Article
Analisis Sinyal Otot Tangan sebagai Perintah Kontrol
Jurnal Fokus Elektroda : Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali), Vol. 10 No. 2 (2025), hlm. 50–55
Abstrak
People with physical disabilities, especially in the lower legs or feet, need wheelchairs for their activities. Conventional wheelchairs are pushed manually, but if the user will travel quite long distances and always uses a wheelchair for their activities, then conventional wheelchairs are not effective. The solution is to use an electric wheelchair. Electric wheelchairs can be controlled with joysticks, body electrical signals/ bio-signals, and several sensors. Muscle signals are one of bio-signals that can be acquired or tapped using an Electromyograph (EMG). When muscles move, they will produce bio-signals. This bio-signal can later be used as a control command. This research will use an Electromyograph (EMG) with Amplifier AD8221 to obtain hand muscle signals when making movements and process them to produce control commands. From the results of tests carried out for movement 1 and movement 2, the system was able to translate the entire movement (100%), while for movement 3 the success rate reached 90%. Penyandang disabilitas fisik terutama pada tungkai bawah atau kaki membutuhkan kursi roda untuk aktivitasnya. Kursi roda konvensional didorong secara manual, tetapi jika penggguna akan menempuh jarak yang lumayan jauh dan selalu menggunakan kursi roda dalam aktivitasnya, maka kursi roda konvensional tidak efektif. Solusinya menggunakan kursi roda elektrik. Kursi roda elektrik dapat dikontrol dengan joystick, sinyal listrik tubuh/biosignal, dan beberapa sensor. Sinyal otot adalah salah satu biosignal yang dapat diakuisisi atau disadap dengan menggunakan Electromyiograph (EMG). Ketika otot bergerak maka akan menghasilkan biosignal. Biosignal inilah yang nantinya dapat dipakai sebagai perintah kontrol. Penelitian ini akan menggunakan Electromyograph (EMG) with Amplifier AD8221 untuk mendapatkan sinyal otot tangan saat melakukan gerakan dan diolah sehingga menghasilkan perintah kontrol. Dari hasil pengujian yang dilakukan untuk gerakan 1 dan gerakan 2 sistem dapat menterjemahkan secara keseluruhan gerakan (100%), sedangkan untuk gerakan 3 tingkat keberhasilan mencapai 90%.