Abstrak —Pasien pasca stroke  dengan komplikasi spastisitas dapat menyebabkan kurangnya kemampuan menggenggam objek sehingga mempunyai kebutuhan khusus dengan bantuan eksoskeleton tangan robotik.  Setelah dilakukan berbagai teknik fisioterapi untuk menangani spastisitas, perlu dilakukan evaluasi kekuatan tangan pasien selama menggenggam. Meskipun banyak metode rehabilitasi specific-task learning dengan eksokskeleton, untuk mendapatkan pengukuran kekuatan selama interaksi genggaman masih menjadi hal yang menantang. Tujuan penelitian ini mengembangkan eksoskeleton dengan umpan balik dari sensor taktil untuk mengevaluasi distribusi kekuatan pada ujung jari pasien, lalu eksoskeleton membantu pasien menjaga kekuatan pegangan disekitar trehsold untuk meningkatkan kemampuan gerak. Pengukuran threshold genggaman tangan normal yang didapatkan untuk mengangkat sebuah cangkir adalah 2.254 N. Selama rehabilitasi, eksoskeleton mampu menjaga kekuatan pegangan disekitar threshold, ketika kekuatan pegangan subjek terdeteksi dibawah threshold, eksoskeleton mampu memberikan  stimulus  eksternal power sehingga menjaga kekuatan pegangan.
Kata Kunci —Spastisitas, Umpan Balik Taktil, Eksternal Power , Pengukuran Interaksi Kekuatan .

## I. PENDAHULUAN
ANGAN  manusia merupakan salah satu sistem yang sangat penting dalam berinteraksi dengan lingkungan, sebagai indera yang mampu menyediakan umpan balik sensori dan haptik, yang mampu memanipulasi berbagai objek. Fungsi dan koordinasi dari tangan dapat menurun ataupun hilang karena trauma maupun cidera, seperti termasuk yang dialami oleh pasien pasca-stroke. Data WHO menunjukkan 17 juta kasus stroke terbaru yang tercatat tiap tahunnya dan di dunia terjadi 7 kematian akibat stroke. Di samping itu, sebagian dari pasien yang mengalami stroke akan berakhir dengan kecacatan. Berdasarkan beberapa penelitian didapatkan tingkat kecacatan akibat  stroke mencapai 65%. Studi menunjukkan pada penderita stroke, tangan merupakan bagian yang paling terpengaruh. Setelah stroke, individu akan memiliki gerakan terbatas pada pergerakan tangan, atau bahkan tidak ada. Kurangnya pergerakan ini menyebabkan pemendekan jaringan lunak dan dapat terjadi Spatisitas. Spastisitas merupakan komplikasi umum yang terjadi pada pasien pasca stroke yang mengacu pada otot yang kaku, kencang, atau kejang [1].
Eksoskeleton  kini menjadi alternatif untuk berbagai rehabilitasi, namun untuk rehabilitasi strok masih sedikit dalam pengembangannya. Dalam pengembangannya, eksoskeleton tangan  dapat menggerakan jari, namun masih
dibawah kekuatan genggaman normal untuk aktivitas sehari- hari. Kekurangan kekuatan ini menghasilkan kurangnya cengkeraman pada objek. Selain itu, meskipun banyak metode rehabilitasi specific-task practice menggunakan eksoskeleton  tangan, untuk mendapatkan pengukuran kekuatan selama interaksi genggaman masih menjadi hal yang menantang.
Ide  eksoskeleton tangan  ini berdasarkan desain eksokseleton sarung tangan dengan cincin tendon pada tiap ruas jari. Dilengkapi dengan sensor FlexiForce pada ujung jari sebagai umpan balik taktil untuk menilai seberapa kuat genggaman tangan yang dilakukan perangkat, serta sensor infrared untuk mendeteksi jarak objek terhadap tangan. Tujuan desain ini untuk memberikan bantuan pada pasien dengan  latihan khusus untuk  memulihkan gerakan dasar pasien, seperti bagaimana untuk menggenggam dan memindahkan cangkir .

## II. METODOLOGI

## A. Desain Metode Penelitian
Sistem ini memiliki beberapa tahap, ditampilkan pada Gambar 1, yaitu pemrosesan  pada mikrokontroler, sistem aktuasi oleh aktuator, gerakan manipulasi oleh manipulator, dan umpan balik sensor. Pertama, wilayah deteksi objek ditentukan dengan menentukan set point jarak minimal pembacaan sensor infrared (IR) untuk menginisasi gerakan motor. Sensor memiliki output bit analog, sehingga perlu dikonversi menjadi output digital sesuai kebutuhan, seperti sensor infrared (IR) yang harus mengonversi nilai analog menjadi satuan jarak dan sensor taktil yang harus mengonversi nilai analog menjadi satuan gram atau newton. Nilai yang masuk ke mikrokontroler adalah selisih dari set point atau threshold dan hasil pembacaan sensor.  Nilai ini masuk ke mikrokontroler Arduino Mega 2560 untuk mengatur pemberian perintah output PWM. Lalu, sinyal PWM ini meengatur kecepatan motor DC dengan mengatur tegangan keluaran modul driver L298N . DC motor dilengkapi dengan encoder yang terpasang, melalui encoder ini maka perhitungan kecepatan dalam rpm dapat dilakukan. DC motor akan menarik tali nilon yang  terpasang pada eksoskeleton tangan robotik sehingga menciptakan gerakan menggenggam  dengan bantuan cable routing board yang mengatur arah gerakan tali nylon. Saat ada interaksi sentuhan atau tekanan antara eksoskeleton  dengan objek, sensor taktil pada ujung jari akan membaca distribusi tekanan yang terjadi dan memberi umpan balik berupa selisih antara set point dan

## Kontrol Eksoskeleton Tangan dengan Sensor Taktil untuk Rehabilitasi Spesific-Task Practice pada Pasien Spastisitas Pasca Stroke
Hanan Yumna, Achmad Arifin dan Atar Fuady Babgei Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : arifin@bme.its.ac.id, atarbabgei@bme.its.ac.id.
T
pembacaan sensor kepada mikrokontroler. Sensor ini juga membaca informasi kekuatan genggaman subjek. Lalu eksoskeleton mencoba mengikuti gerakan pasien dan menjaga kekuatan eksoskeleton dan ujung jari disekitar threshold yang ditetapkan untuk meningkatkan kemampuan gerakan .

## B. Perancangan Platform Mekanik
Desain dasar perangkat ini, ditunjukkan pada Gambar 3, adalah sebuah sarung dengan cicin yang diletakkan pada bagian proximal, intermediate dan distal tiap jari. Cincin ini disambungkan dengan tali nylon yang tersambung dengan DC  motor sehingga dapat menghasilkan gerakan dengan menarik cincin sebagai pemandu tendon. Papan cable routing diletakkan ditelapak tangan, berguna supaya tali nilon dapan bergerak sesuai arah genggaman.  Strap  velcro pada papan cable routing dan tempat sensor IR untuk mempertahankan posisi supaya tidak bergeser. Sensor taktil diletakkan pada ujung jari sedangkan sensor infrared diletakkan pada ujung palmar untuk mendeteksi keberadaan benda. Sedangkan perangkat kontrol prototipe diletakkan diluar daerah tangan.
C. Perancangan Software
Perancangan software terdiri dari perancangan algoritma untuk pemrograman mikrokkontroler dan pengiriman data ke
Excel dengan Parralax Data Aqcusition (PLX-DAQ). Mikrokontroler yang digunakan adalah Arduino Mega sehingga software untuk merancang algoritma adalah Arduino IDE. Pemrograman pada mikrokontroler dirancang untuk melakukan beberapa fungsi diantaranya untuk konversi nilai bit menjadi nilai gaya untuk sensor fsr, pembacaan nilai jarak oleh sensor IR untuk deteksi objek, perintah menggerakan  DC  motor dengan encoder untuk melakukan gerak fleksi. Sedangkan Parallax Data Acqusition dimanfaatkan untuk melakukan mengirim data ke Microsoft excel dan selanjutnya dilakukan analisa nilai torsi motor servo dengan beberapa kondisi yang berbeda, dan Analisa nilai tekanan jari terhadap objek .

## D. Perancangan Hardware
Eksoskeleton  tangan robotic pada penelitian ini membutuhkan perancangan komponen elektronik untuk mendukung pergerakan eksoskeleton maupun pengukuran informasi taktil.
Pada penelitian ini DC  motor dengan encoder bertindak sebagai aktuator didukung dengan baterai LiPo. Dibutuhkan motor dc dengan encoder untuk meghitung kecepatan motor dalam rpm. Lalu motor DC dikendalikan secara digital oleh modul driver motor L298N dan Arduino Mega. Driver ini digunakan untuk mengirim konfigurasi PWM ke DC motor. Pin motor + dan motor – dipasang pada OUT 1 dan OUT 2. Hall sensor A dan B dari motor encoder dipasang pada pin interrupt mikrokontroler. Encoder VCC disambungkan dengan 3.3 V Arduino sedangkan Encoder GND disambungkan dengan GND power supply dan GND Arduino. Pin PWM pada modul L298N dipasang pada pin 6 Arduino, sedangkan pin arah clockwise dan counterclockwise dipasang pada pin 7 dan 8 Arduino.
Gambar 1.  Diagram blok sistem
Gambar 2.  Diagram Blok Kontrol Eksoskeleton Strategi Rehabilitasi.
Tabel 2.
Perbandingan Ukuran Desain dan Realisasi No Nama Diameter Desain (mm) Diameter Aktual (mm) Jempol 1 Proximal 2,4 2,3 2 Distal 2,2 2,2 Telunjuk 3 Proximal 2,2 2,1 4 Intermediate 2,0 2,0 5 Distal 1,9 1,9 Tengah 6 Proximal 2,2 2,2 7 Intermediate 2,0 1,9 8 Distal 1,9 1,9
Komponen selanjutnya yang digunakan adalah sensor Sharp IR yang dipasangkan pada ujung telapak tangan. Tujuan pemasangan sensor ini adalah untuk menginisasi pergerakan motor dengan mendeteksi keberadaan benda.Untuk mengukur informasi kekuatan interaksi tangan dengan objek digunakan  sensor taktil dari Tecscan yaitu FlexiForce, karena pada studi sebelumnya, sensor ini memiliki sensitivitas paling tinggi diantara sensor taktil lainnya [2].

## E. Kontrol Motor pada Eksoskeleton untuk Strategi
Rehabilitasi
Sebelum ditentukan besar eksternal power yang diberikan, perlu dilakukan eksperimen untuk menentukan threshold genggaman subjek normal. Nilai threshold ini sangat penting, karena merupakan nilai minimal kekuatan genggaman yang dibutuhkan subjek untuk mengangkat objek. Selisih dari threshold dan pembacaan sensor sebagai umpan balik taktil untuk menentukan stimulus eksternal power selanjutnya.
Setelah nilai threshold ditentukan, maka subjek akan diberi stimulus berupa bantuan pergerakan dari prototipe yang dibantu oleh motor dengan kecepatan tertentu. Ketika IR sensor medeteksi adanya objek di wilayah genggaman, motor akan berjalan dengan kecepatan 20 rpm. Lalu ketika taktil sensor sudah membaca adanya kontak dengan objek, maka nilai ini akan dibandingkan dengan threshold genggaman aktif, ketika sudah mencapai threshold maka motor akan berhenti, jika belum, kecepatan motor masih bertambah hingga 30 rpm.
Selama mengangkat, ketika nilai rata-rata distribusi sensor kurang dari threshold, motor akan memberikan bantuan berupa eksternal power dengan kecepatan 10 rpm. Sensor taktil  pada ujung jari akan membaca distribusi tekanan selama pegangan. Kekuatan yang dicapai subjek sebelum kehilangan pegangan akan diukur dan dirata-rata.

## III. HASIL

## A. Platform Mekanik
Beberapa platform dari eksoskeleton tangan didesain pada aplikasi Adobe Inventor, yaitu cincin sebagai tendon guide, cable routing dan tempat untuk sensor IR. Hasil realisasi cetak bentuk 3D ditunjukkan pada Gambar 3. Cincin sebagai artificial tendon guide agar jari dapat bergerak fleksi dengan bantuan nylon string yang ditarik oleh motor sebagai aktuator. Sensor IR dipasang diujung telapak tangan untuk mendeteksi benda dan menginisasi motor untuk memulai pergerakan. Cable routing board dipasang ditelapak tangan
Tabel 3.
Perbandingan Tegangan Keluaran Driver PWM Duty Cycle (%) Tegangan Perhitungan (V) Tegangan Keluaran Driver (V) 64 25% 2,45 2,14 127 50% 4,90 4,70 191 75% 7,35 7,29 255 100% 9,8 9,49 Tabel 4. Hasil Rerata Genggaman Subjek Ditiap Percobaan Subjek Rerata Genggaman (N) 1 2,277 2 2,253 3 2,233 Rerata ± SD 2,254± 0,022 Tabel 5. Hasil Rerata Genggaman Subjek Ditiap Percobaan Beban 160 gram Force (N) Subjek 1 1,231 Subjek 2 1,362 Subjek 3 1,391 Treshold 1,328 ± 0,085 Beban 260 gram Subjek 1 2,23 Subjek 2 2,27 Subjek 3 2,25 Treshold 2,254 ± 0,022 Beban 360 gram Subjek 1 2,43 Subjek 2 2,51 Subjek 3 2,50 Treshold 2,486 ± 0,044 Gambar 3. Prototipe Eksoskeleton Tangan dengan Sensor Taktil
Gambar 4. prototipe eksoskeleton tangan dengan sensor taktil.
Gambar 5. Kontrol motor dengan beban 260 gram
untuk jalur nylon string sehingga dapat menarik sesuai arah genggaman.  Dari hasil perbandingan ukuran desain dan realisasi pada Tabel 2, dapat dilihat perbedaan ukuran hanya 0,1 mm. Maka dari itu, dengan  metode 3D printing, dapat dilakukan desain terlebih dahulu sehingga hasil tidak berbeda jauh dengan rancangan.

## B. Pengujian Linearitas Sensor
Linearitas menunjukkan konsistensi sistem pengukuran untuk keseluruhan rentang pengukuran, maka dari itu perlu dilakukan pengujian linearitas untuk sensor FlexiForce. Nilai bit sensor dibaca oleh analog read Arduino Mega 2560 lalu diproses hingga mendapatkan output berupa keluaran digital dalam satuan volt, dimana tegangan keluaran ini yang diukur kelinearitasnya dengan beban yang diberikan. Lalu dibandingkan dengan hasil pembacaan oleh multimeter. Pembacaan dari mikrokontroler diplot dalam interface Excel dengan serial komunikasi menggunakan komponen PLX DAQ.  Pada Gambar 4, dapat dilihat garis hasil plot kenaikan tegangan terhadap berat, didapatkan nilai R 2 =0,9508, membuktikan pembacaan sensor dengan linearitas yang baik.
C. Pengujian Modul Driver, PWM dan Kecepatan Motor Pengujian dilakukan dengan mengamati perubahan nilai PWM dari mikrokontroler dan nilai tegangan yang diukur dengan multimeter. Dari Tabel 3.  dapat dilihat pemberian PWM linier dengan tegangan keluaran driver. Semakin besar pemberian PWM, maka tegangan keluaran driver semakin tinggi. Sehingga kecepatan motor juga semakin bertambah. Tegangan efektif keluaran driver berbeda degan nilai perhitungan, dikarenakan saat nilai PWM aktif, nilai driver juga aktif. Namun saat nilai PWM naik, nilai tegangan driver tidak langsung naik, melainkan secara perlahan, dikarenakan ada penyimpanan muatan kapasitor.

## D. Pengujian Treshold
Untuk mengetahui nilai minimum genggaman yang diperlukan untuk mengangkat objek, maka dilakukan pengukuran pegangan pada subjek normal untuk mendapatkan threshold. Pengukuran pegangan pada subjek normal dilakukan dengan melihat nilai yang terukur pada sensor taktil.
Pengujian ini dibutuhkan beberapa kali pengulangan. Subjek diminta mengangkat gelas selama 5 detik  dan melakukannya  sebanyak 10 kali pengulangan.  Objek yang digunakan adalah sebuang cangkir berdiameter 8 cm dan berat 260 gram. Lalu diamati perubahan pembacaan sensor taktil pada eksoskeleton yang bersentuhan dengan objek.
Hasil tiap pengulangan dirata-rata dan dihitung nilai standar deviasi untuk mengetahui nilai threshold pegangan tangan subjek normal. Untuk hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.  Hasil dari pengujian threshold genggaman tangan normal didapatkan nilai 2,254 dengan standar deviasi 0,022, nilai standar deviasi ini menunjukkan variansi yang cukup mewakilkan sampel.

## E. Pengujian Kontrol Motor
Pada pengujian treshold genggaman normal, subjek mengangkat benda dengan berat 260 gram. Pada pengujian selanjutnya yaitu menguji kontrol motor dengan beban berbeda-beda, yaitu 160 gram, 260 gram dan 360 gram. Hal ini dilakukan untuk mengamati apakah treshold yang telah diuji ketika dikenakan beban berbeda mampu mengontrol motor dengan baik. Hasil pengujian ditampilkan pada gambar 5 hingga 7.
Untuk melakukan pengujian kontrol motor dengan beban berbeda, diuji kembali treshold dengan berat objek yang ingin diuji. Didapatkan nilai treshold untuk masing-masing beban pada Tabel 5. Untuk beban 160 gram didapatkan nilai threshold 1,328 N, beban 360 gram nilai threshold 2,486 N. Didapatkan hasil untuk beban 160 gram, ketika mencapai treshold, motor tidak memberikan bantuan sama sekali, hal ini karena berat kurang dari objek saat pengujian Untuk berat 360 gram, motor memberikan bantuan sebanyak 2 kali, dan diperlukan nilai diatas 2,48 N untuk mempertahankan objek agar tidak terjatuh.

## F. Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian ini  dengan merealisasikan strategi rehabilitasi pada bab metod. Dilakukan pula penilaian  hasil algoritma kontrol kecepatan motor dengan nilai yang terbaca pada sensor taktil. Treshold merupakan nilai minimum pegangan subjek normal untuk mengangkat objek yang telah diuji sebelumnya. Motor dijalankan dengan kecepatan awal 20 rpm, lalu saat nilai yang terbaca oleh sensor taktil lebih dari 0 hingga kurang dari threshold, maka nilai kecepatan motor akan ditambah  secara bertahap hingga 35 rpm. Ketika nilai sensor taktil sudah mencapai threshold, maka motor berhenti. Lalu subjek diminta mengangat objek selama motor berhenti. Selama mengangkat ini, ketika ada pelemahan terhadap pegangan, eksoskeleton akan membantu dengan memberi impuls berupa eksternal power dari motor sebesar 10 rpm.
Selama pengujian, subjek diminta meraih dan menggenggam serta mengangkat objek selama sekitar 5 detik sebanyak 10 kali pengujian. Namun ketika subjek mengalami kelelahan, ditandai dengan gelas terjatuh atau terlepas dari
Gambar 6. Kontrol motor dengan beban 160 gram.
Gambar 7. Kontrol motor dengan beban 360 gram
pegangan, maka pengujian akan dihentikan, walaupun pengujian belum mencapai 10 kali.
Pada Tabel 6, ditampilkan hasil rerata dan nilai standar deviasi dari tiap pengujian. Berdasarkan hasil yang tercatat, pada tiap pengujian terdapat peningkatan kekuatan genggaman pada subjek dari pengujian sebelumnya. Nilai rerata genggaman dari pengujian pertama hingga pengujian terakhir sebelum kelelahan muncul menunjukkan nilai diatas threshold genggaman normal, yaitu lebih dari 2,254 N. Hal ini disebabkan karena tiap kali ada pelemahan, eksoskeleton akan membantu dengan memberikan eksternal power, sehingga genggaman terjaga disekitar threshold . Subjek 1  hanya mampu melakukan 9 kali pengujian. Disini subjek 3 tidak mengalami kelelahan dan mampu menyelesaikan 10 kali pengujian. Sedangkan subjek 2 mengalami kelelahan tepat pada pengujian ke-10. Pada saat terjadi kelelahan nilai rerata genggaman selama pengujian dibawah threshold normal. Grafik hasil pengujian yang menampilkan nilai force (N) dan kecepatan motor (rpm) ditunjukkan pada Gambar 8 hingga Gambar 10. Pada seluruh grafik, axis kiri menunjukkan nilai kecepatan motor dengan satuan rpm, lalu axis kanan merupakan nilai force dari respon rata-rata sensor taktil dalam satuan newton. Garis merah merupakan perubahan kecepatan, garis hitam nilai perubahan rata-rata force dari sensor taktil sedangkan garis abu-abu putus menunjukkan nilai treshold genggaman yang telah diuji sebelumnya atau target yang harus dicapai sensor untuk dapat mengangkat objek.
Pada Gambar 8  hingga 10  ditampilkan perbandingan antara pengujian pertama, lalu diamati karakteristik nilai force selama pengujian serta bantuan motor yang dibutuhkan. Pada pengujian pertama, yang ditunjukkan Gambar 8, dengan bantuan motor sebesar 20 rpm, subjek 1 membutuhkan waktu
5 detik untuk mencapai meraih dan 9 detik untuk mencapai trehold. subjek 1 mengalami pelemahan pada detik ke-12 dan 16, lalu eksoskeleton memberikan eksternal power sebesar 11 rpm. Sehingga rata-rata genggaman subjek 1 pada pengujian pertama sudah berada diatas threshold normal. Subjek 2 mampu melakukan seluruh pengujian sebanyak 10 kali tanpa mengalami kelelahan, ditunjukkan pada Gambar 9. Saat pengujian pertama, subjek 2 membutuhkan waktu untuk mencapai trehold hanya 6 detik saja. Lalu selama mengangkat objek subjek 2.membutuhkan bantuan motor dua kali saat terjadi pelemahan pada detik ke-7 dan ke- 12. Motor membantu mengembalikan nilai hingga mencapai threshold.
Subjek 3 hanya mampu melakukan pengujian sebanyak 9 kali. Pada pengujian pertama, yang ditunjukkan Gambar 10, subjek  1  mengalami pelemahan pada detik ke-11, namun pelemahan ini cepat teratasi dengan bantuan eksoskeleton yang memberikan eksternal power sebesar 10 rpm. Sehingga pada detik selanjutnya pegangan kembali diatas threshold.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan, pengujian, serta hasil yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa prototipe dapat membantu tangan untuk melakukan gerakan. Selanjutnya, pada platform  mekanik ditinjau dari proses pembuatan menggunakan teknik 3D printing dan dihasilkan prototipe dengan ukuran yang sesuai antara desain dan aktual dengan selisih 0.1 mm sehingga dengan menggunakan teknik 3D printing ukuran dari platform mekanik dapat disesuaikan terlebih dahulu. Namun bahan ini mudah patah ketika dipakai untuk eksperimen yang butuh pengulangan berkali-kali.
Sensor taktil FlexiForce mempunyai linearitas yang cukup baik dengan nilai regresi orde 1 sebesar 0,9398. Output
Tabel 6.

## Hasil Rerata Genggaman Subjek Ditiap Percobaan
Pengujian ke- Rata-rata ± Standar Deviasi Subjek 1 Subjek 2 Subjek 3 1 2,226 ± 0,38 2,321 ± 0,22 2,396 ± 0,41 2 2,332 ± 0,36 2,327 ± 0,32 2,384 ± 0,25 3 2,390 ± 0,56 2,450 ± 0,27 2,422 ± 0,22 4 2,549 ± 0,54 2,449 ± 0,2 2,31 ± 0,41 5 2,416 ± 0,32 2,38 ± 0,23 2,411 ± 0,42 6 2,442 ± 0,38 2,43 ± 0,27 2,454 ± 0,29 7 2,392 ± 0,23 2,37 ± 0,26 2,601 ± 0,43 8 2,282 ± 0,74 2,31 ± 0,31 2,259 ± 0,27 9 1,867 ± 0,63 2,28 ± 0,23 2,269 ± 0,22 10 x 1,81 ± 0,7 2,265 ± 0,26
Gambar 8. Hasil Pengujian ke-1 pada Subjek 1
Gambar 9. Hasil Pengujian ke-1 pada Subjek 2.
Gambar 10. Hasil pengujian ke-1 pada subjek 3
algoritma mikrokontroler untuk menghasilkan skala dalam gram menghasilkan perbedaan yang tidak signifikan dengan berat asli objek.
Nilai threshold genggaman normal  didapatkan dari pengukuran subjek 1 hingga 3 yang mengangkat tiap objek selama 5 detik sebanyak 10 kali pengulangan dan dihasilkan nilai rata-rata sebesar 2,254 N. Pada pengujian kontrol motor dengan beban berbeda, didapatkan nilai treshold yang berbeda, yaitu untuk beban 160 digunakan nilai threshold 1.328 N  dan beban 360 gram dengan threshold 2,486 N. Dapat disimpulkan untuk mengangkat beban yang berbeda, dibutuhkan nilai minimum treshold yang berbeda, semakin berat beban objek, nilai treshold semakin tinggi . Pengujian selanjutnya yaitu pengujian prototipe untuk sistem rehabilitasi dengan specific-task  practice yaitu menggenggam dan mengangkat sebuah cangkir. Didapatkan
hasil grafik yang sesuai dengan perancangan sistem dimana ketika ada pelemahan genggaman terhadap objek, maka akan diberi eksternal power kembali dengan kecepatan 10 rpm. Karena itu secara keseluruhan, pengujian sebelum terjadi kelelahan pada seluruh subjek memiliki nilai rata-rata diatas threshold normal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Steven, “Hubungan Derajat Spastisitas Maksimal Berdasarkan Modified Ashworth Scale dengan Gangguan Fungsi Berjalan Pada Penderita Stroke Iskemik,” Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia, 2008.
[2]
A. Damilano et al. , “Commercial tactile sensors for hand exoskeletons: Practical considerations for ultra-low cost and very- low complexity read-out,” IEEE Instrum. Meas. Mag. , vol. 19, no. 5, pp. 49–56, 2016, doi: 10.1109/MIM.2016.7579070.