Analisis Kualitas Data EEG pada Penderita Mild Alzheimer’s Disease Menggunakan Metode ICA (Independent Component Analysis) - Hilman Asyrafi; Nita Handayani (INDONESIAN JOURNAL OF APPLIED PHYSICS, 2022)
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.