## Sultra Civil Engineering Journal (SCiEJ)
Volume 1 Issue 1, April 2020 E-ISSN: 2716-1714 Sarana publikasi bagi para akademisi, peneliti, praktisi, dan atau perorangan/kelompok lainnya (umum) di bidang ilmu Teknik Sipil.

## PENGARUH KEBISINGAN LALU LINTAS TERHADAP KETERGANGGUAN PEGAWAI KANTOR BKD PROVINSI SULAWESI TENGGARA
M Basri 1) , Irwan Lakawa 2)* , Sulaiman 3) ,
1 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sulawesi Tenggara
2 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sulawesi Tenggara
3 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sulawesi Tenggara
* Corresponding author . ironelakawa@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Lalu  lintas  jalan  merupakan  sumber  utama  kebisingan  yang  mengganggu  sebagian  besar masyarakat.  Bunyi  yang  ditimbulkan  oleh  lalu  lintas  adalah  bunyi  yang  tidak  konstan  tingkat suaranya (Setiawan, 2001). Kebisingaan akibat kendaraan bermotor, berbanding lurus dengan jumlah  dan  kecepatan  kendaraan  bermotor  yang  melewati  jalan,  semakin  banyak  dan  cepat
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords:
Noise, Traffic, Office
How to cite : M Basri, Irwan Lakawa, Sulaiman (2020). Pengaruh
Kebisingan Lalu Lintas Terhadap Ketergangguan Pegawai Kantor Bkd Provinsi Sulawesi Tenggara Noise is unwanted sound, which can impair the health and comfort of the environment, have a source and propagates through a medium.
Provincial Civil Service Agency of Southeast Sulawesi’s Office is located at the intersection of Drs. H. Abdullah Silondae Street, Laute Street and Malik Raya street with dense vehicle traffic, which Drs. H. Abdulah Silondae Street is the route of public transportation to the downtown to UHO Campus. The purpose of this research is to analyze the noise level due to the activities of the traffic in the area of Provincial Civil Service Agency of Southeast Sulawesi’s Office, analyzing the annoyance perception employees due to the traffic noise and the characteristics of respondents, and analyze the influence of noise level against the employees annoyance level. Data analysis of obtained that the average noise level in the area of Provincial Civil Service Agency of Southeast Sulawesi’s Office has passed the quality standards of noise to the office area. The perception of employees due to interference noise is 44% of the respondents who stated not bothered by noise in the area, 24% of respondents who stated a bit distracted, 24% stated quite disturbed, and 8% declared disturbed. As for the noise have significant influence towards employees level of annoyance.
kendaraan bermotor, maka dengan sendirinya kebisingan jalan raya akan semakin meningkat (Martono, 2008).
Dua  jenis  ketergangguan  utama  yang  sering  dikeluhkan  akibat  intervensi  bising  jalan  raya terhadap kegiatan tertentu adalah gangguan istirahat seperti kesulitan tidur dan berubahnya pola tidur serta gangguan komunikasi/percakapan yang umumnya menjadi masalah serius pada sekolah, rumah, dan tempat kerja (Banerjee, 2008).
Kebisingan yang berlebihan juga dapat mengakibatkan masalah-masalah mental dan kesehatan fisik. Penelitian telah menunjukkan bahwa orang-orang yang tinggal di dekat jalan-jalan dan lalu lintas  yang  sibuk  atau  dekat  dengan  bandara,  menghabiskan  waktu  lebih  sedikit  di  halaman mereka, dan memiliki jumlah tamu lebih sedikit dari orang-orang yang tinggal di daerah lebih tenang (Bluhm, 2004).
Masalah  kebisingan  yang  diakibatkan  oleh  kegiatan  transportasi  pada  umumnya  kurang diperhatikan  oleh  penduduk  yang  menetap  di  daerah  tersebut,  dampak  dari  kebisingan lingkungan  yang  terus-menerus  akan  mengakibatkan  gangguan  pendengaran,  gangguan fisiologi, dan gangguan pada pembicaraan.
Peneliti  biasanya  memprediksi  kebisingan  lalu  lintas  dengan  menggunakan  3  metode  yaitu dengan  membuat  peta  kebisingan,  pemodelan kebisingan,  dan  pengukuran  kebisingan.  Bukti yang  ada  menunjukkan  bahwa  kebisingan  lalu  lintas  adalah  sumber  utama  ketergangguan lingkungan;  peneliti  menemukan  korelasi  positif  antara  tingkat  kebisingan  dan  tingkat ketergangguan (Li dkk, 2008).
Kantor Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Sulawesi Tenggara di Kota Kendari terletak  pada simpang  empat  Jalan  Drs.  H.  Abdullah  Silondae,  Jalan  Laute,  dan  Jalan  Malik  Raya  dilalui kendaraan. Menurut hasil penelitian Lakawa (2016) menyatakan bahwa tingkat kebisingan rata- rata pada jalan raya di kota Kendari adalah 75,5 dB untuk jalan arteri dan 73,4 dB untuk jalan kolektor. Kantor Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Sulawesi Tenggara berada pada jarak yang relatif dekat terhadap sumber kebisingan di Jalan Drs. H. Abdulah Silondae. Selain itu kurangnya vegetasi/tanaman di kawasan Kantor Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Sulawesi Tenggara sebagai noise barrier juga menjadi bahan pertimbangan peneliti untuk memilih lokasi penelitian di  Kantor  Badan  Kepegawaian  Daerah Provinsi  Sulawesi Tenggara.  Adapun  rumusan masalah pada penelitian ini adalah :
1) Seberapa besar tingkat kebisingan akibat lalu lintas di kawasan kantor Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Sulawesi Tenggara?
2) Bagaimana persepsi ketergangguan pegawai akibat kebisingan?
3) Bagaimana pengaruh tingkat kebisingan terhadap ketergangguan pegawai?

## 2. Tinjauan Pustaka

## Kebisingan
Kebisingan  adalah  suara  yang  tidak  dikehendaki  dan  menggangu  manusia.Berdasarkan  SK Menteri Negara Lingkungan Hidup No. Kep.Men-48/MENLH/11/1996, kebisingan adalah bunyi yang tidak  diinginkan dari suatu usaha atau kegiatan dalam tingkat  dan waktu tertentu yang dapat  menimbulkan  gangguan  kesehatan  manusia  dan  kenyamanan  lingkungan,  termasuk ternak, satwa, dan sistem alam. Menurut Menteri Kesehatan Republik Indonesia bahwa bising
adalah semua suara yang tidak  dikehendaki yang bersumber dari alat-alat  produksi dan atau alat-alat kerja yang pada tingkat tetentu dapat menimbulkan gangguan pendengaran.
Kebisingan  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  kategori,  yaitu  (Wardhana,  W.A,  1999,  dalam Leonard, 2014):
a. Berdasarkan frekuensi, tingkat tekanan bunyi, tingkat bunyi, dan tenaga bunyi maka bising dapat dibagi dalam 3 kategori:
1) Kebisingan impulsif , yaitu kebisingan yang datangnya tidak secara terus menerus, akan tetapi  sepotong-sepotong.  Contohnya:  kebisingan  yang  datang  dari  suara  palu  yang dipukulkan, kebisingan yang datang dari mesin pemancang tiang pancang.
2) Kebisingan  kontinyu,  yaitu  kebisingan  yang  datang  secara  terus-menerus  dalam  waktu yang cukup lama. Contohnya: kebisingan yang datang dari suara mesin yang dijalankan (dihidupkan).
3) Kebisingan semi kontinyu (intermittent) , yaitu kebisingan kontinyu yang hanya sekejap, kemudian  hilang  dan mungkin  akan  datang  lagi.  Contohnya: suara mobil  atau pesawat terbang yang sedang lewat.
b. Berdasarkan waktu terjadinya, maka bising dibagi dalam beberapa jenis:
1) Bising  kontinyu  dengan spectrum luas,  misalnya  bising  karena  mesin,  kipas  angin. Spectrum  sempit,  misalnya:  bunyi  gergaji.  Bising  terputus-putus  atau intermitten misalnya: lalu lintas, bunyi pesawat terbang di udara.
2) Bising sehari penuh ( full time noise ) dan bising setengah hari ( part time noise ).
3) Bising  terus  menerus  ( steady  noise )  dan  bising impulsive ( impuls  noise )  ataupun  bising sesaat (letupan).
c. Berdasarkan skala intensitas, maka tingkat kebisingan sangat tenang, tenang, sedang, kuat, sangat hiruk pikuk, dan menulikan.
1) Menulikan, 100 dB - 120 dB, contohnya: halilintar, meriam, mesin uap.
2) Sangat hiruk pikuk, 80 dB - 100 dB, contohnya: jalan hiruk pikuk, pabrik, peluit.
3) Kuat, 60 dB - 80 dB, contohnya: kantor gaduh, jalanan, radio, gedung perusahaan.
4) Sedang, 40 dB - 60 dB, contohnya: rumah gaduh, kantor, percakapan kuat (ribut), radio perlahan.
5) Tenang,  20  dB  -  40  dB,  contohnya:  rumah  tenang,  kantor  perorangan,  auditorium, percakapan.
6) Sangat tenang, 0 dB – 20 dB, contohnya: bunyi daun, berbisik.

## Efek Kebisingan
Efek dari kebisingan menurut KEP-48/MENLH/11/1996 dibagi menjadi dua yaitu :
1. Akibat – akibat badaniah (kehilangan pendengaran dan akibat – akibat fisiologis)
a) Kehilangan Pendengaran Perubahan ambang batas sementara akibat kebisingan.
b) Akibat Fisiologis Perubahan ambang batas permanen akibat kebisingan dan rasa tidak nyaman atau stres meningkat, tekanan darah meningkat, sakit kepala, bunyi dering.
2. Akibat – akibat  Psikologis  (gangguan  emosional,  gangguan  gaya  hidup,  gangguan pendengaran)
a) Gangguan Emosional Kejengkelan, Kebingungan
b) Gangguan Gaya Hidup Gangguan tidur atau istirahat, hilang konsentrasi waktu bekerja, membaca, dsb,
c) Gangguan Pendengaran Merintangi kemampuan mendengarkan TV, radio, percakapan, telepon, dan sebagainya.

## Baku Mutu Tingkat Kebisingan
Menurut  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor:  KEP-48/MENLH/11/1996 tentang  Baku  Tingkat  Kebisingan,  baku  tingkat  kebisingan  adalah  batas  maksimal  tingkat kebisingan yang diperbolehkan dibuang ke lingkungan dari usaha atau kegiatan sehingga tidak menimbulkan gangguan kesehatan manusia dan kenyamanan lingkungan.
Tabel 1. Baku Tingkat Kebisingan
Peruntukan Kawasan Tingkat kebisingan (dBA) Perumahan dan pemukiman 55 Perdagangan dan jasa 70 Perkantoran dan perdagangan 65 Ruang hijau terbuka 50 Industri 70 Pemerintah dan fasilitas umum 60 Rekreasi 70 Pelabuhan 70 Rumah sakit atau sejenisnya 55 Sekolah atau sejenisnya 55 Tempat ibadah atau sejenisnya 55
(Sumber: Menteri Lingkungan Hidup, 1996)

## Zona Kebisingan
Daerah dibagi sesuai dengan titik kebisingan yang diizinkan (Sastrowinoto, 1985, dalam Leonard 2014) :
Zona A : Intensitas 35 – 45 dB. Zona yang diperuntukkan bagi  tempat penelitian, RS, tempat perawatan kesehatan/sosial & sejenisnya.
Zona B : Intensitas 45 – 55 dB. Zona yang diperuntukkan bagi perumahan, tempat pendidikan dan rekreasi.
Zona C : Intensitas 50 – 60 dB. Zona yang diperuntukkan bagi perkantoran, perdagangan dan pasar.
Zona D : Intensitas 60 – 70 dB. Zona yang diperuntukkan bagi industri, pabrik, stasiun KA, terminal bis dan sejenisnya.
Berdasarkan PP No. 55 tahun 2012 kendaraan sebagaimana di maksud dalam Pasal 69, Suara klakson sebagaimana dimaksud dalam Pasal 64 ayat (2) huruf f paling rendah 83 desibel atau dB (A) dan paling tinggi 118 desibel.

## Pengukuran Kebisingan
Perhitungan tingkat kebisingan langsung dengan menggunakan SLM yang kemudian diolah sesuai sehingga mendapatkan nilai Leq yaitu nilai tingkat kebisingan ekuivalen. Pengolahan data kebisingan yang diperoleh SLM dilakukan dengan distribusi non sampling (Huboyo dan Sumiyati 2008, dalam Fadilah 2016). Distribusi mean sampling yang terdistribusi normal untuk nilai n berapapun (tidak tergantung ukuran sampel). Sementara itu dari suatu populasi yang tidak terdistribusi normal, tapi jika ukuran sampel cukup besar (n > 30), distribusi mean sampling akan mendekati suatu distribusi normal (Gaussian) apapun bentuk asli distribusi populasinya. Pernyataan ini dikenal dengan teorema limit pusat (central limit theorem) (Harinaldi, 2005 dalam Fadilah 2016 ).
Pada penelitian ini perhitungan kebisingan dapat dianalisis dengan distribusi frekuensi. Adapun komponen pada distribusi frekuensi yaitu : (Huboyo 2008, dalam Fadilah 2016)
1. Range Range (r) adalah jangkauan data yang diperoleh untuk membatasi data - data yang akan diolah. Adapun rumus range adalah sebagai berikut : r = max – min …………………      (1) Keterangan :
r = range
max = data maksimum min  = data minimum
2. Interval Kelas
Interval kelas adalah interval yang diberikan untuk menetapkan kelas kelas dalam distribusi, Banyaknya interval kelas dapat di analisis dengan menggunakan persamaan (2).
𝑖 = 𝑟 𝑘 ……………………………   (2)
Keterangan : i = interval kelas k = kelas
3. Kelas
Menentukan banyaknya jumlah kelas dalam suatu distribusi data dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan (3). k = 1 + 3,3 log (n) ………………   (3) Keterangan : k = kelas n = banyaknya data
4. Nilai Tengah Kelas
Nilai  tengah  kelas  adalah  nilai  yang  terdapat  di  tengah  interval  kelas.  Nilai  tengah  dapat dianalisis dengan menggunakan persamaan (4)
𝑁𝑇𝐾 = 𝐵𝐴 𝐵𝐵 ………………………  (4)
Keterangan : BA = Batas atas
BB = Batas bawah
5. Frekuensi
Dalam statistik, “frekuensi” mengandung pengertian : angka (bilangan) yang menunjukkan seberapa  kali  suatu variable  (yang  diambangkan  dengan  angka-angka  itu)  berulang  dalam deretan  angka  tersebut;  atau  berapa  kalikah  suatu  variable  (yang  dilambangkan  dengan angka itu) muncul dalam deretan angka tersebut.
6. Tingkat kebisingan dalam angka petunjuk
Pengukuran  dengan  sistem  angka  penunjuk  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  angka penunjuk ekuivalen (equivalent index ( L eq). Angka penunjuk ekuivalen ( L eq) adalah tingkat kebisingan yang berubah ubah (fluktuatif) yang diukur selama waktu tertentu, yang besarnya setara dengan tingkat kebisingan tunak (steady) yang diukur pada selang waktu yang sama. Sistem angka penunjuk yang dipakai adalah angka penunjuk presentase. Sistem pengukuran ini  menghasilkan  angka  tunggal  yang  menunjukkan  presentase  tertentu  dari  tingkat kebisingan yang muncul selama waktu tersebut. Presentase yang mewakili tingkat kebisingan minoritas  adalah  kebisingan  yang  muncul  10%  dari  keseluruhan  data  ( L 90)  dan  tingkat kebisingan mayoritas yang muncul 99% dari data pengukuran ( L 1). Presentase tengah ( L 50) umumnya  identik  dengan  kebisingan  rata-rata  selama  periode  pengukuran. L 90  disebut kebisingan  buangan  atau  sisa L 1  adalah  tingkat  kebisingan  yang  umumnya  menimbulkan gangguan.  Khusus  untuk  dijalan  raya, L 90  akan  menunjukkan  tingkat  kebisingan  latar belakang dari L 1 menunjukkan perkiraan tingkat kebisingan maksimum. Sehingga L 1 adalah sistem  pengukuran  angka  penunjuk  yang  harus  benar  benar  diperhatikan. L 1  dan L eq dijadikan  acuan  untuk  dibandingkan  dengan  bakuan  yang  berlaku,  sementara L 90  dapat diabaikan karena umumnya selisih jauh dengan bakuan.

## Perhitungan Kebisingan
Perhitungan angka penunjuk presentase manual dilakukan dengan membuat histogram seperti pada Gambar 1 dan Gambar 2 dengan mengambil contoh bahwa selama pengukuran diperoleh 120 buah data. Setelah diurutkan dan dihitung jumlah masing-masing tingkat kebisingan yang muncul, maka terbentuk batang-batang histogram. Bila diteliti kembali, maka keseluruhan luas area dibawah histogram adalah:
Gambar 1. Contoh histogram untuk pengukuran kebisingan dengan SLM
Gambar 2. Contoh potongan histogram untuk pengukuran L90, L50, dan L10
Dengan menggunakan SLM sederhana yang menyebabkan pemakai harus menghitung secara manual angka penunjuk presentasenya, tentu tidak mudah untuk menghitung angka penunjuk ekuivalennya.  Namun  demikian  untuk  kebisingan  dari  kendaraan  bermotor,  angka  penunjuk ekuivalennya dapat dihitung menggunakan persamaan :
Leq = L 50 – 0,43 (L 1 – L 50 )…….. (5)
Keterangan: Leq  = tingkat bising sinambung equivalen dalam dB (A) L 50 = angka petunjuk kebisingan 50% L 1 = angka petunjuk kebisingan 1%
Untuk  memperediksi  tingkat  kebisingan  pada  jarak  tertentu  menggunakan  persamaan berikut : (Setyawan, Zakki dan Iqbal (2015):
𝐿2 = 𝐿1 − 10 log( 𝑟2 𝑟1 ) 𝑑𝐵𝐴 ……. .6)
Keterangan:
L2 = tingkat bising pada jarak r2 dari
sumber (dBA)
L1 = tingkat bising pada jarak r1 dari sumber (dBA)
Analisa Korelasi
Korelasi  adalah  pengukur  hubungan  dua  variabel  atau  lebih  yang  dinyatakan  dengan  derajat keeratan atau tingkat hubungan antar variabel-variabel. Mengukur derajat hubungan dengan metode korelasi yaitu dengan koefisien korelasi r. Dalam hal ini, dengan tegas dinyatakan bahwa dalam  analisis  korelasi  tidak  mempersoalkan  apakah  variabel  yang  satu  tergantung  pada variabel yang lain atau sebaliknya. Jadi metode korelasi dapat dipakai untuk mengukur derajat hubungan  antar  variabel  bebas  dengan  variabel  bebas  yang  lainnya  atau  antar  dua  variable (Wardika, dkk, 2012). Dimana r bervariasi antara 0 dan 1, untuk perkiraan yang sempurna nilai r = 1 apabila r = 0 perkiraan suatu fungsi sangat jelek.
Menurut  Sugiyono (2010),  korelasi  Rank  Spearman  digunakan  untuk  mencari  hubungan  atau untuk  menguji  signifikansi  hipotesis  asosiatif  bila  masing-masing  variabel  yang  dihubungkan berbentuk  ordinal,  dan  sumber  data  antar  variabel  tidak  harus  sama.  Berikut  ini  merupakan rumus korelasi Rank Spearman
Keterangan:
𝜌 = koefisien korelasi spearman rank
𝑏𝑖 = selisih peringkat setiap data
n = jumlah data
…………..…… ….. (7)
Berikut adalah pedoman untuk memberikan interpretasi serta analisis bagi koefisien korelasi:
Tabel 2. Pedoman Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat Kuat
Sumber: Sugiyono (2010)

## Uji Chi Square
Uji chi square/kai kuadrat adalah sebuah metode statistika nonparametrik yang paling terkenal dan  banyak  digunakan.  Uji  ini  tidak  dibatasi  oleh  asumsi-asumsi  ketat  tentang  jenis  populasi maupun  parameter  populasi,  yang  dibutuhkan  hanya  derajat  bebas.  Uji  kai  kuadrat menggunakan  teknik  goodness  of  fit,  yaitu  dapat  digunakan  untuk  menguji  apakah  terdapat perbedaan yang nyata antara banyak yang diamati yang masuk dalam masing-masing kategori dengan banyak yang diharapkan berdasarkan hipotesis nol. (Suciptawati, 2010). Uji chi square atau tes kai kuadrat tergolong ke dalam jenis statistik  nonparametrik  sehingga uji chi square tidak  memerlukan  syarat  data  berdistribusi  normal  (Sufren  dan  Natanael,  2013).  Berikut  ini adalah rumus dasar Chi Square (Sugiyono dalam Maulidya, 2011).
Keterangan: X2 = nilai chi square fo = frekuensi yang diobservasi fc = frekuensi yang diharapkan

## Regresi
Regresi  adalah  pengukur  hubungan  dua  variabel  atau  lebih  yang  dinyatakan  dengan  bentuk hubungan  atau  fungsi.  Untuk  menentukan  bentuk  hubungan  (regresi)  diperlukan  pemisahan yang  tegas  antara  variabel  bebas  yang  sering  diberi  simbol  X  dan  variabel  tak  bebas  dengan simbol Y. Pada regresi harus ada variabel yang ditentukan dan variabel yang menentukan atau dengan kata lain adanya ketergantungan variabel yang satu dengan variabel yang lainnya dan sebaliknya.  Kedua  variabel  biasanya  bersifat  kausal  atau  mempunyai  hubungan  sebab  akibat yaitu saling berpengaruh. Sehingga dengan demikian, regresi merupakan bentuk  fungsi tertentu antara variabel tak  bebas y dengan variabel bebas X atau dapat  dinyatakan  bahwa   regresi adalah  sebagai  suatu  fungsi 𝑦 =f(x)
Menurut  Sugiono  (2010)  variabel  yang  akan  diramalkan  harus  dituliskan  pada  ruas  kiri persamaan dan disebut variabel tidak bebas (Y), sedangkan variabel yang nilainya dipergunakan untuk meramalkan variabel disebut  variabel bebas (X). Untuk membuat peramalan Y  dengan menggunakan  nilai  X,  maka  X  dan  Y  harus memiliki hubungan  yang  kuat.  Kuat  atau  tidaknya hubungan  X  dan  Y  diukur  dengan  suatu  nilai,  yang  disebut  koefisien  korelasi,  sedangkan besamya pengaruh X terhadap Y adalah koefisien regresi.
…………… (8)
Jenis-jenis regresi
1) Regresi linier
Y = a + bX
………………………. (9)
2) Regresi non linier
a) Eksponensial:
Y = ae bX ………………………. (10)
b) Logaritmik:
Y = a + b log X……………………….. (11)
c) Pangkat/Power:
Y= aX b
………………………. (12) Keterangan: X = variabel bebas (independent variable)
Y = variabel terikat (dependent variable)
a = penduga bagi intersep
b = penduga bagi koefisien regresi

## 3. Metode Penelitian

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  terletak  di  Jalan  Drs.  H.  Abdullah  Silondae,  Kecamatan  Mandonga, Kelurahan  Mandonga,  Kota  Kendari  Sulawesi  Tenggara.  Berikut  ditampilkan  lokasi  penelitian berdasarkan google map.
Gambar 3. Peta Lokasi Penelitian Sumber: Google Map

## Waktu Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada hari Senin 27 November 2017 dan Kamis, 30 November 2017 untuk data kebisingan selama 12 jam dan hari pada Selasa, 12 Desember 2017 untuk pengumpulan data kuisioner

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  pegawai  Badan  Kepegawaian  Daerah  Provinsi Sulawesi  Tenggara yang  berjumlah  115  orang.  Dikarenakan  jumlah  populasi yang  relatif  kecil serta terbatasnya jumlah pegawai yang bersedia diwawancarai sehingga jumlah sampel yang diperoleh pada penelitian ini adalah sebanyak  50 orang.

## Variabel Penelitian
Adapun variabel dalam penelitian ini adalah tingkat kebisingan lalu lintas sebagai variabel bebas dan tingkat ketergangguan pegawai sebagai variabel terikat.

## Teknik Pengumpulan Data
a) Data Kebisingan
Pengumpulan data ini dimaksudkan untuk mengetahui tingkat kebisingan kendaraan yang melintas di Jalan Drs. H. Abdullah Silondae yang diukur menggunakan Sound Level Meter selama 10 menit untuk memperoleh nilai Leq yang dimulai dari pukul 06.00 hingga pukul 18.00 WITA pada hari Senin 27 November 2017 dan Kamis, 30 November 2017.
b) Data Kuisioner Pengumpulan data ini dimaksudkan untuk mengetahui respon pegawai terhadap kebisingan yang diakibatkan oleh kendaraan yang melintas di Jalan Drs. H. Abdullah Silondae yang meliputi karakteristik responden, dan pesepsi ketergangguan individu. Adapun metode pemilihan responden dilakukan secara incidental yaitu dengan berkunjung langsung ke responden yang bersedia untuk di wawancarai.

## Analisis Data Kebisingan
Metode yang digunakan menganalisis data pengukuran kebisingan disesuaikan dengan rumusan penelitian pertama menggunakan metode matematis dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) Data  pengukuran  kebisingan  dikumpulkan  kemudian  diperiksa  terlebih  dahulu  untuk memastikan tidak ada data yang kosong/kurang.
b) Menginput data pengukuran kebisingan ke program Microsoft Excel untuk memudahkan proses penghitungan .
c) Data  kemudian  dianalisis  dalam  setiap  satu  interval  pengukuran  (10  menit  )  untuk mendapatkan nilai Leq.
d) Menentukan  jumlah  kelas  dari  data  pengukuran  dalam  satu  interval  pengukuran menggunakan persamaan 3.
e) Menghitung interval kelas menggunakan persamaan 2.
f) Menghitung titik tengah menggunakan persamaan 4.
g) Setelah menentukan banyaknya interval kelas, interval kelas, dan titik tengah, kemudian membuat tabel distribusi berdasarkan data pengukuran.
h) Membuat histogram dari data pengukuran dengan bantuan program Microsoft Excel.
i) Menghitung luas area dalam histogram dengan menggunakan rumus luas persegi panjang (P×L) dengan  jumlah  permunculan  data  sebagai  panjang  persegi (P) dan  interval  data sebagai lebar persegi (L) .
j) Menghitung Leq menggunakan persamaan 6.
k) Demikian seterusnya hingga didapatkan nilai Leq untuk setiap interval waktu pengukuran kebisingan.
l) Data Leq kemudian dibandingkan dengan nilai ambang batas pada tabel 1. sesuai dengan peruntukkan kawasan perkantoran dan digrafikkan menggunakan program Microsoft Excel. Analisis Data Angket/Kuisioner
Teknik analisis data yang digunakan pada penelitian ini disesuaikan dengan rumusan penelitian kedua dan ketiga dengan metode statistik non parametrik dan regresi dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) Menginput data kuisioner ke program Microsoft Excel.
b) Data kuisioner yang masih berupa skala numerik dikonversikan ke 5 skala likert.
c) Prediksi tingkat kebisingan pada ruang kantor menggunakan persamaan 6.
d) Membuat diagram hasil kuisioner.
e) Menginput data kusioner ke program SPSS yang meliputi variabel jenis kelamin (x1), usia (x2), tingkat pendidikan terakhir (x3), tingkat pendapatan perbulan (x4), masa kerja (x5), status kepegawaian (x6), tingkat ketergangguan individu (y), dan prediksi kebisingan pada ruangan kantor (Leq).
f) Melakukan uji chi square antara karakteristik  responden dan tingkat ketergangguan.
g) Melakukan uji korelasi menggunakan metode Spearman Rank.
h) Menginterpretasikan hasil uji korelasi Spearman Rank berdasarkarkan tabel 2.
i) Melakukan uji regresi dengan tingkat ketergangguan individu (y) sebagai variabel terikat dan prediksi  kebisingan  pada  ruangan  kantor  (Leq)    sebagai  variabel  bebas  menggunakan Microsoft Excel .

## Populasi Dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh karyawan yang ada di PT Putra Bajeng Desa Liku Kecamatan  Samaturu Kabupaten  Kolaka  berjumlah 74 orang.  Sampel merupakan  bagian  dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Dalam penelitian ini mengambil sampel  sebesar10%  sehingga  ditemukan  sampel  sebesar  dari  jumlah  keseluruhan  populasi adalah 40 karyawan karena jumlah keseluruhan populasi adalah 74 karyawan.

## Variabel Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah yang telah dibuat, maka variabel penelitian sebagai berikut :
1) Waktu  perjenis  kegiatan  baik  pelaksanaan  maupun  rencana  dan  Harga  rencana  dan harga realisasi per item pekerjaan.
2) Volume perjenis kegiatan untuk realisasi dan target waktu yang harus diselesaikan.
3) Faktor cuaca ekstrim, faktor koordiasi antara instansi, faktor keterlambatan pengujian bahan, faktor pengalaman pelaksana dan faktor ketersediaan alat

## Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  merupakan  studi  kasus  dengan  menggunakan  metode  survei  lapangan  untuk mendapatkan  data  primer.  Survei  data  primer  yang  dimaksud  yaitu  dengan  melakukan pengamatan  langsung  di  lokasi,  mencatat  informasi  yang  ada  dari  pelaksana  proyek,  serta melakukan wawancara langsung terhadap pimpinan proyek maupun pelaksana lapangan, alat- alat yang digunakan dalam wawancara yaitu buku tulis dan pulpen, digunakan untuk mencatat semua  hasil  wawancara  agar  tidak  lupa  bahkan  hilang,  sedangkan  untuk  data  sekunder diperoleh  dengan  cara  mengambil  data – data  proyek  dari  kontraktok  dan  konsultan/direksi berupa  data  gambar  kerja, time  schedule ,  spesifikasi  teknis,  RAB, back  up  data ,  laporan mingguan,  laporan  bulanan  dan  dokumen  lainnya.  Kemudian  data-data yang  telah  diperoleh tersebut dianalisis untuk menjawab semua permasalahan yang ada.

## Teknik Analisis Data
Analisis data dilakukan sebagai berikut:
1) Menghitung  deviasi  menggunakan  persamaan  2.1.  rencana  dan  realisasi  dengan mengetahui  bobot,  harga  per  item  pekerjaan  kemudian  dibagi  dengan  harga keseluruhan  dikali  seratus  persen,  untuk  mendapatkan  nilai  deviasi,  realisasi  kurang rencana.
2) Menghitung efektifitas waktu pekerjaan, dengan mengetahui volume setiap bulan item pekerjaan kemudian dianalisis  menggunakan persamaan 2.1 dan persamaan 2.2, 2.3, 2.4
3) Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi efektifitas pelaksanaan menggunakan data kuisioner kemudian menggunakan aplikasi SPSS untuk pengolahan data kuisioner untuk  mengetahui  frekuensi  dan  metode  mean  rank  untuk  mengetahui  faktor  mana yang paling berpengaruh terhadap pelaksanaan.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Deskripsi Umum Wilayah Penelitian
Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Sulawesi Tenggara yang beralamat di Jl. Drs. H. Abdullah Silondae  Nomor  114,  Kota  Kendari  merupakan  salah  satu  lembaga  teknis  daerah  sebagai perangkat  daerah provinsi sebagaimana dinyatakan dalam Peraturan Daerah (Perda) Provinsi Sulawesi  Tenggara  Nomor  5  Tahun  2008.  Badan  Kepegawaian  Daerah  Provinsi  Sulawesi Tenggara  mempunyai  salah  satu  fungsi  dan  tugas  yaitu  melaksanakan  pengolahan  data kepegawaian dan didalamnya mempunyai kegiatan yang berkenaan dengan pengelolaan data kepegawaian  untuk  disajikan  dalam  bentuk  aneka  informasi  Statistik  Pegawai  Negeri  Sipil dilingkup Pemerintah Provinsi Sulawesi Tenggara.

## Hasil dan Analisis Pengukuran Kebisingan
Berikut ini adalah tabel distribusi frekuensi hasil pengukuran kebisingan pada hari Senin, 27 November 2017 pukul 06.00 – 07.00 WITA.
Tabel 3. Distribusi Frekuensi Pengukuran Kebisingan Senin 27 November 2017 Pukul 06.00 –
07.00 WITA NO.

## INTERVAL BISING
NILAI TENGAH (dB)
FREKUENSI
PERSENTASE (%) (dB) 1 49 - 53 51 4 3.3 2 54 - 58 56 10 8.3 3 59 - 63 61 21 17.5 4 64 - 68 66 33 27.5 5 69 - 73 71 27 22.5 6 74 - 78 76 20 16.7 7 79 - 83 81 3 2.5 8 84 - 88 86 2 1.7 9 49 - 53 51 4 3.3 JUMLAH 120 100
Sumber: Hasil Analisis Data, 2018
Dari tabel distribusi frekuensi diatas kemudian  diperoleh histogram histogram hubungan antara tingkat bising dan frekuensi sebagaimana dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 5.  Histogram Data Kebisingan Senin 27 November 2017 Pukul 06.00-07.00 WITA
Pada gambar 5. luas area dalam histogram adalah:
A = i × (f1+f2+f3+f4+f5+f6+f7+f8)
A  = 5 (4+10+21+33+27+20+3+2) = 600
Untuk menghitung L50, dihitung dengan cara sebagai berikut:
i × (f1+f2+f3)+f4 x = 50% (A)
5 (4+10+21) + 33x  =   0,5 (600)
33x =  300-175
x= 3,8
Sehingga,
L50 = 63,5 dB + 3,8 dB = 67,3 dB
Untuk menghitung L1, dihitung dengan cara sebagai berikut:
i × (f1+f2+f3+f4+f5+f6+f7)+f8 y = 99% (A)
5 (4+10+21+33+27+20+3)+2y =   0.99 (600)
2y  =  594-590 y = 2
Sehingga,
L1 = 83,5 dB + 2 dB = 85,5 dB
0 50 51 56 61 66 71 76 81 86 Fr e ku e n si Leq Histogram
Untuk menghitung Leq, dihitung dengan cara sebagai berikut:
Leq = L50 + 0.43 (L1-L50)
Leq = 67,3 + 0,43 (85,5 – 67,3) = 75.1 dB
Dengan metode yang sama, maka diperoleh nilai L50, L1 dan Leq untuk setiap waktu pengukuran sebagaimana dapat dilihat pada tabel 4 dan tabel 5
Tabel 4. Fluktuasi Nilai L50, L1, dan Leq Pengukuran Kebisingan Senin, 27 November 2017
Waktu Pengukuran L50 L1 Leq (L50+0.43x(L1-L50) 06.00 - 07.00 67.3 85.5 75.1 07.00 - 08.00 68.0 86.1 75.8 08.00 - 09.00 69.7 88.5 77.8 09.00 - 10.00 67.2 86.3 75.4 10.00 - 11.00 69.1 85.5 76.2 11.00 - 12.00 66.1 84.1 73.9 12.00 - 13.00 68.6 85.7 76.0 13.00 - 14.00 65.4 77.9 70.8 14.00 - 15.00 66.1 84.1 73.8 15.00 - 16.00 67.1 82.2 73.6 16.00 - 17.00 67.9 85.7 75.5 17.00 - 18.00 70.7 84.7 76.7
Sumber: Hasil Analisis Data, 2018
Tabel 5. Fluktuasi Nilai L50, L1, dan Leq Pengukuran Kebisingan Kamis, 30 November 2017
Waktu Pengukuran L50 L1 Leq (L50+0.43x(L1-L50) 06.00 - 07.00 61.5 77.9 68.6 07.00 - 08.00 62.8 76.7 68.8 08.00 - 09.00 64.3 74.7 68.8 9.00 - 10.00 64.4 82.1 72.0 10.00 - 11.00 64.6 79.7 71.1 11.00 - 12.00 53.4 77.7 63.9 12.00 - 13.00 64.3 77.2 69.8 13.00 - 14.00 66.5 88.1 75.8 14.00 - 15.00 65.2 85.5 73.9 15.00 - 16.00 65.3 75.6 69.7 16.00 - 17.00 65.1 77.8 70.6 17.00 - 18.00 66.1 83.7 73.7
Kondisi  pengukuran  kebisingan  pada  Jalan  Drs.  H.  Abdullah  Silondae  selama  penelitian berlangsung  berjalan  normal,  tidak  adanya  gangguan  yang  dapat  menambah  nilai  tingkat kebisingan yang ditangkap oleh Sound Level Meter ( SLM ). Cuaca pada saat pengukuran dalam keadaan cerah. Jalan Drs. H. Abdullah Silondae melintasi kawasan perkantoran, dimana batas nilai tingkat kebisingan berdasarkan Kepmen LH No. 48 Tahun 1996 adalah 65 dB. Berikut adalah grafik  tingkat  kebisingan  untuk  Jalan  Drs.  H.  Abdullah  Silondae  pada  Senin  dan  Kamis sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tingkat Kebisingan Terhadap Nilai Ambang Batas
Sumber: Hasil Analisis Data, 2018 50.0 55.0 60.0 65.0 70.0 75.0 80.0 Leq Waktu Pengamatan Kamis Senin NAB
Berdasarkan gambar 4.2 terlihat bahwa nilai Leq untuk seluruh waktu pengamatan telah melewati nilai ambang batas kebisingan untuk kawasan perkantoran yaitu 65 dB dengan nilai Leq tertinggi 77.7 dB dan nilai Leq terendah sebesar 63.9 dB dengan rata-rata nilai Leq selama 2 hari sebesar 72.8 dB.

## Prediksi Kebisingan
Tingkat kebisingan ekuivalen rata-rata selama 2 hari adalah 72,8 dB yang diukur pada jarak 1,6 m dari pinggir perkerasan jalan. Adapun prediksi tingkat kebisingan pada ruangan kantor menggunakan persamaan sebagai berikut :
L2 = L1 – 10 Log (r2/r1) dBA
Leq (18 m)   = 72,8 – 10 Log (18/1,6)
= 62,2 dBA
Tabel 6. Prediksi Kebisingan Pada Ruangan Kantor
Sumber : Hasil Analisis Data, 2018

## Karakteristik Responden
a) Jenis Kelamin
Gambar 7. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Gambar 7 menunjukkan bahwa responden terdiri dari 52% laki-laki dan 48% perempuan.
b) Karakterisitik Berdasarkan Usia
Gambar 8. Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Usia
Gambar 8. menunjukkan bahwa responden dengan rentang usia 20 – 30 tahun sebanyak 6%,
31 – 40 tahun sebanyak 48%, 41 – 50 tahun sebanyak 28% responden dan di atas 50 tahun sebanyak 18%
c) Status Kepegawaian
Gambar 9. Karakteristik Responden Berdasarkan Status Kepegawaian
Gambar 9. menunjukkan bahwa responden yang bekerja sebagai PNS sebanyak 92%%, dan honorer sebanyak 8%.
52% 48% Laki-laki Perempuan 6% 48% 28% 18% 20 - 30 Tahun 31 - 40 Tahun 41 - 50 Tahun > 50 Tahun 92% 8% PNS Honorer
d) Tingkat Pendidikan
Gambar 10. Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Gambar 10 menunjukkan bahwa responden dengan tingkat pendidikan terakhir SMA/sederajat sebanyak 10% responden, diploma/sarjana sebanyak 86%, dan pasca sarjana & S3 sebanyak 4%.
e) Tingkat pendapatan Perbulan
Gambar 11. Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Pendapatan
Gambar 11. menunjukkan bahwa responden dengan tingkat pendapatan <1.000.000 sebanyak 4%,  1.000.000-2.000.000 sebanyak 6%, 2.000.000 – 3.000.000 sebanyak 8%, 3.000.000 – 4.000.000 sebanyak 48%, 4.000.000 – 5.000.000 sebanyak 22%, dan >5.000.000 sebanyak 12%,
f) Masa Kerja
Gambar 12. Karakteristik Responden Berdasarkan Masa Kerja
10% 86% 4% SMA/Sederajat Diploma / Sarjana Pasca Sarjana & S3 4% 6% 8% 48% 22% 12% < Rp. 1.000.000 Rp. 1.000.000 - Rp. 2.000.000 Rp.2.000.000 -
Rp. 3.000.000
Rp. 3.000.000 -
Rp. 4.000.000 2% 12% 27% 59% < 2 Tahun 2 - 4 Tahun
4 - 6 Tahun > 6 Tahun
Gambar 12 menunjukkan bahwa responden berdasarkan masa kerja <2 tahun sebanyak 2%, 2 – 4 tahun sebanyak 12%, 4 – 6 tahun sebanyak 27%, dan >6 tahun sebanyak 59%.

## Karakteristik Ketergangguan Individu
a) Kondisi Tingkat Kebisingan
Gambar 13. Persepsi Ketergangguan Individu Berdasarkan Kondisi Tingkat Kebisingan Gambar 13. menunjukkan bahwa 18% responden yang menyatakan di kawasan tersebut tidak bising, 34% menyatakan agak bising, 36% menyatakan cukup bising, 12% menyatakan bising, dan 0% menyatakan sangat bising.
b) Kondisi Tingkat Ketergangguan
Gambar 14. Persepsi Ketergangguan Individu Akibat Kebisingan
Gambar 14. menunjukkan bahwa 44% responden yang menyatakan tidak terganggu dengan kebisingan di kawasan tersebut, 24% responden yang menyatakan agak terganggu, 24% menyatakan cukup terganggu, dan 8% menyatakan terganggu
c) Keinginan Untuk Pindah
Gambar 15. Persepsi Ketergangguan Individu Berdasarkan Keinginan Untuk Pindah
18% 34% 36% 12% 0% Tidak Bising Agak Bising Cukup Bising Bising Sangat Bising 44% 24% 24% 8% 0% Tidak Terganggu Agak Terganggu Cukup Terganggu Terganggu 44% 56% Ya Tidak
Gambar 15. menunjukkan bahwa 56% responden menyatakan tidak ingin pindah ke tempat yang lebih tenang dan 44% responden menyatakan ingin pindah ke tempat yang lebih tenang.
d) Jenis Penanganan
Gambar 16. Persepsi Ketergangguan Individu Berdasarkan Jenis Penanganan
Gambar 16. menunjukkan bahwa 12% responden mengusulkan penetapan jarak sempadan, 28% responden mengusulkan rekayasa lalu lintas, 60% responden mengusulkan pemindahan lokasi sebagai solusi mengurangi kebisingan di kawasan tersebut.

## Uji Chi Square
Berikut ini ditampilkan hasil analisis chi square antara karakteristik responden dan tingkat ketergangguan
Tabel 7. Hasil Uji Chi Square
Asymp. Sig. X1 * Y 0.182 X2 * Y 0.677 X3 * Y 0.241 X4 * Y 0.163 X5 * Y 0.494 X6 * Y 0.264
Sumber: Hasil Analisis Data, 2018
Untuk mengetahui hubungan antara karakteristik responden dengan tingkat ketergangguan digunakan taraf signifikan yaitu α (0,05):
a) Apabila p < 0,05 = Ho ditolak, berarti ada hubungan antara karakteristik responden dengan tingkat ketergangguan.
b) Apabila p > 0,05 = Ho diterima, berarti tidak ada hubungan antara karakteristik responden dengan tingkat ketergangguan.
12%
28% 60% Penetapan jarak sempadan Rekayasa lalu lintas Pemindahan lokasi
Berdasarkan tabel 7. diketahui bahwa seluruh karakteristik responden memiliki nilai p (Asymp. Sig.)  > 0.05 yang berarti tidak ada hubungan antara karakteristik responden dengan tingkat ketergangguan.

## Pengaruh Tingkat Ketergangguan Terhadap Kebisingan
Untuk mengetahui hubungan antara tingkat kebisingan dan tingkat  ketergangguan maupun dengan variabel-variabel lainnya menggunakan korelasi Spearman Rank sebagaimana dapat dilihat pada tabel  8.
Tabel 8. Korelasi Spearman Rank
LEQ X1 X2 X3 X4 X5 X6 Spearman Rank Y  Koefisien Korelasi 0.796 ** 0.175 0.173 -0.183 -0.332 * -0.163 0.259 Sig. (2-tailed) 0.000 0.301 0.305 0.278  0.045  0.334  0.121 N 37 37 37 37 37 37 37
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

## Sumber: Hasil Analisis Data, 2018
Tabel 8. menunjukkan bahwa tingkat kebisingan (LEQ) mempunyai korelasi positif yang kuat terhadap tingkat ketergangguan (Y) sebesar 0.796 pada tingkat kepercayaan 99%. Sedangkan variabel  jenis  kelamin  (X1),  usia  (X2),  tingkat  pendidikan  terakhir  (X3),  tingkat  pendapatan perbulan  (X4),  masa  kerja  (X5),  dan  status  kepegawaian  (X6)  memiliki  korelasi  yang  sangat rendah  terhadap  tingkat  ketergangguan.  Menurut  Bangun,  Kamil,  dan  Putra  (2009)  Dasar pengambilan  keputusan  yang  digunakan  dengan  berdasarkan  probabilitas.  Jika probabilitas > 0.025, maka H0 diterima, Jika probabilitas < 0.025, maka H0 ditolak. Dapat dilihat pada kolom Sig/significance  pada  Tabel  8.  antara  tingkat  kebisingan  (Leq)  dan  tingkat  ketergangguan individu adalah 0.000 atau probabilitas < 0.025. Maka H0 ditolak yang berarti tingkat kebisingan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat ketergangguan pegawai.
Selanjutnya dilakukan analisis regresi untuk memprediksi tingkat ketergangguan pegawai sebagaimana dapat dilihat pada gambar 17.
Gambar 17. Hasil Analisis Regresi
y = 24.642ln(x) - 98.613
R² = 0.6165 1 2 3 4 5 55.0 60.0 65.0 70.0

## 75.0 Ti n gkat K e te rg an gg u an Leq
Berdasarkan  hasil analisis regresi dengan tingkat kebisingan sebagai variabel bebas (x) dan tingkat ketergangguan sebagai variabel terikat (y), model regresinya adalah: Y = 24.642 ln(X) - 98.613 dengan nilai R 2 = 0.6165. Dari gambar 17. diketahui batas tingkat kebisingan di tiap skala ketergangguan berdasarkan perpotongan garis trendline dengan garis skala ketergangguan adalah sebagai berikut:
Tabel 9. Skala Tingkat Ketergangguan
Tingkat Ketergangguan 1 2 3 4 5 Leq (dB) 57 59,5 62 64,5 67 Sumber: Hasil Analisis Data, 2018 Ket: 1 = Tidak Terganggu
2 = Agak Terganggu
3 = Cukup Terganggu
4 = Terganggu
5 = Sangat Terganggu
5. Kesimpulan
a. Tingkat kebisingan rata-rata di Jalan Drs. H. Abdullah Silondae mencapai 72,8 dB. Tingkat kebisingan  tersebut  telah  melewati  standar  baku  mutu  kebisingan  untuk  kawasan perkantoran yaitu sebesar 65 dB.
b. Persepsi pegawai BKD akibat gangguan kebisingan di Jalan Drs. H. Abdullah Silondae adalah 44% responden yang menyatakan tidak terganggu, 24% responden yang menyatakan agak terganggu, 24% menyatakan cukup terganggu, dan 8% menyatakan terganggu.
c. Kebisingan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat ketergangguan pegawai BKD.

## Referensi
Anonim. 1996. Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No. 48 Tahun 1996 tentang Baku Mutu Kebisingan.
Anonim. 1999. Keputusan Menteri Tenaga Kerja Nomor 51 Tahun 1999 tentang Nilai Ambang Batas Faktor Fisika di Tempat Kerja.
Banerjee, D., S.K Chakraborty, S. Bhattacharyya, dan A. Gangopadhyay. 2008. Attidunal Response Towards Road Traffic Noise in The Industrial Town of Asansol, India .
Environment Monitoring Assesment 151 (2009) : 37-44
Bluhm, G., Nordling, E., dan Berglind, N. 2004. Road traffic Noise and Annoyance – An Increasing Environmental Health Problem . Noise and Health 6:24, page 43-49.
Lakawa, I., Lawalenna Samang., Mary Selintung., Muralia Hustim. (2016). Noise Level Study Based On Traffic Characteristics, Physical, and Environmental Aspects of Road .
International Journal of Civil Engineering and Technology (IJCIET), Vol. 7(1), pp; 188-
198. ISSN 0976-6316, http://www.iaeme.com.ijciet/ index.asp.
Leonard. 2014. Analisis Tingkat Kekuatan Bunyi Klakson Kendaraan Ringan di Kota Makassar . Makassar: Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin.
Li,H., Yu, W., Lu, J., dan Zhao, Y. 2008. Investigation of Road-Traffic Noise and Annoyance in Beijing : A Cross-Sectional Study of 4th Ring Road. ProQuest Biology Journals, Vol 63, pages 27.
Maulidya, T. 2011. Hubungan Karakteristik Dengan Tingkat Pengetahuan Ibu Bayi Usia9-12 Bulan Tentang Pemberian Imunisasi Dasar Di Wilayah Kerja Puskesmas Guntur II Demak Tahun 2011. Semarang : Universitas Muhammadiyah Semarang.
Martono, H. Sukar, N. Sulistiyani. 2008. Tingkat Kebisingan di DKI Jakarta dan sekitarnya, http://www.litbang.depises.go.id , 07 04 2010.
Setiawan R. 2001 “Analisa Tingkat Kebisingan Lalu Lintas Pada Jalan Tol Ruas Waru Sidoarjo”. Available from: http://fportfolio.petra.ac.id , October 2 2008.
Suciptawati, N. P. 2010. Metode Statistika Nonparametrik. Denpasar : Udayana University Press
Sufren dan Natanael, Y. 2013. Mahir Menggunakan SPSS Secara Otodidak. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo
Sugiyono.(2010). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif & RND, Alfabeta, Bandung.
Wardika, I Ketut, I Gusti Putu Suparsa dan D.M. 2012. Analisis Kebisingan Lalu Lintas pada Ruas Jalan Arteri. Denpasar: Fakultas Teknik Universitas Udayana.