Perpustakaan Digital ITB

Stroke merupakan salah satu pennyakit yang sering dijumpai saat ini dan penggunaan electromyogram (EMG) merupakan salah satu metode umum yang sering digunakan untuk menentukan kondisi / perkembangan pada pasien pasca stroke. Dalam penelitian ini, kami mencoba menganalisis sinyal EMG pada 12 subjek stroke dan 12 subjek sehat dengan menggunakan beberapa metode perhitungan yaitu root mean square (RMS), mean absolute value (MAV), variance (VAR), maximum fractal length (MFL), average amplitude change (AAC), zero crossing (ZC), wave length (WL), log detector (LD), mean frequency (MNF), Median Frequency (MDF) and difference absolute standard deviation value (DASDV). Sensor EMG yang digunakan adalah Myo armband yang memiliki 8 kanal surface electrode dengan frekuensi sampling 200Hz. Sensor ditempatkan pada forearm subjek. Data yang diambil pada subjek stroke pada bagian yang terkena disabilitas dan bagian sehat (normal), untuk subjek sehat pada forearm dominan dan non-dominan, kemudian sinyal diolah dan dibandingkan. Sinyal EMG ditinjau pada beberapa domain frekuensi yang berbeda yaitu 5-20Hz, 20-100Hz, dan 70-100Hz. Pengamatan pada penelitian ini ditujukan Ketika subjek melakukan kontraksi maksimum (Dynamometer test) dan minimum (rest). Pada subjek sehat kondisi rest, sinyal EMG non-dominan lebih tinggi (24.94 – 50.62%) pada 70- 100Hz dan ketika Dynamometer test pada 70-100Hz menunjukan perbandingan yang hampir sama antara dmoninan dan non-dominan ((-0.31) – 1.59%) tetapi pada 5-20Hz sinyal EMG dominan lebih tinggi (8.11 – 14.89%).Pada subjek stroke saat test rest, forearm yang mengalami disabilitas lebih tinggi (60.97 – 84%) pada 70- 100Hz tetapi pada Dynamometer test nilai tertinggi pada semua metode perhitungan tersebar antara 5-100hz dan menunjukan EMG sinyal pada bagian yang terkena disabilitas lebih rendah pada kontraksi maksimum.