Pada saat ini, perkembangan teknologi di bidang robotik telah digunakan sebagai alat bantu manusia di bidang kesehatan salah satunya yaitu dibidang biomedik. Robot pada bidang teknik biomedik terdapat berbagai macam jenis salah satunya ialah robot penyangga tubuh yang berfungsi sebagai alat bantu gerak manusia. Robot penyangga tubuh dapat digunakan sebagai alat bantu jalan bagi penyandang disabilitas. Pada penelitian ini Robot penyangga tubuh dilengkapi sensor Electromyography (EMG) pada bagian kaki robot penyangga tubuh. Sensor Electromyography digunakan untuk mendeteksi sinyal kontraksi otot kaki pada bagian Vastus medialis dan Gastrocnemius. Output sinyal yang telah diambil akan diekstraksi cirinya menggunakan Wavelet Transform dan Statistical based. Statiscal based yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Root Mean Square (RMS), kurtosis, dan Power Spectrum Density (PSD). Kemudian hasil dari feature extraction akan diidentifikasi menggunakan Artificial Neural Network (ANN) untuk mengidentifikasi aktivitas kontraksi sinyal otot pada bagian Vastus Medialis dan Gastrocnemius. Kombinasi metode CWT dan ANN ini mampu mengidentifikasi gerakan sinyal otot dengan akurasi sebesar 50% pada otot Vastus Medialis dan 33,33% pada otot Gastrocnemius pada relawan pertama. Pada relawan kedua mampu mengidentifikasi sebesar 46,67% pada sel jaringan otot Vastus Medialis dan 33,33% pada Gastrocnemius.