Klasifikasi Kualitas Sinyal Radio FM Berbasis Pengolahan Citra Spektrum pada Berbagai Titik Observasi

Adinda Kamilasari; Ciksadan Ciksadan; Mohammad Fadhli

doi:10.70340/jirsi.v5i3.568

Penulis

Adinda Kamilasari Politeknik Negeri Sriwijaya
Ciksadan Ciksadan Politeknik Negeri Sriwijaya
Mohammad Fadhli Politeknik Negeri Sriwijaya

DOI:

https://doi.org/10.70340/jirsi.v5i3.568

Kata Kunci:

radio FM, SNR, RTL-SDR, GQRX, pengolahan citra spektrum

Abstrak

Kualitas penerimaan siaran radio FM sangat dipengaruhi oleh karakteristik propagasi gelombang radio, seperti jarak, kontur geografis, kepadatan bangunan, dan vegetasi, sementara metode evaluasi konvensional menggunakan spectrum analyzer relatif mahal dan kurang fleksibel. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode evaluasi kualitas sinyal radio FM yang sederhana dan ekonomis berbasis pengolahan citra spektrum yang ditangkap melalui perangkat lunak GQRX dan modul Software Defined Radio RTL-SDR. Pengumpulan data dilakukan pada 20 titik observasi yang tersebar pada empat arah mata angin (Utara, Timur, Selatan, Barat) dengan lima variasi jarak (2, 4, 6, 8, dan 10 km) dari titik pusat Masjid Agung Palembang, menghasilkan 1.424 citra spektrum. Setiap citra diolah melalui deteksi panel spektrum, pembacaan skala sumbu daya dengan Optical Character Recognition (OCR), ekstraksi kurva sinyal, penghalusan dengan filter Gaussian, dan deteksi puncak sinyal untuk menghitung nilai Signal-to-Noise Ratio (SNR), yang selanjutnya diklasifikasikan berdasarkan standar TIPHON. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata SNR berkisar antara 27,06–36,90 dB dengan pola distribusi yang fluktuatif dan tidak linier terhadap jarak. Dari 20 titik observasi, 18 titik memperoleh kategori dominan Outstanding dan 2 titik memperoleh kategori Excellent, tanpa ada titik berkategori Good, Fair, maupun Bad. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan pengolahan citra spektrum berbasis RTL-SDR dan GQRX efektif, ekonomis, dan dapat direplikasi sebagai metode evaluasi kualitas sinyal radio FM.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

H. P. Fitrian, D. Sriastuti, D. Rifki, M. R. Yunara, and A. Aripin, “Analisis Pengaruh Jarak Terhadap Kekuatan dan Stabilitas Sinyal Wifi di Area Gedung Kampus,” TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi, vol. 5, no. 2, pp. 386–393, Dec. 2025, doi: 10.46880/tamika.Vol5No2.pp386-393.

B. Nursakinah, K. Syafitri, M. A. Wijaya, and F. Fahlapi, “Analisis Pengaruh Jarak dan Transmisi Data Jaringan Nirkabel Dengan Menggunakan Metode signal To-Noise Ratio (SNR),” JUTECH: Journal Education and Technology, vol. 6, no. 1, pp. 183–197, Jun. 2025, doi: 10.31932/jutech.v6i1.4955.

P. Bentar Fawwaz et al., “Pengembangan Spectrum analyzer Berbasis GNU Radio pada perangkat SDR dengan WebSocket,” in Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, 2025.

X. Kang, G. Chen, K.-C. Chang, and T. M. Clemons, “Optimal Preprocessing for Joint Detection and Classification of Wireless Communication Signals in Congested Spectrum Using Computer vision Methods,” arXiv preprint, Aug. 2024, doi: 10.48550/arXiv.2408.06545.

X. Kang, G. Chen, K.-C. Chang, and T. M. Clemons, “Joint Detection and Classification of Communication and Radar Signals in Congested RF Environments Using YOLOv8,” arXiv preprint, Jun. 2024, doi: 10.48550/arXiv.2406.00582.

E. Casmin and R. Oliveira, “Survey on Context-Aware Radio Frequency-Based Sensing,” Sensors, vol. 25, no. 3, Feb. 2025, doi: 10.3390/s25030602.

D. T. Phan, T. A. Huynh, V. T. Pham, C. M. Tran, V. T. Mai, and N. Q. Tran, “Optimal Scalogram for Computational Complexity Reduction in Acoustic Recognition Using Deep learning,” arXiv preprint, Nov. 2025, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2505.13017

H. M. Abdulhussein, M. Valizadeh, and M. Chehel Amiran, “Deep Feature Fusion from Spectrogram and Scalogram for Enhanced RFI Classification,” JISEM: Journal of Information Systems Engineering and Management, vol. 2025, no. 49s, pp. 2468–4376, 2024, doi: 10.52783/jisem.v10i49s.10102.

T. I. Safitri et al., “Analisis QoS Menggunakan Standar TIPHON pada Jaringan Wi-Fi SMK Dharma Bahari Surabaya,” RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, vol. 4, no. 4, pp. 2433–2443, Dec. 2025, doi: 10.31004/riggs.v4i4.3906.

B. Feng, M. Zheng, W. Liang, and L. Zhang, “A Recent Survey on Radio Map Estimation Methods for Wireless Networks,” Electronics, vol. 14, no. 8, Apr. 2025, doi: 10.3390/electronics14081564.