Sistem Pengontrolan Lampu Menggunakan Sensor Gelombang Otak

Marchel Thimoty Tombeng, Rickho Michael Elia Rumayar

Abstract


Lampu listrik merupakan alat penerangan yang banyak digunakan semua kalangan.  Lampu listrik yang digunakan untuk kebutuhan penerangan memiliki mekanisme pengontrolan yang sederhana, yaitu dengan cara menyambungkan lampu dengan sumber listrik melalu saklar lampu. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan teknologi yang memanfaatkan gelombang otak untuk membantu kesulitan penyandang cacat kelumpuhan dalam mengontrol lampu.  Dengan memanfaatkan teknologi EEG (electroencephalograph), gelombang otak dapat ditangkap dan diamplifikasi, dimana elektroda dilekatkan pada kulit kepala. ThinkGear ASIC Module (TGAM) merupakan modul yang berisi EEG sensor yang berfungsi untuk mengolah gelombang otak yang hanya dengan memanfaatkan dua elektroda saja yang diletakkan pada dahi pengguna sebagai penerima gelombang otak dan telinga pengguna sebagai penerima noise untuk membandingkan signal gelombang otak. TGAM menerima gelombang otak dan kemudian mengamplifikasinya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode rekayasa perangkat lunak prototype yang merupakan salah satu teknik pendekatan dalam pembuatan perangkat lunak. Hasil amplifikasi gelombang otak dikirim melalui pin A0 pada mikrokontroler sehingga dapat digunakan dalam pemrograman mikrokontroler sebagai parameter yang akan menjadikannya perintah untuk mengontrol lampu.

 

Keywords : EEG, Elektroda, TGAM, Mikrokontroler, Prototype, Pengontrolan Lampu.


Full Text:

PDF

References


A. M. Lal, A. Jain, M. Furkan, dan A.S.S Srivastava, “Eeg Based Home Appliance Control For Providing Guidance To Paralyzed Person,” in Proceedings of 2nd Hindustan College of Science and Technology, 2014.

A. Siswoyo, Z. Arief dan I.A. Sulistijono, “Klasifikasi Sinyal Otak Menggunakan Metode Logika,” Simposium Nasional RAPI XIII, 2014, pp. 119-128.

F. Susanto, U. Irawan, dan M.I.B. Sankar, “Prototype Pemilah Dan Perajang Sampah Organik Berbasis Arduino Uno Pada Dinas Kebersihan Dan Pertamanan Kab. Tangerang.” (2016) [Online]. Available: http://belajarelektronika.net/pengertian-fungsi-dan-cara-kerja-relay/

C. Lavelle. (2007). Brainworks:Train Your Mind [Online]. Available: http://www.brainworksneurotherapy.com/what-are-brainwaves

Y. Shin, S. Woo, K. Kim dan H-N. Lee dan S. Lee, “Review of Wireless Brain-Computer Interface Systems,” in World's largest Science.: INTECH, ch. 11, pp. 215-238.

M. A. Majid, S. V. Altaf, A. W. Mudasser, “EEG Based Brain Controlled Robots,” International Journal of Scientific Engineering and Technology Research, vol. 5, no. 32, pp. 6683-6687, October 2016.

A. Naziq. Informasi Anyar [Online]. Available: https://sites.google.com/site/informasiterbarusekali/pengertian-mikrokontroller

M.T. Tombeng, “Prototipe of Gas Leak Detector System Using Microcontroller,” Cogito Smart Journal, vol 3, no 1, Juni 2017.




DOI: http://dx.doi.org/10.31154/cogito.v3i2.73.240-248

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



CogITo Smart Journal
A publication of Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat
In partnership with Coris and IndoCEISS
Telpon: +62 (431) 891035
email: editorial.cogito@unklab.ac.id | web: http://cogito.unklab.ac.id/index.php/cogito
 
Free counters!
View CogITo Smart Journal Stats

CogITo Smart Journal is indexed by:
  DOAJ    SINTA Indonesia OneSearch by Perpusnas    Crossref    Google Scholar      Base Search PKP Index    neliti    EBSCO Information Science    mendeley          scilit    road    worldcat    DRJI    OpenAIREplus    copac    Gent University Library Stanford Library    Harvard Library    Leiden University Libraries    The University of Sheffield    Boston University Library    University of Manchester    University of Oxford    CORE    Livivo
 



CogITo Smart Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.