ANALISIS KINERJA GERAK ROBOT ASISTEN MEDIS DENGAN KONFIGURASI TIGA AKTUATOR BERBASIS OMNIDIRECTIONAL

Pandemi Virus Corona (COVID-19) masih berlangsung hingga saat ini. Tercatat total jumlah kasus yang terkonfirmasi di Indonesia adalah 4,24 juta, dengan korban meninggal sebanyak 143 ribu orang. Jumlah tersebut termasuk 2032 tenaga Kesehatan yang meninggal dunia akibar tepapar virus COVID-19. Banyaknya korban di kalangan tenga Kesehatan tentu pelru menjadi perhatian. Pembatasan interaksi dan kontak antara tenaga Kesehatan dengan pasien yang tepapar COVID-19 perlu dilakukan. Penggunaan robot yang mampu menggantikan petugas kesehatan dalam memberikan pelayanan rutin terhadap pasien karantina COVID-19 merupakan slah satu upaya untuk mengurangi interaksi langsung antara tenaga Kesehatan dengan pasien COVID-19. Perancangan, simulasi dan pembuatan prototipe robot asisten medis telah dilakukan pada penelitian sebelumnya. Hanya saja, kinerja geraknya belum diuji keakuratan dan kestabilannya. Sehingga, penelitian ini berfokus pada pengujian dan analisis kinerja gerak pada robot asisten medis. Hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukan robot asisten medis yang telah dirancang mampu menjalankan gerak-gerak dasar yaitu gerak maju, mundur, geser kanan, geser kiri, putar kanan dan putar kiri. Akan tetapi saat robot dihentikan dari geraknya, robot masih mengalami overshoot akibat inersia masa. Selain itu, konfigurasi 3 aktuator yang digunakan dan posisi titik pusat masa yang tidak segaris dengan titik pusat tumpuan menyebabkan robot tidak stabil dan terjadi ayunan akibat momen inersia

RANCANG BANGUN ROBOT PELAYAN MEDIS UNTUK PASIEN KARANTINA COVID-19 DENGAN KENDALI BERBASIS ANDROID

Virus Corona (COVID-19) adalah virus yang sedang menjadi pandemi di dunia. Di Indonesia, tercatat lebih dari 700 ribu kasus positif dengan lebih dari 21 ribu orang meninggal akibat infeksi virus corona. Penanganan pasien COVID-19 tentu perlu menjadi perhatian untuk mengurangi penyebaran virus tersebut.  Upaya yang bisa dilakukan adalah meminimalkan kontak kecuali memang sangat mendesak dan darurat. Penggunaan robot sebagai pelayan medis menjadi alternatif untuk mengurangi kontak dengan pasien yang dikarantina. Robot pelayan medis dapat digunakan untuk melaksanakan pelayanan rutin seperti mengantar makanan, obat atau keperluan lain yang sifatnya tidak mendesak. Dalam penelitian ini, Robot yang telah dirancang mampu dikendalikan menggunakan gawai berbasis Android yang dikoneksikan menggunakan jaringan tanpa kabel. Robot yang telah dirancang juga memiliki fitur untuk video call sebagai sarana konsultasi jarak jauh dengan tenaga kesehatan. Selain itu, Robot tersebut juga mampu membawa beban hingga 40 kilogram

Unobtrusive Health Monitoring in Private Spaces: The Smart Home

With the advances in sensor technology, big data, and artificial intelligence, unobtrusive in-home health monitoring has been a research focus for decades. Following up our research on smart vehicles, within the framework of unobtrusive health monitoring in private spaces, this work attempts to provide a guide to current sensor technology for unobtrusive in-home monitoring by a literature review of the state of the art and to answer, in particular, the questions: (1) What types of sensors can be used for unobtrusive in-home health data acquisition? (2) Where should the sensors be placed? (3) What data can be monitored in a smart home? (4) How can the obtained data support the monitoring functions? We conducted a retrospective literature review and summarized the state-of-the-art research on leveraging sensor technology for unobtrusive in-home health monitoring. For structured analysis, we developed a four-category terminology (location, unobtrusive sensor, data, and monitoring functions). We acquired 912 unique articles from four relevant databases (ACM Digital Lib, IEEE Xplore, PubMed, and Scopus) and screened them for relevance, resulting in n=55 papers analyzed in a structured manner using the terminology. The results delivered 25 types of sensors (motion sensor, contact sensor, pressure sensor, electrical current sensor, etc.) that can be deployed within rooms, static facilities, or electric appliances in an ambient way. While behavioral data (e.g., presence (n=38), time spent on activities (n=18)) can be acquired effortlessly, physiological parameters (e.g., heart rate, respiratory rate) are measurable on a limited scale (n=5). Behavioral data contribute to functional monitoring. Emergency monitoring can be built up on behavioral and environmental data. Acquired physiological parameters allow reasonable monitoring of physiological functions to a limited extent. Environmental data and behavioral data also detect safety and security abnormalities. Social interaction monitoring relies mainly on direct monitoring of tools of communication (smartphone; computer). In summary, convincing proof of a clear effect of these monitoring functions on clinical outcome with a large sample size and long-term monitoring is still lacking