## APLIKASI FILTER EEMD UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS DATA VLF-EM

## STUDI KASUS: ESTIMASI LOKASI GORONG-GORONG DI KAMPUS ITS SURABAYA
1 Yekti Widyaningrum, 2 A.M. Miftahul Huda, 3 Sungkono
1 Jurusan Fisika, Fakultas Teknik, Universitas Bangka Belitung
2 Program Studi Instrumentasi Elektronika MIGAS, Sekolah Tinggi Teknologi MIGAS Balikpapan
3 Jurusan Fisika, Fakultas Ilmu Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
e-mail : widyaningrum_yekti@live.com
Abstrak. Eksplorasi  bawah  permukaan  menggunakan  Very  Low  Frequency  Electromagnetics  (VLF-EM) telah  dilakukan  untuk  menentukan  rongga  bawah  tanah  (gorong-gorong).  Untuk  mempertajam  hasil eksplorasi dan mereduksi gangguan diaplikasikan filter EEMD. Data hasil filter  diinterpretasikan secara kualitatif  menggunakan  filter  Karous-Hjelt.  Hasil  Interpretasi  filter  Karous-Hjelt  menunjukkan  bahwa anomali bawah permukaan terdapat pada 25-35 meter dari titik mengukuran awal dan kedalaman 3-6 meter. Anomali tersebut menyatakan lokasi gorong-gorong di lokasi pengukuran.  .
Kata Kunci : filter; EEMD; gorong-gorong.
Abstract. Underground exploration using Very Low Frequency Electromagnetics (VLF-EM) has been carried out to determine the underground cavity (culvert). To sharpen the results of exploration and reduce noise, an EEMD filter is applied. Filter data results are interpreted qualitatively using the Karous-Hjelt filter. The results of the Interpretation of the Karous-Hjelt filter show that subsurface anomalies are available at 25- 35 meters from the initial measuring point and 3-6 meters deep. The anomaly states the location of the culvert at the measurement location.
Keywords: filter; EEMD; culverts.

## PENDAHULUAN
Gorong-gorong merupakan salah satu komponen utama dalam system drainase, khususnya di daerah padat bangunan. Gorong-gorong tersebut berfungsi  untuk  mengalirkan  air  hujan  yang  jatuh tetapi tidak dapat diserap, sehingga ai tersebut akan dialirkan  menuju  ke  sungai.  Dengan  demikian,  air tersebut  tidak  akan  menggenang  di  sekitar bangunan. Oleh karena itu, penentuan lokasi gorong- gorong  menjadi  penting  apabila  terjadi  kerusakan dan  akan  memperbaikinya.  Selain  itu,  dengan mengetahui  lokasi  goong-gorong  dapat  dilakukan pemeriksaan  tentang  pencemaan  air.  VLF-EM merupakan metode geofisika yang sesuai dan aman terhadap  lingkungan  untuk  menenentukan  lokasi gorong-gorong.  Metode  ini  merupakan  metode elektomagnetik  pasif  yang  bekerja  menggunakan frekuensi  rendah  antara  15-30  kHz.  Selain  itu, metode  ini  telah  banyak  diterapkan  oleh  ahli geofisika  selama  lebih  dari  setengah  abad.  Akan tetapi,  data  hasil  pengukuran  VLF-EM  sering
bercampur  dengan  noise.  Hal  ini  menyebabkan perlunya  dilakukan  peningkatan  kualitas  data tersebut,  sehingga  data  yang  didapatkan  mampu mendekati  representasi  kondisi  bawah  permukaan yang  sesungguhnya.  Jeng  dkk  (2009)  menyatakan bahwa  data  VLF-EM  yang  telah  tesaring  dapat menghasilkan  model  bawah  pemukaan  yang  lebih terpercaya.  Berdasarkan  hal  tersebut,  di  dalam artikel ini digunakan penyaring data yaitu ensemble empirical  mode  decomposition  (EEMD)  untuk  data VLF-EM sebagai sebuah filter bank to menghasilkan sinyal  yang  memberikan  informasi  geologi  yang signifikan.

## Lokasi Akuisisi Data
Secara  astonomi,  Kota  Surabaya  terletak diantara  112 0 .36’ -  112 0 .54’  Bujur  Timur  dan  7 0 21’ Lintang Selatan. Di sisi sebelah Timur dan Utara Kota Surabaya  berbatasan  dengan  Selat  Madura, sedangkan  di  sisi  selatan  berbatasan  dengan Kabupaten Sidoarjo dan di sebelah Barat berbatasan
dengan  Kabupaten.  Sebagian  besar  wilayah  Kota Surabaya  merupakan  dataran  endah  dengan ketinggian  antara  25-50  meter  di  atas  permukaan laut.
Kampus  ITS  terletak  di  Kota  Surabaya  bagian Timur.  Area  ini  merupakan  dataran  rendah  yang hanya  memiliki  ketinggian  3-6  meter  di  atas permukaan  laut,  sehingga  pengaturan  sistem drainase  menjadi  hal  penting  untuk  dilakukan. Pengaturan  sistem  drainase di kawasan  kampus ini juga dapat membantu untuk memperlancar aliran air khususnya di daerah Surabaya bagian Timur. Selain itu,  struktur  tanah  di  kawasan  kampus  ITS  dan sekitanya  meupakan  daerah  rawa  yang  terdiri  dari tanah  lempung  dimana  tanah  jenis  ini  bersifat cenderung  basah  dan  rapuh.  Oleh  karena  itu, estimasi  lokasi  dari  gorong-gorong  perlu  untuk dilakukan  dengan  hati-hati.  Di  dalam  artikel  ini, pengukuran  lapangan  dilakukan  di  depan  area Fakultas Ilmu Alam.

## Metode VLF-EM
Metode  VLF-EM  merupakan  metode  geofisika yang dikenal sederhana untuk dilakukan serta dapat digunakan  untuk  menentukan  struktur  geologi dangkal  pada  daerah  yang  tidak  rata  (Paál,  1965; Santos,  2006;  Bernard  and  Valla,  1991;  Jeng  dkk, 2004).  Walaupun  metode  ini  bekerja  berdasarkan frekuensi,  metode  ini  tidak  memiliki  pemancar frekuensi sendiri.  Pemancar berada jauh dari  lokasi pengukuran,  sehingga  dalam  proses  pengukuran menggunakan sinyal berupa gelombang elektomagnetik  yang  dipantulkan  oleh  lapisan Ionosfer. Sinyal VLF-EM menjalar sebagai gelombang tanah  sekaligus  gelombang  pantul  di  antara permukaan  bumi  dan  lapisan  Ionosfer. Sinyal  ini berupa medan  magnetik yang  didefinisikan sebagai medan  magnetik  utama.  Apabila  di  bawah permukaan  terdapat  material  konduktor,  maka medan  magnet  utama  akan  menginduksi  material tersebut sehingga timbul arus sekunder (arus Eddy) yang menghasilkan  medan  magnet,  disebut  medan magnet  sekunder. Data  terukur  pada  dasarnya disebut In-phase dan Quadrature dimana keduanya merupakan dua komponen utama untuk menentukan  karakteristik  kelistrikan  dari  material bawah  permukaan.  Metode  ini  pada  awalnya digunakan  sebagai  survei  lapangan  pendahuluan dikarenakan  prosedur yang  ketat  dan  hasil  resolusi yang kasar, karena hanya interpretasi kualitatif yang dapat  dilakukan.  Akan  tetapi,  pada  akhirnya  survei dengan  metode  VLF-EM  mampu  menghasilkan
model struktur bawah permukaan yang lebih akurat dan lebih dapat dipercaya (Beamish, 1994; Beamish, 2000; Santos, 2006). Bagaimanapun juga, keberhasilan dari interpretasi secara kuantitatif dan pemodelan inversi dari metode ini bergantung pada kualitas datanya (Jeng dkk, 2009). Pada kenyataanya, kualitas  data  VLF-EM  sering  menurun  disebabkan oleh  berbagai  jenis  derau  ( noise )  seperti  derau geologi yang disebabkan oleh sinyal VLF-EM sendiri (Everett and Weiss, 2002) dan latar dari gelombang Elekto-Magnetik.  Derau  utama  bagi  sinyal  VLF-EM berasal  dari  sumber  eksternal  yang  dihasilkan  oleh radiasi medan Elekto-Magnetik, khususnya saat petir berada  di  atmosfer  baik  secara  regional  maupun keseluruhan.

## Penyaring EEMD
Metode  aplikasi  ( filtering )  yang  digunakan  di dalam artikel ini didasarkan pada  EEMD ( ensemble empirical  mode  decomposition ).  Metode  aplikasi EEMD  merupakan  perbaruan  dari  teknik  analisis dasar  EMD  ( empirical  mode  decomposition )  yang diperkenalkan  oleh  Huang  dkk  (1998)  untuk merepresentasikan  sinyal  non-stasioner  secara adaptif  sebagai  komponen sums  of  zero modulasi rata-rata amplitudo dan modulasi frekuensi (Flandrin dkk, 2004). Penyaring EEMD merupakan versi revisi dari EMD. Penyaring ini memadukan analisa konsep noise-assisted  dengan  metode  penyaring  EMD. EEMD merepresentasikan peningkatan yang substansial  terhadap  EMD.  Perbaruan  ini  membuat metode  EMD  menjadi  lebih  efektif  untuk menganalisa data non-linier dan non-stasioner (Wu and  Huang,  2009).  Dengan  memanfaatkan  teknik yang  dikembangkan  tersebut,  data  VLF-EM  yang didapatkan  kemudian  dipecah    menjadi  beberapa bentuk diskrit dari fungsi mode intrinsik (IMF) tanpa mengganggu  mode mixing  problem ,  sehingga didapatkan  sinyal  asli  yang  tercampur  oleh  derau ( noise ) non-linier.

## METODOLOGI
Untuk  mendapatkan  data  yang  relevan, Pengukuran dilakukan pada 3 lintasan dengan spasi 5  meter  pada  masing-masing  lintasan  dan  jarak antar  lintasannya  sebesar  5  meter.  Pengukuran dilakukan di depan area Fakultas Ilmu Alam kampus ITS Surabaya. Data penukuran tersebut terdiri dari komponen In-Phase dan kuadrature yang selanjutnya  didekomposisi  mengunakan  penyaring EEMD  .

## Gambar 1. Denah Lintasan Pengukuran
Metode aplikasi yang digunakan dalam analisis data  penelitian  ini  yaitu  dengan  pendekatan Ensemble  Empirical  Mode  Decomposition  (EEMD). Metode EEMD merupakan revisi dari teknik analisis dasar  EMD  (Empirical  Mode  Decomposition). Metode EMD telah banyak digunakan untuk analisis data baik dalam komunitas ilmuwan maupun teknik pada beberapa tahun terakhir dan metode tersebut terbukti cukup efektif dalam mengekstrak sinyal asli dari  sinyal  gangguan.  EEMD  merupakan  versi perbaruan  dari  EMD  dengan  memadukan  konsep analisis  data  sinyal  pengganggu  dan  metode  EMD yang menunjukkan perkembangan penting dibandingkan  EMD  sebelumnya.  Perbaikan  ini membuat  EMD  menjadi  alat  yang  handal  untuk analisis data non-linier dan  non stasioner (Wu  dan Huang,  2009).  Dengan  menggunakan  teknik  yang berkembang ini, kami memisahkan data murni VLF- EM  menjadi  jumlah  diskrit  pada  mode  fungsi instrinsik  tanpa  mengganggu  mode  pencampuran masalah, meningkatkan kualitas sinyal asli dari latar gangguan non-linier.
Selanjutnya  Data  VLF-EM  diinterpretasikan secara kualitatif menggunakan penyaring Fraser dan Karous-Hjelt. Interpretasi kualitatif dari data VLF-EM berdasar pada prosedur aplikasi. Aplikasi Fraser dan Karous-Hjelt  adalah  dua  metode  yang  banyak digunakan  untuk  memproses  data  VLF-EM  (Fraser, 1969:  Karous-Hjelt,  1983).  Metode  aplikasi  Fraser
mengubah  titik  pertemuan  nol  menjadi  puncak kenaikan  sinyal  dari  struktur  konduktif.  Pusat  dari struktur anomali kemungkinan turun tajam dibawah puncak  dari  data  saringan  Fraser  (data  asli  dan komponen in-phase). Karakteristik in-phase menunjukkan  puncak  positif  dari  intensitas  dan ketajaman  yang  berbeda,  serta  memberikan gambaran  tentang  dangkal  atau  dalamnya keberadaan  konduktor.  Data  saringan  Fraser  dan rapat arus semu relatif mengindikasikan keberadaan dangkal atau dalamnya zona konduktif yang melalui area mengamatan sepanjang arah bahan konduktif yang diperkirakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Aplikasi EEMD Pada Data Vlf-EM
Gambar 1 a, 2 a, dan 3 a menunjukkan rekaman data asli hasil pengukuran komponen In-Phase dan Quadrature.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa hanya  sedikit  informasi  yang  dapat  diambil  karena masih  terbungkus  oleh  latar  belakang  energi frekuensi  rendah.  Oleh  karena  itu,  untuk meningkatkan  kualitas  sinyal,  kedua  data  tersebut diproses  ulang  dengan  menggunakan  EEMD.  Akan tetapi,  untuk  membuat  dekomposisi  ini  efektif, penting juga untuk mengurangi efek gangguan dari penambahan  noise  dalam  hasil  dekomposisi  untuk ukuran  kecil.  Data  aktual  pada  penambahan amplitude  noise  adalah  kasus  yang  saling berhubungan.  Data  ini  didominasi  oleh  frekuensi sinyal  rendah  sehingga  amplitudo  noise  yang  lebih besar sangat dibutuhkan. Secara matematis, proses ini dapat dituliskan sebagi berikut
( ) ( ) ( ) i i W t w t y t  = + (1)
dengan:
w(t) = satu set data pengukuran Y i (t) = white noise W i (t) = data yang telah ditambahkan white noise i
= variasi white noise dengan aplitudo yang sama
β
= nilai standar deviasi amplitude penambahan noise .
Lintasan 1 Lintasan 3 Lintasan 2
Lintasan 1. (a) Komponen In-phase and quadrature pada data hasil pengukuran. (b) IMF dari komponen In-phase hasil dekomposisi menggunakan EEMD (c) IMF dari komponen quadrature hasil dekomposisi menggunakan EEMD (d) Data hasil rekonstruksi setelah difilter menggunakan EEMD.
a) b) c) d)
Gambar 2. Hasil Pengukuran pada Lintasan 2. (a) Komponen In-phase and quadrature pada data hasil pengukuran. (b) IMF dari komponen In-phase hasil dekomposisi menggunakan EEMD (c) IMF dari komponen quadrature hasil dekomposisi menggunakan EEMD (d) Data hasil rekonstruksi setelah difilter menggunakan EEMD.
a) b) c) d)
Di  dalam  penelitian  ini  dekomposisi  data menghasilkan  4  data  IMF,  yakni  c1,  c2,  c3  dan  R. Data  yang  terakhir  merupakan  tren  dari  Wu  dan Huang (2009) menyarankan nilai aktual penambahan  amplitudo noise sebesar  0.2  dengan white  noise yang  berbeda-beda  akan  didapatkan hasil yang bagus dalam banyak kasus. Dalam kasus kami, kumpulan data terekam terdapat sedikit sinyal dengan frekuensi rendah.
Selanjutnya  dekomposisi  data  dilakukan  oleh aplikasi  EEMD  yang  menghasilkan  data  IMF  yang secara matematis dituliskan sebagai berikut
1 ( ) n k n k X t c r
= = +  (2)
dengan:
X(t) = data yang telah ditambahkan white noise c k
= komponen IMF r n = residu / tren k = nomor pengulangan
n = banyaknya pengulangan
Di  dalam  penelitian  ini  dekomposisi  data menghasilkan  4  data  IMF,  yakni  c1,  c2,  c3  dan  R.
Data yang terakhir merupakan tren dari keseluruhan data,  disebut  data  residu.  Data  IMF  yang direkonstruksi  adalah  data  c2  dan  c3,  hal  ini dikarenakan  data  c1  menunjukkan  masih  terdapat sinyal  noise.  Hasil  dekomposisi  dari  in-phase  dan kuadratur ditunjukkan pada grafik 1 b dan c untuk data lintasan 1; grafik 2 b dan c untuk lintasan 2; dan grafik 3 b dan c untuk lintasan 3. Dalam penelitian ini,  digunakan  100  kali  pengulangan  supaya didapatkan hasil yang memuaskan.
Gambar  1d,  2d,  dan  3d  menunjukkan  hasil rekonstruksi  data  EEMD  dari  komponen  in-phase dan kuadratur. Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi dengan metode EEMD dapat meningkatkan kualitas data VLF-EM sebelumnya (Gambar 1 a, 2 a, dan 3 a).
Gambar 3. Hasil Pengukuran pada Lintasan 3. (a) Komponen In-phase and quadrature pada data hasil pengukuran.
(b) IMF dari komponen In-phase hasil dekomposisi menggunakan EEMD (c) IMF dari komponen quadrature hasil dekomposisi menggunakan EEMD (d) Data hasil rekonstruksi setelah difilter menggunakan EEMD.
a) b) c) d)
Pada  komponen  in-phase  di  lintasan  1,  2  dan  3 ditunjukkan  oleh  Gambar  4.  Bagian  pertama  pada gambar  tersebut  merupakan  hasil  pemodelan  2  D dengan  sudut pandang atas (filter Fraser).  Gambar tersebut  menunjukkan  daerah  dengan  resistivitas tinggi  (daerah  dengan  lingkaran  putus-putus berarna pink) terletak pada jarak 25-35 meter dari titik  awal  pengukuran.  Sedangkan  dua  nilai resistivitas tinggi juga terdapat pada jarak 80 meter dan  antara  120-140  meter  dari  titik  awal pengukuran  dimungkinkan  bukan  merupakan anomali yang dicari. Hal ini diperkuat oleh data pada komponen  kuadatur  (gambar  5  bagian  pertama) yang  ditunjukkan  oleh  lingkaran  putus-putus berwarna  pink.  Meskipun  demikian,  hasil  pada komponen In-phase dimungkinkan dipengaruhi oleh gangguan  karena  adanya  kabel  listrik  yang melintang  di  sepanjang  lokasi  pengukuran.  Hasil- hasil  tersebut  hanya  menunjukkan  posisi  anomali secara  horizontal  di  permukaan.  Oleh  karena  itu, ketiga  bagian  gambar  berikutnya  yang  merupakan hasil  pemodelan  2  D  penampang  lapisan  bawah permukaan pada lintasan 1, 2 dan 3 menunjukkan posisi  anomali  secara  vertikal.  Ketiga  gambar tersebut menunjukkan  anomali  pada lintasan  1,  2 dan 3 terletak pada kedalaman sekitar  5-15 meter. Hasil  pada  komponen  in-phase  dan  kuadatur menunjukkan posisi kedalaman anomali yang sama
(gambar  4  dan  5  bagian  kedua).  Keseluruhan  hasil pada komponen in-phase dan kuadratur menunjukkan posisi anomali yang sama baik secara vertikal maupun hoizontal.

## KESIMPULAN
Sebagian  besar  data  yang  didapatkan  dari pengukuran  dengan  metode  VLF-EM  bercampur dengan  sinyal  gangguan  (noise).  EEMD  merupakan metode aplikasi (filter) yang sesuai, stabil dan dapat dipercaya  untuk  merekonstruksi  data  tersebut sehingga didapatkan data yang lebih halus dan lebih baik.  Data  yang  telah  direkonstuksi  tersebut selanjutnya  diinterpretasikan  secara  kualitatif setelah  diproses  dengan  filter  Fraser  dan  Karous- Hjelt.  Hasilnya  didapatkan  estimasi  posisi  gorong- gorong yaitu pada jarak 25-35 meter dari titik awal permukaan  (horizontal)  dan  pada  kedalaman  5-15 meter di bawah permukaan (vertikal).
Gambar 4. Pemodelan 2-D dari hasil filter Fraser dan
Karous-Hjelt pada komponen In-Phase
0 20 40 60 80 100 120 140 0 5 10 Line 1 Line 2 Line 3
Gambar 5. Pemodelan 2-D dari hasil filter Fraser dan Karous-Hjelt pada komponen Kuadratur

## DAFTAR PUSTAKA
Beamish,  D.  (1994),  "Two-dimensional,  regularised inversion  of  VLF  data", Journal  of  Applied Geophysics ,  Vol.32,  No.4,  hal.  357 – 374. http://doi.org/10.1016/ 0926 -9851(94)90034-5.
Everett, M.E. dan Weiss, C.J. (2002), "Geological Noise in Near-Surface  Electromagnetic  Induction  Data", Geophysical Research Letters , Vol.29, No.1, hal. 10-1-10 – 4. http://doi.org/10.1029/2001GL014049.
Flandrin,  P.,  Rilling,  G.  dan  Goncalves,  P.  (2004), "Empirical mode decomposition as a filter bank",
IEEE Signal Processing Letters , Vol.11, No.2, hal. 112 – 114. http://doi.org/10.1109/LSP.2003.821662.
Fraser,  D.  (1969), "Contouring  of  vlf‐em  data", GEOPHYSICS ,  Vol.34,  No.6,  hal.  958 – 967. http://doi.org/10.1190/1.1440065.
Huang,  N.E.,  Shen,  Z.,  Long,  S.R.,  Wu,  M.C.,  Shih,  H.H., Zheng,  Q.,  Yen,  N.-C.,  Tung,  C.C.  dan  Liu,  H.H. (1998), "The Empirical Mode Decomposition and the  Hilbert  Spectrum  for  Nonlinear  and  Non- Stationary Time Series Analysis", Proceedings of the  Royal  Society  of  London  A:  Mathematical, Physical  and  Engineering  Sciences ,  Vol.454, No.1971, hal. 903 – 995. http://doi.org/10.1098/rspa.1998.0193. Jeng,  Y.,  Lin,  M.,  Chen,  C.  dan  Wang,  Y.  (2007),  "Noise reduction and data recovery for a VLF-EM survey using  a  nonlinear  decomposition  method", GEOPHYSICS ,  Vol.72,  No.5,  hal.  F223 – F235. http://doi.org/10.1190/1.2752561. Karous, M. dan Hjelt, S.E. (1983), "Linear Filtering of Vlf
Dip-Angle Measurements*", Geophysical
Prospecting ,  Vol.31,  No.5,  hal.  782 – 794. http://doi.org/10.1111/j.1365- 2478.1983.tb01085.x.
Monteiro  Santos,  F.A.,  Mateus,  A.,  Figueiras,  J.  dan Gonçalves, M.A. (2006), "Mapping groundwater contamination around a landfill facility using the VLF-EM  method — A  case  study", Journal  of Applied Geophysics , Vol.60, No.2, hal. 115 – 125. http://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2006.01.002. Sungkono, Feriadi, Y., Husein, A., Prasetyo, H., Charis, M., Irawan,  D.,  Rochman,  J.P.G.N.,  Bahri,  A.S.  dan Santosa,  B.J.  (2018),  "Assessment  of  Sidoarjo
Mud Flow Embankment Stability Using Very Low Frequency Electromagnetic Method", Environmental Earth Sciences , Vol.77, No.5, hal. 196.  http://doi.org/10.1007/s12665-018-7333-
6.
Wijayanto,  T.,  Santosa,  B.J.,  Warnana,  D.D.  dan  Candra, A.D.  (2015),  "Penerapan  Metode  Very  Low Frequency  Electromagnet  (Vlf-Em)  Untuk
Menafsirkan Bidang Longsoran, Studi Kasus Desa Jombok,  Kecamatan  Ngantang,  Kabupaten Malang, Jawa Timur", Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya , Vol.16, No.3, hal. 11 – 15.
Wu, Z. dan Huang, N.E. (2009), "Ensemble empirical mode decomposition:  a  noise-assisted  data  analysis method", Advances  in  Adaptive  Data  Analysis , Vol.01, No.01, hal. 1 – 41. http://doi.org/10.1142/S1793536909000047. Yadi, K., Warnana, D.D., Rochman, J.P.G.N., Sutra, N. dan Soemitro, R.A.A. (2017), "Deteksi Persebaran Air Lindi  Menggunakan  Inversi  VLF-EM  Studi  Kasus TPA Ngipik", Jurnal Geosaintek , Vol.3, No.2, hal. 99 – 102. http://doi.org/10.12962/j25023659.v3i2.2964.

## LAMPIRAN
Pemodelan 2-D dari hasil filter Fraser dan Karous-Hjelt pada komponen In-Phase
Gambar 4. Pemodelan 2-D dari hasil filter Fraser dan
Karous-Hjelt pada komponen In-Phase
0 20 40 60 80 100 120 140 0 5 10 Line 1 Line 2 Line 3