Abstrak—Torque  Assisted  Bicycle  (TAB)  merupakan  sebuah sepeda  dengan  penambahan  motor  listrik  sebagai  bantuan  bagi penggunanya.  Sepeda  TAB  ini  dapat  mempermudah  pengguna dalam  berkendara  dan  ramah  lingkungan  karena  tidak menghasilkan  gas  emisi.  Namun,  sepeda  TAB  masih  belum terlalu  diminati  di  Indonesia.  Salah  satu  penyebabnya  ialah penggunaan  sensor  torsi  yang  mahal.  Pada  penelitian  ini  sensor tekanan  dan  sensor  EMG  digunakan  untuk  mengganti  sensor tersebut. Sensor EMG yang digunakan memiliki keluaran antara 0  -  5V  single  channel  dan  sensor  tekanan  menggunakan  Force Sensitive  Resistor  (FSR)  dengan  keluaran  antara  0  –  3.5V.  Data dari dua  sensor ini digunakan  untuk  mengenali tingkat  aktivitas otot dari pengguna dengan menggunakan metode Artifical Neural Network  dan  metode  pembelajaran  backward  propagation.  Dari hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penempatan  elektroda optimal  untuk sensor  EMG  pada  Vastus  Lateralis  dan FSR pada bagian medial  dari telapak  kaki.  Dalam  pengujian  statis,  subyek melakukan  gerakan  mengayuh  selama  10  detik  dengan  beban berupa  tekanan  dari  rem.  Hasil  pengujian  pada  empat  subyek menghasilkan  tingkat  ketelitian  deteksi  aktivitas  kaki  sebesar 83,33%. Pada pengujian dinamis di permukaan dengan 4 tingkat kemiringan  berbeda,  sistem  mampu  mendeteksi  beban  dengan  tingkat ketelitian 75%.
Kata Kunci — EMG, ANN, TAB, Sensor Tekanan, Sepeda Listrik.

## I. PENDAHULUAN
EMAKIN  bertambahnya  jumlah  kendaraan  bermotor  di Indonesia  merupakan  salah  satu  isu  yang  terus diperhatikan  oleh pemerintah.  Menurut  data  dari  BPS  (Badan Pusat  Statistik),  di  tahun  2016,  terdapat  105.150.082  sepeda motor yang beredar di Indonesia. Sepeda motor lebih diminati oleh  masyarakat  karena  pengguna  tidak  perlu  menggunakan tenaga  yang  cukup  besar  untuk  menggerakkan  sepeda  motor. Sepeda merupakan salah satu alternatif moda transportasi yang dapat  digunakan  oleh  masyarakat.  Namun,  karena  iklim Indonesia  yang  cenderung  panas  dan  kondisi  geografis Indonesia  yang  bervariasi,  sepeda  kurang  diminati  oleh masyarakat. Untuk mengatasi kekurangan ini, dikembangkanlah sebuah Torque Assisted Bicycle (TAB). TAB  merupakan  sebuah  sepeda  dengan  fitur  berupa motor  listrik  yang  membantu  menggerakkan  roda  sepeda. Fitur ini berguna untuk membantu pengguna ketika pengguna berkendara  pada  medan  yang  terjal  sehingga  memerlukan tenaga lebih besar untuk mengayuh sepeda.
Salah  satu  masalah  terkait  dengan  TAB  ini  ialah  bahwa harga  sepeda  jenis  ini  masih  mahal.  Salah  satu  faktor  yang menyebabkan  tingginya  harga  sepeda  ini  ialah  penggunaan sensor  torsi  untuk  menentukan  kapan  sistem  memberikan
bantuan melalui motor [1]. Oleh sebab itu, dibutuhkan sensor alternatif untuk fungsi bantuan motor ini.
Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah  mekanisme  sistem kontrol motor listrik pada TAB melalui masukan dari 2 sensor, yakni  sensor  Elektromiografi  (EMG)  dan  sensor  tekanan. Sensor  EMG  berfungsi  untuk  mendeteksi  aktivitas  otot  kaki yang  digunakan  untuk  mengayuh  pedal,  sedangkan  sensor tekanan  berfungsi  mendeteksi  berapa  besar  tekanan  yang diberikan  kaki  subyek  pada  pedal.  Masukan  dari  sensor  akan diolah  oleh  mikrokontroler,  kemudian  digunakan  untuk menentukan  apakah  pengguna  memerlukan  bantuan  dari motor.  Dengan  menggunakan  sistem  kontrol  ini,  pengguna diharapkan menjadi lebih nyaman dalam menggunakan sepeda karena  tidak  perlu  mengayuh  terlalu  berat  pada  saat  berada dalam medan yang terjal. Dengan dikembangkannya sistem ini diharapkan  minat  masyarakat  terhadap  sepeda  listrik  TAB menjadi semakin besar.

## II. PERANCANGAN SISTEM
Perangkat  keras  yang  digunakan  meliputi  sensor  EMG, sensor  tekanan,  mikrokontroller  Arduino  Nano,  motor  DC, serta  rangkaian driver motor  DC.  Perangkat  lunak  meliputi program  untuk  proses artificial  neural  network (ANN)  serta program  pembacaan  nilai  sensor  pada  Arduino.  Gambar  1 menunjukkan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang digunakan dalam sistem.
Gambar 1. Diagram blok sistem.
Gambar 2. Skematik rangkaian akuisisi sinyal EMG.

## Kontrol Kecepatan Motor Sepeda Listrik menggunakan Force Sensor dan Elektromiografi (EMG)
Jeffrey Gunawan, Muhammad Rivai, dan Tasripan
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
S
Sistem  akan  menerima  masukan  dari  dua  sensor,  yaitu sensor  EMG  dan  sensor  tekanan.  Sensor  EMG  berfungsi mengukur  aktivitas  otot  kaki  sedangkan  sensor  tekanan berfungsi  mengukur  tekanan  yang  diberikan  oleh  kaki  pada sensor yang ditempatkan di sandal. Kedua sinyal masukan ini akan  diolah  oleh  mikrokontroller  dengan  menggunakan metode  ANN.  ANN  digunakan  untuk  melakukan  proses pembelajaran  berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari  sensor pada proses akuisisi data. Setelah didapatkan nilai weight dan bias dari  proses  pembelajaran,  nilai  ini  dimasukkan  pada program  di  Arduino  agar  sistem  mampu  menentukan  nilai sinyal PWM yang digunakan untuk menggerakkan motor.

## A. Perancangan Sensor EMG
Rangkaian  sensor  EMG  digunakan  untuk  mengetahui tingkat kinerja otot yang sedang diukur. Pengukuran dilakukan menggunakan  elektroda  pada  permukaan  kulit.  Dua  elektroda digunakan  pada  otot  yang  hendak  diukur  dan  satu  elektroda digunakan  sebagai  titik  referensi  pada  bagian  yang  bertulang pada  kaki.  Gambar  2  merupakan  skematik  rangkaian  yang digunakan.  Rangkaian  tersebut  merupakan  rangkaian  akuisisi sinyal  EMG.  Sinyal  masukan  didapatkan  dari  dua  elektroda yang  mengukur  perbedaan  potensial  antara  dua  titik  dari  otot yang dituju. Kemudian sinyal akan melewati sebuah high pass filter 1Hz  dan  dikuatkan  oleh  sebuah  penguat  instrumentasi. Berikutnya  sinyal  akan  masuk  ke  rangkaian active  high  pass filter 50Hz  [2].  Hasil  sinyal  setelah  melalui  bagian  ini ditunjukkan  pada  poin  B.  Tahap  terakhir  pada  rangkaian  ini ialah low  pass  filter 1Hz  dan non-inverting  amplifier yang gainnya dapat diatur dengan menggunakan sebuah potensiometer.  Secara  keseluruhan  rangkaian  didesain  untuk menangkap sinyal EMG pada frekuensi 1-100Hz.

## B. Perancangan Sensor Tekanan
Sensor  tekanan  menggunakan  sebuah Force  Sensitive Resistor (FSR),  yakni  sebuah  sensor  resistif  yang  nilai resistansinya  berubah  sesuai  dengan  beban  yang  diberikan padanya.  Nilai  resistansi  FSR  berbanding  terbalik  dengan besarnya  tekanan  yang  diberikan  padanya.  Nilai  hambatan pada saat tidak ada tekanan diatas 100 kOhm, sedangkan pada saat  tekanan  maksimum  nilai  resistansi  sangat  kecil  dibawah nilai  1  Ohm.  Grafik  kerja  dari  sensor  FSR  ini  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik kerja sensor FSR.

## Gambar 4. Rangkaian sensor tekanan.
Rangkaian  pada  Gambar  4  didesain  sedemikian  rupa  agar nilai  tegangan  berbanding  lurus  dengan  besar  tekanan  yang diberikan  pada  FSR.  Sehingga  rentang  tegangan  keluaran berkisar  dari  0.9  –  3.5V.  Pada  rangkaian  ini  catu  daya  yang digunakan  sebesar  5VDC.  Pada  penelitian  ini,  sensor  tekanan diletakkan pada sebuah sandal dengan FSR ditempelkan pada bagian dalam sandal. Ilustrasi dari berbagai titik tekanan pada telapak kaki manusia ditunjukkan pada Gambar 5.
Pada  penelitian  sebelumnya  digunakan  5  sensor  untuk  5 titik tekanan pada kaki [3]. Namun, pada  penelitian ini hanya digunakan satu titik saja, yakni titik nomor 5.
Gambar 5. Ilustrasi titik tekanan pada telapak kaki.

## C. Perancangan Perangkat Lunak Komputer
Pembelajaran  menggunakan  ANN  digunakan  untuk mengenali  tingkat  aktivitas  kaki  subyek.  ANN  merupakan metode  pembelajaran  yang  cukup  sering  digunakan  dalam berbagai  riset,  seperti  pengenalan  suara  [4],  pendeteksian kualitas  kesegaran  daging  [5],  dan  hidung  elektronik  [6]-[8]. ANN  merupakan  metode  pembelajaran  yang  cocok  untuk digunakan  karena  memiliki  tingkat  kesukesan  yang  tinggi dengan  jumlah  kanal  yang  minimum  [9],  [10].  Model  ANN yang digunakan ialah Feedforward Multilayer Neural Network dan  metode  pembelajaran  menggunakan  algoritma Backward propagation [10] . Dalam program ANN ini terdapat beberapa tahapan dalam pengolahan data seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6, yaitu:
1. Input Data
Pada  tahap  ini,  pengguna  memasukkan  sekumpulan  data yang  akan  digunakan  dalam  proses  learning  beserta  sebuah  - setpoint atau target untuk tiap data tersebut.
2. Normalisasi Data Normalisasi  dilakukan  untuk  menskalakan  nilai  masukan yang  diberikan  dalam  suatu  rentang  yang  didefinisikan
sebelumnya.  Proses  normalisasi  menggunakan  nilai xmin dan xmax, yakni  nilai  maksimum  dan  minimum  dari  keseluruhan data  yang  dimasukkan.  Berikut  merupakan  rumus  dalam menghitung nilai normalisasi:
(1)
x menunjukkan  nilai  sensor  yang  mana  nilai  tersebut diskalakan kedalam skala antara nol dan satu.
3. Feedforward Propagation
Pada  tahap  ini, proses  pembelajaran pada  jaringan dimulai. Nilai  masukan  yang  telah  dinormalisasi  akan  diolah  kedalam suatu  jaringan hidden  layer dengan  menggunakan  sebuah fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi yang digunakan pada program ini  adalah  fungsi  log  sigmoid  karena  fungsi  log  sigmoid  ini merupakan fungsi yang mendekati cara kerja otak manusia [6]. 4. Perhitungan Eror
Pada  tahap  ini  setelah  menentukan  keluaran  untuk  tiap jumlah  data  yang  dimasukkan,  eror  dihitung  dengan  rumus sebagai berikut:
Eror = Setpoint – Output               (2) Kemudian  nilai  eror  ini  akan  digunakan  untuk  melakukan fungsi pembelajaran backpropagation .
Gambar 6. Flowchart Program ANN.
5. Backward Propagation
Metode  pembelajaran backpropagation dilakukan  untuk mengubah  nilai  parameter weight dan bias berdasarkan  dari nilai  eror  yang  didapatkan  dalam  perhitungan  sebelumnya. Dalam  perhitungan  ini  terdapat  beberapa  parameter  yang menentukan  proses  pembelajaran  serta update  parameter berikutnya:
(3)
(4) nilai m =  M-1,…,2,1.  Rumus  tersebut  digunakan  untuk menghitung  nilai  sensitivitas  yang  akan  digunakan  untuk update parameter nilai weight dan bias. Terdapat rumus untuk update parameter dari weight dan bias sendiri, yakni:
(5) (6)
Simbol  alfa  pada  rumus  diatas  adalah learning rate.  Jika nilai  variabel  ini  semakin  tinggi  maka  nilai weight dan bias mengalami perubahan yang semakin cepat, namun mengalami penurunan dalam akurasi hasil akhir yang didapatkan. 6. Pengulangan Iterasi
Proses  pembelajaran  akan  berlangsung  sebanyak  jumlah iterasi  yang  sudah  dispesifikasikan  sebelumnya.  Untuk program  ini,  jumlah  iterasi  dispesifikasikan  sebesar  2000  kali untuk  tiap  set  data n yang  dimasukkan  kedalam  program. Kemudian  program  akan  mengecek  apakah  jumlah  iterasi yang dilakukan selama proses pembelajaran sudah tercapai.
Kedua  nilai  ini  akan  diimplementasikan  dalam  perangkat lunak  pada  Arduino  agar  mikrokontroller  mampu  mengenali data  dari  sensor  dan  memberikan  nilai  sinyal  PWM berdasarkan data pengolahan.
D. Perancangan Perangkat Lunak Arduino
Perangkat  lunak  pada  Arduino  dirancang  untuk  membaca masukan  dari  kedua  sensor,  yaitu  sensor  EMG  dan  sensor tekanan.  Kemudian  mengolah  data  tersebut  menggunakan metode  propagasi feedforward ANN.  Nilai weight dan bias didapatkan  dari  proses  pembelajaran  yang  dilakukan sebelumnya pada komputer. Kemudian Arduino menghasilkan sinyal PWM berdasarkan kontrol proporsional yang digunakan untuk mengatur kecepatan motor listrik pada TAB.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Pengujian Sensor EMG pada Gerakan Cycling
Pengujian  Sensor  EMG  dilakukan  untuk  mengetahui perbedaan amplitudo sinyal EMG dengan mengukur besarnya tegangan  yang  dihasilkan  pada  3  kondisi  beban  yang  telah ditentukan,  yaitu  beban  minimal,  setengah  beban,  dan  beban maksimum.  Beban  diberikan  dengan  penggunaan  tuas  rem pada  ban  belakang  sepeda.  Kategori  tanpa  beban  merupakan hasil  pengukuran  saat  rem  tidak  ditekan,  setengah  beban merupakan hasil pengukuran saat pengguna menekan tuas rem sejauh  4,5  cm  dari  titik  normal  sedangkan  kategori  beban penuh merupakan hasil ketika tuas rem ditekan 6 cm dari titik normal.  Pengukuran  dilakukan  selama  10  detik  dengan gerakan  mengayuh  pada  kecepatan  konstan  di  tiga  kategori beban  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Dalam  pengukuran
ini digunakan 3 buah elektroda, dengan 2 elektroda untuk titik V1  dan  V2,  yaitu  otot  yang  hendak  dituju,  dan  1  elektroda pada  titik  REF,  yaitu titik  pada  anggota tubuh  yang  memiliki bagian  tulang  menonjol.  Gambar  7  merupakan  peletakan elektroda  pada  otot Vastus  Lateralis dan Gastrocnemius Soleus .
(a) (b)
Gambar  7  (a)  Elektroda  di Vastus  Lateralis dan  (b)  Elektroda  di Gastrocnemius dan Soleus
Gambar 8. Pengukuran EMG pada Otot Gastrocnemius dan Soleus.
Gambar 9. Pengukuran EMG pada Otot Vastus Lateralis.
Pada  penelitian  ini,  dua  titik  di  kaki  tersebut  dipilih  karena merupakan  otot  yang  dominan  ketika  mengayuh  sepeda  [11]. Titik  V1  dan  V2  merupakan  titik  akuisisi  sinyal  EMG  yang akan  dimasukkan  ke  rangkaian  sedangkan  titik  REF merupakan  titik  referensi  sinyal,  yaitu  bagian  dari  kaki  yang keras  (tulang  menonjol)  dan  tidak  terdapat  otot.  Hasil pengukuran  sensor  EMG  pada  dua  lokasi  pengukuran ditunjukkan pada Gambar 8 dan 9. Dapat dilihat bahwa grafik EMG dari otot Vastus Lateralis menunjukkan hasil yang lebih baik karena pola sinyal yang cukup konsisten selama sepuluh detik pengukuran.

## B. Pengujian Gabungan Sensor EMG dan Tekanan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  gerakan  mengayuh dengan menggunakan sensor tekanan dan sensor EMG secara bersamaan.  Kondisi  pengujian  masih  sama  dengan  tahap sebelumnya  dan  peletakan  sensor  EMG  pada  otot Vastus Lateralis dan  sensor  tekanan  pada  bagian medial dari telapak kaki.  Hasil  pengukuran  kedua  sensor  ditunjukkan  pada Gambar 10, 11, dan 12.
Gambar 10. Pengukuran pada Kondisi Tanpa Beban
Gambar 11. Pengukuran pada Kondisi Setengah Beban
Gambar 12. Pengukuran pada Kondisi Beban Penuh
Dari tiga grafik hasil akuisisi data tersebut dapat dilihat bahwa data  sensor  yang  didapatkan  pada  tiga  kondisi  beban  yang berbeda  memiliki  amplitudo  yang  berbeda-beda.  Tahap pengujian  ini  dilakukan  selama  3  hari  yang  berbeda  untuk merekam  data  sensor  pada  tiga hari.  Data  ini  akan  digunakan untuk tahap berikutnya, yaitu tahap pembelajaran ANN.

## C. Pengujian Sistem Pembelajaran ANN
Program  pembelajaran  ANN  ditulis  dan  di- compile pada laptop,  sehingga  proses  pembelajaran  berjalan  secara  terpisah dari  mikrokontroller.  Untuk  mendapatkan  representasi  dari sinyal  yang  direkam  selama  10  detik  digunakan  metode moving average filter (MAV)  dengan  orde  60.  Pada  riset sebelumnya  telah  digunakan  filter  MAV  orde  12  ini  untuk mengolah  sinyal  EMG  lebih  lanjut  [12].  Kemudian,  perlu diberikan  suatu setpoint dalam  pembelajaran  ANN  bagi  tiap data  yang  diberikan  pada  masukannya.  Data  yang  digunakan dalam  proses  pembelajaran  terbagi  menjadi  2  jenis  dengan perbedaan  terletak  pada  tempat  peletakan  elektroda  untuk sensor EMG. Dari hasil pembelajaran akan dihitung nilai  eror untuk  menentukan  penempatan  elektroda  yang  lebih  optimal untuk  digunakan.  Data  A  adalah  data  sensor  EMG  pada  otot Gastrocnemius dan Soleus sedangkan  data  B  adalah  data sensor  EMG  pada  otot Vastus  Lateralis. Untuk  menentukan data  yang lebih  baik  antara  data  pembelajaran  A dan  B maka digunakan  analisis sum  square  error (SSE).  Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung SSE:
(7)
variabel  y  merupakan  keluaran  program  untuk  data  ke- i , merupakan setpoint untuk data ke- i , dan N merupakan jumlah data  pembelajaran.  Hasil perhitungan nilai  SSE  untuk data A dan data B ditunjukkan pada Tabel 1 dan 2:
Tabel 1.
Nilai error untuk data A Setpoint Hasil Learning Square Error SSE Data 1 0 0,229 0,052441 0,046323 0,5 0,469 0,000961 1 1,23 0,0529 Data 2 0 0,1727 0,02982529 0,5 0,5332 0,00110224 1 0,949 0,002601 Data 3 0 0,082 0,006724 0,5 0,31 0,0361 1 0,516 0,234256
Tabel 2.
Nilai error untuk data B Setpoint Hasil Learning Square Error SSE Data 1 0 -0,0026 0,00000676 0,045733 0,5 0,688 0,035344 1 0,93 0,0049 Data 2 0 0,153 0,023409 0,5 0,852 0,123904 1 0,744 0,065536 Data 3 0 -0,089 0,007921 0,5 0,607 0,011449 1 0,627 0,139129
Dari  Tabel  1  dan  2  dapat  dibandingkan  bahwa  data  B menghasilkan nilai eror yang lebih kecil dibandingkan dengan data  A.  Maka  untuk  tahap  pengujian  akhir,  otot  yang digunakan  untuk  peletakan  sensor  EMG  ialah  otot Vastus Lateralis .
D. Pengujian Akhir Kondisi Statis
Pengujian  keseluruhan  alat  pada  kondisi  statis  dilakukan agar  mengetahui  performa  alat  sebelum  dilakukan  pengujian dinamis yaitu pengujian pada permukaan lantai. Pengujian alat pada  kondisi  statis  dilakukan  dengan  memberikan  beban  dari rem,  kemudian  mengamati  perubahan  yang  terjadi  pada indikator  LED  pada  alat.  Kriteria  pemberian  beban  pada subyek masih sama dengan pengujian A. Hasil keluaran ANN digunakan  sebagai  sinyal  eror  untuk  menentukan  besarnya sinyal  PWM  yang  akan  menggerakkan  motor  DC.  Evaluasi terhadap sistem dilakukan dengan mengamati indikator lampu LED  yang  terdapat  pada  sistem.  Terdapat  3  LED  sebagai indikator  tingkat  beban  yang  diberikan  pada  subyek.  LED  1 menyala  jika  hasil  ANN  berada  dibawah  0,5  atau  beban minimal, LED 2 menyala jika hasil ANN berada di antara 0,5 dan 1,0 atau beban setengah maksimum, dan LED 3 menyala jika  hasil  ANN  lebih  besar  daripada  1  atau  mengindikasikan beban  maksimum.  Ilustrasi  pengujian  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Tabel 3. Data pengujian akhir pada kondisi statis Subyek Beban Indikator Subyek 1 Minimal LED 1 Setengah LED 2 Maksimal LED 3 Subyek 2 Minimal LED 1 Setengah LED 2 Maksimal LED 3 Subyek 3 Minimal LED 1 Setengah LED 1 Subyek 4 Maksimal Minimal Setengah Maksimal LED 3 LED 1 LED 1 LED 3
Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa sistem mampu mendeteksi tiga  tingkat aktivitas kaki  yang  berbeda  pada  subyek  1  dan  2 dengan  akurat,  namun  lain  halnya  dengan  subyek  3  dan  4. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa pada tahap pengujian ini, sistem  memiliki  tingkat  ketelitian  deteksi  beban  sebesar 83,33%.

## Gambar 13. Pengujian Statis
Tabel 4.
Data pengujian akhir pada kondisi dinamis
Derajat Kemiringan ( o ) Respon Hari I Respon Hari II    Respon Hari III 0 1 1                1 10 3 3                2 15 2 3                2 20 3 3                3
E. Pengujian Akhir Kondisi Dinamis
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  akhir  pada  permukaan lantai  serta  tanjakan  dengan  4  derajat  kemiringan  yang diatur untuk mengetahui respon alat. Dalam pengujian ini digunakan 4  macam  sudut  kemiringan  permukaan  lantai,  yaitu  0 o ,  10 o , 15 o ,  dan  20 o .  Pada  pengujian  ini  ditentukan  bahwa  sudut  0 o menandakan beban minimum, sudut 10 o dan 15 o menandakan beban setengah, dan sudut 20 o menandakan beban maksimum. Hasil  dari  pengujian  ini  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Dari tabel tersebut  dapat  dilihat  data  hasil  pengujian  dinamis  pada permukaan rata serta tanjakan dengan tiga sudut kemiringan. Hasil  pengujian  pada  tingkat  kemiringan  0 o dan  20 o menunjukkan  hasil  yang  konsisten  dalam  tiga  kali  pengujian. Namun, hasil pengujian  pada  tingkat  kemiringan  10 o dan 15 o menunjukkan  hasil  yang  tak  konsisten  karena  indikator  LED yang  menyala  tak  konsisten.  Adapun  pada  kedua  tingkat kemiringan  ini,  indikator  yang  seharusnya  menyala  ialah indikator  LED  2,  karena  beban  yang  diberikan  masih  kurang dari  beban  pada  tingkat  kemiringan  20 o .  Sehingga  secara keseluruhan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dari  tiga  kali pengujian  pada  empat  titik  kemiringan  yang  berbeda,  sistem mampu  mendeteksi  beban  dengan  tingkat  akurasi  rata-rata 75%.

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  sebuah  purwarupa Torque  Assisted Bicycle telah  diwujudkan  dengan  menggunakan  sensor  EMG dan  sensor  tekanan  sebagai  piranti  masukan.  Mikrokontroler Arduino  digunakan untuk mengolah masukan  dari  dua  sensor tersebut.  Sensor  EMG  yang  digunakan  memiliki  rentang
frekuensi  1-100Hz  dan  penguatan  sebesar  7.568x  hingga 83.250x.  Penempatan  elektroda  EMG  yang  optimal  terletak pada  otot vastus  lateralis sedangkan  penempatan  FSR  yang optimal  terletak  pada  bagian medial kaki.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memiliki  tingkat  kesalahan deteksi  beban  sebesar  8,93%  pada  pengujian  menggunakan dua  himpunan  data.  Pada  pengujian  statis,  sistem  mampu mendeteksi  beban  pada  empat  subyek  dengan  tingkat ketelitian  83,33%,  sedangkan  pada  pengujian  dinamis  di permukaan  lantai,  sistem  mampu  mendeteksi  beban  pada subyek dengan tingkat ketelitian rata-rata 75%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Fukushima  dan  Y.  Fujimoto,  “Estimation  of  pedaling  torque  for electric  power-assisted  bicycle  on  slope  environment,”  2017,  hlm. 1682–1687.
[2] A.  Hanafusa  dan  T.  Shimizu,  “Development  of  EMG  Measurement System Aimed to Control Assisted Device,” Trans. Jpn. Soc. Med. Biol. Eng. , vol. 52, hlm. O-32-O-33, Agu 2014.
[3] P. S. Malvade, A. K. Joshi, dan S. P. Madhe, “IoT based monitoring of foot pressure using FSR sensor,” 2017, hlm. 0635–0639.
[4] F.  Budiman,  M.  A.  Nursyeha,  M.  Rivai,  dan  .  S.,  “Pengenalan  Suara Burung  Menggunakan  Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient  dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  Sistem  Pengusir  Hama  Burung,” J.  Nas.
Tek. ELEKTRO , vol. 5, no. 1, Mar 2016.
[5] V.  S.  Kartika, M.  Rivai,  dan D. Purwanto, “Spoiled  meat  classification using  semiconductor  gas  sensors,  image  processing  and  neural network,” 2018, hlm. 418–423.
[6] H.  Widyantara,  M.  Rivai,  dan  D.  Purwanto,  “Implementation  Analog Neural  Network  for  Electronic  Nose  using  Field  Programable  Analog Arrays (FPAA),” Int. J. Electr. Comput. Eng. IJECE , vol. 2, no. 6, Des 2012.
[7] M.  Rivai,  A.  Arifin,  dan  E.  I.  Agustin,  “Mixed  vapour  identification using  partition  column-QCMs  and  Artificial  Neural  Network,”  2016, hlm. 172–177.
[8] D.  S.  A.  Pambudi,  M.  Rivai,  dan  A.  Arifin,  “Detection  of  organic solvent  compounds  using  optical  fiber  interferometer  array  and  neural network pattern recognition,” 2018, hlm. 477–482.
[9] S.  Shin,  J.  Jung,  dan  Y.  T.  Kim,  “A  study  of  an  EMG-based authentication algorithm using an artificial neural network,” dalam 2017 IEEE SENSORS , 2017, hlm. 1–3.
[10]  C. Calderon-Cordova, C. Ramirez, V. Barros, P. A. Quezada-Sarmiento, dan  L.  Barba-Guaman,  “EMG  signal  patterns  recognition  based  on feedforward  Artificial  Neural  Network  applied  to  robotic  prosthesis myoelectric control,” 2016, hlm. 868–875.
[11]  T.  Tokuyasu,  S.  Kushizaki,  S.  Matsumoto,  dan  T.  Kitawaki, “Development of automatic positioning system for bicycle saddle based on lower limb’s EMG signals during pedaling motion,” 2013, hlm. 27– 32.
[12]  D.  M.  Sales,  P.  C.  Galinho,  P.  F.  Miguel,  T.  V.  Duarte,  dan  F. Jo&atilde;o, “Multimodal User Interfaces to Improve Social Integration of Elderly and Mobility Impaired,” Stud. Health Technol. Inform. , hlm. 14–25, 2012.