Penggerak Lima Jari Robot Lengan Menggunakan ELECTROMYOGRAM (EMG) Pada Lengan Bawah Anterior

Manusia yang merupakan satu sistem biolistrik dapat bergerak menggunakan otot tubuhnya erat hubungannya dengan fenomena listrik. Sehingga membuat manusia sangat menarik untuk dipelajari khususnya dibagian saraf dan otot. Meskipun sudah kehilangan salah satu anggota tubuhnya, namun otak kita masih mampu mengirim sinyal otot untuk melakukan gerakan kontraksi dan relaksasi pada jaringan otot tersebut, jari merupakan contoh dari salah satu anggota tubuh tersebut. Karena dibutuhkan untuk melakukan banyak gerakan tangan yang vital tentunya jari merupakan anggota tubuh yang penting untuk kehidupan sehari-hari. Lima otot bagian lengan bawah yaitu extensor policis brevis, flexor digitorum superficialis, flexor palmaris longus, flexor digitorum superficialis, flexor carpi ulnaris merupakan otot yang berperan dalam menggerakan jari pada tangan. Otot-otot ini memiliki respon yang berbeda-beda terhadap pergerakan masing-masing jari. Alat ini bekerja sesuai dengan prinsip tersebut dengan membaca sinyal myoelectric yang berasal dari 5 otot bagian lengan bawah yaitu extensor policis brevis, flexor digitorum superficialis, flexor palmaris longus, flexor digitorum superficialis, flexor carpi ulnaris agar dapat dikondisikan oleh satu sensor kemudian diproses mikrokontroler untuk menggerakkan jari-jari robot secara individual. Karena terdapat 5 titik sadapan pada lengan dan hanya terdapat satu sensor EMG maka diperlukan suatu multiplekser untuk melakukan switching titik sadapan tersebut secara bergantian. Sedangkan pada keluaran sensor tersebut diperlukan demultiplekser agar mikrokontroler dapat dengan mudah membedakan 5 titik sadap tersebut. Dari keluaran sensor EMG yang digunakan didapatkan bahwa 5 otot tersebut menunjukan perubahan tegangan yang berbeda-beda tergantung jari mana yang digerakan namun memiliki suatu karakteristik yang sama yaitu minimum perubahan tegangan yang dihasilkan adalah 1 Volt. Nilai minimum tersebut kemudian dijadikan nilai threshold. Di mikrokontroler lalu memproses dari hasil sensor tersebut mana jari yang akan kontraksi ataupun relaksasi sesuai karakteristik titikk sadap mana yang melebihi nilai threshold. Dari Pengujian Secara Keseluruhan didapatkan bahwa rata-rata error pengujian akhir yaitu 15 %. Error ini diakibatkan sampel yang melakukan gerakan jari berhati-hati atau pelan-pelan. Dari pengujian keseleruhan sistem dapat disimpulkan bahwa alat ini dapat mendeteksi posisi dan gerakan jari dengan keberhasilan sebesar 85 %