Cover Image

Aksi Game Berbasis Brain Computer Interface dengan Spektral Daya dan Learning Vector Quantization

Main Authors: Putra, Aditya Setiawan, Djamal, Esmeralda C., Yuniarti, Rezki
Format: Article info application/pdf eJournal
Bahasa: eng
Terbitan: Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani , 2018
Online Access: http://jumanji.unjani.ac.id/index.php/jumanji/article/view/3
http://jumanji.unjani.ac.id/index.php/jumanji/article/view/3/2
ctrlnum article-3
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="en-US">Aksi Game Berbasis Brain Computer Interface dengan Spektral Daya dan Learning Vector Quantization</title><creator>Putra, Aditya Setiawan</creator><creator>Djamal, Esmeralda C.</creator><creator>Yuniarti, Rezki</creator><description lang="en-US">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&amp;nbsp; 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%.</description><publisher lang="en-US">Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani</publisher><date>2018-01-26</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Journal:Article</type><type>File:application/pdf</type><identifier>http://jumanji.unjani.ac.id/index.php/jumanji/article/view/3</identifier><source lang="en-US">JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani); Vol 1 No 1 (2017): JUMANJI; 10-21</source><source>2598-8069</source><source>2598-8050</source><language>eng</language><relation>http://jumanji.unjani.ac.id/index.php/jumanji/article/view/3/2</relation><rights lang="en-US">Copyright (c) 2018 JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani)</rights><recordID>article-3</recordID></dc>
language eng
format Journal:Article
Journal
Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Other
File:application/pdf
File
Journal:eJournal
author Putra, Aditya Setiawan
Djamal, Esmeralda C.
Yuniarti, Rezki
title Aksi Game Berbasis Brain Computer Interface dengan Spektral Daya dan Learning Vector Quantization
publisher Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani
publishDate 2018
url http://jumanji.unjani.ac.id/index.php/jumanji/article/view/3
http://jumanji.unjani.ac.id/index.php/jumanji/article/view/3/2
contents 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&nbsp; 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%.
id IOS6605.article-3
institution Universitas Jenderal Achmad Yani
affiliation onesearch.perpusnas.go.id
institution_id 1069
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Jurusan Informatika FSI
library_id 2113
collection JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani)
repository_id 6605
subject_area Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Software System Analysis and Design/Sistem Analisa dan Desain Perangkat Lunak
Computer Communications Networks/Jaringan Komunikasi Komputer
city KOTA CIMAHI
province JAWA BARAT
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS6605
first_indexed 2019-01-29T09:12:26Z
last_indexed 2019-05-09T15:08:02Z
recordtype dc
_version_ 1686445385388654592
score 17.538404

Lihat Juga