## ALGORITMA DETEKSI FREKUENSI DTMF MENGGUNAKAN KORELASI SILANG UNTUK TELEKOMANDO WAHANA TERBANG (DTMF FREQUENCY DETECTION ALGORITHM USING CROSS- CORRELATION FOR VEHICLE TELECOMMAND)
Sri Kliwati Pusat Teknologi Roket Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Raya LAPAN No. 2, Mekarsari, Rumpin, Bogor 16350 Indonesia e-mail : sri.kliwati@lapan.go.id
Diterima 6 Oktober 2015; Direvisi 28 Mei 2016; Disetujui 24 Juni 2016

## ABSTRACT
In general,  the  frequency DTMF  detection  algorithm  using  FFT  (Fast  Fourier  Transform) and Goertzel  Algorithm.  However,  in  certain  circumstances  a  more  suitable  signal  detected  by  the  other algorithms.  For  example  in  a  non-periodic  signal  as  the  measurement  sensors  for  flight  vehicle.  The purpose of this study is to develop a system telecommand for flight vehicle. And this paper discusses the frequency DTMF (Dual Tone Multi Frequency) detection method using cross correlation algorithm and data-base DTMF. The simulation results show the frequency detection successfully carried out in accordance with the accuracy of the data-base created (1 Hz) to change the frequency of zero to 1700 Hz (DTMF frequency limit).
Keywords: Frequency, DTMF, Detection of cross-correlation

## ABSTRAK
Deteksi  frekuensi  DTMF  secara  umum  menggunakan algoritma Fast Fourier Transform (FFT) dan Goertzel Algorithm. Akan tetapi pada kondisi tertentu sebuah sinyal lebih cocok dideteksi dengan algoritma yang lain. Misalnya pada sinyal yang non-periodik seperti pada pengukuran sensor-sensor wahana  terbang.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  telekomando  untuk  wahana terbang.  Dan  tulisan  ini  membahas  metode  deteksi  frekuensi Dual  Tone  Multi  Frequency (DTMF) dengan  menggunakan  algoritma  korelasi  silang  dan  data-base  DTMF.  Hasil  simulasi  menunjukkan deteksi  frekuensi  berhasil  dilakukan  sesuai  dengan  akurasi database yang  dibuat  (1  Hz)  untuk perubahan frekuensi antara nol hingga 1700 Hz (batas frekuensi DTMF).
Kata kunci: Frekuensi, DTMF, Deteksi korelasi silang

## 1  PENDAHULUAN
Deteksi frekuensi sinyal merupakan pemrosesan baik secara analog maupun secara  digital  untuk  berbagai  aplikasi seperti  pada  telekomunikasi,  telemetri, kode  keamanan,  dan  remote  kontrol. Metode Fast  Fourier  Transform (FFT) digunakan  dalam  berbagai  instrumentasi seperti  sistem Doppler untuk tracking roket  dan  kendaraan,  sistem  radar untuk tracking wahana dan atmosphere . Untuk  instrumentasi  seperti  deteksi Dual  Tone  Multi  Frequency (DTMF) tertentu memerlukan algoritma alternatif untuk  mendeteksi  bentuk  signal  dari suatu  obyek  yang  akan  dicari.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  membangun sistem  telekomando  untuk  wahana terbang.  Sistem  telekomando  yang dimaksud bisa digunakan untuk mengontrol  wahana  terbang  sesuai dengan  yang  diinginkan.  Kegunaan  dari sistem ini antara lain banyak diaplikasikan  pada  sistem  radar, Flight Termination  System (FTS),  maupun untuk  komunikasi  digital.  Dewasa  ini telah  berkembang  berbagai  algoritma yang  bisa  digunakan  untuk  mengontrol wahana  terbang.  Salah  satu  algoritma deteksi  sinyal  adalah  korelasi-silang atau cross-correlation [Kliwati,  2015; Belmont, 1997; Jun, 2015; Daniel, 2015; Raghavender,  2014].  Untuk  itu,  pada tulisan  ini  pembahasan  dibatasi  pada algoritma deteksi frekuensi DTMF menggunakan  korelasi  silang  ( cross correlation ).  Keakuratan  perhitungan dengan  menggunakan  algoritma  ini
berbanding lurus dengan waktu pemrosesannya.  Semakin  akurat  hasil yang  didapatkan,  semakin  lama  waktu yang  dibutuhkan  untuk  memproses. Namun algoritma ini perlu dicoba untuk mengetahui performanya. Adapun algoritma deteksi frekuensi DTMF menggunakan  korelasi  silang  untuk telekomando belum pernah diujicobakan atau  diimplementasikan  pada  roket LAPAN. Selama ini sensor yang dipasang pada  roket  adalah  antara  lain  GPS  dan accelerometer , untuk mengetahui ketinggian,  kecepatan,  dan  percepatan roket.  Dengan  menggunakan  algoritma deteksi  frekuensi  DTMF  menggunakan korelasi  silang  ini,  diharapkan  dapat membangun  sistem  telekomando  untuk roket.
Pembahasan  pada  tulisan  ini terbatas  pada  penggunaan  korelasi silang  untuk  mendeteksi  frekuensi DTMF  yang  masuk  ke onboard prosesor wahana terbang.
Sinyal DTMF ini banyak diaplikasikan  pada  komunikasi  telepon, pengiriman data digital, pengiriman data rahasia  dan  lain-lain  dengan  kondisi penggunaan  perangkat  keras  yang berbeda-beda.  Algoritma  korelasi-silang ini banyak diaplikasikan untuk berbagai bidang  deteksi  sinyal,  seperti  pada bidang  pasif  radar  untuk  deteksi  jarak obyek  [Jun,  2015],  bidang  sistem Doppler untuk  deteksi  kecepatan  obyek [Daniel,  2015],  dan  untuk image processing untuk  deteksi  obyek  [Hari, 2014].  Selain  itu  juga  menggunakan
algoritma  Goertzel  untuk  deteksi  sinyal tersebut  [Nagakishore,  2014].  Akan tetapi  algoritma untuk  deteksi  frekuensi sinyal DTMF tanpa menggunakan algoritma FFT belum berkembang pesat, untuk aplikasi tertentu sangat diperlukan. Penelitian pemrosesan sinyal tersebut  masih  terus  dilanjutkan  sesuai dengan kondisi perangkat keras maupun perangkat  lunak  yang  akan  digunakan. Metode deteksi frekuensi berbasis korelasi-silang  ini  dapat  dikembangkan untuk berbagai aplikasi karena algoritma  FFT  cukup  memerlukan memori  dan  kecepatan  prosesor  PC. Selain  itu  dapat  digunakan  untuk deteksi  sinyal-sinyal  yang  lain  yang mirip  kegunaanya,  seperti  algoritma neural  networks yang  juga  mempunyai fungsi yang sama [Yu, 1993].
Tulisan ini menyajikan pembahasan  metode  korelasi  silang untuk deteksi frekuensi sinyal gelombang Dual  Tone  Multi  Frequency (DTMF) dengan  menggunakan  data-base  sinyal dengan  frekuensi  kombinasi  2  buah sinyal  sinus.  Algoritma  korelasi-silang ini orisinal untuk aplikasi deteksi sinyal DTMF.  Simulasi  yang  dilakukan  dengan menggunakan software Matlab,  selain mudah  diimplementasikan  juga  fungsi- fungsi pada software ini sangat membantu  baik  untuk  tampilan  grafik dan  juga input data  secara  analog maupun secara digital. Akan tetapi pada percobaan  kali  ini  semua  dilakukan secara  simulasi.  Metode  ini  belum pernah dipublikasikan sebelumnya, sehingga mempunyai orisinalitas algoritma.

## 2  METODOLOGI
Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  suatu  sistem  telekomando untuk  wahana  terbang.  Dengan  adanya telekomando, maka wahana terbang bisa melaksanakan  perintah  yang  dikirim dari ground  station .  Pembahasan  pada makalah  ini,  sinyal yang dikirim  berupa sinyal DTMF. Sedangkan untuk mendeteksi sinyal DTMF pada tulisan ini
menggunakan  metode  korelasi  silang. Metode  ini  juga  banyak  diaplikasikan pada  radar  dan  komunikasi  digital. Fungsi  korelasi  ini  digunakan  untuk menentukan kemiripan/kesamaan antara dua  buah  sinyal.  Pada  radar,  fungsi korelasi ini digunakan untuk menentukan posisi obyek yang terdeteksi.
Dalam  bidang  sinyal  prosesing algoritma  korelasi  silang  digunakan untuk  mengukur  kesamaan  antara  dua bentuk  gelombang  seperti f ( t )  dan g ( t ) yang  dapat  ditulis  dengan  persamaan sebagai berikut.
        d t g t f t C ) ( ) ( ) ( (2-1)
Semakin mirip maka nilai pada persamaan  (2-1)  akan  semakin  besar, sebaliknya akan semakin kecil jika jauh dari  kemiripan.  Fungsi  pada  Matlab dapat  menggunakan  fungsi xcoor( f , g ) . Untuk  membandingkan  kemiripan  dua buah sinyal dapat menggunakan normalized cross correlation NCC supaya nilainya  tidak  menjadi  besar,  tetapi antara  -1  sampai  dengan  +1  dengan menggunakan persamaan berikut [Kliwati, 2015].
1 1 2 2                         d g d f d t g t f t C ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( (2-2)
Secara praktek  jika  nilai  NCC  lebih dari 0,8 maka sudah dapat disebut kemiripannya  cukup  tinggi.  Jika  nilai mendekati  nol,  maka  kedua  sinyal tersebut  semakin  tidak  mirip.  Fungsi pada  Matlab  yang  dapat  digunakan adalah xcov( f , g ,’coeff’) . Algoritma deteksi sinyal  DTMF  adalah  seperti  pada Gambar  2-1.  Mula-mula  PC  akan menerima  sinyal  DTMF  dari  instrumen (misal  sinyal  radio  dan  telepon)  secara analog.  Kemudian,  membaca database sinyal  sinus  dengan  frekuensi  pada batas frekuensi sinyal DTMF. Kemudian, sinyal  yang  diterima  tersebut  dihitung korelasi  silang  dengan  semua  data  base tersebut.  Jika  nilai  korelasi  lebih  dari
0,8,  maka  ditentukan  sebagai  frekuensi yang  dideteksi.  Proses  tersebut  diulang- ulang  hingga  sinyal  yang  diterima selesai.  Algoritma  yang  telah  dijelaskan di atas dapat digunakan untuk mendeteksi frekuensi  sinyal  DTMF  secara  umum. Metode  tersebut  juga  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  bentuk-bentuk  sinyal secara  umum  (selain  gelombang  sinus), sehingga
secara
luas dapat dimanfaatkan  untuk  sistem  instrumen lainnya.

## Gambar 2-1: Alur  deteksi  frekuensi  sinyal DTMF  berbasis  algoritma  korelasi silang
Data  dua  buah  sinyal  untuk  kombinasi DTMF  dapat  dilihat  pada  Gambar  2-2. Misalnya, angka ‘1’ merupakan kombinasi sinyal  frekuensi  697  Hz  dan  1209  Hz. Angka ‘2’ adalah dengan frekuensi 697 Hz dengan  1336  Hz.  Demikian  selanjutnya, selain  angka  dari  ‘0’  hingga  ‘9’,  juga huruf  ‘A’,  ‘B’,  ‘C’  dan  ‘D’.  Minimum frekuensi yang digunakan adalah 697 Hz dan maksimum frekuensi yang digunakan adalah 1633 Hz.

## Gambar 2-2: Kombinasi  frekuensi  sinus  untuk DTMF
Oleh  karena  itu  data  base  sinyal  sinus dimulai  dari  frekuensi  500  Hz  hingga 1700 Hz dengan cacahan frekuensi 1 Hz. Batas  frekuensi  ini  relatif  rendah  untuk dapat  digunakan  pada  komunikasi secara  umum  seperti  radio  dan  telepon. Simulasi  deteksi  sinyal  DTMF  ini menggunakan software Matlab  dengan sebuah  PC. Database dan  sinyal  DTMF dibuat  pada  Matlab  dan  digunakan untuk proses simulasi. Beberapa contoh sinyal  sebagai  bahan  simulasi  dengan angka dan huruf.
Untuk  membuat database sinyal sinus,  maka  dengan  menggunakan software Matlab  dapat  dengan  mudah dilakukan  seperti  pada  Gambar  2-3. Frekuensi  antara  500-1700  Hz  cukup untuk  sinyal  DTMF  dengan  cacahan frekuensi 1 Hz.
Gambar 2-3: Database sinyal  sinus  500  Hz hingga  1700  Hz  dengan software Matlab
Untuk  deteksi  sinyal  DTMF,  maka dengan  algoritma  korelasi  silang  dapat dengan  mudah  dilakukan  seperti  pada Gambar 2-4.
Mulai Input data instrumentasi Baca database sinyal Hitung nilai korelasi silang Tentukan maksimum korelasi & Hitung frekuensi sinyal Berhenti Database sinyal DTMF
Gambar 2-4: Deteksi  frekuensi  DTMF  dengan software Matlab
Dengan  menggunakan  algoritma  yang telah  dijelaskan  secara  rinci  dan implementasi  pada software Matlab  di atas,  maka  simulasi  sudah  dapat dilakukan  untuk  deteksi  sinyal  DTMF berbasis korelasi silang.

## 3  HASIL  PERCOBAAN  DAN  PEM- BAHASAN
Algoritma yang telah dikembangkan di atas akan dilakukan verifikasi dengan menggunakan percobaan berbasis simulasi pada  PC.  Mula-mula  yang  dilakukan adalah  dengan  membuat database sinyal  sinus  dengan  rentang  frekuensi yang  mencukupi  sinyal  DTMF  yaitu antara  1  Hz  hingga  1700  Hz.  Simulasi ini mengunakan software Matlab dengan membuat  sinyal  DTMF  yang  dicampur dengan  sinyal  derau.  Besaran  sinyal
derau  cukup  besar  dengan  perbandingan satu  banding  satu.  Contoh  sinyal dengan  kode  angka  /1/  adalah  seperti terlihat  pada  Gambar  3-1  bagian  atas. Sedangkan  hasil  deteksi  sinyal  secara bersamaan  adalah  seperti  pada  Gambar 3-1  bagian  bawah.  Frekuensi  yang terdeteksi  adalah  sekitar  697  Hz  dan 1209 Hz sesuai dengan tabel kode DTMF pada Gambar 2-2.
Contoh  sinyal  kode  berikutnya adalah angka /4/ adalah seperti terlihat pada Gambar 3-2 bagian atas. Sedangkan  hasil  deteksi  sinyal  secara bersamaan  adalah  seperti  pada  gambar 3-2  bagian  bawah.  Frekuensi  yang terdeteksi  adalah  sekitar  770  Hz  dan 1209 Hz sesuai dengan tabel kode DTMF pada  Gambar  2-2.  Dari  kedua  contoh simulasi tersebut, algoritma yang digunakan  berhasil  untuk  mendeteksi sinyal  kode  DTMF.  Contoh  lain  dengan frekuensi  yang  lebih  tinggi  adalah dengan  sinyal  kode  /7/  yaitu  dengan frekuensi  852  Hz  dan  1209  Hz  seperti terlihat  pada  Gambar  3-3.  Hasil  deteksi frekuensi  terlihat  berhasil  seperti  pada Gambar 3-3 bagian bawah.
0
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 -5 0 5 Waktu (detik) Signal DTMF dengan noise 0 500 1000 1500 0 0.1 0.2 Frequency (Hz) K o re la s i N o rm a l o
Gambar 3-2: Kombinasi frekuensi sinus untuk DTMF /4/
Gambar 3-3: Kombinasi frekuensi sinus untuk DTMF /7/
Analisis kemampuan untuk deteksi  frekuensi  dengan  derau  yang lebih  variatif  seperti  pada  literatur [Kliwati,  2015],  dan  terbukti  tahan terhadap  gangguan  sinyal  derau  yang lebih tinggi. Untuk mempersingkat waktu hitung,  khusus  untuk  deteksi  sinyal DTMF  ini  tidak  perlu  menggunakan database yang  lengkap,  tetapi  cukup menggunakan database sinyal  dengan
batas  frekuensi  pada  frekuensi  yang digunakan  oleh  DTMF,  yaitu  8  buah frekuensi dengan batas perubahan ± 5 Hz (untuk  antisipasi  pergeseran  frekuensi). Dengan  penggunaan database yang sedikit,  maka  waktu  untuk  perhitungan menjadi  lebih  cepat  (21,25x)  dan  sesuai untuk  aplikasi onboard ,  seperti  untuk wahana  terbang  (roket,  UAV Unmanned Aerial Vehicle , dan robotika). 0 0.01 0.02
0.03 0.04 0.05 -5 0 5 Waktu (detik) Signal DTMF dengan noise 0 500 1000 1500 0 0.1 0.2 Frequency (Hz) K o re la s i N o rm a l o 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 -5 0 5 Waktu (detik) Signal DTMF dengan noise 0 500 1000 1500 0 0.1 0.2 Frequency (Hz) K o re la s i N o rm a l o
Gambar 3-4: Hubungan kecepatan perhitungan dengan batas frekuensi database .
Hubungan antara kecepatan perhitungan  dengan  batas  frekuensi database untuk  DTMF  dapat  dilihat pada  Gambar  3-4.  Semakin  sempit batasnya akan semakin cepat perhitungannya,  tetapi  akurasi  dapat terganggu  jika  ada  pergeseran  frekuensi akibat  dari  gangguan  derau.  Sebaliknya semakin  lebar  akan  semakin  lambat kecepatannya,  tetapi  tahan  terhadap gangguan  perubahan  frekuensi.  Oleh karena itu batas ini disesuaikan dengan kebutuhan.

## 4  KESIMPULAN
Telah  dibuat  metode  deteksi frekuensi  DTMF  dengan  menggunakan algoritma  korelasi  silang  dengan  data- base  frekuensi  1  Hz  untuk  rentang frekuensi  hingga  1700  Hz.  Parameter akurasi  frekuensi  dan  batas  rentang frekuensi  dapat  divariasikan  sesuai dengan  kebutuhan  aplikasi  riil  (1  Hz untuk  percobaan  kali  ini).  Metode  ini selain  untuk  deteksi  frekuensi  juga dapat  diaplikasikan  untuk  deteksi bentuk  gelombang  lainnya  yang  sangat dibutuhkan  dalam  berbagai  bidang seperti  medis,  kontrol,  dan  lain-lain. Kecepatan hitung frekuensi dapat dipercepat  (21,25x  lebih  cepat)  dengan membatasi jumlah database sinyal sinus
sesuai  dengan  frekuensi  DTMF  (8  buah frekuensi dengan batas ±5Hz).
Algoritma  deteksi  frekuensi  DTMF menggunakan  korelasi  silang  berpotensi untuk membangun suatu sistem telekomando  wahana  terbang  (roket)  di LAPAN. Untuk selanjutnya dapat dikembangkan  berbagai  perintah  untuk mengendalikan  roket  sesuai  dengan misinya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Saya  ucapkan  terimakasih  kepada Pustekroket  yang  telah  memberikan fasilitas,  dan  bantuan  diskusi  ide  dan teknis  dari  sesama  peneliti,  dosen,  dan rekan-rekan  yang  tidak  dapat  saya sebutkan  satu  per  satu,  sehingga penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Chao-Ping  Chu,  Li-Te  Shen,  Shaw-Hwa  Hwang 2014. A  New  Algorithm  for  Tone Detection ,  AASRI  Conference  on  Sports Engineering  and  Computer  Science Volume 8, 2014, 118–122.
Daniel  R.  Cadel,  K.  Todd  Lowe,  2015. Cross- correlation  Doppler  Global  Velocimetry (CC-DGV) ,  Optics  and  Lasers  in Engineering, Volume 71, August, 51-61.
0 5 10 15 20 0 100 200 300 400 500 Batas Frekuensi Hz K e ce p a ta n X
Hari  Mohan  Rai,  2013. ECG  Signal  Processing for  Abnormalities  Detection  using  Multi- Resolution  Wavelet  Transform  and Artificial  Neural  Network  Classifier , Measurement  Volume  46,  Issue  9, November, 3238–3246.
Hideyuki  Kato,  Miguel  C.  Soriano,  Ernesto Pereda,  Ingo  Fischer,  and  Claudio  R., Mirasso,  2013. Limits  to  Detection  of Generalized  Synchronization  in  Delay- Coupled  Chaotic  Oscillators ,  Phys.  Rev. E 88, 062924 – Published 26 December. Jun Liu, Hongbin Li, Braham Himed, 2015. On the  Performance  of  the  Cross-correlation Detector  for  Passive  Radar  Applications ,
Signal Processing, Volume 113, August,
32-37.
Jun  Ye,  2003. An  Improved  Cross-Correlation based Method of Blind Source Separation in  Frequency  Domain ,  IEEE  2003 International  Conference  on  Neural Networks & Signal Processing Publication Year: 2003 , Page(s): 867.
M.  R.  Belmont  and  A.  J.  Hotchkiss,  1997. Generalized  Cross-Correlation  Functions for  Engineering  Applications,  Part  I: Basic Theory , J. Appl. Mech 64(2), 321- 326  (Jun  01,  1997)  (6  pages)  doi: 10.1115/1.2787310
M.  R.  Belmont,  A.  J.  Hotchkiss,  S.  J.  Maskell and  E.  L.  Morris,  1997. Generalized Cross-Correlation,  Part  II:  Discretization of  Generalized  Cross-Correlation  and Progress to Date in Its Implementation , J.
Appl.  Mech  64(2),  327-335  (Jun  01, 1997) (9 pages) doi:10.1115/1.2787311 Ming  HUANG,  2011. A  Novel  Cross-Correlation Algorithm  Based  on  the  Weighted Average  for  IEEE  802.11N  Symbol Synchronization ,  Journal  of  Information
&  Computational  Science  8:  16  4255– 4263.
S  Nagakishore  Bhavanam,  2014. Goertzel Algorithm Based DTMF Detection , American
International  Journal  of  Research  in Science,  Technology,  Engineering  & Mathematics AIJRSTEM 14-307;, AIJRSTEM 6-12. Sri Kliwati, 2015. Deteksi Frekuensi Gelombang Sinus  Menggunakan  Algoritma  Korelasi Silang , ISAST 2015 Bali Indonesia.
Y.Raghavender  Rao,  2014. Application  of Normalized  Cross  Correlation  to  Image Registration ,  International  Journal  of
Research in Engineering and
Technology  Volume:  03  Special  Issue:
05  May.
Yu  Hen  Hu,  1993. Applications  of  Artificial Neural  Networks  for  ECG  Signal Detection  and  Classification ,  Journal  of Electrocardiology  (Impact  Factor:  1.36);
26 Suppl:66-73.
Zhijun  WU,  Yi  CUI,  Meng  YUE,  Lan  MA,  Lu WANG,  2014. Cross-correlation  Based Synchronization  Mechanism  of  LDDoS Attacks , Journal of Networks, Vol 9, No 3 (2014),  604-611,  Mach  doi:  10.4304/ jnw.9.3.604-611.