Abstrak —Otak  merupakan  organ  vital  pada  tubuh  manusia yang berperan sebagai pusat kendali sistem saraf manusia. Sinyal yang  dikeluarkan  otak  (EEG)  mengandung  berbagai  informasi yang  dapat  dimanfaatkan  pada  teknologi  BCI.  Salah  satu informasi  yang  dapat  digunakan  adalah  informasi  motorik  baik mengenai motor  execution maupung motor  imagery .  Pada penderita stroke yang  biasanya  mengalami  kelumpuhan  pada anggota  gerak  tubuhnya,  informasi  mengenai motor  imagery dapat  dimanfaatkan  untuk  aplikasi Brain  Computer  Interface terutama  dalam  rehabilitasi  kelumpuhan  anggota  gerak  pasien tersebut.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah  alat  sistem  EEG untuk  merekam  sinyal  EEG  pada  otak  untuk  menganalisa spektrum motor imagery pada sinyal aktivitas otak. Sistem terdiri dari  rangkaian  filter  pasif,  rangkaian  proteksi,  penguat isntrumentasi, common  mode  rejection,  amplifier, dan filter. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  sinyal  EEG  pada tasking  motor  imagery dan motor  execution. Selanjutnya, informasi motorik baik motor execution dan motor imagery dapat diaplikasikan  lebih  lanjut  pada  sistem  BCI  terutama  pada rehabilitasi medik.
Kata  Kunci —EEG, Motor  Imagery,  Motor  Execution,  Upper Limb Segment

## I. PENDAHULUAN
TROKE merupakan  salah  satu  penyakit  berbahaya  yang menyebabkan  fungsi  otak  terganggu  akibat  terhambatnya suplai  darah  ke  otak.  Pasca  terjadinya stroke ,  seseorang biasanya  mengalami  kelumpuhan  pada  anggota  tubuhnya, terutama  anggota  gerak  tubuh  seperti  tangan  dan  kaki.  Meski demikian,  sinyal  kelistrikan  atau  aktivitas  di  otak  secara motorik  masih  berfungsi  dengan  baik  terutama  saat membayangkan gerakan atau saat akan menggerakkan anggota gerak  tubuhnya  [1].  Informasi  berupa  sinyal  kelistrikan  pada otak/ Electroencephalogram ini  dapat  dimanfaatkan  untuk aplikasi Brain Computer Interface terutama dalam rehabilitasi kelumpuhan anggota gerak pasien tersebut.
Langkah yang dapat dilakukan untuk mengembalikan fungsi motorik  anggota  gerak  pada  pasien stroke dapat  dilakukan dengan  penggunaan Functional  Electrical  Stimulation. Control  command untuk  mengontrol  FES  bisa  didapatkan menggunakan  teknologi  BCI  dengan  memanfaatkan  informasi motorik  pada  sinyal  EEG  dari  pasien  [2].  Saat  pasien menghendaki  gerakan  pada  anggota  gerak  tertentu,  maka sinyal EEG dapat diidentifikasi pada bagian Motor Area yang aktif  seperti, Primary  Motor  Cortex , Supplementary  Motor Area, dan Premotor Cortex [3].
Dengan  menganalisa  sinyal  EEG  pada Motor  Area ,  akan didapatkan  informasi  mengenai Motor  Imagery .  Dari  proses ini,  sinyal  EEG  diproses  dan  diekstrak  untuk  mendapatkan parameter-parameter yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi  gerakan  yang  dibayangkan  subjek. Informasi tersebut dapat digunakan pada aplikasi BCI lebih lanjut.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Diagram Blok Sistem
Secara  umum,  sistem  terdiri  dari  perangkat  keras  dan perangkat  lunak.  Perangkat  keras  berupa  sistem  instrumentasi EEG dan mikrokontroler STM32F407VG.
Sedangkan  perangkat  lunak  terdiri  dari  program  berupa filter  digital,  analisa  sinyal  dalam  domain  frekuensi  (DFT- FFT),  analisa  sinyal  dalam  domain  waktu-frekuensi  (STFT- CWT), power spectrum, energy , RMS untuk mengidentifikasi motor imagery.
B. Perancangan Perangkat Elektronik
 Passive Filter
Filter  pasif  merupakan  rangkaian  paling  awal  pada rangkaian instrumentasi EEG. Filter pasif ini berupa low pass filter orde  1  dengan  frekuensi cut - off 160  Hz.  Filter  pasif  ini berfungsi  meredam  sinyal  dengan  frekuensi  tinggi  diatas  160 Hz,  karena  setiap  rangkaian  penguat  operasional  memiliki parameter Gain Bandwidth .  Protection Circuit
Rangkaian  proteksi  ini  berfungsi  untuk  membatasi  sinyal input yang dapat masuk ke rangkaian istrumentasi sebesar 9V dan -9V. Ketika tegangan input lebih besar dari 9V atau lebih kecil dari -9V, maka diode akan aktif secara
Gambar  1 Diagram Blok Sistem Secara Keseluruhan

## Analisa Spektrum Motor Imagery pada Sinyal Aktivitas Otak
Johan Chandra, Achmad Arifin, dan M. Hilman Fatoni Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : arifin@ee.its.ac.id
S
otomatis  sehingga  tegangan  input  pada  kaki  (+)  dan  (-) instrumentasi adalah ±9V.
 Instrumentation Amplifier Secara keseluruhan, rangkaian instrumentation amplifier ini terdiri dari 2 blok utama.
Blok  pertama  adalah  IC  INA128  yang  berfungsi  sebagai penguat instrumen. CMRR pada IC ini mencapai 100 dB saat penguatan  G=10.68.  IC  penguat  instrumen  ini  dipilih  karena memiliki  spesifikasi  yang  sangat  baik  dan  karakteristik  yang tepat  untuk  sinyal  EEG  dibanding  IC  penguat  instrumen lainnya.
Penguatan  pada  penguat  instrumentasi  ini  dirancang  tidak terlalu  besar  yaitu  sekitar  10.68  kali.  Penguatan  tidak  dapat diatur terlalu besar akibat komponen DC [9].
Blok kedua adalah rangkaian yang dikenal sebagai common mode  rejection untuk  mengurangi noise dengan  memberikan feedback ke tubuh subjek. Rangkaian ini memberikan tegangan ke  permukaan  kulit  untuk  meminimalisir  interferensi common mode pada tubuh dan menguatkan sinyal.
 Main Amplifier
Sinyal  EEG  memiliki  amplitudo  yang  sangat  kecil.  Setelah melalui  rangkaian  penguat  instrumentasi  dengan  penguat sekitar  10  kali,  sinyal  keluarannya  masih  terlalu  kecil, memiliki  banyak noise ,  dan  belum  mencukupi  untuk  analisa dan  pengambilan  data.  Sehingga  sinyal  EEG  perlu  dikuatkan dengan penguatan multi-stage .
Penguatan  pada main  amplifier adalah  sebesar  53.7  kali. Selain  berfungsi  sebagai  penguat,  pada  blok  rangkaian  ini terdapat kapasitor dan resistor berfungsi sebagai low pass filter orde satu untuk meredam sinyal diatas 100Hz.
 Band Pass Filter o Low Pass Filter
Rangkaian  LPF  yang  dirancang  adalah  filter Butterworth order  2  dengan  topologi Sallen-Key .  Rangkaian  ini  berfungsi mereduksi  sinyal  dari  interferensi  gelombang  RF  dan menghindari anti-aliasing saat  proses sampling sinyal. Low Pass  Filter dirancang  dengan  frekuensi cutoff sebesar  68  Hz. Nilai R dan C dapat dicari dari persamaan (1).
o High Pass Filter Rangkaian  HPF  yang  dirancang  adalah  filter Butterworth order  2  dengan  topologi Sallen-Key .  Rangkaian  ini  berfungsi mereduksi sinyal dari interferensi sinyal listrik otot dan sinyal DC drift berfrekuensi  rendah. High  Pass  Filter dirancang dengan frekuensi cutoff sebesar 0.23 Hz. Nilai R dan C dapat dicari dari persamaan 2.
 Variable Amplifier Blok  rangkaian variable  amplifier berfungsi  sebagai penguat tahap akhir pada rangkaian agar sinyal EEG memiliki amplitudo  yang  cukup  untuk  proses sampling dengan  ADC. Hal  ini  perlu  dilakukan  karena  subjek  yang  berbeda  memiliki range sinyal  EEG  yang  berbeda  pula.  Sinyal  EEG  pada  blok ini dikuatkan dengan penguatan berbeda menggunakan resistor multiturn. Pada blok variable amplifier, penguatan ditetapkan sebesar  40  kali  untuk  menguatkan  sinyal  EEG  yang  telah dikuatkan  10.68  kali  pada  tahap  pertama  dan  53.7  kali  pada tahap kedua.

##  Notch Filter
Rangkaian Notch  Filter berfungsi  mereduksi  sinyal  yang berasal  dari  interferensi  jala-jala  berfrekuensi  50Hz. Rangkaian notch  filter dirancang  dengan  konfigurasi Twin -T dengan frekuensi resonansi 50 Hz.
 Isolation Amplifier Rangkaian isolation  amplifier merupakan  rangkaian  isolasi antara  EEG  dengan  PC  agar  subjek  aman  dari  kemungkinan adanya  arus  balik.  Desain  rangkaian isolation  amplifier yang digunakan adalah optical insulation . Rangkaian ini memanfaatkan  2  buah optocoupler untuk  mentransmisikan sinyal antara kedua rangkaian secara terpisah.
 Non-Inverting Adder Amplifier Rangkaian Adder  Amplifier berfungsi  menambah level tegangan  sinyal  EEG  agar  mencukupi  untuk  proses sampling dengan  ADC. Range dari  ADC  internal mikrokontroler STM32F407VG  adalah  0-3.3V.  Sehingga  diperlukan  adanya rangkaian adder  amplifier untuk  menambahkan  sinyal offset sebesar 2 Volt agar sinyal EEG dapat terekam dari puncak atar hingga puncak bawah.

## C. Perancangan Perangkat Lunak
 Continuous Wavelet Transform
CWT  adalah  metode  untuk  dekomposisi  sinyal  dalam domain  waktu  dan  frekuensi.  Sinyal  input  x(t)  dikonvolusi dengan  fungsi window .  Pada  penelitian  ini  digunakan  CWT dengan  fungsi window  mother  wavelet. Persamaan  CWT didapatkan dengan
      dt s t t x s s s CWT x x                       1
, ,
dimana  adalah time  shift yang  menunjukkan  translasi  dari mother  wavelet dan  s  adalah  skala.  Fungsi window  mother wavelet disimbolkan sebagai  * dengan jenis complex morlet. Morlet merupakan fungsi dari Gaussian yang termodulasi oleh eksponensial  kompleks.  Fungsi morlet  mother  wavelet didapatkan dengan
  2 4 1 2 0 t t j e e t           dimana nilai  0 sama dengan 2  f 0 dan f 0 sebesar 0,849.
Parameter skala dapat ditransformasikan menjadi parameter frekuensi dengan persamaan
dimana  fc  adalah  frekuensi  pusat  setiap  skala  s  yang  nilainya sama dengan f 0 . Pada penelitian ini, nilai skala yang digunakan adalah 10 -3 dengan langkah sebesar 10 -3 .

## III. HASIL PENGUKURAN DAN ANALISA

## A. Pengujian Alat Keseluruhan
Pengujian sistem EEG secara keseluruhan dilakukan dengan mengukur sinyal EEG pada scalp kepala menggunakan sistem yang  dirancang.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  pengukuran  pada  titik  C3  dan  C4  pada scalp kepala dengan tasking motor imagery . Ilustrasi tasking motor imagery dapat  dilihat  pada  gambar  13.  Satu  sesi  perekaman  berdurasi 25 detik.
Gambar  2 Hasil perekaman pada titik C3 subjek 1 pada domain waktu- frekuensi dengan sistem yang dirancang

## Gambar  3 Hasil DFT sinyal terekam dengan sistem yang dirancang
Dari  hasil  pengukuran,  didapatkan  bahwa  sinyal  EEG  yang terekam  memiliki  karakteristik  yang  sama  yaitu random dan chaos serta  berfrekuensi  rendah.  Dari  hasil  pengujian didapatkan  bahwa  rangkaian  yang  dirancang  mampu menangkap sinyal EEG dengan baik ditandai dengan aktivitas motorik yang ditunjukkan perubahan spektrum frekuensi pada rentang  alfa  (7-13  Hz)  pada plotting dalam  domain  waktu- frekuensi.  Selain  itu, noise dan  frekuensi  jala-jala  dapat diminimalisir dengan baik.

## B. Perbandingan Motor Imagery dengan Motor Execution
Pengujian  sistem  EEG  yang  dirancang  dilakukan  untuk membandingkan  aktivitas  motorik  saat  terjadinya motor execution dengan motor  imagery .  Selama  proses  perekaman, tasking yang  diberikan  memiliki  durasi  yang  sama  yaitu  25 detik tiap sesi.
Tabel 1 Amplitudo sinyal rata-rata  EEG pada 4 subjek saat motor execution di titik
C3
Subjek C3 Relax Kiri Kanan Min Max Min Max Min Max 1 -6.0155 19.36798 -12.3885 23.00386 -11.0369 26.92358 2 -54.201 43.39526 -36.8462 52.25306 -38.7858 46.73166 3 7.8001 46.62162 7.80018 50.36654 6.72538 51.1642 4 -6.9076 27.95082 -15.9334 34.39992 -10.2079 32.64914
Gambar 4 Hasil pengukuran sinyal EEG dalam domain waktu dan waktu- frekuensi menggunakan CWT saat tasking motor execution
Dari  hasil  pengukuran  sinyal  saat motor  execution ,  terlihat pada  sinyal  raw  EEG  bahwa  terjadi  perubahan  sinyal  saat subjek  menggerakkan  tangan  baik  tangan  kiri  maupun  tangan kanan.  Hal  ini  dapat  diamati  dengan  menganalisa  amplitudo minimal dan maksimal sinyal seperti pada tabel 1 dan 2. Pada saat  terjadi  gerakan,  amplitudo  minimum  dan  maksimum mengalami  perubahan  signifikan  dibandingkan  saat  kondisi relaks.  Selain  itu,  pada plotting sinyal  dalam  domain  waktu- frekuensi,  didapatkan  bahwa  saat  terjadi tasking ,  terjadi penurunan dan peningkatan power spectrum (ERD/ERS) pada rentang frekuensi alfa seperti pada gambar 18.
Hasil  pengujian  pada tasking motor  imagery menunjukkan perbedaan  dengan tasking  motor  execution. Pada tasking motor  imagery ,  tidak  terdapat  perubahan  signifikan  pada amplitudo  maksimum  dan  minimum  dari raw  signal . Amplitudo  sinyal  cenderung  konstan  baik  saat  kondisi relax maupun  terdapat  bayangan  gerakan  tangan  seperti  data  pada tabel 3 dan 4.
Gambar  5 Hasil pengukuran sinyal EEG dalam domain waktu dan waktu- frekuensi menggunakan CWT saat tasking motor imagery
Tabel 2 Amplitudo sinyal rata-rata  EEG pada 4 subjek saat motor execution di titik C4
Subjek C4 Relax Kiri
Kanan
Min Max Min Max Min Max 1 -8.8201 12.2787 -10.5435 16.2795 -13.5779 19.8208 2 -43.847 42.3865 -32.4399 50.5303 -41.1511 44.2068 3 9.6118 47.2435 6.2657 48.676 2.8722 52.8744 4 -13.99 37.141 -14.7437 37.74602 -12.0668 37.9217 Tabel 3 Perbandingan MPF pada 4 Subjek saat Motor Execution Subjek C3 C4 Relax Kiri Kanan Relax Kiri Kanan 1 10.21156 8.4681 8.63287 10.40595 8.72908 9.222418 2 10.3905 9.625 9.483756 10.8207 9.464238 8.91684 3 11.83598 11.0571 11.97562 11.73652 11.14063 11.13442 4 9.475 8.2160 7.75888 11.43036 11.36092 10.05508 Mean 10.47826 9.3415 9.462782 11.09838 10.17372 9.83219 Tabel 4 Amplitudo sinyal rata-rata  EEG pada 4 subjek saat motor imagery Subjek C3 Relax Kiri Kanan Min Max Min Max Min Max 1 -22.0121 38.1353 -26.9928 37.29056 -30.189 37.1146 2 -38.0896 39.0476 -17.713 38.0542 -37.778 42.1834 3 -11.188 36.7726 -17.407 35.8059 -13.729 35.0962 4 -5.1099 28,3833 -6.0493 28.6672 -8.3471 26.2545 Tabel 5 Amplitudo sinyal rata-rata  EEG pada 4 subjek saat motor imagery Subjek C4 Relax Kiri Kanan Min Max Min Max Min Max 1 -18.5924 32.4785 -22.4174 28.6198 -21.2348 26.045 2 -34.1429 30.9987 -15.4634 30.2215 -23.4988 28.5658 3 -3.9415 27.7077 -10.0997 29.2827 -10.8906 32.3382 4 -22.7013 48.6509 -22.7757 43.704 -20.7415 45.1164 Tabel 6 Perbandingan MPF pada 4 Subjek saat Motor Imagery Subjek C3 C4 Relax Kiri Kanan Relax Kiri Kanan 1 8.2292 8.33359 8.2621 8.0575 8.72306 8.6629 2 8.86818 9.82048 8.7913 8.51017 9.32964 8.90684 3 8.361224 8.51762 8.247 9.4367 8.80332 9.37388 4 8.9414 9.1145 9.1859 11.0561 11.8845 11.107 Mean 8.6001 8.94654 8.6215 9.2651 9.68513 9.512678
Hanya  saja,  pada plotting sinyal  dalam  domain  waktu- frekuensi  menggunakan  CWT,  didapatkan  bahwa  terjadi perubahan power  spectrum pada  rentang  frekuensi  alfa  (7-13 Hz)  saat  subjek  diberi tasking untuk  membayangkan  gerakan tangannya  terutama  pada  saat  instruksi  tangan  kanan  seperti terlihat pada gambar 19.

## IV. KESIMPULAN
Dari perancangan, realisasi, dan pengujian pada tugas akhir ini didapatkan beberapa kesimpulan untuk perangkat keras dan lunak.  Dari  sisi  perangkat  keras,  penguatan  yang  digunakan untuk menguatkan sinyal EEG adalah sebesar 23842 kali yang terbagi  ke  dalam  tiga stage penguatan  untuk  menghindari penguatan  yang  terlalu  besar  pada  tiap stage nya.  Frekuensi cut-off pada low  pass  filter sebesar  68  Hz,  frekuensi cut-off high  pass  filter sebesar  0.56  Hz,  frekuensi  resonansi notch filter sebesar 50 Hz, tegangan offset pada non-inverting adder amplifier sebesar 1 Volt, dan frekuensi sampling sebesar 200 Hz.  Rangkkaian  instrumentasi  yang dirancang dapat merekam sinyal  EEG  dengan  baik  dan  mampu  menangani  interferensi sinyal noise serta jala-jala listrik.
Pada tasking motor execution , terdapat perubahan signifikan pada nilai amplitudo sinyal EEG di titik C3 dan C4. Perubahan yang  dihasilkan  memiliki  karakteristik  yang  sama  di  kedua titik dan memiliki konsistensi setiap adanya event menggerakkan  tangan.  Selain  itu,  saat  sinyal  diamati  dalam domain waktu-frekuensi, didapatkan bahwa terjadi peningkatan maupun penurunan power spectrum pada rentang frekuensi  7-13  Hz  (ERD/  ERS).  Pada tasking  motor  imagery perubahan  pada  sinyal  EEG  saat  subjek  membayangkan gerakan  tangan  cenderung  tidak  terlihat  pada plotting sinyal dalam  domain  waktu.  Namun,  pada  analisa  dalam  domain waktu-frekuensi,  terlihat  aktivitas  dominan  pada  rentang  7-13 Hz  seperti  pada tasking  motor  execution ditandai  dengan peningkatan  dan  penurunan power  spectrum .  Hanya  saja  pola yang  ditunjukkan  berbeda  pada  dua  kondisi  tersebut.  Pola tersebut dapat dimanfaatkan lebih lanjut pada aplikasi BCI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lotze, Martin. Halsband, Ulrike, “Motor Imagery”. Journal of Physiology, Paris, vol. 99. Pp.386-395, 2006.
[2] Pfurtscheller,  G.  Silva,  F.H.  Lopes  da,  “Event-related  EEG/MEG synchronization  dan  desynchronization:  basic  principles”.  Clinical Neurophysiology 110. Pp 1842-1857, 1999.
[3] Cortical Functions Reference, Trans Cranial Technologies ldt, Hong Kong,
2012.