Analisis Peredaman Noise pada Sinyal Audio Dengkuran Menggunakan Filter Butterworth Berbasis Python - Sakila Sahara; Ainur Puji Astuti; Fifin Dewi Ratnasari (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Suara dengkuran merupakan salah satu jenis sinyal audio yang sering mengandung gangguan atau noise sehingga dapat memengaruhi proses analisis sinyal. Keberadaan noise menyebabkan kualitas sinyal menurun dan berpotensi mengurangi akurasi pada proses identifikasi maupun analisis karakteristik suara dengkuran. Oleh karena itu, diperlukan metode pengolahan sinyal yang mampu mereduksi noise tanpa menghilangkan informasi penting yang terkandung pada sinyal audio. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas Filter Butterworth Low Pass dalam meredam gangguan pada sinyal suara dengkuran berbasis Python. Sampel yang digunakan terdiri atas beberapa jenis suara dengkuran dengan karakteristik yang berbeda, yaitu dengkuran bernada rendah, bernada tinggi, halus, keras, serta dengkuran yang disertai suara pilek. Data diperoleh melalui proses perekaman dan pengunduhan, kemudian dikonversi ke format WAV agar dapat diproses menggunakan Python. Tahapan penelitian meliputi pembacaan file audio, perancangan Filter Butterworth Low Pass, penerapan proses filtering, serta visualisasi hasil menggunakan grafik perbandingan antara sinyal asli dan sinyal setelah proses penyaringan. Efektivitas filter dianalisis berdasarkan perubahan bentuk gelombang dan tingkat kehalusan sinyal yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Filter Butterworth Low Pass mampu menghasilkan sinyal yang lebih halus dan stabil dibandingkan sinyal asli, tanpa menghilangkan karakteristik utama suara dengkuran. Dengan demikian, metode ini dapat digunakan sebagai tahap awal pengolahan sinyal audio untuk meningkatkan kualitas data sebelum dilakukan analisis lebih lanjut serta mendukung pengembangan penelitian di bidang pengolahan sinyal digital berbasis suara.