Abstrak —  Kursi  roda  elektrik  merupakan  salah  satu  alat  bantu yang bisa digunakan untuk menunjang mobilitas seseorang yang mengalami  kelumpuhan  pada  bagian  kaki.  Pada  umumnya kontroller pada kursi roda elektrik menggunakan joystick. Tetapi penggunaan joystick sulit untuk orang yang telah lanjut usia dan orang  yang  menderita  kuadriplegia.  Oleh  sebab  itu  dilakukan penelitian  mengenai  pengolahan  sinyal  elektromiografi  (EMG) sebagai perintah kontrol untuk kursi roda elektrik. Sinyal EMG diakuisisi  dengan  menggunakan  rangkaian  instrumentasi  EMG. Hasil  sinyal  yang  didapatkan  dari  rangkaian  instrumentasi  lalu diproses  oleh  mikrokontroller  dan  dikirim  ke  laptop  untuk memonitor  sinyal  otot  dan  memberikan  perintah  kontrol  pada kursi roda elektrik. Hasil rata-rata persentase keberhasilan sistem untuk  perintah  kontrol  maju  sebesar  89.33  %,  perintah  kontrol belok kiri 97.33 %, belok kanan 97.33 %, dan berhenti 100 %.
Kata  kunci—Elektromiografi  (EMG), Kelumpuhan,  Kursi  Roda Elektrik, Mikrokontroller.

## I. PENDAHULUAN
ELUMPUHAN  merupakan  keadaan  yang  menyebabkan penderita  tersebut  tidak  mampu  untuk  melakukan pergerakan  pada  otot  kaki  ataupun  otot  tangan.  Kelumpuhan disebabkan  karena  adanya  cedera  pada  bagian  sistem  saraf pusat [1][2]. Selain cedera pada sistem saraf pusat, kelumpuhan juga  disebabkan  oleh  penyakit  tertentu  seperti  stroke,  cedera spinalis, multiple sclerosis, serebral palsi, sindrom paska-polio, dan lain-lain [3].
Seseorang  yang  mengalami  kelumpuhan  pada  bagian  kaki dapat  menggunakan  kursi  roda  untuk  meunjang  mobilitasnya dalam  melakukan  aktivitas  sehari-harinya.  Hingga  saat  ini sudah didesain suatu kursi roda elektrik dengan menggunakan joystick sebagai  pengendalinya.  Tetapi  penggunann joystick sulit digunakan untuk orang yang sudah lanjut usia dan orang yang menderita kuadriplegia [4],[5].
Oleh  sebab  itu  dilakukan  penelitian  dengan  meng- implentasikan penggunaan  biosignal  pada otot tangan sebagai perintah  kontrol  pada  kursi  roda  elektrik.  Sebelumnya  telah dilakukan  penelitian  yang  serupa  dengan  menggunakan biosignal contohnya  seperti  yang  dilakukan  oleh  Chung  Sing Louis Tsui dkk (2008) menggunakan kombinasi dari EMG dan EEG  untuk  menggerakan  kursi  roda,  Biswajeet  dkk  (2014) dengan  menggunakan  gerak  jari  untuk  mengontrol  gerakan prototipe  kursi  roda,  dan  Sathish  kk  (2016)  menggunakan gerakan otot untuk mengontrol gerakan prototipe kursi roda.
Pada penelitan ini diimplementasikan penggunaan biosignal pada  otot  lengan  bawah  sebagai  perintah  kontrol  pada  kursi roda elektrik. Informasi dari biosignal tersebut digunakan untuk memberikan  perintah  kontrol  berupa  perintah  maju,  berhenti, belok  kiri  dan  belok  kanan  pada  kursi  roda  elektrik.  Dengan
pengimplentasian biosignal pada  kursi  roda  elektrik  ini, diharapkan mobilitas individu tersebut menjadi lebih mudah.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Elektromiografi (EMG)
Elektromiografi (EMG) merupakan teknik untuk memeriksa dan  merekan  sinyal  pada  otot.  Cara  kerja  elektromiografi dengan  mendeteksi  potensial  listrik  yang  dihasilkan  oleh  sel otot  ketika  otot  berkontraksi  dan  ketika  otot  berelaksasi.  Otot akan  menghasilkan  arus  listrik  yang  proporsional  dengan tingkat aktifitas otot. EMG akan menerjemahkan sinyal-sinyal ini ke dalam bentuk grafik, suara, atau nilai-nilai numerik yang dapat  diinterprestasikan  untuk  memahami  kesehatan  otot[6]. Amplitudo  yang  dihasilkan  oleh  EMG  bergantung  kepada faktor-faktor seperti penempatan elektroda dan jenis elektroda yang digunakan[7].

## B. Rangkaian Instrumentasi EMG
Rangkaian Instrumentasi EMG digunakan sebagai pemroses sinyal  biolelektrik  untuk  mengetahui  aktifitas  sinyal  yang disebabkan oleh aktifitas otot[8][9][10]. Rangkaian instrumentasi  EMG  terdiri  dari high  pass  filter dengan frekuensi  cutoff  1  Hz,  rangkaian  penguat  instrumentasi  EMG dengan  penguatan  2300  kali, bandpass  filter dengan  rentang frekuensi 50 Hz  – 500 Hz dengan penguatan 3 kali , low pass filter dengan frekuensi cutoff 1 Hz , dan main amplifier. Gambar 1 merupakan desain dari rangkaian instrumentasi EMG.

## C. STM32F4 Discovery
STM32F4  Discovery  digunakan  sebagai  mikrokontroller dalam  penelitian  ini.  STM32F4  merupakan  seri  pertama  dari STM32 dengan berbasis ARM Cortex-M4F 32 bit. STM32F4 ini berbasis mikrokontroller STM32F407VG. Pada mikrokontroller  ini  juga  telah  termasuk  ST-LINK/V2  yang merupakan embedded  debug ,  dua  ST-MEMS  digital akselerometer,  digital  mikrofon,  satu  audio  DAC  yang terintegrasi dengan kelas D driver speaker, LED, tombol, dan konektor  USB  OTG  micro-AB.  STM32F4  mempunyai clock sebesar  168  MHz.  STM32F4  juga  mempunyai  fitur  seperti ADC,  PWM,  Timer,  DMA,  USART,  dan  lain-lain[11].  Pada penelitian ini STM32F4 Discovery berfungsi untuk memproses sinyal EMG yang diperoleh dari rangkaian instrumentasi EMG, melakukan  pengiriman  data  secara  serial  ke  laptop,  dan menghasilkan sinyal PWM untuk mengontrol pergerakan kursi roda elektrik. Pada penelitian ini Timer Period pada STM32F4 Discovery diatur sebesar 2 kHz menyesuaikan dengan frekuensi sampling  yang  digunakan.  Hasil  pengiriman  serial  lalu ditampilkan pada program Delphi di laptop.

## Pengolahan Sinyal EMG sebagai Perintah Kontrol untuk Kursi Roda Elektrik
Jeffry Glen Sitanaya, Tasripan, Achmad Arifin Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : tasripan@ee.its.ac.id
K

## D. Delphi
Delphi pada penelitian ini digunakan untuk memonitor sinyal otot. Pada Delphi terdapat program bandpass filter yang terdiri dari low  pass  filter dengan  frekuensi  cutoff  500  Hz  dan high pass filter digital dengan frekuensi cutoff 50 Hz  dan program moving average dan squaring untuk mempermudah penentuan perintah kontrol pada kursi roda elektrik. Gambar 2 merupakan desain interface pada Delphi di laptop.

## E. Kursi Roda Elektrik
Kursi  roda  Jet  3  Ultra  merupakan  kursi  roda  elekrik  yang diproduksi  oleh  Pride  Mobility  Product  Corp.  Untuk menggerakkan kursi roda ini terdapat beberapa pin kontrol yang harus  dihubungkan  dengan  PWM  dari  mikrokontroller.  Pin ground pada kursi roda elektrik harus dijadikan satu dengan pin ground dari mikrokontroller. Kursi roda elektrik mampu beban hingga berat maksimal 136 kg.

## F. Blok Diagram Sistem
Gambar 3 merupakan diagram blok dari penelitian ini secara keseluruhan  yang  terdiri  dari  rangkaian  instrumentasi  EMG yang  digunakan  untuk  menangkap  sinyal  otot  pada  saat kontraksi  dan  relaksasi,  mikrokontroller  STM32F4  Discovery yang  digunakan  untuk  memproses  sinyal  otot  yang  diperoleh dari rangkaian instrumentasi EMG, melakukan pengiriman data secara  serial  ke  laptop,  dan  menghasilkan  sinyal  PWM  untuk mengontrol pergerakan kursi roda elektrik.
Gambar 1. Rangkaian instrumentasi EMG.
Gambar 2. Desain interface pada Delphi.
Gambar 3. Diagram blok sistem secara keseluruhan.

## III. HASIL PENGUJIAN DAN ANALISA

## A. Pengujian Perangkat Keras
Pengujian  perangkat  keras  merupakan  pengujian  pada rangkaian  instrumentasi  EMG.  Pengujian  dilakukan  dengan cara  subjek  duduk  secara  rileks  pada  kursi  roda  elektrik  dan melakukan  kontraksi  dan  relaksasi  pada  tangan  kanan  dan tangan  kiri  untuk  memberikan  perintah  kontrol  kursi  roda elektrik sesuai dengan perintah dari peneliti. Pada penelitian ini elektroda  diletakkan  pada  bagian  otot  Fleksor  Carpi  Radialis dikarenakan pada otot tersebut merupakan bagian yang sensitif pada  saat  otot  berkontraksi  dan  berelaksasi.  Gambar  4 merupakan contoh peletakan elektroda pada otot Fleksor Carpi Radialis.
Pada  saat  tangan  kiri  relaksasi  diperoleh  Vpp  sebesar  140 mV  dan  pada  saat  kontraksi  diperoleh  Vpp  sebesar  420  mV. Sedangkan  saat  tangan  kanan  relaksasi  diperoleh  nilai  Vpp sebesar 120 mV dan pada saat tangan kanan kontraksi diperoleh nilai Vpp sebesar 300 mV. Gambar 5a merupakan hasil sinyal EMG  yang  terbaca  pada  osiloskop  saat  tangan  kiri  kontraksi dan relaksasi dan Gambar 5b merupakan hasil sinyal otot yang terbaca pada saat tangan kanan kontraksi dan relaksasi.

## B. Pengujian Perangkat Lunak
Pada  pengujian  perangkat  lunak  terdiri  dari  pengujian keluaran sinyal PWM dari STM32F4 Discovery dan pengujian filter  digital  pada  Delphi.  Untuk  pengujian  keluaran  sinyal PWM dari STM32F4 Discovery dilakukan dengan cara melihat hasil keluaran sinyal PWM pada osiloskop. Pada pengujian ini digunakan pin B4, B5, B6, dan B7 pada STM32F4 Discovery sebagai  pin  keluaran  PWM.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan duty cycle sebesar 37 %, 84 %, dan 90 %. Ketiga nilai PWM tersebut digunakan untuk mengontrol gerakan dari kursi roda elektrik. Gambar 6a, 6b, 6c merupakan hasil keluaran sinyal PWM dengan duty cycle 37%, 84%, dan 90%. Untuk pengujian filter digital terdiri dari pengujian low pass filter dan high  pass  filter .  Pada  penelitian  ini  didesain  filter digital low pass filter dengan frekuensi cutoff 500 Hz dan high pass  filter dengan  frekuensi  cutoff  50  Hz.  Pengujian  filter digital low  pass  filter dilakukan  dengan  cara  diberi  masukan sinyal  sinus  dengan  Vpp  1.32  V  dengan  frekuensi  100  Hz  – 1000  Hz  pada  pin  C1  STM32F4  Discovery  dan  dilihat  hasil sinyal  keluarannya  pada  Delphi.  Gambar  7  merupakan  hasil plot pengujian low pass filter dengan frekuensi cutoff 500 Hz. Sedangkan  pengujian high  pass  filter dengan  cara  diberi masukan sinyal sinus dengan Vpp 1.32 V dan frekuensi 10 Hz –  100 Hz pada  pin C1 STM32F4 Discovery dan dilihat  hasil sinyal  keluarannya  pada  Delphi.  Gambar  8  merupakan  hasil plot pengujian high pass filter dengan frekuensi cutoff 50 Hz.
Gambar 4. Posisi peletakkan elektroda pada otot fleksor Carpi Radialis.
(a)                                                                (b) Gambar 5. (a) Sinyal EMG saat tangan kiri kontraksi dan relaksasi (b) Sinyal EMG saat tangan kanan kontraksi dan relaksasi.
(a) (b) (c)
Gambar 6. (a) Hasil keluaran PWM dengan duty cycle 37%, (b) Hasil keluaran PWM dengan duty cycle 84%, (c) Hasil keluaran PWM dengan duty cycle 90%.
Gambar 7. Hasil plot filter digital Low Pass Filter dengan frekuensi Cutoff 500 Hz.
Gambar 8. Hasil plot filter digital High Pass Filter dengan frekuensi Cutoff 50 Hz.

## C. Pengujian Penggabungan Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Pengujian  ini  dilakukan  sama  dengan  pengujian  perangkat keras yaitu dengan cara subjek duduk secara rileks pada kursi roda dan melakukan kontraksi dan relaksasi otot tangan kanan dan  kiri  sesuai  dengan  arahan  dari  peneliti.  Gambar  9 merupakan  contoh  pengambilan  data  pada  subjek.  Untuk perintah  kontrol  belok  kanan  maka  tangan  kiri  subjek  dalam keadaan  relaksasi  sedangkan  tangan  kanan  dalam  keadaan kontraksi seperti Gambar 10a. dan untuk perintah kontrol belok kiri  maka  tangan  kiri  dalam  keadaan  kontraksi  sedangkan tangan  kanan  dalam  keadaan  relaksasi  seperti  pada  Gambar 10b.  Untuk  perintah  kontrol  maju  maka  kedua  tangan  subjek harus dalam keadaan kontraksi seperti Gambar  11a dan untuk perintah  kontrol  diam  kedua  tangan  dalam  keadaan  relaksasi seperti Gambar 11b.
Tabel 1 merupakan tegangan yang terukur pada Delphi saat kontraksi dan relaksasi untuk tangan kanan dan kiri pada ketiga subjek.  Dari  Tabel  tersebut  terdapat  perbedaan  tegangan  saat tangan  kanan  dan  tangan  kiri  melakukan  kontraksi  dan relaksasi.  Perbedaan  tegangan  tersebut  dapat  dibuat  suatu tegangan threshold untuk  menentukan  perintah  kontrol  pada kursi  roda  elektrik.  Gambar  12  merupakan  contoh  hasil pembacaan  sinyal  pada  subjek  saat  perintah  kontrol  belok kanan  dan  Gambar  13  merupakan  contoh  hasil  pembacaan sinyal  pada  subjek  saat  perintah  kontrol  belok  kiri.  Sinyal dengan  warna  biru  merupakan  pembacann  sinyal  otot  pada tangan  kanan  dan  sinyal  dengan  warna  hijau  merupakan pembacaan sinyal otot pada tangan kiri. Pengujian pada subjek dilakukan  sebanyak  lima  kali  untuk  tiap  perintah  kontrol  dan Tabel 2 merupakan persentase keberhasilan pada ketiga subjek untuk tiap perintah kontrol. Dari pengujian  tersebut diperoleh kecepatan  saat  maju  dan  belok  kanan  sebesar  0.74  km  /  jam, belok kiri dengan kecepatan sebesar 1.47 km / jam, belok kiri dengan  sudut  kemiringan  sebesar  30  derajat  dan  belok  kanan dengan  sudut  kemiringan  sebesar  10  derajat.  Dari  ketiga pengujian  subjek  tersebut  dapat  diperoleh  nilai  rata-rata keberhasilan  untuk  tiap  perintah  kontrol.  Tabel  3  merupakan hasil rata-rata persentase keberhasilan tiap perintah kontrol dan Tabel 4 menunjukkan spesifikasi alat pada penelitian ini.
Gambar 9. Metode pengambilan data pada subjek.
(a) (b)
Gambar 10. (a) Contoh gerakan tangan untuk perintah belok kiri dan (b) Contoh gerakan tangan untuk perintah belok kanan.
(a) (b)
Gambar  11. (a)  Contoh  gerakan  tangan  untuk  perintah  diam  dan  (b)  Contoh gerakan tangan untuk perintah maju.
Tabel 1. Hasil Pembacaan Sinyal Otot Pada Delphi Subjek Tegangan yang Terukur (V) Tangan Kiri Tangan Kanan Kontraksi Relaksasi Kontraksi Relaksasi 1 1,26-1,71 0,14 0,61-1,19 0,2 2 0,7-1,1 0,4 0,89-1,37 0,4 3 1,46-1,53 0,14 0,29-0,71 0
Gambar 12. Hasil pembacaan sinyal untuk perintah kontrol belok kanan.
Gambar 13. Hasil pembacaan sinyal untuk perintah kontrol belok kiri.
Tabel 2. Persentase keberhasilan tiap perintah kontrol pada ketiga subjek Subjek Persentase Keberhasilan Tiap Perintah Kontrol (%) Maju Belok Kiri Belok Kanan Diam 1 84 100 92 100 2 88 92 100 100 3 96 100 100 100 Tabel 3. Rata-rata keberhasilan tiap perintah kontrol Perintah Kontrol Rata-rata Persentase Keberhasilan Tiap Perintah Kontrol (%) Maju 89,33 Belok Kiri 97,33 Belok Kanan 97,33 Diam 100 Tabel 4. Hasil spesifikasi alat pada penelitian Elektromiografi (EMG) Penguatan Total 6900 Rentang Frekuensi 50 Hz – 500 Hz Kursi Roda Elektrik Kecepatan Maju 0.74 km / jam Kecepatan Belok Kiri 1.47 km / jam Kecepatan Belok Kanan 0.74 km / jam Kemiringan Sudut Belok Kiri 30 derajat Kemiringan Sudut Belok Kanan 10 derajat

## D. Perbandingan Alat dan Hasil Dengan Penelitian Sebelumnya
Hasil  perbandingan  alat  antara  penelitian  ini  dengan penelitian dan produk  yang lain  yaitu  harga  dari sensor EMG yang  digunakan  lebih  murah  dibandingkan  dengan  produk modul sensor yang sudah ada seperti MyoWare Muscle Sensor Kit,  pada  penelitian  ini  digunakan  kursi  roda  elektrik sungguhan  sedangkan  pada  beberapa  penelitian  yang  lain menggunakan prototipe sebagai pengganti kursi roda elektrik, dan  hasil  penelitian  telah  diujikan  pada  beberapa  subjek  dan diperoleh  rata-rata  persentase  keberhasilan  untuk  perintah kontrol maju, belok kiri, dan belok kanan mendekati 100% dan untuk perintah kontrol berhenti rata-rata persentase keberhasilan  sebesar  100%  sedangkan  untuk  penelitian  yang lain  tidak  diujikan  pada  subjek  dan  penentuan  berhasil  atau tidaknya  penelitian  tersebut  hanya  sebatas  mampu  untuk menggerakan prototipe kursi roda saja.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada paper ini  dilakukan  penelitian  mengenai  pengolahan sinyal EMG sebagai perintah kontrol untuk kursi roda elektrik. Pada  penelitian  ini  terdiri  rangkaian  instrumentasi  EMG, mikrokontroller STM32F4 Discovery, dan kursi roda elektrik. Rangkaian  instrumentasi  EMG  mempunyai  penguatan  total 6900  kali.  Mikrokontroller  STM32F4  Discovery  digunakan untuk  memproses  sinyal  EMG  yang  diperoleh  dari  rangkaian instrumentasi,  melakukan  pengiriman  data  ke  laptop  untuk memonitor  sinyal  otot,  dan  menghasilkan  sinyal  PWM  untuk menggerakan  kursi  roda  elektrik.  Kursi  roda  elektrik  yang
mampu  menahan beban dengan berat  maksimal 136 kg,  maju dan  belok  kanan  dengan  kecepatan  0.74  km  /  jam,  belok  kiri dengan kecepatan 1.47 km / jam, belok kiri dengan kemiringan sudut sebesar 30 derajat, dan belok kanan dengan  kemiringan sudut  sebesar  10  derajat.  Pada  penelitian  ini  elektroda diletakkan pada bagian otot Fleksor Carpi Radialis dikarenakan bagian otot tersebut merupakan bagian yang sensitif pada saat otot  kontraksi  dan  relaksasi.  Pengujian  dilakukan  pada  tiga subjek  dan  diperoleh  nilai  rata-rata  persentase  keberhasilan untuk perintah kontrol maju sebesar 89.33 %, perintah kontrol belok kiri 97.33 %, belok kanan 97.33 %, dan berhenti 100 %.
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  didesain  filter  yang mampu  meredam  dari  gerakan  kabel  elektroda  karena pergerakan kabel mempengaruhi sinyal EMG dan meningkatkan  sensitifitas  dari  EMG  untuk  mendeteksi  sinyal otot.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Anon Human physiology : From Cells to Systems
[2]   Jeong-Su  Han,  Zenn  Bien  Z,  Dae-Jin  Kim,  Hyong-Euk  Lee  and  Jong- Sung Kim Human-machine Interface for Wheelchair Control with EMG and Its Evaluation Proceedings of the 25th Annual International
Conference  of  the  IEEE  Engineering  in  Medicine  and  Biology  Society (IEEE Cat. No.03CH37439) (IEEE) pp 1602–5
[3]   Anon Adams and Victor’s Principles of Neurology
[4]   Sathish  S,  Nithyakalyani  K,  Vinurajkumar  S,  Vijayalakshmi  C  and Sivaraman  J  2016  Control  of  Robotic  Wheel  Chair  using  EMG  Signals for Paralysed Persons Indian J. Sci. Technol. 9
[5]   Chun Sing Louis Tsui, Jia P, Gan J Q, Hu H and Yuan K 2007 EMG- based  Hands-free  Wheelchair  Control  with  EOG  Attention  Shift Detection 2007  IEEE  International  Conference  on  Robotics  and Biomimetics (ROBIO) (IEEE) pp 1266–71
[6]   Liou J-C, Shih T-T,  Lin W-C and Huang Y-C 2015 Noninvasive ECG and  EMG  Electrode  System  for  Health  Monitoring  and  Science Technology  Application 2015  IEEE  International  Conference  on Consumer Electronics - Taiwan (IEEE) pp 102–3
[7]   Phinyomark  A,  Limsakul  C  and  Phukpattaranont  P  2011  A  Review  of Control  Methods  for  Electric  Power  Wheelchairs  Based  on Electromyography Signals with Special Emphasis on Pattern Recognition IETE Tech. Rev. 28 316
[8]   Fu  J,  Chen  J,  Shi  Y  and  Li  Y  2013  Design  of  A  Low-Cost  Wireless Surface  EMG  Acquisition  System 2013  6th  International  IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER) (IEEE) pp 699–702
[9]   Sanchez D R, Velasquez  L and Camargo  L H 2013 Design of A EMG Wireless  Surface  EMG  6  Channels 2013  ISSNIP  Biosignals  and Biorobotics  Conference:  Biosignals  and  Robotics  for  Better  and  Safer Living (BRC) (IEEE) pp 1–6
[10]   Wang  J,  Tang  L  and  E  Bronlund  J  2013  Surface  EMG  Signal Amplification and Filtering Int. J. Comput. Appl. 82 15–22
[11]   STMicroelectronics RM0090 Reference Manual