Electronic Theses and Dissertation

Abstrak - Autism Spectrum Disorder (ASD) adalah gangguan perkembangan saraf yang kompleks, memengaruhi komunikasi dan interaksi sosial. Electroencephalography (EEG) menjadi alat penting dalam memahami aktivitas otak penyandang ASD. Namun, filter Butterworth konvensional yang umum digunakan memiliki keterbatasan magnitude response sekitar 0,707 dB. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model filterisasi Butterworth-PID (BPID) yang dioptimasi untuk meningkatkan kualitas pemrosesan sinyal EEG pada penyandang ASD. Akuisisi data EEG dilakukan pada 10 subjek (5 ASD, 5 Normal) menggunakan Cyton biosensing board. Model BPID dikembangkan dengan mengintegrasikan kendali PID ke dalam filter Butterworth, dengan parameter PID dioptimasi menggunakan tuning Bayesian optimization. Hasil tuning menghasilkan nilai konstanta P, I, dan D yang sama untuk low-cut dan high-cut filter, dengan magnitude response mencapai >0,85 dB pada semua band-pass. Evaluasi kinerja filter BPID menggunakan mean squared error (MSE) menunjukkan BPID secara konsisten lebih unggul. Pada kelompok ASD, BPID menunjukkan peningkatan kinerja 89,97% hingga 94,61%. Hasil ini mendemonstrasikan efektivitas BPID dalam meningkatkan kualitas pemrosesan sinyal EEG, membuka peluang untuk analisis yang lebih akurat pada aktivitas otak penyandang ASD.

Kata kunci: Autism Spectrum Disorder, Electroencephalography, Butterworth Band-Pass Filter, PID, Mean Squared Error.

Abstract - Autism Spectrum Disorder (ASD) is a complex neurodevelopmental disorder that affects communication and social interaction. Electroencephalography (EEG) is an important tool in understanding the brain activity of people with ASD. However, the conventional Butterworth filter commonly used has a magnitude response limitation of around 0.707 dB. This study aims to develop an optimized Butterworth-PID (BPID) filtering model to improve the quality of EEG signal processing in people with ASD. EEG data acquisition was carried out on 10 subjects (5 ASD, 5 Normal) using the Cyton biosensing board. The BPID model was developed by integrating PID control into the Butterworth filter, with PID parameters optimized using Bayesian optimization tuning. The tuning results produced the same P, I, and D constant values ​​for the low-cut and high-cut filters, with a magnitude response reaching >0.85 dB in all band-passes. Evaluation of the BPID filter performance using mean squared error (MSE) showed that BPID was consistently superior. In the ASD group, BPID showed an increase in performance of 89.97% to 94.61%. These results demonstrate the effectiveness of BPID in improving the quality of EEG signal processing, opening up opportunities for more accurate analysis of brain activity in people with ASD. Keywords: Autism Spectrum Disorder, Electroencephalography, Butterworth Band-Pass Filter, PID, Mean Squared Error.