Abstrak —Epilepsi adalah gangguan kronis otak disebabkan oleh adanya  lepasan  muatan  listrik  abnormal  yang  berlebihan  di neuron-neuron  otak  secara  berlebihan  di  neuron-neuron  otak secara paroksismal dan disebabkan oleh berbagai etiologi, bukan disebabkan  oleh  penyakit  otak  akut.  Sampai  saat  ini  jumlah penderita Epilepsi mencapai 50 juta di seluruh dunia. Di Indonesia diperkirakan  kesalahan  diagnosis  epilepsi  mencapai  20-30%. Salah  satu  metode  yang  lazim  digunakan  untuk  pemeriksaan epilepsi adalah dengan melakukan perekaman Electroencephalogram  (EEG)  kemudian  dilanjutkan  dengan melakukan diagnosis berdasarkan hasil rekaman sinyal EEG yang dihasilkan.  Proses  pemeriksaan  secara  manual  oleh  dokter  ini merupakan proses yang panjang dan  melelahkan sehingga tidak jarang  menyebabkan  terjadinya  kesalahan  dan  over-diagnosis. Salah  satu  jenis  sinyal  EEG  yang  cukup  sering  salah  dianggap sebagai  sinyal  tanda  epilepsi  adalah Wicket  spikes . Wicket  spikes merupakan  sinyal wicket yang  muncul  saat  pasien  mengalami tidur ringan pada saat pemeriksaan EEG, bentuknya yang mirip sering  disalah-artikan  sebagai epileptiform sharp  wave.  Pada penelitian ini, diajukan metode Key-Point Local Binary Pattern dan Support  Vector  Machine untuk  melakukan  klasifikasi  antara Epileptiform dan Wicket  spikes .  Metode  yang  diajukan  termasuk pendeteksian Key-Point pada  sinyal  yang  sebelumnya  telah melalui  proses  konvolusi  dengan  filter  gaussian. Local  Binary Pattern kemudian akan dihasilkan berdasarkan lokasi Key-Point . Kemudian  hasil  histogram  tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam Support  Vector  Machine untuk  diklasifikasikan.  Hasil  proses klasifikasi berupa hyperplane yang mengklasifikasikan tiga kelas yaitu normal, epileptiform dan wicket spikes . Didapatkan  metode yang diajukan memiliki tingkat keberhasilan sebesar 96% persen untuk  klasifikasi  pada Epileptiform dan Wicket  spikes dan  lebih besar dari yang ada pada saat ini.
Kata Kunci —Wicket Spikes, Key-Point Local Binary Pattern, dan Support Vector Machine .

## I. PENDAHULUAN
PILEPSI adalah kelainan kronis pada otak yang menyerang 50 juta penduduk dunia dan  terus bertambah sampai  saat ini (WHO, 2018). Menurut definisi oleh Perkumpulan Dokter Spesialis Saraf Indonesia [1], epilepsy disebabkan oleh adanya lepasan  muatan  listrik  abnormal  yang  berlebihan  di  neuron- neuron  otak  secara  berlebihan  di  neuron-neuron  otak  secara paroksismal  dan  disebabkan  oleh  berbagai  etiologi,  bukan disebabkan oleh penyakit otak akut. Penyakit epilepsi ditandai dengan  serangan  yang  terjadi  terus  menerus  dimana  serangan tersebut berupa kejang yang terjadi pada sebagian atau seluruh tubuh  dan  kadang  disertai  dengan  hilangnya  kesadaran  dan
control terhadap kandung kemih. Salah satu cara  yang efektif untuk dapat melihat apakah seseorang menderita Epilepsi atau tidak  adalah  dengan  melakukan  analisis  pada  sinyal Electroencephalograph (EEG) dari pasien. Pemeriksaan manual dengan melakukan tanya-jawab terhadap orang di sekitar pasien kurang efektif karena  gejala yang diceritakan terhadap dokter dapat  berbeda-beda  sementara  penderita  epilepsi  tidak  tahu bahwa telah mendapat serangan epilepsi.
Pemeriksaan EEG pada pasien akan dilakukan secara terus- menerus  dalam  jangka  waktu  lebih  dari  24  jam.  Hasil  dari pemeriksaan  tersebut  akan  diperiksa  secara  langsung  oleh dokter  Saraf  yang  bersangkutan.  Proses  pemeriksaan  sinyal EGG untuk mencari gelombang epilepsi ini sendiri dapat sangat melelahkan  bagi  dokter  yang  sudah  memiliki  banyak pengalaman sekalipun kerena dilakukan secara manual melalui pengamatan visual oleh dokter. Sinyal EEG yang dianalisis oleh dokter yang memiliki pengalaman dan pelatihan berbeda-beda juga  mungkin  dapat  menyebabkan  hasil  diagnosis  yang berbeda-beda dan tidak konsisten. Karena itu sangat dibutuhkan sebuah cara yang dapat menganalisis sinyal EEG secara akurat dan konsisten untuk dapat memastikan diagnosis dari epilepsi yang dihasilkan pasti dan juga sebagai refrensi perawatan yang harus diterima oleh pasien.
Pada  proses  pemeriksaan  yang  dilakukan  oleh  dokter  yang dilakukan  secara  visual  dan  dalam  waktu  lama,  akan  besar terjadinya kesalahan dalam pengamatan visual. Salah satu jenis sinyal  EEG  yang  sering  disalah-artikan  oleh  dokter  sebagai sinyal  epilepsi  adalah  sinyal wicket  spikes .  Penelitian  untuk mengklasifikasikan wicket  spikes dengan  gelombang  epilepsi ini  memang  masih  belum  marak  dilakukan,  namun  sangat dibutuhkan oleh dokter pada kehidupan praktis.  Pada penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Juni  Wijayanti  pada  tahun 2016 [2], digunakan metode Backpropagation Neural Network untuk  melakukan  klasifikasi  antara Wicket  spikes dan  sinyal Gelombang  Epilepsi  melalui  sinyal  EEG.  Pada  penelitian tersebut didapatkan recognition rate dengan rata-rata 70%. Pada penelitian  ini,  kesalahan  klasifikasi  disebabkan  oleh  ada pemotongan  durasi  dari  gelombang  dari wicket  spikes. Selain itu,  kesalahan  pada  saat  melakukan  pemilihan  baseline  juga merupakan  salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  adalah kesalahan klasifikasi pada gelombang  lain. Dengan dilakukan penelitian  ini,  diharapkan  bahwa  Tugas  Akhir  ini  dapat menghasilkan  program  deteksi  automatis  epilepsi  dengan tingkat recognition rate dan akurasi yang tinggi sehingga dapat

## Klasifikasi Epileptiform dan Wicket Spikes Menggunakan Metode Key-Point Based Local Binary Pattern
Theresia Laura Tayu, Mohammad Nuh dan Muhammad Yazid Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nuh@ee.its.ac.id
E
membantu  para  dokter  saraf  dalam  proses  diagnosis  penyakit epilepsi dan menghindari kespalahan diagnosis pada pasien.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Deteksi Key-Point pada EEG
Seperti  yang  sudah  dibahas  pada  bab  sebelumnya, Epileptiform  dan Wicket  spikes memiliki  kemiripan  frekuensi dan  amplitudo.  Yang  dapat  memunjukan  adanya  perbedaan antara kedua sinyal tersebut adalah bentuk morfologi visualnya. Dimana  epileptiform  diikuti  dengan focal  slowing atau  sinyal lambat  sementara wicket  spikes tidak  diikuti  dengan focal slowing [3]. Berdasarkan hal-hal tersebut, maka dipilih metode yang  dapat  menganalisis  sinyal  berdasarkan  morfologi  dari sinyal  dan  juga  berbasis  pada pattern  recognition atau pengenalan pola yang dapat lebih efektif dalam hal klasifikasi antara Epileptiform dan Wicket spikes .
Teknik  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  key-point  pada sinyal  EEG  merupakan  teknik  yang  sudah  terbukti  sukses dalam  bidang pattern  recognition .  Key-Point  adalah  nilai extrema  yang  didapatkan  pada  sinyal  EEG  yang  sudah mengalami  filter  dengan  fungsi  gaussian  untuk  dapat menghaluskan  sinyal  secara  progresif  yang  didapatkan  dari menaikkan nilai standar deviasi dari fungsi gaussian yang
digunakan.  Proses  ini  kemudian  akan  menghasilkan  sederet sinyal  EEG  yang  telah  dihaluskan.  Langkah  selanjutnya  dari proses filter ini adalah dengan melakukan pengurangan sinyal EEG terfilter dengan  sinyal EEG terfilter  yang  memiliki nilai standar  deviasi  fungsi  gaussian  lebih  tinggi.  Proses pengurangan ini akan menghasilkan sinyal piramid Difference of Gaussian (DoG).  Dimana persamaan discrete-time Gaussian filter yang digunakan adalah:
𝘨 (𝑡, 𝜎 2 ) = 1 √2𝛱𝜎2 𝑒 −𝑡2/2𝜎2 (1)
Dengan  adalah  nilai  standar  deviasi  dari  fungsi  Gaussian yang akan terus meningkat. Persamaan matetmatika dari proses konvolusi  dari  dari  sinyal  EEG )) ( ( n x dengan  sebuah  set Gaussian filter adalah:
𝑦ₖ (𝑛) =  𝑥(𝑛) ∗ 𝘨 (𝑛, 𝑘𝜎 1 , 𝑘 = 1,2, … 𝑀 (2)
dimana  tanda  asterisk  melambangkan  proses discrete convolution dan 1  adalah  skala  awal  dari  filter  Gaussian. Langkah selanjutnya adalah set-set sinyal hasil konvolusi yang didapatkan bersama dengan sinyal asli EEG kemudian akan digunakan untuk mendapatkan piramida sinyal filter DoG melalui persamaan berikut:
)) ( ( n x
Gambar 2. Skema piramid untuk lokalisasi Key-Point dengan menggunakan proses filter fungsi gaussian dengan 4 nilai yang berbeda. Sinyal  yang telah mengalami filter digambarkan pada sisi kiri, dan sinyal DoG yang dihasilkan berdasarkan sinyal tersebut dapat dilihat di sebelah kanan dengan titik merah merepresantaikan key-points terdeteksi.
y 1 y 0 y 3 y 2 y 4 z 1 z 3 z 2 z 4 sample number sample number Am pli tudo
Gambar 1. Proses perhitungan LBP pada 2 Key-Point s pada sebuah segmen  sinyal  EEG  ditunjukan  pada  gambar  diatas. Key-Point diwakilkan dengan titik merah, sementara treshold dari setiap Key- Point ditandai dengan garis putus-putus berwarna hitam.
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 A: LBP[11110111 ] 1 B: LBP[11110111] Sample Number Am pli tudo
Gambar 3. Diagram blok dari metode pengujian akurasi dari sistem yang dirancang. Menggunakan Ten-Fold Cross Validation, sistem akan dicari nilai akurasinya . Classifier Hasil Training Sinyal EEG Normal non-Wicket Spikes Epilepsi Wicket Spikes
𝑧ᵢ (𝑛) =  𝑦ᵢ −1(𝑛) − 𝑦ᵢ (𝑛)   , 𝑖 = 1,2, … 𝑀 (3)
Setelah  didapatkan  sinyal-sinyal  piramid  DoG,  dapat  dimulai proses  pencarian  nilai  Key-Point.  Nilai  key-point  didapatkan dengan mencari nilai extrema (nilai maksimum dan minimum) dari  piramida  sinyal  filter  DoG.  Nilai  Key-  Point  dapat dihasilkan  pada  setiap  level  piramida  namun  yang  dapat digunakan untuk proses selanjutnya adalah semua level kecuali level teratas dan terbawah piramida. Hal ini disebabkan karena kurangnya sinyal pada level atas bawah sinyal  [4]. Nilai-nilai Key-Points ini kemudian akan digunakan sebagai dasar untuk membuat  histogram  dengan  metode  Local  Binary  Pattern (LBP).

## B. Local Binary Pattern
Setelah didapatkan nilai-nilai Key-Points, proses selanjutnya adalah  mencari  representasi  fitur  untuk  proses  klasifikasi. Proses  ekstrasi  fitur  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai Local  Binary  Patern  (LBP)  pada  setiap  Key-Points.  Secara spesifik, LBP akan dihitung pada Key-Points dari sinyal hasil filter DoG (secara respektif) dan sinyal asli EEG yang memiliki
nilai poin yang sama dengan Key-Points. Secara umum, proses perhitungan  LBP  pada  Key-Points  pada  sinyal ) ( n f dinyatakan secara matematis dengan: LBP
[𝐹(𝑖)] =   ∑ 𝑆 [𝑓(𝑖 + 𝑗), 𝑓(𝑖 + 4)] 3 𝑗−0 + ∑ 𝑆 [𝑓(𝑖 + 8 𝑗−5
𝑗), 𝑓(𝑖 + 4)] 2ᶨ¯¹ (4)
dimana fungsi S , dengan ) ( i f dan ) ( j f sebagai parameter input adalah
𝑆 [𝑓(𝑖), 𝐹(𝑖)] =   { 1, 0, 𝑓(𝑖)≥𝑓(𝑖) 𝑓(𝑖)<𝑓(𝑖) (5)
Melihat  persamaan  (4), i mewakili  indeks  sampel  dari  Key- Points dimana perhitungan LBP dilakukan. Seperti yang dapat dilihat pada persamaan (4), LBP dihasilkan dengan menjadikan sampel  yang  berjarak  empat  sampel  sebelah  kanan  dari  Key- Point sebagai center of sample. Center of Sample akan berperan sebagai batas bagi empat sampel setelah dan sebelumnya dalam menentukan besar nilai biner yang akan mewakilinya. Apabila sampel terletak dibawah batas, maka akan diwakili dengan nilai biner  0  dan  apabila  sampel  terletak  diatas  batas  maka  akan diwakili dengan nilai biner 1. Proses ini akan menghasilkan 8 deret kode biner seperti yang dapat dilihat pada Gambar 1. Nilai desimal  dari  setiap  kode  biner  ini  adalah  yang  dinamakan sebagai  LBP.    Pada  penelitian  ini,  akan  digunakan  fitur histogram  dari  LBP  untuk  proses  klasifikasi  dari  sinyal  EEG. Nilai LBP yang digunakan adalah hanya nilai LBP yang bersifat uniform pattern. Uniform pattern adalah dimana hanya terdapat maksimal dua kali transisi dari nilai 1 ke 0 atau 0 ke 1 pada kode biner.  Semua  nilai  yang  bersifat  uniform  pattern  akan
Gambar  4.  Hasil  plot  sinyal  data  EEG  yang  bersumber  dari  Universitas Bonn.  Merupakan  data  hasil  dari  satu  elektroda  dan  memiliki  frekuensi sampling 13 Hz.
sample number Am pli tudo F001.txt S001.txt Z001.txt N001.txt O001.txt Raw Signal Example (a) (b)
Gambar  5.  Sinyal  biru  adalah  siyal  logaritma  histogram  dari  sharp wave epileptiform dan sinyal berwarna orange adalah sinyal wicket spikes.  Kemudian  sinyal  berwarna  hijau  adalah  sinyal  Normal. Dimana  sinyal  (a)  adalah  analisis  tanpa  logaritma  dan  (b)  adalah analisis logaritmatik.
Tabel 1. Tabel hasil uji Klasififikasi dari F001.txt, W001.txt dan Z001.txt Kelas Uji Skenario Uji Hasil yang diharapkan Kesimpul an Mendapatkan hasil klasifikasi Data F001.txt (Epileptiform) Epileptiform Berhasil Data W001.txt (Wicket Spikes) Spike Data Z001.txt(Normal) Normal Tabel 2.
Tabel kelas dan Clasification Data yang digunakan pada metode yang diusulkan. Classification Problem Classes 1 Normal (Z,O) Epileptiform (N, F) 2 Normal (Z,O) Wicket spikes (W) 3 Epileptiform (N, F) Wicket spikes (W) 4 Normal, Epileptiform (ZONF) Wicket spikes (W)
Tabel 3. Tabel tingkat keberhasilan metode yang diajukan Data Jumlah Terklasifikasi benar Keberhasilan [%] Wicket Spikes 25 23 92 Epileptiform 25 25 100 Total 50 48 96
dikelompokkan menurut nilainya, sementara nilai yang bersifat non-uniform  pattern  akan  dikelompokkan  menjadi  satu.  Perlu diperhatikan  bahwa  LBP  harus  dihitung  menurut  Key-Point pada  masing  masing  level  piramida  DoG  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Karena Key-Points tidak dapat dihitung pada level paling atas dan bawah piramida, proses ini akan menghasilkan satu  set  histogram  berjumlah  M  –  2  untuk  sinyal  hasil  filter DoG.  Satu  set  histogram  lainnya  didapatkan  dari  melakukan perhitungan  LBP  pada  sinyal  asli  EEG )) ( ( n x yang  nilai poinnya  sesuai  dengan  Key-Points.  Kemudian  kedua  set histogram ini akan menjadi satu rangkaian fitur histogram yang kemudian  akan  diklasifikasi  menggunakan  metode  Support Vector Machine.

## C. Klasifikasi
Klasifikasi pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Support Vector Machine yang sudah tersedia di library sklearn pada Python.

## D. Pengujian Akurasi dengan Menggunakan Ten Fold Cross Validation
Selanjutnya  akan  diuji  akurasi  dari  algoritma  yang  telah dibuat.  Akurasi adalah  kesamaan  atau  kedekatan  suatu  hasil pengukuran  dengan  angka  atau  data  yang  sebenarnya . Cross Validation adalah metode statistik yang akan digunakan untuk mengevaluasi  kinerja Classifier yang  dibuat  dimana  data dipisahkan menjadi dua buah subset yaitu data training dan data testing/validasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Algoritma  yang dilatih oleh proses learning akan divalidasi dengan data subeset testing/validasi.  Selanjutnya  jenis  pemilihan  CV  akan bergantung pada ukuran dataset dimana CV digunakan karena dapat  mengurangi  waktu  komputasi  dengan  tetap  mejaga keakuratan estimasi. Pada Ten-Fold Cross Validation , besar CV yang  digunakan  sebesar  10.  Sehingga  akan  didapatkan  10 subset  data  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dan  algoritma. Dimana  masing-masing  dari  1  subset  data  tersebut  akan menjadi  9  fold  untuk  latihan  dan  1  fold  untuk  pengujian. Perhitungan  matematis  dari Ten-Fold  Cross  Validation digambarkan sebagai berikut: Misalkan 𝑥 𝑙 𝑘 dan 𝑦 𝑙 𝑘 dengan ( k = 1,2,3,..,10)  dan  ( 1 =1,2,3,..,N)  menjadi  nilai  target  dan  nilai prediksi dari pengamatan data l dalam subset k . Maka kinerja model atau algoritma dari ini dapat diperkirakan dengan mean squared error cross-validation (MSECV) sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸𝐶𝑉 = 1 10 1 𝑁𝑐𝑣 ∑ ∑ ( 𝑁𝑐𝑣 𝑙=1 10 𝑘=1 𝑥 𝑙 𝑘 − 𝑦 𝑙 𝑘 ) 2 (12)
Kemudian  digunakna  CV  untuk  memilih  model  yang  sesuai dengan  membandingkan  nilai  MSECV.  Model  atau  algoritma yang terbaik dipilih jika dan hanya jika memiliki nilai MSECV terendah dibandingkan dengan nilai yang lain. Kemudian misal 𝑥 𝑚 𝑣𝑎𝑙 dan 𝑦 𝑚 𝑣𝑎𝑙 adalah nilai target dan nilai prediksi untuk data validasi  dan  M  adalah  jumlah  data  validasi.  Dapat  digunakan mean  quare  error  (MSE)  untuk  didapatkan  validasi  model tarbaik.

## E. Pengujian Tingkat Keberhasilan
Pada pengujian tingkat keberhasilan dilakukan  dengan cara melakukan  percobaan  pengulangan  lima  kali  pada  program klasifikasi untuk setiap file berlabel. Dengan catatan bahwa 1 berarti nilai sesuai dengan hasil klasifikasi sesuai dengan label yang ada dan 0 berarti label tidak sesuai dengan label yang ada. Hasil dari total percobaan ini kemudian akan dihitung tingkat keberhasilan dengan menggunakan rumus:
𝑦 = ∑ 𝑓𝑖−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 × 100% (13)
dimana 𝑦 adalah prosentase tingkat keberhasilan, 𝑓 𝑖 adalah nilai yang diharapkan. 𝑦 𝑖 adalah nilai yang didpatkan dari klasifikasi dan 𝑛 adalah banyaknya percobaan yang dilakan pada satu data. Setelah  didapatkan  besaran  persenan  dari  percobaan  yang dilakukan  terhadap  data  terlabel,  maka  akan  kemudian  akan dicari  standar  deviasi  dan mean  absolute  error dari  hasil prosentase  yang  didapatkan.  Dimana  rumus  standar  deviasi yang digunakan adalah
𝑠 = √ ∑ (𝑋𝑖−𝑥̅)2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (14)
Sedangkan  rumus Mean  Absolute  Error (MAE)  yang digunakan adalah
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑓 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (15)
dengan 𝑓 𝑖 adalah nilai yang diharapkan dan 𝑦 𝑖 adalah nilai yang dihasilkan  oleh  algoritma  yang  diajukan.  Dan  nilai  n  adalah banyak nilai absolute error yang dihasilkan.

## III. PENGUJIAN SISTEM

## A. Deskripsi Dataset
Pada penelitian kali ini salah satu data yang akan digunakan adalah dataset yang disediakan oleh Universitas Bonn, Jerman dan  dapat  diakses  oleh  publik. Dataset ini  berisi  sinyal  EEG yang  meliputi  subyek  sehat  dan  seorang  pasien  (saat  sedang terkena  serangan  dan  saat  sedang  tidak  terdapat  serangan). Rekaman  EEG  dari  subyek  sehat  diambil  pada  dua  kondisi yakni  saat  mata  tertutup  dan  mata  terbuka.  Data  yang didapatkan dari subjek sehat diambil dalam dua kondisi dengan anotasi  Z  dan  O  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Setiap dataset memiliki 100 rekaman sinyal EEG. Dalam dataset juga terdapat dataset N dan F yang merupakan data dari pasien epilepsi yang direkam  saat  tidak  terjadi  serangan,  sementara  data  dengan anotasi S adalah hasil perekaman sinyal dari pasien saat terkena serangan. Contoh data yang berasal dari Uniersitas Bonn dapat dilihat pada Gambar 4. Dalam penelitian kali ini dalam rangka untuk  mengevaluasi  perfomance  dari  metode  yang  diusulkan, diusulkan tiga buah masalah klasifikasi yakni, Normal (N) dan Epileptiform (E),  Normal(N)  dan Wicket  spikes (WS)  dan Epileptiform (E) dan Wicket spikes (W). Kelas Normal(N)
diambil dari subset Z dan O, kelas Epileptiform didapatkan dari kelas N dan F dan kelas Wicket spikes didapatkan dari data yang berasal  dari  Rumah  Sakit  Universitas  Airlangga.  Dalam mendapatkan  data wicket  spikes ,  digunakan  data  yang  sudah terkumpul  oleh  Rumah  Sakit  Universitas  Airlangga. Dataset terdiri merupakan dataset perekaman EEG digital dari beberapa pasien.  Proses  akuisisi  sinyal  EEG  yang  dimaksud  dengan menggunakan 16 elektroda yang mengikuti sistem internasional 10-20. Dataset yang digunakan sudah terlabel oleh dokter ahli saraf  dan  didapatkan  dari  beberapa  set  pasien.  Data-data  ini akan digunakan untuk untuk mengevaluasi perfomansi metode yang  diajukan  untuk Classification  task kedua,ketiga  dan keempat.

## IV. PEMBAHASAN

## A. Analisis Hasil Histogram
Pada  analisis  histogram,  dilakukan  analisis  perbandingan antara  dua  sinyal  yakni  sinyal epileptiform dan  sinyal wicket spike .  Pada  analisis  pertama  dilakukan  analisis  terhadap  hasil histogram  dari epileptiform dan Wicket  spikes .  Pada  tahap ini sudah dapat dilihat pada bentuk histogram yang dihasilkan pada Gambar  5 (a) bahwa terdapat nilai  nilai histogram  sama pada nilai-nilai Local Binary Pattern tertentu. Hal ini membuktikan bahwa  benar  secara  morfologis,  bentuk wicket  spikes dan epileptiform memiliki  bentuk  yang  hampir  mirip.  Kemudian apabila  dianalisis  lebih  lanjut,  akan  terlihat  bahwa  meskipun demikian, akan terlihat perbedaan nilai pada titik titik tersebut walaupun  bernilai  sangat  kecil.  Sehingga  dilakukan  analisis logaritma terhadap hasil histogram dari hasil perhitungan Local Binary  Pattern .  Pendekatan  logaritma  dipilih  untuk  dapat melihat jelas nilai nilai yang sebelumnya terlalu kecil sehingga dianggap 0 menjadi nilai yang lebih jelas. Melalui analisis yang dilakukan secara logaritmik ini dapat dilihat secara jelas, bahwa secara morfologi, epileptiform (sharp wave) dan sinyal Wicket- Spikes jelas sekali memiliki karakteristik nilai histogram yang berbeda  dengan  berbedanya  bentuk  morfologis  walaupun memang  memiliki  kemiripan  pada  nilai  nilai  tertentu  seperti yang digambarkan pada Gambar 4. Pada gambar tersebur dapat dilihat  bahwa  memang  pada  nilai  nilai  histogram  tertentu puncak  nilai  baik  dari  sinyal  sharp  waves  dan Wicket  spikes memiliki  karakteristik  yang  mirip  sehingga,  dapat  metode analisis  morfologi  dapat  dibilang  tepat  untuk  menganilisis perbedaan antara Wicket spikes dan Epileptiform Sharp Waves. Dari  hasil  analisis  ini  dapat  dilihat  bahwa  jumlah-jumlah frekuensi  pada  nilai  LBP  tertentu  yang  berbeda  namun memiliki kemiripan jumlah, dapat dijadikan pengetahuan dasar untuk membantu pengguna untuk membedakan hasil histogram dan morfologi dari Wicket spikes dan Epileptiform .
Pada  pemeriksaan  yang  dilakukan  oleh  dokter,  ditemukan masalah berupa sulitnya membedakan salah jenis epileptiform benign  normal  yang  bernama wicket  spikes .  Pada  penelitian yang dilakukan sebelumnya pada tahun 2017 metode learning dengan  menggunakan  Backpropagation  Neural  Network digunakan  untuk  dapat  melakukan  klasifikasi  terhadap epileptiform dan wicket  spikes .  Pada  penelitian  tersebut, dihasilkan recognition  rate sebesar  76.6%  dimana  masih
terdapat beberapa kesalahan dalam melakukan klasifikasi yang bertugas membedakan epileptiform sharp waves dengan wicket spikes .  Seperti  yang  telah  dibahas  pada  bagian  5.3  dan  5.4 metode  yang  diajukan  pada  penilitian  kali  ini  dapat memberikan  informasi  mengenai  perbedaan  karakteristik histogram LBP dari epileptiform sharp waves dan wicket spikes . Dengan melakukan pengamatan terhadap kedua hasil histogram ini, kemudian dapat ditemukan faktor pembeda dari histogram LBP  kedua  sinyal  tersebut  sehingga  dapat  dengan  mudah dilakukan pengamatan terfokus hanya pada nilai-nilai tersebut untuk menentukan apakah sinyal yang diragu-ragukan tersebut merupakan  sinyal epileptiform atau Wicket  spikes .  Kemudian pada  hasil  analisis classifier yang  dilakukan  pada  bagian  5.3. dibuktikan tingkat keberhasilannya melalui beberapa percobaan algoritma ini .

## B. Analisis Hasil Classifier Epilleptiform dan Wicket Spikes
Tenfold cross validation umum digunakan untuk mengukur perfomance  seperti  akurasi  (ACC),  sensitifitas  (SEN),  dan specificity (SPE). Dalam metode yang digunakan terdapat dua paramater  yang  akan  mempengaruhi  besar-kecilnya  akurasi yakni  besarnya  standar  deviasi  yang  digunakan  dalam  fungsi Gaussian dan juga jumlah level yang digunakan dalam piramid DoG.  Dalam  penelitian  ini  besaran  nilai  standar  deviasi  yang digunakan  adalah  0.5  terus  bertambah  sesuai  dengan kelipatanya  linear  dengan  jumlah  level  piramida  DoG  yang ingin digunakan yakni 0.5, 1, 1,5 dan 2. Berdasarkan penelitian sebelumnya  [3]  dimana Key-Point yang  bisa  digunakan hanyalah Key-Point yang tidak berada di paling atas dan paling bawah  Piramid.  Pada  perhitungan  hasil  proses  akurasi  akan digunakan  empat  jenis classification  task untuk  diukur akurasinya. Setelah didapatkan level piramid dengan jumlah 4 dipilih  karena akan dapat digunakan dua informasi Key-Point yang  menyimpan  informasi  penting  mengenai  lokasi-lokasi morfologi  representatif  dari  sinyal  EEG  yang  diolah  [3]. Sehingga  hasil  pengukuran  akurasi,  sensitifitas  dan  specifity untuk  empat  tugas  klasifikasi  yang  berbeda.  Kelas  klasifikasi dengan 50 kasus untuk setiap kelasnya. Berdasarkan pembagian ini,  masing  masing  kelas  klasifikasi  akan  memiliki  definisi masing-masing  dalam  penentuan  akurasinya.  Dimana  untuk kelas klasifikasi yang pertama nilai True positive (TP)  adalah jumlah  kasus  yang  secara  benar  terindifikasi  sebagai  normal. False  positive (FP) adalah  jumlah  kasus  yang  secara  tidak benar/keliru  terindifikasi  sebagai  normal, True  negative (TN)   adalah  jumlah  kasus  yang  secara  benar  terindifikasi sebagai Epileptiform , False negative (FN) adalah jumlah kasus yang secara tidak benar/keliru terindifikasi sebagai Epileptiform . Pola  ini  terus  digunakan  sesuai  dengan  kelas Tabel 1 yang digunakan pada kelas klasifikasi yang dijalankan. Kemudian,  hasil  nilai  TP,  FP,  TN  dan  FN  ini  akan  dijadikan dasar sebagai perhitungan akurasi untuk mencari nilai akurasi dari dua kelas diuji.
Kemudian  diukur  juga  tingkat  keberhasilan  dari Classifier yang  dihasilkan  dari  algoritma  yang  dibuat,  dimana  tingkat keberhasilan  didapatkan  melalui  persen  nilai  hasil  klasifikasi yang  sesuai  dengan  hasil  yang  dilabel  atau  diekspektasikan. Dari gabungan 50 data wicket spikes dan epileptiform , sebesar
96%  atau  48  data  berhasil  diklasifikasikan  sesuai  dengan labelnya masing masing. Pada Tabel 3 dapat dilihat detail hasil percobaan  dan  tingkat  keberhasilan  yang  didapatkan  oleh metode  yang  diusulkan.  Hasil recognition  rate dari  metode yang  diusulkan  dibandingkan  dengan  metode  yang  diusulkan sebelumnya  oleh  Juni  Puspita    adalah  76.12%  dibandingkan dengan  96%  [2]  .  Dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi  yang dihasilkan  oleh  metode  yang  diajukan  untuk  tugas  klasifikasi Epileptiform – Wicket  spikes menghasilkan  hasil  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Pada penelitian ini, diajukan metode Key-Point Based Local Binary  Pattern yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap Epileptiform dan Wicket  spikes dimana  dapat membantu  menghilangkan  keraguan-raguan  dalam  proses diagnosis  yang  dikarenakan  kemiripan  dua  bentuk  sinyal tersebut. Metode yang diajukan adalah Key-Point Based Local Binary  Pattern dan Support  Vector  Machine .  Metode  yang diajukan  juga  dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  yang sudah ada saat ini. Klasifikasi yang sudah ada menggunakan
metode  Backpropagation  Neural  Network  dan  memiliki recognition rate (keberhasilan) sebesar 76,12%. Sedang tingkat keberhasilan dalam hal recognition rate yang dihasilkan dalam metode yang diajukan kali ini adalah 96%. Sehingga metode ini terbukti memiliki tingkat keberhasilan lebih tinggi dibandingkan dengan metode sebelumya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Pedoman Tatalaksana Epilepsi 2014 (Perdossi),” 2014. https://www.scribd.com/doc/236670695/Pedoman-Tatalaksana-Epilepsi- 2014-Perdossi.
[2]  J.  W.  Puspita,  A.  I.  Jaya,  and  S.  Gunadharma,  “Classification  of EpileptiNetwork,” in AIP Conference Proceedings , Mar. 2017, vol. 1825, no. 1, p. 020018, doi: 10.1063/1.4978987.
[3]  J.  Stern, Atlas  of  EEG  Pattern ,  2nd  ed.  Los  Angeles:  Wolters  Kluwer, 2015.
[4]  A.  K.  Tiwari,  R.  B.  Pachori,  V.  Kanhangad,  and  B.  K.  Panigrahi, “Automated Diagnosis of Epilepsy Using Key-Point-Based Local Binary Pattern of EEG Signals,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 21, no.
4, pp. 888–896, Jul. 2017, doi: 10.1109/JBHI.2016.2589971.
[5]  V.  Bajaj  and  R.  B.  Pachori,  “Classification  of  Seizure  and  Nonseizure EEG Signals Using Empirical Mode Decomposition,” IEEE  Trans.  Inf. Technol.  Biomed. ,  vol.  16,  no.  6,  pp.  1135–1142,  2012,  doi: 10.1109/TITB.2011.2181403.