Suryanta, Made Dwi Pandya (2024) Peningkatan akurasi pengenalan pola sinyal EMG melalui evaluasi fitur berdasarkan euclidean distance dan menggunakan klasifikasi random forest untuk kendali kursi roda elektrik. Skripsi thesis, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya.
![[thumbnail of 1. Cover.pdf]](http://repo.poltekkes-surabaya.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1. Cover.pdf Download (13kB) |
|
Text
2. Halaman Persetujuan Pembimbing.pdf Restricted to Repository staff only Download (49kB) |
|
Text
3. Halaman Pengesahan Penguji.pdf Restricted to Repository staff only Download (53kB) |
|
Text
4. Abstrak.pdf Download (10kB) |
|
Text
5. Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (54kB) |
|
Text
6. Daftar Isi.pdf Download (119kB) |
|
Text
7. Daftar Gambar.pdf Download (113kB) |
|
Text
8. Daftar Tabel.pdf Download (105kB) |
|
Text
9. Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (87kB) |
|
Text
10. Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (184kB) |
|
Text
11. Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (142kB) |
|
Text
12. Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (514kB) |
|
Text
13. Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (492kB) |
|
Text
14. Bab 6.pdf Restricted to Repository staff only Download (11kB) |
|
Text
15. Daftar Pustaka.pdf Download (93kB) |
|
Text
16. Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (168kB) |
|
Text
17. Artikel.pdf Restricted to Repository staff only Download (402kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mendesain kursi roda elektrik untuk penderita tetraplegia karena penyandang tetraplegia mengalami keterbatasan gerak akibat gangguan pada anggota gerak tubuh bagian atas maupun bawah. Salah satu alat bantu yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan mobilitas sehari-hari adalah kursi roda. Sistem memanfaatkan sinyal otot Corrugator Supercilii dan otot Zygomaticus pada tubuh bagian atas untuk menggerakkan kursi roda. Sinyal EMG diproses untuk menghasilkan perintah gerakan melalui sistem klasifikasi, dimulai dengan mengambil data 30 responden sebanyak 10 kali tiap gerakan. Data sinyal EMG diolah menggunakan ekstraksi fitur IEMG (Integrated Electromyograph) dan STE (Short Time Energy). Hasil masing-masing ekstraksi fitur berhasil dibandingkan dan diambil yang paling baik diantara keduanya. Ekstraksi fitur IEMG dengan nilai Euclidean Distance 160748,3682 menunjukkan kualitas yang lebih baik dari ekstraksi fitur STE. Evaluasi performa machine learning secara offline dilakukan dengan mengombinasikan ekstraksi fitur IEMG dengan klasifikasi Random Forest, kombinasi ini menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 96%, presisi 96,17%, dan recall 96%. Hasil model machine learning juga diuji secara langsung untuk menggerakkan kursi roda maju, mundur, belok kanan, belok kiri, dan perintah ON/OFF sistem yang menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 96,33%. Pemanfaatan sinyal EMG sebagai kontrol kursi roda dapat menjadi solusi yang efektif dalam meningkatkan aksesibilitas bagi penyandang tetraplegia.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Contributors: | Contribution Contributor NIDN/NIDK UNSPECIFIED Endro, Yulianto nidn4017077601 UNSPECIFIED Triwiyanto, Triwiyanto nidn4002057301 |
| Additional Information: | 11SKR20240021 |
| Uncontrolled Keywords: | Diagnosis ; EMG ; Ekstraksi Fitur ; Machine Learning |
| Subjects: | R Medicine > Medical Electronics > Biomedical Engineering |
| Divisions: | Poltekkes Kemenkes Surabaya > Jurusan Teknologi Elektromedik > Program Studi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Elektro-medis |
| Depositing User: | Nanik Indra Putri Sari |
| Date Deposited: | 06 Jul 2026 08:10 |
| Last Modified: | 06 Jul 2026 08:10 |
| URI: | http://repo.poltekkes-surabaya.ac.id/id/eprint/12247 |
Actions (login required)
 |
View Item |