Elektroensefalografi (EEG), sebagai metode rekaman neurofisiologis yang telah dimanfaatkan secara luas, terutama dalam penelitian dasar tentang fungsi otak dan pemantauan pasien dengan gangguan neurologis. serta sistem Brain Computer Interface (BCI) untuk menerjemahkan sinyal menjadi perintah atau fungsi tertentu. Dalam perekaman sinyal EEG, terdapat tantangan interferensi dan noise akibat amplitudo sinyal yang sangat kecil (mikrovolt [
V]) dan frekuensi rendah. Penelitian ini mengeksplorasi pengembangan elektroda aktif sebagai solusi untuk menguatkan sinyal EEG sehingga dapat meminimalisir noise yang mungkin ada. Elektroda aktif dirancang menggunakan filter aktif Sallen & Key orde 2 dengan respon butterworth menggunakan OPA378 sebagai operational amplifier dengan frekuensi cut-off 0 hingga 100 Hz. Untuk meminimalisir jumlah kabel, diterapkan operasi single-supply sehingga hanya 3 kabel yang diperlukan untuk mengoperasikan elektroda aktif. Prototype elektroda aktif diuji menggunakan EEG simulator NETECH MiniSim 330 dan direkam menggunakan ADS1299 PDK sebagai ADC dan Raspberry Pi 4 Model B untuk menyimpan file rekaman. Hasilnya, elektroda aktif mampu melakukan penguatan sinyal sebesar 22 kali dengan cukup stabil pada rentang frekuensi 20 hingga 100 Hz dengan error sebesar 3.53% dari target penguatan yang diinginkan.
Brain-Machine Interface (BMI), atau saat ini juga terdapat Hybrid Brain-Machine Interface (hBMI),teknologi yang saat ini sedang berkembang pesat. Teknologi ini juga telah diaplikasikan pada berbagai bidang. BMI adalah sistem yang secara langsung mengubah pikiran seseorang dari otak menjadi sebuah informasi yang dapat diproses untuk mengartikannya menjadi informasi yang dapat dipahami manusia. BMI ini juga memiliki pengembangan lanjut dimana sinyal otak digabungkan oleh sinyal biologis lain seperti electromyography (EMG), electrooculography (EOG), atau juga electrocardiography (ECG). Pengembangan teknologi ini memiliki aplikasi sebagai alat bantu rehabilitasi untuk seseorang yang menderita ketidakmampuan dalam menggerakkan anggota tubuhnya, seperti tangan. Melalui penelitian ini diharapkan untuk dapat merancang sistem pengendalian orthosis sebagai alat bantu rehabilitasi dengan menggunakan metode klasifikasi dengan sinyal otak dan sinyal otot, sehingga subjek yang menggunakan alat ini dapat melakukan rehabilitasi dalam pergerakan lengan atas khususnya pada sendi siku. Hasil klasifikasi gerakan dengan menggunakan sinyal otak dan sinyal otot ini, dengan menggunakan fitur delta alpha rasio dan root mean square, didapatkan akurasi training untuk tiga gerakan yakni relaks, fleksi, dan ekstensi yaitu sebesar 90.3% dan untuk akurasi testing sebesar 85.2%.
Brain-Machine Interface (BMI) or also its advancement, hybrid brain machine interface (hBMI), is a technology that is vastly developed. This technology has been used in many fields. BMI is a system that directly changes human’s mind into information that can be extracted to informations that can be meaningful to people. BMI also has advancement in which the brain signal is combined with other biopotential signal such as electromyography (EMG), electrooculography (EOG), or electrocardiography (ECG). The development of this technology has applications as a rehabilitation aid for someone suffering from an inability to move his limbs, such as the hands. Through this research it is hoped to be able to design an orthosis control system as a rehabilitation device by using a classification method with brain signals and muscle signals, so that subjects who use this tool can carry out rehabilitation in upper arm movements especially in the elbow joint. The results of the movement classification using brain signals and muscle signals, using the delta alpha ratio and root mean square features, obtained training accuracy for three movements namely relax, flexion, and extension of 90.3% and for testing accuracy of 85.2%.
"