ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Artikel Analisis Algoritma Music Untuk Deteksi Sudut Kedatangan Pada Perangkat Gunshot
Rizal Reynaldi 1 , Nilla Rachmaningrum 2 *, Risdillah Mimma Untsa 3 . 1-3 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Telkom University Surabaya, Surabaya, Indonesia * Korespondensi: nrachmaningrum@telkomuniversity.ac.id
Received: 5 Februari 2024; Accepted: 15 Maret 2024; Published: 31 Juli 2024;
Abstrak: Pada zaman perang dunia, teknologi memiliki peranan penting untuk membawa kemenangan  suatu  negara  dan  aliansinya  pada  saat  itu.  Sudah  menjadi  tugas  dari  TNI untuk menjaga persatuan dan kesatuan Negara Kesatuan Republik Indoensia. Salah satu sebab  banyaknya  korban  adalah  kurangnya  teknologi  untuk  mengetahui  arah  asal tembakan  dari  lawan  yaitu  anggota  KKB.  Pada  penelitian  ini,  perkembangan  teknologi digunakan sebagai alat bantu untuk mempermudah dan meminimalisir terjadinya korban yang akan menyebabkan suatu kerugian pada TNI. Algoritma dari DoA (Direction of Arrival) dapat memberikan perkiraan arah datangnya suara tembakan yang cukup akurat. Dengan dikombinasikan dengan algoritma MUSIC (Multiple signal Classification) , bisa memberikan informasi  asal  suara  tembakan.  Pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  informasi  sudut kedatangan asal suara tembakan dan dapat mengetahui nilai SNR (Signal to Noise Ratio) nya. SNR digunakan untuk membandingkan sinyal informasi dengan noise yang terdapat pada sebuah  transmisi.  Pengukuran  SNR  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengukuran kekuatan  sinyal  dan  pengukuran  kekuatan  sinyal  noise  yang  sudah  diatur.  Hasil pengukuran nilai SNR untuk semua sudut memiliki nilai rata-rata 7,30 dB. Hasil tersebut berarti semakin tinggi nilai SNR, maka kualitas sinyal semakin baik dan nilai noise semakin kecil.  Hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  tingkat  keakuratan  pendeteksian  sudut kedatangan mencapai 99,21%.
Kata kunci: Algoritma MUSIC; DoA; SNR; Mikrofon Array.

## 1. Pendahuluan
Menjaga  keutuhan  dan  persatuan  suatu  negara  adalah  menjadi  salah  satu  tugas  dari  TNI. Terjadinya  konflik  antara  KKB  (Kelompok  kriminal  bersenjata)  dan  TNI  belakangan  ini menyebabkan banyak korban di pihak TNI. Salah satu penyebab banyaknya korban dari pihak TNI yaitu kurangnya teknologi yang mampu membantu TNI untuk mencegah timbulnya lebih banyak korban di TNI. TNI kesulitan untuk mencari dimana asal suara tembakan KKB yang berlindung di hutan,  dimana  hutan  tersebut  sangat  bagus  untuk  berkamuflase  dan  bersembunyi.    Hutan  yang ditumbuhi oleh banyak pepohonan dan juga sudut pandang yang luas juga menjadi salah satu faktor yang membuat TNI kesulitan mendeteksi asal suara tembakan. Untuk itu, pengembangan teknologi di  bidang  pertahanan  terus  diupayakan  sebagai  langkah  untuk  mencegah  dan  meminimalisir dampak  konflik.  Salah satunya  yaitu dengan  membuat  sistem  yang  dapat  mendeteksi asal  suara tembakan pada perangkat gunshot.
Complete 2024, 8, Vol. 5, No. 1, doi: 10.52435/complete.v5i1.491
Pengembangan  teknologi  di  bidang  pertahanan  tidak  hanya  pada  pengembangan  alat pertahanan diri saja. Teknologi pencarian sudut kedatangan pada perangkat gunshot dirasa cukup penting, mengingat terjadinya konflik saat ini di daerah yang cukup sulit bagi TNI untuk mengetahui darimana asalnya suara tembakan yang dilesatkan dan juga mengarah kemana tembakan tersebut. Penelitian yang akan dilakukan, akan sangat membantu pihak TNI dalam menjaga dan mengurangi jatuhnya korban lebih banyak lagi. Konflik tersebut tidak hanya menyasar kepada TNI, melainkan dari warga sipil dan beberapa orang penting dengan berbagai profesi yang turut menjadi korban. Sampai  dengan tahun 2022 total kasus KKB  papua  adalah sebanyak  90 kasus.  Data korban yang dikutip dari [1], pada tahun 2021 sebanyak 34 korban dan 53 korban pada tahun 2022, yang berarti bahwa korban dari tahun ke tahun terus bertambah. Dengan kombinasi antara algoritma MUSIC dan deteksi sudut kedatangan dapat membantu untuk mendeteksi asal suara tembakan sehingga dapat mendeteksi  sudut  dari datangnya  peluru  yang  ditembakkan oleh  kelompok  KKB  Papua.  Deteksi sudut kedatangan menggunakan algoritma MUSIC adalah salah satu metode yang    menggunakan dasar dari estimasi sudut kedatangan.
Prinsip dasar dari algoritma MUSIC adalah dengan mengubah sinyal suara yang diterima oleh mikrofon  menjadi  bentuk  data  spasial.  Data  spasial  ini  kemudian  diolah  menggunakan  teknik pemrosesan  sinyal  yang  kompleks  untuk  mengestimasi  sudut  kedatangan  sinyal  suara.  Dalam pemrosesan sinyal,  algoritma  MUSIC memanfaatkan  perhitungan  spektrum frekuensi dari sinyal suara yang diterima oleh mikrofon. Pada beberapa riset, algoritma MUSIC sukses digunakan sebagai algoritma  untuk    meningkatkan  akurasi  serta  kecepatan  deteksi  sumber  suara  tembakan  pada gunshot. Perbandingan dengan algoritma ESPRIT, setelah ujicoba didapatkan hasil bahwa algoritma MUSIC lebih akurat daripada algoritma ESPRIT. Akan tetapi, algoritma MUSIC juga mempunyai batasan  dalam  penggunaannya,  salah  satunya  yaitu  bergantung  pada  jumlah  mikrofon  yang digunakan sebagai penangkap suara tembakan yang sangat rentan terhadap noise di area tersebut. Salah  satu  keunggulan  dari  algoritma  MUSIC  ialah  memiliki  dua  space,  yaitu  space  utama  atau subspace dimana space ini berisi informasi penting yang akan diproses dan space tempat noise yang tidak digunakan. Keunggulan algoritma MUSIC dibandingkan dengan algoritma lain seperti ESPRIT adalah  algoritma  MUSIC  memiliki  persentase  kesalahan  estimasi  yang  lebih  kecil,  kurang  dari  1 derajat. Algoritma MUSIC memiliki probabilitas perkiraan yang jauh lebih baik daripada ESPRIT[2].
Algoritma MUSIC sering digunakan pada pemrosesan sinyal digital. Contohnya adalah pada bidang  sonar  dan  radar.  Algoritma  MUSIC  pada  bidang  sonar  dan  radar  digunakan  untuk menentukan posisi dan arah kedatangan suatu pesawat agar tidak terjadi hal yang tidak diinginkan meskipun  penggunaan  algoritma  MUSIC  pada  lingkungan  yang  banyak  noise  serta  interfrensi. Contoh  lain  penggunaan  algoritma  MUSIC  adalah  pada  bidang  antena  yang  digunakan  sebagai algoritma yang befungsi untuk mencari arah datangnya sinyal. Relevansi algoritma MUSIC untuk digunakan pada  deteksi sudut  kedatangan gunshot  karena memiliki beberapa  keunggulan,  yaitu tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  kemampuan  untuk  menangani  interferensi  yang  terdapat  di lingkungan sekitar ujicoba sangat penting untuk deteksi gunshot yang akurat. Kemampuan untuk memperkirakan jumlah sumber sinyal suara juga penting untuk deteksi gunshot, di mana terdapat kemungkinan  beberapa  tembakan  yang  ditembakkan  secara  bersamaan  dan  dapat  mengurangi adanya sinyal suara tembakan yang tidak terproses.
Algoritma  MUSIC  didasarkan pada  spektrum  spasial.  Dengan  bantuan  orthogonality, sinyal dipisahkan pada 2 ruang, ruang sinyal suara dan ruang sinyal noise. Kemudian dengan bantuan FFT, spektrum dari algoritma MUSIC dihitung dan diestimasi, lalu diperoleh arah kedatangan dengan mencari puncak dari spektrum[3]. Matriks X dari sensor array ialah l dengan n matriks dimana l ialah jumlah  dari  sensor  dan  n  melambangkan  jumlah  snapshots  yang  diambil[4].  Setelah  semua  data diperoleh, selanjutnya akan dibuat manifold spektrum, dimana gambaran yang berbentuk grafis dari hasil  pengolahan sinyal. Eigenvalue digunakan untuk menentukan sudut kedatangan sinyal atau suara tembakan dan Eigenvector digunakan untuk membuat spektrum manifold. Nilai eigen yang paling signifikan akan digunakan untuk menentukan sudut kedatangan sinyal. Setelah itu estimasi
Complete 2024, 8, Vol. 5, No. 1, doi: 10.52435/complete.v5i1.491
DoA dapat diperoleh dengan memilih puncak dari frekuensi sinyal tersebut. Puncak dari frekuensi tersebut terindikasi sebagai sudut kedatangan dari suara gunshot yang ditembakkan. Pada penelitian ini  akan  dilakukan  simulasi  desain  sistem  estimasi  sudut  kedatangan  asal  suara  tembakan menggunakan software MatLab. Selanjutnya digunakan parameter DoA dan SNR untuk mengukur kualitas sinyal yang diterima oleh mikrofon.
Usulan yang dapat dilakukan pada penelitian ini yaitu pengembangan algoritma MUSIC yang dioptimalkan,  sehingga  dapat  memproses  sinyal  suara  tembakan  secara  lebih  baik  dan  akurat. Selanjutnya bisa dengan melakukan penilaian terhadap kinerja algoritma ini. Penilaian kinerja dari algoritma ini dinilai sangat penting untuk dapat mengetahui seberapa fungsi / bekerja algoritma ini sesuai  dengan  penelitian  ini.  Pengembangan  sistem  deteksi  gunshot  yang  lebih  baik,  tentunya dengan  penggunaan  algoritma  MUSIC  akan  dinilai  sangat  efektif  karena  kehandalannya  dalam menghadapi  tantangan  terbesar  dalam  pengaplikasiannya  yaitu  interfrensi noise. Penelitian  ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi dan keandalan deteksi gunshot.

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1 Perangkat Lunak
Pada sub-bab ini akan dibahas metode serta bahan-bahan pendukung utama penelitian. Perangkat lunak  yang  digunakan  adalah  aplikasi  Matlab.  Matlab  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan matlab R2019a. Matlab adalah software yang dikembangkan oleh MathWorks yang populer digunakan untuk melakukan pemrosesan data. Matlab memiliki kode sintaks yang mudah dipahami,  sehingga  banyak  digunakan  oleh  peneliti,  insinyur,  dan  ilmuwan  untuk  menciptakan suatu pemodelan dari data-data yang berupa matriks, grafik, bahkan antarmuka pengguna.

## 2.2 Perangkat Uji Coba
Perangkat  uji  coba  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  gunshot.    Gunshot  adalah  suara tembakan dari senjata api seperti pistol, meriam, atau senapan. Suara gunshot identik dengan suara ledakan yang keras dan dapat dengan mudah dikenali. Hasil perubahan suara dari gunshot dapat dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  jenis  senjata,  amunisi,  dan  lingkungan  tempat  gunshot ditembakkan.  Deteksi  sudut  kedatangan  pada  penelitian  ini  adalah  bidang  penelitian  yang digunakan untuk membantu menjaga keamanan suatu daerah atau negara dengan memudahkan untuk  mengetahui  asal  suara  tembakan  dengan  mendeteksi  sudut  kedatangan  suaranya.  Sampel suara  yang  digunakan  berupa  sinyal  suara  yang  dibuat  secara  otomatis  oleh  sistem.  Gunshot memiliki  ciri  khas  sinyal  suara  yang  keras  dan  memiliki  frekuensi  yang  tinggi,  frekuensi  tinggi tersebut menyebabkan bentuk sinyal yang memiliki bentuk Suara tersebut memiliki kekuatan sinyal acak yang dibuat sebanyak jumlah snapshot dan sistem secara otomatis akan memilih hasil  yang paling bagus antara tingkat keakuratan sudut dan juga nilai dari SNR. DoA adalah salah satu bagian penting pada pemrosesan sinyal yang banyak digunakan pada komunikasi nirkabel, navigasi, sonar, radar, dan astronomi radio.[8]

## 2.3 Metode Penelitian
Dalam  bab  ini,  akan  dijelaskan  metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  analisis  algoritma MUSIC untuk deteksi sudut kedatangan pada perangkat gunshot. Metodologi ini akan memberikan arahan tentang bagaimana penelitian ini dilakukan, termasuk pengumpulan data, proses analisis, dan evaluasi hasil. Software Matlab digunakan untuk perancangan simulasi penelitian ini. Berikut flowchart alir penelitian berdasarkan topik penelitian ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart penelitian
Berikut penjelasan mengenai alur dari flowchart tahapan penelitian ini.
1.  Simulasi  dilakukan  dengan  menentukan  parameter-parameter  yang  akan  digunakan  pada simulasi, seperti sudut yang akan digunakan, jumlah mikrofon, tingkat noise, jumlah snapshot, dan jarak  mikrofon.  Simulasi  awal  dilakukan  untuk  menentukan  parameter  –  parameter  yang  akan digunakan dengan tujuan untuk mengetahui dan menguji kinerja dari sistem. Adapun parameter – parameter yang digunakan sebelum simulasi awal dijalankan. Parameter tersebut digunakan agar sistem  memberikan  hasil  sesuai  tujuan  penelitian  ini.  Setelah  menjalankan  simulasi  awal,  maka selanjutnya akan dilakukan proses untuk menentukan nilai – nilai dari parameter agar hasil sesuai dengan tujuan penelitian dan dapat memberikan hasil yang bervariatif, hasil uji coba sistem tersebut digunakan    untuk mempertajam analisis. Hasil analisis yang tajam dapat mempermudah penelitian yang  akan  dilakukan  selanjutnya  sesuai  dengan  inti  dari  penelitian  ini  yaitu  DoA  dan  algoritma MUSIC.
2. Selanjutnya menentukan letak dan penyusunan mikrofon array. Secara singkat, mikrofon array merupakan sekelompok mikrofon yang berjumlah lebih dari 1, yang disusun dengan pola tertentu. Penyusunan  Mikrofon  array  bertujuan  untuk  meningkatkan  hasil,  kualitas,  serta  ketepatan penerimaan  sinyal  suara.  Menentukan  letak  serta  susunan  mikrofon  array  dapat  didasari  oleh beberapa hal, seperti lingkungan sekitar, distribusi sumber suara, serta tujuan dari penelitian. Pada penelitian ini, nilai jarak dan letak antar mikrofon sudah ditentukan berdasarkan hasil simulasi awal, yang mana selisih jarak antar mikrofon yang digunakan pada penelitian ini dipilih pada nilai optimal yang dapat mempengaruhi hasil yang didapatkan.
3. Setelah itu dilakukan simulasi pada software Matlab dengan menggunakan kode syntax. Kode syntax yang digunakan untuk mencari hasil sudut dan nilai SNR. Pencarian kedua hasil  tersebut dilakukan dengan perubahan nilai pada parameter – parameter yang sudah ditetapkan.
4. Setelah dilakukan proses simulasi, selanjutnya dilakukan pengamatan terhadap    hasil simulasi untuk meninjau sejauh mana perbedaan antara sudut yang diperoleh dari hasil simulasi dan sudut yang sebenarnya. Tahap ini adalah tahap penting untuk mengamati dan mengevaluasi kinerja dari sistem.  Jika  kinerja  dari  sistem  baik  dan  sesuai  dengan  apa  yang  ingin  diperoleh,  maka  akan dilanjutkan  simulasi dengan  parameter  yang  berbeda.  Jika pada  tahap  ini sudut  yang  dihasilkan memiliki perbedaan yang terlalu jauh ataupun tidak sesuai, maka akan dilakukan simulasi ulang
yang bertujuan untuk mencari hasil yang terbaik pada penggunaan variasi – variasi dari parameter yang sudah ditentukan.
5.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  memastikan  kesesuaian  data  yang  dihasilkan  dengan  penggunaan parameter yang telah ditetapkan sebelumnya. Jika data tersebut sesuai dengan apa yang dicari, maka dilanjut pencarian sudut kedatangan sesuai yang merujuk pada gambar plot dengan hasil gelombang spektrum. Pada gambar plot dari hasil tersebut, akan dicari titik maksimum atau titik tertinggi pada hasil  gelombang.  Jika  diperoleh  puncak  dari  gelombang  tersebut  yang  berjumlah  lebih  dari  satu puncak, maka akan dipilih salah satunya. Puncak dari gelombang tersebut adalah asal datangnya suara atau DoA.
6. Langkah selanjutnya setelah mengetahui sudut datangnya suara adalah dilakukan proses analisis nilai SNR. SNR yang dicari pada uji coba ini adalah SNR dengan nilai positif karena SNR merupakan parameter yang penting untuk menentukan kualitas dari sinyal yang dihasilkan.

## 2.4.  Parameter yang digunakan
Parameter  –  parameter  yang  digunakan  ditunjukkan  pada  Gambar  2  pada  penelitian  ini  untuk pembangkitan sinyal adalah sebagai berikut:
1.  Input  sudut  datangnya  sinyal  suara  tembakan  merupakan  gambaran  dari  sudut  sinyal  suara tembakan yang sebenarnya. Sudut tersebut ialah sudut yang menjadi acuan dalam menentukan tingkat keakuratan pada program uji coba ini.
2.  Jumlah sinyal input dapat diganti dengan catatan jumlah elemen lebih banyak dari jumlah sinyal (N<M) untuk menghindari terjadinya sinyal yang tidak diproses pada satu kali uji coba.
3.  Amplitudo pada data yang dikirimkan dapat dilihat pada variabel (S).
4.  Batasan SNR untuk simulasi uji coba ini adalah lebih dari 0dB dan nilai maksimal 20dB.
5.  Sudut θ berkisar dari 0° sampai 180°. Akan tetapi sudut 0° tidak dilakukan uji coba.

## 2.4.1   Pembangkitan Sinyal Suara
Diawal  simulasi  hal  yang  terlebih  dahulu  dilakukan  adalah  pembangkitan  sinyal  suara tembakan dengan perintah audioread pada software matlab. Untuk penambahan sinyal suara yang digunakan pada penelitian ini, perlu menggunakan file .wav dan ditambahkan dengan noise agar simulasi  berjalan  seperti  nyata  pada  implementasi  yang  sebenarnya.  Berikut  kode  matlab  untuk membuat  sinyal  suara  dan  penambahan  noise.  Sampel  suara  yang  digunakan  berupa  sinyal suaradengan ekstensi .wav yang diambil dari website. Jenis senjata yang digunakan ada 3 jenis, yaitu AK-12, DesertEagle, dan MP5. Senjata tersebut memiliki jenis dan suara yang berbeda - beda.[10]

## 2.4.2   Tingkat Noise
Noise  yang  digunakan  sebagai  salah  satu  parameter  uji  coba,  akan  digunakan  juga  sebagai parameter untuk mengetahui nilai SNR yang didapatkan. Tingkat noise pada uji coba ini nilai nya dapat diatur sesuai kebutuhan penelitian yang akan dilakukan. Noise akan ditambahkan pada saat sinyal  ditransmisikan  dan  sebelum  diterima  oleh  mikrofon.  Setelah  sinyal  suara  yang  sudah ditambahkan dengan noise, maka sinyal gabungan tersebut akan diterima oleh mikrofon.

## 2.4.3    Pemodelan Simulasi

## Gambar 2. Pemodelan Simulasi
Mikrofon  mendeteksi  adanya  sinyal  suara  tembakkan  sebanyak  jumlah  dari  snapshot,  lalu ditambahkan noise sesuai dengan tingkatan noise yang sudah diatur sebagai parameter uji untuk algoritma MUSIC. Mikrofon array sebagai penerima sinyal suara, akan ditentukan jaraknya sebagai parameter  uji  coba.  Lalu  dilakukan  pemrosesan  sinyal  suara  dengan  menggunakan  algoritma MUSIC.  Hasil  akan  didapatkan  berupa  puncak  sinyal  pada  suatu  sudut  untuk  menggambarkan sinyal yang datang berasal dari sudut tersebut

## 2.4.4    Perancangan Pengujian
Perancangan pengujian dibuat tabel beberapa parameter yang dapat mempengaruhi hasil dari sudut kedatangan (target). Sudut sinyal suara memakai satu sudut saja,  tetapi dengan parameter yang dikombinasi sehingga menghasilkan variasi yang banyak. Sudut yang dipakai sudah cukup mewakili beberapa sudut lain karena nilai sudut tidak berpengaruh pada hasil SNR dan presentase keakuratan. Sudut yang digunakan yaitu    45˚,    90˚, 135˚, dan 180˚. Dengan penggunaan beberapa sudut ini, dimaksudkan untuk mencari hasil yang dapat menggambarkan seberapa baik penggunaan algoritma MUSIC dapat mengestimasi sudut kedatangan pada berbagai sudut atau arah. Pemilihan sudut  tersebut  merupakan  sudut  –  sudut  yang  menjadi  representasi  dari  sudut  –  sudut  yang berlawanan arah dari sudut yang digunakan.
Untuk menggambarkan kondisi uji coba yang sebenarnya atau nyata, maka akan ditambahkan dengan noise yang umum digunakan. Jenis noise yang umum digunakan yaitu noise dengan jenis AWGN.  Noise  ini  memberikan  pengaruh  penurunan  tingkat  kualitas  sinyal  yang  diterima  oleh mikrofon.  Noise  memberikan  ujian  tambahan  untuk  algoritma  MUSIC.  Tingkat  noise  yang digunakan  akan  memiliki  sebanyak  3  variasi.  Variasi  tingkat  noise  yang  digunakan  membantu memahami akan kinerja dari algoritma MUSIC dapat bekerja meskipun terpengaruh oleh noise.
Mikrofon  sebagai  penerima  sinyal  suara  dengan  menggunakan  mikrofon  yang  digunakan sebanyak 4 buah dengan jarak mikrofon yang diatur yaitu 0,5. Jarak mikrofon yang digunakan adalah dalam  satuan  lambda(panjang  gelombang).  Variasi  jarak  antar  mikrofon  juga  dapat  membantu memahami bagaimana dampak variasi dari jarak antar mikrofon dapat berpengaruh kepada kinerja algoritma MUSIC. Susunan mikrofon memiliki peran penting untuk meningkatkan hasil yang ingin didapatkan,  penggunaan  jumlah  serta  susunan  mikrofon  yang  tepat  akan  memiliki  hasil  yang optimal sesuai  dengan penggunaannya.[9]Variasi dari snapshot juga digunakan pada uji coba ini
untuk mencari sudut paling akurat dan nilai SNR paling bagus pada satu kali program dijalankan. Jumlah snapshot yang digunakan memiliki 3 variasi dengan nilai yang berbeda beda.

## 3. Hasil

## 3.1 Hasil pengukuran sudut dan keakuratan sudut
Hasil dari pengolahan data pada sub bab sebelumnya, dapat diperoleh hasil tingkat keakuratan dari algoritma MUSIC dan nilai SNR sesuai dengan kombinasi dari parameter yang digunakan. Hasil pengolahan data pada semua sudut uji coba ditunjukkan pada tabel 2 sampai tabel 5 yang merupakan tabel hasil dari uji coba yaitu sudut 45˚, 90˚, 135˚, 180˚.
Tabel 1. Hasil uji coba Algoritma MUSIC
Parameter Sudut 45˚ Sudut 90˚ Sudut 135˚ Sudut 180˚ Jumlah mikrofon Jarak antar mikrofon Jenis Senjata Tingkat Noise (%) Snap Shot Hasil Sudut Tingkat Keakuratan Hasil Sudut Tingkat Keakuratan Hasil Sudut Tingkat Keakuratan Hasil Sudut Tingkat Keakuratan
4 0,5 AK-12 0,05 75 45,3 99,34% 90 100,00% 134,4 99,56% 180,4 99,36% 100 44,4 98,67% 90 100,00% 134,5 99,63% 179,5 99,72% 125 45,2 99,56% 90 100,00% 134,9 99,93% 180,2 99,56% 0,1 75 45,5 98,90% 90 100,00% 134,4 99,56% 179,4 99,67% 100 44,5 98,89% 90 100,00% 134,8 99,85% 180,4 99,36% 125 44,9 99,78% 90 100,00% 134,8 99,85% 180,1 99,88% 0,15 75 46,5 96,70% 90 100,00% 134,3 99,48% 181,5 96,70% 100 46,2 97,36% 90 100,00% 135,5 98,89% 180,4 99,36% 125 45,4 99,36% 90 100,00% 134,6 99,70% 180,3 99,34% Desert Eagle
0,05 75 45,6
98,67% 90 100,00% 135,5 98,89% 180,6 98,67% 100 44,8 99,56% 90 100,00% 135,5 98,89% 179,7 99,83% 125 44,9 99,78% 90 100,00% 134,8 99,85% 179,9 99,94% 0,1 75 44,2 98,22% 90 100,00% 135,5 98,89% 179,3 99,61% 100 45,7 98,44% 90 100,00% 135,4 99,36% 180,6 99,56% 125 45,5 98,89% 90 100,00% 135,2 99,56% 179,9 99,94% 0,15 75 46,1 98,12% 90 100,00% 134,3 99,48% 180,8 98,22% 100 45,6 98,67% 90 100,00% 135,5 98,89% 180,6 98,67% 125 44,8 99,56% 90 100,00% 134,7 99,78% 180,2 99,56%
MP5 0,05 75
45,5 98,89% 90 100,00% 133,9 99,19% 181,1 97,58% 100 43,9 97,56% 90 100,00% 134 99,26% 181,1 97,58% 125 44,4 98,67% 90 100,00% 134,8 99,85% 179,9 99,94% 0,1 75 44,3 98,44% 90 100,00% 134 99,26% 181,4 99,36% 100 45,8 98,22% 90 100,00% 134 99,26% 180,5 98,89% 125 45,1 99,88% 90 100,00% 134,6 99,70% 180,4 99,36% 0,15 75 45,9 98,02% 90 100,00% 138,1 93,18% 180,6 98,67% 100 44,3 98,44% 90 100,00% 137,4 94,72% 180,3 99,34% 125 44,5 98,89% 90 100,00% 136,1 97,58% 179,9 99,94%

## 3.2 Hasil pengukuran SNR
Tabel 2 merupakan tabel hasil uji coba Algoritma MUSIC pada 4 sudut, yaitu sudut 45 ˚ , 90 ˚ , 135 ˚ , dan 180˚. Parameter uji coba yang digunakan ada jumlah mikrofon, jarak antar mikrofon, jenis senjata, tingkat noise (%), dan jumlah snapshot . Rata-rata keakuratan uji coba sebesar 99,21% menunjukkan konsistensi dalam mengidentifikasi arah kedatangan sinyal. Dengan tingkat keakuratan yang tinggi ini memperkuat pemilihan algoritma MUSIC untuk deteksi sudut kedatangan atau DoA (Direction of Arrival)  bisa dikatakan tepat, hal  itu  bisa dilihat  dari hasil  keakuratan sudut  yang dihasilkan. Dengan  demikian,  hasil  simulasi  ini  memberikan  dasar  kuat  bagi  penggunaan  algoritma  MUSIC untuk uji coba lebih lanjut.
Tabel 2. Hasil uji coba pengukuran SNR Parameter Sudut 45 Sudut 90 Sudut 135 Sudut 180 Jumlah mikrofon Jarak antar mikrofon Jenis Senjata Tingkat Noise (%)
SnapShot SNR (dB) 4 0,5 AK-12 0,05 75 9,82
9,35 9,5 10,26 100 11,29 10,8 11,34 10,79 125 11,96 11,5 12,18 12,28 0,1
75
3,49 4,05 3,87 3,72 100 5,28 5,19 4,7 5,25 125 5,86 5,77 5,75 6,1 0,15 75 0,019 0,63 0,23 0,4 100 1,71 1,5 1,79 1,66 125 2,27 2,03 1,9 2,28 Desert Eagle 0,05 75 10,32 10,7 10,54 10,78 100 11,91 11,31 11,82 11,84 125 11,58 11,81 11,69 11,43 0,1 75 4,41 4,45 4,63 4,41 100 5,84 5,48 5,89 6,06 125 5,27 5,79 5,39 5,58 0,15 75 1,01 1,15 1,14 1,18 100 2,72 2,41 2,45 1,91 125 1,51 2,01 1,91 1,92
MP5
0,05
75
13,33 12,57 13,01 12,65 100 15,42 15,66 16,83 16,59 125 16,65 16,58 16,7 17,07 0,1 75 7,02 6,65 6,91 7,37 100 10,31 9,1 10,04 10,1 125 10,71 10,71 10,8 10,67 0,15 75 3,49 3,28 3,12 3,41 100 6,85 5,59 6,92 6,58 125 7,41 6,92 7,46 7,46
Gambar 3. Hasil simulasi pengukuran sudut dan SNR algoritma MUSIC
Setelah dilakukan simulasi, diperoleh hasil rata-rata nilai SNR dari tiap sudut yaitu 45˚, 90˚, 135˚, 180˚, ditunjukkan Gambar 3. Dimana hasil tersebut terbilang sangat baik dengan hasil rata-rata nilai SNR semua sudut mencapai 7,30 dB. Nilai tersebut berarti algoritma ini memiliki kemampuan yang baik dalam mengatasi noise yang mengakibatkan menurunnya tingkat keakuratan yang didapatkan. Jadi  sinyal  informasi  yang  didapatkan  masih  bisa  teridentifikasi  untuk  menentukan  sudut kedatangan dari sinyal suara tersebut. Rata-rata nilai SNR dari tiap sudut yang didapatkan terbilang konsisten. Hal tersebut sangat baik, mengingat variasi dari sudut dan parameter yang digunakan cukup bervariasi. Ini menjadi penting bahwa sistem dapat mengatasi perubahan data-data maupun nilai parameter yang digunakan dapat diatasi dengan baik. Dengan demikian, hasil ini memberikan efek positif pada penggunaan algoritma MUSIC bahwa dapat menghasilkan dan menjaga kualitas sinyal meskipun terganggu oleh noise.

## 4. Diskusi
Kombinasi antara beberapa parameter yang digunakan, dapat diperoleh hasil yang bervariatif. Parameter tersebut memberikan pengaruh kepada hasil keakuratan sudut dan nilai SNR. Berikut beberapa parameter serta pengaruhnya kepada hasil penelitain ini. Tingkat keakuratan sudut paling tinggi berada pada sudut 90˚ dengan tingkat akurasi 100%. Tingkat keakuratan sudut paling rendah berada  pada  sudut  93,18%  berada  pada  variasi  parameter  dengan  tingkat  noise  15%  ,  jumlah snapshot 75 dan tipe senjata MP5. Sedangkan pada SNR nilai paling bagus dengan nilai 16,83 dB ditunjukkan  pada  hasil uji  coba dengan jenis senjata  MP5 dan tingkat  noise  0,05, dengan jumlah snapshot 100 pada sudut 135˚. Dan nilai SNR paling rendah ditunjukkan pada sudut 45˚ dengan nilai SNR mencapai 0,0019 dB.
•  Tingkat Noise
Tingkat noise berpengaruh signifikan kepada nilai SNR yang dihasilkan. Nilai SNR yang baik dapat diperoleh juga dari sinyal kuat yang diterima oleh mikrofon, karena pada penelitian ini tingkat noise  ditetapkan.  Tingkat  noise  paling  tinggi  pada  penelitian  ini  dikombinasikan  dengan  jumlah snapshot  yang  rendah  menghasilkan  tingkat  keakuratan  sudut  paling  rendah  yaitu  93,18%. Sedangkan untuk  nilai  SNR  paling  rendah  yaitu 0,0019 dB yang  berarti simulasi ini  masih layak untuk dilanjutkan dengan catatan untuk data sampel suara dengan nilai SNR paling rendah yaitu AK-12 bisa digantikan dengan sampel suara senjata yang lain tetapi masih memliki jenis yang sama yaitu assault rifle. Pada tingkat noise paling rendah menghasilkan estimasi sudut serta nilai SNR paling  bagus  diantara  variasi  noise  lainnya.  Hal  ini  disebabkan  karena  noise  tidak  terlalu memberikan pengaruh pada pemrosesan sinyal. Tingkat noise paling tinggi menyebabkan dampak yang sangat berpengaruh pada hasil SNR. Hasil SNR paling rendah disebabkan oleh tingkat noise paling tinggi dan jumlah snapshot paling rendah. Nilai SNR paling rendah ditunjukkan pada variasi senjata AK-12 dengan parameter tingkat noise 15%, jumlah snapshot 75 pada sudut 45˚. Sedangkan nilai SNR paling bagus ditunjukkan pada uji coba pada senjata MP5 dengan tingkat noise paling
25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Degrees -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 DoA + MUSIC SNR (dB): 9.825 X 45.3 Y 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Time (s) -1 0 1 Original Sound Signal 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 Time (s) 10-3 -0.05 0 0.05 Noise Signal 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 Time (s) 10-3 -0.05 0 0.05 Received Signal (Sound + Noise)
rendah yaitu 5%, dan jumlah snapshot paling banyak yaitu 125. Nilai SNR pada percobaan ini tidak ada yang bernilai negatif, maka dari itu percobaan ini layak untuk dijalankan karena sinyal suara lebih mendominasi daripada nilai noise.
•  Snapshot Snapshot berpengaruh juga kepada nilai SNR dan tingkat keakuratan sudut. Pengaruh tersebut dikarenakan sinyal yang dibuat pada tiap simulasi berbeda-beda. Nilai SNR dan tingkat keakuratan paling baik pada tiap uji coba akan ditampilkan pada plot. Semakin banyak jumlah snapshot semakin baik tingkat  keakuratan serta  nilai SNR nya. Tingkat keakuratan dengan jumlah  snapshot  paling banyak  memperoleh  hasil  keakuratan  lebih  dari  99%.  Nilai  snapshot  yang  semakin  banyak memungkinkan  untuk  memperoleh  hasil  pada  tiap  simulasinya  menjadi  lebih  baik,  karena  pada suatu nilai snapshot memiliki hasil yang berbeda-beda meskipun dengan nilai parameter lainnya yang berbeda-beda.
•  Jenis Senjata
Sampel suara yang berasal dari tiap  senjata yang digunakan berpengaruh pada hasil tingkat keakuratan serta nilai SNR, dikarenakan tiap sampel suara memiliki kualitas sinyal suara serta noise bawaan dari sampel suara yang berbeda juga. Pada penelitian ini jenis senjata yang memiliki hasil keakuratan sudut serta nilai SNR adalah jenis senjata MP5 dengan golongan SMG(sub machine gun). Sedangkan jenis senjata AK-12 memiliki hasil yang paling rendah dalam hal keakuratan sudut serta nilai SNR. Hal tersebut dikarenakan sampel suara dari AK-12 memiliki noise yang cukup signifkan. Dapat didengar dari sampel suara yang dimainkan, terdapat noise berupa efek dari suara tembakan maupun dari lingkungan sekitar saat pengambilan sampel suara.
Jadi,  beberapa  parameter  diatas  dapat  mempengaruhi  hasil  jika  parameter  tersebut  tidak menggunakan nilai yang ideal. Parameter-parameter yang digunakan saling terhubung untuk dapat mempengaruhi nilai SNR dan tingkat keakuratan yang dihasilkan setelah melalui pemrosesan sinyal digital.

## 5. Kesimpulan
Algoritma MUSIC mempunyai kemampuan yang cukup baik dalam membantu untuk mencari sudut kedatangan sinyal suara. Seperti yang ditunjukkan pada bab sebelumnya, algoritma MUSIC memiliki  tingkat  keakuratan  mencapai  99,21%  yang  membuktikan  bahwa  algoritma  ini  mampu memberikan tingkat keakuratan yang cukup baik. Tingkat keakuratan yang tinggi ini membuktikan bahwa algoritma tersebut mampu untuk menangani noise    dengan cukup baik. Dengan nilai SNR yang tergolong bagus mencapai nilai rata-rata 7,30 dB. Hal itu menggambarkan bahwa algoritma MUSIC berfungsi dengan baik untuk memisahkan antara sinyal suara dan noise, yang menjadikan algoritma MUSIC dapat diandalkan untuk mengendalikan noise yang dapat mempengaruhi sinyal suara.  Adanya  fungsi  dari  ruang  noise  pada  algoritma  MUSIC  terbukti  membantu  dalam meningkatkan  ketepatan  identifikasi  sudut  DoA.  Pengaruh  tingkat  noise  dapat  mengurangi keakuratan pada  sudut DoA.  Pengaruh  noise  juga dapat  dilihat pada nilai  SNR.  Nilai SNR yang semakin kecil menunjukkan bahwa kekuatan noise pada uji coba kali ini mempengaruhi sinyal suara dan  akurasi  dari  sudut  DoA.  Jumlah  snapshot  dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi  sudut  dan tingkat  ketajaman  pada  ujung  spektrum.  Jenis  senjata  juga  mempengaruhi  hasil  dari  keakuratan sudut dan juga nilai SNR. Sampel suara yang tergolong kurang baik akan mendapatkan hasil yang kurang baik juga.

## Referensi
[1] Jonh Roy Purba, “53 Orang Tewas Akibat Ulah KKB Papua Selama 2022, 2021 Sebanyak 34 Orang   Baca artikel  detiknews,  ‘53  Orang  Tewas  Akibat  Ulah  KKB  Papua  Selama 2022,  2021  Sebanyak  34  Orang’ selengkapnya  https://news.detik.com/berita/d-6486149/53-orang-tewas-akibat-ulah-kkb-papua-selama- 2022-2021-sebanyak-34-orang.,” detikNews.
[2] C.-B.  Ko  and  J.-H.  Lee,  “Performance  of  ESPRIT  and  Root-MUSIC  for  Angle-of-Arrival(AOA) Estimation,” in 2018 IEEE World Symposium on Communication Engineering (WSCE) , IEEE, Dec. 2018, pp. 49–53. doi: 10.1109/WSCE.2018.8690541.
[3] M.  M.  Gunjal  and  A.  A.  B.  Raj,  “Improved  Direction  of  Arrival  Estimation  Using  Modified  Music Algorithm,” in 2020 5th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES) , IEEE, Jun. 2020, pp. 249–254. doi: 10.1109/ICCES48766.2020.9137982.
[4] C. B. Muhammad, H. Wijanto, and A. D. Setiawan, “ANALISIS PENCARIAN SUDUT KEDATANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MUSIC UNTUK ADAPTIVE BEAMFORMING,” Jurnal TEKTRIKA, Vol.3, No.2, Juli 2018.
[5] S.-H.  Jeong,  B.  Son,  and  J.-H.  Lee,  “Asymptotic  Performance  Analysis  of  the  MUSIC  Algorithm  for Direction-of-Arrival  Estimation,” Applied  Sciences ,  vol.  10,  no.  6,  p.  2063,  Mar.  2020,  doi: 10.3390/app10062063.
[6] R. M. Untsa, G. Hendrantoro, and P. Handayani, “Clutter Mitigation Technique on OFDM MIMO Radar,” in 2019 International Conference of Artificial Intelligence and Information Technology (ICAIIT) , IEEE, Mar. 2019, pp. 145–150. doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834528.
[7] Mei JZhou PXiong X et al, “DOA Estimation Method for Ultra-Wide-Band Insect Radar Based on Variable Conical Conformal Array : Adjustable MUSIC Algorithm” in 2022 Mathematical Problems in Engineering ,
Hindawi, Volume 2022, Article ID 9443023, 10 pages. doi: 10.1155/2022/9443023
[8]    Zhang ZZhao WHuang Y et al, “Implementation of DOA Estimation    System Based on HackRF One”, in 2022    International Journal of Antennas and Propagation, Hindawi, Volume 2022, Article ID 7901714, 12 pages. doi:    10.1155/2022/7901714
[9]    Ali Movahed, Thomas Waschkies, and Ute Rabe, “Air Ultrasonic Signal Localization with a Beamforming Microphone Array ”,  in 2019  Advances  in  Acoustics  and  Vibration, Hindawi,  Volume  2019,  Article  ID 7691645, 12 pages, doi: 10.1155/2019/7691645
[10]    Emrah Aydemir,“Gunshot Audio Dataset,” Kaggle, Jan. 8, 2024. [Online]. Available:https://www.kaggle.com/datasets/emrahaydemr/gunshot-audio-dataset
[11]    Georgios K. Papageorgiou, Mathini Sellathurai, and Yonina C, “Deep Networks for Direction-of-Arrival Estimation in Low SNR”, in 2021    Transactions on Signal Processing, IEEE, June. 2021, pp. 3714 – 3729. doi: 10.1109/TSP.2021.3089927
[12]    R. Untsa, F. Akbar, H. Briantoro, N. Rachmaningrum, and H. Mustakim, “Filter Least Mean Square (LMS) untuk Mengurangi Noise pada Sinyal Suara Tembakan”, CENTIVE, vol. 3, no. 1, pp. 104-112, Dec. 2023.
©  2019  oleh  penulis.  Dikirim  untuk  kemungkinan  publikasi  akses  terbuka  di  bawah syarat  dan  ketentuan  lisensi  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).