Elektromiografi (EMG) adalah teknik penelitian yang berkaitan dengan perekaman sinyal myoelectric. Sinyal mioelektrik dibentuk oleh variasi fisiologis dalam keadaan selaput serat otot. Sinyal ini berguna untuk mendiagnosis kesalahan pada sistem saraf perifer. Penggunaan EMG juga bisa menjadi sumber utama dalam pengendalian tangan prostetik karena kenyamanan penggunanya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pergerakan jari tangan manusia melalui sinyal EMG dengan cara klasifikasi. Ada 4 jenis gelombang dalam penelitian ini yang di klasifikasikan yaitu Literal, Grasp, Fist/Hook dan Tip. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Deep Neural Network - Stacked Denoising Autoencoder. Hasil pengujian penelitian ini menunjukan akurasi tertinggi sebesar 94%. Dalam studi kasus yang diterapkan penulis mencetak tangan prostetik yang sebelumnya telah dikembangkan mengunakan 3D printing.