Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Niswa, Khoirun
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Gestur Tangan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Lengan Prostetik Bionik Niswa, Khoirun; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Disabilitas khususnya amputasi tangan merupakan kondisi hilang atau tidak normalnya bagian tubuh seperti tidak adanya lengan (amputasi) dan kelumpuhan pada beberapa bagian tubuh. Lengan Prostetik Bionik menjadi solusi yang tepat untuk membantu penderita dalam aktivitas kesehariannya. Pada penelitian sebelumnya, sistem prostetik masih menggunakan wire-based sensor, yang dapat memberikan rasa kurang nyaman bagi pengguna karena akan membatasi mobilitas pengguna. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengembangkan Lengan Prostetik Bionik dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) berbasis sensor OYMotion. Sistem ini menggunakan Sensor OYMotion g200 untuk merekam sinyal EMG. Sensor ini merekam kekuatan kontraksi otot untuk setiap gerakan. Dengan beralih ke sensor OYMotion, penelitian ini berhasil mengatasi permasalahan penggunaan wire-base sensor pada penelitian sebelumnya. Hasil deteksi gestur ditunjukkan dengan output pada servo yang membuat gerakan jari tangan prostetik bionik dapat bergerak sesuai dengan perintah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM dengan menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) dan fitur Waveform Length (WL) berhasil mencapai akurasi yang cukup tinggi yakni 82% dengan waktu komputasi rata-rata 101 ms. Ini menunjukkan peforma yang cepat dan efisien. Sistem ini mampu bekerja dengan layak dan andal untuk digunakan sebagai lengan prostetik bionik yang efektif.
Co-Authors Edita Rosana Widasari