Khumairoh, Innayah Aisyah (2022) Pengembangan Upper Limb Exoskeleton Dengan Kendali Melalui Sinyal EMG Berbasis Machine Learning Dan IOT (Sudut dan IOT). Skripsi thesis, Poltekkes Kemenkes Surabaya.
![[thumbnail of Cover.pdf]](http://repo.poltekkesdepkes-sby.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Cover.pdf Download (24kB) |
|
Text
Lembar Persetujuan.pdf Restricted to Repository staff only Download (122kB) |
|
Text
Lembar Pengesahan.pdf Restricted to Repository staff only Download (188kB) |
|
Text
Abstrak.pdf Download (10kB) |
|
Text
Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (321kB) |
|
Text
Daftar Isi.pdf Download (19kB) |
|
Text
Daftar Gambar.pdf Download (16kB) |
|
Text
Daftar Tabel.pdf Download (5kB) |
|
Text
Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (140kB) |
|
Text
Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (575kB) |
|
Text
Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (486kB) |
|
Text
Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (951kB) |
|
Text
Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (230kB) |
|
Text
Bab 6.pdf Restricted to Repository staff only Download (9kB) |
|
Text
Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text
Artikel.pdf Restricted to Repository staff only Download (777kB) |
Abstract
Latihan Range Of Motion (ROM) menjadi salah satu bentuk latihan yang dapat membantu pasien pasca stroke dalam proses penyembuhan. Upper limb exoskeleton yang diartikan kerangka lengan atas bertujuan membantu rehabilitasi pasien pasca stroke. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan teknologi upper limb exoskeleton dengan sistem Machine learning untuk pasien pasca stroke dalam melakukan rehabilitasi mandiri dan bisa dipantau oleh terapis dari jarak jauh. Penelitian ini menggunakan sinyal EMG otot bisep sebagai kontrol pergerakan motor servo dengan metode machine learning jenis Decision Tree Regression. Sensor GY-521 digunakan untuk mengukur sudut yang dihasilkan oleh gerakan fleksi-ekstensi yaitu sebesar 0°-120°. Hasil terapi berupa sudut ROM akan dikirim menuju platform IoT secara real-time. Uji fungsi sensor GY- 521 menunjukkan bahwa sensor terbilang baik dan layak karena hasil pengujian kalibrasi mempunyai nilai yang baik. Pengujian mekanik alat dilakukan dengan mencari nilai RMSE antara sudut aktual dengan nilai prediksi dari machine learning, pengujian ini menghasilkan nilai rata-rata RMSE sebesar 13,82° dari 10 responden. Kecepatan Metronome yang paling baik agar alat dapat bekerja secara maksimal adalah 15 bpm. Pengujian lost data dalam pengiriman data pada Ubidots mempunyai hasil rata-rata sebesar 35,07%. Nilai error RMSE antara sudut actual yang didapat dari pembacaan nilai sensor pada serial monitor raspberrydengan nilai yang ditampilkan pada Ubidots memiliki hasil 0°.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Contributors: | Contribution Contributor NIDN/NIDK UNSPECIFIED Triwiyanto, Triwiyanto nidn4002057301 UNSPECIFIED Hamzah, Torib nidn4010096701 |
| Additional Information: | 11SKR2022028 |
| Uncontrolled Keywords: | Upper Limb Exoxkeleton, Range of Mmotion, Ubidots. |
| 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: | 12 Jul 2022 02:37 |
| Last Modified: | 12 Jul 2022 02:37 |
| URI: | http://repo.poltekkesdepkes-sby.ac.id/id/eprint/5351 |
Actions (login required)
 |
View Item |