Abstrak —Sistem  pendengaran  manusia  dapat  mengestimasi lokasi  sumber  suara  dari  pengamatan  sinyal  suara  binaural dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Manusia  dapat  mengenali lokasi  suara  secara  3  dimensi  dan  bahkan  dapat  mengenali keberadaan  sumber  suara  pada  posisi  belakang  dimana  tidak terdapat  informasi  visual.  Sudah  banyak  dilakukan  penelitian mengenai  pengenalan  lokasi  sumber  suara  menggunakan beberapa  deret  mikrofon  yang  memakai  lebih  dari  3  buah mikrofon,  akan  tetapi  penelitian  sistem  pengenalan  lokasi sumber  suara  yang  menggunakan  2  buah  mikrofon  seperti pendengaran  manusia  masih  jarang  dilakukan.  Pada  penelitian ini  merancang  suatu  sistem  pendeteksi  sumber  suara  dengan menggunakan  2  buah  mikrofon  dan  mikrokontroler  STM32F4 sebagai  prosesor  utama.  Metode Interaural  Time  Difference digunakan untuk menentukan arah dengan cara membandingkan  perbedaan  waktu  sampai  sebuah  suara  yang dipancarkan  oleh  sumber  suara.  Berdasarkan  hasil  pengujian, sistem  ini  dapat  menentukan  arah  sumber  suara  sebesar  180  . Semakin  besar  jarak  antar  mikropon  dapat  menghasilkan kesalahan  sudut  yang  semakin  kecil.  Diharapkan  alat  ini  dapat diaplikasikan  dalam  sistem  pengusir  hama  burung  untuk menentukan arah suara pengusir.
Kata  Kunci —Arah  Sumber  Suara, Interaural  Time  Difference , STM32F4.

## I. P ENDAHULUAN
ISTEM  pendengaran  manusia  dapat  mengestimasi  lokasi sumber  suara  dari  pengamatan  sinyal  suara  binaural dengan  akurasi  yang  cukup.  Manusia  dapat  mengenali  lokasi suara  secara  3  dimensi  dan  bahkan  dapat  mengenali keberadaan  sumber  suara  pada  posisi  belakang  dimana  tidak terdapat  informasi  visual.  Sudah  banyak  dilakukan  penelitian mengenai  pengenalan  lokasi  sumber  suara  menggunakan beberapa array mikrofon  yang  memakai  lebih  dari  3  buah mikrofon,  akan  tetapi  penelitian  sistem  pengenalan  lokasi sumber  suara  yang  menggunakan  2  buah  mikrofon  seperti pendengaran manusia masih jarang dilakukan [1].
Penelitian pada sistem lokalisasi suara pada manusia sudah dilakukan  selama  beberapa  dekade  dan  mekanisme  dari lokalisasi  sumber  suara  pada  manusia  sudah  diketahui.  Dari penelitian  itu  terlihat  bahwa  manusia  menggunakan  beberapa petunjuk  untuk  mendapatkan  lokasi  sumber  suara  yaitu membedakan  level  atau  intensitas  suara  dan  waktu  sampai suara dari sumber ke telinga [2].
Pada  penelitian  ini  dirancang  suatu  sistem  untuk menghitung  arah  sudut  dari  sumber  suara  menggunakan
metode Interaural  Time  Difference (ITD)  dengan  cara menangkap  suara  dari  sumber  dengan  2  buah  mikrofon  lalu membedakan  waktu  sampai  suara  dari  sumber  menuju  kedua mikrofon dengan posisi yang berbeda.

## II. INTERAURAL TIME DIFFERENCE
A. Sound Localization
Sound localization adalah proses menentukan lokasi sumber suara  berdasarkan  beberapa  observasi  yang  diterima  pada sinyal  suara  [2].  Terdapat  beberapa  metode  dalam  proses penentuan  lokasi  pada sound  localization, salah  satunya adalah  metode Time  Difference  of  Arrival (TDOA).  Metode ini  terinspirasi  dari  cara  kerja  kedua  telinga  manusia  seperti yang  diilustrasikan  pada  Gambar  1.  Jika  2  buah  mikrofon dipasang  pada  jarak  tertentu,  dan  saat  sumber  suara  berjarak lebih dekat pada 1  mikrofon  daripada mikrofon lainnya, akan terdapat  perbedaan  waktu  sampai  antara  mikrofon  yang  lebih dekat dengan yang lebih jauh, perbedaan ini yang selanjutnya digunakan  untuk  perhitungan  sudut  arah  datangnya  sumber suara. Metode ini dapat juga disebut dengan metode Interaural Time Difference (ITD)[3].
Untuk  menentukan  lokasi  sumber  suara  pada  lapangan dibutuhkan  perhitungan  azimut  antara  sumber  suara  dengan sensor suara. Azimut yang dihasilkan disini mempresentasikan perbandingan lokasi antara sumber suara dengan sensor suara dengan  sudut  0 o sebagai  posisi  sumber  suara  tepat  di  depan sensor  suara.  Sudut  ini  didapat  dari  perhitungan  TDOA  dari sinyal yang diterima oleh kedua sensor suara.
Gambar  1.  Ilustrasi  perbedaan  waktu  sampai  (TDOA)  antara  sumber  suara dengan telinga manusia sebagai sensor suara
Gambar  2.  Perhitungan  sudut  untuk  menentukan  azimut.  Kiri  dari  0 o negatif dan kanan dari 0 o positif

## Penentuan Arah Sumber Suara dengan Metode Interaural Time Difference Menggunakan Mikrokontoler STM32F4
Mohamad Asfari dan Muhammad Rivai, Tasripan Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
S
Gambar 3. Perhitungan sudut menggunakan prinsip trigonometri
Gambar  2  menunjukkan  orientasi  sudut  posisi  depan sumber  suara  terhadap  sensor  suara.  Pencarian  azimut  pada metode  ITD  ini  pada  dasarnya  menggunakan  prinsip trigonometri dengan nilai c pada gambar 3 sebagai jarak antara kedua  mikrofon  dan  nilai  a  sebagai  jarak  yang  didapat  dari kecepatan suara yang dikalikan dengan waktu jeda pada kedua mikrofon.
Nilai  a  disini  merupakan  hasil  kali  dari  kecepatan  suara dengan  waktu  jeda  dari  kedua  mikrofon  sesuai  dengan persamaan (1).
(1)
dengan  nilai  t  adalah  waktu  jeda  yang  digunakan  untuk mencari  nilai  sudut,  ∆  adalah  frekuensi  sampling,  σ  adalah hasil  dari delay yang  dihitung  oleh  metode cross-correlation , nilai V sound disini  adalah  kecepatan  rambat  suara  pada  udara sebesar 384  m/s pada suhu  sebesar 24 o C. Setelah itu didapat nilai a dan c yang hasilnya dapat digunakan untuk menghitung sudut  arah  sumber  suara  dengan  hukum  sinus  sesuai  pada persamaan (2) dan persamaan (3).
(2)
(3)
B. Cross-correlation
Salah  satu  variabel  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  σ pada  persamaan  (1)  didapat  menggunakan  metode cross- correlation .  Metode  ini  adalah  cara  untuk  mencari  perbedaan dari kedua sinyal, pada kasus ini yang dicari adalah perbedaan fasanya  sehingga  didapat  jeda  atau  perbedaan  waktu  sampai sumber suara menuju kedua mikrofon.
(4)
Fungsi cross-correlation disini didefinisikan pada persamaan (4), fungsi korelasi Corr(g,h)(t) akan memiliki nilai maksimum  pada (t n ) saat  fungsi g(t) digeser  seiring  waktu melalui persamaan h(t) . Cross-correlation disini  digunakan  untuk  membandingkan kesamaan 2 buah vektor A dan B (dimana keduanya memiliki nilai  untuk  sinyal g(t) dan h(t) ).  Vektor  A  dan  B  disini merupakan input
dari
cross-correlation yang mempresentasikan  sinyal  suara  yang  diterima  pada  mikrofon. Sinyal  tersebut  lalu  akan  digeser  melalui  satu  sama  lain  pada
semua  poin  untuk  menghasilkan  vektor  C  dengan  panjang sesuai dengan persamaan (5).
(5)
Nilai  maksimun  dari  hasil  vektor  C  menunjukkan  korelasi maksimum  diantara  kedua  sinyal g(t) dan h(t) dengan  waktu delay σ.  Pada  plot  dari  vektor  C  akan  didapat  2  axis  x  dan  y dimana  axis  y  mempresentasikan  hasil  perkalian  dari  nilai vektor  A  dan  B  dengan  waktu delay σ,  sedangkan  axis  x menunjukkan  waktu  atau step pada  algoritma cross- correlation atau disebut juga waktu delay σ.
Gambar 4. Contoh plot kedua sinyal g(t) dan h(t) saat sebelum berpapasan
Gambar 5. Contoh plot kedua sinyal g(t) dan h(t) saat berpapasan
Gambar 6. Contoh plot kedua sinyal g(t) dan h(t) setelah berpapasan

## Gambar 7. Plot hasil korelasi kedua sinyal
Sebagai  contoh  pada  gambar  4  terdapat  2  sinyal  dengan bentuk  sama  dan  fasa  yang  berbeda,  lalu  salah  satu  sinyal digeser sehingga fasa kedua sinyal berpapasan seperti gambar 5,  setelah  itu  menjauh  lagi  seperti  gambar  6.  Dari  gambar tersebut didapat hasil cross-correlation yang ditunjukkan oleh gambar  7  dengan  waktu  sesuai  dengan  pergeseran  kedua sinyal, pada saat kedua sinyal belum berpapasan terlihat hasil dari cross-correlation bernilai  rendah  atau  tidak  terdapat kesamaan, setelah itu salah satu sinyal digeser sehingga kedua sinyal berpapasan dan terjadi kenaikan  nilai pada  hasil cross- correlation lalu mengecil lagi setelah sinyal terus bergeser dan perbedaannya membesar kembali [4].

## III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Diagram Blok Sistem Keseluruhan
Diagram  blok  pada  Gambar  8  menunjukkan  alur  kerja keseluruhan  dari  sistem  pendeteksi  arah  suara.  Sesuai  dengan alur  diagram  blok  pada  gambar  5,  cara  kerja  dari  sistem  ini menggunakan 2 buah mikrofon sebagai sensor suara dan LCD sebagai output dari sistem.
ADC Mikrokontroler Mic 1 Mic 2 LCD Display

## Gambar 8. Diagram blok sistem keseluruhan

## B. Perancangan Hardware
Perancangan hardware pada pendeteksi suara ini menggunakan  2  buah  mikrofon,  mikrokontroler  STM32F4, serta  LCD  sebagai output  display ,  perancangan hardware yang  dilakukan  meliputi  perancangan  hubungan  antara mikrokontoler dengan input dan output .
Gambar 9. Rancangan hardware alat pendeteksi suara
Seperti  yang diperlihatkan pada gambar 9,  kedua  mikrofon sebagai  sensor  suara  terhubung  dengan  2  channel  ADC  pada mikrokontroler,  ADC  yang  digunakan  adalah  ADC1  dan ADC2  serta  VCC  dan  GND  sebagai power  supply pada mikrofon.  Setelah  itu output ditampilkan  pada  LCD  berupa angka  sudut  yang  sudah  dihitung,  LCD  ini  terhubung  dengan VCC  dan  GND  sebagai power  supply ,  serta  SDA  dan  SCL sebagai komunikasi data.
C. Perancangan Software
Perancangan software yang  dilakukan  pada  mikrokontroler STM32F4  digunakan  beberapa mode pada  sistem  ADC  yaitu ADC Dual  Mode  –  Simultaneous dan  alokasi  memori  secara langsung  dengan Direct  Memory  Access (DMA)  – Double Buffer . Setelah itu pencarian perbedaan fasa dilakukan dengan metode cross-correlation dan perhitungan sudut menggunakan rumus ITD.
D. ADC Dual Mode – Simultaneous
Pada  STM32  yang  memiliki  ADC  lebih  dari  2  ini  terdapat mode  dimana  kedua  ADC  dapat  bekerja  secara  bersamaan, proses  ini  melakukan  2  konversi  ADC  secara  bersamaan sesuai  dengan  sinkornisasi  ADC  1  dan  2  [5].  Masing-masing ADC  mengonversi  susunan channel atau satu channel. Proses konversi  dapat  dimulai  dengan trigger eksternal  atau  melalui software .  Pada  mode  ini,  hasil  konversi  ADC1  dan  ADC2 akan  disimpan  pada  register  data  ADC1  (32-bit  format). Gambar  10  menunjukkan  bagaimana  ADC1  dan  ADC2 mengonversi  2  bagian  secara  bersamaan.  ADC1  mengonversi channel 15 sampai 0 sedangkan ADC2 mengonversi channel 0 sampai 15.
Gambar 10. Proses konversi ADC1 dan ADC2
Gambar 11. Proses alokasi memori pada DMA mode double buffer
E. Direct Memory Access (DMA) – Double Buffer Direct  Memory  Accessi (DMA)  adalah  proses  yang memungkinkan proses transfer data berjalan pada background atau  tanpa  membebani  kinerja  prosesor,  ditunjukkan  pada Gambar 11. Pada proses ini, prosesor utama dapat melakukan pekerjaan  lain  dan  hanya  dapat  di- interrupt ketika  blok  data sudah  siap  untuk  diproses.  Data  dengan  jumlah  besar  dapat diproses  tanpa  menyebabkan  efek  yang  besar  pada  performa sistem.
Mode double buffer disini adalah operasi dimana pengisian data  pada  memori  dilakukan  menggunakan  2  buah memory pointer , jadi pengisian data awalnya dilakukan pada memori 1, setelah penuh data akan mengisi memori 2, dengan data pada memori  1  siap  untuk  diproses.  Setelah  data  memori  2  penuh, data  pada  memori  2  akan  diproses  dan  pengisian  data berpindah kembali pada memori 1.

## IV. P ENGUJIAN S ISTEM
Pengujian  meliputi  pengujian  ADC  dari  mikrokontroler dalam  membaca  nilai  digital  dari  pembacaan  suara  yang dilakukan  mikrofon  serta  perhitungan  sudut  menggunakan suara  yang  dihasilkan  dari frequency  generator .  Jarak  antar mikrofon  yang  diujikan  sebesar  10,  20,  dan  30  cm  dan  suara yang  diujikan  berupa  sinyal  sinusoidal  dengan  frekuensi  900 Hz dan intensitas suara sebesar 75 dB.
A. Pengujian ADC Mikrokontroler STM32F4
Gambar  12  menunjukkan  pengujian  dengan  menggunakan smartphone sebagai  sumber  suara.  Pada  pengujian  ini mikrofon membaca suara analog yang dibaca dari smartphone dan menghasilkan keluaran digital yang lalu dibaca oleh ADC pada  mikrokontroler.  Setelah  512  data  masuk  ke  register memori,  nilai  tersebut  disusun  menjadi  grafik  yang membentuk  sinyal  serupa  dengan  bentuk  sinyal  suaranya seperti dapat dilihat pada gambar 13 dan 14.
Gambar 12. Layout percobaan sudut dengan jarak antar mikrofon 10 cm
Gambar 13. Data ADC dengan posisi sumber suara pada sudut 10 o
Gambar 14. Data ADC dengan posisi sumber suara pada sudut 30 o
Gambar 15. Hasil cross-correlation kedua sinyal dengan posisi sumebr suara pada 10 o
Gambar 16. Hasil cross-correlation kedua isnyal dengan posisi sumber suara pada 30 o
Selanjutnya input dari ADC akan diproses pada perhitungan cross-correlation sehingga  menghasilkan  grafik  baru  yang nilai maksimum dari kumpulan data tersebut adalah beda fasa dari  kedua  sinyal  input  yang  kemudian  dipakai  untuk menghitung  sudut  arah  sumber  suara,  ditunjukkan  pada Gambar 15 dan 16.
Tabel 1.
Pengujian sudut dengan jarak antar mikrofon 10 cm dan jarak sumber suara 10
cm Sudut tujuan ( o ) Sudut yang terukur ( o ) Error Sudut (%) -90 -90,85 0,94 -70 -70,33 0,47 -50 -45,79 8,42 -30 -23,65 21,17 -10 -9,25 7,5 0 0 0 10 -13,95 39,5 30 28,73 4,23 50 52,54 5,08 70 70,33 0,47 90 90,85 0,94 Tabel 2.
Pengujian sudut dengan jarak antar mikrofon 20 cm dan jarak sumber suara 10
cm Sudut tujuan ( o ) Sudut yang terukur ( o ) Error Sudut (%) -90 -90,85 0,94 -70 -70,33 0,47 -50 -52,54 5,08 -30 -34,06 13,53 -10 -9,25 7,5 0 0 0 10 9,25 7,5 30 28,73 4,23 50 39,76 20,48 70 60,37 13,76 90 90,85 0,94

## B. Pengujian Arah Sumber Suara
Setelah  nilai  maksimum  dari  perhitungan cross-correlation didapat,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  sudut  dari  arah sumber  suara  menggunakan  rumus  trigonometri  dengan variabel  jarak  antar  mikrofon,  frekuensi sampling ,  kecepatan suara  dan  hasil  perhitungan  korelasi.  Tabel  1  menunjukkan pengujian sudut dengan jarak antar mikrofon 10 cm dan jarak sumber  suara  10  cm.  Percobaan  dilanjutkan  dengan menambah  jarak  antar  mikrofon,  ditunjukkan  pada  Tabel  2. Semakin  besar  jarak  antar  mikropon  dapat  menghasilkan kesalahan sudut yang semakin kecil.

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  telah  dirancang  dan  dibuat  suatu  alat pendeteksi  arah  sumber  suara  berdasarkan  metode Interaural Time  Difference menggunakan  mikrokontroler  STM32F4. Metode  Interaural  Time  Difference  digunakan  untuk menentukan  arah  dengan  cara  membandingkan  perbedaan waktu  sampai  sebuah  suara  yang  dipancarkan  oleh  sumber suara.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pada saat menggunakan 2 buah mikrofon kondensor sebagai sensor suara,  jarak  antar  mikrofon  sebesar  10  cm  dapat  membaca sinyal  dengan  nilai error di  bawah  10  derajat.  Resolusi pembacaan sudut dapat ditingkatkan dengan cara menjauhkan jarak antar mikrofon.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  M  Agung  Nursyeha,  “Pengenalan  Suara  Burung  menggunakan Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan pada  Sistem  Pengusir  Hama  Burung,” Inst.  Teknol.  Sepuluh  Nop. , 2016.
[2] I.  Rusli,  Meifal,  John  Malta,  “Prediksi  Arah  Sumber  Suara  untuk Perawatan  Prediktif,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Tahunan Teknik Mesin (SNTTM) , 2010.
[3] C.  D.  L.  Kim,  Yong-Eun,  Dong-Hyun  Su,  Jin-Gyung  Chung, Xinming  Huang,  “Efficient  Sound  Source  Localization  Method Using Region Selection,” IEEE , 2009.
[4] P. Dahlan, Bassilio, Mansoor, Wathiq, Abbasi, Milad, Honarbaksh, “Sound Source Localization for Automatic Camera Steering,” IEEE , 2009. [5]
N.  A.  Firdaus,  “Alat  Pelacak  Arah  Suara  pada  Sistem  Pengusir Hama  Burung  Menggunakan  ARM  STM32F4,” Inst.  Teknol. Sepuluh Nop. , 2015.