## Implementasi Metode Transformasi Biliniear Pada Filter Digital Infinite Impulse Response (IIR) Menggunakan Raspberry Pi
Murni Sri Rahayu Islamiyah 1 , Rachmad Saptono 2 , Hadiwiyatno 3
1,2 Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia
3 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia Murnirahayu120@gmail.com, rachmad.saptono@polinema.ac.id, hadiwiyatno@polinema.ac.id
Abstract — The process of sending information there is always interference or noise, the nature of noise cannot be eliminated but can be minimized. In this study, the author uses an IIR Digital Filter because the IIR filter has an impulse of infinite duration so that it can be matched with an analog filter which also has an impulse response of infinite duration. 1 and chebyshev type 2 on MATLAB. MATLAB code is used to create a filter design program according to the specifications that have been made. MATLAB Simulink is used to create a block filter design to be implemented on the Raspberry Pi. Raspberry pi is used as a device to process the filter. The results of running MATLAB code and also Simulink are compared to see if the implementation results are the same as the program results. The types of filters that are good for use in IIR digital filters are Butterworth filters and Chebyshev 2 filters because there is no ripple in the passband. The type of filter that is not good for use in digital IIR filters is the Chebyshev 1 filter. The effect of ripple changes on the order value is that the smaller the ripple value, the larger the resulting order value. The effect of changing the stopband attenuation is that the more the stopband attenuation, the smaller the resulting order.
Keywords — IIR, Transformasi Bilinier, Butterworth, Chebyshev1, Chebyshev2, Raspberry Pi
Abstrak —  Proses  pengiriman  informasi  selalu  terdapat  gangguan  atau  noise,  sifat  noise  tidak  dapat  dihilangkan  namun  dapat diminimalisir. Dalam penelitian ini penulis menggunakan Filter Digital IIR dikarenakan filter IIR memiliki impulse berdurasi tak hingga sehingga dapat dicocokkan dengan filter analog yang juga memiliki respon impuls durasi tak hingga.Pada penelitian ini akan dirancang  Filter  Digital  IIR  menggunakan  metode  transformasi  bilinier  dengan  respon  filter  butterworth,  chebyshev  tipe  1  dan chebyshev tipe 2 pada MATLAB. MATLAB code digunakan untuk membuat program design filter sesuai dengan spesifikasi yang telah  dibuat.  MATLAB  Simulink  digunakan  untuk  membuat  design  block  filter  untuk  di  implementasikan  pada  Raspberry  Pi. Raspberry pi digunakan sebagai perangkat untuk memproses filter tersebut. Hasil dari running MATLAB code dan juga Simulink dibandingkan  untuk  melihat  apakah  hasil  implementasi  sama  dengan  hasil  program.Dari  hasil  pengujian  dapat  diketahui  hasil respon frekuensi pada berbagai jenis filter yang digunakan pada pengujian sesuai dengan karakteristik masing-masing filter. Jenis filter  yang  baik  digunakan  pada  filter  digital  IIR  adalah  filter  Butterworth  dan  filter  Chebyshev  2  karena  pada  passband  tidak terdapat ripple. Jenis filter yang tidak baik digunakan pada filter digita IIR adalah filter Chebyshev 1. Pengaruh perubahan ripple terhadap  nilai  orde  yaitu  semakin  kecil  nilai  ripple  semakin  besar  nilai  orde  yang  dihasilkan.  Pengaruh  perubahan  attenuasi stopband yaitu semakin attenuasi stopband semakin kecil orde yang dihasilkan.
Kata kunci— IIR, Bilinier Transform, Butterworth, Chebyshev1, Chebyshev2, Raspberry Pi

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini sangat pesat contohnya pada  bidang  komunikasi,  sekarang  manusia  bisa  dengan mudah  untuk  berkomunikasi  secara  jarak  jauh.  Pada komunikasi,  sinyal  memegang  peranan  penting,  yaitu sebagai  pembawa  informasi.  Pada  proses  pengiriman informasi selalu terdapat gangguan atau noise, sifat noise tidak  dapat  dihilangkan  namun  dapat  diminimalisir.[1] Noise dapat mengakibatkan informasi yang diterima tidak sesuai  dengan  yang  dikirimkan.  Agar  sinyal  dapat  sesuai kebutuhan dan keinginan maka memerlukan sebuah filter untuk memilah sinyal dari noise. Filter merupakan sebuah rancangan  untuk  meloloskan  atau  menyaring  sinyal masukan agar sinyal yang masuk sesuai dengan frekuensi yang  diinginkan.[2]  Filter  dibagi  menjadi  2  yaitu  filter analog dan filter digital.
Filter  digital  memiliki  kelebihan  yaitu  lebih  mudah diubah dan programmable, filter digital juga menggunakan memori  processor  jadi  lebih  mudah  di  desain,  tes  dan
diimplementasikan  atau  dihubungkan  pada  komputer. Filter  digital  lebih  stabil,  relatif  lebih  simple  dan compact.[1]  Filter  Digital  memiliki  2  tipe,  salah  satunya yaitu  IIR  (Infinite  Impulse  Response).  Kelebihan  Filter Digital  IIR  yaitu  memiliki  respon  impuls  tak  berhingga, sehingga dapat dicocokkan dengan filter analog yang juga memiliki  respon  impuls  durasi  tak  berhingga.  Filter  IIR juga  membutuhkan  koefisien  yang  lebih  sedikit  untuk respon  frekuensi  yang  curam  sehingga  dapat  mengurasi jumlah waktu komputasi selain itu  implementasi filter IIR membutuhkan  lebih  sedikit  parameter,  sehingga    lebih sedikit memori yang digunakan.
Dalam  perancangan  sebuah  filter  dapat  digunakan simulasi  perancangan  melalui  perangkat  lunak  yang bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  penentuan  desain rangkaian  yang  akan  digunakan  untuk  merangkai  sebuah filter dan dapat menjelaskan karakteristik dan respon dari suatu  filter.[3]  Salah  satu  perangkat  lunak  yang  dapat
melakukan  simulasi  perancangan  tersebut  adalah MATLAB.
Pada  penelitian  ini  akan  dirancang  Filter  Digital  IIR menggunakan metode transformasi bilinier dengan respon filter butterworth, chebyshev tipe 1 dan chebyshev tipe 2 pada  software  MATLAB  kemudian  filter  akan diimplementrasikan  pada  Raspberry  Pi.  Raspberry  Pi memeliki kelebihan dibanding dengan DSP Kit yang lain yakni  mampu  melakukan  komputasi  yang  lebih  cepat, memori yang lebih besar, dan bahasa pemrograman yang lebih mudah dipahami.
Hasil perancangan dan implementasi pada penelitian ini, nantinya dapat mengetahui perbandingan respon frekuensi dari  software  MATLAB  dengan  respon  frekuensi  dari Raspberry  Pi  atau  sinyal  yang  sudah  mengalami pemfilteran,  juga  perbandingan  bentuk  respon  frekuensi seblemu dan sesudah mengalami pemfilteran.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Filter
Filter  adalah  sebuah  system  atau  jaringan  yang  secara selektif  merubah  karakteristik  (bentuk  gelombang frekuensi,  fase  dan  amplitudo)  dari  sebuah  sinyal. Berdasarkan  frekuensi  yang  dilewatkan,  secara  umum Filter terbagi menjadi :
1) Low Pass Filter atau sering disingkat dengan LPF adalah Filter atau  Penyaring  yang  melewatkan sinyal  frekuensi  rendah  dan  menghambat  atau memblokir sinyal frekuensi tinggi.
2) Band Pass Filter atau sering disingkat dengan BPF adalah  Filter  atau  penyaring  frekuensi  yang melewatkan  sinyal  frekuensi  dalam  rentang frekuensi  tertentu  yaitu  melewatkan  sinyal  yang berada  diantara  frekuensi  batas  bawah  hingga frekuensi batas atasnya.

## B. Filter Digital IIR
Filter  digital  adalah  sebuah  implementasi  algoritma matematik  ke  dalam  perangkat  keras  dan/atau  perangkat lunak yang beroperasi pada sebuah input sinyal digital agar tujuan  pemfilteran  tercapai.[6]  Salah  satu  contoh  filter digital adalah Filter Infinite Impulse Response (IIR). Filter IIR  dikarakteristikkan  oleh  respon  impuls  berdurasi  tak- terhingga.  Beberapa  respon  impuls  ini  dapat  dimodelkan dengan  fungsi-fungsi  sitem  rasional  atau  dengan persamaan-persamaan perbedaan. Pada pemrosesan sinyal digital, filter-filter IIR mengimplikasikan operasi rekursif yang  dapat  di  implementasikan  secara  efisien.  Adapun beberapa respon filter IIR :
1) Butterworth adalah  jenis Filter  pemrosesan  sinyal yang dirancang untuk memiliki respons frekuensi sedatar  mungkin  dalam passband . Ini juga disebut sebagai filter magnitudo rata maksimal.
2) Filter Chebyshev dapat dibagi menjadi dua macam, yaitu  filter  Chebyshev  tipe  1  yang  mempunyai kerutan  pada  daerah  frekuensi  yang  diloloskan (passband)  dan  filter  Chebyshev  tipe  2  yang mempunyai  kerutan  pada  daerah  yang  diredam (stopband).Filter Chebyshev menghasilkan gain roll-off yang lebih tinggi di atas Fc.
Adapun  salah  satu  metode  pendekatan  pada  filter  IIR adalah  Metode  Tranformasi  Bilinier.  Transformasi bilinear digunakan dalam pemrosesan sinyal digital untuk mengubah  representasi  sistem  waktu  kontinu  menjadi waktu  diskrit  dan  sebaliknya.  Transformasi  bilinier  juga memiliki  efek  non-linier,  karena  itu  perlu  dikompensasi sebelum dilakukan transformasi (pre-wrapping). Prewrapping digunakan sebagai kompensasi terhadap efek non  linier  dari  transformasi  bilinier,  yaitu  dengan prewrapping frekuensi sebelum dilakukan transformasi.

## C. Noise atau Derau
Noise  (derau)  merupakan  sinyal  lain  yang  tidak diharapkan  dalam  sistem  telekomunikasi  karena  bersifat mengganggu terhadap sinyal asli serta kehadirannya tidak bisa  ditentukan  (acak).  Banyaknya  noise  tidak  dapat ditentukan  secara  pasti,  hanya  dapat  dirumuskan probabilitas ataupun kisaran nilai (range) nya saja.
Gangguan yang diakibatkan oleh noise dapat mengubah sinyal  informasi,  yang  menyebabkan  gelombang  sinus mempunyai  sinyal  derau  yang  kecil  yang  bergabung didalam nya. Sehingga penerima tidak dapat membedakan sinyal  informasi  yang  sebenarnya  dari  derau  yang ditambahkan.
Salah  satu  contoh  noise  pada  audio  adalah  Additive White  Gaussian  Noise.  Additive  White  Gaussian  Noise (AWGN)  merupakan  noise  yang  pasti  terjadi  dalam jaringan  nirkabel  manapun,  memiliki  sifat-sifat  Additive, White,  dan  Gaussian.  Sifat  Additive  artinya  noise  ini dijumlahkan dengan sinyal, sifat White artinya noise tidak bergantung  pada  frekuensi  sistem  operasi  dan  memiliki rapat  daya  yang  konstan,  dan  sifat  Gaussian  artinya besarnya  tegangan  noise  memiliki  rapat  peluang terdistribusi gaussian.

## D. Raspberry Pi
Raspberry  Pi  (Raspi)  adalah  komputer  papan  tunggal (single-board  circuit;  SBC)  yang  seukuran  dengan  kartu kredit yang dapat digunakan untuk menjalankan program perkantoran,  permainan  komputer,  dan  sebagai  pemutar media  hingga  video  beresolusi  tinggi.  Raspberry  Pi menggunakan  sytem  on  a  chip  (SoC)  dari  Broadcom BCM2835 hingga BCM 2837 (Raspberry Pi 3), juga sudah termasuk prosesor ARM1176JZF-S MHz bahkan 1.2GHz 64-bit quad-core ARMv8 CPU untuk Raspberry Pi 3, GPU VideoCore IV dan kapasitas RAM hingga 1 GB.

## E. Python
Python adalah  bahasa  pemrograman  interpretatif multiguna.  Tidak  seperti  bahasa  lain  yang  susah  untuk dibaca  dan  dipahami,  python  lebih  menekankan  pada keterbacaan  kode  agar  lebih  mudah  untuk  memahami sintaks. Cara mudah yang bisa digunakan untuk membuat script sebelum belajar bahasa Pemrograman Python supaya bisa  lebih  paham  dan  mengerti  dengan  segera  tanpa menghabiskan waktu yang lama [6].

## F. MiFi
MiFi adalah sebuah modem mobile , di mana berfungsi untuk menghasilkan radiasi hotspot yang bersifat portabel dan  menggunakan  koneksi  data  seluler.  Dalam  kata  lain, MiFi bisa disebut sebagai WiFi portabel yang bisa dibawa kemana-mana. Istilah MiFi sendiri adalah sebuah singkatan dari “Mobile WiFi”.

## G. Kabel LAN
Kabel LAN (local area network) atau yang biasa kita sebut dengan kabel utp adalah kabel yang berguna untuk menghubungkan beberapa komputer/perangkat dalam area yang  terbatas  contohnya  seperti  rumah,  kantor, laboratorium,  perkantoran.kabel  lan  paling  sering digunakan  membuat  sebuah  jaringan  komputer  yang bersetandar pada topologi jaringan.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Rancangan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dinyatakan dengan diagram alir yang tertera pada Gambar 1.

## Gambar 1 Flowchart Rancangan Penelitian
Alur rancangan penelitian dijelaskan sebagai berikut :
1) Studi literature
Studi  literatur  yang  diperlukan  yaitu  penulis memahami karakteristik dari filter digital IIR yang akan digunakan seperti orde, jenis dan respon filter.
2) Perencanaan Spesifikasi Filter Perencanaan Spesifikasi Filter membahas mengenai spesifikasi  filter  digital  IIR  menggunakan  metode
transformasi bilinier yang akan diimplementasikan pada Raspberry Pi.

## 3) Simulasi MATLAB
Pada  tahap  ini  dilakukan  simulasi  filter  pada MATLAB    untuk  membandingkan  apakah  hasil keluaran filter sesuai dengan yang diinginkan.

## 4) Implementasi filter
Pada  tahap  ini  spesifikasi  filter  digital  IIR menggunakan  metode  transformasi  bilinier  yang telah sesuai dengan yang di inginkan diimplementasikan pada perangkat Raspberry Pi.

## 5) Pengujian dan Analisa
Pada  tahap  ini  dilakukan  anlisa  hasil  pengujian implementasi  dengan  membandingkan  hasil keluaran  pada  MATLAB  dan  hasil  keluaran  pada Raspberry Pi.
6) Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diambil    berdasarkan  pengujian yang  dilakukan  oleh  penulis.  Data  grafik  akan dibandingkan.  Kemudian  disimpulkan  mengenai hasil yang telah diperoleh.

## B. Rancangan Sistem
Rancngan  sistem  membahas  sistem  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini,  rancangan  sitem  dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Blok Diagram Sistem
Rancangan sistem pada penelitian ini :
1) Menginputkan spesifikasi filter
Sinyal  Sinus  sebagai  sinyal  input  pada  penelitian  ini menggunakan  frekuensi  sampling  48KHz,  pada  lowpass filter menggunakan frekuensi cut off 4000 Hz hingga 9000 Hz dan pada bandpass filter menggunakan frekuensi cut off 10KHz hingga 15KHz dengan berbagai ripple dan Atenuasi stopband  untuk  melihat  pengaruhnya  terhadap  respon frekuensi yang dihasilkan.
FT = input ( 'Masukkan frekuensi sampling = ' ); Fp = input ( 'Masukkan frekuensi batas passband (Hz) = ' );
Fs = input ( 'Masukkan frekuensi batas stopband (Hz) = ' );
Rp = input ( 'Masukkan ripple passband (dB) = ' ); Rs = input ( 'Masukkan atenuasi stopband (dB)= ' );
Orde  filter  yang  didapatkan  dari  berbagai  spesifikasi sinyal  yang  di  inputkan  dan  jenis  respon  filter  yang digunakan.
%[N,Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs,'s'); %[N,Wn] = cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [N,Wn] = cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs, 's' );
Melakukan pemfilteran dengan  memilih jenis respon filter  yang  akan  digunakan  antara  lain  filter  Butterworth, Chebyshev  tipe  1,  dan  Chebyshev  tipe  2  dengan  meng- comment jenis filter yang tidak digunakan. %[b,a] = butter(N,Wp,'low'); %[b,a]=cheby1(N,Rp,Wn,'low'); [b,a]=cheby2(N,Rs,Wn, 'low' );
Melakukan pemfilteran dengan jenis filter yang telah dipilih menggunakan metode Transformasi Bilinier [B,A] = freqz(b,a,512);
Hasil display running program MATLAB disp( 'Orde filter = ' ); disp(N) disp( 'Koefisien pembilang = ' ); disp(b) disp( 'Koefisien penyebut = ' ); disp(a) plot(A/pi,mag) xlabel( 'frekuensi normalisasi' ) ylabel( 'gain(dB)' )
Contoh hasil keluaran simulasi MATLAB ditampilkan pada gambar 3.

## Gambar 3 contoh hasil simulasi MATLAB
Dihasilkan  koefisien-koefisien  filter  setelah  program MATLAB di running.
Gambar 3.4 Koefisien-Koefisien filter yang dihasilkan

## IV. H ASIL P ENGUJIAN

## A. Hasil pengujian pada simulasi matlab
Gambar 4. BPF dengan jenis respon filter butterworth M-File
Frekuensi normalisasi = 2 x Fc / Fs Fc 1 : 0.42 = 2 x Fc / 48000 = 10080 Hz Fc 2 : 0.625 = 2 x Fc / 48000 = 15000 Hz
Gambar 5. BPF dengan jenis respon filter butterworth Simulink
Gambar 6. BPF dengan jenis respon filter butterworth -3dB Simulink
Grafik  diatas  adalah  hasil  output  sinyal  BPF  dengan ripple 15 dB dan attenuasi stopband 30 dB dapat terlihat frekuensi terfilter dengan baik dengan tidak terdapat ripple pada sebelum dan sesudah filter. Untuk mengetahui nilai frekuensi cut off dengan menarik garis lurussumbu y pada puncak sinyal kemudian dikurangi minus 3 dB dan ditarik daris lurus pada sumbu y. Dari grafik MATLAB code dapat diketahui  nilai  frekuensi  cut  off  1  adalah  10080  Hz  dan frekuensi cut off 2 adalah 15000 Hz, kemudian diperoleh bandwidth  dengan  mengurangi  nilai  fc  2  dikurangi  fc  1 yakni  4920  Hz.  Dari  grafik  Simulink  diperoleh  nilai  Fc 11050  Hz  dan  nilai  Fc  2  adalah  14050  Hz,  sehingga diperoleh  nilai  bandwidth  adalah  4000  Hz.  Frekuensi tersebut masuk ke dalam frekuensi suara. Dari hasil grafik juga dapat diketahui bahwa filter butterworth adalah filter yang baik digunakan untuk filter digital.
Gambar 7. LPF dengan jenis respon filter butterworth M-File
Frekuensi normalisasi = 2 x Fc / Fs Fc : 0.165 = 2 x Fc / 48000 = 3690 Hz

## Gambar 8. LPF dengan jenis respon filter butterworth Simulink

## Gambar 9. LPF dengan jenis respon filter butterworth -3dB Simulink
Grafik  diatas  adalah  hasil  output  sinyal  LPF  dengan ripple 15 dB dan attenuasi stopband 30 dB dapat terlihat frekuensi terfilter dengan baik dengan tidak terdapat ripple pada sebelum dan sesudah filter. Bentuk respon filter juga sesuai  dengan  spesifikasi  lowpass  filter.    Dari  grafik MATLAB  code  dapat  diketahui  nilai  frekuensi  cut  off adalah  3690  Hz.  Dari  grafik  Simulink  diperoleh  nilai  Fc 4000  Hz.  Frekuensi  tersebut  masuk  ke  dalam  frekuensi suara.  Dari  hasil  grafik  juga  dapat  diketahui  bahwa  filter LPF butterworth adalah filter yang baik digunakan untuk filter digital.
Gambar 10. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 M-File
Gambar 11. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 –3dB M-File
Frekuensi normalisasi = 2 x Fc / Fs Ripple 1:  (0.425 = 2 x Fc / 48000 = 10200 Hz) – (0.430 = 2 x Fc / 48000 = 10320 Hz) = 120 Hz
Ripple 2: (0.515 = 2 x Fc / 48000 = 12360 Hz) – (0.53 = 2 x Fc / 48000 = 12720 Hz) = 360 Hz Ripple 3 : (0.61 = 2 x Fc / 48000 =  14640 Hz) – (0.615 = 2 x Fc / 48000 = 14760 Hz) = 120 Hz
Gambar 12. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 Simulink
Gambar 13. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 -3dB Simulink
Grafik  diatas  adalah  hasil  output  sinyal  BPF Chebyshev1 dengan ripple 15 dB dan attenuasi stopband 30 dB  dapat  terlihat  frekuensi  terfilter  dengan  baik  dengan terdapat  ripple  frekuensi  passband  sesuai  dengan karakteristik filter Chebyshev tipe 1. Dari grafik MATLAB code  dapat  diketahui  terdapat  3  ripple  yang  berada  pada titik  -3dB.  Hasil  bandwidth  pada  ripple  1  adalah  nilai frekuensi cut off 1, 10200 Hz dan frekuensi cut off 2, 10320 Hz.  kemudian  nilai  fc  2  dikurangi  fc  1  yakni  120  Hz. Bandwidth pada ripple 2 adalah nilai frekuensi cut off 1, 12360 Hz dan frekuensi cut off 2, 12720 Hz. kemudian nilai fc 2 dikurangi fc 1 yakni 360 Hz. Bandwidth pada ripple 3 adalah nilai frekuensi cut off 1, 14640 Hz dan frekuensi cut off 2, 14760 Hz. kemudian nilai fc 2 dikurangi fc 1 yakni 120 Hz Dari grafik Simulink diperoleh 3 titik ripple pada - 3 dB yakni pada frekuensi 10000 Hz, 13000 Hz, dan 15000 Hz.  Frekuensi  tersebut  masuk  ke  dalam  frekuensi  suara. Dari  hasil  grafik  juga  dapat  diketahui  bahwa  filter Chebyshev tipe 1 tidak baik digunakan untuk filter digital.
Gambar 14. LPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 M-File
Gambar 15. LPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 -3dB M-File
Frekuensi normalisasi = 2 x Fc / Fs Fc 1 : 0.108 = 2 x Fc / 48000 = 2592 Hz Fc 2 : 0.129 = 2 x Fc / 48000 = 3096 Hz
Gambar 16. LPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 Simulink
Gambar 17. LPF dengan jenis respon filter Chebyshev1 -3dB Simulink
Grafik  diatas  adalah  hasil  output  sinyal  LPF Chebyshev1 dengan ripple 15 dB dan attenuasi stopband 30 dB  dapat  terlihat  frekuensi  terfilter  dengan  baik  dengan terdapat  ripple  pada  frekuensi  passband  sinyal  sesuai dengan  karakterisitik  filter  Chebyshev1.  Pada  grafik MATLAB  code  dapat  diketahui  nilai  frekuensi  cut  off  1 adalah  2592  Hz  dan  frekuensi  cut  off  2  adalah  3096  Hz, kemudian diperoleh bandwidth dengan mengurangi nilai fc 2  dikurangi  fc  1  yakni  504  Hz.  Dari  grafik  Simulink terdapat 3 titik ripple pada frekuensi 2000 H, 3000 Hz, dan 4000  Hz.  Frekuensi  tersebut  masuk  ke  dalam  frekuensi suara.  Dari  hasil  grafik  juga  dapat  diketahui  bahwa  LPF chebyshev1 adalah filter yang tidak baik digunakan untuk filter digital.
Gambar 18. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 M-File
Gambar 19. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 -3dB M-File
Frekuensi normalisasi = 2 x Fc / Fs Fc 1 : 0.47 = 2 x Fc / 48000 = 11280 Hz Fc 2 : 0.57 = 2 x Fc / 48000 = 13680 Hz
Gambar 20. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 Simulink

## Gambar 21. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 -3dB Simulink
Grafik  diatas  adalah  hasil  output  sinyal  BPF Chebyshev2 dengan ripple 15 dB dan attenuasi stopband 30 dB  dapat  terlihat  frekuensi  terfilter  dengan  baik  dengan terdapat ripple pada sebelum dan sesudah filter. Hasil filter sinyal  sesuai  dengan  karakteristik  filte  Chebyshev2. MATLAB  code  dapat  diketahui  nilai  frekuensi  cut  off  1 adalah 11280 Hz dan frekuensi cut off 2 adalah 13680 Hz, kemudian diperoleh bandwidth dengan mengurangi nilai fc 2  dikurangi  fc  1  yakni  2400  Hz.  Dari  grafik  Simulink diperoleh nilai Fc 11000 Hz dan nilai Fc 2 adalah 14000 Hz,  sehingga  diperoleh  nilai  bandwidth  adalah  4000  Hz. Frekuensi tersebut masuk ke dalam frekuensi suara. Dari
hasil grafik juga dapat diketahui bahwa BPF Chebyshev2 adalah filter yang baik digunakan untuk filter digital.
Gambar 22. LPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 M-File
Gambar 21. LPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 M-File
Frekuensi normalisasi = 2 x Fc / Fs Fc : 0.082 = 2 x Fc / 48000 = 1968 Hz
Gambar 22. LPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 Simulink
Gambar 23. BPF dengan jenis respon filter Chebyshev2 -3dB Simulink
Grafik  diatas  adalah  hasil  output  sinyal  LPF  dengan ripple 15 dB dan attenuasi stopband 30 dB dapat terlihat frekuensi terfilter dengan baik dengan terdapat ripple pada
sebelum  dan  sesudah  filter  sesuai  dengan  karakteristik Chebyshev2  filter.  Dari  grafik  MATLAB  code  dapat diketahui nilai frekuensi cut off adalah 1968 Hz. Dari grafik Simulink  diperoleh  nilai  Fc  4000  Hz.  Frekuensi  tersebut masuk  ke  dalam  frekuensi  suara.  Dari  hasil  grafik  juga dapat diketahui bahwa filter LPF Chebyshev2 adalah filter yang baik digunakan untuk filter digital
V. KESIMPULAN Hasil respon frekuensi pada masing-masing jenis filter telah  sesuai  dengan  karekteristik  filter.  Pada  filter Butterworth  frekuensi  di  luar  frekuensi  yang  dilewatkan mengalami peredaman dan tidak terdapat ripple. Pada filter Chebyshev  tipe  1  frekuensi  di  luar  frekuensi  cut  off mengalami peredaman dan terdapat ripple pada frekuensi yang di lewatkan. Pada filter Chebyshev tipe 2 frekuensi di luar frekuensi yang dilewatkan mengalami peredaman dan terdapat  ripple  pada  frekuensi  yang  di  redam.  Jenis  filter yang  baik  digunakan  pada  filter  digital  Infinite  Impulse Response adalah filter Butterworth dan filter Chebyshev2 karena pada passband tidak terdapat ripple. Jenis filter yang tidak  baik  digunakan  pada  filter  digita  IIR  adalah  filter Chebyshev  1.  Lebar  bandwidth  berpengaruh  pada  hasil respon frekuensi, semakin sempit bandwidth hasil respon sinyal  semakin  buruk  karena  kan  semakin  banyak  ripple yang dihasilkan.

## REFERENSI
[1]  A.  Bustamin  and  A.  A.  Prayogi,  “Perbandingan Kinerja  Filter  Butterworth  Berdasarkan  Spesifikasi Frekuensi  untuk  Pengolahan  Sinyal  Suara,” Techno.Com, vol. 18, no. 4, pp. 332–339, 2019.
[2]   A. A. Bimantara, M. S. Adhi, D. Priambodo, H. M. Azhar, and A. Junaidi, “Simulasi Penghilangan Noise Pada Sinyal Suara Menggunakan Metode Fast Fourier Transform  (FFT),”  J.  Informatics,  Inf.  Syst.  Softw. Eng. Appl., vol. 1, no. 2, pp. 20–25, 2019.
[3]   G. Ariyanto and H. Supriyono, “Implementasi Filter Digital  Infinite  Impulse  Response  pada  DSP TMS320C6711,” no. January 2016, pp. 33–38, 2002.
[4]   L.  Lidyawati,  A.  R.  Darlis,  and  A.  F.  Tamba, “Implementasi Filter Infinite Impulse Response (Iir) Dengan  Respon  Butterworth  Dan  Chebyshev Menggunakan  Dsk  Tms320C6713,”  J.  Elektro  dan Telekomun. Terap., vol. 2, no. 1, pp. 95–103, 2016.
[5]   J. S. Komputer, F. I. Komputer, U. B. Nusantara, and J.  Barat,  “Adiptive  IIR  Filter  Untuk  Active  Noise Controller  Menggunakan  Prosesor  Sinyal  Digital TMS320C542,” no. 9.
[6]   A Hariyadi et al 2021 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 1073 012050.