Abstrak — Kebisingan  pada  bandar  udara  akibat  aktifitas pesawat  terbang  banyak  ditemui  di  Indonesia.  Banyaknya jumlah  permintaan  penerbangan  dan  angkutan  barang mengakibatkan berbagai maskapai menambah jumlah penerbangan.  Kesibukan  penerbangan  yang  terjadi  pada bandara mengakibatkan tingkat kebisingan semakin bertambah. Batasan penerbangan dilakukan untuk meminimalkan kebisingan.  Pada  studi  kasus  dalam  penelitian  ini  yaitu  Bandar Udara  Juanda,  jam  operasional  penerbangan  yaitu  pada  jam 05.00  sampai  dengan  jam  22.00. Fungsi W(Ldn) diminimumkan pada titik kritis dengan melakukan pendekatan Taylorp. Tingkat kebisingan  yang  minimum  dibentuk  kedalam  fungsi  Ldn  atau batas  tingkat  kebisingan  pada  siang  dan  malam.  Penjadwalan penerbangan  dimodelkan  berdasarkan  tingkat  kebisingan minimum  dan  fungsi  batas.  Penurunan  tingkat  kebisingan setelah dioptimalkan diketahui dengan menghitung perbandingan  indeks  dampak  kebisingan  atau  NII  sebelum  dan sesudah  dioptimalkan.  Indeks  dampak  kebisingan  mengalami penurunan hingga 42.41569096% tepatnya pada lokasi pengukuran 2, pada hari ke 2.
Kata Kunci — Bandara, Kebisingan, Model Matematika.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  memiliki 296 bandara, baik bandara domestik maupun  internasional  yang  masing-masing  dikelola  oleh berbagai pihak [1]. Bandar Udara Juanda Surabaya merupakan bandara kedua tersibuk di Indonesia setelah Bandara Soekarno Hatta.  Dalam  lima  tahun  terakhir  di  Bandara  Juanda,  jumlah penerbangan  mengalami  kenaikan  rata-rata  6,3%  per  tahun dan  jumlah  penumpang  mengalami  kenaikan  rata-rata  7,7% per tahun. Pada tahun 2016 terdapat 33.997 jumlah pergerakan pesawat,  jumlah  tersebut  naik  dari  28.866  pergerakan  pada 2015 atau naik sebesar 17,78%  [2]. Banyaknya pesawat  yang landing dan take  off di  Bandara  Juanda  mengakibatkan semakin  tinggi  tingkat  kebisingan.  Kebisingan  pada  bandara disebabkan  oleh  pengoperasian landing,  take-off, dan  dapat juga  disebabkan  oleh  himpunan  kebisingan  lain  yang  tidak terpisahkan.
Gangguan  psikologis  akibat  kebisingan  tergantung  pada intensitas,  frekuensi,  periode,  saat  dan  lama  kejadian, kompleksitas kegaduhan dan tidak teraturnya suara kebisingan [3].  Peningkatan  jumlah  penerbangan  pada  Bandara  Juanda berpotensi meningkatkan tingkat kebisingan. Jenis Pembobotan A adalah pengukuran kebisingan yang digunakan dalam  peraturan  Menteri  Perhubungan. A-weighted  sound
level atau  tingkat  kebisingan  terbobot  A  selanjutnya  disebut dB(A)  adalah  tingkat  kebisingan  maksimum  yang  dibaca dalam  skala  A  [4].  Penelitian  ini  membahas  mengenai  model kebisingan pada daerah sekitar Bandara Juanda dan bagaimana meminimalkan  kebisingan  tersebut  dengan  mengoptimalkan jumlah pesawat terhadap lintasan landing maupun take off dan menjadwalkan  pesawat  berdasarkan  lintasan  kedatangan  dan keberangkatan pesawat. Fungsi objektif dari model matematika  tersebut  akan  diminimumkan  pada  total  populasi gangguan  yang  mengakibatkan  kebisingan.  Solusi  pada penelitian  ini  akan  direpresentasikan  berdasarkan  hasil perhitungan  gradien  dan linier  programming dan  akan dilakukan simulasi pada MATLAB.

## II. URAIAN PENELITIAN
Kebisingan  adalah  bunyi  yang  tidak  dikehendaki  karena tidak  sesuai  dengan  ruang  dan  waktu  sehingga  dapat menimbulkan  gangguan  terhadap  kenyamanan  dan  kesehatan manusia  [5]-[6].    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  [7].  baku  mutu  kebisingan  pada  area  pemukiman, sekolah  dan  rumah  sakit  adalah  55db(A),  baku  mutu  pada fasilitas umum adalah 60db(A), baku mutu pada perdagangan dan  perkantoran  adalah  65db(A),  baku  mutu  pada  area perdagangan, industri dan rekreasi adalah 70db(A) [8].
Alat  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur  bunyi  adalah sound  level  meter . Sound  level  meter mengukur  keseluruhan frekuensi  suara  atau  bunyi  yang  diterima  [6],  [9]. Noise Exposure  Level adalah  tingkat  kebisingan  yang  diijinkan dipaparkan  ke  lingkungan.  Kebisingan  yang  terukur  pada daerah tertentu dilambangkan dengan  . Kebisingan tingkat dapat  diubah  agar  merepresentasikan  kebisingan  yang  terjadi selama siang dan malam dengan . Nilai dirumuskan sebagai berikut :
=     𝑔  / ∑ , 𝑖 = (1)
dengan :
tingkat kebisingan hasil pengukuran pada waktu Pola  kebisingan  yang  terjadi  terus-menerus  disebut  dengan tingkat  kebisingan  tidak  tunggal  atau noise  exposure. Persamaan yang menggambarkan hubungan jumlah

## Pemodelan Kebisingan akibat Aktifitas Pesawat dan Optimalisasi Kebisingan di Bandara Juanda dengan Menggunakan Model Les Frair
Brigita Sance, Mardlijah, dan Nur Asiyah
Departemen Matematika, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : mardlijah@matematika.its.ac.id
I
penerbangan  dengan  tingkat  kebisingan  dirumuskan  dalam Noise Exposure (NE) . NE dirumuskan sebagai berikut :
= 𝑔[ + + / ] − (2) dengan:
, , jumlah penerbangan masing-masing pada pagi, siang dan malam faktor bobot (NEF=16.7 dan Ldn=10) paparan kebisingan yang terjadi ( 𝑃 untuk atau untuk ) 88,0 untuk dan 49,4 untuk Noise  exposure dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai maupun  NEF. adalah  pengukuran  kebisingan berdasarkan periode penerbangan. Terdapat beberapa penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelum  penelitian  ini. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Les  Frair  pada  tahun  1983 meyatakan  bahwa  kebisingan  pada  bandara  disebabkan  oleh kumpulan  kebisingan  yang  kemudian  dihitung  dengan  NEF (Noise Exposure  Forecast)  [6]. Pada tahun 2008, Mohammad Chaeran  mengukur  dan  mengevaluasi  kebisingan  akibat aktifitas pesawat di dalam Bandara dengan Ldn dan mengkaji dampak  kebisingan  terhadap  responden  [3].  Pada  penelitian oleh Fahmi tahun 2012 kebisingan dipetakan berdasarkan nilai Leq dan WECPNL [10].

## III. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengukuran  kebisingan  di  tiga  titik  yang telah  ditentukan,  didapatkan  fluktuasi  tingkat  kebisingan sebagai berikut (Tabel 1, 2 dan 3):
Tabel 1. Fluktuasi Tingkat Kebisingan Hari Ke 1 No Periode Tingkat Kebisingan (dB) Jumlah Pesawat Lokasi 1 Lokasi 2 Lokasi 3 1 03:01-06:00 74.8 77.5 82.7 13 2 06:01-09:00 98 84.1 91 69 3 09:01-11:00 86.6 83.1 84.4 33 4 11:01-14:00 83.2 85.6 88.6 69 5 14:01-17:00 84.2 88.3 89.2 71 6 17:01-20:00 82.3 92.6 87.6 74 7 20:01-22:00 89.6 92.1 100.3 26 8 22:01-03:00 77 85.7 80.5 1 Ldn 73.73 71.78 76.15 356 Tabel 2. Fluktuasi Tingkat Kebisingan Hari Ke 2 No Periode Tingkat Kebisingan (dB) Jumlah Pesawat Lokasi 1 Lokasi 2 Lokasi 3 1 03:01-06:00 79 76.1 81.8 13 2 06:01-09:00 89.7 89.7 86.9 78 3 09:01-11:00 80 85.7 93.7 48 4 11:01-14:00 84 98 92.2 69 5 14:01-17:00 80 88.2 93.5 59 6 17:01-20:00 85.7 97.5 98.6 57 7 20:01-22:00 96.5 85.5 83.9 54
8 22:01-03:00 75 92 88.9 5 Ldn 72.18 76.18 75.97 383 Tabel 3. Fluktuasi Tingkat Kebisingan Hari Ke 3 No Periode Tingkat Kebisingan (dB) Jumlah Pesawat Lokasi 1 Lokasi 2 Lokasi 3 1 03:01-06:00 83.4 81.3 87.6 15 2 06:01-09:00 88.6 92.9 95.5 76 3 09:01-11:00 88.5 87.3 93.7 51 4 11:01-14:00 82 90.5 91.3 61 5 14:01-17:00 83.3 92.5 93.4 79 6 17:01-20:00 92 94.6 96.7 78 7 20:01-22:00 94.2 92.6 94.4 48 8 22:01-03:00 78.7 92.6 80.3 19 Ldn 71.70 74.50 76.14 427 Pada penelitian ini, kebisingan yang terjadi direpresentasikan  dalam
.  Persamaan  (1)  kemudian dituliskan dalam sebagai berikut: = 𝑔[ + + / ] − , (1)
Jumlah pesawat pada siang, sore, dan malam atau disimbolkan dengan , , akan  disubstitusi  dengan  simbol  yang merepresentasikan  jumlah  pesawat  tiba  dan  berangkat sehingga  membentuk  model  matematika.  Dengan  melalukan substitusi
+ = 𝑆 + 𝑆 + 𝑆 + 𝑆 dan = +
+ + diperoleh  persamaan  (4.1)  dimana adalah jenis penerbangan, domestik dan internasional.
= 𝑔 ∑ 𝑆 + 𝑆 + ( + ) = + 𝑆 + 𝑆 + + − . .
(2)
Tingkat  kebisingan, mempunyai  bobot  kebisingan. Berdasarkan  referensi  7,  bobot  kebisingan  yang  terjadi dirumuskan dalam fungsi berikut [6].
𝑊 = [ . × − ][ . 𝑑 ] [ . ][ . 𝑑 ] + [ . × − ][ . 8𝐿𝑑𝑛] . (3)
Pada  model  Les  Frair,  kebisingan  dipresentasikan  dalam fungsi  bobot  kebisingan, 𝑊 𝐴 .  Nilai  minimum kebisingan  bergantung  pada  fungsi  bobot  kebisingan. Optimalisasi  dilakukan  dengan  meminimukan  fungsi  bobot, yang  kemudian  dirumuskan  menjadi  tujuan.  Fungsi  objektif dirumuskan sebagai berikut :
= ∑ 𝑊 𝐴 𝑃𝐴 𝑃 𝐴= , (4)
𝑃 𝐴 = luas daerah A 𝑃 = luas daerah total Fungsi  tujuan  pada  persamaan  (5)  mempunyai  penyelesaian pada  fungsi 𝑊 𝐴 ,  dimana 𝑊 𝐴 bergantung  pada
.  Berikut  ini  disimbolkan 𝑆 𝐴 untuk  mempermudah penulisan solusi optimal pada bagian selanjutnya.
𝑆 𝐴 = ∑ 𝑆 + 𝑆 + ( + ) 𝑁𝐸𝐿− . + = 𝑆 + 𝑆 + +
𝑁𝐸𝐿− . .
(5)
Dari persamaan (3) dan (6) didapatkan :
= log  𝑆 𝐴
(6)
Dengan substitusi persamaan (4) dan (5) diperoleh persamaan fungsi tujuan yang akan dioptimalkan.
= ∑
𝑃𝐴 𝑃 , × −6𝑆𝐴 , , 𝑆𝐴 . + , × − 𝑆𝐴 .8
𝐴=
(7)
Tingkat kebisingan yang diinginkan memiliki kaitan dengan kondisi  lingkungan  pada  suatu  bandara.  Terdapat  beberapa kondisi  yang  kemudian  menjadi  kondisi  batasan.  Adapun batas-batas penerbangan tersebut disusun berdasarkan :
1. Jumlah pesawat yang beroperasi dalam satu hari
2. Jumlah pesawat yang beroperasi selama periode siang dan malam
3. Jenis  penerbangan  yaitu  penerbangan  domestik  dan penerbangan internasional
4. Runway atau  jalur  lintasan take  off dan landing yang digunakan
Batasan-batasan  diatas  diperoleh  dari  data  penerbangan  pada Bandara  Juanda.  Secara  matematis,  batas-batas  diatas dirumuskan dalam persamaan (8) hingga (17).
𝑆 + 𝑆 + + + 𝑆 + 𝑆 + + (8)
𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 + 𝐼 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 + 𝐼
(9)
𝑆 + 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝑆 + 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆
(10) 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼
+ 𝐼 + + + 𝐼 + 𝐼 (11) 𝐼 + 𝐼 = (12) 𝐼 + 𝐼 (13) + (14)
𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 (15)
Berdasarkan  solusi  optimum  S  dan  persamaan  (6)  persamaan batas penerbangan dirumuskan
𝑔 [ ∑ 𝑆 + 𝑆 + ( + ) 𝑁𝐸𝐿 + =
𝑆 + 𝑆 + + 𝑁𝐸𝐿 − . ]
𝑔 [ 𝑆 + 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + + + 𝐼 + 𝐼 + 𝑆 + 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + + + 𝐼 + 𝐼 ]
(16)
dengan :
jumlah pesawat berangkat
jumlah pesawat tiba penerbangan domestik
𝐼 penerbangan internasional
𝑆 periode siang
periode malam
runway 10
runway 28
Persamaan  (7)  didekati  dengan  deret  Taylor  di  sekitar  titik 𝑆 = × untuk membentuk fungsi 𝑆 . 𝑆 𝐴 = 𝑆 + ′ 𝑆 𝑆 𝐴 − 𝑆 + ′′ 𝑆 𝐴 − 𝑆 / 𝑆 𝐴 = + ′ 𝑆 𝐴 − + ′′ 𝑆 𝐴 − / 𝑆 𝐴 =   . + . − − . − − Solusi  dari  persamaan 𝑆 𝐴 diperoleh  dengan  melakukan iterasi Newton Raphson dengan nilai awal 𝑆 𝑎 .
𝑆 𝐴 + = 𝑆 𝐴 − (𝑆 𝐴 ) ′(𝑆𝐴𝑘) 𝑔   = , , , …
dengan  error 𝜀 = × − .  Nilai  awal 𝑆 𝑎 = .
. adalah  rata-rata  nilai 𝑆 𝑎 dari  hasil  pengukuran  dilapangan. Data  hasil  pengukuran  terlampir  pada  Lampiran  3. Perhitungan  dilakukan  dengan software MATLAB,  program terlampir.  Iterasi  menghasilkan  solusi  optimal  pada  titik
𝑆 = . . , . 𝑈 𝑆 adalah  fungsi  Z  yang  didekati pada 𝑆 untuk  mengetahui  apakah  terdapat  solusi  yang  lebih tepat.
𝑈 𝑆 = 𝑆 + ′ 𝑆 𝑆 − 𝑆 + ′′ 𝑆 − 𝑆 / (17) 𝑈 𝑆 = . − − . − − . + ^ + . 𝑈 ′ 𝑆 = . − −    . −
Solusi  awal  dari  persamaan  tersebut  didapatkan  saat 𝑈′ 𝑆 = .  Solusi  optimal  dari  persamaan  (18)  adalah 𝑆 .  Iterasi dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  solusi  optimal  saat dipenuhi syarat 𝑈 𝑆 < 𝑈 𝑆 . Jika 𝑈 𝑆 < 𝑈 𝑆 , terdapat 𝑆 diantara 𝑆 dan 𝑆 dimana  Z( 𝑆 < 𝑆 . Nilai 𝑆 adalah variabel  bebas  dalam 𝑆 sehingga  untuk
𝛼
,
minimum pada 𝑆 = 𝑆 + 𝛼 𝑆 − 𝑆
Nilai 𝑆 berubah  menjadi  nilai 𝑆 .  Iterasi  dilakukan  sampai memenuhi  kondisi 𝑈 𝑆 𝑈 𝑆 .  Perhitungan  diatas dilakukan  dengan  simulasi  pada software MATLAB menghasilkan  solusi  optimal
𝑆 = . . , . Code MATLAB  terlampir  di  lampiran.  Nilai 𝑆 = . . , menghasilkan nilai = , , dengan
menggunakan  persamaan  (7).  Nilai
optimal  akan
disubstitusi ke persamaan (17) menjadi
𝑆 + 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + + + 𝐼 + 𝐼 + 𝑆 + 𝑆 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑆 + + + 𝐼 + 𝐼 (18)
Perbandingan  bobot  kebisingan  optimal  dan  sebelum dioptimalkan  dapat  diketahui  dengan  melihat  indeks  dampak kebisingan.  Indeks  dampak  kebisingan  atau Noise  Impact Index dihitung dengan menggunakan rumus :

## 𝐼𝐼 = 𝑊𝑃
𝑃 𝑊𝑃 = 𝑊 𝑑 +𝑊 𝑑 + (19)
Tabel 4.
Perbandingan Nilai Noise Impact Index Hari Lokasi NII Awal NII Optimal % 1 1 1.108032903 0.893602889 21.44300138 2 0.957991108 0.893602889 6.43882193 3 1.315622758 0.893602889 42.20198684 2 1 0.987704497 0.893602889 9.41016080 2 1.317759799 0.893602889 42.41569096 3 1.299335228 0.893602889 40.57323390 3 1 0.951596346 0.893602889 5.79934570 2 1.171879346 0.893602889 27.82764570 3 1.314190735 0.893602889 42.05878454
Runway  usage bergantung  pada  dua  hal,  yaitu  penggunaan berdasarkan  faktor  arah  angin  dan  berdasarkan  dampak  pada daerah  yang  dilalui.  Penggunaan  berdasarkan  faktor  arah angin  memprioritaskan  keselamatan  penerbangan,  sedangkan penggunaan  berdasarkan  dampak  pada  daerah  yang  dilalui memprioritaskan dampak pada lingkungan termasuk kebisingan. Apabila mengacu pada arah angin maka sewaktu- waktu solusi  yang diberikan  pada Tabel 5. dapat diubah pada penggunaan runway 10 dan runway 28. Apabila mengacu pada dampak  yang  ditimbulkan  pada  lingkungan,  terutama lingkungan  padat  penduduk,  sekolah  dan  gedung  yang  tinggi maka  solusi  jadwal  penerbangan  pada  Tabel  5  dapat digunakan.  Tabel  5.  adalah  salah  satu  alternatif  jadwal penerbangan yang dapat digunakan dalam pengelolaan jadwal penerbangan.
Tabel 5. Jadwal Keberangkatan dan Kedatangan dengan 𝐼𝐼 = . Jumla h Beran g-kat Tiba Tipe Penerbanga n Periode Penerbangan Runway Dom Intl Sian g Mala m 10 28 3 x x x x 19 x x x x 16 x x x x
150 x x x x 36 x x x x 0 x x x x 10 x x x x 16 x x x x 158 x x x x 60 x x x x 50 x x x x

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan  diatas,  dapat  diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil pemodelan
dan Z yang diperoleh adalah
= 𝑔 [∑( 𝑆 + 𝑆 = + + ) + 𝑆 + 𝑆 + + ] − .
= ∑ 𝑃𝐴 𝑃 , × −6𝑆𝐴 , , 𝑆𝐴 . + , × − 𝑆𝐴 .8 𝐴= (1) Dimana  hubungan dan 𝑆 𝐴 adalah = log 𝑆 𝐴 ,
sehingga jumlah pesawat, dan Z saling mempengaruhi.
2. Indeks  dampak  kebisingan  mengalami  penurunan  dari 5.79934570% hingga
42.41569096% setelah
dioptimalkan.  Hal  ini  berarti  dampak  kebisingan  yang terjadi  berkurang  hingga  42.41569096%  tepatnya  berada di lokasi 2 pada hari ke 2.
3. Terdapat  variasi  penurunan  indeks  kebisingan  atau 𝐼𝐼 .
Hal  ini  diakibatkan  oleh  tingkat yang  berbeda  di setiap titik pengukuran, dimana pada jarak 6,5 km tingkat kebisingan  sudah  optimal  untuk  daerah  perdagangan, rekreasi dan industri
4. Penjadwalan  penerbangan  yang  diuraikan  merupakan salah  satu  alternatif  karena  penggunaan runway sangat dipengaruhi oleh arah angin.
Penelitian ini dapat berkembang sesuai dengan perkembangan  ilmu  pengetahuan.  Adapun  saran  yang diberikan  oleh  penulis  untuk  penelitian  berikutnya  adalah optimalisasi  dan  penjadwalan  penerbangan  dapat  dilakukan dengan Noise  Abatement .  Optimalisasi  kebisingan  dengan Noise  Abatement telah  digunakan  dibeberapa  negara  maju untuk mengatur lalu lintas penerbangan dengan memperhatikan  kondisi  geografis  daerah-daerah  yang  dilalui oleh pesawat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Bapak Halim dan Ibu  Rosa  yang  telah  membantu  pendanaan  survey  dan  alat, dan kepada semua pihak yang terlibat dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Direktorat Jenderal Perhubungan Udara, “ Direktorat Jenderal
Perhubungan Udara. ” [Online]. Available:
http://hubud.dephub.go.id/?id/bandara/index/page:30.
[2]  Anonymous, “ No Title. ” [Online]. Available: http://juanda- airport.com/statistik-llau.
[3]  M.  Chaeran, “ Kajian  Kebisingan  Akibat  Aktifitas  di  Bandara  (Studi Kasus Bandara Ahmad Yani Semarang), ” Universitas Diponegoro, 2008. [4]  Kementrian Perhubungan, “ Peraturan Menteri Perhubungan Nomor KM 4 tahun  2004  tentang ‘ Batas-batas  Kawasan  Kebisingan  di  Sekitar  Bandar Juanda Surabaya, ’” 2004.
[5]  D.  P.  Sangsoko, Kebisingan  Lingkungan  Semarang .  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2000.
[6]  L.  Frair, “ Airport  Noise  Modelling  and  Aircraft  Schedulling  so  as  to
Minimize Community Annoyance, ” Virginia, 1983.
[7]  Menteri Lingkungan Hidup, “ Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 48 tahun 1996, ” 1996.
[8]  Menteri  Kesehatan, “ Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia No 1405/Menkes/SK/XI/2012 tahun 2012 tentang Persyaratan Lingkungan Kerja Perkantorn dan Industri, ” 2012. [9]  N. M. Inc, “ Noise Meter. ” [Online]. Available:
https://www.noisemeters.com/help/faq/frequency-weighting.asp.
[10] B.  P.  Fahmi, “ Pemetaan  Kebisingan  Akibat  Aktifitas  Pesawat  dengan Software  Integrated  Noise  Model  (INM)  di  Sekitar  Bandar  Udara Internasional Soekarno-Hatta., Universitas Indonesia, ” Depok, 2012.