A343Abstrak-Torque Assisted Bicycle (TAB) merupakan sebuah sepeda dengan penambahan motor listrik sebagai bantuan bagi penggunanya. Sepeda TAB ini dapat mempermudah pengguna dalam berkendara dan ramah lingkungan karena tidak menghasilkan gas emisi. Namun, sepeda TAB masih belum terlalu diminati di Indonesia. Salah satu penyebabnya ialah penggunaan sensor torsi yang mahal. Pada penelitian ini sensor tekanan dan sensor EMG digunakan untuk mengganti sensor tersebut. Sensor EMG yang digunakan memiliki keluaran antara 0 -5V single channel dan sensor tekanan menggunakan Force Sensitive Resistor (FSR) dengan keluaran antara 0 -3.5V. Data dari dua sensor ini digunakan untuk mengenali tingkat aktivitas otot dari pengguna dengan menggunakan metode Artifical Neural Network dan metode pembelajaran backward propagation. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, penempatan elektroda optimal untuk sensor EMG pada Vastus Lateralis dan FSR pada bagian medial dari telapak kaki. Dalam pengujian statis, subyek melakukan gerakan mengayuh selama 10 detik dengan beban berupa tekanan dari rem. Hasil pengujian pada empat subyek menghasilkan tingkat ketelitian deteksi aktivitas kaki sebesar 83,33%. Pada pengujian dinamis di permukaan dengan 4 tingkat kemiringan berbeda, sistem mampu mendeteksi beban dengan tingkat ketelitian 75%.Kata Kunci-EMG, ANN, TAB, Sensor Tekanan, Sepeda Listrik.

Saat ini telah banyak dikembangkan sistem irigasi menggunakan tenaga matahari. Hal ini lebih diminati karena memanfaatkan energi alternatif dari alam. Namun penggunaan energi tersebut tidak efektif karena pada sistem irigasinya masih menggunakan pompa air listrik berpenggerak motor induksi yang membutuhkan arus bolak-balik (AC), sehingga dibutuhkan inverter untuk mengkonversi tegangan searah (DC) menjadi tegangan AC. Pada penelitian ini telah dilakukan rancang bangun untuk mengontrol laju aliran pompa air berpengerak Brushless DC motor (BLDC). Laju alir pompa air dibuat konstan dengan mengatur kecepatan putar motor BLDC menggunakan kontrol Proportional-Integral-Derivative (PID) yang terdeteksi dari sensor hall-effect. Laju alir pompa air akan terbaca oleh sensor water flow yang kemudian akan dibandingkan nilainya dengan nilai yang telah ditentukan sebagai nilai setpoint. Sistem ini diintegrasikan menggunakan mikrokontroler Arduino Due. Pada hasil pengujian keseluruhan sistem menunjukkan bahwa apabila diberikan beban berupa putaran kran pada sistem didapatkan laju aliran air yang stabil dan mendekati nilai setpoint yaitu dengan nilai rata-rata error nya mencapai 0.9%. Sistem ini dapat mempertahankan laju aliran air yang konstan mendekati nilai setpoint.