## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Desember 2021

## Sistem Deteksi Kelainan Neuromuscular
Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System dan Dekomposisi Wavelet Elektromyogram
Nuryani #1 ,  Iftita Ida Sofia #2 , Mohtar Yunianto #3
# Program Studi Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami 26A, Surakarta
1 nuryani@mipa.uns.ac.id
2 iftitaidasofia@student.uns.ac.id
3 mohtaryunianto@staff.uns.ac.id
Abstrak—Sistem  neuromuscular  terdiri  dari  saraf  motorik dan otot rangka yang menghasilkan aktivitas kelistrikan pada otot  dan  menyebabkan  otot  dapat  berkontraksi  dan menghasilkan gerak tubuh. Gangguan  neuromuscular dapat terjadi pada sel saraf yang dinamakan Neuropathy dan pada sel otot yang dinamakan Myopathy. Aktivitas kelistrikan pada otot direkam melalui suatu alat yang dinamakan Electromi- ography  (EMG).  Pada  penelitian  ini  dilakukan  identifikasi sinyal EMG pasien sehat, myopathy dan neuropathy. Neurop- athy merupakan gangguan yang disebabkan oleh kerusakan sel  saraf.  Myopathy  merupakan  gangguan  yang  disebabkan oleh kerusakan sel otot. Penanganan dan pengobatan myopa- thy  dan  neuropathy  berbeda,  sehingga  diperlukan  suatu metode  yang  dapat  mendiagnosis  dengan  tepat  jenis gangguan  yang  dialami.  Analisis  karakteristik  sinyal  EMG dilakukan  menggunakan  metode  dekomposisi  Wavelet  Dis- crete Dyadic dan variasi fitur  Root Mean Square (RMS), ap- proximate entropy, spectral entropy dan Singular Value Decom- potition (SVD) entropy. Sinyal karakteristik yang diperoleh di identifikasi menggunakan metode klasifikasi Adaptive Neuro Fuzzy  Inference  System  (ANFIS).  Performa  ANFIS  dalam mengidentifikasi karakteristik sinyal EMG pada masing-mas- ing  koefisien  dekomposisi,  menghasilkan  performa  terbaik pada koefisien aproksimasi ke-5 (cA5), dengan akurasi 100%, sensitivitas 100% dan spesivitas 100%.
Kata kunci — EMG, Myopathy, Neuropathy, DWT, ANFIS

## I. P ENDAHULUAN
Aktivitas  manusia  dalam  kehidupan  melibatkan  sistem gerak  tubuh.  Tubuh  dapat  bergerak  diakibatkan  oleh adanya  aktivitas  kelistrikan  pada  otot  rangka.  Aktivitas kelistrikan  pada  otot  dihasilkan  melalui  perintah otak  da- lam bentuk potensial listrik yang dialirkan melalui sel saraf motorik menuju sel otot. Rangsangan potensial listrik yang diterima  sel  otot  akan  memicu  terjadinya  proses  depolar- isasi  yang  menghasilkan  pelepasan  ion  kalsium  di  sepan- jang serat  otot. Ion kalsium berperan dalam pengendalian ikatan filament aktin dan miosin yang menghasilkan kon- traksi  dan  relaksasi  otot.  Kontraksi  dan  relaksasi  inilah yang menyebabkan tubuh dapat bergerak dan berpindah [1].
Sistem  gerak  tubuh  manusia  terdiri  dari  saraf  motorik dan  otot  rangka  dinamakan  sistem Neuromuscular . Gangguan  pada  sistem neuromuscular mengakibatkan gangguan  pada  aktivitas  gerak  tubuh  manusia.  Gangguan neuromuscular dapat terjadi pada sel saraf yang dinamakan Neuropathy dan pada sel otot yang dinamakan Myopathy . Neuropathy merupakan kerusakan sel saraf yang disebab- kan oleh gangguan metabolisme, defisiensi  nutrisi, racun, obat-obatan  tertentu,  infeksi  virus  dan  bakteri,  gangguan autoimun  serta  cedera  fisik  yang  berakibat  pada  berku- rangnya kemampuan sel saraf dalam mengalirkan rangsan- gan dari  otak menuju otot. Neuropathy dapat  terjadi  pada dendrit, akson, maupun selubung mielin pada sel saraf. My- opathy merupakan  kerusakan  pada  sel  otot  yang disebab- kan  oleh  ketidakmampuan  otot  untuk  berkontraksi  akibat dari  penyusutan  pada  otot,  kelemahan  otot,  infeksi  virus, bakteri dan parasit serta cedera pada otot. Myopathy dapat terjadi pada otot tangan, otot kaki bahkan otot wajah serta bagian tubuh lainnya. Neuropathy dan Myopathy dapat ber- sifat genetika atau keturunan[2].
Prevalensi kasus gangguan neuromuscular tahun 1990- 2014 sebesar 160/100.000 atau 1 dari  625 populasi  dunia mengalami 1 dari 30 jenis gangguan neuromuscular [3], di mana prevalensi ini mengalami peningkatan dibandingkan sebelum  tahun  1990  sebesar  1  dari  3500  populasi  dunia mengalami 1 dari 11 jenis gangguan neuromuscular [4]. Penyebab dan lokasi kerusakan yang berbeda pada Neu- ropathy maupun Myopathy akan  menghasilkan  jenis gangguan  yang  berbeda  dan  mengakibatkan  penanganan serta pengobatan yang berbeda pula, sehingga sangat pent- ing untuk mendiagnosis secara tepat jenis gangguan neuro- muscular yang dialami. Diagnosis suatu penyakit dapat di- amati berdasarkan gejala yang ditimbulkan. Namun, gejala Neuropathy dan Myopathy sulit dibedakan karena memiliki gejala yang hampir sama, yakni otot lemas yang mengaki- batkan kesulitan berdiri, nyeri, kram, kaku, dan kesemutan pada otot, mati rasa pada bagian tubuh tertentu, serta hilang
kendali terhadap otot seperti kesulitan menggenggam  dan bergerak.
Salah satu metode yang digunakan untuk mendiagnosis gangguan  pada  sistem neuromuscular adalah  metode  el- ektrodiagnostik, yakni metode diagnostik yang menganalisis  aktivitas  kelistrikan  otot  menggunakan  alat khusus  yang  dinamakan Electromyography (EMG). Rekaman sinyal EMG dianalisis karakteristik sinyal  yang dihasilkan untuk mendiagnosis jenis gangguan neuromus- cular yang dialami[5].
Analisis  sinyal  EMG  terdiri  dari  beberapa  tahap  yakni akuisisi data, pra-proses, karakterisasi, dan klasifikasi. An- alisis  sinyal  EMG  dengan  karakterisasi  menggunakan metode dekomposisi Wavelet Daubechies orde 4 (Db-4) ke dalam 5 level  dekomposisi  dengan fitur ekstraksi entropy yakni Shannon ,  Spektral  dan  A pproximate menggunakan metode  klasifikasi    Support  Vector  Machine  (SVM) menghasilkan  akurasi  fitur shannon lv-1  sebesar  90%, spektral lv-1 100%, dan approximate lv-3 90%[6]. Metode karakterisasi  lain  menggunakan  variasi  fitur  statistik Standar  deviasi (STD), peak-to-peak dan Root  Mean Square (RMS) dengan metode klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) menghasilkan akurasi 87% dan sensitivi- tas  90%[7].  Analisis  sinyal  EMG  menggunakan  fitur ekstraksi  statistik  dapat  digunakan  untuk  menentukan fungsi keanggotaan pada sistem klasifikasi Fuzzy Inference System  (FIS)[8].  Analisis  performa family  wavelet menggunakan  fitur  ekstraksi  statistik  dan  metode  klasifi- kasi SVM menghasilkan family wavelet terbaik untuk ana- lisis sinyal EMG adalah Symlet dan Daubechies untuk sem- barang orde[9].
Namun  demikian,  deteksi  Myopathy  dan  Neuropathy menggunakan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  masih  belum  banyak  didalami.  Untuk  itu  pada artikel  ini  dipaparkan  sistem  identifikasi  Myopathy  dan Neuropathy  menggunakan  ANFIS  dengan  fitur  EMG berupa transformasi wavelet diskrit. Paparen meliputi dian- taranya  analisis  sinyal  EMG  pasien  sehat, Myopathy dan Neuropathy menggunakan  metode  dekomposisi wavelet diskrit  dengan family  wavelet symlet-8 ke  dalam  5-level dekomposisi dan variasi ekstraksi fitur statistik yakni RMS dan fitur entropy yakni spektral , approximate dan Singular Vallue  Decompotition  (SVD).  Hasil  karakterisasi  sinyal kemudian  diidentifikasi  menggunakan  metode  klasifikasi ANFIS. Sistem ini merupakan perpaduan Fuzzy Inference System (FIS)  [10]  yang  diaplikasikasikan  dalam  metode pembelajaran Artificial Neural Network (NN).
II. M ETODE
Metode sistem deteksi kelainan neuromuscular dipapar- kan pada Gambar 1. Secara umum masukan ( input ) dari sis- tem deteksi ini adalah hasil dekomposisi wavelet dari EMG dengan teknik klasifikasi menggunakan ANFIS. Proses sis- tem deteksi dijelaskan berikut ini.

## A. Data EMG
Data  yang  digunakan  berupa  sinyal  EMG  dari partisipan  sehat,  pasien  dengan  gangguan Myopathy dan
Neuropathy .  Sinyal  ini  diperoleh  dari database Physio- net.org dengan  waktu  perekaman  masing-masing  pasien adalah 12 detik, 27 detik dan 37 detik serta frekuensi sam- pling 4000Hz untuk setiap sinyal[11].
Gambar 1. Skema sistem deteksi kelainan neuromuscular

## B. Normalisasi dan Segmentasi
Sinyal EMG mentah di normalisasi untuk menghilangkan komponen sinyal negatif sekaligus mengu- bah  rentang  sinyal  menjadi  antara  0  sampai  dengan  1, menggunakan persamaan (1) :
𝑥 𝑛 = (𝑥 𝑖 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) (𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) (1)
Dimana 𝑥 𝑛 =data  normalisasi; 𝑥 𝑖 =data  ke-i; 𝑥 𝑚𝑎𝑥 =data terbesar; 𝑥 𝑚𝑖𝑛 =data terkecil. Sinyal normalisasi  kemudian disegmentasi dengan frekuensi segmen adalah ½ frekuensi sampling menjadi 2000Hz.

## C. Dekomposisi Menggunakan Wavelet
Tiap  segmen  didekomposisi  menggunakan  metode dekomposisi wavelet diskrit dyadic dengan family wavelet symlet-8 ke dalam 5-level dekomposisi. Koefisien dekom- posisi yang digunakan adalah semua koefisien detail (cD1, cD2, cD3, cD4, cD5) dan koefisien aproksimasi ke-5 (cA5). Dekomposisi  sinyal dilakukan menggunakan  library  open source python PyWavelets oleh Gregory.R (2019)[12].
Masing-masing  koefisien  dekomposisi  kemudian  di karakterisasi  menggunakan  variasi  fitur  statistik  yakni RMS  dan  fitur  entropy  yakni spektral,  approximate ,  dan SVD (Singular Vallue Decompotition). Ekstraksi fitur en- tropy dilakukan menggunakan library open source python antroPy [13].

## D. Klasifikasi Menggunakan ANFIS
Dalam pemilihan fungsi keanggotaan pada proses fuzz- ifikasi ANFIS, di mana fungsi keanggotaan berfungsi men- gubah nilai masukan sebenarnya ke dalam himpunan fuzzy
[14].  Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah Trimf, Trapmf,  Gbellmf,  Gaussmf dan Gauss2mf .  Fungsi keanggotaan dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) terbaik digunakan dalam sistem dengan perbandingan 80% data  pelatihan  dan  20%  data  pengujian.  Data  dalam  him- punan fuzzy digunakan sebagai masukan sistem klasifikasi ANFIS  yang  akan  diklasifikasikan  menjadi output sinyal sehat, myopathy dan neuropathy .  Arsitektur  ANFIS  yang digunakan digambarkan dalam Gambar 2:
Gambar 2. Arsitektur ANFIS dalam sistem

## E. Pengukuran Kinerja
Kinerja sistem klasifikasi ANFIS di lihat dari parameter akurasi,  sensitivitas  dan  spesivitas.  Akurasi  menunjukkan persentase  sistem  dalam  mendeteksi  sinyal  dengan  tepat. Sensitivitas  atau True  positive  rate menunjukkan  persen- tase sistem dalam mendeteksi sinyal gangguan neuromus- cular dengan  tepat.  Spesivitas  atau True  negative  rate menunjukkan  persentase  sistem  dalam  mendeteksi  sinyal sinyal sehat dengan tepat.
Akurasi,  sensitivitas  dan  spesivitas  dituliskan  dalam persamaan sebagai berikut [15]:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(%) = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 × 100% (2) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠(%) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (3) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠(%) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 × 100% (4)
Dimana  TP  ( True  positive )  menunjukkan  sinyal gangguan neuromuscular yang di deteksi dengan tepat, TN ( True negative ) menunjukkan sinyal sehat yang di deteksi dengan tepat, FP ( False positive ) menunjukkan sinyal sehat yang di identifikasi sebagai sinyal gangguan neuromuscu- lar , dan FN ( False negative ) menunjukkan sinyal gangguan neuromuscular yang di identifikasi sebagai sinyal sehat.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sinyal EMG normalisasi  disegmentasi  menjadi  25 seg- men sinyal sehat, 55 segmen sinyal myopathy dan 73 seg- men neuropathy , di  mana setiap  segmen mewakili  karak- teristik sinyal aslinya. Masing-masing segmen didekompo- sisi  menggunakan  metode  dekomposisi  wavelet  dyadic dengan family wavelet symlet-8 ke dalam 5 level dekom- posisi,  menghasilkan  6  komponen  sinyal  yang  digunakan yakni 5 koefisien detail (cD1, cD2, cD3, cD4, cD5) dan 1 koefisien  aproksimasi  (cA5).  Masing-masing  Koefisien
dekomposisi  di  karakterisasi  menggunakan  fitur  ekstraksi RMS  (Gambar  3),  spectral  entropy  (Gambar  4),  approxi- mate entropy (Gambar 5) dan SVD entropy (Gambar 6).
Gambar 3. Karakteristik RMS Gambar 4. Karakteristik spectral
Gambar 5. Karakteristik approximate

## Gambar 6 Karakteristik SVD
Karakteristik sinyal EMG sehat, myopathy dan neurop- athy pada setiap koefisien dekomposisi berbeda untuk se- tiap  fitur  ekstraksi  yang  digunakan.  Fitur  ekstraksi  RMS pada Gambar 3. memberikan karakteristik sinyal yang baik
pada semua koefisien dekomposisi. Fitur RMS (Gambar 5) dan fitur approximate (Gambar 6)  memberikan karakteris- tik sinyal yang lebih baik dari fitur spectral (Gambar 4). Hal ini tampak pada gambar tersebut dimana perbedaan ampli- tud  yang  lebih  besar  antara  ketiga  kelas  (sehat,  miopati, neuropati).  Fitur  ekstraksi  approximate  pada  Gambar  5. memberikan karakteristik sinyal yang baik pada koefisien detail cD1, cD2 dan cD3. Fitur ekstraksi SVD pada Gambar 6.  memberikan  karakteristik  sinyal  yang  baik  hanya  pada koefisien aproksimasi cA5.
Nilai  karakteristik  sinyal  EMG  dari  masing-masing koefisien dekomposisi, di gunakan sebagai masukan dalam sistem  klasifikasi  ANFIS.  Sistem  klasifikasi  ANFIS digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sinyal  masukan  ke dalam target output sinyal tersebut yakni  sinyal sehat  (0), myopathy (1) dan neuropathy (2). Dalam sistem klasifikasi ANFIS,  fungsi  keanggotaan  berfungsi  untuk  mengubah nilai masukan sistem yang berupa nilai tegas menjadi nilai dalam himpunan fuzzy. Pemilihan fungsi keanggotaan dil- akukan  pada  data  koefisien  aproksimasi  cA5,  dengan mengamati  nilai  RMSE  pelatihan  dan  pengujian  yang dihasilkan.  Diperoleh  fungsi  keanggotaan  dengan  nilai RMSE  pelatihan  dan  pengujian  terbaik  menggunakan fungsi  keanggotaan  Gauss2mf.  Nilai  RMSE  fungsi keanggotaan dituliskan dalam Tabel 1.
TABEL I A NALISIS F UNGSI K EANGGOTAAN
Fungsi keanggotaan RMSE-train RMSE-test Trimf 0,013711 0,11983 trapmf 0,0000066 0,20951 gbellmf 0,0019297 0,040169 gaussmf 0,0040709 0,087537 gauss2mf 0,00013592 0,020642
Perbandingan hasil  keluaran  sistem klasifikasi  ANFIS terhadap  target  keluaran  sistem  untuk  data  pengujian  dan data pelatihan di tampilkan dalam Gambar 7. dan Gambar 8.
(a)                       (b)                       (c) (d)                       (e)                        (f)
Gambar 7. Pelatihan ANFIS (a) cD1; (b) cD2; (c) cD3; (d) cD4; (e) cD5; (f) cA5
(a)                       (b)                       (c)

## (d)                       (e)                        (f)
Gambar 8: Pengujian ANFIS (a) cD1; (b) cD2; (c) cD3; (d) cD4; (e) cD5; (f) cA5
Berdasarkan Gambar 7. dan Gambar 8., performa klas- ifikasi  ANFIS  dalam  mengidentifikasi  sinyal  EMG  sehat dan  sinyal  EMG  dengan  gangguan neuromuscular menghasilkan nilai  akurasi, sensitivitas dan spesivitas  un- tuk  data  pelatihan  pada  Tabel  2  dan  data  pengujian  pada Tabel 3:
TABEL II K INERJA P ELAIHAN Koefisien dekomposisi Akurasi (%) Sensitivitas (%) Spesivitas (%) cD1 99,19 99,03 100 cD2 99,19 100 95 cD3 97,56 97,09 100 cD4 91,87 93,20 85 cD5 86,18 93,20 50 cA5 100 100
100 TABEL III K INERJA P ENGUJIAN Koefisien dekomposisi Akurasi (%) Sensitivitas (%) Spesivitas (%) cD1 83,33 80 100 cD2 90 92 80 cD3 56,66 48 100 cD4 53,33 48 80 cD5 46,66 52 20 cA5 100 100 100

## IV. K ESIMPULAN
Pada  artikel  ini  telah  dipaparkan  sistem  deteksi gangguan  neuromuscular.  Sistem  deteksi  menggunakan ANFIS dengan fitur EMG berupa karakteristik dari wavelet diskrit.  Sistem  deteksi  menggunalan  fitur  RMS  dan  SVD untuk  koefisien  aproksimasi  dan  fitur  ekstraksi Approxi- mate memberikan kinerja yang lebih tinggi. Sedangkan un- tuk  fitur  spektral  menghasilkan  karakteristik  sinyal  yang lebih  rendah  dibanding  dengan  fitur  yang  lain.  Performa sistem  klasifikasi  ANFIS  dalam  mengidentifikasi  sinyal EMG sehat dan gangguan neuromuscular menggunakan 4 variasi  fitur  RMS,  spektral ,  approximate ,  dan  SVD menghasilkan performa terbaik pada koefisien aproksimasi cA5 yakni akurasi 100%, sensitivitas 100% dan spesivitas 100 %.  Berdasarkan hasil karakterisasi  sinyal dan klasifi- kasi  sinyal,  identifikasi  sinyal  EMG  dengan  dekomposisi wavelet dyadic dengan family wavelet Symlet-8 ke dalam 5
level  dekomposisi  baik  menggunakan  koefisien  aproksi- masi ke-5 dengan variasi fitur RMS dan SVD.

## R EFERENSI
[1] Rahyusalim.  (2018). Intra-Operative  Nerve  Monitoring  Dalam Praktik Klinis Edisi Pertama. Depok : Media Aesculapius.
[2] Michell.A.W,. (2013). Understanding EMG . Cambridge UK : Ox- ford University Press.
[3] Deenen.J.C., Horlings.C.G., Verschuuren.J.J., Verbeek.A.L., & van Engelen.B.G.  (2015). The  Epidemiology  of  Neuromuscular Disorders: A Comprehensive Overview of the Literature . Journal of neuromuscular diseases, 2(1),    73-85.
[4] Emery  A.  E.  (1991). Population  frequencies  of  inherited neuromuscular  diseases  a  world  survey. Neuromuscular  disorders (NMD), 1(1), 19–29.
[5] Weiss, L., Weiss, J., & Julie Silver. (2004). Easy EMG: A Guide to Performing Nerve Conduction Studies and Electromyography . Lon- don : Elsevier Inc.
[6] Bhuvanesari, P.,  & Kumar, J.S. (2014). Classification of electromy- ography signal using wavelet decomposition method. IEEE Interna- tional Conference on Computational Inteligence and Computing Re- search, December   18-20, Coimbatore India.
[7] Singh, A., Dutta, M.K., & Travieso, C.M. (2017). Analysis of EMG Signals for Automated Diagnosis of Myopathy . 4 th IEEE Uttar Pra- desh Section International Conference on Electrical, Computer and Electronics (UPCON),  628-631.
[8] Robinson,  C.G.,  &  Chandrasekaran,  R.  (2018). FIS  Based  Abnor- mality Classification . International Journal of Research in Engineer- ing, IT and Social Science, Des 19, Vol 08(12), 101-110.
[9] Achmamad, A., & Jbari, A. (2020). A comparative study of wavelet families  for  electromyography  signal  classification  based  on discrete  wavelet  transform. Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics, 9(4), 1420-1429.
[10] Nuryani, N., Ling, S. H., & Nguyen, H. T. (2012, June). Hybrid par- ticle swarm-based fuzzy support vector machine for hypoglycemia detection. In 2012 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (pp. 1-6).
[11] Goldberger, A.L., Amaral, L.A., Glass, L., Hausdorff, J.M., Ivanov, P.C.,  Mark,R.G.,…  Stanley,  H.  E.  (2000). PhysioBank, PhysioToolkit,  and  PhysioNet:  components  of  a  new  research resource  for  complex  physiologic  signals .  Circulation,  101(23), E215–E220.
[12] Gregory  R.L,  Gommers,  R.,  Wasilewski,  F.,  Wohlfahrt,  K., O’Leary,  A.  (2019). PyWavelets:  A  Python  package  for  wavelet analysis . Journal of Open Source Software, 4(36), 1237.
[13] Raphael,  V,.  Tsang,  J.M.F.,  Yadav,  P.S.,  &  Kapetanovic,  A.L. (2018). EntroPy 0.1.0: A python package for analisis entropy fitur extraction . Raphaelvallat.com/antropy
[14]   Nuryani, N., & Nugroho, A. S. (2019), Identification of atrial fibril- lation using descriptive statistic features and adaptive Neuro-Fuzzy inference system. Journal of Physics: Conference Series Vol. 1153, No. 1, p. 012043)
[15] Afdala, A., Nuryani, N., & Nugroho, A. S. (2017). Automatic Detec- tion of atrial fibrillation using basic Shannon entropy of RR Interval feature. In Journal of Physics: Conference Series, Vol. 795, No. 1, p. 012038.