## PERBEDAAN EEG EPILEPSI DENGAN MENGUNAKAN WAVELET PADA ELEKTRODA FP2-FP1 DAN F3-F7

## Siswandari Noertjahjani
Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik [10 pts]
Universitas Muhammadiyah Semarang Jl. Kasipah no 10 -12 Semarang – Indonesia e-mail : siswandari@unimus.ac.id

## ABSTRACT
Electroencephalogram (EEG)  telah  digunakan  untuk  klinis  diagnosa  epilepsi  selama  beberapa dekade.  Jika  dibandingkan  dengan  metode  lain  seperti Electrocorticogram (ECOG),  EEG  adalah metode yang aman untuk mendeteksi aktivitas otak. Analisis klinis atas  EEG untuk pengidentifikasi kejang adalah tepat. Namun, performance EEG secara otomatis berbasis metode yang tergantung pada jenis  fitur  yang  dianalisis  dan  bagaimana  EEG  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sinyal.  Sinyal yang digunakan FP1-FP2 dan F3-F7.
Epilepsi merupakan salah satu penyakit  neurologis yang  utama. Epilepsi didefinisikan sebagai suatu  sindrom  yang  ditandai  oleh  gangguan  fungsi  otak  yang  bersifat  sementara  dan  paroksismal. Wavelet adalah alat analisis frekuensi-waktu yang efektif untuk dianalisis sinyal transien.

## Keywords :epilepsy, wavelet, normal

## 1. PENDAHULUAN

## A. Ketentuan Umum
Epilepsi    adalah  penyakit  otak yang cukup banyak dijumpahi di Indonesia. Diperkirakan  prevalensi  epilepsi    berkisar antara 1,0 – 1,2 %, sehingga di  Indonesia dengan  jumlah  penduduk  210.000.000 orang populasi penderita epilepsi diperkirakan lebih kurang 2.100.000 orang (Agus, 2004). Epilepsi berasal dari bahasa Yunani (Epilepsia) yang berarti
' seizure 'Sifat  ekstraksi  dan  representasi fiturnya  bisa  jadi  digunakan  untuk menganalisa  berbagai  kejadian  transien dalam sinyal biomedis. Melalui Dekomposisi  wavelet  dari  rekaman  EEG, fitur  transien  secara  akurat  ditangkap  dan dilokalkan  baik  dalam  konteks  waktu  dan frekuensi  (Acharya  UR,  2012;  A.  Subasi, 2007;  Z.  Djurovic  D,2014;  T.  Gandhi, 2011  ).  Metode  konvensional  untuk mendiagnosis serangan epilepsi
bergantung  pada  mendeteksi  adanya  fitur sinyal  tertentu  oleh  pengamat.  Satu- satunya  pemeriksaan  yang  membantu diagnosa penderita epilepsi adalah rekaman electroencephalogram (EEG).
Perekaman  EEG  dilakukan  secara  terus menerus  selama  jangka  waktu  beberapa hari  dan  akibatnya  sebagian  besar  data kemudian  harus  dianalisis  secara  visual oleh  para  ahli  agar  dapat  mengidentifikasi penyakit  epilepsi.  Namun  proses  ini membutuhkan banyak waktu dan menghabiskan  biaya  yang  besar.  Oleh karena  itu  diperlukan  pembuatan  sistem analisis  dan  interpretasi  penyakit  epilepsi berbasis komputer.

## 2. PERSAMAAN MATEMATIKA
2.1 Jenis-jenis wavelet
2.1.1 Haar
Pembahasan tertentu tentang GS dimulai dengan Haar, pembahasan pertama yang paling sederhana. Haar adalah fungsi yang  putus,  dan  menyerupai  fungsi  tahap. Fungsi  dan  bentuk  GS  Haar  (yang pertama) adalah:
1 ) (   x jika
2 1 0   x 1 ) (    x jika
1
2 1   x 0 ) (   x jika ] 1 , 0 [  x 1 ) (   x jika
] 1 , 0 [  x 0 ) (   x jika ] 1 , 0 [  x

## 2.1.2 Daubechies
Ingrid  Daubechies,  salah  satu  dari bintang  paling  terang  di  dunia  penelitian GS, menemukan apa yang disebut wilayah dukung rapat ( compactly supported ) ortonormal  GS,  jenis  GS  ortonormal  yang terdukung  secara  mampat  yang  oleh karenanya  analisis  GS  tertentu  bisa diprediksikan.
GS  ini  tidak  memiliki  fungsi penyekalaan,  tetapi  bersifat  eksplisit. Fungsi dan bentuk GS Morlet adalah:
) 5 cos( ) ( 2 / 2 x Ce x x    Gambar 1 Contoh satu bentuk
Gelombang Singkat Morlets

## 2.1.3 Symlets
Symlet  adalah  GS  yang  hampir simetris  yang  diusulkan  oleh  Daubechies sebagai  modifikasi  terhadap  keluarga  db. Sifat-sifat  dari  kedua  keluarga  GS  ini adalah sama.
Siswandari Noertjahjani

## 2.1.4 Biortogonal
Keluarga  GS  ini  menunjukkan sifat-sifat  fase  linear,  yang  diperlukan untuk rekonstruksi sinyal. Dengan menggunakan  dua  GS  ini,  satu  untuk dekomposisi dan yang lain untuk rekonstruksi sebagai pengganti GS tunggal, sifat-sifat yang menarik bisa dihasilkan.

## 3. PEMBAHASAN
4.2.1  Analisis  Sinyal    EEG  sewaktu  ada seizure pada elektrode
1. F P2-FP1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 waktu(detik) sinyal FP2-FP1 am pl itu do (m ik ro vo lt)
Gambar 2 Sinyal EEG sewaktu seizure

## pada elektroda FP2-FP1
Tabel  1.  GS  terhadap  koef  absolute  value elektroda FP2-FP1 sewaktu seizure GS dat a=b skal a=a i im ax pos isi dur asi dB1  162  58 3.51 23 41 11 3 0.6
289
0.2
266
dB2  153  61 3.63 43 38 82 1 0.5 938 0.2 383 dB3  144  60 3.69 14 36
52
5 0.5 586 0.2 344 dB4  134  65 3.52 85 33 98 0 0.5 195 0.2 539 dB5  162  56 3.76 78 41 11 1 0.6 289 0.2 188 dB6  154  59 3.84 05 39 07 4 0.5 977 0.2 305 dB7  145  61 3.82 99 36 78 1 0.5 625 0.2 383 dB8  136  64 3.75 10 34 48 9 0.5 273 0.2 500 dB9  126  68 3.64 35 31
94
3 0.4 883 0.2 656 dB1 0 158  58 3.60
39 40 09 3 0.6 133 0.2 266 Dm ey 178  49 3.37 82 45 18 4 0.6 914 0.1 914 Coif 1 145  49 3.51 91 36 76 9 0.5
625 0.1 914 Coif 2 145  51 3.41 67 36 77 1 0.5 625 0.1 992
Coif 3 145  51 3.29 91 36
77
1 0.5 625 0.1 992 Coif 4 176  50 3.28 64 44
67
5 0.6 836 0.1 953 Coif 5 176  50 3.32 67 44
67
5 0.6 836 0.1 953 Sy m2 153  61 3.63 43 38 82 1 0.5 938 0.2 383 Sy m3 144  60 3.69 14 36
52
5 0.5 586 0.2 344 Sy m4 143  40 3.33 74 36 25 0 0.5 547 0.1 563 Sy m5 152  43 3.62
65 38
54
8 0.5 898 0.1 680 Sy m6 174  52 3.24
49 44
16
7 0.6 758 0.2 031 Sy m7 166  50 3.58 44 42 12 5 0.6 445 0.1 953 Sy m8 142  64 3.30 39 36 01 9 0.5 508 0.2 500 Bior 1.1 162  58 3.51 23 41 11 3 0.6 289 0.2 266 Bior 1.3 161  54 3.96 34 40 85 4 0.6 250 0.2 109 Bior 1.5 161  51 4.10 51 40 85 1 0.6 250 0.1 992 Bior 2.2 140  95 4.80 69 35 54 0 0.5 430 0.3 711 Bior 2.4 146  48 4.60 88 37 02 3 0.5 664 0.1 875 Bior 2.6 146  48 4.59 46 37 02 3 0.5 664 0.1 875 Bior 2.8 147  47 4.58 73 37 27 7 0.5 703 0.1 836 Bior 3.1 156  255 14.2 297 39 78 0 0.6
055 0.9 961 Bior 3.3 162  57 6.99 61 41 11 2 0.6 289 0.2 227 Bior 3.5 162  55 6.65 33 41 11 0 0.6
289 0.2 148 Bior 3.7 162  55 6.43 29 41 11 0 0.6
289 0.2 148 Bior 3.9 162  53 6.31 30 41 10 8 0.6 289 0.2 070
Siswandari Noertjahjani
Bior 4.4 146  47 3.36 15 37 02 2 0.5 664 0.1
836 Bior 5.5 143  69 2.59 42 36 27
9 0.5 547 0.2
695 Bior 6.8 146  46 3.45
25 37 02 1
0.5 664 0.1
797 mor l 85 86 3.03 59 21
50 6 0.3
281 0.3
359 mex h
146  14 3.62 98 36
98 9 0.5
664 0.0 547
Pada  tabel  1.  elektroda  FP2-FP1  sewaktu seizure  di  keluarga  Daubechies  (dB) korelasi  terbesar  (nilai  absolute  value  ) terjadi  pada  dB6  3,8405  di  skala  59  dan data  ke  154  atau  posisi  0,5977  dan  durasi 0,2305,  di  keluarga  Coiflets  korelasi terbesar (nilai absolute value ) terjadi pada Coiflets1  3,5191  di  skala  49  dan  data  ke 145  atau  posisi  0.5625  dan  durasi  0.1914, di keluarga Symlets korelasi terbesar (nilai absolute  value  )  terjadi  pada  Symlets3 3,6914  di  skala  60  dan  data  ke  144  atau posisi  0.5586  dan  durasi  0.1992,  di keluarga  Biorthogonal  korelasi  terbesar (nilai  absolute  value  )  terjadi  pada Biorthogonal 3.1  14.2297 di skala 86 dan data  ke  85  atau  posisi  0,6055  dan  durasi
0,9961, di keluarga Discrete approximation  of  Meyer  korelasi  terbesar (nilai absolute  value  )    3.3782  di  skala  49 dan  data  ke  178  atau  posisi  0,6914  dan durasi  0,1914,  di  keluarga  Morlet  korelasi terbesar  (nilai  absolute  value  )    3,0359  di skala  49  dan  data  ke  178  atau  posisi 0,3281 dan durasi 0,3359, dan di keluarga Mexican  hat  korelasi  terbesar  (nilai absolute  value  )    3.6298  di  skala  14  dan data  ke  146  atau  posisi  0,5664  dan  durasi 0.0547.
F3-F7
Pada  tabel  2  elektroda  F3-F7 sewaktu  seizure  di  keluarga  Daubechies (dB)  korelasi  terbesar  (nilai  absolute value ) terjadi pada dB6 3,8405 di skala 59 dan  data  ke  154  atau  posisi  0,5977  dan durasi 0,2305, di keluarga Coiflets korelasi terbesar (nilai absolute value ) terjadi pada Coiflets1  3,5191  di  skala  49  dan  data  ke 145  atau  posisi  0.5625  dan  durasi  0.1914, di keluarga Symlets korelasi terbesar (nilai absolute  value  )  terjadi  pada  Symlets3 3.2991  di  skala  60  dan  data  ke  144  atau posisi  0.5586  dan  durasi  0.1992,  di keluarga  Biorthogonal  korelasi  terbesar (nilai  absolute  value  )  terjadi  pada Biorthogonal 3.1  14.2297 di skala 86 dan data  ke  85  atau  posisi  0,6055  dan  durasi 0,9961, di keluarga Discrete approximation  of  Meyer  korelasi  terbesar (nilai absolute  value  )    3.3782  di  skala  49
dan  data  ke  178  atau  posisi  0,6914  dan durasi  0,1914,  di  keluarga  Morlet  korelasi terbesar  (nilai  absolute  value  )    3,0359  di skala  49  dan  data  ke  178  atau  posisi 0,3281 dan durasi 0,3359, dan di keluarga Mexican  hat  korelasi  terbesar  (nilai absolute  value  )    3.6298  di  skala  14  dan data  ke  146  atau  posisi  0,5664  dan  durasi 0.0547.
0 50 100 150 200 250 300 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 sinyal F7F3 no data am pl itu do (m ik ro vo lt)
Gambar 3 Sinyal EEG (dalam data)sewaktu seizure pada elektroda
F3-F7 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 sinyal F7F3 waktu(detik) am pl itu do (m ik ro vo lt)
Gambar 4 Sinyal EEG(dalam detik) sewaktu seizure pada elektroda F3-F7
Tabel  2  GS  terhadap  koef  absolut  value elektroda F3-F7 sewaktu seizure GS da ta ska la i ima x posi si dura si
dB1 16 58 3.51 411 0.62 0.22
2 23 13 89 66 dB2 15 3 61 3.63 43 388 21 0.59 38 0.23 83 dB3 14 4 60 3.69
14 365 25 0.55 86 0.23 44 dB4 13 4 65 3.52 85 339 80 0.51 95 0.25 39 dB5 16 2 56 3.76
78 411 11 0.62 89 0.21 88 dB6 15 4 59 3.84 05 390 74 0.59 77 0.23 05 dB7 14 5 61 3.82 99 367 81 0.56 25 0.23 83 dB8 13 6 64 3.75 10 344 89 0.52 73 0.25 00 dB9 12 6 68 3.64 35 319 43 0.48 83 0.26 56 dB1 0 15 8 58 3.60 39 400 93 0.61 33 0.22 66 Dme y 17 8 49 3.37 82 451 84 0.69 14 0.19 14 Coif 1 14 5 49 3.51 91 367 69 0.56 25 0.19 14 Coif 2 14 5 51 3.41 67 367 71 0.56 25 0.19 92 Coif 3 14 5 51 3.29
91 367 71 0.56 25 0.19 92 Coif 4 17 6 50 3.28 64 446 75 0.68 36 0.19 53 Coif 5 17 6 50 3.32 67 446 75 0.68 36 0.19 53 Sym 2 15 3 61 3.63 43 388 21 0.59 38 0.23 83
Siswandari Noertjahjani
Sym 3 14 4 60 3.69 14 365 25 0.55 86 0.23 44 Sym 4 14 3 40 3.33 74 362 50 0.55 47 0.15 63 Sym 5 15 2 43 3.62 65 385 48 0.58 98 0.16 80 Sym 6 17 4 52 3.24 49 441 67 0.67 58 0.20 31 Sym 7 16 6 50 3.58 44 421 25 0.64 45 0.19 53 Sym 8 14 2 64 3.30 39 360 19 0.55 08 0.25 00 Bior 1.1 16 2 58 3.51 23 411 13 0.62 89 0.22 66 Bior 1.3 16 1 54 3.96 34 408 54 0.62 50 0.21 09 Bior 1.5 16 1 51 4.10
51 408 51 0.62 50 0.19 92 Bior 2.2 14 0 95 4.80
69 355 40 0.54 30 0.37 11 Bior 2.4 14 6 48 4.60
88 370
23 0.56 64 0.18 75 Bior 2.6 14 6 48 4.59 46 370 23 0.56
64 0.18 75 Bior 14 47 4.58 372 0.57 0.18
2.8 7 73 77 03 36 Bior 3.1 15 6 25 5 14.2 297 397 80 0.60 55 0.99 61 Bior 3.3 16 2 57 6.99 61 411 12 0.62 89 0.22 27 Bior 3.5 16 2 55 6.65 33 411 10 0.62 89 0.21 48 Bior 3.7 16 2 55 6.43 29 411 10 0.62 89 0.21 48 Bior 3.9 16 2 53 6.31 30 411 08 0.62 89 0.20 70 Bior 4.4 14 6 47 3.36 15 370 22 0.56 64 0.18 36 Bior 5.5 14 3 69 2.59 42 362 79 0.55 47 0.26 95 Bior 6.8 14 6 46 3.45 25 370 21 0.56 64 0.17 97 morl  85  86 3.03 59 215 06 0.32 81 0.33 59 mex h 14 6 14 3.62 98 369 89 0.56 64 0.05 47

## 4. Kesimpulan
Elektroda FP1-FP2
Dan  Elektroda    F3-F7    sangat
bagus menggunakan biortogonal.
Daftar Pustaka Acharya, U.R., Molinari, F., Subbhuraam, V.S. and Chattopadhyay, S., 2012, Automated  diagnosis  of    epileptic eeg  using  entropies,  journal  of
Biomedical Signal Processesing Control, 7:401-408.
Acharya,  U.R.,  2013,  Automated  EEG analysis  of  epilepsy:  a  review, Knowledge  Based  System,  45:147–
165.
Harikumar,  R.,    Kumar,  P.S.,  2015,
Frequency behaviours of electroencephalography  signals  in epileptic  patients  from  a  wavelet thresholding    perspective,  Appl. Math. Sci. 9, 2451–2457.
Qing,  J.S.,  2017,  Feature  Selection  Based on  FDA  and  F-score  For  Multi- Class  Classification, J ournal  of Expert  Systems  With  Applications,

## 81:22–27
Sakthi,
K., 2014, Fisher Score
Dimensionality  Reduction  for  SVM
Classification International Journal of  Innovative  Research  in  Science, Engineering and Technology, Vol. 3,
Special Issue 3
Dazi,  L.  and  Xie,  Q.,  2016,  A  sequential method using multiplicative extreme learning machine for epileptic
seizure detection, Journal of Neurocomputing, 214:692–707
Chen, L-L., Zhang, J., Zou, J-Z., Zhao, C- J.,  Wang,  G-S.,  2014,  A  framework on  wavelet-based  nonlinear  features and  extreme  learning  machine  for epileptic  seizure  detection, Biomed. Signal Process. Control 10:1-10
Siswandari Noertjahjani