Metode Penentuan Perbaikan Noise Pada Data Musik Menggunakan Algoritma Least Mean Square - Satria Gunawan Zain; Edi Suhardi Rahman; Mardhatillah (Journal of Digital Technology and Computer Science, 2023)
Jenis penelitian ini menggunakan penelitian Eksperimen yaitu suatu penelitian yang di dalamnya ditemukan minimal satu variabel yang dimanipulasi untuk mempelajari hubungan sebab-akibat. Kebisingan tidak bisa dihindari dalam sistem komunikasi. Dalam beberapa kasus, noise dapat mengganggu sinyal. Penelitian ini dilakukan untuk melihat performa Adaptiv Filter menggunakan Algoritma least mean square (LMS) dalam menghilangkan noise. Hasil dari penelitian ini adalah didapatkan sebuah metode dalam menghilangkan atau mengurangi bobot noise pada data musik tari remo. Kemampuan filter dilihat dari nilai Mean Square Error (MSE) dan Nilai Signal to Noise Rasio (SNR) yang dihasilkan dari percobaan dan pengujian simulai penghapusan noise. Penelitian ini melibatkan 15 orang responden yang dianggap mampu membedakan suara sinyal musik sebelum difilter dan suara musik setelah difilter. Sebanyak 13 responden menyimpulkan bahwa suara sinyal hasil filter lebih baik daripada suara sinyal sebelum difilter. Dilihat dari grafik simulasi perbaikan noise pada tampiran GUI, dimana sinyal gabungan antara sinyal asli dan noise setelah dilakukan pemfilteran grafiknya kembali menyerupai sinyal asli sebelum digabungkan dengan noise, sehingga dapat disimpulkan hasil dari penelitian ini bahwa Algoritma least mean square (LMS) efektif untuk menghilangkan noise.