RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING KEBISINGAN PADA RUANGAN DENGAN SENSOR SUARA GY-MAX4466 BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT)
Lia Wilani 1 , Mardian Peslinof 2 , Jesi Pebralia 3
Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi 1,2,3 mardianpeslinof@unja.ac.id 2
Submitted December 13, 2022; Revised March 7, 2023; Accepted March 16, 2023

## Abstrak
Telah dilakukan penelitian rancang bangun sistem  monitoring kebisingan pada ruangan menggunakan sensor suara GY-MAX4466 berbasis Internet of Things . Tujuannya yaitu untuk menghasilkan  sistem monitoring kebisingan yang bisa mengukur secara real time serta memiliki karakteristik pengukuran. Metode  yang  digunakan  dimulai  dari  analisa  permasalahan,  perancangan,  perakitan  alat,  uji karakteristik  dan  analisis  data  hasil  pengujian.  Karakteristik  berupa  akurasi,  presisi  dan  pengujian sistem  secara  keseluruhan.  Sistem  monitoring  yang  dihasilkan  terdiri  dari  alat  monitoring  dan user interface  blynk pada smartphone .  Perancangan  sistem  monitoring  memanfaatkan  sensor  suara  GY- MAX4466  untuk  mendeteksi  taraf  intensitas  bunyi,  NodeMCU  ESP8266  sebagai  mikrokontroller yang dapat bertukar data melalui jaringan internet. Informasi tingkat  kebisingan pada ruangan dapat dilihat  melalui  aplikasi blynk .  Sistem  didapatkan  nilai  akurasinya  sebesar  97,58  %  dan  nilai  presisi sebesar  97,84  %.  Secara  keseluruhan  sistem  telah  berhasil  dijalankan.  Pada  implementasinya  dalam ruangan  Laboratorium  Elektronika,  Robotika  dan  Otomasi,  sistem  dapat  memonitoring  kebisingan secara efektif pada jarak 2 meter.
Kata kunci: Kebisingan, Sistem Monitoring,  GY-MAX4466, IoT

## Abstract
This research is conducted on the design of noise monitoring system in rooms using the GY-MAX4466 sound  sensor  based  on  the  Internet  of  Things.  The  aim  of  the  research  is  to  produce  a  noise monitoring  system  that  can  measure  in  real  time  and  has  measurement  characteristics.  The  method used  consists  of  problem  analysis,  design,  tool  assembly,  characteristic  test  and  test  result  data analysis.  The  characteristics  include  accuracy,  precision,  and  overall  system  test.  The  resulting monitoring  system  consists  of  a  monitoring  tool  and  a  user  interface  blynk  on  a  smartphone.  The design of the monitoring system utilizes the GY-MAX4466 sound sensor to detect sound intensity level and  the  NodeMCU  ESP8266  as  a  microcontroller  that  can  exchange  data  via  the  internet  network. Information on the noise level in the room can be viewed through the blynk application. The results of the test show the system has an accuracy value of  97.58 % and  a precision value of 97.84%. Overall, the system has been successfully implemented. In its implementation in the Electronics, Robotics and Automation Laboratory, the system can effectively monitor noise at a distance of 2 meters. Keywords: Noise, Monitoring System, GY-MAX4466, IoT

## 1. PENDAHULUAN
Suara  sangat  berperan  penting  dalam berkomunikasi.  Dalam  kehidupan  sehari- hari,  seseorang  pasti  mendegar  berbagai macam  bunyi  atau  suara  seperti    dari percakapan,  musik,  kendaraan,  dan  lain-
lain, yang tanpa disadari dapat menimbulkan  masalah.  Telinga  manusia mempunyai  ambang  batas  pendengaran, telinga manusia normal mampu mendengar bunyi  yang  memiliki  frekuensi  20  hingga 20.000  Hz  dan  frekuensi  bicara  terdapat
pada  rentang  250  hingga  4000  Hz, sedangkan  intensitas  suara  hingga  80  dB ( decibel )[1].  Suara  yang  didengarkan  oleh manusia dalam batas normal tidak menjadi masalah,  tetapi  jika  suara  melebihi  80  dB akan  menjadi  masalah  [2].  Sedangkan menurut KEP48/MENLH/11/1996 pada bangunan  pendidikan  khususnya  ruangan memiliki  standar  antara  45  dB(A)  sampai 55 dB(A)[3].
Kebisingan merupakan bentuk polusi yang dihasilkan  suara.  Pengukuran  tingkat kebisingan pada ruangan sangatlah diperlukan.  Alat  yang  digunakan  untuk mengukur taraf intensitas bunyi menggunakan Sound Level Meter [4].
Berbagai sistem telah banyak
dikembangkan  dan  diperbaharui  sesuai dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini terutama sistem digital yang berbasis pada Internet  of  Things .  Salah  satu  dari arsitektur IoT ini yaitu sensor dan aktuator nirkabel  [5].  Sensor  suara  adalah  sensor yang cara kerjanya merubah besaran suara menjadi besaran listrik [6].
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan sensor suara yang dilengkapi  chip  MAX4466.  Penggunaan sensor  suara  berbasiskan  chip  MAX4466 dibandingkan  sensor  suara  yang  lain seperti  chip  LM393  memiliki  alasan  yaitu karena  MAX4466  adalah  sebuah  chip  op- amp,  mempunyai  amplifier  dan  chip  op- amp  MAX4466  ini  adalah  chip  yang dioptimalisasi  untuk  digunakan  dalam microphone  amplifier.  Sedangkan  LM393 adalah sebuah chip dual different comparator,  tidak  mempunyai  amplifier dan  chip  LM393  secara  teori  hanya  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  suara  yang keras saja [7].
Alat ini juga menggunakan modul NodeMCU  ESP8266  dengan  kemampuan menjalankan  fungsi  mikrokontroller  dan juga  koneksi  internet  (WiFi)  [8]. Aplikasi blynk sebagai  salah  satu  dari platform IoT
bertujuan  untuk  kendali  ESP8266  melalui internet,  penggunaannya  sangat  mudah untuk  mengatur  semuanya  dan  dapat dikerjakan  dalam  waktu  singkat. Blynk tidak  terikat  pada  papan  atau  modul tertentu, dari platform aplikasi inilah dapat mengontrol dari jarak jauh [9].
Pada  penelitian  ini  penulis  bermaksud untuk  memanfaatkan  teknologi Internet  of Things pada  alat  pengukur  bising.  Hal  ini sesuai dengan tujuan dari konsep IoT yaitu untuk  menghubungkan  fisik  dengan  dunia digital [10]. Maka penulis membuat sebuah sistem  monitoring  kebisingan  dengan sensor suara GY-MAX4466 sebagai pendeteksi adanya gelombang suara menjadi besaran listrik. NodeMCU ESP2866 sebagai  platform  IoT  sekaligus sebagai  mikrokontroler  dan  menggunakan aplikasi Blynk untuk  menampilkan  data  dB, status  dan  notifikasi  jika  ambang  batas  suara dB sebagai indikator untuk mengatasi kebisingan pada ruangan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  dilakukan  diawali  dari perancangan diagram blok sistem, perancangan perangkat keras sistem ( hardware ),  perancangan  perangkat  lunak sistem  ( software ),  serta  penyelidikan karakteristik dari sistem monitoring kebisingan.

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Pada gambar 1 menunjukan proses diawali dari pembacaan bunyi dengan
menggunakan  sensor  suara.  Pendeteksiaan bunyi yang telah terbaca oleh sensor suara berupa perubahan tegangan analog , tegangan tersebut akan disesuaikan dengan spesifikasi Analog  to  Didital  Converter (ADC)  dan  mengonversikannya  menjadi kode  digital  yang  akan  diproses  pada board NodeMCU ESP8266.
NodeMCU  ESP8266  akan  memproses kode  digital  berupa  logika  berpikir  untuk mengambil  tindakan  atau  memberikan informasi  pada  saat  kondisi  tertentu. Tindakan  atau  informasi  ini  ditampilkan pada  aktuator.  Dimana  aktuator  tersebut berupa  perangkat Liquid  Crystal  Display (LCD) dan Light Emitting Diode (LED).
Informasi taraf intensitas ditampilkan pada perangkat  LCD  melalui  komunikasi  serial 12C,  maupun  pada  aplikasi  IoT  ( Blynk ). Sedangkan  LED  dihubungkan  melalui serial pin yang sebelumnya telah dikonversi  dari  sinyal digital  to  analog (DAC).
Desain Alat Monitoring Kebisingan

## Gambar 2. Desain Alat Monitoring Kebisingan
Gambar  2  menunjukkan  bentuk  desain sistem. Desain dari kotak rangkaian alat ini dirancang dengan ukuran yaitu 15cm X 10 cm  X  5  cm.  Selain  itu,  kotak  ini  juga berfungsi  sebagai  pelindung  perangkat keras  seperti  sensor  suara,  NodeMCU ESP8266, LCD, LED.
Pembacaan  kondisi  ruangan  oleh  sensor akan  ditampilkan  pada  LCD  serta  dapat diakses melalui tampilan aplikasi smarthphone ( Blynk ), smarthphone yang
terkoneksi  dengan Node MCU  ESP8266 melalui  jaringan  WiFi  akan  menerima informasi pemberitahuan terhadap indikator  suara  dan  memiliki  akses  untuk memberi  peringatan  melalui  suara  alarm, nyala  LED  dan  notifikasi  pada  aplikasi smarthphone sebagai upaya untuk memberikan informasi agar segera memberi tindakan atas kondisi tersebut.
Perancangan Perangkat Keras
(Hardware)

## Gambar 3. Rangkaian Sistem    Monitoring Kebisingan
Pada gambar 3 terdiri dari LCD 16x2 yang telah  terhubung  dengan  I2C  dimana  I2C dihubungkan melalui pin D1 dan pin D2 ke NodeMCU,  VCC  ke port 5v  sebagai masukan  catu  daya,  GND  ke  pin  GND pada  NodeMCU  yang  juga  terhubung  ke GND  pada  sensor  suara  yang  berfungi sebagai  referensi  nol  suplai  tegangan digital. Kemudian  VCC  pada  sensor  suara terhubung  ke  pin  5v  NodeMCU  dan Gate yang terhubung dengan pin A0 [11].
Tidak  hanya  terhubung  pada  sensor, NodeMCU  ESP8266  juga  terhubung  pada aktuator sebagai indikator adanya perubahan  taraf  intensitas  bunyi.  Aktuator tersebut  diantaranya  terdiri  dari  1  buah LED  dengan  warna  merah,  dan  1  buah LCD.  Pin  NodeMCU  ESP8266  yang terhubung pada LED merah yakni pin D7.
Perancangan
Perangkat Lunak
(Software)
Perancangan  program  pada  NodeMCU ESP8266  menggunakan software Arduino
IDE dengan  bahasa  C++.  Program  dibuat sesuai  dengan port yang  telah  ditentukan dan ditunjukan pada gambar 4.

## Gambar 4. Diagram Alir Program Sistem
Diagram  alir  program  sistem  terdiri  atas dua  bagian  yaitu  pemrograman  sistem  dan koneksi  sistem  ke  internet  pada  gambar  4, bagian  pemrograman  sistem  dan  bagian koneksi sistem ke internet pada gambar 5.
Gambar 5. Koneksi ke Internet
Bagian  pemrograman  sistem  menunjuan kerja  sistem  secara  keseluruhan,  yang diawali  dengan  pengukuran  perubahan taraf  intensitas  oleh  sensor  hingga  kerja sensor  terhenti  dan  berulang  sesuai program  yang  yang  telah  dimasukan. Bagian  koneksisistem  ke  internet  dibuat sebagai  langkah  pertukaran  data  melalui jaringan internet. Bagian kondisi sistem ini diawali  dengan setup koneksi  WiFi dilanjutkan  identifikasi  jaringan  oleh sistem pada server. Penyelidikan Karakteristik Sistem Monitoring Error merupakan  faktor  yang  dapat mempengaruhi  hasil  pengukuran. Error pebacaan dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 1: 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = | 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑙𝑦𝑛𝑘−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 | × 100% (1)
dimana  persamaan  1  menunjukan  data blynk adalah  nilai  dari  hasil  pembacaan pada  aplikasi blynk dan data  Sound  Level Meter adalah  nilai  standar.  Sedangkan berdasarkan Fajrin dkk (2020) dimana nilai ketidakakuratan  pembacaan  atau error memiliki nilai sebesar 5 %.
Kegiatan akurasi dilakukan dengan membandingkan  hasil  pembacaan  sensor dengan  pembacaan  yang  terukur  oleh  alat ukur  standar.  Pebacaan  dapat  dihitung dengan menggunakan persamaan 2: 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100 % − 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 (2) dimana  nilai  akurasi  (%)  dapat  diperoleh dengan mengurangkannya dengan kesalahan pembacaan sensor (%). Presisi merupakan ukuran untu memperoleh hasil pengukuran yang serupa dalam  pengukuran  berulang.  Data  presisi dalam penelitian ini diperoleh dari pengulangan  pada  waktu  yang  berbeda. Besarnya presisi dapar ditentukan menggunakan persamaan 3 dan 4:
𝑆𝐷 = √ 1 𝑛−1 (∑(𝑥𝑖 −  𝑥 ̅) 2 ) (3)
𝑅𝑆𝐷 = ( 𝑆𝐷 𝑋̅ ) 100% (4)
persamaan  tersebut  untuk  menghitung standar deviasi yang dilambangkan dengan SD.  Sedangkan  RSD  melambangkan relative standar deviasi dalam persen (%).
Selanjutnya  ada  data  pengujian  jarak  yang bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh jarak sumber bunyi terhadap taraf intensitas  bunyi  apakah  sensor    dapat bekerja  dengan  baik  sesuai  target  yang diinginkan.  Pengujian  dilakukan  untuk melihat  seberapa  efektif  alat  dalam membaca  taraf  intensitas  bunyi  dengan menggunakan persamaan:
𝑇𝐼 𝑛 = 𝑇𝐼 1 − 20log ( 𝑟2 𝑟1 ) (5)
persamaan  tersebut    menunjukan  rumusan untuk  menghitung  taraf  intensitas  bunyi apabila  terdapat  penambahan  jarak  atau jika sumber bunyi terdengar pada dua titik jarak yang berbeda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Perancangan Sistem Kebisingan

## Gambar 6. Sistem Monitoring Kebisingan
Gambar  6  adalah  hasil  perancangan perangkat  keras  sistem  dengan  komponen penyusun ditunjukkan dengan angka 1 - 5, dimana  komponen  tersebut  diantaranya LCD  (1).  LED  (2),  Sensor  GYMAX4466
(3), Switch On/Off (4), Port  Power Supply (5).  Sistem  Monitoring  Kebisingan  ini  di tutup  oleh  sebuah box berbahan  akrilik hitam dengan ukuran panjang 15 cm, lebar 10 cm, dan tinggi 5 cm.

## User Interface Blynk

## Gambar 7. Dashboard Project Pada Blynk
Gambar  6  menunjukkan  tampilan  aplikasi yang  telah  dibuat.  Pada  halaman  awal  di aplikasi blynk terdapat tombol run (2) yang berfungsi  menjalankan  aplikasi  yang  telah dibuat  dan  terdapat  tombol  (1)  untuk melihat  apakah  perangkat  dalam  keadaan terhubung  atau  tidak,  (3)  berfungsi menampilkan  data  suara  dalam  bentuk grafik secara real time . (4) berfungsi untuk menampilkan  data  suara.    (5)  sebagai indikator  LED  dan  bagian  (6)  untuk notifikasi.
Hasil Pembacaan Taraf Intensitas Bunyi
Prinsip  kerja  sensor  yakni  ketika  sensor suara  menerima signal gelombang  suara, kemudian  mikrokontroller  menerima  dan memproses data dari sensor untuk kemudian  menghidupkan  LED  dan  hasil proses  mikrkontroller  akan  ditampilkan pada LCD.
Sensor  akan  membacaan  taraf  intensitas bunyi  pada  ruangan  laboratorium.  Setelah hasil  pembacaan  diperoleh,  maka  akan ditampilkan  pada  LCD  berupa  nilai  taraf intensitas  bunyi  dan  statusnya.  Jika  taraf intensitas  bunyi    <55  dB  maka  statusnya
“Tenang”,  apabila  ada  dalam  rentang  55- 85  dB  maka  statusnya  “Ramai/Sedang”, dan  apabila  >85  dB  maka  statusnya “Berisik”.  Selain  menampilkan  hasil monitoring  pada  LCD,  NodeMCU  juga mengirim  hasil  pembacaan  ke  aplikasi  di smartphone. Aplikasi Blynk ini pada sistem monitoring  mempunyai  fungsi  selain menampilkan  data  juga  memiliki  fungsi sebagai  alarm  kebisingan  suara  yang berlebihan yang terjadi pada ruangan.
Karakteristik Sistem Monitoring
Kebisingan

## Akurasi
Akurasi  adalah  nilai  yang  menyatakan kedekatan  hasil  pengukuran  terhadap  nilai sesunguhnya.  Dimana  dari  pengukuran diperoleh  pembacaan  sensor  suara  GY- MAX4466  memiliki  nilai  akurasi  sebesar 97,58  %.  Melalui  perbandingan  hasil pembacaan  suara  dari  sistem  monitoring dan  alat  ukur  standar Sound  Level  Meter dalam  grafik  linier  dapat  dilihat  pada gambar 8.

## Gambar 8.  Hasil Pengujian Akurasi
Pada  gambar  8  menunjukkan  grafik perbandingan  pembacaan  taraf  intensitas bunyi.  Pada  hasil  pembacaan  sensor  suara dengan persamaan garis lurusnya yaitu y = 0.0571x  +  27.827,  koefisien  determinasi antara grafik dan persamaan garis ditunjukan  dengan  R 2 .  Nilai  R 2 atau  nilai determinasi  untuk  sensor  suara  adalah 0.9828, yang menunjukan tingkat hubungan  linearitas  yang  sangat  kuat. Sedangkan  untuk  hasil  pembacaan  alat SLM  dengan  persamaan  garis  lurusnya yaitu  y  =  0.056x  +  27.  koefisien
determinasi  antara  grafik  dan  persamaan garis  ditunjukan  dengan  R 2 .  Nilai  R 2 atau nilai  determinasi  untuk  alat  standar  SLM adalah 0.9839, menunjukan tingkat hubungan linearitas yang kuat. Presisi Presisi merupakan ukuran untu memperoleh hasil pengukuran yang serupa dalam  pengukuran  berulang.  Pengukuran berulang pada pengujian presisi dari sistem monitoring  dilakukan  selama  5  kali pengulangan.  Dari    hasil  pengujian didapatkan  nilai  presisi  pembacaan  sensor suara  GY-MAX4466  memiliki  nilai  rata- rata penyimpangan yang dihitung menggunakan  persamaan Standar  Deviasi Relatif (RSD)  sebesar  2,06  %.  Sehingga didapatkan  hasil  nilai  rata-rata  presisi sebesar  97,84  %.  Perbandingan  hasil pembacaan presisi dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Hasil Pengujian Presisi
Pada  gambar  9  menunjukan  garafik  yang dapat  dilihat  dengan  hasil  dari  pembacaan data  oleh  sensor  suara.  Pada  grafik,  garis berwarna  ungu  sebagai  frekuensi  1000  Hz memiliki  presisi  yang  lebih  baik  dari  pada garis  berwarna  lainnya,  karena  garis  yang menunjukan  frekuensi  1000  Hz  memiliki garis yang lurus atau linier jika dibandingkan  frekuensi  suara  lainnya, lebih  presisi  dan  mempunyai  presentasi error yang  paling  kecil  daripada  variasi frekuensi  lainya.  Pada  grafik  telihat  sering terjadi  fluktuatif  hasil  pengukuran  pada frekuensi 100 Hz sampai dengan frekuensi 900  Hz,  tetapi  masih  dibatas  toleransi hasilnya.
Pengujian Jarak Terhadap Taraf
Intensitas Bunyi
Gambar 10. Perbandingan Hasil
Pengukuran dan Perhitungan Taraf
Intensitas Bunyi Terhadap Jarak
Dari  gambar  10  dapat  diketahui  ada perbedaan nilai  taraf intensitas  bunyi  yang terbaca  pada  aplikasi Blynk terhadap  hasil perhitungan taraf
intnsitas
bunyi
berdasarkan  persamaan  (5).  Dimana  dari hasil  pengukuran  diperoleh  pembacaan sistem  monitoring    ini  dapat  mendeteksi kebisingan hingga 6 meter. N ilai ketidakakuratan  pembacaan  atau error memiliki nilai sebesar 5 % [10], maka hasil pengukuran  taraf  intensitas  pada  ruangan efektif  digunakan  hingga  jarak  2  meter karena  pada  jarak  2  meter  sistem monitoring kebisingan ini memiliki presentase kesalahan  dibawah  5  %  yaitu sebesar 2,34 %

## Pengujian Sistem Monitoring Secara Keseluruhan
Sistem  monitoring    harus  berjalan  dengan baik  dan  tidak  boleh  ada error .  Oleh karena  itu,  diperlukan  pengujian  yang sistematis agar tidak terjadi kesalahan pada saat  diimplementasikan  pada  ruangan. Tabel  1  merupakan  jenis  pengujian  pada sistem.

## Tabel 1. Data Pengujian Sistem Monitoring
Kebisingan Hasil pengujian sistem monitoring kebisingan  pada  tabel  1  yang  telah dilakukan  menunjukkan  bahwa  sistem yang dibangun telah memenuhi persyaratan  fungsional.  Hasil  pengujian yang dilakukan menunjukan tidak  terdapat kesalahan  pada  sistem  seperti  dalam perintah  aplikasi Blynk ,  indikator  LED maupun  konektifitas  WiFi  menunjukan keberhasilan pada setiap pengujian.
Pengujian selanjutnya dengan memberikan perlakuan  dengan  sumber  volume  bunyi yang  berbeda.  Pengujian  ini  bertujuan untuk mengetahui kinerja sistem pemberitahuan berupa alarm akan ditampilkan  ketika  nilai  dB  melebihi ambang  batas  yang  sudah  ditentukan. Apabila  sistem  monitoring  diberi input melebihi  ambang  batas,  maka user akan mendapatkan notifikasi dari Blynk .

## Tabel 2. Pembacaan Sistem Monitoring Kebisingan
Pada  tabel  2  dilakukkan  pengujian  dengan sumber  bunyi  atau volume yang  berbeda- beda.  Batasan  untuk  ukuran  suara  yang dibuat  adalah  >=55  sampai  <=85  dB.  Jika sensor  suara  GY-MAX4466  ini  menerima sebuah input pada  ambang  batas  (>=55 sampai  <=85  dB)  maka  ruangan  akan dinyatakan  “Sedang/Ramai“.  Sedangkan jika  sensor  suara  GY-MAX4466  ini menerima sebuah input diluar dari ambang batas (>85) maka ruangan akan dinyatakan “ Bising “
O utput hasil dari pengukuran taraf intensitas  bunyi  pada  sistem  ini  tidak hanya ditampilkan pada LCD, tetapi output juga  akan  keluar  sebagai  peringataan  pada smartphone dan LED. Interface pada blynk terdiri  dari Grafik  Real  Time Suara,  LCD dan indikator LED. Grafik akan menampilkan  data  secara  gelombang kemudian  LCD  akan  menampilkan  hasil pembacaan  data  taraf  intensitas  bunyi. menunjukan  nilai  dari  pembacaan  sensor suara  GY-MAX4466    yang  telah  diproses oleh NodeMCU ESP8266. Hasil pengujian pembacaan  sistem  monitoring  kebisingan menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  bekerja dengan  baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dengan berjalannya grafik pada apikasi blynk.
Implementasi Sistem Monitoring Kebisingan Pada Ruangan Implementasi  sistem  monitoring  dilakukan dengan melakukan pemantauan nilai kebisingan  di  Laboratorium  Elektronika, Robotika  dan  Otomasi  pada  hari  Kamis tanggal 29 September 2022. Data diperoleh dari penyimpanan data dari blynk kemudian dimasukkan dilakuan pengolahan  data  kedalam excel dan diperoleh grafik seperti pada gambar 11.

## Gambar 11. Monitoring Tingkat Kebisingan Pada Ruangan
Berdasarkan  hasil  monitoring  yang  telah dilaksanakan  seperti  pada  gambar  11. Setelah melakukan record data didapatkan nilai  data  dari  rentang  27  dB  sampai dengan  72  dB  dalam  waktu  1  jam,  hasil pembacaan  ditampilkan  dalam  bentuk grafik  garis.  Grafik  tentang  tingkat kebisingan  pada  ruangan  yang  dihasilkan oleh  suara,  yang  berasal  dari  semua aktivitas yang terjadi di ruangan laboratorium.  Dapat  disimpulkan  bahwa pengujian  dan  identifikasi  kebisingan menunjukkan  tingkat  kebisingan  di  dalam ruangan  Laboratorium  tidak  melebihi ambang batas kebisingan yaitu <50 desibel sesuai  dengan  KEP48/MENLH/11/1996 dengan rata-rata tingkat kebisingan sebesar 37.78 dB.
Aplikasi blynk juga  digunakan  sebagai tampilan  pembacaan  taraf  intensitas  bunyi pada  saat  pemantauan  dalam  ruangan. Tampilan blynk dapat  dilihat  pada  gambar 12,  dimana  terdapat  taraf  intensitas  bunyi yang  terbaca,  kemudian  terdapat  grafik
pembacaan taraf intensitas bunyi selama 60
menit.

## (a)

## (b)
Gambar 12. (a) Monitoring Taraf Intensitas Bunyi Pada Blynk, (b) Notifikasi Pada Aplikasi Blynk Pada gambar 15 ditunjukkan hasil pemantauan atau monitoring tingkat kebisingan pada aplikasi blynk dan notifikasi pada  aplikasi blynk yang  akan  ditampilkan ketika menunjukan kondisi ruangan sedang/ramai  yaitu  dengan  taraf  intensitas bunyi sebesar 65 dB.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  analisis  yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa rancang bangun sistem monitoring kebisingan  pada  ruangan  dengan  sensor suara  GY-MAX4466  berbasis Internet  of
Things (IoT)  mempunyai  tampilan  hasil pada  LCD  dan  LED  sebagai  indikator bising  serta  pengiriman  data  ke  aplikasi blynk dapat  digunakan  dan  berfungsi dengan  baik  Sistem  didapatkan  nilai akurasinya  sebesar  97,58  %  dan  nilai presisi sebesar 97,84 %. Secara keseluruhan sistem telah berhasil dijalankan.  Pada  implementasinya  dalam ruangan Laboratorium Elektronika, Robotika  dan  Otomasi,  sistem  dapat memonitoring  kebisingan  secara  efektif pada jarak 2 meter.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kalengkongan, Dringhuzen J. Mamahit,  Sherwin  R.U.A  Sompie, “Rancang  Bangun  Alat  Deteksi Kebisingan  Berbasis  Arduino  Uno.” Jurnal Teknik Elektro Dan Komputer 7 (2): 183–88, 2018. [2]    Rossalia,  Dewi.  2019.  "Perubahan Respon Pendengaran Karena Pemakaian Earphone, " Jurnal Biosains. Vol 21 : hal 22, 2019. [3]        Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup. Baku Tingkat Kebisingan . Kementrian Negara Lingkungan Hidup, 1996. [4]  Prasetya, R. Bagus, S. Gunadi, dan E. K. Wati, “Pembuatan Sistem Perancang  Peredam  Kebisingan.”
JIPFRI  (Jurnal  Inovasi  Pendidikan Fisika  Dan  Riset  Ilmiah) 4  (2):  56– 64, 2020.
[5]      Endra,  Robby  Yuli,  A.  Cucus,  F.  N. Afandi, dan M. B.Syahputra, “Model
Smart  Room  Dengan  Menggunakan Mikrokontroler Arduino Untuk Efisiensi  Sumber  Daya,” Explore: Jurnal Sistem Informasi Dan
Telematika 10 (1), 2019.
[6]   Nahdhi,  F  dan  H,  Dhika,  “  Analisis Dampak Internet  of  Things (IoT)
Pada  Perkembangan  Teknologi  Di Masa Yang Akan Datang,” INTEGER:  Journal  of  Information
Tecnolog y,  Vol  6  ,  No  1.  hal  33-42,
2021.
[7]   Sari,  T.E  dan  T.S.  Syahputra,
“Pemetaan  Dan  Monitoring  Tingkat Kebisingan Berbasis IoT ( Internet Of Things) Di Institut Teknologi
Sumatera,” Journal  of  Science  and Applicative  Technology. Hal  1-7, 2020.
[8]  Achasan,  C.M,    “Rancang  Bangun Alat Pendeteksi dan Pemberi Peringatan Kebisingan Suara Berbasis  Arduino  (  Studi  Kasus: Perpustakaan  Universitas  Amikom Purwokerto)”. Jurnal  SIMETRIS.
Vol. 11,  No. 2, 2020.
[9]   Wilianto dan A. Kurniawan, “Sejarah , Cara Kerja dan Manfaat Internet of
Things,” Jurnal  MATRIX .  Vol  8  (2).
Hal 34-41, 2018.
[10]    Pamungkas,  H  dan  R.  Soleman, “Sistem Peringatan Dini Pada Proses Pengawasan  Orang  Tua  Terhadap
Anak  Di  Pusat  Keramaian  Berbasis
Mikrokontroler Dan Android,”
Jurnal Sinusoida, Vol 20 (3). Hal 36-
41, 2018 [11]  Herianto dan H. Khotimah, “Rancang Bangun  Alat  Deteksi  Kebisingan Pengunjung Perpustakaan Bedasarkan Parameter Tekanan Suara Menggunakan Nodemcu
Esp8266,” Jurnal  Ilmu  Komputer 10
(1): 20–26. 2021