## Civronlit
Penggunaan aplikasi OriginPro untuk analisis spektrum gelombang Petir
1* Fadli Eka Yandra, 2 Riki Saputra
1 Teknik Listrik, Fakultas Teknik, Universitas Batanghari
2 Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Batanghari
* Correspondence email: fadli.eka.yandra@unbari.ac.id
Abstrak .  Penganalisis  spektrum  mengukur  besarnya  sinyal  input  versus  frekuensi  dalam  rentang  frekuensi  penuh  instrumen. Kegunaan utama adalah untuk mengukur kekuatan spektrum sinyal yang diketahui dan tidak dikenal. Sinyal masukan yang paling umum diukur penganalisis spektrum adalah listrik; namun, komposisi spektral dari sinyal lain, seperti gelombang tekanan akustik dan  gelombang  cahaya  optik,  dapat  dipertimbangkan  melalui  penggunaan  transduser  yang  sesuai.  Penganalisis  spektrum  untuk jenis  sinyal  lain  juga  ada,  seperti  penganalisis  spektrum  optik  yang  menggunakan  teknik  optik  langsung  seperti  monokromator untuk  melakukan  pengukuran.  Dengan  menganalisis  spektrum  sinyal  listrik,  frekuensi  dominan,  daya,  distorsi,  harmonisa, bandwidth ,  dan  komponen  spektral  sinyal  lainnya  dapat  diamati  yang  tidak  mudah  dideteksi  dalam  bentuk  gelombang  domain waktu.  Parameter  ini  berguna  dalam  karakterisasi  perangkat  elektronik,  seperti  pemancar  nirkabel.  Tampilan  spektrum  analyzer memiliki  frekuensi  pada  sumbu  horizontal  dan  amplitudo  ditampilkan  pada  sumbu  vertikal.  Bagi  pengamat  biasa,  penganalisis spektrum  terlihat seperti  osiloskop dan, pada kenyataannya, beberapa instrumen laboratorium dapat berfungsi sebagai  osiloskop atau penganalisis spektrum. Sinyal gelombang petir yang dideteksi dengan menggunakan osiloskop digital, diolah dengan aplikasi OriginPro untuk mendapatkan pola gelombang petir yang terjadi,  analisis spektrum sendiri  menggunakan perhitungan FFT (fast fourier transform).
Kata Kunci : Analisis spektrum; aplikasi OriginPro, FFT

## PENDAHULUAN
Transformasi Fourier adalah  metode  yang  digunakan  dengan  mendekomposisi  sebuah  gelombang  seismik menjadi beberapa gelombang harmonik sinusoidal. Gelombang harmonik sinusoidal tersebut dianggap sebagai Deret Fourier . Transformasi Fourier ditemukan oleh ilmuwan bernama Joseph Fourier . Fast Fourier Transform (FFT) adalah algoritma efisien yang digunakan untuk menghitung transformasi Fourier diskrit  (DFT).  Transformasi Fourier ini  mengeluarkan  amplitudo  getaran  sebagai  fungsi  frekuensi  sehingga penganalisis  dapat  memahami  penyebab  terjadinya  getaran.  Resolusi  frekuensi  dalam  FFT  berbanding  lurus  dengan panjang  sinyal  dan  laju  sampel.  Untuk  meningkatkan  resolusi,  waktu  perekaman  harus  diperpanjang;  tapi  hati-hati dengan lingkungan getaran yang berubah.
Transformasi Fourier yang digunakan untuk analisis spektrum memiliki tujuan agar sinyal dari domain waktu bisa menjadi sinyal dalam domain frekuensi. Hal ini dilakukan agar perhitungan menjadi lebih mudah, apabila masih dalam domain waktu maka perhitungannya akan lebih sulit. Berikut adalah rumus dari FFT (Atha dkk, 2017)
X(ω) adalah fungsi dalam domain frekuensi, adalah frekuensi radial 0 – 2πf, atau dapat dituliskan bahwa ω = 2πf.
FFT  dapat  diaplikasikan  dalam  beragam  bidang  dari  pengolahan  sinyal  digital,  seperti  pada  pengolahan Horizontal Vertical Spectral Ratio (HVSR). Dengan dapat merubah hasil data lapangan berupa domain waktu menjadi frekuensi, membuat spektrum horizontal dan vertikal dapat dibandingan sehingga dapat menghasilkan output berupa spektrum yang diinterpretasikan sebagai amplifikasi dan frekuensi natural. Berikut ilustrasi penggambaran perubahan domain waktu ke domain frekuensi pada HVSR.

## Spektogram
Spektogram  mengambil  serangkaian  FFT  dan  tumpang  tindih  untuk  menggambarkan  bagaimana  spektrum (domain frekuensi) berubah seiring waktu. Jika analisis getaran dilakukan pada lingkungan yang berubah, spektogram dapat menjadi alat yang ampuh untuk menggambarkan dengan tepat bagaimana spektrum getaran itu berubah.

## PSD
Densitas  spektral  daya  (PSD)  mengambil  amplitudo  FFT,  mengalikannya  dengan  konjugat  kompleksnya  dan menormalkannya  ke  lebar  bin  frekuensi.  Hal  ini  memungkinkan  perbandingan  yang  akurat  dari  sinyal  getaran  acak yang memiliki panjang sinyal berbeda. Untuk alasan ini, PSD biasanya digunakan untuk mendeskripsikan lingkungan getaran acak seperti yang ditentukan dalam standar uji militer dan komersial.

## METODE
Menganalisis  gelombang  petir  yang  didapat  dari  hasil  pembacaan  osiloskop  ke  analisis  FFT  dengan menggunakan aplikasi OriginPro. Data yang didapat dari pembacaan osiloskop, seperti gambar berikut, akan dianalisis dengan menggunakan aplikasi OriginPro.
Gambar 1 . Sampling rate 1 MS/s dengan waktu 1s
Gambar 2 . Sampling rate 25 MS/s dengan waktu 200ms
Sinyal  non-stasioner  adalah  sinyal  yang  karakteristik  statistiknya  bervariasi  menurut  waktu.  Transformasi Fourier  klasik  tidak  terlalu  cocok  untuk  menganalisis  jenis  sinyal  ini  karena  tidak  dapat  memberikan  informasi  apa pun  tentang  bagaimana  frekuensi  berubah  seiring  waktu.  Jadi,  analisis  frekuensi  waktu,  seperti  STFT,  harus digunakan. Short-time Fourier Transform (STFT), adalah metode analisis yang digunakan untuk menganalisis sinyal non-stasioner.  Ini  mengekstrak  beberapa  frame  sinyal  dengan Window yang  bergerak  seiring  waktu.  Jika Window waktu  cukup  sempit,  setiap  bingkai  yang  diekstraksi  dapat  dilihat  sebagai  stasioner  sehingga  transformasi  Fourier dapat  digunakan.  Dengan Window bergerak  sepanjang  sumbu  waktu,  hubungan  antara  varian  frekuensi  dan  waktu dapat diidentifikasi.
Urutan STFT yang dilakukan, { ix(n) }, dapat didefenisikan sebagai berikut :
Dimana merepresentasikan pergeseran Window s yang menekan komponen frekuensi lokal didalamnya. Hasil STFT berupa matriks yang memiliki baris N dan kolom M, dimana:
dan

## Gambar 3 . Hasil analisis STFT
Window yang dipilih dapat memengaruhi analisis. Pengguna harus memperhatikan ukuran dan bentuk Window . Ukuran Window terkait  dengan  resolusi  waktu  dan  resolusi  frekuensi  STFT.  Semakin  pendek Window nya, semakin  tinggi  resolusi  waktunya.  Namun,  hal  ini  biasanya  disertai  dengan  resolusi  frekuensi  yang  buruk.  Untuk Window yang  panjang,  resolusi  frekuensinya  tinggi,  tetapi  resolusi  waktunya  rendah.  Fenomena  ini  mencerminkan prinsip ketidakpastian Heisenberg.
Bentuk Window yang  berbeda  menghasilkan  hasil  yang  berbeda,  dan  Origin  menyediakan  hingga  sembilan Window berbeda untuk memenuhi kebutuhan khusus: Persegi Panjang, Welch, Segitiga, Bartlett, Hanning, Hamming, Blackman, Gaussian, dan Kaiser.
Penting  untuk  memilih  ukuran  yang  tepat  dari  bagian  yang  tumpang  tindih  untuk Window .  Misalnya,  ukuran tumpang tindih bukan nol biasanya membantu mendeteksi perubahan antara bingkai data yang berdekatan. Namun, ini membutuhkan  waktu  komputasi  yang  lebih  lama.  Ukuran  yang  tumpang  tindih  juga  terkait  dengan  ukuran  matriks hasil STFT.
Jika ukuran bagian FFT lebih besar dari ukuran Window , angka nol akan diletakkan di kedua sisi setiap segmen data ber Window . Ini biasanya meningkatkan resolusi frekuensi.
Jika  grafik  gambar  diplot  dari  hasil,  Anda  mungkin  melihat  lebih  jelas  bagaimana  frekuensi  berubah  seiring waktu.
Harap dicatat bahwa kegunaan STFT terbatas karena merupakan metode resolusi tetap. Analisis multi-resolusi, seperti transformasi wavelet, harus dilakukan untuk meningkatkan analisis sinyal untuk beberapa aplikasi.(OriginPro, https://www.originlab.com)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hasil pembacaan dari picoscope seperti dibawah ini :
Gambar 4. Hasil Pembacaan picoscope
Gelombang  yang  terbaca  akan  dikonversikan  berupa  format  txt  dan  csv  untuk  di  olah  menjadi  analisis gelombang, dimana data yang berdomain waktu di konversikan menjadi domain frekuensi.
Hasil analisis gelombang yang diperoleh dengan menggunakan FFT didapat sebagai berikut :
Gambar 6 . Hasil analisis STFT dari citra osiloskop
Gambar 7 . Spektogram Hasil analisis 2D spektrum dengan aplikasi OriginPro

## Gambar 9 . Grafik kontur spektrum gelombang
Dari  perhitungan  dengan  analisa fourier didapat  tampilan  spektrum  gelombangnya,  analisis  spektrum gelombang ini digunakan untuk menentukan pola sinyal yang terbaca oleh picoscope .

## SIMPULAN
Transformasi Fourier digunakan  untuk  mengubah  domain  spasial  pada  citra  menjadi  domain  frekuensi. Penggunaan  aplikasi  OriginPro  untuk  menganalisis  citra  gelombang  yang  didapat  dari  pembacaan  osiloskop,  sangat membantu  sekali,  terlebih  untuk  menganalisis  bentuk  gelombang  berdasarkan  perubahan  frekuensi  terhadap  waktu. Transformasi Fourier dari sinyal memberi tahu frekuensi apa yang ada dalam sinyal dan dalam proporsi apa.

## DAFTAR PUSTAKA
S.  Zulka  Hendri*  dan  Ariadi  Hazmi**  and  P.  T.  Elektro,  “KARAKTERISTIK  PRELIMINARY  BREAKDOWN PETIR DOWNWARD LEADER SEBELUM SAMBARAN NEGATIF PERTAMA,” J. Nas. Tek. Elektro , vol. Vol:3 No. , no. 1, pp. 25–31, 2014.
G. Maslowski, “Spectral Characteristics of the Electric Field Related to the Preliminary Breakdown Stage of Cloud-to- Ground Lightning Flashes,” no. June, pp. 15–20, 2014.
M.  Ismail,  M.  Rahman,  V.  Cooray,  S.  Sharma,  P.  Hettiarachchi,  and  D.  Johari,  “Electric  Field  Signatures  in Wideband, 3 MHz and 30 MHz of Negative Ground Flashes Pertinent to Swedish Thunderstorms,” Atmosphere (Basel). , vol. 6, no. 12, pp. 1904–1925, 2015.
elsevier Francesco Lattarulo, Electromagnetic Compatibility in Power Systems . 2007.
E.  A.  Kasatkina,  O.  I.  Shumilov,  Y.  A.  Vinogradov,  and  A.  N.  Vasilyev,  “Spectral  characteristics  of  atmospheric pressure and electric field variations under severe weather conditions at high latitudes,” pp. 6613–6626, 2006.
P. Hall and U. S. River, SPECTRAL ANALYSIS OF SIGNALS Petre Stoica and Randolph Moses . 2004.
N. A. Ahmad, Z. A. Baharudin, M. Fernando, and V. Cooray, “Radiation field spectra of long-duration cloud flashes,” vol. 95, no. September 2014, pp. 91–95, 2015.
Q.  Li,  K.  Li,  and  X.  Chen,  “Journal  of  Atmospheric  and  Solar-Terrestrial  Physics  Research  on  lightning electromagnetic fields associated with first and subsequent return strokes based on Laplace wavelet,” vol. 93, no. 3, pp. 1–10, 2013.
M. Riza, M. Esa, M. Riduan, and V. Cooray, “Wavelet analysis of the fi rst electric fi eld pulse of lightning fl ashes in Sweden,” Atmos. Res. , vol. 138, pp. 253–267, 2014.
James  W.  Cooley  and  John  W.  Tukey,  An  algorithm  for  the  machine  calculation  of  complex  Fourier  series.  Math.
Comput. 19, 297 - 301 (1965).
James C. Schatzman, Accuracy of the discrete Fourier transform and the fast Fourier transform. SIAM J. Sci. Comput.
17 (5), 1150 - 1166 (1996).
Matteo Frigo and Steven G. Johnson. FFTW. http://www.fftw.org/ .
M. Frigo and S. G. Johnson. The Design and Implementation of FFTW3. Proceedings of the IEEE 93 (2), 216  - 231 (2005).
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Chapter 30: Polynomials and the FFT, pp.822–848.
William H. Press, Brian P. Flannery, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling. 1992. Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing. Cambridge University Press
M.Greitans.  2005.  Adaptive  STFT-like  Time-Frequency  analysis  from  arbitrary  distributed  signal  samples.
International Workshop on Sampling Theory and Application, Samsun, Turkey.
Julius O. Smith III and Xavier Serra. PARSHL: An Analysis/Synthesis Program for Non-Harmonic Sounds Based on a Sinusoidal Representation. Proceedings of the International Computer Music Conference (ICMC-87, Tokyo), Computer Music Association, 1987.
Bendat, J.S.  and  Piersol,  A.G.  1986.  Random  Data:  Analysis  and  Measurement Procedures, second  edition.  Wiley  -
Interscience, New York.
Smith, Julius O. 2003. Mathematics of the Discrete Fourier Transform (DFT). W3K Publishing.