Prosthetic hand masih sulit diakses oleh penyandang disabilitas di Indonesia. Kompleksitas sistem kendali yang digunakan pada prosthetic hand menyebabkan harga yang sulit dijangkau bagi penyandang disabilitas terutama dari pekerja kelas menengah ke bawah. Selain itu, sebagian prosthetic hand dengan biaya rendah belum dapat digunakan secara fungsional atau terbatas dalam kemampuan menggenggam. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem kendali menggunakan multi-stage decision model untuk meningkatkan kemampuan dalam membedakan tipe penggenggaman yang hanya menggunakan instrumentasi sederhana. Sebanyak sepuluh laki-laki dengan kekuatan penggenggaman normal dan body mass index (BMI) yang ideal dijadikan responden penelitian. Responden diminta untuk melakukan 5 jenis penggenggaman : cylindrical, spherical, lateral, hook, dan tip. Perancangan instrumentasi sederhana dilakukan untuk merekam sinyal myoelectric yang ada pada lengan bawah dan diperkuat menggunakan bio-amplifier. Sinyal yang ditangkap kemudian ditapis dan diperkuat lagi untuk mempermudah pembacaannya. Software True RTA (Real Time Analyzier) digunakan untukm mengubah sinyal menjadi sebuah tampilan digital berbasis frekuensi. Kemudian, data sinyal tersebut diekstraksi menjadi beberapa parameter seperti Mean Frequency (MNP), Median Frequency (MDF), Mean Power (MNP), Total Power (TTP), Moment Spectral (SM) dan Frequency Spectral Pattern (FSP). Perancangan fuzzy logic dengan 5 parameter tersebut melalui dua tahap pemilihan keputusan. Strategi ini meningkatkan akurasi keberhasilan dalam membedakan tipe penggenggaman dari 27% menjadi 76%.
