Schizophrenia adalah sindrom yang disertai dengan manifestasi psikologis spesifik yang disebabkan ketidakseimbangan dopamin dalam otak. Diperkirakan lebih dari 21 juta orang di seluruh dunia menderita schizophrenia. Penderita schizophrenia juga berisiko 2-3 kali lebih tinggi mengalami kematian di usia muda, sehingga melakukan diagnose awal penyakit ini sangatlah penting agar perkembangan penyakit dapat dikontrol. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi schizophrenia adalah elektroensephalogram (EEG). Kemampuan EEG untuk merekam perubahan aktifitas listrik otak membuatnya dapat digunakan sebagai alat identifikasi dengan luaran berupa rekaman sinyal.
Klasifikasi schizophrenia berdasarkan sinyal EEG, pada skripsi ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur CNN Alexnet. Dataset yang digunakan adalah kaggle dataset yang terdiri dari 3072 atribut dan 2 kelas yaitu kelas normal dan kelas schizophrenia yang diambil dari 81 subyek, dengan 32 subyek normal dan 49 subyek penderita schizophrenia. Pengambilan data dilakukan dalam 3 kondisi. Pertama subyek diminta untuk menekan tombol ketika mendengar suara, kedua subyek diberi stimulus berupa nada yang sama atau nada berulang dan ketiga subyek diminta untuk menekan tombol dengan kecepatan sama dalam selang waktu tertentu. Sebelum proses pelatihan, data latih dan data uji dipisah secara acak dengan metode hold-out validation rasio data latih dan data uji 9 : 1, 4 : 1, 7 : 3 dan 3 : 2. Hasil pengujian, algoritma CNN menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma (SVM) dengan akurasi terbaik CNN dicapai saat rasio 9 : 1 yaitu 76.00% sedangkan akurasi SVM 70%.
Schizophrenia is a syndrome accompanied by specific psychological manifestations caused by dopamine imbalance in the brain. It is estimated that more than 21 million people worldwide suffer from schizophrenia. Schizophrenia sufferers also have a 2-3 times higher risk of dying at a young age, so making an early diagnosis of this disease is very important so that disease progression can be controlled. One method that can be used to detect schizophrenia is electroensephalogram (EEG). The ability of the EEG to record changes in the electrical activity of the brain makes it able to be used as an identification tool with output in the form of signal recording.
To classify schizophrenia based on EEG signals, this thesis uses the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm with the CNN Alexnet architecture. The dataset used is the Kaggle dataset consisting of 3072 attributes and 2 classes, namely the normal class and schizophrenia class which was taken from 81 subjects, with 32 normal subjects and 49 subjects with schizophrenia. Data retrieval is done in 3 conditions. First the subjects were asked to press the button when they heard the sound, the two subjects were given a stimulus in the form of the same tone or repetitive tone and the three subjects were asked to press the button at the same speed at a certain interval of time. Before the training process, training data and test data were separated randomly by the hold-out method of validation ratio of training data and test data 9: 1, 4: 1, 7: 3 and 3: 2. Test results, the CNN algorithm produced better accuracy compared to the algorithm (SVM) with the best accuracy CNN was achieved when the ratio of 9: 1 was 76.00% while the accuracy of SVM was 70%.