Analisis Perbandingan Filter Eksponensial, Bandpass, dan Butterworth pada Sistem Pengenalan Pergerakan Prostetik Tangan Bionik

Abstrak

Salah satu langkah kunci dalam pengembangan lengan prostetik EMG adalah pemrosesan sinyal yang efektif untuk mengisolasi dan menginterpretasikan sinyal EMG yang diterima. Filter adalah salah satu komponen penting dalam proses pengolahan sinyal, karena filter membantu dalam menghilangkan noise dan interferensi serta mengisolasi komponen frekuensi yang berkaitan dengan gerakan otot. Penelitian ini mengeksplorasi perbandingan performa tiga jenis filter pada sistem pengenalan pergerakan prostetik tangan bionik yaitu filter eksponensial, bandpass, dan butterworth. Tiga jenis filter tersebut akan diuji dengan 5 subjek pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa filter butterworth adalah filter yang paling efektif untuk mengurangi noise dan interferensi. Tapi, filter eksponensial lebih baik dalam pengujian performa. Filter eksponensial lebih cepat dan lebih optimal dalam penggunaan memori dengan kecepatan rata-rata 1.172 detik untuk melakukan sebuah proses filtrasi pada 200 data. Sedangkan dalam penggunaan memori, filter eksonensial hanya menggunakan 1.442% dari penggunaan memori FLASH. Dari hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan filter tergantung pada keperluan dari filter yang akan digunakan. Jika ingin menggunakan filter yang andal untuk mengurangi noise dan interferensi, maka filter butterworth adalah pilihannya. Tapi jika filter yang ingin digunakan adalah filter yang memiliki performa yang baik dari waktu filtrasi dan keoptimalan penggunaan memori, maka filter eksponensial menjadi pilihannya.