Kekuatan motorik selama ini dinilai dan diukur secara manual dengan cara membandingkan kekuatan pemeriksa dan orang yang diperiksa. Seseorang dikatakan memiliki kekuatan normal bila mampu melawan kekuatan otot pemeriksa. Hal ini tentu memiliki bias yang tinggi, karena sangat tergantung dengan kondisi fisik pemeriksa dan orang yang diperiksa. Melalui penelitian ini, dicari kemungkinan penggunaan alat perekam gelombang otak elektroensefalografi (EEG) untuk menilai kekuatan motorik orang dewasa normal. Hasil yang didapat dijadikan data dasar kekuatan motorik orang dewasa normal dan kemudian dijadikan pembanding ketika yang bersangkutan mengalami kelemahan otot akibat stroke.
Sebelas subjek sehat diminta melakukan beberapa gerakan dasar tangan seperti diam, gerakan jari tangan, menggenggam dan fleksi ekstensi siku. Selama dilakukan gerakan tersebut subjek direkam dengan menggunakan alat EEG portable. Sinyal yang ditangkap dihitung dan dibuat pola EEG dengan menggunakan mean absolute value (MAV). Penelitian ini memperoleh pola sebagai berikut, selama dilakukan gerakan, terjadi penurunan gelombang low beta band dan amplitudo gelombangnya menjadi lebih rendah dibandingkan saat relaks atau tanpa gerakan terutama pada elektroda C3 dan C4 yang merupakan refleksi area korteks motorik di otak.
Penelitian ini telah dipresentasikan dalam International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) tahun 2019. Hasil penelitian ini masihlah menjadi penelitian awal, jenis gerakan masih hanya terbatas pada anggota gerak atas dan gerakan dasar pada lengan dominan. Diharapkan adanya penelitian lanjutan untuk memastikan pola sinyal EEG gerakan motorik orang dewasa normal setiap jenis gerakan baik lengan maupun tungkai.
Penulis: Wardah Rahmatul Islamiyah, Dwi Rahmat Mulyanto, Evi Septiana Pane, Mauridhi Hery Purnomo, Adhi Dharma Wibawa
Artikel lengkapnya dapat dilihat pada link berikut ini: https://ieeexplore.ieee.org/document/8937131
(EEG-based Motion Task for Healthy Subjects Using Time Domain Feature Extraction: A Preliminary Study for Finding Parameter for Stroke Rehabilitation Monitoring)
