* Corresponding Author: email: assaidah@unsri.ac.id
https://doi.org/10.56064/jps.v25i1.749 Naskah diusulkan: 1 Desember 2022;  Naskah disetujui:  6 Februari2023
p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2023 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index
Pembuatan graphical user interface (GUI) Matlab untuk demonstrasi metode windowing pada low pass filter (LPF) finite impulse response (FIR)
Aditya Girza Utama, Auliyah Salwa Nabila , Ayu Kirani Azzahra, Daula Fadhlun, dan Assaidah*
Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya, Sumatera Selatan 30862, Indonesia
Kata kunci: filter finite impulse re- sponse (FIR), graphical user interface (GUI), hanning, hamming, low pass filter
ABSTRAK: Telah  dibuat  simulasi  untuk  melihat  efek low  pass  filter    (LPF)  finite  impulse  re- sponse (FIR) dengan metode window Hanning dan Hamming, untuk membantu proses pem- belajaran filter digital. Simulasi diwujudkan dalam bentuk Graphical User Interface (GUI) Mat- lab sebagai media peraga dan visualisasi output efek yang dimaksud. Masukan pada GUI be- rupa lagu dengan vokalis seorang Wanita yang akan menerima efek LPF FIR dengan parame- ter filter yaitu riak ( ripple ) pada passband sebesar 1 dB, Stop-band attenuation sebesar 60 dB, frekuensi cut-off sebesar 1024 Hz, frekuensi sampling low pass deep sebesar 33000 Hz dan low pass high sebesar 70000 Hz. Ketika lagu difilter dengan metode windowing akan mengeluar- kan output suara  yang  lebih kecil  dan  jelas  (seperti  suara  kartun  Chip Munk)  pada Hanning dan suara lebih besar namun teredam pada Hamming (seperti suara pria).
Keywords: filter finite impulse re- sponse (FIR), graphical user interface (GUI), hanning, hamming, low pass filter
ABSTRACT: A  simulation has been made  to  see  the  effect of  low-pass  filter  (LPF)  finite  im- pulse response (FIR) using Hanning and Hamming window method, in order to help student understanding about the digital filter. The simulation is obtained in the form of Matlab Graphi- cal User Interface (GUI) as  a demonstration media and visualization of the output effect iof LPF FIR. The input to the GUI is a song sung by a female vocalist which will receive the LPF FIR effect with filter parameters, namely the ripples in passband is 1dB, stop-band attenuation is 60 dB, cut-off frequency is 1024 Hz, sampling frequency low-pass deep is 33000 Hz, and for low-pass high is 70000 Hz. When the song is filtered with windowing method, the filters will output sound that quieter but clearer (like cartoon Chip Munk sound) for Hanning window, while for Hamming window, the output will be louder but muffled (like a man‟s voice).

## 1 PENDAHULUAN
inyal  merupakan  suatu  kuantitas  fisik  yang  ber- isikan  pesan  atau  informasi  dalam  dimensi waktu.  Sinyal  terbagi  menjadi  dua  yaitu  sinyal  ana- log dan digital. Pada sinyal analog terdapat frekuensi dan  amplitude  sedangkan  pada  sinyal  digital  terda- pat pulsa data yang memiliki besaran 1 atau 0. Pada pengolahan  sinyal  digital,  terdapat  proses filtering yang  merupakan  suatu  metode  untuk  menyaring sinyal  inputan  untuk  mereduksi  noise  atau  mem- buang frekuensi yang tidak diperlukan. Berdasarkan respon  impulsnya  filter  terbagi  menjadi  dua  yaitu filter finite  impulse  response (FIR)  dan  filter infinite impulse response (IIR). FIR lebih disukai karena me- mudahkan  proses  komputasi  dan  penghematan memori  komputer.  Oleh  karena  itu,  sejumlah  riset
tentang  penerapan  metode  FIR  pada board digital signal processor (DSP) maupun simulasi telah banyak dilakukan peneliti.
Seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  [1]  di- mana telah didesain low pass filter (LPF) FIR meng- gunakan metode windowing Rectangular , Hamming dan  Hanning.  Hasil  yang  diperoleh  disimpulkan bahwa Hamming window lebih baik dari Rectangu- lar  dan  Hanning.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh [2]  lewat  implementasi  FIR  dengan  teknik window- ing Hamming  dan Blackman pada  DSK TMS320C6713.  Eksperimen  dilakukan  dengan membandingkan 4 jenis kebutuhan filter yaitu Low Pass  Filter (LPF), High  Pass  Filter (HPF), Band  Pass Filter (BPF)  dan Band  Stop  Filter (BSF).  Penelitian serupa dilakukan oleh [3] dimana dilakukan FIR ber- fungsi  mereduksi noise pada  suara  menggunakan
S
metode windowing .  Yang  diterapkan  dalam  DSP TMS320C6713.  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  ke- simpulan  bahwa window Blackman  memiliki  per- forma  yang  lebih  baik  dibandingkan window Han- ning dan Hamming. Riset sejenis juga telah dimodel- kan  untuk  sistem  komunikasi  menggunakan  DSK TMS320C6713  sebagai transceiver menggunakan teknik windowing .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa perancangan  LPF,  HPF dan  BPF  sudah  sesuai den- gan  spesifikasi  yang  diinginkan  meskipun  hasil  HPF masih belum sempurna [4].
Sedikit berbeda dengan sebelumnya, peneliti  [5] mengaplikasikan Graphical User Interface (GUI) Mat- lab untuk menghilangkan noise pada suara manusia menggunakan  FIR  untuk  kategori  LPF,  HPF  dan BPF. Input GUI berupa file suara dalam format wav, kemudian  GUI  akan  menampilkan  besarnya noise yang telah dihilangkan dengan melihat grafik output program.  Akan  tetapi,  penelitian  ini  belum  meng- gunakan metode windowing .
Berdasarkan latar belakang kumpulan riset terse- but, penulis mendisain GUI untuk simulasi FIR  jenis LPF  dengan  metode window Hanning  dan  Ham- ming  berbasis  Matlab.  Penggunaan GUI  pada  simu- lasi  ini  akan  memudahkan user dalam  mengamati dan mendengarkan efek LPF FIR pada sebuah inpu- tan  lagu  sehingga  proses  pembelajaran  pengolahan sinyal digital dapat menjadi menarik.

## 2 TEORI PENUNJANG
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai  teori  yang dapat  mendukung  penelitian  yang  dilakukan. Adapun  yang  dibahas  yaitu  sinyal, finite  impulse  re- sponse (FIR), Windowing dan Graphical  User  Inter- face (GUI).

## 2.1 Finite Impulse Response (FIR)
Finite  Impluse  Response (FIR)    adalah  sebuah  filter digital yang  terbatas impuls responnya  karena tidak ada  umpan  balik  pada  filter.   Secara matematis, FIR dinyatakan sebagai persamaan (1)[6].

## 𝑦 𝑛  =   ℎ 𝑘 𝑥 𝑛 − 𝑘                                 1
𝑁−1

## 𝑘 =0
Filter FIR juga berupa persamaan diferensial. Dima- na  sinyal  keluaran  y(n)  merupakan  konvolusi  dari sinyal masukan x(n) dengan respons impuls h(n) dari filter.

## 2.2 Metode Windowing
Metode  yang  digunakan  dalam  merancang  FIR adalah  teknik windowing Hanning  dan  Hamming. Metode  ini  digunakan  untuk  memperoleh  frekuensi ideal dan menghitung respon impuls dari filter[7].
Berikut  fungsi  window  yang  digunakan  pada penelitian ini:
a. Hanning window: 𝑤 𝑛  = 1 2 1 − 𝑐𝑜𝑠2𝜋 𝑛 𝑁
Hanning  didefinisikan  sebagai  jendela  datar  yang nilai pertama dan terakhirnya nol.
b. Hamming window: 𝑤 𝑛  = 0.54 − 0.46𝑐𝑜𝑠2𝜋 𝑛 𝑁 Hamming  didefinisikan  sebagai  jendela  datar  yang nilai  pertama  dan  terakhirnya  tidak  nol,  dengan  n adalah nilai akhir data yang ada di axis grafik dan N adalah banyaknya data

## 2.3 Graphical User Interface (GUI)
Graphical  User  Interface  (GUI)  merupakan  salah satu  layanan  yang disediakan oleh suatu perangkat lunak    untuk    pengguna  agar  lebih  mudah  dalam memvisualisasikan  output.  Interface  (antarmuka) dapat  diartikan  sebagai  tempat  bertemunya    peng- guna    dengan    pelayanan    sistem  operasi.  Kenya- manan  pengguna  dalam  memilih  dan merespon informasi    yang  disediakan    oleh  pemilik    website, banyak ditentukan  di ruang antarmuka [8]. Gambar 2.1 adalah tampilan GUI pada Matlab.
Gambar 2.1 Tampilan GUI pada Matlab

## 3 METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  tentang  perancan- gan  sistem  aplikasi,  spesifikasi  perangkat  lunak  dan perangkat keras, perancangan menu antarmuka ap- likasi serta spesifikasi FIR yang digunakan.

## 3.1 Perancangan Sistem Aplikasi
Gambar  3.1  adalah  perancangan  perangkat  sistem aplikasi LPF FIR. Matlab mengambil file audio seba- gai  inputan  berbentuk wav .  File  tersebut  akan  di- tampilkan  sebagai  sinyal  suara  pada  aplikasi  GUI. Sinyal suara akan di filter secara windowing dimana user boleh  diberi  kebebasan  untuk  memilih  teknik window yang diinginkan. Hasil filterisasi dari window yang dipilih akan disimpan sebagai file wav , lalu di- tampilkan oleh GUI sebagai sinyal suara, baik secara grafik maupun audionya.
Gambar 3.1 Rancangan sistem aplikasi

## 3.2  Spesifikasi Perangkat Lunak dan Perang- kat Keras
Spesifikasi  perangkat  yang  digunakan  untuk  pem- buatan aplikasi ini adalah sebagai berikut:
1.  Matlab R2015a tahun 2015
2.  Personal Computer (PC)
● Microsoft Windows 10 Pro
● Intel(R)  Core(TM)  i5-4570  CPU  @  3.20GHz 3.20 GHz.
● 16,0 GB RAM.

## 3.3  Perancangan Menu Aplikasi
Gambar  3.2  adalah  diagram  alir  dari  alur  program yang  dibuat.  Input  dan  output  program  adalah berupa audio dan grafik sinyal sebelum dan sesudah mengalami LPF FIR dan windowing .

## 3.4  Perancangan Antarmuka Program
Interface atau  antarmuka  dari  proses  filterisasi  akan ditampilkan pada aplikasi yang dibuat dalam Graphi- cal  User  Interface GUI.  Perancangan  GUI  akan  dije- laskan dalam langkah-langkah sebagai berikut:
 Mengetik „ guide ‟ di Command Window pada mat- lab seperti gambar 3.3
Gambar 3.2 Diagram alir sistem
Gambar 3.3 Tampilan Command Window
 Akan  muncul  tampilan  pemilihan  template  GUI seperti gambar 3.4.
Gambar 3.4 Pemilihan Template GUI
 Desain  tampilan  aplikasi  akan  dibuat  pada  layar seperti yang tertera pada gambar 3.5.
Mulai Input Suara Pengambilan file suara original dalam bentuk .wav menggunakan GUI Proses pengambilan lokasi file suara Cetak nama suara Choose song Pilih metode Original song Choose filter Output grafik sinyal suara dan suara lagu Selesai
Gambar 3.5 Desain Tampilan Aplikasi pada GUI

## 3.5 Perancangan Layout dan Menu Aplikasi
Penjelasan perancangan layout dan menu yang akan dibuat seperti yang tertera pada gambar 3.6.
Gambar 3.6 Interface layout dan menu aplikasi Terdapat dua tempat grafik ( axis ) tersusun secara horizontal, dengan grafik atas sebagai penampil sin- yal suara original dan grafik bawah sebagai penam- pil sinyal suara yang telah difilter. Menu „Add Songs‟ adalah  menu  yang  berfungsi  untuk  mengambil file audio,  yang  telah  diset  untuk  hanya  mengambil file jenis wav . Setelah file audio diambil, nama file akan ditampilkan pada „Choose songs‟.
Pada panel „Filter Type‟, terdapat tiga menu:
 Menu  „Original‟,  berfungsi  untuk  menampilkan sinyal suara dari file audio yang telah diambil se- belumnya oleh menu „Add Songs‟.
 Menu  „Choose  Filter‟  adalah  sebuah drop-down yang  berfungsi  untuk  memilih  filter windowing yang diinginkan.
 Menu „Filter‟ adalah tombol untuk memfilter au- dio  dengan  filter  yang  telah  dipilih  sebelumnya dan  menyimpan file audio  yang  telah  difilter dalam bentuk .wav.
Terdapat  juga  menu  „Save  Figure‟  untuk  meny- impan hasil sinyal suara yang tertampil pada grafik di atas  tombol  tersebut  serta  menu  „Reset‟  yang  ber- fungsi  untuk  menghapus  seluruh  proses  sebelum aplikasi dimulai kembali dari awal.

## 3.6 Parameter simulasi
Berikut spesifikasi filter yang dirancang pada peneli- tian ini:
 Tipe filter: Finite Impulse Response (FIR) dengan jenis filter low-pass , metode windowing : hanning dan hamming .
 Riak ( ripple ) pada Passband = 1 dB
 Stop-band attenuation = 60 dB
 Frekuensi cut-off = 1024 Hz
 Frekuensi sampling
 Low pass deep = 33000 Hz
 Low pass high = 70000 Hz
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  simulasi  ini  lagu  yang  dipilih  merupakan  lagu yang  dinyanyikan  oleh  penyanyi  wanita.  Namun, saat lagu tersebut dipasang filter low-pass deep , suara penyanyi  wanita  akan  menjadi bass sehingga  lagu seperti  dinyanyikan  oleh  laki-laki.  Lain  halnya,  jika filter yang dipasang adalah filter low-pass high . Maka lagu  akan  melengking  seperti  dinyanyikan  oleh  to- koh Chipmunk .  Perbedaan pitch dari  hasil  filterisasi merupakan hasil dari frekuensi sampling. Pada filter low-pass deep , frekuensi sampling nya adalah 33000 Hz  atau  lebih  rendah  dari  frekuensi  sampling  lagu original,  yaitu  44100  Hz.  Untuk low-pass  high ,  fre- kuensi  samplingnya  lebih  tinggi  daripada  frekuensi sampling  lagu  original,  yaitu  70000  Hz.  Frekuensi sampling  ikut  mempengaruhi  panjang  durasi  lagu hasil  dari  filter. Low-pass  deep akan  membuat  lagu menjadi lama, sedangkan low-pass high akan mem- persingkat durasi lagu.
Volume suara lagu yang membesar dan mengecil dipengaruhi oleh tinggi amplitudo pada sinyal suara. Besar stopband attenuation termasuk salah satu vari- abel  yang  mempengaruhi  amplitudo  dan  hasil  ke-
luaran  suara  yang  terdengar  teredam  seperti  di bawah air. Filter order juga mempengaruhi hasil ke- luaran suara yang seperti teredam.

## 4.1 Hasil Simulasi LPF Hanning
Pada  simulasi  ini  dibuat low-pass  filter dengan menggunakan  metode  hanning.  Adapun  frekuensi yang melewati filter yang dibuat berupa ripple pass- band sebesar  1  dB,  frekuensi stopband  attenuation sebesar 60 dB, frekuensi cut-off yang digunakan ber- nilai 1024 Hz dan frekuensi sampling terbagi menjadi 2  yaitu  deep,  sebesar  33000  Hz,  dan  high,  sebesar 70000  Hz.  Dari  filter  windowing  hanning,  dida- patkan  bahwa  keluaran  suara  yang  didapat  lebih kecil  dan  terbuka.  Pada  awal  lagu,  volume  suara yang dihasilkan kecil nyaris tidak terdengar. Namun kelama-lamaan volume suara membesar. Pada akhir lagu, volume suara mengecil.

## LPF Hanning Deep
Suara pada lagu yang dihasilkan  adalah lebih berat dan durasinya lebih lambat. Hal ini dikarenakan fre- kuensi sampling yang ditentukan lebih rendah dari- pada frekuensi sampling dari lagu original (sebelum lagu  difilter).  Gambar  4.1  dan  4.2  adalah  tampilan GUI hasil grafik dari hanning deep dan respon magni- tude filternya secara berurutan.
Gambar 4.1 Grafik Hasil Low-Pass Filter Hanning Deep
Gambar 4.2 Grafik Magnitude  Response Low-Pass Filter

## Hanning

## LPF Hanning High
Suara  pada  lagu  yang  dihasilkan  dari  proses  filter adalah melengking dan durasinya sangat cepat. Hal ini  dikarenakan  frekuensi  sampling  yang ditentukan lebih  tinggi  daripada  frekuensi  sampling  dari  lagu original (sebelum lagu difilter).  Gambar 4.3 dan 4.4 adalah  adalah  hasil  tampilan  GUI  dan  respon  filter secara berturut-turut.
Gambar 4.3 Grafik Hasil Low-Pass Filter Hanning High
Gambar 4.4 Grafik Magnitude Response Low-Pass Filter Hanning

## 4.2 Hasil Simulasi Low Pass Filter Hamming
Pada  simulasi  ini  dibuat low-pass  filter dengan menggunakan  metode  hamming  dengan ripple passband sebesar 1 dB, stopband attenuation sebesar 60 dB, frekuensi cut-off yang digunakan bernilai 1024 Hz  dan  frekuensi sampling terbagi  menjadi  2  yaitu deep -sebesar 33000 Hz- dan high -sebesar 70000 Hz. Dari  filter  windowing  hamming,  didapatkan  bahwa keluaran  suara  yang didapat  lebih  berat  ( bass )  dan teredam  seperti  di  bawah  air.  Volume  suara  ham- ming,  dibandingkan  hanning,  lebih  stabil.  Namun sama seperti hanning, pada akhir lagu volume suara mengecil.

## LPF Hamming Deep
Suara pada lagu yang dihasilkan adalah lebih berat dan durasinya lebih lambat. Hal ini dikarenakan fre- kuensi sampling yang ditentukan lebih rendah dari- pada frekuensi sampling dari lagu original (sebelum lagu  difilter).  Gambar  4.5  dan  4.6  adalah  tampilan GUI dan respon filter window hamming deep , secara berturut-turut.
Gambar 4.5 Grafik Hasil Low-Pass Filter Hamming Deep
Gambar 4.6 Grafik Magnitude Low-Pass Filter Hamming

## LPF Hamming High
Suara pada lagu yang dihasilkan adalah melengking dan durasinya sangat cepat. Hal ini dikarenakan fre- kuensi sampling yang ditentukan lebih tinggi daripa- da  frekuensi  sampling  dari  lagu  original  (sebelum lagu  difilter).  Gambar  4.7  dan  4.8  adalah  tampilan GUI  dan respon  filter  window hanning  high ,  secara berturut-turut.
Gambar 4.7 Grafik Hasil Low-Pass Filter Hamming High
Gambar 4.8 Grafik Magnitude Low-Pass Filter Hamming

## 5 KESIMPULAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, disimpulkan  bahwa  besar  kecilnya  frekuensi  sam- pling  dapat  mempengaruhi waktu dan output suara yang  dihasilkan  (melengking  dan  memberat).  Pada metode windowing Hanning, suara lagu yang difilter
akan  lebih  terbuka  dan  kecil  seperti  suara  tokoh Chipmunk .  Pada  metode windowing Hamming, suara  lagu  hasil  filter  terdengar  teredam  dan  be- rat/ bass .

## Saran
Dapat  dikembangkan  jenis  filter  lainnya  agar  men- dapatkan  perbandingan  sehingga  didapat  kesimpu- lan yang lebih komprehensif.
REFERENSI ______________________________
[1] Gautam, G., Shrestha, S., Lee, J., and Shrestha, B., “Spectral Analysis of Rectangular, Hanning, Hamming and Kaiser Window for Digital Fir Filter,” International journal of advanced smart convergence , vol. 4, no. 2,
pp. 138–144, Nov. 2015, doi:
10.7236/ijasc.2015.4.2.138.
[2] Lidyawati, L., Rahmiati, P., and Sunarti, Y., “Implemen- tasi Filter Finite Impulse Response (FIR) Window Hamming dan Blackman menggunakan DSK TMS320C6713,” Jurnal ELKOMIKA , vol. 4, no. 1, pp. 16–30, 2016.
[3] Pertiwi R. E. and Agoes, S., “Impementasi Filter Finite Impulse Response Untuk Mereduksi Noise Pada Suara Menggunakan Metode Windowing,” Jurnal Elektro , vol. 10, no. 2, pp. 73–84, 2017.
[4] Addina, A. A. V., Heru, Y. P., and Mas‟udia, P., “Im- plementasi Filter Finite Impuls Response (FIR) Pada DSK TMS320C6713 Transceiver Menggunakan Teknik Windowing,” ARTEL , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[5] Putra, Y. H., Adler, J., and Gunawan, G., “Aplikasi Fil- ter Finite Impulse Response (FIR) Untuk Menghilang- kan Noise Pada Suara Manusia Menggunakan Graphi- cal User Interface (GUI) Pemrograman Matlab.”
[6] Nardiana, A. and Sumaryono, S., “Adaptive Noise Canceling Menggunakan Algoritma Least Mean Square (LMS),” Jurnal Teknik Elektro , vol. 3, no. 1, pp. 65–75, 2011.
[7] Maulydia, B., Zakaria, M. N., and Waluyo, “Implemen- tasi Metode Windowing Rectangular, Hamming, Hann, dan Kaiser pada Filter Finite Impulse Response (FIR) menggunakan Raspberry Pi,” Jurnal Jaringan Teleko- munikasi , vol. 10, no. 2, pp. 96–101, 2020.
[8] Herliyani, E., Suryana, J., and Wardana, K. N. H., “Analisis Visual Graphical User Interface (GUI) Website Universitas Negeri EKS.IKIP: Bahan Pengembangan Materi Ajar Desain Komunikasi Visual Berbasis Pendi- dikan Karakter,” PRASI , vol. 12, no. 02, pp. 50–62,
2017, [Online]. Available:
http://rudinisirat.blogspot.com  _____________________