ISSN (e): 2459-9638

## Implementasi
Filter Finite Impulse Response (FIR) Window Hamming dan Blackman menggunakan DSK TMS320C6713
LITA LIDYAWATI 1 , PAULINE RAHMIATI 2 ,YULI SUNARTI 3
1,2,3 Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional (ITENAS) Bandung Email : litalidyawati3@gmail.com

## ABSTRAK
Filter didefinisikan sebagai proses atau rangkaian yang melewatkan pita frekuensi tertentu yang diinginkan dan meredam pita frekuensi lainnya. Salah satu metode perancangan  filter  digital  Finite  Impulse  Response  (FIR)  adalah  metode windowing.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  jenis  window  Hamming  dan Blackman.  Simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  software  Matlab  dengan memasukan  frekuensi  passband,  frekuensi  stopband,  ripple  passband,  dan stopband  attenuation.  Dengan  frekuensi  sampling  sebesar  15000  Hz,  frekuensi passband  sebesar  3000  Hz,  frekuensi  stopband  sebesar  5000  Hz.  Setelah simulasi  dilakukan  implementasi  filter  dengan  parameter  yang  sama menggunakan DSK TMS 320C6713 dengan bantuan software CCS. Simulasi dan implementasi  dilakukan  pada  semua  band  frekuensi.  Hasil  pengujian  terhadap implementasi  filter  adalah  respon  magnitude,  frekuensi  cut-off,  bandwidth,  dan faktor  kualitas  dengan  hasil  simulasi  tidak  menunjukkan  perbedaan  yang signifikan.
Kata kunci : filter digital, windowing, Hamming, Blackman, frekuensi cut-off .

## ABSTRACT
Filter is defined as a process or series that skip certain desired frequency band and other frequency bands drown. One method of designing a digital filter Finite Impulse  Response  (FIR)  is  a  windowing  method.  This  study  used  the  type  of window  Hamming  and  Blackman.  Simulations  performed  using  Matlab  software by  inserting  a  frequency  passband,  stopband  frequency,  passband  ripple,  and stopband attenuation. With a sampling frequency of 15,000 Hz, a frequency of 3000  Hz  passband,  stopband  frequency  of  5000  Hz.  After  the  simulation  is completed,  implementation  of  the  filter  with  the  same  parameters  using  TMS 320C6713  DSK  with  the  help  of  software  CCS.  Simulation  and  implmentasi performed on all frequency bands. The test results of the implementation of the filter  is  the  Magnitude  response,  the  cut-off  frequency,  bandwidth,  and  quality factor with simulation results showed no significant difference.
Keywords : digital filter, windowing, Hamming, Blackman, cut-off frequency.
Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR ) Window Hamming dan Blackman Menggunakan DSK TMS320C6713

## 1. PENDAHULUAN
Filter dapat diartikan sebagai rangkaian yang melewatkan suatu pita frekuensi tertentu yang diinginkan  dan  meredam  pita  frekuensi  lainnya.  Filter  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  filter analog dan filter digital. Menurut respon impulse nya filter digital dibagi menjadi dua, yaitu filter Infinite  Impulse  Filter  (IIR)  dan  filter  Finite  Impulse  Filter  (FIR).  Filter  IIR  memiliki keuntungan  yaitu  membutuhkan  koefesien  yang  lebih  sedikit  untuk  respon  frekuensi  yang curam sehingga dapat mengurangi jumlah waktu komputasi, tetapi filter IIR sendiri memiliki kelemahan  yaitu  karena  impulse  nya  yang  tidak  terbatas  sehingga  menyebabkan  polenya tidak  stabil.  Berbeda  dengan  filter  yang  diinginkan,  yaitu  Filter  FIR  memiliki  tanggapan impuls  yang  panjangnya  terbatas  dan  tidak  memiliki pole  sehingga  kestabilannya  dapat dijamin.  Salah  satu  metode  dalam  merancang  filter  FIR  adalah  metode windowing.  Unjuk kerja metode windowing sangat tergantung tipe window itu sendiri.
Kegiatan  penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  hasil  penelitian  tentang  simulasi, perancangan,  dan implementasi  filter Finite Impulse Response (FIR) menggunakan MatLab dan  DSK  (DSP  Starter  Kit)  TMS320C6713,  terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang menjadi  referensi  dalam  penelitian  ini  yaitu,  pada  jurnal  penelitian  di Electronics  and Communication, MIET (KUK) India. yang berjudul “Performance Analysis of FIR Filter Design by Using Rectangular, Hanning and Hamming Windows Methods” menganalisis simulasi filter dengan window  rectangular,  Hamming  dan  Hanning  pada  low  pass  filter  dengan menggunakan software MatLab  yang  hasilnya  berupa  perbandingan  kinerja  masing-masing dari window. ( Sonika, 2012 ).
Pada  jurnal  penelitian  di  Universitas  Tanjungpura  yang  berjudul Desain  dan  Simulasi  Filter FIR Menggunakan Metode Windowing yaitu 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. Hasilnya filter FIR sudah dapat memenuhi spesifikasi perancangan filter dengan melewatkan frekuensi yang diinginkan dan meredam frekuensi lainnya.  ( Mooniarsih, 2010 ).
Pada  jurnal  penelitian  di  Khulna  University  of  Engineering  &  Technology,  Bangladesh  yang berjudul “ 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. ( Prajoy, 2014 ).
Pada jurnal penelitian  di  Jurusan  Teknik  Elektro Fakultas Teknik  Universitas Sriwijaya  yang berjudul  “Perancangan  dan  Simulasi Low  Pass  Finite  Impulse  Response  dengan  Metode Windowing” menentukan jenis window yang dipakai untuk mendapat redaman sebesar -24 dB  dengan  nilai  k  terkecil  adalah window  Bartlet  dengan  respon  frekuensi  filter  LPF  pada frekuensi cut-off,  Magnitude  impuls  respon  sebesar  6  dB  dan  pada  frekuensi  stopband redamannya sebesar 35 dB. ( Irmawan, 2014 ).
Pada jurnal penelitian di Institut Teknologi Sepuluh Nopember yang berjudul “Implementasi Filter  FIR  secara  Real  Time  pada  TMS  32C5402”  mengimplementasi  filter  FIR  dengan bantuan  kit  TMS  320C5402  hasil  yang  diperoleh  dari  sistem  ini  menunjukan  karakteristik respon frekuensi yang mendekati dengan rumusan yang ada pada teori. ( Santoso, 2010 )
Pada  jurnal penelitian  di  Institut  Teknologi Nasional Bandung  yang  berjudul ” Implementasi Filter  Infinte  Impulse  Response  (IIR)  dengan  Respon  Butterworth  dan  Chebyshev Menggunakan  DSK  TMS320C6713”  dilakukan  simulasi  dan  implementasi  filter  IIR  dengan menghasilkan  respon  frekuensi  yang  dihasilkan  tidak  jauh  berbeda  antara  simulasi  dan implementasi. ( Tamba, 2015 )
Berdasarkan hasil penelitian diatas maka dilakukan simulasi, perancangan, dan implementasi filter  FIR  dengan  metode window  Hamming  dan  Blackman  menggunkan  Matlab  dan  DSP starter  kit  yaitu  DSK  TMS320C6713.  Dan  dipilih  window  Hamming  dan  Blackman  karena kedua window tersebut memiliki unjuk kerja yang paling mendekati dengan teori yang sudah ada  jika  dilakukan  simulasi  dan  implementasi.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pada window Hamming  dan  Blackman  pada  LPF,  HPF,  BPF,  BSF  dengan  parameter  frekuensi  passband sebesar 3000 Hz, frekeusni stopband sebesar 5000 Hz dan frekuensi sampling sebesar 15000 Hz.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Perancangan Filter FIR
Sebelum  melakukan  perancangan,  maka  terlebih  dahulu  dilakukan  perhitungan  untuk mengetahui  nilau  dari  spesifikasi.  Dalam  perancang  filter  FIR,  respon impulse  yang  tak terhingga  akan  terpotong  menggunakan  teknik  windowing,  yaitu  window Hamming  dan Blackman  digunakan  frekuensi  passband  (Fp)  sebesar  3000  Hz,  frekuensi  stopband  (Fs) sebesar  5000  Hz,  frekuensi  sampling  15000  Hz, ripple  passband  sebesar  1  dB  dan  ripple stopband sebesar 40 dB. Parameter ini akan digunakan untuk filter LPF, HPF, BSF dan BPF window Hamming dan Blackman (Aryanta,  2015) . Spesifikasi nilai ini untuk mendapatkan nilai panjang filter.
1. Spesifikasi yang diinginkan
𝜔 𝑝 = 2𝜋.𝐹 𝑝 𝐹 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑖𝑛𝑔 = 2𝜋.3000 15000 = 0,4𝜋𝑟𝑎𝑑 (1)
𝜔 𝑠 = 2𝜋.𝐹 𝑠 𝐹 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑖𝑛𝑔 = 2𝜋.5000 15000 = 0,67𝜋𝑟𝑎𝑑 (2)
𝑓 𝑐 = 𝐹 𝑝 +𝐹 𝑠 2 = 3000+5000 2 = 4000𝐻𝑧 (3)
𝜔 𝑐 = 2𝜋.𝐹 𝑐 𝐹 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑖𝑛𝑔 = 2𝜋.4000 15000 = 0,53𝜋𝑟𝑎𝑑 (4)

## Window Hamming
N ≥ 8𝜋 𝜔 𝑝 −𝜔 𝑠 = 8𝜋 0.67𝜋−0,4𝜋 = 29,629 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙 𝑁 = 31 (5)

## Window Blackman
N ≥ 12𝜋 𝜔 𝑝 −𝜔 𝑠 = 12𝜋 0.67𝜋−0.4𝜋 = 44,44 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙 𝑁 = 45 (6)
Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR ) Window Hamming dan Blackman Menggunakan DSK TMS320C6713
𝛼 dapat dicari dengan n = 𝑁−1 2 𝛼 = 31−1 2 = 15 untuk Hamming window (7) 𝛼 = 45−1 2 = 22 untuk Blackman window (8)
2. Persamaan input respons h(n) untuk LPF dengan Hamming window :
ℎ 𝑑 (𝑛) = sin (0.53π(n−15)) 𝜋(𝑛−15)
(9)
𝑤 𝐻𝑎𝑚 (𝑛) = { 0,54 − 0,46 cos ( 2𝜋𝑛 𝑁−1 ) , 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 0                                                    , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (10)
3. Persamaan input respons h(n) untuk LPF dengan Blackman window :
ℎ 𝑑 (𝑛) = sin (0.53π(n−22)) 𝜋(𝑛−22) (11)
𝑤 𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘𝑚𝑎𝑛 (𝑛) = { 0,42 + 0,5 cos ( 2𝜋𝑛 𝑁−1 ) + 0,08cos ( 4𝜋𝑛 𝑁−1 ) , 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 0                                                    , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (12)
Dengan  didapatnya  nilai  panjang  filter  diatas,  maka  akan  dipakai  untuk  membuat  respon impulse  di  simulasi  dan implementasi.  Nilai  panjang  filter  akan  berpengaruh  kepada  faktor roll-off atau faktor kelandaian dari suatu filter.

## 2.2. Perancangan Simulasi dengan Matlab
Simulasi filter FIR dilakukan dengan dua tahap, yaitu simulasi menggunakan m-file kemudian dilanjutkan dengan simulasi Simulink. Hasilnya dari simulasi ini berupa respon frekuensi dari filter  tersebut.  Hal  ini  dilakukan  agar  dapat  membandingkan  dengan  lebih  teliti  perbedaan antara simulasi dengan m-file, simulink, dan hasil implementasi.

## 2.2.1. Simulasi menggunakan m-file
Perancangan  simulasi  filter  FIR  dengan  penulisan m-file  bertujuan  untuk  mendapatkan koefisien  filter  b  dan  a  (koefisien  pembilang  dan  penyebut  fungsi  alih  filter).  Dengan memasukan syntax  yang  telah  dirancang,  lalu  menghasilkan  respon  frekuensi  dari  filter. Langkah-langkah  pemodelan  simulasi  menggunakan m-file  secara  singkat  ditunjukan  oleh diagram alir pada Gambar 1.

## 2.2.2. Simulasi menggunakan Simulink
Setelah  program m-file  yang  dibuat  selesai,  maka  selanjutnya  dilakukan  simulasi  dengan menggunakan simulink. Proses pada simulink juga dipakai saat memasukan parameter yang akan  didownload  ke  kit  DSK  melalui  software  CCS.  Langkah-langkah  pemodelan  simulasi menggunakan simulink ditunjukan oleh diagram alir pada Gambar 2
Gambar 1. Diagram Alir tahap simulasi menggunakan m-file
Gambar 2. Blok rangkaian simulasi filter FIR menggunakan simulink
Mulai Merancang script pada m- file sesuai perancangan Mensimulasi program m- file Apakah hasil simulasi sesuai ? Selesai Ya Tidak
Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR ) Window Hamming dan Blackman Menggunakan DSK TMS320C6713
Mulai
Drag dan drop
komponen filter design ke windows editor Mengubungkan semua blok-blok untuk simulasi Mengatur besarnya tegangan input dan tipe filter Menjalankan program Mengatur frekuensi input dan mencatat perubahan tegangan output Membuat grafik tegangan vs spektrum frekuensi Selesai A A
Gambar 3. Diagram alir tahap simulasi menggunakan Simulink

## 2.3. Implementasi Filter FIR
Setelah simulasi selesai dilakukan, maka selanjutnya mengimplementasikan filter yang telah dirancang pada DSK TMS320C6713 dengan bantuan software Code Composer Studio (CCS) untuk menunjukan hasil dari karakteristik filter digital FIR window Hamming dan Blackman pada LPF, HPF, BPF, BSF. Nilai koefisien filter yang diperoleh dari Simulink dengan matlab di- copy  ke  software  CCS  yang  akan  dikompilasi  ulang  dan  hasilnya  berupa  kode  hexa  yang akan  di- download  ke  DSK  TMS320C6717.  Dengan  menghubungkan  audio  generator,  DSK TMS  320C6713,  PC,  dan  osiloskop  lalu  range  frekuensi  kerja  diubah  dari  audio  generator sehingga  osiloskop  mengeluarkan  sinyal  yang  hasilnya  diamati  dan  dicatat.  Hasil  tersebut dibuat  grafik  respon  frekeunsi  berupa  frekuensi  terhadap magnitude.  Dengan  memodelkan sistem  kali  ini  membuat  blok  diagram  dari Simulink  matlab  dengan  blok  rangkaian  seperti ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Blok rangkaian implementasi filter FIR dengan simulink
Mulai Merancang
program pada simulink Membuat blok diagram pada simulink Memhubungkan function generator, PC, DSK TMS320C6713 dan osiloskop Mengatur frekuensi input
dan catat tegangan output Membuat grafik tegangan vs spektrum frekuensi Selesai Apakah hasil Sesuai? A
A
Gambar 5 Diagram Alir Implementasi filter FIR dengan DSK TMS
Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR ) Window Hamming dan Blackman Menggunakan DSK TMS320C6713

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pada pengujian filter digital FIR dengan metode window Hamming dan Blackman dilakukan simulasi  menggunakan  Matlab  terlebih  dahulu,  untuk  melihat  respon  frekuensi  yang dihasilkan  oleh Low  Pass  Filter  (LPF),  High  Pass  Filter  (HPF),  Band  Pass  Filter  (BPF),  dan Band  Stop  Filter  (BSF).  Nilai-nilai  dari  spesifikasi  filter  yang  dimasukan  saat  simulasi digunakan pada saat implementasi. Pada implementasi dengan DSK TMS3206713 dilihat juga respon  frekuensi  dari  filter-filter  seperti  di  simulasi.  Dari  pengujian  akan  didapatkan  data yang  kemudian  dianalisa  untuk  menentukan  unjuk  kerja  filter  hasil  rancangan.  Hasil  dari simulasi  dengan  Matlab  dan  implementasi  dengan  DSK  kemudian  diuji  dan  dianalisis  dan menghasilkan beberapa hal, seperti :
1. Grafik respon frekuensi Low Pass Filter (LPF), High Pass Filter (HPF), Band Pass Filter (BPF), dan Band Stop Filter (BSF) dari hasil simulasi filter yang menggunakan window Hamming dan Blackman.
2. Grafik respon frekuensi Low Pass Filter (LPF), High Pass Filter (HPF), Band Pass Filter (BPF),  dan Band  Stop  Filter  (BSF)  dari  hasil  implementasi  filter  yang  menggunakan window Hamming dan Blackman.

## 3.1 Hasil Pengujian dan Analisis dengan Simulasi pada Matlab
Pengujian dan analisis pada Matlab akan meliputi 4 buah filter yaitu Low Pass Filter (LPF), High  Pass  Filter  (HPF),  Band  Pass  Filter  (BPF),  Band  Stop  Filter  (BSF)  dengan membandingkan  respon  frekuensi  dua  metode  filter  FIR,  yaitu window  Hamming  dan Blackman.

## 3.1.1 Simulasi Low Pass Filter (LPF)
Pada  simulasi  ini  dibuat  LPF  FIR Hamming  dan  Blackman  yang  melewatkan  frekuensi dibawah atau frekuensi passband (Fs) sebesar 3000 Hz dengan ripple passband sebesar (Rp) 1dB dan ripple stopband (Rs) sebesar 40dB pada saat frekuensi stopband nya 5000 Hz. Data tersebut  disampling  dengan  frekuensi  sampling  (Fs)    sebesar  15000  Hz.  Hasil  simulasi menghasilkan respon magnitude seperti Gambar 6 sinyal mulai turun dari frekuensi passband (Fs)  3000  Hz.  Frekuensi cut-off  dilihat  dari  grafik  saat  magnitude  filter  -3dB  maka frekuensinya  sebesar  3975  Hz.  Hasil  ini  cocok  dengan  hasil  perhitungan  yang  diperoleh frekuensi cut-off yaitu 3975 Hz. Pada gambar grafik respon frekuensi pada window Hamming memiliki  hasil  penurunan  yang  lebih  landai  sesuai  dengan  teori  karena window  Hamming memiliki orde (N) yang lebih kecil dari window Blackman yaitu 31. Semakin kecil nilai orde suatu window, maka akan semakin landai.

## 3.1.2 Simulasi High Pass Filter (HPF)
Pada simulasi ini dibuat HPF FIR Hamming dan Blackman yang melewatkan frekuensi di atas atau  frekuensi passband  sebesar  (Fp)  5000  Hz  dengan  redaman  passband  (Rp)  sebesar  1 dB,  frekuensi stopband  (Fs)  3000  Hz  dan  redaman  stopband  (Rs)  40  dB.  Data  disampling dengan  frekuensi  sampling  (Fs)  sebesar  15000  Hz.  Hasil  simulasi  menghasilkan  respon magnitude seperti Gambar 6. Dari grafik simulasi diatas didapatkan respon magnitude HPF dengan window Hamming dan Blackman sinyal mulai naik secara tajam dari frekuensi 3000 Hz  sampai  5000  Hz  dan  setelah  5000  Hz  sinyal  datar.  Dari  hasil  perhitungan  diperoleh frekuensi cut-off sebesar 5000 Hz. Untuk parameter yang sama,orde window Blackman lebih besar dibanding window Hamming, hal ini menyebabkan factor roll-off (tingkat kecuraman) filter  dengan  window Blackman  lebih  tajam  daripada  window  Hamming.  Orde  filter  dari window Hamming sebesar 31. Sementara untuk window Blackman sebesar 45.

## 1.1.3 Simulasi Band Pass Filter (BPF)
Pada simulasi ini dibuat BPF Hamming dan Blackman dengan frekuensi passband 5000 Hz- 7000Hz, frekuensi stopband lebarnya 1000 Hz di kedua sisi passband, redaman passband 1 dB stopband  80  dB.  Data  disampling  sebesar  15000  Hz.  Hasil  simulasinya  menghasilkan respon magnitude seperti Gambar 6 Sinyal mulai naik dari frekuensi 3000 Hz sampai 5000 Hz. Dari 5000 Hz sampai 6000 Hz sinyal relative datar, lalu dari 6000 Hz sinyal mulai turun, terlihat ripple pada kedua sisi nya. Dari hasil perhitungan Matlab diperoleh frekuensi cut-off pertama  sebesar  4975  Hz  dan  frekuensi cut-off  kedua  sebesar  7000  Hz.  Terlihat  pada gambar  6  bahwa  respon  frekuensi window  Blackman  yang  lebih  landai. Dengan  orde  filter pada window  Hamming  sebesar  31.  Sementara  orde  filter  window  Blackman  sebesar  45. Dengan stopband  attenuation  gain  pada  window  Hamming  sebesar  -52  dB  dan  Blackman sebesar -78 dB

## 3.1.4. Simulasi Band Stop Filter (BSF)
Pada  simulasi  ini  dibuat  BSF Hamming  dengan  frekuensi  stopband  5000  Hz-7000Hz, frekuensi stopband  lebarnya  1000  Hz  di  kedua  sisi  passband,  redaman  passband  1  dB stopband 80 dB. Data disampling sebesar 15000 Hz. Hasil simulasinya menghasilkan respon magnitude  seperti  Gambar  6  Dari  grafik  diatas  didapatkan  respon  magnitude  BSF  dengan window  Hamming dan  Blackman.  Pada  window Hamming  sinyal  mulai  turun  dari  frekuensi 3kHz sampai 5kHz, dari 5 kHz- 6 kHz sinyalnya diredam sebesar -50 dB, lalu dari 6 kHz sinyal naik  sampai  frekuensi  7  kHz  dan  diatas  7,5 kHz  sinyal  relative  datar.  Sama  seperti  respon magnitude window Hamming, pada window Blackman sinyal mulai turun dari frekuensi 3kHz sampai 5kHz, dari 5 kHz- 6 kHz sinyalnya diredam sebesar -70 dB, lalu dari 6 kHz sinyal naik sampai frekuensi 7 kHz dan diatas 7,5 kHz sinyal relative datar. Orde pada window Hamming sebesar 31. Sementara orde filter window Blackman sebesar 45.
(a)
(b)
Gambar 6. Respon Magnitude (a) simulasi filter LPF Hamming, (b) simulasi filter LPF Blackman
Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR ) Window Hamming dan Blackman Menggunakan DSK TMS320C6713
(c)
(d)
(e) (f) (g) (h)
Gambar 7. Respon Magnitude (c) simulasi filter HPF Hamming , (d) simulasi filter HPF Blackman , (e) simulasi filter BPF Hamming , (f) simulasi filter BPF Blackman , (g) simulasi filter BSF Hamming , (e) simulasi filter BSF Blackman
Dari  semua  hasil  simulasi  diatas,  maka  hasilnya  dapat  dirangkum  seperti  ditunjukan  oleh tabel 1 :
Tabel 1. Parameter filter hasil simulasi Tipe Filter Orde Filter Faktor roll- off (dB/decade) Frekuensi cut-off Stopband attenuation (dB) BW Faktor kualitas Fc1 (Hz) Fc2 (Hz) LPF Hamming 31 -620 3975 - -52 - HPF Hamming 31 -620 5000 - -58 - BPF Hamming 31 -620 4975 7000 -52 2025 2,95 BSF Hamming 31 -620 3000 7000 -48 4000 1,25 LPF Blackman 45 -900 3975 - -78 - HPF Blackman 45 -900 5000 - -78 - BPF Blackman 45 -900 4975 7000 -78 2025 2,95 BSF Blackman 45 -900 3000 7000 -72 4000 1,25

## 3.2. Hasil Implementasi Filter FIR pada DSK TMS 320C6713
Untuk  melihat  karakteristik  filter Low  Pass  Filter  (LPF),  High  Pass Filter  (HPF),  Band Pass Filter  (BPF),  dan  Band  Stop  Filter  (BSF)  pada  filter  FIR  metode  window  Hamming  dan Blackman    dengan  implementasi  DSK  TMS320C6713,  maka  digunakan  audio  generator sebagai pembangkit frekuensi. Kemudian frekuensi diatur sebagai input ke DSK melalui LINE IN, dari LINE OUT di DSK dihubungkan ke osiloskop untuk melihat karakteristik sinyal output (Vout)  yang  dihasilkan.  Hasilnya  berupa  besarnya  tegangan  output  (Vout)  seiring  dengan kenaikan  frekuensi  input.  Besarnya  tegangan  input  (Vin)  sebesar  6  Vpp  ,  frekuensi sampling(Fs)  =  15000  Hz,  Frekuensi Passband  (Fpass)  =  3000  Hz,  frekuensi  stopband (Fstop) = 5000 Hz.

## 3.2.1 Implementasi Low Pass Filter (LPF)
Parameter yang digunakan pada implmenetasi LPF sama seperti perancangan dan simulasi. Besar  tegangan  input  dibuat  konstan  sebesar  6  Vpp.  Dari  hasil  percobaan  terjadi  drop tegangan dari tegangan input yang terjadi karena adanya rugi-rugi yang berdasal dari kabel- kabel yang digunakan untuk menghubungkan hardware yang digunakan maupun hardware (DSK, audio generator, osiloskop, PC). Hasil implementasi dapat dilihat pada Gambar 7. Pada grafik Hamming,  sinyal  mulai  turun  pada  saat  3000  Hz  sampai  5800  Hz  dan  setelah  itu terjadi ripple.  Untuk  mengetahui  frekuensi  cut-off  dari  hasil  implementasi  filter  ini,  maka dicari dengan mengurangi penguatan passband dengan -3 dB, yaitu diperoleh sebesar -7,6 dB – 3 dB = -10,6 dB. Pada saat Magnitude -10,6 dB maka frekuensi cut-off sebesar 3000 Hz.  Dengan stopband  attenuation  yang  diperoleh  sebesar  -25  dB.  Pada  grafik  Blackman frekuensi cut-off yang diperoleh sebesar 3000 Hz. Sinyal mulai turun saat 3000 Hz sampai di 5000 Hz lalu terjadi ripple dan stopband attenuation sebesar -38 dB.

## 3.2.2 Implementasi High Pass Filter (HPF)
Dari hasil implmentasi dengan menggunkan parameter yang sama dengan simulasi , maka dihasilkan  grafik  respon Magnitude seperti Gambar 7. Sama seperti LPF untuk mengetahui frekuensi cut-off dicari dengan mengurangi penguatan passband dengan hasil sebesar -10,6 dB, maka frekuensi cut-off Hamming sebesar 5600 Hz, sinyal mulai naik pada frekuensi 2800 Hz sampai di 6800 Hz setelah itu sinyal mulai datar. Sementara untuk Blackman  frekuensi
Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR ) Window Hamming dan Blackman Menggunakan DSK TMS320C6713
cut-off sebesar 4600 Hz, sinyal mulai naik pada 3100 Hz sampai 4600 Hz setelah itu sinyal relative datar.
3.2.3 Implementasi Band Pass Filter (BPF) Hasil  implementasi  dapat  dilihat  pada  gambar  8,  pada window  Hamming  sinyal  mulai  naik pada 3000 Hz sampai 5700 Hz dan sinyal mulai turun pada saat 6000 Hz sampai 9500 Hz. Besar frekuensi cut-off dan stopband attenuation dapat dilihat di table 2. Dari hasil respon Magnitude BPF Blackman terlihat lebih landai dibanding BPF Hamming.

## 3.2.4 Implmentasi Band Stop Filter (BSF)
Hasil implementasi dilihat pada gambar 8 sinyal mulai turun pada 2500 Hz sampai 4800 Hz lalu  sinyal  mulai  naik  sampai  di  7400  Hz.  Pada  filter  BPF window  Hamming  hasil implementasi ini terlihat berbeda dengan hasil simulasi. Besar frekuensi cut-off dapat dilihat pada table 2.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 8. Respon Magnitude (a) implementasi filter LPF Hamming, (b) implementasi filter LPF Blackman, (c) implementasi filter HPF Hamming, (d) implementasi filter HPF
Blackman
-60 -50 -40 -30 -20 -10 0 100 1700 3400 5000 6600 9600 Atenu asi (d B) Frekuensi (Hz) LPF Hamming -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 0 2000 4000 6000 8000 10000 Ata n u asi (d B) Frekuensi(Hz) LPF Blackman -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 100 1000 1900 2800 3600 4500 5600 6500 7400 8300 9200 Ata n u asi (d B) Frekuensi (Hz) HPF Hamming -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 100 1000 1900 2800 3600 4500 5600 6500 7400 8300 9200 Ata n u asi (d B) Frekuensi (Hz) HPF Hamming
(a) (b) (c) (d)
Gambar 9. Respon Magnitude (c) implementasi filter BPF Hamming , (d) implementasi filter BPF Blackman , (e) implementasi filter BSF Hamming , (f) implementasi filter BSF
Blackman Tabel 2. Parameter filter hasil implementasi Tipe Filter Orde Filter Frekuensi cut-off Stopband attenuation (dB) BW Faktor kualitas Fc1 (Hz) Fc2 (Hz) LPF Hamming 31 3000 - -26 - HPF Hamming 31 5600 - -49 - BPF Hamming 31 4200 6600 -41 2400 2,25 BSF Hamming 31 3600 6500 -14 2900 1,74 LPF Blackman 45 3600 - -37 - HPF Blackman 45 4800 - -35 - BPF Blackman 45 4200 6700 -15 2500 2,18 BSF Blackman 45 3400 6500 -16 3100 1,59
-60 -50 -40 -30 -20 -10 0 -3000 2000 7000 12000 Ma gn itu d e (d B) Frekuensi (hz) BPF Hamming -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 -3000 2000 7000 12000 Ma gn itu d e (d B) Frekuensi (Hz) BPF Blackman -20 -15 -10 -5 0 0 5000 10000 Ma gn itu d e (d B) Frekuensi (Hz) BSF Hamming -20 -15 -10 -5 0 -3000 2000 7000 12000 Ma gn itu d e (d B) Frekuensi (Hz) BSF Blackman
Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR ) Window Hamming dan Blackman Menggunakan DSK TMS320C6713
Hasil dari simulasi pada tabel 1, data yang didapat dilihat dari hasil sinyal keluaran  dan hasil implementasi  pada  tabel  2  data  yang  didapatkan  dari  hasil  gambar  sinyal  keluaran  dari osiloskop  dapat  dibandingkan  parameter  filter  berupa  pengujian  frekuensi cut-off  yang bertujuan  untuk  mengetahui  ketepatan  frekuensi cut-off  hasil  simulasi  dengan  hasil implementasi yang hasilnya tidak ada penyimpangan yang cukup signifikan. Pada pengujian redaman stopband attenuation atau nilai gain tertinggi yang terjadi di daerah stopband yang bertujuan  untuk  mengetahui  besarnya  redaman  yang  dihasilkan  filter.  Secara  teoritis semakin  kecil  atau  semakin  negative  nilai  redaman  maka  filter  semakin  baik,  hal  ini dikarenakan  frekuensi  yang  tidak  diinginkan  dapat  benar-benar  dilemahkan,  pada  hasil percobaan  simulasi  lebih  baik  dibanding  hasil  implementasi.  Sementara  dari factor  kualitas untuk  filter  BPF  dan  BSF Hamming  dan  Blackman  hasil  simulasi  dan  implementasi  tidak terjadi penyimpangan yang jauh.

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 KESIMPULAN
Setelah melakukan pengujian dan analisis dari simulasi dan implementasi filter FIR dengan metoda window Hamming dan Blackman, maka diperoleh kesimpulan, yaitu Frekuensi cut-off hasil  simulasi  pada  LPF Hamming  dan  Blackman  sebesar  3975  Hz  HPF  Hamming  dan Blackman sebesar 5000 Hz, BPF Hamming dan Blackman sebesar 4975 Hz dan 7000 Hz, BSF Hamming dan Blackman sebesar 3000 Hz dan 7000 Hz. Untuk faktor kualitas BPF Hamming dan Blackman  sebesar  2,95.  Sementara  untuk  BSF  Hamming  dan  Blackman  sebesar  1,25. Frekuensi  cut-off  pada  hasil  implementasi  pada  LPF Hamming  3000  Hz  dan  Blackman sebesar  3600  Hz,  HPF Hamming  5600  Hz  dan  Blackman  sebesar  4800  Hz,  BPF  Hamming 4200 Hz dan 6600 Hz, Blackman sebesar 4200 Hz dan 6700 Hz, BSF Hamming 3600 Hz dan 6500  Hz, Blackman  sebesar  3400  Hz  dan  6500  Hz.  Untuk  faktor  kualitas  BPF  Hamming sebesar  2,25  BPF Blackman  sebesar  2,18  dan  BSF  Hamming  sebesar  1,74  BSF  Blackman sebesar 1,59.
Dari hasil simulasi dan implementasi tidak terlihat perbedaan yang signifikan. Hasil stopband attenuation simulasi LPF dan HPF Hamming sebesar -52 dB dan Blackman sebesar -78 dB, BPF Hamming -52 dB, Blackman sebesar -78 dB, BSF Hamming -48 dB, Blackman sebesar - 72 dB. Hasil stopband attenuation implementasi LPF Hamming sebesar -26 dB dan Blackman sebesar -37 dB, HPF Hamming sebesar -49 dB dan Blackman -35 dB. BPF Hamming -41 dB, Blackman sebesar -15 dB, BSF Hamming -14 dB, Blackman sebesar -16 dB. Dari hasil diatas stopband  attenuation  yang  baik  adalah  hasil  simulasi  karena  nilainya  semakin  kecil  atau semakin  negative  sehingga  frekuensi  yang  tidak  diinginkan  dapat  benar-benar  dihilangkan atau dilemahkan hal ini dapat terjadi karena ada drop tegangan  yang terjadi karena adanya rugi-rugi  ( loss)  yang  berasal  dari  kabel-kabel  yang  digunakan  saat  implementasi.  Faktor  Q (Faktor Kualitas) pada hasil simulasi window Hamming dan Blackman mempunyai nilai yang sama,  karena  nilai  frekuensi cut-off  yang  sama,  nilai  faktor  kualitas  berpengaruh  pada bandwidth.  Semakin  besar  nilai  Q,  maka  lebar  BW  semakin  besar.  Respon  Magnitude LPF, HPF  dan  BPF  yang  dihasilkan  dari  implementasi  dengan  DSK  TMS320C6713  tidak  berbeda jauh  dengan  hasil  simulasi  yang  dihasilkan  Matlab,  tetapi  cukup  berbeda  di- ripple  nya, sementara pada BSF respon Magnitude yang dihasilkan cukup berbeda dengan simulasinya.

## 4.2. SARAN
Agar penelitian kedepannya menjadi lebih baik, maka perlunya untuk melakukan pengujian yang  lebih  banyak  lagi  dengan  beragam  sinyal  input  yang  berbeda,  misalnya  sinyal  suara
dan sinyal audio. Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik juga diperlukan untuk melakukan pengujian  dengan  berbagai  jumlah  yang  bervariasi  sehingga  diperoleh  nilai  yang  optimal. Diharapkan  simulasi  dan  impementasi  filter  FIR  ini  dapat  dibuat  dengan  metode  window yang berbeda seperti Rectangular, Kaisar, Hanning sebagai perbandingan terhadap window Hamming  dan  Blackman  dengan  software  Matlab  ataupun  software  lain  dan  Digital  Signal Processor (DSP) dengan DSK TMS320C6713 atau kit DSP lainnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Irmawan.  (2012).  Perancangan  dan  Simulasi Low  Pass  Finite  Impulse  Response  dengan Metode Windowing. Palembang: Universitas Sriwijaya.
Mooniarsih, Neilcy. (2010). Desain dan Simulasi Filter FIR menggunakan Metode Windowing. Pontianak: Universitas Tanjungpura.
Sonika,  Gupta.  (2012). Performance  Analysis  of  FIR  Filter  Design  by  Using  Rectangular, Hanning  and  Hamming  Windows  Methods.  Electronics  and  Communication.  India: MIET(KUK).
Prajoy,  Podder.  (2014). Comparative  Performance  Analysis  of  Hamming,  Hanning  and Blackman Window. Bangladesh: Khulna University of Engineering & Technology.
Santoso,  Tri  Budi.  (2010). Implementasi  Filter  FIR  secara  Real  Time  pada  TMS  32C5402. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Tamba,  Alfin  (2015). Implementasi  Filter  Infinte  Impulse  Response  (IIR)  dengan  Respon Butterworth  dan  Chebyshev  menggunakan  DSK  TMS320C6713.  Jurnal  Elektro Telekomunikasi Terapan (JETT). 2(2): 93 – 103.
Aryanta, Dwi. (2015). Perancangan dan Implementasi Sistem Orthogonal Frequency Division Multiplexing  (OFDM)  menggunakan  DSK  TMS320C6713.  Jurnal  Elektro  Telekomunikasi Terapan (JETT). 2(3) : 126 – 136.