Otak manusia adalah jaringan lunak yang beratnya sekitar 0,5 kilogram dan berisi sekitar 100 miliar sel yang tersusun dengan sangat canggih. Miliaran sel itu memiliki fungsi kompleks sebagai pusat pengendali seluruh aktivitas manusia. Mulai dari sekadar menerima sinyal-sinyal dari berbagai sensor di badan kita, sampai pada proses pemahaman, analisa, membuat keputusan dan kemudian melakukan gerakan motorik. Electroensephalogram (EEG) merupakan instrumen untuk menangkap aktivitas sinyal listrik yang terdapat pada otak manusia. Dan secara umum dalam penerapannya EEG digunakan untuk mendeteksi kondisi mental dan pola pikiran seseorang. Proses perekaman sinyal yang terdapat di otak akan menimbulkan banyak noise atau informasi yang hilang yang disebabkan oleh banyak faktor. Penelitian ini menggunakan pendekatan filter digital untuk mengurangi noise yang terdapat pada sinyal EEG. Filter yang digunakan yaitu filter Finite Impuls Response (FIR), yang secara spesifik disimulasikan untuk mengetahui kinerja filter tersebut terhadap beberapa sinyal hasil EEG pada manusia yaitu sinyal Delta, Alfa, Beta dan Gamma. Dari semua sinyal EEG, pemfilteran FIR paling baik bekerja pada sinyal Gamma dengan kenaikan nilai Signal to Noise Ratio (SNR) paling besar yaitu sebesar 0,0742 dB.