PERANCANGAN ALAT BANTU KOMUNIKASI PASIEN STROKE BERAT MENGGUNAKAN GESTURE RECOGNITION TERINTEGRASI INTERNET OF THINGS - Muhammad Fadli Nasution, -; Robby Ikhfa Nulfatwa, -; Rahillah Nur Maryam, -; Fadhil Muhammad Iqbal, -; Raihan Yusuf Rifansyah, - (Universitas Komputer Indonesia, 2022)
Salah satu penyakit penyebab disabilitas tertinggi di dunia adalah stroke. Sebagian besar penderita pascastroke mengalami penurunan fungsi motorik yang membuat pasien sulit untuk beraktivitas sehari-hari, terutama dalam berkomunikasi. Berdasarkan masalah tersebut, perlu adanya alat yang mampu membantu penderita pascastroke dalam berkomunikasi sehari-hari terutama dalam menyampaikan kebutuhan yang rutin dilakukan seperti makan, minum, berpindah, dan penggunaan toilet (activities of daily living) menggunakan anggota tubuh yang masih bisa digerakkan oleh penderita. Penelitian ini bertujuan untuk membuat alat bantu komunikasi sehari-hari penderita pascastroke menggunakan gesture recognition yang terhubung internet. Pada penelitian ini digunakan kamera sebagai masukan citra gerakan dan mikrokomputer Raspberry Pi untuk mengolah hasil tangkapan citra kamera menggunakan computer vision dan mengirimkannya ke aplikasi Android menggunakan internet. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu eksperimen terencana yang diawali dengan identifikasi masalah, studi pustaka, perancangan desain produk, integrasi sistem, verifikasi dan validasi produk. Berdasarkan hasil pengujian, alat yang telah dibuat berfungsi dengan baik, notifikasi perubahan gerakan (activities of daily living) pasien dapat terkirim ke aplikasi Android saat pasien ingin beraktivitas. Pengembangan penelitian selanjutnya diharapkan mampu menyesuaikan kecakapan gerak motorik pasien yang masih berfungsi seperti raut wajah, gerakan kepala, dan lain-lain secara mudah serta penambahan berbagai jenis aktivitas pada alat sesuai dengan kebutuhan pasien. One of the highest causes of disorder in the world is stroke. Most post-stroke sufferers experience a decrease in motor function which makes it difficult for patients to carry out daily activities, especially communicating. Based on these problems, it is necessary to have a tool that can help post-stroke sufferers in communicating daily, especially in conveying routine needs such as eating, drinking, moving, and using the toilet (daily activities) using limbs that can still be moved by sufferers. This study aims to create a daily communication tool for post-stroke sufferers using gesture recognition connected to the internet. In this study, a camera was used as motion image input, and a Raspberry Pi microcomputer to process camera image captures using computer vision and send them to an Android application using the internet. The method used in this study is a planned experiment that begins with problem assistance, literature study, product design, system integration, product verification, and validation. Based on the test results, the tool that has been made functions properly, and notifications of changes in the patient's movements (activities of daily living) can be sent to the Android application when the patient wants to move. The development of further research is expected to be able to adjust the patient's motoric abilities that are still functioning such as facial expressions, head movements, etc.