View/Open

Author
AZZAHRA, AULIAFITRI RAELKA

Advisor
Rudi Setiawan, S.T., M.T.,
Hendri Maja Saputra, M.T., Ph.D.,
Rafli Filano, S.Si., M.T.,

Koleksi
Teknik Biomedis

Publisher

Telesurgery merupakan inovasi bedah jarak jauh berbasis sistem robotik master–slave, namun masih menghadapi tantangan pada aspek haptik, khususnya prediksi gaya secara real-time. Penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) yang bertujuan untuk mengembangkan model prediksi gaya penjepitan yang mampu mempelajari pola temporal secara lebih efektif. Tahapan penelitian meliputi kalibrasi sensor, pelatihan dan validasi model, serta uji eksperimental. Hasil kalibrasi sensor menunjukkan linearitas tinggi (R² ≈ 0.9998). Model LSTM menghasilkan RMSE 0.28 dan R² = 0.97 pada tahap pelatihan, RMSE 0.14 dan R² = 0.99 pada tahap validasi, serta RMSE 0.10 pada tahap uji eksperimental—lebih rendah dibandingkan metode analitik (RMSE = 0.19). Hasil ini menunjukkan bahwa model mencapai akurasi prediksi yang tinggi sesuai kriteria evaluasi (RMSE < 0> 0.8). Selisih error RMSE pada tahap uji eksperimental sebesar 0,09 merepresentasikan pengurangan error sebesar 47.55%. Uji hipotesis menggunakan wilcoxon signed-rank test. Hasilnya menunjukkan perbedaan yang signifikan antara metode LSTM dan metode analitis (nilai p < 0.05) dengan nilai p < 0.001. Temuan ini menegaskan keunggulan LSTM dalam prediksi gaya, sekaligus menawarkan solusi yang lebih akurat dan adaptif untuk sistem haptik telesurgery.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2509020028

Keyword
LSTM, prediksi gaya, robot master, sistem haptik, LSTM, force prediction, robot master, haptic syste