Kalman Filter merupakan suatu metoda untuk mencari nilai estimasi suatu state pada sistem linear dinamis. Dengan algoritma rekursifnya, filter ini mampu memberikan suatu nilai estimasi yang akurat dan cepat. Kemampuannya dalam berkerja pada lingkungan vektor, menawarkan banyak fungsi aplikatif termasuk dalam proses estimasi kanal Multiple Input Multiple Output (MIMO) yang juga berupa vektor. Dengan menggunakan skema Single RF MIMO 2x2, keuntungan gain diversitas dan peningkatan kapasitas dapat dicapai dengan kompleksitas yang rendah, apalagi dengan inputan respon kanal yang akurat, dan cepat akan semakin meningkatkan performansi suatu sistem komunikasi yang mengadopsinya. Di sisi lain, pengunaan teknik Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) yang sangat populer dalam komunikasi wireless dengan data rate yang tinggi, mampu mengarungi kondisi kanal yang bersifat frequency selective fading dengan mengubahnya menjadi kumpulan kanal yang bersifat flat fading. Dengan subcarrier yang saling orthogonal, overlapping tiap subcarriernya menghasilkan konsumsi bandwidth yang lebih efisien. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan penelitian penggunaan detektor Kalman Filter untuk sistem deteksi MIMO dan dibandingkan dengan MMSE dan V-BLAST. Analisa dibuat dari hasil simulasi dengan pemodelan kanal Rayleigh fading dan noise AWGN. Hasil simulasi menunjukkan bahwa komputasi sistem MIMO OFDM Single RF menggunakan detektor Kalman Filter lebih cepat sekitar 34% dari sistem yang menggunakan MMSE dan lebih cepat 95% dari sistem yang menggunakan V-BLAST. Selisih SNR yang dibutuhkan antara sistem adalah sekitar 2dB untuk BER 10-3.