ANAK AGUNG LARA SUKMADEWI, 081311733054 (2017) APLIKASI BRAIN COMPUTER INTERFACE (BCI) UNTUK KLASIFIKASI AKTIVITAS UNSPOKEN-SPEECH MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN (JST) BACKPROPAGATION. Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

Preview	Text (abstrak) ST T 29-17 Suk a Abstrak.pdf Download (179kB) | Preview
	Text (fulltext) ST T 29-17 Suk a Sec.pdf Restricted to Registered users only until 25 January 2021. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Komunikasi merupakan proses menciptakan dan menggunakan informasi yang dilakukan seorang individu untuk berhubungan dengan lingkungan maupun dengan individu lain. Bahasa merupakan salah satu alat untuk berkomunikasi, dimana kemampunan ini dapat hilang. Salah satu contohnya pada penderita aphasia yang memiliki kesulitan untuk berekspresi dan berbicara. Unspoken-speech merupakan salah satu alat yang digunakan untuk membantu penderita yang kehilangan fungsi komunikasi. Aktivitas ini memungkinkan adanya komunikasi langsung dari otak tanpa menggunakan organ artikulatori. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fitur dari aktivitas unspoken-speech menggunakan metode transformasi wavelet yang fiturnya akan direduksi menggunakan Principal Component Analysis (PCA), dan diklasifikasi menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation. Data pada penelitian diperoleh dari perekaman menggunakan electroencephalpgraph (EEG) yang diambil dari sembilan naracoba laki-laki. Dari penelitian diketahui akurasi pembelaaran backpropagation pada fitur 60 principal component sebesar 100%, dan akurasi pengujian sebesar 67,5%. Pada penelitian ini kata yang diklasifikasi yaitu, “Bosan”, “Makan”, “Sakit”, dan “Tolong”.

Actions (login required)

View Item