Abstrak —Orang  yang  telah  kehilangan  laring  ( laryngectomee ) atau mengalami kerusakan laring akan kehilangan fungsi bicara dan  menyebabkan  sulitnya  berkomunikasi. Electrolarynx (EL) adalah perangkat genggam berdayakan baterai yang merupakan salah  satu  alternatif  untuk  membangkitkan  suara  dengan memberi  getaran  pada  otot  leher.  EL  adalah  alternatif  yang mudah  digunakan  dan  sederhana,  akan  tetapi  suara  yang dihasilkan  EL  tidak  natural  (seperti  robot),  monoton,  dan memiliki kualitas yang rendah sehingga dibutuhkan pengembangan  lanjut  untuk  meningkatkan  kualitas  suara  dan kenyamanan penggunaan. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan  adanya  hubungan  antara  aktivitas  otot  leher dengan pembentukan suara. Oleh karenanya, sinyal elektromiografi  (EMG)  pada  otot  leher  dianalisis  terhadap intensinya  untuk  memulai/berhenti  bicara  dan  hubungannya dengan  nada  suara  yang  dihasilkan.  Pada  penelitian  ini, instrumentasi  EMG  minimum  dirancang  untuk  memperoleh sinyal  EMG  pada  otot  leher.  Instrumentasi  EMG  terdiri  dari penguat  instrumentasi,  rangkaian  filter,  dan  rangkaian adder . Sinyal  EMG  kemudian  direkam  dan  dilakukan  proses filtering , rectification , dan kalkulasi envelope sinyal sederhana dengan low pass  filter Pole-Zero.  Korelasi  amplitudo envelope EMG  dengan sinyal suara ketika berbicara dianalisis. Thresholding sinyal EMG dengan  batas  ambang  ganda  ( onset/offset )  diusulkan  dalam mendeteksi  sinyal  wicara.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  perekaman  sinyal  EMG  pada  otot  leher  membutuhkan instrumentasi  dengan  penguatan  yang  jauh  lebih  besar.  Nilai threshold untuk onset mampu  mendeteksi  sinyal wicara  sebelum wicara  terjadi  dengan  selang  waktu  sekitar  0.2  ms.  Akan  tetapi, offset threshold tidak mampu memberikan waktu akhir dari sinyal wicara dengan tepat, di  mana  deteksi wicara diakhir lebih cepat sekitar 0.12 ms dari seharusnya.
Kata  Kunci —Deteksi  Suara,  Elektromiografi  Otot  Leher, Korelasi.

## I. PENDAHULUAN
ARYNGECTOMEE  adalah  orang  yang  mengalami pengangkatan laring (laringektomi) atau kerusakan laring, baik  karena  kanker  laring  maupun  penyakit  laring  lainnya. Kebanyakan laryngectomee adalah  orang  tua  di  atas  usia  50 tahun  dan  disebabkan  oleh  rokok  dan  alkohol  [1].  Pasien laringektomi  ini  akan  kehilangan  fungsi  bicara  dan menyebabkan sulitnnya berkomunikasi sehingga membutuhkan suara pengganti, seperti esophageal speech (ES), tracheoesophageal (TE) speech , dan electrolarynx (EL) speech [1]. ES dan TE merupakan alternatif yang menghasilkan suara lebih  alami  dan  paling  umum  digunakan  di  Indonesia,  hanya saja proses rehabilitasi ini cenderung lama hingga pasien benar- benar terlatih dan dapat berbicara kembali dengan baik. Selain sulit,  sering  kali  suara  yang  diucapkan  kurang  jelas  untuk
dimengerti  oleh  lawan  bicara  [2].  Sedangkan  EL  adalah perangkat  genggam  berdaya  baterai  untuk  membangkitkan suara dengan memberi getaran pada otot leher yang kemudian menggetarkan sistem vokal. EL dianggap alternatif yang paling sederhana, mudah digunakan, dan efektif dibandingkan dengan dua  alternatif  sebelumnya.  Penggunaan  EL  juga  dirasa  aman dan  tidak  memerlukan  perawatan  khusus.  Akan  tetapi,  EL masih  memiliki  kelemahan  pada  suaranya  yang  tidak  natural, monoton, dan memiliki kualitas yang masih rendah.
Wicara  EL  yang  monoton  dan  tidak  natural  seperti  robot membuat pasien sulit berekspresi. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sistem EL yang dapat mengubah frekuensi getar transduser  secara  adaptif  untuk  memberikan  intonasi  suara. Selain  peningkatan  kualitas  wicara  EL,  EL  juga  dapat dikembangkan  dari  segi  kenyamanan  dan  efisiensinya. Electrolarynx yang  bebas  genggam  ( hands-free )  dengan kontrol on/off otomatis menjadikan EL lebih praktis dan akan membuat pasien lebih fleksibel.
Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan  adanya  hubungan antara aktivitas otot leher dengan pembentukan suara. Beberapa penelitian  untuk  mengembangkan  kontrol  EL  dengan memanfaatkan  sinyal  EMG,  khususnya  pada  otot  leher,  telah dilakukan.  Penelitian  tersebut  termasuk  untuk  kontrol on/off yang mengatur daya transduser EL [3][4][5], kontrol nada suara EL dengan  mengestimasi frekuensi  getar transduser  [6][7][8], dan analisis untuk kontrol volume EL [9].
Sinyal  EMG  pada  otot  leher  yang  berhubungan  dengan pembentukan  suara  bernilai  sangat  kecil,  sekitar  puluhan microvolt  [3].  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan pengembangan instrumentasi EMG untuk otot leher yang dapat merekam  sinyal  EMG  otot  leher  dengan  baik.  Selain  itu, analisis sinyal EMG juga dilakukan terhadap intensinya untuk memulai/berhenti  bicara  dan  korelasinya  terhadap  frekuensi fundamental dari sinyal suara yang dihasilkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Sistem Suara pada Manusia
1) Gambaran Umum dan Prinsip Kerja
Suara  dihasilkan  ketika  suatu  objek  (sumber)  bergetar  dan menyebabkan  udara  di  sekitarnya  bergerak.  Produksi  suara manusia pada sistem suara ( vocal tract ) pada dasarnya dimulai dari  perintah  sistem  saraf  dalam  kontrol  otot  dan  manipulasi rangkaian organ penghasil suara  [10]. Produksi suara berawal dari aliran udara di sistem suara yang bersumber dari aktivitas respirasi.  Pengeluaran  udara  inspirasi  dari  paru-paru  keluar melalui  trakea  dan  laring  akan  memberi  gaya  tekanan  yang menggetarkan  pita  suara  di  dalam  laring.  Getaran  pita  suara

## Pengembangan Instrumentasi dan Analisis Sinyal EMG pada Otot Leher
Nabilah Ashriyah, Tri Arief Sardjono, dan Mohammad Nuh Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : sardjono@bme.its.ac.id
L
kemudian  beresonansi  dan  suara  yang  dihasilkan  akan diartikulasikan  oleh  komponen  artikulator,  seperti  lidah,  gigi, dan bibir.

## 2) Peran Laring dalam Produksi Suara
Laring  terdiri  dari  empat  kartilago  utama,  yaitu:  tiroid, krikoid,  dan  dua  aritenoid  [11]. Kartilago-kartilago  ini membentuk struktur yang mendukung dan menaungi pita suara. Ketika dikontraksi secara diferensial, otot-otot laring intrinsik dapat  menggerakkan  kartilago  yang  saling  bergantung  satu sama lain untuk membuka dan menutup glotis melalui manuver abductory dan adductory ,  serta  untuk  memodifikasi  panjang dan  sifat  mekanik  dari  jaringan  pita  suara.  Gerakan  ini dieksekusi  pada  skala  waktu  yang  sama  dengan  artikulator lainnya  seperti lidah, bibir, rahang, dan  velum. Getaran,  yang menyebabkan  permukaan  pita  suara  bergerak  maju  mundur ratusan  kali  per  detik  dan  menghasilkan  bunyi,  terjadi  ketika konfigurasi permukaan medial pita suara, sifat mekanisnya, dan kondisi  aerodinamis  di  sekitarnya  cukup  memadai  untuk memulai dan mempertahankan osilasi diri.

## B. Elektromiografi
Elektromiografi  (EMG)  adalah  disiplin  yang  berhubungan dengan  deteksi,  analisis,  dan  pemanfaatan  sinyal  listrik  yang berasal  dari  kontraksi  otot  [12]. Akuisisi  data  sinyal  listrik tersebut  dilakukan  menggunakan  instrumen  elektromiograf, dan hasil rekamnya disebut elektromiogram.
Karakteristik sinyal EMG adalah sinyal acak atau stokastik yang amplitudonya berkisar dari 0 sampai 1,5 mV ( root mean square )  atau  0  sampai  10  mV  ( peak-to-peak )  dengan  rentang frekuensi  antara  0  –  500  Hz,  dengan  energi  dominan  pada rentang 50 – 150 Hz [13].
Untuk merekam sinyal EMG, ada dua jenis sensor yang dapat digunakan,  yaitu  elektroda  jarum  dan  elektroda  permukaan (kulit). Umumnya elektroda jarum digunakan untuk mengukur aktivitas  unit  motoris tunggal dan elektroda permukaan  untuk mengukur mengukur unit-unit motoris.

## C. Hubungan  antara  Sinyal  Elektromiogram  dengan Pembentukan Suara
Proses pembentukan suara manusia membutuhkan kontraksi otot-otot  komponen  pembentuk  sistem  vokal,  termasuk kontraksi otot-otot laring intrinsik pada saat fonasi. Kontraksi otot pada pita suara dan getaran yang terbentuk menunjukkan adanya  keterkaitan  antara  aktivitas  otot  dan  nilai  spektrum suara yang dihasilkan.
Otot cricothyroid dan strap merupakan otot utama pada leher yang  terlibat  dalam  menurunkan  nada  ( pitch  lowering )  pada
kontrol  laring.  Otot cricothyroid menunjukkan  adanya penurunan  aktivitas  selama  penurunan  nada,  sebaliknya  pada otot strap terjadi peningkatan aktivitas otot selama penurunan nada [14].
Selain otot yang telah disebutkan sebelumnya, aktivitas otot sternocleidomastoid juga  telah  diteliti  keterkaitannya  dengan proses  pembentukan  suara.  Yu  et  al.  dalam  studinya menganalisis  otot sternocleidomastoid untuk sEMG  based Electrolaynx [15] . Studi tersebut menunjukkan bahwa semakin tinggi  nada  suara,  amplitudo  sinyal  otot sternocleidomastoid akan menurun.

## D. Instrumentasi EMG
Instrumen  EMG  adalah  alat  pengukur  sinyal  bioelektrik untuk  mengetahui  sinyal  yang  disebabkan  oleh  aktivitas  otot. Instrumentasi  EMG  ini  terdiri  dari  beberapa  bagian  yang disusun  secara cascade ,  yakni:  penguat  instrumentasi, rangkaian common-mode rejection, rangkaian filter analog, dan adder . 1) Penguat Instrumentasi
Tegangan  yang  dihasilkan  oleh  kontraksi  otot  sangat  kecil (microvolts)  dan  pengukuran  tersebut  berisiko  kehilangan integritasnya  karena  adanya  derau  dari  gerakan  kabel  atau interferensi  elektromagnetik.  Untuk  mencegah  degradasi sinyal,  voltase  sinyal  dikuatkan  secara  diferensial  oleh pre- amplifier .  Penguat  instrumentasi  ( instrumentation  amplifier ) merupakan suatu penguat differensial yang memiliki impedansi masukan yang tinggi dan arus bias masukan yang rendah dan memiliki  output  tunggal  dengan  impedansi  yang  rendah. Rangkaian  penguat  instrumentasi  yang  baik  harus  mampu memberikan common-mode  rejection  ratio (CMRR)  yang tinggi, rendah derau, tegangan offset yang rendah, nonlinearitas yang rendah, anti-interferensi yang tinggi dan bandwidth yang memadai [16].
2) Rangkaian Common-Mode Rejection
Penguat  instrumentasi  adalah  rangkaian  yang  menguatkan perbedaan  tegangan  antara  dua  sinyal  masukan  sembari meniadakan sinyal yang sama-sama muncul ( common ) di kedua masukan  ,  dinamakan common-mode  rejection (CMR). V CM , tegangan common , dapat disebabkan oleh beberapa ketidaksamaan,  seperti  perbedaan  impedansi  elektroda, impedansi  kabel,  maupun  rangkaian  pelindung  rangkaian (umumnya  resistor,  kapasitor,  dan  dioda)  pada  input  penguat instrumentasi.  Salah  satu  cara  untuk  mengurangi  tegangan common pada output adalah dengan menggerakkannya kembali ke  tubuh  pasien  dengan  rangkaian  yang  disebut  sebagai
Gambar 1.  Diagram blok rancangan sistem instrumentasi EMG untuk mendeteksi suara.
rangkaian right  leg  drive (RLD).  Pada  RLD,  sinyal common mode dibalik dan diredam agar bisa mendekati nilai nol.
3) Rangkaian Filter
Filter  adalah  rangkaian  yang  didesain  to  meloloskan  suatu pita  frekuensi  tertentu  sembari  meredam  semua  sinyal  di  luar pita.  Rangkaian  filter  dapat  berupa  aktif  ataupun  pasif.  Filter pasif hanya terdiri dari resistor (R), induktor (I), dan kapasitor (C). Filter aktif adalah rangkaian elemen RC pasif, dan satu atau lebih  elemen  aktif  [17].  Elemen  aktif  (op-amp)  ini  berfungsi sebagai  sumber  tegangan  yang  men- drive output  dari  filter pasif. Ini memungkinkan filter aktif untuk men- drive impedansi beban  atau  tahap  lain  dalam  kaskade  filter multistage tanpa mengubah karakteristik filter yang mungkin terjadi dalam filter pasif dengan impedansi tinggi yang menyebabkan tegangan dan respons  frekuensi  output  dapat  terpengaruh  [18].  Pada penelitian ini, rangkaian filter RC digunakan dengan rumusan penentuan frekuensi sudut sebagai berikut:
𝑓 𝑐 = 1 2𝜋𝑅𝐶 (1)
4) Rangkaian Adder
Rangkaian adder adalah  rangkaian  yang  berfungsi  sebagai penambah  level  tinggi  tegangan  suatu  sinyal.  Rangkaian  ini merupakan summing  amplifier ,  yaitu operational  amplifier yang digunakan untuk mengkombinasikan antara dua atau lebih sinyal.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Sistem Keseluruhan
Secara  keseluruhan,  sistem  ini  terdiri  dari  instrumentasi EMG, dan mikrokontroler beserta dua pemrosesan sinyal untuk sinyal  EMG  dan  sinyal  suara  yang  dilakukan  di personal computer (PC).  Alur  kerja  sistem  instrumentasi  EMG  untuk
merekam sinyal EMG otot leher dirancang seperti pada Gambar 1. Pertama, instrumen EMG akan mengambil data berupa sinyal listrik  dari  aktivitas  otot  leher  yang  memiliki  korelasi  dengan pembentukan  suara.  Kemudian,  sinyal  dikirimkan  ke mikrokontroler (ADC) untuk mencacah sinyal analog menjadi sinyal digital. Mikrokontroler selanjutnya mengirimkan sinyal digital  EMG  ke  PC.  Pada  PC,  dilakukan  pemrosesan  sinyal EMG dan komputasi untuk mendeteksi sinyal suara. Jika hasil thresholding sinyal  EMG  adalah  “on”,  maka  sinyal  suara terdeteksi dan berakhir jika sinyal “off”.
Sistem ini dapat dibagi menjadi dua bagian: perangkat keras dan  perangkat  lunak.  Perangkat  keras  di  sini  merupakan instrumentasi  EMG  yang  dirancang  untuk  dapat  memperoleh data  sinyal  EMG  yang  bernilai  kecil  (milliVolts)  agar  dapat terbaca  oleh  mikrokontroler  dan  diolah  secara  digital. Perancangan perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 2.
Sementara  itu,  perangkat  lunak  merupakan  serangkaian proses  untuk  dapat  memperoleh  informasi  sinyal  suara  dan sinyal  EMG  yang  diperlukan,  serta  mengubahnya  menjadi informasi  lain  yang  dianalisis  untuk  mendapat  nilai  korelasi antara keduanya.

## B. Rangkaian Penguat Instrumentasi
Penguatan  sinyal  EMG  awal  pada  instrumentasi  EMG  ini menggunakan penguat instrumentasi terintegrasi AD620. Pada penelitian  ini,  resistor  penguatan R G yang  digunakan  adalah resistor variabel 100 Ω yang diparalel dengan dua resistor rata- rata  24  k Ω sehingga  diperoleh  nilai  penguatan  minimumnya sesuai dengan formula dari datasheet sebagai berikut.
𝐺 = 49.4 𝑘Ω 𝑅𝐺 + 1 = 49.4 𝑘Ω 100 Ω || (24 𝑘Ω+24𝑘Ω) + 1  ≅ 495 (2)
(a) (b)
Gambar 2.  Diagram blok rancangan perangkat keras (a) dan perangkat lunak (b) pada sistem.
Gambar 3.  Desain rangkaian penguat instrumentasi dengan common-mode rejection .
Gambar 4.  Desain rangkaian high-pass filter +20 dB/dec 20 Hz.
Gambar 5.  Desain rangkaian low-pass filter –20 dB/dec 500 Hz.
C. Rangkaian High-Pass Filter
Rangkaian high-pass  filter orde  1  dirancang  menggunakan filter  aktif  dengan  frekuensi cut-off 20  Hz  dan  penguatan  1 ( unity  gain )  seperti  pada  Gambar  4.  Perancangan  rangkaian filter  dengan  frekuensi cut-off tersebut  dilakukan  untuk menghilangkan  sinyal DC  drift yang  berada  pada  frekuensi rendah.
D. Rangkaian Low-Pass Filter
Rangkaian low-pass  filter orde  1  dirancang  menggunakan filter  aktif  dengan  frekuensi cut-off 500  Hz  dan unity  gain seperti  pada  Gambar  5.  Perancangan  rangkaian  filter  dengan frekuensi cut-off tersebut  dilakukan  untuk  mengambil  sinyal EMG yang bandwidth -nya mencapai 500 Hz dan menghilangkan sinyal lainnya yang berada di atas 500 Hz.

## E. Rangkaian Notch Filter
Rangkaian notch filter orde 1 dirancang menggunakan filter Twin-T  dua  op-amp  dengan  frekuensi cut-off 50  Hz  dengan nilai  kedalaman  faktor Q sebesar  2.5  seperti  pada  Gambar  6. Perancangan rangkaian filter dengan frekuensi cut-off tersebut dilakukan  untuk  menghilangkan  sinyal  jala-jala  listrik  oleh sumber listrik PLN yang tidak bisa dihindari.

## F. Rangkaian Adder
Rangkaian adder berfungsi  sebagai  rangkaian  pengatur baseline offset agar sinyal EMG dapat terbaca dengan baik oleh ADC  mikrokontrol  yang  tidak  bisa  membaca  nilai  negatif. Rangkaian dirancang dengan nilai tegangan offset  maksimum adalah  3.3  V.  Desain  rangkaian adder dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 6.  Desain rangkaian notch filter 50 Hz.
Gambar 7.  Desain rangkaian adder .

## G. Akuisisi Data
Pada penelitian ini, mikrokontroler STM32F103C8 compact board ,  ‘Blue  Pill’  digunakan  untuk  mengakuisisi  data  sinyal EMG  pada  ADC  channel  12-bit.  Mikrokontroler  di  sini berfungsi mencacah sinyal analog EMG menjadi sinyal digital dengan sampling rate tertentu. Sampling rate ditentukan 1000 Hz.  Setiap  sampel  data  yang  diterima  ADC  (per  1  ms) kemudian  dikirimkan  ke  PC  melalui  komunikasi  serial (USART).
Data sinyal EMG dan sinyal suara diakuisisi (dan disimpan) secara bersamaan dengan sampling rate sinyal suara ditentukan 11,025  Hz.  Kedua  data  sinyal  diakuisisi  dan  diolah menggunakan program IDE object-oriented Pascal.

## H. Kalkulasi Envelope Sinyal EMG
Kalkulasi envelope EMG  merupakan  bagian  dari  proses ekstraksi  fitur  sinyal  EMG.  Tahap  ini  termasuk  didalamnya proses filtering dan rectification secara digital  [19]. Filtering dilakukan untuk mengembalikan baseline sinyal EMG menjadi nol dengan high pass filter dan menghilangkan gangguan jala- jala listrik di 50 Hz dan harmoniknya di 150 Hz, 250 Hz, 350 Hz, dan 450 Hz, serta Low Frequency Noise di 100 Hz dengan notch filter . HPF: 𝑦(𝑛) = 𝐾[𝑥(𝑛) − 𝑥(𝑛 − 1)] + 𝑎𝑦(𝑛 − 1) (3)
di mana 𝐾 = 1+𝑎 2 dan ditentukan 𝑎 = 0.98
Notch: 𝑦(𝑛) = 𝐾[𝑥(𝑛) − 2 cos(𝜃) 𝑥(𝑛 − 1) + 𝑥(𝑛 − 2)] + 2𝑟 cos (𝜃) 𝑦(𝑛 − 1) −   𝑟 2 𝑦(𝑛 − 2) (4)
di mana 𝐾 = 1−2𝑟 cos(𝜃)− 𝑟2 2−2 cos(𝜃) , 𝜃 = 2𝜋𝑓 𝑐 , dan ditentukan 𝑓 𝑐 = 50 𝐻𝑧, 100 𝐻𝑧, 150 𝐻𝑧, 250 𝐻𝑧, 350 𝐻𝑧, 450 𝐻𝑧. . Rectification adalah proses integrasi sinyal EMG agar hanya sinyal  bernilai  positif  saja  yang  diambil.  Pada  penelitian  ini dilakukan full-wave  rectification ,  yakni  seluruh  sinyal  EMG diabsolutkan  sehingga  sinyal  yang  bernilai  negatif  menjadi positif.
P rotec ti on iC cuit
𝑦(𝑛) = |𝑥(𝑛)| (5)
Kemudian, envelope sinyal  EMG  diperoleh  dengan melewatkan  sinyal  hasil rectification ke low  pass  filter .  Pada tahap ini, sinyal difilter dengan frekuensi potong 5 Hz  [20].
𝑦(𝑛) = 𝐾[𝑥(𝑛) − 2𝑥(𝑛 − 1) + 𝑥(𝑛 − 2)] + 2𝑟 cos(𝜃) 𝑦(𝑛 − 1) −   𝑟 2 𝑦(𝑛 − 2) (6)
di mana 𝐾 = 1−2𝑟 𝑐𝑜𝑠(𝜃)−𝑟2 4 , 𝜃 = 2𝜋𝑓 𝑐 , dan ditentukan 𝑓 𝑐 = 5 𝐻𝑧 .

## I. Ekstraksi Fitur Sinyal Suara
Pemrosesan  sinyal  suara  dibagi  menjadi  dua  alur,  yakni kalkulasi  energi  jangka  pendek  dan autocorelation .  Kalkulasi energi jangka pendek  merupakan bagian ekstraksi fitur  sinyal suara untuk deteksi (waktu) wicara, sedangkan autocorrelation merupakan  metode  untuk  deteksi  frekuensi  fundamental  dari sinyal suara. Keduanya proses dilakukan setiap segmen sinyal suara di mana panjang segmen ditentukan 27 milidetik.

## J. Energi Jangka Pendek
Energi jangka pendek adalah penghitungan energi dari sinyal suara  yang  dilakukan  secara  tersegmentasi.  Energi  jangka pendek akan memberikan informasi variasi nilai amplitudo per segmen  yang  dapat  menunjukkan  apakah  sinyal  suara mengandung voiced  speech (sedang  berbicara)  atau unvoiced speech (sedang  diam). Voiced  speech secara  umum  memiliki amplitudo  yang  lebih  besar  daripada unvoiced  speech .  Energi dihitung pada domain waktu dengan moving average filter :
𝑦(𝑛) =   ∑ 𝑥(𝑛 − 𝑖). 𝑤(𝑖) 𝑀−1 𝑖=0 (7)
di mana y adalah keluaran filter, x adalah sinyal suara masukan, M adalah lebar window atau segmen untuk perhitungan energi jangka pendek, dan w adalah  fungsi window yang digunakan. Fungsi wondow yang  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  sinyal suara di sini adalah Hamming:
𝑤(𝑛) =  0.54 − 0.46 𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋𝑛 𝑀−1 ) (8)

## K. Deteksi Frekuensi Fundamental
Sebelum  dilakukan  deteksi  frekuensi  fundamental  suara, sinyal  melalui  tahapan pre-processing terlebih  dahulu,  yaitu filtering.  Filtering dilakukan  menggunakan low  pass  filter sebelum  menghitung  frekuensi  fundamental  setiap  segmen sinyal  suara  guna  menghilangkan  sinyal  harmonik  yang terkandung  dalam  sinyal  suara  untuk  menghindari  kesalahan
deteksi  frekuensi  fundamental  suara.  Frekuensi  fundamental suara manusia umumnya berada di bandwidth 60 Hz hingga 300 Hz. Oleh karenanya, sinyal suara difilter dengan low pass filter menggunakan (4) dengan frekuensi potong f c adalah 300 Hz. Setelahnya,  dilakukan autocorrelation untuk  mendeteksi frekuensi  fundamental  per  segmen  suara.  Korelasi  antara  dua sinyal  dilakukan  untuk  mengukur  kemiripan  keduanya  yang hasilnya ditunjukkan sebagai fungsi time lag di antara mulainya dua  sinyal. Autocorrelation merupakan  korelasi  suatu  sinyal dengan  dirinya  sendiri  pada  interval  waktu  yang  berbeda. Fungsi  diskrit autocorrelation tersegmentasi  ( finite )  dapat didefinisikan sebagai:
𝑅 𝑥𝑥(𝑘) =   ∑ 𝑥(𝑛 − 𝑗). 𝑥(𝑛 − 𝑗 + 𝑘) 𝑀−1 𝑖=0 (9)
Autocorrelation dapat digunakan untuk mendeteksi frekuensi fundamental suara dengan  mencari nilai  maksimum Rxx yang diperoleh.  Nilai  (index) lag yang  terdeteksi  adalah  besar frekuensi fundamental terukur dengan rumusan:
𝑓 0 = 𝑓𝑠 𝑙𝑎𝑔 𝐻𝑧 (10)

## L. Thresholding
Thresholding adalah  prosedur  untuk  mendeteksi  adanya sinyal wicara berdasarkan amplitudo EMG yang dihasilkan otot leher.  Tahap  ini  merupakan  proses  penyamaan  waktu  sinyal suara  dan  sinyal  EMG  terekam  untuk  menentukan  amplitudo envelope sinyal  EMG  minimum  ketika voiced  speech terdekteksi dan ketika beralih  menjadi unvoiced speech (akan berhenti  berbicara).  Ketika  amplitudo envelope sinyal  EMG melebihi onset  threshold ,  maka  sinyal  logika  1  dihasilkan (aktuator  aktif).  Sebaliknya,  jika  amplitudo envelope sinyal EMG  kurang  dari offset  threshold ,  maka  sinyal  logika  0 dihasilkan (aktuator tidak aktif).
Penentuan  amplitudo envelope sinyal  EMG  minimum sebagai threshold, baik onset maupun offset , dilakukan secara manual dengan merata-ratakan nilai yang didapat pada semua subjek  dan  menurunkannya  10%  dengan  maksud  untuk menghindari delay (transduser mulai bergetar lebih lambat dari waktu onset sebernarnya  atau  berhenti  lebih  cepat  dari  waktu offset sebernarnya). Pada penentuan threshold , perlu dipastikan bahwa threshold untuk offset harus  lebih  rendah  dari onset untuk menghindari kesalahan deteksi [1].

## M. Peletakan Elektroda
Peletakan elektroda yang tepat merupakan hal yang penting dalam  menganalisis sinyal listrik aktivitas otot yang  memiliki keterkaitan  dengan  pembentukan  suara. Neck  strap  muscle menjadi  bagian  otot  yang  umum  dipelajari  dalam  penelitian EMG-EL  sebelumnya,  khususnya  bagian sternohyoid  muscle [3],  [4],  [7],  [8],  [20].  Akan  tetapi,  bagian neck  strap  muscle beresiko  tinggi  mengalami  dampak  dari  prosedur  operasi pengangkatan  laring  sehingga  sulit  atau  bahkan  tidak  bisa digunakan  untuk  fungsi  kontrol  EMG-EL.  [15]  dalam penelitiannya  mempelajari  aktivitas nonlaryngeal  muscle , sternocleidomastoid dan inferior  belly  of  omohyoid ,  yang dikatakan  memiliki  keterkaitan  dengan  nada  suara.  Dalam studinya,  penulis  membandingkan  kedua  otot  dalam mendefinisikan nada suara yang dihasilkan dalam pengucapan
Gambar 8. Posisi peletakan elektroda pada otot sternocleidomastoid.
kata-kata  dalam  bahasa  Kanton.  Penulis  menyimpulkan  otot sternocleidomastoid merupakan  otot nonlaryngeal yang mungkin  bisa  diandalkan  untuk  memprediksi  frekuensi fundamental  suara  sebagai sEMG-based  pitch  control karena amplitudonya  yang  lebih  besar  dikarenakan  otot  ini  terletak langsung di bawah kulit (tidak terhalang otot lain).

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM

## A. Pengujian Instrumentasi EMG
Pada pengujian instrumentasi  EMG keseluruhan, dilakukan perekaman  sinyal  EMG  pada  otot sternocleidomastoid ketika mengucapkan kata “A”. Gambar 9a menunjukkan sinyal EMG yang terekam.

## B. Pengujian  dan  Analisis  Algoritma  Kalkulasi  Envelope EMG
Pengujian  algoritma  kalkulasi envelope EMG  pada  setiap prosesnya ditunjukkan pada Gambar 9 yang sinyal masukannya merupakan  sinyal  EMG  ketika  mengucapkan  kata  ‘A’. Berdasarkan selubung sinyal EMG, dapat dilihat bahwa ketika aktivitas listrik pada otot terdeteksi, maka amplitudo selubung sinyal  EMG  akan  meningkat.  Besar  amplitudo  selubung sebanding dengan absolut tegangan sinyal EMG yang terekam.
Hasil  tersebut  digunakan  untuk  menganalisis  adanya aktivitas  listrik  pada  otot  terkait  ketika  berbicara.  Mengamati grafik sinyal EMG tersebut dapat terlihat bahwa ada perubahan sinyal EMG ketika mulai berbicara dan akan berhenti berbicara. Artinya  sinyal  EMG  pada  otot  leher  dapat  diukur  saat  suara diproduksi.  Akan  tetapi,  sinyal  yang  dihasilkan  sangat  kecil sehingga perlu nilai penguatan yang besar dan sinyal ini rentan akan noise . Salah satu noise yang dapat menutup sinyal EMG
leher  adalah  sinyal  pada  frekuensi  rendah  yang  amplitudonya bisa lebih besar dari sinyal EMG leher itu sendiri.

## C. Pengujian dan Analisis Algoritma Energi Jangka Pendek Sinyal Suara
Pengujian  algoritma  energi  jangka  pendek  sinyal  suara dilakukan  menggunakan sinyal suara  yang  mengucapkan kata “A”  ditunjukkan  pada  Gambar  10a.  Sinyal  suara  tersebut diambil bersamaan dengan data EMG pada Gambar  9a. Hasil pengujian  algoritma  ditunjukkan  pada  Gambar  10b.  Dapat dilihat,  ketika  subjek  memulai  mengeluarkan  suara  maka energinya meningkat, dan menurun ketika akan berhenti / diam.

## D. Pengujian  dan  Analisis  Algoritma  Deteksi  Frekuensi Fundamental Sinyal Suara
Pengujian  algoritma  deteksi  frekuensi  fundamental  sinyal suara  dilakukan  menggunakan  sinyal  masukan  yang  sama dengan pengujian algoritma energi jangka pendek sinyal suara (Gambar  10a).  Grafik  pada  Gambar  11a  menunjukkan  hasil sinyal  terfilter.  Kemudian  dihitung autocorrelation sinyal
Tabel 1. Nilai envelope maksimum EMG yang diperoleh ketika mulai dan akan berhenti berbicara.
Data Nilai Envelope EMG Maksimum Mulai Berhenti Sampel 1 1.38682285341039 x 10 -2 7.00274980551793 x 10 -3 Sampel 2 4.58813985231996 x 10 -2 4.97125279239748 x 10 -2 Sampel 3 5.11197050980926 x 10 -2 1.09078754908183 x 10 -1 Sampel 4 1.26806897863844 x 10 -2 9.41343396783817 x 10 -3 Sampel 5 1.51825007718730 x 10 -1 9.19470249970504 x 10 -2 Sampel 6 4.65246258214402 x 10 -2 5.31676434183100 x 10 -2 Rata-rata 5.36499425803251 x 10 -2 45760305002982  x 10 -2
Tabel 2. Perbandingan nilai amplitudo maksimum envelope sinyal EMG dan pitch yang terdeteksi.
Amplitudo Envelope Sinyal EMG Pitch Terdeteksi 1.79E-01 167 7.50E-02 175 1.47E-01 181 1.16E-01 184 6.03E-02 193 6.17E-02 197 2.70E-01 200
8.37E-02 204
(a)
(b) © (d)
Gambar  9.  Grafik  untuk  setiap  proses  algoritma  kalkulasi  selubung  sinyal EMG secara berurut. Grafik menunjukkan sinyal EMG mentah yang diterima PC (a), hasil HPF dan notch filter (b), rectification (c), dan LPF (d) sebagai hasil akhir, yaitu envelope EMG.
(a)
(b)
Gambar  10.  Sinyal  suara  terekam  dan  energi  yang  dihasilkan.  (a) menunjukkan  sinyal  suara  mentah  yang  diterima  oleh  PC  dan  sinyal masukan algoritma energi jangka pendek. (b) menunjukkan hasil algoritma energi jangka pendek dari sinyal suara masukan
secara  keseluruhan  dengan  orde  200.  Hasil autocorrelation dapat dilihat pada Gambar 11b.
Dari  hasil autocorrelation ,  dapat  diperoleh  nilai  frekuensi fundamental  suara  terekam  dengan  menganalisis  magnitudo dari time  lag terukur.  Karena  frekuensi  fundamental  suara manusia dibatasi hingga 350 Hz maka Rxx di lag di bawah 27 diabaikan. Berdasarkan hasil autocorrelation pada Gambar 11, frekuensi fundamental yang terdeteksi adalah 167 Hz.
E. Analisis  Sinyal  EMG  pada  Otot  Sternocleidomastoid Terhadap Sinyal Suara
1) Analisis Envelope Sinyal EMG dan Energi Sinyal Suara untuk Mendeteksi Terjadinya Wicara
Envelope sinyal  EMG  dan  energi  sinyal  suara  terekam dibandingkan  untuk  dianalisis.  Grafik  hasil envelope sinyal EMG  dan  energi  sinyal  suara  yang  keduanya  telah dinormalisasi dapat dilihat pada Gambar 12. Berdasarkan grafik tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  amplitudo envelope EMG meningkat  ketika  subjek  akan  mulai  berbicara  yang diindikasikan dengan energi sinyal suara yang lebih besar (lihat kotak  merah  pada  Gambar  12). Envelope EMG  juga menunjukkan penurunan amplitudo ketika akan berhenti bicara (lihat  kotak  kuning  pada  Gambar  12).  Berdasarkan  analisis tersebut maka dapat dilakukan thresholding dengan mengambil nilai maksimum amplitudo envelope EMG pada segmen energi ketika  wicara  terdeteksi  dan  ketika  energi  wicara  tidak terdeteksi lagi.
Nilai  amplitudo envelope sinyal  EMG  maksimum  dari segmen ketika subjek mulai berbicara diperoleh dari beberapa sampel/data  rekam.  Hasil  nilai envelope maksimum  yang terdeteksi  pada  subjek  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Hasil  rata- rata dari nilai-nilai tersebut kemudian dijadikan sebagai dasar nilai threshold estimasi  aktivasi  sinyal  eksitator  ( onset ).  Nilai amplitudo envelope sinyal EMG maksimum dari segmen ketika subjek  akan  berhenti  berbicara  diperoleh  dari  sampel/data rekam  yang  sama.  Hasil  nilai envelope maksimum  yang terdeteksi  pada  subjek  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Hasil  rata- rata dari nilai-nilai tersebut kemudian dijadikan sebagai dasar nilai threshold estimasi penghentian sinyal eksitator ( offset ). Penentuan  amplitudo envelope sinyal  EMG  minimum sebagai threshold, baik onset maupun offset , dilakukan secara manual dengan merata-ratakan nilai yang didapat pada semua subjek  dan  menurunkannya  10%  dengan  maksud  untuk
menghindari/mengurangi delay (transduser  mulai  bergetar lebih lambat dari waktu onset sebernarnya atau berhenti lebih cepat dari waktu offset sebernarnya). Pada penentuan threshold , threshold untuk offset harus  lebih  rendah  dari onset untuk menghindari kesalahan deteksi [3].
Berdasarkan  hasil thresholding untuk onset dan offset terhadap  data  EMG  yang  telah  direkam  (data offline ).  Sinyal eksitator  aktif  lebih  cepat  dengan  rata-rata  0.2  ms  dari  sinyal wicara yang terdeteksi.  Sementara itu, hal yang sama dilakukan untuk menguji offset threshold . Menggunakan offset threshold yang  telah  dihitung  sebelumnya,  sinyal  aktuator  berhenti dengan rata-rata waktu berhenti 0.12 ms lebih cepat dari sinyal wicara ketika sudah tidak terdeteksi.

## 2) Analisis Envelope Sinyal EMG terhadap Pitch Suara Terdeteksi
Pengumpulan  data  sinyal  EMG  dan  sinyal  suara  yang dilakukan  secara  bersamaan  untuk  setiap  pengambilan  data. Korelasi  amplitudo  sinyal  EMG  terhadap pitch kemudian diamati.  Berdasarkan  data  pada  Tabel  2,  ketika  nada  yang dihasilkan lebih tinggi, maka amplitudo sinyal EMG trend- nya cenderung meningkat. Akan tetapi hal tersebut tidaklah mutlak. Trend tersebut juga tidak bisa ditunjukkan langsung oleh data yang diperoleh karena jumlah sampel yang terlalu sedikit.

## V. KESIMPULAN
Perekaman  sinyal  EMG  otot  leher  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  instrumentasi  yang  terdiri  dari  penguat instrumentasi dengan rangkaian common-mode rejection , filter analog high pass, low pass, notch filter , dan rangkaian adder . Berdasarkan  hasil  analisis  pada  penelitian  ini,  sinyal  EMG otot  leher,  dengan  konfigurasi  peletakan  elektroda  di  otot sternocleidomastoid ,  pada  saat  berbicara  sangatlah  kecil  dan dapat  diukur  dengan  baik  menggunakan  instrumentasi  EMG yang dirancang dengan total penguatan lebih dari 2000x.
Otot sternocleidomastoid sendiri  merupakan  otot  leher nonlaryngeal . Berdasarkan perekaman yang dilakukan, proses pembentukan  suara  ketika  berbicara  memiliki  keterkaitan dengan besar amplitudo sinyal EMG yang dihasilkan.
Metode  kalkulasi envelope sinyal  EMG low-pass  filter dan thresholding dengan  dua  nilai threshold , onset dan offset , dilakukan  untuk  mendeteksi  wicara. Onset  threshold dapat dengan baik mendeteksi wicara sekitar 0.2 ms sebelum wicara terjadi.  Akan  tetapi, offset  threshold yang  ditentukan  pada penelitian  ini  belum  mampu  mendeteksi  berhentinya  wicara dengan  baik,  di  mana  wicara  terdeteksi  berhenti  lebih  cepat sekitar  0.12  ms  dari  seharusnya.  Hal  ini  mungkin  dapat
(a)
(b)
(c)
Gambar 11. Sinyal suara terfilter dan hasil autocorrelation -nya. (a) menunjukkan sinyal suara hasil LPF. (b) menunjukkan hasil algoritma autocorrelation dan (c) pitch yang terdeteksi.
Gambar  12.  Perbandingan envelope sinyal  EMG  dan  energi  sinyal  suara yang telah dinormalisasi.
Gambar  5.1 Perbandingan envelope sinyal  EMG  dan  energi  sinyal  suara  yang telah dinormalisasi.
diperbaiki dengan menerapkan threshold adaptif.
Selain  untuk  mendeteksi  wicara, envelope sinyal  EMG memiliki  korelasi  dengan pitch suara  yang  dihasilkan,  yakni pitch suara  yang  lebih  tinggi  menghasilkan  amplitudo maksimum envelope sinyal  EMG  yang  lebih  rendah  dan menghasilkan  amplitudo  maksimum  yang  lebih  tinggi  ketika pitch suara lebih rendah.
Adanya pengaruh pembentukan suara dengan aktivitas listrik otot leher nonlaryngeal , memungkinkan sinyal EMG pada leher ini untuk diterapkan selanjutnya sebagai kontrol electrolarynx.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Itzhak Brook, The Laryngectomy Guide . 2013.
[2]  T. A. Sardjono, R. Hidayati, N. Purnami, A. Noortjahja, G. J. Verkerke, and  M.  H.  Purnomo,  “A  preliminary  result  of  voice  spectrum  analysis from  laryngectomised  patients  with  and  without  electro  larynx:  A  case study in Indonesian laryngectomised  patients,” Int. Conf. Instrumentation, Commun. Inf. Technol. Biomed. Eng. 2009, ICICI-BME 2009 , 2009.
[3]  E.  A.  Goldstein,  J.  T.  Heaton,  J.  B.  Kobler,  G.  B.  Stanley,  and  R.  E. Hillman,  “Design  and  Implementation  of  a  Hands-Free  Electrolarynx Device Controlled by Neck Strap Muscle Electromyographic Activity,” IEEE Trans. Biomed. Eng. , vol. 51, no. 2, pp. 325–332, 2004.
[4]  H.  L.  Kubert et  al. ,  “Electromyographic  Control  of  a  Hands-Free Electrolarynx Using Neck Strap Muscles,” J. Commun. Disord. , vol. 42, no. 3, pp. 211–225, 2009.
[5]  J. T. Heaton, M. Robertson, and C. Griffin, “Development of a wireless electromyographically  controlled  electrolarynx  voice  prosthesis,” Proc. Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. EMBS , pp. 5352–5355, 2011.
[6]  C. E. Stepp, J. T. Heaton, R. G. Rolland, and R. E. Hillman, “Neck and face  surface  electromyography  for  prosthetic  voice  control  after  total laryngectomy,” IEEE  Trans. Neural Syst.  Rehabil. Eng. ,  vol.  17, no.  2, pp. 146–155, 2009.
[7]  F.  Ahmadi,  M.  Araujo  Ribeiro,  and  M.  Halaki,  “Surface electromyography of neck strap muscles for estimating the intended pitch
of a bionic voice source,” IEEE 2014 Biomed. Circuits Syst. Conf. BioCAS 2014 - Proc. , pp. 37–40, 2014.
[8]  K. Oe, S. Kokushi, and R. Nakamura, “Proposal of new control parameter for neck myoelectric control-type electrolarynx,” MHS 2017 - 28th 2017 Int. Symp. Micro-NanoMechatronics Hum. Sci. , vol. 2018-January, pp. 1– 2, 2018.
[9]  F. Arifin, T. A. Sardjono, and M. H. Purnomo, “the Relationship Between Electromyography Signal of Neck Muscle and Human Voice Signal for Controlling  Loudness  of  Electrolarynx,” Biomed.  Eng.  Appl.  Basis Commun. , vol. 26, no. 05, p. 1450054, 2014.
[10]  L. F. Brosnahan and B. Malmberg, “The Production of Sound in the Vocal Tract,” in Introduction to Phonetics , Cambridge: Cambridge University Press, 1976.
[11]  B.  H.  Story,  “Mechanisms  of  Voice  Production,”  in The  Handbook  of Speech Production , West Sussex: John Wiley and Sons, 2015.
[12]  J. Webster, “Elektromyography,” Encycl. Med. devices Instrum. , pp. 98– 109, 2006.
[13]  C.  J.  De  Luca,  “Delsys  Surface  Electromyography:  Detection  and Recording,” Delsys Inc. , vol. 10, no. 2, pp. 1–10, 2002.
[14]  D. Erickson, T. Baer, and K. S. Harris, “The role of the strap muscles in pitch lowering,” Haskins Laboratories Status Report on Speech Research , vol. SR-70. pp. 275–284, 1983.
[15]  S. Yu, T. Lee, and M. L. Ng, “Surface electromyographic activity of non- laryngeal  neck  muscles  in  Cantonese  tone  production,” Proc.  9th  Int. Symp. Chinese Spok. Lang. Process. ISCSLP 2014 , pp. 304–307, 2014.
[16]  C.  Kitchin  and  L.  Counts, A  Designer’s  Guide  To  Instrumentation Amplifiers , vol. 3. 2006.
[17]  S. A. Pactitis, Active Filters: Theory and Design . CRC Press, 2007.
[18]  M.  N.  Horenstein,  “Active  Filters  and  Oscillators,”  in Microelectronic Circuits and Devices , Prentice Hall, 1996.
[19]  L. R. Altimari, J. L. Dantas, M. Bigliassi, T. F. D. Kanthack, A. Carlos de Moraes,  and  T.  Abrão,  “Influence  of  Different  Strategies  of  Treatment Muscle  Contraction  and  Relaxation  Phases  on  EMG  Signal  Processing and Analysis During Cyclic Exercise,” in Computational Intelligence in Electromyography Analysis - A Perspective on Current Applications and Future Challenges , InTech, 2012.
[20]  A.  K.  Fuchs,  C.  Amon,  and  M.  Hagmüller,  “Speech/Non-Speech Detection for Electro-Larynx Speech Using EMG,” in Proceedings of the International Conferenceon Bio-inspired Systems and Signal Processing (BIOSIGNALS-2015) , 2015, pp. 138–144.