## EKSTRAKSI CIRI EPILEPSI PADA REKAMAN EEG BERDASARKAN CIRI RATA-RATA, STANDARDEVIASI, MINIMAL DAN KURTOSIS
Siswandari Noertjahjani 1 , Aisyah Lahdji 2 , ZainalMuttaqin 3 , Yuriz Bakhtiar 4
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Semarang
2 Program Studi Kedokteran, Universitas Muhammadiyah Semarang
3,4 Program Studi Kedokteran, Universitas Diponegoro Semarang Email: siswandari@unimus.ac.id

## ABSTRAK
Epilepsi  sering  dihubungkan  dengan  disabilitas  fisik,  disabilitas  mental,  dan  konsekuensi psikososial  yang  berat  bagi  penyandangnya.  Penyakit  epilepsi  yang  tidak  ditangani  segera  dapat merusak otak. EEG digunakan untuk merekam otak dan membedakan pola sinyal EEG epilepsi dan normal  diperlukan  suatu  ciri  untuk  masing  masing  pola.  Ciri  yang  akan  dipakai  untuk  mewakili sinyal EEG berasal dari 4 ciri statistik yaitu rata-rata, standar deviasi, minimal, kurtosis dengan 11 elektroda FP1, FP2, F7, F3, T7,T8 , Pz, O1, O2, P3, P4. Hasil menunjukkan nilai standar deviasi pada penyandang epilepsi lebih tinggi dari pada ciri rata- rata, minimal  dan kurtosis
Kata Kunci : rata-rata, standar deviasi, normal, epilepsy , minimal

## 1. PENDAHULUAN
Epilepsi didefinisikan sebagai kumpulan  gejala  dan  tanda-tanda  klinis yang  muncul  disebabkan  gangguan  fungsi otak  secara  intermiten,  yang  terjadi  akibat lepasnya  muatan  listrik  abnormal  atau berlebihan  dari  neuron-neuron  secara paroksismal  dengan  berbagai  macam etiologi (Kumar, 2014; Mierlo, 2014; Dazi, 2016). Manifestasi serangan atau bangkitan epilepsi  secara  klinis  dapat  dicirikan sebagai  gejala  yang  timbulnya  mendadak, hilang  spontan,  dan  cenderung  untuk
berulang.  Sedangkan  gejala  dan  tanda- tanda klinis tersebut sangat bervariasi dapat berupa gangguan tingkat penurunan kesadaran,  gangguan  sensorik  ( subjektif ), gangguan  motorik  atau  kejang  (objektif), gangguan otonom ( vegetatif ), dan perubahan tingkah laku ( psikologis ).
Semuanya  itu  tergantung  dari  letak  fokus epileptogenesis atau  sarang epileptogen dan penjalarannya sehingga dikenal bermacam jenis epilepsy. Diagnosa epilepsi adalah dengan menyaksikan secara langsung  terjadinya  serangan,  namun
Siswandari Noertjahjani, Aisyah Lahdji, ZainalMuttaqin, Yuriz Bakhtiar
serangan  epilepsi  jarang  bisa  disaksikan langsung  oleh  dokter,  sehingga  diagnosa epilepsi  hampir  selalu  dibuat  berdasarkan alloanamnesis.
Namun  alloanamnesis  yang  terbaik dan  akurat  sulit  didapatkan,  karena  gejala yang  diceritakan  oleh  orang  sekitar penderita  yang  menyaksikan  sering  kali tidak khas, sedangkan penderitanya sendiri tidak  tahu  sama  sekali  bahwa  ia  baru  saja mendapat  serangan  epilepsi.  Satu-satunya pemeriksaan  yang  membantu  diagnosa penderita epilepsi adalah rekaman electroencephalogram (EEG).
Perekaman  EEG  dilakukan  secara terus  menerus  selama  jangka  waktu beberapa  dan  proses  ini  membutuhkan banyak  waktu  serta  menghabiskan  biaya yang  besar.  Oleh  karena  itu  diperlukan pembuatan  sistem  analisis  dan  interpretasi penyakit epilepsi berbasis komputer. Untuk membedakan pola sinyal EEG epilepsi dan normal  diperlukan  suatu  ciri  untuk  masing masing  pola.  Upaya  untuk  meningkatkan hasil  analisis  dan  interpretasi  sinyal  EEG epilepsi  dan  normal  terus  dilakukan.  Salah satunya  adalah  untuk  memperoleh  ciri  dan pola-pola  sinyal  EEG  tersebut  dengan  ciri statistik.

## 2. DATA DAN METODE
Dalam  penelitian  ini,    data  EEG diperoleh  dari  Rumah  Sakit  Karyadi
Semarang  dengan  130  pasien  epilepsi, yang terdiri dari  50 orang laki-laki dan 80 orang    perempuan  dengan  rentang    usia  3 sampai  65  tahum.  Sedangkan    normal adalah  130  orang.  Sebelum  rekaman, pasien Epilepsi harus berhenti minum obat dan  rekaman  a  berlangsung  selama beberapa hari. Sebelas elektroda ditempatkan  pada  kulit  kepala  pasien sesuai dengan International 10-20 Electrode  Position  System  dan  frekuensi pengambilan  sampel  data  adalah  256  Hz. Untuk  menghilangkan  noise  digunakan LPF.

## A. Ekstraks Ciri
Ekstraksi ciri ( feature extraction ) merupakan bagian fundamental dari analisis sinyal. Ekstraksi merupakan proses pemisahan  suatu  bahan  dari  campurannya sedangkan  ciri/fitur  ( features )  merupakan karakteristik  pembeda  atau  ciri  yang  khas dari  suatu  objek  yang  biasa  diperoleh  dari hasil  pengukuran  terhadap  objek.  Ekstraksi ciri pada penelitian ini menggunakan teknik analisis  berdasarka  domain  waktu  ( time- domain ),  yakni  menggunakan  analisis statistis . Analisis  statistis  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  yang  terdapat  pada sinyal EEG. Beberapa informasi yang dapat diperoleh  dari  analisis  statistis  yakni  rata- rata  ( rata-rata ),  simpangan  baku  ( standard deviation ), minimal dan kurtosis.
Rata-rata  hitung  ( rata-rata )  untuk populasi  ditunjukkan  pada  persamaan  (1) berikut
𝜇 =   ∑ 𝑥 𝑡 𝑁 = 𝑥 1 + 𝑥 2 + …..+ 𝑥 𝑛 𝑛 𝑁 𝑖=1 (1)
Persamaan  varians  yang  digunakan untuk  menghitung  suatu  data  ditunjukkan dengan persamaan (2):
𝜎 2 =   ∑ (𝑥 𝑡− 𝜇) 2 𝑛 𝑛 𝑖=1 (2)
Persamaan  simpangan  baku  dari suatu populasi ditunjukkan pada persamaan (3) berikut:
𝜎 =   √𝜎 2 = √ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝜇) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3)
dengan 𝜎 merupakan  simpangan baku  dan 𝜎 2 merupakan  nilai  varians  dari suatu  populasi  data.  Sedangkan  untuk persamaan  simpangan  baku  dari  sampel data  ditunjukkan  pada  persamaan  (4) berikut:
𝑠√𝑠 2 = √ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (4)
dengan 𝑠 merupakan  simpangan baku  dan 𝑠 !  merupakan  nilai  varians menggunakan  sampel  data  dari  suatu populasi data. Kurtosis juga dapat dihitung dengan  menggunakan  nilai  simpangan
baku yang ditunjukkan dengan menggunakan persamaan (5).
𝐾 = { 𝑛(𝑛+1) (𝑛−1)(𝑛−2)(𝑛−3) 𝑥 ∑ ( 𝑥 𝑖− 𝑥 ̅ 𝑠 ) 4 } − 3(𝑛−1) 2 (𝑛−2)(𝑛−3)
(5)
Untuk  ciri  minimal  merupakan  nilai rendah dari masing-masing elektroda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tabel 1 dan tabel 2 menunjukkan nilai  statistik domain waktu  pada rata-rata, kurtosis,  minimal  pada  11  elektroda  FP1, FP2,  F7,  F3,  T7,T8,  Pz,  O1,  O2,  P3,  P4 mempunyai  rentang  yang  hampir  sama antara sinyal EEG epilepsi dan sinyal EEG normal yang disegmentasi 2 detik. Keduanya  saling  tumpang  tindih  ( overlap ) sehingga  sulit  membedakan  antara  sinyal epilepsi  dan  normal.  Sedangkan  ciri statistik standar deviasi mempunyai rentang  nilai  yang  sangat    berbeda sehingga mampu memisahkan antara sinyal EEG  epilepsi  dan  sinyal  EEG  normal. Untuk  membedakan  pola  sinyal  EEG epilepsi  dan  normal  diperlukan  suatu  ciri untuk  masing  masing  pola.  Penelitian terkait ciri yang digunakan untuk mendeteksi  dan  menganalisis  sinyal  EEG antara  lain  ciri  domain  waktu  (Acharya  et. al., 2013; Kumar, 2014)
Tabel 1 Rentang Hasil Ekstraksi Ciri Nilai Statistik Domain Waktu : epilepsi  2s
NO T5 P3 PZ P4 Min Max Min Max Min Max Min Max 1, Rata- rata - 242,40  371,73 -
495,41  354,45 - 484,54  483 - 248,49  307,47 2. Standar Deviasi 44,47 417,41  35,07 744,14  26,04 430,44  48,47 740,04 3. Kurtosis  1,26 3,47 1,37 4,69 1,24 4,48 1,48 5,43 4. Minimal  -1354 -33 -1441 -37 -1412 -4 -1446 -48 NO T7 O1 O2 Min Max Min Max Min Max 1. Rata-rata - 444,39  339,48 - 348,48  374,37 - 348,42  324,69 2. Standar Deviasi 24,39 714,45  26,40 735,74  37,71 392,49 3. Kurtosis 1,44 7,44 1,44 5,07 1,48 7,13 4. Minimal -1417 -39 -1394 -14 -1481 -24 No FP1 FP2 F7 F3 Min Max Min Max Min Max Min Max 1. Rata- rata -
124,13  135,49 -
447,39  144,74 - 237,39  441,47 - 247,26  433,23 2. Standar Deviasi 13,47 339,23  14,54 373,48  43,39 693,14  43,44 394,39 3. Kurtosis  1,48 5,74 1,39 5,48 1,48 7,37 1,43 5,37 4. Minimal  -694 -1 -717 -26 -1487 -44 -1484 -37

## Tabel 2 Rentang Hasil Ekstraksi Ciri Nilai Statistik Domain Waktu: normal 2s
NO FP1 FP2 F7 F3 Min Max Min Max Min Max Min Max 1, Rata- rata -
139,03  144,24 -
136,39  136,01 - 447,43  149,74 - 237,39  144,17 2 Standar Deviasi 7,26 148,43  7,14 44,07 4,73 147,45  13,48 144,26 3, Kurtosis  1,39 4,74 1,74 5,24 1,48 7,44 1,39 5,44 4. Minimal  -348 -12 -261 -13 -445 14 -493 9 NO T5 P3 PZ P4 Min Max Min Max Min Max Min Max 1, Rata- rata - 261,24  145,41 -
261,49  143,39 - 239,45  200,43 - 261,40  207,74 2. Standar Deviasi 24,37 244,71  14,37 447,41  24,24 433,48  24,49 144,44 3. Kurtosis  1,47 5,73 1,39 5,40 1,48 24,47 1,48 4,71 4. Minimal  -547 7 -540 2 -394 7 -397 7 NO T7 O1 O2 Min Max Min Max Min Max 1, Rata- rata - 239,40  443,44 - 239,40  204,37 - 269,73  447,69 2., Standar Deviasi 13,47 433,42  29,14 235,24  14 448,13 3. Kurtosis  1,49 4,74 1,47 5,17 1,42 4,39 4. Minimal  -394 9 -744 -12 -541 7
Siswandari Noertjahjani, Aisyah Lahdji, ZainalMuttaqin, Yuriz Bakhtiar

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  di  lakukan  pada  sinyal  EEG penyandang epilepsi memiliki nilai standar deviasi  yang  lebih  tinggi  daripada  orang yang normal.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  U.R.,  Yanti,  R.,  Swapna,  G.,
Sree,  V.S.,  Martis,  R.J.  and  Suri, J.S.,  2013,  Automated  diagnosis  of epileptic electroencephalogram using independent  component  analysis and discrete wavelet transform for different
electroencephalogram
durations. Proceedings of the
Institution  of  Mechanical  Engineers
Part H 227(3):234–44.
Dazi,  L.  and  Xie,  Q.,  2016,  A  sequential method  using  multiplicative  extreme learning machine for epileptic seizure detection, Journal of
Neurocomputing, 214:692–707.
Kumar,  Y.,  Dewal,  M.  L.,  and  Anand,  R.
S.,  2014,  Epileptic  seizure  detection
using  dwt  based  fuzzy    approximate entropy  and  support  vector  machine,
Journal of Neurocomputing 133,271–
279.
Mierlo,  P.V.,  Papadopoulou,  M.,  Carrette,
E.,        Boon,  P.,      Vandenberghe,  S., Vonck,  K.,  et  al.,  2014,  Functional brain  connectivity  from  eeg  in
epilepsi:  seizure  prediction    and epileptogenic    focus  localization, Journal  of  Progress  Neurobiology. 121:19–35.