Pengambilan Data Pasien Stroke Menggunakan Sinyal EEG Sebagai Informasi Pengambilan Keputusan Melakukan Tindak Lanjut Rehabilitasi

Authors

  • MY Teguh Sulistyono Universitas Dian Nuswantoro

DOI:

https://doi.org/10.33633/joins.v6i1.4474

Abstract

Stoke merupakan Penyakit Tidak Menular (PTM) yang merupakan jenis penyakit kardiovaskuler yang disebabkan oleh gangguan pembuluh darah dengan urutan ke dua penyebab kematian di dunia sebanyak 45% penduduk dunia meninggal akhibat stroke setiap tahunnya, bahkan di Indonesia sekitar 7% penduduk setiap tahunnya terkena stroke. Stroke dapat juga menyebabkan cacat permanen, depresi, demensia dan stress jika tidak ditangani dengan benar, karena ketidaktahuan orang mengenai stroke dan penanganannya. Dalam penanganan terhadap penyakit stroke harus mengetahui tanda-tanda yang perlu diketahui sebelum bisa memutuskan bahwa gejala tersebut merupakan penyakit stroke atau bukan. Selain melihat tanda-tanda juga perlu memeriksa tensi dan dan selalu memriksakan kondisi tubuh dengan check up rutin agar penyakit stroke dapat diminimalisir.Yang menjadi masalah dalam penanganan stroke adalah pada saat pasca terkena stroke akan melakukan rehabilitasi medis untuk mengembalikan fungsi motorik pasien.  Dalam prakteknya tenaga medis sulit melakukan penilaian pengukuran yang akurat terhadap progress proses rehabilitasi pasien pasca terkena stroke. Hal ini terjadi karena tenaga medis dalam melakukan proses rehabilitasi masih menggunakan pencatatan progres secara konfensional.Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian pengambilan data pasien pasca terkena stroke menggunakan sinyal Electroencephalograph (EEG) sebagai informasi pengambilan keputusan dalam melakukan tindakan lanjut dalam rehabilitasi medis menggunakan  tahapan yaitu Persiapan, Studi Literature, Pemilihan Partisipan, Eksplorasi Alat, Pemilihan Gerakan, Pengambilan Data.Hasil akhir yang didapat sebagai output dalam penelitian pengambilan data pasien pasca terkena stroke menggunakan sinyal Electroencephalograph (EEG) sebagai informasi pengambilan keputusan dalam melakukan tindakan lanjut dalam rehabilitasi medis adalah berupa data yang telah terekan dalam bentuk raw data yang nantinya akan diolah lanjut untuk diproses sebagai media dalam penentuan penanganan rehabilitasi medis pasien stroke.Kata Kunci : Stroke, Rehabilitasi Medis, EEG, Pengukiran, Penilaian

References

Kemenkes RI, “Stroke Dont Be The One.” Pusat Data Informasi Kementrian Kesehatan RI, Jakarta Indonesia, p. 10, 2018.

K. K. RI, Pusat Data Dan Informasi Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Jakarta, Indonesia, 2014.

W. K. Hass, “A journal of cerebral circulation,” Stroke, vol. 8, no. 3, pp. 299–301, 1977.

S.-C. Park, J.-N. Ryu, J.-M. Park, B.-D. Seo, I.-T. Ryu, and Y.-J. Cha, “Effects of Cross Training with Bilateral Ankle Dorsiflexor Strengthening Exercise on the Muscle Activity of the Paralytic Tibialis Anterior, Balancing Ability, and Gait Function in Patients with Chronic Stroke: A Preliminary Randomized, Controlled Study,” J. Korean Soc. Phys. Med., vol. 14, no. 4, pp. 63–70, 2019.

H. Shibasaki et al., “Both primary motor cortex and supplementary motor area play an important role in complex finger movement,” Brain, vol. 116, no. 6, pp. 1387–1398, 1993.

H. Setiawan, W. R. Islamiyah, A. D. Wibawa, and M. H. Purnomo, “Identifying EEG Parameters to Monitor Stroke Rehabilitation using Individual Analysis,” Proc. - 2019 Int. Semin. Intell. Technol. Its Appl. ISITIA 2019, pp. 337–342, 2019.

J. Frey, “Comparison of an open-hardware electroencephalography amplifier with medical grade device in brain-computer interface applications,” PhyCS 2016 - Proc. 3rd Int. Conf. Physiol. Comput. Syst., no. August, pp. 105–114, 2016.

M. Teplan, “Fundamentals of EEG measurement,” Meas. Sci. Rev., vol. 2, no. 2, pp. 1–11, 2002.

Downloads

Published

2021-05-31

How to Cite

[1]
M. T. Sulistyono, “Pengambilan Data Pasien Stroke Menggunakan Sinyal EEG Sebagai Informasi Pengambilan Keputusan Melakukan Tindak Lanjut Rehabilitasi”, Journal of Information System, vol. 6, no. 1, pp. 83–93, May 2021.

Issue

Vol. 6 No. 1 (2021): Edisi Mei 2021

Section

Articles

License

Authors who publish with JOINS (Journal of Information System) agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant JOINS the right of first publication. The work is simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0), which allows others to share and adapt the work, provided they give appropriate credit to the authors and the initial publication in this journal, provide a link to the license, and indicate if changes were made.
  2. Authors may enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the published version of the work (e.g., posting it to an institutional repository or publishing it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in JOINS.
  3. Authors warrant that the manuscript is original, has not been published elsewhere, is not under review by another journal, and does not infringe the rights of any third party. Material from other sources must be properly cited, and permission obtained where required.
  4. Authors may post a preprint of the manuscript, but must inform the editor at the time of submission so that the double-blind review process can be handled appropriately.