## Klasifikasi Gangguan Tidur REM Behaviour Disorder Berdasarkan Sinyal EEG Menggunakan Machine Learning
Alvi Norma Utami Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Surabaya alviutami16030214028@mhs.unesa.ac.id
Abstrak—REM  Behaviour  Disorder (RBD)  merupakan  gangguan  tidur  yang  ditandai  dengan  hilangnya atonia otot normal (hilangnya kelumpuhan) selama tidur  Rapid Eye Movement (REM) berlangsung, dimana penderita bertindak berdasarkan mimpi yang dapat mengakibatkan cedera fisik pada individu  atau pasangan tidur mereka. REM merupakan tahap tidur dengan ciri-ciri terhentinya pergerakan bola mata, menurunnya suhu tubuh,  melambatnya  detak  jantung  dan  tidak  adanya  aktifitas  otot  pada  beberapa  bagian  tubuh.  Salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  RBD  adalah  Elektroensefalografi  (EEG).  EEG  merupakan  suatu metode  merekam  atau  menangkap  aktivitas  elektrik  di  otak.  Dataset  yang  digunakan  bersumber  dari PhysioNet.org yang terdiri dari 2 kelas yaitu kelas normal dan kelas RBD yang diambil dari 26 subyek dengan 6 subyek normal dan 20 subyek RBD. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan gangguan tidur RBD berdasarkan sinyal EEG menggunakan algoritma ELM serta diharapkan dapat menentukan algoritma terbaik dalam pengklasifikasian gangguan tidur RBD menggunakan algoritma ELM yang akan dikomparasikan dengan algoritma SVM dan backpropagation berdasarkan sinyal EEG dari segi nilai akurasi yang dihasilkan dan juga waktu yang dibutuhkan untuk membuat model dalam proses klasifikasi algoritma. Klasifikasi gangguan tidur RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  diawali  dengan  pra-premrosesan  data,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi.  Pra pemrosesan data meliputi pembagian sinyal per 30 detik dan smoothing data . Proses ekstraksi ciri menggunakan Transformasi  Wavelet  Diskrit.  Proses  klasifikasi  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  menggunakan  algoritma Extreme  Learning  Machine (ELM)  dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner.  Sebelum  proses  pelatihan  pada algoritma ELM, terlebih dahulu dilakukan undersampling untuk mengatasi ketidakseimbangan jumlah kelas. Evaluasi  hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan  k- fold  cross  validation . Hasil  klasifikasi  gangguan  tidur  RBD berdasarkan  sinyal  EEG  menggunakan  algoritma  ELM  menunjukkan  bahwa  algoritma  ELM  bisa mengklasifikasikan  gangguan  tidur  RBD  dengan  non  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  dengan  nilai  rata-rata akurasi  sebesar  mencapai  70.71  %  ±  5.44.  Hasil  komparasi  menyatakan  bahwa  algoritma  backpropagation memiliki  rata-rata  akurasi  terbaik  dalam  pengklasifikasian  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  yaitu  mencapai 83.81% ± 1.40. Namun berdasarkan komputasi waktu, algoritma ELM lebih unggul dalam kecepatan proses klasifikasi  RBD berdasarkan  sinyal  EEG  yaitu  mencapai  0.04  ± 0.06 detik dibandingkan  algoritma  Support Vector Machine (SVM) dan backpropagation
Kata Kunci—Gangguan Tidur, REM Behaviour Disorder, EEG, Extreme Learning Machine, Wavelet

## I. P ENDAHULUAN
Tidur  merupakan  cara  alami  manusia  untuk  mengistirahatkan  tubuh,  memulihkan energi,  membangun  sel-sel  baru  serta  perbaikan  sel-sel  tubuh  yang  tidak  sempuna  [1]. Dalam kondisi tidur, terdapat dua tahap yaitu Rapid Eye Movement (REM) dan Nonrapid Eye Movement (NREM), dimana NREM merupakan tahap awal dalam tidur ringan dengan ciri-ciri  terhentinya  pergerakan  bola  mata,  menurunnya  suhu  tubuh,  melambatnya  detak jantung  dan  tidak  adanya  aktifitas  otot  pada  beberapa  bagian  tubuh.  Sedangkan  REM merupakan tahap dengan ciri-ciri cepatnya pergerakan bola mata, kekuatan otot hilang serta mimpi yang tampak nyata [2]. Gangguan tidur dapat berdampak pada kualitas tidur yang terganggu  serta  dapat  menurunkan  kualitas  hidup  manusia  [1].  Dimana  orang  yang memiliki gangguan tidur dapat mengakibatkan penurunan konsentrasi, daya tahan tubuh melemah, dan juga memicu berbagai penyakit berbahaya seperti kanker, stroke dan lain- lain [2].
Salah  satu  gangguan  tidur  yang  berbahaya  adalah  REM Behaviour  Disorder  (RBD). RBD  adalah  parasomnia  yang  ditandai  dengan  hilangnya  atonia  otot  normal  (hilangnya
kelumpuhan) selama tidur REM berlangsung, dimana orang tersebut bertindak berdasarkan mimpi yang dapat mengakibatkan cedera fisik individu dan pasangan tidur mereka [3]. Ciri khas dari RBD adalah pasien akan mewujudkan mimpi mereka menggunakan gerakan dan vokalisasi.  Hal  ini  dapat  membuat  pasangan  tidur  mereka  mengetahui  apa  yang  terjadi dalam mimpi pasien RBD ini, contohnya ketika mimpi yang terjadi yaitu berusaha untuk mengusir seekor anjing maka perilaku pasien RBD yang akan terjadi yaitu menendang kaki dan memaki dengan keras pada saat tidur [4]. RBD sendiri merupakan gangguan yang dapat berkembang  menjadi  beberapa  penyakit  seperti  parkinson,  Dementia  with  Lewy  Bodies (DLB),  atau  Multiple  System  Atrophy  (MSA)  [5],  sehingga  melakukan  diagnosis parasomnia dini sangat penting guna dapat mengontrol dampak dari gangguan tidur ini.
Kriteria  diagnosis  untuk  RBD  diberikan  oleh  International  Classification  of  Sleep Disorder  (ICSD-3)  menunjukkan  bahwa  pemeriksaan  RBD  hanya  dapat  dibuat  dengan bantuan polisomnografi. Dalam hal ini, salah satu polisomnografi yang dapat digunakan adalah  Elektroensefalografi  (EEG). EEG merupakan  suatu  metode  merekam  atau menangkap  aktivitas  elektrik  di  otak  [6].  Sinyal  otak  yang  biasa  disebut  sinyal  EEG merupakan sinyal yang timbul akibat adanya aktvitas listrik yang terjadi di permukaan otak [7]. Beberapa gangguan lain seperti non-REM parasomnia (sleep walking, sleep terrors), obstructive  sleep  apnea  dan  gangguan  disassosiatif  memiliki  kondisi  yang  hampir  sama dengan RBD yaitu dimana pasien akan menunjukkan gerakan tidur yang berlebihan dan perilaku  yang  berpotensi  menuju  kekerasan. Karena  terdapatnya  kesamaan  di  antara kondisi  dari  beberapa  gangguan  diatas,  maka  peran  polisomnografi  sangatlah  penting dalam mendiagnosa RBD atau bukan [8].
Penelitian terdahulu terkait klasifikasi RBD menggunakan polisomnografi seperti pada penelitian Ruffini, dkk (2016) dalam penggunaan algoritma Echo State Networks (ESN) yang  termasuk  salah  satu  kelas  dari  Recurrent  Neural  Network (RNN)  untuk mengklasifikasi RBD menggunakan sinyal EEG yang menghasilkan akurasi sebesar 85% [9],  juga  penelitian Ruffini,  dkk  (2019) dalam  pengklasifikasian  menggunakan  sinyal EEG dengan algoritma Deep Convolutional Neural Network (DCNN) yang menghasilkan akurasi  tertinggi  sebesar  79%  dan  dengan  algoritma  pembanding  yaitu  RNN  yang menghasilkan  akurasi  tertinggi  sebesar  81%  [10],  serta  penelitian  yang  dilakukan  oleh Cooray,  Andreotti,  Symmods,  Hu,  &  Vos  (2019)  dalam  penggunaan  algoritma  Random Forest  (RF)  untuk  mengklasifikasi  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG,  EOG  dan  EMG  yang menghasilkan akurasi tertinggi  sebesar  96%  ketika menggunakan  annotasi  tahapan tidur secara  manual  dan  akurasi  tertinggi  sebesar  92%  ketika  menggunakan  annotasi  tahapan tidur secara otomatis [11]. Penelitian terdahulu masih belum terdapat pengklasifikasikan RBD menggunakan algoritma ELM, sehingga  dalam penelitian ini, klasifikasi gangguan tidur RBD dilakukan dengan algoritma Extreme Learning Machine (ELM). ELM adalah metode  jaringan  syaraf  tiruan  feedforward  dengan  Single  Hidden  Layer  Feedforward Neural  Networks  (SLFNs),  dimana  metode  ELM  ini  dapat  digunakan  untuk  mengatasi kelemahan dalam hal kecepatan pembelajaran [12]. Untuk mengetahui kinerja klasifikasi algoritma  ELM dengan algoritma lainnya, maka akan dikomparasikan dengan algoritma SVM dan backpropagation.
Tujuan dari penelitian ini yaitu mengklasifikasikan gangguan tidur RBD berdasarkan sinyal EEG menggunakan algoritma ELM  serta diharapkan dapat menentukan algoritma terbaik dalam pengklasifikasian gangguan tidur RBD menggunakan algoritma ELM yang akan  dikomparasikan  dengan  algoritma  SVM  dan  backpropagation  berdasarkan  sinyal EEG  dari  segi  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dan  juga  waktu  yang  dibutuhkan  untuk membuat  model  dalam  proses  klasifikasi  algoritma.  Dataset  yang  digunakan  pada penelitian  ini  bersumber  dari  PhysioNet.org  [25][26].  Dataset  ini  terdiri  dari  data  sinyal EEG  RBD  dan  data  sinyal  EEG  normal  yang  berasal  dari  26  subyek,  dengan  6  subyek normal dan 20 subyek RBD.

## II. M ETODE
Pada bagian ini diulas tentang proses yang digunakan dalam klasifikasi gangguan tidur RBD yang terdiri dari pra-pemrosesan, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Untuk lebih detailnya sebagai berikut.
A. Pra-Pemrosesan Data
Proses dalam tahapan ini yaitu proses pemilihan channel dari rekaman EEG, pembagian sinyal  per  30  detik  dan smoothing .  Pada  rekaman  EGG  terdapat  beberapa channel yaitu FP1-F3,  F3-C3,  C3-P3,  P3-O1,  FP2-F4,  F4-C4,  C4-P4,  P4-O2.  Dari channel-channel tersebut dilakukan pemilihan channel dengan memilih satu channel yang mewakili yaitu FP2-F4.  Pemilihan  FP2-F4  dikarenakan  FP  (frontopolar  cortex)  atau  korteks  prefrontal anterior/rostral, merupakan daerah yang memiliki peran penting pada kesadaran manusia dalam  pengolahan  kognitif  yang  sangat  berguna  bagi  tingkah  laku  manusia  [15]. Sedangkan F (Lobus Frontal) merupakan pusat kendali otak, fungsi intelektual, aktivitas motorik,  dan  pengendalian  emosi  [16].  Pembagian  sinyal  per  30  detik  bertujuan  guna mengurangi resources yang diperlukan untuk proses komputasi klasifikasi gangguan tidur RBD.  Setiap  pembagian  30  detik,  menghasilkan  data  sebanyak  15.360,  sehingga  total matrik dataset berukuran 4.576 × 15.360 . Smoothing bertujuan agar data tidak memiliki rentang yang tidak sama. Smoothing data menggunakan metode z-score pada persamaan 1.
𝑍 = (𝑥−µ) 𝜎 (1)
Dengan  Z  merupakan  hasil smoothing data, µ merupakan  mean  kolom, 𝜎 merupakan standard  deviasi kolom serta 𝑥 merupakan  data  masukan.  Hasil smoothing data ini  yang akan digunakan sebagai data masukan untuk proses ekstraksi ciri.

## B. Proses Ekstraksi Ciri dengan Transformasi Wavelet Diskrit (DWT)
Transformasi wavelet merupakan transformasi yang dimanfaatkan untuk menganalisis sinyal  bergerak  guna  mendapatkan  informasi  spektrum  frekuensi  dan  waktunya  secara bersamaan.  Fungsi  wavelet  ialah  untuk  memperoleh  koefisien  wavelet. Mother  wavelet serta  koefisien  pada  rentang  interval  sinyal  wavelet  akan  dievaluasi  dengan  ditranslasi (perpindahan)  dan  didilatasi  (penskalaan)  untuk  lebar  yang  berbeda  dan  dilakukan perulangan sepanjang skala waktu [17].
Transformasi  wavelet  dapat  dibagi  menjadi  dua  yaitu  Tranformasi  Wavelet  Kontinu (CWT) dan Transformasi Wavelet Diskrit (DWT). CWT merupakan penjumlahan seluruh spektrum  sinyal  dikalikan  dengan mother  wavelet yang  terkompresi  dan  tertranslasi. Banyaknya koefisien transformasi wavelet yang dihasilkan oleh CWT, menyebabkan data yang dihasilkan menjadi  berlebihan (redudansi), sehingga untuk menyelesaikan masalah ini digunakan DWT. Pengimplementasian CWT dianggap lebih sulit dibandingkan dengan DWT.  Prinsip  dasar  dari  DWT  yaitu dengan  teknik  pemfilteran digital dan  operasi sub- sampling, dihasilkan cara untuk memperoleh gambaran waktu dan skala dari sebuah sinyal [18].  Proses  pembagian  sinyal  menjadi  frekuensi  tinggi  yang  menghasilkan  komponen detail (cD) dan frekuensi rendah yang menghasilkan komponen aproksimasi (cA) disebut dekomposisi wavelet [17].
Dalam  penelitian  ini mother  wavelet yang  digunakan  yaitu  daubechies  4  (db4). Penelitian (Arif & Djamal, 2014) [19] mengenai db4 dalam klasifikasi sinyal EEG terhadap kondisi kelelahan menggunakan wavelet, terbukti dapat meningkatkan akurasi pengenalan hingga 67% [20]. Wavelet cocok digunakan untuk sinyal yang bersifat non stationary yaitu sinyal  yang  memiliki  amplitudo  berubah-ubah  [17].  Sifat  sinyal  EEG  sendiri  juga non stationary [21] , sehingga  bentuk mother wavelet Db4  cocok  untuk  proses  ekstraksi  ini. Proses dekomposisi wavelet dilakukan hingga 6 level. Setiap level akan diambil koefisien aproksimasi dan nilai statistika koefisien detail yang meliputi mean, minimal, maximal dan standart deviasi pada level tersebut dan level sebelumnya.
C. Proses Klasifikasi dengan Extreme Learning Machine (ELM)
Sebelum  proses  pelatihan, terlebih  dahulu  dilakukan undersampling  untuk  mengatasi kondisi data antar kelas yang tidak berimbang. Metode undersampling yang dipilih yaitu undersampling acak. Menurut Erna & Romi (2015) undersampling acak dilakukan dengan menghitung selisih antara kelas mayoritas dan minoritas lalu dilakukan penghapusan kelas mayoritas secara acak kemudian dilakukannya kembali seperti proses awal secara berulang hingga jumlah kelas mayoritas sama dengan kelas minoritas [22].
ELM  adalah  metode jaringan  syaraf  tiruan  feedforward  dengan  Single  Hidden  Layer Feedforward  Neural  Networks  (SLFNs).  Parameter  bobot  masukan  dan  bias  ditentukan secara acak, inilah penyebab mengapa ELM mempunyai learning speed yang cepat [12]. Tiga lapisan penyusun jaringan ELM yaitu lapisan masukan, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran. Bobot masukan pada setiap node /simpul mempunyai nilai yang berbeda
guna  menghubungkan  lapisan  masukan  kepada  simpul  tersembunyi  ( hidden  node ), kemudian seluruh simpul tersembunyi terhubung ke semua simpul keluaran [23]. Sebagai gambaran arsitektur jaringan ELM dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Extreme Learning Machine
Model matematis dari metode ELM berbeda dengan jaringan feedforward lainnya, hal ini  dikarenakan  model  dari  ELM  lebih  mudah  dan  efesien.  Untuk 𝑁 jumlah  pasangan masukan  dan  target  keluaran  yang  berbeda (𝑥 𝑖 , 𝑡 𝑖 ),  dengan 𝑥 𝑖 = [𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , … , 𝑥 𝑖𝑛 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑛 dan 𝑡 𝑖 = [𝑡 𝑖1 , 𝑡 𝑖2 , … , 𝑡 𝑖𝑚 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑚 ,  standar  SLFNs  dengan  jumlah  simpul  tersembunyi sebanyak 𝑁 ̃ dan fungsi aktivasi 𝑔(𝑥) dapat dimodelkan secara matematis pada persamaan 2 [12]:
∑ 𝜷 𝒊 𝒈 𝒊 (𝒙 𝒋 𝑵 ̃ 𝒊=𝟏 ) = ∑ 𝜷 𝒊 𝒈(𝒘 𝒊 . 𝒙 𝒋 + 𝒃 𝒊 ) = 𝒐 𝒋 𝑵 ̃ 𝒊=𝟏 (2) 𝐣 = 𝟏, 𝟐, … , 𝐍
Dimana 𝑤 𝑖 = [𝑤 𝑖1 , 𝑤 𝑖2 , … , 𝑤 𝑖𝑛 ] 𝑇 ialah  vektor  bobot  yang  menjadi  penghubung  antara simpul masukan dan simpul tersembunyi ke-i. 𝛽 𝑖 = [𝛽 𝑖1 , 𝛽 𝑖2 , … , 𝛽 𝑖𝑛 ] 𝑇 ialah vektor bobot yang  menjadi  penghubung  antara  simpul  tersembunyi  ke-i  dan  simpul  keluaran . 𝑏 𝑖 merupakan threshold dari simpul tersembunyi ke-i. lalu 𝑤 𝑖 . 𝑥 𝑗 adalah inner product dari 𝑤 𝑖 dan 𝑥 𝑗 .
SLFNs standar dengan 𝑁 ̃ adalah simpul tersembunyi dan fungsi aktivasi 𝑔(𝑥) dapat diperkirakan N sampel ini dengan tingkat eror 0 yang artinya ∑ ||𝑜 𝑗 − 𝑡 𝑗 || = 0 𝑁 𝑗=1 , sehingga terdapat 𝛽 𝑖 , 𝑤 𝑖 dan 𝑏 𝑖 sedemikian hingga
∑ 𝜷 𝒊 𝒈(𝒘 𝒊 . 𝒙 𝒋 + 𝒃 𝒊 ) = 𝒕 𝒋 ,    𝒋 = 𝟏, 𝟐, … , 𝑵 𝑵 ̃ 𝒊=𝟏 (3)
Persamaan 3 dituliskan secara sederhana seperti pada persamaan 4 :
𝑯𝜷 = 𝑻 (4)
… … Lapisan Keluaran Lapisan Tersembunyi Lapisan masukan 𝑁 ̃ 4 3 2 1 𝑦 𝑗 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖2 𝑥 𝑖3 𝑥 𝑖4 𝑥 𝑖𝑛
Dimana                   H = [ 𝒈(𝒘 𝟏 . 𝒙 𝟏 + 𝒃 𝟏 ) ⋯ 𝒈(𝒘 𝑵 ̃ . 𝒙 𝟏 + 𝒃 𝑵 ̃ ) ⋯ ⋯ ⋯ 𝒈(𝒘 𝟏 . 𝒙 𝑵 + 𝒃 𝟏 ) ⋯ 𝒈(𝒘 𝑵 ̃ . 𝒙 𝑵 + 𝒃 𝑵 ̃ ) ] (5)
𝜷 = [ 𝜷 𝟏 𝑻 ⋮ 𝜷 𝑵 ̃ 𝑻 ] dan 𝑻 = [ 𝒕 𝟏 𝑻 ⋮ 𝒕 𝑵 𝑻 ] (6)
H pada persamaan 5 adalah matrik keluaran lapisan tersembunyi dari jaringan syaraf. 𝒈(𝒘 𝟏 . 𝒙 𝟏 + 𝒃 𝟏 ) menunjukkan  keluaran dari  simpul  tersembunyi  yang  berhubungan dengan masukan 𝒙 𝒋 . 𝜷 ialah matrik dari bobot keluaran dan 𝑻 ialah matrik dari target [12].
Salah satu  permasalahan yang  sering ditemui ialah  jumlah  sampel  data latih  berbeda yang  digunakan  jauh  lebih  besar  dibandingkan  dengan  jumlah  simpul  tersembunyi, sehingga H adalah matriks non-persegi dan solusi kuadrat terkecil dari sistem linier tersebut dapat memperoleh persamaan keluaran bobot 𝜷 seperti pada persamaan 7 [24] :
𝜷 = 𝑯 + 𝑻 (7)
Dimana 𝑯 + merupakan Moore-Penrose generalized invers dari matriks H. Proses  pelatihan  klasifikasi  algoritma  ELM  secara  simple  memiliki  3  tahap  [24]  : misalnya  diperoleh  sebuah training  set = {(𝒙 𝒊 , 𝒕 𝒊 )|𝒙 𝒊 ∈ 𝑹 𝒏 , 𝒕 𝒊 ∈ 𝑹 𝒎 , 𝒊 = 𝟏, … , 𝒏} ,  g(x) merupakan fungsi aktivasi dan 𝑵 ̃ merupakan jumlah simpul tersembunyi,
1. Menetapkan bobot masukan 𝒘 𝒊 dan bias 𝒃 𝒊 , 𝒊 = 𝟏, … , 𝑵 ̃ .
2. Menghitung matrik keluaran H darilapisan tersembunyi.
3. Menghitung bobot dari keluaran 𝜷 menggunakan persamaan 7.
Dimana 𝑻 =   [𝒕 𝟏 , ⋯ , 𝒕 𝒏 ] 𝑻 , 𝑯 † = (𝑯 𝑻 𝑯) −𝟏 𝑯 𝑻 atau 𝑯 † = 𝑯 𝑻 (𝑯 𝑻 𝑯) −𝟏
Untuk menghitung lapisan keluaran Y digunakan persamaan 8:
𝑌 = 𝐻 𝑇 𝛽 (8)
Pada penelitian ini penggunaan banyaknya simpul tesembunyi sebanyak 10, 50, 100, 500  dan  1000.  Fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  dipilih  karena  untuk  keluaran  dari  fungsi tersebut memiliki interval 0 sampai 1. Matrik bobot dan bias dipilih secara acak. Penentuan elemen  matrik  bobot  umumnya  ditentukan  pada  interval (−𝛾, 𝛾) .  Pada  penelitian  ini menggunakan pemilihan elemen bobot pada interval (−1,1) . Penentuan elemen matrik bias dipilih secara acak dengan nilai yang kecil pada interval (0,1) .

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Bagian  ini  berisi  tentang  dataset,  hasil  dan  pembahasan  eksperimen  yang  telah dilakukan. Untuk lebih detailnya sebagai berikut.
A. Dataset
Dalam  penelitian  ini,  dataset  bersumber  dari  PhysioNet.org  [25][26].  Dataset  yang digunakan terdiri dari data sinyal EEG RBD dan data sinyal EEG normal yang berasal dari 26 subyek, dengan 6 subyek normal dan 20 subyek  RBD, dari usia 23 sampai 82 tahun, dengan  subyek  perempuan  sebanyak  6  orang  dan  laki-laki  sebanyak  20  orang. Channel yang digunakan sesuai dengan sistem 10-20 internasional (FP1-F3, F3-C3, C3-P3, P3-O1 dan/atau FP2-F4, F4-C4, C4-P4, P4-O2). Dataset memiliki frekuensi sebesar 512 Hz per channel .  Masing-masing  dataset  memiliki  panjang  durasi  yang  berbeda-beda.  Dalam penelitian  ini  kelas  normal  disimbolkan  dengan  0  sedangkan  kelas  RBD  disimbolkan dengan 1.

## B. Proses Evaluasi hasil klasifikasi
a). Validasi silang k-fold
Sebelum melalui proses klasifikasi, dilakukan validasi silang terlebih dahulu. Validasi silang  merupakan  metode  statistik  guna  mengevaluasi  dan  membandingkan  algoritma dengan membagi dua bagian pada data yaitu data uji dan data latih, dimana pembagian data
latih bertujuan guna melatih model sedangkan data uji bertujuan guna memvalidasi model [17]. Validasi silang yang dipilih di penelitian ini adalah validasi silang k-fold. Validasi silang  k-fold  merupakan  sebuah  metode  yang  menggunakan  keseluruhan  data  yang  ada sebagai data latih dan k partisi 𝑈 1 , 𝑈 2 , … , 𝑈 𝑘 dengan masing-masing data uji, seluruh data dipartisi  menjadi  sebanyak  partisi  mempunyai  jumlah  yang  sama.  Kemudian,  proses pengujian dan pelatihan dilakukan sebanyak k iterasi. Pada iterasi ke- i partisi 𝑈 𝑖 menjadi data  uji  dan  sisanya  menjadi  data  latih  [17].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  validasi silang 49-fold.
b). Pengukuran Hasil Klasifikasi
Dalam penelitian, untuk mengetahui tingkat performa pada suatu algoritma dengan data yang  digunakan,  dibutuhkan  tahap pengukuran  hasil  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini,  alat ukur performa algoritma menggunakan confusion matrix . Confusion matrix adalah sebuah perhitungan  dengan dilakukannya  perbandingan antara  hasil  klasifikasi  sesuai data  yang sesungguhnya  dengan  jumlah  data  keseluruhan.  Tingkat  akurasi  inilah  yang  digunakan sebagai acuan terkait performa algoritma klasifikasi tersebut [27].
Akurasi merupakan perhitungan dengan dilakukannya perbandingan antara jumlah data yang diklasifikasikan secara benar dengan jumlah keseluruhan data [28]. Tingginya nilai akurasi  menunjukkan  bahwa  sistem  memiliki  kinerja  yang  baik.  Nilai  Akurasi  dapat dilakukan pada persamaan 9 :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (9)
Dimana 𝑇𝑃 ( True  Positive) ialah  jumlah  data  kelas  RBD  yang  terklasifikasi  dengan benar  pada  kelas  RBD, 𝐹𝑃 ( False  Positive) ialah  jumlah  data  kelas  normal  yang terklasifikasi dengan benar pada kelas RBD, 𝐹𝑁 ( False Negative) ialah jumlah data kelas RBD  yang  terklasifikasi  dengan  benar pada kelas  normal  dan 𝑇𝑁 ( True  Negative) ialah jumlah data kelas normal yang terklasifikasi dengan benar pada kelas normal.
Sensitivitas merupakan perhitungan dengan dilakukannya perbandingan antara jumlah data di kelas positif yang diklasifikasikan secara benar ke kelas positif 𝑇𝑃 dengan jumlah data yang seharusnya dikelas positif [28]. Sensitivitas dilakukan pada persamaan 10 :
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (10)
Spesifisitas merupakan perhitungan dengan dilakukannya perbandingan antara jumlah data di kelas negatif yang diklasifikasikan ke kelas negatif 𝑇𝑁 dengan jumlah data yang seharusnya dikelas negatif [28]. Spesifisitas dilakukan pada persamaan 11:
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃+𝑇𝑁 (11)
Geometri mean (G-mean) merupakan perhitungan yang bertujuan untuk mengevaluasi kinerja  algoritma  klasifikasi  yang  pada  umumnya  sering  digunakan  pada  permasalahan kelas  dataset  yang  tidak  seimbang.  G-mean  digunakan  untuk  mengetahui  akurasi keseluruhan  dari  akurasi  kelas  minoritas  dan  mayoritas  [29]. G-mean  dilakukan  pada persamaan 12 :
𝐺 − 𝑚𝑒𝑎𝑛 = √𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 ∗ 𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠
(12)

## C. Hasil Eksperimen dengan Algoritma ELM
Pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  coba  dataset  dengan  parameter  hasil  ekstraksi  ciri wavelet db4 level 1 sampai 6 dan parameter banyaknya simpul tersembunyi sebanyak 10, 50, 100, 500 dan 1000. Hasil rata-rata akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan g-mean pada setiap level ekstraksi ciri menggunakan algoritma ELM dengan validasi silang 49-fold dan fungsi aktivasi sigmoid biner ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel  1. Hasil eksperimen menggunakan algoritma ELM
Level Ekstrak si Ciri Nilai Rata- Rata Akurasi (%) Nilai Rata-Rata Sensitivitas (%) Nilai Rata-Rata Spesifisitas (%) Nilai Rata- Rata G-mean (%) 1 67.50 ± 3.44 63.57 ± 8.89 70.00 ± 9.31 67.15 ± 3.31 2 65.36 ± 2.03 64.29 ± 2.53 66.43 ± 4.79 65.28 ± 2.00 3 66.43 ± 2.93 63.57 ± 5.87 69.29 ± 4.07 66.26 ± 2.97 4 65.71 ± 0.80 72.86 ± 6.96 58.57 ± 6.49 65.05 ± 0.96 5 67.50 ± 1.49 65.71 ± 8.97 69.29 ± 8.60 67.03 ± 1.59 6 70.71 ± 5.44 69.29 ± 8.22 72.14 ± 8.14 70.49 ± 5.44
Gambar 1. Grafik waktu pelatihan menggunakan algoritma ELM
Waktu yang diperlukan pada proses pelatihan klasifikasi menggunakan algoritma ELM ditunjukkan pada gambar 1. Waktu tercepat yaitu 0.0313 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 5 dan level 6 dengan banyaknya simpul tersembunyi sebesar 10. Sedangkan waktu terlama  yaitu  11.578  detik  yang  dicapai  ketika  ekstraksi  ciri  level  1  dengan  banyaknya simpul tersembunyi sebesar 1000.
Gambar 2. Grafik waktu pengujian menggunakan algoritma ELM
Waktu yang diperlukan pada proses pengujian klasifikasi menggunakan algoritma ELM ditunjukkan  pada  gambar  2.  Waktu  tercepat  yaitu  0  detik  yang  dicapai  ketika  simpul tersembunyi sebesar 10 pada setiap level ekstraksi ciri, simpul tersembunyi sebesar 50 pada
0,3125 0,2188 0,1250 0,0781 0,0313 0,0313 11,578 9,2344 8,0000 7,4844 6,7344 6,5156
0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 Wa kt u (d etik ) Level Ekstraksi Ciri Wavelet Hidden Node 10 50 100 500 1000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,2344
0,2031 0,2031 0,1250 0,1250 0,1094
0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 1 2 3 4 5 6 Wa kt u (d etik ) Level Ekstraksi Ciri Wavelet
Hidden Node 10 50 100
level ekstraksi ciri 6 dan simpul tersembunyi sebesar 100 pada level ektraksi ciri 5 dan 6. Sedangkan  waktu  terlama  yaitu  0.2344  detik  yang  dicapai  ketika  ekstraksi  ciri  level  1 dengan banyaknya simpul tersembunyi sebesar 1000.

## D. Hasil Eksperimen dengan algoritma Support Vector Machine (SVM)
Pada penelitian ini, dataset sinyal EEG dilakukan perbandingan dengan menggunakan algoritma  SVM.  Klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM  dilakukan  uji  coba  dengan beberapa  parameter  yaitu  parameter  hasil  ekstraksi  ciri  wavelet  db4  level  1  sampai  6, parameter  epsilon ( ε )  yaitu 10 −6 , 10 −9 dan 10 −12 serta  parameter 𝐶 yaitu  1,3  dan  6. Parameter 𝐶 pada  algoritma  ini  menunjukkan  nilai  batas  ambang. Parameter  epsilon menunjukan  level  akurasi  dari  fungsi  aproksimasi  yang  mempunyai  pengaruh  terhadap pemakaian support vector. Hasil rata-rata akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan g-mean pada setiap level ekstraksi ciri menggunakan algoritma SVM dengan validasi silang 49-fold dan fungsi kernel linier ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil eksperimen menggunakan algoritma SVM
Level Ekstraksi Ciri Nilai Rata- Rata Akurasi (%) Nilai Rata-Rata Sensitivitas (%) Nilai Rata-Rata Spesifisitas (%) Nilai Rata- Rata G-mean (%) 1 53.32 ± 0.82 51.65 ± 6.14 54.99 ± 3.32 53.03 ± 1.13 2 55.90 ± 1.05 52.45 ± 6.78 59.35 ± 5.29 55.50 ± 1.39 3 56.43 ± 1.12 59.01 ± 4.30 53.79 ± 5.27 56.19 ± 1.32 4 60.74 ± 2.04 56.12 ± 7.68 65.37 ± 4.59 60.29 ± 2.53 5 65.84 ± 1.94 64.27 ± 1.87 67.40 ± 2.90 65.80 ± 1.94 6 77.27 ± 1.02 77.82 ± 2.92 76.67 ± 1.27 77.22 ± 1.05
Gambar 3. Grafik waktu pelatihan menggunakan algoritma SVM
Waktu yang diperlukan pada proses pelatihan klasifikasi algoritma SVM ditunjukkan pada gambar 3. Waktu tercepat yaitu 1.49 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 6
312,95 307,70 161,10 4196,85 14077,6 1298,70 4450,59 498,19 682,28 76,06 166,43
185,75
8,32 51,7541,14 2,8717,2719,45 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Wa kt u (d etik ) Epsilon ( ε ) C=1 C=3 C=6 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 Level Ekstraksi 1 Level Ekstraksi 2 Level Ekstraksi 3 Level Ekstraksi 4 Level Ekstraksi 5 Level Ekstraksi 6
dengan nilai epsilon 10 −6 serta 𝐶 = 1. Sedangkan waktu terlama yaitu 14077.60 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 1 dengan nilai epsilon 10 −12 serta 𝐶 = 6.
Gambar 4. Grafik waktu pengujian menggunakan algoritma SVM
Waktu yang diperlukan pada proses pengujian klasifikasi menggunakan algoritma ELM ditunjukkan pada gambar 4. Waktu tercepat yaitu 0.31 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 6 dengan nilai epsilon 10 −6 serta 𝐶 = 6. Sedangkan waktu terlama yaitu 37.21 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 1 dengan nilai epsilon 10 −12 serta 𝐶 = 6.

## E. Hasil Eksperimen dengan algoritma Backpropagation
Pada  penelitian  ini,  dataset  sinyal  EEG  juga  dilakukan  perbandingan  menggunakan algoritma  backpropagation.  Klasifikasi  menggunakan  algoritma  backpropagation dilakukan uji coba dengan beberapa parameter yaitu parameter hasil ekstraksi ciri wavelet db4  level  1  sampai  6,  parameter  lapisan  tersembunyi sebanyak  10,  50  dan  100  serta parameter learning rate dengan nilai 0.3, 0.6 dan 0.9. Hasil rata-rata akurasi, sensitivitas, spesifisitas  dan  g-mean  pada  setiap  level  ekstraksi  ciri  menggunakan  backpropagation dengan validasi silang 49-fold dan maksimum epoch sebesar 500 ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel  3. Hasil eksperimen menggunakan algoritma backpropagation
Level Ekstraksi Ciri Nilai Rata- Rata Akurasi (%) Nilai Rata-Rata Sensitivitas (%) Nilai Rata-Rata Spesifisitas (%) Nilai Rata- Rata G-mean (%) 1 73.16 ± 1.65 76.19 ± 2.15 60.18 ± 6.67 67.61 ± 3.74 2 76.07 ± 2.27 78.94 ± 2.26 65.39 ± 5.32 71.80 ± 3.42 3 77.71 ± 1.16 79.76 ± 1.89 71.07 ± 7.95 75.17 ± 3.62 4 77.01 ± 1.29 78.89 ± 1.49 69.37 ± 5.13 73.93 ± 2.72 5 77.59 ± 1.18 80.09 ± 2.18 68.80 ± 3.14 74.20 ± 1.43 6 83.81 ± 1.40 86.31 ± 2.28 77.11 ± 3.39 81.55 ± 1.75
8,55 12,88 15,18 7,69 6,59 8,74 5,62 8,18 1,89 1,95 0,92 1,02 2,31 0,49 0,43 1,64 13,75 17,79 6,81 3,47 6,72 0,62 1,14 13,06 37,21 9,48 3,89 4,77 6,24 2,77 2,63 1,61 2,19
0,31 0,86 2,6 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Wa kt u (d etik ) Epsilon ( ε ) C=1 C=3 C=6 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 10 −6 10 −9 10 −12 Level Ekstraksi 1 Level Ekstraksi 2 Level Ekstraksi 3 Level Ekstraksi 4
Level Ekstraksi 5
Level Ekstraksi 6
Gambar 5. Grafik waktu pelatihan menggunakan algoritma backpropagation
Waktu  yang  diperlukan  pada  proses  pelatihan  klasifikasi  menggunakan  algoritma backpropagation ditunjukkan pada gambar 5. Waktu tercepat yaitu 8.335 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 6 dengan learning rate yaitu 0.6 di lapisan tersembunyi sebanyak 10 . Sedangkan waktu terlama yaitu 473.859 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 1 dengan learning rate 0.9 di lapisan tersembunyi sebanyak 100.
Gambar 6. Grafik waktu pengujian menggunakan algoritma backpropagation Waktu yang diperlukan pada proses pengujian klasifikasi menggunakan algoritma ELM ditunjukkan pada gambar 6. Waktu tercepat yaitu 0.0469 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri  level  4  dengan learning  rate yaitu  0.6  dan  0.9  di  lapisan  tersembunyi  sebanyak  50, ekstraksi ciri level  5 dengan learning rate yaitu 0.6 di lapisan tersembunyi  sebanyak 10
203,142 376,599 471,699 87,115 158,477 44,898 84,72 54,589 12,947 52,63 8,381 20,744 34,962 190,932 365,285 249,223 136,295 24,106 48,298 78,444 29,635 50,483 8,335 20,71335,003 473,859 86,571 159,152 248,361 45,028 83,985 135,702 25,256 80,439 12,972 29,997 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 10 50 100 10 50 100 10 50 100 10 50 100 10 50 100 10 50 100 Wa kt u (d etik ) Hidden Layer 0.3 0.6 0.9 Level ekstraksi 1 Level ekstraksi 2 Level ekstraksi 3 Level ekstraksi 4 Level ekstraksi 5 Level ekstraksi 6 Learning Rate 0,1094 0,3906 0,5313 0,1250 0,0938 0,0625 0,0781 0,1094 0,0938 0,0938 0,125 0,0625 0,0938 0,0938
0,0625 0,0469 0,1094 0,1563 0,3281 0,2188 0,2656 0,0938 0,1875 0,0625 0,0469 0,0469 0,0625
0,0625 0,1094 0,0938 0,0625 0,4375 0,0938 0,1719 0,0625 0,1406 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 10 50 100 10 50 100 10 50 100 10 50 100 10 50 100 10 50 100
Wa kt u (d etik ) Hidden Layer 0.3 0.6 0.9 Level ekstraksi 1 Level ekstraksi 2 Level ekstraksi 3 Level ekstraksi 4
Level ekstraksi 5 Level ekstraksi 6 Learning Rate
serta ekstraksi ciri level 6 dengan learning rate yaitu 0.3 di lapisan tersembunyi sebanyak 50. Sedangkan waktu terlama yaitu 0.5313 detik yang dicapai ketika ekstraksi ciri level 1 dengan learning rate 0.3 di lapisan tersembunyi sebanyak 100.

## F. Komparasi algoritma ELM, SVM dan Backpropagation
Tabel  perbandingan  rata-rata  akurasi  dan  waktu  antara  algoritma  ELM,  SVM  dan backpropagation ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel  4. Perbandingan algoritma ELM, SVM dan Backpropagation
Algoritma Level Ekstraksi Ciri Nilai Rata- Rata Akurasi (%) Nilai Rata-Rata Waktu Pembuatan Model (s) Nilai Rata-Rata Waktu Pengujian  (s) ELM 1 67.50 ± 3.44 3.55 ± 4.81 0.10 ± 0.09 2 65.36 ± 2.03 2.62 ± 3.84 0.08 ± 0.08 3 66.43 ± 2.93 2.18 ± 3.36 0.07 ± 0.08 4 65.71 ± 0.80 1.96 ± 3.17 0.06 ± 0.05 5 67.50 ± 1.49 1.77 ± 2.86 0.05 ± 0.05 6 70.71 ± 5.44 1.62 ± 2.77 0.04 ± 0.06 SVM 1 53.39 ± 0.84 3491.53 ± 4537.21 15.60 ± 8.45 2 55.90 ± 1.05 1075.79 ± 1360.09 8.71 ± 3.56 3 56.43 ± 1.12 243.76 ± 215.41 4.74 ± 1.66 4 60.74 ± 2.04 76.99 ± 62.82 3.08 ± 1.99 5 65.84 ± 1.94 21.66 ± 17.22 1.34 ± 0.62 6 77.27 ± 1.02 7.80 ± 7.15 0.85 ± 0.77 Backpropa gation 1 73.16 ± 1.65 346.90 ± 121.92 0.33 ± 0.16 2 76.07 ± 2.27 164.79 ± 70.19 0.16 ± 0.07 3 77.71 ± 1.16 88.40 ± 39.54 0.11 ± 0.04 4 77.01 ± 1.29 51.84 ± 23.90 0.09 ± 0.03 5 77.59 ± 1.18 31.24 ± 16.52 0.07 ± 0.02 6 83.81 ± 1.40 21.36 ± 11.55 0.07 ± 0.02
Berdasarkan  tabel  4.  dapat  dilihat  bahwa  nilai  rata-rata  akurasi  terbaik  setiap  level dicapai  ketika  dataset  sinyal  EEG  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma backpropagation. Sedangkan nilai rata-rata waktu pelatihan dan waktu pengujian tercepat dicapai ketika dataset sinyal EEG diklasifikasikan menggunakan algoritma ELM.

## G. Analisis Hasil
Penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  menggunakan algoritma ELM dengan parameter level ekstraksi ciri dan banyaknya simpul tersembunyi. Hasil klasifikasi ELM dengan akurasi tertinggi dalam bentuk confusion matrix ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel  5 . Confusion Matrix ELM level ekstraksi ciri 6 dengan Simpul Tersembunyi 500 Kelas RBD Normal RBD 23 7 Normal 5 21
Berdasarkan Tabel 5. Menunjukkan bahwa algoritma ELM dapat mengklasifikasikan gangguan  tidur  RBD  dengan  non  RBD  atau  normal  berdasarkan  sinyal  EEG.  Hasil
eksperimen  menggunakan  algoritma  ELM  menunujukkan  akurasi  tertinggi  berada  pada level  ekstraksi  ciri  6  dengan  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  70.71  %  ±  5.44,  hal  ini dikarenakan  semakin  tinggi  level  ekstraksi  ciri  maka  semakin  tinggi  pula  data  akan  di ekstraksi  lebih  detail  atau  lebih  mewakili  ciri  dari  data  ekstraksi  sebelumnya.  Semakin tinggi level ekstraksi ciri, banyak fitur data akan lebih sedikit dibandingkan dengan data sebelumnya. Sinyal EEG yang diekstraksi pada level 2 menghasilkan banyak fitur setengah dari data yang diekstraksi pada level 1.
ELM mempunyai  kemampuan  klasifikasi  yang  baik, hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan cepatnya waktu dalam proses pelatihan maupun pengujian klasifikasi. Waktu pada proses klasifikasi dipengaruhi oleh banyaknya fitur data, artinya semakin tinggi level ekstraksi ciri maka akan sedikit waktu yang diperlukan. Selain fitur data, banyaknya hidden node juga berpengaruh  terhadap  waktu  klasifikasi.  Banyaknya  simpul  tersembunyi  menentukan banyaknya penghubung yang terbentuk antara lapisan masukan dan lapisan keluaran yang digunakan untuk memproses fitur data sehingga semakin banyak simpul tersembunyi maka semakin  lama  pula  waktu  yang  dibutuhkan.  Pada  penelitian  ini  banyaknya  simpul tersembunyi  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  akurasi,  hal  ini  disebabkan  karena pengaruh masukan bobot dan bias yang diinisialisasi secara acak, sehingga semakin banyak simpul  tersembunyi  maka  semakin  banyak  penghubung  yang  terbentuk  sehingga  akan semakin banyak hasil yang bisa didapatkan. Dataset yang telah digunakan dalam penelitian ini, juga digunakan oleh penelitian [11] yang menggunakan algoritma Random Forest (RF) untuk  mengklasifikasi  RBD  dan  menghasilkan  akurasi  tertinggi  mencapai  96%,  jika dibandingkan  dengan  penggunaan  algoritma  ELM  yang  menghasilkan  nilai  rata-rata akurasi sebesar 70.71 % ± 5.44 menunjukkan juga bahwa ELM mempunyai kemampuan klasifikasi yang cukup baik.
Untuk  mengetahui  kinerja  klasifikasi  algoritma  ELM  dengan  algoritma  lainnya, dilakukan  komparasi  dengan  algoritma  SVM  dan  backpropagation.  Hasil  komparasi menyatakan akurasi terbaik didapatkan menggunakan algoritma backpropagation dengan nilai rata-rata akurasi tertinggi yaitu 83.81% ± 1.40 yang dicapai ketika level ekstraksi ciri 6  dibandingkan  dengan  algoritma  ELM  dengan  nilai  rata-rata  akurasi  tertinggi  yaitu 70.71 % ± 5.44 yang dicapai ketika level ekstraksi ciri 6. Hal ini sesuai dengan penelitian [30]  dan  [31]  yang  membuktikan  bahwa  algoritma  backpropagation  memiliki  kinerja akurasi terbaik dibandingkan algoritma ELM. Namun berdasarkan kecepatan waktu yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG,  algoritma  ELM  jauh lebih unggul dikarenakan menghasilkan waktu klasifikasi tercepat, hal ini relevan dengan penelitian  [12]  yang  mengatakan  bahwa  ELM  mempunyai learning  speed yang  cepat dikarenakan  ELM  tidak  memerlukan  iterasi  dalam  melakukan  pelatihan  dan  penentuan elemen  masukan  bobot  dan  bias  yang  dilakukan  secara  acak  sehingga  waktu  yang diperlukan dalam proses klasifikasi berjalan  dengan singkat. Sedangkan algoritma SVM menghasilkan  rata-rata  akurasi  yang  terendah  serta  mempunyai  waktu  komputasi  yang paling lama dibandingkan ELM dan backpropagation.

## IV. K ESIMPULAN
Klasifikasi  gangguan  tidur  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  diawali  dengan  pra- premrosesan data, ekstraksi fitur dan klasifikasi. pra pemrosesan data meliputi pembagian sinyal per 30 detik dan smoothing data . Proses ekstraksi ciri menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit (DWT). Pada penelitian ini ekstraksi ciri dilakukan pada level 1-6. Proses klasifikasi  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  menggunakan  algoritma  ELM  dengan  fungsi aktivasi yaitu fungsi sigmoid biner. Sebelum proses pelatihan pada algoritma ELM, terlebih dahulu dilakukan undersampling untuk mengatasi ketidakseimbangan jumlah kelas.
ELM merupakan jaringan syaraf tiruan single hidden layer feedforward neural networks (SLFNs)  dengan  masukan  bobot  serta  bias  yang  ditentukan  secara  acak.  Tiga  layer penyusun  jaringan  ELM  yaitu  layer  masukan,  layer hidden dan  layer  keluaran.  Bobot
masukan  pada  setiap node mempunyai  nilai  yang  berbeda  guna  menghubungkan  layer masukan kepada hidden node , kemudian seluruh hidden node terhubung ke semua node keluaran. Pada penelitian ini banyaknya hidden node dilakukan sebanyak 10, 50, 100, 500 dan 1000.
Hasil klasifikasi gangguan tidur RBD berdasarkan sinyal EEG menggunakan algoritma ELM menunjukkan bahwa algoritma ELM bisa mengklasifikasikan gangguan tidur RBD dengan non RBD berdasarkan sinyal EEG dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 70.71 % ± 5.44 yang dicapai pada saat level ekstraksi ciri 6. Hasil komparasi algoritma ELM dengan algoritma  SVM  dan  backpropagation  dalam  pengklasifikasian  gangguan  tidur  RBD berdasarkan  sinyal  EEG  menunjukkan  bahwa  algoritma  backpropagation  memiliki  rata- rata akurasi terbaik yaitu mencapai 83.81% ± 1.40 yang dicapai ketika level ekstraksi ciri 6. Namun berdasarkan waktu yang dibutuhkan dalam pembuatan model, algoritma ELM lebih  unggul  dalam  kecepatan  proses  klasifikasi  RBD  berdasarkan  sinyal  EEG  yaitu mencapai 1.62 ± 2.77 detik ketika level ekstraksi ciri 6 dibandingkan algoritma SVM dan backpropagation.

## REFERENSI
[1] Indrawati, L., & Nuryanti, L. (2018). Hubungan Posisi Tidur dengan Kualitas Tidur Pasien Congestive Heart Failure. Jurnal Kesehatan Budi Luhur Cimahi, Volume 11 Nomor 2 .
[2] Yulia,  M.,  Anita,  &  Miranda,  C.  (2019).  Klasifikasi  Sinyal  EEG  dengan  Stimulasi Aromatik Menggunakan Metode Support Vector Machine. Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, Volume 10, Nomor 1, Mei 2019 .
[3] Sunwoo, J.-S., Lee, S., Kim, J.-H., Lim, J.-A., Kim, T.-J., Byun, J.-I., . . . Jung, K.-Y. (2017).  Altered  Functional  Connectivity  in  Idiopathic  Rapid  Eye  Movement  Sleep Behavior Disorder: A restin-State EEG Study. SLEEP, Vol. 40, No. 6 .
[4] Hogl,  B.,  &  Stefani,  A.  (2017).  REM  Sleep  Behavior  Disorder  (RBD)  Update  on Diagnosis and Treatment. Somnologi, Volume 21, Supplement 1, pp 1-8 .
[5] Clinic,  M.  (2018). Mayo  Clinic .  Diambil  kembali  dari  Mayo  Clinic: https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/rem-sleep-behavior- disorder/symptoms-causes/syc-20352920.
[6] Pramartaningthyas, E. K., & M., M. S. (2017). Optimasi Daya Spektral Pada Sinyal Lemah Electroencrphalography (EEG) dengan Metode Algoritma Genetik. Multitek Indonesia Jurnal Ilmiah, Vol. 11 , No. 2,Desember 2017 .
[7] Fauzan, A. D., Lailiyya, N., Kusumandari, D. E., & Suratman, F. Y. (2019). Analisa Pengaruh Rangsangan Aromaterapi Lavender dan Kayu Cendana Terhadap Kualitas Tidur Berbasis Gelombang EEG. Jurnal TEKTRIKA, Vol. 4, No. 1.
[8] Arnaldi, D., Antelmi, E., St. Louis, E., Postuma, R., & Arnulf, I. (2017). Idiopathic REM Sleep Behavior Disorder and Neurodegenerative risk : to tell or not to tell to the patient? how to minimize the risk? Sleep Medicine Reviews, Volume 36 , 82-95.
[9] Ruffini, G., Ibanez, D., Castellano, M., Dunne, S., & Soria-Frisch, A. (2016). EEG- driven RNN Classification for Prognosis of Neurodegeneration in At-Risk Patients. International Conference on Artificial Neural Networks 2016 (pp. 306-313). Springer Link.
[10] Ruffini, G., Ibanez, D., Castellano, M., Dubreuil-Vail, L., Soria-Frisch, A., Postuma, R., . . . Montplaisir, J. (2019). Deep Learning With EEG Spectograms in Rapid Eye Movement Behavior Disorder. Frontiers in Neurology, 10:806 .
[11] Cooray,  N.,  Andreotti,  F.,  Symmods,  M.,  Hu,  M.,  &  Vos,  M.  (2019).  Detection  of REM Sleep Behaviour Disorder by Automated Polysomnography Analysis. Clinical Neurophysiology, Volume 130, Issue 4 , 505-514.
[12] Fikriya, Z. A., Irawan, M. I., & Soetrisno. (2017). Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 6, No.
1 , 2337-3520.
[13] Irawan, D. P., Cholissodin, I., & Santoso, E. (2018). Klasifikasi Risiko Gagal Ginjal Kronis Menggunakan Extreme Learning Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 2, No. 11 , 5220-5228.
[14] Waskito,  S.  B.,  Cholissodin,  I.,  &  Santoso,  E.  (2019).  Implementasi  Algoritma Extreme Learning Machine (ELM) untuk Klasifikasi Penanganan Human Papilloma Virus (HPV). Jurnal Pengenmbangan Teknologi Informai dan Ilmu Komputer. Vol. 3,No. 1 , 84-89.
[15] Raposo,  A.,  Vicens,  L.,  Clithero,  J.  A.,  Dobbins,  I.  G.,  &  Huettel,  S.  A.  (2011). Contributions  of  frontopolar  cortex  to  judgments  about  self,  others  and relations. Social Cognitive and Affective Neuroscience , 6 (3), 260-269.
[16] Lusiawati,  I.  (2017).  Pengembangan  Otak  Dan  Optimalisasi  Sumber  Daya Manusia. Jurnal TEDC , 11 (2), 162-171.
[17] Wulandari, I. N., & Juniati, D. (2017). Penerapan Dimensi Fraktal Untuk Klasifikasi Laras Pada Musik Gamelan. Jurnal Ilmiah Matematika, Volume 3 No.6.
[18] Hasanah,  N.,  Muljono,  A.  B.,  &  Suksmadana,  I.  B.  (2018).  Penentuan  Lokasi Gangguan Hubung Singkat Pada Saluran Transmisi 150 KV Berbasis Transformasi Wavelet. Dielektrika, Vol. 5, No. 1 , 42-47.
[19] Arif,  A.,  &  Djamal,  E.  (2014).  Klasifikasi  TIngkat  Kelelahan  Berdasarkan  Sinyal Electroencephalogram (EEG) Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation. SNIJA Unjani.
[20] Ekayama, R., Djamal, E., & Komarudin, A. (2016). Identifikasi Kondisi Rileks dari Sinyal  EEG  menggunakan  Wavelet  dan  Learning  Vector  Quantization. Prosiding SNST ke-7 Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim Semarang.
[21] Karmila, R., Djamal, E., & Nursantika, D. (2016). Identifikasi Tingkat Konsentrasi dari Sinyal EEG Wavelet dan Adaptive Backpropagation. SNATi 2016.
[22] Irawan,  E.,  &  Wahono,  R.  S.  (2015).  Penggunaan  random  under  sampling  untuk penanganan  ketidakseimbangan  kelas  pada  prediksi  cacat  software  berbasis  neural network. IlmuKomputer. com Journal of Software Engineering , 1 (2), 92-100.
[23] Sugianto,  N.  A.,  Cholissodin,  I.,  &  Widodo,  A.  W.  (2018).  Klasifikasi  Keminatan Menggunakan Algorite Extreme Learning Machine dan Particle Swarm Optimization untuk  Seleksi  Fitur  (Studi  Kasus  :  Program  Studi  Teknik  Informatika  Filkom  UB). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No.5 , 1856- 1865.
[24] Prakoso,  E.  C.,  Wisesty,  U.  N.,  &  Jondri.  (2016).  Klasifikasi  Keadaan  Mata Berdasarkan Sinyal EEG Menggunakan Extreme Learning Machines. Ind. Journal on Computing. Vol. 1, Issue 2 , 97-116.
[25] physionet.org . (2012). Dipetik 10 Desember, 2019, dari physio.net:
https://physionet.org/content/capslpdb/1.0.0/
[26] MG Terzano, L Parrino, A Sherieri, R Chervin, S Chokroverty, C Guilleminault, M Hirshkowitz, M Mahowald, H Moldofsky, A Rosa, R Thomas, A Walters. Atlas, rules, and recording techniques for the scoring of cyclic alternating pattern (CAP) in human sleep. Sleep Med 2001 Nov; 2(6):537-553.
[27] Indrayanti,  Sugianti,  D.,  &  Karomi,  M.  A.  (2017).  Peningkatan  akurasi  Algoritma KNN dengan Seleksi Fitur Gain Ratio untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. IC-Tech Volume XII No. 2.
[28] Khadijah,  &  Kusumaningrum,  R.  (2019).  Ensemble  Classifier  untuk  Klasifikasi Kanker Payudara. IT Journal Research and Development (ITJRD), Vol.4, No.1 , 61- 71.
[29] Pristyanto,  Y.  (2019).  Penerapan  Metode  Ensemble  Untuk  Meningkatkan  Kinerja Algoritme Klasifikasi Pada Imbalanced Dataset. Jurnal Teknoinfo , 13 (1), 11-16.
[30] Kom,  O.  P.  B.  S.,  &  Ronaldo,  R.  (2019).  Perbandingan  Metode  Extreme  Learning Machine Dan Backpropagation Untuk Mengklasifikasi Phising Webssites. Journal of Informatics Engineering Research and Technology , 1 (1).
[31] Irawan,  M.  I.,  &  Imah,  E.  M.  (2015).  Study  Comparison  Backpropogation,  Support Vector Machine, and Extreme Learning Machine for Bioinformatics Data. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi , 8 (1), 53-59.