Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem akuisisi data Electroencephalography (EEG) telah dikembangkan. menggunakan Analog Front End (AFE) ADS1299 EEGFE-PDK berbasis Raspberry Pi. Sistem ini merupakan kelanjutan dari sistem yang dikembangkan sebelumnya, dengan menambahkan fitur Relative Power Ratio (RPR), komunikasi Local Area Networking (LAN) dan GUI (Graphical User Interface). Fitur RPR perlu dipahami Karakteristik sinyal EEG. ADS 1299 memiliki beberapa keunggulan diantaranya Akuisisi data secara simultan, resolusi 24 bit, membutuhkan daya <0,2 mW dan noise <1 μV. Sistem akuisisi data ini terdiri dari 4 unit AFE yang dikonfigurasi secara daisy rantai. Komunikasi antara AFE dan Raspberry Pi menggunakan periferal serial antarmuka (SPI) dengan format RDATA. Bahasa pemrograman C digunakan untuk komunikasi antara Raspberry dengan AFE dan Matlab digunakan untuk pemrosesan sinyal. Data dari Raspberry ditransfer melalui LAN ke Personal Computer (PC). Kemudian disaring menggunakan Butterworth order 5. Data EEG dan perhitungan RPR ditampilkan secara real-time. Perhitungan dilakukan dengan Fast Fourier Transforms (FFT) dan Power Spectral Density (PSD). Sistem ini telah dievaluasi dengan menggunakan simulator EEG (NETECH Mini-Sim EEG) yang menghasilkan sinyal listrik sinusoidal dengan frekuensi 2 Hz, 5 Hz, dan amplitudo tegangan 30, 50 μV. Dengan perbandingan rata-rata FWHM (Full Width at Half Maximum) didapatkan untuk frekuensi 2Hz di sistem akuisisi tersebut memperoleh nilai 4 Hz, dan dalam Neurostyle 4 Hz. Di frekuensi 5 Hz, rata-rata nilai FWHM yang diperoleh untuk sistem akuisisi yang dibuat adalah 13 Hz dan Neurostyle pada 14 Hz.

---

The systems have been developed to obtain Electroencephalography (EEG) data using the Raspberry Pi based Analog Front End (AFE) ADS1299 EEGFE-PDK. This system is a continuation of a previously developed system, supported by Relative Power Ratio (RPR) features, Local Area Networking (LAN) and GUI (Graphical User Interface) features. EPR. ADS 1299 has several advantages that can be taken from simultaneous data, 24 bit resolution, requires power <0.2 mW and noise <1 μV. This data acquisition system consists of 4 AFE units completed by daisy chains. Communication between AFE and Raspberry Pi uses a serial peripheral interface (SPI) with RDATA format. C programming language is used for communication between Raspberries and AFE and MATLAB is used for signal implementation. Data from Raspberry is transferred via LAN to Personal Computer (PC). Then filtered using Butterworth order 5. EEG data and realtime calculations. The calculations are carried out by Fast Fourier Transforms (FFT) and Power Spectral Density (PSD). This system has been evaluated using an EEG simulator (NETECH Mini-Sim EEG) which produces sinusoidal electrical signals with a frequency of 2 Hz, 5 Hz, and a amplitude of 30, 50 μV. With the average change in FWHM (Full Width at Half Maximum) obtained for the 2Hz frequency in the acquisition system a value of 4 Hz is obtained, and in Neurostyle it is 4 Hz. At a frequency of 5 Hz, the average FWHM value obtained for the acquisition system is 13 Hz and Neurostyle is 14 Hz."

"Dalam penelitian ini, telah dibuat sebuah sistem akuisisi data 32-channel berbasis Field Programmable Gate Array FPGA untuk mengakuisisi dan memroses sinyal Electroencephalography EEG . Sistem akuisisi data yang dibangun menggunakan board PYNQZ1, dengan Xilinx ZYNQ XC7Z20-1CLG400C All Programmable System-on-Chip APSoCs yang dapat memberikan sebuah sistem tertanam dengan performa tinggi, karena memiliki kombinasi antara fleksibilitas serta versatility dari programmable logic PL dengan prosesor embedded atau programmable system PS dengan kecepatan tinggi. Sebagai pusat dari sistem akuisisi data yang dibangun, FPGA menerima, memproses, dan menyimpan data dari Front-End Analog to Digital Converter ADC ADS1299EEG-FE. Komunikasi data yang digunakan dalam sistem akuisisi data yang dibangun adalah Serial Peripheral Interface SPI dengan konfigurasi daisy-chain. Untuk bagian pemrosesan sinyal, penulis mengimplementasikan filter bandpass Butterworth dengan orde 5 dan Fast Fourier Transform FFT pada overlay dari PYNQ-Z1. Overlay merupakan desain FPGA yang dapat dikonfigurasi sehingga menghubungkan PS pada ZYNQ dengan PL, memberikan penulis kemampuan untuk mengendalikan secara langsung platform hardware memanfaatkan Python pada PS. Rerata dari error akurasi yang didapatkan dari hasil validasi adalah 1.34 dan kriteria performa Total Harmonic Distortion THD menghasilkan 0.0091 , dengan memanfaatkan NETECH MiniSIM EEG Simulator 330. Perbandingan dari sistem akuisisi data dengan Neurostyle NS-EEG-D1 System yang mengambil data EEG yang sama menghasilkan parameter korelasi gradien dengan 0.9818, y-intercept dengan -0.1803, dan R2 dengan 0.9742 berdasarkan analisis least square. Parameter tersebut memperlihatkan sistem akusisi data yang telah dibangun cukup, jika tidak setara, dengan sistem akuisisi data komersil dengan standar medis, yaitu Neurostyle NS-EEG-D1 System, karena dapat memastikan dan mempertahankan akurasi dengan konfigurasi frekuensi sampling yang lebih tinggi.

---

This study proposes a novel Field Programmable Gate Array FPGA based 32 channel data acquisition system to acquire and process Electroencephalography EEG signal. The data acquisition system is utilizing PYNQ Z1 board, which is equipped with a Xilinx ZYNQ XC7Z020 1CLG400C All Programmable SoC APSoCs that can offer high performance embedded system because of the combination between the flexibility and versatility of the programmable logic PL and the high speed embedded processor or programmable system PS . As the core of the data acquisition system, the FPGA collect, process, and store the data based on Front End Analog to Digital Converter ADC ADS1299EEG FE. The communication protocol used in the data acquisition system is Serial Peripheral Interface SPI with daisy chain configuration. For the signal processing part, we implement a 5th order Butterworth bandpass filter and Fast Fourier Transform FFT directly on the PYNQ Z1 rsquo s overlay. The overlay are configurable FPGA design that extend the system from the PS of the ZYNQ to the PL, enabling us to control directly the hardware platform using Python running in the PS. The mean accuracy error obtained from validation result of the developed system is 1.34 and the Total Harmonic Distortion THD performance criterion resulting in 0.0091 , both of them validated with NETECH MiniSIM EEG Simulator 330. The comparison between the developed system with Neurostyle NS EEG D1 System acquiring the same EEG data shows correlation parameter gradient of 0.9818, y intercept with 0.1803, and R2 of 0.9742 based on the least square analysis. The parameter above indicates that the developed system is adequate enough, if not on a par, with the commercialized, medical grade EEG data acquisition system Neurostyle NS EEG D1 as it can assure and maintain accuracy with higher sampling frequency."

"

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.

---

Elektroensefalografi (EEG) is a widely used method for recording neurophysiological signals, primarily for research on brain functions and monitoring patients with neurological disorders. The development of active electrodes is being explored as a solution to improve the quality of EEG signals, which are characterized by very low amplitude (microvolts [μV]) and low frequency. The active electrode is designed using Sallen & Key filter or Butterworth filter with OPA378 as the operational amplifier with a cut-off frequency range of 0 Hz to 100 Hz. To minimize the number of wires, single-supply operation is applied, requiring only three wires to operate the active electrode. The prototype of the active electrode was tested using a NETECH MiniSim 330 EEG simulator and recorded using an ADS1299 PDK as an ADC and a Raspberry Pi 4 Model B to save the recorded file. The results show that active electrodes can provide signal attenuation up to 22 times with sufficient stability in the 20 Hz to 100 Hz frequency range, with an error of 3.35% from the expected

"

"Telah dibuat sistem akuisisi data EEG 16 kanal menggunakan ADS1299FE Texas Instrument, USA berbasis FPGA Zedboard Diligent,USA . EEG merupakan suatu divais yang digunakan untuk mengukur aktivitas kelistrikan pada permukaan kepala yang dikenal sebagai sinyal EEG. Sinyal EEG memiliki beda potensial 0.5-100 V dengan frekuensi 0.5 ndash; 40 Hz. Sistem akuisisi data EEG ini terdiri atas 2 buah chip ADS1299 yang terhubung secara Daisy-Chain yang diproses menggunakan FPGA Zedboard. Rancangan sistem akuisisi ini dapat dikonfigurasi ulang baik gain dan data ratenya. Pengaturan ulangini dapat dilakukan melalui program terminal pada komputer maupun dengan menggunakan perangkat lunak yang didisain khusus untuk sistem ini. Perangkat lunak tersebut dapat merekam dan menampilkan data hasil akuisisi secara real time. Validasi sistem akuisisi data EEG ini telah diuji menggunakan EEG Simulator NETECH Mini-Sim EEG , pengujian dilakukan pada frekuensi 2Hz dan 5Hz dengan rentang amplitudo 10 V, 30 V , 50 V dan 100 V. Hasil uji validasi pada frekuensi 2Hz diperoleh hasil pengukuran dengan maksimal deviasi 1.3 dan pada frekuensi 5Hz diperoleh hasil pengukuran dengan maksimal deviasi 1.8.

---

Has been developed Electroencepharography EEG data acquisition system base on FPGA Zedboard Diligent, USA usin ADS1299FE Texas Instrument, USA . EEG is a device used to measure the electrical activities on the scalp. The voltage range of EEG signal are around 0.5 100 V with frequency 0.5 ndash 40 Hz. This data acquisition system consisted of 2 chips ADS1299 which were connected in Daisy Chain mode and processes using Zedboard. This acquisition system can be reconfigured both its gain and data rate. This configuration could modified both using terminal program or software specially design respectively. The feature of this software are data recording and display the EEG signal graphically in real time. The recorded EEG signal were validated using EEG Simulator NETECH Mini Sim EEG with frequency 2Hz and 5Hz and voltage test in 10 V, 30 V, 50 V and 100 V. The result of the validation test at 2Hz obtained measurement result with a maximum deviation of 1.3 and at a frequency of 5Hz obtained measurement result with a maximum deviation of 1.8 ."

"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan studi awal untuk pengaruh musik terhadap aktivitas gelombang otak dengan menggunakan metode elektroensefalografi (EEG). Metode penelitian yang digunakan adalah pengambilan data EEG pada 8 partisipan sebelum dan sesudah mendengarkan musik dengan menggunakan perangkat berbasis Raspberry Pi 4 Model B dan ADS1299. Data EEG yang didapatkan kemudian dianalisis dengan metode statistik untuk menentukan apakah terdapat perubahan yang signifikan pada aktivitas gelombang otak, seperti gelombang theta, alpha, dan beta. Kami menemukan bahwa adanya peningkatan pada aktivitas gelombang alfa (8 – 13 Hz) dan theta (4-8 Hz) yang disebabkan oleh pengaruh paparan musik karya Mozart “Sonata” dan Beethoven “Pathetique” selama 15 menit berdasarkan uji statistik yang dilakukan.

---

This research aims to conduct an initial study for the effect of music on brain wave activity using electroencephalography (EEG) method. The research method used is taking EEG data on 8 participants before and after listening to music using a device based on Raspberry Pi 4 Model B and ADS1299. The EEG data obtained was then analysed using statistical methods to determine whether there were significant changes in brain wave activity, such as theta, alpha, and beta waves. We found that there was an increase in alpha (8-13 Hz) and theta (4 - 8 Hz) wave activity caused by exposure to music by Mozart "Sonata" and Beethoven "Pathetique" for 15 minutes based on the statistical tests conducted."

"Brain Computer Interface (BCI) merupakan sebuah teknologi yang sedang banyak dikembangkan di banyak negara di dunia, pasalnya teknologi BCI ini adalah teknologi yang modern dimana teknlogi ini dapat memungkinkan manusia dapat berkomunikasi dengan suatu sistem. Sampai sekarang BCI banyak dikembangkan pada dunia medis, salah satunya adalah stroke, stroke adalah sebuah penyakit yang diakibatkan oleh penguumpalan darah pada pembuluh darah diotak ataupun akibat pecahnya pembuluh datah diotak. Stroke mengakibatkan kelumpuhan pada bagian tubuh penderitanya, sehingga membuat ketebatasan pada mobilitasnya. Sehingga melalui penelitian ini diharapkan dapat membantu pasien stroke dalam mobilitiasnya. Pada pembuatan sistem sebelumnya dilakukan pengklasifikasian sinyal otak dengan cara perekaman sinyal EEG dengan menggunakan ADS1299EEG-FE, perekaman ini dilakukan dengan metode motor imagery sehingga subjek tidak perlu melakukan pergerakan cukup melakukan pemikiran pergerakan motorik untuk dapat menjalankan kursi roda. Pengklasifikasian sistem ini menggunakan fitur RPR yaitu nilai rasio power, setelah dilakukan klasifikasi dilakukanlah validasi sistem dengan melakukan pengujian lasngung pada sistem. Pada pengujian sistem terdapat 2 model pengujian yakni Diam – Maju – Mundur dan Diam – Kiri – kanan dengan presentase keberhasilan 46% dan 65%.

---

Brain Computer Interface (BCI) is a technology that is being developed in many countries in the world, because this BCI technology is a modern technology where technology can enable communicate human with a system. BCI has been widely developed in the medical, one of them is stroke, stroke is a disease caused by blood clots in blood vessels in the brain or due to ruptured brained vessels. Stroke results in paralysis of the part of the body of the sufferer, making it difficult for mobility. So that this research is expected to help stroke patients in their mobility. For making the system previously we classification the brain signals by recording EEG signals using ADS1299EEG-FE, this recording using the motor imagery method so that the subject did not need to move and just thinking about motor movements to control a wheelchair. The classification of this system uses the RPR feature, namely the value of the power ratio, after classification the system validation is done by direct testing on the system. In the system testing there are 2 test models namely Stop - Forward - Backward and Stop - Left - right with a success percentage 46% and 65%."

"Terdapat dua masalah besar yang diselesaikan dalam disertasi ini, yaitu masalah pemrosesan sinyal dan masalah aplikasi sinyal EEG dalam pengenalan keadaan emosi. Masalah tersebut diselesaikan dengan metode kecerdasan komputasional yang terdiri dari bagian utama, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Pada bagian ekstraksi fitur, pada disertasi ini dibahas penggunaan metode konvensional ekstraksi fitur berbasis power spectrum yaitu dengan Discrete Wavelet Transform DWT , dan penggunaan metode baru ekstraksi fitur yang diajukan yaitu analisis bispektrum dengan filter piramida 3D, serta dengan Relative wavelet bispectrum RWB.Untuk menyelesaikan permasalahan penerapannya pada sistem otomatis pengenal emosi, maka classifier dengan jenis Artificial Neural Network ANN digunakan.Penggunaan DWT dalam metode ekstraksi fitur menunjukkan bahwa fitur Relative Wavelet Energy DWT RWE memberikan recognition rate terbaik, konsep energi relatif ini kemudian digunakan pada metode baru yang diajukan. Pada metode baru ekstraksi fitur menggunakan analisis bispektrum dengan filter piramida 3D, diketahui bahwa persentase mean bispektrum memberikan recognition rate yang terbaik dengan kompleksitas yang lebih rendah 74.22 untuk arousal dan 77.58 untuk valence.Filter non-overlap dengan ukuran alas yang bervariasi memberikan recognition rate tertinggi, khususnya secara signifikan terlihat untuk jenis emosi arousal. Penurunan jumlah channel EEG sampai dengan 8 channel dapat dilakukan untuk menurunkan biaya komputasi. Metode baru ekstraksi fitur yaitu RWB telah diajukan dalam disertasi ini dan menunjukkan pengenalan yang sangat baik mencapai 90 untuk data sinyal EEG orang alkoholik. Semakin besar lag yang digunakan dalam perhitungan korelasi, semakin tinggi recognition rate yang diperoleh.Capaian dari penelitian ini membuktikan bahwa RWB cocok untuk digunakan sebagai metode ekstraksi fitur untuk klasifikasi orang alkoholik, dan dapat dipertimbangkan untuk digunakan pada aplikasi lainnya. Dari keempat classifier yang diujikan, dari segi recognition rate, PNN sedikit lebih unggul daripada BPNN, namun uji sensitivity, specificity dan PPV serta grafik ROC menunjukkan bahwa BPNN merupakan classifier yang lebih baik dibanding PNN. Di sisi lain, waktu komputasi PNN untuk mencapai recognition rate maksimum adalah sekitar 3,5 kali lebih cepat dibanding BPNN.

---

There are two major problems resolved in this dissertation, which are signal processing problem and the problem in EEG signal in the application of recognizing human emotional states. The problems were solved by applying a computational intelligence method consists of two main parts, the feature extraction and the classification. In the feature extraction sub system, this study improved a conventional methods using power spectrum from discrete wavelet transform DWT, and proposed a new method for feature extraction by using bispectrum analysis with 3D pyramid flter, as well as using relative wavelet bispectrum RWB.To solve the problem in the application of EEG signal for automatic emotion recognition system, the artificial neural network ANN classifier was used.The use of DWT in the feature extraction method shows that the relative wavelet energy DWT RWE feature provides the best recognition rate, the relative energy concept was then used in the proposed new feature extraction methods. In the proposed feature extraction using bispectrum analysis with 3D pyramid filters, the mean percentage of bispectrum feature gave the best recognition rate with lower complexity i.e. 74.22 for arousal and 77.58 for valence.Non overlap filters with varied base sizes provided the highest recognition rate, and significantly seen for the arousal emotion. The selection of eight EEG channels can be conducted to lower the cost of computing. A novel feature extraction method, the RWB, showed an excellent recognition for the alcoholic person. The larger the lag used in the correlation calculation in RWB, the higher the recognition rate obtained.The achievements of this study proved that RWB is suitable as a feature extraction method for the classification of alcoholic subjects, and may be considered for use in other applications.Of the four classifiers tested, PNN is slightly superior to BPNN in terms of recognition rate however, the sensitivity, specificity and PPV tests and ROC graph shown that BPNN is a better classifier than PNN. On the other hand, the PNN computing time to reach the maximum recognition rate was about 3.5 times faster than BPNN."

"

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%.

"

"Brain-Computer Interface (BCI) merupakan sebuah sistem yang mampu menerjemahkan sinyal-sinyal otak menjadi perintah kepada berbagai devais keluaran. Teknologi ini kini sedang berkembang pesat terutama untuk keperluan rehabilitasi gerak bagi orang-orang yang telah kehilangan kemampuan geraknya. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem BCI yang mampu menerjemahkan sinyal otak seseorang ketika sedang melakukan pembayangan gerak (motor imagery) untuk gerakan tangan menggenggam dan membuka. Hasil terjemahan tersebut dapat digunakan untuk menggerakkan sebuah antarmuka yang membantu orang tersebut untuk bergerak menggenggam dan membuka tangan secara real-time. Sistem BCI ini menggunakan perangkat akuisisi data yang terdiri dari Raspberry Pi 4 dan ADS1299 Analog-to-Digital Converter. Sistem ini juga dikembangkan dengan menggunakan berbagai algoritma pemrosesan dan klasifikasi data, mulai dari Independent Component Analysis, Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbours, dan Random Forest. Akurasi hasil testing klasifikasi yang dilakukan oleh sistem ini bernilai 64,6% untuk mengklasifikasi 3 jenis pembayangan gerak (menggenggam, membuka, dan diam) menggunakan algoritma SVM serta 94,7% untuk klasifikasi 2 jenis pembayangan gerak (menggenggam dan membuka) menggunakan algoritma Random Forest.

---

Brain-Computer Interface (BCI) is a system which can translate brain signals to command various output devices. This technology had been developing rapidly, especially for movement rehabilitation purposes for people with motoric disabilities. In this research, a BCI system has been developed which can translate one’s brain signals when one is imagining doing hand movement (motor imagery). The translation result can be used to drive an interface in real-time. This BCI system utilize an acquisition device, consisting of Raspberry Pi 4 and ADS1299 Analog-to-Digital Converter. Besides, this system has also been developed using several algorithms for processing and classifying data, namely Independent Component Analysis, Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbours, and Random Forest. Testing accuracy for this system yielded a 64.6% for classifying three types of motor imagery (hand grasping, hand opening, and resting) with SVM, and 94.7% for classifying two types of motor imagery (hand grasping and hand opening only) using Random Forest."

"Pesatnya perkembangan teknologi informasi di era revolusi industri 4.0 memicu berkembangnya paradigma Internet of Things (IoT) yang memudahkan otomasi dan monitoring rumah. Artinya bertambah pula kerentanan pada jaringan rumah yang menyebabkan resiko penurunan performa jaringan, hingga kebocoran data. Penelitian ini mengusulkan sistem keamanan jaringan IoT berbasis Raspberry Pi sebagai solusi IDS beserta tambahan secure access point yang terjangkau. Sistem keamanan yang dikembangkan dipercaya dapat mengisolasi jaringan IoT dengan lebih baik agar serangan tidak mempengaruhi kinerja perangkat IoT, dan memberikan alerting mengenai intrusion kepada pengguna untuk mengambil langkah terhadap resiko yang dapat terjadi. Intrusion Detection System berhasil mendeteksi serangan yang ada pada skenario dengan hasil maksimum: tingkat false alarm dibawah 15%, tingkat keberhasilan deteksi diatas 50% dan akurasi deteksi diatas 75% untuk skenario serangan Evil Twin, Reconnaissance, Distributed Denial of Service (DDoS), dan Man In The Middle (MITM) dan dapat mencegah serangan Evil Twin dan MITM.

---

The rapid development of information technology in the industrial revolution 4.0 era triggers the development of the Internet of Things (IoT) paradigm in everyday life, facilitating automation and monitoring for home. This phenomenon introduces vulnerabilities in the home network and may lead to the risk of decreased network performance, and privacy leak. This study proposes an IoT network security system implementing Network Intrusion Detection System (NIDS) and secure access point based on Raspberry Pi as an affordable IDS solution. The proposed security system is believed to better isolate the IoT network and not affect the performance of IoT devices in case of attacks, also providing  intrusion alerts to encourage users to take steps against risks that may occur. The system is able to detect a maximum of: false alarm rate under 15%, successful detection rate above 50% and detection accuracy of 75% for Evil Twin, Reconnaissance, Distributed Denial of Service (DDoS), and Man In The Middle (MITM) attack scenarios with increased robustness in case of Evil Twin deauthentication and MITM attacks."