Pengaruh Ciri Temporal, Spasial, dan Frekuensi pada Klasifikasi Motor Imagery - Afin Muhammad Nurtsani; Muhammad Adib Syamlan; Agung Wahyu Setiawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Interaksi mesin-komputer merupakan suatu keniscayaan dan akan menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari kehidupan dalam waktu dekat, terutama di bidang rekayasa rehabilitasi. Salah satu bidang yang berkembang adalah klasifikasi Motor Imagery (MI) berbasis sinyal EEG. Set data pada studi ini diambil dari BCI Competition IV - 2b. Prapemrosesan data dilakukan dengan menggunakan BPF Butterworth orde 5 dengan frekuensi cut-off sebesar 8 – 30 Hz.  Pada studi ini, dilakukan investigasi pengaruh ciri temporal; spasial; dan frekuensi serta kombinasi ciri temporal-spasial dan temporal-spasial-frekuensi. Ciri temporal diekstraksi dengan menggunakan ICA, ciri spasial dengan CSP, dan frekuensi dengan STFT. Terdapat empat pengklasifikasi yang digunakan, yaitu SVM; RF; k-NN; dan NB. Salah satu temuan pada studi ini adalah meskipun digunakan kombinasi ciri temporal-spasial maupun temporal-spasial-frekuensi, nilai akurasi yang diperoleh sama, yaitu sekitar 72%. Kinerja kedua kombinasi ciri ini masih kalah apabila dibandingkan dengan hanya menggunakan ciri independen temporal dengan nilai akurasi mencapai 73%. Selain itu, pengklasifikasi RF memberikan kinerja yang paling baik dibandingkan dengan SVM; k-NN; serta NB.