ABSTRAKSI: Seiring dengan kemajuan teknologi, maka semakin banyak peralatan – peralatan yang dirancang untuk membantu manusia dalam melakukan aktifitas kerjanya, khususnya dalam bidang kedokteran. Dalam bidang kedokteran telah banyak peralatan medis (biomedical instrument) yang cukup maju dalam pemeriksaan maupun pendiagnosaan tubuh manusia, diantaranya adalah Electroencophalogram (EEG) yang merupakan rekaman aktivitas listrik pada otak dan Electooculogram (EOG) yang merupakan rekaman gerakan retina mata. Tapi peralatan tersebut memiliki keterbatasan, diantaranya adalah rekaman sinyal EEG pada otak yang dipengaruhi oleh banyak sinyal lainnya (noise), khususnya sinyal retina mata yang dapat mengganggu dalam pendiagnosaan kondisi pasien.
Tujuan dari tugas akhir ini adalah membahas noise dari retina mata yang timbul pada sinyal keluaran EEG, bagaimana proses menghilangkannya serta memisahkan noise sinyal retina sehingga didapatkan sinyal EEG otak murni. Untuk mengatasinya, digunakan filter adaptif menggunakan algoritma LMS yang berfungsi untuk mendapatkan sinyal EEG semurni mungkin dengan nilai error yang seminimum mungkin dengan menggunakan sinyal EOG sebagai sinyal referensi sehingga didapat nilai SNR, nilai PSNR dan energi subband kemudian dibandingkan dengan metoda lain yaitu menggunakan wavelet. Simulasi dilakukan dengan menggunakan bantuan MATLAB.
Hasil yang didapat dalam tugas akhir ini sistem Adaptive Noise Cancellation (ANC) bekerja dengan mensegmentasikan nilai – nilai dari sinyal yang ada (berjumlah 2500) berdasarkan waktu yang tersedia (10 detik), kemudian Algoritma Least Mean Square (LMS) akan bekerja (looping) dalam setiap segmentasi nya dan akan berhenti ketika mencapai nilai 2500. Pada sinyal input masih terdapat sinyal noise lain yang mempengaruhi sistem dalam mendapatkan sinyal hasil adaptasi dan diperkirakan sinyal noise tersebut merupakan sinyal Electrocardiogram (ECG).Kata Kunci : Electroencephalogram (EEG), Electroouclogram (EOG), AdaptiveABSTRACT: Along with technological advances, more equipment is designed to help people with their activity, particularly in medical field. Medical field has many medical equipments (biomedical instruments) are quite advanced in the examination and diagnose human body, such as Electroencophalogram (EEG), which is a recorded of electrical activity in the brain and Electooculogram (EOG), which is retina of the eye movement recorded. But these devices have limitations, including EEG signal in the brain recorded that is affected by other signals (noise), particularly retina signals that could interfere in diagnose patient’s condition.
The purposes of this thesis are to discuss the noises are come from retina of the eye on the EEG signal output, how to process of separating and removing noise signals to obtain pure brain EEG signal. To fix this, use an adaptive filter that using LMS algorithm which is used to obtain EEG signals as pure as possible with minimum error value by using EOG signals as reference signals so obtained SNR value, PSNR value and subband energy then compared with another method that is use wavelet. Simulation performed with using MATLAB help.
Results are expected in this thesis that Adaptive Noise Cancellation (ANC) system works with exist segment values (2500) based on exist time (10 second), then Least Mean Square (LMS) algorithm will work (looping) on each segment and will stop when it reaches 2500 value. Primary signal still has the other noise signal that influences system to get adaptation signal result and that noise signal is Electrocardiogram (ECG) signal.Keyword: Electroencephalogram (EEG), Electroouclogram (EOG), Adaptive