SMART SYSTEM UNTUK KLASIFIKASI RESIKO
HIPERTENSI MENGGUNAKAN NEUROSKY MINDWAVE
MOBILE DENGAN METODE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SKRIPSI
Disusun Oleh:
ARDIANSYAH PRINGGO ESMONDO
(201210130311118)
FAKULTAS TEKNIK
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
SMART SYSTEM UNTUK KLASIFIKASI RESIKO
HIPERTENSI MENGGUNAKAN NEUROSKY MINDWAVE
MOBILE DENGAN METODE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SKRIPSI
Diajukan kepada
Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang
Untuk Memenuhi Salah Satu Persyaratan
Akademik dalam Menyelesaikan
Program Sarjana (S-1) Teknik
Disusun Oleh:
ARDIANSYAH PRINGGO ESMONDO
(201210130311118)
FAKULTAS TEKNIK
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
KATA PENGANTAR
Assalamualaikum Wr. Wb.
Puji dan syukur senantiasa kita panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala nikmat, kekuatan, taufik serta hidayah-Nya. Shalawat serta salam semoga tercurah kepada Rasulullah SAW, keluarga sahabat dan para pengikut setianya, Aamiin. Atas kehendak Allah, penulis dapat menyelesaikan proyek akhir yang berjudul :
“Smart System Untuk Klasifikasi Resiko Hipertensi Menggunakan Neurosky Mindwave Mobile Dengan Metode Artificial Intelligence”
Pembuatan Proyek Akhir ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik (ST) di Universitas Muhammadiyah Malang. Selain itu penulis berharap agar proyek akhir ini dapat menambah literatur dan dapat memberikan manfaat bagi semuanya.
Akhir kata semoga buku ini dapat bermanfaat di masa sekarang dan masa mendatang. Sebagai manusia yang tidak luput dari kesalahan, maka penulis mohon maaf apabila ada kekeliruan baik yang sengaja maupun yang tidak sengaja.
Wassalamualaikum Wr. Wb.
Malang, Agustus 2016
DAFTAR ISI
LEMBAR JUDUL ... i
LEMBAR PERSETUJUAN ... iii
LEMBAR PENGESAHAN ... iv
SURAT PERNYATAAN KEASLIAN ... v
ABSTRAKSI ... vi
LEMBAR PERSEMBAHAN ... viii
KATA PENGANTAR ... x
DAFTAR ISI ... xi
DAFTAR GAMBAR ... xiv
DAFTAR TABEL ... xvi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 - Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Tujuan ... 3
1.4 Batasan Masalah ... 3
1.5 Sistematika Penulisan Tugas Akhir ... 3
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Otak ... 5
2.1.1 Definisi Otak ... 5
2.1.3 Electroencephalography ... 6
2.1.4 Neurosky Mindwave Mobile ... 7
2.2 Hipertensi ... 9
2.2.1 Definisi Hipertensi ... 9
2.2.2 Klasifikasi Hipertensi ... 10
2.3 Artificial Intelligence ... 11
2.4 Logika Fuzzy ... 12
2.4.1 Definisi Logika Fuzzy ... 12
2.4.2 Himpunan Fuzzy ... 12
2.4.3 Fungsi Keanggotaan ... 15
2.4.4 Kendali Logika Fuzzy ... 17
2.4.5 Metode Sugeno ... 18
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Perancangan Proses ... 21
3.1.1 Proses Pengumpulan Data ... 21
3.1.2 Proses Pengolahan Data ... 23
3.2 Perancangan Logika Fuzzy ... 24
3.2.1 Fungsi Keanggotaan Attention (K) pada Pelajar, Aktif Bekerja, dan Non-Aktif Bekerja ... 24
3.2.2 Fungsi Keanggotaan Meditation (H) pada Pelajar, Aktif Bekerja, dan Non-Aktif Bekerja ... 27
3.2.3 Perancanga Rule Base System ... 31
3.2.4 Perhitungan Fuzzy ... 32
3.3 Perancangan Antarmuka ... 34
3.3.1 Form Login ... 34
3.3.2 Form Data Pasien ... 34
3.3.3 Form Info Pasien ... 35
3.3.4 Form Nilai EEG ... 36
3.3.5 Form Diagnosa ... 37
4.1 Implementasi Sistem ... 38
4.2 Implementasi Antarmuka ... 39
4.3 Pengujian Sistem ... 40
4.3.1 Pengujian Hasil Diagnosa dari Fuzzy ... 47
4.3.2 Uji Validitas Sistem ... 50
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan ... 60
5.2 Saran ... 61
DAFTAR PUSTAKA ... 62
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Klasifikasi Gelombang Otak ... 6
Gambar 2.2 Bagian-Bagian Neurosky Mindwave Mobile ... 9
Gambar 2.3 Himpunan Fuzzy pada Variabel Mahasiswa ... 14
Gambar 2.4 Himpunan Fungsi Keanggotaan... 15
Gambar 2.5 Himpunan Keanggotaan Trapesium ... 16
Gambar 2.6 Himpunan Keanggotaan Sigmoid ... 16
Gambar 2.7 Himpunan Keanggotaan Gaussian ... 17
Gambar 2.8 Proses Kendali Logika Fuzzy ... 18
Gambar 3.1 Diagram Blok Proses Pengambilan Data Attention dan Meditation ... 20
Gambar 3.2 Diagram Blok Proses Klasifikasi Resiko Hipertensi dengan Metode Fuzzy Sugeno ... 20
Gambar 3.3 Antarmuka MyndPlayerPro 2.3 Bagian Monitoring ... 21
Gambar 3.4 Antarmuka MyndPlayerPro 2.3 Bagian Record History ... 22
Gambar 3.5 Integrasi Fuzzy dengan Sinyal Attention,Meditation dan Diagnosa Resiko Hipertensi ... 23
Gambar 3.6 Grafik Fungsi Kenggotaan Attention pada Pelajar, Aktif Bekerja, dan Non-Aktif Bekerja ... 26
Gambar 3.7 Grafik Fungsi Kenggotaan Meditation pada Pelajar, Aktif Bekerja, dan Non-Aktif Bekerja ... 28
Gambar 3.8 Diagram Fuzzy Output ... 31
Gambar 3.10 Ilustrasi Form Data Pasien... 34
Gambar 3.11 Ilustrasi Form Info Pasien ... 35
Gambar 3.12 Ilustrasi Form Nilai EEG ... 36
Gambar 3.13 Ilustrasi Form Diagnosa ... 37
Gambar 4.1 Tampilan Implementasi Antarmuka I ... 39
Gambar 4.2 Tampilan Implementasi Antarmuka II ... 39
Gambar 4.3 Langkah Memasukkan Nilai Parameter I ... 44
Gambar 4.4 Langkah Memasukkan Nilai Parameter II ... 45
Gambar 4.5 Langkah Memasukkan Nilai Parameter III ... 45
Gambar 4.6 Langkah Memasukkan Nilai Parameter IV ... 46
Gambar 4.7 Langkah Memasukkan Nilai Parameter V ... 46
Gambar 4.8 Langkah Memasukkan Nilai Parameter VI ... 47
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Klasifikasi Kondisi Mental ... 7
Tabel 2.2 Klasifikasi Tekanan Darah Menurut JNC VII ... 11
Tabel 3.1 Rule Base System untuk subjek Pelajar ... 31
Tabel 3.2 Rule Base System untuk Subjek Aktif Bekerja ... 32
Tabel 3.3 Rule Base System untuk Subjek Non-Aktif Bekerja ... 32
Tabel 4.1 Data Pengukuran Tekanan Darah ... 40
Tabel 4.2 Data Perekaman Fokus dan Rileks Menggunakan EEG ... 42
Tabel 4.3 Data Rata-Rata Kedua Parameter dan Hasil Fuzzy pada Sistem ... 47
Tabel 4.4 Data Perbandingan Diagnosa Tekanan Darah, Fuzzy pada Sistem dan Validitas ... 53
Tabel 4.5 Data Validitas Subjek dengan Status Pelajar ... 56
Tabel 4.6 Data Validitas Subjek dengan Status Aktif Bekerja ... 58
DAFTAR PUSTAKA
Neurosky, Inc. 2009. Brain Wave Signal (EEG) Of Neurosky, Inc.
Siswoyo, Agus, Zainal Arief, Indra Adji Sulistijono. 2014. Sinyal Otak Menggunakan Metode Logika Fuzzy Dengan Neurosky Mindset.
Petlock, Wanina. 2012. Reduce Hypertension With Brainwave Entraintment.
Pujitresnani, Arierta. 2012. Analisis Spektrum Gelombang Otak Berbasis Fast Fourier Transform (FFT) Pada Studi Kasus Keadaan Normal Dan Epilepsi.
Infodatin, Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI. 2014. Hipertensi.
Saidatul, A., N.F Mohammad, M.R Tamjis, Sazali Yaacob. 2009. A Preliminary Study Of Noise Effect Pulse Rate Blood Pressure And EEG Signal.
Khairi, Imam, Erni Yudaningtyas, Harry Soekotjo Dachlan. 2013. Optimasi Pencarian Jalur Lalu Linntas Antar Kota Di Jawa Timur Dengan Algoritma Hybrid Fuzzy-Floyd Warshall.
Kusumadewi, S., & Purnomo, S. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan. Penerbit : Graha Ilmu. Yogyakarta.
Sutejo, T., Mulyanto, E dan Suhartono, V. 2011. Kecerdasan Buatan. Penerbit: Andi Offset. Yogyakarta.
Girona. 2013. Sugeno Fuzzy Inference System. University College Cork. Ireland.
Park, Pyoong-Woon. 2009. Apparatus And Method Of Diagnosing Health Using Cumulative Data Pattern Analysis Via Fast Fourier Trasnformation Of Brain Wave Data Measured From Frontal Lobe.
Wilson, L.M., & Price, A.P., 1995. Patofisiologi: Konsep Klinis Proses-Proses Penyakit. Edisi ke-4. Jakarta: EGC.
Jasper, Herbert H. 1958. Electroencephalography And Clinical Neurophysiology.
Feigin, V. 2006. Stroke Panduan Bergambar Tentang Pencegahan Dan Pemulihan Stroke. PT. Bhuana Ilmu Populer, Jakarta.
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Otak manusia merupakan organ yang kompleks dan memiliki peran penting dalam hidup manusia. Hal ini dikarenakan otak berfungsi sebagai pusat kontrol aktivitas dalam tubuh manusia. Tentunya banyak sekali penyakit manusia yang berkaitan dengan organ otak, salah satunya adalah gejala gangguan pada mekanisme regulasi tekanan darah yaitu hipertensi.
Menurut pusat data dan informasi kementerian kesehatan RI (2014: 1) hipertensi masih merupakan tantangan besar di Indonesia. Betapa tidak, hipertensi merupakan kondisi yang sering ditemukan pada pelayanan kesehatan primer kesehatan. Hal itu merupakan masalah kesehatan dengan prevalensi yang tinggi, yaitu sebesar 25,8%, sesuai dengan data Riskesdas 2013.
Hipertensi merupakan silent killer dimana gejala dapat bervariasi pada masing-masing individu dan hampir sama dengan gejala penyakit lainnya. Gejala-gejalanya itu adalah sakit kepala/rasa berat di tengkuk, mumet (vertigo), jantung berdebar-debar, mudah lelah, penglihatan kabur, telinga berdenging (tinnitus), dan mimisan. Pengaruh sosial membuat semakin stres dan makanan yang tidak sehat berkontribusi untuk menjadi rentan terhadap tekanan darah tinggi. Pada umumnya dokter merekomendasikan untuk mengikuti program diet hipertensi, pengurangan stres sehari-hari, dan beberapa obat. Tetapi terdapat cara baru untuk membantu mengurangi penderitaan yang tak nampak dan berbahaya ini dengan cara yang lebih alami, yaitu Brainwave Entrainment (Sinkronisasi Gelombang Otak). Brainwave Entrainment dalam penelitian ini akan dilakukan pada prosedur perekaman gelombang otak ketika rileks.
2
Pada dasarnya, antara otak dan bagian tubuh terhubung oleh saraf-saraf dimana saraf memuat informasi untuk memerintahkan bagian tubuh. Informasi ini yang akan diklasifikasikan untuk mengetahui informasi sinyal apa yang terdapat pada otak manusia.
Sinyal otak pada setiap orang bersifat khas karena gelombang otak pada tingkat
conscious mind (alam sadar) sesorang berbeda satu dengan yang lain. Gelombang otak dapat dilihat dan diukur menggunakan Electroencephalography (EEG). Biasanya tampak gelombang dengan amplitudo dan frekuensi yang tidak teratur. Gelombang dan frekuensi yang kacau atau tidak sinkron akan melemahkan energi manusia. [Wara Kushartini: 7]
EEG merupakan suatu alat yang digunakan untuk melihat aktivitas kelistrikan pada otak manusia. Dalam penelitian ini akan menggunakan NeuroSky Mindwave Mobile yang dilengkapi satu sensor pada dahi dan filter noise berupa ear clip yang dipasang di telinga kiri untuk mengamati dan merekam gelombang otak. Bentuk keluaran EEG berupa sinyal-sinyal listrik pada otak dalam bentuk grafik tegangan gelombang otak terhadap waktu atau frekuensi yang dapat dilihat menggunakan komputer. Grafik gelombang otak pada EEG berubah-ubah tergantung kondisi otak manusia saat perekaman. Hal terebut dapat dipengaruhi oleh adanya rangsangan internal seperti adanya aktivitas mental (gejala hipertensi seperti stres, sakit kepala, nyeri pada belakang kepala, lelah dan lesu) dan rangsangan eksternal (stimulus yang diberikan peneliti).
Dalam tugas akhir ini, sistem menggunakan metode Artificial Intelligence (AI) yaitu Fuzzy Sugeno.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian di atas dapat dirumuskan masalah, antara lain:
a. Bagaimana proses pengumpulan data menggunakan EEG Neurosky Mindwave Mobile
3
c. Bagaimana menerapkan AI untuk smart system klasifikasi resiko penyakit hipertensi.
d. Bagaimana cara kerja smart system dalam pengklasifikasian resiko hipertensi.
e. Bagaimana hasil dari smart system apabila dibandingkan dengan pengukuran konvensional.
1.3 Tujuan
Adapun tujuan dari tugas akhir ini yaitu merancang dan membuat smart system
berupa software dalam mendukung keputusan untuk menentukan klasifikasi resiko hipertensi menggunakan EEG bertipe Mindwave Mobile dengan metode AI Logika Fuzzy Sugeno.
1.4 Batasan Masalah
Agar pembahasan dalam penelitian yang dilakukan lebih fokus maka diberikan batasan masalah sebagai berikut:
a. Menggunakan Electroencephalography (EEG) produksi NeuroSky bertipe
Mindwave Mobile.
b. Menggunakan software MyndPlayerPro 2.3 untuk pengamatan dan perekaman gelombang otak.
c. Sistem ini dirancang hanya khusus untuk menentukan klasifikasi atau diagnosa resiko hipertensi yang dikategorikan menjadi normal, pre-hipertensi dan resiko pre-hipertensi I/II.
d. Algoritma yang digunakan berdasarkan perhitungan logika Fuzzy Sugeno dengan menggunakan 2 parameter klasifikasi kondisi otak yang dimana merupakan hasil dari perekaman EEG (Attention dan Meditation).
e. Dalam pembuatan sistem ini menggunakan software dengan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL
4
Sistematika penulisan pada Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:
BAB I : PENDAHULUAN
Berisi latar belakang pembuatan, tujuan, rumusan masalah, batasan masalah yang dikerjakan dan sistematika pembahasan.
BAB II : KAJIAN PUSTAKA
Menjelaskan mengenai teori-teori penunjang yang dijadikan landasan dan rujukan perhitungan dalam mengerjakan Tugas Akhir ini.
BAB III : PERANCANGAN SISTEM
Menjelaskan dan membahas tentang perancangan sistem klasifikasi resiko hipertensi menggunakan dengan metode AI.
BAB IV : PENGUJIAN SISTEM
Membahas hasil pengujian sistem pada software yang telah dibuat dan yang sudah terintegrasi dengan menggunakan logika Fuzzy Sugeno yang telah dirancang sesuai dengan Bab III. Pengujian sistem ini berupa pemasukan data dari EEG yang kemudian hasilnya akan dikategorikan menjadi normal, pre-hipertensi dan resiko pre-hipertensi stage I/II
BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN
