ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Penerapan Algoritma Gradient Boosting pada Sinyal EEG sebagai Pengendali Kursi Roda

## GERARLDO INDRA DARMAWAN, ERWANI MERRY SARTIKA * , ERIC

## CHANDRA, NOVIE THERESIA BR. PASARIBU, HERI ANDRIANTO
Universitas Kristen Maranatha, Indonesia Email: gerarldoindra08@gmail.com , erwani.ms@eng.maranatha.edu*
Received 29 November 2023 | Revised 22 Januari 2024 | Accepted 13 Maret 2024

## ABSTRAK
Berdasarkan data Badan Penduduk Statistik (BPS) tahun 2019, jumlah penduduk lanjut usia yaitu 23,4 juta dan 26,2% diantaranya mengalami keluhan kesehatan. Beberapa keluhan kesehatan yang dialami berkaitan dengan mobilitas. Kursi roda merupakan  salah  satu  alat  bantu  yang  kerap  digunakan  oleh  penyandang disabilitas atau seseorang yang memiliki keterbatasan mobilitas. Brain-Computer Interface  digunakan sebagai sistem kendali kursi roda menggunakan Raspberry Pi berdasarkan masukan berupa sinyal EEG. Sinyal EEG tersebut digunakan untuk memprediksi  perintah  otak  dan  rangsangan  gerakan  bola  mata  dengan menerapkan  algoritma  gradient  boosting.  Hasil  prediksi  machine  learning merupakan  set  point  untuk  menjalankan  motor  DC  sehingga  kursi  roda  dapat bergerak berdasarkan hasil prediksi. Sistem BCI pada kursi roda telah dilakukan uji  coba,  integrasi  BCI  pada  kursi  roda  berhasil  diterapkan  dengan  persentase keberhasilan sebesar 60%.
Kata kunci : BCI, Machine Learning, Wheelchair Control.

## ABSTRACT
According to the Badan Penduduk Statistik 2019, the number of elderly population is 23.4 million, and 26.2% of them experience health complaints. Some of these complaints are related to mobility. Wheelchairs are one of the commonly used aids for people with disabilities or mobility limitations. The Brain-Computer Interface (BCI) is employed as a control system for a wheelchair, utilizing a Raspberry Pi, which operates based on input signals derived from EEG (Electroencephalogram) signals. These EEG signals are used to predict brain commands and stimulate eye movement through the application of gradient boosting algorithms. The machine learning  prediction  results  are  the  set  points  to  run  the  DC  motor  so  that  the wheelchair  can  move  based  on  the  prediction  results.  The  BCI  system  for wheelchairs has been tested, and the integration of BCI into wheelchairs has been successfully applied with a 60% success rate.
Keywords : BCI, Machine Learning, Wheelchair Control.

## 1. PENDAHULUAN
Data BPS pada tahun 2019 menunjukkan bahwa sebesar 26,20% penduduk lansia mengalami keluhan  Kesehatan (Cicih  and  Nugroho,  2021). Keluhan  kesehatan  yang  menjadikan keterbatasan (disabilitas) pada manusia terjadi akibat bertambahnya usia atau kondisi-kondisi tertentu  baik  itu  penyakit,  kecelakaan,  trauma,  dan  sebagainya.  Solusi  untuk  mengatasi keterbatasan tersebut yaitu alat bantu, salah satu yang paling banyak digunakan agar dapat menunjang aktivitas penggunanya secara maksimal adalah kursi roda (Batan, 2006) . Kursi roda  merupakan  salah  satu  alat  bantu  yang  kerap  digunakan  oleh  lansia  penyandang disabilitas atau seseorang yang memiliki keterbatasan mobilitas.
Kursi roda yang digunakan banyak orang saat ini adalah kursi roda konvensional, kursi roda ini  digerakkan  menggunakan  tangan  ataupun  membutuhkan  bantuan  orang  lain  untuk menggerakkannya.  Sebagai  solusinya  diperlukan  teknologi  agar  kursi  roda  dapat  berjalan tanpa tenaga dan bantuan orang lain. Sebelumnya, terdapat penelitian mengenai kontrol kursi roda pintar berdasarkan input gerakan tangan (Varghese, dkk, 2021) . Akan tetapi penelitian ini  masih  dirasa  kurang  efektif  karena  menggunakan  banyak  komponen  sebagai  perintah kontrol  gerak  untuk  kursi  roda,  faktor  lain  adalah  kemungkinan  kesulitan  lansia  untuk menggerakkan tangannya. Karena hal tersebut, digunakan teknologi Brain-Computer Interface (BCI)  sebagai  sistem  kursi  roda  yang  baru  dan  diharapkan  lebih  mudah  dioperasikan  oleh manusia.
Brain-computer wheelchair merupakan aplikasi dari BCI yang diterapkan untuk kursi roda (Liu, dkk, 2022). Brain-Computer Interface adalah teknologi yang memungkinkan pasien dengan disfungsi motorik untuk menggunakan sinyal Electroencephalogram (EEG) untuk mengontrol perangkat (Rodríguez, dkk, 2018) . Sedangkan EEG merupakan salah satu dari 5 konsep dasar  BCI  yang  terdiri  dari  5  proses  yaitu signal  acquisition,  signal  amplification,  feature extraction, signal clasification dan wheelchair control. Electroencephalography (EEG) termasuk kedalam signal  acquisition  yang  berfungsi  untuk  membaca  aktivitas  listrik  pada  otak (Fatmawati, dkk, 2016) .
Aktivitas  listrik  pada  otak  tersebut  diolah  untuk  mengontrol  kursi  roda.  Kontrol  kursi  roda menggunakan sistem navigasi seperti maju, mundur, kanan, dan kiri agar pengguna dapat memiliki kontrol yang baik dan menentukan jalur apa pun yang diinginkan. Sistem navigasi ini memungkinkan fleksibilitas yang diinginkan untuk menghindari rintangan atau menyesuaikan lintasan pada lingkungan sekitar (Ji, dkk, 2013) . Semua navigasi akan dibayangkan dalam otak  dengan  gerakan  bantuan  lain  seperti  berkedip  dan  sebagainya  agar  dapat  dibaca menggunakan neuro-headset untuk membaca aktivitas listrik pada permukaan otak. Data yang didapatkan  akan  diproses  menjadi  masukan  pada  Raspberry  Pi  untuk  dilakukan  klasifikasi berdasarkan model machine learning. Hasil prediksi tersebut digunakan untuk menggerakkan motor DC sehingga dapat menjalankan kursi roda.Cara kerja dari BCI yaitu menerjemahkan aktivitas otak manusia menjadi tindakan eksternal dengan melakukan tahap pra-pemrosesan dan mengirimkan perintah ke perangkat eksternal seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 (Belkacem, dkk, 2020)(Rashi, dkk, 2020).

## Gambar 1. Brain-Computer Interface untuk Kontrol Perangkat
Brain-Computer Interface (BCI) dapat memungkinkan seseorang yang menderita kelumpuhan untuk  mengendalikan  kursi  roda  bermotor  melalui  pikiran  dan  bantuan  gerakan  lain  untuk menggambarkan sinyal otak. BCI seringkali berkaitan dengan EEG, Electroencephalography (EEG)  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengukur  aktivitas  elektrik  otak.  EEG ( electroencephalography)  dapat  digunakan  untuk  mengontrol  kursi  roda  dengan  cara mendeteksi  dan  menginterpretasikan  aktivitas  otak.  Dengan  menempelkan  elektroda  ke kepala, maka dapat dideteksi muatan listrik kecil yang dihasilkan oleh neuron otak saat saling berkomunikasi satu sama lain (Sharp, dkk, 2011) .
Electroencephalography  (EEG)  dapat  digunakan  untuk  mengontrol  kursi  roda  dengan memikirkan arah pergerakan dan bantuan rangsangan gerakan bola mata ke arah kiri untuk memutar kursi ke kiri, dan memikirkan gerakan bola mata ke arah kanan untuk memutar kursi ke kanan (Kanungo, dkk, 2014)(Ardi, dkk, 2021). Masing-masing pergerakan kursi roda dilakukan pembelajaran mesin untuk menghasilkan prediksi berdasarkan data-data tersebut. Algoritma pembelajaran mesin Gradient Boosting Machine dipilih karena memiliki kemampuan untuk menangani data yang banyak. Gradient Boosting Machine (GBM) yang menggunakan teknik ensambling  dari  banyak  Decision  Tree,  dengan  menambahkan  tree  baru  untuk mengkompensasi kesalahan dari tree sebelumnya. GBM menggunakan teknik ensambling dari banyak Decision  Tree  untuk  membuat  prediksi (Ke,  dkk,  2017) .  Pada  setiap  iterasi  atau proses  pengulangan,  GBM  menambahkan Decision  Tree  baru  ke  model  yang  ada,  dengan tujuan untuk mengurangi kesalahan dari model sebelumnya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Teknik Gradient Boosting Machine
Algoritma Gradient Boosting Machine dapat menangani masalah overfitting dengan melakukan tuning hyperparameter pada model yang dibuat. Hasil prediksi machine learning digunakan sebagai set point dalam sistem kontrol BCI pada kursi roda. Kontroler yang digunakan berupa Raspberry Pi yang mendukung Bahasa pemrograman Python. Python digunakan untuk sistem BCI  pada  kursi  roda  karena library  python-osc  yang  memungkinkan  untuk  melakukan komunikasi antara perangkat pembacaan EEG, dan kontroler yang digunakan yaitu Raspberry Pi. Raspberry Pi akan melakukan kontrol terhadap motor penggerak berdasarkan hasil prediksi dari machine learning. Pada penelitian ini menggunakan BCI Muse berbentuk headset sehingga
mudah  dan  cukup  murah  untuk  mengendalikan  kursi  roda.  Penelitian  ini  juga  bermaksud digunakan untuk orang yang hanya tidak dapat bergerak sama sekali.

## 2. METODE

## 2.1 Sistem BCI pada Kursi Roda
Sistem  BCI  pada  kursi  roda  bermula  dari  pembacaan  data  berupa  nilai  EEG  menggunakan Muse  dan  Mind  Monitor  dilanjutkan  dengan  Raspberry  Pi  sebagai  kontroler  dan  motor  DC digunakan untuk menggerakkan kursi roda seperti ditunjukkan pada Gambar 3. Pembacaan sinyal  EEG  dilakukan  dengan  koneksi  Muse  dengan  sebuah  perangkat  yaitu  aplikasi  Mind Monitor pada gadget. Perangkat gadget terhubung dengan Bluetooth agar dapat menampilkan grafik sinyal EEG pada aplikasi Mind Monitor. Mind Monitor digunakan agar nilai dari grafik sinyal EEG dapat dilakukan streaming sebagai masukan untuk algoritma machine learning yang sudah dibuat. Selain itu, Mind Monitor juga digunakan sebagai antarmuka untuk mengetahui sensors detection, perekaman start/stop menggunakan marker, serta pengaturan alamat IP untuk melakukan streaming data.

## Gambar 3. Diagram Blok Sistem BCI pada Kursi Roda
Muse  yang sudah terhubung dengan Mind Monitor akan mengirimkan data berupa nilai dari grafik sinyal EEG yang ditampilkan. Nilai yang dikirim berupa nilai absolute, yaitu berdasarkan logaritma Power Spectral Density (PSD) dari data EEG untuk setiap kanal. Setiap kanal memiliki spektrum frekuensi dan kegunaannya masing-masing. Data tersebut ditangkap oleh Raspberry Pi menggunakan program dengan bantuan library python-osc untuk membaca nilai absolute dari satu kanal. Data akan diterima apabila alamat IP Raspberry Pi sudah disesuaikan dengan alamat IP pada halaman pengaturan Mind Monitor.
Data yang dikirim dari Mind Monitor yaitu berupa file .csv. File tersebut akan dilakukan cleaning parameter yang tidak digunakan untuk dilakukan prediksi model machine learning. File yang sudah  melalui  proses cleaning  parameter,  selanjutnya  dilakukan  proses  merging  data  dari beberapa  file  yang  diperoleh  dari streaming  data  menjadi  sebuah  file  yang  sesuai  dengan model machine learning. Raspberry Pi akan melakukan prediksi data streaming dengan model machine learning yang sudah dibuat dalam bentuk file .sav. Hasil prediksi dari model machine learning yang dilakukan Raspberry Pi akan menjalankan perintah untuk menghidupkan motor driver dan menggerakkan motor DC. Motor driver dilakukan konfigurasi agar kedua motor DC dapat bergerak bersamaan sehingga menghasilkan pergerakan kursi roda yang sesuai dengan navigasi/arah yang ditentukan.

## 2.2  Sistem Kontrol BCI pada Kursi Roda
Sistem kontrol yang digunakan BCI pada kursi roda adalah sistem kontrol open loop seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Sistem kontrol open loop adalah sistem kontrol yang tidak memiliki feedback, sistem ini tidak menggunakan sinyal keluaran untuk menjadi input lanjutan. Sistem kontrol open loop tidak tergantung output dari proses. BCI pada kursi roda memiliki
masukan berupa sinyal EEG untuk dilakukan prediksi dari data uji berdasarkan model machine learning yang telah dibuat.

## Gambar 4. Sistem Kontrol BCI pada Kursi Roda
Hasil prediksi dari model machine learning pada Raspberry Pi digunakan sebagai set point. Set point tersebut berfungsi untuk mengontrol on-off motor. Motor DC akan menerima perintah dari Raspberry Pi berdasarkan set point atau hasil prediksi dari machine learning. Set point berupa ‘0’ untuk navigasi ‘Diam’, ‘1’ untuk ‘Kanan’, ‘2’ untuk ‘Kiri’, dan ‘3’ untuk ‘Maju’. Set point tersebut digunakan untuk menentukan kondisi dua buah motor DC untuk masing-masing navigasi seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Kondisi 2 Motor DC Berdasarkan Navigasi
Set point Navigasi Motor DC Time delay (detik) Pergerakan kursi roda 1 2 (kiri roda) (kanan roda) 0 Diam Mati Mati 3 0 meter 1 Kanan Hidup Mati 5 90° 2 Kiri Mati Hidup 5 90° 3 Maju Hidup Hidup 3 1.5 meter
Pergerakan  kursi  roda  tersebut  dipilih  karena  sistem  BCI  pada  kursi  roda  dilakukan  secara sekuensial, sehingga perlu adanya batasan untuk setiap hasil prediksi yang didapatkan. Waktu yang dicantumkan dalam Tabel 1. menyesuaikan dengan pergerakan kursi roda untuk masing- masing navigasi.
2.2  Proses Prediksi Model Machine Learning untuk Mengontrol Kursi Roda Data diperoleh melalui tahap streaming, kemudian dilakukan prediksi model machine learning. Pemilihan kanal dan pita frekuensi EEG untuk dataset, proses labeling dataset, perancangan algoritma machine  learning,  dan  hyperparameter  tuning  merupakan  proses  yang dilakukan untuk  prediksi  model machine  learning.  Perangkat  yang  digunakan  untuk  mengambil  data dalam penelitian ini adalah “Muse 2 the Brain Sensing Headband” (Przegalinska et al. 2018). Muse  dapat  mengumpulkan  beberapa  sinyal  EEG  dari  aktivitas  otak  yang  dapat digunakan untuk  mengevaluasi keadaan pikiran. Muse digunakan  untuk  membaca EEG berupa pikiran dan rangsangan gerakan bola mata maupun kedipan mata.
Terdapat lima jenis sinyal EEG dengan pita frekuensi dan karakteristiknya dapat dilihat pada Tabel  2.  Pita  frekuensi dari  gelombang EEG  Delta dan  Theta merupakan  rentang  terendah yang berhubungan dengan keadaan tidak sadar. Kontrol yang baik untuk masalah mobilitas dapat berjalan efektif apabila aktivitas otak dalam keadaan sadar. Maka dari itu, gelombang EEG  Alpha,  Beta,  dan  Gamma  dipilih  karena  dalam  rentang  frekuensi  tersebut  otak  dalam keadaan sadar.
Tabel 2. Pita Frekuensi dan Karakteristik EEG (Yasin, dkk, 2021) Gelombang EEG Rentang Frekuensi Aktivitas Otak Keadaan Delta 0.1-3Hz Tidak sadar/ Tidur Tidur nyenyak, Tidak sadar Theta 4-8Hz Imajinasi Mengantuk, Tidur ringan Alpha 8-13 Hz Rileks/ Sadar Sadar, Rileks, Meditasi Beta 13-30Hz Sadar/ Fokus/ Penyelesaian masalah Konsentrasi, Fokus, Panca indera Gamma 30-40Hz Persepsi sadar / Performa puncak Hiperaktif, Fungsi motorik
Pita frekuensi dan kanal merupakan kaitan yang erat dalam EEG. Standar kanal Internasional dan  kanal  yang  dimiliki  oleh  Muse  diperlihatkan  pada  Gambar  5.  Gelombang  EEG  yang ditangkap oleh Muse memiliki 4 kanal, diantaranya kanal TP9, AF7, AF8, dan TP 10 dalam frekuensi 256 Hz. Empat buah kanal tersebut memiliki fungsi yang berbeda. Kanal TP9 dan TP10 yang terletak pada bagian temporal cortex berkaitan dengan fungsi pendengaran, proses memori jangka panjang, dan memori visual atau visual dari objek. Kanal AF7 dan AF8 yang terletak pada bagian frontal cortex berkaitan dengan pusat berpikir, atensi, imajinasi, hingga motivasi (Mansi, dkk, 2021). Tidak terdapat proses ekstraksi ciri karena pita EEG dan saluran frontal yang digunakan sudah tersedia pada aplikasi Mind Monitor.
Gambar 5. Letak Kanal Muse (Sánchez-Cifo, Montero, and López 2021)
Informasi mengenai gelombang EEG dan kanal yang digunakan untuk mengintegrasikan dan merealisasikan BCI pada kursi roda terdapat pada Tabel 3. Berdasarkan aktivitas otak pada setiap rentang frekuensi, BCI pada kursi roda menggunakan gelombang EEG Alpha, Beta, dan Gamma. Semua kanal dari Muse digunakan untuk memberikan ciri dari setiap data agar dapat dipelajari oleh machine learning. Gelombang EEG Alpha, Beta dan Gamma pada kanal TP9, AF7, AF9, dan TP10 dipilih  menjadi  parameter  untuk data  latih dan data uji pada  machine learning.
Tabel 3. Gelombang EEG dan Kanal dalam BCI pada Kursi Roda Gelombang EEG Kanal TP9 AF7 AF8 TP10 Delta x x x x Theta x x x x Alpha √ √ √ √ Beta √ √ √ √ Gamma √ √ √ √

## 2.3 Proses Labeling Dataset
Penggunaan machine  learning  khususnya  supervised  learning  membutuhkan  bantuan  data latih  atau  biasa  disebut  dataset.  Dataset  adalah  sekumpulan  data  yang  dibutuhkan  mesin untuk  dipelajari  dan  dicari  ciri  khas  yang  dapat  digunakan  untuk  menjadi  pengenal  data tersebut. Machine  learning  salah  satunya  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  berbagai macam data dengan tujuan klasifikasi tertentu, BCI pada kursi roda memanfaatkan machine learning untuk melakukan klasifikasi navigasi ‘Diam’, ‘Kanan’, ‘Kiri’ dan ‘Maju’. Navigasi tersebut digunakan  untuk labeling  data  sehingga  nilai-nilai  sinyal  EEG  berdasarkan  navigasi  dapat dilakukan klasifikasi.

## Tabel 4. Rangsangan Gerakan Bola Mata untuk Navigasi
Navigasi Pikiran Rangsangan gerakan bola mata Diam Pemikiran diam/berhenti Normal/ diam Kanan Pemikiran arah kanan Arah kanan Kiri Pemikiran arah kiri Arah kiri Maju Pemikiran bergerak maju Berkedip 2 kali
Navigasi yang diambil dari pembacaan sinyal EEG hanya berdasarkan pemikiran navigasi dirasa tidak memperlihatkan ciri dari navigasi tersebut. Maka dari itu, untuk mendapatkan ciri dari setiap  navigasi,  dilakukan  penambahan  berupa  rangsangan  gerakan  bola  mata  ke  arah tertentu.  Penjelasan  dari  masing-masing  navigasi  terdapat  pada  Tabel  4.  Navigasi  ‘Kanan’ menggunakan  bantuan  pergerakan  bola  mata  ke  arah  kanan,  untuk  navigasi  ‘Kiri’ menggunakan  bantuan  gerakan  bola  mata  ke  arah  kiri,  dan  ‘Maju’  menggunakan  bantuan kedipan mata. Selanjutnya nilai-nilai yang didapatkan dilakukan labeling untuk klasifikasi data.
Gambar 6. Contoh Data untuk Navigasi ‘Kiri’
Gambar 7. Contoh Data untuk Navigasi ’Kanan’
Gambar 8. Contoh Data untuk Navigasi ‘Maju’

## Gambar 9. Contoh Data untuk Navigasi ‘Diam’
Proses labeling dilakukan secara manual dengan mencari ciri khas dari setiap navigasi yang sudah  dilakukan  pengambilan  data.  Pengambilan  data  dilakukan  kepada  10  orang  untuk melakukan  rekaman  data  sinyal  EEG  dengan  beberapa  navigasi  yang  digunakan  beserta kedipan dan pergerakan bola mata. Pengambilan data untuk masing-masing navigasi dengan kedipan dan gerakan bola mata dicontohkan pada Gambar 6, Gambar 7, Gambar 8, Gambar 9. Data tersebut dilakukan proses labeling dengan memberikan label navigasi dari titik awal ciri hingga titik akhir ciri untuk masing-masing navigasi.
Data yang sudah melalui proses labeling dilakukan proses merging data setiap orang dengan masing-masing  navigasi. Merging  data  kembali  dilakukan  untuk  total  10  orang  sehingga membentuk  sekumpulan  data  yang  sudah  melalui  tahap labeling  untuk  masing-masing navigasi dan data tersebut yang digunakan untuk data latih pada machine learning. Dataset yang sudah dilakukan proses merging berjumlah 249.094 data untuk selanjutnya dilakukan proses training dan testing model machine learning.

## 2.4 Perancangan Algoritma Machine Learning
Algoritma machine learning yang digunakan merupakan model algoritma supervised learning. Model ini digunakan untuk memprediksi navigasi yang direpresentasikan dengan pikiran serta pergerakan  bola  mata  dan  kedipan  mata.  Hasil  prediksi  dari  model  tersebut  yang  akan digunakan  untuk  menggerakkan  kursi  roda. Machine  learning  diberikan  data  yang  telah dilakukan  klasifikasi  atau labeling  untuk  dipelajari  agar  dapat  memprediksi  navigasi  yang diinginkan.
Algoritma machine  learning  yang  digunakan  dalam  BCI  pada  kursi  roda  adalah  Gradient Boosting  Machine  (GBM).  Dataset  yang  sudah  memiliki  label  dilakukan  pemisahan  sebagai acuan prediksi, dan masing-masing label dilakukan encoding ke dalam bentuk angka 0, 1, 2, dan 3  untuk  Diam, Kanan,  Kiri, dan  Maju. Data set  yang  sudah dilakukan  pemisahan  label selanjutnya dilakukan pemisahan antara data latih dan data uji test_size=0.2 yang berarti 20% untuk  data  uji  dan  80%  untuk  data  latih,  selain  itu  random_state=0  digunakan  untuk mendapatkan hasil yang sama ketika dilakukan runtime model berulang kali. Data latih yang sudah dilakukan pemisahan dengan data uji selanjutnya akan dipelajari oleh machine learning dalam  proses training  dengan  beberapa  hyperparameter  menggunakan  library  Scikit-learn GradientBoostingClassifier. Selanjutnya, dilakukan proses penyimpanan model dengan format nama file ModelGBC.sav sehingga dapat digunakan untuk data Demo sistem BCI pada kursi roda.
Algoritma GBM memiliki hyperparameter yang dapat mengurangi tingkat overfitting dan dapat mengoptimalkan  setiap tree  yang  ditambahkan  serta  mengurangi  kesalahan  dari  model sebelumnya, sehingga membuat model yang lebih kuat dan stabil. Namun, GBM memerlukan
waktu yang lebih lama untuk pelatihan dan memerlukan banyak hyperparameter yang harus dikonfigurasi. Hyperparameter  yang  digunakan  adalah  learning_rate,  n_estimators, max_depth, max_features, dan subsample. Pengujian dilakukan dengan melakukan random search yaitu metode yang dilakukan dengan cara menentukan rentang dari hyperparameter yang diinginkan dan mencoba nilai acak dari rentang yang ditentukan.
Tabel 5. Pengujian Akurasi dari Kombinasi Hyperparameter Learning rate n_estimators  max_features  max_depth  subsample Training  Testing 0.5 100 1 1 0.5 93.37%  93.33%
Setelah  melakukan  tahap  pengujian  pada  masing-masing hyperparameter,  kombinasi hyperparameter  yang  dipilih  dilakukan  training  dan  testing.  Tabel  5  Menunjukkan  bahwa akurasi training  dan  testing  memiliki  selisih  lebih  kecil  dari  1%  yang  berarti  model  tidak mengalami overfitting  maupun  underfitting.  Model  tersebut  yang  akan  digunakan  pada prediksi data Demo BCI pada kursi roda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pergerakan Navigasi Kursi Roda
Sistem  yang  sudah  terintegrasi,  dilakukan  pengamatan  mengenai  pergerakan  kursi  roda berdasarkan navigasi. Data yang diambil dari pengamatan untuk pergerakan kursi roda adalah kesesuaian waktu untuk motor menyala dengan jarak yang ditempuh ataupun sudut putar dari kursi roda. Motor DC dirancang untuk Diam sejauh 0 meter selama 3 detik, Kanan berputar ke arah kanan selama 5 detik, Kiri berputar ke arah kiri selama 5 detik, dan Maju bergerak sejauh 1.5 meter selama 3 detik. Pergerakan Kanan dan Kiri ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Pergerakan Kursi Roda

## 3.1 Uji Coba Prediksi
Uji coba sistem dilakukan secara keseluruhan dimulai dari tahap koneksi Muse dengan Mind Monitor hingga menjalankan motor yang menghasilkan gerakan pada kursi roda. Muse sebagai pembacaan  sinyal  EEG  melalui  aktivitas  listrik  pada  permukaan  otak  dan  rangsangan  dari pergerakan bola mata maupun kedipan mata. Sinyal tersebut dikirimkan kepada Raspberry Pi sebagai kontroler. Data dilakukan persiapan agar dapat diprediksi oleh model machine learning yang sudah ada. Selanjutnya Raspberry Pi mengontrol dua buah motor berdasarkan prediksi dari  model  sehingga  kursi  roda  dapat  bergerak  sesuai  pembacaan  sinyal  EEG  yang  sudah dilakukan klasifikasi. Total waktu dari imajinasi sampai motor bergerak rata-rata adalah sekitar mendekati 2 detik, seperti ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Tabel Range Waktu Imajinasi - Motor Bergerak
Percobaan ke- Waktu 1 2 detik 2 1 detik 3 2 detik 4 2 detik 5 2 detik Total 1.8 detik Tabel 7. Contoh Hasil Prediksi untuk Target ‘Diam’ Percobaan ke- Target Diam (0) Hasil Prediksi (array) 1 [2 2 2 3 2 3 3 3 3 1 0 3 3 3 3 3 0 0] 2 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3 [2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0] 4 [3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 1 0 0 2 0 0 0 0 0] 5 [0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0]
Tabel 8. Contoh Contoh Hasil Prediksi untuk Target ‘Kanan’
Percobaan ke- Target Kanan (1) Hasil Prediksi (array) 1 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1] 2 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1] 3 [2 2 2 2 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 4 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2] 5 [2 2 2 2 2 2 3 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 2 2 ]
Tabel 9. Contoh Contoh Hasil Prediksi untuk Target ‘Kiri’
Percobaan ke- Target Kiri (2) Hasil Prediksi (array) 1 [1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 2 3 3 3 1 2 2 2 2 2 ] 2 [2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2] 3 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2] 4 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1] 5 [1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
Tabel 10. Contoh Contoh Hasil Prediksi untuk Target ‘Maju’
Percobaan ke- Target Maju (3) Hasil Prediksi (array) 1 [3 3 3 3 2 2 2 2 1 3 3 3 3 2 1 1 1 1] 2 [3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3] 3 [3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3] 4 [1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3] 5 [1 1 1 3 1 3 1 1 1 1 1 1 1 0 3 3 3 3]
Pengujian dari keseluruhan sistem yang terintegrasi sudah dilakukan pengambilan data. Uji coba  dilakukan kepada 4  naracoba berbeda dengan  melakukan  percobaan  sebanyak  5  kali untuk  masing-masing  navigasi.  Tabel  7  menunjukkan  contoh  hasil  prediksi  target  navigasi ’Diam’ dari naracoba A, Tabel 8 contoh hasil prediksi untuk target navigasi ’Kanan’, Tabel 9 contoh hasil prediksi untuk target navigasi ’Kiri’, dan Tabel 10 contoh hasil prediksi untuk target navigasi ’Kanan’. Hasil prediksi yang didapatkan dilakukan analisis untuk menjalankan kursi roda berdasarkan 1 hasil prediksi yang tepat.

## 3.1 Analisis Data dari Hasil Prediksi
Uji coba sistem yang telah dilakukan kepada naracoba dilakukan analisis data terhadap hasil pengujian. Analisis data dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata persentase keberhasilan dari hasil prediksi data. Rata-rata untuk setiap navigasi dari ke-4 naracoba ditunjukkan pada Tabel 11. Hasil yang didapatkan untuk rata-rata persentase keberhasilan prediksi untuk target navigasi ’Diam’ sebesar 20%, ‘Kanan’ sebesar 36%, ’Kiri’ sebesar 78%, dan navigasi ’Maju’ sebesar  56%.  Rata-rata  yang  didapatkan  dari  semua  navigasi  sebesar  51%  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 11. Persentase Keberhasilan Prediksi untuk Target Navigasi dari 4 Naracoba
Naracoba Navigasi Diam Kanan Kiri Maju A 31% 57% 81% 65% B 17% 44% 85% 55% C 24% 22% 66% 58% D 13% 44% 88% 63% Rata-rata keberhasilan prediksi target navigasi 21% 42% 80% 60%
Tabel 12. Persentase Keberhasilan Prediksi untuk Semua Target Navigasi dari 4 Naracoba
Navigasi Rata- rata Diam Kanan Kiri Maju 21% 42% 80% 60% 51%
Rata-rata yang dihasilkan keberhasilan prediksi untuk semua target navigasi dari 4 naracoba sebesar  51%.  Rata-rata  memiliki  persentase  nilai  prediksi  yang  benar  lebih  dari  50%, penggunaan statistik berupa modus pada hasil prediksi memungkinkan untuk mendapatkan 1 hasil  prediksi  yang  tepat  untuk  menjalankan  motor  DC.  Pengamatan  dilakukan  dengan penggunaan metode modus yang ditunjukkan pada Tabel 13.

## Tabel 13. Data Pengamatan Menggunakan Metode Modus
Naracoba Target Diam (0) Hasil Prediksi Rata- rata A
1 [2 2 2 3 2 3 3 3 3 1 0 3 3 3 3 3 0 0] Maju 40% 2 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1] Kiri 3 [2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0] Kiri 4 [3 3 3 3 0 2 2 2 2 2 1 2 0 2 0 0 0 0 0] Diam 5 [0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0] Diam Target Kanan (1) Hasil Prediksi Rata- rata 1 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1] Kanan 80% 2 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1] Kanan 3 [2 2 2 2 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1] Kanan 4 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2] Kiri 5 [2 2 2 2 2 2 3 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2] Kanan Target Kiri (2) Hasil Prediksi Rata- rata 1 [1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 2 3 3 3 1 2 2 2 2 2 2] Kanan 80% 2 [2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2] Kiri 3 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2] Kiri 4 [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1] Kiri 5 [1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2] Kiri Target Maju (3) Hasil Prediksi Rata- rata 1 [3 3 3 3 2 2 2 2 1 3 3 3 3 2 1 1 1 1] Maju 80% 2 [3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3] Maju 3 [3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3] Maju 4 [1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3] Maju 5 [1 1 1 3 1 3 1 1 1 1 1 1 1 0 3 3 3 3] Kanan Rata-rata Keberhasilan Prediksi Menggunakan Metode Modus 65%
Penggunaan  metode  modus  dari  naracoba  mendapatkan  persentase  nilai  rata-rata  sebesar 65%. Pengujian dilakukan kepada 4 naracoba seperti ditunjukkan pada Tabel 14. Rata-rata untuk  masing-masing  persentase  keberhasilan  prediksi  menggunakan  metode  modus  yaitu 20%  untuk  target  navigasi  ’Diam’,  60%  untuk  target  navigasi  ’Kanan’,  85%  untuk  target navigasi ’Kiri’, dan 70% untuk target navigasi ’Maju’. Rata-rata keseluruhan ditunjukkan pada Tabel 15 dengan persentase keberhasilan prediksi menggunakan metode modus sebesar 60%.

## Tabel 14. Persentase Keberhasilan Prediksi Menggunakan Modus dari 4 Naracoba
Naracoba Persentase Keberhasilan Prediksi Menggunakan Metode Modus Diam Kanan Kiri Maju A 40% 80% 80% 80% B 20% 80% 80% 60% C 20% 20% 80% 80% D 20% 60% 100% 60% Rata-rata 25% 60% 85% 70%

## Tabel 15. Persentase Keberhasilan Prediksi Menggunakan Metode Modus untuk Semua
Target Navigasi dari 4 Naracoba Navigasi Rata- rata Diam Kanan Kiri Maju 25% 60% 85% 70% 60%
Selanjutnya BCI pada kursi roda dilakukan pengamatan data kepada 10 naracoba sehingga dihasilkan  persentase  rata-rata  dari  setiap  navigasi  untuk  5  kali  percobaan  untuk  setiap naracoba  pada  Tabel  16.  Naracoba  melakukan  pengambilan  data  berupa  pikiran  dan rangsangan gerakan bola mata untuk dilakukan prediksi.
Tabel 16. Persentase Keberhasilan Prediksi BCI pada Kursi Roda 10 Naracoba
Naracoba Persentase Keberhasilan Prediksi Menggunakan Metode Modus Diam Kanan Kiri Maju A 40% 80% 80% 80% B 20% 80% 80% 60% C 20% 20% 80% 80% D 20% 60% 100% 60% E 20% 20% 80% 60% F 40% 60% 80% 80% G 20% 60% 100% 60% H 40% 40% 80% 60% I 40% 60% 100% 80% J 40% 60% 80% 80% Rata-rata 30% 54% 86% 70% Total rata-rata 60%
Gambar 11. Hasil Pengujian Untuk Satu Individu
Sedangkan pengujian untuk satu individu saja yang mana test dan train datanya berasal dari individu  yang  sama  menunjukkan  hasil  training  dan  validasi  mencapai  100%  seperti ditunjukkan pada Gambar 11.

## 4. KESIMPULAN
Simpulan yang didapatkan dari perancangan dan realisasi BCI pada kursi roda yaitu sistem sudah dapat berjalan dengan mengintegrasikan proses pembacaan data, prediksi data, dan kontrol  motor  untuk  kursi  roda.  Kontrol  motor  yang  dilakukan  sudah  dapat  melakukan
pergerakan  maju,  belok  kanan,  belok  kiri,  dan  diam.  Proses  prediksi  data  yang  dilakukan menggunakan algortima Gradient Boosting Machine dengan akurasi pelatihan sebesar 93.37% dan pengujian 93.33%. Hasil dari data pengamatan dari uji coba sistem kepada 4 naracoba menunjukan persentase keberhasilan sebesar 60% dengan metode modus. Berdasarkan data pengamatan dari uji coba sistem, prediksi untuk navigasi Kiri dan Maju memiliki persentase terbesar dibandingkan navigasi Kanan dan Diam. Persentase yang besar untuk navigasi Kiri dan  Maju  dapat  diakibatkan  oleh  pemilihan  dataset  yang  serupa,  sehingga  navigasi  kanan sering kali terbaca Kiri. Gap cukup tinggi terdapat beberapa kemungkinan yaitu kemungkinan akibat tidak terdapat proses preprocessing data, dan juga akibat blink artifact belum dibuang. Pada  penelitian  ini  tidak  ditambahkan  stimulus  eksternal  karena  sesuai  rencana  penelitian bahwa  kursi  roda  akan  digunakan  oleh  disabilitas  yang  hanya  mampu  memerintah menggunakan otak dan gerakan mata. Sebagai tindak lanjut akan dilakukan perbaikan hasil prediksi dengan  melakukan  teknik pengambilan data  yang lebih baik  untuk  menghilangkan masalah blink  artifact,  dan  juga  akan  disabilitas  yang  menggunakannya  akan  diperluas sehingga dapat menambahkan stimulus eksternal.

## DAFTAR RUJUKAN
Ardi, L., Setiawan, N. A., & Wibirama, S. (2021). Eye Blink Classification for Assisting Disability to  Communicate  Using  Bagging  and  Boosting. IJITEE  (International  Journal  of Information Technology and Electrical Engineering), 5(4), 117. https://doi.org/10.22146/ijitee.63515
Batan, I. M. L. (2006). Pengembangan Kursi Roda sebagai Upaya Peningkatan Ruang Gerak
Penderita Cacat Kaki. Jurnal Teknik Industri, 2, 97–105.
http://www.petra.ac.id/~puslit/journals/dir.php?DepartmentID=IND
Belkacem,  A.  N.,  Jamil,  N.,  Palmer,  J.  A.,  Ouhbi,  S.,  &  Chen,  C.  (2020). Brain  Computer Interfaces for Improving the Quality of Life of Older Adults and Elderly Patients. Frontiers in Neuroscience. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.00692
Cicih,  L.  H.  M.,  &  Nugroho,  D.  N.  A.  (2021).  Kondisi  Lanjut  Usia  Di  Indonesia  Era  Bonus
Demografi. Sosio Informa, 7(2), 158–171. https://doi.org/10.33007/inf.v7i2.2681
Fatmawati,  E.,  Prawito,  P.,  &  Wijaya,  S.  K.  (2016).  Pengembangan  Alat  Bantu  Pemodelan
Terapi Lengan Pasca Stroke Dengan Memanfaatkan Sinyal Electroencephalography (Eeg)
Menggunakan  Emotiv. Prosiding  Seminar  Nasional  Fisika  (E-Journal)  SNF2016,  V,
SNF2016-BMP-33-SNF2016-BMP-38. https://doi.org/10.21009/0305020307
Fernández-Rodríguez,  Álvaro,  Francisco  Velasco-Álvarez,  Manon  Bonnet-Save,  and  Ricardo
Ron-Angevin.  (2018).  ‘Evaluation  of  Switch  and  Continuous  Navigation  Paradigms  to Command a Brain-Controlled Wheelchair’. Frontiers in Neuroscience 12(6), 1–15.
Jacob Varghese, L., Sira Jacob, S., & Raglend, J. I. (2021). Design and Implementation of a Machine Learning Assisted Smart Wheelchair in an IoT Environment. Springer Wireless Personal Communications, 1. https://doi.org/https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-490123/v1
Ji, Y., Hwang, J., & Kim, E. Y. (2013). An Intelligent Wheelchair Using Situation Awareness and Obstacle Detection. Elsevier, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 97, 620–628.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.10.281
Kanungo, L., Garg, N., Bhobe, A., Rajguru, S., & Baths, V. (2021). Wheelchair Automation by
a  Hybrid  BCI  System  Using  SSVEP  and  Eye  Blinks. Conference  Proceedings  -  IEEE International  Conference  on  Systems,  Man  and  Cybernetics,  2014,  (pp.  411–416). https://doi.org/10.1109/SMC52423.2021.9659266
Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., Ye, Q., & Liu, T. Y. (2017). LightGBM:
A highly efficient gradient boosting decision tree. Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, 2017, (pp. 3147–3155).
Liu, K., Yu, Y., Liu, Y., Tang, J., Liang, X., & Chu, X. (2022). Kursi roda baru yang dikendalikan otak  dikombinasikan  dengan  visi  komputer  dan  augmented  reality. BioMedical Engineering Online, 1–21. https://doi.org/doi.org/10.1186/s12938-022-01020-8
Mansi, S. A., Pigliautile, I., Porcaro, C., Pisello, A. L., & Arnesano, M. (2021). Application of wearable  EEG  sensors  for  indoor thermal  comfort  measurements. Acta  IMEKO,  10(4),
214–220. https://doi.org/10.21014/acta_imeko.v10i4.1180
Przegalinska,  A.,  Ciechanowski,  L.,  Magnuski,  M.,  &  Gloor,  P.  (2018).  Muse  Headband:
Measuring  Tool  or  a  Collaborative  Gadget? Studies  on  Entrepreneurship,  Structural Change and Industrial Dynamics, April 2018, 93–101. https://doi.org/10.1007/978-3-319- 74295-3_8
Rashid, M., Sulaiman, N., P. P. Abdul Majeed, A., Musa, R. M., Ahmad, A. F., Bari, B. S., &
Khatun, S. (2020). Current Status, Challenges, and Possible Solutions of EEG-Based Brain- Computer  Interface:  A  Comprehensive  Review. Frontiers  in  Neurorobotics,  14(6). https://doi.org/10.3389/fnbot.2020.00025
Sánchez-Cifo,  M.  Á.,  Montero,  F.,  &  López,  M.  T.  (2021).  Musestudio:  Brain  activity  data management library for low-cost eeg devices. Applied Sciences (Switzerland), 11(16), 1– 20. https://doi.org/10.3390/app11167644
Sharp, R., Swerdlow, N. R., & Braff, D. L. (2011). EEG and ERPs. In NIH Public Access (Issue
619). https://doi.org/10.1002/0471142301.ns0625s52.Electroencephalography
Yasin, S., Hussain, S. A., Aslan, S., Raza, I., Muzammel, M., & Othmani, A. (2021). EEG based Major Depressive disorder and Bipolar disorder detection using Neural Networks:A review.
Computer Methods and Programs in Biomedicine, 202(2). https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106007