ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Pembersihan Artefak EOG dari Sinyal EEG menggunakan Denoising Autoencoder

## HASBIAN FAUZY PERDHANA, HASBALLAH ZAKARIA
Institut Teknologi Bandung, Indonesia Email: dhasbian@students.itb.ac.id
Received 24 Februari 2022 | Revised 19 Maret 2022 | Accepted 18 April 2022

## ABSTRAK
Elektroensefalografi  (EEG)  adalah  teknik  perekaman  yang  merekam  aktivitas elektrik pada otak menggunakan elektroda yang ditempelkan pada kulit kepala. Artefak elektrookulografi (EOG) adalah salah satu artefak yang kerap muncul pada perekaman  EEG  dikarenakan  pergerakan  mata  dan  menyebabkan  sinyal  EEG berubah bentuk. Untuk membersihkan EEG, artefak perlu dibuang dengan tetap menjaga informasi penting dari EEG. Pada penelitian ini kami mendeteksi artefak EOG menggunakan Independent Component Analysis (ICA) dan deteksi puncak, dan  untuk  rekonstruksi  sinyal  EEG  kami  menggunakan  Denoising  Autoencoder (DAE). Pada penelitian ini kami meneliti model DAE apakah dapat merekonstruksi sinyal  EEG  dari  artefak  EOG.  Metode  pendeteksian  artefak  mendapatkan  85% sensitivitas dan 83% Positive Predictive Value (PPV) pada dataset sekunder dan 82% sensitivitas pada dataset primer. Model DAE dilatih dengan validasi silang 10 lipat dan mendapatkan rerata mean squared error (MSE) 0,007±0,008. Penelitian ini  membuktikan  kemampuan  DAE  untuk  merekonstruksi  sinyal  EEG  dengan masukan segmen sinyal EEG terkontaminasi artefak EOG.
Kata kunci : EEG, Artefak EOG, Denoising Autoencoder

## ABSTRACT
The Electroencephalography  (EEG)  is  a  recording  technique  to  record  electrical activity  on  the  brain  using  electrodes  attached  to  the  head  scalp. Electrooculography (EOG) is one of the artifacts that are prone to appear on EEG due to eye movement and cause EEG signals to deform. To fix the EEG signal, we need to remove artifacts while conserving EEG information. In this research, we detect  EOG  artifactual  signal  using  Independent Component  Analysis  (ICA)  and peak  detection  and  used  a  generative  model  Denoising  Autoencoder  (DAE)  to reconstruct clean EEG by using EEG artifact-corrupted signal. Our artifact detection method scores 85% sensitivity and 83% Positive Predictive Value on the secondary dataset and 82% sensitivity on the primary dataset. We train the DAE model with 10-fold  cross-validation and  got 0.007 ±  0.008 Mean Squared  Error (MSE). We demonstrated DAE on its ability to generate a clean EEG segment by feeding it contaminated EEG segment.
Keywords : EEG, Eye movement artifact, Denoising Autoencoder

## 1. PENDAHULUAN
Elektroensefalografi  (EEG)  merupakan  teknik  perekaman  elektrofisiologi  non-invasif  yang merekam aktivitas elektrik pada otak dengan menempelkan elektroda pada permukaan kepala. EEG digunakan untuk keperluan klinis, eksperimen laboratorium, dan pemantauan Kesehatan pasien (Jiang, dkk, 2019) . Meskipun perekaman EEG intensinya untuk merekam aktivitas elektrik dari otak, terkadang aktivitas elektrik dari organ lain seperti mata ikut terekam dalam perekaman EEG. Aktivitas elektrik dari gerakan mata yang ikut terekam dalam perekaman EEG disebut artefak (Islam, dkk, 2016) . Teknik pembuangan artefak awalnya dilakukan secara manual oleh ahli. Sinyal referensi EOG digunakan untuk dijadikan pembanding dengan sinyal EEG. Namun teknik ini dilakukan secara kualitatif dan sangat bergantung pada kemampuan individu  yang  berbeda-beda  setiap  orangnya.  Karena  itu  pengembangan  teknik  untuk pembersihan artefak dengan cara otomatis mulai berkembang.
Secara umum teknik pembersihan sinyal EEG dari artefak EOG terbagi menjadi dua tahapan, tahapan  pertama  adalah  pendeteksian  artefak,  tahapan  kedua  adalah  koreksi  sinyal  EEG. Metode  yang  umum  digunakan  untuk  mendeteksi  artefak  salah  satunya  adalah  dengan pendekatan  dekomposisi  seperti Independent  Component  Analysis  (ICA) (Issa  &  Juhasz, 2019) (Winkler, dkk, 2015) , Variational Mode Decomposition (VMD) (Saini, dkk, 2020) . Metode dekomposisi mengurai sinyal menjadi beberapa jumlah sinyal yang menyusun sinyal awal,  sinyal-sinyal  atau  komponen  yang  diurai  kemudian  dievaluasi  dan  dipilih  mana  yang merupakan  artefak  dan  mana  yang  bukan.  Metode  deteksi  artefak  lainnya  seperti  deteksi pencilan (Saba-Sadiya, dkk, 2021) juga dikembangkan dan menghasilkan hasil yang cukup signifikan.
Metode  koreksi  sinyal  EEG  juga  beragam,  namun  umumnya  jika  teknik  deteksinya menggunakan  pendekatan  dekomposisi,  teknik  koreksinya  menggunakan  pendekatan rekonstruksi, inversi dari proses dekomposisi. Setelah komponen artefak dipilih dan dibuang, sisa  komponen-komponen  independen  lainnya  direkonstruksi  menjadi  sinyal  EEG (Issa  & Juhasz, 2019) (Saini, dkk, 2020) . Walaupun begitu, teknik rekonstruksi tidak terikat pada teknik dekomposisi artefaknya, (Issa & Juhasz, 2019) melakukan hibrida teknik inversi ICA dan  rekonstruksi wavelet.  Sedangkan (Saba-Sadiya,  dkk,  2021) menggunakan Autoencoder (AE) (Bank, dkk, 2020) untuk merekonstruksi sinyal EEG.
AE merupakan salah satu model generatif, disebut generatif karena model dapat menghasilkan data  berupa  sinyal (Fotiadou  &  Vullings,  2020) ataupun  gambar (Lee,  dkk,  2018) . Generatif model digunakan untuk beberapa tujuan salah satunya untuk meningkatkan atau menurunkan resolusi sinyal (Hartmann, dkk, 2018) (Luo, dkk, 2020) , augmentasi data (Hwang, dkk, 2019) (Jiao, dkk, 2020) , dan tujuan lainnya (Hu, dkk, 2015) (Nejedly, dkk,  2019). Turunan  AE  dengan  peruntukan  membersihkan  derau  disebut Denoising  AE (DAE), DAE telah terbukti berhasil membersihkan derau dari data EKG (Fotiadou & Vullings, 2020) dan  membersihkan  foto  dari  hujan (Lee,  dkk,  2018) .  Pada  penelitian  ini  kami menggunakan DAE untuk merekonstruksi sinyal EEG yang terkontaminasi artefak EOG.
Pada penelitian ini kami mengadopsi metode (Issa & Juhasz, 2019) dalam pendeteksian EOG  dengan  sedikit  modifikasi.  Kami  menggunakan  ICA  untuk  mengekstraksi  komponen artefak EOG dan mendeteksi setiap artefak di dalam sinyal dengan deteksi puncak. Setelah puncak  terdeteksi,  sinyal  disegmentasi  di  sekitar  puncak  dan  direkonstruksi  menggunakan DAE.

## 2. METODE
Alur pembersihan artefak dari dataset terkontaminasi hingga dibersihkan dapat dilihat pada Gambar  1. High  Pass  Filter  (HPF),  ICA,  seleksi  IC,  hingga  deteksi  puncak  kami  golongkan sebagai  metode  deteksi  EOG.  Setelah  itu  segmentasi  sinyal  dari  puncak-puncak  yang diperoleh,  kemudian  segmen  tersebut  dikoreksi  menggunakan  DAE  dan  segmen  baru digunakan untuk menggantikan segmen sebelumnya.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem

## 2.1 Dataset
Kami  menggunakan  dua dataset  pada  penelitian  ini,  dataset  primer  dan  dataset  sekunder. Dataset  primer  diperoleh  dari  penelitian  lain  yang  diambil  dari  rumah  sakit  Hasan  Sadikin (RSHS).  Sedangkan dataset  sekunder  diperoleh  dari  dataset  Mendeley  yang  dapat  diakses secara  terbuka  pada  tautan  berikut https://www.mendeley.com/catalogue/18d3ba04-402b- 3c65-a393-00a81d470311/ (Klados & Bamidis, 2016) . Dataset sekunder digunakan untuk melatih  model  sedangkan dataset  primer  untuk  menguji  model  dan  metode  yang dikembangkan. Dataset  sekunder  berisi  54  dataset  yang  diperoleh  dari  27  subjek  dengan panjang perekaman 30 detik dan frekuensi sampling 200 Hz dan telah diterapkan Band Pass Filter (BPF) di frekuensi potong 0,5-40 Hz dan notch filter di frekuensi 50 Hz. Data direkam dengan spesifikasi standar international sembilan belas kanal (FP1, FP2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2, F7, F8, T3, T4, T5, T6, Fz, Cz, Pz) dan tata letak 10-20 (Morley, dkk, 2016) . Ilustrasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Peletakan 19 Kanal EEG dengan Tata Letak 10-20 (Morley, dkk, 2016)
Dataset ini merupakan data semi simulasi, di mana sinyal EEG yang terkontaminasi artefak merupakan hasil simulasi dari sinyal EEG bersih yang dikontaminasi sinyal EOG. Kontaminasi artefak EOG dilakukan menggunakan Persamaan (1) (Elbert, dkk, 1985).
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑎𝑚𝑖𝑛𝑎𝑡𝑒𝑑 𝐸𝐸𝐺 , = 𝑃𝑢𝑟𝑒 𝐸𝐸𝐺 , + 𝑎 𝑉𝐸𝑂𝐺 + 𝑏 𝐻𝐸𝑂𝐺 (1)
Dimana 𝐶𝑜𝑛𝑡𝑎𝑚𝑖𝑛𝑎𝑡𝑒𝑑 𝐸𝐸𝐺 , diperoleh  dari 𝑃𝑢𝑟𝑒 𝐸𝐸𝐺 , EEG  tanpa  artefak  ditambahkan dengan 𝑎 𝑉𝐸𝑂𝐺 kanal vertikal EOG dan 𝑏 𝐻𝐸𝑂𝐺 kanal horizontal EOG. 𝑎 dan 𝑏 merupakan koefisien kontaminasi yang diperoleh dari eksperimen. Terdapat dua sesi dalam perekaman dataset ini, sesi pertama perekaman EEG dengan mata tertutup, dan sesi kedua perekaman EEG dan EOG dengan mata terbuka. Nilai 𝑎 dan 𝑏 diperoleh dari regresi linier amplitudo EEG dengan EOG pada sesi kedua.
Dataset primer kami peroleh dari 27 subjek pasien demensia akibat stroke. Pada penelitian ini kami hanya fokus dalam mendeteksi artefak saja, dan dataset ini dilengkapi dengan anotasi aktivitas  kedipan  atau  gerakan  mata.  Penyesuaian  yang  dilakukan  pada dataset  primer hanyalah penyesuaian frekuensi sampling dari 250 Hz menjadi 200 Hz.

## 2.2  Deteksi Artefak
Data  EEG  mula-mula  diterapkan  HPF  untuk  meningkatkan  performansi  ICA  dalam mengekstraksi  komponen-komponen  yang  saling  independen (Winkler,  dkk,  2011) .  HPF dilakukan pada frekuensi potong 0,1 Hz menggunakan filter butterworth orde 4 menggunakan fungsi signal.butter. Kemudian  sinyal EEG sembilan  belas  kanal  ditransformasikan oleh  ICA menjadi
sembilan belas Independent Component
(IC) menggunakan
sklearn.decomposition.FastICA.

## Gambar 3. Alur Seleksi IC Otomatis
Kami  mengembangkan  pemilihan  IC  otomatis  menggunakan  korelasi  silang  pearson  yang dihitung antara IC dengan kanal frontal EEG FP1 dan FP2. Nilai korelasi tersebut kemudian dirata-ratakan  berdasarkan  IC,  diurutkan  dan  dilihat  distribusinya.  Apabila  nilai  korelasi tertinggi memenuhi syarat Persamaan (4), maka IC tersebut dikatakan sebagai IC artefak.
𝑅 , = ( , ) (2)
𝑅 =   ∑ 𝑅 , 𝑗 = 1,2, … 𝑁 (3) 𝑅  𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐸𝑂𝐺, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑅 > 𝑄 (𝑅) + 1.5 ∗ 𝐼𝑄𝑅(𝑅), 𝑗 = 1,2, … 𝑁 (4)
Korelasi silang pearson 𝑅 , dihitung dari kovarians 𝐶𝑜𝑣(𝑋, 𝑌) antara IC 𝑋 dan kanal frontal EEG 𝑌 dibagi  dengan standar  deviasi Persamaan (2). Rata-rata  nilai  korelasi  dihitung  pada Persamaan (3) dengan 𝑖 adalah kanal frontal EEG dan 𝑗 adalah IC. Kemudian IC dengan nilai korelasi tertinggi dijadikan komponen artefak apabila memenuhi Persamaan (4) dimana 𝑄 (𝑅) adalah quartil atas dan 𝐼𝑄𝑅(𝑅) adalah interquartile range.
Setelah  diperoleh  komponen  artefak,  dilakukan  pendeteksian  puncak.  Pada  penelitian  ini digunakan envelop atas untuk memastikan gelombang EOG yang memiliki polaritas negatif ikut terdeteksi. Deteksi puncak mengikuti Persamaan (5).
𝑃 = {𝑚  | |𝑌 (𝑚 )| > 2. 𝐸{|𝑌 |} 𝑑𝑎𝑛 𝑡 𝑌 (𝑚 ) − 𝑡(𝑌 (𝑚 )) ≥ 0,5 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 (5)
Dimana 𝑚 adalah puncak pada komponen 𝑌 . 𝐸{|𝑌 |} adalah nilai ekspektasi komponen 𝑌 , 𝑡 adalah waktu dimana puncak itu muncul.
Setelah puncak-puncak diperoleh dilakukan segmentasi di sekitar puncak 0,5 detik sebelum puncak dan 0,5 detik setelah puncak. Pada penelitian ini kami mengambil panjang segmen artefak sepanjang 1 detik. Segmen kemudian distandarisasi dan dikumpulkan.

## 2.3 Denoising Autoencoder (DAE)
Model DAE pada penelitian ini didesain dengan struktur seperti pada Gambar 5 dengan detail seperti  Gambar  4.  DAE  disusun  oleh encoder  dan  decoder  dan  dihubungkan  melalui sambungan langsung secara simetris pada hidden layer.
Gambar 4. Arsitektur DAE

## Gambar 5. Struktur model DAE
Model  dilatih  dengan  validasi  silang  lima  lipat  dan  menggunakan loss  Mean  Squared  Error (MSE) dan dioptimasi menggunakan RMSprop dengan learning rate 0,001.

## 2.4 Metrik
Untuk  mengukur  performa  deteksi  artefak  EOG  kami  menggunakan  sensitivitas  (Se)  dan Positive Predictive Value (PPV) perhitungan Se dan PPV dapat dilihat pada Persamaan (6) dan Persamaan (7).
𝑆𝑒 = (6) 𝑃𝑃𝑉 = (7) 𝑃 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑃 𝑗𝑖𝑘𝑎, |𝑃 − 𝑃 | ≤ 0,75 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 (8) 𝑃 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑃 𝑗𝑖𝑘𝑎, |𝑃 − 𝑃 | > 0,75 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 (9) 𝑃′ 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑃 𝑗𝑖𝑘𝑎, |𝑃 − 𝑃 | > 0,75 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 (10)
TP,  FP,  dan  FN  adalah  singkatan  dari true  positive,  false  positive,  dan  false  negative. Katakanlah P adalah puncak yang dideteksi metode, dan P’ adalah puncak sebenarnya. Suatu puncak P dikategorikan TP jika jarak antara P dengan P’ kurang dari 0,75 detik (Persamaan (8)), Namun jika di luar rentang 0,75 detik, maka P dikategorikan sebagai FP (Persamaan (9)). Sedangkan untuk mengukur FN kami menggunakan Persamaan (10), P’ yang tidak terdeteksi akan dikategorikan sebagai FN.
Pada dataset  sekunder,  kami  menggunakan  kanal  EOG  sebagai  pembanding  dan  validasi puncak EOG pada IC yang terpilih sebagai komponen artefak. Sehingga kami memperoleh TP, FP dan FN. Namun pada dataset primer, karena kami hanya memiliki anotasi artefak EOG pada sebagian sinyal, kami hanya dapat mengukur TP dan FN.
Untuk mengukur performa model DAE dan hasil rekonstruksi artefaknya, kami menggunakan rerata loss dari validasi silang yang digambarkan pada Gambar 6 dan Root Mean Squared Error (RMSE) pada Persamaan (11).

## Gambar 6. Validasi Silang Lima Lipat
Validasi  silang  dilakukan  di  mana  pada  setiap  lipatnya,  model  dilatih  sebanyak  dua  ratus perulangan.  Dan  kami  melakukan  pelatihan  model  secara  terpisah  dengan  jumlah  seribu perulangan untuk  mengevaluasi  perkembangan  hasil  sinyal  yang  direkonstruksi model DAE menggunakan RMSE.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑟 (𝑛) − 𝑥(𝑛) (11)
Di mana 𝑟 (𝑛) adalah segmen hasil rekonstruksi DAE, dan 𝑥(𝑛) adalah segmen ground truth
EEG dari dataset.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deteksi Puncak
Pada bab ini kami memperlihatkan gambar salah satu data untuk mendemonstrasikan hasil metode yang kami kembangkan. Pada Gambar 7 terlihat hasil HPF dan hasil transformasi ICA.

## Gambar 7. Hasil HPF (Kiri) dan ICA (Kanan)
Secara  visual  dapat  terlihat  komponen-komponen  ICA  sangat  berbeda  antara  satu  dengan lainnya. Kemudian IC diseleksi otomatis dan hasilnya IC3 yang terpilih pada data ini. Dapat dilihat dari Gambar 8 bahwa sinyal EOG memiliki polaritas yang berbalik dibandingkan dengan
data EEG. Hal ini umum terjadi pada transformasi ICA dikarenakan algoritmanya. Kemudian pada gambar dapat dilihat hasil envelop dari IC3 dan deteksi puncaknya.
Gambar 8. IC Terpilih adalah IC3 (Atas). Hasil Envelop IC3 dengan Puncak-Puncak yang Terdeteksi (Bawah). Sumbu Vertikal adalah Arbitrary Unit (A.U.) Hasil Proses Normalisasi, Sumbu Horizontal Data Poin
Berdasarkan  metode  pendeteksian  artefak  EOG  tersebut,  didapatkan  total  puncak  yang terdeteksi dari seluruh dataset sekunder ada sebanyak 475 puncak, sedangkan total puncak sebenarnya  pada  seluruh dataset  dari  observasi  manual  ada  sebanyak  497.  409  puncak terdeteksi dengan benar atau masuk kategori TP, sehingga didapatkan sensitivitas 0,85 dan PPV 0,83.
Pengujian pada dataset primer juga dilakukan dengan cara yang sama. Dari 94 anotasi artefak EOG, 77 puncak terdeteksi dengan benar sehingga diperoleh sensitivitas 0,82.

## 3.2 Rekonstruksi EEG
Hasil validasi silang dapat dilihat di Tabel 1, dari pelatihan sebanyak dua ratus perulangan diperoleh rata-rata MSE 0,007 dengan standar deviasi 0,008.

## Tabel 1. Validasi Silang Sepuluh Lipat Pelatihan DAE
Lipatan MSE Lipat-1 0.028 Lipat-2 0.012 Lipat-3 0.007 Lipat-4 0.004 Lipat-5 0.004 Lipat-6 0.003 Lipat-7 0.003 Lipat-8 0.002 Lipat-9 0.002 Lipat-10 0.002 Rata-rata 0.007±0.008
Tabel 2. Perbandingan RMSE Metode DAE dengan Metode Lain
Dataset, Kanal EEG terkontaminasi EEG yang dibersihkan Reject IC W-ICA  F Issa  DAE Dataset 1, FP1 33.9 16.3 12.6 7.9 16.1 Dataset 1, FP8 13.7 9.4 7.3 3.2 12.7 Dataset 9, FP1 30.8 30.8 9.2 3.2 16.5
Kami  membandingkan  metode  kami  dengan  metode  lainnya  yang  sudah  dilakukan  pada penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian  sebelumnya  oleh (Issa  &  Juhasz,  2019) mereka mengukur  RMSE  satu  kanal  penuh  antara  sinyal  yang  direkonstruksi  dengan  sinyal  bersih ground truth. Hasilnya kami dapati metode kami memberikan nilai RMSE yang lebih rendah dibandingkan  dengan  sinyal  yang  terkontaminasi,  namun  masih  lebih  tinggi  dari  metode rekonstruksi lainnya. Hal ini menyatakan metode kami berhasil menurunkan RMSE pada sinyal yang  terkontaminasi  namun  bukanlah  pendekatan  yang  paling  ideal  untuk  mengembalikan sinyal EEG bersih.
Perkembangan pelatihan model DAE dapat dilihat pada Gambar 9. Model dievaluasi dengan menghitung RMSE pada setiap perulangan, grafik penurunan RMSE pada setiap perulangan pelatihan DAE dapat dilihat di Gambar 10.
Gambar 9. Perbandingan antara Sinyal EEG Rekonstruksi DAE (Biru), Sinyal EEG Terkontaminasi Artefak (Kuning), Dan Sinyal EEG Tanpa Kontaminasi Artefak (Merah) pada Iterasi 1, 4, 8, 16, 32, 64 (A-F). Sumbu Vertikal Adalah Arbitrary Unit (A.U.) Hasil Proses Normalisasi, dan Sumbu Horizontal Data Poin

## Gambar 10. Grafik Nilai RMSE antara Sinyal EEG Hasil Rekonstruksi dengan Sinyal EEG Ground Truth di setiap Iterasi
Untuk memastikan bahwa artefak EOG telah dibersihkan kami mentranformasikan sinyal EEG menggunakan  FFT  untuk  melihat  apakah  sinyal  dengan  frekuensi  rendah  sudah  teredam. Grafik perbandingan FFT sinyal EEG hasil rekonstruksi dengan ground truth dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Perbandingan FFT antara Sinyal Hasil Rekonstruksi DAE dengan Sinyal Ground Truth. Sumbu Vertikal Adalah Arbitrary Unit (A.U.) Hasil Proses Normalisasi
Hasil  Perbandingan  sinyal  EEG  hasil  rekonstruksi  DAE  dan  transformasi  FFT  pada dataset primer  menunjukan hasil  yang  serupa  secara visual dengan  data  sekunder.  Hasilnya  dapat dilihat pada Gambar 12 dan Gambar 13.
Gambar 12. Perbandingan FFT antara Sinyal Hasil Rekonstruksi DAE dengan Sinyal Ground Truth. Sumbu Vertikal Adalah Arbitrary Unit (A.U.) Hasil Proses Normalisasi, Sumbu Horizontal Data Poin
Gambar 13. Perbandingan FFT antara Sinyal Hasil Rekonstruksi DAE dengan Sinyal Ground Truth. Sumbu Vertikal Adalah Arbitrary Unit (A.U.) Hasil Proses Normalisasi

## 4. KESIMPULAN
Pendeteksian dan rekonstruksi sinyal EEG dari gangguan artefak EOG dapat dilakukan dengan baik oleh DAE. Pada data sekunder diperoleh sensitivitas sebesar 0,85 yang artinya menurut sudut pandang sinyal ground truth, dari 497 puncak EOG, 85% di antaranya terdeteksi dengan benar. Sedangkan menurut sudut pandang, metode yang dikembangkan pada penelitian ini, dari  total  475  puncak  artefak  yang  dideteksi,  83%  diantaranya  terdeteksi  dengan  benar. Sedangkan pada dataset primer diperoleh sensitivitas 0,82.
Dari pelatihan DAE kami memperoleh rata-rata MSE dari validasi silang sebesar 0,007±0,008. Kami mengukur RMSE pada segmen yang sama tiap perulangan pelatihan.
Berdasarkan  hasil  tersebut  kami  menyimpulkan  bahwa  metode  deteksi  EOG  kami  berhasil mendeteksi dengan baik, selain itu DAE dapat dengan baik merekonstruksi sinyal EEG yang telah terkontaminasi artefak EOG. Namun jika dibandingkan dengan metode lain, metode kami yang  hanya  merekonstruksi  segmen  yang  terkontaminasi  artefak  EOG  ternyata  bukanlah metode yang paling ideal untuk mengembalikan sinyal EEG yang terkontaminasi artefak EOG.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada (Klados  &  Bamidis,  2016) yang  telah mempublikasikan dataset  mereka  secara  terbuka  yang  kami  gunakan  sebagai  dataset sekunder. Kami juga mengucapkan terima kasih kepada (Hadiyoso, dkk, 2021) yang telah mengizinkan kami untuk menggunakan dataset EEG sehingga kami gunakan sebagai dataset primer.

## DAFTAR RUJUKAN
Bank, D., Koenigstein, N., & Giryes, R. (2020). Autoencoders. http://arxiv.org/abs/2003.05991 Elbert, T., Lutzenberger, W., Rockstroh, B., & Birbaumer, N. (1985). Removal of ocular artifacts
from the EEG - A biophysical approach to the EOG. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 60(5), 455–463. https://doi.org/10.1016/0013-4694(85)91020-X Fotiadou, E., & Vullings, R. (2020). Multi-Channel Fetal ECG Denoising With Deep Convolutional
Neural Networks. Frontiers in Pediatrics, 8. https://doi.org/10.3389/fped.2020.00508
Hadiyoso, S., Zakaria, H., Mengko, T. L. E. R., & Ong, P. A. (2021). Preliminary Study of EEG
Characterization Using Power Spectral Analysis in Post-stroke Patients with Cognitive
Impairment, (pp. 579–592). https://doi.org/10.1007/978-981-33-6926-9_51
Hartmann,  K.  G.,  Schirrmeister,  R.  T.,  &  Ball,  T.  (2018). EEG-GAN:  Generative  adversarial networks for electroencephalograhic (EEG) brain signals.
http://arxiv.org/abs/1806.01875
Hu, J., Wang, C. sheng, Wu, M., Du, Y. xiao, He, Y., & She, J. (2015). Removal of EOG and
EMG  artifacts  from  EEG  using  combination  of  functional  link  neural  network  and adaptive  neural  fuzzy  inference  system. Neurocomputing,  151(P1),  278–287. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.09.040
Hwang, S., Hong, K., Son, G., & Byun, H. (2019). EZSL-GAN: EEG-based Zero-Shot Learning approach using a Generative Adversarial Network. 7th International Winter Conference on  Brain-Computer  Interface,  BCI  2019,  (pp.  1–4).  https://doi.org/10.1109/IWW- BCI.2019.8737322
Islam,  M.  K.,  Rastegarnia,  A.,  &  Yang,  Z.  (2016).  Les  méthodes  de  détection  et  de  rejet
d’artefact de l’EEG de scalp : revue de littérature. Neurophysiologie Clinique, 46(4–5),
287–305. https://doi.org/10.1016/j.neucli.2016.07.002
Issa,  M.  F.,  &  Juhasz,  Z.  (2019).  Improved  EOG  artifact  removal  using  wavelet  enhanced
independent component analysis. Brain Sciences, 9(12).
https://doi.org/10.3390/brainsci9120355
Jiang, X., Bian, G. Bin, & Tian, Z. (2019). Removal of artifacts from EEG signals: A review.
Sensors (Switzerland), 19(5), 1–18. https://doi.org/10.3390/s19050987
Jiao, Y., Deng, Y., Luo, Y., & Lu, B. L. (2020). Driver sleepiness detection from EEG and EOG
signals  using  GAN  and  LSTM  networks. Neurocomputing,  408,  100–111. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.05.108
Klados, M. A., & Bamidis, P. D. (2016). A semi-simulated EEG/EOG dataset for the comparison of  EOG  artifact  rejection  techniques. Data  in  Brief,  8,  1004–1006. https://doi.org/10.1016/j.dib.2016.06.032
Lee, D., Choi, S., & Kim, H.-J. (2018). Performance evaluation of image denoising developed using convolutional denoising autoencoders in chest radiography. Nuclear Instruments
and Methods in Physics Research Section A:  Accelerators,  Spectrometers,  Detectors and Associated Equipment, 884, 97–104. https://doi.org/10.1016/j.nima.2017.12.050 Luo, T. J., Fan, Y., Chen, L., Guo, G., & Zhou, C. (2020). EEG Signal Reconstruction Using a Generative  Adversarial  Network  With  Wasserstein  Distance  and  Temporal-Spatial-
Frequency Loss. Frontiers in Neuroinformatics, 14. https://doi.org/10.3389/fninf.2020.00015 Morley, A., Hill, L., & Kaditis, A. G. (2016). 10-20 System EEG Placement. European Respiratory
Society, 34. http://en.wikipedia.org/wiki/10-20_system_%28EEG%29
Nejedly,  P.,  Cimbalnik,  J.,  Klimes,  P.,  Plesinger,  F.,  Halamek,  J.,  Kremen,  V.,  Viscor,  I.,
Brinkmann, B. H., Pail, M., Brazdil, M., Worrell, G., & Jurak, P. (2019). Intracerebral EEG  Artifact  Identification  Using  Convolutional  Neural  Networks. Neuroinformatics,
17(2), 225–234. https://doi.org/10.1007/s12021-018-9397-6
Saba-Sadiya, S., Chantland, E., Alhanai, T., Liu, T., & Ghassemi, M. M. (2021). Unsupervised EEG  Artifact  Detection  and  Correction. Frontiers  in  Digital  Health,  2,  1–11. https://doi.org/10.3389/fdgth.2020.608920
Saini, M., Payal, & Satija, U. (2020). An Effective and Robust Framework for Ocular Artifact Removal From Single-Channel EEG Signal Based on Variational Mode Decomposition.
IEEE Sensors Journal, 20(1), 369–376. https://doi.org/10.1109/JSEN.2019.2942153
Winkler, I., Debener, S., Muller, K.-R., & Tangermann, M. (2015). On the influence of high- pass  filtering  on  ICA-based  artifact  reduction  in  EEG-ERP. 2015  37th  Annual International  Conference  of  the  IEEE  Engineering  in  Medicine  and  Biology  Society (EMBC), (pp. 4101–4105). https://doi.org/10.1109/EMBC.2015.7319296
Winkler, I., Haufe, S., & Tangermann, M. (2011). Automatic Classification of Artifactual ICA-
Components for Artifact Removal in EEG Signals. Behavioral and Brain Functions, 7(1),
30. https://doi.org/10.1186/1744-9081-7-30