ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 3 | Halaman 591 - 601
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.591

## Pengenalan Pola Sinyal

## Electromyography (EMG) pada Gerakan Jari Tangan Kanan

## WAHYU MULDAYANI 1 , ARIZAL MUJIBTAMALA NANDA IMRON 1 , KHAIRUL
ANAM 1 , SUMARDI 1 , WIDJONARKO 1 , ZILVANHISNA EMKA FITRI 2
1 Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Jember, Indonesia 2 Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember , Indonesia Email: wahyumuldayani.teknik@unej.ac.id
Received 20 Februari 2020 | Revised 27 April 2020 | Accepted 3 Mei 2020

## ABSTRAK
Sinyal EMG merupakan salah satu sinyal yang dapat digunakan untuk memberikan perintah pada kursi roda listrik. Sinyal EMG yang digunakan diambil dari sinyal otot fleksor  dan  ekstensor  yang  berada  di  tangan  kanan.  Sinyal  tersebut  diambil menggunakan sensor Myo Armband. Klasifikasi sinyal EMG diambil dari pergerakan jari yang mewakili perintah gerak yaitu jari kelingking  untuk bergerak maju, jari manis untuk berhenti, jari tengah  untuk belok kanan dan jari telunjuk untuk belok kiri.  Setiap  sinyal  EMG  diekstraksi  fitur  untuk  menentukan  karakteristik  sinyal sehingga fitur yang diperoleh adalah Average Absolute Value, Root Mean Square, Simple Integral Square, EMG Simple Variant and Integrated EMG. Kemudian fitur tersebut digunakan sebagai input dari metode klasifikasi Artificial Neural Network Backpropagation. Jumlah data latih yang digunakan adalah 800 data sedangkan data uji yang digunakan adalah 200 data. Tingkat keberhasilan proses klasifikasi ini sebesar 93%.
Kata kunci: electromyogram, artificial neural network, klasifikasi sinyal, tangan kanan, Myo Armband.

## ABSTRACT
EMG  signal  is  one  of  the  signals  that  can  be  used  to  give  orders  to  electric wheelchairs. The EMG signal used is taken from the flexor and extensor muscle signals in the right hand. The signal is taken using the Myo Armband sensor. The EMG  signal  classification  is  taken  from  the  movement  of  the  finger  which represents the command of motion ie the little finger to move forward, ring finger to stop, middle finger to turn right and index finger to turn left. Each EMG signal is extracted features to determine the signal characteristics so that the features obtained are Average Absolute Value, Root Mean Square, Simple Integral Square, EMG Simple Variant and Integrated EMG. Then the feature is used as input from the Backpropagation classification method. The amount of training data used is 800 data while the test data used is 200 data. The success rate of this classification process is 93%.
Keywords : electromyogram, artificial neural network, signal classification, right hand, Myo Armband.

## 1. PENDAHULUAN
Kelumpuhan adalah suatu penyakit yang dapat membatasi ruang gerak penderitanya, banyak hal yang dapat digunakan untuk membantu menambah ruang gerak penderitanya, baik secara konvensional maupun modern. Secara konvensional, alat bantu untuk penderita kelumpuhan dapat  berupa  tongkat,  kruk, walker,  tripod  dan  kursi  roda  konvensional  yang  digerakkan dengan cara didorong. Alat bantu konvensional dapat digunakan oleh penderita kelumpuhan sesuai dengan tingkat kelumpuhan yang dideritanya. Dewasa ini banyak dikembangkan alat bantu  untuk  penderita  kelumpuhan  yang  dapat  memudahkan  penderitanya,  salah  satunya adalah kursi roda elektrik.
Kursi roda elektrik untuk penderita kelumpuhan terdapat beragam jenis, misalnya kursi roda elektrik yang digerakkan menggunakan pergerakan bahu, dimana perintah gerak kursi roda diberikan  melalu  perbedaan  impedansi  pada  bahu  kanan  dan  kiri,  atau  dapat  disebut  juga bioelectrical  impedance (Imron,  dkk,  2016) .  Sinyal electrooculogram  (EOG)  juga  dapat dimanfaatkan sebagai pemberi perintah kepada kursi roda elektrik, perintah yang diberikan melalui kedipan mata dengan sebuah elektroda EOG yang diletakkan pada mata kiri (Huang, dkk, 2018) . Selain hal tersebut juga terdapat kursi roda elektrik yang digerakkan oleh sinyal otot atau electromyography (EMG). Sinyal EMG dapat diklasifikasikan dengan berbagai cara, misalnya dengan dua sinyal EMG yang dihasilkan dari otot fleksor pada tangan kanan dan kiri, dua  sinyal  tersebut  memungkinkan  untuk  klasifikasi  sederhana,  misalkan  untuk  klasifikasi perintah  kursi  roda  untuk  maju,  belok  kanan  dan  belok  kiri.  Cara  yang  dilakukan  untuk mendeteksi pemberian perintah gerak adalah dengan cara threshold, threshold bekerja ketika terdapat perubahan sinyal EMG, jika besarnya sinyal lebih dari batas threshold maka dapat di deteksi  sebagai  perintah  gerak (Imron,  dkk,  2019) .  Sinyal  EMG  dari  wajah  juga  dapat digunakan untuk memberikan perintah gerak kepada kursi roda elektrik, sinyal EMG diambil dari otot zygomaticus dan otot transversus (Jang, dkk, 2016) . Selain untuk kendali penuh atas  pergerakan  kursi  roda,  pemanfaat  sinyal  EMG  juga dapat digunakan  untuk  kursi  roda dengan sistem power-assisted. Sistem tersebut akan bekerja jika mendeteksi perubahan pada sinyal EMG yang diletakkan pada tangan kanan (Oonishi, dkk, 2010) .
Klasifikasi yang lebih komplek dapat dilakukan dengan menambah jumlah sinyal sebagai acuan untuk  proses  klasifikasi.  Perangkat Myo  Armband  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk mengambil sinyal EMG pada otot lengan dengan delapan sinyal output. Pada penerapannya Myo Armband dapat digunakan sebagai klasifikasi pergerakan tangan untuk klasifikasi Bahasa isyarat Indonesia. Penelitian tersebut menggunakan empat ekstraksi fitur untuk mengambil karakteristik sinyal EMG, sedangkan untuk klasifikasinya menggunakan algoritma Naïve Bayes, algoritma tersebut dapat mengkasifikasikan dengan input beberapa kombinasi dari ektraksi fitur Mean Absolute Value (MAV), Root Mean Square (RMS), Simple Square Integral  (SSI) dan Variance  of  EMG  (VAR) (Rahayuningsih,  dkk,  2018) .  untuk  meningkatkan  akurasinya ditambahkan  sensor Leap  motion (Khamid,  dkk,  2017) .  Penelitian  lain  yang  berkaitan dengan sinyal EMG  sebagai  kontrol  otomatis juga dilakukan  menggunakan algoritma Naïve Bayes,  hasil  yang  didapat  adalah  mendeteksi  gerakan  tangan  berupa  menggenggam,  jari terbuka, pergelangan  digerakkan  ke  arah  dalam, pergelangan digerakkan ke arah luar  dan keadaan  santai.  Sedangkan  ekstraksi  fitur  yang  digunakan  adalah Peak  Number,  Mean Absolute Value  (MAV), Calculate  Willison Amplitude  (WAMP) dan  Root Mean  Square  (RMS) (Falih, dkk, 2017) .
Selain  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes, terdapat juga  algoritma  jaringan  syaraf tiruan ( neural  network)  yang  digunakan  untuk  klasifikasi,  dengan  gerakan  uji  yang  sama,  yaitu menggenggam, jari terbuka, pergelangan digerakkan ke arah dalam, pergelangan digerakkan
ke arah luar dan keadaan santai menghasilkan pengenalan klasifikasi yang lebih baik, dengan fitur ekstraksi yang berbeda (AlKhazzar, dkk, 2018) . Algoritma jaringan syraf tiruan juga diterapkan pada gerakan membuka jari dengan enam kombinasi dan dapat mengklasifikasikan gerakannya (He, dkk, 2017) . Aplikasi lain yang juga memanfaatkan sinyal EMG adalah robot lengan, robot tersebut digerakkan menggunakan delapan sinyal output dari sinyal EMG pada lengan bawah, dengan algoritma jaringan syaraf tiruan dapat mengklasifikasikan gerakan jari menggenggam dan  membuka (Kurniawan  & Pamungkas, 2018) . Penerapan lain sinyal EMG juga dilakukan untuk menggerakkan robot lengan, dengan menempatkan sensor EMG pada  persendian  lengan  kanan (Artemiadis,  dkk,  2010) .  Penelitian-penelitian  tersebut menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  ketika  menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan. Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  tersebut  dengan  ekstraksi  fitur  yang  berbeda  sebagai klasifikasi sinyal EMG pada pergerakan jari di tangan kanan.

## 2. METODE
Sinyal EMG yang digunakan merupakan sinyal hasil dari gerakan melipat ke dalam pada jari kelingking, jari manis, jari tengah dan jari telunjuk seperti pada Gambar 1, dipilihnya keempat jari tersebut karena gerakan tersebut merupakan gerakan yang paling sedikit mengeluarkan energi pada otot tangan. Sehingga kursi roda elektrik nantinya dapat  digunakan lebih banyak kalangan,  khususnya  penderita  kelumpuhan.  Gerakan  jari-jari  tersebut  memanfaatkan  otot pada lengan bagian bawah. Kelompok otot tersebut adalah otot flexsor dan extensor, sehingga sensor Myo Armband diletakkan tepat pada kelompok otot tersebut.
Proses klasifikasi sinyal EMG dimulai dari pengambilan data sinyal EMG menggunakan sensor Myo  Armband  dengan  sinyal  output  sebanyak  delapan  sinyal  yang  diinisialisasikan  sebagai channel  1  /  CH1  sampai  dengan  channel  8  /  CH8  ,  selanjutnya  masing-masing  dari  sinyal tersebut dicari karakteristiknya menggunakan ekstrasi fitur Mean Absolute Value (MAV), Root Mean Square (RMS), Simple Square Integral  (SSI), Variance of EMG (VAR) dan Integrated EMG (IEMG). Cara mencari karakteristiknya adalah dengan memasukkan data masing-masing sinyal  dari  CH1  sampai  dengan  CH8  ke  dalam  perhitungan  lima  ekstraksi  fitur  tersebut, sehingga o utput dari ekstraksi fitur tersebut menghasilkan total empat puluh sinyal dalam satu gerakan jari, sinyal-sinyal tersebut digunakan sebagai input algoritma Artificial Neural Network, dalam hal ini Artificial Neural Network yang digunakan adalah Artificial Neural Network dengan Backpropagation. Sedangkan output Artificial Neural Network berupa klasifikasi perintah gerak maju, berhenti, belok kanan dan belok kiri. Tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
(a) (b) (c)
(d)
Gambar 1. Gerakan Jari, (a) Jari Kelingking, (b) Jari Manis, (c) Jari Telunjuk, (d) Jari Tengah

## Gambar 2. Proses Klasifikasi

## 2.1  Sinyal EMG
Sinyal  EMG  didapat  dari  empat  gerakan  jari,  yaitu  gerakan  jari  kelingking,  jari  manis,  jari tengan dan jari telunjuk yang masing-masing digerakkan melipat ke dalam. Sampling sinyal yang digunakan pada sensor Myo Armband sebesar 200 Hz, Gambar 3 sampai dengan Gambar 6  merupakan  contoh  perekaman  sinyal  EMG  pada  masing-masing  gerakan  jari,  setiap perekaman menghasilkan delapan sinyal yang diinisialisasi dengan channel 1 / CH1 sampai dengan channel 8 / CH8 dalam grafik tersebut. Sinyal yang ditampilkan pada Gambar 3 sampai dengan Gambar 6 merupakan sinyal dari perekaman raw data secara langsung dan disajikan dalam  grafik  dengan  rentang  waktu  1,5  detik.  Masing-masing  sinyal  tersebut  dilakukan ekstraksi fitur untuk mengetahui karakteristiknya.
Gambar 3. Sinyal EMG Gerakan Jari Kelingking
Gambar 4. Sinyal EMG Gerakan Jari Manis
-100 -50 0 50 100 0.26 0.515 0.77 1.025 1.28 da ta R AW (m V) waktu (detik) CH1 CH2 CH3
CH4
CH5 CH6 CH7 CH8 -100 -50 0 50 100 0.26 0.515 0.77 1.025 1.28 da ta R AW (m V) waktu (detik) CH1 CH2
CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH8
Sinyal EMG Ekstraksi Fitur Artificial Neural Network dengan Backpropagation
Gambar 5. Sinyal EMG Gerakan Jari Tengah
Gambar 6. Sinyal EMG Gerakan Jari Telunjuk
Inisialisasi  data training neural  network  dibagi  menjadi  empat,  yang  pertama  untuk  target training perintah gerak maju merupakan data yang diambil dari data hasil ekstraksi sinyal EMG gerakan jari kelingking, yang kedua untuk target training perintah berhenti merupakan data yang diambil dari data hasil ekstraksi sinyal EMG gerakan jari manis, yang ketiga untuk target training  perintah gerak belok kanan merupakan  data  yang  diambil dari data hasil  ekstraksi sinyal EMG gerakan jari tengah dan untuk target training perintah gerak belok kiri merupakan data yang diambil dari data hasil ekstraksi sinyal EMG gerakan jari telunjuk. Sehingga ketika terdapat gerakan melipat kedalam pada jari kelingking dapat diinisialisasikan sebagai perintah gerak  maju,  begitu  juga  untuk  perintah  gerak  belok  kanan,  belok  kiri  dan  berhenti  yang masing-masing merupakan inisialisasi dari gerakan jari tengah, jari telunjuk dan jari manis.

## 2.2  Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  merupakan  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  lebih  banyak informasi  dari  sinyal,  terdapat  beberapa  macam  ekstraksi  fitur  di  antaranya time  domain features (Arief, dkk, 2015) , frequency domain features dan time-frequency domain features (Pour,  2018) .  Penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  fitur time  domain  dikarenakan  sinyal yang diolah merupakan sinyal langsung hasil perkamanan sinyal EMG.

## 2.2.1 Mean Absolute Value (MAV)
Ekstraksi fitur MAV merupakan rata-rata dari penjumlahan mutlak sinyal yang berurutan dan merupakan salah satu ekstraksi fitur yang sering digunakan, nilai MAV dapat dihitung dengan Persamaan (1)
-100 -50 0 50 100 0.26 0.515 0.77 1.025 1.28 da ta R AW (m V) waktu (detik) CH1 CH2 CH3
CH4
CH5 CH6 CH7 CH8 -100 -50 0 50 100 0.26 0.515 0.77 1.025 1.28 da ta R AW (m V) waktu (detik) CH1 CH2 CH3
CH4 CH5 CH6 CH7 CH8
   N k k x N MAV 1 1 (1)

## 2.2.2 Root Mean Square (RMS)
Ekstraksi  fitur  RMS  merupakan  perhitungan  dari  proses  acak  modulasi  amplitudo  Gaussian yang berkaitan dengan gaya konstan dan kontraksi non-fatiguing, nilai RMS dapat dihitung dengan Persamaan (2)
     N k k x N RMS 1 2 1 (2)

## 2.2.3 Simple Square Integral  (SSI)
Ekstraksi fitur SSI dari snyal EMG mewakili penjumlahan dari nilai kuadrat amplitudo sinyal EMG pada domain waktu, nilai SSI dapat dihitung dengan Persamaan (3)
     N k k x SSI 1 2 (3)

## 2.2.4 Simple Variance of EMG (VAR)
Ekstraksi fitur VAR menggambarkan momen orde kedua dari sinyal EMG dan merupakan indeks daya, nilai VAR dapat dihitung dengan Persamaan (4)
      N k k x N VAR 1 2 1 1
(4)

## 2.2.5 Integrated EMG (IEMG)
Ekstraksi fitur IEMG merupakan penjumlahan nilai absolut dari amplitudo sinyal EMG dalam domain waktu, nilai IEMG dapat dihitung dengan Persamaan (5)
   N k k x IEMG 1
(5)

## 2.3 Artificial Neural Network Backpropagation
Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  algoritma Artificial  Neural  Network  dengan Backpropagation, dimana input algoritma merupakan sinyal hasil ektraksi fitur, yaitu sebanyak empat puluh input sinyal. Desain Artificial Neural Network yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 7, terdapat empat puluh neuron/ node pada layer input, dua puluh satu neuron/node pada hidden layer dan empat neuron/node pada layer output sebagai klasifikasinya. Pemilihan jumlah node  pada  hidden  layer    dilakukan  hanya  berdasarkan  arsitektur  yang  cenderung mengecil dari jumlah node pada layer input ke layer output, sehingga dimungkinkan untuk meringankan kerja komputasi pada sistem. Hal tersebut dikarenakan tidak ada aturan baku untuk jumlah node pada  hidden layer.
Parameter yang digunakan selama proses training merupakan parameter kecepatan belajar atau learning rate dan batas kesalahan yang diijinkan atau root mean square error, masing masing sebesar 0,3 untuk learning rate dan 0,1 untuk root mean square error. Sedangkan
data training yang digunakan sebanyak 800 data yang diambil secara langsung menggunakan sensor Myo Armband.
Gambar 7. Arsitektur Neural Network

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sinyal yang diproses sebagai input algoritma neural network merupakan sinyal hasil ekstraksi fitur dari sinyal-sinyal data raw, sebagai analisisnya disajikan grafik hasil ekstraksi fitur hanya dari satu jari saja, dan proses tersebut juga berlaku untuk data pada perekaman jari yang lain.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 8. Sinyal Hasil Ekstraksi Fitur pada Gerak Jari Kelingking, (a) Ekstraksi FiturMAV, (b) Ekstraksi Fitur RMS, (c) Ekstraksi Fitur VAR, (d) Ekstraksi Fitur SSI dan (d) Ekstraksi
Fitur IEMG
0 10 20 30 0.06 0.115 0.17 0.225 0.28 waktu (detik) CH1 CH2 CH3 0 10 20 30 40 0.06 0.115 0.17 0.225 0.28 waktu (detik) CH1 CH2 CH3 CH4 0 500 1000 1500 0.06 0.115 0.17 0.225 0.28 waktu (detik) CH1 CH2 CH3 CH4 0 10000 20000 0.06 0.115 0.17 0.225 0.28 waktu (detik) CH1 CH2 CH3 CH4 0 300 600 900 0.06 0.115 0.17 0.225 0.28 waktu (detik) CH1 CH2
CH3 CH4 CH5 CH6
Hasil dari ekstraksi fitur MAV disajikan dalam grafik pada Gambar 8a, dimana grafik tersebut menampilkan sinyal dari hasil ektraksi fitur selama 0,3 detik. Dalam grafik tersebut terdapat delapan  grafik  yang  masing-masing  merupakan  hasil  ekstraksi  fitur  dari  tiap  sensor Myo Armband. Hasil ekstraksi fitur MAV, RMS dan VAR, menunjukkan bentuk grafik yang serupa akan tetapi berbeda nilainya, jika dilihat pada grafik hasil ekstraksi fitur MAV pada Gambar 8a, nilai maksimal pada channel 3 / CH3 adalah 27, sedangkan pada grafik hasil ekstraksi fitur RMS pada Gambar 8b, nilai maksimal pada channel 3 / CH3 adalah 31 dan pada grafik hasil ekstraksi  fitur  VAR  pada  Gambar  8c,  nilai  maksimal  pada channel  3  /  CH3  adalah  200. Persamaan dari ketiga grafik tersebut dapat dilihat dari bentuk keseluruhannya.
Hasil  ekstraksi  fitur  SSI  dan  IEMG  menunjukkan  bentuk  grafik  yang  berbeda  dengan  hasil ekstraksi fitur MAV, RMS dan VAR. Hasil ekstraksi fitur SSI dan IEMG cenderung menunjukkan grafik yang terus meningkat, yang dapat dilihat pada Gambar 8d dan 8e. Kedua grafik tersebut menunjukkan bentuk yang serupa  dengan grafik yang  memiliki  nilai  tertinggi  adalah grafik pada CH3, di bawahnya merupakan grafik CH8, dan yang paling bawah adalah grafik dari CH6.
Tingkat  keberhasilan  algoritma neural  network  backpropagation  dapat  dilihat  berdasarkan pola-pola yang dihasilkan dari input algoritam tersebut, semakin berbeda polanya maka tingkat keberhasilan semakin tinggi. Cara mendapatkan pola tersebut dengan diambil nilai rata-rata pada tiap ekstraksi fitur pada masing-masing data sinyal EMG. Pola grafik yang ditunjukkan pada ekstraksi fitur MAV pada Gambar 9 dan RMS pada Gambar 10 menunjukkan kesamaan bentuk  grafik  untuk  semua  ekstraksi  fitur  dari  sinyal  EMG,  yang  membedakan  dari  kedua gambar tersebut adalah besar nilainya.
Gambar 9. Pola Grafik dari Rata-Rata Hasil Ekstraksi Fitur MAV
Gambar 10. Pola Grafik dari Rata-Rata Hasil Ekstraksi Fitur RMS 0 5 10 15 20 Jari Kelingking Jari Manis Jari Tengah
Jari Telunjuk CH1 CH2 CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH8 0 5 10 15 20 25 Jari Kelingking Jari Manis Jari Tengah
Jari Telunjuk CH1 CH2 CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH8
Gambar 11. Pola Grafik dari Rata-Rata Hasil Ekstraksi Fitur IEMG
Gambar 12. Pola Grafik dari Rata-Rata Hasil Ekstraksi Fitur VAR
Gambar 13. Pola Grafik dari Rata-Rata Hasil Ekstraksi Fitur SSI
0 500 1000 1500 2000 Jari Kelingking Jari Manis Jari Tengah
Jari Telunjuk CH1 CH2 CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH8 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Jari Kelingking Jari Manis Jari Tengah
Jari Telunjuk CH1 CH2 CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH8 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 50000 Jari Kelingking Jari Manis Jari Tengah
Jari Telunjuk CH1 CH2 CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH8
Grafik pola pada ekstraksi fitur VAR dan SSI pada Gambar 12 dan 13 menunjukkan bentuk yang berbeda. Perbedaan terdapat pada rentan nilainya yang terlalu jauh antara nilai tertinggi dan nilai terendahnya, akan tetapi urutan / pola yang dihasilkan akan tetap sama. Seperti pada pola  grafik  jari  kelingking,  akan  berurutan  dengan  nilai  rata-rata  tertinggi  terdapat  pada channel 3 / CH3, selanjutnya yang lebih rendah berurutan adalah CH8, CH2, CH7, CH1 dan tiga terbawah merupakan CH4, CH5, CH6. Begitu juga untuk grafik rata-rata hasil ekstraksi fitur dari sinyal EMG jari manis, jari tengah dan jari telunjuk.
Pola  pada  masing-masing  ekstraksi  fitur  menunjukkan  grafik  yang  serupa.  Untuk memperkirakan  tingkat  keberhasilan  dalam  klasifikasi,  hal  tersebut  tercermin  dari  tingkat perbedaan pola ekstraksi fitur pada setiap gerakan jari, misalkan pada Gambar 11, pola grafik dari  keempat  klasifikasi  tersebut  menunjukkan  hasil  yang  berbeda  pada  pola  grafik  jari kelingking dan jari manis, akan tetapi pada grafik jari tengah dan jari telunjuk menunjukkan grafik yang hampir serupa. Grafik pada jari tengah dan telunjuk hanya berbeda pada channel 7 / CH7 dan channel 8 / CH8 dengan nilai yang lebih rendah, jika diurutkan dari nilai yang terbesar sampai dengan terkecil pada grafik jari tengah berurutan adalah CH3, CH8, CH1, CH2, CH7, CH 4, CH5 dan CH6 sedikit berbeda dengan jari telunjuk yang jika diurutkan dari nilai terbesar  dan  terkecil  adalah  CH3,  CH8,  CH1,  CH2,  CH4,  CH7,  CH5  dan  CH6.  Sedikitnya perbedaan antara pola ekstraksi fitur pada jari tengah dan jari telunjuk dapan mempersulit algoritma neural network dalam melakukan klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian klasifikasi sinyal EMG dilakukan dengan 200 data untuk total seluruh gerakan dan menunjukkan  tingkat  keberhasilan  sebesar  93%.  Nilai  keberhasilan  tersebut  tercermin  dari perbedaan pola pada rata-rata hasil ekstraksi fitur pada setiap gerakan jari. Data training dan pengujian  tersebut  merupakan  data  sinyal  EMG  yang  diambil  langsung  dari  orang  sehat, sehingga  nilai  keberhasilan  tersebut  perlu  diuji  untuk  penderita  kelumpuhan  sebelum diterapkan pada kursi roda elektrik.

## DAFTAR RUJUKAN
AlKhazzar, A. M., & Nama Raheema, M. (2018). EMG Signal Classification Using Radial Basis
Function Neural Network. Third Scientific Conference of Electrical Engineering (SCEE),
(pp. 180–185).
Arief, Z., Sulistijono, I. A., & Ardiansyah, R. A. (2015). Comparison of five time series EMG features extractions using Myo Armband. International Electronics Symposium (IES),
(pp. 11–14).
Artemiadis,  P.  K.,  and  Kyriakopoulos,  K.  J.  (2010).  An  EMG-Based  Robot  Control  Scheme Robust  to  Time-Varying  EMG  Signal  Features. IEEE  Transactions  on  Information Technology in Biomedicine, 14(3), 582-588.
Falih,  A.  D.  I.,  Dharma,  W.  A.,  &  Sumpeno,  S.  (2017).  Classification  of  EMG  signals  from forearm  muscles  as  automatic  control  using  Naive  Bayes. International  Seminar  on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), (pp. 346–351).
He, S., Yang, C., Wang, M., Cheng, L., & Hu, Z. (2017). Hand gesture recognition using MYO armband. Chinese Automation Congress (CAC), (pp. 4850–4855).
Huang, Q., et al. (2018). An EOG-Based Human–Machine Interface for Wheelchair Control.
IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 65(9), 2023-2032.
Imron, A. M. N., Arifin, A., & Purwanto, D. (2016). Realisasi Kontrol Hirarki Untuk Pengaturan Kecepatan  Kursi  Roda  Elektrik  Berdasarkan  Subject  Intension  Menggunakan Bioelectrical Impedance. Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi Di Industri (SENIATI), (pp. 6).
Imron,  A.  M.  N., Muldayani,  W.,  &  Sumardi,  S.  (2019).  Perintah  Kontrol  Gerak  Kursi  Roda Elektrik Menggunakan Sensor Elektromiograf. Jurnal Rekayasa Elektrika, 15(1).
Jang, G., Kim, J., Lee, S., and Choi, Y. (2016). EMG-Based Continuous Control Scheme With Simple  Classifier  for  Electric-Powered  Wheelchair. IEEE  Transactions  on  Industrial Electronics, 63(6), 3695-3705.
Khamid,  Wibawa,  A.  D.,  &  Sumpeno,  S.  (2017).  Gesture  Recognition  for  Indonesian  Sign Language  Systems  (ISLS)  Using  Multimodal  Sensor  Leap  Motion  and  Myo  Armband Controllers  Based-on  Naïve  Bayes  Classifier. International  Conference  on  Soft Computing, Intelligent System and Information Technology (ICSIIT), (pp. 1–6).
Kurniawan,  S.  R.,  &  Pamungkas,  D.  (2018).  MYO  Armband  sensors  and  Neural  Network
Algorithm for Controlling Hand Robot. International Conference on Applied Engineering (ICAE), (pp. 1–6).
Oonishi, Y., Oh, S., and Hori, Y. (2010). A New Control Method for Power-Assisted Wheelchair Based on the Surface Myoelectric Signal. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 57(9), 3191-3196.
Pour,  M.  K.  (2018). Encyclopedia  of  Information  Science  and  Technology  (Fourth).  United States of America: IGI Global.
Rahayuningsih,  I.,  Wibawa,  A.  D.,  &  Pramunanto,  E.  (2018).  Klasifikasi  Bahasa  Isyarat Indonesia  Berbasis  Sinyal  EMG  Menggunakan  Fitur  Time  Domain  (MAV,  RMS,  VAR, SSI). Jurnal Teknik ITS, 7(1), 175–180.