Perpustakaan Digital ITB

Tidur siang singkat dapat membantu pemulihan kewaspadaan, tetapi pengguna tidak selalu mengetahui kapan kondisi fisiologisnya siap untuk tidur. Penelitian ini mengembangkan prototipe wearable berbasis headband untuk mendeteksi nap readiness secara operasional menggunakan EEG frontal satu kanal dan mengubah audio sesuai hasil deteksi. NeuroSky TGAM digunakan untuk memperoleh band power theta, low-alpha, dan high-alpha. Data diproses secara real-time pada ESP32 C3 Super Mini. Theta dan alpha total dihaluskan menggunakan moving average lima sampel, kemudian dibentuk rasio theta/alpha. Dua threshold individual diperoleh melalui kalibrasi Karolinska Sleepiness Scale untuk membagi keluaran menjadi Low, Moderate, dan High Nap Readiness. Stage aktif digunakan untuk mengatur file audio pada DFPlayer Mini. Pengujian melibatkan lima subjek laki-laki berusia 21–22 tahun, masing-masing dalam satu sesi kalibrasi dan satu sesi penerapan threshold selama 15 menit. Analisis ulang data tersimpan dengan moving average menghasilkan T1 pada rentang 18,91–28,34 dan T2 pada empat subjek pada rentang 10,56–13,82. Empat subjek menghasilkan keluaran sampai Stage 3 dan satu subjek sampai Stage 2. Perbandingan terhadap Muse S TP9 menunjukkan arah perubahan yang sama pada theta dan rasio theta/alpha antara kondisi aktif dan diam/rileks, tetapi perubahan alpha tidak sepenuhnya konsisten. Audio berubah mengikuti stage berdasarkan pengamatan peneliti. Moving average pada hasil ini merupakan analisis ulang offline karena rekaman awal menggunakan Butterworth. Prototipe dapat menjalankan fungsi akuisisi, pemrosesan, klasifikasi operasional, dan audio adaptif. Namun, tanpa polisomnografi dan log firmware lengkap, hasil penelitian tidak dapat dinyatakan sebagai deteksi tahap tidur, akurasi klinis, atau bukti bahwa audio mempercepat sleep onset.