Peramalan kekuatan gerak tangan menggunakan Extreme Learning Machine untuk terapi pasca-stroke

Khairul Anam (Department of Electrical Engineering, Universitas Jember. Jl. Kalimantan No. 37, Kampus Tegalboto, Jember 68121|Universitas Jember)
Ali Rizal Chaidir (Department of Electrical Engineering, Universitas Jember. Jl. Kalimantan No. 37, Kampus Tegalboto, Jember 68121|Universitas Jember)
Fahrul Isman (Department of Electrical Engineering, Universitas Jember. Jl. Kalimantan No. 37, Kampus Tegalboto, Jember 68121|Universitas Jember)

Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer
Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)

Stroke atau Cerebrovascular Accident (CVA) dapat menyebabkan kelemahan pada salah satu bagian sisi tubuh termasuk anggota gerak atas, seperti tangan, sehingga diperlukan rehabilitasi untuk mengembalikan fungsi dari tangan. Rehabilitasi yang dilakukan sebaiknya juga dapat mengukur kekuatan dari gerakan yang dilakukan. Artikel ini bertujuan untuk melakukan peramalan kekuatan gerakan berdasarkan sinyal Electromyography (EMG) menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Tahapan yang dilakukan meliputi pengumpulan data sinyal EMG dan kekuatan gerakan, pre-processing data dan ekstraksi fitur data menggunakan berbagai fitur ekstraksi, penerapan ELM untuk peramalan kekuatan berdasarkan sinyal EMG, dan penerapan model yang dibuat pada robot terapi stroke. Evaluasi model peramalan dilakukan dengan mengukur Mean Squared Error (MSE). Nilai rata-rata MSE terbaik pada pengujian offline adalah 1,77, sedangkan pada pengujian real-time sebesar 0,79. Nilai MSE yang kecil menunjukkan bahwa model yang dibuat sudah cukup baik. Pergerakan robot berdasarkan nilai kekuatan yang dilakukan sudah dapat bergerak dengan baik.