tulisan dosen-dosen teknik elektro

Berkenalan dengan FPGA (Field Programmable Gate Array)

FPGA atau Field Programmable Gate Array, kalau kita lihat dari namanya ada Field Programmable  dan Gate Array.  Programmable artinya bahwa piranti ini bisa kita program sesuai dengan rancangan IC yang akan kita buat. Coba kita bayangkan bila membaca datasheet sebuah IC, tentu kita akan melihat kira kira isi dari IC tersebut akan tersusun dari banyak komponen. Dalam FPGA kita bisa mengimplementasikan IC IC dengan fungsi tertentu hanya dengan memprogram FPGA. 

Ada beberapa perangkat yang biasa digunakan untuk memprogram FPGA diantaranya adalah pemrograman dengan menggunakan schematic diagram, hardware description language (HDL) dan finite state machines (mesin keadaan). 

Susahkah untuk memprogram perangkat ini………..??

Pemrograman dengan schematic diagram dilakukan dengan menggambar fungsi logika yang akan kita aplikasikan dalam perangkat. apakah gambar ini yang akan kita tanam ke FPGA…?? secara tidak langsung ya tapi tentu saja melalui proses kompilasi untuk menghasilkan bentuk file yang tentu saja bisa dibaca oleh perangkat. Lalu bagaimana dengan mesin keadaan…..?? Mesin keadaan merupakan ilustrasi dari sebuah proses yang berjalan. Biasanya mesin ini dibentuk dengan menggunakan simbol simbol tertentu untuk menggambarkan masukan, keluaran dan arah perubahan keadaan dalam tiap langkahnya.

Kemudian apa itu Gate Array……??

Gate array artinya deretan gerbang. Jadi dalam FPGA sebenarnya isinya adalah deretan gerbang logika dasar yang biasa digunakan dalam sistem digital yaitu AND, OR dan NOT[6]. Kalau isinya adalah deretan gerbang, bagaimana ya programnya bisa berfungsi dengan baik…?? Jadi program yang ditanam ke FPGA pada dasarnya adalah membuat koneksi atau hubungan hubungan antara gerbang satu dengan gerbang yang lain. 

Kemudian apa sih fungsi dari perangkat ini….???

Dewasa ini FPGA mengalami perkembangan yang sangat pesat. Fungsi dari perangkat ini pun sudah merambah ke berbagai bidang dari komunikasi sebagai contoh aplikasi FPGA pada perancangan convolution encoder [5], programmable DAC [4]. Perangkat ini juga bisa digunakan di bidang ketenagaan contohnya adalah pengendali kecepatan motor induksi 3 fase [7]. Beberapa aplikasi perangkat ini juga ditemukan di bidang kendali. 

 

Referensi

  1. Dubey,  R.,  2009,  Introduction  to  Embedded  System  Design  Using  Field  Programmable Gate Arrays, Springer-Verlag, London.
  2. Frenzel,  Jr.,  L.  E.,  2010, Electronics  Explained  :  The  New  Systems  Approac  to  Learning Electronics , Elsevier Inc, Oxford.
  3. Gr imbleby, J.,B., 2008, Digital to analogue and Analogue to digital conversion. School of Systems Engineering Electronic Engineering, University of Reading, Berksh
  4. Zuhdy, A, Implementasi Programmable DAC pada FPGA Xilink Spartan 6 Berbasis VHDL, International Journal of Electronics and Instrumentation System, IJIES, Vol 4, No. 1, 2014
  5. Wibowo, F, Desain dan Implementasi Convolutional Encoder (2, 1, 8) dalam Field Programmable Gate Array (FPGA), Jurnal Rekayasa Elektrika, Vol. 4 No. 9, 2011
  6. https://ndoware.com/sekilas-tentang-fpga.html
  7. Sutikno, T, Pengendali Kecepatan Motor Induksi 3 Fase dengan Inverter Modulasi Lebar Pulsa Seragam Berbasis FPGA ACEX1K, Telkomnika

Info Penulis

 

Medilla Kusriyanto, S.T., M.Eng.

Electronics, Embedded System, Instrumentation, Control System

Menuju Teknologi Cognitive Radio untuk menunjang Teknologi 5G di Masa Depan

Teknologi telekomunikasi nirkabel mengalami kemajuan yang sangat pesat guna memenuhi permintaan dan kebutuhan masyarakat. Pertumbuhan pelanggan layanan broadband atau data terus mengalami peningkatan, didukung dengan penjualan smartphone, tablet, laptop serta penggunaan aplikasi internet yang makin popular dan beragam. Peralatan yang terkoneksi dengan internet atau yang dikenal dengan internet of things (IoT) semakin banyak bermunculan. Hal ini ini menyebabkan kebutuhan akan penggunaan spektrum semakin tinggi. Di samping itu, lalu lintas komunikasi data berkembang dengan pesat dan menjadikan kanal frekuensi semakin padat. Pada gambar 1 menunjukkan penggunaan peralatan yang terkoneksi dengan internet, dimana pada tujuh tahun ke belakang penggunaannya meningkat dengan pesat [1].

Berdasarkan kebutuhan teknologi di masa depan, skenario aplikasi penggunaan layanan nirkabel ini dibagi menjadi dua, yaitu internet seluler dan peralatan IoT. Pada scenario aplikasi internet seluler, cakupan luas dan kapasitas besar artinya kebutuhan layanan internet kapasitas besar degan kecepatan transmisi data yang tinggi dimanapun dan kapanpun baik pada daerah yang perkotaan hingga ke daerah terpencil. Layanan internet ini diharapkan mampu memenuhi kebutuhan jaringan komunikasi yang sangat padat. Sedangkan pada scenario peralatan IoT, konektivitas yang banyak dengan latensi yang rendah artinya kebutuhan layanan internet harus mampu mendukung lebih dari 1 juta koneksi peralatan berbasis internet dengan konsumsi daya yang rendah dan latensi delay yang rendah. 

Berdasarkan skenario tersebut, teknologi komuniksai mulai memasuki era baru, yaitu teknologi generasi ke-5 (5G). Peningkatan pada penggunaan layanan internet nirkabel ini menimbulkan permasalahan penting yaitu kelangkaan spektrum radio. Untuk mengantisipasi dan memenuhi kebutuhan teknologi 5G, jaringan akan berubah dengan adanya eksplorasi spektrum yang baru, penggunaan spektrum yang ada secara dinamis dan efisiensi energi yang tinggi, 

Regulasi frekuensi di Indonesia menyatakan bahwa spektrum Frekuensi Radio merupakan sumber daya alam yang terbatas yang mempunyai nilai strategis dalam penyelenggaraan telekomunikasi dan dikuasi oleh negara. Spektrum dibagi menjadi dua, yaitu spektrum terlisensi dan spektrum tidak terlisensi. Hingga saat ini, Federation Communications Commission (FCC) menunjukkan bahwa 80% hingga 90% spektrum terlisensi di dunia tidak digunakan secara penuh. FCC juga yang mengembangkan kebijakan spektrum baru yang akan memperbolehkan penggunaan secara oportunistik spektrum yang sedang tidak digunakan [2]. 

Spektrum terlisensi yang dapat digunakan ini seperti spektrum TV analog atau disebut dengan istilah TV white space (TVWS) yang berada pada Ultra High Frequency (UHF) dan Very High frequency (VHF). Sedangkan spektrum tidak terlisensi ini adalah ISM radio band (Industrial, scientific and medical) dan U-NII radio band (Unlicensed National Information Infrastructure) yang berada di bawah 6 GHz.

Salah satu solusi permasalahan kelangkaan spektrum tersebut adalah mengakses spektrum frekuensi terlisensi ini yang dapat digunakan untuk komunikasi data dengan memanfaatkan frekuensi yang sedang tidak digunakan. Bagaimana mengeksplorasi spektrum terlisensi yang sedang tidak digunakan supaya dapat dimanfaatkan secara aman dan efisien untuk pengguna lainnya? Salah satu caranya adalah dengan mengakses spektrum secara oportunistik dengan perangkat teknologi radio kognitif yang disebut sistem radio kognitif atau cognitive radio (CR) [3]. Cognitive radio merupakan radio cerdas yang sadar akan kondisi lingkungan sekitarnya sehingga dapat mengeksplorasi spektrum yang sedang tidak digunakan oleh pengguna utama [4]. 

Pada spektrum terlisensi, pengguna utama disebut dengan primary user (PU), sedangkan pengguna yang mengeksplorasi dan memanfaatkan spektrum terlisensi secara oportunistik disebut dengan pengguna kedua atau secondary user (SU). Kemampuan kognitif pada CR memungkinkan SU untuk menggunakan spektrum saat sedang tidak digunakan oleh PU, maupun menggunakan spektrum secara bersama-sama dengan batasan tertentu.

Sebagai teknologi yang akan mendukung teknologi 5G di masa depan, CR diharapkan dapat diterapkan pada peralatan elektronika dengan daya yang rendah. Oleh karena itu, berbagai riset telah dilakukan terkait dengan tahapan dan fungsi pada CR, yaitu spectrum sensing, spectrum decision, spectrum sharing, spectrum access dan spectrum mobility. Tahapan dan fungsi tersebut menjadikan CR memiliki kemampuan dalam mendeteksi, mengambil keputusan dan melakukan mobilisasi SU apabila PU akan menggunakan spektrum. 

Kemampuan CR tidak hanya dapat observasi dan deteksi lingkungannya saja, akan tetapi CR merupakan radio pintar yang juga harus dapat melakukan fungsi-fungsi berikut ini :

  • Mengidentifikasi dan memprediksi kondisi dan performa lingkungan radio sekitarnya.
  • Beradaptasi dengan lingkungan yang dapat berubah dengan cepat menggunakan metodologi/algoritma.
  • Beradaptasi dengan cepat merubah parameter transmisi dan penerima ketika PU datang atau terdapat gangguan dari SU lain.
  • Belajar dari pengalaman dan mengadaptasikannya dengan variasi parameter
  • Menyeimbangkan penggunaan kanal untuk PU dan mengoptimalkan penggunaan kanal bagi PU tanpa menimbulkan gangguan pada PU.

Referensi :

[1] F. Hu, B. Chen, and K. Zhu, “Full Spectrum Sharing in Cognitive Radio Networks Toward 5G: A Survey,” IEEE Access, vol. 6, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2802450.

[2] Federal Communication Commission, “Facilitating Opportunities for Flexible, Efficient, and Reliable Spectrum Use Employing Cognitive Radio Technologies | Federal Communications Commission.” https://www.fcc.gov/document/facilitating-opportunities-flexible-efficient-and-reliable-spectrum-1 (accessed Nov. 11, 2021).

[3] I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, M. C. Vuran, and S. Mohanty, “NeXt generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: A survey,” Comput. Networks, vol. 50, no. 13, 2006, doi: 10.1016/j.comnet.2006.05.001.

[4] F. Khozeimeh and S. Haykin, “Brain-inspired dynamic spectrum management for cognitive radio ad hoc networks,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 11, no. 10, 2012, doi: 10.1109/TWC.2012.081312.111538.

 

Info Penulis

Dzata Farahiyah, S.T., M.Sc.

Cognitive Radio, Internet of Things, Indoor Localization

Berkenalan dengan EEG dan P300 Brain Speller

Otak adalah adalah organ vital pada makhluk hidup, terutama manusia yang memiliki akal dalam melakukan segala hal dalam aktivitasnya sehari-hari. Otak dilindungi oleh tengkorak dan selaput otak (meninges). Fungsi otak sendiri disusun oleh miliran sel syaraf yang saling terhubung satu sama lain dan dapat bersinkronisasi dengan tiap bagian-bagian tubuh lain yang kemudian diperantarai oleh sumsum tulang belakang sehingga menjadi pusat perintah dan sistem syaraf pada manusia. Secara umum, otak dibagi menjadi 3 bagian utama yaitu otak besar (cerebrum), otak kecil (cerebellum), serta batang otak (brain stem) seperti yang terlihat pada Gambar 1 berikut.

 

Gambar 1. Bagian otak secara umum [1]

 

Untuk dapat mengamati aktivitas otak, para tenaga medis menggunakan beberapa instrumen medis yang umum dapat ditemukan dibeberapa rumah sakit, seperti Electroencephalograph (EEG), functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Positron Emission Tomography (PET), dan Magnetoencephalography (MEG). Dari seluruh instrumen-instrumen tersebut, terdapat beberapa kekurangan maupun kelebihan dilihat berdasarkan aspek biaya operasional dan keamanan untuk melakukan pengukuran berulang dalam jangka waktu yang cukup dekat/pendek. Instrumen yang dianggap aman dan tidak memakan biaya yang besar dalam pelaksanaan prosedur medisnya adalah EEG. Teknis prosedur evaluasi EEG tidak memberikan dampak negatif ke tubuh walau dilakukan repetisi dalam jangka waktu yang cukup dekat karena EEG hanya menangkap sinyal aktivitas elektris pada otak yang dikirimkan oleh sel syaraf piramida (pyramidal cells) pada bagian permukaan kepala.

 

Mengapa EEG diperlukan ?. EEG adalah suatu metode untuk merekam aktivitas elektris pada permukaan kepala manusia yang bertujuan untuk menggambarkan aktivitas makroskopik dari permukaan otak manusia (bukan bagian yang lebih dalam / deep brain). EEG dianjurkan untuk digunakan dalam suatu prosedur klinis karena kemampuannya dalam memberikan resolusi temporal yang sangat baik dibandingkan dengan metode yang lainnya (Gambar 2). Namun, perlu dipahami bahwa kekurangan terbesar dari EEG adalah resolusi spasial dan lokalisasi, karena EEG sendiri menangkap seluruh sinyal elektris yang dibangkitkan pada permukaan otak tanpa mengetahui sumber sinyal tersebut.

 

Gambar 2. Penggunaan EEG itu mengetahui aktivitas otak saat tidur [2]

 

Beberapa manfaat penggunaan EEG dalam bidang klinis seperti untuk mendeteksi seizure pada penderita epilepsi, studi tidur, mengetahui adanya kerusakan pada otak, mengamati otak pada pasien Alzheimer, dan untuk proses rehabilitasi maupun assistive technology [3]. Dalam praktiknya, penggunaan EEG untuk mengevaluasi dan memonitoring suatu abnormalitas pada otak sudah menjadi aplikasi yang umum untuk ditemui, namun sebagai assistive technology dalam proses rehabilitasi maupun membantu para penyandang disabilitas memiliki tantangan tersendiri dan masih menjadi perhatian hingga saat ini.

 

Salah satu aplikasi EEG yang sering digunakan untuk membantu para penyandang disabilitas / assistive technology adalah P300 Brain Speller. Mungkin, dilihat dari istilah P300 Brain Speller sendiri akan terkesan sebagai teknologi yang konsepnya akan sangat sulit untuk dicerna, namun dari kata pembentuknya yaitu “Speller” maka alat ini digunakan sebagai “suatu subjek/orang/alat yang mengeja atau melafalkan suatu kata”, atau secara makna berarti cara untuk berkomunikasi atau mengkomunikasikan sesuatu dengan mengeja per kata/karakter tertentu. Begitu juga dengan P300 Brain Speller, yang berarti otak sebagai suatu sarana atau cara untuk berkomunikasi dengan mengeja atau mengeluarkan suatu output secara sekuensial. Secara fundamental, P300 Brain Speller adalah suatu cara untuk mengkomunikasikan suatu hal menggunakan sinyal otak dengan kriteria fitur P300. Apakah itu fitur P300 ?. Untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas, silahkan lihat pada Gambar 3 berikut. Berdasarkan ilustrasi pada Gambar 3, sinyal/fitur P300 adalah sinyal otak yang muncul/terekam dalam bentuk “peak/puncak” dalam rentang waktu 250-300 ms setelah seseorang diberikan stimulasi visual dalam kurun waktu dan frekuensi tertentu. Stimulasi ini dapat berupa repetisi gambar dengan frekuensi kemunculan dalam periode waktu yang tetap dan acak sesuai dengan rancangan eksperimen/prosedur yang telah ditentukan. Dalam kajian neurosains, kemunculan sinyal P300 menunjukkan tingkat atensi otak dalam memperhatikan suatu objek. Semakin tajam dan tinggi tegangan potensial yang dihasilkan atau durasi peak yang cukup lama pada rentang waktu 250-280/300 ms, maka menunjukkan tingkat atensi yang lebih baik.

 

Dengan memanfaatkan prinsip P300 tersebut, implementasi sinyal otak sebagai assistive technology  atau yang lebih umum dikenal dengan istilah Brain Computer Interface (BCI) dapat digunakan untuk menjadi cara berkomunikasi seseorang yang memiliki keterbatasan fisik dan penyakit tertentu (contoh : tetraplegia).

 

Gambar 3. Salah contoh sinyal P300 yang muncul saat direkam menggunakan EEG [4]

 

Untuk menggambarkan implementasi teknologi ini dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.

 

Gambar 4. Contoh penerapan P300 Brain Speller sebagai cara berkomunikasi melalui bantuan komputer (Brain Computer Interface/BCI) [5].

 

P300 Brain Speller menggunakan suatu kumpulan instruksi (dapat berupa gambar maupun karakter alpha numericals) yang kemudian kita sebut sebagai Speller. Speller akan ditampilkan secara acak dan bergantian berulang ditiap-tiap karakter, subyek diminta fokus pada huruf, angka, atau karakter yang ingin dipilih. Setelah diproses oleh sekumpulan prosedur, output yang dihasilkan adalah karakter yang dipilih berdasarkan hasil atensi/fokus seseorang terhadap suatu karakter menggunakan gelombang otak yang direkam oleh EEG yang selanjutnya dapat ditampilkan dan ditunjukkan dengan tampilan tertentu, seperti menjadi suatu karakter yang tertampil pada layar untuk menjadi sistem perintah/pengetikkan secara otomatis berdasarkan fitur P300 yang diekstraksi melalui beberapa proses yang cukup panjang dan kompleks.

Untuk dapat mengenali suatu pola atau memberikan output seperti pada Gambar 4 tersebut, proses yang berlangsung memiliki beberapa tahapan sekuensial. Selain itu, dari proses tersebut dapat terlihat bahwa beberapa bidang keilmuan sangat dibutuhkan, seperti programmer, tenaga medis, perancangan sistem instrumentasi, hingga data scientist untuk membangun model sistem klasifikasinya.

Saat pemberian stimulasi, karakter atau huruf dimunculkan secara random dengan frekuensi kemunculan yang diberikan adalah tetap. Kemudian, otak akan merespon dengan melepaskan atau mengeluarkan sinyal elektris dengan pola tertentu dan direkam oleh EEG. Setelah itu, sinyal otak yang telah direkam oleh EEG akan diolah pada tahapan pre-processing untuk menghilangkan gangguan-gangguan atau mengurangi interferensi sinyal yang tidak diinginkan (contoh: powerline interference 50/60 Hz, gerak tubuh, otot wajah, eye blink, dan lainnya). Setelah itu, dengan menggunakan teknik matematika tertentu, probabilitas dan statistik, computational programming dan sejenisnya, selanjutkan akan dilanjutkan dengan ekstraksi fitur/ciri dari tiap karakter yang menjadi fokus dari subyek tersebut dan digunakan sebagai fitur untuk membedakan dengan karakter yang satu dengan yang lainnya (contoh : karakteristik fitur sinyal P300 untuk huruf A, B, C, dan lainnya). Dan sebagai proses akhir, P300 Brain Speller membutuhkan algoritme pengenalan pola atau classifier untuk membedakan tiap fitur untuk masing-masing karakter atau huruf yang setelah dikenali akan ditampilkan dalam bentuk tampilan visual (monitor), seperti mengeluarkan huruf maupun perintah tertentu yang ditampilkan dalam bentuk visual sehingga dapat dipahami dan dibaca oleh orang lain.

Tentu saja, teknologi ini akan sangat bergantung pada kemampuan seseorang dalam berkonsentrasi dan hal ini juga dapat menyebabkan seseorang akan cepat lelah untuk dapat mengkomunikasikan sesuatu kepada orang lainnya yang tidak memiliki kemampuan berkomunikasi verbal maupun fisik. Namun, teknologi ini akan menjadi sangat bermanfaat bagi para pihak-pihak penyandang disabilitas yang hanya memiliki otak sebagai sarana untuk hidup dan berinteraksi disaat seluruh bagian tubuhnya yang lain sudah tidak dapat digerakkan kembali. Kedepannya, tantangan dari implementasi teknologi ini berkaitan dengan pengembangan devais EEG yang portable dan wireless, sehingga dapat digunakan tanpa terhubung dengan alat konvensional yang menyebabkan sulit untuk digunakan pada kegiatan sehari-hari. Teknologi BCI tidak hanya terhenti pada P300 Brain Speller, namun sudah merambah pada dunia computer game, sistem kendali atau kontroler, hingga alat ukur kognitif untuk evaluasi klinis maupun psikologis. Studi terkait EEG masih terbuka lebar, terutama di Indonesia.

 

Info Penulis

Nama : Alvin Sahroni

Bidang Peminatan : Brain ScienceBiosignal Processing, Cardiovascular

E-mail : [email protected]

 

Referensi:

Featured Image : https://techxplore.com/news/2020-10-brain-computer-interface-spellers.html

[1] https://www.pngegg.com/id/png-evkak/download

[2] https://www.halodoc.com/artikel/ketahui-penjelasan-tentang-electroencephalography-eeg

[2] Michel, C. M., & Murray, M. M. (2012). Towards the utilization of EEG as a brain imaging tool. Neuroimage61(2), 371-385.

[4] Kindermans, P. J., Verstraeten, D., & Schrauwen, B. (2012). A bayesian model for exploiting application constraints to enable unsupervised training of a P300-based BCI. PloS one7(4), e33758.

[5] https://www.kurzweilai.net/fastest-brain-computer-interface-speller-developed