Analisa Upper-limb Movement Sequence (UMS)
menggunakan Absolute Trajectory Error dan Hand

## Speed Movement untuk Rehabilitasi Pasca Stroke
Basri Noor Cahyadi Milkhatussyafa’ah Taufiq Wan Khairunizam Program Studi Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Malang Malang, Indonesia basrinoorc@umm.ac.id Program Studi Teknik Informatika Universitas Bina Nusantara Malang, Indonesia milkhatussyafaah.taufiq@binus.ac.id Faculty of Electrical Engineering and Technology University Malaysia Perlis khairunizam@unimap.edu.my
Abstract—2019  World  Health  Organization  informed  that  the  two-thirds  of  stroke  patients  have  a permanent dissability. Disability disorders can affect performance or daily activities such as eating, drinking, wearing clothes, bathing, and others. Disability caused by stroke can be treated by exercising motor function and muscle strength. Studies in upper extremity rehabilitation report that the most important element in the disability  recovery  process  is  monitoring  the  progress  of  the  rehabilitation  itself.  For  monitoring  and evaluating  upper  arm  rehabilitation,  the  therapists  still  rely  on  traditional  assessments  based  on  ordinal scales or charts and are only monitored in terms of the patient's upper arm movement. In this study, we will analyze the rehabilitation movement based on virtual reality games using the Absolute Trajectory Error and Hand Speed Movement methods. While the rehabilitation movement used in this study will apply the Upper- limb Movement Sequence (UMS) method. Five subjects participated for data collection over 3 sessions and 5 iterations.  The  movements  were  recorded  by  using  the  Kinect  Xbox  V2  sensor  with  10  Hz  sampling  data. Mean absolute trajectory error (ATE) and hand  speed method were used to analyze arm movements during VR games. Although this study used healthy subjects, 80% of them experienced an increase in movement, and this condition was evidenced by a decrease in ATE values in each session. Trajectory data can be used as the basis for analysis of arm movements during the VR game rehabilitation process, where with these data errors in  hand  position,  hand  speed  to  reach  the  target,  and  movement  errors  can  be  analyzed  more  deeply. Moreover, the mean ATE and hand speed  movements can show the progress or changes in hand movement during the rehabilitation process clearly.
Keywords— Movement Sequence, Absolute Trajectory Error, After Stroke, Rehabilitation,

## I. P ENDAHULUAN
World Health Organization (WHO) tahun 2019 menginformasikan bahwa dua pertiga pasien  stroke  mengalami  cacat  tetap  [1].  Meskipun  stroke  bukanlah  penyebab  utama kecacatan,  tetapi  stroke  dapat  menyebabkan  kecacatan  jangka  panjang  yang  dapat menurunkan  kinerja  seseorang  dalam  aktivitas  atau  pekerjaan  dan  dapat  menurunkan kepercayaan  diri  dalam  hidup.  Stroke  merupakan  suatu  kondisi  dimana  darah  yang mengalir  menuju  ke  otak  terganggu.  Kondisi  seperti  ini  disebabkan  oleh  penyumbatan atau  pecahnya  pembuluh  darah  di  otak.  Pada  saat  terjadi  penyumbatan  atau  pecahnya pembuluh darah maka otak tidak akan mendapatkan oksigen dan nutrisi, sehingga sel-sel di  otak  akan  mati.  Kondisi  ini  menyebabkan  bagian  tubuh  yang  dikendalikan  oleh  area otak yang rusak tidak berfungsi dengan baik [2].
Kelemahan ekstremitas atas setelah stroke lazim dalam rehabilitasi, hampir 40% tidak pernah mendapatkan kembali penggunaan fungsional ekstremitas atas. Kecacatan setelah stroke  dapat  disebabkan  oleh  melemahnya  fungsi  kontrol motoric otot  itu  sendiri  dan melemahnya  kekuatan  otot  yang  disebabkan  oleh  kurangnya  aktivitas  akibat  stroke  [3]. Disisi  lain,  studi  pada  pasien  pasca  stroke  telah  menunjukkan  bahwa  ada  saraf,  struktur otot  dan  perubahan  fungsi setelah stroke  yang  dapat  menyebabkan  defisit  kekuatan  otot dan motoric [4]. Pelemahan fungsi ekstrimitas atas dapat diatasi dengan modul perawatan yang  terencana dan terorganisir dengan  baik,  termasuk  penggunaan  gerakan  aktif  dalam tugas  yang  berulang  dan  berorientasi.  Selain  itu,  gerakan  rehabilitasi  harus  aman  untuk mencegah  penurunan  panjang  serat, atrophy pada  otot,  dan  penurunan  elastisitas  pada
tendon  [5].  Proses  rehabilitasi  dapat  berjalan  optimal  jika  terapi  rehabilitasi  dimulai secepat  mungkin  setelah  serangan  stroke,  seperti  pada  [6].  Dalam  proses  rehabilitasi banyak parameter yang harus dipantau seperti arah, ketepatan, kecepatan dan percepatan gerakan  untuk  mencapai  target  dan  kekuatan  otot  [7].  Penelitian  sebelumnya menunjukkan  bahwa  pemulihan  dengan  metode  yang  teroganisir  dapat  meningkatkan aktivitas  otot  [8].  R.  Suhaimi  membuat  urutan  gerakan  dengan  tiga  kriteria  yaitu pemanasan,  gerakan  intens  dan  pendinginan.  Sistem  ini  berbasis  game  dan  checkpoint atau  target.  Pada  hasil  laporan  akhir  menyebutkan  bahwa  80%  pasien  memiliki peningkatan kekuatan otot deltoid dan biceps [9]. Z. L. Htoon mengusulkan metode untuk estimasi  parameter  impedansi  mekanik  ekstremitas  atas  menggunakan  Recursive  Least Square  (RLS).  Untuk  pengukuran  dan  analisis  digunakan  platform  berbantuan  robot  3- DOF  untuk  rehabilitasi  pasca  stroke  dengan  beberapa  sensor  gaya  yang  terletak  pada lengan robot dan motor [10].
Virtual  Reality (VR)  adalah  lingkungan  digital,  yang  dapat sepenuhnya  dikendalikan oleh pihak tertentu. VR adalah platform populer di dunia game yang dapat memanipulasi lingkungan  virtual  menjadi  lebih  menarik.  Para  peneliti  dan  terapis  stroke  telah menerapkan platform ini untuk menggantikan rehabilitasi stroke konvensional. Ini adalah cara  yang  efektif  untuk  membangun  lingkungan  yang  bervariasi  dan  menarik,  dimana dengan  metode  ini  memungkinkan  pasien  untuk  terlibat  dalam  kegiatan  terapeutik  yang bermakna  dan  memotivasi  [11].  Rehabilitasi  dengan  menggunakan  game  VR  mungkin memiliki  beberapa  keunggulan  dibandingkan  terapi  tradisional  walaupun  hal  ini  masih dalam  tahap  penelitian.  Game  VR  dapat  memungkinkan  orang  untuk  mempraktikkan aktivitas  sehari-hari  yang  tidak  dapat  dilakukan  di  lingkungan  rumah  sakit.  Selain  itu, beberapa  fitur  game  VR  mungkin  dapat  menarik  pasien  untuk  menghabiskan  lebih banyak waktu dalam terapi.
Studi  dalam  rehabilitasi  ekstrimitas  atas  melaporkan  bahwa  elemen  terpenting  dalam proses pemulihan lengan adalah memantau kemajuan rehabilitasi  itu sendiri [12]. Untuk memantau  dan  mengevaluasi  rehabilitasi  lengan  atas,  sebagian  besar  terapis  masih mengandalkan  penilaian  secara  klinis.  Cara-cara  tersebut  dilakukan  secara  manual  oleh terapis  dengan  menggunakan  skala  ordinal  berbasis  grafik  dan  hanya  monitor  dari  segi gerakan  lengan  atas  pasien  [13],  [14].  Metode  penilaian  rehabilitasi  yang  efektif  dan akurat  sangat  penting  untuk  mencapai  tujuan  rehabilitasi.  Saat  ini,  ada  banyak  metode evaluasi yang dirancang untuk menilai rehabilitasi, tetapi metode-metode tersebut masih menggunakan cara yang konvensional. Metode penilaian konvensional merupakan suatu metode penilaian klinis yang dilakukan secara manual oleh terapis dengan menggunakan skala  ordinal  berbasis  grafik  seperti Barthel  Index  (BI),  Functional  Independence Measure (FIM), Wolf Motor Function (WMF), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS),  Fugl-Meyer  Assessment  (FMA), dan Edmonton  Symptom  Assessment  Scale (ESAS) [8,  9].  Pada  penelitian  ini  akan  fokus  pada  Analisa  Gerakan  pada  Upper-limb Movement  Sequence  (UMS)  untuk  rehabilitasi  berbasis  permainan  virtual  dengan menggunakan absolute trajectory error (ATE) dan kecepatan gerakan lengan.
Poin-poin  kunci dari  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  bagian.  Bagian  pertama  adalah pendahuluan  dan  peneliti  terkait.  Bagian  kedua  adalah  metodologi  penelitian.  Bagian ketiga adalah hasil, dan pembahasan dan bagian terakhir adalah kesimpulan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisa  gerakan  UMS  pada  saat  melakukan  proses rehabilitasi berbasis permainan VR. Metode evaluasi yang akan digunakan menggunakan absolute trajectory error (ATE) dan kecepatan gerakan lengan.  Alur penelitian ini telah ditunjukkan pada Gambar 1 .
Gambar 1 Diagram Alir Penelitian

## A. Desain Gerakan UMS untuk Rehabilitasi Pasca Stroke
Peneliti  sepakat  bahwa  gerakan  yang  ideal  untuk  rehabilitasi  stroke  adalah  urutan Gerakan  atau  movement  sequence  yaitu  suatu  Gerakan  yang  dimulai  dengan  gerakan mudah  untuk  pemanasan,  gerakan  bertahap  dan  gerakan  mudah  untuk  pendinginan  [9], [15].  Pemanasan  membantu  mengendurkan  otot  sekaligus  mengurangi  risiko  cedera. Salah  satu  cara  untuk  pemanasan  adalah  mulai  bertindak  pada  tingkat  intensitas  atau kecepatan  paling  ringan.  Kekuatan  otot  dan  kontrol  motorik  dapat  dipulihkan  dengan menggunakan  latihan  intensif.  Pendinginan  adalah  aktivitas  lambat  dengan  mengurangi kontraksi otot. Selain itu, pendinginan akan mencegah kekakuan setelah latihan fisik dan mengendurkan otot. Pola urutan gerakan ideal yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 2 .

## Gambar 2 Pola gerakan tangan yang ideal
Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  pola  permainan  yang  telah  diusulkan  untuk  proses pengambilan  data,  dimana  permainan  ini  terdiri  dari square  shape  movements dan reaching target . Berikut adalah desain gerakan UMS yang diusulkan:
(a) square shape movements (b) reaching target Gambar 3 Desain upper-limb movement sequence (UMS) untuk rehabilitasi ekstrimitas atas pasca stroke
Metode  rehabilitasi  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3  (a)  merupakan  gerakan rehabilitasi  untuk  memulihkan  fungsi  lengan  atas,  dimana  pasian  akan  menggerakkan tangan sesuai dengan arah panah yang nantinya akan membentuk lintasan kotak. Gerakan ini  bertujuan  untuk  melatih  sistem  kontrol  motorik  otot,  dan  kekuatan  otot  lengan  atas
termasuk deltoid, biceps, dan triceps. Gambar 3 (b) merupakan gerakan rehabilitasi untuk memulihkan  fungsi  lengan  atas,  dimana  pasian  akan  menggerakkan  tangan  untuk menjangkau  target  yang  dituju.  Gerakan  ini  bertujuan  untuk  melatih  sistem  control motorik, peregangan dan kekuatan otot.

## B. Desian Permainan VR untuk Rehabilitasi Pasca Stroke
Permainan  VR  ini  dirancang  dengan  menggunakan  metode  non-immersive  karena metode  ini  tidak  memerlukan  kinerja  grafis  tingkat  tertinggi,  tidak  ada  perangkat  keras khusus  seperti  head-mounted  display  (HMD),  biaya  rendah,  dan  dapat  digunakan  untuk banyak  aplikasi.  Gerakan  dalam  permainan  ini  telah  dianalisis  pada  penelitian sebelumnya  mengenai  aktivitas  otot  [16],  [17].  Lingkungan  VR  untuk  gerakan  lengan dirancang dengan luas ruang 3 x 3 m. Sistem tersebut terdiri dari sensor Kinect, tampilan layar,  personal  computer  (PC),  proyektor,  dan  audio  (built-in  PC).  Sensor  Kinect  Xbox One diletakkan di lantai dengan tinggi 75 cm dan jarak subjek ke sensor Kinect 150 cm. Karena peneliti sebelumnya menyatakan bahwa jarak optimal untuk sensor Kinect Xbox adalah 150 cm hingga 200 cm [18], [19].
Gambar 4 Lingkungan Permainan VR untuk Rehabilitasi Pasca Stroke

## Gambar 5 Tampilan Permainan VR pada Layar Proyektor
Tampilan user  interface pada  game  VR  terdiri  dari  tangan  virtual,  target  berbentuk persegi,  jalur  lintasan  gerakan  tangan,  tangkapan  video  subjek,  waktu,  dan  koordinat tangan virtual.

## C. Pengumpulan Data
Sebanyak lima subjek berpartisipasi dalam penelitian ini selama tiga sesi. Pada setiap sesi atau Sesi , semua subjek harus melakukan permainan dengan lima kali pengulangan. Seluruh  subjek,  baik  laki-laki  maupun  perempuan,  merupakan  mahasiswa  Universiti Malaysia  Perlis  (UniMAP),  dalam  kondisi  sehat,  dan  tidak  kidal.  Penggunaan  subjek dengan kondisi sehat karena sistem ini masih dalam pengujian fungsional sistem di area laboratorium kampus.
(a) Sequare shape movements (b) Reaching Target Movements Gambar 6 Urutan dan aturan gerakan pada permainan VR untuk rehabilitasi
Pola  gerakan  atau  aturan  permainan  VR  ditunjukkan  pada  Gambar 6 .  (a)  Permaian pola sequare  shape, dimana  langkah  pertama  adalah  meletakkan  tangan  dalam  posisi bebas. Langkah kedua adalah meletakkan tangan pada posisi start dengan kondisi tangan terbuka  dengan  siku  ditekuk  ke  atas  membentuk  sudut  60  derajat.  Langkah  selanjutnya adalah  menggerakkan  tangan  mengikuti  garis  dalam  permainan.  Subjek  harus  mencapai semua target dengan urutan Target #1, Target #2, Target #3 dan Finish. Gerakan ini akan membentuk  pola  persegi.  (b)  Permaian reaching  target, dimana  langkah  pertama  dan kedua  sama  denga  permainan sequare  shape  movements .  Pada  langkah  ketiga  subjek harus meraih object virtual nomor 1 berbentuk persegi pada monitor dan Kembali lagi ke posisi  start.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengulangi  Langkah  ketiga  dengan  meraih object virtual nomor 2 dan 3 kemudian berhenti di kotak finish.

## D. Pengolahan Data
Data  lintasan  direkam  dengan  menggunakan  sensor  Kinect  Xbox  One  yang terintegrasi dengan permainan VR untuk rehabilitasi pasca stroke. Gerakan tangan subjek dan  lintasan  gerakan  tangan  akan  disimpan  dalam  laptop.  Frekuensi  sampling  yang digunakan untuk merekam gerakan tangan adalah sebesar 10 Hz. Pengolahan dan analisis data dilakukan dengan menggunakan software MATLAB.
1) Absolute Trajectory Error (ATE)
Kesalahan  Lintasan  Absolut  atau Absolute  Trajectory  Error (ATE)  adalah penyimpangan posisi koordinat objek dengan koordinat gerakan yang sebenarnya. Dalam penelitian  ini,  kesalahan  gerakan  tangan  dihitung  dengan  menggunakan mean  absolute trajectory error (ATE).  Perhitungan  kesalahan  lintasan  absolut  adalah  dengan  membagi koordinat  pergerakan  dengan  koordinat  referensi.  Koordinat  referensi  dihasilkan  oleh game.  Rerata  kesalahan  lintasan  absolut  rata-rata  adalah  rata-rata  kesalahan  lintasan absolut dari setiap koordinat [20].
∑ |     | (1) Dimana: ā = koordinat referensi ɑ = Virtual koordinat tangan

## 2) Hand Speed Movement
Perhitungan  dasar  kecepatan  tangan  adalah  jarak  dibagi  waktu.  Jarak  antara  dua koordinat  dapat  dihitung  dengan  menggunakan Teorema  Pythagoras .  Jika  jumlah koordinatnya n, maka jarak total ( ) adalah [21]. √( ) ( ) (2) (3) Dimana: d = Jarak antara koordinat X 0 ,Y 0 = Koordinat referensi
X 1 ,Y 1 = Koordinat yang direkam v = kecepatan tangan d total = Total jarak yang telah ditempuh t = Waktu

## III. H ASIL DAN D ISKUSI
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  gerakan  lengan  selama  rehabilitasi menggunakan  permainan  VR  yang  menerapkan  metode upper-limb  movement  sequence berdasarkan gerakan lintasan tangan.
Hasil  rekaman  koordinat  dan  data  gerakan  lengan  pada  saat  melakukan  rehabilitasi ditunjukkan pada Gambar 7 , Dimana data tersebut merupakan data dari Subject #1. Dari pola  gerakan  lengan,  subjek  mengalami  peningkatan  gerakan  pada  setiap  sesinya.  Pola pergerakan  lintasan  pada Sesi  #3 lebih  mulus  dibandingkan Sesi  #2 dan Sesi  #1. Selain itu,  waktu  untuk  menyelesaikan  permainan  meningkat  di  setiap  sesi  dan  gerakan kesalahan juga berkurang di setiap Sesi . Sedangkan nilai kesalahan lintasan mutlak kecil, pola gerakan lengan akan mulus. Subjek gerakan lengan disebut normal jika pola gerakan lengannya sama dengan pola acuan.

## (a)                                                                 (b)
Gambar 7 Lintasan gerakan lengan dari Subjek #1 (a) sequare shape (b) reaching target

## A. Absolute Trajectory Error
Tabel 1 menunjukkan nilai kesalahan gerak yang dilakukan oleh setiap subjek dalam menyelesaikan  permainan  VR  untuk  rehabilitasi  pasca  stroke.  Nilai  minus  pada  kolom perubahan  nilai  ATE  menunjukkan  penurunan  kesalahan  artinya  subjek  mengalami perbaikan gerakkan disetiap sesinya. Sedangkan nilai rata-rata kesalahan gerak pada Sesi #1 adalah 0,355, Sesi #2 adalah 0,301, dan Sesi #3 adalah 0,255.
Tabel 1 Nilai absolute trajectory error pada saat melaksanakan proses rehabilitasi
Subjek Permainan Nilai ATE Perubahan nilai ATE Sesi #1 Sesi #2 Sesi #3 Sesi #1 ke #2 Sesi #2 ke #3 #1 Sequare Shape 0,32 0,32 0,28 0 -0,04 Reaching Target 0,33 0,24 0,19 -0,09 -0,05 #2 Sequare Shape 0,39 0,36 0,34 -0,03 -0,02 Reaching Target 0,4 0,25 0,25 -0,15 0 #3 Sequare Shape 0,39 0,41 0,28 0,02 -0,13 Reaching Target 0,34 0,25 0,23 -0,09 -0,02 #4 Sequare Shape 0,39 0,35 0,28 -0,04 -0,07 Reaching Target 0,33 0,23 0,22 -0,1 -0,01 #5 Sequare Shape 0,38 0,32 0,23 -0,06 -0,09 Reaching Target 0,28 0,28 0,25 0 -0,03
Gambar 8 menunjukkan  grafik  perubahan absolute  trajectory  error atau  ATE  setiap sesi.  Peningkatan  gerakan  tangan  ditunjukkan  dengan  penurunan  nilai  ATE  setiap  sesi atau  penurunan  grafik  disetiap  sesinya.  Penurunan  nilai  ATE  disebabkan  oleh peningkatan  kualitas  gerakan  yang  dilakukan  oleh  subjek  pada  setiap  sesi.  Jika  subjek melakukan kesalahan selama gerakan lengan termasuk tidak fokus dalam permainan atau menggerakkan  tangan  dengan  cepat,  kesalahan  lintasan  absolut  akan  meningkat. Umumnya  peserta  akan  mencoba  untuk  memperbaiki  gerakannya  sampai  mendapatkan nilai error yang lebih rendah.
(a)                                                                       (b)
Gambar 8 Grafik perubahan nilai ATE untuk setiap sesi (a) permainan sequare shape (b) permainan reaching target.
Kesalahan lintasan absolut rata-rata dapat menunjukkan keakuratan gerakan tangan di setiap  sesi.  Meskipun  penelitian  ini  menggunakan  subjek  dalam  kondisi  sehat  atau normal,  sebagian  besar  subject  mengalami  peningkatan  dalam  gerakan.  Metode  tugas yang  berorientasi  tugas  dan  berulang  untuk  perawatan  gerakan  lengan  dapat  membantu subjek  untuk  meningkatkan  akurasi  gerakan  tangan.  Kondisi  ini  dibuktikan  dengan penurunan nilai ATE setiap sesinya.

## B. Hand Speed Movement
Tabel 2 menunjukkan  nilai  keceptan  gerakan  tangan  subjek  dalam  menyelesaikan permainan  dan  perubahan  kecepatan  pada  setiap  sesinya.  Dilihat  dari  kolom  perubahan kecepatan  terdapat  beberapa  penurunan  kecepatan  hal  ini  bisa  disebabkan  oleh  kondisi psikologi  atau  fisik  subject  pada  saat  menyelesaikan  permainan  seperti  kelelahan  atau kurangnya  konsentrasi.  Secara  keseluruhan  kelima  subject  mengalami  peningkatan kecepatan  dalam  menyelesikan  permainan,  dengan  rata-rata  kecepatan  pada  Sesi  #1 adalah 43,81 cm/s, Sesi #2 adalah 54,814 cm/s, dan Sesi #3 adalah 60,92 cm/s.
Tabel 2 Keceptan gerakan tangan dalam menyelesaikan permainan Subjek Kecepatan (cm/s) Perubahan Kecepatan (cm/s) Sesi #1 Sesi #2 Sesi #3 Sesi #1 to #2 Sesi #2 to #3 #1 48,56 49,82 48,55 1,26 -1,27 48,7 51,76 47,65 3,06 -4,11 #2 39,39 66,66 76,61 27,27 9,95 46,49 75,38 69,7 28,89 -5,68 #3 36,98 57,7 62,97 20,72 5,27 37,71 44,92 59,66 7,21 14,74 #4 37,32 41,73 52,21 4,41 10,48 31,14 35,82 45 4,68 9,18 #5 55,38 65,67 69,75 10,29 4,08 56,43 58,68 77,13 2,25 18,45
Gambar 9 menunjukkan  grafik  perubahan  kecepatan  tangan  untuk  menyelesaikan permainan  disetiap  sesinya.  Peningkatan  nilai  menunjukkan  peningkatan  gerakan kecepatan tangan disetiap sesi. Sebagian besar subjek mengalami peningkatan kecepatan gerak  pada  setiap  sesinya.  Peningkatan  kecepatan  dapat  dipengaruhi  oleh  pelatihan perulangan dan peningkatan fungsi koordinasi motorik pada otot.

## (a)                                                                     (b)
Gambar 9 Grafik gerakan kecepatan untuk setiap sesi (a) square shape (b) reaching target.
Hasil  analisis  menunjukkan,  sebagian  besar  subjek  mengalami  peningkatan  dalam gerakan  kecepatan  tangan.  Fungsi  motorik  dan  kekuatan  otot  dapat  mempengaruhi gerakan  tangan  untuk  menyelesaikan  permainan.  Jika  subjek  melakukan  latihan  dalam waktu yang lama atau menggunakan metode yang berulang-ulang maka gerakannya akan lebih baik termasuk gerakan kecepatan tangan dan gerakan kesalahan. Jika subjek jarang
melaksanakan  rehabilitasi  maka  grafik  kemajuan  rehabilitasi  akan  menurun  atau  tidak konsisten.

## IV. K ESIMPULAN
Data  lintasan  memberikan  informasi  yang  berguna  tentang  gerakan  lengan  selama rehabilitasi menggunakan VR, termasuk kesalahan gerakan, kesalahan posisi tangan, dan kecepatan tangan untuk mencapai target atau menyelesaikan permainan. Dalam penelitian ini,  rata-rata  ATE  dan  gerakan  kecepatan  tangan  mampu  memberikan  informasi  yang jelas tentang perkembangan gerakan tangan dalam menyelesaikan permainan.  Dari hasil pengamatan  dengan  menggunakan  posisi  gerak  tangan  dan  keceptan  dapat  disimpulkan bahwa  metode  evaluasi  ini  dapat  digunakan  atau  dipraktikkan  untuk  proses  evaluasi rehabilitasi  pasca  strok,  walaupun  masih  perlu  adanya  pengembangan.  Kesalahan  dan kecepatan  gerakan  tangan  selama  perawatan  lengan  dapat  ditingkatkan  dengan menggunakan  tugas  yang  berulang-ulang  dan  berorientasi.  Penelitian  terkait pengembalian  fungsi  motorik  otot  masih  terus  dapat  dikembangkan.  Evaluasi  terhadap proses rehabilitasi tidak hanya dilihat dari sisi luar tetapi kondisi otot atau bagian dalam otot juga harus dievaluasi karena untuk menghindari terjadinya kekakuan otot, kelelahan otot, bahkan keruskan/sobek pada otot.

## A CKNOWLEDGEMENT
Penelitian  ini  didukung  dengan  dana  penelitian  Technopreneur  UniMAP  Sdn  Bhd (TUSB)  dengan  hibah  penelitian  2017/08/0006  dan  kerjasama  antara  Universitas Muhammadiyah Malang (UMM) dan Universiti Malaysia Perlis (UniMaP).

## R EFERENCES
[1] J. Kim et al. , “Global Stroke Statistics 2019,” International Journal of Stroke , vol. 15, no. 8. pp. 819–838, 2020. doi: 10.1177/1747493020909545.
[2] M. Molinari and M. Masciullo, “Stroke and potential benefits of brain-computer interface,” Handb.  Clin.  Neurol. ,  vol.  168,  pp.  25–32,  Jan.  2020,  doi: 10.1016/B978-0-444-63934-9.00003-2.
[3] B.  Yu et  al. ,  “The  Effects  of  the  Biceps  Brachii  and  Brachioradialis  on  Elbow Flexor  Muscle  Strength  and  Spasticity  in  Stroke  Patients,” Neural  Plast. ,  vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/1295908.
[4] B.  N.  Sahyudi et  al. , “Investigation of upper limb  movement for  VR based post stroke rehabilitation device,” Proc. - 2018 IEEE 14th Int. Colloq. Signal Process. its Appl. CSPA 2018 , pp. 52–56, May 2018, doi: 10.1109/CSPA.2018.8368684.
[5] B.  N.  Cahyadi et  al. ,  “Muscle  Fatigue  Detections  during  Arm  Movement  using EMG  Signal,”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 2019, vol. 557, no. 1. doi: 10.1088/1757-899X/557/1/012004.
[6] S.  S.  Mahmoud,  Z.  Cao,  J.  Fu,  X.  Gu,  and  Q.  Fang,  “Occupational  Therapy Assessment  for  Upper  Limb  Rehabilitation:  A  Multisensor-Based  Approach.,” Front. Digit. Heal. , vol. 3, p. 784120, Dec. 2021, doi: 10.3389/fdgth.2021.784120.
[7] N. H. Ismail et al. , “Investigation of upper arm muscle activation for the progress monitoring in stroke rehabilitation,” AIP  Conf.  Proc. ,  vol.  2045,  Dec.  2018,  doi: 10.1063/1.5080841.
[8] M. S. H. Majid, W. Khairunizam, A. B. Shahriman, I. Zunaidi, B. N. Sahyudi, and M. Zuradzman, “EMG Feature Extractions for Upper-Limb Functional Movement during Rehabilitation,” 2018  Int.  Conf.  Intell.  Informatics  Biomed.  Sci.  ICIIBMS 2018 , pp. 314–320, Nov. 2018, doi: 10.1109/ICIIBMS.2018.8549932.
[9] R.  Suhaimi,  K.  S.  Talha,  K.  Wan,  and  M.  A.  Ariffin,  “Design  of  movement sequences  for  arm  rehabilitation  of  post-stroke,” Proc.  -  5th  IEEE  Int.  Conf.
Control  Syst.  Comput.  Eng.  ICCSCE  2015 ,  pp.  320–324,  May  2016,  doi: 10.1109/ICCSCE.2015.7482205.
[10] Z. L. Htoon, S. N. I. Sidek, S. Fatai, and T. Yunahar, “Assessment of upper limb muscle  tone  level  based  on  estimated  impedance  parameters,” IECBES  2016  - IEEE-EMBS Conf. Biomed. Eng. Sci. , pp. 742–747, 2016, doi:
10.1109/IECBES.2016.7843549.
[11] M. Trombetta, P. P. Bazzanello Henrique, M. R. Brum, E. L. Colussi, A. C. B. De Marchi, and R. Rieder, “Motion Rehab AVE 3D: A VR-based exergame for post- stroke rehabilitation,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 151, pp. 15–20, Nov. 2017, doi: 10.1016/J.CMPB.2017.08.008.
[12] M. Kutlu, C. T. Freeman, E. Hallewell, A. M. Hughes, and D. S. Laila, “Upper- limb  stroke  rehabilitation  using  electrode-array  based  functional  electrical stimulation with sensing and control innovations,” Med. Eng. Phys. , vol. 38, no. 4, pp. 366–379, Apr. 2016, doi: 10.1016/J.MEDENGPHY.2016.01.004.
[13] C. Duret, O. Courtial, and A. G. Grosmaire, “Kinematic measures for upper limb motor assessment during robot-mediated training in patients with severe sub-acute stroke,” Restor.  Neurol.  Neurosci. ,  vol.  34,  no.  2,  pp.  237–245,  Mar.  2016,  doi: 10.3233/RNN-150565.
[14] S. S. Esfahlani, B. Muresan, A. Sanaei, and G. Wilson, “Validity of the Kinect and Myo armband in a serious game for assessing upper limb movement,” Entertain. Comput. , vol. 27, pp. 150–156, Aug. 2018, doi: 10.1016/J.ENTCOM.2018.05.003.
[15] H.  L.  Lee,  W.  Khairunizam,  B.  N.  Cahyadi,  W.  A.  Mustafa,  and  S.  Z.  S.  Idrus, “Progress  Monitoring  in  Upper  Limb  Stroke  Rehabilitation  by  Using  Muscle Activation and Hand Speed,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1529, no. 4, Jun. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1529/4/042019.
[16] B.  N.  Cahyadi et  al. ,  “Upper  Limb  Muscle  Strength  Analysis  for  Movement Sequence Based on Maximum Voluntary Contraction Using EMG Signal,” 2018. doi: 10.1109/ICASSDA.2018.8477638.
[17] H. S. Lee, Y. J. Park, and S. W. Park, “The effects of virtual reality training on function  in  chronic  stroke  patients:  A  systematic  review  and  meta-analysis,” Biomed Res. Int. , vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/7595639.
[18] J.  Huang,  M.  Lin,  J.  Fu,  Y.  Sun,  and  Q.  Fang,  “An  Immersive  Motor  Imagery Training  System  for  Post-Stroke  Rehabilitation  Combining  VR  and  EMG-based Real-Time  Feedback,” Annu.  Int.  Conf.  IEEE  Eng.  Med.  Biol.  Soc.  IEEE  Eng. Med.  Biol.  Soc.  Annu.  Int.  Conf. ,  vol.  2021,  pp.  7590–7593,  Nov.  2021,  doi: 10.1109/EMBC46164.2021.9629767.
[19] W.-S. Kim et al. , “Clinical Application of Virtual Reality for Upper Limb Motor Rehabilitation in Stroke: Review of Technologies and Clinical Evidence.,” J. Clin. Med. , vol. 9, no. 10, pp. 1–20, Oct. 2020, doi: 10.3390/jcm9103369.
[20] H. Ai, A. Zhu, J. Wang, X. Yu, and L. Chen, “Buffer compliance control of space robots  capturing  a  non‐cooperative  spacecraft  based  on  reinforcement  learning,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 13, Jul. 2021, doi: 10.3390/APP11135783.
[21] “Distance between points - Math Open Reference.” https://www.mathopenref.com/coorddist.html (accessed Sep. 25, 2022).