PENGENALAN POLA SINYAL MESIN EPILEPSI PADA ELECTROENCHEPHALOGRAM (EEG) DENGAN PENDEKATAN HYBRID TRANSFORMASI WAVELET DAN NEURO - FUZZY

Sejak data EEG adalah data numerik, maka metode pemrosesan awal dapat diterapkan untuk mengekstraksi pola yang relevan sebelum tugas diagnosis dapat diterima. Penelitian ini bertujuan menganalisa potensial elektrik dari aktifitas otak dari pasien sebelum dan selama serangan epilepsi. Masalah utama dalam analisa ini termasuk prediksi dan lokalisasi waktu serangan. Kita akan memfokuskan permasalahan prediksi, yang mempunyai solusi yang memuaskan, yang menyediakan waktu yang cukup didalam memprediksi serangan epilepsi. Analisis Wavelet mempunyai beberapa kelebihan dibandingkan transformasi yang lain seperti transformasi Fourier, sejak wavelet dapat juga mendeteksi transient seperti kejutan epilepsi dalam sinyal EEG. Transformasi Wavelet digunakan untuk menganalisa setiap pola yang ada didalam sinyal. Sedangkan Sistem pakar Fuzzy digunakan dengan maksud untuk mendapatkan sinyal dengan pola spesifik. Analisis dari sinyal Electroenchephalogram (EEG) digunakan untuk menguji sistem yang digunakan. Hasil pengujian diperoleh Tingkat pengenalan sistem tertinggi yang dapat dicapai adalah 100% untuk level dekomposisi 2, jenis filter wavelet Daubechies order 2 dan level spike 1, dan tingkat pengenalan sistem terendah yang dapat dicapai oleh sistem ini adalah 36 % untuk level dekomposisi 3, dan jenis filter wavelet haar serta running time yang diperlukan untuk menjalankan sistem pengenalan sinyal EEG adalah 0.7720 detik untuk level dekomposisi 2 dan 7.894 detik untuk level dekomposisi 4