Klasifikasi K-Nearest Neighbor pada Penderita Insomnia berdasarkan Sinyal Elektroensefalogram - Inosensia Lionetta Pricillia; Ahmad Azhari (Universitas Mulawarman, 2022)
Pengukuran insomnia saat ini, umumnya dilakukan oleh para ahli medis dengan melihat kondisi pasien disertai gejala yang merujuk pada insomnia. Sebaliknya, pengukuran secara kuantitatif masih sangat minim ditemukan. Penelitian ini mengusulkan pengukuran alternatif dengan akuisisi aktivitas gelombang otak melalui electroencephalogram (EEG) dalam mengidentifikasi tidur gangguan. Insomnia adalah gangguan tidur umum yang dapat membuat sulit untuk tertidur, sulit untuk tetap tertidur, atau menyebabkan bangun terlalu dini dan tidak bisa kembali tidur. Tidak hanya melemahkan tingkat energi dan suasana hati, tetapi insomnia juga berdampak pada kesehatan, kinerja, dan kualitas hidup seseorang. Gangguan tidur ini muncul karena beberapa faktor, seperti kecemasan, stres, depresi, gangguan bipolar, atau trauma. Stimulasi fotik diberikan sebagai upaya untuk menemukan respon tubuh seseorang terhadap cahaya. Remaja akhir yang memiliki gejala insomnia dengan rentang usia 17-25 tahun dimasukkan sebagai responden, sebelumnya telah diberikan screening test terkait gangguan tidur 2 minggu yang lalu sehingga dapat diidentifikasi termasuk insomnia berat, sedang, ataupun ringan. Studi ini mengusulkan pendekatan baru menggunakan EEG sebagai alat ukur kuantitatif. Pendekatan baru ini membandingkan beberapa jenis metode perolehan data insomnia dari penelitian sebelumnya. Diharapkan pola penderita insomnia dapat terlihat dan dapat di klasifikasi menggunakan metode KNN, sehingga dapat mempermudah proses pendiagnosaan gangguan tidur insomnia secara kuantitatif.