## IMPLEMENTASI FILTER FINITE IMPULS RESPONSE (FIR) PADA DSK TMS320C6713 TRANSCEIVER MENGGUNAKAN TEKNIK WINDOWING
Adella Acqha Vico Addina 1) Yoyok Heru P.I 2) , Putri Elfa Mas’udia 3)
1 Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Malang email: adellaaddina@yahoo.com

## Abstrak
Pada  penelitian  ini,  mengimplementasikan  filter  FIR  dengan  metode Blackman  window dan Rectangular window dengan jenis filter lowpass , highpass, dan bandpass filter menggunakan 2 board DSK  TMS320C6713  sebagai  pengirim  (Tx)  dan  penerima  (Rx)  dengan  menggunakan  program software code composer  studio (CCS) V.3.1, yang selanjutnya akan ditampilkan pada Matlab  untuk pengamatan  hasil output . Dari  hasil  pengujian  akan didapatkan  data  yang  kemudian dianalisa  untuk menentukan  unjuk  kerja  filter  hasil  rancangan  dan  hasil  implementasi  secara  real  dengan menggunakan  DSK  TMS320C6713.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa    perancangan  filter lowpass,  highpass dan bandpass sudah  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  diinginkan  walaupun  pada perancangan highpass filter, hasil filter masih belum sempurna.
Keywords: TMS320C6713, Filter FIR, Matlab , CCS.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  elektronika  digital semakin  pesat  dan  mulai  banyak  menggantikan teknologi  elektronika  analog.Berbagai  bidang  di kehidupan  kita  sehari-hari  telah  menggunakan teknologi  elektronika  digital,  salah  satunya  pada bidang telekomunikasi.
Filter  digital  merupakan  salah  satu  bagian dalam teknologi elektronika digital, filter ini biasanya digunakan dalam bidang pengolahan sinyal suara dan telekomunikasi. Dilihat dari segi tanggapan impulsnya,  filter  digital  ini  dapat  dibagi  menjadi  dua yaitu Filter Digital IIR (infinite impulse response) dan FIR (finite impulse response). Filter Digital FIR dapat kita  terapkan  pada Digital  Signal  Processing  Starter Kit TMS320C6713,  karena  alat  ini  dapat  digunakan untuk pengolahan sinyal.
Kegiatan penelitian ini mengacu pada beberapa hasil  penelitian  tentang  simulasi,  perancangan  dan implementasi  filter  Finite  Impulse  Response  (FIR) pada  DSK  TMS  320C6713.  Berdasarkan  dari penelitian diatas menunjukkan bahwa filter FIR dapat diimplementasikan  pada  DSK  TMS320C6317.  Maka dari  itu  untuk  mengimplementasikan  filter  FIR menggunakan 2 buah board DSP starter kit yaitu DSK TMS320C6713  yang  digunakan  sebagai  Tx  dan  Rx dapat  menggunakan  bantuan software Matlab. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil penerapan  filter  FIR  pada  DSK  TMS320C6713 menggunakan window  Blackman dan Rectangular , sehingga diharapkan dapat menjadi sumber pengetahuan  aplikatif  bagi  mahasiswa  Politeknik Negeri  Malang  khususnya  mahasiswa  program  studi Jaringan Telekomunikasi Digital
2. KAJIAN LITERATUR 2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian
penunjang pertama, yaitu implementasi filter  finite  impulse  response(FIR) window  hamming dan blackman menggunakan  DSK TMS320C6713  penelitian  ini  menggunakan  jenis window  Hamming dan Blackman .Hasil  pengujian terhadap implementasi filter adalah respon magnitude, frekuensi  cut-off,  bandwidth,  dan  faktor  kualitas dengan  hasil  simulasi  tidak  menunjukkan  perbedaan yang signifikan [1]
Penelitian  penunjang  kedua  yaitu  desain  dan simulasi  filter  FIR  menggunakan  metode windowing . Pada penelitian ini, penulis  menganalisis  filter  digital FIR  dengan  beberapa  metode window seperti Rectangular,  Hanning  ,  Hamming  , dan Blackman pada low  pass  filter dengan  menggunakan  software MatLab  membandingkan  kinerja frekuensi  cut-off , transition  band, dan  pengujian  redaman  dengan panjang filter yang berbeda-beda [2]
Penelitian
penunjang ketiga yaitu Implementasi  Implementasi Filter  FIR secara real time pada  TMS  32C5402  menunjukkan  sistem  FIR untuk  low  pass  filter  (LPF),  band  pass  filter  (BPF), dan  high  pass  filter  (HPF)  cukup  mewakili  sistem ideal  dan  telah  menunjukkan  kinerja  yang  bagus  [3]. Penelitian  penunjang  keempat  pada  jurnal  penelitian comparative  performance  analysis  of  hamming, hanning and blackman  window membandingkan kemampuan low pass filter, high pass filter, band pass filter,  band  stop  filter dan  all  pass  filter  dari  masing masing window yang  tediri  dari respon  Magnitude, respon  fasa,  bandwidth  noise  ekivalen ,  transisi  lebar
side  lobe,  respon  frekuensi,  dan  respon  dalam  waktu mengguakan simulasi MatLab, kemudian dibandingkan dengan teori yang sudah ada. Hasil dari simulasi Matlab dengan teori tidak jauh berbeda [4].
Selain  itu,  pada  penelitian  implementasi  filter digital  finite  impulse  response  metode  penjendelaan blackman  pada  DSP  TMS  320C6711  menunjukan filter  FIR  penjendelaan  blackman  sudah  dapat memenuhi  spesifikasi  filter  untuk  komunikasi  suara [5]

## 2.2 Filter Digital FIR [6]
Secara  garis  besar,  ada  dua  macam  filter digital, yaitu filter IIR ( Infinite Impulse Response ) dan filter  FIR  ( Finite  Impulse  Response ).  Pembagian  ini berdasarkan  pada  respon  impuls  filter  tersebut.  FIR memiliki  respon  impuls  yang  panjangnya  terbatas, sedangkan IIR tidak terbatas. FIR sering juga disebut sebagai  filter  non-rekursif  dan  IIR  sebagai  filter rekursif.  Pembagian  ini  berdasarkan  pada  cara pengimplementasian filter  yaitu rekursif dan kovolusi (non-rekursif).  Bila  dibandingkan  dengan  filter  IIR, filter FIR memiliki beberapa kelebihan, diantaranya : 1. Dapat  didesain  dengan  mudah  agar  memiliki  fasa yang linear.
2. Memiliki kestabilan
3. Mudah diimplementasikan Disamping  kelebihannya,  filter  FIR  juga memiliki kekurangan yaitu berdasarkan teori memerlukan lebih banyak perhitungan untuk mendapatkan karakteristik respon filter yang diinginkan,  sehingga  akan  dibutuhkan  lebih  banyak memori  bila  filte  rancangan  diaplikasikan  pada hardware (Digital Signal Processor).

## 2.3 DSK TMS 320C6713[7]

## Gambar 1. Blok Diagram DSK TMS 320C6713
Digital  Signal  Processing  Starter  Kit (DSK) TMS320C6713  adalah  salah  satu  DSP  tipe  C6000 yang dapat bekerja pada fixed-point maupun floating- point .  Akan  tetapi  DSP  ini  masih  berupa starter  kit , yaitu suatu platform yang dapat mensimulasikan DSP C6713  yang  sebenarnya.DSK  ini  lebih  ditujukan untuk keperluan edukasi, penelitian, serta evaluasi.Namun, hasil dari aplikasi yang dibuat dalam DSK  ini  sangat  mungkin  untuk  diterapkan  pada  DSP C6713 yang sebenarnya (Situmorang, 2008).
2.4 Code Composer Studio (CCS)[8] CCS merupakan sebuah Integrated Development  Environment (IDE)  untuk Texas
Instruments (TI) embedded processor . CCS menyediakan  IDE  untuk  pemrosesan  sinyal  digital real-time berdasarkan  bahasa  pemrograman  C.  CCS menghasilkan  kode  seperti assembler ,  C compiler , dan linker untuk keluaran DSK Texas Instrument .Pada  software  Matlab  telah  disediakan sebuah  fungsi  untuk  berkomunikasi  dengan  DSK TMS320C6x  dengan  bantuan  CCS.Kemudian  CCS mengintegrasikan  simulasi  yang  sudah  dibentuk  dari Simulink  Matlab  kemudian  mengkonversikan  ke dalam bahasa C maupun assembly.

## 2.5 Matlab
Matlab  adalah software yangmenggunakan bahasa  tingkat  tinggi  untuk  perhitungan  atau komputasi  teknik.Bahasa  yang  digunakan  MATLAB merupakan sistem MATLAB interaktif yang memiliki data dasarnya adalah array namun tidak membutuhkan pengaturan dimensi.
Matlab  disebut  sebagai  laboratorium    modern yang digunakan untuk merepresentasikan teori dengan keadaan real pada sebuah project mengekspresikan ke dalam bentuk matematika terhadap berbagai permasalahan.  Kegunaan software MATLAB  dapat mengurangi  kesalahan  dalam  pembuatan  alat  dengan pengorasian yang mudah.

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  disusun  agar  penelitian dilakukan dengan urut dan terperinci yangditunjukkan pada gambar 1
Gambar 2. Tahapan Penelitian Keterangan Gambar 2 Tahapan Penelitian
1. Tahap  pertama  yaitu  Identifikasi  Masalah  diambil dari  berbagai  masalah  yang  ada  dalam  lingkup penelitian  dan  telah  dituangkan  dalam  rumusan masalah.
2. Tahap  Kedua  yaitu  Studi  Pustaka  Filter  FIR ( Finite Impuls Filter )
Pada  tahapan  ini  digunkan  untuk  mendapatkan refrensi  yang  dibutuhkan  khususnya  mengenai filter  FIR  yang  digunakan  unruk  menunjang  teori dasar atau metode dalam penelitian ini.
3. Tahap ketiga yaitu perencanaan system kerja yang digunakan  dalam  penelitian.  Pada  tahapan  ini untuk mulai merancang dan menentukan bagaimana input dari  sistem,  proses  yang dikerjakan  oleh  sistem,  serta output yang diharapkan oleh sistem.
4. Tahap  Keempat  yaitu  perancangan  implementasi DSK  TMS320C6713.  Dalam  perancangan  ini  1 board  DSK  TMS320C6713  (sebagai  transmitter) digunakan  untuk  membangkitkan  sinyal,  lalu  1 board  DSK  TMS320C6713  (sebagai  receiver) lainnya  digunakan  untuk  memfilter  sinyal  yang telah dikimkan oleh DSK TMS320C6713 transmitter.  Dalam  perancangan  mengacu  pada perencanaan sistem yang telah dibuat sebelumnya
5. Tahap  Kelima  yaitu  pembuatan  program  pada DSK TMS320C6713 menggunakan
Code
Compose  Studio (CCS)  yaitu  membuat  program dengan  menyusun  script  yang  sesuai  dengan parameter-parameter yang telah ditentukan. Sebelum mempogram menggunakan CCS, terlebih dahulu  mencari  koefisien  filter  yang  digunakan pada matlab, setelah  mendapatkan  koefisien  filter, nilai  koefisien  tersebut  dapat  digunakan  pada script CCS.
6. Tahap  keenam  yaitu  pengujian  dan  pengambilan data dari program yang telah kita buat.
7. Tahap  ketujuh  yaitu  analisis  hasil  dari  pengujian. Menganalisa hasil data menurut parameter uji yang telah  ditentukan.  Sehingga  dapat  membandingkan hasil  input  dan  output  pada  board  Tx  dan  Rx sesuai  dengan  teori  yang  sudah  ada  dan  hasil  dari pengujian sistem.
8. Tahap  kedelapan  yaitu  pengambilan  kesimpulan dan saran. Tahapan ini merupakan kegiatan secara keseluruhan hasil penelitian berdasarkan data-data yang telah diperoleh dan data yang telah dianalisa. Serta oemberian saran untuk penelitian selanjutnya.

## 3.2 Rancangan Sistem Keseluruhan
Generate sinyal informasi + noise Matlab CCS TMS 320C6713 Transmitter
Tampil Sinyal
output TMS 320 C6713 TX
Matlab
CCS TMS 320C6713
Receiver Jenis Filter dan parameter input pada FIR Tampil Hasil Filter 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 TX RX Media Kabel 7
Gambar 3. Rancangan Sistem Keseluruhan
Keterangan  dari  Gambar  3pada  blok  transmitter untuk setiap test point adalah sebagai berikut. 1. Memasukkan  sinyal  input  pada  software  matlab berupa  sinyal  informasi  dan  sinyal  noise.  Sinyal informasi  berupa  sinyal  sinus  dengan  frekuensi 200  Hz  dan  sinyal  noise  merupakan  pengacakan dari sinyal informasi.
2. Sinyal  masukan    yang  telah  di  bangkitkan dikirimkan pada TMS 320C6713, untuk melakukan  pengiriman  memerlukan  bantuan software  CCS  yang  merupakan  software  bawaan dari  TMS320C6713.  Komunikasi  Matlab  dengan CCS menggunakan API yang merupakan interface antara Matlab dengan CCS.
3. CCS  mengupload  data  pada  TMS  320C6713 melalui  kabel  USB.  Sinyal  yang  diterima  oleh TMS320C6713 transmitter diberi noise alami yang berupa noise dari media transmisi.
4. Hasil keluaran sinyal dari TMS320C6713 transmitter  dikirimkan  kembali  ke  Matlab  melalui softaware CCS dengan menggunakan kabel USB.
5. Data yang telah diterima CCS dibaca kembali oleh Matlab agar mempermudah proses analisa.
6. Matlab melakukan fungsi ‘plot’ untuk menampilkan  sinyal  keluaran  TMS320C6713 transmitter yang berupa sinyal ternoise.
Keterangan  dari  Gambar  3  pada  blok  receiver untuk setiap test point adalah sebagai berikut. 7. TMS320C6713 transmitter mengirimkan data hasil penjumlahan sinyal sinus + noise ke TMS320C6713 receiver.
8. Memasukkan  parameter  input  filter  pada  Matlab berupa  frekuensi passband ,  frekuensi stopband , ripple passband dan ripple stopband .
9. Sinyal  ternoise  dikirimkan  pada  TMS  320C6713 receiver, untuk melakukan pengiriman memerlukan bantuan software CCS yang merupakan  software  bawaan  dari  TMS320C6713. Komunikasi  Matlab  dengan  CCS  menggunakan API  yang  merupakan  interface  antara  Matlab dengan CCS.
10. CCS  mengupload  data  pada  TMS  320C6713 receiver  melalui  kabel  USB.  Sinyal  yang  telah tercampur dengan noise ini akan di filter oleh TMS 320C6713 receiver.
11. Hasil  filter  TMS  320C6713  receiver  dikirimkan kembali ke Matlab melalui softaware CCS dengan menggunakan kabel USB
12. Data yang telah diterima CCS dibaca kembali oleh Matlab agar mempermudah proses analisa.
13. Matlab melakukan fungsi ‘plot’ untuk menampilkan  sinyal  keluaran  TMS320C6713 receiver yang berupa sinyal hasil filter.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi FIR menggunakan metode window Blackman dan Rectangular pada DSK TMS320C6713
Implementasi  FIR menggunakan metode window Blackman dan Rectangular pada  DSK
TMS320C6713  menggunakan  beberapa  parameter sebagai berikut:
1. Sinyal  sinus  sebagai  sinyal  masukan  dibangkitkan pada program sebesar 64 Hz dan 200 Hz.
2. Menggunakan 2 metode windowing yaitu Blackman dan Rectangular . 3. Menggunakan  3  jenis  filter  yaitu  LPF,  HPF  dan BPF.
4. Pengujian  dilakukan  dengan  mengubah  parameter input  berupa  frekuensi passband ,  frekuensi stopband, ripple passband dan ripple stopband . 5.
5.2 Hasil Pengujian Transmitter
Pada  sisi transmitter ,  akan  ditampilkan  tiga gambar  sinyal  yaitu  sinyal  informasi  berupa  sinyal sinus yang ditampilkan pada Gambar 4 (a).Kemudian sinyal  noise  yang  di  dapatkan  dengan  mengacak sinyal informasi dan juga dari media transmisi seperti panjang kabel yang digunakan, ditampilkan pada pada Gambar 4 (b)
(a) (b)

## (c)
Gambar 4. (a) Sinyal Informasi 200 Hz (b) Sinyal Noise (c) Sinyal Informasi + Noise TMS 320C6713 Transmitter
Sinyal  informasi  yang  telah  tercampur  dengan noise  pada  DSK  TMS320C6713  transmitter  disadap oleh  matlab.  Sehingga  didapatkan  sinyal  keluaran berupa penambahan sinyal informasi dan sinyal noise, ditampilkan  pada  Gambar  4  (c)  Sinyal  hasil pencampuran  ini  yang  akan  dikirimkan  pada  DSP board receiver.

## 5.3 Hasil Pengujian
1. Hasil Pengujian filter LPF Blackman Tabel 1. Parameter uji filter hasil implementasi filter LPF pada window Blackman
Dari  Tabel  1,  dapat  kita  ambil  contoh  pada orde  26,  menggunakan ripple  passband sebesar 0.5dB, ripple  stopband sebesar  20dB,  frekuensi passband sebesar  1000Hz  dan  frekuensi stopband sebesar 4000Hz,  yang ditampilkan pada gambar 5
(a)
(b) (c)
Gambar 5 (a) Sinyal blackman lowpass Orde 26 yang diterima DSP board receiver (b) Sinyal blackman lowpass pada TMS yang telah difilter (c) Respon magnitude sinyal blackman lowpass dan hasil cut-off sinyal blackmanlowpass
Hasil  implementasi  filter  dapat  dilihat  pada Gambar  5(b).  Pada  grafik Blackman ,  sinyal  mulai turun  pada  frekuensi  150  Hz  sampai  400  Hz  dan setelah itu terjadi ripple. Untuk mengetahui frekuensi cut off dari hasil implementasi ini, maka dicari dengan menentukan  posisi  -3dB  pada  Gambar  5(c),  yaitu diperoleh  sebesar  72  Hz.  Dapat  dilihat  juga  bahwa hasil pemfilteran dari TMS sudah baik.
2. Hasil Pengujian filter HPF Blackman
Tabel 2. Parameter uji filter hasil implementasi filter HPF pada window Blackman
Dari  Tabel  2,  dapat  kita  ambil  contoh  pada orde  10,  menggunakan ripple  passband sebesar  1dB, ripple  stopband sebesar  40dB,  frekuensi passband sebesar  5000Hz  dan  frekuensi stopband  s ebesar 3000Hz,  yang ditampilkan pada gambar 6
(a) (b) (c)
Gambar 6 (a) Sinyal blackman highpass Orde 10 yang diterima DSP board receiver (b) Sinyal blackman highpass pada TMS yang telah difilter (c) Respon magnitude sinyal blackman highpass dan hasil cut-off sinyal blackmanhighpass
Hasil  implementasi  filter  dapat  dilihat  pada Gambar  6(b).  Pada  grafik Blackman ,  sinyal  mulai naik pada frekuensi 50 Hz sampai 550 Hz dan setelah itu sinyal mulai datar. Untuk mengetahui frekuensi cut off dari  hasil  implementasi  ini,  maka  dicari  dengan menentukan  posisi  -3dB  pada  Gambar  6(c),  yaitu diperoleh  sebesar  165  Hz.  Dapat  dilihat  bahwa  hasil pemfilteran pengujian HPF masih belum optimal.

## 3. Hasil Pengujian filter BPF Blackman
Tabel 3. Parameter uji filter hasil implementasi filter BPF pada window Blackman
Dari  Tabel  3,  dapat  kita  ambil  contoh  pada orde  26,  menggunakan ripple  passband sebesar  1dB, ripple  stopband sebesar  40dB,  frekuensi passband sebesar  2500Hz  dan  frekuensi stopband sebesar 4500Hz,  yang ditampilkan pada gambar 7,
(a)
(b) (c) (d)
Gambar 7 (a) Sinyal blackman bandpass Orde 26yang diterima DSP board receiver (b) Sinyal blackman bandpass pada TMS yang telah difilter (c) Respon magnitude sinyal blackman bandpass dan  Hasil cut-off bawah sinyal blackman bandpass (d) Hasil cut-off atas sinyal blackman bandpass .
Hasil  implementasi  filter  dapat  dilihat  pada Gambar  7(b).  Pada  grafik Blackman ,  sinyal  mulai naik pada  frekuensi 50 Hz sampai 100 Hz dan sinyal mulai  turun  pada  frekuensi  200  Hz  sampai  400  Hz setelah itu terjadi ripple. Untuk mengetahui frekuensi cut off dari hasil implementasi ini, maka dicari dengan menentukan posisi -3dB pada Gambar 7 (c) dan 7(d), yaitu  diperoleh  sebesar  46  Hz  dan  113  Hz.  Dapat dilihat  bahwa  hasil  pemfilteran  TMS  masih  belum optimal  dikarenakan  masih  adanya  noise  dari  hasil filter.
4. Hasil Pengujian filter LPF Rectangular
Tabel 4. Parameter uji filter hasil implementasi filter
LPF pada window Rectangular
Dari  Tabel  4,  dapat  kita  ambil  contoh  pada orde  26,  menggunakan ripple  passband sebesar 0.5dB, ripple  stopband sebesar  20dB,  frekuensi passband sebesar  1000Hz  dan  frekuensi stopband sebesar 4000Hz,  yang ditampilkan pada gambar 8,
(a) (b) (c)
Gambar 8 (a) Sinyal rectangular lowpass Orde 26 yang diterima DSP board receiver (b) Sinyal rectangular lowpass pada TMS yang telah difilter (c) Respon magnitude sinyal rectangular lowpass dan hasil cut-off sinyal rectangularlowpass
Hasil  implementasi  filter  dapat  dilihat  pada Gambar  8(b).  Pada  grafik Rectangular ,  sinyal  mulai turun  pada  frekuensi  150  Hz  sampai  220  Hz  dan setelah itu terjadi ripple. Untuk mengetahui frekuensi cut off dari hasil implementasi ini, maka dicari dengan menentukan  posisi  -3dB  pada  Gambar  8(c),  yaitu diperoleh  sebesar  84Hz.  Dapat  dilihat  juga  bahwa hasil pemfilteran dari TMS sudah baik meskipunmasih adanya noise pada hasil filter.
5. Hasil Pengujian filter HPF Rectangular
Tabel 5. Parameter uji filter hasil implementasi filter HPF pada window Rectangular
Dari  Tabel  5,  dapat  kita  ambil  contoh  pada orde  10,  menggunakan ripple  passband sebesar  1dB, ripple  stopband sebesar  40dB,  frekuensi passband sebesar  5000Hz  dan  frekuensi stopband sebesar 3000Hz,  yang ditampilkan pada gambar 9,
Gambar 9 (a) Sinyal rectangular highpass Orde 10 yang diterima DSP board receiver (b) Sinyal rectangular highpass pada TMS yang telah difilter (d) Respon magnitude sinyal rectangular highpasss dan Hasil cut-off sinyal rectangularhighpass
Hasil  implementasi  filter  dapat  dilihat  pada Gambar  9(b).  Pada  grafik Rectangular, sinyal  mulai naik  pada  frekuensi  110  Hz  sampai  280  Hz.  Untuk mengetahui  frekuensi cut  off dari  hasil  implementasi ini, maka dicari dengan menentukan posisi -3dB pada Gambar 9(c), yaitu diperoleh sebesar 131.5 Hz. Dapat dilihat bahwa hasil filter HPF masih belum optimal.
6. Hasil Pengujian filter BPF Rectangular
Tabel 6. Parameter uji filter hasil implementasi filter BPF pada window Rectangular
Dari  Tabel  6,  dapat  kita  ambil  contoh  pada orde  26,  menggunakan ripple  passband sebesar  1dB, ripple  stopband sebesar  40dB,  frekuensi passband sebesar  4500Hz  dan  frekuensi stopband sebesar 2500Hz,  yang ditampilkan pada gambar 10,
(a)
(b) (c) (d) Gambar 10 (a) Sinyal rectangular bandpass Orde 26 yang diterima DSP board receiver (b) Sinyal rectangular bandpass pada TMS yag telah difilter (c) Respon magnitude sinyal rectangular bandpass dan Hasil cut-off bawah sinyal rectangular bandpass (d) Hasil cut-off atas sinyal rectangular bandpass
Hasil  implementasi  filter  dapat  dilihat  pada Gambar 10(b). Pada grafik Rectangular , sinyal  mulai naik pada  frekuensi 50 Hz sampai 120 Hz dan sinyal mulai  turun  pada  frekuensi  180  Hz  sampai  250  Hz setelah itu terjadi ripple. Untuk mengetahui frekuensi cut off dari hasil implementasi ini, maka dicari dengan menentukan  posisi  -3dB  pada  Gambar  10(c)  dan 10(d), yaitu diperoleh sebesar 58 Hz dan 98Hz. Dapat
dilihat  bahwa  hasil  pemfilteran  TMS  masih  belum optimal  dikarenakan  masih  adanya  noise  dari  hasil filter.

## V. PENUTUP
5.1    Kesimpulan
1. Hasil  implementasi  filter  FIR  pada  DSK TMS320C6713  telah  memenuhi  spesifikasi perancangan yang telah dibuat.
2. Pada  hasil  pengujian  implementasi  filter  FIR pada DSK TMS320C6713, hasil filter lowpass , highpass ,  dan bandpass pada Blackman dan Rectangularwindow yang  dihasilkan  pada Multi  Instrumen  tidak  berbeda  jauh  dengan yang  dihasilkan  Matlab.  Pada lowpass filter menghasilkan  filter  paling  baik  pada  64, sedangkan  pada highpass paling  baik  pada orde  10  dan  pada bandpass yang  paling  baik pada orde 26. 5.2 Saran
1. Agar  penelitian  kedepannya  menjadi  lebih baik, maka perlunya untuk melakukan pengujian  yang  lebih  banyak  lagi  dengan beragam  sinyal  input  yang  berbeda,  misalnya sinyal suara.
2. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik diperlukan  pengujian  dengan  berbagai  metode window yang berbeda sehingga diperoleh nilai yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Lidyawati,  Lita.  (2016). Implementasi  Filter  Finite Impulse  Response  (FIR)  Window  Hamming  dan
Blackman menggunakan DSK TMS320C671 .Bandung  :  Institut  Teknologi Nasional (ITENAS). (Diakses tanggal 12 Januari 2017, pukul 12.00)
Mooniarsih,  Neilcy.  (2010).  Desain  dan  Simulasi
Filter FIR menggunakan Metode Windowing. Pontianak:  Universitas  Tanjungpura. (Diakses tanggal 28 maret 2017, pukul 15.00)
Santoso,  Tri  Budi.  (2010).  Implementasi  Filter  FIR secara Real Time pada TMS 32C5402. Surabaya: Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember.  (Diakses tanggal 11 Januari 2017, pukul 14.00)
Prajoy,  Podder.  (2014).  Comparative  Performance Analysis  of  Hamming,  Hanning  and  Blackman Window. Bangladesh:  Khulna  University  of Engineering  &  Technology.  (Diakses  tanggal  12 Januari 2017, pukul 17.00)
Ariyanto, Gunawan.(2015).Implementasi Filter Digital Finite Impulse Response Metode Penjendelaan Blackman pada DSP TMS320C6711. Surakarta: Universitas
Situmonang,  Pontas.  (2008).  Rancang  Bangun
Rangkaian Penerima
OFDM Dengan
Menggunakan  DSK  TMS320C6713  Berbasis Simulink. Jakarta: Universitas Indonesia.(Diakses tanggal 12 Januari 2017, pukul 14.00)
Widhyatmaka,  Yuandhika  Adhi.(2013).Implementasi Modem  Akustik  OFDM  pada  TMS320C6416. Surabaya:  Institut  Teknologi  Surabaya.(Diakses tanggal 10 Maret 2017, pukul 13.00) besmart.uny.ac.id/mod/resource/view.php?id=18722 (Diakses tanggal 12 Januari 2017, pukul 10.00) Muhammadiyah Surakarta.  (Diakses tanggal 16 April 2017)