This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )
This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )

## Rancang Bangun Elektrookulogram Untuk Deteksi Dini Penyakit Best Berdasarkan Perhitungan Rasio Arden
Unita Tanowati ∗ , Patrisius Kusi Olla, M. Rofi’i Program Studi DIII Teknik Elektromedik − Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Semarang Semarang, Indonesia ∗ nitatano27@gmail.com
Abstract − Electric bicycles are vehicles that do not use conventional fuels. However, currently there are still weaknesses in electric bicycles in Indonesia, namely in charging the battery which is still not effective. In general, electric bicycle battery charging only shows an LED indicator that indicates the completion of charging the electric bicycle battery and there is no cut-off system when the battery is fully charged. Therefore, an electric bicycle battery charging system is needed which is equipped with monitoring and control features based on the Internet of Things with specifications such as monitoring power, voltage, current and energy and is equipped with a prepaid system such as PLN, electric bicycle owners can charge the battery by doing payment or purchase of electricity load as desired, where the relay will activate (trip) when the number of kWh is in accordance with the prepaid conversion that has been determined. The internet of things-based electric bicycle battery charging system tool can work quite well. The test results obtained for each sensor used work well according to the desired value, the PZEM004t sensor obtained an error value at voltage of 0.47% and an error value at current of 0.22%, the average power value obtained at the PZEM 004t sensor is 36.44, then in PZEM017 the error value is obtained at a voltage of 0.8% and an error value at a current of 2.62s%, the average power value obtained at the PZEM 004t sensor is 0.751. The keypad also works according to its function which can input the desired nominal amount of rupiah. Parameters for each.
Abstrak − Electrooculography is a technique for recording electrical signals in the eye that convert biopotential signals into electrical signals. In this study, a prototype diagnostic tool was designed using an electrooculogram (EOG) signal with a signal classification method based on magnitude, which in its processing, utilized the amplification process of the EOG module. The sensors are AgCl electrodes mounted on both sides of the eye, which will then be amplified with an instrumentation amplifier and filtered. The signal is then displayed as a graph on the LCD screen. This tool is equipped with a blindfold unit (Ganzfeld) where two LEDs are placed parallel at a distance of 5 cm. Using Arduino Uno, the system will analyze and detect abnormalities in the eye if there is an abnormal signal based on the calculation of the Arden ratio, which compares the light-measuring and dark-measuring phases. The results of this analysis are used as a reference for detecting the eye disorder vitelliform macular dystrophy, commonly called Best’s disease. This disease is a genetic problem with chromosome 11 (region q12-q13.1). Mutations in BEST1 are more likely to occur if a decreased Arden ratio accompanies the vitelliform lesion on the EOG test. Tests on more than 30 patients obtained varied results among patients of various ages, with a percentage of 0 . 1% of individuals indicating symptoms of Best’s disease.
Kata Kunci − Elektrookulogram; Modul EOG; Rasio Arden; Penyakit Best; Distrofi Makula Vitelliform.

## I. P ENDAHULUAN
E LEKTROOKULOGRAM (EOG) adalah suatu metode pengukuran potensi transepitel (TEP) da- ri epitel pigmen retina yang ada di antara kornea dan membran Bruch di bagian belakang mata [1]. Potensi ini dihasilkan dari bidang dipol dengan kornea sebagai kutub positif sehingga pergerakan mata menghasilkan pergeseran potensial listrik tersebut [2]. Tegangan yang dihasilkan berkisar antara + 0 , 40 hingga + 1 , 0 milivolt, ini terjadi karena retina memiliki tingkat metabolisme lebih tinggi dibandingkan dengan kornea [3].
Perekaman sinyal EOG dilakukan dengan menem-
Naskah diterima 6 Februari 2023, revisi 12 Maret 2023, terbit online 23 Maret 2023. Emitor merupakan Jurnal Teknik Elektro − Universitas Muhammadiyah Surakarta yang terakreditasi dengan Sinta 3 beralamat di https://journals2.ums.ac.id/index.php/emitor/index .
patkan elektroda pada kulit di kedua sisi mata [4]. Bio- potensial yang dihasilkan di sekitar mata akibat gerakan bola mata dapat digunakan untuk melacak pergerakan mata [5]. Salah satu penelitian sebelumnya terkait EOG yaitu implementasi pengenalan pergerakan bola mata menggunakan elektroda dengan eksponensial filter. Ha- sil dari penelitian tersebut didapatkan rata-rata akurasi 93 , 33% dalam penentuan kategori kelima gerakan ma- ta yaitu depan, kanan, kiri, atas, dan bawah dengan nilai threshold [6].
Sayangnya penelitian tentang EOG di Indonesia sebagian besar ditujukan untuk merancang sistem ken- dali pada alat bantu pasien yang menderita kelumpuhan sel saraf motorik seperti Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) [7–9], sehingga jarang digunakan untuk men- deteksi penyakit mata. Padahal dalam dunia medis,
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21704
penggunaan diagnostik yang paling umum dari EOG adalah untuk mengkonfirmasi d istrofi makula vitelli- form (Best1) [10, 11]. Best Vitelliform Dystrophy , atau Penyakit Best, adalah makulopati dominan autosomal yang disebabkan oleh mutasi pada gen BEST1 (atau VMD2), yang terletak pada kromosom 11 dan mengko- dekan protein besttrophin [12, 13]. Individu penyakit Best sering menunjukkan lesi makula mirip kuning te- lur [14]. Studi tentang prevalensi penyakit Best telah terhambat oleh fakta yang ada ekspresifitas variabel dalam keluarga maupun antar keluarga [15]. Dalam ke- banyakan kasus, penyakit ini dimulai pada masa kanak- kanak meskipun terkadang dapat berkembang pada usia lanjut [16]. Anak dari orang tua dengan penyakit Best memiliki resiko 50% untuk menerima gen dari orang tuanya. Namun, ada penurunan resiko penyakit Best pada generasi berikutnya.

## Gambar 1: Foto fundus dari paseien penyakit best
Di Indonesia sendiri, gangguan penglihatan dan kebutaan terus mengalami peningkatan dengan preva- lensi sebesar 1 , 5% dan tertinggi dibandingkan dengan angka kebutaan pada negara–negara lain di Asia seperti Bangladesh sebesar 1%, India sebesar 0 , 7%, dan Thai- land 0 , 3%. Gangguan penglihatan dan kebutaan terse- but beberapa disebabkan oleh glukoma (13 , 4%), kela- inan refraksi ( 9 , 5% ) , gangguan retina (8 , 5%), kelainan kornea (8 , 4%), dan penyakit mata lain [17]. Oleh kare- na itu, diperlukan perhatian lebih terhadap kesehatan mata serta penanganan yang tepat terhadap gejala gang- guan mata mulai dari sedang hingga berat.
Salah satu bentuk pencegahan resiko penyakit ma- ta (khususnya penyakit Best) adalah dengan pemerik- saan diagnostik awal menggunakan elektrookulogram. Pemeriksaan EOG klinis memberikan gambaran ampli- tudo minimum dari potensial di fase gelap ( dark trough ) dan amplitudo maksimal dalam fase cahaya ( light pe- ak ) [18], rasio tersebut digunakan secara klinis untuk menilai fungsi RPE dan dikenal sebagai rasio Arden .
Rasio Arden dikaitkan dengan kondisi yang mempe- ngaruhi RPE seperti, penyakit Best, chloroquine retino- pathy , dan baru-baru ini terapi vigabatrin [19]. Rasio EOG Arden pada subjek normal berkisar antara 180% hingga 435% (median 267%, SD 50%, n = 30) [20]. Berdasarkan latar belakang di atas, fokus pada pene- litian ini adalah merancang sebuah alat elektrookulo- gram untuk deteksi dini penyakit Best. Alat ini dapat menangkap sinyal kelistrikan akibat pergerakan mata kemudian dianalisis berdasarkan rasio Arden. Hasil yang diharapkan dapat membantu tenaga ahli medis dalam mendiagnosis guna pencegahan resiko terhadap indikasi penyakit Best.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Sistem EOG menggunakan tiga elektroda yang ditem- patkan di sekitar mata untuk mengukur beda potensial dari mata. Masukan dari ketiga elektroda tersebut akan diproses oleh instrumen amplifier seperti terlihat dalam Gambar 2 sebagai penguat tegangan dari mata dengan nilai gain sebesar 416 kali sehingga tegangan yang di- peroleh secara maksimal dapat menentukan rentang perubahan dari satu gerakan ke gerakan lainnya. Di- perlukan rangkaian penyaring (filter) untuk mengatasi noise dari sinyal menggunakan High Pass Filter dengan nilai cut off 0.1 Hz dan Low Pass Filter dengan nilai cut off 16 Hz. Keluaran tersebut akan dikirim ke Analog To Digital Converter (ADC) pada Arduino Uno. Hasil dari nilai analog yang terbaca akan diolah menggunakan software yang telah ditanamkan pada mikrokontroler. Sebagai keluaran, akan ditampilkan grafik pada layar LCD. Mikrokontroler juga memberikan instruksi untuk menyalakan LED di Ganzfeld selama fase cahaya.

## Gambar 2: Blok diagram alat
Pada umumnya penguat instrumentasi digunakan sebagai penguat tegangan langsung dari sensor atau transduser. Peneliti merancang rangkaian penguat in- strumentasi seperti pada Gambar 3. Rangkaian penguat
terdiri dari penguat buffer dan penguat diferensial dasar yang sesuai dengan R 5 dan R 6 .

## Gambar 3: Pengkabelan diagram alat
Dari kedua op-amp OPA277P terdapat sebuah vol- tage follower yang berfungsi untuk menjaga resistansi input yang tinggi, dan tiga buah resistansi yang berfung- si untuk mengatur besarnya nilai gain. Perlawanan R3 adalah resistor penguatan (RG) yang digunakan untuk mengatur penguatan. Dengan menyesuaikan resistor R3, penguatan dapat disesuaikan agar sesuai dengan te- gangan keluaran sinyal elektrookulografi. Sinyal EOG ini akan diatur sebesar 416 kali penguatan, hal ini ber- tujuan untuk mendapatkan amplitudo sinyal EOG yang berada di atas 1 volt. Sehingga amplitudo dapat dipro- ses oleh ADC mikrokontroler Arduino Uno.
Peneliti melakukan penyaringan dengan menggu- nakan High Pass Filter orde 2 untuk melewatkan freku- ensi tinggi dan menurunkan frekuensi rendah ditunjuk- kan pada Gambar 3. HPF akan memberikan output konstan mulai dari frekuensi cut-off dan tidak menge- luarkan output jika frekuensi input di bawah frekuensi cut-off. Filter High Pass orde 2 dapat terdiri dari 2 kapasitor dan 2 resistor. Di mana frekuensi cut-off ada- lah 0,1 Hz. Penyaringan juga menggunakan Low Pass Filter orde 2 untuk melewatkan frekuensi rendah dan menipiskan frekuensi tinggi. LPF akan memberikan output konstan mulai dari frekuensi di bawah cutoff dan tidak mengeluarkan output jika frekuensi input di atas frekuensi cutoff. Filter Low Pass orde 2 dapat ter- diri dari 2 kapasitor dan 2 resistor. Dimana frekuensi cut-off adalah 16Hz. Pre-processing signal dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama mengubah pembacaan nilai ADC menjadi tegangan dengan satuan milivolt (mV) menggunakan rumus ADC dalam Persamaan (1) berikut.
Tegangan = ADC × 5 V × 1000 ADC max (1)
Tahap kedua adalah menampilkan nilai tegangan dalam bentuk plot yang nantinya akan membentuk gra- fik dan ditampilkan pada layar LCD. Tampilan awal
pada layar LCD didesain minimalis dengan dua matriks (Gambar 4) yang masing-masing akan menampilkan grafik pada fase gelap dan fase terang selama prosedur berlangsung.

## Gambar 4: Tampilan menu utama pada LCD
Sinyal EOG dapat ditangkap dengan menggunak- an elektroda Ag/AgCl. Elektroda ini akan ditempatkan di kulit pasien di dekat mata seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5. Ada tiga elektroda yang dipasang ber- sama di dekat mata. Elektroda V + dan V − ditempatk- an 2,0 cm lateral ke setiap sisi canthi luar. Elektroda terakhir (ref) diletakkan di dahi pengguna sebagai gro- und atau referensi. Referensi atau elektroda ground ditempatkan di dahi sebagai unsur keamanan pasien. Ag/AgCl adalah salah satu jenis elektroda yang dapat menghasilkan potensi persimpangan, artefak gerak, dan penyimpangan tingkat rendah dalam sinyal arus sea- rah yang memengaruhi keakuratan sinyal EOG. Sinyal EOG juga sangat cepat, sehingga dapat diimplementa- sikan secara real-time .
Gambar 5: Penempatan elektroda kulit untuk perekaman EOG
Pasien harus beradaptasi dengan cahaya di ruang-
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21704
an yang cukup terang selama minimal 30 menit, dan mata melebar. Beberapa program memiliki periode adaptasi cahaya 10 menit yang lebih cerah sebelum memulai tes. Setelah elektroda dipasang, prosedur dije- laskan dan pasien diminta untuk berlatih beberapa kali sementara data awal direkam. Prosedurnya sebagai ber- ikut. Di dalam Ganzfeld, mata pasien secara bergantian fokus melihat pada dua lampu LED merah kecil yang berjarak 30 derajat (Gambar 6).
Gambar 6: Ganzfeld untuk memulai gerakan mata
Gambar 7: Percobaan pada pasien
Paruh pertama tes dilakukan dalam kondisi gelap. Selama periode ini potensi corneofundal perlahan turun ke minimum yang disebut palung gelap (dark trough). Palung gelap dicapai rata-rata sepuluh menit setelah dimulainya pengujian. Setelah fase gelap selesai, pe- meriksaan dilanjutkan dengan masa adaptasi terang. Stimulus cahaya menginduksi peningkatan potensial, yang maksimumnya, puncak cahaya, mengikuti rata- rata delapan menit setelah lampu dinyalakan. Untuk membuat elektro-okulogram, tegangan yang direkam pada setiap titik diplot sebagai fungsi waktu (Gambar 7). Untuk hasil maksimal, tingkat pencahayaan harus setidaknya 250 Ix. Dilatasi pupil tidak menambah am-
plitudo puncak cahaya jika intensitas stimulus cukup kuat.
Prosedur EOG dengan fase adaptasi gelap dan terangnya secara keseluruhan memakan waktu seki- tar 30 menit. Banyak jenis peralatan semi-otomatis dan dikendalikan mikroprosesor telah dirancang untuk memudahkan prosedur pencatatan dan evaluasi hasil. Setelah adaptasi dan pelatihan ringan, lampu dimatik- an. Kira-kira setiap menit, sampel gerakan mata 10 detik diambil saat pasien melihat bolak-balik antara dua lampu LED di dalam ganzfeld (Gambar 6). Sete- lah 12 − 15 menit dalam kegelapan, lampu dinyalakan dan pasien kembali, kira-kira sekali dalam satu menit, menggerakkan matanya bolak-balik selama sekitar 10 detik.

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN D ISKUSI
Bagan (Gambar 8) menggambarkan perubahan tegang- an pada mata selama 12–15 menit adaptasi gelap dan hingga 15 menit dalam cahaya terang. Tegangan men- jadi sedikit lebih kecil dalam gelap, mencapai potensial terendah setelah sekitar 8 − 12 menit, yang disebut pa- lung gelap, seperti yang disebutkan sebelumnya. Saat lampu dinyalakan potensi kenaikan (naik cahaya), men- capai puncaknya sekitar 10 menit. Rasio terang/gelap awalnya disebut rasio Arden, tetapi sekarang disebut se- bagai rasio puncak terang: palung gelap (rasio LP:DT). Ketika puncak cahaya maksimum dibandingkan de- ngan amplitudo rendah di palung gelap, ukuran relatif normal adalah sekitar 2:1 atau lebih besar (Gambar 8). Puncak terang: rasio palung gelap kurang dari 1,8 di- anggap abnormal untuk individu kurang dari 60 tahun, dan rasio kurang dari 1,7 selama lebih dari 60 tahun.
Pasien dengan penyakit Best dan beberapa pasien dengan distrofi vitelliform dewasa memiliki ERG nor- mal tetapi puncak cahaya abnormal: rasio palung gelap mendekati 1,5 atau kurang (Gambar 9).
Hasil penelitian ini menunjukkan dua kondisi, yak- ni normal dan abnormal. Abnormal mengacu pada kemungkinan gejala penyakit Best.
Berdasarkan hasil pemeriksaan di atas yaitu Gam- bar 10 diketahui nilai Light Peak ( LP ) sebesar 12,20 sedangkan nilai Dark Trough ( DT ) sebesar 5,75. Se- hingga diperoleh perhitungan rasio Arden dalam Persa- maan (2) berikut.
Rasio Arden = LP DT = 12 , 20 5 , 75 = 2 , 12 (2)
Hasil rasio adalah 2 , 12 jika dibandingkan dengan nilai minimal 1 , 7 maka pemeriksaan di atas dikatego- rikan normal.
Gambar 8: Perkembangan EOG normal menunjukkan pe- ningkatan cahaya setelah adaptasi gelap
Gambar 9: Hasil penelitian ini menunjukkan dua kondisi, yakni: normal dan abnormal. Abnormal menga- cu pada kemungkinan gejala penyakit Best
Kondisi yang berbeda dapat dilihat dari hasil pe- meriksaan sampel di atas (Gambar 11). Diketahui bah- wa nilai Light Peak adalah 11 , 62 sedangkan nilai Dark Trough adalah 8 , 50. Perhitungan seperti halnya Per- samaan (2) maka perhitungan rasio Arden diperoleh dalam bentuk Persamaan (3) berikut.
Rasio Arden = LP DT = 11 , 62 8 , 50 = 1 . 36 (3)
Hasil rasio 1,36 jika dibandingkan dengan nilai mini- mal 1,7 maka pemeriksaan di atas dikategorikan abnor-
Gambar 10: Hasil pemeriksaan normal
Gambar 11: Hasil pemeriksaan abnormal
mal. Penelitian ini telah diuji pada beberapa sampel dengan melakukan prosedur sesuai protokol EOG dan diperoleh data sesuai tabel berikut (Tabel 1). Pada mata normal, rasio Arden bervariasi dari 1,70 hingga 2,50 atau lebih pada bahan yang berbeda dan ada variabel hasil antar individu yang besar.
Tabel 1: Luaran penelitian dengan notasi R adalah rasio
arden Kelamin Usia Hasil R Keterangan LP DT P 21 11.58 5.55 2.08 Normal P 21 12.20 5.75 2.12 Normal P 56 11.62 8.50 1.36 Abnormal L 30 11.20 5.90 1.89 Normal L 22 12.90 6.25 2.06 Normal L 45 11.62 8.00 1.45 Abnormal P 67 12.50 7.25 1.72 Normal L 21 11.80 6.20 1.90 Normal P 20 12.49 5.25 2.37 Normal P 27 11.53 6.12 1.88 Normal
Dari data 10 objek (Tabel 1), dua individu dengan
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21704
gambaran abnormal dapat diindikasikan memiliki pe- nyakit Best. Namun, perlu dilakukan tindakan diagnos- tik lebih lanjut dengan pencitraan bagian dalam mata untuk memastikan indikasi yang tepat. Dalam rekaman berulang variabilitas intra-individual agak tinggi. Be- berapa penelitian telah menunjukkan rasio yang lebih tinggi pada subjek wanita dan korelasi negatif antara rasio Arden dan usia juga ditemukan. Variabilitas yang besar dari hasil mungkin merupakan efek gabungan dari berbagai penyebab yang sulit dikendalikan seperti keadaan adaptasi mata sebelumnya, tonjolan mata, per- bedaan posisi elektroda dan resistensi kulit dan jaringan periorbital.

## IV. K ESIMPULAN
Dari terhadap lebih dari 30 pasien menunjukkan eksp- resi penyakit Best yang cukup bervariasi. Penulis me- nyimpulkan mutasi BEST1 mungkin diekspresikan se- cara independen, mungkin terkait dengan efek dife- rensial pada homeostasis kalsium intraseluler. EOG adalah alat klinis yang berharga dalam diagnosis distro- fi makula vitelliform termasuk pembawa penyakit ini. EOG bukanlah alternatif untuk elektroretinografi tetapi menghasilkan informasi tambahan tentang fungsi epitel pigmen retina. Kelemahan utama dari teknik ini adalah variabilitas hasil antar dan intraindividu yang tinggi. EOG akan terus berguna dalam melacak gerakan dan penelitian mata. Penggunaan umum EOG saat ini untuk mendeteksi penyakit Best, namun untuk mengkonfir- masi tetap diperlukan identifikasi gen serta prosedur pencitraan seperti OCT, fluorescein angiograms, dan pencitraan autofluoresensi fundus.

## D AFTAR P USTAKA
[1] D. J. Creel, “The electrooculogram,” Handbook of clinical neurology , vol. 160, pp. 495–499, 2019.
[2] O. Faust, H. Razaghi, R. Barika, E. J. Ciaccio, dan U. R. Acharya, “A review of automated sleep stage scoring based on physiological signals for the new millennia,” Computer methods and programs in biomedicine , vol. 176, pp. 81–91, 2019.
[3] V. P. Brahmaiah, Y. P. Sai, dan M. G. Prasad, “Data acquisi- tion system of electrooculogram,” in 2017 IEEE 7th Interna- tional Advance Computing Conference (IACC) . IEEE, 2017, pp. 716–721.
[4] N. M. M. Noor dan M. Q. bin Kamarudin, “Study the different level of eye movement based on electrooculography (eog) technique,” in 2016 IEEE EMBS conference on biomedical engineering and sciences (IECBES) . IEEE, 2016, pp. 792– 796.
[5] H. Erkaymaz, M. Ozer, dan ˙I. M. Orak, “Detection of dire- ctional eye movements based on the electrooculogram signals
through an artificial neural network,” Chaos, Solitons & Fra- ctals , vol. 77, pp. 225–229, 2015.
[6] I. Muchlis, R. Maulana, dan H. Fitriyah, “Implementasi pe- ngenalan pergerakan bola mata menggunakan elektroda de- ngan exponential filter,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e ISSN , vol. 2548, 2017.
[7] D. Lestari, Y. Yaddabarullah, dan E. Yuniarti, “Rancang ba- ngun sistem kendali smarthome berbasis elektrooculogram (eog),” InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Tekno- logi Jaringan , vol. 6, no. 1, pp. 43–49, 2021.
[8] K. Exaudi, R. Rendyansyah, dan A. P. P. Prasetyo, “Kontrol robot menggunakan gerakan mata berbasis sinyal electroo- culography (eog),” Jurnal ELTIKOM: Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer , vol. 5, no. 2, pp. 100–109, 2021.
[9] H. F. Perdana, F. Y. Suratman, dan A. Rizal, “Pengembangan sistem pengendali kursor menggunakan sinyal elektrookulo- gram (eog),” JTIM: Jurnal Teknologi Informasi dan Multime- dia , vol. 1, no. 2, pp. 143–149, 2019.
[10] I. Habibi, Y. Falfoul, M. G. Todorova, S. Wyrsch, V. Vacla- vik, M. Helfenstein, A. Turki, K. El Matri, L. El Matri, dan D. F. Schorderet, “Clinical and genetic findings of autosomal recessive bestrophinopathy (arb),” Genes , vol. 10, no. 12, p.
953, 2019.
[11] A. Mirshahi, A. Lashay, A. Masoumi, dan M. Abrishami, “Optical coherence tomography angiography in best vitelli- form macular dystrophy,” Journal of Current Ophthalmology , vol. 31, no. 4, pp. 442–445, 2019.
[12] I. Chowers, L. Tiosano, I. Audo, M. Grunin, dan C. J. Boon, “Adult-onset foveomacular vitelliform dystrophy: a fresh per- spective,” Progress in retinal and eye research , vol. 47, pp. 64–85, 2015.
[13] S. H. Tsang dan T. Sharma, “Best vitelliform macular dystro- phy,” Atlas of Inherited Retinal Diseases , pp. 79–90, 2018.
[14] T. R. Kaden, A. C. Tan, L. Feiner, dan K. B. Freund, “Uni- lateral best disease: a case report,” Retinal Cases and Brief Reports , vol. 11, pp. S191–S196, 2017.
[15] A. A. Johnson, K. E. Guziewicz, C. J. Lee, R. C. Kalathur, J. S. Pulido, L. Y. Marmorstein, dan A. D. Marmorstein, “Bestrophin 1 and retinal disease,” Progress in retinal and eye research , vol. 58, pp. 45–69, 2017.
[16] B. Budiene, R. Liutkeviciene, dan D. Zaliuniene, “Best vite- lliform macular dystrophy: literature review,” Open Medicine , vol. 9, no. 6, pp. 784–795, 2014.
[17] M. M. Dana, “Gangguan penglihatan akibat kelainan refraksi yang tidak dikoreksi,” Jurnal Ilmiah Kesehatan Sandi Husada , vol. 9, no. 2, pp. 988–995, 2020.
[18] P. A. Constable, M. Bach, L. J. Frishman, B. G. Jeffrey, A. G. Robson, dan I. S. for Clinical Electrophysiology of Vision http://www. iscev. org, “Iscev standard for clinical electro- oculography (2017 update),” Documenta Ophthalmologica , vol. 134, pp. 1–9, 2017.
[19] P. A. Constable, “A perspective on the mechanism of the light- rise of the electrooculogram,” Investigative ophthalmology & visual science , vol. 55, no. 4, pp. 2669–2673, 2014.
[20] K. N. Khan, F. Islam, G. E. Holder, A. Robson, A. R. Webster, A. T. Moore, dan M. Michaelides, “Normal electrooculogra- phy in best disease and autosomal recessive bestrophinopathy,” Retina , vol. 38, no. 2, pp. 379–386, 2018.