Rekayasa , 2021; 14(3): 301-306 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Perbandingan Neural Network Backpropagation dan Extreme Learning Machine
pada Robot Manipulator
Ii Munadhif 1* , Indan Pradhipta 1
1 Prodi Teknik Otomasi Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Jl. Raya ITS  Sukolilo Kota Surabaya 60111 Jawa Timur *iimunadhif.its@gmail.com DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i3.10230

## ABSTRACT
Robotics technology and artificial intelligence devices are growing rapidly in the medical field. The work of medical workers will be made easier by the presence of this technology. It is also applied directly to patients. Patients suffering from various diseases, of course, need an appropriate solution. A robotic finger manipulator can be applied to a patient with disabilities to assist  him  in  placing  or  retrieving  items.  In  the  manipulator  robot,  there  are  sensors,  controllers,  and  actuators.  The stimulation  of  the  muscles  in  the  forearm  is  detected  by  an  electromyograph  sensor.  The  resulting  muscle  stimulation  is classified by the controller into servo motor movement. The motor represents the fingers.  The classification method uses a neural network backpropagation and an  extreme learning machine which is compared to the performance. Classification using  neural  network  backpropagation  has  a  success  rate  of  65.3%.  While  the  classification  using  the  extreme  learning machine has a success rate of 78.7%.
Key words : artificial intelligence, robot manipulator, electromyography, servo motor, neural network backpropagation

## PENDAHULUAN
Teknologi  robotika  dan  perangkat  artificial intelligence  berkembang  cukup  pesat  di  bidang medis. Pekerjaan petugas medis akan dipermudah dengan hadirnya teknologi tersebut. Bahkan, juga diterapkan  langsung  kepada  pasien.  Para  pasien yang  menderita  penyakit  beragam,  tentu memerlukan  solusi  yang  sesuai.  Sebuah  robot manipulator jari tangan dapat diterapkan kepada pasien  tunadaksa  untuk  membantunya  dalam meletakkan  atau  mengambil  barang.  Pasien tunadaksa  prostetik  dan  ortopedik  di  Indonesia lebih dari 1,8 juta jiwa (Rahman, 2017).
Badan  Pusat  Statistik  telah  mencatat penyandang  tunadaksa  di  Kabupaten  Boyolali pada tahun 2018 sebanyak 1869 jiwa (BPS, 2018). Teknologi  yang  dapat  membantu  pasien tunadaksa  prostetik  atau  amputansi  pada pergelangan  tangan  adalah  robot  manipulator tangan.  Pada  robot  manipulator  terdapat perangkat  sensor,  pengendali,  dan  aktuator. Rangsangan  otot  pada  lengan  bawah  dideteksi oleh  sensor  electromyorgraph.  Sensor  ini  dipilih
karena  pada  pemasangannya  tidak  memerlukan operasi  bedah  pada  pasien/tidak  melukai.  Hasil rangsangan  otot  diklasifikasikan  oleh  pengendali menjadi  gerakan  motor  servo.  Motor  tersebut merepresentasikan  jari  tangan.  Motor  servo memiliki kendali internal sehingga dapat berputar dengan akurat.
Metode  klasifikasi  menggunakan  Neural Network  Backpropagation  (NNB)  dan  Extreme Learning  Machine  (ELM)  yang  dibandingkan performansinya.  Kedua  metode  ini  dipilih  karena memiliki  kesamaan  kecerdasan  buatan  dalam rumpun  neural  network.  Pada  neural  network backpropagation  memiliki  pengolahan  data dengan  cara  backward  sedangkan  extreme learning  machine  memiliki  pengolahan  data dengan cara forward. Keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan. Performansi terbaik akan dipilih dan  diterapkan  pada  robot  manipulator  yang diimplementasi pada pasien tunadaksa prostetik.

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History: Received: May, 5 th 2021;  Accepted: August, 31 st 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023

## Cite this as:
Munadhif,  I  &  Pradhipta,  I.  (2021).  Perbandingan  Neural Network Backpropagation dan Extreme Learning Machine pada Robot Manipulator. Rekayasa 14 (3). xxx. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i3.10230 © 2021 Ii Munadhif & Indan Pradhipta

## METODE PENELITIAN
Diagram  alur  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1. Tahapannya terdiri dari identifikasi awal (masalah, manfaat, dan studi literatur dari beberapa karya  ilmiah).  Analisis  kebutuhan  sistem  terkait penggunaan  masukan,  keluaran,  pengendali, metode  klasifikasi,  dan  perangkat  elektronik  lain yang menunjang.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Perancangan Sistem dan Hardware
Perancangan  sistem  memiliki  empat  bagian penting  yaitu  masukan  berupa  data-data  dari sensor  electromyograph.  Pengendali  berupa mikrokontroler  ESP  32  yang  terdapat  metode klasifikasi.  Keluaran  berupa  motor  servo  yang berputar. Sumber tegangan berupa battery. Sensor electromyograph  sebagai  pendeteksi  rangsangan otot  lengan  atas  dan  bawah.  Data  sensor  diubah oleh  transducer  menjadi  sinyal  listrik.  Motor  servo menerima perintah dari NNB atau ELM.
Gambar 2 menunjukkan perancangan hardware. Pada  perancangan  ini  terdiri  dari  perangkat elektronik  yang  disusun  berdasarkan  aliran  sinyal atau  data  yang  diproses.  Terdapat  dua  elektrode sensor yang diletakkan pada lengan atas dan bawah pasien  agar  perubahan  rangsangan  otot  mudah dideteksi dan dikenali. Terdapat 5 motor servo yang bergerak berdasarkan perintah hasil klasifikasi
Proses  klasifikasi  dilakukan  oleh  metode  neural network backpropagation dan atau metode extreme learning machine  yang melatih data masukan dan keluaran. Hasil model terbaik/optimal antara kedua model  akan  memerintahkan  motor  servo berdasarkan perubahan sinyal pada lengan
Gambar 2. Perancangan Hardware

## Perancangan Mekanik
Pada  tahap  perancangan  dan  pembuatan mekanik,  peneliti  mula-mula  membuat  model tangan menggunakan software Autocad. Kemudian dilakukan  proses  desain  3-dimensi  model  dengan software  Solid  Work  agar  mudah  dimodifikasi. Selanjutnya  pencetakan  hasil  desain  dengan  3D print.  Desain  robot  manipulator  ditunjukkan  pada Gambar 3. Desain robot manipulator dibuat bentuk semirip mungkin dengan  lengan dan jari  asli agar dapat  berfungsi  optimal  serta  penggunaan  yang mudah dan nyaman.
Gambar 2. Desain Robot Manipulator

## Gambar 2. Penempatan Komponen Elektronika
Tabel 1. Penggunaan pin out Mikrokontroler
No. Pin out Komponen 1 D34 Sensor Myoware 1 2 D35 Sensor Myoware 2 3 VCC Konektor Charger & Battery GND 4 RX Komunikasi Serial TX 5 D19 Motor Servo 1 6 D18 Motor Servo 2 7 D5 Motor Servo 3 8 D17 Motor Servo 4 9 D16 Motor Servo 5

## Perancangan Neural Network
Neural  network  back  propagation  memiliki  dua tahap  dalam  proses  perhitungannya.  Proses pertama  adalah  forward  propagation  dan  proses kedua  adalah  back  propagation.  Pada  forward propagation  atau  perhitungan  alur  maju  akan menghasilkan nilai output sementara untuk proses pelatihan  awal  dan  pertengahan.  Pada  back propagation  atau  perhitungan  balik,  nilai  output yang  memiliki  selisih  dengan  nilai  tujuan  akan diolah  dengan  persamaan  back  propagation sehingga  nilai  selisih  tersebut  akan  semakin mengecil  dan  mendekati  nol.  Ketika  nilai  selisih diperoleh paling kecil maka nilai bobot input, nilai bias,  dan  bobot  output  yang  dihasilkan  akan diigunakan  pada  pemodelan  neural  network  back propagation akhir.

## Perancangan Extreme Learning Machine
Extreme  learning  machine  memiliki  jumlah neuron hidden layer sebanyak n dan dapat diubah agar  menghasilkan  nilai  selisih  antara  nilai  output dan nilai tujuan yang kecil. Apabila output training memiliki  error  yang  cukup  besar  maka  dilakukan
proses  modifikasi.  Pada  perancangan  ini  hanya terdapat sebuah tahapan proses yaitu tahapan maju atau  forward.  Proses  pelatihan  ini  dilakukan  pada software  Matlab  agar  mempermudah  dalam pengecekan kesalahan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Sensor Electromyography Myoware Sensor  Electromyograph  Myoware  mampu mendeteksi  karakteristik  sinyal  yang  dihasilkan lengan tangan. Setiap gerakan jari tangan memiliki data  yang  berbeda  untuk  diproses  ke mikrokontroler.  Sensor  ini  dirangkai  pada  PCB dengan  konfigurasi  pin  out  mikrokontroler  D34 untuk  sensor  myoware  1  dan  D35  untuk  sensor myoware 2. Pada kaki lain pada sensor terhubung ke  pin  VCC  dan  GND.  Gambar  2  menunjukkan wiring dua sensor Electromyograph Myoware. Nilai keluaran sensor dihubungkan ke pin masukan ADC (Analog  Digital  Conversion)  mikrokontroler  yang memiliki rentang nilai 0 sd 4095. Nilai ADC tersebut yang akan diolah oleh metode klasifikasi NNB/ELM.

## Gambar 2. Wiring Sensor Electromyograph Myoware
Gambar 3. Posisi Penempatan Pad Elektroda Sensor Pada Lengan
Pada kedua sensor juga dipasang pad elektroda sensor  agar  hasil  lebih  stabil.  Gambar  3 menunjukkan  posisi  penempatan  pad  elektroda sensor  pada  lengan.  Hasil  karakteristik  sinyal masing-masing gerakan jari ditunjukkan pada Tabel 2.  Pada  grafik  sinyal  membentuk  lembah-lembah dan  bukit-bukit.  Lembah  atau  nilai  minimum menunjukkan  relaksasi  otot  sedangkan  bukit  atau nilai maksimum menunjukkan kontraksi otot. Hasil data dari  kedua sensor  (S1 dan S2) pada masing- masing  gerakan  jari  ditunjukkan  pada  Tabel  3. Gerakan  kombinasi  merupakan  gerakan  jari telunjuk  dan  ibu  jari  yang  digerakkan  secara Bersama-sama sebagai bentuk gerakan memegang sesuatu.  Data  pada  kombinasi  memiliki  nilai terbesar  daripada  data  lainnya.  Hasil  data  dari kedua  sensor  (S1  dan  S2)  pada  masing-masing gerakan  jari  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Gerakan kombinasi merupakan gerakan jari telunjuk dan ibu jari yang digerakkan secara Bersama-sama sebagai bentuk  gerakan  memegang  sesuatu.  Data  pada
kombinasi  memiliki  nilai  terbesar  daripada  data lainnya.
Tabel 3. Data Kedua Sensor pada Gerakan Jari

## Pengujian Aktuator Motor Servo
Motor  servo  memiliki  kendali  internal  untuk mengatur  putaran  motor.  Pada  pengujian  ini, pergerakan  motor  berdasarkan  perintah  program. Terdapat 5 motor servo sebagai representasi 5 jari tangan.  Konfigurasi  pin  out  mikrokontroler  adalah D19  untuk  servo  1,  D18  untuk  servo  2,  D5  untuk servo 3, D17 untuk servo 4, dan D16 untuk servo 5. Pada kaki lain servo juga tersambung ke VCC dan GND. Counter step langkah digunakan oleh motor untuk  mengatur  putaran  motor.  Gambar  7  adalah
Tabel 2. Hasil Karakteristik Sinyal Gerakan Jari
wiring 5 motor servo yang langsung terhubung ke pin  out  mikrokontroler  ESP32.  Hasil  pengujian menunjukkan  nilai  jumlah  counter  untuk  putaran searah  jarum  (CW)  jam  adalah  900  dan  putaran berlawanan arah jarum jam (CCW) adalah 500 untuk semua  servo.  Nilai  stop  servo  terbesar  pada  servo jari manis dan terkecil pada servo jari tengah. Nilai counter stop servo ditunjukkan pada Tabel 4.
Gambar 4. Wiring Lima Motor Servo
Tabel 4. Nilai Counter Stop Servo
Servo Jumlah Counter Nilai stop servo CW CCW Jari Telunjuk 900 500 90 Jari Tengah 900 500 89 Jari Manis 900 500 112 Jari Kelingking 900 500 92
Gambar 5. Contoh Gerakan Jari Telunjuk

## Pengujian Mekanik Gerakan Jari
Gambar  5  adalah  contoh  gerakan  jari  telunjuk saat menekuk. Pada mekanik jari terdapat seutas tali yang tersambung ke motor servo. Penggunaan tali untuk  menekuk  ruas-ruas  jari  saat  motor  aktif. Terdapat pegas kecil di setiap jari untuk meluruskan jari secara otomatis jika motor tidak aktif. Pada saat pengujian,  respon  waktu  masing-masing  jari menekuk adalah 0.5 detik.

## Pengujian Neural Network Back propagation
Proses pengujian data dilakukan menggunakan nilai bobot input, bobot output, dan bias dari hasil training  terbaik.  Pada  pengujian  ini  dilakukan sebanyak  75  kali.  Tabel  5  menunjukkan  hasil pengujian dengan NNB.
Tabel 5. Pengujian dengan NNB
Pada Tabel 5 didapatkan 8 data (green) dan 41 data (orange) sebagai nilai target prediksi benar. 7 data (blue) dan 19 data (white) sebagai nilai target prediksi  salah.  Berdasarkan  analisis  data  tersebut, Neural  Network  Back  propagation  hanya  mampu memprediksi  gerakan  motor  servo  berdasarkan rangsangan  otot  lengan  adalah (8+41) 75 𝑥 100% = 65,3%.

## Pengujian Extreme Learning Machine
Proses pengujian data dilakukan menggunakan nilai bobot input, bobot output, bias, nilai beta dari hasil training terbaik. Pada pengujian ini dilakukan sebanyak  75  kali.  Tabel  6  menunjukkan  hasil pengujian dengan ELM.

## Tabel 6. Pengujian dengan ELM
Pada Tabel 6 didapatkan 10 data (green) dan 49 data (orange) sebagai nilai target prediksi benar. 5 data (blue) dan 11 data (white) sebagai nilai target prediksi  salah.  Berdasarkan  analisis  data  tersebut, Extreme  Learning  Machine  hanya  mampu memprediksi  gerakan  motor  servo  berdasarkan rangsangan  otot  lengan  adalah (10+49) 75 𝑥 100% = 78,7%.

## KESIMPULAN
Robot  manipulator  tangan  prostetik  telah berhasil  dilakukan,  pengujian  dilakukan  dengan membandingkan performansi gerakan motor servo berdasarkan  rangsangan  otot  lengan  dengan  dua metode klasifikasi yaitu neural network backpropagation  dan  extreme  learning  machine. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan neural network backpropagation dalam memprediksi  gerakan  jari  tangan  adalah  65,3%. Sedangkan  tingkat  keberhasilan  extreme  learning machine  dalam  memprediksi  gerakan  jari  tangan adalah  78,7%.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan bahwa  pada  sistem  ini  metode  extreme  learning machine lebih baik daripada metode neural network backpropagation.

## DAFTAR PUSTAKA
Falih, Adi, D. I.(2017). Klasifikasi Sinyal Emg Dari Otot Lengan  Sebagai  Media  Kontrol  Menggunakan Naïve Bayes. pp 1–86.
Humaini, Q. (2015). Jaringan Syaraf Tiruan Extreme Learning  Machine  (Elm)  Untuk  Memprediksi Kondisi Cuaca Di Wilayah Malang.
Pitowarno,  E.  (2006).  ROBOTIKA:  Desain,  Kontrol, dan  Kecerdasan  Buatan  (1st  ed.;  D.  Hardjono, Ed.). Yogyakarta: CV. Andi Offset.
Rahman,  M.  (2017).  Rancang  bangun  prostesis lengan  untuk  tunadaksa  pada  bawah  siku (amputasi transradial). Sidam, R. L., Suraatmadja, M. S., & Fauzi, H. (2016). Perancangan Alat Ukur Denyut Nadi Menggunakan  Sensor  Strain  Gauge  Melalui Media Bluetooth Smartphone. 3(2). 1305–1314.
Sitanaya, J. G., & Arifin, A.(2018). Pengolahan Sinyal EMG sebagai Perintah Kontrol untuk Kursi Roda Elektrik. pp 2–6.
Systems,  E.  (2019).  ESP32-WROOM-32  Datasheet. Retrieved from www.espressif.com.
Tristianti, N. (2017). Klasifikasi Gerakan Otot Lengan Bawah Pada Penderita Stroke Berdasarkan Sinyal Emg Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.
Ubaidillah, M. J. (2018). Klasifikasi Gelombang Otot Lengan Pada Robot Manipulator Menggunakan Support  Vector  Machine.  Jurnal  Rekayasa,  Vol. 12, No. 1:91-97.
Wildana,  I.  G.  (2018).  Rancang  Bangun  Prototype Robot  Tangan  Untuk  Terapi  Penyandang Disabilitas  Pasca  Stroke  Berbasis  Emg Menggunakan  Algoritma  Extreme  Learning Machine.