## Implementasi Filter Pre-Emphasis untuk Transmisi Sinyal Audio pada Sistem Komunikasi FBMC-OQAM
Anggun Fitrian Isnawati 1 , Jans Hendry 2
Abstract—High speed data transmision demands broader bandwidth. This has an effect towards the limitation of frequencies spectrum allocation as well as interference. To solve this, multi carrier modulation is one of choices. Having better power spectral density compared  to OFDM, the FBMC-OQAM has been chosen as the multi carrier modulation. The FBMC is equipped with Poly Phase Network filter, makes it able to achieve better PSD. Frequently used filter,  which is pre-emphasis,  is popular in speech processing that is possibly able to be extended in use. Pre-emphasis is also accompanied with de-emphasis filter, which is similar to FBMC. Pre-emphasis filter suppresses low frequency magnitudes and emphasizes higher frequency. By assuming that noise presents in higher frequency,  an approachment to protect audio signal by itself is proposed. Random noise is broadband signal where frequencies can have ranges from lower to higher with smaller magnitudes compared to signal. By providing slots in audio higher frequency and magnitudes,  random noise occupied those slots with relatively weak magnitudes then sent through the air. At the receiver, a de- emphasis filter invert  the process to restore signal by de- emphasizing higher frequency and removing noise as well. The result shows better BER with this approachment. For example, when Eb/No was 13 dB, BER with and without pre-emphasis are approximately 0.0184 dB and 0.0187 dB, consecutively. It means there was 250 bits or approximately 32 points has been corrected. It shows that pre-emphasis can work along with PPN FBMC filter to gain better BER values.
Intisari—Transmisi data berkecepatan tinggi membutuhkan bandwidth yang lebih lebar. Hal ini berdampak pada terbatasnya alokasi spektrum frekuensi dan interferens. Solusinya adalah dengan menggunakan modulasi multi-carrier. Modulasi FBMC- OQAM dipilih sebagai modulasi  multi-carrier  yang  memiliki power spectral density (PSD) lebih baik daripada OFDM. Modulasi ini menggunakan filter poly phase network  sehingga PSD lebih baik. Filter pre-emphasis  sering digunakan dalam pengolahan sinyal wicara dan diperluas penggunaannya dalam makalah  ini. Filter  pre-emphasis  dilengkapi dengan filter de-emphasis  yang identik dengan skema FBMC. Filter ini menekan magnitude pada frekuensi rendah dan memperkuat frekuensi tinggi. Dengan asumsi derau berada pada frekuensi tinggi, sebuah pendekatan untuk melindungi sinyal audio oleh dirinya sendiri ditawarkan. Derau acak (random noise) adalah sinyal broadband  yang frekuensinya mulai dari terendah hingga tertinggi,  tetapi magnitudenya lebih rendah daripada sinyal audio. Dengan
menyediakan ruang spektrum pada frekuensi tinggi sinyal audio yang memiliki magnitude  tinggi setelah proses pre-emphasis, derau akan masuk, tetapi magnitudenya rendah, lalu dikirimkan. Pada sisi penerima, filter de-emphasis akan mengembalikan sinyal audio dengan menekan frekuensi tinggi,  yang berarti juga menekan derau. Hasil simulasi menunjukkan nilai BER yang semakin baik. Sebagai contoh, untuk Eb/No 13 dB,  nilai BER dengan dan tanpa pre-emphasis adalah 0,0184 dB dan 0,0187 dB. Artinya ada 250 bit atau sekitar 32 titik yang berhasil diperbaiki. Hal ini menguatkan kesimpulan bahwa filter pre-emphasis dapat digunakan bersama filter PPN FBMC untuk memperbaiki nilai BER.
Kata Kunci— Filter Pre-emphasis, FBMC-OQAM, Bit Error Rate (BER), OFDM.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan komunikasi nirkabel  menuntut pengiriman data dengan kecepatan tinggi, bandwidth yang lebar, dan dapat mendukung layanan dengan Quality of Service (QoS) yang berbeda-beda pada kondisi pengguna ( user ) dengan mobilitas tinggi. Sebagaimana diketahui, bandwidth berbeda  dengan kecepatan,  tetapi saling berkaitan dengan besaran yang sebanding.  Semakin lebar bandwidth ,  maka kecepatan data semakin meningkat. Bandwidth merupakan sumber daya terbatas sehingga efisiensi spektral terkait penggunaan bandwidth sangat dibutuhkan. Penggunaan spektrum frekuensi secara maksimal seringkali berpengaruh terhadap interferens antar user , sehingga diperlukan suatu teknologi yang dapat menyediakan  laju  bit yang tinggi,  yakni modulasi pembawa jamak ( Multi Carrier Modulation, MCM). Prinsip MCM adalah membagi bandwidth kanal menjadi beberapa subkanal. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) merupakan salah satu bentuk MCM yang memberikan kelebihan berupa efisiensi spektrum bandwidth yang tinggi karena penggunaan simbol-simbol ortogonal, ketahanan terhadap Inter Symbol Interference (ISI)  karena penggunaan awalan siklis ( Cyclic Prefix , CP) yang cukup, dan kemudahan untuk memulihkan data melalui metode estimasi kanal [1].
Namun, OFDM memiliki beberapa kelemahan, yaitu sensitif terhadap offset frekuensi pembawa, mudah terganggu oleh distorsi linier, dan kompleksitas yang dimilikinya untuk implementasi Fast Fourier Transform (FFT) di sisi penerima. Karena itu, metode baru untuk meningkatkan kinerja OFDM telah dikembangkan, yaitu Filter Bank Multi Carrier - Offset Quadrature Amplitude Modulation (FBMC-OQAM),  yang juga dapat menghemat bandwidth komunikasi [2]. Oleh karena itu,  FBMC  direkomendasikan sebagai  skema modulasi yang paling menjanjikan untuk sistem komunikasi seluler 5G karena tidak menggunakan CP,  sehingga  hemat bandwidth dan efisiensi  yang  cukup  tinggi  dibandingkan OFDM.  Dalam
1 Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. D.I Panjaitan No.128 Purwokerto 53147, INDONESIA  (tlp: 0281-641629; fax: 0281-641630; e-mail: anggun@ittelkom-pwt.ac.id)
2 Program Studi S1 Teknik Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. D.I Panjaitan No.128 Purwokerto 53147, INDONESIA (tlp: 0281-641629; fax: 0281-641630; e-mail: jans@ittelkom-pwt.ac.id)
makalah ini, filter prototipe untuk FBMC dan OFDM dirancang dan hasilnya menunjukkan bahwa FBMC mengungguli OFDM, sehingga direkomendasikan pada komunikasi 5G [3], [4].
Penggunaan modulasi QAM pada beberapa implementasi digantikan dengan modulasi OQAM karena kinerjanya mampu melampaui QAM konvensional dalam beberapa aspek, seperti dispersi, meningkatkan proses pengambilan keputusan, dan memiliki bit rate yang lebih tinggi. Makalah ini menunjukkan bahwa implementasi OFDM-OQAM mempunyai kinerja lebih baik dibanding OFDM-QAM dalam penggunaan spektrum dan Bit Error Rate (BER)  [5].  Penggunaan OQAM pada teknik FMBC  memberikan pengurangan yang  tinggi pada Inter Carrier Interference (ICI) dan Inter Symbol Interference (ISI) serta  menjamin  peningkatan  SINR.  Meskipun keunggulan FBMC-OQAM dalam hal SINR dan  lokalisasi bentuk gelombang pada kerapatan kritis,  tetapi  kompleksitas implementasi FBMC-OQAM semakin tinggi ketika menggunakan sistem MIMO [6].
Penelitian  tentang desain filter bank yang efisien telah banyak ditingkatkan dan berdampak signifikan pada berbagai bidang,  seperti  pemrosesan sinyal, pengodean ucapan, pengacakan, pemrosesan gambar, telemedicine ,  dan  transmisi beberapa sinyal melalui saluran yang sama. Desain filter bank dapat dikategorikan menjadi dua jenis,  yakni Perfect Reconstruction (PR)  dan Near Perfect Reconstruction (NPR) [7].  Penggunaan filter yang direkomendasikan pada  sistem FBMC-OQAM adalah jenis filter polyphase yang mempunyai pendekatan  NPR.  Beberapa jenis filter polyphase yang mempunyai karakteristik pendekatan NPR yakni  filter Poly Phase Network (PPN) [8].
Penggunaan filter pre-emphasis selama ini masih terbatas pada proses  pengolahan sinyal wicara ( speech ).  Tujuan dari pemfilteran pre-emphasis ini adalah untuk mendapatkan bentuk spektrum  frekuensi sinyal wicara  yang  lebih halus, dengan  bentuk spektrum  relatif bernilai  tinggi untuk daerah frekuensi  rendah dan cenderung turun secara tajam untuk daerah frekuensi di  atas  2.000 Hz.  Untuk mengurangi BER,
pre-emphasis di sisi pemancar, ekualisasi di sisi penerima, atau kombinasi keduanya umumnya digunakan untuk mengompensasi channel [9].
Makalah ini melakukan implementasi kedua filter tersebut, yakni  filter pre-emphasis dan filter PPN  pada sistem FBMC- OQAM. Hasilnya dianalisis untuk kemudian dilakukan perbandingan kinerja antara penggunaan gabungan kedua filter PPN  dan pre-emphasis atau yang  hanya menggunakan  filter polyphase saja.  Hal ini dimaksudkan untuk melihat pengaruh penggunaan filter pre-emphasis pada sistem komunikasi FBMC-OQAM.

## II. P EMODELAN S ISTEM
Sebagai tahap awal adalah perancangan  pemodelan sistem FBMC-OQAM secara umum,  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gbr. 1. Pemodelan sistem FBMC-OQAM pada Gbr. 1 mengacu pada project PHYDYAS [10]. Pada pemodelan ini digunakan filter bank PPN pada proses extended IFFT (blok Synthesis Filter Bank , SFB) di sisi pengirim  FBMC dan pada proses extended FFT (blok Analysis Filter Bank , AFB)  di sisi penerima FBMC.
Makalah  ini juga menggunakan pemodelan sistem pre- emphasis FBMC-OQAM sebagaimana yang ditunjukkan pada Gbr. 2. Pemodelan ini dilakukan dengan menambahkan filter pre-emphasis di sisi pengirim, yang merupakan proses sebelum pengirim  FBMC, dan penambahan filter de-emphasis di sisi penerima  setelah proses penerima  FBMC. Sinyal masukan yang diujikan dalam makalah  ini adalah sinyal audio. Sinyal audio  digunakan karena merupakan contoh sinyal dengan frekuensi rendah yang sering digunakan sebagai masukan dari filter pre-emphasis .
Parameter-parameter kinerja simulasi ditentukan berdasarkan implementasi sistem seperti jenis masukan  yang diberikan, penggunaan jenis mapper , penggunaan channel , dan derau  yang diberikan.  Proses pengujian simulasi dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi untuk setiap jenis filter yang digunakan,  baik PPN maupun gabungan antara
Gbr. 1  Pemodelan sistem FBMC-OQAM.
penggunaan filter pre-emphasis dengan filter PPN pada sistem komunikasi FBMC-OQAM.  Parameter hasil simulasi yang diuji adalah rekonstruksi sinyal audio dan BER.

## III. M ETODE

## A. Filter Pre-Emphasis dan De-Emphasis
Bank filter pada metode FBMC terdiri atas analysis filter dan synthesis filter yang bekerja saling berkebalikan. Demikian juga dengan filter pre-emphasis yang memiliki pasangan kebalikan dan disebut dengan filter de-emphasis . Sama halnya dengan filter pada FBMC, filter pre-emphasis dan de-emphasis memiliki koefisien filter yang sama.
Filter pre-emphasis dan de-emphasis umumnya digunakan dalam pengolahan sinyal wicara. Ketika sebuah sinyal wicara akan diolah menggunakan metode Linear  Predictive Coding (LPC), hanya bagian sinyal pada frekuensi rendah saja yang dapat diolah dengan baik,  sementara kualitas hasil olah pada frekuensi tinggi sangat rendah. Untuk itu, perlu dilakukan penguatan pada frekuensi tinggi agar LPC dapat mengekstrak informasi pada bagian tersebut. Filter pre-emphasis merupakan filter Finite Impulse Response (FIR) orde  satu  ( single tap ) pelolos frekuensi tinggi ( High Pass Filter ,  HPF). Dengan menggunakan filter ini, fluktuasi spektrum frekuensi rendah dan tinggi menjadi lebih halus dibandingkan sebelumnya [11].
Di dalam makalah ini, filter pre-emphasis digunakan untuk tujuan berbeda,  yakni  dalam implementasi transmisi sinyal audio. Derau alami ( random noise ) pada sistem transmisi kerap kali mengganggu sinyal yang ditransmisikan. Derau ini umumnya berada pada frekuensi tinggi dengan magnitude yang kecil. Oleh karena itu, sinyal perlu dilindungi  sebelum ditransmisikan. Metode yang diusulkan adalah dengan memperkuat spektrum frekuensi tinggi dari sinyal, sehingga energi spektral frekuensi tinggi sinyal lebih besar dibandingkan derau. Ini adalah metode untuk melindungi sinyal dari gangguan derau menggunakan sinyal itu sendiri.
Jika sinyal audio disimbolkan dengan s(n) dan hasil pre- emphasis disimbolkan dengan s’(n) ,  maka struktur filter ini dapat ditunjukkan pada Gbr. 3. Filter ini memiliki karakteristik sebagai all-zero filter . Filter pre-emphasis merupakan jenis HPF, sehingga ketika diimplementasikan terhadap sinyal audio, bunyi yang diperdengarkan berbeda dengan sinyal asli, bahkan cenderung sangat berbeda [11]. Hal ini dikarenakan amplitude sinyal pada spektrum frekuensi tinggi menjadi semakin besar. Untuk itu, dibutuhkan filter kebalikannya, yang disebut dengan filter de-emphasis , untuk mengembalikan sinyal hasil filter pada kondisi mendekati semula. Filter tersebut merupakan filter pelolos frekuensi rendah  ( Low Pass Filter ,  LPF).  Di dalam konstelasi transmisi sinyal ini, filter pre-emphasis diletakkan
pada sisi pengirim  sedangkan filter de-emphasis diletakkan pada sisi penerima.
Berdasarkan  Gbr.  3, filter pre-emphasis diekspresikan sebagai (1) dengan nilai α yang umum dipakai adalah 15/16 = 0,9375 [11]. '( ) ( ) ( 1) s n s n s n α = − × − (1)
Tanggapan frekuensi dari filter pre-emphasis dan filter de- emphasis ditunjukkan pada  Gbr. 4. Implementasi kedua filter tersebut pada makalah ini bertujuan untuk mengurangi galat bit ( bit error )  BER terhadap Eb/No  karena gangguan pada frekuensi tinggi sudah diminimalkan.

## B. Sinyal Audio
Sinyal audio biasanya memiliki amplitude  pada range tegangan  -1  V  hingga +1 V.  Sementara  itu,  sinyal yang ditransmisikan dalam komunikasi ini berbentuk biner.  Sinyal yang diubah ke biner adalah sinyal hasil filter pre-emphasis . Pengubahan sinyal tersebut  ke dalam bentuk yang sesuai menggunakan pseudocode berikut:
Input: s’ ( n ) : sinyal audio dalam range -1 v : +1 v nbit : level kuantisasi audio Output: b ( n ) : hasil konversi sinyal dalam bit
Gbr. 2  Pemodelan sistem pre-emphasis FBMC-OQAM.
Gbr. 3 Struktur filter pre-emphasis .
Gbr. 4 Tanggapan frekuensi filter pre-emphasis dan de-emphasis . + Z -1 s’(n) s(n) α
Proses: s’ ( n )  s’ ( n )  + 1 s’ ( n )  s’ ( n )  * 2 nbit – 1 b ( n )  binary ( s’ ( n )) return b(n)
Sinyal  audio yang diterima masih berbentuk biner setelah melalui proses demapping . Untuk itu,  sinyal perlu diubah ke dalam bentuk aslinya yang berada pada tegangan -1 V hingga + 1 V. Langkah-langkah yang dilakukan mengikuti pseudocode berikut:
Input: b’ ( n ) : sinyal audio yang diterima dalam bentuk biner nbit : level kuantisasi audio Output: 𝑠𝑠̂ ( n ) : hasil konversi ke dalam range -1 v hingga +1 v Proses: 𝑠𝑠̂ (n)  decimal ( b’ ( n )) 𝑠𝑠̂ (n)  𝑠𝑠̂ (n) / 2 nbit – 1 𝑠𝑠̂ (n)  𝑠𝑠̂ (n) – 1 return 𝒔𝒔� (n)

## C. FBMC-OQAM
Berlawanan dengan OFDM, yang harus dipastikan ortogonal untuk semua operator, FBMC membutuhkan ortogonalitas untuk sub-channel tetangga saja. Bahkan, OFDM mengeksploitasi bandwidth frekuensi yang diberikan oleh sejumlah operator, sementara  FBMC membagi channel transmisi yang terkait dengan bandwidth yang diberikan ke sejumlah sub-channel . Untuk sepenuhnya memanfaatkan bandwidth channel , modulasi dalam sub-channel harus beradaptasi dengan kendala ortogonalitas channel tetangga dan menggunakan OQAM. Kombinasi filter bank dengan modulasi OQAM mengarah pada laju bit maksimum, tanpa perlu adanya guard time atau CP seperti pada OFDM [10]. Seperti yang ditunjukkan pada Gbr.  1, modulasi FBMC berbeda dari OFDM dalam tiga tahap. Pertama, dengan menggunakan mapper OQAM dengan filter yang tepat ICI dan ISI  dapat  dikurangi  [12].  Kedua, FBMC menggunakan PPN sebagai filter setelah tahap IFFT ( extended IFFT).  Filter ini memberikan  lokalisasi yang baik dalam domain waktu (mengurangi ISI) dan domain frekuensi (mengurangi ICI) [12]. Untuk lokalisasi yang optimal,  baik dalam domain waktu maupun frekuensi, digunakan koefisien filter dari prototipe PHYDYAS [10]. Ketiga, kombinasi dari prototipe PHYDYAS dan proses modulasi OQAM memperkenalkan ortogonalitas tanpa menggunakan CP, sehingga dapat meningkatkan efisiensi spektral dan kapasitas saluran [12].
Dalam  makalah  ini,  runtun  biner b ( n )  mengalami proses modulasi  16-QAM  sehingga berbentuk bilangan kompleks. Proses ini disebut juga dengan  proses mapping . Hasil dari proses ini disimbolkan dengan C k ( l ) yang berisi runtun simbol berupa bilangan kompleks hasil modulasi. Variabel ini dijadikan sebagai masukan proses OQAM  pre-processing prosesnya berbeda untuk indeks runtun genap dan ganjil [13], sebagaimana yang ditunjukkan pada Gbr. 5.
Hasil dari proses ini disimbolkan dengan d k ( n ) yang dikalikan dengan runtun pengubah bilangan kompleks ke real ( Ɵ k ( n )) dari runtun sebelumnya. Hasil dari proses OQAM pre-
processing yang disimbolkan dengan p k ( n ) dikenai filter SFB PPN yang juga merupakan jenis  filter NPR.  Filter yang digunakan merupakan filter simetris dengan panjang koefisien filter L = 7,  dengan tanggapan filter dalam bentuk Power Spectral Density (PSD) ditunjukkan pada Gbr. 6. Sementara itu, proses pemfilteran menggunakan SFB [14] digambarkan oleh Gbr. 7.
Simbol h N ( k ) menunjukkan koefisien filter PPN. Proses yang mengikuti setelah itu adalah alih ragam balik Fourier terhadap runtun y ( k ), kemudian sinyal tersebut ditransmisikan. Model channel komunikasi yang digunakan adalah Additive White Gaussian Noise (AWGN).
Sinyal yang diterima  akan  dikenai alihragam Fourier  dan disimbolkan dengan r x ( k ).  Kemudian,  sinyal tersebut difilter menggunakan filter poly phase yang sama yang disebut sebagai
Gbr. 5 Diagram blok OQAM pre-processing . Gbr. 6 PSD dari tanggapan filter PPN. Gbr. 7 Diagram blok proses synthesis filter bank . Real Imaginary  2  2 z -1 + × C k (l) d k (n) Ɵ k (n) p k (n) for k even Real Imaginary  2  2 + × C k (l) d k (n) Ɵ k (n) p k (n) z -1 for k odd ∑ h 1 (k) p 1 (k)
h 2 (k) h N (k) p 2 (k) p N (k)
y(k)
. . . . . . . . . y 1 (k)
y 2 (k) y N (k)
Analysis Filter Bank (AFB) PPN  [14].  Diagram  blok  dari proses ini digambarkan oleh Gbr. 8. Koefisien filter PPN pada AFB disimbolkan dengan g N ( k ) dan hasil dari proses ini adalah y’ N ( n ).
Kemudian, runtun tersebut diikuti oleh proses OQAM post- processing yang mengubah bilangan real menjadi bilangan kompleks [13]. Proses ini ditunjukkan oleh diagram blok pada Gbr. 9. Jika dicermati dengan seksama, tampak bahwa seluruh proses pada sisi penerima merupakan kebalikan dari seluruh proses pada sisi pengirim. Filter pre-emphasis pada sisi pengirim juga memiliki proses kebalikan pada sisi penerima, yakni filter de-emphasis .
Sinyal hasil OQAM  post-processing ( C’ k ( l )) mengalami proses pembalikan simbol atau demapper sehingga didapatkan kembali runtun sinyal dalam bentuk biner ( b’ ( n )). Runtun biner tersebut kemudian diubah menjadi sinyal audio hasil rekonstruksi yang dilambangkan dengan 𝑠𝑠̂ ( n ) .  Pendekatan FBMC memiliki kelebihan sebagai berikut.
• Tidak memerlukan guard time atau CP .
• Kapasitas penuh dari bandwidth transmisi  akan tercapai jika menggunakan OQAM.
• Kendala frekuensi untuk sinyal yang ditransmisikan mudah dipenuhi.
• Sub-channel dapat dikelompokkan ke dalam blok independen, yang sangat penting untuk skalabilitas dan akses dinamis.
• Tidak adanya kebocoran dalam domain frekuensi sehingga analisis spektral dengan resolusi tinggi dapat tercapai.

## IV. H ASIL DAN A NALISIS
Simulasi dalam makalah  ini dilakukan menggunakan MATLAB.  Sinyal audio yang digunakan memiliki frekuensi cuplik sebesar 22.050  Hz dengan durasi selama kira-kira  5,6 detik. Maka, panjang sinyal adalah sekitar 122.868 titik. Tiap titik merupakan bilangan desimal, sehingga dikuantisasi ulang dalam rentang 0–255. Dengan demikian, tiap titik dapat diubah menjadi runtun 8 bit. Jika tiap titik dikalikan dengan 8 bit, maka terdapat 982.944 bit yang akan diolah pada skema komunikasi ini. Oleh karena itu, panjang sinyal yang akan dikirim dibagi ke dalam 480 frame , dengan setiap frame berisi 256 titik. Dengan demikian, sinyal audio dapat dikirimkan seluruhnya ke penerima dan konsumsi waktu komputasi menjadi lebih singkat dan  sama untuk setiap frame dibandingkan jika sinyal audio dikirimkan sekaligus.  Dalam  makalah  ini  dilakukan  analisis perbandingan hasil penerimaan  transmisi  sinyal audio dari sistem komunikasi FBMC-OQAM dengan dan tanpa filter pre- emphasis .
Sinyal asli yang ditransmisikan ditunjukkan oleh Gbr. 10. Hasil rekonstruksi dari sinyal yang diterima jika tidak menggunakan filter pre-emphasis ditunjukkan oleh Gbr. 11. Pada Gbr. 11, sinyal hasil rekonstruksi memiliki nilai amplitude sesungguhnya hampir sama dengan sinyal audio yang dikirimkan. Hasil rekonstruksi menampilkan sinyal yang kongruen, baik bentuk dalam kawasan waktu maupun fasenya, tetapi terdapat galat berupa overshoot di akhir sinyal.
Sementara itu, hasil dari rekonstruksi sinyal yang menggunakan filter pre-emphasis ditunjukkan  pada  Gbr. 12. Sama halnya dengan hasil pada Gbr. 11, hasil rekonstruksi sinyal dengan filter pre-emphasis menunjukkan kekongruenan antara bentuk dan fase  kedua. Namun, amplitude  sepanjang waktunya lebih kecil dibandingkan yang tanpa menggunakan filter pre-emphasis sinyal dan galat overshoot telah tereduksi. Hal ini menandakan bahwa filter pre-emphasis sebagai HPF bekerja dengan semestinya,  tetapi  kandungan spektrum frekuensi rendah pada sinyal audio ini sangat dominan terhadap frekuensi tinggi,  sehingga hampir seluruh bagian sinyal mengalami pelemahan ( attenuation ).
Gbr. 8 Blok diagram proses analysis filter bank .
Gbr. 9 Blok diagram OQAM post-processing .
g 1 (k) g 2 (k) g N (k) . . . . . . y’ 1 (k) y’ 2 (k) y’ N (k) r x (k) y’ 1 (n) y’ 2 (n)
y’ N (n) sampling z -1 z -1  2  2 j + d’ k (n) Ɵ * k (n) y’ N (n) for k even × C’ k (l) Real z -1 z -1  2  2 + d’ k (n) Ɵ * k (n)
y’ N (n) for k odd × C’ k (l) Real j
Gbr. 10 Sinyal asli yang ditransmisikan.
Gbr. 11 Hasil rekonstruksi sinyal tanpa filter pre-emphasis .
Gbr. 12 Hasil rekonstruksi sinyal dengan filter pre-emphasis .
Namun,  fakta ini belum dapat  menyimpulkan bahwa hasil pada Gbr. 11 lebih baik dibandingkan hasil pada Gbr. 12. Alat ukur  kinerja  yang biasa digunakan dalam mengukur kualitas transmisi data juga digunakan,  yaitu perbandingan BER terhadap  Eb/No.  Perbandingan  nilai  BER untuk sinyal yang diterima  tanpa  dan  dengan  filter pre-emphasis ditampilkan dalam nilai logaritmik pada Gbr. 13.
Pada Gbr. 13, nilai BER dari yang dibandingkan ditunjukkan oleh warna biru dan merah. Warna biru merupakan nilai BER tiap frame tanpa menggunakan filter pre-emphasis , sedangkan warna merah menandakan nilai BER tiap frame dengan menggunakan filter pre-emphasis . Nilai BER keduanya hampir sama karena mempunyai selisih BER yang relatif kecil, terlebih jika nilai Eb/No semakin besar. Sebagai contoh, pada Gbr. 13, saat Eb/No bernilai 13 dB, nilai BER untuk simulasi tanpa pre- emphasis sebesar 0,0187 dB, sedangkan dengan pre-emphasis sebesar 0,0184 dB.  Ini  menunjukkan bahwa kinerja sistem relatif lebih baik jika menggunakan filter pre-emphasis . Untuk memperjelas perbedaan keduanya, maka jumlah galat bit untuk tiap nilai Eb/No dipaparkan dalam Tabel I.
Derau  pada  sistem merupakan runtun  bilangan acak yang terdistribusi Gaussian. Derau ini memiliki sifat broadband sehingga rentang frekuensinya sangat lebar,  mulai dari yang terendah hingga yang tertinggi. Runtun  derau akan berbeda untuk setiap nilai Eb/No. Semakin besar nilai Eb/No, semakin rendah kandungan derau acak.  Pada Tabel I, tampak bahwa jumlah galat bit pada sistem yang dilengkapi filter pre- emphasis dan de-emphasis relatif lebih rendah dibandingkan sistem tanpa filter tersebut (hanya bergantung pada filter FBMC).
Gbr. 13 BER vs Eb/No tanpa dan dengan filter pre-emphasis .
T ABEL I P ERBANDINGAN J UMLAH G ALAT B IT S ISTEM T ERHADAP E B /N O
Eb/No (dB) Tanpa Pre- emphasis (bit) Dengan Pre- emphasis (bit) Selisih (Tanpa – Dengan) (bit) 6,0206 130.699 130.299 + 400 7,0206 111.023 110.587 + 436 8,0206 92.211 91.718 + 493 9,0206 73.832 73.450 + 382 10,0206 56.745 56.631 + 114 11,0206 41.948 41.429 + 519 12,0206 28.624 28.426 + 198 13,0206 18.033 17.783 + 250 14,0206 10.194 10.047 + 147 15,0206 5.306 5.120 + 186 16,0206 2.205 2.159 + 46 17,0206 783 739 + 44 18,0206 234 208 + 26 19,0206 50 42 +  8 20,0206 7 6 +  1
Nilai galat saat Eb/No rendah menghasilkan selisih yang signifikan antara sistem dengan dan tanpa filter pre-emphasis . Untuk nilai Eb/No sekitar 13 dB, nilai selisihnya adalah 250 bit. Artinya, ada sekitar 250 bit/8 bit = 32 titik (pembulatan ke atas) pada sinyal audio yang ditransmisikan telah mengalami koreksi (diselamatkan) pada sisi penerima jika menggunakan filter pre- emphasis . Hal ini merupakan indikasi bahwa derau berada pada rentang band (frekuensi) yang luas,  termasuk pada frekuensi tinggi. Karena filter pre-emphasis telah memperkuat sinyal audio pada rentang frekuensi ini, maka sinyal telah terlindungi oleh dirinya sendiri. Oleh karena itu,  ketika melewati sistem telekomunikasi dan difilter balik menggunakan filter de- emphasis , maka sinyal pada rentang frekuensi tinggi didominasi oleh sinyal itu sendiri.  Begitu juga dengan nilai- nilai jumlah galat bit terhadap Eb/No lainnya.

## V. K ESIMPULAN
Melalui makalah ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi filter pre-emphasis dan de-emphasis sebagai pelengkap  filter polyphase pada FBMC dapat meningkatkan kinerja sistem yang diukur melalui BER terhadap Eb/No. Hal ini dapat dilihat pada grafik dan selisih jumlah galat bit yang dipaparkan pada bagian IV. Demikian pula rekonstruksi sinyal
yang diterima setelah ditambahkan dengan filter ini tidak mengubah  fase  sinyal yang diterima,  hanya memperkecil amplitude  sinyal.  Ini berarti  filter pre-emphasis mampu meredam kesalahan pengenalan bit yang  diterima sekaligus mempertahankan kualitas audionya. Untuk penelitian berikutnya, beberapa jenis filter polyphase akan diuji dengan cara serupa, seperti filter polyphase QMFB dan CMFB.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Telkom  Purwokerto atas dukungannya dalam publikasi karya tulis ilmiah ini.

## R EFERENSI
[1]  W. Zhou dan W.H. Lam, “A Fast LMMSE Channel Estimation Method for OFDM Systems,” EURASIP J. Wirel. Commun. Netw. , Vol. 2009, hal. 1–13, 2009.
[2]  S. Kaur, L. Kansal, G.S. Gaba, dan N. Safarov, “Survey of Filter Bank Multicarrier (FBMC) as an Efficient Waveform for 5G,” Int. J. Pure Appl. Math. , Vol. 118, No. 7, hal. 45–49, 2018.
[3]  T.D. Ebinowen, Y.K. Abdulrazak, dan  B.O. Tijani, “Optimization of MIMO System Using SIC-MMSE in AWGN Rayleigh Fading Channels,” Int. J. Eng. Sci. Res. Technol. , Vol. 7, No. 9, hal. 146–153, Sep. 2018.
[4]  R. Hidayat, A.F. Isnawati, dan  B. Setiyanto, “Channel Estimation in MIMO-OFDM  Spatial Multiplexing Using Least Square Method,” International Symposium on Intelligent Signal Processing and
Communications Systems (ISPACS) , 2011, pp. 1–5.
[5]  S. Nedic dan  R. Vallet, “Power and Spectral Efficiency Advantages of OFDM/OQAM Over OFDM/QAM for PHY in Wireless and Cognitive Radio Networks,” 18 th TELFOR 2010 , 2010, hal. 380-383.
[6]  W. Khrouf, M. Siala, dan  F. Abdelkefi, “How Much FBMC/OQAM is Better than FBMC/QAM? A Tentative Response Using the POPS Paradigm,” Wirel. Commun. Mob. Comput. , Vol. 2018, hal. 1-14, 2018.
[7]  S.C. Prema dan K.S. Dasgupta, “An Iterative Design with Variable Step Prototype Filter for Cosine Modulated Filter Bank,” Radioengineering ,
Vol. 25, No. 1, hal. 156–160, Apr. 2016.
[8]  J. Nadal, C.A. Nour, dan A. Baghdadi, “Design and Evaluation of a Novel Short Prototype Filter for FBMC/OQAM Modulation,” IEEE Access , Vol. 6, hal. 19610–19625, 2018.
[9]  E.W. Lee, “High-Speed Serial Data Link Design and Simulation,” Master Tesis, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA, 2009.
[10]  M. Bellanger, “FBMC Physical  L ayer : A  Primer,”  ICT-PHYDYAS Project, hal. 1-31, 2010.
[11]  I. McLoughlin, Applied Speech and Audio Processing with MATLAB Examples , New York, USA: Cambridge University Press,  2009.
[12]  J. Nadal, C.A. Nour, A. Baghdadi, dan H. Lin, “Hardware Prototyping of FBMC/OQAM  Baseband for 5G Mobile Communication,” IEEE Int. Symp. on Rapid System Prototyping , 2014, hal. 135 - 141.
[13]  P. Kansal dan  A. K. Shankhwar, “FBMC vs OFDM Waveform Contenders for 5G Wireless Communication System,” Wirel. Eng. Technol. , Vol. 8, No. 4, hal. 59–70, 2017.
[14]  A.J. Ramadhan, “Implementation of 5G FBMC PHYDYAS Prototype Filter,” Int. J. of Applied Engineering Research ,  Vol. 12, No. 23, hal. 13476-13481, 2017.