Pengembangan Prostetic Hand Dengan Kendali Sinyal EMG Berbasis Supervised Machine Learning dan IoT

Hakim, Ahmad Roisul (2022) Pengembangan Prostetic Hand Dengan Kendali Sinyal EMG Berbasis Supervised Machine Learning dan IoT. Skripsi thesis, Poltekkes Kemenkes Surabaya.

	Text Cover.pdf Download (3MB)
	Text Lembar Persetujuan.pdf Restricted to Repository staff only Download (393kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf Restricted to Repository staff only Download (473kB)
	Text Abstrak.pdf Download (3MB)
	Text Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Daftar Isi.pdf Download (3MB)
	Text Daftar Tabel.pdf Download (3MB)
	Text Daftar Gambar.pdf Download (3MB)
	Text Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Bab 6.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (3MB)
	Text Artikel.pdf Restricted to Repository staff only Download (652kB)

Abstract

Penggunaan tangan prostetik bagi pasien disabilitas merupakan hal yang sangat membantu dalam melakukan berbagai aktifitas keseharian bagi pasien disabilitas. Tujuan dari penelitian ini adalah agar pasien mampu melakukan berbagai aktifitas keseharian lebih baik dan membangun hidup yang lebih baik, penggunaan sinyal EMG sebagai kendali prostetik akan memudahkan penggunaan prostetik untuk menggerakan tangan prostetik mereka sesuai dengan aktifitas otot mereka. Pengembangan Prosthetic Hand Dengan Kendali Sinyal EMG Berbasis Supervised Machine Learning dan IoT yang terdiri dari raspberry, Oy-motion dan platform Iot akan semakin memberikan kemudahan untuk para pengguna prostetik, penggunaan Machine Learning akan memberikan banyak kelebihan untuk user karena user bisa langsung melakukan instalasi prostetik pada tubuh mereka dan langsung menggunakanya tanpa harus melakukan pengaturan threshold terlebih dahulu yang dimana banyak keterbatasan pada variasi gerakan, selain itu penggunaan IoT akan memberikan akses lebih luas dalam hal melakukan monitoring aktifitas otot user secara real-time selama alat digunakan, sinyal aktifitas otot akan diplot dan disimpan diplatform IoT. Pengujian platform IoT dengan kecepatan sampling 10 Hz dengan penyimpanan dan pengiriman data ke mitapp memiliki eror tertinggi sebesar 95% dan eror terendah sebesar 88%, nilai eror tersebut menunjukan jumlah data yang hilang Ketika dikirim ke server platform IoT sehingga mempunyai kecepatan optimal 1 data perdetik, perangkat ini mampu digunakan tanpa mengatur nilai threshold dan monitoring realtime jarak jauh.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Contributors:	Contribution Contributor NIDN/NIDK UNSPECIFIED Triwiyanto, Triwiyanto nidn4002057301 UNSPECIFIED Putra, Moch. Prastawa Assalim Tetra nidn4029107701
Additional Information:	11SKR2022016
Uncontrolled Keywords:	Machine Learning, EMG, IoT
Subjects:	R Medicine > Medical Electronics > Clinical Engineering
Divisions:	Poltekkes Kemenkes Surabaya > Jurusan Teknologi Elektromedik > Program Studi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Elektro-medis
Depositing User:	Shinta Sisca Zuraida
Date Deposited:	11 Jul 2022 03:42
Last Modified:	11 Jul 2022 04:03
URI:	http://repo.poltekkesdepkes-sby.ac.id/id/eprint/5326

Actions (login required)

View Item