The repository administrator has not yet configured an RDF license.
KLASIFIKASI STRES BERBASIS EEG MENGGUNAKAN CONTINUOUS CAPSULE NETWORK DENGAN MEMPERTAHANKAN INFORMASI SPASIAL
Stres marupakan kondisi mental yang dapat mempengaruhi aktivitas listrik otak dan mengganggu produktivitas serta kesejahteraan individu. Metode deteksi stress konvensional seperti kuesioner bersifat subjektif dan rentan terhadap bias, sementara metode fisiologis tidak bisa langsung menunjukkan aktivitas otak yang menjadi pusat pengaturan stres. Electroencephalogram (EEG) mampu merekam aktivitas listrik otak secara efektif untuk mendeteksi kondisi stress melalui sinyal aktivitas otak. Penelitan ini mengembangkan sistem klasifikasi stres menggunakan metode Continuous Capsule Network yang mampu mempertahankan informasi spasial dari sinyal EEG. Dataset SAM 40 yang terdiri dari rekaman EEG 40 subjek yang diinduksi stres melalui tugas kognitif digunakan dalam penelitian ini. Metodologi penelitian ini meliputi dekomposisi frekuensi band (theta: 4-8 Hz, alpha: 8-13 Hz, beta: 13-30 Hz, dan gamma: 30-45 Hz), ekstraksi fitur menggunakan Differential Entropy, dan representasi fitur menggunakan 3D Cube berukuran 9 x 9 x 4 untuk mempertahankan informasi spasial. Penelitian ini menggunakan hyperparameter tuning untuk membantu mengoptimalisasi arsitektur model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode klasifikasi stress berbasis EEG menggunakan Continuous Capsule Network dapat mencapai akurasi 97,17%.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
KLASIFIKASI STRES BERBASIS EEG MENGGUNAKAN CONTINUOUS CAPSULE NETWORK DENGAN MEMPERTAHANKAN INFORMASI SPASIAL (Text)
KLASIFIKASI STRES BERBASIS EEG MENGGUNAKAN CONTINUOUS CAPSULE NETWORK DENGAN MEMPERTAHANKAN INFORMASI SPASIAL (Archive)
HTML Summary of #31693 KLASIFIKASI STRES BERBASIS EEG MENGGUNAKAN CONTINUOUS CAPSULE NETWORK DENGAN MEMPERTAHANKAN INFORMASI SPASIAL
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum