Pola Sinyal EEG Pada Beberapa Perintah Gerakan Berdasarkan Fitur Time Domain Menggunakan Analisa Statistik (Studi Awal Dalam Mengembangkan Teknik Monitoring Rehabilitasi Pasien Stroke di RSUD Dr. Soetomo)

Mulyanto, Dwi Rahmat (2019) Pola Sinyal EEG Pada Beberapa Perintah Gerakan Berdasarkan Fitur Time Domain Menggunakan Analisa Statistik (Studi Awal Dalam Mengembangkan Teknik Monitoring Rehabilitasi Pasien Stroke di RSUD Dr. Soetomo). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111750067016-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Saat ini, Stroke telah menjadi penyebab kematian nomor dua di dunia setelah penyakit jantung. Rehabilitasi pasien stroke setelah serangan stroke masih merupakan cara paling efektif untuk mengembalikan pasien menjadi normal. Namun, sebagian besar metode rehabilitasi dilakukan secara manual. Di sebagian besar program rehabilitasi stroke, prosedur evaluasi masih dilakukan dengan menggunakan pengamatan visual oleh dokter. Mempertimbangkan latar belakang itu, penelitian ini adalah tahap awal dalam mempersiapkan pemantauan rehabilitasi stroke dengan menggunakan EEG. Karena EEG telah digunakan secara luas untuk mempelajari gerakan dan mengontrol manusia terutama dalam sistem saraf, menerapkan EEG untuk pemantauan dan evaluasi rehabilitasi stroke akan menjadi solusi yang bagus karena penilaian kemajuan rehabilitasi dapat dikuantifikasi dengan cara yang lebih baik. Pada penelitian ini, sebelas partisipan yang sehat melakukan tugas gerak tertentu: baseline (tanpa gerakan), gerakan jari, menggenggam dan siku-fleksi, kemudian sinyal EEG direkam dan diekstraksi. Parameter statistik dihitung untuk mendapatkan pola EEG seperti Mean, Mean Absolute Value (MAV), Standar Deviasi (SD), dan Varian. Dari analisis data, ditemukan bahwa selama gerakan nilai amplitude maksimum pada gelombang beta low mengalami penurunan sebesar 20.76% untuk gerakan menggenggam (G), 16.31% untuk gerakan jari (J), dan 12.17% untuk gerakan siku fleksi (F). Dari ketiga gerakan, disimpulkan bahwa penurunan dengan prosentasi tertinggi terjadi pada gerakan menggenggam. Hal ini dikarenakan gerakan menggenggam adalah gerakan yang membutuhkan usaha paling kecil untuk dilakukan, dibandingkan dengan gerakan jari atau siku-fleksi. Biasanya, menggenggam adalah gerakan paling umum yang dilakukan orang untuk aktivitas sehari-hari. Dibandingkan dengan gerakan jari, bahkan kita perlu lebih banyak usaha dan konsentrasi ketika melakukan jari karena kita perlu mengatur gerakan sehingga setiap jari dapat bergerak secara berurutan, dan tidak pada saat yang bersamaan.
=====================================================================================================================================
Nowadays, Stroke has been the second most cause of deaths in the world after Ischemic heart disease. Rehabilitation of stroke patients after the attack is still the most effective way of restoring the patients to normal. However, most of the rehabilitation methods are done manually. In most of stroke rehabilitation programs, the evaluation procedures are still done using visual observation by clinicians. Considering that background, this study is the preliminary stage in preparing stroke rehabilitation monitoring by using EEG. Since EEG has been used widely for studying the human motion and human control especially in the neural system, applying EEG for stroke rehabilitation monitoring and evaluation would be a great solution because the assessment of the rehabilitation progress can be quantified in a better way. Eleven healthy subjects performing specific motion tasks: baseline (no motion), finger motion, grasping and elbow-flexion, the EEG is then recorded and extracted. Statistical parameters were calculated to obtain EEG patterns such as Mean, Mean Absolute Value (MAV), Standard Deviation (SD), and Variants. From the data analysis, it was found that during the motion the maximum amplitude value in the low beta wave decreased by 20.76% for gripping motion (G), 16.31% for finger motion (J), and 12.17% for flexion elbow motion (F). Of the three movements, it was concluded that the decrease with the highest percentage occurred in grasping movements. This is because grasping movements are movements that require the smallest effort to do, compared to finger or elbow flexion. Usually, grasping is the most common movement that people do for daily activities. Compared with finger movements, we even need more effort and concentration when doing fingers because we need to adjust the movements so that each finger can move in sequence, and not at the same time.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Analisa EEG pada domain waktu, EEG motor task, pola EEG, rehabilitasi stroke, sinyal EEG orang sehat
Subjects:	Q Science > QP Physiology > Q376.5 Electroencephalography (EEG)
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Dwi Rahmat Mulyanto
Date Deposited:	23 Jul 2026 07:06
Last Modified:	23 Jul 2026 07:06
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/65265

Actions (login required)

View Item