Optimasi Filter Bandpass Aktif untuk Sinyal Lemah Menggunakan Quantum Particle Swarm Optimization pada Studi Kasus Spektral Daya Sinyal Electroencephalogram

Penulis

  • Ellys Kumala Pramartaningthyas Universitas Qomaruddin Gresik
  • Aini Lostari Program Studi Teknik Mesin, Universitas Qomaruddin

DOI:

https://doi.org/10.62048/qjms.v1i2.46

Kata Kunci:

Quantum  Particle Swarm Optimization , Optimasi,Daya rata-rata,Filter Band Pass, Electroencephalogram

Abstrak

Penelitian ini berfokus pada penggunaan Quantum Particle Swarm Optimization untuk mengoptimalkan filter bandpass aktif untuk sinyal lemah. Data sinyal Electroencephalogram yang diperoleh dari peneliti lain digunakan sebagai studi kasus dalam penelitian ini. Data sinyal Electroencephalogram ini, yang terdiri dari 1280 amplitudo sinyal dengan frekuensi sampling 256 Hz, dikarakterisasi sebelum dimasukkan ke dalam Quantum Particle Swarm Optimization untuk optimalisasi. Tujuan optimalisasi Quantum Particle Swarm Optimization adalah untuk mencapai rentang frekuensi sinyal dengan nilai daya maksimum rata-rata. Untuk perancangan filter bandpass, rentang frekuensi yang diperoleh dari optimasi Quantum Particle Swarm Optimization ini digunakan sebagai referensi. Range frekuensi 9.9 Hz hingga 13 Hz dan 15.99 Hz hingga 30 Hz. memberikan kondisi optimal. Rancangan filter didasarkan pada range frekuensi hasil optimasi dan nilai komponen R1, R2, dan R3 masing-masing 5.1M?, 10,2 M?, dan 1M? dengan C1=C2=0.01?F untuk frekuensi 9,9 Hz hingga 13 Hz, dan nilai 1,2M?, 2,4 M?, dan 1M? masing-masing dengan C1=C2=0.01?F untuk frekuensi 15,99 Hz hingga 30 Hz. Dari penelitian yang telah dilakukan ini Quantum Particle Swarm Optimization secara efektif mampu melakukan optimasi pada proses desain filter bandpass aktif pada studi kasus sinyal electroencephalogram.

Referensi

Fang, W., Sun, J., Ding, Y., Wu, X., & Xu, W. (2010). A review of quantum-behaved particle swarm optimization. IETE Technical Review (Institution of Electronics and Telecommunication Engineers, India), 27(4), 336–348. https://doi.org/10.4103/0256-4602.64601

Flori, A., Oulhadj, H., & Siarry, P. (2022). Quantum Particle Swarm Optimization: an auto-adaptive PSO for local and global optimization. Computational Optimization and Applications, 82(2), 525–559. https://doi.org/10.1007/S10589-022-00362-2/METRICS

Luitel, B., & Venayagamoorthy, G. K. (2010). Particle swarm optimization with quantum infusion for system identification. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 23(5), 635–649. https://doi.org/10.1016/J.ENGAPPAI.2010.01.022

Mikki, S. M., & Kishk, A. A. (2006). Quantum particle swarm optimization for electromagnetics. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 54(10), 2764–2775. https://doi.org/10.1109/TAP.2006.882165

Mundy-Castle, A. C. (1957). The electroencephalogram and mental activity. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 9(4), 643–655. https://doi.org/10.1016/0013-4694(57)90085-8

Otniel Windrayadi, F., Rahmatullah, D., Winarno, I., Teknik Elektro, J., & Hang Tuah, U. (2018). Optimasi Power System Stabilizer (PSS) pada Generator Multi Mesin Untuk Mengurangi Osilasi Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). SinarFe7, 1(1), 154–163. https://journal.fortei7.org/index.php/sinarFe7/article/view/164

Petersén, I., & Eeg-Olofsson, O. (1971). The development of the electroencephalogram in normal children from the age of 1 through 15 years. Non-paroxysmal activity. Neuropädiatrie, 2(3), 247–304. https://doi.org/10.1055/S-0028-1091786/BIB

Siuly, S., Li, Y., & Zhang, Y. (2016). Electroencephalogram (EEG) and Its Background. 3–21. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7_1

Subha, D. P., Joseph, P. K., Acharya U, R., & Lim, C. M. (2010). EEG signal analysis: a survey. Journal of Medical Systems, 34(2), 195–212. https://doi.org/10.1007/S10916-008-9231-Z/METRICS

Sun, J., Xu, W., & Liu, J. (2005). Parameter Selection of Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization. Lecture Notes in Computer Science, 3612(PART III), 543–552. https://doi.org/10.1007/11539902_66

Tharwat, A., & Hassanien, A. E. (2019). Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization for Parameter Optimization of Support Vector Machine. Journal of Classification, 36(3), 576–598. https://doi.org/10.1007/S00357-018-9299-1/METRICS

Wulansari, R., Contesa Dajamal, E., Darmanto Jurusan Informatika, T., Mipa, F., & Jenderal Achmad Yani Jl Terusan Sudirman, U. (2016). Klasifikasi Sinyal EEG terhadap Rangsangan Suara Menggunakan Power Spectral Density dan Multilayer Perceptron. Prosiding Sains Nasional Dan Teknologi, 1(1). https://doi.org/10.36499/PSNST.V1I1.1521.

Yang, S., Wang, M., & Jiao, L. (2004). A quantum particle swarm optimization. Proceedings of the 2004 Congress on Evolutionary Computation, CEC2004, 1, 320–324. https://doi.org/10.1109/CEC.2004.1330874

Zhou, N. R., Xia, S. H., Ma, Y., & Zhang, Y. (2022). Quantum particle swarm optimization algorithm with the truncated mean stabilization strategy. Quantum Information Processing, 21(2), 1–23. https://doi.org/10.1007/S11128-021-03380-X/METRICS

##submission.downloads##

Diterbitkan

2024-07-07

Cara Mengutip

Pramartaningthyas, E. K., & Lostari, A. (2024). Optimasi Filter Bandpass Aktif untuk Sinyal Lemah Menggunakan Quantum Particle Swarm Optimization pada Studi Kasus Spektral Daya Sinyal Electroencephalogram. Jurnal Studi Multidisiplin Qomaruna, 1(2). https://doi.org/10.62048/qjms.v1i2.46