## PERANCANGAN DAN VALIDASI MODUL PENYUSUN SERIOUS GAME BERBASIS SEPEDA VIRTUAL UNTUK REHABILITASI PASCA STROKE
Muh. Fuad Al Haris 1 , Eka Mistiko Rini 2
1,2 Program Studi D3 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Banyuwangi Jalan Raya Jember KM. 13 Labanasem, Kabat, Banyuwangi 68461
1 f_haris@poliwangi.ac.id
2 ekamrini@poliwangi.ac.id

## Abstract
In this research we present the modules of virtual reality augmented cycling (VRAC) system for people post stroke including mechatronic rehabilitation system and virtual environment. VRAC modules are designed  as  modular  system  to  suit  most  stationary  bicycles  in  virtual  reality  (VR)  cycles  without changing its parts. VRAC consists of novel hardware components embedded with sensors that are use to gain of a stationary exercise bicycle. VRAC modules include balancing pedals module, rpm (rotation per minute) counter module, safety driving module , handlebar module and acquisition data module. The  handle  system  is  a  novel  type  of  hand  dynamometer,  which  measures  applied  physical  force  to control  dynamic  motion  of  the  rider  in  the  virtual  environment.  The  data  from  sensing  systems  are measured  by  Arduino  microcontroller  as  a  acquisition  data  module  and  sent  its  results  to  virtual environment processed by computer. The prototype of the system was successful in demonstrating that a modular mechatronic kit can monitor and record kinetic, kinematic and physiologic parameters of riders.
Keywords —serious  game,  VRAC  modules,  balance,  rpm,  handlebar,  safety  driving,  virtual environment

## P ENDAHULUAN
Kombinasi antara lingkungan virtual dengan robotik  dan  manusia  telah  menghasilkan efektifitas kerja yang kompleks dan meningkatkan  keselamatan  dalam  beraktivitas kerja  [1].  Penggunaan  sepeda  yang  dipadukan dengan  aplikasi  permainan  telah  berhasil meningkatkan intensitas latihan dalam meningkatkan  kebugaram  [2,  3].  Tetapi,  di pasaran  masih  belum  ditemukan  perangkat virtual  reality yang  ditambahkan  pada  sepeda statis  untuk  rehabilitasi  pasca  Stroke,  dimana perangkat  yang  ada  lebih  banyak  di  desain untuk  latihan  normal  dan  sistem  yang dikembangkan  belum  modular  sehingga  tidak bisa  diterapkan  pada  jenis  sepeda  statis lainnya.Untuk  mengatasi  permasalahan  ini, dalam  penelitian  ini  telah  dikembangan perangkat serious game berbasis virtual reality (VR)  yang  ditambahkan  pada  sepeda  statis
( virtual reality augmented cycling /VRAC) bagi rehabilitasi penderita pasca Stroke.
Pengembangan  perangkat  VRAC  didukung oleh  modul-modul  perangkat  keras  yang dilengkapi dengan sensor-sensor dan lingkungan  virtual  yang  dapat  dipasangkan pada berbagai sepeda statis.
Untuk  mengevaluasi  masalah  gangguan motorik  otot  pada  ekstremitas  bawah  maka pada  perangkat  VRAC  ditambahkan  modul pedal  yang  dilengkapi  perangkat  keras  dan sensor  untuk  mengetahui  ketidakseimbangan tekanan kaki yang mempengaruhi gaya berjalan [4,  5].  Denyut  jantung  digunakan  untuk mengontrol keamanan selama latihan menggunakan  sepeda  statik  [6,  7].  Untuk mengatasi alat kemudi pada sepeda statik tanpa harus merubah fungsi atau bentuk sepeda statik maka  dalam  penelitian  ini  dikembangkan desain alat kemudi yang tidak hanya berfungsi sebagai kontrol stir tetapi juga menguatkan otot
pada  ekstremitas  atas.  Sedangkan  desain lingkungan  virtual  yang  dibuat  memiliki perbedaan  spasial  dan  waktu  tunda  yang  kecil seperti dijelaskan lebih detil dalam [8].

## S ISTEM P ERANGKAT VRAC
Desain lengkap dari modul penyusun sistem perangkat  VRAC  ditunjukkan  Gambar  1. Penggunaan  komponen  pada  sistem  dirancang secara modular sehingga dapat digunakan pada semua sepeda statis untuk mengukur keseimbangan  dalam  berjalan,  gaya  berjalan, keamanan latihan dan gerak motorik otot.
Akusisi data dari sensor load-cell (Gambar 1- A),  sensor  hall-effect  (Gambar  1-B),  sensor Flex  (Gambar  1-C)  dan  sensor  denyut  jantung (Gambar  1-D)  dilakukan  oleh  mikrokontroler Arduino  yang  diolah  dan  dikirimkan  ke  PC melalui  komunikasi  serial  seperti  ditunjukkan Gambar 1-F. Hasil pengolahan data dari sensor akan  diproses  oleh  pengolah  VR  dan divisualisasikan  pada  layar  penampil  (Gambar 1-G),  sedangkan  keamanan  latihan  bagi penderita  pasca  Stroke  dapat  dimonitor  pada mesin EEG seperti ditunjukkan Gambar 1-H.
Gambar  2.  Sistem  perangkat  VRAC;  A:  modul keseimbangan;  B:  modul  putaran  pedal;C:  modul  alat kemudi; D: modul denyut jantung; E: modul akusisi data; F: pengolah VR; G: layar penampil; H: monitor EEG

## M ODUL P EDAL
Modul  pedal  yang  digunakan  dalam  VRAC ini  bersifat  umum  dimana  sensor  load  cell dirancang  agar  dapat  ditempatkan  di  atas
permukaan pijakan kaki dari pedal sepeda statis yang  ditunjukkan  Gambar  2(a).  Nilai  tekanan kaki  dari  sensor  load  cell  ini  dibaca menggunakan  mikrokontroler  Arduino  seperti ditunjukkan Gambar 2(b).
Gambar  2.  Desain  pedal  VRAC:  (a)  penempatan  sensor load cell; (b) diagram skematik
Dari  Gambar  2(b),  konfigurasi  pin  dari sensor load cell 50 Kg tipe MLC902 terdiri atas kabel  merah  adalah  input  tegangan  sensor, kabel  hitam  adalah  input  ground  sensor,  kabel biru  adalah  output  positif  sensor  dan  kabel kuning  adalah  output  ground  sensor.  Keluaran dari  sensor  load  cell  dikuatkan  dengan rangkaian amplifier jenis HX711 dengab 24 bit ADC sebelum dihubungkan dengan mikrokontroler Arduino.

## M ODUL J UMLAH P UTARAN K AYUHAN
Akuisisi data putaran kayuhan pedal (jumlah rotasi per menit) dihitung menggunakan sensor magnetik seperti  ditujukkan Gambar 3. Modul sensor  ini  menggunakan  reed  switch  sebagai sensor  probe  (elemen  pendeteksi)  untuk memindai  keberadaan  medan  magnet.  Module sensor  ini  juga  dilengkapi  dengan  trimpot  dan IC pembanding tegangan (voltage comparator) LM393  sehingga  tingkat  sensitivitas  dapat diatur  terhadap  kekuatan  paparan  medan magnet. Keluaran dari modul sensor ini adalah sinyal  digital  TTL  (bernilai  HIGH  saat kekuatan  medan  magnet  yang  terdeteksi melebihi  ambang  batas  yang  diatur  oleh potensiometer).
Kalibrasi dilakukan
menggunakan tachometer.
Gambar  3.  Pengukuran  jumlah  putaran:  (a)  posisi penempatan  reed  switch  pada  lengan  ayun  sepeda;  (b) modul magnetik reed switch; (c) diagram skematik

## M ODUL P ENGUKURAN D ENYUT J ANTUNG
Akuisisi  denyut  jantung  menggunakan sensor  heart-rate  yang    dipasang  di  lengan tangan  untuk  mengontrol  kecepatan  ayunan pedal pada virtual trainer dan untuk keamanan latihan seperti ditunjukkan Gambar 4.

## M ODUL A LAT K EMUDI
Alat  kemudi  yang  desainnya  diperlihatkan Gambar  5.  dipasang  di  bagian  horizontal  di pegangan tangan bagian kiri dan kanan sepeda statis  menggunakan  klem  dan  dikencangkan dengan  baut.  Alat  kemudi  dipasang  secara vertikal  dan  kemiringan  posisinya  dapat disesuaikan dengan jangkauan tangan pengguna. Bagian-bagian alat kemudi dilengkapi dengan tuas plastik untuk genggaman  tangan  yang  berfungsi  untuk menarik  ulur  pegas  yang  terpasang  di  bagian atas  alat  kemudi.  Kekakuan  tarikan  pegas (beban  pegas  dalam  satuan  kg)    dapat  diatur menggunakan  tombol  putar  dengan  kapasitas mulai  5-25  kg.  Alat  kemudi  ini  dilengkapi engsel  untuk  menggerakkan  naik  turunnya pegas.  Sensor  Flex  dipasang  di  antara gengaman  hand  dynamometer  menggunakan klem  seperti  ditunjukkan  Gambar  5.  Sensor Flex  ini  akan  mengubah  tekanan  tangan  pada tuas  yang  menghasilkan  regangan  pada  pegas menjadi  nilai  lengkungan  pada  sensor  Flex dimana  luarannya  berupa tegangan  0-5V  yang mewakili derajat lekukan. Sensor Flex memiliki  dua  kabel  luaran  dimana  satu  kabel dihubungkan  dengan  Vcc  +5V  dan  satu  kabel
dihubungkan  Gnd.  Luaran  kabel  Vcc  +5V dihubungkan  dengan  resistor  10  kΩ  yang dihubungan secara seri dengan pin data dan Vcc dari  unit  mikrokontroler,  sedangkan  luaran kabel  Gnd  dihubungan  dengan  pin  Gnd  dari unit  mikrokontroler.  Data  dari  sensor  Flex diubah  oleh  ADC  pada  unit  mikrokontroler menjadi  data  digital  dan  menghasilkan  nilai lekukan  (dalam  derajat)  dari  sensor  Flex. Luaran  mikrokontroler  berupa  status  belokan (kiri,  kanan,  lurus)  dan  derajat  belokan diteruskan  ke  CPU  pengolah  virtual  reality bersepeda  melalui  komunikasi  serial  untuk mengontrol  arah  belokan  sepeda  virtual  pada lingkungan  virtual  yang  hasilnya  ditampilkan pada layar monitor.
Gambar  4.  Pengukuran  denyut  jantung:  (a)  sensor  heart rate; (b) diagram skematik
Gambar 5. Alat kemudi sepeda statis menggunakan sensor Flex dan hand dynamometer

## L INGKUNGAN V IRTUAL
Lingkungan  Virtual  ( Virtual  Environment - VE)  dibuat  menggunakan  Unity  5.4™  dengan bahasa  pemrograman  C#.  Obyek  dalam  VE dirancang  untuk  melatih  gerak  motorik ekstremitas bawah dan atas seperti ditunjukkan Gambar 6. Desain VE untuk latihan ekstremitas bawah  dibagi  menjadi  tiga  kondisi,  yaitu  (1) kondisi  pertama  ketika  tekanan  ayunan  pedal tidak  seimbang  maka  obyek  pengguna  dalam VE  akan  menunjukkan  kemiringan  ke  sisi  kiri atau  sisi  kanan  ketika  mengendarai  sepeda seperti ditunjukkan Gambar 5.8(a) dan (b); (2) kondisi  kedua  adalah  jarak  tempuh  sepeda  di VE  dihitung  berdasarkan  rumus  (2π  *  radius
roda)  *  RPM;  (3)  dan  kondisi  ketiga  adanya pelatih  yang  bersepeda  di  depan  pengguna. Kecepatan  rata-rata  sepeda  pelatih  ditentukan dari  maksimum  kecepatan  pengguna  ketika melakukan  pemanasan  awal  sebelum  latihan dimulai. Pengguna harus menjaga jarak dengan pelatih  dimana  pengguna  tidak  boleh  terlalu cepat  sampai  melebihi  pelatih  atau  terlalu lambat  dalam  mengayuh  sepeda.    Ketika pengguna  bersepeda  terlalu  jauh  dari  pelatih maka secara otomatis pelatih akan menurunkan kecepatannya. Sedangkan untuk melatih ekstremitas  atas  digunakan  pengontrolan  alat kemudi melalui gerakan motorik otot lengan.
Gambar 6. Desain lingkungan virtual

## P ENGUJIAN DAN V ALIDASI M ODUL VRACK
Pengujian  dan  validasi  perangkat  VRAC digunakan  untuk  mengetahui  kinerja  dari modul-modul  VRAC  yang  melibatkan  dua orang  sehat  (2  orang;  rata-rata  umur  22.5;  21- 24 tahun).

## Data Denyut Jantung
Akuisisi  data  denyut  jantung  ditunjukkan dari  garis  biru  pada  Gambar  7.  Untuk menghilangkan  gangguan  pada  data  denyut jantung  dilakukan  linear  spline  interpolation (ditunjukkan  garis  merah  pada  Gambar  7), kemudian  dilakukan  filter  menggunakanfilter low  pass  Butterworth  orde  4  dengan  frekuensi cut-off  0.5  Hz  (ditunjukkan  garis  hijau  pada Gambar 7).
Gambar  7.  Pengambilan  data  denyut  jantung  5  menit pertama waktu latihan VRAC
Gambar 8. Karakteristik tekanan pedal VRAC dalam satu siklus: (a) pembanding [9]; (b) luaran tekanan pedal dari sistem yang dibuat

## Data Tekanan Pedal
Gambar 8 menunjukkan karakteristik tekanan  pedal  dalam  satu  putaran  untuk  orang sehat.  Data  mentah  tekanan  pedal  dilakukan filter menggunakan low pass Butterworth orde 4 dengan frekuensi cut-off 5 Hz. Puncak grafik menunjukkan maksimum gaya tekananan pedal yang terjadi selama kondisi menurun sekitar 30- 40%  dari  satu  siklus  mengayuh  VR-Cycling. Gambar 8(a) menunjukkan karakteristik kayuhan  pedal  pada  orang  sehat  dan  orang dengan  stroke  sebagai  bahan  pembanding modul  tekanan  pedal  yang  dibuat  yang  diuji pada dua kecepatan yang berbeda dimana pada kecepatan  yang  berbeda,  tekanan  pedal  pada orang  sehat  dalam  satu  putaran  mencapai puncak antara 30-40% dan memiliki lengkungan  grafik  yang  sama. Tetapi,  tekanan pedal  dalam  satu  putaran  pada  orang  dengan stroke  menghasilkan  grafik  yang  berbeda dimana semakin tinggi kecepatan ayuhan pedal
maka  terjadi  penurunan  kekuatan  otot  yang lebih  besar.  Gambar  8(b)  menunjukkan kesesuaian  karakteristik  luaran  modul  tekanan pedal pada sistem yang dibuat yang dibandingkan dengan [9].

## Data Tekanan Alat Kemudi
Sedangkan  dari  hasil  luaran  tekanan  pegas pada alat kemudi yang  ditunjukkan Gambar  9. menunjukkan  nilai  yang  dikeluarkan  oleh sensor Flex semakin  membesar ketika tekanan pada  hand  dynamometer  semakin  besar  pada bagian kiri dan kanan.
Gambar 9. Karakteristik tekanan pegas pada alat kemudi VRAC dimana (a) tekanan pegas bagian kiri; (b) tekanan pegas bagian kanan

## K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  mekatronika perangkat VRAC yang meliputi keseimbangan tekanan  pedal,  denyut  jantung,  tekanan  pegas pada  alat  kemudi  dan  dan  jumlah  putaran kayuhan  pedal  dapat  berjalan  dengan  baik sesuai  karakteristik  pengguna  VRAC  dimana modul-modul  mekatronika  VRAC  ini  dapat terintegrasi  dengan  baik  dengan  lingkungan virtual simulator VRAC.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Oyekan, J.  O.,  Hutabarat,  W.,  Tiwari,  A.,  Grech,  R., Aung, M. H., Mariani, M. P., ... & Dupuis, C. (2019). The  effectiveness  of  virtual  environments  in developing collaborative strategies between industrial robots  and  humans.  Robotics  and  Computer- Integrated Manufacturing, 55, 41-54.
[2]  Interactive  Fitness  Holdings  LLC.  (2018).  The Expresso  family  of  interactive  bikes.  Diakses  dari www.expressofitness.com/
[3]  Electronic  Sports.  (2018).  Dogfight.  Diakses  dari http://electronicsports.com/.
[4]  Schaffert, N., Godbout, A., Schlueter, S., & Mattes, K. (2017).  Towards  an  application  of  interactive sonification for the forces applied on the pedals during cycling on the Wattbike ergometer. Displays, 50, 41- 48.
[5]  Rogers, L. M., Brown, D. A., & Gruben, K. G. (2004). Foot force direction control during leg pushes against
fixed and moving pedals in persons post-stroke. Gait & posture, 19(1), 58-68.
[6]  Jain, S., Gourab, K., Schindler-Ivens, S., & Schmit, B. D. (2013). EEG during pedaling: evidence for cortical control of locomotor tasks. Clinical Neurophysiology, 124(2), 379-390.
[7]  Stach,  T.,  Graham,  T.  C.,  Yim,  J.,  &  Rhodes,  R.  E. (2009,  May).  Heart  rate  control  of  exercise  video games. In Proceedings of Graphics interface 2009 (pp. 125-132). Canadian Information Processing Society.
[8]  Lesmana, I. P. D., Widiawan, B., Hartadi, D. R., & Al Haris,  M.  F.  (2018).  Pengembangan  Terapi  Cermin Pada  Latihan  Bersepeda  Berbasis  Virtual  Reality Untuk Meningkatkan Gerak Motorik Ekstremitas Atas Pasca  Stroke.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, 5(4), 503-510.
[9]  Brown,  D.  A.,  &  Kautz,  S.  A.  (1999).  Speed- dependent  reductions  of  force  output  in  people  with poststroke hemiparesis. Physical therapy, 79(10), 919- 930.