Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 152~160 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.20878  152

## Membaca Sinyal
Electroencephalogram (EEG) Dalam

## Menangkap  Tingkat  Emosi (Berdasarkan  Ontologi)
Yudo  Devianto 1 ,  Eko  Sediyono 2 ,  Sri Yulianto  Joko Prasetyo 3 ,  Danny  Manongga 4
1 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas M ercu Buana
1 yudo.devianto@mercubuana.ac.id
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi, Doktor Ilmu Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana
1 982023006@student.uksw.edu, 2 eko@uksw.edu, 3 sri.yulianto@uksw.edu, 4 danny.manongga@staff.uksw.edu
Article Info

## ABSTRACT

## Article history:
Received Oct 29,  2023 Revised Mar 24,  2024 Accepted May 6,  2024
Philosophically  based electroencephalography  (EEG) signal data processing is  an  interdisciplinary  approach  that  opens  up  new  perspectives  in understanding brain function.  In this context,  it  is necessary to examine data from  a  technical  or  biological  perspective  and  consider  its  metaphysical, epistemological,  and ontological aspects. Ontology is a branch of metaphysics that  deals  with  objects  and  the  types  of  objects  that  exist  according  to metaphysical  (or  even  physical)  theory,  their  properties,  and  their relationship.  This article  attempts to provide a philosophical  view of science based on ontology  for processing EEG signal data, the data source of which is brain waves. With the results of trials using Artificial Neural Network (ANN) classification,  an accuracy  value of 46.73 was obtained.  The  Convolutional Neural Network (CNN) algorithm can also be used to process EEG signal data to  determine  a  person's emotional  level;  this  has  been  proven  in  previous research. Although the overall accuracy of emotion recognition has increased significantly,  several problems have caused  low accuracy  in  the DEAP  and DREAMER datasets. Other experiments have also been conducted using CNN, and  the  experimental  results  show  that  the  weight  of  channels  related  to emotions  is  greater  than  that  of  different  channels.  Continuous  Capsule Network (CCN) and Deep Neural Network (DNN) algorithms can also be used to process EEG signal data to determine the level of emotion.
Keywords: Ontologi CNN EEG CCN DNN
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Yudo Devianto, Fakultas Ilmu  Komputer, Universitas Mercu Buana, Jl.  Meruya Selatan No. 1 Kembangan, Jakarta Barat. Email:  yudo.devianto@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Apa itu  sains, pertanyaan ini  tampaknya  mudah  dijawab,  semua  orang tahu bahwa  mata  pelajaran seperti fisika,  kimia,  dan biologi adalah sains, sedangkan mata pelajaran seperti seni, musik,  dan teologi bukan. Namun ketika  filsuf bertanya apa itu sains, jawaban yang inginkan bukanlah sains. Tidak sekedar menanyakan daftar kegiatan yang biasa disebut “Sains” . Sebaliknya,  bertanya karakteristik  apa yang dimiliki  oleh semua hal  dalam  daftar  tersebut,  yaitu  apa  yang  membuat  sesuatu menjadi  ilmiah.  Dipahami  dengan  cara  ini, pertanyaannya bukanlah hal  yang sepele. Banyak  orang percaya bahwa ciri  khas sains terletak  pada metode khusus yang digunakan para ilmuwan  untuk mempelajari  dunia. Di sekolah-sekolah dan universitas -universitas saat ini,  sains sebagian besar diajarkan  dengan cara yang bersifat historis. Buku teks menyajikan  ide-ide kunci suatu disiplin ilmu  dalam  bentuk yang senyaman mungkin,  dengan sedikit menyebutkan proses sejarah yang
153
panjang  dan seringkali  berliku-liku  yang  mengarah  pada  penemuannya.  Sebagai  strategi  pedagogi, hal  ini masuk  akal.  Namun  apresiasi  terhadap  sejarah  gagasan ilmiah  bermanfaat  untuk  memahami  isu -isu  yang menarik  perhatian para filsuf  sains. Tugas utama  filsafat ilmu  adalah menganalisis metode penyelidikan yang digunakan dalam  ilmu  pengetahuan [1].
Filsafat  dan  ilmu  komputer  tumpang  tindih  tidak  hanya  dalam  beberapa  topik  yang  memilik i kepentingan bersama (logika,  filsafat pikiran,  filsafat bahasa, dll.),  tetapi juga dalam  metodologi:  kemampua n untuk menemukan  contoh tandingan, menyaring masalah  menjadi  lebih  kecil,  lebih  mudah  dikelola,  meliha t implikasinya,  metode logika  formal,  dan sebagainya [2].
Salah  satu  tugas  utama  filsafat  sains  adalah  memahami  bagaimana  teknik  seperti  eksperimen , observasi,  dan  pembangunan teori  telah  memungkinkan  para  ilmuwan  menemukan  ba nyak  rahasia  alam. Kadang-kadang dikatakan bahwa eksperimen  terkontrol adalah satu -satunya cara yang dapat diandalkan untuk menarik  kesimpulan  sebab  akibat  dalam  sains .  Para  pendukung  pandangan ini  berpendapat  bahwa  data observasi murni, tanpa intervensi eksperimental apa pun, tidak dapat memberi  kita pengetahuan ten tang sebab- akibat.  Apakah  penilaian  ini  adil  atau  tidak,  bukanlah  pertanyaan yang  akan  kami  pertimbangkan   di  sini. Namun Postscript mengungkap masalah penting. Dalam  menolak  tuduhan bahwa sains itu tidak rasional, Kuhn dengan terkenal  menyatakan  bahwa  "tidak  ada algoritma"  untuk  pemilihan  teori  dalam  sains. Apa artinya? Algoritma  adalah seperangkat aturan yang memungkinkan  kita menghitung jawaban atas pertanyaan tertentu. Misalnya, algoritme perkalian  adalah seperangkat aturan yang, jika diterapkan pada dua bilangan apa pun, akan memberi  tahu kita  hasil perkaliannya.  Jadi,  algoritma  pemilihan  teori  adalah sepe rangkat aturan yang, ketika diterapkan pada dua teori yang bersaing, akan memberi  tahu kita teori mana yang harus dipilih.  Banyak filosofi ilmiah  tradisional  yang berkomitmen,  secara implisit  atau eksplisit,  terhadap keberadaan algoritma  tersebut. Penganut empirisme  logis sering  menulis  seolah-olah, dengan adanya sekumpulan  data dan dua teori  yang saling  bersaing, “prinsip-prinsip  metode  ilmiah”  dapat digunakan untuk menentukan  teori  mana  yang lebih unggul. Gagasan ini tersirat dalam  keyakinan  mereka  bahwa meskipun  penemuan adalah masalah psikologis, pembenaran adalah masalah logis.
Dalam  penerapan algoritma  untuk membaca  serta mengolah  data yang dihasilkan  dari  sinyal EEG (Electroencephalogram) dalam  konteks ilmiah  dapat dilihat  dari  sudut pandang filsafat  ilmu.  Filsafat  ilmu pengetahuan tidak hanya berkaitan  dengan apa yang kita ketahui tetapi juga bagaimana kita  mengetahui dan memahami  dunia. Banyak  orang percaya bahwa ciri  khas sains terletak pada metode khusus yang digunakan para  ilmuwan  untuk  mempelajari  dunia.  Usulan  ini  sepenuhnya masuk  akal.  Banyak  disiplin  ilmu  yang menggunakan  metode  penyelidikan  tertentu yang tidak  digunakan  dalam  bidang non -ilmiah.  Contoh nyata adalah  penggunaan eksperimen,  yang secara historis  menandai  titik  balik  perkembangan  ilmu  pengetahuan modern.  Tidak  semua  ilmu  pengetahuan bersifat eksperimental,  meskipun  para  astronom  jelas  tidak  dapat melakukan  eksperimen  di  langit tetapi harus puas dengan pengamatan yang cermat.  Hal  yang sama  berlaku untuk banyak ilmu  sosial. Karakteristik  penting lainnya  dari  sains adalah pembangunan teori.  Para  ilmuwa n tidak  sekadar  mencatat  hasil  eksperimen  dan  observasi  dalam  buku  catatan,  mereka  seringkali  ingin menjelaskan  hasil  tersebut dalam  kerangka  teori  umum.  Hal  ini  tidak  selalu  mudah  untuk  dicapai,  namun keberhasilan penting untuk dicatat.
Dan  dengan munculnya  berbagai  alat  dan  teknologi  baru,  teknologi  informasi  dunia  berkembang sangat pesat, alat dan teknologi tersebut terus meningkatkan efektivitas dan efisiensi aktivitas manusia. Dikena l sebagai era digital, semua elemen  kehidupan manusia menggunakan teknologi ini untuk menggantikan campur tangan manusia dalam  aktivitasnya [3].
Dengan  perkembangan  teknologi  tersebut,  dunia  pendidikanpun  tak  luput  dari  dampak  yang ditimbulkan  dari  perkembangan teknologi tersebut, yaitu dapat memanfaatkan  teknologi tersebut untuk dapat mengetahui tingkat konsentrasi peserta didik  dalam  menerima  pembelajaran.
Pembelajaran  adalah  suatu sistem  di  mana  bagian -bagiannya saling  berinteraksi  dan bekerjasama untuk mencapai  tujuan pembelajaran.  Pembelajaran  menuntut siswa untuk mau  mengikuti  pelajaran  di  kelas dan belajar mandiri  di rumah.  Dalam  hal kesiapan, salah satu hal yang paling penting adalah kesiapan fisik  dan mental.  Kemampuan  mental  yang  mempengaruhi  belajar  meliputi  kecerdasan,  minat,  bakat,  kemauan, kematangan,  perhatian  dan  fokus.  Ada dua  indikator  yang dapat dijadikan  tolak  ukur  keberhasilan  dala m pembelajaran,  yaitu  daya  serap  peserta didik  dalam  menerima  pembelajaran  dan  perubahan tingkah  laku peserta didik.  Salah  satu faktor yang menyebabkan rendahnya daya tangkap peserta didik  adalah konsentrasi [4].
Konsentrasi adalah  kemampuan  untuk  fokus  pada  aktivitas  tertentu,  untuk  mengukur  konsentrasi tersebut dibutuhkan teknologi,  salah satu teknologi  yang dapat digunakan untuk mengukur adalah teknologi yang  dapat  menghasilkan  informasi  dari  sinyal Elek troensephalogram  (EEG) yang  diolah.  Sinyal EEG merupakan sinyal bioelektrik  yang berasal dari permukaan kulit  manusia, biasanya sinyal ini bersifat kompleks dan dapat digunakan sebagai sumber  informasi  tentang aktivitas otak.  Sinyal EEG berupa gelombang  listrik yang sangat kecil  membuat  pendeteksian visual  secara langsung menjadi  sangat sulit  Sinyal EEG direka m
154
untuk memberikan  informasi  tentang aktivitas  listrik  otak.  Dalam  kedokteran,  sinyal EEG telah  digunakan untuk  mendiagnosis  kerusakan  otak  dan  gangguan kejiwaan.  Wireless EEG menawarkan  kemudahan  dan kenyamanan dalam  merekam  sinyal karena lebih murah dan dapat digunakan untuk mengetahui kondisi mental seseorang, termasuk tingkat konsentrasi [5].
Dalam  artikel  ini  terlihat dilakukan  pengolahan sinyal EEG yang didapat dari hasil percobaan untuk mengetahui tingkat emosi seseorang pada kurun waktu tertentu. Bentuk sinyal EEG berbeda pada setiap orang dan  dipengaruhi  oleh  berbagai  variabel  seperti  kondisi  emosi,  kondisi  mental,  usia,  tingkat  aktivitas,  dan kesehatan. Berbagai  penelitian yang telah dilakukan,  mengklasifikasi  beberapa variabel  antara lain:  variabel emosionalitas [6],  variabel  kelelahan  [7],  variabel  mental  [8],  variabel  konsentrasi [9],  serta rasa kantuk  dan tertidur [10].
Pengolahan  data  sinyal EEG ( electroencephalography ) berbasis  filosofis  merupakan  pendekatan interdisipliner  yang sangat menarik  dan dapat membuka  perspektif baru dalam  memahami  fungsi otak. Dala m konteks ini, tidak hanya mengkaji  data dari sudut pandang teknis atau biologis, tetapi juga mempertimbang ka n aspek  metafisik,  epistemologis,  dan  bahkan  ontologisnya. Metafisika  mencoba  untuk  “memahami  hakikat realitas  dalam  arti  luas:  benda dan  fakta  apa  yang pada  akhirnya  membentuk  segala  sesuatu yang ada”. Epistemologis  adalah studi tentang pengetahuan dan keyakinan:  Epistemologi  “berkaitan dengan apakah kita manusia  mempunyai  kapasitas untuk menemukan  jawaban atas pertanyaan -pertanyaan tersebut [metafisika], dan jika  tidak,  batasan apa terhadap pengetahuan kita  yang ditentukan oleh  kemampuan  manusia  kita  yang terbatas”. Ontologi adalah cabang metafisika  yang berkaitan deng an objek dan jenis objek  yang ada menurut teori metafisika  (atau bahkan fisik)  seseorang, sifat-sifatnya, dan hubungannya satu sama lain  (seperti apakah beberapa di antaranya merupakan “sub-objek”) [2]. Dalam  artikel  ini berusaha memberikan  pandangan filsafat ilmu  berdasarkan ontologi untuk pengolahan data sinyal EEG yang sumber  datanya diambil  dari  gelombang otak.
Dari  penjelasan berdasarkan falsafah  sains dapat diartikan  bahwa eksperimen,  yang secara historis menandai  titik  balik  perkembangan  ilmu  pengetahuan modern,  salah satu tugas utama  filsafat  sains adalah memahami  bagaimana  teknik  seperti eksperimen,  observasi, dan pembangunan teori,  serta kebutuhan untuk menguji  teori tersebut dibutuhkan algoritma.  Algoritma  adalah seperangkat aturan yang memungkinkan  kita menghitung  jawaban  atas  pertanyaan  tertentu.  Kontribusi  penelitian  ini  adalah  dapat  memberitahu  bagi pembaca bahwa ilmu  filsafat  berpengaruh pada perkembangan  ilmu  pengetahuan, khususnya pada teknologi pembancaan data sinyal EEG .

## 2. METODE
Berdasarkan  sudut  padang  ilmu  filsafat  dalam  presepsi  ontologi,  seperti  telah  dijelaskan  pada pendahuluan, berdasarkan  hal  tersebut metode  penyusunan artikel  adalah  penelitian  kepustakaan,  meliput i pencarian  referensi  buku,  artikel  ilmiah  dan  referensi  relevan  terkait  sinyal EEG untuk  dapat mengetahui algoritma  apa saja yang dapat digunakan untuk mengikur tingkat emosi yang didapat dari gelombang otak [11]. Selain  itu  temuan  penelitian  terkait  dengan sinyal EEG tersebut digunakan  sebagai data pendukung, yang kemudian  disintesis sedemikian  rupa  sehingga dapat memberikan  informasi  yang lebih  bermakna.  Terlihat pada Gambar  1 tahapan penelitian yang dilakukan.
Gambar  1.  Tahapan Penelitian
Penjelasan tahapan pada gambar 1, sebagai berikut: Melakukan  Pencarian Pustaka: dilakukan  pencarian sumber penelitian  melalui  sumber pustaka yang terdiri  dari buku dan artikel  ilmiah.
Melakukan Review:  dilakukan review untuk menentukan sumber pustaka yang digunakan dan relevan dengan penelitian yang dilakukan.
Menyusun Ontologi dari hasil review  dipilih  sumber pustaka yang mengandung kaidah ontology.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Melakukan Pencarian Pustaka
Melakukan Review
Menyusun Ontologi
155

## 3.1. Irama  Otak [12]
Banyak  kelainan  otak  yang  didiagnosis  melalui  inspeksi  visual  sinyal EEG .  Para  ahli  klinis  di bidangnya sudah familiar  dengan manifestasi  ritme  otak  dalam  sinyal EEG .  Pada  orang dewasa yang sehat, amplitudo  dan frekuensi  sinyal  tersebut berubah dari  satu kondisi  manusia  ke  kondisi  lainnya,  seperti saat terjaga dan tidur. Karakteristik  gelombang juga berubah seiring bertambahnya usia. Ada lima  gelombang otak utama  yang dibedakan berdasarkan rentang frekuensinya yang berbeda. Pita  frekuensi  dari  frekuensi  rendah hingga tinggi masing-masing  disebut alfa (α), theta (θ ), beta (β), delta (δ), dan gamma (γ ) . Gelombang alfa dan beta diperkenalkan oleh Berger pada tahun 1929. Jasper dan Andrews (1938)  menggun akan istilah ' gamma ' untuk merujuk  pada gelombang di atas 30  Hz.  Irama delta diperkenalkan  oleh Walter (1936)  untuk menunjuk semua frekuensi di  bawah rentang alfa . Dia  juga memperkenalkan  gelombang theta yang memiliki  frekuensi dalam  kisaran 4–7.5  Hz.  Gagasan tentang gelombang theta diperkenalkan  oleh Wolter dan Dovey pada tahun 1944.
Gelombang delta berada dalam kisaran 0.5–4  Hz.  Gelombang  ini terutama berhubungan dengan tidur nyenyak dan mungkin  muncul saat terjaga. Sangat mudah untuk mengacaukan sinyal a rtefak yang disebabkan oleh otot-otot besar di leher dan rahang dengan respons delta yang sebenarnya.
Hal  ini  karena otot berada di dekat permukaan  kulit  dan menghasilkan  sinyal yang besar, sedangkan sinyal  yang diinginkan  berasal  dari  dalam  otak  dan  sanga t dilemahkan  saat  melewati  tengkorak.  Namun demikian,  dengan menerapkan metode analisis sinyal sederhana pada EEG , sangat mudah untuk melihat  kapan respons tersebut disebabkan oleh pergerakan yang berlebihan.
Gelombang theta berada dalam  kisaran  4–7.5  Hz.  Istilah  theta mungkin  dipilih  untuk merujuk  pada dugaan asal usulnya dari thalamus. Gelombang  theta muncul saat kesadaran beralih ke arah kantuk. Gelomban g Theta telah dikaitkan  dengan akses terhadap materi  bawah sadar, inspirasi  kreatif,  dan meditasi  mend ala m. Gelombang  theta sering  kali  disertai  frekuensi  lain  dan tampaknya  terkait  dengan tingkat gairah.  Diketahu i bahwa penyembuh dan mediator  berpengalaman memiliki  gelombang alfa yang frekuensinya secara bertahap menurun  dalam  jangka  waktu  yang lama.  Gelombang  theta memainkan  peran  penting pada masa  bayi  dan anak-anak.  Kontingen yang lebih besar dari aktivitas gelombang theta pada orang dewasa yang terjaga adalah tidak  normal  dan disebabkan oleh  berbagai  masalah  patologis. Perubahan  ritme  gelombang theta diperiksa untuk studi maturasi dan emosional.
Gelombang alfa muncul  di bagian posterior kepala dan biasanya ditemukan  di daerah oksipital  otak. Mereka  dapat dideteksi  di  seluruh bagian lobus posterior otak.  Untuk  gelombang  alfa,  frekuensinya  berada pada kisaran  8–13  Hz,  dan biasanya muncul  sebagai sinyal berbentuk bulat atau sinusoidal. Namun,  dala m kasus yang jarang  terjadi,  hal  ini  dapat bermanifestasi  sebagai gelombang  tajam.  Dalam  kasus seperti  ini, komponen negatif tampak tajam  dan komponen positif tampak bulat, mirip  dengan morfologi  gelombang ritme rolandic  mu  (µ) .  Gelombang alfa dianggap  menunjukkan  kesadaran  yang  rileks  tanpa  perhatian  atau konsentrasi apa pun. Gelombang alfa adalah ritme  yang paling menonjol di seluruh aktivitas otak dan mungkin mencakup  rentang yang lebih  luas daripada  yang diyakini  sebelumnya. Puncak  dapat secara teratur terlihat dalam  rentang gelombang  beta pada  frekuensi  bahkan  hingga 20  Hz,  yang memiliki  karakteristik  keadaan gelombang alfa daripada  gelombang beta . Sekali  lagi,  sering kali  respons terlihat pada 75  Hz,  yang muncul dalam  pengaturan alfa.  Sebagian  besar  subjek  menghasilkan  gelombang  alfa  dengan mata  tertutup,  itulah sebabnya dikatakan bahwa gelombang tersebut hanyalah pola menunggu atau pemindaian yang dihasilkan  oleh wilayah  visual di otak. Hal  ini  dikurangi  atau dihilangkan  dengan membuka  mata,  dengan mendengar suara - suara asing, dengan kecemasan, atau konsentrasi mental  atau perhatian.
Albert Einstein  dapat memecahkan  masalah  matematika  yang kompleks  sambil  teta p berada dala m kondisi  alfa,  meskipun  umumnya  gelombang beta dan theta juga  ada. Gelombang alfa memiliki  amplitudo lebih  tinggi di  area oksipital  dan biasanya memiliki  amplitudo  kurang dari  50  µV.  Asal usul dan signifikansi fisiologis  gelombang alfa masih  belum  diketahui,  namun  penelitian  lebih  lanjut  harus  dilakukan  untuk memahami  bagaimana fenomena ini berasal dari sel kortikal.
Gelombang beta adalah  aktivitas  listrik  otak  yang  bervariasi  dalam  kisaran  14–26  Hz  (meskipun dalam  beberapa literatur  tidak ada batas atas yang diberikan).  Gelombang  beta adalah ritme  bangun otak yang biasa  dikaitkan  dengan pemikiran  aktif,  perhatian  aktif,  fokus  pada  dunia  luar,  atau  pemecahan  masalah konkret,  dan ditemukan  pada orang  dewasa normal.  Gelombang  beta  tingkat  tinggi  dapat diperoleh  ketika manusia berada dalam  keadaan panik. Aktivitas beta berirama  ditemui  terutama di wilayah frontal dan tengah. Yang  penting, ritme  beta sentral terkait  dengan ritme  mu  rolandic  dan dapat diblokir  oleh aktivitas  motorik atau stimulasi sentuhan.
Amplitudo ritme beta biasanya di bawah 30  µV.  Mirip  dengan ritme  mu,  gelombang beta juga dapat ditingkatkan karena adanya kerusakan tulang dan juga di sekitar daerah tumor.
Frekuensi  di  atas 30  Hz  (terutama  hingga  45  Hz)  sesuai dengan rentang gamma (kadang-kadang disebut gelombang beta cepat). Meskipun amplitudo  ritme  ini  sangat rendah dan jarang terjadi,  deteksi ritme
156 ini dapat digunakan untuk memastikan  penyakit otak tertentu. Daerah dengan frekuensi EEG tinggi dan tingkat aliran  darah otak tertinggi (serta pengambilan  oksigen dan glukosa) terletak  di daerah frontosentral.
Pita  gelombang  gamma  juga  telah  terbukti  menjadi  indikasi  yang  baik  untuk Event-Related Synchronization (ERS) di otak dan dapat digunakan untuk menunjukkan  lokus pergerakan jari  telunjuk kanan dan kiri,  jari  kaki  kanan, serta area yang agak luas dan bilateral,  untuk gerakan lidah.
Gelombang  dengan frekuensi yang jauh lebih tinggi daripada rentang aktivitas normal EEG , sebagian besar berkisar antara 200–300  Hz,  telah ditemukan pada struktur otak kecil  hewan, namun gelombang tersebut tidak berperan dalam  neurofisiologi klinis.
Gambar  2.  Menunjukkan  ritme  otak  normal  yang khas dengan tingkat  amplitudo  biasanya. Secara umum,  sinyal EEG merupakan  proyeksi  aktivitas  saraf  yang  dilemahkan  oleh  leptomeninges,  cairan serebrospinal, duramater,  tulang, galea, dan kulit kepala. Pelepasan kartografi  menunjukkan amplitudo 0.5–1.5 mV  dan hingga beberapa milivolt  untuk lonjakan.  Namun,  pada kulit  kepala,  amplitudonya biasanya berkisar antara 10–100  µV.
Gambar  2.  Empat  ritme  normal  otak dominan yang khas, dari frekuensi tinggi hingga rendah.
Gelombang delta diamati  pada bayi dan orang dewasa yang sedang tidur, gelombang theta pada anak-anak dan orang dewasa yang sedang tidur, gelombang alfa terdeteksi di daerah oksipital otak ketika tidak ada perhatian, dan gelombang beta muncul secara frontal dan parietal  dengan amplitudo rendah.

## 3.2. Perekaman  dan  Pengukuran  EEG
Hasil  pengolahan data sinyal EEG yang akan digunakan sebagai dataset utama yang dihasilkan dari gelombang otak,  observasi dari objek  yang akan diteliti,  sinyal-sinyal listrik  yang dihasilkan  oleh otak tidak hanya  mewakili  fungsi  otak  tetapi  juga  status seluruh tubu h. Memperoleh  sinyal  dan  gambar  dari  tubuh manusia  menjadi  hal  penting  untuk  diagnosis  dini  berbagai  penyakit.  Data  tersebut  dapat  berupa  sinyal elektrobiologis  seperti Elek trok ardiogram (EKG) dari  jantung, Elek tromiogram (EMG) dari  otot, Elek troensefalogram (EEG) dari  otak, Magnetoencephalogram (MEG)  dari  otak, Elek trogastrogram (EGG ) dari  otak,  perut, dan Electrooclugram (atau Electrooptigram , EOG)  dari  saraf mata.  Pengukuran juga dapat berupa salah satu jenis USG atau radiograf  seperti sonograf (atau gambar USG ), Computerized Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI) atau MRI fungsional (fMRI ), Positron Emission Tomography (PET) , dan Single Photon Emission Tomography (SPET).  Perubahan fungsional dan fisiologis  di  dalam  otak dapat dicatat oleh EEG , MEG ,  atau fMRI .  Namun  penerapan fMRI sangat terbatas dibandingkan dengan EEG atau MEG karena sejumlah alasan penting [12]:  a). Resolusi waktu rangkaian gambar fMRI sangat rendah (misalnya sekitar  dua frame/s ),  sedangkan bandwidth EEG lengkap  dapat dilihat  menggunakan sinyal EEG atau MEG . b).  Banyak  jenis aktivitas  mental,  gangguan otak, dan malfungsi  otak tidak  dapat didaftarkan  menggunakan fMRI karena pengaruhnya terhadap tingkat oksigen dalam darah rendah. c). Aksesibilitas terhadap sistem fMRI (dan  saat ini  ke MEG )  terbatas dan mahal.  d).  Resolusi  spasial EEG ,  bagaimanapun,  terbatas pada jumla h elektroda perekam  (atau jumlah  kumparan untuk MEG ).
Gambar  3.  Posisi elektroda EEG  10–20  konvensional untuk penempatan 21 elektroda [12].
Misalnya,  C 3 dan C 4 dapat  digunakan  untuk  merekam  sinyal  terkait  gerakan  jari  kanan  dan  kiri masing-masing  untuk  aplikasi Brain–Computer Interfacing (BCI) . Juga  F 3 ,  F 4 ,  P 3 ,  dan P 4 dapat digunakan untuk merekam  sinyal ERP  P300.
Gambar  4.  Representasi diagram  dari 10-20  pengaturan elektroda untuk 75  elektroda termasuk elektroda referensi:  (a) dan (b) mewakili  ukuran tiga dimensi,  dan (c)  menunjukkan  tampilan  dua dimensi dari konfigurasi pengaturan elektroda  [12].
158
Dalam  banyak  aplikasi  seperti Brain–Computer  Interfacing  (BCI) dan  studi  aktivitas  mental, seringkali sejumlah kecil  elektroda di sekitar wilayah yang berhubungan dengan gerakan dipilih dan digunakan dari sistem pengaturan 10-20.  Gambar  5 mengilustrasikan  serangkaian sinyal EEG selama  kurang lebih  tujuh detik aktivitas otak normal  orang dewasa.
Gambar  5.  Serangkaian sinyal EEG selama  kurang lebih tujuh detik aktivitas otak normal  orang dewasa.

## 3.3. Algoritma  Pembaca  Sinyal EEG  Berdasarkan  Ontologi
Dari  sumber pustaka yang didapat disusun berkaitan dengan objek dan jenis objek yang berhubungan dengan  dengan pembacaan  sinyal EEG ,  berdasarkan  ontologi  didapatkan  beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan untuk membaca  sinyal EEG ,  algoritma-algoritma  tersebut antara lain:
1. Algoritma Artificial Neural Network (ANN) adalah salah satu algoritma  yang dapat digunakan untuk mengolah  dataset yang  dihasilkan  dari  alat EEG tersebut,  algoritma  tersebut  dapat  menjebatani kesenjangan antara data eksperimen  dan interpretasi teoritis yang disebutkan pada aspek empirisme dan observasi [1].    Konsep ANN pada dasarnya diperkenalkan  dari  mata  pelajaran  biologi  dimana jaringan  saraf memainkan  peran penting dan kunci  dalam  tubuh manusia.  Dalam  pekerjaan  tubuh manusia  dilakukan  dengan bantuan jaringan  saraf. Neural Network hanyalah jaringan  neuron yang saling terhubung yang jumlahnya jutaan. Dengan bantuan neuron yang saling berhubungan ini, semua pemrosesan parallel  dilakukan  dalam  tubuh manusia dan tubuh manusia adalah contoh terbaik  dari pemrosesan paralel. Neuron adalah sel biologis khusus yang memproses informasi  dari  satu neuron ke neuron lain  dengan bantuan beberapa perubahan listrik  dan kimia.  Ini  terdiri  dari  badan sel atau soma dan dua jenis cabang seperti pohon yang menjangkau:  akson dan dendrit. Badan sel memilik i nucleus  yang  berisi  informasi  tentang  sifat  keturunan  dan  plasma  yang  menyimpan  peralatan molekuler  atau  bahan  penghasil  yang  dibutuhkan  oleh neuron .  Seluruh  proses  penerimaan  dan pengiriman  sinyal  dilakukan  dengan cara  tertentu seperti neuron menerima  sinyal dari  neuron lain melalui  dendrit. Neuron mengirim  sinyal  pada  lonjakan  aktivitas  listrik  melalui  penyangga tipis panjang  yang  dikenal  sebagai  akson  dan  akson  membagi  sinyal  ini  melalui  sinaps  dan mengirimkannya  ke neuron lain  [13].
Gambar  6.  Neuron Buatan
Gambar  7.  Multilayered Artificial  Neural  Network
Mirip  dengan Neuron, Artificial Neural Network  (ANN) biologis juga memiliki  neuron yang bersifat artifisial  dan mereka  juga menerima  input dari  elemen lain  atau neuron buatan lainnya dan kemudia n setelah input diberi bobot dan ditambahkan, hasilnya kemudian diubah oleh fungsi transfer menjadi output. Fungsi transfer dapat berupa Sigmoid,  fungsi tangen hiperbolik,  atau langkah.  Berdasarkan acuan dari falsafah sains, dalam artikel  ini digunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) yang dapat  mengeksplorasi  mengenai  penerapan  metode  klasifikasi ANN maka  dapat  diketahui  emosi seseorang menggunakan data gelombang otak. Dengan menguji pengalaman emosi positif dan negatif yang ditangkap otak,  hasil  pengujian ini  telah  dilakukan  oleh Adelia  (2021),  dengan hasil uji  coba yang dilakukan  menggunakan klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) didapatkan nilai  akurasi sebesar 46.73  [14].
2. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dapat digunakan juga untuk mengolah  data sinyal EEG  untuk mengetahui tingkat emosi  seseorang, hal ini  dibuktikan dalam  hasil penelitian , meskipun akurasi  pengenalan  emosi  secara  keseluruhan  meningkat  secara  signifikan,  beberapa  masalah menyebabkan rendahnya akurasi  dalam  kumpulan  data DEAP dan DREAMER [15].  Ada juga hasil percobaan  lain  yang  dilakukan  menggunakan Convolutional  Neural Network (CNN) ,  dan  hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  bobot  saluran  yang  berhubungan  dengan  emosi  lebih  besar dibandingkan saluran lainnya [16].
3. Algoritma Continuous Capsule Network  (CCN) dapat juga  digunakan  untuk mengolah  data sinyal EEG  agar dapat  mengetahui tingkat emosi [6].
4. Algoritma Deep Neural Network (DNN) dapat juga digunakan untuk mengolah data sinyal EEG  agar dapat  mengetahui tingkat  emosi  [8].  Dan masih  banyak algoritma-algoritma  yang dapat digunakan untuk membaca  dan mengolah data sinyal EEG.
Algoritma  yang didapat dari pemilihan  sumber pustaka secara ontologi antara lain, ANN, CNN, CCN dan DNN .

## 4. PENUTUP
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  tidak  lepas  dari  peran  Falsafah  Sains.  Dalam  Falsafah  Sains disebutkan  bahwa  data  observasi  murni  tanpa  intervensi  ekperimental  apapun  tidak  dapat  memberi  kita pengetahuan tentang sebab-akibat. Disebutkan juga algoritma  adalah seperangkat aturan yang memungkinka n kita  menghitung jawaban  atas pertanyaan tertentu, serta terlihat  dengan jelas filsafati  dalam  peran algoritma sebagai  jembatan  antara  eksperimen  dan  teori.  Melibatkan  seorang  ahli  dalam  pengolahan  data  dengan memanfaatkan  pengalaman  empirisinya.  Dalam  Falsafah  Sains  Para  peneliti  tidak  sekadar  mencatat  hasil
160
eksperimen  dan  observasi dalam  buku  catatan,  mereka  seringkali  ingin  menjelaskan  hasil  tersebut dala m kerangka  teori  umum.  Hal  ini  tidak  selalu mudah  untuk dicapai,  namun  keberhasilan  penting untuk dicatat. Berdasarkan penyusunan secara ontologi dari  sumber pustaka yang ada, didapatkan  beberapa algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  membaca  dan  mengolah  data  sinyal EEG ,  yaitu: ANN,  CNN,  CCN dan DNN . Diharapkan  artikel  ini dapat membantu para peneliti yang mendalami  bidang pembacaan sinyal EEG .

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] S. Okasha, Philosophy of Science Very short Introduction , vol. 7,  no. 9. 2016.
[2] W. J. Rapaport, Philosophy of Computer Science . New York,  USA,  2019.
[3] M.  Danuri,  “Perkembangan  Dan  Transformasi  Teknologi  Digital,” INFOKAM ,  vol.  XV,  no.  II,  pp. 116–123,  2019.
[4] R.  Aviana and F. Fatichatul hidayah, “PENGARUH  TINGKAT  KONSENTRASI  BELAJAR  SISWA TERHADAP  DAYA  PEMAHAMAN  MATERI  PADA  PEMBELAJARAN  KIMIA  DI  SMA NEGERI  2 BATANG,” Jurnal Pendidik an Sains , vol. 03,  no. 01,  pp. 1–4,  2015.
[5] R.  Karmila,  E.  C.  Djamal,  and D.  Nursantika,  “Identifikasi  Tingkat  Konsentrasi Dari  Sinyal  EEG Dengan  Wavelet dan  Adaptive Backpropagation,” Seminar Nasional Aplik asi Tek nologi Informasi (SNATi) , vol. 0, no. 0,  p. 2016,  2016.
[6] I.  M.  A.  Wirawan,  R.  Wardoyo, D.  Lelono,  and S.  Kusrohmaniah,  “Continuous Capsule  Network Method  for  Improving  Electroencephalogram-Based  Emotion  Recognition,” Emerging  Science Journal , vol. 7, no. 1,  pp. 116–134,  2023.
[7] M. A. Hendrawan, “Deteksi Kelelahan Mental Dengan Menggunakan Sinyal Eeg Satu Kanal,” Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas , vol. 14,  no. 2, pp. 78–87,  2021.
[8] F.  Siddiqui et  al. ,  “Deep  Neural  Network  for  EEG  Signal-Based  Subject-Independent  Imaginary Mental Task Classification,” Diagnostics , vol. 13,  no. 4,  pp. 1–16,  2023.
[9] D.  P.  Pangestu and E.  C.  Djamal,  “Identifikasi  Sinyal  Elektroensephalogram  Berdasarkan  Perhatian Menggunakan Wavelet dan Support Vector Machine,” Prosiding SNIJA , pp. 229–232,  2015.
[10] I. Hussain et al. , “Quantitative Evaluation of EEG-Bio markers  for Prediction of Sleep Stages,” MDPI SENSORS , vol. 22,  no. 8,  pp. 1–15,  2022.
[11] J. F.  Indonesia, N.  F.  Saminan,  and U.  P. Indonesia, “Frekuensi  Gelombang  Otak  dalam  Menangkap Ilmu  Imajinasi  dan Realita  ( Berdasarkan Ontologi ),” vol. 3, no. 2, pp. 40–47,  2020.
[12] S. Sanei and J. A. Chambers, EEG SIGNAL PROCESSING .  UK:  John Wiley & Sons, Ltd,  2007.
[13] K. Sharma,  A. Naik,  and P. Patel, “Study of Artificial  Neural Network,”  vol. 2, no. 4, pp. 46–48,  2015.
[14] A. F.  Zakiyyah,  “Klasifikasi  Emosi  Untuk Mengetahui Pengalaman  Emosional  Melalui  Sinyal  EEG Menggunakan Algoritma  Artificial  Neural  Network,”  vol. 3, no. 2, pp. 40–43,  2021.
[15] I. M. A. Wirawan,  R. Wardoyo, D. Lelono,  and S. Kusrohmaniah, “Modified Weighted Mean Filter  to Improve the Baseline Reduction Approach for Emotion  Recognition,” Emerging Science Journal , vol. 6, no. 6,  pp. 1255–1273,  2022.
[16] L. Fan, H. Shen, F. Xie, J. Su, Y.  Yu, and D. Hu, “DC-tCNN:  A Deep Model for EEG-Based  Detection of Dim  Targets,” IEEE  Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering , vol. 30,  pp. 1727–1736,  2022.