Journal of Science and Technology http://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa Rekayasa. 2019; 12(2): 91-97 ISSN: 0216-9495 (Cetak) ISSN: 2502-5325 (Online)
Article History: Received: Juni, 28 th 2019; Accepted: September, 29 th 2019 ISSN: 2502-5325 (Online) Terakreditasi  Peringkat  3 oleh Ke- menterian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi (ARJUNA), berdasarkan Keputusan Direktur Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan No: 23/E/KPT/2019 tanggal 8 Agustus 2019
Cite this as:
Ubaidillah, M.J., Munadhif, I., dan Rinanto, N.(2019). Klasifikasi
Gelombang Otot Lengan pada Robot Manipulator Menggu- nakan Support Vector Machine. Rekayasa, 12(2), 91-97. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v12i2.5406 © 2019 Muhammad Ja’far Ubaidillah, Ii Munadhif, Noorman Rinanto

## Klasifikasi Gelombang Otot Lengan pada Robot Manipulator Menggunakan Support Vector Machine
Muhammad Ja’far Ubaidillah (1) , Ii Munadhif (2) , Noorman Rinanto (3)
(1,2,3) Program Studi Teknik Otomasi Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
(2) iimunadhif.its@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v12i2.5406

## ABSTRAK
Teknologi robotika semakin berkembang. Banyak orang berinovasi untuk membantu aktivitas mereka, diantaranya membuat robot manipulator untuk mengambil barang di tempat berbahaya atau memindah barang dengan presisi yang sangat tinggi. Pada penelitian ini telah dirancang robot manipulator untuk membantu pasien yang diamputasi pergela- ngan tangannya agar dapat memegang dan tidak memegang. Sensor Electromyography (EMG) dapat merekam aktivitas listrik yang dihasilkan oleh otot rangka dalam bentuk sinyal yang mempresentasikan gerakan otot. Pada penelitian ini, elektromiogram diekstraksi untuk mendapatkan fitur Root Mean Square (RMS) dan Mean Absolute Value (MAV) kemudian diklasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Metode SVM dipilih karena mampu menemukan hyperplane terbaik sebagai pemisah. Pengendali yang digunakan adalah Arduino yang memerintahkan motor servo untuk menggerakkan robot manipulator sesuai dengan hasil klasifikasi. Penerapan metode Support Vector Machine (SVM) yang bertipe linier memiliki akurasi yang cukup baik dengan keberhasilan 80% pada pengujian dengan subjek yang telah diambil data sampel dan keberhasilan 60% pada pengujian dengan subjek yang tidak diambil data sampel.
Kata Kunci: Sensor EMG, Otot Lengan, MAV, RMS, SVM, Klasifikasi.

## Classification of Muscle Wave Arm on Manipulator Robot Using Support Vector Machine ABSTRACT
Robotics technology is growing. Many people innovate to help their activities, including making manipulator robots to take items in dangerous places or move items with very high precision. In this study a manipulator robot was designed to help patients who amputated their wrists to grip and un-grip. Electromyography (EMG) sensors can record electrical activity produced by skeletal muscles in the form of signals that present muscle movements. In this study, the electro- myogram was extracted to get the Root Mean Square (RMS) and Mean Absolute Value (MAV) features then classified using Support Vector Machine (SVM). The SVM method was chosen because it was able to find the best hyperplane as a separator. The controller used is Arduino which instructs the servo motor to move the manipulator robot according to the classification results. The application of the Support Vector Machine (SVM) method which has a linear type has a fairly good accuracy with 80% success in testing with subjects who have taken sample data and 60% success in testing with subjects who are not taken sample data.
Keywords: EMG Sensor, Arm Muscle, MAV, RMS, SVM, Classification.

## PENDAHULUAN
Teknologi robotika semakin berkembang. Banyak orang berinovasi untuk membantu aktivitas me- reka, diantaranya membuat robot manipulator untuk mengambil barang di tempat berbahaya atau memindah barang dengan presisi yang sa- ngat tinggi.
Robot lengan juga dapat membantu manusia da- lam bidang medis. Khususnya pada pasien yang tertimpa kecelakaan atau pasien yang mempu- nyai penyakit tertentu yang mengharuskan pa- sien tersebut untuk amputasi. Robot manipulator
dapat mengganti bagian pergelangan tangan yang telah diamputasi. Kemampuan robot yang dapat bekerja secara biologi maka disebut “Bio- nik” yang secara estimologi berasal dari kata “Bio” yaitu biologi dan “Nik” yang berarti elek- tronik (Padillah dkk, 2013). Pada bidang kedok- teran yang mempelajari tentang otot manusia dan bidang teknik yang mempelajari tentang me- kanik telah bergabung menjadi suatu bidang ilmu baru yaitu Biomekanik yang termasuk juga ba- gian dari keilmuan Biomedika, dimana Biomeka-
nik ini adalah bidang yang fokus pengetahuannya mempelajari gerakan pada makhluk hidup, khu- susnya mempelajari gerakan pada manusia yang keilmuan ini telah menciptakan paradigma baru dalam penerapan teknologi, percepatan pengo- batan dan diagnosis mengenai gerak manusia dan menghasilkan teknologi baru yaitu Elektro- miograf (Falih, 2017).
Sensor Electromyograph (EMG) merupakan sen- sor yang dapat merekam aktivitas listrik yang di- hasilkan oleh otot rangka. Untuk menghasilkan rekaman yang disebut elektromiogram, sensor EMG mendeteksi potensial listrik yang dihasilkan oleh otot-otot ketika sel-sel elektrik atau neuro- logis diaktifkan (Padillah dkk, 2013). Data ke- luaran dari EMG diolah dengan algoritma mate- matis tertentu sehingga informasi tersebut dapat digunakan dalam pengembangan aplikasi yang berkaitan dengan aktifitas manusia. Keluaran sen - sor EMG berupa sinyal yang mempresentasikan gerakan otot dan telah banyak dikembangkan di dalam sistem kontrol yaitu bidang game, Industri, Alat bantu medis dan sebagainya (Falih, 2017).
Pada penelitian sebelumnya  (Falih,2017) tentang sinyal  EMG  dan  mengklasifikasikannya  dengan metode naïve bayes mendapatkan kesimpulan bahwa akurasi yang didapat lebih dari 85% dan dengan proses eliminasi subyek yang berdasar- kan pada pola data raw EMG dari setiap chan- nel memberikan hasil akurasi lebih dari 95,88%. Kebutuhan pada medis untuk mengganti jari ta- ngan yang telah diamputasi perlu adanya anali- sis tentang sinyal elektromiogram menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) agar dapat menemukan hyperplane terbaik sebagai pemisah.

## METODE PENELITIAN

## Perancangan Sistem
Gambar 1 menunjukkan diagram blok peranca- ngan sistem. Pada diagram tersebut memiliki em- pat bagian penting yaitu masukan berupa data dari sensor EMG, proses berupa pengendali Ardui- no, keluaran berupa motor servo, dan perangkat monitoring berupa komputer.
Sensor EMG sebagai pendeteksi sinyal EMG melalui elektrode yang kontak langsung dengan kulit pada lengan bawah. Keluaran modul sen- sor EMG terhubung dengan pin analog Arduino dan mengirimkan data secara serial ke komputer. Pada komputer, dilakukan pengolahan sinyal un- tuk memberikan informasi kepada Arduino agar segera memerintahkan motor servo pada lengan robot untuk melakukan gerakan grip atau un-grip. Penggunaan channel pada Arduino memliki fungsi
masing-masing. Pin A.0 untuk input sensor EMG, Pin 9 untuk motor servo, GND dan 5v untuk sum- ber tegangan.

## Diagram Alur Kerja Sistem
Pada komputer, sinyal diekstraksi nilai Root Mean Square (RMS) dan Mean Absolute Value (MAV) dari amplitudo sinyal tersebut untuk kemudian di- gunakan sebagai masukan saat training maupun testing Metode Support Vector Machine (SVM). Seluruh proses perhitungan data dilakukan oleh software MATLAB. Metode Support Vector Ma- chine  (SVM)  akan  mengklasifikasikan  jenis  sinyal dalam dua kondisi, yaitu grip dan un-grip. Setelah output dari pengklasifikasian yang dilakukan oleh Support Vector Machine (SVM) ini didapatkan, maka komputer mengirimkan perintah ke Arduino. Perintah gerak grip untuk sinyal grip dan perintah gerak un-grip untuk sinyal un-grip. Perintah terse- but digunakan untuk menggerakkan motor servo
Gambar 1. Diagram blok perancangan sistem

## Gambar 2.  Diagram alur kerja sistem
pada lengan robot. Diagram alur kerja sistem di- tunjukkan pada gambar 2.

## Perancangan dan Pembuatan Hardware
Gambar 3. merupakan perancangan Hardware. Sensor mendeteksi sinyal EMG melalui elektrode yang dipasang secara langsung pada permukaan luar dari kulit tanpa perlu proses normalisasi sinyal, hal itu karena proses tersebut telah terjadi pada perangkat sensor. Sinyal tersebut akan di baca melalui pin analog Arduino yang akan dikirimkan ke komputer melalui komunikasi serial. Sinyal di- ekstraksi untuk mendapatkan parameter-parame- ter, yaitu nilai Root Mean Square (RMS) dan Mean Absolute Value (MAV) dari amplitudo sinyal agar dapat diklasifikasi dengan metode Support Vector Machine (SVM) saat training maupun testing. Ha- sil klasifikasi oleh Support Vector Machine (SVM) kemudian dikirim ke Arduino untuk menggerak- kan motor servo sebagai penggerak robot mani- pulator.

## Perancangan dan Pembuatan Software
Pada tahap ini peneliti menggunakan software MATLAB untuk melakukan proses perhitungan dan menampilkan  grafik  dengan  memanfaatkan  fitur GUI MATLAB karena mudah dalam penggunaan dan cepat dalam melakukan perhitungan dengan banyak data. GUI MATLAB juga sebagai interface untuk melihat respon sistem saat proses sedang berlangsung.
Gambar 4 merupakan desain interface. Beberapa tombol dan tampilan yang lainnya mempunyai fungsi masing-masing yaitu sebagai berikut:
• Tombol SAMBUNGKAN, untuk menyam- bungkan software interface dengan Ardu- ino UNO.
• Tombol PUTUSKAN, digunakan untuk memutus koneksi dengan Arduino UNO.
• Tombol GRIP, digunakan untuk mengirim-
kan perintah grip ke robot manipulator secara manual.
• Tombol UN-GRIP, digunakan untuk men- girimkan perintah grip ke robot manipula- tor secara manual.
• LOOP, apabila diaktifkan maka proses pembacaan sinyal, ekstraksi sinyal, klasifi - kasi, serta gerak robot manipulator akan dilakukan terus menerus.
• TEST, digunakan untuk memulai pemba- caan sinyal, ekstraksi sinyal, klasifikasi serta diakhiri dengan gerak robot manipulator.
• NILAI, merupakan nilai realtime dari am- plitudo yang terbaca saat ini.
• Tampilan  grafik  amplitudo  sinyal  EMG yang terbaca.
• Tabel dari nilai amplitudo sinyal EMG yang terbaca.
• RMS, Nilai dari hasil perhitungan ekstraksi Root Mean Square (RMS) dari amplitudo sinyal EMG.
• MAV, Nilai dari hasil perhitungan ekstraksi Mean Absolute Value (MAV) dari amplitu- do sinyal EMG.
• HASIL,  menampilkan  hasil  klasifikasi  dari Root Mean Square (RMS) dan Mean Ab- solute Value (MAV) dari amplitudo sinyal EMG.
Gambar 3.  Perancangan Hardware
Gambar 4.  Desain interface

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, pengujian pergerakan grip dan un-grip dengan dua kondisi yaitu subjek yang per- nah diambil sampel untuk data trining dan subjek yang tidak diambil sampel sebelumnya.

## Pengambilan Sampel Gelombang
Pengambilan sampel gelombang EMG menggu- nakan Muscle Sensor V3.0. Sensor ini memakai 3 buah elektrode yang terhubung langsung dengan kulit bagian luar pada lengan bawah. 2 buah elek- trode sebagai pembaca sinyal EMG dan 1 buah elektrode sebagai referensi.
Penempatan elektrode sensor sangat mempen- garuhi hasil dari pembacaan sinyal EMG. Pen- gambilan sampel gelombang dilakukan pada otot Extensor carpi unlaris pada lengan kanan seperti Gambar 5. Pengambilan sampel dilakukan saat ketiga elektrode telah terpasang dengan tepat. Sinyal un-grip didapatkan dengan merelaksasikan lengan dan seluruh jari tangan kanan sehingga otot tidak sedang kondisi tegang. Sedangkan sin- yal grip didapatkan dengan posisi seluruh jari tan- gan kanan menggenggam dengan kuat. Dengan cara yang sama dan pemasangan sensor dilakukan dengan tepat, pengambilan sensor dilakukan pada 4 orang pria dan 1 orang wanita dengan usia 20 – 23 tahun, dengan masing-masing orang dilakukan pengambilan sampel un-grip sebanyak 5 kali dan grip sebanyak 5 kali. Maka didapat 50 data yang akan diekstraksi untuk digunakan sebagai data training.
Gambar 6 merupakan gambar sinyal EMG yang didapat dari lengan bawah jari tangan dalam kondisi un-grip. Gambar 7 juga merupakan sinyal EMG yang didapat dari lengan bawah jari tangan dalam kondisi un-grip. Dapat dicermati bahwa ke- tika lengan bawah jari tangan dalam kondisi un- grip, sinyal yang didapatkan mempunyai range amplitudo 300mv hingga 500mv. Selanjutnya dilakukan pengambilan sampel dari lengan bawah jari tangan dalam kondisi grip.
Gambar 8 merupakan gambar sinyal EMG yang didapat dari lengan bawah jari tangan dalam kondisi grip. Sedangkan Gambar 9 juga merupa- kan sinyal EMG yang didapat dari lengan bawah jari tangan dalam kondisi grip. Dapat dicerma- ti bahwa ketika lengan bawah jari tangan dalam kondisi grip, sinyal yang didapatkan mempunyai range amplitudo 700mv hingga 1000mv.

## Ekstraksi  Gelombang  EMG  Fitur  Root  Mean Square (RMS)
Fitur Root Mean Square (RMS) dari amplitudo sin-
yal EMG ini akan digunakan sebagai data training dan data testing. Amplitudo yang diambil adalah seluruh dari amplitudo yang telah didapatkan. Untuk melakukan perhitungan fitur RMS ini dapat
Gambar 5.  Pengambilan sampel
Gambar 6.  Sinyal EMG kondisi un-grip (1)
Gambar 7.  Sinyal EMG kondisi un-grip (2)
Gambar 8.  Sinyal EMG kondisi grip (1)
menggunakan Persamaan 1.
Dimana N adalah banyaknya data dan nilai i adalah data.
a. Ekstraksi Gelombang EMG Fitur Mean Absolute Value (MAV)
Fitur Mean Absolute Value (MAV) dari amplitudo sinyal EMG ini juga akan digunakan sebagai data training dan data testing. Amplitudo yang diambil adalah seluruh dari amplitudo yang telah didapat- kan.  Untuk  melakukan  perhitungan  fitur  MAV  ini dapat menggunakan Persamaan 2.
Dimana N adalah banyaknya data dan nilai i adalah data .

## SVM dengan Data Training
Penerapan metode SVM pada penelitian ini meng- gunakan dua input dan satu kelas output 1 dan 0, 1 mewakili kelas +1 dan 0 mewakili kelas -1. Data input yang digunakan sebagai data training dan data testing pada metode SVM ini adalah fitur Root Mean Square (RMS) dan fitur Mean Absolute Value (MAV) dari amplitudo sinyal EMG.

## Pengujian Sistem Secara Keseluruhan
Pengujian sistem meliputi pengujian metode dan aktuator yang digunakan. Pengujian metode yang digunakan adalah pengujian dengan data yang telah didapatkan dari pengambilan sampel den- gan data yang belum pernah dilakukan pengam- bilan sampel dan kemudian dihitung presentase keberhasilan metode dalam melakukan mengkla-
sifikasikan.  Pengujian  aktuator  yang  dilakukan adalah pengujian lengan robot manipulator yang digerakkan oleh sebuah motor servo untuk merepresentasikan hasil klasifikasi. Gerakan robot manipulator yang digunakan pada Tugas Akhir ini mempunyai dua gerakan, yaitu grip untuk hasil klasifikasi jari tangan menggenggam kuat dan un- grip untuk hasil klasifikasi jari tangan relaks atau kondisi otot tidak tegang. Pengujian metode yang dilakukan mempunyai 2 kondisi yaitu:
1.  Pada subjek yang pernah diambil sampel untuk data training, dalam hal ini adalah peneliti yang telah terlatih memasang elektrode kira-kira da- lam waktu 4 bulan dan telah diambil sampel untuk data training.
2.  Pada subjek yang tidak diambil sampel sebel- umnya.
Pada pengujian kondisi pertama, pengujian dilaku- kan sebanyak 10 kali dengan 5 kali percobaan grip dan 5 kali percobaan un-grip. Pengujian ini dilakukan oleh peneliti dengan menggerakkan jari tangan kanan grip dan un-grip. Hasil pengujian kondisi pertama dapat ditunjukkan pada tabel 1.
Berdasarkan Tabel 1, presentase keberhasilan pen- gujian pada kondisi pertama ini yaitu 80%. Dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan cuk- up  akurat  dalam  melakukan  klasifikasi  dengan data yang telah diambil sampel.
Pada pengujian kondisi kedua, pengujian dilaku- kan sebanyak 10 kali dengan 5 kali percobaan grip dan 5 kali percobaan un-grip. Pengujian ini dilakukan oleh peneliti dengan menggerakkan jari tangan kanan grip dan un-grip. Hasil pengujian kondisi pertama dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Berdasarkan Tabel 2, presentase keberhasilan pen- gujian pada kondisi kedua ini yaitu 60%. Dapat di- simpulkan bahwa metode yang digunakan cukup
Gambar 9.  Sinyal EMG kondisi grip (2)
Tabel 1.  Hasil pengujian kondisi pertama No. Kondisi Target Hasil Error Keterangan 1 Un-grip 0 0 0 % Benar 2 Un-grip 0 0 0 % Benar 3 Un-grip 0 0 0 % Benar 4 Un-grip 0 1 100 % Salah 5 Un-grip 0 0 0 % Benar 6 Grip 1 1 0 % Benar 7 Grip 1 0 100 % Salah 8 Grip 1 1 0 % Benar 9 Grip 1 1 0 % Benar 10 Grip 1 1 0 % Benar
akurat  dalam  melakukan  klasifikasi  dengan  data yang belum diambil sampel. Dari pengujian ini didapatkan bahwa rata-rata kecepatan respon ro- bot manipulator adalah 3 detik.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil keseluruhan yang telah didapat- kan setelah dilakukan analisis dan pengujian pada sistem yang telah dibuat, maka didapatkan kesi- mpulan bahwa: Muscle Sensor V3.0 mampu di- gunakan untuk pengambilan sinyal EMG dalam kondisi grip dan un-grip pada lengan tangan kanan peneliti, namun pembacaan sensor tidak terlalu akurat pada lengan tangan kanan yang mempu- nyai otot yang tidak teralalu nampak. Sinyal yang terbaca oleh sensor EMG yang berdomain waktu dapat  diekstraksi  menggunakan  fitur  Root  Mean Square (RMS) dan Mean Absolute Value (MAV). Metode Support Vector Machine (SVM) tipe linier yang menggunakan masukan dari RMS dan MAV mampu  mengklasifikasikan  kondisi  grip  dan  un- grip dengan baik. Penerapan metode Support Vec- tor Machine (SVM) tipe linier memiliki akurasi yang cukup baik dengan tingkat keberhasilan 80% pada pengujian dengan subjek yang telah diambil data sampel dan mendapat tingkat keberhasilan 60% pada pengujian dengan subjek yang tidak diambil data sampel.

## DAFTAR PUSTAKA
Bhavsar, H., Mahesh H. P. (2012).”Review on Sup- port  Vector  Machine  for  Data  Classifica - tion”. Vol 1, Issue 10.
Falih, A. D. I. (2017).“Klasifikasi Sinyal EMG Dari Otot
Lengan Sebagai Media Kontrol Menggu- nakan Naïve Bayes” (Tesis). Surabaya. Insti- tut Teknologi Sepuluh Nopember.
Fiska, R. R. (2017). Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Siswa yang Ber- peluang Drop Out. Jaringan Sistem Infor- masi Robotik Vol. 1,No. 01, 42-51.
Lee, J., Kim J., Park J. (2013). “Classification of grip configuration using surface EMG”, in 2013 13th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2013).
Muis, I. A., Muhammad A. (2015). “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM)
Menggunakan Kernel Radial Basis Func- tion  (RBF)  Pada  Klasifikasi  Tweet”,  Vol.12
No.2
Mustiadi, I., Thomas S. W., Indah S., (2012). “Anali- sis Ekstraksi Ciri Sinyal EMG Menggunakan Wavelet Discrete Transform”, Yogyakarta.
Nugraha, D.W. (2011). “Pengendalian Robot Yang Memiliki Lima Derajat Kebebasan”, Ilmiah Foristek, 1(1): p. 22.
Padillah, H. A., Arif G., Wahyuni K. (2013). “Kontrol Wireless Bionik Robot Jari Tangan Meng- gunakan Arduino”, Vol I, No. 2.
Paul, Y., Goyal V., Jaswal R.A. (2017). “Comparative analysis between SVM & KNN classifier for EMG  signal  classification  on  elementary time domain features”, in 2017 4th Inter- national Conference on Signal Processing, Computing and Control (ISPCC).
Phinyomark, A., Phukpattaranont P., Limsakul C. (2012). “Feature Reduction and Selection for  EMG  Signal  Classification”,  Vol.  39. 7420–7431.
Rahman, M.M., Rosly M.H.M. (2016). “Gripping Motion of Artificial Hand Using EMG Sig - nal”, in 2016 International Conference on Computer and Communication Engineer- ing (ICCCE).
Rekhi, N. S., Arora A. S., Singh S., Singh D. (2009). “Multi-Class SVM Classification of Surface EMG Signal for Upper Limb Function”, in 2009 3rd International Conference on Bio- informatics and Biomedical Engineering.
Rusmanto. (2016). “Akuisisi Data Sinyal EMG di
Lengan Tangan dengan Sensor Surface Electrode Menggunakan Mikrokontroler Arduino Uno” (Tugas Akhir). Semarang: Universitas Dian Nuswantoro. Tabel 2. Hasil pengujian kondisi kedua No. Kondisi Target Hasil Error Keterangan 1 Un-grip 0 1 100 % Salah 2 Un-grip 0 0 0 % Benar 3 Un-grip 0 1 100 % Salah 4 Un-grip 0 0 0 % Benar 5 Un-grip 0 0 0 % Benar 6 Grip 1 1 0 % Benar 7 Grip 1 0 100 % Salah 8 Grip 1 1 0 % Benar 9 Grip 1 1 0 % Benar 10 Grip 1 0 100 % Salah
She,  Q.,  Luo  Z.,  Meng  M.  Xu  P.  (2010).  “Multiple kernel learning SVM-based EMG pattern classification  for  lower  limb  control”,  in 2010 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision.
Subhash, K.M., Pournami P.N., Joseph P.K. (2017). “Census transform based feature ex- traction of EMG signals for neuromuscular disease  classification”,  in  2017  IEEE  15th Student Conference on Research and De- velopment (SCOReD).
Technologies,  A.  (2013).  “Three-lead  Differential Muscle/ Electromyography Sensor for Mi- crocontroller Applications” (Datasheet).
Tong, S., Daphne K. (2001). “Support Vector Ma- chine Active Learning with Applications to Text Classification”. USA.
Wibawa, A. D., Verdonschot N., Burgerhof J. G. M., Purnama I. K. E., Andersen M. S., Hal- bertsma J. P. K., Diercks R. L., Verkerke G. J. (2013) “A validation study on muscle ac- tivity prediction of a lower limb musculo- skeletal model using EMG during normal walking”, in 2013 3rd International Con- ference on Instrumentation, Communi- cations, Information Technology and Bio- medical Engineering (ICICI-BME).