Elektron Jurnal Ilmiah Volume 14  Nomor  1 Juni  2022
Implementasi Myoware Sensor Otot untuk Alat Bantu Terapi Penderita Drop hand dan

## Pasca Stroke
Tuti Angraini 1 , Anton 2 , Rahmatul Yoga Setyawan 3 , Yuhefizar 4 1234 Jurusan Teknik elektro, Politeknik Negeri Padang Jl. Limau Manih Kampus Politeknik Negeri Padang – Sumatera Barat *Corresponding Author : anton@pnp.ac.id
Abstrak—  Telah  dilakukan  pembuatan  alat  bantu  terapi  penderita  drop  hand  dan  pasca  stroke  terkendali mikrokontroler. Sasaran penelitian ini, yaitu (a) menerapkan myoware sensor otot untuk membuat alat bantu terapi untuk  pasien penderita drop hand dan pasca stroke terkendali mikrokontroler dan (b) mengukur kinerja alat. Metode penelitian  dimulai  dari  pembuatan  alat,  dan  pengukuran  kinerja  alat.  Hasil  pengukuran  kinerja  alat  ditunjukkan dengan pembacaan myoware sensor otot, saat otot berkontraksi tegangan bernilai 4,8V dan ADC bernilai 984. Tingkat akurasi  sensor  MAX30100  untuk  pembacaan  oksigen  99%  yang  didasarkan  kepada  hasil  pengukuran  sensor  yang dibandingkan  dengan  pulse  oximeter  medis.  Hasil  pengukuran  ditampilkan  pada  LCD  OLED.    Secara  keseluruhan alat  dapat  berfungsi  dengan  baik.  Saran  untuk  penelitian  lanjutan,  dapat  ditambahkan  komunikasi  data  berbasis Internet of Things dan machine learning untuk metode gerak latih.

## Kata Kunci: Drop hand , Myoware Muscle Sensor, MAX30100 Sensor.
Abstrack—  The  manufacture  of  therapeutic  aids  for  patients  with  drop  hand  and  post-stroke  controlled  by  a microcontroller  has  been  carried  out.  The  objectives  of  this  study  are  (a)  applying  muscle  sensor  myoware  to  make therapeutic  aids  for  patients  with  hand  drop  and  post-stroke  controlled  by  a  microcontroller  and  (b)  measuring  the performance of the device. The research method starts from making tools, and measuring tool performance. The results of measuring the performance of the tool are shown by the myoware muscle sensor readings, when the muscle contracts the voltage is 4.8V and the ADC is 984. The sensor accuracy level is MAX30100 for 99% oxygen readings based on the sensor measurement results compared to a medical pulse oximeter. The measurement results are displayed on the OLED LCD. Overall the tool can function well. Suggestions for further research, can be added data communication based  on Internet of Things and machine learning for training motion methods.
Keywords: Drop hand , Myoware Muscle Sensor, MAX30100 Sensor.
© 2022 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  sehari-hari  aktifitas  kerja dilakukan oleh manusia untuk memenuhi kebutuhan hidup.  Saat  melakukan  pekerjaan  tentu  ada  resiko yang  terjadi  kecelakaan  yang  menyebabkan seseorang  mengalami  cidera  pada  anggota  tubuh seperti  pada  tangan.  Hal  ini  dapat  menyebabkan cedera pada saraf radialis yang membuat seseorang tidak  mampu  mengangkat  pergelangan  tangan, menggerakkan  jari-jari  tangan  atau  mengalami kelemahan  pada  area  tangan  yang  disebut  juga dengan drop  hand . Drop  hand adalah  kelumpuhan atau  kerusakkan  pada  saraf radialis ,  biasanya seseorang  akan  mengalami  kesulitan  gerakkan  dari grup  otot  ekstensor  pada  pergelangan  tangan  dan melakukan gerakkan ekstensi jari-jari dan pergelangan  tangan  [1][2].  Gambaran  klinis  dari saraf  radial  berfungsi  mengatur  gerakkan  dari  otot triceps saraf  ini  yang  akan  mengontrol  gerakan ekstensi wrist dan  gerakan  pada  jari-jari  [3][4]. Namun seiring berkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi  saat  ini,  khususnya  perkembangan
bioteknologi  tentu  sangat  membantu  pada  bidang kesehatan  [5-8].  Bioteknologi  adalah  ilmu  dan teknologi  terapan  yang  mengubah  bahan  mentah melalui  transformasi  biologi  sehingga  menjadi produk yang berguna dibidang kesehatan [9].
Penelitian  terkait  dengan  bioteknologi  telah dilakukan sebelumnya Xiaoshi Chen, dkk membuat alat  terapi  untuk  pasien  stroke  yang  terdiri  sarung tangan  sensorik  dan  sarung  tangan  motor  terapi menggunakan gerakan halus untuk melatih satu jari dan beberapa jari dalam koordinasi [10].
Penelitian serupa juga dilakukan oleh Yue Zhou, dkk  merancang  sarung  tangan  berkemampuan mekatronika untuk rehabilitasi pasien stroke dengan menerapkan sistem kontrol untuk kinerja pergelangan  tangan  yang resistif .  Hasil  penelitian menunjukkan  sarung  tangan  dapat  memberikan ketahanan yang konsisten pada jari dan pergelangan tangan untuk berbagai tugas rehabilitasi [11].
Alat  bantu  terapi  pasca  stroke  dengan  mode  4 (empat) pergerakan rehabilitasi juga dirancang oleh said  ryan,dkk,  Arduino  uno  digunakan  sebagai kontrol  dan  motor  DC  sebagai  pengerak  untuk
Tuti Angraini, dkk : Implementasi Myoware Sensor Otot untuk Alat Bantu Terapi Penderita Drop hand dan Pasca Stroke
menahan beban tangan pasien. Hasil penelitian alat ini  dapat  memberikan  kemudahan  dan  mengurangi resiko disabilitas.
Menerapkan  teknologi virtual  reality ( VR- Bicycling ) untuk terapi cermin (Mirror Therapy-MT) dikembangkan oleh I Putu Dody Lesmana, dkk bagi penderita  pasca  stroke  untuk  meningkatkan  gerak motorik  otot  pada ekstremitas bawah  [12],  sensor Kinect digunakan sebagai sensor gerak lengan yang sakit  untuk  melatih  gerak  motorik  ekstremitas  atas pada penderita pasca stroke.
Berdasarkan  sejumlah  hasil  penelitian  tersebut dibuat  alat  terapi  untuk  melatih  kekuatan  tangan dengan  memanfaatkan  sensor myoware .  Alat  ini memberikan  terapi  dan  stimulus  pada  saraf  sesuai dengan  kebutuhan  pasien  dan  dapat  memonitoring kekuatan  pada  otot  pasien.  Alat  ini  memanfaatkan fungsi  dari  sensor myoware untuk  mengukur aktifitas listrik otot yang timbul dari gerakan pasien penderita drop hand  dan sensor MAX30100 untuk mengukur  oksigen  dalam  darah  dan  detak  jantung sehingga  alat  ini  dapat  mengetahui  seberapa besarnya kekuatan.
Pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya adalah  (1).  Alat  ini  dapat  memberikan  terapi  dan stimulus  pada  saraf.  (2).  Alat  ini  dapat  mengukur oksigen  dalam  darah  dan  detak  jantung.  Tujuan penelitian ini membuat alat bantu terapi bagi pasien penderita drop hand  dan dapat monitoring aktivitas listrik  yang  dihasilkan  oleh  otot  secara  realtime dengan tampilan pada LCD OLED.

## II. METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  pembuatan prototype alat  yang  dimulai  dari studi  literature,  perancangan  system,  perancangan perangkat keras ( hardware ), perancangan perangkat lunak ( software ), pengujian hardware , software dan analisa  hasil  pengujian  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Perancangan Sistem
Perancangan  alat  dimulai  dengan  membuat blok  diagram  dari  alat  yang  dibuat.    Blok  diagram pada  alat  terdiri  dari  beberapa  bagian  yaitu  blok diagram alat  terapi dan blok diagram alat pengukur kadar oksigen dalam darah.
2.1.1 Blok Diagram Alat Terapi
Blok  diagram  alat  terapi    terdiri  dari  4  (empat) bagian yaitu (i)input,(ii)proses, (iii) output, (iv) catu daya.  Bagian  input,  memberikan  masukan  untuk diproses oleh  bagian pemroses yaitu Arduino nano, input yaitu aktivitas listrik yang dihasilkan oleh otot yang akan diproses oleh sensor otot Myoware yang berfungsi untuk merekam aktivitas listrik pada otot dan  toggle  switch    sebagai  input  untuk  mentrigger output putaran motor servo seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Blok diagram alat terapi
Bagian  pemrosesan,  melakukan  pemrosesan terhadap  input    yang  diterima.  Hasil  pemrosesan tersebut  dikeluarkan  dalam    bentuk  tampilan  LCD OLED  dan  putaran  motor  servo.  Pada  bagian  ini Arduino  nano  berfungsi  sebagai  mikrokontroler pemroses  data  dari  sensor    otot  Myoware  dan perintah dari toggle switch.
Bagian  output  menampilkan  hasil  pemrosesan sebagai  akhir  sistem,  output  yang  digunakan  yaitu LCD  OLED  untuk  melihat  hasil  data  output  dari mikrokontroler yaitu menampilkan hasil pengukuran  besaran  akativitas  listrik  otot  dan pemilihan terapi range of  motion untuk tangan.
Bagian catu daya  berfungsi sebagai sumber daya dari alat  yang dibuat. Bagian ini terdiri dari modul charger  BMS  3S  yang    berfungsi  untuk  mengisi ulang  daya  baterai  18650  dari  adaptor  dan    juga sebagai tempat keluaran dari baterai yang digunakan dan  baterai  li-ion    18650  yang  menjadi  sumber energi dari alat yang dibuat.
2.1.2 Blok Diagram Oximeter
Blok  diagram oximeter yang  dibuat  digunakan untuk  pemantauan sinyal detak jantung dan tingkat oksigen  dalam  darah.  Bagian  input,  memberikan masukan  untuk  diproses  oleh  Arduino  Pro  Mini, input  berupa  tingkat  oksigen    dalam  darah menggunakan  sensor  MAX30100  (Pulse  oximeter and    Heart-Rate  Sensor).  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Studi Literature Pengumpulan Data Analisa Pengujian Perancangan Hardware
Perancangan Software
Pengujian Hardware Pengujian Software

## Gambar 3. Blok diagram alat pengukuran kadar oksigen
Bagian  pemrosesan,  melakukan  pemrosesan terhadap  input  yang  diterima.  Hasil  pemrosesan tersebut  dikeluarkan    dalam  bentuk  tampilan  LCD OLED.  Pada  bagian  ini  Arduino  Pro  Mini difungsikan  sebagai  mikrokontroler  pemroses  data dari sensor  MAX30100.
Bagian  Output,  menampilkan  hasil  pemrosesan sebagai  akhir  sistem,  output  yang  digunakan  LCD OLED untuk  menampilkan hasil pengukuran kadar oksigen dalam darah dan sinyal detak jantung.
2.1.3 Prinsip Kerja Alat
Alat yang dibuat digunakan untuk melatih gerak sendi  pada  pasien  penderita drop  hand dan mengukur atau mengetahui kekuatan otot serta kadar oksigen  pada  tubuh  penderita drop  hand .  Alat  ini berfungsi  untuk  melatih  pergerakan  sendi  pada jari tangan penggunanya memanfaatkan metode pelatihan  pergerakkan  sendi Range  Of  Motion (ROM)  secara  pasif.  Sendi  jari  tangan  akan digerakkan secara ekstensi (meluruskan jari-jari) dan hiperekstensi  (menarik  jari-jari  ke  belakang)  yang gerakannya  akan  diatur  dengan  motor  servo.    Saat motor  servo  berputar  maka  motor  servo  juga  ikut menarik  jari-jari  tangan,  dimana  kecepatan  putar motor  tersebut  dapat  dipilih  sesuai  dengan kebutuhan  pasien.  Pada  program  telah  diatur kecepatan putaran motor servo dengan memberikan delay yang  berbeda-beda  sesuai  kebutuhan  ROM. Untuk  varian  delaynya  dapat  dipilih  dengan mengaktifkan toggle  switch sebagai input untuk mentrigger perintah delay motor. Alat ini juga berfungsi untuk memantau kondisi kesehatan  otot  tangan  bagi  penderita  drop  hand dengan  membaca  aktivitas  listrik  pada  otot  dan mengukur  kadar  oksigen  dalam  darah  serta membaca  detak  jantung  permenit.  Pengukuran aktivitas  listrik  pada  otot  dilakukan  dengan menggunakan  sensor  otot Myoware ,  sensor  ini berfungsi mengukur aktivitas otot melalui potensial listrik otot, sensor otot myoware akan menganalisis aktivitas  listrik  dan  menghasilkan  sinyal  keluaran analog  yang  dapat  dengan  mudah  diproses  oleh mikrokontroler. Posisi pemasangan elektroda sensor harus  ditempatkan  ditengah  otot  yang  akan  diukur dan  harus  sejajar  dengan  orientasi  serat  otot  yaitu untuk  elektroda  bagian  ujung  dan  tengah  yang menempel  langsung  pada  sensor.  Sedangkan  untuk penempelan elektroda referensi ditempelkan sejauh dari elektroda utama, idelanya pada tonjolan tulang
ini  untuk  mengurangi  kebisingan  sinyal  antara  dua elektr oda utama. Sedangkan untuk mengukur kadar oksigen  dalam  darah  penderita drop  hand dapat menjepitkan  jari  telunjuknya  ke  alat  yang  telah dibuat.
Penjepitan  jari  bertujuan  untuk  mempersempit arteri  untuk  mendapatkan  nilai  sempurna  dari saturasi  oksigen  dan  juga  untuk  memposisikan  jari tepat  satu  baris  dengan  LED  merah,  LED  infrared, dan fotodiode. Sensor ini berfungsi membaca kadar oksigen dalam darah.

## 2.2 Perancangan Rangkaian Elektronik
Perancangan  rangkaian  elektronika  alat  terapi untuk  melatih  kekuatan  tangan  bagi  pasien drop hand dilakukan  dengan  tahapan-tahapan  (i) rangkaian Sensor Otot Myoware dan Arduino Nano,
(ii) Motor Servo MG996R dan Toggle, (iii)  Sensor MAX30100, (iv) LCD OLED.
2.2.1 Sensor Otot Myoware dan Arduino Nano Sensor otot Myoware difungsikan sebagai input dari  pembacaan  aktivitas  listrik  otot.  Sinyal  listrik akan  direkam  melalui  3 lead  elektroda ,  dua elektroda dipasang  pada  papan  sensor,  dan  satu elektroda dipasang  pada  kabel  referensi.  Pin  yang digunakan  yaitu  Vcc,  output  sinyal  dan  GND dihubungkan pada arduino nano. Skematik rangkaian Sensor Otot Myoware dan Arduino Nano dan keterhubungan pin  ditunjukkan pada Gambar 4 dan tabel 1.
Gambar 4. Skematik Arduino Nano Ke Sensor Otot Myoware
Tabel 1.Penenpatan Pin Arduino pada Sensor otot Myoware
Pin pada Arduino
Nano Pin pada Myoware A0 Signal 5V V CC (+) GND GND (-)

## 2.2.2 Motor Servo MG996R dan Toggle
Motor  servo  digunakan  untuk  menggerakkan dan  menarik  jari-jari  tangan.  Untuk  menggerakkan motor servo dengan variasi kecepatan diatur dengan toggle.  Toogle  1  difungsikan  mengatur  kecepatan
Sensor (pulse oximeter MAX30100) Proses Mikrokontroler Tampilan Pembacaan Sensor (LCD OLED)
Kadar oksigen pada darah
SpO2
Tuti Angraini, dkk : Implementasi Myoware Sensor Otot untuk Alat Bantu Terapi Penderita Drop hand dan Pasca Stroke
putaran  motor  lambat  untuk  terapi  1,  sedangkan toogle  2  difungsikan  mengatur  kecepatan    putaran motor  cepat  untuk  terapi  2.    Kecepatan  putaran motor servo diatur dengan delay yang diberikan tiap pergerakkan  sudut.  Servo  dengan  putaran  lambat untuk terapi 1 menggunakan delay 45 milidetik dan untuk  servo  dengan  putaran  cepat  untuk  terapi  2 menggunakan delay 20 milidetik. Kecepaatan motor servo diatur agar otot pada tangan tidak mengalami kelelahan dan memiliki efektivitas terapi ROM yang diharapkan. Motor servo memiliki 3 buah pin yaitu GND, VCC dan Sinyal. Skematik rangkaian Sensor Otot Myoware dan Arduino Nano dan keterhubungan pin  ditunjukkan pada Gambar 5 dan tabel 2.
Gambar 4. Skematik Motor Servo dan Toggle dengan Arduino Nano
Tabel 2. Penempatan Motor Servo dengan Arduino Nano
Motor Servo 996R Pin Modul Pin Arduino Nano Sinyal / PWM D5 Vcc 5V GND GND Toggle switch 1 Common Terminal D6 Terminal A GND Toggle switch 2 Common Terminal D8 Terminal B GND 2.2.3 Sensor MAX30100 Sensor MAX30100 digunakan untuk mendeteksi kadar oksigen dan detak jantung didalam darah  yang  diaplikasikan  pada  ujung  jari  tangan. Sensor oximeter MAX30100  bekerja  mendeteksi aliran darah dengan menggunakan cahaya dari LED merah  dan  cahaya  infrared.  Dengan  memanfaatkan sifat  dari  hemoglobin  yang  dapat  menyerap  sinar inframerah.  Sumber  cahaya  infrared  dan  cahaya LED merah ditembakkan melalui jari dan ditangkap oleh sensor cahaya.
Pada  saat  melewati  jari,  cahaya  infrared  akan diserap oleh hemoglobin yang tentunya tidak semua gelombang  cahaya  diserap  oleh  hemoglobin.  Sisa dari gelombang cahaya infrared akan menembus dan
terdeteksi  oleh  sensor  cahaya  yang  mana  hasilnya akan  dikurangi  oleh  gelombang  cahaya  merah. Perbedaan  penyerapan  ini  menjadi  acuan  untuk menentukan  saturasi  oksigen.  Selanjutnya  nilai output dari sensir cahaya akan diproses oleh Arduino untuk  dirubah  dalam  %SpO2.  Skematik  rangkaian Sensor  MAX30100  dan  Arduino  Nano  dan keterhubungan pin  ditunjukkan pada Gambar 6 dan tabel 3.
Gambar 5. Skematik Sensor MAX30100 dan Arduino Nano
Tabel 3. Penenpatan Pin Arduino pada Sensor otot Myoware Pin pada Arduino Nano Pin Sensor Max30100 GND GND Vcc V in
A4 SDA A5 SCL

## 2.2.3  LCD OLED
LCD  OLED  digunakan  untuk  menampilkan nilai  dari  pembacaan  sensor  otot  Myoware,  pilihan menu  terapi  dan  nilai  pembacaan  oksigen  dalam darah oleh sensor MAX30100. OLED menggunakan I2C dengan pin SDA dan SCL yang dihubungkan ke Arduino.  Skematik  rangkaian  LCD  OLED  dengan Arduino Nano  dan keterhubungan pin  ditunjukkan pada Gambar 6 dan tabel 4.
Gambar 6. Skematik LCD OLED dengan Arduino Nano Tabel 4. Penenpatan Pin LCD OLED dengan Arduino Nano
Pin pada Arduino
Nano
Pin LCD OLED 5V Vcc GND
GND
A4
SDA
A5 SCL
Tuti Angraini, dkk : Implementasi Myoware Sensor Otot untuk Alat Bantu Terapi Penderita Drop hand dan Pasca Stroke

## 2.3 Perancangan Mekanik
Perancangan  mekanik  alat  terapi  bagi  pasien drop hand terdiri dari perancangan mekanik power supply ,  perancangan  mekanik    pada  sarung  tangan, dan  perancangan  mekanik  pada oximeter seperti ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Perancangan mekanik alat terapi bagi pasien drop hand (a) perancangan mekanik power supply; (b) perancangan mekanik pada sarung tangan; (c) perancangan mekanik pada oximeter
Alat  terapi  bagi  penyandang  drop  hand    didesain menggunakan software SolidWorks 2018. Mekanik pada  alat  dicetak  dengan  menggunakan  mesin  3D printing  dengan  bahan  dasar  filamen  untuk melindungi  bagian  komponen  sehingga  tidak  rusak saat  terbentur  dan  mudah  dalam  penggunaannya. Bentuk  dari  alat  ditunjukkan  pada  gambar  Gambar 8.
Gambar 8. Alat terapi bagi pasien drop hand

## 2.4. Perancangan Perangkat Lunak (Software)
Perancangan software pada  alat  terapi  bagi pasien drop  hand terdiri  dari  bagian  terapi  tangan dan bagian oximeter .
2.4.1. Bagian Terapi Tangan
Perancangan  software  pada  bagian  ini dimulai  dari  Inisialisasi  sensor  otot Myoware , toggle , OLED, dan  motor servo . Pada layar OLED akan tampil pemilihan mode terapi yaitu terapi 1 dan
terapi 2, pengguna dapat memilih mode terapi yang diinginkan  sesuai  kebutuhan.  Jika toggle 1 diaktifkan  maka  motor akan  berputar dengan delay pergerakan    45  dan  sensor  otot Myoware akan mengukur kekuatan otot. Jika kekuatan otot kurang dari  derajat  2  maka  motor  akan  berhenti  sesuai instruksi yang diberikan, jika tidak maka kembali ke proses awal untuk memilih toggle yang lainnya. Jika toggle 2  diaktifkan  maka  motor  berputar  dengan delay  pergerakan  20ms  dan  sensor  otot Myoware mengukur  kekuatan  otot.  Jika  kekuatan  otot  lebih dari  derajat  2  maka  motor  berhenti  sesuai  instruksi yang  diberikan,  jika  tidak  maka  kembali  ke  proses awal  untuk  memilih  toggle  yang  lain.  Flowchart pada  bagian  terapi  tangan  keseluruhan  ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Flowchart alat terapi tangan
2.4.2. Bagian Alat Oximeter
Algoritma
proses pembacaan, pengumpulan dan pengolahan data dari sensor pada alat  pengukuran  kadar  oksigen  secara  portable, dilakukan dengan proses inisialisasi sensor oximeter MAX30100 dan OLED selanjutnya nilai pembacaan dari sensor ditampilkan pada OLED. Flowchart pada bagian  alat  oximeter  keseluruhan  ditunjukkan  pada Gambar 10.
Gambar 10. Flowchart Alat Oximeter

## 2.4. Perlakuan pada Objek
Alat dipasangkan pada tangan kanan pasien drop hand ,  pemilihan  mode  terapi  ditentukan  oleh penggunanya.  Dimana  untuk  kekuatan  otot  dengan grade kurang dari 2 maka mode terapi 1 digunakan dengan kecepatan lambat hal ini dilakukan agar tidak terjadinya kelelahan otot. Sedangkan untuk kekuatan otot dengan grade lebih dari 2 maka  mode terapi 2 digunakan  hal  ini  dilakukan  agar  terjadinya dorongan gerak aktif untuk jari-jari tangan. Masing- masing  gerakkan  terapi  dilakukan  selama  15  menit agar  tidak  terjadinya  kelelahan  otot  yang  tidak diinginkan dan hal ini juga sesuai dengan SOP dalam melakukan terapi di fisioterapi .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  setelah  program  selesai dibuat  dan  disimulasikan  bersama hardware . Pengukuran  aktifitas  listrik  pada  otot  dilakukan dengan teknik pengukuran surface electromyography yaitu  menilai fungsi otot dengan merekam aktivitas otot pada kulit. Adapun Tindakan pengukuran dengan cara tindakan non-invasive yaitu tindakan tanpa alat dimasukkan  ke dalam tubuh dan tidak    menyebabkan  kerusakkan  pada  kulit  atau rongga tubuh untuk merekam sinyal mioelektrik saat otot  melakukan  kontraksi  atau  relaksasi.  Langkah awal  pengukuran  dimulai  dari    menempelkan  2 elektroda pada  bagian  otot extensor  digitorum dan satu elektroda pada  bagian  tulang  pergelangan tangan, hal ini dilakukan untuk mendapatkan sinyal elektroda pada  bagian  tulang  pergelangan  tangan, hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  sinyal referensi. Bagian otot ini berfungsi sebagai ekstensi pada pergelangan tangan dan jari-jari. pengujian alat
pada pasien penderita drop hand ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Pemasangan alat terapi pada pasien drop hand .

## 3.1 Pengukuran Sensor Otot Myoware
Pengujian  Sensor  Otot Myoware dilakukan dengan  kondisi  tangan  pasien  yang  berbeda-beda untuk  perbandingan.  Proses  pengujian  ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Proses pengujia  sensor otot Myoware
Data  dari  sensor  otot Myoware merupakan  data analog dengan range 0 – 1023 dan tegangan sekitar 0  –  5  V.  Data  perbandingan  hasil  pengujian dilakukan  terhadap  pasien  drop  hand    dari  saraf radialis  yang  terputus  akibat  kecelakaan  kerja  dan pasien normal (tanpa drop hand ) ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Pembacaan Sensor Otot Myoware pada pasien drop hand  saraf radialis yang terputus akibat kecelakaan kerja dengan pasien normal
Penderita drop hand Nilai ADC Tanpa drop hand Nilai ADC
Pasien drop hand 684 Normal 984 674 983 541
870 365 748 246 673
75
577 138 499
Tuti Angraini, dkk : Implementasi Myoware Sensor Otot untuk Alat Bantu Terapi Penderita Drop hand dan Pasca Stroke
149 409 468 612
Berdasarkan  tabel  4  dapat  dilihat    saat  otot berkontraksi  nilai  ADC  sensor  terbesar  984.  Dari data  tersebut  dapat  diketahui  tegangan  yang dihasilkan  senilai  4,8V  oleh  otot  berkontraksi dengan perhitungan sebagai berikut.
𝐵𝑖𝑡 = 𝑡𝑒𝑔𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 5𝑉 𝑥 1023 𝑇𝑒𝑔𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 = 984 1023 𝑥 5𝑉

## 𝑇𝑒𝑔𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 = 4,8𝑉

## 3.2  Pengukuran Sensor MAX30100
Sensor  MAX30100  merupakan  integrasi  dari pulse oximeter, dapat melakukan pemantauan sinyal tingkat  oksigen  dalam  darah  (SpO2)  dan  detak jantung.  MAX30100  terdiri  dari  2  buah  LED  dan photodetector.  Koneksi  antarmuka  antara  sensor MAX30100 dan arduino menggunakan komunikasi I 2 C  dengan  pin  SDA  dan  SCL.  Hasil  pengujian pembacaan  sensor MAX30100 dan pulse  oximeter medis ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Sensor MAX30100 dengan Pulse
oximeter Medis Pengujian Sensor MAX30100 Pulse oximeter Medis Datak Jantung (BPM) Kadar Oksigen (%) Datak Jantung (BPM) Kadar Oksigen (%) 1 78.27 96 88 97 2 71.32 97 78
97 3 79.73 96 72 96
Berdasarkan  tabel  2  perbandingan  pengukuran dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  tolak  ukur keakuratan pembacaan sensor MAX30100. Dari hasil pengujian  didapatkan  nilai  kadar  oksigen  untuk setiap subjek tidak berbeda jauh dengan pembacaan pulse  oximeter  medis.  Rata-rata    persentase error percobaan  sebesar  1%.  Gambar  hasil  pengujian sensor  MAX30100  dan  pulse  oximeter  medis ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil pengujian  sensor MAX30100 dan pulse oximeter medis
3.3 Pengujian dan Analisa Motor Servo MG996R
Pengujian  motor  servo  dengan  mengatur  lebar pulsa  modulasi  (PWM)  untuk  mengendalikan kecepatan motor dan sudut putaran motor. Modulasi lebar  pulsa  diperoleh  dengan  bantuan  sebuah gelombang  kotak  siklus  kerja  ( duty  cycle ) gelombang  dapat  diubah-ubah  untuk  mendapatkan sebuah  tegangan  keluaran  yang  bervariasi  yang merupakan  nilai  rata-rata  dari  gelombang  tersebut. Pada penelitian ini ditentukan sudut awal dan sudut akhirnya.  Untuk pengukuran sudut maksimal yaitu 0°, lebar pulsa yang dihasilkan sebesar Ton 0,5 ms dan  Toff  19,3  ms.  dapat  dicari  persamaan  sebagai berikut:
Ttotal = Ton + Toff
Siklus  kerja  atau  duty  cycle  sebuah  gelombang dengan persamaan,
𝐷𝑢𝑡𝑡𝑦𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 = 𝑇𝑜𝑛 (𝑇𝑜𝑛 + 𝑇𝑜𝑓𝑓) 𝑥 100% 𝐷𝑢𝑡𝑡𝑦𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 = 0,5 𝑚𝑠 19,8 𝑚𝑠 𝑥 100%

## 𝐷𝑢𝑡𝑡𝑦𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 =  2,52 %
Tegangan  keluaran  dapat  bervariasi  dengan duty cycle yang didapatkan, dengan persamaan:
Vout = Duty Cycle x Vin Vout = 2.52% x 5V Vout = 0.12 V
Tabel 3. Hasil Pengujian Motor Servo MG996R Data Masukan Hasil yang diharapkan Hasil yang diinginkan Perintah dari program Motor servo akan berputar  dengan kecepatan sesuai perintah yang ada pada  program Motor servo bekerja dengan baik sesuai dengan  perintah yang diinginkan
Berdasarkan  tabel  3  motor  servo  MG996R  bekerja dengan baik. Motor servo dapat melakukan putaran sesuai  perintah  yang  diberikan  dari  program  dan tetap diam jika belum mendapatkan perintah apapun. Untuk putaran motor servo ini diaplikasikan sebagai gerak  latih range  of  motion pasif  untuk  jari-jari tangan,  dimana  kecepatan  masing-masing  pilihan berbeda-beda. Pilihan pertama dengan delay 45 ms dan  pilihan  kedua  dengan  delay  20  ms,  delay tersebut  akan  mempengaruhi  gerakkan  tiap  1° sudutnya.  Perbedaan  kecepatan  putar  motor  servo untuk  menjaga  agar  tidak  terjadinya  kelelahan  saat terapi range of motion pasif dilakukan pada tangan yang memiliki grade dibawah 2.
Tuti Angraini, dkk : Implementasi Myoware Sensor Otot untuk Alat Bantu Terapi Penderita Drop hand dan Pasca Stroke

## IV. KESIMPULAN
Alat  terapi  untuk  pasien  penderita drop  hand berhasil melakukan gerak latih range of motion pasif dengan  baik  yang  mana  untuk  gerak  latih memanfaatkan  putaran  motor  servo  180°  untuk mendorong terjadinya  gerakan ektension aktif pada jari-jari  tangan.  Sensor  otot  Myoware  dapat membaca data otot ADC dengan rantang pambacaan 125 hingga 984 saat melakukan pembacaan aktivitas listrik  pada  otot  dan  mengubahnya  dalam  bentuk data  digital.  Sensor  MAX30100  dapat  membaca kadar  oksigen  dalam  darah  dengan  tinggat keakurasian pembacaan dibandingkan sensor oximeter medis  1%  nilai  error.dengan  baik. Pembacaan  aktivitas  listrik  pada  otot  dan  kadar oksigen dalam darah dilakukan dengan teknik non- invasive yang  mana  untuk  tampilan  pembacaan sensor dapat dilihat pada OLED.

## REFERENSI
1 DeCastro A, Keefe P. Wrist Drop. [Updated 2021 Jul 21]. In:
StatPearls  [Internet].  Treasure  Island  (FL):  StatPearls Publishing; 2021 Jan-. Available
from:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK532993/
2.  S.  Högg,  M.  Holzgraefe,  I.  Wingendorf,  J.  Mehrholz,  C. Herrmann, and M. Obermann, “Upper limb strength training in subacute stroke patients: Study protocol of a randomised controlled trial,” Trials , vol. 20, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.1186/s13063-019-3261-3.
3. A.  A.  Amin,  S.  Amanati,  D.  Purnomo,  and  A.  P.  Putra,
“Pengaruh  Infra  Red,  Electrical  Stimulation  Dan  Terapi Latihan  Pada  Drop  Hand  Et  Causa  Post  Operasi  Fraktur Humerus,” J. Fisioter. dan Rehabil. , vol. 2, no. 1, pp. 69–76, 2018, doi: 10.33660/jfrwhs.v2i1.49.
4 Goel, K., Singh, S. K., Agarwal, H., Mukherji, J. D., & Kumar, M. (2018). Isolated Wrist Drop Presenting as Acute Stroke: Rare  Case  Report  with  Review  of  Literature. Journal  of neurosciences in rural practice , 9 (4), 647–649. https://doi.org/10.4103/jnrp.jnrp_115_18
5 D.  A.  Widyastuti,  “Terapi  Gen:  Dari  Bioteknologi  Untuk Kesehatan,” Al-Kauniyah J. Biol. , vol. 10, no. 1, pp. 49–62, 2017, doi: 10.15408/kauniyah.v10i1.4864.
6      B.  He,  K.  Shu,  and  H.  Zhang,  “Diabetes  diagnosis  and treatment research based on machine learning,” Proc. - 2019 IEEE  SmartWorld,  Ubiquitous  Intell.  Comput.  Adv.  Trust.
Comput. Scalable Comput. Commun. Internet People Smart City  Innov.  SmartWorld/UIC/ATC/SCALCOM/IOP/SCI 2019,  pp.  675–679,  2019,  doi:  10.1109/SmartWorld-UIC- ATC-SCALCOM-IOP-SCI.2019.00151..
7.  Muhammad  Irmansyah,  Era  Madona,  Anggara  Nasution. Design And Application Of Portable Heart Rate And Weight
Measuring  Tool  For  Premature  Baby  With  Microcontroller Base.  International  Journal  of  GEOMATE,  Sept.,  2019 Vol.17, Issue 61, pp. 195 -201
8.  Yulastri,  E.  Madona,  M.  Irmansyah,  and  A.  Nasution,  “Alat
Deteksi  Jatuh  Berbiaya  Murah  Dengan  Tracking  Position Untuk Pasien Vertigo dan Sinkop,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan  Teknol.  Informasi),  vol.  4,  no.  6,  pp.  9–11,  2020,  doi: 10.29207/resti.v4i6.2608.
9.  U.  Wasilah,  S.  Rohimah,  and  M.  Su’udi,  “Perkembangan Bioteknologi di Indonesia,” Rekayasa ,  vol.  12, no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.21107/rekayasa.v12i2.5469.
10 X. Chen et al. , “A Wearable Hand Rehabilitation System with Soft Gloves,” IEEE Trans. Ind. Informatics , vol. 17, no. 2, pp. 943–952, 2021, doi: 10.1109/TII.2020.3010369.
11. P. Madona, “Alat Bantu Terapi Pasca Stroke untuk Tangan,” J. Elektro dan Mesin Terap. , vol. 4, no. 1, pp. 27–36, 2018, doi: 10.35143/elementer.v4i1.1422.
12 I. P. D. Lesmana, B. Widiawan, D. R. Hartadi, and M. F. Al Haris,  “Pengembangan  Terapi  Cermin  Pada  Latihan Bersepeda  Berbasis  Virtual  Reality  Untuk  Meningkatkan Gerak Motorik Ekstremitas Atas Pasca Stroke,” J. Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  p.  503,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854914.