Visualisasi Data Electroencephalograph (EEG) Untuk Deteksi Cybersickness Selama Bermain Video Game 3D

Khaitami, Khaitami (2019) Visualisasi Data Electroencephalograph (EEG) Untuk Deteksi Cybersickness Selama Bermain Video Game 3D. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111750067013-Master_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi Virtual Reality (VR) telah memberikan pilihan baru bagi Industri pengembang video game untuk menjelajahi konten game VR. Penggunaan video game 3D saat ini semakin populer dikalangan penggemar game. Namun, bermain video game 3D dapat menyebabkan efek negatif seperti mual, sakit kepala, kelelahan mata, dan bahkan muntah. Efek samping ini disebut dengan cybersickness. Cybersickness adalah gejala atau kondisi tidak menyenangkan yang muncul akibat paparan VR.Cybersickness sebenarnya dapat diukur dengan menggunakan pengukuran secara subjektif yang disebut dengan kuesioner Simulator Sickness Questionnaire (SSQ), sedangkan untuk metode yang lebih objektif, dapat mengimplementasikan Electroencephalograph (EEG). Dalam penelitian ini, kami melakukan visualisasi data EEG dari total 9 subjek yang memainkan video game 3D yang disebut “Mirror Edge” untuk menangkap dan menyelidiki pola cybersickness. Hasil kuesioner SSQ digunakan sebagai referensi untuk menentukan kondisi cybersickness. Visualisasi dilakukan dengan menggunakan teknik informasi grafis interaktif dan metode topographic mapping dari saluran area frontal otak (F3 dan F4) dan saluran daerah oksipital otak (O1 dan O2) dari gelombang gamma (γ). Parameter statistik seperti standar deviasi digunakan untuk memvisualisasikan cybersickness. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan nilai standar deviasi pada gelombang gamma ketika subjek bermain video game 3D selama beberapa menit awal dibandingkan dengan kondisi baseline. Peristiwa ini menunjukkan bahwa cybersickness telah dimulai. Dari total 9 subjek, kami menemukan bahwa waktu rata-rata permulaan timbulnya cybersickness untuk saluran F3 dan F4 secara berurutan berada pada detik ke-97 dan detik ke-92, sedangkan untuk saluran O1 dan O2 berada pada detik ke-21 dan detik ke-44. Selanjutnya, waktu rata-rata peaks tertinggi cybersickness untuk saluran F3 dan F4 secara berututan berada pada detik ke-555 dan detik ke-558, sedangkan untuk saluran O1 dan O2 berada pada detik ke-499 dan detik ke-413. Kami menyimpulkan bahwa dengan melakukan visualisasi nilai standar deviasi data EEG selama subjek bermain video game 3D, permulaan timbulnya dan peaks tertinggi cybersickness dapat ditentukan secara objektif.
========================================================================================================================================
The development of Virtual Reality (VR) technology has provided a new choice for the industry of video game developers to explore VR game content. The use of 3D video games is increasingly popular recently among players. However, playing 3D video game can cause negative effect like nausea, headache, eyestrain and vomiting. This side effect is called cybersickness. Cybersickness is an unpleasant condition that appears due to VR exposure. Cybersickness actually can be measured by using subjective measurement called SSQ (Simulator Sickness Questionnaire) questionnaire, while for more objective method, electroencephalograph (EEG) is implemented. In this study, we visualized the EEG of 9 subjects who played a 3D video game called “Mirror Edge” to capture and investigate the pattern of Cybersickness. The questionnaire SSQ results were used as references for determining the cybersickness condition. The visualization was done by using interactive graphical information techniques and topographic mapping methods of frontal area channels (F3 and F4) and occipital areas channels (O1 and O2) of gamma (γ) band. The statistical parameter such as standard deviation was used to visualize the cybersickness. The results showed an increase of standard deviation value in gamma band when the subject playing video game for a few minutes compared to the baseline condition. This indicates that the cybersickness was initiated. From all of 9 subjects, we found that the average time of cybersickness initiation for channels F3 and F4 are at 97th seconds and at 92nd seconds consecutively, while for channels O1 and O2 are at 21st seconds and at 44th seconds. Furthermore, the average time of the highest cybersickness for channels F3 and F4 are at 555th seconds and at 558th seconds, while for channels O1 and O2 are at 499th seconds and at 413th seconds. We conclude that by visualizing the standard deviation value of EEG during playing 3D video games, initiation and highest peaks of cybersickness can be determined objectively.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Virtual reality, Game 3D, Cybersickness, Electroencephalograph (EEG), Data visualization
Subjects:	R Medicine > RC Internal medicine > RC386.5 Electroencephalography. T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5102.9 Signal processing.
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Khaitami Khaitami
Date Deposited:	23 Jul 2026 01:56
Last Modified:	23 Jul 2026 01:56
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/64879

Actions (login required)

View Item