Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Kendali Lengan Buatan menggunakan Sensor Elektromiografi
Muhamad Nurahman Prasetyo (2021) | Tugas Akhir | Teknik Elektro
Bagikan
Ringkasan
Penelitian ini dilatar belakangi keadaan dimana terdapat banyak manusia yang mengalami cacat fisik, baik akibat kecelakaan maupun bawaan lahir. Kondisi cacat ini mengakibatkan terbatasnya aktivitas yang dapat dilakukan dibandingkan manusia normal. Salah satu kondisi cacat yang paling membebani akitivitas fisik adalah hilangnya organ tangan. Setiap organ tubuh manusia memiliki tugas dan fungsinya masing-masing. Dalam kehidupan sehari-hari, tangan digunakan untuk memudahkan manusia dalam melakukan aktivitasnya. Sehingga manusia akan kesulitan dalam melakukan aktivitasnya apabila memiliki keterbatasan atau disabilitas di bagian tangan. Kendali lengan buatan menggunakan sensor Elektromiografi (EMG) merupakan sebuah alat yang diharapkan dapat membantu mereka yang mengalami disabilitas di bagian tangan dalam melakukan aktivitasnya. Sinyal EMG yang dihasilkan oleh otot disekitar lengan dan terbaca oleh sensor, akan diolah menggunakan metode statistik untuk mengklasifikasikan model gestur gerak tangan yang harus dilakukan oleh tangan buatan. Pengembangan yang coba dilakukan pada alat ini berdasarkan kajian pustaka yang telah dikaji adalah jumlah gestur yang ditambahkan menjadi 4 gestur tangan. Dilakukan pengujian akurasi kesesuaian gerak sebanyak 20 kali. Dari pengujian tersebut, masing-masing gestur memiliki nilai akurasi yang berbeda-beda, gestur spread atau tangan terbuka memiliki akurasi 90%, gestur index atau mengacungkan jari telunjuk memiliki akurasi 65%, gestur one atau mengacungkan jari jempol memiliki akurasi 60%, serta gestur fist atau menggenggam memiliki akurasi 65%.
Ringkasan Alternatif
This research is motivated by a situation where there are many people who experience physical disabilities, either due to accidents or inborn. This defect condition results in limited activities that can be carried out compared to normal humans. One of the defective conditions that burden the physical activity the most is the loss of the hand organ. Every organ of the human body has its own duties and functions. In everyday life, hands are used to make it easier for humans to carry out their activities. So that humans will find it difficult to carry out their activities if they have limitations or disabilities on the part of their hands. An artificial arm control using an electromyography (EMG) sensor is a tool that is expected to help those with disabilities in their hands carry out their activities. The EMG signal generated by the muscles around the arm read by sensors is then processed using statistical methods to classify the hand gesture model that must be performed by an artificial hand. The development that is being tried on this tool is based on the literature review that has been studied is the number of gestures added to 4 hand gestures. From the suitability of the motion accuracy test, each gesture has a different accuracy value. The spread or open hand gesture has 90% accuracy, the index gesture or pointing the index finger has 60% accuracy, one gesture or thumbs up has 65% accuracy, and gestures fist or grip has an accuracy of 65%. The accuracy of the suitability of the motion was tested 20 times.