggunakan  sinyal  EOG. Akurasi sistem dalam mengenali gerakan bola mata berkisar  90-100%  dengan  nilai  t hreshold yang berbeda-beda. Pada penelitian ini sinyal EOG hanya digunakan  untuk  menggerakan  kursor  ke  berbagai arah.  Penggunakan  sinyal  EOG  untuk  melakukan aktifitas  yang  lebih  kompleks  belum  dilakukan. Pengenalan aktifitas yang berbeda untuk menambah interaksi  antara  pengguna  dan  komputer  menjadi topik penelitian yang menarik berikutnya mengingat terbatasnya bentuk sinyal EOG yang bisa dikenali.

## R EFERENSI
[1] P.  Zhang,  M.  Ito,  S.  I.  Ito,  and  M.  Fukumi, “Implementation of EOG mouse using learning vector quantization and EOG-feature based methods,” Proc. - 2013 IEEE Conf. Syst. Process Control. ICSPC 2013 , no. December, pp. 88–92, 2013.
[2] A. López, F. Ferrero, D. Yangüela, C. Álvarez, and O.
Postolache,  “Development  of  a  computer  writing system based on EOG,” Sensors (Switzerland) , vol. 17, no. 7, pp. 1–20, 2017.
[3] S.  Hadiyoso  and  A.  Rizal, Instrumentasi  Biomedis
Berbasis PC , First edit. Yogyakarta: Gava Media, 2015.
[4] A.  Rizal, Instrumentasi  Biomedis ,  First  edit. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2014.
[5] X.  M.  Pinos  Eduardo,  “Cursor  Control  System  of  a Computer  by  Electro-Oculographs  Signs  for  Motor Disability,” IEEE Canada Int. Humanit. Technol. Conf. - , vol. 2, 2014.
[6] M. Ahsan, M. Ibrahimy, and O. Khalifa, “EMG signal classification  for  human  computer  interaction:  a review,” Eur. J. Sci. … , 2009.
[7] C.  Burger  and  D.  J.  Van  Den  Heever,  “Removal  of EOG  artefacts  by  combining  wavelet  neural  network and independent component analysis,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 15, pp. 67–79, 2015.
[8] M. Dursun et al. , “A new approach to eliminating EOG artifacts from the sleep EEG signals for the automatic sleep stage classification,” Neural Comput. Appl. , vol.
28, no. 10, pp. 3095–3112, Oct. 2017.
[9] S.  P.  P.  M,  R.  Swarnkar,  M.  F.  Hashmi,  and  A.  G. Keskar, “Design and Implementation of a Speller based on EMG Signal,” Int. J. Comput. Intell. Syst. , vol. 10, pp. 266–276, 2017.
[10] L. J. Qi and N. Alias, “Comparison of ANN and SVM for classification of eye movements in EOG signals,” J.
Phys. Conf. Ser. , vol. 971, no. 1, 2018.