creators_name: Grienda Elan Egatama Murni, 1115031040
creators_id: elangrienda@gmail.com
type: other
datestamp: 2016-07-29 04:22:53
lastmod: 2016-07-29 04:22:53
metadata_visibility: show
title: DENOISING SINYAL ULTRASONIK BERDASARKAN LEVEL
DEKOMPOSISI WAVELET HAAR
ispublished: pub
subjects: TK
full_text_status: restricted
abstract: ABSTRAK 
Pada era teknologi, dalam pengiriman ataupun perekaman sinyal tidak terlepas
dengan munculnya noise. Penelitian ini bertujuan untuk menghilangkan derau
(noise) pada sinyal ultrasonik hasil rekaman suara lumba-lumba, serta untuk
mengetahui level dekomposisi dan jenis thresholding terbaik pada wavelet dengan
pembuktian nilai SNR (Signal to Noise Ratio). Jenis wavelet yang digunakan
dalam penelitian yaitu wavelet jenis Haar. Salah satu kegunaan dari wavelet yaitu
dapat digunakan untuk reduksi noise pada sinyal suara non stasioner.
Reduksi noise pada sinyal suara menggunakan wavelet yaitu melakukan
pemilteran dengan operasi sub-sampling yang melewatkan sinyal melalui filter
low pass filter dan high pass filter yang disebut level dekomposisi sehingga
didapat koefisien wavelet, kemudian melakukan thresholding (melewatkan pada
ambang tertentu) terhadap koefisien wavelet tersebut sehingga noise dapat
dikurangi. Thresholding yang digunakan yaitu hard thresholding dan soft
thresholding.
Hasil penelitian diperoleh nilai SNR (Signal to Noise Ratio) terbaik terdapat
pada level dekomposisi 5 dengan nilai rata-rata pada soft thresholding sebesar
46,5548 dB, pada hard thresholding sebesar 46,5572 dB. Sementara untuk jenis
thresholding terbaik tergantung pada data input yang dimiliki, dari 30 data input
terdapat 15 data menunjukan soft thresholding terbaik dan terdapat 15 data
menunjukan hard thresholding yang terbaik.
Kata kunci : Noise, Sinyal Ultrasonik, Wavelet, Level Dekomposisi,
Thresholding, SNR (Signal to Noise Ratio).
ABSTRACT
In this age of technologies, existence of noise in transmitting data is inevitable.
This research is intended to reduce or even completely eradicate the noise
especially in ultrasonic signal out of dolphins’s voice and in order to examine the
decomposition level and determine the best thresholding in wavelet with proving
SNR (Signal to Noise Ratio). This research uses the Haar wavelet. The wavelet it
self can be used in reducing noise in a-non-static soundwave.
Noise reduction in this wavelet is using a filtering method which uses sub
sampling operation that passes the signal through low and high pass filter called
decomposition so we had get the wavelet coefficient, and then carried on by doing
the thresholding towards that coefficient so the noise would be reduced. The
thresholding used were hard and soft thresholding.
This research concluded that the best SNR in within the fifth level
decomposition with 46,5548 dB of soft thresholding and 46,5572 dB of hard
thresholding. While the best kind of thresholding depends on the input. Out of 30
inputs, there are 15 datas that show best soft thresholding and 15 that show best
hard thresholding.
Key words: Noise, Ultrasonic Signal, Wavelet, Level Decomposition,
Thresholding, SNR (Signal to Noise Ratio).
date: 2016-07-21
publisher: FAKULTAS TEKNIK 
place_of_pub: UNIVERSITAS LAMPUNG
citation:   Grienda Elan Egatama Murni, 1115031040  (2016) DENOISING SINYAL ULTRASONIK BERDASARKAN LEVEL DEKOMPOSISI WAVELET HAAR.  FAKULTAS TEKNIK , UNIVERSITAS LAMPUNG.     
document_url: http://digilib.unila.ac.id/23254/1/ABSTRAK%20%28ABSTRACT%29.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/23254/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/23254/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf