Vol. 5 No. 2 Oktober (2022) 155 – 167 | http://ejournal.unkhair .ac.id/index.php/josae| ISSN 2621-3435|
Full Paper

## A NALISIS M ODEL M ATEMATIS H UBUNGAN

## K EBISINGAN DAN V OLUME L ALU L INTAS T ERHADAP K ENYAMANAN B ELAJAR S ISWA S EKOLAH D ASAR M ONONUTU
Nurmaiyasa Marsaoly a* ,
a Universitas Khairun, Ternate, Indonesia
Article history Received 6 September 2022 Received in revised form 28 September 2022
Accepted

## Graphical abstract Abstract
The bustle of Ternate City, which is due to the increasing mobility of the community, has a noisy impact on the roads in Ternate City, one of the environmental sectors that is also affected by noise, namely schools. SDN Mononutu is located right in the center of the bustling city of Ternate, so  noise  exposure  is  suspected  to  often  occur  in  the  SDN  Mononutu  environment.  At  SDN Mononutu, Ternate City, noise often occurs during the teaching and learning process, because the location of the class from the school is close to the highway while the vehicles that pass on the road are  very  crowded,  so  noisy  sounds  often  interfere  with  teaching  and  learning  activities  at  school. This  research  is  comparative  causal  survey  research  that  uses  a  cross-sectional  approach  and  a correlational  design.  The  sample  is  taken  using  a  purposive  sample  method,  so  that  the  research sample includes all teachers and students of class VI SDN 3 Ternate City.
The result of the noise level at SDN 3 Ternate city at point A is 62.1 dBA and at point B, which  is  70.9  dBA,  occurs on  Mondays at 10.00 – 11.00  WIT  with  a  total  traffic  volume  of 3119 vehicles/hour, the noise level exceeds the quality standard. which is set for the school environment is  55  dBA.  The  high  noise  intensity  at  SDN  3  Ternate  City influences  students’  comfort  when learning at school.
The three independent variables included in the regression model of variables X1, X2 and X3 with a significance value of 0.000 are much smaller than 0.05, so Ho is accepted, and Ha is rejected. Statistically, it can be seen that the linear regression model that has been obtained shows that these three variables have an effect on noise. From the standardized coefficients for X1 (time) of 38.8% and X2  (voluat)  of  56.3%  and  Leq  (at)  of  10.7,  it  affects  traffic  noise  on  Jalan  Mononutu.  For  the coefficient  values  of  the  variables  X1  and  X2  and  X3  positive  value,  then  the  three  variables  are directly  proportional  to  the  Y  variable,  in  other words  the volume  of  vehicle  traffic  increases,  the noise will also increase, and vice versa.
Keywords : Noise, Traffic, Comfort, Students

## Abstrak
Keramaian Kota  Ternate  yang  dikarenakan  mobilitas  masyarakat  yang  semakin  meningkat, memberikan  dampak  bising  di  ruas-ruas  jalan  yang  ada  di  Kota  Ternate,  salah  satu  sector lingkungan yang ikut terkena dampak kebisingan yaknik sekolah. SDN Mononutu  terletak tepat di pusat  keramaian  kota  Ternate,  sehingga  paparan  kebisingan  diduga  sering  terjadi  di  lingkungan SDN  Mononutu.  Di  SDN  Mononutu  Kota  Ternate  kebisingan  sering  kali terjadi  pada  saat  proses belajar mengajar, karena letak kelas dari sekolah tersebut berdekatan dengan jalan raya sedangkan kendaraan  yang  melintas  di  jalanan  tersebut  sangat  ramai,  sehingga  suara-suara  bising  sering mengganggu aktifitas belajar mengajar di sekolah. Penelitian ini adalah penelitian survei jenis kausal komparatif  yang  menggunakan  pendekatan  cross  sectional  dan  desain  korelasional.Pengambilan sampel  menggunakan metode purposive sample,  sehingga  sampel  penelitian  meliputi  seluruh  guru dan siswa kelas VI SDN 3 Kota Ternate.
Hasi  tingkat  kebisingan  pada  lingkungan  SDN  3  kota  Ternate  pada  titik  A  62,1  dBA  dan pada titik B yaitu 70,9 dBA terjadi pada hari senin pukul 10.00 – 11.00 WIT dengan total volume lalu  lintas  3119  kend/jam,  tingkat  kebisinganya  melampaui  standar  baku  mutu  yang  ditetapkan untuk  lingkungan  sekolah      sebesar  55  dBA.Tingginya  instensitas  kebisingan  di  SDN  3  Kota
Kebisingan Volume Lalu Lintas Terhadap Kenyamanan Model Matematis

## Journal of Science and Engineering
30 Oktober 2022
*Corresponding author maya2nisa@unkhair.ac.id

## 1.0  PENDAHULUAN
Kota Ternate merupakan salah satu kota yang terletak di Provinsi Maluku Utara yang sedang mengalami perkembangan  dan  kemajuan  infrastruktur  yang  sangat  pesat,  salah  satunya  perkembangan  disektor transportasi.  Semakin  tinggi  pengguna  jasa  transportasi  di  wilayah  perkotaan  menyebabkan  keramaian  lalu lintas pada wilayah tersebut semakin meningkat.  Tingginya intensitas kendaraan yang melintas di  jalan raya kota  tentunya  mempunyai  dampak  lingkungan  di  sepanjang  jalan  yang  dilewati  kendaraan  (Purwadi,  2006), salah  satu  dampak  dari  lalu  lintas  padat  adalah  polusi  suara  atau  kebisingan.  Kendaraan-kendaraan  tersebut dalam pengoperasiaannya menimbulkan suara-suara misalnya, suara mesin kendaraan yang keluar dari knalpot, suara  klakson  kendaraan  maupun  suara-  suara  yang  diakibatkan  oleh  aktivitas  dari  mesin  kendaraan  yang lainnya. Pada level tertentu suara-suara tersebut masih dapat ditoleransi oleh masyarakat, dalam artian suara yang  diakibatkan  masih  tidak  menimbulkan  suatu  gangguan  kenyamanan  dan  gangguan  lainnya  terhadap masyarakat,  akan  tetapi  pada  tingkat  yang  lebih  tinggi  suara  yang  ditimbulkan  oleh  kendaraan-kendaraan transportasi tersebut sudah dapat dikatakan sebagai suatu gangguan yang disebut polusi suara atau kebisingan (Djalante, 2010).
Keramaian  Kota  Ternate  yang  dikarenakan  mobilitas  masyarakat  yang  semakin  meningkat,  memberikan dampak  bising  di  ruas-ruas  jalan  yang  ada  di  Kota  Ternate,  salah  satu  sector  lingkungan  yang  ikut  terkena dampak  kebisingan  yaknik  sekolah.  SDN  Mononutu  Kota  Ternate  merupakan  salah  satu  sekolah  paling  di minati  di  kota  Ternate.  SDN  Mononutu    terletak  tepat  di  pusat  keramaian  kota  Ternate,  sehingga  paparan kebisingan diduga sering terjadi di lingkungan SDN Mononutu. Di SDN Mononutu Kota Ternate kebisingan sering kali terjadi pada saat proses belajar mengajar, karena letak kelas dari sekolah tersebut berdekatan dengan jalan  raya  sedangkan  kendaraan  yang  melintas  di  jalanan  tersebut  sangat  ramai,  sehingga  suara-suara  bising sering  mengganggu  aktifitas  belajar  mengajar  di  sekolah.  Selain  berdekatan  dengan  jalan  raya,  letak  SDN Mononutu  Kota  Ternate  juga  berdekatan  dengan  tempat  pemberhentian  lalu  lintas  (traffic  ligth),  sehingga sangat rawan dengan paparan polusi kebisingan.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah  untuk  menganalisis  volume  lalulintas  dan  tingkat kebisingan  kendaraan  di  ruang  jalan  Mononutu tepatnya  di  depan  SDN  Mononutu  Kota  Ternate,  dan  untuk menganalisis  hubungan  matematis  tingkat  kebisingan  lalu  lintas  dengan  kenyamanan  proses  pembelajaran  di SDN Mononutu Kota Ternate.

## 2.0  METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dilingkungan SDN Mononutu, tepatnya berada di Jl. Arnold Mononutu Kelurahan Tanah  Raja,  kecamatan  Ternate  Tenggah,  Kota  Ternate.  Untuk  mendapatkan  data  yang  akurat  maka pengambilan  data  dilakukan  selama  ±  6  jam  selama  proses  pembelajaran  berlangsung.  Dalam  penelitian  ini teknik  pengumpulan  data  yang  dipakai  adalah  pengumpulan  data  kebisingan,  pengambilan  volume  kendaran, serta  pengambilan  data  kenyamanan  dengan  metode  video  dan  pengisian  kuesioner.  Jenis  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  deskriptif  yang  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  yang jelas mengenai tingkat kebisingan moda transportasi serta faktor yang mempengaruhi kebisingan transportasi. Metode  deskriptif  dengan  pendekatan  analisis  kuantitatif  ini  bertujuan  untuk  mengungkapkan  suatu  masalah untuk  mengetahui  tingkat  kebisingan  pada  lingkungan  SDN  Mononutu  kota  Ternate  serta  kenyamanan siswa/siswi dalam proses pembelajaran.
Alat  yang  digunakan  untuk  mengukur  intensitas  kebisingan  adalah Sound  Level  Meter (SLM)  yang diukur dengan tekanan bunyi dB, serta untuk menghitung waktu saat pengukuran adalah stopwatch yang dihidupkan dan  pembacaan  kebisingan  dilakukan  saat  periode  waktu  5  detik.  Adapun  pengambilan  data  kenyamanan
Ternate memiliki pengaruh terhadap kenyamanan siswa saat pembelajaran disekolah.
Ketiga variabel independent yang dimasukkan kedalam model regresi variabel X1, X2 dan X3 dengan  nilai  signifikansi 0,000  jauh  lebih kecil  0,05 maka  Ho  diterima  Ha  ditolak.  Secara  statistik dapat dilihat bahwa model regresi linier yang telah diperoleh menunjukkan ketiga variabel tersebut berpengaruh terhadap kebisingan. Dari nilai standardized coefficients untuk X1 (waktu) sebesar 38,8 %  dan X2 (volume  ) sebesar 56,3  %  dan  Leq  (X3)  sebesar  10,7 berpengaruh   terhadap  kebisingan lalulintas  di Jalan Mononutu.Untuk  nilai  koefisien  dari  variabel X1  dan X2dan  X3  bernilai  positif maka  ketiga  variabel  tersebut  berbanding  lurus  dengan  variabel  Y,  dengan  kata  lain  volume lalulintas kendaraan meningkat maka  kebisingan  juga  akan meningkat, dansebaliknya.
Kata kunci : Kebisingan, Lalulintas, Kenyamanan, Siswa
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License
dilakukan dengan pengisian kuesioner oleh tenaga pengajar atau  guru dan menggunakan video visual selama proses belajar mengajar untuk melihat respon siswa/siswi saat terjadi kebisingan.
3 .0  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Analisis Data Kebisingan
Pengambilan data dilakukan selama 3 (Tiga) hari yaitu pada hari Senin, rabu dan jumat. Pengambilan data pada hari senin dan rabu dilakukan selama 4 jam pada saat jam belajar mengajar mulai dari pukul 07.30 WIT sampai  12.00  WIT  dan  Pada  hari  Jumat,  pengambilan  data  dilakukan  selama  3  jam  mulai  dari  pukul  07.30 sampai  11.00  WIT.  Pengukuran  ini  dilakukan  di  dua  titik  yang  sudah  di  tentukan  dari  hasil  observasi  di lapangan. Dimana titik itu di tandai dengan titk A (Dalam Kelas) yang berjarak 8 meter dari sisi jalan dan titik B  (Luar  Kelas)  dengan  jarak  1  meter  dari  sisi  jalandapat  dilihat  pada  gambar 3.2  diatas. Pada  hari  senin  dan rabu, dalam 1 jam didapatkan 20 data kebisingan,maka dalam 4 jam didapatkan 80 data kebisingan pada masing- masik  titik.Pada  hari  jumat  dalam  1  jam  didapat  20  data  kebisingan,  maka  dalam  3  jam  didapatkan  60  data kebisingan  pada  masing-masing  titik.Kemudian  dimasukkan  kedalam  rumus  untuk  mencari  nilai  kebisingan ekuivalen  dengan  rumus  Basic  Noise  Level  (BNL)  untuk  mengukur  tingkat  kebisingan  puncak  yang dipengaruhi oleh volume lalu lintas pada lingkungan SDN 3 Kota Ternate.

## 3.2   Analisis Volume Lalu Lintas
Hasil perhitungan volume lalu linta syang dilakukan selama 3 (Tiga) hari, yaitu pada hari senin, dan rabu yang  dilakukan  selama  4  jam,  mulai  dari  pukul  07.30  sampai  pukul  12.00  WIT  dan  pada  hari  jumat  yang dilakukan  selama  3  jam  mulai  dari  pukul  07.30  sampai  11.00  WIT  secara  berturut-turut  dapat  dilihat  pada gambar 1 dibawah ini.
(a) (b) (c)
Gambar 1 . (a). Hari Senin; (b). Hari Rabu; (c). Hari Jumat Dari gambar diatas, volume lalu lintas pada hari senin, volume lalu lintas tertinggi terjadi pada pukul 10.00 - 11.00 WIT yaitu sebesar 3119. Pada hari rabu, waktu yang mempunyai volume lalu lintas tertinggi terjadi pada
0 1000 2000 3000 07.30 - 08.30 08.30 - 09.30 10.00 - 11.00 11.00 - 12.00 K en d/Jam Waktu LV HV MC 0 1000 2000 07.30 - 08.30 08.30 - 09.30 10.00 - 11.00 11.00 - 12.00 K en d/Jam Waktu LV HV MC 0 1000 2000 3000 07.30 - 08.30 08.30 - 09.30 10.00 - 11.00 K en d/Jam Waktu LV HV MC
0 20 40 60 80 07.30 - 08.30 08.30 - 09.30 10.00 - 11.00 11.00 - 12.00 K eb is in gan
(d B A ) Waktu Standar Titik A Titik B
pukul 10.00 – 11.00 WIT yaitu 2.477 kend/jam. Dan volume lalu lintas tertinggi pada hari jumat terjadi pada pukul 10.00 - 11.00 WIT dengan jumblah sebesar 2.689 kend/jam.

## 3.3  Analisis Tingkat Kebisingan
Dari hasil pengukuran tingkat kebisingan pada hari Senin dan rabu selama 4 jam, dan pada hari jumat selama 3 jam pada saat proses pembelajaran sedang berlangsung, yang dilakukan pada titik A (Dalam Kelas) dan titik B (Luar  Kelas)  pada  waktu  yang  bersamaan  mengunakan  alat  Sound  Level  Meter  (SLM)  dengan  teknik pengupulan data dan metode analisa data, maka secara berturut-turut dapat dilhat pada gambar 2 di bawah ini.
(a) (b) (c) Gambar 2 . (a). Hari Senin; (b). Hari Rabu; (c). Hari Jumat
Hasil perhitungan volume lalu lintas dan data kebisingan pada masing – masing titik, dapat dilihat pada tabel 1
Di Bawah Ini.
Tabel 1. Rekapitulasi Data Volume Lalu Lintas dan Kebisingan SDN 3 Kota Ternate
Hari Waktu Volume (Kend/Jam) Total Volume Kebisingan Titik A Kebisingan Titik B MC LV HV (Kend/Jam) (dBA) (dBA) Senin 07.30 - 08.30 1907 236 18 2161 60.5 68.1 08.30 - 09.30 2080 304 39 2423 61 69.8 10.00 - 11.00 2661 420 38 3119 62.1 70.9 11.00 - 12.00 2592 359 32 2983 61.9 70.7 Rabu 07.30 - 08.30 1297 215 15 1527 59 67.8 08.30 - 09.30 1718 281 30 2029 60.3 69 10.00 - 11.00 1996 445 36 2477 61.1 69.9 11.00 - 12.00 1734 423 24 2181 60.5 69.4 Jumat 07.30 - 08.30 1771 238 17 2026 60.2 69 08.30 - 09.30 1962 347 24 2333 60.9 69.6 10.00 - 11.00 2241 415 33 2689 61.5 70.3 0 20 40 60 80 07.30 - 08.30 08.30 - 09.30 10.00 - 11.00 11.00 - 12.00 K eb is in gan (d B A ) Waktu Standar Titik A Titik B 0 20 40 60 80 07.30 - 08.30 08.30 - 09.30 10.00 - 11.00 K eb is in gan (d B A ) Waktu Standar Titik A Titik B
59
60,3
61,1 60,5
67,8 69 69,9
69,4 50 55 60 65 70 75 1527 2029 2477 2181 Ke bi si ng an (d BA ) Volume (Kend/Jam) Titik A Titik B
Pada tabel 1. Rekapitulasi hasil perhitungan data volume lalu lintas dan kebisingan pada masing-masing titik yang  dilakukan  selama  3 hari  yaitu  senin,  rabu  dan  jumat,    kebisingan  tertinggi  terjadi  pada  hari  senin  pada pukul 10.00-11.00 WIT dengan tingkat kebisingan pada titik A sebesar 62,1 dBA dan 70,9 dBA pada titik B. hal ini dipengaruhi oleh tingginya volume lalu lintas pada ruas jalan Arnold Mononutu dengan MC sebesar 2661 kend/jam,  LV  sebesar  420  kend/jam,  dan  HV  sebesar  38  kend/jam  dengan  volume  total  3119  kend/jam. Hubungan volume lalu lintas terhadap tingkat kebisingan dapat dilihat pada Gambar 3. dibawah ini.
(a) (b)
(c)
Gambar 3. (a). Hubungan Volume Lalu Lintas dan Kebisingan Pada Hari Senin; (b). Hubungan Volume Lalu Lintas dan Kebisingan Pada Hari Rabu; (c). Hubungan Volume Lalu Lintas dan Kebisingan Pada Hari Jumat
Pada gambar 3(a), volume lalu lintas terendah yaitu 2.161 kend/jam dengan tingkat kebisingan pada titik A yaitu 60,5 dBA dan pada titik B yaitu 68,1 dBA. Sedangkan volume lalu lintas tertinggi yaitu 3119 kend/jam dengan tingkat kebisingan pada titik A yaitu 62,1 dBA dan pada titik B yaitu 70,9 dBA. Gambar 3(b) volume lalu lintas tertinggi yaitu 2477 kend/jam dengan tingkat kebisingan pada titik A yaitu 60,5 dBA dan pada titik B yaitu 68,1 dBA. Dan 3 (c) tingkat kebisingan tertinggi yaitu pada titik A yaitu 61,5 dBA dan pada titik B yaitu 70,3 dBA. Hal ini dipengaruhi oleh tingginya volume lalu lintas pada ruas jalan Arnold Mononutu dengan MC sebesar  2241  kend/jam,  LV  sebesar  415  kend/jam,  dan  HV  sebesar  33  kend/jamdengan  volume  total  2689 kend/jam. Hal ini menunjukan bahwa volume lalu lintas memiliki pengaruh terjadinya kebisingan.
Adapun hal-hal yang mempengaruhi perbedaan tingkat kebisingan pada titik A dan titik B dapat dilihat pada tabel 2.
60,5 61 62,1 61,9 68,1 69,8
70,9 70,7 55 60 65 70 75 2161 2423 3119 2983 K eb is in gan (d BA ) Volume (Kend/Jam)
Titik A Titik B
60,2 60,9 61,5 69 69,6 70,3 55 60 65 70 75 2026 2333 2689 K eb is in gan (d BA ) Volume (Kend/Jam) Titik A Titik B
Tabel 2 . Hasil Pengukuran bisingan di SDN 3 Kota Ternate
Hari Titik Bising Jarak Terhadap Sumber Barrier Senin A Rata-Rata = Sumber  Bising  Depan Sekolah = 8 m Alami     = Pohon sirsak 60,4 dBA Buatan  = dinding pagar, dinding kelas B Rata-Rata = Sumber  Bising  Depan Sekolah = 1 m Alami     = Tidak ada 70,0 dBA Buatan   = Tidak ada Rabu A Rata-Rata = Sumber  Bising  Depan Sekolah = 8 m Alami     = Pohon sirsak 60,3 dBA Buatan  = dinding pagar, dinding kelas B Rata-Rata = Sumber  Bising  Depan Sekolah = 1 m Alami     = Tidak ada 69,1 dBA Buatan   = Tidak ada Jumat A Rata-Rata = Sumber  Bising  Depan Sekolah = 8 m Alami     = Pohon sirsak 60,9 dBA Buatan  = dinding pagar, dinding kelas B Rata-Rata = Sumber  Bising  Depan Sekolah = 1 m Alami     = Pohon sirsak 69,7 dBA Buatan  = dinding pagar, dinding kelas
Dari  tabel  2  hasil  pengukurankebisingan  di  SDN  3  Kota  Ternate  yang  dilakukan  selama  3  hari,  terlihat bahwa kebisingan rata-rata tertinggi terjadi pada titik A yaitu 60,9 dBA terjadi pada hari jumat dan 70,0 dBA pada titik B terjadi pada hari senin. Faktor utama perbedaan tingkat kebisingan pada titik A dan Titik B adalah jarak titik dari sumber kebisingan dan juga barrier yang ada pada kedua titik tersebut. Hal dapat dilihat pada titik A yang berjarak 8 meter dari sumber kebisingan kendaraan, dan memiliki barrier alami yaitu pohon sirsak dan barrier buatan yaitu dinding pagar dan dinding kelas. Sedangkan pada titik B lebih dekat dengan sumber kebisingan kendaraan yaitu 1 meter dan tidak memiliki barrier alami maupun buatan. Pada  Hitungan Basic  Noise  Level (BNL)yang  di  gunakan  sebagai  acuan  tingkat  kebisingan  puncak  yang dipengaruhi oleh volume kendaraan
𝐿𝑒𝑞 = 42.2 + 10 log Qtotal kendaraan selama 1 jam  = 42.2 + 10 log (3119)   = 77,1 dBA
Dari hasil penelitian menyeluruh menunjukkan bahwa tingkat kebisingan pada SDN 3 Kota Ternate yang di lakukan  pada  hari  senin,  rabu  dan  jumat  pada  dua    titik  yang  berbeda  pada  waktu  yang  bersamaan,  telah melampaui baku mutu tingkat kebisingan. Menurut Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No. KEP- 48/MENLH/11/1996  tingkat  kebisingan  untuk  kawasanpemukiman  dan  perumahan,  rumah  sakit,  tempat ibadah dan sarana pendidikan yaitu sebesar 55 dBA.

## 3.4  Pengaruh Kebisingan Lalu Lintas Terhadap Kenyamanan Siswa
Berdasarkan kuisioner, analisa deskriptif responden yang merupakan data pendukung yang relevan dengan permasalahan  dalam  penelitian  terdiri  dari  umur,  jenis  kelamin  dan  pekerjaan.  Distribusi  karakter  responden dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 .  Distribusi Karakter Responden No Uraian Frekuensi  Persentase (Orang) (%) 1 Jenis Kelamin (Gender) Laki-Laki 25 47.2 Perempuan 28 52.8 Total 53 100 2 Umur 10-15 Tahun 38 71.7 30-35 Tahun 6 11.3 36-40 Tahun 2 3.8 41-45 Tahun 3 5.7 46-50 Tahun 2 3.8 51-55 Tahun 1 1.9 56-60 Tahun 1 1.9 Total 53 100 3 Pekerjaan Siswa 38 71.7 Guru 15 28.3 Total 53 100
Dari tabel 3 dapat dilihat bahwa distribusi responden berdasarkan aspek jenis kelamin, mayoritas responden perempuan yaitu sebanyak 28 orang atau (52,8%) yang menjadi responden dan sebanyak 25 orang atau (47,2%) responden yang berjenis kelamin laki-laki. Dengan demikian 52,8% dari seluruh sample siswa dan guru di SDN 3 Kota Ternate di dominasi oleh perempuan yang merasakan kebisingan pada saat proses belajar mengajar.
Dilihat  dari  umur  responden,  dapat  digambarkan  bahwa  kelompok  usia  10-15  tahun  terbanyak  yaitu  38 orang (71,7%), umur 30-35 tahun sebanyak 6 orang (11,3%), umur 36-40 tahun sebanyak 2 orang (3,8%), umur 41-45 tahun 3 orang (5,7%), umur 46-50 tahun sebanyak 2 orang (3,8%), umur 51-55 tahun sebanyak 1 orang (1,9%), dan umur 56-60 tahun sebanyak 1 orang (1,9%). Artinya kelompok usia 10-15 tahun adalah usia yang paling banyak merasakan kebisingan pada saat proses belajar mengajar berlangsung.
Ditinjau dari pekerjaan responden, dapat dijelaskan sebesar 38 orang (71,7%) responden berasal dari siswa kelas VI dan 15 orang (28,3%) responden berasal dari guru SDN 3 Kota Ternate.
Tabel 4 .  Distribusi Karakter Responden Variabel Skor Jawaban TOTAL (STS) = 1 (TS) = 2 (N) = 3 (S) = 4 (SS) = 5 Frek  %  Frek  % Frek % Frek % Frek % Y1 6 11,3 13 24,5 27 50,9 7 13,2  53  100% Y2 5 9,4 21 39,6 17 32,1 10 18,9  53  100% Y3 4 7,5 20 37,7 24 45,3 5 9,4  53  100% Y4 1 1,9 4 7,5 9 17 27 50,9 12 22,6  53  100% Y5 1 1,9 5 9,4 34 64,2 13 24,5  53  100%
Y6 1 1,9 3 5,7 8 15,1 29 54,7 12 22,6  53  100% Y7 9 17 15 28,3 11 20,8 18 34 53  100% Y8 1 1,9 9 17.0 26 49,1 17 32,1  53  100% Y9 4 7,5  13 24,5 15 28,3 11 20,8 10 18,9  53  100% Y10 6 11,3 19 35,8 28 52,8  53  100%
Dari  tebel  4  diatas  nampak  pada  variabel  Y  (Kenyamanan)  terdapat  10  item  yang  digunakan  untuk mengetahui  sikap  responden  yang  berkaitan  dengan  kenyamanan  pada  saat  proses  belajar  mengajar berlangsung akibat kebisingan lalu lintas.

## 3.5  Analisa Model Faktor Kebisingan Lalu Lintas
Data  input  yang  digunakan  untuk  analisis  regresi  linier  berganda  adalah  rata-  rata  kebisingan  lalu lintas  sebagai  variabel dependent (Y),  sedangkan  untuk  variabel independent yang  terdiri  dari  volume kendaran  hari  senin  (X1),volume  kendaraan  rabu  (X2),  volume  kendaraan  hari  jumat  (X3)  dan  rata-rata (X4).Data  input  tersebut  selanjutnya  dianalisis  dengan  metode  regresi  linier  berganda  menggunakan bantuan Software  SPSS versi  0.26  untuk  memprediksi  pengaruh  dari  volume  lalu  lintas  dan  kecepatan lalulintas  terhadap  kebisingan  lalu  lintas  yang terjadi  pada  SDN  3  Mononutu  yang terletak  di  tepi  jalan Mononutu.  Variabel dependent dan  variabel-variabel independent disajikan  dalam  bentuk  tabel  yang  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Data Input Model Regresi Linier Leq Pukul Data  Tingkat kebisingan Senin Rabu Jumat Rerata 07.30 - 07.45 59.83769  58.50598  59.40284 59.17 07.45 - 08.00 60.86028  58.66256  60.58432 59.76 08.00 - 08.15 60.82064  59.30389  61.11968 60.06 08.15 - 08.30 60.54581  59.48385  59.74079 60.01 08.30 - 08.45 60.7023  58.99835  60.58432 59.85 08.45 - 09.00 60.86028  59.83769  60.58432 60.35 09.00 - 09.15 61.19174  60.86028  61.11968 61.03 09.15 - 09.30 61.29776  60.97877  61.11968 61.14 10.00 - 10.15 62.14224  60.86028  61.84028 61.50 10.15 - 10.30 62.14224  61.29776  61.29776 61.72 10.30 - 10.45 62.14224  61.11968  61.7412 61.63 10.45 - 11.00 62.14224  61.19174  61.11968 61.67 11.00 - 11.15 62.0188  61.11968  61.20133 61.57 11.15 - 11.30 61.86028  59.99704  59.43256 60.93 11.30 - 11.45 62.14224 60.7023  61. 90051 61.42 Sumber: Hasil Analisis
y = -3E-05x6 + 0.001x5 - 0.039x4 + 0.404x3 - 2.022x2 + 4.678x + 56.21 R² = 0.955 56 57 58 59 60 61 62 63 Leq  Senin Leq  Rabu Leq  Jumat Leq  rerata Poly. (Leq  rerata)
Gambar 4. Grafik Hubungan Model Regresi Kebisingan
Berdasarkan  Tabel  5.  Yang  diproses  menggunakan Software  SPSS diperoleh  model  hubungan  regresi pengaruh variable independent terhadap variable dependent-nya adalah y = -3E-05x 6 + 0.001x 5 - 0.039x 4 + 0.404x 3 - 2.022x 2 + 4.678x + 56.21

## R² = 0.955
Model hubungan regresi di atas belum merupakan model terbaik, karena nilai koefisien dari variabel X 6, X 4 dan X 2 bernilai negatif. Hal ini menunjukkan bahwa  variabel X 6, X 4 dan X 2 berbanding terbalik dengan variabel Y, sedangkan variabel X 1 , X 3 dan X 5 berbanding lurus dengan variabel Y.
Oleh  karena  itu,  untuk  memperoleh  model  hubungan  regresi  yang  baik  adalah  dengan  menggunakan stepwise  method pada  analisis  dengan  menggunakan Software  SPSS versi  25.0.  Dengan  menggunakan stepwise method diperoleh model hubungan regresi:
Y = 56,14641 + 0,003393x1 + 0,007867x2
Dimana
Y = Kebisingan lalulintas(dB(A))
X 1 = Waktu
X 2 = Volume Kendaraan (kend)
Baik tidaknya suatu model regresi linier berganda dalam mengestimasi variabel terikat dengan terhadap variabel  bebasnya  juga  dapat  diketahui  dengan  melihat  tiga  parameter,  yaitu  koefisien  determinasi  (R 2 ), nilai F dan nilai t. Dari hasil analisis menggunakan SPSS versi 25.0 dijelaskan sebagai berikut:

## 1. Koefisien determinasi
Tabel  6. Koefisien Determinasi Regression Statistics Multiple R 0.992097152 R Square 0.98425676 Adjusted R Square 0.983488797 Standard Error 0.122782838 Observations 44 Sumber :Hasil Analisis
Dari  Tabel  6.  diketahui  bahwa  nilai adjusted  R 2 adalah  0,983  hal  ini  berarti  bahwa  98,3%  variasi kebisingan  (Y)  dapat  dijelaskan  oleh  kedua  variasi  variabel independent -nya  yaitu  waktu (X 1 )  dan  volume lalu lintas(X 2 ). Sedangkan sisanya sebesar 1,7% dijelaskan oleh Sebab-sebab diluar model Standard Error of
the Estimate (SEE) sebesar 0.122782838 menjelaskan bahwa semakin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel terikatnya.
2. Uji Anova
Tabel 7. Uji Anova Model df SS MS F Significance F Regression 2 38.64323 19.32162  1281.646155  1.09756E-37 Residual 41 0.618101 0.015076 Total 43 39.26134 Sumber :hasil analisis
Hipotesis: Ha : µ = µ 0 Ha: µ  = µ 0 Pengambilan keputusan: Jika nilai signifikansi ≤ 0,05 maka Ho diterima Ha ditolak Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho ditolak Ha diterima Dari uji Anova atau F test pada Tabel 7. didapat nilai F hitung sebesar 1281.646155 dengan signifikansi 0,000109. Nilai signifikansi tersebut jauh lebih  kecil darinilai probabilitas 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dengan begitu model regresi dapat digunakan untuk memprediksi kebisingan.

## 3. Uji t
Tabel 8. Uji t Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Intercept 56.1464118  0.150555  372.931  5.20E-74  55.842361 56.45046  55.8423608 Pukul 0.00339286 0.02127  0.15951  0.874048  -0.039563 0.046349 -0.0395631 Jumlah Kendaraan 0.00786665  0.000202  39.0163  4.82E-34  0.0074595 0.008274  0.00745947 Sumber : Hasil analisis Hipotesis:
Ha : µ = µ 0 Ha: µ  = µ 0 Pengambilan keputusan: Jika nilai signifikansi ≤ 0,05 maka Ho diterima Ha ditolak Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho ditolak Ha diterima
Dari Tabel 8.  kedua variabel independent yang dimasukkan kedalam model regresi variabel X 1 dan X 2 dengan nilai signifikansi 0,000 jauh lebih kecil 0,05 maka Ho diterima Ha ditolak. Secara statistik dapat dilihat bahwa model  regresi  linier  yang  telah  diperoleh  menunjukkan  kedua  variabel  tersebut  berpengaruh  terhadap kebisingan. Dari nilai standardized coefficients untuk X 1 (waktu) sebesar 33,3% dan X 2 (volume ) sebesar 78,6% berpengaruh  terhadap kebisingan lalulintas di Jalan Mononutu.
Untuk nilai koefisien dari variabel X 1 dan X 2 bernilai positif maka kedua variabel tersebut berbanding lurus dengan  variabel  Y,  dengan  kata  lain  volume  lalulintas  kendaraan  meningkat  maka    kebisingan    juga    akan meningkat, dan sebaliknya.

## 3.6  Analisa Model Faktor Kebisingan Lalu Lintas
Faktor Kenyamanan diukur berdasarkan indeks kenyamanan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis  tingkat  kenyaman  pada  suatu  ruasa  jalan,  niliai  indeks  kenyamana  pada  ruas  jalan  Mononutu
0 1 2 3 4 58 58,5 59 59,5 60 60,5 61 61,5 62 62,5 Fak tor ke ny amana n Leq Leq Line Fit  Plot Faktor kenyamanan Predicted Faktor kenyamanan
ditentukan dalam skala pengukuran 0 – 5, artinya semakin tinggi. Hasil dari pengukuran kenyamanan belajar pada SD Mononutu dapat dilihat pada gambar grafik dibawa ini
Gambar 4. Grafik Nilai Indeks Kenyamanan
Berdasarkan gambar grafik diatas terlihat nilai indeks kenyamanan berada pada rentang 1 – 3,5 yang berada pada criteria sebagai tidak nyaman, semakin tinggi nilai indeksnya makan kriterianya semakin tidak nyaman, nilai  indeks  kenyamanan  berbanding  lurus  dengan  Leq  kebisingan.  Untuk  memperoleh  model  hubungan regresi  yang  baik  dapat  menggunakan stepwisemethod padaanalisismenggunakan Software  SPSS versi  25.0. Dengan menggunakan stepwise method diperoleh model hubungan regresi: Y   = 5,4893 - 0,0388x 1 + 0,00563x 2 - 0,1077x 3 Dimana Y  = Kebisingan lalulintas (dB(A)) X 1 = Waktu X2  = Volume Kendaraan (kend/ja) X3  = Leg
Baik tidaknya suatu model regresi linier berganda dalam mengestimasi variabel terikat dengan terhadap variabel  bebasnya  juga  dapat  diketahui  dengan  melihat  tiga  parameter,  yaitu  koefisien  determinasi  (R 2 ), nilai F dan nilai t. Dari hasil analisis menggunakan SPSS versi 25.0 dijelaskan sebagai berikut:

## 1. Koefisien determinasi
Tabel  9. Koefisien Determinasi Regression Statistics Multiple R 0.909096352 R Square 0.826456176 Adjusted R Square 0.81344039 Standard Error 0.260460857 Observations 44 Sumber :Hasil Analisis
Dari  Tabel  9.  diketahui  bahwa  nilai adjusted  R 2 adalah  0,813  hal  ini  berarti  bahwa  81,3%  variasi kebisingan  (Y)  dapat  dijelaskan  oleh  ketiga  variasi  variabel independent -nya  yaitu  waktu  (X 1 ),volume  lalu lintas  (X 2 )  dan  Leq  (X3).  Sedangkan  sisanya  sebesar  18,7%  dijelaskan  oleh  sebab-sebab  diluar  model Standard Error of the Estimate (SEE) sebesar 0.260460857 menjelaskan bahwa semakin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel terikatnya.

## 2. Uji Anova
Tabel 10. Uji Anova ANOVA df SS MS F Significance F Regression 3 12.9228  4.30759  63.4964 2.88E-15 Residual 40 2.71359  0.06784 Total 43 15.6364

## Sumber :hasil analisis
Dari uji Anova atau F test pada Tabel 10 didapat nilai F hitung sebesar 63.49644408 dengan signifikansi 0,0002883. Nilai signifikansi tersebut jauh lebih kecil darinilai probabilitas 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dengan begitu model regresi dapat digunakan untuk memprediksi kebisingan.
Tabel 11. Uji t Coefficients Standard Error T Start P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 5.489303761 18.60368093  0.29506546  0.769470013  -32.11014  43.08875 32.11 43.0887455 Pukul -0.038871821 0.045134631  -0.86124158  0.394238478  -0.130092  0.052349  -0.1301  0.05234867 Jumlah Kendaraan 0.005633957 0.002641034  0.039091363  0.039091363  0.0002962  0.010972 0.0003 0.01097169 Leq -0.107691606 0.331293465  0.746826725  0.746826725  -0.777261  0.561877  -0.7773  0.56187746 Sumber : Hasil analisis Hipotesis:
Ha : µ = µ 0 Ha: µ  = µ 0 Pengambilan keputusan: Jika nilai signifikansi ≤ 0,05 maka Ho diterima Ha ditolak Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho ditolak Ha diterima
Dari  Tabel  11  ketiga  variabel independent yang  dimasukkan  kedalam  model  regresi  variabel  X 1 ,  X 2 dan X 3 dengan nilai signifikansi 0,000 jauh lebih kecil 0,05 maka Ho diterima Ha ditolak. Secara statistik dapat dilihat bahwa  model  regresi  linier  yang  telah  diperoleh  menunjukkan  ketiga  variabel  tersebut  berpengaruh  terhadap kebisingan. Dari nilai standardized coefficients untuk X 1 (waktu) sebesar 38,8 % dan X 2 (volume ) sebesar 56,3 % dan Leq (X3) sebesar 10,7 berpengaruh  terhadap kebisingan lalulintas di Jalan Mononutu.Untuk nilai koefisien dari variabel X 1 dan X 2 dan X3 bernilai positif maka ketiga variabel tersebut berbanding lurus dengan variabel Y,  dengan  kata  lain  volume  lalulintas  kendaraan  meningkat  maka    kebisingan    juga    akan  meningkat,  dan sebaliknya.

## 4.0  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan analisis pada penelitian ini maka dapat disimpulkan:
1. Tingkat kebisingan pada lingkungan SDN 3 Kota Ternate yaitu pada titik A 62,1 dBA dan pada titik B yaitu  70,9  dBAterjadi  pada  hari  senin  pukul  10.00 – 11.00  WIT  dengan  total  volume  lalu  lintas  3119 kend/jam.Dengan nilai kebisingan yang demikian, maka tingkat kebisingan lalu lintas padaSDN 3 Kota Ternate telah melampaui standar baku mutu yang di tetapkan Menurut Keputusan Menteri Lingkungan Hidup  No.  KEP-  48/MENLH/11/1996  yaitu  pada  Zona  B  yaitu  zona  bagi  lingkungan  pendidikan, perumahan, dan rekreasi sebesar 55 dBA. Berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan No. 718 Tahun 1987 tingkat kebisingan pada SDN 3 Kota ternate harusnya berada dalam Zona D yaitu zona bagi lingkungan industri, stasiun kereta, dan terminal yaitu 60-70 dBA.
2. Hubungan Matematis ketiga variabel independent yang dimasukkan kedalam model regresi variabel X1, X2  dan  X3  dengan  nilai  signifikansi  0,000  jauh  lebih  kecil  0,05  maka  Ho  diterima  Ha  ditolak.  Secara statistik  dapat  dilihat  bahwa  model  regresi  linier  yang  telah  diperoleh  Dengan  menggunakan  stepwise
method  diperoleh  model  hubunganregresi: Y  =  5,4893  -  0,0388x1  +  0,00563x2  -  0,1077x3 menunjukkan  ketiga  variabel  tersebut  berpengaruh  terhadap  kebisingan.  Dari  nilai  standardized coefficients untuk X1 (waktu) sebesar 38,8 % dan X2 (volume ) sebesar 56,3 % dan Leq (X3) sebesar 10,7 berpengaruh  terhadap kebisingan lalulintas di Jalan Mononutu.Untuk nilai koefisien dari variabel X1 dan X2dan X3 bernilai positif maka ketiga variabel tersebut berbanding lurus dengan variabel Y, dengan kata lain volume lalulintas kendaraan meningkat maka  kebisingan  juga  akan meningkat, dansebaliknya.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada semua pihak yang telah berperan dalam penelitian Analisis Model Matematis Hubungan Kebisingan dan Volume Lalulintas Terhadap Kenyamanan Belajar Siswa Sekolah Dasar Mononutu, sehingga penelitian ini dapat di selesaikan dengan baik.

## References
[1] Buchari, 2007, Kebisingan Industri & Hearing Concevation Program, USU Resipatory, Medan.
[2] Departemen  Kesehatan  RI.  1995.  Petunjuk  Pelaksanaan  Pengawasan  Kebisingan.Jakarta:  Departemen Kesehatan RI.
[3] Djalante, S. (2010). Analisis Tingkat Kebisingan Di Jalan Raya Yang Menggunakan Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas (Apil) (Studi Kasus: Simpang Ade Swalayan). Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 280 - 300, 280-300
[4] Doelle, L. L. 1993. Akustik Lingkungan, Erlangga, Jakarta.
[5] Federal  Transit  Administration  (FTA).  2006.  Transit  Noise  And  Vibration  Impact  Assessment.  United States Of America: Department Of Transportation
[6] Hidayati,  N.  (2007).  Pengaruh  Arus  Lalu  Lintas  Terhadap  Kebisingan  (Studi  Kasus  Beberapa  Zona Pendidikan Di Surakarta). Dinamika Teknik Sipil, 7(1), 45-54.
[7] Kementerian  Lingkungan  Hidup  Republik  Indonesia.  Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  Nomor  48 Tahun 1996 Tentang Baku Mutu Tingkat Kebisingan, 1996.
[8] Leonard, F.R.A.N.I.T.A. (2014). Analisa Tingkat Kekuatan Bunyi Klakson Kendaraan Ringan (Angkutan Umum Pete-Pete) di Kota Makassar. Universitas Hasanuddin Makassar, Makassar.
[9] Maknun,  J.,  Hananto,  S.,  dan  Busono,  T.  2010.Pengaruh  Kebisingan  Lalu  Lintas  terhadap  Efektivitas Proses  Belajar  Mengajar  Studi  Kasus  pada  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  6  Bandung.  Jurusan  Pend. Teknik Arsitektur FPTK Universitas Pendidikan Indonesia.
[10] Maulana, R. R., dkk. Tanpa Tahun. Pemetaan Kebisingan di Lingkungan Kampus Politeknik (PENS-ITS). Surabaya.
[11] Purwadi, dan Joko (2006) Analisis Tingkat Kebisingan Dan Emisi Gas Buang Di Jalan Slamet Riyadi Dan Alternatif Solusinya Universitas Muhammadiyah Surakarta.
[12] Rahayu, S., & Prihandono, T. (2017).Pengaruh tingkat kebisingan lalu lintas terhadap tingkat kenyamanan siswa  saat  pembelajaran  di  sekolah  kecamatan  bangil  kabupaten  pasuruan  (studi  kasus  di  SMP  Negeri 3 Bangil dan MTS Negeri Bangil). Jurnal pembelajaran fisika, 5(1), 10-16.
[13] Sam, F., Pahlevi, C., & Pakki, E. (2018).faktor-faktor penentu pertumbuhan laba (studi kasus perusahaan terdaftar  pada  index  LQ-45  bursa  efek  indonesia  periode  2012-2016). Hasanuddin  Journal  of  Applied Business and Entrepreneurship, 1(4), 42-51.
[14] Sasongko D.P, A. Hadiarto, Sudharto P Hadi, Nasio A.H, A. Subagyo, 2000, Kebisingan Lingkungan,Badan Penerbit Universitas Diponogoro, Semarang.
[15] Satwiko, P. 2005. Fisika Bangunan 1(edisi 2). Yogyakarta: Penerbit ANDI
[16] Setiyo  Huboyo,  Haryono  dan  Sri  Sumiyati.  2008.Buku  Ajar  Pengendalian  Bising  dan  Bau.  Semarang  : Universitas Diponegoro.
[17] Seto,  W.  W.,  dan  Sebayang,  D.  1997.  Seri  Buku  Schaum  GETARAN  MEKANIS.  Jakarta:  Penerbit Erlangga.