## ANALISIS KUALITAS DATA EEG PADA PENDERITA MILD ALZHEIMER’S DISEASE

## MENGGUNAKAN METODE ICA ( INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS )
Hilman Asyrafi dan Nita Handayani *
Prodi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia
* nita.handayanii@uin-suka.ac.id
Received 24-01-2021, Revised 01-02-2022, Accepted 02-02-2022 Available Online 17-03-2022, Published Regularly April 2022

## ABSTRACT
Alzheimer's disease is a type of dementia characterized by a gradual decline in brain function from  memory  to  physical  function.  The  diagnosis  of  Alzheimer's  disease  can  be  made  by analyzing  brain  signals  from  the  recorded  EEG  (Electroencephalogram).  However,  the  main problem  in  understanding  EEG  signals  is  that  the  measured  signal  is  mixed  between  brain signals and artifacts. Artifacts are highly undesirable in EEG recording because they can mimic and obscure the original brain signal waves. Therefore, the purpose of this study is to apply the ICA  method  to  pre-processing  data  to  remove  artifacts  from  EEG  recordings  and  to  analyze EEG data from pre-processed qualitatively and quantitatively. Furthermore, spectrum analysis was  performed  using  the  Welch  Periodogram  method  to  determine  the  power  spectral differences  between  normal  subjects  and  Mild  Alzheimer's  Disease  (MAD).  Based  on  the qualitative and quantitative analysis results, it is found that the EEG signal has a better quality if the ICA method is applied to pre-processing the data. The spectrum analysis results after the ICA method was applied showed a more precise power spectral shift. In normal subjects, the power spectral increase was seen at the alpha wave frequency (8-13 Hz), while in MAD subjects, the power spectral increase occurred at the delta wave frequency (0-4 Hz). These results indicate power  spectral  differences  between  normal  subjects  and  MAD  subjects  based  on  signals measured in the frontal lobe.
Keywords: EEG; ICA; MAD; power spectral.

## ABSTRAK
Alzheimer  merupakan  salah  satu  jenis  penyakit  demensia  yang  ditandai  dengan  penurunan fungsi  otak  secara  perlahan  mulai  dari  ingatan  sampai  pada  fungsi  fisik.  Diagnosis  penyakit Alzheimer dapat dilakukan melalui analisis sinyal otak hasil rekaman EEG (Electroencephalogram). Namum, masalah utama yang dihadapi dalam memahami sinyal EEG adalah sinyal yang terukur merupakan sinyal campuran antara sinyal otak dan artifact. Artifact sangat  tidak  diinginkan  dalam  perekaman  EEG  sebab  dapat  meniru  dan  mengaburkan gelombang asli sinyal otak. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode ICA  pada  pre-processing  data  untuk  menghilangkan artifact hasil  rekaman  EEG,  dan menganalisis  data  EEG  hasil  pre-processing  secara  kualitatif  dan  kuantitatif.  Selanjutnya dilakukan  analisis  spektrum  menggunakan  metode  Periodogram  Welch  untuk  mengetahui perbedaan  spektral  daya  antara  subjek  normal  dan Mild  Alzheimer’s Disease (MAD). Berdasarkan  hasil  analisis  kualitatif  dan  kuantitatif,  diperoleh  bahwa  sinyal  EEG  memiliki kualitas  yang  lebih  baik  jika  pada  pre-processing  data  diterapkan  metode  ICA.  Adapun  hasil analisis spektrum setelah diterapkan metode ICA menunjukkan adanya pergeseran spektral daya yang  lebih  jelas.  Pada  subjek  normal  peningkatan  spektral  daya  dominan  pada  frekuensi
gelombang alpha (8-13 Hz), sementara pada subjek MAD peningkatan spektral daya terjadi pada frekuensi gelombang delta (0-4 Hz). Hal ini mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan spektral daya antara subjek normal dengan penderita MAD berdasarkan sinyal yang terukur pada lobus frontal.
Kata kunci: EEG; ICA; MAD; spektral daya.

## PENDAHULUAN
Penyakit  Alzheimer  ( Alzheimer’s  Disease ,  AD)  merupakan  salah  satu  jenis  penyakit demensia yang dicirikan dengan penurunan fungsi otak secara perlahan mulai dari ingatan, fungsi penalaran bahasa dan fungsi fisik. AD menyebabkan kematian sel saraf (neuron) dan kehilangan  jaringan  pada  bagian  otak.  Seiring  waktu,  otak  akan  menyusut  dan mempengaruhi  semua  fungsinya.  Salah  satu  penyebab  utama  dari  Alzheimer  adalah penumpukan  endapan  protein  yang  disebut  plak  beta-amyloid  (Aβ)  dan  adanya neurofibrillary  tangles (NFTs)  dalam  neuron [1] sehingga  menghambat  transmisi  sinyal kelistrikan  dalam  otak.  Kerusakan  sel  saraf  pada  AD  menyebabkan  penurunan neurotransmiter (zat yang disekresikan oleh neuron untuk mengirim pesan ke neuron lain). Ada beberapa jenis neurotransmiter yang berkaitan dengan AD yaitu acetylcholine (ACh), glutamate , dopamine (DA), dan serotonin (5-HT). Neurotransmiter yang paling terpengaruh oleh AD yaitu acetylcholine yang sangat penting dalam fungsi pembelajaran dan memori [2] . Penyakit  Alzheimer  adalah  bentuk  umum  dari  demensia  neurodegeneratif  yang  paling banyak dijumpai, terhitung sekitar 75% dari semua kasus demensia. Lebih lanjut, Alzheimer mempengaruhi sekitar 46,8 juta orang di seluruh dunia atau 5,2% dari populasi dunia, dan diprediksi bahwa jumlah ini akan berlipat ganda pada tahun 2030 dan menjadi tiga kalinya pada tahun 2050 [3] . Hal ini menjadi tantangan untuk sistem kesehatan masyarakat dan sistem perawatan kesehatan. Evolusi penyakit Alzheimer sendiri meliputi lima tahapan yaitu SCI ( Subjective  Cognitive  Impairment ),  MCI  ( Mild  Cognitive  Impairment ),  MAD  ( Mild Alzheimer’s Disease ), Moderate AD, dan Severe AD [4] . Durasi rata-rata kelangsungan hidup pasien  penyakit  Alzheimer  adalah  5-8  tahun  setelah  diagnosis  klinis [5] .  Saat  ini,  belum ditemukan obat yang dapat digunakan untuk menyembuhkan patologi ini, tetapi beberapa perawatan terapeutik di tahap awal mungkin dapat menunda evolusi penyakit [6] . Oleh karena itu, diagnosis  dini penyakit Alzheimer pada stadium MCI dan MAD menjadi isu  penting bagi ilmu pengetahuan dan komunitas medis.
Salah satu metode diagnostik klinis yang mendukung dalam diagnosis penyakit Alzheimer adalah  analisis  kuantitatif  EEG  (QEEG) [7] .  EEG  ( electroencephalogram )  merupakan instrumen  untuk  mengukur  aktivitas  listrik  yang  terjadi  pada  otak  manusia  dengan meletakkan sejumlah elektroda sebagai sensor pada permukaan kepala (scalp ). EEG sering digunakan  dalam  bidang  kedokteran  karena  sifatnya  yang  non-radiatif  dan non-invasive sehingga  tidak  merusak  jaringan  tubuh [8] .  Melalui  EEG,  dokter  dapat  mencari  pola-pola gelombang  otak  yang  abnormal  yang  mengindikasikan  adanya seizure dan  masalah  lain. EEG memiliki resolusi temporal yang bagus tetapi resolusi spasialnya relatif jelek [9] .
Masalah utama  yang sering dihadapi dalam memahami sinyal EEG adalah sinyal terukur merupakan sinyal campuran antara sinyal otak dengan artifact . Artifact merupakan potensial listrik yang terekam di dalam EEG tetapi bukan berasal dari jaringan otak melainkan dari berbagai variabel seperti kondisi mental pasien saat dilakukan perekaman. Artifact sangat tidak diinginkan dalam perekaman EEG sebab dapat meniru atau mengaburkan gelombang asli sinyal otak [10] . Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan metode ICA ( Independent Component  Analysis )  dengan  tujuan  untuk  menghilangkan artifact hasil  rekaman  EEG sehingga diperoleh sinyal yang murni merupakan aktivitas gelombang otak.
Teknik  ICA  pertama  kali  digunakan  pada  tahun  1982  untuk  menganalisis  masalah  yang berkaitan dengan neurofisiologi [11] . Makeig, dkk. [12] pertama kali menerapkan spatial-ICA untuk  menganalisis  data  EEG  dari  data Event  Related  Potential (ERP)  menggunakan algoritma  Infomax. Vigario, dkk. [13,14] mengembangkan sebuah metode untuk  identifikasi artifact dan penghilangan noise dari data EEG dan MEG melalui algoritma FastICA. Sejak saat  itu,  ICA  menjadi  bertambah  populer  untuk  menganalisis  data  biomedis.  Beberapa peneliti mengaplikasikan ICA untuk pemrosesan sinyal otak seperti menghilangkan artifact EEG  dan  MEG [12,13,14] ,  data  fMRI  dan  penelitian  klinis  seperti  diagnosis Alzheimer’s Disease (AD) [15] .
Beberapa  studi  EEG  pada  AD  dan  MCI  ( Mild  Cognitive  Impairment )  melaporkan penemuan-penemuan khusus seperti adanya pelambatan pada aktivitas alpha, peningkatan aktivitas  delta  dan  theta,  serta  penurunan  aktivitas  beta  dan  gamma [16] .  Cichoki  dkk. [17] menginvestigasi aplikasi metode ICA/BSS sebagai piranti pre-processing data EEG untuk diagnosis  AD.  Mereka  mengusulkan  sebuah  pendekatan filtering data  EEG  berbasis ICA/BSS yang dapat meningkatkan sensitivitas dan spesifitas secara signifikan dari EEG untuk  diagnosis  AD  pada  tahap  awal . Vialatte,  dkk.  mengobservasi  perbedaan  antara kelompok pasien Mild Alzheimer’s Disease (MAD) dan subjek kontrol  yang menemukan bahwa precleaning data  dengan  ICA  dapat  mereduksi artifact data  EEG  untuk meningkatkan  hasil  klasifikasi  untuk  pasien-pasien  pada  tahap  awal [18] .  Sedangkan  pada penelitian ini, metode  ICA akan digunakan untuk menganalisis data EEG  pada penderita MAD  dan  subjek  normal  sebagai  kontrol.  Kualitas  data  EEG  sebelum  dan  sesudah pre- processing dengan ICA diperbandingkan nilai SNR-nya.  Data EEG yang telah melalui pre- processing ICA akan dikaji lebih lanjut dengan analisis spektral daya pada kedua kelompok subjek uji.

## METODE
Pada  penelitian  ini,  data  EEG  yang  diolah  merupakan    hasil  perekaman  menggunakan Emotiv Epoc-14 elektroda (AF3, F7, F3, FC5, T7, P7, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4) dan  2  elektroda  referensi  (CMS  dan  DRL).  Posisi  peletakan  elektroda  mengikuti  sistem internasional 10-20. Emotiv memiliki frekuensi sampling sebesar 128 Hz dengan resolusi sebesar  0.51 𝜇𝑉 ,  dan bandwidth 0.2  –  45  Hz. Noise difilter  dengan notch  filter pada frekuensi  50  Hz  and  60 Hz. Data  EEG  direkam  dari  penderita Mild Alzheimer’s Disease (MAD) dan subjek kontrol dengan jumlah subjek pada masing-masing kelompok adalah 4 orang pada rentang usia 60 – 65 tahun. Subjek kontrol dipilih dengan kriteria sehat jasmani dan rohani, tidak terindikasi mengalami neurological disorders dan physiological disorders serta  tidak  pernah  mengalami  cedera  otak (brain  injury). Sebelum  proses  perekaman, seluruh  subjek  uji  di- screening dengan  menggunakan Mini  Mental  State  Examination (MMSE) dan Montreal Cognitive Assesment (MoCA) untuk mengetahui kondisi mental dan kemampuan kognitifnya.
Penelitian ini dilakukan dalam 3 tahapan yaitu pre-processing sinyal EEG, analisis kualitatif dan  kuantitiatif  sinyal  EEG,  serta  analisis  spektral  daya.  Pertama, pre-processing merupakan  tahapan  yang  dilakukan  sebelum  ekstraksi  parameter  dari  sinyal  yang didalamnya terdiri dari proses extract , centering dan filtering data. Ketiga proses tersebut sangat  penting  dilakukan  sebelum  diterapkannya  metode  ICA [19] .  Data  hasil  perekaman EEG  berupa  data  gelombang  otak  dalam  format .edf .  yang  dapat  ditampilkan  dalam bentuk grafik tegangan (μV) sebagai fungsi waktu. Data edf . dapat dikonversi menjadi data .txt dengan menggunakan software Emotiv TestBench v.1.5.1.2 . Ekstraksi data EEG yang telah dikonversi dilakukan dengan cara centering untuk menghilangkan DC offset . Proses
centering menggunakan  fungsi rmbase.m yang  terdapat  pada  EEGLAB.  Selanjutnya dilakukan proses filtering menggunakan fungsi eegfilt.m pada software Matlab untuk menghilangkan noise dan artifact .
Pre-processing pada  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  bagian  yaitu pre-processing tanpa menggunakan metode ICA dan pre-processing dengan menggunakan metode ICA. Hal ini dilakukan untuk melihat perbedaan kualitas sinyal EEG sebelum dan setelah diterapkannya metode  ICA.  Metode  ICA  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Infomax yaitu dengan meminimalkan redundancy (perulangan) dan memaksimalkan nilai joint entropy 𝐻(𝑌 1 , 𝑌 2 ) sebagaimana yang ditunjukkan pada persamaan berikut:
𝐼(𝑌 1 , 𝑌 2 ) = 𝐻(𝑌 1 ) + 𝐻(𝑌 2 ) − 𝐻(𝑌 1 , 𝑌 2 ) (1)
𝐻(𝑌 1 ) dan 𝐻(𝑌 2 ) masing-masing  merupakan  nilai entropy dari  komponen  independen. Redundancy 𝐼(𝑌 1 , 𝑌 2 ) akan bernilai 0 jika kedua output saling independent [20] . Adapun untuk meningkatkan performa ICA dalam menghilangkan artifact digunakan algoritma wavelet- ICA dengan menggunakan tranformasi wavelet yang dinyatakan dalam persamaan:
𝑊 𝑠 (𝑑, 𝑏) = 1 √𝑑 ∫ 𝑠(𝑡)𝜓 𝑑,𝑏 (𝑡)𝑑𝑡 (2)
dimana 𝑊 𝑠 (𝑑, 𝑏) merupakan representasi wavelet dari komponen independen 𝑠(𝑡) dan 𝜓 adalah mother wavelet dengan nilai diskrit d dan b yang mendefinisikan skala ( scaling ) dan translasi ( shifting ). 𝑊 𝑠 (𝑑, 𝑏) diasumsikan sebagai hasil penjumlahan antara artifact dengan sinyal syaraf, atau bisa dituliskan dalam persamaan berikut:
𝑊 𝑠 (𝑑, 𝑏) = 𝑊 𝑛 (𝑑, 𝑏) + 𝑊 𝑎 (𝑑, 𝑏) (3)
Dengan 𝑊 𝑛 (𝑑, 𝑏) dan 𝑊 𝑎 (𝑑, 𝑏) masing-masing merupakan koefisien wavelet dari sinyal syaraf  dan artifact dari  komponen  independent [18] . Sinyal  syaraf  dipisahkan  dari artifact oleh  ambang  batas  ( thresholding ).  Bagian  yang  melebihi  ambang  batas  akan  bernilai  nol dalam domain amplitudo.
Kedua,  analisis  kualitatif  dan  kuantitatif  merupakan  tahapan  yang  bertujuan  untuk membandingkan kinerja pre-processing data antara yang tidak menggunakan metode ICA dengan yang menggunakan metode ICA. Analisis kualitatif dilakukan melalui pengamatan secara  visual  hasil  dari pre-processing data  yang  telah  diplot  dalam  bentuk  grafik time- series .  Dari  grafik  tersebut  dapat  diamati  kualitas  sinyal  EEG  sebelum  dan  setelah diterapkan  metode  ICA.  Adapun  analisis  kuantitatif  dilakukan  dengan  menggunakan metode Signal to Noise Ratio (SNR). Analisis ini dilakukan pada data EEG untuk seluruh elektroda  Emotiv  Epoc.  Metode  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  sebuah sinyal terkontaminasi dengan noise / artifact . SNR yang rendah menunjukkan bahwa sinyal sudah  mengalami  distorsi  yang  cukup  besar.  Nilai  SNR  dapat  dihitung  menggunakan persamaan berikut [21] :
𝑆𝑁𝑅 = 10 𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝜎 𝑠 2 𝜎 𝑎 2 ) (4)
Dengan 𝜎 𝑠 2 merupakan  variance  dari  sinyal  yang  bebas  artifact,  sedangkan 𝜎 𝑎 2 adalah variance dari sinyal yang tercampur dengan artifact (hasil pre-processing data).
Ketiga,  tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kandungan  informasi  dari  suatu  sinyal dalam  domain  frekuensi.  Pada  tahapan  ini,  analisis  spektrum  difokuskan  pada  elektroda yang termasuk area frontal dari otak (AF3, F7, F3, FC5, FC6, F4, F8, dan AF4). Pemilihan
fokus analisis pada lobus frontal dikarenakan pada penderita MAD memiliki gejala umum berupa kehilangan memori ringan, perubahan suasana hati (mood swings) termasuk depresi, kecemasan,  mudah  marah  dan  apatis,  mengalami  kesulitan  konsentrasi  dan  mengambil keputusan. Hal ini terkait dengan fungsi lobus frontal pada otak besar. Selanjutnya, analisis spektrum  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Periodogram  Welch  dengan memanfaatkan  fungsi  pwelch  pada  software  Matlab.  Jenis  windowing  yang  digunakan adalah Hamming Window dengan overlapping sebesar 50%. Hasil dari analisis spektrum diplot dalam bentuk grafik frekuensi vs spektrum (spektral daya).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  kualitatif  bertujuan  untuk  melihat  perbedaan  kualitas pre-processing yang  tidak menggunakan  metode  ICA  dan  yang  menggunakan  metode  ICA  dalam  menghilangkan artifact . Hasil yang ditampilkan difokuskan pada 3 jenis artifact yaitu artifact kedipan mata, gerakan mata dan gerakan otot sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1 berikut.
(a) (b) (c)
Gambar 1. Hasil Analisis Kualitatif Sebelum dan Setelah ICA (a) artifact kedipan mata (b) artifact gerakan mata dan (c) artifac t gerakan otot
Berdasarkan  hasil  analisis  kualitiatif,  pada  Gambar  1(a)  dapat  dilihat  bahwa  sebelum diterapkan metode ICA terjadi lonjakan sinyal yang ditandai dengan perubahan amplitudo yang  cukup  besar  pada  elektroda  F8  tepatnya  pada  detik  ke  1  sampai  1.5  dan  detik  ke  4 sampai 4.5. Lonjakan tersebut diduga kuat sebagai artifact kedipan mata. Hal ini didasarkan
pada  karakteristik  dan  tempat  terjadinya artifact yaitu  pada  area  frontal  otak [22] .  Setelah diterapkannya metode ICA pada sinyal EEG, artifact tersebut berhasil dihilangkan.
Sama halnya dengan hasil analisis kualitatif yang ditampilkan pada Gambar 1(b)  sebelum diterapkan  metode  ICA  terdapat  perubahan  amplitudo  pada  area  frontal  otak  yaitu  pada elektroda AF3, F7, F8, dan AF4 tepatnya pada detik ke 0.5 sampai detik ke 1. Namun yang membedakan dari hasil sebelumnya ( artifact mata) adalah besarnya perubahan amplitudo yang  terjadi.  Dari  sinilah  dapat  dipahami  bahwa  perubahan  tersebut  terindikasi  sebagai artifact gerakan  mata.  Karena  pada  umumnya artifact jenis  ini  memiliki  ciri-ciri  yaitu frekuensi yang lebih rendah dibandingkan dengan artifact kedipan mata dan biasanya terjadi pada  area  frontal  dan  temporal  otak [23] .  Setelah  diterapkannya  metode  ICA,  dapat  dilihat perubahan kualitas sinyal menjadi lebih baik dan stabil.
Pada  Gambar  1(c)  tepatnya  di  detik  ke  2.6  sampai  3.3,  sebelum  diterapkan  metode  ICA terjadi perubahan pola sinyal EEG dengan frekuensi yang sangat tinggi di semua elektroda. Berdasarkan  karakteristik  dan  tempat  terjadinya,  perubahan  sinyal  tersebut  diduga  kuat sebagai artifact gerakan  otot. Melalui  penerapan  metode  ICA pada sinyal tersebut,  dapat dilihat adanya perbedaan dan penurunan tingkat kompleksitas sinyal.
Selain analisis kualitas sinyal sebelum dan setelah ICA, pada penelitian ini juga dilakukan analisis  kuantitatif  untuk  melihat  perbedaan  performa pre-processing data  dalam menghilangkan artifact antara yang menggunakan ICA atau yang tidak menggunakan ICA. Analisis kuantitatif dilakukan dengan uji Signal to Noise Ratio (SNR) pada semua elektroda hasil  rekaman  EEG  (14  elektroda).  SNR  merupakan  suatu  ukuran  untuk  menentukan kualitas  dari  sebuah  sinyal  yang  terganggu  oleh noise [24] dalam  hal  ini  adalah artifact . Semakin  tinggi  nilai  SNR  mengindikasikan  kualitas  sinyal  lebih  baik.  Hasil  dari  analisis kuantitatif dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Analisis Kuantitatif Sebelum dan Setelah ICA
Berdasarkan  hasil  uji  SNR  yang  telah  dilakukan  pada  semua  elektroda  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2, dapat dilihat bahwa pre-processing yang tidak menggunakan metode  ICA  memperoleh  nilai  SNR  yang  negatif  sementara  pre-processing  yang menggunakan  metode  ICA  memperoleh  nilai  yang  positif.  Hasil  tersebut  menandakan kualitas  sinyal  setelah  diterapkan  metode  ICA  lebih  baik  daripada  sebelum  diterapkan metode ICA.
Adapun hasil  analisis spectral  daya pada subjek  normal  dan penderita Mild Alzheimer’s Disease (MAD) masing-masing ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Hasil Analisis Spektral Daya Subjek normal
Gambar 4. Hasil Analisis Spektral Daya Penderita Mild Alzheimer’s Disease (MAD)
Dari hasil analisis spektral daya sebagaimana ditunjukkan Gambar 3, terlihat bahwa pada subjek normal, terjadi peningkatan spektral daya EEG pada frekuensi gelombang delta (0-4 Hz)  dan  alpha  (8-13  Hz).  Sebaliknya,  terjadi  penurunan  spektral  daya  pada  frekuensi gelombang theta (4-8 Hz).  Pola ini terjadi pada keseluruhan subjek normal. Namun yang membedakannya  adalah  pada  subjek-1  dan  subjek-4  spektral  daya  tertinggi  terjadi  pada frekuensi gelombang alpha, sementara subjek-2 dan subjek-3 spektral daya tertinggi terjadi terjadi pada frekuensi gelombang delta. Hal ini tidak terlalu berpengaruh dalam interpretasi data  disebabkan  karena  perbedaan  yang  terjadi  tidak  terlalu  signifikan.  Adapun  secara keseluruhan  subjek  normal,  peningkatan  spektral  daya  paling  dominan  terjadi  pada frekuensi gelombang alpha. Hasil ini sesuai dengan hasil kajian sinyal EEG yang dilaporkan oleh Louis dan Frey bahwa pada kondisi rileks, gelombang otak dominan pada  frekuensi alpha [25] .
Berbeda  halnya  dengan  hasil  analisis  spektral  daya  pada  subjek  MAD  yang  ditunjukkan pada  Gambar  4,  terlihat  bahwa  peningkatan  spektral  daya  hanya  terjadi  pada  frekuensi gelombang delta (0-4 Hz). Sementara frekuensi gelombang theta (4-8 Hz) dan alpha (8-13 Hz) mengalami penurunan. Hasil ini terjadi pada semua subjek MAD. Dari hasil tersebut
dapat  dilihat  kemunculan  gelombang  alpha  sebagaimana  ditunjukkan  pada  subjek-1  dan subjek-2.  Namun  besarnya  spektral  daya  yang  dihasilkan  sangat  kecil  jika  dibandingkan dengan  frekuensi  gelombang  delta.  Dengan  demikian,  secara  keseluruhan  peningkatan spektral daya pada subjek MAD paling dominan pada frekuensi gelombang delta.
Berdasarkan tinjauan teoritis, peningkatan frekuensi gelombang delta menunjukkan kondisi subjek  dalam  keadaan  tidur  nyenyak  atau  subjek  terindikasi  suatu  penyakit.  Jika peningkatan  spektral  daya  pada  frekuensi  gelombang  delta  diikuti  dengan  penurunan spektral  daya  pada  frekuensi  gelombang  alpha,  besar  kemungkinan  subjek  terindikasi penyakit Alzheimer [26] . Analisis spektral daya ( Power Spectral Density , PSD) merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk mengkuantifikasi pola-pola EEG. Perubahan daya  dan  rasio  daya  pada  tiap  pita  frekuensi  gelombang  otak  dapat  digunakan  untuk mengkarakterisasi biomarker EEG [27] . Tantangan utamanya dalam mempelajari biomarker AD berdasarkan sinyal otak adalah perlunya pengembangan teknik processing sinyal yang handal [28] .

## KESIMPULAN
Hasil analisis kualitatif dan kuantitatif menunjukkan bahwa sinyal EEG memiliki kualitas yang lebih baik setelah diterapkan pre-processing menggunakan metode ICA dibandingkan dengan pre- processing  tanpa  menggunakan  ICA.  Metode  ICA  mampu  mengeliminasi artifact yang muncul pada data EEG. Hasil analisis spektral daya setelah diterapkan metode ICA memberikan informasi bahwa, pada subjek normal peningkatan spektral daya terlihat dominan pada frekuensi gelombang alpha (8-13 Hz), sementara pada subjek penderita Mild Alzheimer’s Disease (MAD) peningkatan spektral daya dominan pada frekuensi gelombang delta (0-4 Hz). Pergeseran spektral daya EEG pada frekuensi rendah merupakan salah satu indikasi adanya kelainan fungsional otak, termasuk MAD.

## DAFTAR PUSTAKA
1 Petrella, J. R., Coleman, R. E., & Doraiswamy, P. M. 2003. Neuroimaging and early diagnosis of Alzheimer disease: a look to the future. Radiology , 226 (2), 315–336.
2 Chen,  K.H.,  Reese,  E.A.,  Kim,  H.W.,  Rapoport,  S.I.,  &  Rao,  J.S.  2011.  Disturbed neurotransmitter  transporter  expression  in  alzheimer  disease  brain. Journal  of Alzheimer’s Disease: JAD , 26(4), 755–766.
3 Prince,  M.,  Wimo,  A.,  Guerchet,  M.,  Ali,  G.,  Wu,  Y.,  &  Prina,  M.  2015. World Alzheimer  Report  2015  The  Global  Impact  Of  Dementia .  Alzheimer’s  Disease International (ADI). London.
4 Houmani,  N.,  Vialatte,  F.,  Gallego-Jutglà,  E.,  Dreyfus,  G.,  Nguyen-Michel,  V.  H., Mariani,  J.,  &  Kinugawa,  K.  2018.  Diagnosis  of  Alzheimer's  disease  with Electroencephalography in a differential framework. PloS one , 13 (3), e0193607.
5 Helzner  E.P.,  Scarmeas  N.,  Cosentino  S.,  Tang  M.  X.,  Schupf  N.,  Stern  Y.  2008. Survival in Alzheimer disease: a multiethnic, population-based study of incident cases. Neurology, 71(19), 1489–95.
6 Cummings, J., Aisen, P. S., DuBois, B., Frölich, L., Jack, C. R., Jr, Jones, R. W., Morris, J.  C.,  Raskin,  J.,  Dowsett,  S.  A.,  &  Scheltens,  P.  2016.  Drug  development  in Alzheimer's disease: the path to 2025. Alzheimer's research & therapy , 8 , 39.
7 Melissant, C., Ypma, A., Frietman, E., & Cornelis, S.J. 2005. A method for detection of Alzheimer’s disease using ICA-enhanced EEG measurement. Artificial Intelligence in Medicine, 33 (3), 209-222.
8 Handayani, N. 2018. Karakterisasi Citra Brain ECVT dan Sinyal EEG Pada Penderita Mild Alzheimer’s Disease untuk Deteksi Dini Alzheimer . Disertasi, Institut Teknologi Bandung.
9 Fox, M.D., & Raichle, M.E. 2007. Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nat. Rev. Neurosci, 8, 700–711.
10 Parlindungan, R. 2008. Analisis  Waktu-Frekuensi  (TFA) Gelombang EEG Naracoba Pada Stimulasi Akupuntur GI . Tesis, Institut Teknologi Bandung.
11 Jutten, C., & Taleb, A. 2000. Source separation: From dusk till dawn. In Proceedings of the International Workshop on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation-ICA2000 , Helsinki, Finland, 19–22 June; 15–26.
12 Makeig,  S.,  Jung,  T.  P.,  Bell,  A.J.,  Ghahremani,  D.,  Sejnowski,  T.  J.  1997.  Blind separation  of  auditory  event-related  brain  responses  into  independent  components. Proc. Natl. Acad. Sci . USA, 94, 10979–10984.
13 Vigario,  R.,  Sarela,  J.,  Jousmaki,  V.,  Hamalainen,  M.,  Oja,  E.  2000.  Independent component approach to the analysis of EEG and MEG recordings. IEEE Trans. Biomed. Eng . 47, 589–593.
14 Vigario,  R.  N.  1997.  Extraction  of  ocular  artefacts  from  EEG  using  independent component analysis. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol, 103, 395–404.
15 Celone, K. A., Calhoun, V. D., Dickerson, B. C., Atri, A., Chua, E. F., Miller, S. L., DePeau, K., Rentz, D. M., Selkoe, D. J., Blacker, D., Albert, M. S., & Sperling, R. A. 2006. Alterations in memory networks in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease: an independent component analysis. The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience , 26(40), 10222–10231.
16 Jeong,  J.S.  2004.  EEG  dynamics  in  patients  with  Alzheimer’s  disease. Clin. Neurophysiol, 115, 1490–1505.
17 Cichocki, A., Shishkin, S. L., Musha, T., Leonowicz, Z., Asada, T., Kurachi, T. 2005. EEG filtering based on blind source separation (BSS) for early detection of Alzheimer’s disease. Clin. Neurophysiol, 116, 729–737.
18 Vialatte,  F.-B.,  Solé-Casals,  J.,  Maurice,  M.,  Latchoumane,  C.,  Hudson,  N., Wimalaratna, S., Jeong, J., Cichocki, A. 2008. Improving the quality of EEG data in patients  with  Alzheimer’s  disease  using  ICA.  In Proceedings  of  the  International Conference  on  Neural  Information  Processing ,  Cambridge,  MA,  USA,  25–28 November; 979–986.
19 Hyvärinen, A., Karhunen, J., & Oja, E. 2001. Independent Component Analysis. John Wiley & Sons, New York.
20 Jung,  T.,  Makeig,  S  &  McKeown,  M.  2001.  Imaging  Brain  Dynamics  Using Independent Component Analysis. Proceedings of the IEEE , 89, 1107-1122.
21 Zweifel, N. 2016. Changes in the EEG Spectrum of a Child with Severe Disabilities in Response  to  Power  Mobility  Training .  Tesis,  United  States.  Grand  Valley  State University.
22 Mozaffar,  S.,  &  Petr,  D.  W.  K.  2002. Artifact  Extraction  from  EEG  Data  Using Independent Component Analysis . The University of Kansas Center, Kansas.
23 Schalk,  G.,  &  Mellinger,  J.  2010. A  Practical  Guide  to  Brain-Computer  Interfacing with BCI2000 . Springer-Verlag, London.
24 Haq, A. D., Santoso, I., & Macrina, A. A. 2012. Estimasi Signal to Noise Ratio (SNR) Menggunakan Metode Korelasi.  Transient. Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 1, 326-332.
25 Louis,  E.  K.,  &  Frey,  L.  C.  2016. An  Introductory  Text  and  Atlas  of  Normal  and Abnormal  Findings  in  Adults,  Children,  and  Infants ,  American  Epilepsy  Society, Chicago.
26 Adeli,  H.,  &  Ghosh-Dastidar,  S.  2010. Automated  EEG-Based  Diagnosis  of Neurological  Disorders:  Inventing  the  Future  of  Neurology .  1 st Edition.  CRC  Press, United States.
27 Meghdadi,  A.  H.,  Stevanović  Karić,  M.,  McConnell,  M.,  Rupp,  G.,  Richard,  C., Hamilton, J., Salat, D., & Berka, C. 2021. Resting state EEG biomarkers of cognitive decline  associated  with  Alzheimer's  disease  and  mild  cognitive  impairment. PloS one , 16 (2), e0244180.
28 Yang, W., Pilozzi, A., Huang, X. 2021. An Overview of ICA/BSS-Based Application to Alzheimer’s Brain Signal Processing. Biomedicines, 9, 386.