Pengkondisian Sinyal Electromyography sebagai Identifikasi Jenis Gerakan Lengan Manusia

Abstract

<p>Sinyal biomedis merupakan sinyal yang diperoleh dari dalam tubuh manusia yang membawa informasi mengenai gambaran kondisi jaringan atau organ terkait dengan sinyal biomedis tersebut. <em>Electromyography</em> (EMG) merupakan salah satu teknik yang bisa digunakan untuk merekam sinyal biomedis dalam mengetahui informasi dari pergerakan otot lengan. Sinyal-sinyal biomedis tidak hanya dipergunakan untuk mendeteksi adanya gangguan pada jaringan atau organ tubuh manusia, namun bisa juga digunakan untuk memberikan gambaran dari sebuah organ dalam melakukan suatu mekanisme kerja. Sinyal EMG menghasilkan sinyal sesuai dengan gerakan yang dilakukan oleh lengan, namun sinyal yang dihasilkan dari elektroda masih tercampur oleh sinyal <em>noise </em>yang dihasilkan oleh beberapa sumber. Akibatnya pendeteksian sinyal EMG menjadi kurang optimal. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan pembacaan sinyal EMG dan menghilangkan <em>noise </em>yang ada pada sinyal. Pada penelitian ini dirancang sebuah rangkaian pengkondisi sinyal yang terdiri dari penguat instrumentasi, <em>high pass filter </em>(HPF) dan <em>low pass filter </em>(LPF). Rangkaian ini digunakan untuk memproses sinyal yang dihasilkan oleh elektroda yang ditempatkan pada lengan manusia. Sinyal yang telah diproses akan dianalisis besar amplitudonya untuk dapat ditentukan jenis gerakan lengan yang sedang dilakukan. Dari hasil pengujian didapatkan nilai amplitudo rata-rata sebesar 0.252 V untuk gerakan lengan lurus, 1.138 V untuk gerakan lengan membentuk sudut 90° dan 1.774 V untuk gerakan lengan membentuk sudut 180°.</p><p> </p><p class="Judul2"><strong><em>Abstract</em></strong></p><p class="Judul2"> </p><p><em>Biomedical signal is signals obtained from the human body that carry information about the condition of tissues or related organs. Electromyography (EMG) is one method in biomedical field that can be used to record biomedical signal to gain the information about arm muscle activity. The EMG signal generates signals according to the movement performed by the arm, however the signals generated from the electrode are still contaminated by noise signals generated by multiple sources, as a result the EMG signal detection becomes less accurate. To resolve these problems, it is necessary a system that can perform EMG signals detection and remove the noise from EMG signals. In this research, we have designed a signal conditioning circuit consist of instrumentation amplifier, high pass filter and low pass filter. This circuit was used to process signals generated by the electrode placed on the arm. The results of the signal conditioning circuit are reprocessed using an exponential filter to obtain a more accurate signal. The signals that have been processed will be analyzed the amplitude to determine the type of arm movement performed. From the test results obtained average amplitude of 0.166 V for straight arm movement, 0.588 V for the 45° arm movement, 1.049 V for the 90° arm movement, 1.367 V for the 135° arm movement and 1.647 V for the 180° arm movement. In addition, the system has an accuracy of 86.67% in determining the type of arm movement.</em></p>

Rancang Bangun Elektromiografi Permukaan Portabel

“…Sinyal biomedis merupakan sinyal yang dapat diukur dan dianalisis untuk mengetahui informasi mengenai struktur dan fungsi dari sistem biologis sebuah organ tubuh. Sinyal biomedis yang didapatkan dari dalam tubuh manusia ada beberapa macam, salah satunya yaitu sinyal Electromyography (EMG) [1]. Electromyography (EMG) merupakan teknik untuk mengevaluasi aktivitas listrik yang dihasilkan oleh otot selama kontraksi atau relaksasi [2].…”

The Impact of Using Digital Filter and Analog Filter on Surface Electromyography Signal

“…However, this study has not been applied to exoskeleton therapy devices either. Literature study of Butterworth Filter for Subtracting Noise From Low Magnitude Surface Electromyogram by Maulana et al [10] further used a second order high pass filter (HPF) with a cut off frequency of 10 Hz and a gain of 2 times. The researcher used an order 8 low pass filter (LPF) with a cut off frequency of 400 Hz.…”