Yusrinourdi Muhammad Zuchruf (2020) Estimasi Sudut Lengan Siku Dengan Sinyal Otot Menggunakan Metode Monte Carlo. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text 1. HALAMAN JUDUL .pdf Download (175kB)
	Text 2. ABSTRAK.pdf Download (90kB)
	Text 3. DAFTAR ISI.pdf Download (309kB)
	Text 4. BAB I.pdf Download (89kB)
	Text 5. BAB II.pdf Restricted to Registered users only until 6 January 2024. Download (879kB) | Request a copy
	Text 6. BAB III.pdf Restricted to Registered users only until 6 January 2024. Download (730kB) | Request a copy
	Text 7. BAB IV.pdf Restricted to Registered users only until 6 January 2024. Download (1MB) | Request a copy
	Text 8. BAB V.pdf Restricted to Registered users only until 6 January 2024. Download (80kB) | Request a copy
	Text 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (100kB)
	Text 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 6 January 2024. Download (1MB) | Request a copy
	Text EMBARGO FIX - Yusrinourdi Muhammad Zuchruf.pdf Restricted to Registered users only Download (32kB) | Request a copy

Abstract

Stroke merupakan penyakit yang diakibatkan oleh gangguan peredaran darah pada otak, gangguan peredaran darah pada otak tersebut dapat menimbulkan gejala kelumpuhan pada anggota badan atau yang sering ditemui ialah pada kelumpuhan pada ekstrimitas atas. Untuk mengembalikan fungsi pada ekstrimitas atas tersebut maka diperlukan adanya rehabilitasi motorik pada pasien pasca stroke. Untuk membuat terobosan alat rehabilitasi pasien pasca stroke berbasis sinyal otot, maka dilakukan penelitian estimasi sudut lengan siku menggunakan metode Monte Carlo. Penelitian ini bertujuan untuk mendesain dan mengimplementasikan estimasi sudut lengan siku menggunakan metode Monte Carlo untuk alat rehabilitasi pasien pasca stroke, sehingga pasien dapat melakukan rehabilitasi secara mandiri dan konsisten. Desain untuk estimasi sudut menggunakan metode Monte Carlo sendiri terdiri dari pemodelan sudut dari sinyal otot menggunakan curve fitting, error model, probabilitas distribution function dari error model, dan angka acak yang dibangkitkan bedasarkan probabilitas distribution function dari error model. Lalu dilakukan simulasi Monte Carlo untuk melakukan pendekatan sudut dari model. Simulasi Monte Carlo dilakukan sebanyak 10,000 karena dianggap sudah ideal untuk menguji sebuah model. Dalam melakukan estimasi sudut akan dibagi dalam empat range, yang ditentukan dari nilai tren model, estimasi sudut sebelumnya, error estimasi sudut, dan sudut terukur sebelumnya. Kemudian dilakukan perhitungan rata-rata pada simulasi Monte carlo yang memasuki range sudut untuk menentukan nilai estimasi sudut. Dari penelitian ini dihasilkan estimasi paling optimal dengan RMSE (root mean square error) sebesar 8.96°, dan koefisien korelasi antara estimasi sudut dan sudut terukur sebesar 0.96

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	KKC KK ST T 23/ 20 Zuc e
Uncontrolled Keywords:	Muscle signal, elbow arm angle, estimation, Monte Carlo
Subjects:	R Medicine > R Medicine (General) > R735-854 Medical education. Medical schools. Research
Divisions:	08. Fakultas Sains dan Teknologi > Tekno Biomedik
Creators:	Creators NIM Yusrinourdi Muhammad Zuchruf NIM081611733050
Contributors:	Contribution Name NIDN / NIDK Thesis advisor Riries Rulaningtyas NIDN0015037901
Depositing User:	Unnamed user with email indah.fatma@staf.unair.ac.id
Date Deposited:	06 Jan 2021 05:50
Last Modified:	12 Jan 2021 05:39
URI:	http://repository.unair.ac.id/id/eprint/102616
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item