Terdapat suatu kondisi kelumpuhan total dimana seseorang didalam keadaan sadar tetapi tidak dapat bergerak atau berkomunikasi secara verbal dan hanya bisa menggerakkan mata untuk berkedip, kondisi ini dinamakan Locked in syndrome (LIS). Terdapat cara untuk berinteraksi dengan seseorang penderita LIS yaitu dengan menggunakan sinyal Elektroencephalogram (EEG). Pada penelitian ini, sinyal Elektroencephalogram (EEG) akan dimanfaatkan untuk klasifikasi 8 kata berikut dengan 4 kondisi. Data hasil dari eksperimen perekaman sinyal EEG yang dilakukan pada penelitian sebelumnya dilakukan proses preprocessing sebelum dapat digunakan untuk mesin pembelajaran. Pada proses pembuatan mesin pembelajaran digunakan algoritma Random Forest untuk dilakukan klasifikasi terhadap data sinyal EEG. Mesin pembelajaran menggunakan algoritma Random Forest ini menghasilkan nilai rata rata akurasi sebeasr 93%. hasil klasifikasi divisualisasikan menggunakan aplikasi berbasis web.

There is a condition of complete paralysis in which a person is conscious but unable to move or communicate verbally and can only move his eyes to blink, this condition is called Locked in syndrome (LIS). There is a way to interact with someone with LIS condition, by using Electroencephalogram (EEG) signals. In this study, the Electroencephalogram (EEG) signal will be used to classify the following 8 words with 4 conditions. The data from the EEG signal recording experiment conducted in previous studies need to pre-processed before it could be used for machine learning. In the process of making machine learning, a Random Forest algorithm is used to classify the EEG signal data. Machine learning using the Random Forest algorithm produces an average accuracy of 93%. classification results are visualized using a web-based application.