## Analisis Keefektifan Penggunaan Filter FIR dan IIR pada Sinyal Pernapasan EMGdi dengan Simulasi MATLAB
Christopher Leonard 1 , Nabila Husna Sabrina 2 , Putu Gandhi Aditya Bayuntara 3 , Yesaya Ariel 3 1, 3 Program Studi Teknik Fisika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia christopher5@student.umn.ac.id
2 Program Studi Teknik Komputer, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
Diterima 20 Mei 2020
Disetujui 16 Juni 2020
Abstract —Medical  instrumentations  are  used  to retrieve  and  record  signal  data  in  the  patient’s body  such  as  respiratory  signals.  The  data  from the  respiratory  signal  is  able  to  diagnose  the patient’s  respiratory  health.  Unfortunately,  in retrieving  signal  data,  there  are  noises  that interfere  with  the  required  signal  information.  In this  article,  the  signal  input  will  be  filtered  with two types of filter (FIR filter with window method and IIR filter with pole-zero placement method or bilinear  transformation  method)  and  compared their effectiveness to reduce or eliminate the  noise signal.  Both  filters  have  a  cut-off  frequency  of  50 Hz.  The  output  signal  shows  that  the  noise  ECG signal  is  more  effective  to  be  eliminated  with  an FIR  filter  because  of  its  stability  and  linear response. Therefore, FIR filter is more recommended  being  used  in  EMGdi  medical instrumentation  for  its  effectiveness  according  to Signal-to-Noise  Ratio  (SNR),  execution  time,  and zero-pole diagram.
Index  Terms— Bilinear  Transformation  Method, Digital Filter, Electromyography, Window Method

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  dunia  medis,  banyak  digunakan  alat-alat elektronik  yang  berguna  untuk  mengetahui  kondisi seseorang.  Penggunaan  alat-alat  elektronik  medis tersebut  menghasilkan  sinyal-sinyal  informasi  yang diperlukan  untuk  mendiagnosa  maupun  memberikan kesimpulan  terhadap  kesehatan  pasien  sehingga keakuratan  alat  pengukuran  medis  sangat  penting. Pada  umumnya,  sinyal  tersebut  berupa  masukan analog  yang  kemudian  diubah  menjadi  keluaran digital untuk mempermudah pengolahan dan interpretasi.
Alat-alat  elektronik  yang  ada  dalam  sebuah ruangan  serta  ketelitian  alat  medis  yang  digunakan menjadi  faktor  yang  akan  mempengaruhi  keluaran bacaan  sinyal  yang  diinginkan  karena  terdapat noise . Adanya noise pada  sebuah  sinyal  akan  mengganggu
pembacaan  sehingga  data  yang  diperoleh  menjadi tidak akurat. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah filter yang berguna untuk mengeliminasi noise tersebut.
Filter  merupakan  sebuah  perangkat  atau  proses yang  dapat  mengeliminasi  komponen-komponen sinyal yang tidak diinginkan dari sinyal masukkan [1]. Terdapat beragam jenis filter, namun yang digunakan pada  perbandingan  dan  analisis  kali  ini  adalah  filter digital  dengan  metode low  pass filter  IIR  ( Infinite Impulse  Response )  dan  filter  FIR  ( Finite  Impulse Response ). Pemilihan digital filter sebagai filter sinyal input  bertujuan  pada  tingkat  keakurasian  dan kepresisian  filter [1]  serta  mampu  disimulasikan dalam perangkat lunak MATLAB.
Pada artikel ini akan dikembangkan penggunakan filter IIR pada data sinyal pernapasan EMGdi pernah dilakukan  pada  [2]  dengan  membandingkan  segi keefektifan  filter  dengan  menggunakan  filter  FIR. Berdasarkan  [3-4]  filter  FIR  mampu  menghilangkan noise pada  pengaplikasian  sinyal  ECG  karena memiliki  properti  fasa  yang  linear  dan  karakteristik yang  stabil  serta  mampu  meningkatkan  kecepatan kalkulasi  filter  sebesar  13,65%.  Oleh  karena  itu, artikel  ini  akan  mencoba  mengaplikasikan  penelitian [2]  dengan  menggunakan  filter  FIR  dan  melihat apakah  keefektifan  filter  tersebut  juga  berlaku  ketika diaplikasikan pada sinyal EMGdi dengan menggunakan Signal-to-Noise Ratio (SNR), execution time , serta zero-pole diagram kedua filter.
Data sinyal yang akan digunakan merupakan data sinyal pernapasan EMGdi ( Diaphragm Electromyography )  dari  salah  satu  subjek  dari  jurnal [5]  dengan  periode  sampling  0,0005  detik.  Sinyal EMGdi  merupakan  sinyal  mentah  yang  terdiri  dari informasi kondisi pernapasan subjek serta sinyal noise ECG ( Electrocardiogram ). Untuk memisahkan sinyal yang  diinginkan serta noise akan  dilakukan penyaringan  menggunakan  filter  FIR  ( window method ) dengan cut-off frequency sebesar 50 Hz serta filter IIR ( bilinear transformation method / Pole Zero placement  method )  dari  pendekatan  rangkaian

## ISSN 2355-3286
highpass filter  sederhana  yang  diubah  menjadi  z- domain dengan cut-off frequency 50 Hz dan resistor 1 Ω  (besar  resistor  dan cut-off  frequency sudah  cukup untuk  filter  sinyal  EMGdi  [2]).  Penggunaan  jenis metode  filter  FIR  dan  IIR  pada  artikel  ini  tidak dibuktikan keefektifan tiap-tiap jenis filter.

## II. K ONSEP D ESAIN F ILTER

## A. Digital Filter
Filter  digital  pada  suatu  sistem  berfungsi  untuk mengubah  bentuk  sinyal,  karakteristik  amplitudo frekuensi  dan/atau  fase  frekuensi  dari  sinyal  menjadi sinyal  yang  diinginkan.  Tujuan  utama  dari  filter digital  adalah  untuk  mengurangi noise serta mendapatkan informasi dari sinyal [1].
Filter digital  merupakan algoritma  matematis  yang diimplementasikan  ke  dalam  perangkat  lunak  atau perangkat  keras  yang  menerima  masukan  sinyal, diolah,  dan  menghasilkan  keluaran  sinyal  digital dengan bentuk karakteristik sinyal yang diinginkan.
Gambar 1. Diagram blok proses sinyal dari analog input hingga analog output dengan melewati dua filter analog dan digital

## B. Finite Impulse Response – Window Method
Filter  FIR  memiliki  karakteristik linear  phase response filter , stabil, serta mudah untuk diimplementasikan ke dalam perangkat keras.
Salah  satu  metode  untuk  menghitung  koefisien pada desain filter FIR adalah window method dengan persamaan sebagai berikut: [1]
( ) ( ) ( ) (1)
dengan h D (n) merupakan ideal impulse response .
High  pass filter  dari  h D (n)  memiliki  persamaan berikut:
( ) (   ) (2)
w(n)  merupakan window  function .  Fungsi window umum  yang  digunakan  untuk  mendesain  filter  FIR adalah sebagai berikut [1] :
Tabel 1. Common window function
Pada artikel ini, akan digunakan hamming window karena  sinyal  input  yang  diterima  pada  proses  filter memiliki  amplitudo  yang  beragam  dan  fluktuatif. Oleh karena itu, rectangular window tidak digunakan karena low  dynamic  range dan hamming  window sudah  cukup  untuk  digunakan  untuk  digunakan sebagai filter [6] .
C. Infinite Impulse Response - Pole Zero Placement Method dan Bilinear Transformation Method
Filter  IIR  memiliki  karakteristik non-linear ,  tidak stabil  (karena  memerlukan  informasi  dari impulse response sebelumnya),  serta  lebih  kompleks  dalam mengkonversi persamaan respons  ke rangkaian. Oleh karena  itu  filter  IIR  lebih  sering  digunakan  dalam filter digital atau dalam filter pemrograman.
Koefisien untuk desain suatu filter IIR menggunakan transfer  function dengan  persamaan sebagai berikut [1] :
( ) (   ) (   ) (3)
Dengan:
{ (4)
(   ) (5)
Dari rangkaian perangkat keras (Gambar 2), dapat dilakukan filter IIR dengan mengubah rangkaian filter menjadi persamaan fungsi transfer laplace (persamaan  7),  kemudian  mengubah  ke z-domain dengan bilinear transformation method (persamaan 6) sehingga  menghasilkan  persamaan z-transform pada persamaan 8 [2] .

## ISSN 2355-3286
Gambar  2.  Rangkaian highpass filter  sederhana
(6)
dengan T merupakan periode sampling .

## D. Signal to Noise Ratio (SNR)
Dalam membuktikan keefektifan kedua filter dalam menghilangkan noise ,  SNR  digunakan  dengan persamaan sebagai berikut [6] :
(9)

## III. M ETODOLOGI
Dalam  membandingkan  keefektifan  filter  IIR  dan filter  FIR  untuk  menghilangkan  atau  meminimalisir noise sinyal  ECG  pada  sinyal  EMGdi,  dilakukan empat tahap sebagai berikut:
1. Pada tahap pertama, menentukan puncak dari sinyal ECG pada sinyal EMGdi mentah.
2. Pada tahap kedua, memisahkan antara sinyal EMGdi  yang  terkontaminasi  dengan  sinyal ECG  serta  sinyal  EMGdi  murni  dengan acuan  puncak  sinyal  ECG  yang  telah didapatkan pada tahap pertama.
3. Pada  tahap  ketiga,  sinyal  EMGdi  yang terkontaminasi  dengan  ECG  akan  dilakukan filtering .  Filter  FIR  dibuat  dengan window method sedangkan  untuk  filter  IIR  akan digunakan metode pole zero placement tetapi jika  pendekatan  melalui  perangkat  keras filter, dapat melalui metode bilinear transformation .
4. Pada  tahap  keempat,  merekonstruksi  sinyal EMGdi  hasil filtering dengan  sinyal  EMGdi murni.  Hasil  sinyal output dengan  dua  jenis filter  dibandingkan  dari  segi  keefektifan menghilangkan sinyal
noise
ECG menggunakan SNR.
Tahapan-tahapan tersebut dilakukan menggunakan simulasi MATLAB.

## IV. D ATA DAN A NALISIS
Pengolahan  sinyal  mentah,  dilakukan  sesuai dengan  tahapan-tahapan  melalui  perangkat  lunak MATLAB.  Pengambilan  data  yang  dilakukan  pada jurnal [5] dilakukan selama 400 detik dengan interval pengambilan data 0,0005 detik. Pada artikel ini, akan mempersempit  tampilan  data  selama  15  detik (Gambar  1)  dengan  tujuan  kontaminasi  ECG  pada sinyal EMGdi dapat terlihat.
Sinyal  mentah  akan  ditentukan  puncak  sinyal noise ECG  (gambar  2)  serta  memisahkan  antara sinyal  EMGdi  yang  terkontaminasi  dengan  ECG
dengan  sinyal  murni  EMGdi  berdasarkan  puncak sinyal noise ECG  yang  telah  terdeteksi  dengan interval  dari  puncak  sinyal  -0,1<  t  <  0.1  dengan  t adalah waktu (Gambar 3).
Sinyal  murni  EMGdi  tidak  akan  melewati  filter digital untuk  menghindari  terhilangnya  sinyal informasi  yang diperlukan. Sedangkan sinyal EMGdi yang terkontaminasi dengan ECG akan melewati filter FIR atau filter IIR dan akan dibandingkan keefektifan dari kedua filter tersebut.
Gambar 2. Sinyal EMGdi mentah sebelum dilakukan filtering
Gambar 3. Deteksi puncak sinyal noise ECG

## ISSN 2355-3286
Gambar 4. Pemisahan sinyal EMGdi yang terkontaminasi ECG dan sinyal EMGdi yang murni

## A. Filter Sinyal Menggunakan Filter FIR
Filter  FIR  akan  dibentuk  menggunakan  metode window  function dengan  spesifikasi high  pass filter sebagai berikut:
 Sampling frequency : 2kHz
 Cut-off frequency : 50 Hz
 Passband attenuation : >50dB
 Transition width : 1 Hz
Dari  spesifikasi  yang  ditentukan  tersebut,  maka digunakanlah hamming window dengan panjang filter 6600 dan orde filter sebesar 46. Penentuan orde filter berdasarkan [4] sudah cukup untuk diaplikasikan pada peralatan medis.
Gambar 5. Perbandingan sinyal noise ECG sebelum dilakukan filter FIR (atas) dan sesudah dilakukan filter FIR (bawah)
Gambar 6. Respon frekuensi dari high pass filter FIR
Gambar 7. Hasil rekonstruksi sinyal EMGdi yang sudah dilakukan filter FIR dengan sinyal EMGdi murni

## B. Filter Sinyal Menggunakan Filter IIR
Persamaan laplace dari  rangkaian high  pass filter sederhana (Gambar 2) adalah sebagai berikut:
( ) (7)
R  adalah  resistansi  elektrik  dan  C  adalah  kapasitansi. Dengan menggunakan metode bilinear transformation pada  persamaan  6,  maka  persamaan  7  menghasilkan persamaan transfer fungsi domain z: ( ) (   ) (   )    (   ) (8)
Pendekatan high  pass filter (Gambar  2)  yang digunakan  diasumsikan  memiliki  resistansi  1  Ω  dan cut-off  frequency 50  Hz  sehingga  nilai  kapasitansi bernilai  0,0032  C.  Dengan  periode sampling 0,0005 detik, maka substitusi nilai ke persamaan Z-transform menghasilkan persamaan sebagai berikut:
( ) (9)
Hasil filter dengan input sinyal mentah (Gambar 2) menghasilkan sinyal keluaran seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Perbandingan sinyal noise ECG sebelum dilakukan filter IIR (atas) dan sesudah dilakukan filter IIR (bawah)
Gambar 9. Respon frekuensi dari high pass filter IIR
Gambar 10. Hasil rekonstruksi sinyal EMGdi yang sudah dilakukan filter IIR dengan sinyal EMGdi murni

## C. Evaluasi
Sinyal input disaring menggunakan  filter FIR dan filter  IIR.  Dari hasil filter  sinyal  tersebut, menghasilkan sinyal keluaran (Gambar 7 dan Gambar 10). Berdasarkan keefektifan filter dengan menggunakan  SNR,  terlihat  bahwa  filter  FIR memiliki  nilai  yang  lebih  besar  daripada  filter IIR (Gambar  11  dan  13).  SNR  bernilai  negatif menunjukkan noise dari  sinyal  ECG  lebih  besar daripada  sinyal  pernapasan  EMGdi.  Sedangkan  dari segi execution  time pada  proses  FIR  filter dan  IIR filter berlangsung  selama  0.014522  detik  dan 0.018817  detik  secara  berurutan.  Dari  kedua  jenis filter  yang  digunakan,  untuk  mereduksi  sinyal noise ECG  pada  sinyal  pernapasan  EMGdi,  FIR  filter dengan  menggunakan window  method sudah  mampu menghasilkan output sinyal  yang  baik  dengan  SNR lebih  besar  dan  waktu  eksekusi  yang  lebih  cepat dengan  perbedaan  ±0.004  detik.  Sedangkan  dari kestabilan filter, filter FIR (Gambar 12) dan filter IIR (Gambar 13) menunjukkan sistem stabil karena lokasi pole yang berada di dalam area lingkar.
Gambar 11. SNR dari hasil sinyal yang difilter oleh
FIR

## ISSN 2355-3286
Gambar 12. Kestabilan filter FIR
Gambar 13. SNR dari hasil sinyal yang difilter oleh IIR
Gambar 14. Kestabilan filter IIR V. S IMPULAN Penelitian yang telah dilakukan dengan
menggunakan  filter  IIR  dengan  pendekatan bilinear transformation pada  pengaplikasian  pengukuran sinyal EMGdi pada [2] kurang tepat digunakan karena memiliki  SNR  yang  lebih  kecil  daripada  filter FIR. Selain  itu execution  time pada  filter FIR  lebih  cepat dan  sistem  menunjukkan  respon  yang  stabil.  Oleh karena  itu,  dalam  mereduksi  sinyal  ECG  pada  sinyal EMGdi  dapat  menggunakan  filter FIR  dengan metode window .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ifeachor,  E.  C.,  &  Jervis,  B.  W.  (2002).  Digital  signal processing: a practical approach. Essex: Addison Wesley.
[2] Luo,  G.  (2018).  A  MATLAB-based  biomedical  signal de-noising  applied  to  digital  signal  processing  course  for third-year  students.  International  Journal  of  Electrical Engineering & Education 56(1), 51-61. doi: 10.1177/0020720918780843. [3] Padmavathy,  T.,  Saravanan,  S.  &  Vimalkumar,  M.,  2020. Partial  product  addition  in  Vedic  design-ripple  carry  adder design  fir  filter  architecture  for  electro  cardiogram  (ECG) signal de-noising application. Microprocessors and Microsystems, 76, p.103113.
[4] Sumalatha, M., Naganjaneyulu, P. & Prasad, K.S., 2019. Low power  and  low  area  VLSI  implementation  of  vedic  design FIR  filter  for  ECG  signal  de-noising.  Microprocessors  and Microsystems, 71, p.102883.
[5] Biagetti,  G.,  Carnielli,  V.  P.,  Crippa,  P.,  Falaschetti,  L., Scacchia, V., Scalise, L., & Turchetti, C. (2019). Dataset from spirometer  and  sEMG  wireless  sensor  for  diaphragmatic respiratory  activity  monitoring.  Data  in  Brief,  25,  104217. doi: 10.1016/j.dib.2019.104217.
[6] Tan,  L.,  &  Jiang,  J.  (2019).  Digital  signal  processing: fundamentals  and  application  (3rd  ed.).  London:  Academic Press, an imprint of Elsevier.