Perkembangan teknologi robotika saat ini sangat pesat, terutama dalam upaya membantu penyandang disabilitas fisik untuk menjalankan aktivitas sehari-hari secara mandiri. Namun, banyak perangkat bantu prostetik yang ada masih memiliki keterbatasan dalam hal kemudahan operasional dan keterjangkauan bagi masyarakat luas. Urgensi penelitian ini terletak pada tingginya kebutuhan akan tangan robot prostetik yang mampu merespons instruksi pengguna secara presisi dan real-time melalui sinyal otot. Tanpa akurasi kontrol yang tinggi, perangkat tersebut tidak akan efektif dan justru berisiko menyulitkan pengguna dalam melakukan gerakan motorik halus. Solusi yang ditawarkan dalam proyek akhir ini adalah pengembangan robot tangan berbasis mikrokontroler yang dikendalikan melalui sensor Electromyography EMG. Tujuan utama penelitian ini adalah merancang sistem kendali yang mampu menerjemahkan kontraksi otot lengan menjadi gerakan mekanik mengepal dan terbuka secara akurat. Klaim orisinalitas dalam penelitian ini terletak pada optimasi penempatan sensor pada titik otot Flexor Carpi Radialis untuk mendapatkan sinyal yang paling stabil dan bersih dari gangguan noise. Skala penelitian ini berfokus pada pengujian performa sistem dalam empat posisi lengan yang berbeda guna memastikan mobilitas pengguna tidak mengganggu fungsi robot. Metodologi penyelesaian masalah dilakukan dengan mengintegrasikan sensor Myoware ke mikrokontroler untuk memproses sinyal analog, yang kemudian dikonversi menjadi perintah gerak bagi motor servo sebagai penggerak jari-jari robot. Kinerja sistem dievaluasi melalui serangkaian eksperimen pengujian fungsional pada empat posisi lengan yang berbeda Posisi A, B, C, dan D dengan masing-masing sepuluh kali percobaan per kondisi. Hasil uji coba menunjukkan tingkat keberhasilan yang sangat baik, dengan rata-rata akurasi keseluruhan mencapai 88,75. Analisis data menunjukkan bahwa akurasi tertinggi sebesar 90 dicapai pada Posisi A, B, dan C, sementara sedikit penurunan terjadi pada Posisi D dengan akurasi 85, hal ini menunjukkan bahwa sistem memiliki stabilitas yang tinggi untuk mendukung aktivitas pengguna dalam berbagai postur tubuh.