## Perbandingan Metode Klasifikasi untuk Menentukan Tingkat Kenyamanan Suhu pada Kondisi Rileks Berbasis Sinyal EEG
Laurentius Kuncoro Probo Saputra 1 , Ignatia Dhian Estu Karisma Ratri 2
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Duta Wacana, Yogyakarta, Indonesia kuncoro@staff.ukdw.ac.id ignatiadhian@ti.ukdw.ac.id
Diterima 13 Desember 2018
Disetujui 31 Desember 2018
Abstract — Temperature  control  of  air  conditioner devices  is  still  oriented  to  the  target  environment.  This control  mode  ignores  one's  physiological  condition.  A person's  thermal  comfort  varies  when  indoors.  Thermal comfort  is  closely  related  to  environmental  thermal satisfaction  conditions.  EEG  signal  is  a  signal  that  can reflect brain activity. This research objective  is to provide classifier  model  for  classifying  person’s  thermal  comfort based on EEG signal. This research used three conditions of a room’s temperature. The features used by classifier are an average frequency band, HFD, PFD, and MSE features. Classifier  performance  was  assessed  using  ROC  curve evaluation.  The  results  of  the  classification  of  thermal comfort levels with EEG signals with the KNN classifier are obtained only by using the band frequency average feature, which is equal to 0.878 with a standard deviation of 0.022. While the SVM classifier gets the highest performance by using a combination of the average band + HFD frequency feature, which is 0.877 with a standard deviation of 0.013 in the linear kernel and RBF.
Index  Terms— EEG  signal,  termal  comfort,  KNN, SVM, temperature.

## I. P ENDAHULUAN
Semakin  maraknya  kegiatan  penghematan  energi dilakukan  berbagai  pihak  menyebabkan  banyaknya penelitian  yang  dilakukan  untuk  mendukung  upaya tersebut.  Terutama  dengan  adanya  himbauan  dari pemerintah  Indonesia  yang  tertuang  dalam  Peraturan Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral(ESDM) Nomor 13 tahun 2012 dengan jelas menyatakan bahwa seluruh  bangunan  gedung  kantor  pemerintah  baik  di pusat  maupun  daerah  harus  melaksanakan  program penghematan energi listrik pada sistem Tata Udara ( Air Conditioning  System ),  sistem  Tata  Cahaya  dan peralatan  pendukung  lainnya.  Beberapa  penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan sistem kontrol suhu  ruangan.  Salah  satunya  berdasarkan  sensor thermostat  di  ruangan  [1],  [2].  Adapun  penelitian tersebut  lebih  banyak  menggunakan  sensor  dalam melakukan  kontrol  suhu  ruangan,  antara  lain  sensor untuk mengukur tingkat kelembapan, suhu dan deteksi keberadaan manusia di suatu ruangan tertentu.
Kemudian  terdapat  penelitian  lainnya  yang berkaitan  tentang  pengembangan  sistem  kontrol  suhu ruangan,  yaitu  dengan  melihat  faktor  fisiologi  dari seseorang.  Adapun  faktor  fisiologis  yang  menjadi parameter dalam mengontrol suhu ruangan antara lain adalah  melihat  suhu  yang  dihasilkan  dari  permukaan kulit dan rekaman detak jantung seseorang. Parameter tersebut diharapkan dapat memberikan informasi yang lebih  baik  untuk  mengetahui  kenyamanan  seseorang dengan suhu yang ada di sekitar mereka [3], [4].
Kenyamanan  seseorang  terhadap  suhu  di  sekitar mereka dipengaruhi oleh beberapa variabel, antara lain suhu,  rata-rata  suhu  radiasi  pencahayaan,  kecepatan udara,  kelembapan,  pakaian  serta  kegiatan  yang dilakukan  [3].  Seseorang  yang  tidak  nyaman  dengan suhu  di  sekitarnya  biasanya  berkaitan  dengan  tingkat stres yang dialami. Hal ini tentu saja akan memberikan dampak  pada  kinerja  yang  dilakukan  serta  kesehatan seseorang [3].
Tingkat  stres  maupun  rileks  dapat  dilihat  dari aktivitas  otak  seseorang.  Sinyal electrochepalogram (EEG)  dapat  menampilkan  aktivitas  otak  seseorang. Maka  dapat  dilakukan  penelitian  untuk  melihat kenyamanan termal seseorang dengan melihat aktivitas sinyal EEG yang dihasilkan. Adapun sinyal EEG dari otak  ditangkap  oleh  alat headset  MindwaveNeurosky . Penelitian  dalam  mengetahui  aktivitas  orang  dengan kondisi  stres  maupun  rileks  telah  banyak  dilakukan contohnya seperti yang dilakukan oleh Hilmi, dkk [5]. Akan tetapi belum ada  yang  menghubungkan dengan tingkat kenyamanan termal seseorang.
Proses klasifikasi menggunakan metode pembelajaran  terbimbing  ( supervised  learning )  yang sudah  banyak  diterapkan  dalam  beberapa  penelitian lainnya. Mehmood [6] melakukan perbandingan antara metode SVM dan KNN dalam mengklasifikasi emosi seseorang  dengan  4  bentuk  stimulus.  Hasil  yang didapat  bahwa  sinyal  EEG  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  tingkat  emosi  seseorang.  Metode

## ISSN 2085-4552
SVM  dan  KNN  juga  digunakan  oleh  Paul  [7]  untuk melakukan klasifikasi pada sinyal EMG.
Penelitian  ini  berdasarkan  pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Choi  [3]  bahwa  tingkat  stres kenyamanan  termal  seseorang  dapat  dilihat  dari bio- feedback yang  merupakan  respon  tubuh  atas  kondisi yang  tercapai.  Penelitian  ini  akan  menggunakan sumber bio-feedback yang  berasal  dari  respon  otak. Data  yang  digunakan  ialah  sinyal  EEG.  Sehingga penelitian  ini  melakukan  perbandingan  beberapa metode klasifikasi untuk melihat tingkat kenyamanan termal seseorang pada saat rileks menggunakan sinyal EEG.  Adapun  klasifikasi  yang  akan  diteliti  adalah KNN  dan  SVM.  Data  yang  digunakan  adalah  data beberapa mahasiswa UKDW dengan kondisi kesehatan  yang  telah  dipilih  terlebih  dahulu.  Melalui penelitian ini diharapkan dapat memberikan perbedaan tingkat  akurasi  dari  hasil  perbandingan  metode klasifikasi yang diterapkan.

## II. L ANDASAN T EORI

## K Nearest Neighbors
Algoritma  K-  Nearest  Neighbors  (KNN)  adalah sebuah  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan klasifikasi terhadap objek dengan memperhitungkan data lain yang memiliki jarak paling dekat  dengan  objek  tersebut  [5].  Klasifikasi  yang dilakukan oleh KNN ini didasarkan atas data latih yang ada dilihat dari jarak yang paling dekat dengan objek berdasarkan  nilai  k.  Metode  ini  membantu  untuk melakukan  klasifikasi  objek  baru  berdasarkan  atribut dan data latih yang telah disimpan sebelumnya.
Penentuan  data  latih  dan  data  uji  perlu  dilakukan pada  saat  menerapkan  K-Nearest  Neighbor  (KNN). Kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk  menghitung jarak dapat menggunakan metode Euclidean Distance atau Manhattan Distance [8]. Euclidean Distance dapat dihitung seperti pada persamaan (1):
𝑑(𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 ) =   √∑(𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 𝑛 𝑟 (1)
Keterangan :
𝑑(𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 ) = jarak Euclidean
𝑥 𝑖 = record ke i
𝑥 𝑗 = record ke j
𝑎 𝑟 = data ke r
dengan 𝑖, 𝑗 = 1,2,3,….. n
Sedangkan Manhattan Distance [9] dapat dihitung seperti pada persamaan (2):
𝑑𝑖𝑠𝑡 𝑀𝑎𝑛ℎ𝑎𝑡𝑡𝑎𝑛 ( 𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 ) =   ( ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 | 𝑟 𝑚 𝑖=1 ) 1 𝑟 ⁄ (2)
Keterangan: 𝑥 𝑖 = data ke i
𝑥 𝑗 = data ke j

## Support Vector Machine
Support Vector Machine dikembangkan oleh Oser, Guyon,  dan  Vapnik.  Pertama  kali  metode  ini dipresentasikan pada tahun 1992. SVM pada dasarnya merupakan linear classifier yang kemudian dikembangkan agar dapat bekerja pada problem  non- linear  dengan  memasukkan  konsep  kernel  trick  pada ruang kerja berdimensi tinggi [9], [10].
Secara  sederhana  SVM  adalah  metode  untuk mencari hyperplane terbaik  yang  dapat  digunakan untuk  memisahkan  dua  kelas  pada input  space . Hyperplane pemisah terbaik didapatkan dari melakukan  perhitungan  margin hyperplane dan mencari titik maksimal yang ada. Margin adalah jarak antara hyperplane dengan  data  terdekat  dari  masing- masing kelas. Sedangkan data yang nantinya memiliki letak paling dekat dengan hyperplane tersebut nantinya yang disebut support vector .
Konsep  kernel  yang  digunakan  dalam  SVM diterapkan  untuk  dapat  menyesuaikan  dengan  pola persebaran  kelas  data.  Jenis  kernel  yang  dapat digunakan  untuk  membentuk hyperplane pemisah ialah  kernel  linear,  radial  basis  function,  dan polynomial.

## Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve
Evaluasi sistem classifier dapat dilakukan dengan menggunakan  ROC curve . ROC curve dibuat dengan cara melakukan plotting antara nilai True Positive Rate (TPR)  dan False  Positive  Rate (FPR).  TPR  sering disebut  dengan sensitivity,  recall, atau  probabilitas classifier memprediksi  benar  dari  kelas  positif.  FPR sering  disebut  dengan fall-out ,  atau  probabilitas classifier memprediksi  benar  dari  kelas  negatif.  TPR dan  FPR  didapat  berdasarkan  hasil  pembentukan confusion matrix pengujian, seperti yang diperlihatkan pada Gambar 1.
Kondisi Sebenarnya Total Populasi Data Positif (nyaman) Negatif (tidak nyaman) P re d ik si Positif
(nyaman)
True
Positif (TPR)
False Positif (FPR)
Negatif (tidak nyaman) False Negatif
True Negatif Gambar 1. Confusion Matrix
ROC curve ditunjukkan seperti Gambar 2. Sebuah clasifier  dikatakan  sempurna  jika  nilai  TPR  =  1  dan FPR = 0.
Gambar 2. ROC curve III. M ETODOLOGI
Pengambilan data dalam penelitian ini menggunakan perangkat Neurosky Mindwave Headset.  Neurosky  merupakan  alat  penangkap  sinyal EEG  1  kanal  tanpa  menggunakan  jel  untuk memperoleh data sinyal EEG, seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Alur penelitian

## Data
Responden  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak 8 responden. Responden terdiri dari 3 wanita dan 5 pria yang memiliki kondisi tubuh yang prima dan memiliki  usia  antara  18  –  22  tahun.  Adapun  untuk responden  yang  ikut  dalam  penelitian  ini  tidak memiliki  permasalahan  dalam  kesehatan  terutama berkaitan  dengan  alergi  suhu  dingin  ataupun  suhu panas, bukan perokok, memiliki tekanan darah normal dan tidak pernah melakukan operasi selama satu tahun terakhir.  Hal  ini  diperlukan  untuk  menyamakan kondisi responden.
Sinyal  EEG  yang  didapatkan  dari  neurosky mindwave headset disimpan dengan bantuan program OpenVibe.  Program  OpenVibe  akan  merekam  data yang  diterima  dari  Neurosky  Mindwave  headset selama pengambilan data. Data yang terekam disimpan dalam bentuk file dengan format *.csv.
Pada  setiap  pengambilan  data,  responden  akan diperiksa  kondisi  tubuhnya,  baik  suhu  tubuh  dan kesehatan. Pemeriksaan ini dilakukan untuk memastikan  bahwa  responden  dalam  keadaan  sehat sehingga  proses  pengambilan  data  bisa  lebih  valid.
Kemudian setelah itu, responden akan diberikan waktu 10  menit  untuk  beristirahat  setelah  menyelesaikan kuesioner  tersebut.  Langkah  berikutnya  adalah responden  ditempatkan  pada  sebuah  kondisi  suhu ruangan  tertentu  dan  hanya  diminta  untuk  duduk  dan memejamkan mata dalam kondisi rileks. Kemudian hal ini  dilakukan  untuk  setiap  responden  dengan  3  tipe suhu  yang  berbeda.  Adapun  untuk  pengambilan  data pada  3  suhu  yang  berbeda  dilakukan  pada  hari  yang berbeda  agar  kondisi  tubuh  responden  tidak mengalami  perubahan  suhu  yang  drastis  dalam  satu hari. Lagipula untuk penelitian ini setiap kondisi suhu, masing-masing responden diambil data EEG sebanyak lima (5) kali. Untuk kondisi suhu I adalah suhu dingin yang memiliki suhu 16 – 21° C , kemudian kondisi II adalah ruangan dengan suhu normal  yaitu 21 - 26° C dan  yang  terakhir  kondisi  III  adalah  ruangan  dengan suhu panas (lebih dari  27°C).

## Pemilihan Fitur
Fitur  yang  digunakan  secara  umum  dapat dikelompokkan  menjadi  3  kategori  fitur,  yaitu  fitur frekuensi,  fitur  fraktal,  dan  fitur  statistik.  Fitur Frekuensi  yang  digunakan  ialah  fitur  rata-rata  setiap band  frekuensi  sinyal  EEG.  Sinyal  EEG  memiliki  4 band  frekuensi  yaitu  Alpha,  Beta,  Gamma,  Delta. Masing-masing band memiliki rentang frekuensi yang berbeda.
Fitur Fraktal yang digunakan ialah Higuchi Fractal Dimension  (HFD)  dan  Petrosian  Fractal  Dimension (PFD) [11].
PFD dapat dituliskan seperti Persamaan (3). 𝑃𝐹𝐷 = 𝑙𝑜𝑔 10 𝑁 𝑙𝑜𝑔 10 𝑁 + 𝑙𝑜𝑔 10 (𝑁/(𝑁 + 0.4𝑁 𝛿 )) (3)
dengan N merupakan jumlah data, dan 𝑁 𝛿 ialah jumlah perubahan  tanda  pada  sinyal.  PFD  merupakan  fitur skalar.
Algoritma  yang  digunakan  pada  HFD  ialah menyusun  kembali  ke  dalam 𝑘 kelompok  deret  dari data  sampling  sinyal [𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , … , 𝑥 𝑁 ] dengan Persamaan (4):
𝑥 𝑚 , 𝑥 𝑚+𝑘 , 𝑥 𝑚+2𝑘 , … , 𝑥 𝑚+|(𝑁−𝑚)/𝑘|𝑘 (4)
dengan 𝑚 = 1,2, ... , 𝑘 .
Dari  setiap  kelompok  deret  yang  dibentuk  dari Persamaan (4), nilai panjang 𝐿(𝑚, 𝑘) dihitung dengan Persamaan (5).
𝐿(𝑚, 𝑘)
= ∑ |𝑥 𝑚+𝑖𝑘 − 𝑥 𝑚+(𝑖−1)𝑘 |(𝑁 − 1) |(𝑁−𝑚)/𝑘| 𝑖=2 |(𝑁 − 𝑚)/𝑘|𝑘
(5)
Panjang  rata-rata 𝐿(𝑘) ,  dihitung  dengan  Persamaan (6):
𝐿(𝑘) = [∑ 𝐿(𝑖, 𝑘) 𝑘 𝑖=1 ] /𝑘 (6)

## ISSN 2085-4552
Langkah  perhitungan  dari  Persamaan  (4)-(6) diulang hingga 𝑘 𝑚𝑎𝑥 kali untuk setiap 𝑘 dari 1 sampai 𝑘 𝑚𝑎𝑥 .  Lalu  metode least  -square digunakan  untuk menentukan  slope  dari  garis  yang  terbaik  dari  kurva 𝐿(𝑘) vs 𝑙𝑛(1/𝑘) .  Nilai slope merupakan  nilai  HFD yang didapatkan dalam bentuk fitur skalar.
Fitur  statistik  yang  digunakan  ialah  Multiscale Entropy Analysis (MSE). MSE sangat berguna dalam melakukan  investigasi  kompleksitas  sebuah  signal EEG yang saling berkorelasi di berbagai skala waktu.

## Pengujian Classifier
Classifier yang  sudah  dilatihkan  selanjutnya  diuji dengan data uji. Data uji tidak pernah diikutkan pada proses  pelatihan.  Data  yang  digunakan  terbatas, sehingga  pada  proses  pelatihan  dan  pengujian,  data dibagi  menjadi  75%  sebagai  data  latih,  dan  25% sebagai data uji. Pembagian antara data latih dan data uji  dilakukan  secara  random.  Komposisi  kelas  data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  tidak  seimbang antara  data  dengan  kelas  nyaman  dan  kelas  tidak nyaman.  Oleh  karena  itu  dalam  pengujian classifier menggunakan  metode  k-Fold  Validation.  Pada pengujian ini menggunakan nilai k=10.

## IV. H ASIL
Tabel 1. Hasil Klasifikasi SVM dan KNN dengan menggunakan 7 Fitur Classifier Parameter 7 Fitur Mean ROC Standar Deviasi SVM 1. Polynomial (n=3) 0,869 0,011 2. Polynomial (n=5) 0,868 0,011 3. Polynomial (n=7) 0,867 0,011 4. RBF 0,868 0,010 5. Linear 0,870 0,011 kNN 6. k=3, Manhattan 0,823 0,015 7. k=3, Euclidian 0,815 0,018 8. k=5, Manhattan 0,843 0,014 9. k=5, Euclidian 0,841 0,013 10. k=7, Manhattan 0,849 0,013 11. k=7, Euclidian 0,846 0,014 12. k=9, Manhattan 0,856 0,014 13. k=9, Euclidian 0,851 0,014 14. k=11, Manhattan 0,857 0,015 15. k=11, Euclidian 0,853 0,016
Pengujian  dengan  menggunakan  data  set  sinyal EEG  yang  diambil  dalam  kondisi  relaks  dengan mengubah  suhu  ruangan  dalam  3  kondisi  suhu  telah dilakukan.  Adapun  hasil  yang  didapatkan  dari  hasil pengujian dengan menggunakan klasifikasi KNN dan SVM pada 7 Fitur yang telah didapatkan dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel  1  memperlihatkan  hasil  klasifikasi  dengan metode SVC dengan fitur sebanyak 7. Klasifikasi SVC mendapatkan  peforma  tertinggi  pada  klasifikasi dengan fungsi linear. Performa terlihat pada nilai mean
ROC  sebesar  0,870  dengan  standar  deviasi  sebesar 0,011.  Hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  kNN mendapatkan  peforma  tertinggi  0,857  dengan  standar deviasi  0,15  pada  nilai  k=11  dan  perhitungan  jarak Manhattan.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi SVM dan KNN pada Fitur Frekuensi Band dan Fitur Fraktal
Tabel 3. Hasil Klasifikasi SVM dan KNN pada Fitur Frekuensi Band+PFD dan Fitur Frekuensi Band+HFD
Perhitungan  jarak  Manhattan  dapat  menghasilkan performa  klasifikasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  perhitungan  jarak  Euclidian  pada  klasifikasi kNN. Sehingga pada hasil Tabel 2 dan Tabel 3 hanya akan  menampilkan  hasil  kNN  dengan  perhitungan jarak Manhattan. Tabel 2 dan 3 memperlihatkan hasil pengujian classifier dengan  menguji  fitur  mana  yang paling berpengaruh dalam mendukung performa yang baik  dari classifier tersebut.  Dari  Tabel  2  dan  3,
Clas- sifier Parameter Fitur Frekuensi Band Fitur Fraktal Mean ROC sdv Mean ROC sdv SVM Polynomial (n=3) 0,575 0,208 0,824 0,020 Polynomial (n=5) 0,650 0,228 0,824 0,020 Polynomial (n=7) 0,396 0,229 0,824 0,020 RBF 0,846 0,019 0,826 0,021 Linear 0,853 0,019 0,825 0,020 kNN k=3,Manhattan 0,866 0,019 0,725 0,024 k=5,Manhattan 0,875 0,017 0,751 0,020 k=7,Manhattan 0,876 0,021 0,761 0,021 k=9,Manhattan 0,878 0,022 0,768 0,021 k=11,Manhattan 0,877 0,022 0,772 0,022
Clas- sifier Parameter Fitur Frek Band + PFD Fitur Frek Band + HFD Mean ROC sdv Mean ROC sdv SVM Polynomial (n=3) 0,848 0,014 0,875 0,013 Polynomial (n=5) 0,781 0,217 0,873 0,014 Polynomial (n=7) 0,151 0,017 0,493 0,369 RBF 0,851 0,017 0,877 0,013 Linear 0,856 0,018 0,877 0,013 kNN k=3,Manhattan 0,834 0,009 0,849 0,021 k=5,Manhattan 0,852 0,011 0,862 0,018 k=7,Manhattan 0,856 0,011 0,864 0,018 k=9,Manhattan 0,854 0,013 0,862 0,018 k=11,Manhattan 0,852 0,014 0,861 0,017
pengujian  dilakukan  dalam  4  kelompok  fitur. Kelompok uji fitur pertama hanya 4 nilai fitur rata-rata frekuensi band. Kelompok uji fitur kedua hanya 2  nilai fitur fraktal. Kelompok uji fitur ketiga gabungan antara fitur rata-rata frekuensi band dengan PFD. Kelompok uji  keempat  gabungan  antara  fitur  rata-rata  frekuensi band dengan HFD.
Berdasarkan  pengujian  tersebut,  dapat  dilihat performa classifier tertinggi  berdasarkan  ROC  curve didapatkan pada classifier KNN (manhattan distance) dengan  menggunakan  4  nilai  fitur  rata-rata  frekuensi band.  Hasil  klasifikasi  sebesar  0,878  dengan  standar deviasi  sebesar  0,022.  Sedangkan  untuk classifier SVM,  performa classifier tertinggi  didapatkan  0,878 dengan standar deviasi 0,013 pada kelompok uji fitur gabungan  antara  fitur  rata-rata  frekuensi  band+HFD. Kernel menggunakan kernel linear dan RBF.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  klasifikasi  tingkat  kenyamanan  termal dengan sinyal EEG dengan classifier KNN didapatkan hanya  dengan  menggunakan  fitur  rata-rata  frekuensi band,  yaitu  sebesar  0,878  dengan  standar  deviasi 0,022.  Sedangan classifier SVM  mendapatkan performa  tertinggi  dengan  menggunakan  gabungan fitur  rata-rata  frekuensi  band+HFD,  yaitu  0,877 dengan  standar  deviasi  0,013  pada  kernel  linear  dan RBF.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Direktorat  Riset  dan Pengabdian Masyarakat Direktorat Jendral Penguatan Riset dan Pengembangan, Kementrian Riset, Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  (Penelitian  Dosen Pemula)  No.  109/SP2H/LT/DRPM/2018.  Kami  juga mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM)  dan  Fakultas Teknologi  Informasi  (FTI)  Universitas  Kristen  Duta Wacana.
D AFTAR P USTAKA
[1] Z. Cheng, W. W. Shein, Y. Tan, and A. O. Lim, “Energy efficient thermal comfort control for cyber-physical home system,” 2013  IEEE  Int.  Conf.  Smart  Grid  Commun. SmartGridComm 2013 , pp. 797–802, 2013.
[2] S.  M.  Zanoli  and  D.  Barchiesi,  “Thermal  and  lighting control  system  with  energy  saving  and  users  comfort features,” 2012 20th Mediterr. Conf. Control Autom. MED
2012 - Conf. Proc. , pp. 1322–1327, 2012.
[3] J.  H.  Choi,  “CoBi :  Bio-Sensing  Building  Mechanical System  Controls  for  Sustainably  Enhancing  Individual Thermal Comfort,” PHD Diss. , no. May, 2010.
[4] K. Nakayama, T. Suzuki, and K. Kameyama, “Estimation of  thermal  sensation  using  human  peripheral  skin temperature,” Syst. Man Cybern. , no. October, pp. 2872– 2877, 2009.
[5] A.  Hilmi,  I.  Wijayanto,  and  S.  Hadiyoso,  “Analisis Perbandingan  Pola  Sinyal  Alfa  Dan  Beta  Eeg  Untuk Klasifikasi  Kondisi  Rileks  Pada  Perokok  Aktif  Dengan Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Pattern  Comparison Analysis Between Alpha and Beta Eeg Signal for Relaxed Condition Classification on Active Smok,” vol. 4, no. 3, pp. 3395–3402, 2017.
[6] R. M. Mehmood and H. J. Lee, “Emotion classification of EEG brain signal using SVM and KNN,” in 2015  IEEE International  Conference  on  Multimedia  &  Expo Workshops (ICMEW) , 2015, pp. 1–5.
[7] Y.  Paul,  V.  Goyal,  and  R.  A.  Jaswal,  “Comparative analysis  between  SVM  &amp;amp;  KNN  classifier  for EMG  signal  classification  on  elementary  time  domain features,” in 2017 4th International Conference on Signal Processing,  Computing  and  Control  (ISPCC) ,  2017,  pp. 169–175.
[8] L.-Y.  Hu,  M.-W.  Huang,  S.-W.  Ke,  and  C.-F.  Tsai, The
distance function effect on k-nearest neighbor classification for medical datasets , vol. 5. 2016.
[9] Y.  Helmi  Mahendra,  H.  Tjandrasa,  C.  Fatichah,  Y.  H. Mahendra,  and  H.  Tjandrasa, KLASIFIKASI  DATA  EEG
UNTUK  MENDETEKSI  KEADAAN  TIDUR  DAN
BANGUN MENGGUNAKAN AUTOREGRESSIVE MODEL  DAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE ,  vol.  15.
2017.
[10] K.  A.  I.  Aboalayon, H. T. Ocbagabir, and M. Faezipour, “Efficient  sleep  stage  classification  based  on  EEG signals,” in IEEE Long Island Systems, Applications and Technology (LISAT) Conference 2014 , 2014, pp. 1–6.
[11] F. S. Bao, X. Liu, and C. Zhang, “PyEEG: An Open Source Python  Module  for  EEG/MEG  Feature  Extraction,”
Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2011, 2011.