Abstrak— Pada sistem komunikasi bawah air, seringkali sinyal yang diterima oleh sensor berasal dari hasil pencampuran sumber sinyal dengan sinyal-sinyal akustik lain di lingkungan bawah air. Hal ini menjadikan sinyal yang didapatkan menjadi tidak sesuai dengan yang diinginkan. Teknik Blind Source Separation (BSS) dipakai di sini untuk memisahkan sinyal-sinyal yang bercampur tersebut.
Dalam tugas akhir ini, dilakukan pemisahan sinyal akustik dengan menggunakan Natural Gradient ICA berdasarkan Generalized Gaussian Model yang didapat dari karakteristik distribusi sumber sinyal akustik non-gaussian yakni ship radiated noise dan sea ambient noise. Pemisahan sinyal akustik dilakukan sebanyak tiga kali yakni dengan simulasi, toolbox ICALABS V3, dan menggunakan pemisahan sinyal akustik dari data riil pengukuran.
Dari hasil simulasi menunjukkan pemisahan dengan algoritma  Natural Gradien ICA berdasarkan Generalized Gaussian Model berjalan dengan baik. Hal ini ditunjukkan dengan nilai SIR shrimp.wav = 48.9946 dB dan ferry.wav    = 46.9309. dB. Sedangkan rata-rata MSE shrimp.wav = 1.2605 x 10 - 5 dan ferry.wav  = 2.0272 x 10 -5 .
Kata Kunci— Pemisahan sinyal akustik, Independent component analysis, Generalized Gaussian Model.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi komunikasi wireless bawah air saat ini masih tertinggal jauh dibandingkan dengan perkembangan komunikasi wireless melalui udara, hal ini dikarenakan karakteristik medium air berbeda dengan karakteristik medium udara. Gelombang radio dan elektromagnetik hanya biasa digunakan pada medium udara, jenis gelombang yang cocok digunakan untuk medium di bawah air adalah gelombang akustik. Akan tetapi, pada kenyataannya yang terjadi adalah seringkali sinyal akustik yang diterima oleh sensor berasal dari hasil pencampuran sumber sinyal dengan sinyal-sinyal akustik lain di lingkungan bawah air. Hal ini menjadikan sinyal yang didapatkan menjadi tidak sesuai dengan yang diinginkan. Oleh karena itu diperlukan teknik untuk memisahkan sinyal-sinyal yang bercampur tersebut yaitu dengan teknik Blind Source Separation (BSS)
Blind Source Separation (BSS) adalah teknik yang dipakai dalam pemisahan sinyal akustik bawah air yang bercampur dan tidak ada informasi atau sangat sedikit informasi tentang sumber sinyal maupun proses pencampuraannya.
Secara umum teknik BSS menggunakan algoritma Independent Component Analysis untuk mengatasi pemisahkan sumber sinyal akustik yang memiliki karakteristik distribusi statistik non-Gaussian seperti pada ship radiated noise dan sea ambient noise . Akan tetapi, dalam pemisahan sinyal akustik seperti ini diperlukan metode khusus agar didapatkan pemisahan [1]. Dengan memanfaatkan Generalized Gaussian Model diharapkan nantinya didapatkan pemisahan sinyal akustik non-Gaussian [1].

## II. PEMISAHAN SINYAL AKUSTIK DENGAN METODE ICA BERDASARKAN GENERALIZED GAUSSIAN MODEL

## A. Blind Source Separation
Blind Source Separation adalah metode yang digunakan untuk memperkirakan sinyal asli dengan cara melakukan pemisahan satu set sinyal asli dari satu set sinyal campuran (sinyal observasi), dengan tanpa adanya informasi (atau dengan sangat sedikit informasi) tentang sumber sinyal ataupun proses pencampurannya. Pemisahan sinyal bergantung pada asumsi bahwa sumber sinyal tidak berkorelasi satu dengan yang lainnya.  Ada banyak algoritma lain yang mengacu pada konsep BSS ini, diantaranya adalah Independent Component Analysis (ICA) Sebagai contoh untuk menggambarkan BSS adalah Gambar 1 di bawah ini :
Gambar. 1. Blind Source Separation
Pada Gambar 1 diasumsikan bahwa sumber sinyal S 1 dan S 2 bersifat saling independen. Asumsi ini biasanya berlaku di dunia nyata. Sedangkan sinyal suara yang didapat dari  hasil observasi berupa sinyal suara X 1 dan X 2 . Untuk mendapatkan sinyal output Y 1 dan Y 2 yang saling independen dilakukan dengan cara mengekstraksi sinyal observasi menggunakan

## Penerapan Teknik Blind Source Separation untuk Memisahkan Noise dari Sinyal Akustik yang Non Gaussian
Farkhan Rosi, Wirawan, Endang Widjiati
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : wirawan@ee.its.ac.id
unmixing matrix W ij . Operasi seperti ini tidak memerlukan informasi apapun pada posisi atau periode keberadaan sumber, serta tidak memerlukan informasi tentang proses pencampurannya ( mixing) yang dinotasikan dengan mixing matriks H ij . Demikianlah proses seperti ini dinamakan Blind Source Separation .

## B. Karakteristik Distribusi Unimodal
Dalam ilmu statistik, distribusi unimodal adalah karakteristik distribusi probablilitas dengan hanya mempunyai satu modus sehingga hanya terdapat satu puncak. Dalam ilmu statistik, distribusi bimodal adalah distribusi probabilitas dengan dua modus yang berbeda sehingga mempunyai dua puncak, untuk jelasnya dapat dilihat gambar 2 :
Gambar. 2.  Distribusi unimodal, bimodal, multimodal

## C. Karakteristik Distribusi  Simetris dan Asimetris
Berdasarkan bentuk distribusi data dibagi menjadi 2 kategori: simetris dan asimetris. Pengklasifikasian ini untuk dilihat hanya pada distribusi unimodal seperti yang dijelaskan sebelumnya. Sebuah distribusi simetris adalah bagian kiri dan kanan sisi distribusi secara kasar sama seimbang. Gambar 3 di bawah ini menunjukkan distribusi simetris dan asimetris
(a)                                                         (b) Gambar. 3.  Histogram distribusi simetris (a) dan asimetris (b)

## D. Generalized Gaussian Model
Sinyal akustik memiliki karakteristik distribusi bermacam- macam. Apabila suatu sinyal memiliki distribusi simetris dan unimodal, maka Generalized Gaussian Model diusulkan oleh Miller[2] dapat diterapkan untuk pemisahan sinyal Blind Source Separation .  Bentuk umum dari Generalized Gaussian Model adalah sebagai berikut :
(1)
Dimana,                                                                               (2)
dan                                                                                      (3)
adalah mean , standard deviasi dari data adalah .  q  adalah  nilai  parameter  yang  didapatkan dari data. Estimasi parameter q dari data observasi ini dapat
dicari menggunakan teorema Bayes.
E. Independent Component Analysis
Independent Component Analysis (ICA) adalah teknik yang paling banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dari Blind Source Separation. Model umum dari ICA adalah sumber yang dihasilkan melalui transformasi linear dengan adanya noise tambahan. Misalkan terdapat sinyal statistik independen N, s i (t), i = 1,..., N. dengan asumsi bahwa sumber tidak dapat diamati secara langsung dan masing-masing sinyal s i (t) adalah sebuah realisasi dari distribusi probabilitas pada waktu t. Melalui pengamatan pada N sensor kemudian didapatkan satu set N sinyal observasi x i (t), i = 1,..., N. yang merupakan hasil pencampuran dari sumber. Aspek mendasar dari proses pencampuran adalah sensor harus dipisahkan supaya setiap sensor mencatat pencampuran secara berbeda. Dengan begitu proses pencampuran menurut Ganesh R. Naik and Dinesh K Kumar [3]dapat dimodelkan dengan matriks sebagai berikut
x(t) = As(t) (4)
Pada persamaaan (4) di atas, A adalah matriks pencampuran (mixing matrix) dan x(t), s(t) adalah dua vektor yang mewakili sinyal yang diamati ( observed signal ) dan sinyal sumber ( source signal ). Secara tidak langsung hal inilah yang dimaksud dengan blind, yakni tidak adanya informasi pada mixing matrix dan masing-masing sumber.  Tujuan utamanya adalah untuk mendapatkan sinyal asli s i (t), hanya dari sinyal yang diamati x i (t). Selanjutnya untuk memperkirakan sumber dapat diperoleh dengan terlebih dahulu menggunakan unmixing matrix W, dimana W = A − 1.
Dengan begitu, sinyal sumber hasil pemisahan ( estimated source ), ŝ (t) dapat diperoleh dari persamaan (5) dibawah ini : ŝ (t) = W x(t)                                           (5) Diagram pada Gambar 4 menunjukkan  proses mixing dan unmixing yang juga termasuk dalam Blind Source Separation.
Gambar. 4. Blok diagram Blind Source Separation (BSS). s ( t ) adalah sumber sinyal. x ( t ) adalah sinyal observasi, ŝ (t) adalah sinyal hasil pemisahan, A adalah mixing matrix dan W adalah un-mixing matrix .[3]
Sumber independen s ( t ) dicampur dengan matriks A. Untuk mendapatkan vektor ŝ (t) didapatkan dengan cara memperkirakan unmixing matriks W. Jika perkiraan unmixing matriks tepat, maka sinyal sumber s ( t ) bisa diperkirakan. Model ICA digambarkan di atas adalah model sederhana dengan mengabaikan semua komponen noise dan setiap delay dalam perekaman.

## F. Syarat ICA
Untuk menggunakan metode ICA dalam pemisahan sinyal, diperlukan beberapa syarat yang harus dipenuhi agar sinyal
dapat terpisah dengan baik dari sinyal campurannya. Beberapa syarat tersebut adalah sebagai berikut :
1. Independen Kunci dasar dari konsep Independent Component Analysis adalah Statistically Independent . Untuk menyederhanakan pengertian Statistically Independent sebagai contoh terdapat dua variabel acak yang berbeda s 1 dan s 2 . Variabel acak s 1 bersifat independen terhadap s 2 yakni apabila informasi tentang nilai dari s 1 tidak memberikan informasi apapun tentang nilai s 2 begitu pula sebaliknya. Di sini s 1 dan s 2 adalah sinyal acak berasal dari dua proses fisik berbeda yang tidak terkait satu sama lain ( un-correlated ). Apabila sinyal tersebut tidak berhubungan satu sama lainnya maka kovarian C(s 1 ,s 2 ) bernilai 0, seperti persamaan (6) berikut di bawah ini:
(6)
m s1 adalah mean dari sinyal . Persamaan (6) diatas membuktikan independensi yang digunakan sebagai prinsip dasar dari proses estimasi sinyal menggunakan ICA.
2. Non Gaussian
Non Gaussianity merupakan prinsip penting dan esensial dalam estimasi ICA. Beberapa langkah yang umum digunakan untuk mengetahui gaussian atau tidaknya sebuah sinyal adalah dengan cara mengetahui  nilai kurtosisnya yang dijelaskan berikutnya .
3. Kurtosis
Kurtosis adalah metode klasik untuk mengukur Non Gaussianity . Ketika data diolah untuk mendapatkan variansi, kurtosis sama dengan momen keempat dari data. Kurtosis dari sinyal (s), dinotasikan dengan kurt(s), didefinisikan dengan persamaan (7) sebagai berikut :
kurt (s) = E{s 4 }- 3(E{s 4 }) 2 (7) Apabila dalam perhitungan didapatkan nilai kurtosis adalah nol, maka sinyal tersebut merupakan sinyal Gaussian . Sedangkan untuk sinyal Non Gaussian , kurtosis tidak akan bernilai nol. Kurtosis sinyal Non Gaussian dapat bernilai positif atau negatif. Kurtosis telah banyak digunakan sebagai ukuran Non Gaussianity di ICA dan bidang terkait lainnya karena komputasinya, teoritisnya,dan kesederhanaannya. Kurtosis memang tidak cukup bagus untuk ICA, akan tetapi untuk mengukur tingkat non Gaussian kurtosis sangat diperlukan.

## 4. Matrix pencampur dan matrix pemisah merupakan matrix square
Selain dua syarat yang telah disebutkan di atas, terdapat syarat lain yang juga cukup penting dalam metode ICA, yaitu matrix pencampur dan matrix pemisah merupakan matrix square . Yang dimaksud matrix square disini yaitu matrix yang memiliki jumlah baris dan jumlah kolom yang sama.
5. Preprocessing
Sebelum memasuki step utama dalam proses ICA, harus melakukan beberapa proses pendahuluan ( pre-processing ) agar proses ICA dapat berjalan dengan baik. Dua macam pre- processing yang dimaksud adalah centering dan whitening .
Sebelum dilakukan proses BSS, dilakukan preprocessing yaitu proses centering dan whitening . Centering adalah proses pemusatan data yang membuat nilai x menjadi zero mean . persamaan untuk melakukan centering adalah: x c = x − m (8) xc adalah sinyal observasi hasil centering, x adalah sinyal observasi, sedangkan m adalah mean. Berikutnya dari whitening didapatkan sebuah vektor baru yang varians nya sama dengan satu. Rumus untuk melakukan proses whitening adalah sebagai berikut:
x w = Vx                                             (9) dimana x w adalah mixing matriks hasil whitening , V adalah whitening matrix dengan persamaan (10)
V = ED -1/2 E T (10)
E adalah matriks orthogonal dari eigen vektor E {xx T }   dan D adalah matriks diagonal dari eigen value.
G. Natural Gradient berdasarkan  GeneralizedGaussian
Model
Algoritma natural gradient merupakan algoritma penting dari ICA. Ini adalah algoritma adaptif yang diberikan Amari S, Chichocki A dan Yang H.H pada tahun 1995. Untuk mendapatkan algoritma natural gradient dalam unmixing matriks W diperlukan perhitungan :
(11)
adalah iterative step . Untuk generalized Gaussian distribution, Vektor
berasal dari :
(12) dan adalah mean dan standard deviasi dari data. Eksponen q adalah parameter dari Generalized Gaussian model yang berasal dari data sinyal.
H. MSE dan SIR
MSE ( Mean Square Error ) adalah nilai rata-rata dari error hasil estimasi. Rumus dari MSE adalah sebagai berikut:
(13) Dimana  n adalah jumlah sampel data, s dan se adalah sinyal asli dan sinyal estimasi.
Ukuran yang digunakan untuk menilai kualitas sinyal terhadap gangguan interferensi dinyatakan dalam SIR dengan satuan dB. SIR ( Signal to Interference Ratio ) adalah perbandingan daya sinyal terhadap daya interferensi. Interferensi adalah gangguan selain noise yang dapat menyebabkan kualitas sebuah sinyal menurun. Semakin tinggi nilai SIR, maka kualitas sinyal semakin baik, begitu juga sebaliknya. Persamaan yang digunakan untuk mencari nilai SIR pada tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
(14)

## III. PEMODELAN DAN SIMULASI

## A. Metodologi Penelitian
Gambar. 5.  Skema Konfigurasi Hydrophone array
Tahapan ini dimulai dengan melakukan studi literatur agar mengetahui karakteristik data yang nantinya diteliti. Setelah melakukan studi literatur, didapatkan karakteristik data yang dibutuhkan ,selanjutnya menentukan algoritma BSS yang sesuai agar pemisahan sinyal dapat berjalan dengan baik. Pada tugas akhir ini, terdapat dua tahap dalam melakukan pengambilan data. Pertama adalah pengambilan data dengan cara menggunakan data sinyal input yakni berupa sinyal akustik non Gaussian,  kemudian sinyal-sinyal tersebut di- mixing dengan mixing matriks. Sedangkan yang kedua adalah dengan melakukan pengambilan data sinyal observasi yang sudah tercampur mixing matriks di Laboratorium Hidrodinamika Indonesia (LHI).Hasil dari kedua tahapan tersebut kemudian diterapkan pada algoritma BSS yang telah ditentukan. Hasil keluaran dari simulasi algoritma BSS tersebut digunakan untuk mencari nilai, MSE, dan SIR. Nilai- nilai tersebut kemudian di analisa agar dapat ditarik kesimpulannya.

## B. Penentuan sinyal input
Dalam tugas akhir ini, digunakan data berupa sinyal ship radiated noise dan sea ambient noise . Untuk sinyal ship radiated noise menggunakan suara kapal ferry dengan file berekstensi .wav yakni ferry.wav, sedangkan sea ambient noise menggunakan suara udang dengan file berekstensi .wav juga, yakni shrimp.wav . Data sinyal input yang diolah dibagi menjadi dua macam, yaitu data alami dan buatan. Data alami adalah data yang didapatkan dari hasil pengambilan data di LHI. Sedangkan data buatan adalah data yang didapatkan dari hasil simulasi dengan melakukan mixing sinyal sesuai dengan persamaan (4), dimana X adalah sinyal hasil pencampuran, A merupakan mixing matrix, s 1 adalah sumber pertama dan s 2 adalah sumber kedua. Data sinyal input yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
Masing-masing dari sinyal input pada tabel 1 disampling pada frekuensi 44100 Hz.
Tabel 1. Sinyal input yang digunakan voice size length bitrate shrimp.wav 84.3 KB 10s 64kbps ferry.wav 1.03 MB 6s  1411kbps

## Parameter q
Parameter q merupakan salah nilai penting pada algoritma ICA yang menyatakan karakteristik distribusi dari data. Seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya, untuk menentukan nilai q menggunakan teorema Bayes untuk shrimp.wav parameter q sebesar 2 dan ferry.wav sebesar 3

## C. Pengambilan Data di Laboratorium Hidrodinamika Indonesia
Salah satu tahapan dalam pengambilan data adalah pengambilan data di Laboratorium Hidrodinamika Indonesia (LHI). Berikut adalah profil lokasi pengambilan data di LHI tersebut:

## Gambar. 6. Kolam pengambilan data di LHI
Untuk skema konfigurasi array hydrophone yang digunakan untuk pengambilan data:
(a)                                                   (b)
Gambar. 7.  Skema Konfigurasi Hydrophone array (a) dan posisi speaker berdasarkan kedalaman kolam (b) Keterangan : =  = hydrophone

## IV. PENGUJIAN SISTEM DAN ANALISIS DATA

## A. Pengujian karakteristik sinyal input
Sebelum dilakukan proses Blind Source Separation perlu dilakukan pengujian karakteristik sinyal input untuk memenuhi syarat ICA, tentunya agar pemisahan sinyal dapat
15 m 3 m 225 m 11 m 1 m 1 m 1 m 1 m Array hydrophones 0.52 m 5 m 10 m 5.5 - 6 m 2.5 m 70 mm 70 m m 520 mm 520 m m 45 mm 50 mm 50 m m PENERAPAN BSS ALGORITMA NGICA PENGAMBILAN DATA LHI APLIKASI GENERALIZED GAUSSIAN MODEL MENCARI NILAI MSE DAN SIR ANALISA HASIL PENARIKAN KESIMPULAN SELESAI PENGAMBILAN DATA SIMULASI 1 2 MULAI STUDI LITERATUR PENENTUAN SINYAL INPUT PENGUJIAN DISTRIBUSI SINYAL PENGUJIAN SYARAT ICA SIMETRIS UNIMODAL INDEPENDEN NON GAUSSIAN PENGAMBILAN DATA YES YES NO NO 1 2
berjalan dengan baik. Pengujian karakteristik sinyal input tersebut antara lain Independen dan Non Gaussian . 1. Independen
Apabila sinyal tersebut tidak berhubungan satu sama lainnya maka kovarian C(s 1 ,s 2 ) bernilai 0, seperti persamaan (6) pada bab sebelumnya. Melalui pengujian sinyal input shrimp.wav dan ferry.wav didapatkan nilai kovarian sebesar 8,0374 x 10 -6 . Maka dari hasil pengujian tersebut dapat dikatakan bahwa kedua sinyal input bersifat independen.
2. Non Gaussian
Nilai kurtosis adalah metode klasik untuk mengukur Gaussian atau tidaknya suatu sinyal. Kurtosis dari sinyal (s), dinotasikan dengan kurt(s), didefinisikan dengan persamaan (7). Untuk sinyal Gaussian kurtosis adalah nol. Sedangkan untuk kebanyakan sinyal Non-Gaussian, kurtosis adalah tidak nol. Kurtosis sinyal non-Gaussian dapat bernilai positif atau negatif. Dari hasil pengujian sinyal input shrimp.wav dan ferry.wav memiliki nilai kurtosis positif yakni 3.3109 dan 2.7824. Dengan didapatkan nilai kurtosis positif maka kedua sinyal tersebut merupakan sinyal Non Gaussian sehingga memenuhi syarat untuk dapat dilakukan penerapan Blind Source Separation.
3. Distribusi  Unimodal dan Simetris
Pengujian distribusi sinyal inputan unimodal atau  tidak diperlukan untuk memastikan penggunaaan Generalized Gaussian Model dalam algoritma ICA . Hasil dari pengujian dapat dilihat pada histogram gambar (8) di bawah ini :
(a)

## (b)

## (c)

## (d)
Gambar. 8.  Hasil ploting sinyal suara udang (a) dan kapal ferry(c), serta histogram suara udang (b) dan kapal ferry (d)
Dari pengujian didapatkan sinyal shrimp.wav memiliki nilai modus hanya satu yakni bernilai –0.0078 dan sinyal ferry.wav juga memiliki nilai modus hanya satu yakni bernilai 0. Pengujian distribusi sinyal inputan juga harus simetris agar Generalized Gaussian Model dapat diaplikasikan dalam algoritma ICA . Hasil dari pengujian juga didapatkan nilai
menunjukkan selisih nilai mean dengan median, dapat dilihat bahwa selisih mean dan median kedua sinyal == 0 . Setelah pengujian karakteristik distribusi sinyal menunjukkan hasil yang memenuhi bahwa Generalized Gaussian Model dapat diterapkan pada  ICA .
B. Analisa hasil simulasi Blind Source Separation
Untuk mendapatkan hasil berupa sinyal pemisahan dari penerapan Blind Source Separation dilakukan dengan simulasi Matlab. Gambar 9 menunjukkan sinyal pencampuran dan hasil pemisahan shrimp.wav dan ferry.wav.
(a) (b) (b) (c) (d)
Gambar. 9.  Hasil ploting sinyal pencampuran x1 (a) dan sinyal pencampuran x2(b). Sinyal hasil pemisahan y1 (a) dan y2 (b)

## C. Analisa  MSE dan SIR pada penerapan  Algoritma BSS
Hasil perhitungan MSE dan SIR  dengan dengan menggunakan mixing matriks [0.66,0.40;0.34,0.56] didapatkan nilai MSE sebesar 1.2605 x 10 -5 dan 2.0272 x 10 - 5 dan didapatkan nilai SIR sebesar 48.9946 dan 46.9309. Apabila nilai MSE semakin mendekati nol menunjukkan sinyal hasil pemisahan semakin mirip sengan sinyal asli sedangkan semakin besar SIR menunjukkan semakin bagus kualitas sinyal hasil pemisahan.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -1 0 1 Plot sinyal suara udang Waktu (t) A m p litu d o -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 1000 2000 Histogram suara udang Amplitudo Fr eq uen c y 0 1 2 3 4 5 6 -1 0 1 Plot sinyal suara kapal ferry Waktu (t) A m p litu d o -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 5000 10000 15000 Histogram sinyal suara kapal ferry Amplitudo F requ ency 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x 10 4 -1 -0.5 0 0.5 1 Plot sinyal suara campuran x1 Waktu (t) A m plitud o 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x 10 4 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 Plot sinyal suara campuran x2 Waktu (t) A m pl it udo 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x 10 4 -5 0 5 Plot sinyal suara estimasi y1 Waktu (t) Am p lit u d o 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x 10 4 -4 -2 0 2 4 Plot sinyal suara estimasi y2 Waktu (t) A m p lit u d o

## D. Pengaruh nilai mixing matrix pada Algoritma BSS
Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh nilai mixing matrix pada algoritma BSS, diberikan beberapa variasi nilai mixing matrix untuk di analisa. Daftar variasi nilai mixing matrix dapat dilihat pada tabel 2. Untuk mengukur ada tidaknya pengaruh tersebut, maka parameter q dan sinyal input dibuat sama. Sinyal input yang digunakan disini adalah salah satu yakni shrimp.wav . Pada tabel 2 tampak bahwa nilai mixing matriks ternyata tidak pengaruh besar terhadap perubahan nilai MSE dan SIR.
Tabel 2.
Hasil perhitungan MSE dan SIR dengan mixing matriks berbeda
Mixing matriks MSE SIR 1.2605 x 10 -5 48.9946 1.2604 x 10 -5 48.9948 2.2006 x 10 -5 46.5744 1.2630 x 10 -5 48.9859

## E. Analisa pemisahan sinyal asli dari pengukuran di LHI
Penerapan secara nyata di LHI menggunakan sumber sinyal shrimp.wav dan ferry.wav . Jarak antar speaker 0.5 meter dan jarak dari speaker ke hydrophone sebesar 1 meter, 5 meter, 10 meter. Hasil perhitungan MSE dan SIR dapat dilihat pada tabel  3 di bawah ini
Tabel 3. Hasil perhitungan MSE dan SIR dari pengukuran di LHI Sinyal 1 m 5 m 10 m MSE SIR MSE SIR MSE SIR Shrimp.w av 5.7174 x 10 -6 63.9327 1.6016 x 10 -6 57.9544 4.0423 x 10 -6 52.928 Ferry.wav 7.3388 x 10 -6 58.731 6.0311 x 10 -6 51.433 3.7031 x 10 -6 49.278

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan dari tugas akhir ini adalah :
1. Blind Souce Separation dengan memakai Algoritma Natural Gradien ICA dengan berdasarkan Generalized Gaussian Model mampu memisahkan sinyal non Gaussian dengan nilai SIR, yakni SIR shrimp.wav = 48.9946 dB dan SIR ferry.wav =
46.9309. dB
2. Pada pengujian pemisahan menggunakan toolbox ICALABS V3 didapatkan nilai rata-rata SIR sebesar 21.3417 dB
3. Nilai mixing matrix tidak mempengaruhi nilai MSE dan SIR dengan menggunakan Blind Source Separation dengan algoritma Natural Gradient ICA .
4. Semakin jauh jarak dari speaker ke hydrophone nilai MSE dan SIR berkurang, nilai rata-rata SIR pada jarak 1 meter = 61.33185 dB, jarak 5 meter= 54.6937 dB, jarak 10 meter = 51.103 dB dan nilai rata-rata MSE pada jarak 1 meter = 6,5281 x10 -6 , jarak 5 meter= 3.81635x10 -6 , jarak 10 meter = 3.8727 x10 -6

## UCAPAN TERIMA KASIH
“Penulis F.R. mengucapkan terima kasih kepada seluruh rekan-rekan tim UWA yang telah banyak membantu selama pengambilan data di Laboratorium Hidrodinamika Indonesia “

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wei . Kong , Bin Yang , Blind source separation of shipradiated noise based on generalized Gaussian model, Journal of Systems Engineering and Electronics , Vol. 17, No. 2 , 2006 , pp. 321 -325, 2005
[2] W.I.P Sari, ”Pemisahan Sinyal Akustik Bawah Air Menggunakan Blind Separation of Source (BSS)”. Tugas Akhir, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya , 2011.
[3] Naik . Ganesh R , Kumar . Dinesh K. “An Overview of Independent Component Analysis and It’s Applications”, In Informatica 35(2011):63- 81, 2009