Analisis Frekuensi pada Sinyal EEG menggunakan Fast Fourier Transform

Abstract

Analisis sinyal Elektrode Encephalo Graph (EEG) menunjukkan bahwa rentang frekuensi serangan epilepsi pada gangguan neurologis perlu dideteksi sejak dini untuk mengetahui kebutuhan spesifik mereka dan membantu mereka bertahan hidup dengan masalahnya. K-Nearest Neighbor (KNN) dan analisis diskriminan linier digunakan untuk mendeteksi emosi diskrit manusia (kejutan, senang, takut, netral dan jijik) melalui sinyal EEG. Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur rentang frekuensi sinyal EEG yang berkaitan dengan epilepsi, membaginya menjadi lima domain berbeda seperti α, β, γ, δ dan θ yang terkait dengan rentang total, serta menghilangkan distribusi frekuensi. Metode Fast Fourier Transform (FFT) pada sinyal EEG digunakan untuk membandingkan perbedaan antara epilepsi dan sehat subjek. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini, yaitu terdapat perbedaan frekuensi dan perbedaan amplitudo antara subyek sehat dan subjek yang menderita epilepsi.sehingga dengan adanya perbedaan ini, maka untuk proses klasifikasi akan menjadi lebih mudah.