## SINUSOIDAL NOISE CANCELATION DENGAN MENGGUNAKAN DIGITAL SIGNAL PROCESSING STARTER KIT TMS320C6713

## Oleh :

## Yultrisna
1 , Andi Syofyan
2
yul.trisna@yahoo.co.id , andisyofian@yahoo.com
Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang 1 , Institut Teknologi Padang 2

## ABSTRACK
Original speech signal is needed both in telecommunications and in some instruments in a variety of fields. Not infrequently, the original audio signal is damaged due to noise. This noise can cause the original signal changes in the actual form. In the final project will be designed FIR filter to remove noise by using TMS320C6713 DSK. Sound signal to be input to the mixed noise removal filter system noise. The mixed voice signal will be searched by subtracting the signal difference to noise signal output FIR filter to get the signal e (n), and  then do an  adaptation resulting filter  coefficients. Results of the adaptive filter coefficients would be  put  back to calculate  the noise signal output  next FIR filter. Original voice signal used is the word "sinus" uttered by teenage boys, teenage girls, boys and girls. Girl's voice had the highest frequency with an average 522.50 Hz, the frequency of the  sound of the  boys 462.63 Hz, the  sound frequency of 222.58 Hz girls and voice frequencies teenage boys at 201.49 Hz. Noise signal used is 100 Hz sinusoidal noise. From the  test  results obtained for  the system output signal SNR sound input teenage  boy was 19.94 dB. SNR output signal to the input of 21.39 dB girls. SNR signal input output system for boys was 34.70 dB. SNR output signal to the  input system daughters of 35.52 dB.
Keywords: Filter Finite Impulse Respone, TMS320C6713 DSK

## PENDAHULUAN
Di  zaman  yang  semakin  modern ini,dengan  tingkat  kebutuhan  dan keinginan  masyarakat  yang  semakin tinggi,maka  tidak  heran  bila  para produsen  barang–barang  elektronika menawarkan  teknologi  yang  semakin canggih  untuk  memenuhi  kebutuhan masyarakat.  Masyarakat  saat  ini  sudah sangat  terbiasa  untuk  mengabadikan setiap peristiwa yang terjadi baik melalui suara  (audio),gambar  (visual)  dan  juga melalui gambar dan suara (audio visual). Proses  merekam  suara  merupakan  hal yang paling sederhana untuk mengabadikan  suatu  peristiwa  penting. Dengan mendengarkan suara, kita dapat mengingat dan membayangkan kejadian
yang  terjadi  saat  itu.  Namun  pada kenyataannya proses perekaman tersebut sangat  rentan  terkena noise (gangguan), seperti  suara  kendaraan,  maupun  suara- suara  lain  yang  mengganggu  dan merusak  kejernihan  suara  perekaman yang  kita  buat.  Sehingga  untuk menghilangkan
suara-suara yang menggangguan,maka suara hasil rekaman  tersebut  harus  diproses  lebih lanjut  untuk  menghilangkan  derau  yang ada  sehingga  yang  tersisa  adalah  suara informasinya  saja.  Realisasi  dari perancangan  sebuah  filter  digital  dapat memanfaatkan  perangkat  input/output TMS320C6713. TMS320C6713
merupakan microprocessor untuk pengolahan  sinyal  digital  secara real time . Kelebihan dari processor ini adalah
dapat  digunakan real  time karena terdapat masukan dan keluaran sehingga data  masukan  dapat  langsung  diproses dan dikeluarkan melalui line out .

## Metodologi
Filter  FIR  adalah  salah  satu  tipe  dari filter  digital  yang  dipakai  pada  aplikasi Digital  Signal  Processing  (DSP).  FIR kepanjangan  dari  Finite  Impulse Response.  Mengapa  disebut  respons impulsnya  terbatas  Karena  tidak  ada feedback didalam filter, jika dimasukkan sebuah  impulse  (yaitu  sebuah  sinyal  ‘1’ diikuti dengan banyak sinyal ‘0’), sinyal nol akan keluar setelah sinyal 1 melewati semua  delay  line  dengan  koefisiennya. Keuntungan filter FIR antara lain adalah stabil  dan  memiliki  phasa  yang  linier. Sedangkan kerugiannya adalah filter FIR terkadang  membutuhkan  lebih  banyak memory dan perhitungan untuk mencapai karakteristik respon filter yang diberikan.  Dan  juga,  respon  tertentu tidak  mudah  dilaksanakan  untuk diimplementasikan  dengan  filter  FIR. Flow  graph  dari  filter  FIR  ditunjukkan oleh Gambar 1.1
Gambar  1.1 Block Diagram Filter FIR
Blok Diagram Perancangan Sistem Perancangan  perangkat  lunak atau  software  ditujukan  khusus  untuk modul DSK6713 yang digunakan dalam pemrosesan sinyal suara yang tercampur
noise  sehingga  didapatkan  keluaran suara yang terbebas dari noise. Software yang  digunakan  dalam  pemograman modul  DSK6713  adalah  code  composr studio  versi  5  keluran  dari  Texas Instruments.  Code  composer  studio menggunakn  bahasa  pemograman  C yang  lebih  mudah  dipahami.  Dalam pemograman    DSK6713  dibutuhkan beberapa  file  ekstensi  yang  berfungsi sebagai file pendukung dalam pemograman DSK6713. File ekstensi ini berisi  data-data  inisialisasi  port, pengkodean serta file support DSK6713.
Flowchart  filter  Finite  Impulse Respone (FIR)
Gambar 1.2 Flowchart filter FIR Sinyal  input  x  dilakukan  proses penyaringan  untuk  mendapatkan  sinyal keluaran  x 1 (n).  Algoritma  adaptif mengatur  nilai  koefisien  filter  digital secara berkelanjutan. Proses
minimalisasi nilai error, dapat dilakukan dengan  perhitungan  sesuai  persamaan 2.2 dimana : e(n) = x(n) – x 1 ˆ (n )………(2.2)
Keterangan :
e(n)
=  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal x(n) = sinyal masukan sumber suara x 1 ˆ(n) =  sinyal  keluaran  sumber  suara yang telah difilter
Proses pemfilteran sesuai dengan koefisien  filter  digital.  Sinyal  keluaran filter  ini  berupa  sinyal  x 1 ˆ(n).  Sinyal output  filter  inilah  yang  kemudian  di lakukan  selisih  dengan  sinyal  sumber suara  asli  x(n)  sehingga  menghasilkan sinyal e(n). Proses minimalisasi e(n) ini yang menetukan nilai adaptasi koefisien filter.  Proses  ini  terus  berlanjut  untuk nilai  koefisien yang  telah  ditentukan. Sesuai  persamaan  2.3    struktur  filter digital FIR ditentukan dengan rumus : x 1 ^ (n) = w(n) x(n) + w(n) x(n-1) + … + w(n) x(n-N+1)
(2.3) Keterangan : x 1 ^ (n) =  sinyal  keluaran  sumber  suara yang telah difilter N = panjang elemen filter w = koefisien filter x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) i = 0,1,2,.......,(N-1)
Setelah  ditemukan  hasil  dari keluaran  filer  FIR(x 1 ^ (n)),  kemudian dapat  dilakukan  untuk  menghitung  nilai sinyal  (e(n))  sesuai  dengan  persamaan 2.4 dimana :
(2.4) Keterangan :
e(n) =  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal x(n) = sinyal masukan sumber suara w(n) = koefisien filter ke-n x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) N = panjang elemen filter i = 0,1,2,.......,(N-1)
Nilai  dari  e(n)  kemudian  akan diadaptasi  dalam  algoritma  adaptasi untuk iterasi tertentu dalam menentukan nilai  update  dari  koefisien  filter  yang baru. Untuk menentukan nilai koefesien adaptasi  sesuai  dengan  persamaan  2.5 dimana : w(n+1)  =  w(n)  +  μ2e(n)x(n-i)
(2.5) Keterangan :
w(n+1)= koefisien filter untuk iterasi ke- (n+1) w(n) = koefisien filter ke-n μ = step size e(n) =  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal
Jurnal Elektron Vol 4 No. 2, Edisi Desember 2012

## Gambar 1.2 Flowchart filter FIR
Sinyal  input  x  dilakukan  proses penyaringan  untuk  mendapatkan  sinyal keluaran  x 1 (n).  Algoritma  adaptif mengatur  nilai  koefisien  filter  digital secara berkelanjutan. Proses
minimalisasi nilai error, dapat dilakukan dengan  perhitungan  sesuai  persamaan 2.2 dimana : e(n) = x(n) – x 1 ˆ (n )………(2.2)
Keterangan :
e(n)
=  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal x(n) = sinyal masukan sumber suara x 1 ˆ(n) =  sinyal  keluaran  sumber  suara yang telah difilter
Proses pemfilteran sesuai dengan koefisien  filter  digital.  Sinyal  keluaran filter  ini  berupa  sinyal  x 1 ˆ(n).  Sinyal output  filter  inilah  yang  kemudian  di lakukan  selisih  dengan  sinyal  sumber suara  asli  x(n)  sehingga  menghasilkan sinyal e(n). Proses minimalisasi e(n) ini yang menetukan nilai adaptasi koefisien filter.  Proses  ini  terus  berlanjut  untuk nilai  koefisien yang  telah  ditentukan. Sesuai  persamaan  2.3    struktur  filter digital FIR ditentukan dengan rumus : x 1 ^ (n) = w(n) x(n) + w(n) x(n-1) + … + w(n) x(n-N+1)
(2.3) Keterangan : x 1 ^ (n) =  sinyal  keluaran  sumber  suara yang telah difilter N = panjang elemen filter w = koefisien filter x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) i = 0,1,2,.......,(N-1)
Setelah  ditemukan  hasil  dari keluaran  filer  FIR(x 1 ^ (n)),  kemudian dapat  dilakukan  untuk  menghitung  nilai sinyal  (e(n))  sesuai  dengan  persamaan 2.4 dimana :
(2.4) Keterangan :
e(n) =  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal x(n) = sinyal masukan sumber suara w(n) = koefisien filter ke-n x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) N = panjang elemen filter i = 0,1,2,.......,(N-1)
Nilai  dari  e(n)  kemudian  akan diadaptasi  dalam  algoritma  adaptasi untuk iterasi tertentu dalam menentukan nilai  update  dari  koefisien  filter  yang baru. Untuk menentukan nilai koefesien adaptasi  sesuai  dengan  persamaan  2.5 dimana : w(n+1)  =  w(n)  +  μ2e(n)x(n-i)
(2.5) Keterangan :
w(n+1)= koefisien filter untuk iterasi ke- (n+1) w(n) = koefisien filter ke-n μ = step size e(n) =  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal
Jurnal Elektron Vol 4 No. 2, Edisi Desember 2012

## Gambar 1.2 Flowchart filter FIR
Sinyal  input  x  dilakukan  proses penyaringan  untuk  mendapatkan  sinyal keluaran  x 1 (n).  Algoritma  adaptif mengatur  nilai  koefisien  filter  digital secara berkelanjutan. Proses
minimalisasi nilai error, dapat dilakukan dengan  perhitungan  sesuai  persamaan 2.2 dimana : e(n) = x(n) – x 1 ˆ (n )………(2.2)
Keterangan :
e(n)
=  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal x(n) = sinyal masukan sumber suara x 1 ˆ(n) =  sinyal  keluaran  sumber  suara yang telah difilter
Proses pemfilteran sesuai dengan koefisien  filter  digital.  Sinyal  keluaran filter  ini  berupa  sinyal  x 1 ˆ(n).  Sinyal output  filter  inilah  yang  kemudian  di lakukan  selisih  dengan  sinyal  sumber suara  asli  x(n)  sehingga  menghasilkan sinyal e(n). Proses minimalisasi e(n) ini yang menetukan nilai adaptasi koefisien filter.  Proses  ini  terus  berlanjut  untuk nilai  koefisien yang  telah  ditentukan. Sesuai  persamaan  2.3    struktur  filter digital FIR ditentukan dengan rumus : x 1 ^ (n) = w(n) x(n) + w(n) x(n-1) + … + w(n) x(n-N+1)
(2.3) Keterangan : x 1 ^ (n) =  sinyal  keluaran  sumber  suara yang telah difilter N = panjang elemen filter w = koefisien filter x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) i = 0,1,2,.......,(N-1)
Setelah  ditemukan  hasil  dari keluaran  filer  FIR(x 1 ^ (n)),  kemudian dapat  dilakukan  untuk  menghitung  nilai sinyal  (e(n))  sesuai  dengan  persamaan 2.4 dimana :
(2.4) Keterangan :
e(n) =  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal x(n) = sinyal masukan sumber suara w(n) = koefisien filter ke-n x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) N = panjang elemen filter i = 0,1,2,.......,(N-1)
Nilai  dari  e(n)  kemudian  akan diadaptasi  dalam  algoritma  adaptasi untuk iterasi tertentu dalam menentukan nilai  update  dari  koefisien  filter  yang baru. Untuk menentukan nilai koefesien adaptasi  sesuai  dengan  persamaan  2.5 dimana : w(n+1)  =  w(n)  +  μ2e(n)x(n-i)
(2.5) Keterangan :
w(n+1)= koefisien filter untuk iterasi ke- (n+1) w(n) = koefisien filter ke-n μ = step size e(n) =  sinyal  keluaran  hasil  selisih  2 buah sinyal
x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) Proses  dari  pemfilteran  akan terus  berulang  sampai  dengan  panjang elemen  filter  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Panjang  data  yang  akan dilakukan  pemfilteran  juga  akan berperngaruh  terhadap  lama  dari  proses adaptasi  tersebut.  Untuk  mencapai  nilai yang konvergen, maka pendekatan  yang dilakukan adalah dalam menetukan nilai dari  step  size  (μ).  Pendekatan  nilai  ini berdasarkan persamaan 2.6 dimana :
(2.6) Keterangan : μ = step size
max  =  nilai  maksimum  dari autokorelasi matrix x(n)
Nilai  dari pada  persamaan 2.6 tidak  lebih  dari  1.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  penentuan  nilai  dari stepsize minimal adalah 0 dan maksimal bernilai  1  untuk  mencapai  hasil  yang optimal  dalam  proses  adaptasi  filter.
Penentuan  nilai ditunjukkan  pada persamaan 2.7 dimana :
= 10NPx                       (2.7)
Keterangan :
= nilai maksimum dari autokorelasi matrix x(n)
N = panjang elemen filter Px = power dari sinyal x(n) Pengujian  untuk noise  sinusoida dilakukan  untuk  4  macam  jenis  suara
masukan.  Suara  masukan  yang  diujikan antara  lain  suara  anak-anak  laki-laki, suara  anak-anak  perempuan,  suara remaja  laki-laki  dan  suara  remaja perempuan.  Masing-masing  jenis  suara masukan  dilakukan  proses sliding tombol keluaran yang dirancang.
Pengujian Tombol Pilihan Output
Tombol  pilihan  output  bertujuan untuk  memudahkan  dalam  melakukan pengujian masing-masing proses pengukuran sinyal masukan suara, sinyal noise ,  sinyal  campuran  dan  sinyal  hasil keluaran  filter  FIR.  Tombol  pilihan output  dibuat  dengan  memanfaatkan General  Extension  Language (GEL) yang  ada  pada software  code  composer studio. Dengan  menjalankan software code  composer  studio  v5 dan  memilih sripts jenis keluaran  yang akan diujikan dapat diukur bentuk sinyal keluaran dari sistem noise cancelation . Tabel  1.1 Tombol Pilhan Output No Pilihan Output Keterangan 1 Pilihan 1 Jenis  keluaran  sinya suara 2 Pilihan 2 Jenis  keluaran  sinyal noise
3 Pilihan 3 Jenis  keluaran  sinyal campuran
4 Pilihan 4 Jenis  keluaran  sinyal suara hasil filter FIR Pengujian Filter FIR Dengan Masukan Suara Remaja Laki-Laki
Sinyal  suara  dimasukkan  ke kanal  kiri  dan  sinyal noise  sinusoidal dimasukkan ke kanal kanan. Pengujian 2 kanal  masukan  ini  dilakukan  untuk mengetahui  sinyal  masukan  dari  modul TMS320C6713. Sinyal masukan 2 kanal ini  berfungsi  sebagai  sinyal  masukan untuk filter finite impuls respone. Besar frekuensi  masukan  untuk  suara  remaja adalah  sebesar  118,48  Hz  dengan  kuat sinyal -37,41dB.
x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) Proses  dari  pemfilteran  akan terus  berulang  sampai  dengan  panjang elemen  filter  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Panjang  data  yang  akan dilakukan  pemfilteran  juga  akan berperngaruh  terhadap  lama  dari  proses adaptasi  tersebut.  Untuk  mencapai  nilai yang konvergen, maka pendekatan  yang dilakukan adalah dalam menetukan nilai dari  step  size  (μ).  Pendekatan  nilai  ini berdasarkan persamaan 2.6 dimana :
(2.6) Keterangan : μ = step size
max  =  nilai  maksimum  dari autokorelasi matrix x(n)
Nilai  dari pada  persamaan 2.6 tidak  lebih  dari  1.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  penentuan  nilai  dari stepsize minimal adalah 0 dan maksimal bernilai  1  untuk  mencapai  hasil  yang optimal  dalam  proses  adaptasi  filter.
Penentuan  nilai ditunjukkan  pada persamaan 2.7 dimana :
= 10NPx                       (2.7)
Keterangan :
= nilai maksimum dari autokorelasi matrix x(n)
N = panjang elemen filter Px = power dari sinyal x(n) Pengujian  untuk noise  sinusoida dilakukan  untuk  4  macam  jenis  suara
masukan.  Suara  masukan  yang  diujikan antara  lain  suara  anak-anak  laki-laki, suara  anak-anak  perempuan,  suara remaja  laki-laki  dan  suara  remaja perempuan.  Masing-masing  jenis  suara masukan  dilakukan  proses sliding tombol keluaran yang dirancang.
Pengujian Tombol Pilihan Output
Tombol  pilihan  output  bertujuan untuk  memudahkan  dalam  melakukan pengujian masing-masing proses pengukuran sinyal masukan suara, sinyal noise ,  sinyal  campuran  dan  sinyal  hasil keluaran  filter  FIR.  Tombol  pilihan output  dibuat  dengan  memanfaatkan General  Extension  Language (GEL) yang  ada  pada software  code  composer studio. Dengan  menjalankan software code  composer  studio  v5 dan  memilih sripts jenis keluaran  yang akan diujikan dapat diukur bentuk sinyal keluaran dari sistem noise cancelation . Tabel  1.1 Tombol Pilhan Output No Pilihan Output Keterangan 1 Pilihan 1 Jenis  keluaran  sinya suara 2 Pilihan 2 Jenis  keluaran  sinyal noise
3 Pilihan 3 Jenis  keluaran  sinyal campuran
4 Pilihan 4 Jenis  keluaran  sinyal suara hasil filter FIR Pengujian Filter FIR Dengan Masukan Suara Remaja Laki-Laki
Sinyal  suara  dimasukkan  ke kanal  kiri  dan  sinyal noise  sinusoidal dimasukkan ke kanal kanan. Pengujian 2 kanal  masukan  ini  dilakukan  untuk mengetahui  sinyal  masukan  dari  modul TMS320C6713. Sinyal masukan 2 kanal ini  berfungsi  sebagai  sinyal  masukan untuk filter finite impuls respone. Besar frekuensi  masukan  untuk  suara  remaja adalah  sebesar  118,48  Hz  dengan  kuat sinyal -37,41dB.
x(n-i) = sinyal untuk panjang ke-(n-i) Proses  dari  pemfilteran  akan terus  berulang  sampai  dengan  panjang elemen  filter  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Panjang  data  yang  akan dilakukan  pemfilteran  juga  akan berperngaruh  terhadap  lama  dari  proses adaptasi  tersebut.  Untuk  mencapai  nilai yang konvergen, maka pendekatan  yang dilakukan adalah dalam menetukan nilai dari  step  size  (μ).  Pendekatan  nilai  ini berdasarkan persamaan 2.6 dimana :
(2.6) Keterangan : μ = step size
max  =  nilai  maksimum  dari autokorelasi matrix x(n)
Nilai  dari pada  persamaan 2.6 tidak  lebih  dari  1.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  penentuan  nilai  dari stepsize minimal adalah 0 dan maksimal bernilai  1  untuk  mencapai  hasil  yang optimal  dalam  proses  adaptasi  filter.
Penentuan  nilai ditunjukkan  pada persamaan 2.7 dimana :
= 10NPx                       (2.7)
Keterangan :
= nilai maksimum dari autokorelasi matrix x(n)
N = panjang elemen filter Px = power dari sinyal x(n) Pengujian  untuk noise  sinusoida dilakukan  untuk  4  macam  jenis  suara
masukan.  Suara  masukan  yang  diujikan antara  lain  suara  anak-anak  laki-laki, suara  anak-anak  perempuan,  suara remaja  laki-laki  dan  suara  remaja perempuan.  Masing-masing  jenis  suara masukan  dilakukan  proses sliding tombol keluaran yang dirancang.
Pengujian Tombol Pilihan Output
Tombol  pilihan  output  bertujuan untuk  memudahkan  dalam  melakukan pengujian masing-masing proses pengukuran sinyal masukan suara, sinyal noise ,  sinyal  campuran  dan  sinyal  hasil keluaran  filter  FIR.  Tombol  pilihan output  dibuat  dengan  memanfaatkan General  Extension  Language (GEL) yang  ada  pada software  code  composer studio. Dengan  menjalankan software code  composer  studio  v5 dan  memilih sripts jenis keluaran  yang akan diujikan dapat diukur bentuk sinyal keluaran dari sistem noise cancelation . Tabel  1.1 Tombol Pilhan Output No Pilihan Output Keterangan 1 Pilihan 1 Jenis  keluaran  sinya suara 2 Pilihan 2 Jenis  keluaran  sinyal noise
3 Pilihan 3 Jenis  keluaran  sinyal campuran
4 Pilihan 4 Jenis  keluaran  sinyal suara hasil filter FIR Pengujian Filter FIR Dengan Masukan Suara Remaja Laki-Laki
Sinyal  suara  dimasukkan  ke kanal  kiri  dan  sinyal noise  sinusoidal dimasukkan ke kanal kanan. Pengujian 2 kanal  masukan  ini  dilakukan  untuk mengetahui  sinyal  masukan  dari  modul TMS320C6713. Sinyal masukan 2 kanal ini  berfungsi  sebagai  sinyal  masukan untuk filter finite impuls respone. Besar frekuensi  masukan  untuk  suara  remaja adalah  sebesar  118,48  Hz  dengan  kuat sinyal -37,41dB.

## Gambar1.3 Masukan Suara Remaja
Laki-Laki
Gambar1.4 Masukan Noise dari
Fanction Generator 100Hz Proses pemfilteran FIR dilakukan untuk  menghilangkan  sinyal  error. Sinyal  input  x  dilakukan  proses penyaringan  untuk  mendapatkan  sinyal keluaran x 1 (n). Proses pemfilteran sesuai dengan  koefisien  filter  digital.  Sinyal keluaran filter  ini  berupa  sinyal  x 1 ˆ(n). Sinyal  suara  masukan  dicampur  dengan sinyal  noise  sinus  100Hz  sehingga terjadi pencampuran yang menyebabkan sinyal  suara  terdengar  tidak  jelas  atau berdengung.  Besar  frekuensi  sinyal tercmpur  untuk  masukan  suara  remaja laki-laki  adalah  sebesar  100,32  Hz dengan     kuat sinyal -18.60dB.
Gambar 1.5 Sinyal Suara Tercampur Noise (Remaja Laki-laki) Dari  hasil  pengujian  sinyal tercampur  yang  merupakan    masukan
dari  filter  FIR  dan  sinyal  keluaran  dari filter  FIR  didapatkan  perbedaan.  Sinyal tercampur  yang  mempunyai  frekuensi 100,32 Hz yang didapatkan dari analisis menggunakan software  cool  edit  pro mempunyai  bentuk  sinyal  yang  tidak teratur  dengan  amplitudo  yang  hampir sama. Ini disebabkan karena sinyal suara dengan  frekuensi 118,48Hz  tercampur dengan sinyal noise 100,07 Hz.
Besar  nilai signal  to  noise  ratio (SNR) dihitung dengan membandingkan nilai  sinyal  dengan  noise.  Untuk  nilai SNR  sinyal  tercampur  perhitungannya adalah : SNR =  sinyal  tercampur  / sinyal noise = -18,60 / -19,36 = 0,9607 dB
Gambar  1.6Keluaran Filter FIR (Remaja Laki-Laki) Keluaran dari filter FIR didapatkan  sebesar  118,77  Hz  dengan kuat sinyal sebesar -53,3 dB. Sedangkan masukan  sinyal  suara  mempunyai frekuensi  118,48Hz  dengan  kuat  sinyal sebesar -37,41dB. Dari gambar 4.11 dan gambar  4.14  yang  merupakan  masukan sinyal  suara  dan  keluaran  filter  FIR dapat  dilihat  perbedaan  dari  bentuk sinyal  serta  kekuatan  dari  kedua  sinyal tersebut. Sinyal suara masukan mempunyai  gelombang  yang  tidak seimbang  antara gelombang  positif  dan gelombang  negatif.    Pada  sinyal masukan suara gelombang negative lebih tinggi dari gelombang positif, sedangkan setelah  dilakukan  proses  pemfilteran
dengan filter FIR didapatkan hasil sinyal yang lebih stabil anata gelombang positf dan gelombang negatif.
SNR =  sinyal  ouput  /  sinyal noise = -53,30 / -19,36 = 2,350 dB
Besar  penghapusan  noise  yang dapat  dilakukan  oleh  filter  FIR  adalah besar  kekuatan  dari  sinyal  tercampur dikurangi  dengan  sinyal  output.  Untuk masukan  sinyal  suara  remaja laki-laki didapatkan  besar  penghapusan  noise sebagai berikut :
BPN = sinyal tercampur / sinyal output = -18,60 – (-
53,30) =  34,70 dB
Tabel 1.2 Pengujian Tombol 1 dan 2 :
Tabel1.3 Pengujian Tombol 3 dan 4
Dari  hasil  pengujian  dengan beberapa  masukan  suara  yang  berbeda- beda  didapatkan  nilai  keluaran  sistem noise  cancelation yang  mendekati frekuensi  sinyal  suara  aslinya.  Besar nilai error dipengaruhi  oleh  nilai koefesien dari filter finite impuls respone . Pada  awal  program  dijalankan,  nilai koefesien  filter  adalah  sama  dengan  0 (nol).  Jika  nilai  koefesien  filter  0  (nol)
maka  output  dari  filter  akan  bernilai  0 (nol)  sehingga error yang  dihasilkan sama dengan besar nilai sinyal campuran. Untuk  memperkecil  nilai error tersebut maka  dilakukan update koefesien  filter. Proses update koefesien  filter  ini dilakukan  agar  nilai  keluaran  dari  filter finite impuls respone mendekati nilai asli dari suara tersebut. Sinyal error merupakan  sinyal selisih  antara  sinyal  hasil  pencampuran sinyal suara dengan sinyal hasil keluaran filter FIR. Dalam program penghapusan noise , sinyal error digunakan untuk nilai umpan balik pada update koefesien filter. Proses minimalisasi dari sinyal error e(n) ini  akan  menentukan  besar  adaptasi untuk  tingkat  koefisien  selanjutnya. Tujuan  dari update koefesiaen  adalah untuk  menghasilkan  sebuah  keluaran yang  merupakan  perkiraan  terbaik  dari sinyal  suara  asli.  Besarnya  nilai update koefesien  filter  dipengaruhi  oleh  nilai step size (µ). Nilai dari step size ini harus berada  antara  0  (nol)  dan  satu  (1) [3]. Pada  sistem noise  cancelation ini digunakan  nilai step  size sebesar 0,000003 x 10 -5 . Tabel 1.4 Pengujian Signal to Noise Ratio
Tabel 1.5 Pengujian Suara Remaja Laki- laki
Frekuensi  rata-rata  untuk jenis masukan  suara  remaja  laki-laki  adalah jumlah  semua  frekuensi  dibagi  dengan jumlah  jenis  suara.  Dari  hasil perhitungan  didapatkan  hasil  frekuensi rata-rata  untuk  jenis  masukan  suara remaja  laki-laki  sebesar  201,49  Hz. Suara  remaja  laki-laki  mempunyai frekuensi yang rendah dikarenakan suara remaja  laki-laki  terjadi  perubahan  besar suara  pada  saat  seorang  laki-laki  itu beranjak  remaja.  Perubahan  besar  suara ini  mempengaruhi  terhadap  besar frekuensi suara yang semakin rendah. Tabel  1.6  Pengujian  Suara Remaja Perempuan
Frekuensi  rata-rata  untuk  jenis masukan suara remaja perempuan adalah jumlah  semua  frekuensi  dibagi  dengan jumlah  jenis  suara.  Dari  hasil perhitungan  didapatkan  hasil  frekuensi rata-rata  untuk  jenis  masukan  suara remaja  perempuan  sebesar 222,58  Hz. Frekuensi suara remaja perempuan lebih tinggi  dari  frekuensi  frekuensi  suara remaja  laki-laki.  Pada  kenyataannya memang  suara  perempuan  itu  lebih
tinggi  dari  suara  laki-laki  namun perbedaan frekuensi suara tersebut hanya kecil yaitu sebesar 21,09 Hz.
Tabel  1.7Pengujian  Suara  Anak  Laki- laki
Frekuensi  rata-rata  untuk  jenis masukan  suara  anak  laki-laki  adalah jumlah  semua  frekuensi  dibagi  dengan jumlah  jenis  suara.  Dari  hasil perhitungan  didapatkan  hasil  frekuensi rata-rata untuk jenis masukan suara anak laki-laki  sebesar  462,63  Hz.  Suara  anak laki-laki  frekuensinya  lebih  tinggi dibanding  frekuensi  suara  remaja  laki- laki  maupun  frekuensi  suara  remaja perempuan. Dibandingkan dengan frekuensi  suara  remaja  laki-laki, frekuensi  suara  anak-anak  jauh lebih tinggi hingga 250%.
Tabel  1.8  Pengujian  Suara  Anak Perempuan
Frekuensi  rata-rata  untuk  jenis masukan  suara  anak  perempuan  adalah jumlah  semua  frekuensi  dibagi  dengan jumlah  jenis  suara.  Dari  hasil perhitungan  didapatkan  hasil  frekuensi rata-rata  untuk  jenis  masukan  suara remaja  laki-laki  sebesar  522,50  Hz. Suara  anak  perempuan  mempunyai frekuensi  yang  paling  tinggi  dibanding
frekuensi suara anak laki-laki, frekuensi suara remaja laki-laki maupun frekuensi suara remaja perempuan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan pengujian  filter  penghapus  noise sinusoidal, dapat disimpulkan bahwa:
1. Filter  penghapus noise dengan memanfaatkan TMS320C6713 dirancang  dengan  mengacu  pada bagian  filter  digital finite  impuls respone ,  penselisih  sinyal noise keluaran filter digital dengan sumber suara  tercampur,  dan  koefisien update filter.
2. Frekuensi  suara  tertinggi  adalah frekuensi  suara  anak  perempuan, kemudian  frekuensi  suara  anak  laki- laki, frekuensi suara remaja perempuan dan paling rendah adalah frekuensi suara remaja laki-laki. 3. Frekuensi rata-rata
remaja perempuan  lebih  tinggi  dibanding dengan  frekuensi  rata-rata  remaja laki-laki  yaitu  222,58Hz  berbanding 201,49Hz  .
4. Frekuensi  rata-rata  anak  perempuan lebih tinggi dibanding frekuensi rata- rata  anak  laki-laki yaitu  522,50Hz berbanding 462,63Hz.
5. Besar  penghapusan noise untuk masukan  suara  remaja  laki-laki adalah  sebesar  34,70  dB,  untuk masukan  suara  remaja  perempuan adalah  sebesar  35,52  dB,  untuk masukan  suara  anak  laki-laki  adalah sebesar    19,94  dB  dan  untuk masukan  suara  anak  peremuan adalah sebesar 21,39 dB.
6. Besar signal  to  noise  ratio sinyal tercampur  untuk  masukan  suara remaja  laki-laki  adalah  sebesar
0,9607  dB,  untuk  masukan  suara remaja  perempuan  adalah  sebesar 1,0779  dB,  untuk  masukan  suara anak laki-laki adalah sebesar  0,7866
dB  dan  untuk  masukan  suara  anak peremuan adalah sebesar 1,1936 dB. 7. Besar signal  to  noise  ratio sinyal keluaran sistem untuk masukan suara remaja laki-laki adalah sebesar 2,350 dB,  untuk  masukan  suara  remaja perempuan adalah sebesar 2,912 dB, untuk  masukan  suara  anak  laki-laki adalah sebesar  1,8166 dB dan untuk masukan  suara  anak  peremuan adalah sebesar 2,298 dB.

## DAFTAR PUSTAKA
Chassaing,Rulph.2005, Digital Signal Processing and Applications with the TMS320C6713 and TMS320C6416  DSK Second Edition , Canada  : John  Wiley  & Sons, Inc. Chassaing,Rulph dan Donald Reay.2008, Digital Signal Processing and Applications with the              TMS320C6713  and TMS320C6416  DSK Second Edition , Canada  : John  Wiley  & Sons, Inc.
Oppenhein,Alan  V.  1997, Sinyal  dan Sistem  Jilid  1  Edisi  Kedua, Jakarta: Erlangga
Richard,
Blocher. 2003,
Dasar Elektronika, Yogyakarta:Andi Siahaan,Boristan.2010,” Implemen-tasi Real  Time  Effect  Pada  Gitar Berbasiskan  Waktu  Tunda  / Delay Menggunakan DSK TMS320C6713 “,  Proyek  Akhir Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya. Susilawati, Indah,  2009, Teknik Pengolahan  Isyarat  Digital, Universitas Mercu Buana Yogyakarta. Tanudjaja,Harlianto.2007, Pengola-han Sinyal Digital
& Sistem PemorosesanSinyal, Yogyakarta: Andi.