Perbandingan konfigurasi montage pada klasifikasi gelombang otak berdasarkan stimulasi binaural beats menggunakan metode random forest

Krisdiyanto, Rizal (2024) Perbandingan konfigurasi montage pada klasifikasi gelombang otak berdasarkan stimulasi binaural beats menggunakan metode random forest. Undergraduate (S1) thesis, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang.

[thumbnail of SKRIPSI_2008026011_RIZAL_KRISDIYANTO] Text (SKRIPSI_2008026011_RIZAL_KRISDIYANTO)
2008026011_Rizal Krisdiyanto_FUll Skripsi - RIZAL KRISDIYANTO UIN Walisongo Semarang.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (3MB)

Abstract

Konfigurasi montage dalam elektroensefalogram (EEG) mengacu pada pengaturan elektroda dan metode pengolahan sinyal yang digunakan. Terdapat berbagai jenis konfigurasi montage yang dapat digunakan dalam analisis EEG, seperti ear reference montage, longitudinal bipolar montage, dan transverse bipolar montage, Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan variasi montage dengan stimulasi binaural beats. Perekaman EEG dilakukan dua kali dengan durasi satu menit tanpa stimulasi dan satu menit dengan stimulasi binaural beats pada 20 responden tanpa gangguan neurologis, yang disebut sebagai sinyal EEG normal. Hasil perekaman dianalisis menggunakan analysis graph pada perangkat lunak EEG dengan variasi montage ear reference, longitudinal bipolar, dan transverse bipolar. Selanjutnya, data diklasifikasikan menggunakan metode Random Forest dengan aplikasi Weka. Hasil Akurasi yang diperoleh menggunakan montage ear reference adalah 90%, montage longitudinal bipolar 75%, dan montage transverse bipolar 67,5%. Hal tersebut menunjukkan bahwa montage ear reference merupakan konfigurasi terbaik untuk merekam sinyal EEG pada responden tanpa gangguan neurologis dibandingkan dengan montage bipolar longitudinal dan bipolar transversal.

Item Type: Thesis (Undergraduate (S1))
Uncontrolled Keywords: Perbandingan Montage; Binaural beats; EEG; Gelombang otak; Metode random forest
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 530 Physics > 537 Electricity and electronics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > 45201 - Fisika
Depositing User: Wati Rimayanti
Date Deposited: 12 Nov 2025 05:25
Last Modified: 12 Nov 2025 05:25
URI: https://eprints.walisongo.ac.id/id/eprint/27494

Actions (login required)

View Item
View Item

Downloads

Downloads per month over past year

View more statistics