Update Artikelilmiah: 24357

DYAH APRILIANA

NIM

Judul Artikel

Abstrak (Bhs. Indonesia)

Biolistrik adalah listrik yang terdapat dalam tubuh akibat perbedaan muatan di dalam dan di luar sel. Salah satu organ tubuh yang mengeluarkan sinyal biolistrik adalah otak. Alat yang digunakan untuk mengukur sinyal biolistrik otak disebut dengan electroencephalograph. Electroencephalograph umumnya digunakan dalam bidang medis dan berbagai bidang ilmiah. Perangkat komersial tersebut pada umumnya sangat mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membuat pendeteksi dan perekam sinyal biolistrik otak yang portable dan mudah dioperasikan. Sistem dirancang dengan komponen perangkat keras yang terdiri dari elektroda Ag/AgCl, penguat instrumentasi, Driven Right Leg (DRL), high pass filter, low pass filter, penguat non-inverting dan penguat penjumlah yang selanjutnya diproses menggunakan Arduino Uno dan data dikirim ke laptop untuk diolah dengan menggunakan software Matlab. Sistem kemudian diuji kepada dua orang subjek untuk memperoleh data tegangan dengan cara memasang elektroda menggunakan metode bipolar dalam satu channel yaitu dua buah elektroda yang diletakkan di dahi dan satu elektroda di belakang telinga subjek. Data diolah dengan Matlab menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) untuk merubah data dalam domain waktu ke dalam domain frekuensi agar diperoleh klasifikasi gelombang otak. Berdasarkan data sampel dan analisis FFT maka diperoleh klasifikasi gelombang otak yaitu gelombang alfa (8-13 Hz), beta (13-30 Hz), theta (4-8 Hz), dan delta (<4 Hz).

Abtrak (Bhs. Inggris)

Biolistric is electricity contained in the body due to difference charge between the 
inside and outside of cells. One of the organs that emits biolistric signals is the brain. An instrument used to measure brain biolistric signals is called electroencephalograph. Electroencephalograph is commonly used in a medic and a variety scientific fields. The commercial devices are generally very expensive. This study aims to make portable and easy to operate brain biolistric signals detector and recorder. The system is designed with hardware components consisting of Ag/AgCl electrodes, instrumentation amplifier, Driven Right Leg (DRL), high pass filter, low pass filter, non-inverting amplifier and summing amplifier which are further processed using Arduino Uno and sent to the laptop to be processed using Matlab software. The system was further tested on two subjects to get voltage data by placing with bipolar methode in one channel that is two electrodes placed in forehead and one electrode placed in behind the ear. Data is processed using Matlab with Fast Fourier Transform (FFT) to convert time domain data into frequency domain in order to obtain brain wave classification. Based on sample data and FFT analysis, brain waves classification are presented in alpha (8-13 Hz), beta (13-30 Hz), theta (4-8 Hz), and delta (<4 Hz).

Kata kunci

Pembimbing 1

Pembimbing 2

Pembimbing 3

Tahun

Jumlah Halaman