PAPER SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
B R A I N
C O M P U T I N G :
P E N G G U N A A N O T A K
D A L A M
G E L O M B A N G T E K N O L O G I
K O M P U T A S I
NAUVAL HAFILUDDIN
7C Diploma IV Akuntansi Reguler Sekolah Tinggi Akuntansi Negara 30 September 2013
LEMBAR PERNYATAAN
Bersama ini saya menyatakan:
Kesatu, bahwa seluruh isi paper ini, benar – benar hasil tulisan saya sendiri, tidak ada satu alineapun hasil plagiat dari tulisan orang lain, kecuali yang dikutip secara resmi dan tertera dengan jelas. Setiap kutipan disebutkan sumbernya dan juga dicantumkan dalam Daftar Pustaka.
Kedua, bahwa saya mengijinkan tulisan ini dimuat dalam jurnal ilmiah, majalah, atau website di website di lingkungan Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan (BPPK) khususnya Sekolah Tinggi Akuntansi Negara (STAN), agar dapat dipahami oleh lebih banyak pembaca, serta memberikan banyak manfaat.
Jakarta, 30 September 2013 Penulis
Nauval Hafiluddin
i
KATA PENGANTAR
Segala puji bagi Allah SWT yang telah memberikan nikmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan paper berjudul Br ain Computing : Penggunaan Gelombang “
Otak Dalam Teknologi Komputasi ini. ”
Paper ini dibuat sebagai tugas pengganti Ujian Akhir Semester mata kuliah Sistem Informasi Manajemen pada Program Diploma IV Akuntansi Sekolah Tinggi Akuntansi Negara. Untuk memenuhi persyaratan penugasan, penulis mengangkat tema besar “Teknologi Informasi Terkini” dalam paper ini kemudian mengerucut khusus ke pembahasan mengenai Brain Computing . Dalam penyusunan paper ini penulis mendapatkan bantuan berbagai pihak. Untuk itu penulis mengucapkan terima kasih terutama kepada Bapak Ennoch Sindang selaku Dosen Sistem Informasi Manajemen atas bimbingannya, rekan-rekan di kelas VII-C Akuntansi Reguler, serta pihak lain yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Pada akhirnya, penulis menyadari bahwa terdapat banyak kekurangan dalam penulisan ini. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran dari para pembaca sekalian demi kesempurnaan paper ini.
Jakarta, 30 September 2013 Penulis
Nauval Hafiluddin
ii
DAFTAR ISI
Lembar Pernyataan
i
Kata Pengantar
ii
Daftar Isi
iii
BAB I PENDAHULUAN
1
A. Latar Belakang
1
B. Metode Penulisan
2
C. Ruang Lingkup
2
BAB II PEMBAHASAN
3
A. Gelombak Otak Manusia
3
1. Gelombang Delta
5
2. Gelombang Theta
5
3. Gelombang Alpha
6
4. Gelombang Beta
7
5. Gelombang Gamma
8
6. Gelombang Lainnya
8
B. Sistem Kerja
9
C. Penerapan
11
1. NeuroSky
11
2. Necomini dari Neurowear
13
3. Mico Headphone dan Zen Tunes
14
4. Brainstat
15
5. Penerapan Lainnya
16
BAB III PENUTUP
18
Daftar Pustaka
19
Riwayat Hidup
20
iii
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Kemajuan teknologi dalam kurun waktu beberapa dekade ini merupakan sebuah capaian besar dalam perkembangan umat manusia. Melalui ilmu pengetahuan dan teknologi, berbagai perangkat telah diciptakan sebagai alat untuk memudahkan kehidupan manusia. Perkembangan teknologi mencapai lompatan besar setidaknya dalam empat tahap. Tahap pertama adalah pada saat komputer mainframe mulai diperkenalkan pada 1950-an. Pada tahap ini, paradigma masyarakat mulai menganggap bahwa teknologi komputer mampu membantu efisiensi pengolahan data secara lebih akurat dan cepat. Tahap berikutnya datang beberapa dekade setelah komputer muncul. Evolusi komputer yang semula merupakan mesin raksasa mulai berubah pada tahap ini. Kemunculan perangkat komputer desktop dan personal computer menningkatkan efektivitas dan kemudahan akses sistem pengolahan data. Tahap selanjutnya tiba ketika kesadaran masyarakat mulai menganggap informasi merupakan faktor penting sebagai keunggulan kompetitif suatu perusahaan. Sejak saat itu teknologi informasi mulai diaplikasikan secara komperhensif melalui penguasaan, tidak hanya teknologi, namun juga sistem informasi. Pada tahun 1990-an, teknologi mencapai lompatannya dengan kemunculan internet. Pada tahap ini, arus data dan informasi menjadi semakin berkembang secara global. Era internet mengubah berbagai strategi dan keunggulan kompetitif banyak perusahaan. Persaingan semakin mengglobal dan batas dunia semakin dihilangkan oleh perkembangan teknologi internet. Kini, teknologi informasi berkembang lebih jauh lagi. Kehadiran perangkat smartphone membawa perubahan besar pada tren teknologi dan gaya hidup manusia. Komputer yang semula merupakan mesin raksasa berevolusi menjadi hanya seukuran genggaman tangan yang dapat dibawa kemana-mana, dengan sistem pemrosesan data yang jauh lebih cepat dan lebih efisien. Fitur-fitur yang mampu disematkan dalam perangkat telefon pintar tersebut juga sangat kaya dan bermacam jumlahnya. Fitur yang ditawarkan mulai dari GPS (Global Positioning System), koneksi internet nirkabel, sistem transmisi Bluetooth , pemrosesan perintah suara, hingga teknologi pemindai sidik jari telah mampu ditanamkan dalam perangkat seukuran kartu kredit tersebut, sehingga memiliki banyak manfaat dan kemudahan dalam penerapannya di kehidupan sehari-hari. 1
Lebih jauh lagi, perkembangan era smartphone membawa banyak perangkat-perangkat pendukung lain mulai diciptakan. Misalnya, Google yang telah mengembangkan kacamata pintar mereka yang dikenal dengan nama kode Google Glass , sementara Samsung dan beberapa pabrikan telah meluncurkan wearable device lainnya berupa jam tangan pintar. Di dalam perangkat-perangkat tersebut ditanamkan pula fitur-fitur teknologi terbaru yang beragam. Perkembangan teknologi terkini seakan menyadarkan kita bahwa teknologi-teknologi mutakhir yang semula hanya terdapat di film fiksi ilmiah dapat secara nyata diciptakan. Satu lagi bukti bahwa teknologi fiksi ilmiah bukanlah angan-angan untuk diciptakan dapat kita lihat dari kemunculan teknologi Brain computing . Pada beberapa tahun belakangan, para ahli mulai mengembangkan akses perangkat komputer melalui pemanfaatan gelombang otak manusia. Melalui teknologi ini, aplikasi dalam perangkat komputer maupun smartphone dapat diakses tanpa melalui input fisik, baik sentuhan maupun suara, melainkan hanya menggunakan kekuatan pikiran. Terdengar teralalu mustahil? Paper ini akan mengupas sistem komputasi gelombang otak ini secara lebih dalam, baik dari metode kerjanya, maupun penerapannya dalam teknologi komputasi.
B. Metode Penulisan
Metode penulisan yang digunakan dalam penyusunan paper ini adalah dengan melakukan studi pustaka melalui artikel-artikel dan jurnal ilmiah yang berhubungan dengan tema Brain Computing .
C. Ruang Lingkup
Untuk menghindari pembahasan yang terlalu luas dan tidak terarah, serta untuk menghindari timbulnya penafsiran yang berbeda dari pembahasan lainnya, penulis membatasi paper ini hanya pada pengertian Brain Computing yang berhubungan dengan penerapan teknologi Electroencephalography (EEG) dalam identifikasi gelombang otak manusia, sistem kerjanya, serta penerapannya dalam teknologi komputasi.
2
BAB II PEMBAHASAN
Brain Computing, dapat disebut juga dengan Mind Computing , merupakan teknologi yang memanfaatkan gelombang-gelombang yang dihasilkan oleh otak manusia untuk digunakan sebagai input dan diproses untuk menghasilkan output. Dalam perekembangan Brain Computing, output yang dihasilkan dapat bermacam-macam kegunaannya, mulai dari visualisasi kondisi pikiran manusia melalui perangkat komputer, menjalankan permainan komputer, bahkan sampai dengan menggerakkan sebuah benda. Semua output yang dihasilkan tersebut tergantung sepenuhnya dari sistem software yang mendukung pemrosesan gelombang otak. Sebelum memulai pembahasan lebih rinci mengenai cara kerja dan penerapan perangkat perangkat yang mendukung teknologi Brain Computing, tentu kita perlu memahami terlebih dahulu mengenai gelombang otak manusia. Ini penting agar pada pembahasan selanjutnya kita dapat lebih mudah memahami bagaimana otak dan perangkat komputer dapat bekerja secara sinkron. A. Gelombang Otak Manusia
Penelitian mengenai gelombang otak telah banyak dilakukan di laboratorium atau pusat penelitian fungsi otak. Sejarah mencatat, penelitian mengenai gelombang otak telah dilakukan sejak awal abad ke-20. Pada masa itu, beberapa peneliti menemukan sebuah fenomena tentang adanya aktivitas arus listrik di dalam otak hewan-hewan percobaan, seperti kelinci dan anjing. Aktivitas arus listrik tersebut ternyata memiliki sebuah pergerakan yang teratur dan memiliki frekuensi tertentu yang berbeda-beda. Penelitian mengenai gelombang otak manusia sendiri, baru dilakukan pada tahun 1924 oleh psikolog dan psikiater asal Jerman, Hans Berger. Melanjutkan penelitian-penelitian sebelumnya yang mengambil obyek hewan, Berger melakukan langkah berani untuk menetapkan manusia sebagai obyek penelitiannya. Dalam penelitian ini, Berger mencatat aktivitas listrik di otak manusia melalui sebuah alat yang ditempelkan di dahi obyeknya. Aktivitas listrik ini sendiri merupakan hasil dari proses interaksi neuron-neuron di dalam otak manusia yang dapat diukur. Proses pengukuran dan pencatatan ini disebut Electroencephalography, sedangkan alat yang digunakan untuk memonitor aktivitas listrik di otak manusia tersebut dikenal dengan nama Electroencephalogram (EEG). 3
Melalui EEG, peneliti dapat mencatat dan memonitor getaran dan frekuensi dari sinyal dan gelombang otak subyek. Dari pencatatan ini, dihasilkan ukuran-ukuran frekuensi yang berbeda-beda sesuai dengan perbedaan kondisi mental subyek yang bersangkutan, misalnya kondisi sadar, santai, panik, fokus, tidur lelap, dan lain sebagainya. Perbedaan hasil itu kemudian diklasifikasikan ke dalam beberapa kriteria. Melalui klasifikasi inilah kemudian dibuat suatu konsensus untuk membagi frekuensi dalam beberapa jenis gelombang otak. 1. Gelombang Delta 2. Gelombang Theta 3. Gelombang Alpha 4. Gelombang Beta 5. Gelombang Gamma Dalam beberapa literatur, gelombang Beta dibagi lagi menjadi Low Beta, Midrange Beta, serta High Beta. Tabel Klasifikasi Gelombang Otak Brainwave Type
Frequency range
Mental states and conditions
Delta
0.1 Hz to 3 Hz
Deep, dreamless sleep, non-REM sleep, unconscious
Theta
4 Hz to 7 Hz
Intuitive, creative, recall, fantasy, imaginary, dream
Alpha
8 Hz to 12 Hz
Relaxed, but not drowsy, tranquil, conscious
Low Beta
12 Hz to 15 Hz
Formerly SMR, relaxed yet focused, integrated
Midrange Beta
16 Hz to 20 Hz
Thinking, aware of self & surroundings
High Beta
21 Hz to 30 Hz
Alertness, agitation
Gamma
30 Hz to 100 Hz
Motor Functions, higher mental activity
Sumber: Brain Wave Signal (EEG) of NeuroSky, Inc
Pada dasarnya, frekuensi pada gelombang otak tersebut tidak secara nyata terklasifikasi dengan jelas. Frekuensi gelombang-gelombang tersebut cenderung tergabung secara acak, atau berinterferensi, sehingga sangat sulit dibedakan satu dengan lainnya. Namun melalui
4
Electroencephalogram, para peneliti menganalisa lebih dalam untuk dapat menguraikan satu-persatu gelombang tersebut menurut frekuensinya yang paling dominan dan amplitudonya yang paling tinggi. Dari hasil tersebut, gelombang-gelombang otak dapat diklasifikasikan dengan baik. 1. Gelombang Delta Gelombang Delta merupakan gelombang terendah dan terjadi dalam kisaran 0,5 Hz sampai dengan 4 Hz. Keadaan ini terjadi ketika manusia mengalami tidur dalam yang sangat lelap dan memasuki fase tidur tanpa mimpi, serta ketika manusia berada dalam keadaan tidak sadar.
Grafik gelombang Delta – EEG Scan
Sumber: Mengubah Dunia dengan Gelombang Otak
Menurut penelitian, pada saat seseorang menderita gangguan otak yang terjadi baik berupa cidera fisik, benturan, maupun pendarahan, dan koma, maka gelombang otak yang dihasilkan akan didominasi oleh gelombang Delta, karena dalam kondisi tersebut manusia berada dalam ketidaksadaran penuh. 2. Gelombang Theta Gelombang Theta merupakan transformasi dari keadaan tidak sadar penuh menjadi lebih sadar. Ini terjadi ketika seseorang mengalami keadaan berfantasi, berimajinasi, atau berpikir tentang hal-hal yang kreatif. Gelombang ini juga muncul pada saat seseorang mengalami keadaan tidur ringan atau sangat mengantuk sehingga tidak merespon adanya stimulus dari luar dirinya. Dalam kondisi sadar, gelombang theta terjadi ketika seseorang menjalani meditasi dalam atau berada dalam hipnosis. Anak-anak banyak mengalami fase gelombang Theta ini dalam kondisi normal, oleh karena itulah banyak cara berpikir anak-anak yang cenderung mengkhayal dan tidak logis. Namun seiring perkembangan, kondisi ini akan berangsur-angsur memudar sejalan dengan tumbuh kembang anak dan akan hilang saat dewasa. Beberapa pendapat menyebutkan bahwa gelombang Theta ini kerap dihasilkan ketika manusia sedang berkomunikasi dengan Tuhan, misalnya melalui doa dan ritual-ritual
5
agama, sehingga kondisi ini melatarbelakangi argumen bahwa di setiap otak manusia terdapat titik ketuhanan atau God Spot.
Grafik Gelombang Theta – EEG Scan
Sumber: Mengubah Dunia dengan Gelombang Otak
Dari hasil pemindaian dengan Electroencephalogram, gelombang Theta muncul dalam rentang frekuensi 4 Hz sampai dengan 7 Hz. Pengembangan lebih lanjut mengenai gelombang Theta ini menghasilkan penelitian tentang getaran alam semesta atau Resonansi Schumann. Schumann Resonance merupakan istilah untuk getaran gelombang yang sangat rendah yang dihasilkan oleh spektrum elektromagnetik bumi. Gelombang ini terjadi pada frekuensi 7,83 Hz. Beberapa pendapat menganggap apabila seseorang mampu menyelaraskan gelombang otaknya dalam resonansi ini, maka ia dapat masuk ke dalam keadaan supranatural seperti hipnosis, telepati, serta fenomena supranatural sejenis. 3. Gelombang Alpha Otak manusia menghasilkan gelombang Alpha ketika kondisi mental manusia mengalami keadaan relaksasi atau mulai istirahat dan dalam keadaan mulai mengantuk. Gelombang ini juga dihasilkan ketika terjadi perubahan fase dari keadaan sadar menjadi tidak sadar, namun belum mengalami ketidaksadaran yang terlalu dalam. Biasanya, kondisi ini tidak terjadi terlalu lama dan hanya merupakan kondisi peralihan. Selain itu, gelombang ini juga muncul pada tahap awal meditasi ringan.
Grafik gelombang Alpha – EEG scan
sumber: Mengubah Dunia dengan Gelombang Otak
6
Melalui hasil pemindaian dengan peralatan Electroencephalogram, gelombang Alpha dihasilkan pada rentang frekuensi 8 Hz sampai dengan 12 Hz. Frekuensi ini merupakan kondisi saat manusia mengalami perubahan fase antara sadar dan tidak sadar yang mengantarnya beralih dari frekuensi gelombang Theta ke gelombang Beta. 4. Gelombang Beta Secara umum, aktivitas mental pada saat menghasilkan gelombang Beta terjadi ketika manusia memiliki kesadaran dan konsentrasi penuh atau dalam kondisi normal. Beberapa peneliti membagi lagi kriteria konsentrasi ini ke gelombang-gelombang turunan dari Beta, yaitu gelombang Low Beta, gelombang Midrange Beta, serta gelombang High Beta.
Grafik gelombang Beta – EEG Scan
sumber: Mengubah Dunia dengan Gelombang Otak
Gelombang Low Beta merupakan gelombang yang menarik perhatian para ahli. Dulunya gelombang ini dikenal dengan istilah Sensori Motor Rhytm atau SMR . Gelombang Low Beta dihasilkan dalam rentang frekuensi 12 Hz hingga 15 Hz. Kondisi normal yang terjadi ketika gelombang SMR ini muncul adalah ketika subyek sedang fokus namun sekaligus tetap rileks. Penelitian berkembang untuk gelombang SMR karena pada beberapa orang, terutama bagi para penderita epilepsi, ADHD, atau autisme, tidak dapat melakukan konsentrasi penuh atau fokus terhadap suatu hal. Hal ini menyebabkan gelombang yang dihasilkan antara manusia dalam keadaan normal dan oleh penderita epilepsi atau autisme mengalami perbedaan frekuensi pada saat keduanya melakukan konsentrasi.
Grafik gelombang Low Beta – EEG Scan
sumber: Mengubah Dunia dengan Gelombang Otak
7
Gelombang Midrange Beta terjadi pada rentang frekuensi 16 Hz sampai dengan 20 Hz. Gelombang ini muncul ketika kondisi mental subyek sedang melakukan kegiatan berpikir, fokus, berkonsentrasi penuh, dan sadar secara penuh terhadap dirinya dan keadaan di sekitarnya. Gelombang High Beta dihasilkan ketika manusia mengalami kondisi waspada terhadap sesuatu serta saat kondisi mental manusia mengalami pergolakan dalam batinnya. Melalui pemindaian dengan perangkat Electroencephalogram, gelombang High Beta ini berada dalam rentang frekuensi 21 Hz hingga 30 Hz. 5. Gelombang Gamma Gelombang Gamma merupakan getaran otak yang terjadi pada saat seseorang mengalami aktivitas mental yang sangat tinggi. Gelombang ini terjadi dalam keadaan kesadaran penuh namun dengan kondisi yang sangat tinggi, misalnya saat seseorang sedang panik, ketakutan, gugup, atau gelisah.
Grafik Gelombang Gamma – EEG Scan
Sumber: Mengubah Dunia dengan Gelombang Otak
6. Gelombang Lainnya Sebuah penelitian dilakukan oleh Dr. Jeffrey Thompson untuk mendeteksi adanya gelombang otak manusia yang terjadi di luar rentang konsensus tersebut di atas. Melalui penelitian tersebut, Thompson menemukan kesimpulan bahwa di atas gelombang Gamma masih terdapat gelombang yang lebih tinggi lagi yaitu gelombang Hypergamma, yang berada di frekuensi di atas 100 Hz, serta gelombang Lambda yang mencapai frekuensi 200 Hz. Selain menemukan gelombang yang lebih tinggi dari frekuensi konsensus, Thompson juga menemukan bahwa masih ada gelombang dan frekwensi lain dibawah gelombang Delta, yaitu gelombang Epsilon. Gelombang ini berada di frekuensi lebih rendah dari 0,5 Hz. Keadaan manusia dalam kondisi gelombang-gelombang tersebut akan berpengaruh pada kemampuan supranatural, metafisika dan levitasi.
8
B. Sistem Kerja
Pembagian frekuensi yang dihasilkan oleh gelombang otak, sebagaimana dijabarkan dalam penjelasan di atas, kemudian mempengaruhi munculnya ide untuk menerapkannya ke dalam teknologi komputerisasi. Sebuah jurnal hasil penelitian Yoshitsugu Yasui
1
(2009: 146) menjelaskan secara
mendetail sistem kerja dari teknologi EEG. Dalam penelitiannya, Yasui memasang sebuah headband, yang telah memiliki sensor-sensor, papan sirkuit, transmisi Bluetooth, serta disuplai dengan tenaga baterai, pada kepala seorang subyek. Lebih rinci dijelaskan, ia menggunakan sensor EEG buatan NeuroSky berupa elektroda yang ditempatkan di dua titik, dahi dan di cuping telinga, untuk mengukur adanya potensial listrik (electrical potential ). Potensial listrik tersebut dialirkan secara langsung ke dalam chip untuk difilter dari kemungkinan adanya electrical noise. Proses filter dilakukan secara analog menggunakan band pass dan notch filter untuk kemudian dilakukan konversi ke dalam bentuk 128 KHz sampling digital melalui A/D converter . Data digital hasil pemfilteran ini selanjutnya dianalisa oleh sebuah alogaritma khusus Fast Fourier Transform (FFT) yang terdapat di papan sirkuit, untuk menghasilkan power value atas masing-masing komponen frekuensi. Hasilnya kemudian ditransmisikan ke telepon selular menggunakan koneksi Bluetooth. Data yang dihasilkan setiap dua detik ditangkap dan diklasifikasikan ke dalam rentang frekuensi masing-masing meliputi: Delta (0 Hz sampai 3 Hz), Theta (4 Hz sampai 7 Hz), Alpha (8 Hz sampai 12 Hz), Low Beta (12 Hz sampai 15 Hz), Mid Beta (16 Hz sampai 20 Hz), dan High Beta (21 Hz sampai 30 Hz).
Sumber: A Brainwave Signal Measurement and Data Processing Technique for Daily Life Applications.
1
Yoshitsugu Yasui, “A Brainwave Signal Measurement and Data Processing Technique for Daily Life Applications,” Journal of Physiological Anthropology (Februari 2009), hal 146-147. 9
Sistem yang diujikan tersebut memonitor adanya potensial listrik di antara elektroda aktif, yang ditempatkan di dahi, dengan elektroda acuan, yang ditempatkan di cuping telinga, secara berkesinambungan. Untuk menghindari adanya gangguan dalam pergerakan subyek, data yang ada ditransmisikan menggunakan Bluetooth untuk disimpan ke memory card yang ada di dalam telepon selular atau perangkat komputer. Dikarenakan keterbatasan baterai, setiap 8 jam proses pengukuran dihentikan untuk proses pengisian daya atau penggantian baterai. Grafik tingkat frekuensi sinyal dalam pengukuran jangka panjang
Sumber: A Brainwave Signal Measurement and Data Processing Technique for Daily Life Applications.
Diagram Konteks Sistem Kerja Brain Computing
Brainwave
Data Pengolahan
Sistem EEG
Otak Manusia
Komputer
Data Flow Diagram Level-0 Sistem Kerja Brain Computing
Sistem Filtering
Otak Manusia Brainwave
Data digital
ThinkGear Chip System
Sistem Sensor Potensial listrik
10
Komputer
Data Pengolahan
Pengukuran ini menghasilkan rangkaian sinyal frekuensi yang bervariasi dari waktu ke waktu,
menyesuaikan
dengan
aktivitas
yang
dilakukan
oleh
subyek.
Dengan
membandingkan timing kegiatan yang dilakukan subyek dengan tingkat frekuensi yang dihasilkan oleh sistem, Yasui mendapatkan hasil bahwa: frekuensi gelombang tinggi yang dihasilkan merupakan aktivitas otak saat subyek sedang berkonsentrasi di kelas, frekuensi gelombang yang menurun mengindikasikan subyek mengalami relaksasi saat sedang menjalani istirahat makan siang, kemudian menurun lagi saat subyek merasa mengantuk di awal kelas sore, frekuensi gelombang kembali meninggi saat subyek berkonsentrasi di kelas sore, dan akhirnya frekuensi menurun saat subyek menyelesaikan kelas di sore hari. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pola distribusi komponen frekuensi gelombang otak yang dihasilkan oleh EEG dapat diukur perbedaannya secara cukup jelas untuk diaplikasikan dalam teknologi sehari-hari. Sinyal-sinyal yang dihasilkan gelombang otak tersebut secara teoretis dapat dijadikan input untuk digunakan dalam sistem komputerisasi sehingga dapat menjalankan dan mengakses aplikasi di dalam perangkat komputer.
C. Penerapan
Perkembangan teknologi perangkat keras dan perangkat lunak, serta majunya smartphone semakin membuat penerapan banyak teknologi menjadi lebih mudah. Beberapa perusahaan melakukan proyek-proyek besar terkait penggunaan gelombang otak dalam teknologi sehari-hari. Dari sekian banyak produk yang dihasilkan, penulis menemukan setidaknya ada beberapa teknologi, baik produk jadi maupun prototype, yang telah mengaplikasikan penerapan Brain Computing . 1. NeuroSky NeuroSky merupakan perusahaan yang berdiri sejak 2004 di Silicon Valley, California, Amerika Serikat. Perusahaan ini berfokus pada tujuan utamanya yaitu memanfaatkan teknologi Brain Computing untuk dipasarkan pada konsumen secara luas. NeuroSky mengadaptasi teknologi EEG dan mengembangkannya untuk dapat digunakan dalam beberapa bidang yang memenuhi permintaan komersial, seperti untuk entertainment , kesehatan, serta otomotif. Terobosan terbesar NeuroSky adalah ketika mereka berhasil mengembangkan perangkat EEG dengan harga yang cukup murah. Perangkat tersebut meliputi: sensorkering yang berfungsi menangkap input sinyal dan gelombang yang dihasilkan oleh otak, perangkat lunak dan perangkat keras built in yang mampu mengurangi dan 11
memfilter setiap electrical noise, serta ThinkGear Chip yang berfungsi sebagai sirkuit pemroses sinyal dan penghasil output. Seluruh perangkat tersebut dapat ditanamkan pada perangkat sederhana serupa headset. Konsep menarik yang ditawarkan NeuroSky adalah perusahaan ini tidak hanya mengembangkan pemanfaatan teknologi yang dimilikinya secara sendiri dan ekslusif. NeuroSky bekerja sama dengan berbagai pengembang,
perusahaan,
dan
institusi
penelitian untuk mendapatkan manfaat dan ide yang lebih baik dalam penerapan teknologi yang telah diciptakan NeuroSky tersebut. Atas dasar itulah NeuroSky banyak melakukan kerja sama dengan berbagai perusahaan, dari pengembang
game,
perusahaan
mainan,
sampai universitas ternama. Selain menciptaan perangkat EEG murah untuk dikembangkan bersama berbagai pihak, NeuroSky juga mengembangkan produknya sendiri yang bernama MindWave Mobile. Produk ini telah dipasarkan sejak 2010 dan merupakan pengembangan dari teknologi EEG sehingga lebih menarik dan komersial. Produk ini secara umum merupakan perangkat pembaca gelombang otak yang dapat diaplikasikan ke dalam komputer atau dalam platform mobile, seperti Android dan iOS, melalui koneksi Bluetooth. MindWave Mobile sendiri merupakan perangkat serupa headset yang memiliki sensor pembaca sinyal gelombang otak dan telah ditanami ThinkGear chip untuk memproses sinyal tersebut. MindWave Mobile dilengkapi dengan BrainWave Starter Kit yang berfungsi sebagai software pendukung perangkat MindWave. Dengan BrainWave Starter Kit, pengguna dapat memilih aplikasiaplikasi menarik, baik melalui komputer maupun platform Android dan iOS, yang semuanya dijalankan dengan kendali kekuatan otak. Aplikasi tersebut antara lain berupa aplikasi meditasi pereda stres, visualisasi kekuatan otak, sampai dengan permainan-permainan berbasis kekuatan pikiran.
12
Selain BrainWave Starter Kit, MindWave Mobile juga dilengkapi dengan software MyndPlay. Melalui MyndPlay pengguna diajak menikmati pengalaman menonton video yang dapat dikontrol sepenuhnya melalui kekuatan pikirannya. Artinya pengguna dapat memilih sendiri dan mengubah scene dalam video yang ditonton, hanya dengan menyesuaikan tingkat fokus serta relaksasi pikirannya. Dalam paket ini juga disajikan banyak permainan olahraga yang seluruhnya dikendalikan melalui pikiran lewat perangkat MindWave Mobile. Hal menarik dari teknologi yang dikembangkan oleh NeuroSky adalah bahwa mereka mampu benar-benar menerapkan kekuatan gelombang otak dalam berbagai hal. Pada Maret 2011, NeuroSky mendapatkan sebuah penghargaan Guinness World Record atas keberhasilannya menggerakkan sebuah
crane
yang mengangkat mobil
Volkswagen dengan bobot total mencapai 60 ton melalui kekuatan otak. Mengutip sebagaimana
diberitakan
oleh
Neuro
Gadget
2
(2011),
dalam
acara
yang
diselenggarakan di Inggris tersebut, beberapa orang host sebuah acara memakai perangkat headset pembaca gelombang otak dari NeuroSky untuk mengendalikan sebuah crane. Hasilnya, crane tersebut dapat bergerak maju-mundur atau naik-turun, sesuai kendali penuh dari para host . Kunci keberhasilan acara tersebut adalah adanya kombinasi teknologi yang diciptakan oleh NeuroSky dan software dari Steve Castelloti melalui proyek yang dikenal dengan Brain-Controlled Wheelchair. Konsep dari teknologi ini adalah memanfaatkan input berupa kombinasi tingkat konsentrasi pikiran dan pergerakan kedipan mata untuk diproses ke dalam sistem software sehingga dapat menggerakkan suatu benda. Atas prestasi ini, NeuroSky mendapat penghargaan oleh Guinness World Record atas prestasinya memecahkan rekor dunia “ Heaviest machine moved using a brain control interface.” 2. Necomini dari Neurowear Neurowear adalah project team bermarkas di Tokyo, Jepang, yang fokus dalam menciptakan teknologi komunikasi di masa depan. Neurowear menciptakan produk, prototype, atau service yang memanfaatkan input sinyal-sinyal biologis seperti detak jantung atau gelombang otak. Sebuah produk dari Neurowear yang berhasil dipasarkan adalah Necomini, sebuah mainan berupa headset yang memiliki telinga kucing. Necomini merupakan produk hasil kerjasama antara konsep ide yang ditawarkan Neurowear dengan teknologi yang 2
Neurogarget, “NeuroSky MindWave Sets Guinness World Record for Largest Object Moved Using a Brain-Computer Interface,” (2011). 13
telah dikembangkan oleh NeuroSky. Konsep produk ini adalah pengguna dapat mengkomunikasikan dan mengekspresikan keadaan mood-nya kepada orang lain tanpa perlu mengatakannya. Perangkat Necomini bekerja dengan memanfaatan identifikasi gelombang otak. Necomini memiliki sensor yang terletak di depan perangkat dan menempel di dahi penggunanya. Melalui sensor ini, Necomini menangkap aktivitas gelombang otak manusia dan memfilter dari kemungkinan adanya electrical noise. Setelah itu, perangkat ini menginput data gelombang otak tersebut ke dalam sistem alogaritma yang bernama NeuroSky‟s Attention and Meditation. Hasil dari pemrosesan ini menghasilkan output berupa bermacam gerakan-gerakan pada telinga kucing mainan yang berfungsi untuk mengkomunikasikan hasil pikiran seseorang. Gerakan-gerakan dalam telinga kucing tersebut mengindikasikan masing-masing kondisi mood penggunanya, antara lain kondisi relaksasi penuh, kondisi relaksasi sekaligus fokus, kondisi fokus penuh, serta kondisi sangat senang dan bersemangat. Pada November 2011 Majalah Time bahkan menganugerahkan penghargaan kepada Necomini sebagai penemuan terbaik di tahun itu. Hasil pengembangan dari Necomini, Neurowear sedang menciptakan sebuah prototype yang sejenis, berupa ekor mainan yang bergerak sesuai kondisi mood penggunanya. Lebih dari itu, konsep yang dikembangkan adalah pengguna nantinya dapat melakukan mood sharing dalam jejaring media sosial berbasis peta di smartphone. Tujuan konsep ini adalah pengguna dapat mengkomunikasikan tempat mana
yang
mempengaruhi
mood-nya,
sehingga
ia
bebas
mengekspresikan
kebahagiaan, ketakutan, atau bahkan jatuh cinta cukup dengan kekuatan pikirannya. 3. Mico Headphone dan Zen Tunes Selain mengembangkan mainan yang dapat bergerak melalui sensor gelombang otak, Neurowear
juga
mengembangkan
sebuah
headphone yang dapat memilih jenis lagu yang
sesuai
dengan
mood
pengguna.
Headphone ini dikenal dengan nama Mico.
14
Seperti yang diberitakan oleh Phys.org
3
(2013), prototype Mico pertama kali
dikenalkan pada acara SXSW di Austin, Texas, bulan Maret tahun ini. Dalam acara tersebut Neurowear memperagakan sebuah demo penggunaan Mico. Selain Mico headphone, Neurowear juga menciptakan software aplikasi bernama Zen Tunes untuk mendukung perangkat headphone ini. Melalui penggunaan Mico dan Zen Tunes, pengguna diajak menentukan sendiri jenis-jenis musik yang ingin didengarkannya sesuai dengan kondisi mood yang dialami hanya dengan kekuatan pikiran. Mico headphone sendiri merupakan pengembangan dari perangkat pembaca gelombang otak dari NeuroSky yang dibahas sebelumnya. Melalui Mico, frekuensi gelombang otak pengguna diukur berdasarkan klasifikasi rileks sampai dengan fokus. Setelah memproses input tersebut, perangkat ini menghubungkan data yang dihasilkan ke aplikasi Zen Tunes di iPhone melalui koneksi Bluetooth dan menghasilkan output berupa pemilihan jenis musik. Saat diujicobakan dalam acara SXSW, pengguna yang sedang dalam kondisi rileks menghasilkan lagu dengan musik mellow. Walaupun banyak yang menilai Mico dan Zen Tunes merupakan terobosan cerdas, banyak juga berbagai pendapat negatif yang mengiringi hadirnya produk ini. Beberapa orang yang menyatakan komentar negatifnya menilai bahwa pref erensi jenis musik pada masing-masing orang merupakan hal yang tidak dapat dipersamakan oleh sebuah sistem aplikasi. Ada beberapa orang yang justru memilih musik metal sebagai relaksasi, dan ada pula yang sebaliknya. 4. BrainStat Terobosan lainnya dalam penerapan teknologi Brain Computing hadir di Indonesia. Tim Malabar, yang terdiri dari beberapa dosen dan mahasiswa ITB Bandung dan Institut Teknologi Telkom, telah menciptakan sebuah sistem untuk memantau kondisi pengemudi kendaraan dengan memanfaatkan gelombang otak. Sistem aplikasi ini diberi nama Brainstat. Brainstat bekerja dengan membaca dan merekam gelombang otak pengemudi kendaraan untuk mengetahui tingkat kesadaran sang pengemudi melalui perangkat headset . Setelah melakukan perekaman kondisi gelombang otak ini, Brainstat memproses hasilnya dan mengidentifikasi apakah pengemudi berada dalam kondisi fokus, berkonsentrasi, mengantuk, atau bahkan sedang mengalami stres. Sistem
3
Phys.org, “Brain Wave-Sensing Mico Headphones Dictate Mood-Worthy Tune” (2013). 15
aplikasi Brainstat menggunakan dasar teknologi EEG dengan perangkat pembaca gelombang otak yang, lagi-lagi, berasal dari NeuroSky. Ide dasar pengembangan Brainstat adalah maraknya terjadi kecelakaan lalu lintas akibat faktor kesadaran dan kelelahan sang pengemudi. Dari sana, Tim Malabar mulai membuat sebuah solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut. Melalui Brainstat, data kondisi otak pengemudi ditransmisikan ke perangkat komputer atau smartphone yang telah terinstal aplikasi Brainstat. Jika perangkat membaca kondisi pengemudi dalam keadaan lelah dan kurang konsentrasi, sistem akan mendeteksi dan mengeluarkan serangkaian peringatan-peringatan sehingga dapat mencegah terjadinya kecelakaan. Ke depannya, tim akan mengembangkan sistem aplikasi ini untuk dapat memungkinkan penyimpanan data kondisi pengemudi ke dalam cloud computing . Melalui cloud , data kondisi pengemudi dalam sistem dapat dimanfaatkan lebih luas, misalnya untuk kepentingan pihak berwenang atau kepolisian. Tim Malabar mengklaim tingkat akurasi pendeteksian kondisi pengemudi dalam sistem yang mereka buat mencapai rata-rata 90 persen. Atas prestasi ini, Tim Malabar keluar sebagai pemenang pertama kontes Microsoft Imagine Cup 2012
4
, sementara
Brainstats dinobatkan sebagai juara pertama kategori e-health dalam gelaran Indonesia Information and Communication Technology Award (INAICTA) 2013 5 di Jakarta. 5. Penerapan Lainnya Penerapan lain dari teknologi Brain Computing dengan memanfaatkan gelombang otak manusia pun bermunculan dari seluruh penjuru dunia. Insinyur teknik listrik dari Universitas Tottori Jepang, Isao Nakanishi dan rekannya, berhasil mengembangkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi adanya kemungkinan pencurian atau pembajakan kendaraan. Dalam sistem ini, pemilik kendaraan perlu merekam sampel gelombang otaknya saat mengendarai kendaraan dalam kondisi normal melalui perangkat EEG lalu menyimpan data yang dihasilkan. Sistem tersebut kemudian membandingkan pengukuran gelombang otak pengemudi kendaraan dengan ukuran gelombang yang telah disimpan sebelumnya. Apabila sistem mendeteksi adanya gelombang yang „salah‟, maka sistem akan memerintahkan kendaraan untuk berhenti dengan aman. 4 5
Didik Purwanto, “Brainstat, Aplikasi Pemantau Kondisi Pengemudi;” Kompas Tekno (2012). Syarif Abdullah, "Brainstat Mampu Deteksi Gelombang Otak Pengemudi,” Antaranews (2013). 16
Penelitian lainnya, sebuah tim dari UC Berkeley‟s School of Information yang dipimpin oleh Professor, John Chuang, mempergunakan perangkat EEG ciptaan NeuroSky untuk mengembangkan sistem password yang menggunakan identifikasi gelombang otak. Penelitian dilakukan selama beberapa minggu dengan cara mengumpulkan data gelombang otak para partisipan selama melakukan serangkaian kegiatan. Hasil penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa sistem komputer dengan alogaritma dan authentication protocol tertentu dapat mengidentifikasi dan membedakan pola gelombang otak antara partisipan satu dengan yang lain secara akurat dan konsisten. Tim peneliti berharap melalui penelitian ini, ke depannya pengembang dapat menerapkan sistem password dengan gelombang otak ini untuk diaplikasikan ke dalam wearable computer device, seperti Google Glass maupun Jam tangan pintar, yang mana sangat menyulitkan untuk menggunakan sistem password secara tradisional.
17
BAB III PENUTUP
Mengamati fenomena yang terjadi dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi informasi telah mencapai proses yang sangat mutakhir. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya produk-produk beredar yang menerapkan teknologi terbaru. Salah satunya adalah teknologi Brain Computing. Teknologi ini seakan membawa babak baru dalam perkembangan dunia komputasi data dan informasi. Melalui Brain Computing, fenomena-fenomena yang dulunya hanya berada di dalam fiksi ilmiah kini berhasil diciptakan ke dunia nyata dengan sangat menarik. Brain Computing bekerja melalui pemindaian gelombang-gelombang yang dihasilkan otak manusia ketika beraktivitas. Melalui pemindaian tersebut, sistem akan mengklasifikasikan keadaan mental seseorang dan menghasilkan output untuk dapat diakses menggunakan perangkat komputer atau smartphone. Hasilnya, tanpa melakukan kontak fisik maupun suara, kini manusia dapat mengakses perangkatnya, cukup dengan menggunakan kekuatan pikiran. Dari penjelasan yang ada, dapat ditarik beberapa hal menarik mengenai perkembangan Brain Computing ini. 1. Teknologi Brain Computing yang berkembang saat ini mengadopsi cara kerja Electroencephalography yang dulunya digunakan hanya untuk kepentingan medis. 2. Perangkat pemindai gelombang otak manusia yang dulunya mahal dan rumit, kini dapat diciptakan dengan harga yang murah serta mudah pemakaiannya. 3. Banyak perusahaan, pengembang, peneliti, serta project team yang telah memanfaatkan penerapan teknologi ini ke dalam produk akhir yang menarik, berguna, dan diminati konsumen. 4. Proses pengembangan dan pemanfaatan teknologi Brain Computing masih terus disempurnakan. Berbagai ide dan konsep yang menggunakan teknologi ini terus dikembangkan untuk dapat diaplikasikan secara sempurna. 5. Di masa depan, teknologi Brain Computing diramalkan akan menjadi hal yang digunakan secara normal dalam kehidupan sehari-hari manusia.
18
DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, Syarif. 2013. "Brainstat" Mampu Deteksi Gelombang Otak Pengemudi . Antaranews. Diakses dari http://www.antaranews.com/berita/395013/brainstat-mampudeteksi-gelombang-otak-pengemudi pada 28 September 2013. Gunawan, Djohan. Teknologi Stimulasi Otak. Psikotronika. Diakses dari http://www.psikotronika.com/note_1.php pada 28 September 2013. Kumitir, Mas. 2008. Mengubah Dunia Dengan Gelombang Otak. Diakses dari http://alangalangkumitir.wordpress.com/2008/10/17/mengubah-dunia-dengangelombang-otak-2/ pada 18 September 2013. Mashable. 2013. New System Can Verify Drivers' Identities Using Brain Waves. Mashable. Diakses dari http://on.mash.to/19DIoh2 pada 17 September 2013. Neuro Gadget. 2011. NeuroSky MindWave Sets Guinness World Record for “Largest Object Moved Using a Brain-Computer Interface”. Diakses dari http://neurogadget.com/2011/ 04/12/neurosky-mindwave-sets-guinness-world-record-for-“largest-object-moved-usinga-brain-computer-interface”/1820 pada 28 September 2013. NeuroSky, Inc. 2009. Brain Wave Signal (EEG) of NeuroSky, Inc. California: NeuroSky Inc. Phys. 2013. Brain Wave-Sensing Mico Headphones Dictate Mood-Worthy Tune. Diakses dari http://phys.org/news/2013-03-brain-wave-sensing-mico-headphones-dictate.html pada 28 September 2013 Purwanto, Didik. 2012. Brainstat, Aplikasi Pemantau Kondisi Pengemudi. Jakarta: Kompas Tekno. Diakses dari http://tekno.kompas.com/read/2012/05/15/17561195/ brainstat.aplikasi.pemantau.kondisi.pengemudi pada 18 September 2013. Stern, Joana. 2013. Passthoughts? Brainwave-Based Passwords a Reality. ABC News. Diakses dari http://abcnews.go.com/blogs/technology/2013/04/passthoughts-brainwave based-passwords-a-reality/ pada 18 September 2013. Wikipedia, The free encyclopedia. 2013. Brain-Computing Interface. Diakses dari http://en.wikipedia.org/wiki/Brain – computer_interface pada 21 September 2013. Wikipedia, The free encyclopedia. 2013. Electroencephalography. Diakses dari http://en.wikipedia.org/wiki/Electroencephalography pada 28 September 2013. Wikipedia, The free encyclopedia. 2013. NeuroSky. Diakses dari http://en.wikipedia.org/wiki/NeuroSky pada 28 September 2013. Yasui, Yoshitsugu. 2009. A Brainwave Signal Measurement and Data Processing Technique for Daily Life Applications. Journal of Physiological Anthropology. Tokyo: NTT Docomo.
19
RIWAYAT HIDUP
Data Pribadi
Nama
:
Nauval Hafiluddin
NPM
:
134060017080
Jenis Kelamin
:
Pria
Status
:
Belum Menikah
Tempat Lahir
:
Tuban
Tanggal Lahir
:
12 November 1989
Alamat Domisili
:
Jl. Merak Blok B14/3 PJMI, Jurangmangu Timur, Pondok Aren, Tangerang Selatan
Nomor HP
:
+62 85659948440
Alamat Email
:
[email protected]
Sekolah Dasar
:
SDN Ronggomulyo II Tuban
SMP
:
SMP Negeri 3 Tuban
SMA
:
SMA Negeri 1 Tuban
Diploma III
:
Prodip III Keuangan Spesialisasi Akuntansi STAN Jakarta
Pendidikan Saat ini
:
Prodip IV Keuangan Spesialisasi Akuntansi STAN Jakarta
Periode Kerja
:
November 2010 s/d Mei 2011
Unit Kerja
:
Bagian Perlengkapan Sekretariat
Pendidikan
Pengalaman Kerja
Direktorat Jenderal Bea dan Cukai Jabatan
:
CPNS
Periode Kerja
:
Juni 2011 s/d April 2013
Unit Kerja
:
Kantor Pelayanan Utama Bea dan Cukai Tanjung Priok Direktorat Jenderal Bea dan Cukai
Jabatan
:
Pelaksana Pemeriksa
Pangkat/Gol Terakhir
:
Pengatur / II/c
20
