Klasifikasi Sinyal EEG terhadap Rangsangan Suara … (Wulansari dkk.) ISBN 978-602-99334-5-1 126 KLASIFIKASI SINYAL EEG TERHADAP RANGSANGAN SUARA MENGGUNAKAN POWER SPECTRAL DENCITY DAN MULTILAYER PERCEPTRON Rista Wulansari * , Esmeralda Contesa Dajamal, Tedjo Darmanto Jurusan Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Sudirman, Cimahi 40513. * Email: rista.wulansari@gmail.com Abstrak Suara sangat berpengaruh pada aktifitas di otak, termasuk alunan musik. Beberapa jenis musik memiliki pengaruh menenangkan pikiran, bahkan musik dapat membantu mengurangi stres pada seseorang yang sedang dalam kondisi stres. Selain itu musik juga dapat meningkatkan mood seseorang, dan memberikan energi bagi pendengar. Salah satu perangkat yang dapat menangkap kondisi pikiran termasuk pengaruh rangsangan suara adalah Electroencephalogram (EEG), yang menangkap aktivitas listrik di otak. Namun analisis sinyal EEG tidaklah mudah, karena amplitudonya kecil sehingga mudah tertimbuh noise, dan tidak mempunyai bentuk yang baku. Penelitian ini membuat sistem yang dapat mengklasifikasikan sinyal EEG terhadap rangsangan suara menggunakan ekstraksi power spektral dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan mengklasifikasikan terhadap 3 kelas yaitu musik klasik, murotal Al-Quran dan musik rock. Ekstraksi menggunakan power spectral dengan lebar window 2 detik dan overlap 50% serta klasifikasi menggunakan algoritma backropagation menghasilkan akurasi sebesar 75% untuk data uji dan 62.5% untuk data latih. Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Power Spectral, Rangsangan Suara, Sinyal EEG 1. PENDAHULUAN Aktifitas yang dilakukan manusia akan direspon oleh otak, termasuk ketika mendengarkan musik, karena suara dapat berpengaruh terhadap aktifitas di otak. Untuk mengetahui aktifitas di otak, dapat dilihat melalui sinyal Electroenchepalogram (EEG). Sinyal EEG dapat direkam melalui korteks atau kulit kepala dengan alat EEG. Korteks akan mengalirkan sinyal yang berfrekuensi rendah sehingga untuk mengetahui pola dari sinyal tersebut tidak mudah. Sinyal EEG mengandung komponen-komponen tertentu yaitu gelombang alfa (8-13 Hz) dengan kondisi rileks, beta (14-30 Hz) dengan kondisi aktifitas atau sedang berfikir, teta (4-7 Hz) dengan kondisi tidur ringan atau stress emosional, dan delta (0.5-3 Hz) dengan kondisi tidur nyenyak, dan gelombang gama dengan frekuensi lebih dari 30 Hz. Suara dapat mempengaruhi keadaan pikiran seseorang, Dari berbagai penelitian yang telah dilakukan, membuktikan bahwa suara terutama musik bisa dijadikan terapi dan berpengaruh dalam mengembangkan imajinasi dan pikiran kreatif. Penelitian ilmiah tersebut, menyatakan bahwa musik dapat digunakan untuk membantu penyembuhan beberapa penyakit seperti insomnia, membantu proses pemulihan pasien koma dengan cidera otak dan stroke (Rihantoro, et al., 2008), dan mengurangi rasa nyeri (Liu, et al., 2011). Bahkan musik dijadikan rangsangan untuk mengenali emosi (Duan, et al., 2012) (Liu, et al., 2011). Beberapa penelitian terdahulu yang telah melakukan klasifikasi terhadap sinyal EEG di antaranya mengidentifikasi sinyal EEG terhadap pergerakan kursor menggunakan koefisien regresi dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) (Hindarto, 2013), tingkat kewaspadaan (Djamal, et al., 2014), (Kiymk, et al., 2004), kondisi emosional (Duan, et al., 2012), kelelahan (Schmorrow, et al., 2007), aktivitas pikiran (Culpepper, 1999). Adapun penelitian lain menggunakan ekstrasi wavelet dan Spectral Daya untuk identifikasi kondisi rileks (Djamal & Tjokronegoro, 2005). Penelitian ini membuat sistem yang dapat mengklasifikasikan sinyal EEG terhadap rangsangan suara menggunakan Power Spectral Density sebagai pra proses untuk mendapatkan sinyal alfa, beta dan teta dan untuk klasifikasi menggunakan JST Backpropagation dengan menggunakan 3 kelas yang mewakili setiap jenis musik yaitu klasik, murotal Al-Quran, dan rock. Naracoba akan diberikan berbagai rangsangan suara selama 2 menit dari tiga jenis musik tersebut. Sistem klasifikasi yang dibangun akan diimplementasi dalam perangkat lunak. Sistem dapat digunakan untuk praktisi dalam monitoring dan evaluasi terapi menggunakan rangsangan suara.