Klasifikasi keletihan otot lengan terhadap efektivitas terapi infrared menggunakan EMG (perbandingan klasifikasi menggunakan RF, SVM, dan ANN)

Lintang Ayu, Pramesti (2025) Klasifikasi keletihan otot lengan terhadap efektivitas terapi infrared menggunakan EMG (perbandingan klasifikasi menggunakan RF, SVM, dan ANN). Skripsi thesis, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya.

[thumbnail of 1. Cover.pdf] Text
1. Cover.pdf

Download (912kB)
[thumbnail of 2. Halaman Persetujuan Pembimbing.pdf] Text
2. Halaman Persetujuan Pembimbing.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (252kB)
[thumbnail of 3. Halaman Pengesahan Penguji.pdf] Text
3. Halaman Pengesahan Penguji.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (291kB)
[thumbnail of 4. Surat Pernyataan Orisinalitas.pdf] Text
4. Surat Pernyataan Orisinalitas.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (252kB)
[thumbnail of 5. Abstrak.pdf] Text
5. Abstrak.pdf

Download (74kB)
[thumbnail of 6. Kata Pengantar.pdf] Text
6. Kata Pengantar.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (141kB)
[thumbnail of 7. Daftar Isi.pdf] Text
7. Daftar Isi.pdf

Download (84kB)
[thumbnail of 8. Daftar Tabel.pdf] Text
8. Daftar Tabel.pdf

Download (69kB)
[thumbnail of 9. Daftar Gambar.pdf] Text
9. Daftar Gambar.pdf

Download (73kB)
[thumbnail of 10. Daftar Singkatan.pdf] Text
10. Daftar Singkatan.pdf

Download (6kB)
[thumbnail of 11. Daftar Lampiran.pdf] Text
11. Daftar Lampiran.pdf

Download (67kB)
[thumbnail of 12. Bab 1.pdf] Text
12. Bab 1.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (92kB)
[thumbnail of 13. Bab 2.pdf] Text
13. Bab 2.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (391kB)
[thumbnail of 14. Bab 3.pdf] Text
14. Bab 3.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (444kB)
[thumbnail of 15. Bab 4.pdf] Text
15. Bab 4.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[thumbnail of 16. Bab 5.pdf] Text
16. Bab 5.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (145kB)
[thumbnail of 17. Bab 6.pdf] Text
17. Bab 6.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (14kB)
[thumbnail of 18. Daftar Pustaka.pdf] Text
18. Daftar Pustaka.pdf

Download (151kB)
[thumbnail of 19. Lampiran.pdf] Text
19. Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[thumbnail of 20. Artikel.pdf] Text
20. Artikel.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Kelelahan otot merupakan kondisi penurunan kemampuan otot untuk mempertahankan kekuatan maksimal akibat kontraksi berulang, yang umumnya terjadi pada lengan atas setelah aktivitas fisik atau olahraga berlebihan. Salah satu metode yang terbukti efektif untuk mempercepat pemulihan otot adalah terapi inframerah, karena kemampuannya meningkatkan sirkulasi darah melalui efek panas yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung kinerja beberapa algoritma machine learning dalam melakukan klasifikasi kondisi kelelahan otot sebelum dan sesudah terapi inframerah. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi model machine learning yang paling sesuai untuk deteksi kelelahan otot lengan dan mengembangkan sistem akuisisi sinyal EMG yang terintegrasi dengan antarmuka pengguna grafis (GUI) berbasis Python untuk menampilkan hasil klasifikasi kelelahan otot secara real-time. Dataset EMG dikumpulkan dari sepuluh partisipan sehat dalam tiga kondisi: sebelum latihan (pre- exercise), sesudah latihan (post-exercise), dan setelah terapi (post-therapy). Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk menghasilkan fitur domain frekuensi seperti Total Power, Peak Frequency, Mean Frequency (MNF), dan Median Frequency (MDF). Klasifikasi dilakukan menggunakan tiga algoritma: Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) dengan kernel polynomial dan RBF, serta Artificial Neural Network (ANN). Evaluasi performa menggunakan analisis subject-dependent menunjukkan bahwa SVM dengan kernel RBF mencapai akurasi tertinggi sebesar 94%. Sementara itu, saat diuji dengan dataset multisubjek menggunakan skema Leave-One-Subject-Out Cross-Validation (LOSO-CV), akurasi rata-rata mencapai 72,3%. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis machine learning dapat secara objektif mengklasifikasikan keletihan otot lengan sebelum dan sesudah terapi inframerah. Studi ini juga membuka kemungkinan pengembangan lebih lanjut, seperti klasifikasi kelelahan menjadi beberapa tingkat (misalnya: non- fatigue, transitional fatigue, fatigue) atau penggunaan model regresi untuk memprediksi tingkat keparahan kelelahan otot.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Contributors:
Contribution
Contributor
NIDN/NIDK
UNSPECIFIED
Endang Dian, Setioningsih
nidn4027077601
UNSPECIFIED
Triwiyanto, Triwiyanto
nidn4002057301
Additional Information: 11SKR20250015
Uncontrolled Keywords: therapeutic use:Infrared Rays ; Muscle Fatigue
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: 28 Jul 2025 07:49
Last Modified: 28 Jul 2025 07:49
URI: http://repo.poltekkes-surabaya.ac.id/id/eprint/10552

Actions (login required)

View Item View Item