## Kalibrasi Aplikasi Pengukur  Tingkat Suara Berbasis iOS Dengan Perangkat Pengukur Tingkat Suara Digital Di Satuan Tingkat Tekanan Bunyi dBA
Wandy Wandy, Muhammad Agni Catur Bhakti Sampoerna University wandy.wandy@sampoernauniversity.ac.id, muhammad.bhakti@sampoernauniversity.ac.id

## ABSTRAK
Aplikasi  pengukur  tingkat  suara  kini  tersedia  pada perangkat  seluler di  sistem  operasi iOS  dan Android. Aplikasi seluler ini dapat mengukur tingkat suara dalam desible (db). Saat dibandingkan dengan perangkat pengukur  tingkat  suara  digital,  hasil  dari  aplikasi  tingkat suara  ditemukan  berbeda  setelah beberapa kali pengujian. Aplikasi seluler yang sama pada perangkat seluler berbeda juga ditemukan hasil yang berbeda pula. Perlu dilakukan kalibrasi antara aplikasi dengan perangkat pengukur suara digital guna menghasilkan nilai yang mendekati atau sama. Metode ini nanti akan digunakan untuk memiliki data tingkat suara yang standar yang berasal dari perangkat IoT untuk disimpan pada sebuah platform data.
Kata kunci: Perangkat Pengukur Tingkat Suara Digital, Aplikasi Pengukur Tingkat Suara, Kalibrasi.

## ABSTRACT
Sound meter mobile applications are available for mobile device iOS and Android operating systems. These  mobile  apps  are  able  to  measure sound  level  in  decible (db) meter. Compare  with  a  Digital  Sound Meter device, results from sound meter app found different after few tests. Same mobile apps with different mobile devices found different results as well. Requires to do calibration between mobile apps and sound meter digital device to produce decible values those are close or the same. This method will be later used for having standard sound level data comes from IoT devices to be stored on a data platform.
Keywords: Digital Sound Meter Device, Sound Meter Mobile App, Calibration.

## PENDAHULUAN
Aplikasi  pengukur  tingkat  suara  pada ponsel  berbasis  sistem  operasi  iOS  dan  Android dijumpai beragam pada Apple App Store maupun Google  Play. Sebuah  aplikasi dengan  fitur  ini dibangun  dan  dikembangkan tentu  diharapkan untuk memberi  manfaat  kepada  pengguna aplikasi tersebut.
Pemilihan sistem operasi ponsel pintar iOS pada  penelitian  kali  ini  yaitu  guna  mendapatkan data yang lebih homogen dari 1 produsen ponsel Apple  saja bila  dibandingkan  dengan  platform
Android yang memiliki ekosistem terbuka dengan multi  produsen [4],  lebih  beragam  merek  dan beragam tipe.
Dari  beberapa  jenis  tingkat  tekanan  bunyi atau  pembobotan  frekuensi pada  pengukuran tingkat  suara yang  telah  ditemukan dan digunakan,  tingkat  tekanan  bunyi jenis A- weighting (dBA)  adalah  yang  paling  umum digunakan [1] di  berbagai  bidang. Pembobotan frekuensi tipe  A-weighting ini  juga  yang digunakan pada penelitian ini.
Pengukuran tingkat suara kerap digunakan terkait  Keselamatan  Kesehatan  Keamanan  Kerja (K3) [8]. Adapun pengukuran tingkat suara saat ini lebih  menitikberatkan  pada  pengukuran  tingkat suara pada lingkungan maupun kawasan [2] yang memiliki  standar  berbeda  bila  dibandingan dengan K3.
Regulasi  tingkat  suara  dalam  skala  dBA telah  diatur  oleh  Pemeintah  baik  untuk peruntukan  lingkungan  kegiatan  [7]  maupun kendaraan  bermotor  [6] dengan  metode pengukuran yang juga telah ditentukan.
Aplikasi  pengukur  tingkat  suara pada ponsel perlu dilakukan kalibrasi dengan perangkat pengukur  suara digital yang  digunakan  sebagai referensi  untuk  mendapatkan  nilai  yang mendekati atau sama.
Metode kalibrasi ini di kemudian hari akan digunakan  untuk dapat  juga  mendapatkan  data tingkat  suara  yang mendekati  atau  sama, yang berasal dari IoT yang juga menggunakan mikrofon seperti  ponsel, untuk kemudian  data  tersebut dapat disimpan dan diolah pada sebuah platform data secara otomatis.

## METODE
Di bawah ini merupakan metode penelitian yang digunakan saat ini:

## Survei Kuantitatif
Terdapat  2  buah  perangkat  ponsel  pintar Apple  iPhone,  1  buah  tablet  Apple  iPad  dan  1 perangkat  Pengukur  Tingkat  Suara  Digital Extech Instruments digunakan.  Proses  perekaman  data dilakukan pada bulan Januari 2020 lalu sebanyak 7 dan 10 kali, data didokumentasikan dengan cara mengambil foto layar setiap perangkat dan disalin menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel untuk kebutuhan  pengolahan data dan  kemudian dianalisis.

## HASIL

## Penentuan Perangkat
Saat  ini  hanya  terdapat  1  alat  Pengukur Tingkat Suara  Digital  Extech Instruments  tipe 407732  yang  digunakan  dan  dijadikan  sebagai referensi perangkat bagi ponsel.
Tersedia pula  2  ponsel  Apple  iPhone  (1 buah  Apple  iPhone  6s  Plus, dan  1  buah  Apple iPhone 5s), serta 1 buah tablet Apple iPad Mini 3 saja  yang  digunakan  untuk  membandingkan tingkat  suara. Tertampil  pada  tabel  1  berikut  ini mengenai  informasi  rinci  tiap  perangkat  yang dimiliki:
Keterangan EXTECH Instruments 407732 APPLE iPhone 6s Plus iPhone 5s iPad Mini 3 Sistem Operasi Bawaan iOS 13.3 iOS 12.4.4 iOS 12.4.4 Mikrofon Bawaan Internal Internal Internal Aksesoris Busa Perisai Angin Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada
Tabel 1. Informasi Rinci Perangkat
Sistem operasi yang digunakan pada Apple iPhone  6s  Plus  berbeda dengan  Apple  iPhone 5s dikarenakan iPhone  5s  tidak lagi  mendukung terinstalasinya  sistem operasi iOS 13. Sedangkan sistem  operasi  terbaru  untuk  tablet  Apple  iPad yakni  iPadOS, yang  juga  tidak  didukung  oleh Apple  iPad  Mini  3  yang  saat  ini digunakan.  iPad Mini 3 hanya dapat menggunakan sistem operasi iOS 12.

## Penentuan Piranti Lunak
Perangkat  Pengukur  Tingkat  Suara  Digital Extech Instruments  tipe  407732,  menggunakan piranti lunak dasar yang telah tertanam di dalam internal perangkat. Piranti  lunak  ini  tidak  dapat dimutakhirkan secara mandiri.
Piranti  lunak  pada  ponsel  dan  tablet menggunakan  NIOSH  Sound  Level  Meter  (SLM) versi  1.2.1.39.  Aplikasi  ini  hanya  tersedia  khusus untuk  sistem  operasi  iOS dan  tersedia  di  App Store.
http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/TI

## Pengujian Awal
Pengambilan  data dilakukan  sebanyak  7 kali di  dalam  ruangan  dari perangkat-perangkat yang tersedia.
Semua perangkat saat penangkapan data mengarahkan mikrofon ke atas untuk dapat menangkap suara, aktif dan berjalan selama  1  menit  terlebih  dahulu,  data  kemudian diambil dengan  cara  mengambil  diambil  gambar layar menggunakan kamera ponsel lain.
Proses pengambilan data ini memiliki hasil seperti tertera pada tabel 2 berikut:
# EXTECH Instruments 407732 (dBA) APPLE iPhone 6s Plus (dBA) APPLE iPhone 5s (dBA) APPLE iPad Mini 3 (dBA) 1 47,7 63 - - 2 49,2 55,5 - 50,3 3 40,4 40 - 39,4 4 41,2 - 41,1 41,4 5 42,6 - 41,1 48,6 6 53,3 50,6 51,2 - 7 46,9 51,1 - 51,7 Tabel 2. Hasil Pengujian Awal
Hasil dari tabel tersebut kemudian diambil nilai rata-rata guna mendapatkan gambaran awal perbedaan  nilai dari  tiap  perangkat. Hasil  rata- rata pengujian tergambarkan pada grafik berikut ini:
Gambar 1. Hasil Rata-Rata Pengujian Awal
Dijumpai perbedaan sangat signifikan pada Apple iPhone 6s Plus  dengan perbedaan sebesar 6,14  dBA dengan  nilai  referensi  perangkat EXTECH  Instruments  407732.  Perbedaan  juga dijumpai  pada  Apple  iPhone  5s  di  -1,433  dbA, sedangkan  perbedaan  paling  minim  terdapat pada Apple iPad Mini 3 di 0,38 dBA.
Hasil  uji  sederhana  seperti  ini  yang kemudian dijadikan  patokan  bahwa  hasil  dari aplikasi  Sistem  Pengukur  Tingkat  Suara  begitu berbeda,  maka  dari  itu  peran  penyelarasan konfigurasi dan kalibrasi sangat diperlukan.

## Penyelarasan Konfigurasi
Usai mempelajari berbagai konfigurasi yang tersedia  pada  Perangkat Pengukur Tingkat  Suara Digital  EXTECH  Instruments  407732  dan  aplikasi NIOSH  SLM.  Maka  konfigurasi  kedua  perangkat perlu diselaraskan guna meminimalisir perbedaan keluaran data yang dihasilkan.
Fitur  dan  konfigurasi  yang  tersedia  pada aplikasi  NIOSH  SLM  ditemukan  lebih  banyak dibandingkan  perangkat  EXTECH  Instruments 407732.
Tertera  pada  tabel  3  berikut ini adalah konfigurasi  yang  ditemukan  dapat untuk diselaraskan antara aplikasi dan perangkat.
Keterangan EXTECH Instruments 407732 APPLE Catatan iPhone 6s Plus iPhone 5s iPad Mini 3 Pembobotan Frekuensi C A A A Berbeda Waktu Respon SLOW FAST FAST FAST Berbeda Tabel 3. Penyelarasan Konfigurasi Perangkat Pembobotan frekuensi kini telah diselaraskan  dengan  menggunakan  pembobotan frekuensi A  dan  waktu  respon  yang  digunakan adalah  waktu  respon Fast (cepat) pada keseluruhan  perangkat  yang  digunakan  pada penelitian ini.
http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/TI

## Proses Pengamblan Data
Dari 4 perangkat yang tersedia, Apple iPad Mini  3 tidak  disertakan lagi  untuk  keseragaman perangkat  lebih  ke  ponsel,  dan dirasa  lebih obyektif bila menggunakan lebih dari 1 tipe tablet iPad.
Saat  pengambilan  data  berlangsung, keseluruhan  perangkat  disandarkan dengan mikrofon  menghadap  ke  atas untuk  memastikan mikrofon  tidak  terhalang  dengan  sumber  suara. Serupa dengan pengujian awal.
Proses  penangkapan  suara dilakukan  di dalam  ruangan,  guna  mengurangi  faktor  angin yang  mungkin  bergemuruh  dan  mempengaruhi kualitas  penangkapan tingkat  suara. Perangkat EXTECH  Instruments  407732  dilengkapi  dengan busa  perisai  angin  guna  melidungi  mikrofon, sementara ponsel Apple iPhone dengan mikrofon internal tidak.
Ketiga  perangkat  diaktifkan  dan  dapat mulai  menangkap  dan  mengukur  tingkat  suara. Ketiga  perangkat  diaktifkan  untuk  mulai menangkap  suara  dalam  ruangan  minimum  60 detik.
Usai  1  menit  berlangsung,  data  tingkat suara  kemudian  ditangkap  dengan  cara mengambil  gambar  melalui  kamera  ponsel  guna menghasilkan data yang akurat dan terdokumentasi. Tertera pada gambar berikut ini.
Gambar 2. Proses Pengambilan Data
Pada  tanggal  24  Januari  2020  lalu, dilakukan  10  kali  pengambilan  data untuk
kemudian dikumpulkan  dan  diteliti. Berikut  ini adalah hasil survei dari proses pengambilan data tersebut.
# EXTECH Instruments 407732 (dBA) APPLE iPhone 6s Plus (dBA) APPLE iPhone 5s (dBA) Nilai Nilai Perbedaan Nilai Perbedaan 1 45,2 41,6 -3,6 31,3 -13,9 2 44,6 41,7 -2,9 30,9 -13,7 3 43,5 41,3 -2,2 29,6 -13,9 4 44,7 42,3 -2,4 31,5 -13,2 5 44,6 42,1 -2,5 29,9 -14,7 6 45,1 42 -3,1 30,4 -14,7 7 45,4 44,7 -0,7 32,3 -13,1 8 44,7 45,7 1 34,6 -10,1 9 46,3 47,7 1,4 34,9 -11,4 10 45,9 40,2 -5,7 27,7 -18,2
Tabel 4. Hasil Survei Pasca Penyelarasan
Dari  data  yang  tertampil  pada  tabel kemudian  dipresentasikan  dalam  bentuk  grafik guna  memudahkan  analisa. Ditemukan  bahwa kedua Apple iPhone  memiliki  pola  yang mendekati  sama  meskipun  data  dari  tangkapan suara berbeda jauh.
Dari 10 kali pengujian, didapatkan hanya 2 kali  saja  data  pada  EXTECH  Instruments  407732 mendekati sama dengan aplikasi NIOSH SLM pada Apple  iPhone  6s  Plus  dengan  perbedaan  hanya 0,7 dan 1 dBA. Tampak pada gambar berikut ini.
Gambar 3. Hasil Survei Pasca Penyelarasan
http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/TI

## Kalibrasi
Data  10  kali  tingkat  suara  yang  telah direkam  kemudian  diambil  rata-rata  dari  nilai perbedaan dari tiap perekaman.
Didapatkan  nilai  sebesar  -2,07  dBA  untuk ponsel  Apple  iPhone  6s  Plus  dan  -13,69  pada ponsel Apple iPhone 5s. Kedua nilai ini kemudian dibulatkan  ke bawah  menjadi  1  digit  karena konfigurasi  koreksi  kalibrasi  pada  aplikasi  NIOSH SLM disediakan dalam format 1 nilai di belakang koma.
Maka  nilai  koreksi  untuk  aplikasi  NIOSH SLM pada ponsel Apple iPhone 6s Plus ditambah sebesar  2,0 dBA dan  pada  Apple  iPhone  5s sebesar  13,6  dBA. Hal  ini dilakukan  karena  nilai perbedaan  pada  aplikasi  ponsel  selalu  lebih rendah dari EXTECH Instruments 407732.
Proses  penambahan  nilai  ini  dapat dilakukan  pada  aplikasi  NIOSH  SLM  pada  bagian Settings ,  kemudian Calibration .  Kalibrasi  dapat dilakukan  dengan  menekan  tombol  +  untuk menambah  nilai,  dan  tombol  – untuk mengurangi.  Nilai  yang  telah  ditambahkan tampak pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Kalibrasi Ponsel Usai Pengujian (kiri iPhone 6s Plus, kanan iPhone 5s)

## SIMPULAN
1. Keluaran  data  dari  tiap  perangkat  ponsel tetap  menunjukkan  perbedaan nilai meski ragam perbedaan  telah  diminimalisir  dan konfigurasi  telah  diselaraskan. Perlu  diteliti lebih  lanjut  mengenai  jenis  mikrofon  yang tertanam pada masing-masing perangkat.
2. Proses  kalibrasi  dilakukan  dengan  data  pada sumber  suara  yang  memiliki  masukan bervariatif  meskipun  sudah  dilakukan  di dalam ruangan.
3. Variabel  yang  terdapat  pada  aplikasi Pengukur Tingkat Suara ditemukan jauh lebih kompleks  bila  dibandingkan  pada  Perangkat Pengukur  Tingkat  Suara  Digital  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Perlu  dikaji lebih  lanjut  semua  fitur  yang  tersedia  di dalamnya.
4. Aplikasi  Pengukur  Tingkat  Suara yang  telah terinstalasi  tetap  memerlukan  proses kalibrasi dengan  instrumen  lain  yang  juga telah  memenuhi  standar sebelum  digunakan guna  mendapatkan  hasil  rekam  data  yang lebih  baik  di  proses  perekaman  data selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Department  of  Environment  and  Science  – The  State  of  Queensland.  (2020).  Noise Measurement  Manual. Retrieved  April  12, 2020, from https://environment.des.qld.gov.au/__data/a ssets/pdf_file/0027/88560/eis-tm-noise- measurement-manual.pdf. [2]. Hidayat,  A.  D.,  Sudibya,  B.,  &  Waluyo,  C.  B.
(2019). Pendeteksi  Tingkat  Kebisingan berbasis  Internet  of  Things  sebagai  Media Kontrol Kenyamanan Ruangan Perpustakaan . Avitec, 1(1). doi: 10.28989/avitec.v1i1.497
[3]. FLIR  Systems.  (2014). Extech  Instruments Digital Sound Level Meter Model 407732 User Guide .  Retrieved  April  7,  2020,  from http://www.extech.com/products/resources/ 407732_UM-en.pdf.
http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/TI
[4]. Kardous, Chucri A. & Shaw, Peter B. (2014) So How  Accurate  Are  These  Smartphone  Sound Measurement Apps? Retrieved April 7, 2020, from https://blogs.cdc.gov/niosh-science- blog/2014/04/09/sound-apps/ .
[5]. L.  Laura  Anastasi,  P.  Redi  Kristrian.  (2018). Rancang  Bangun  Sound  Level  Meter Menggunakan Sensor Suara Berbasis Arduino Uno . Jurnal Ilmu Dasar, 19 (2), 111-116.
[6]. Menteri  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan Republik  Indonesia.  (2019). Peraturan Menteri  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan Republik Indonesia Nomor: P.56/MENLHK/SETJEN/KUM.1/10/2019 tentang  Baku  Mutu  Kebisingan  Kendaraan Bermotor Tipe Baru dan Kendaraan Bermotor yang Sedang Diproduksi Kategori M, Kategori N, dan Kategori L .
[7]. Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup.  (1996). Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor:  KEP-48/MENLH/11/1996  tentang Baku Tingkat Kebisingan .
[8]. Sasmita,  Aryo  & Elystia,  Shinta.  (2016). Evaluasi  Tingkat  Kebisingan  Sebagai  Upaya Pengelolaan  Kesehatan  dan  Keselamatan Kerja  (K3)  di  Unit  PLTD/G  Teluk  Lembu  PT. PLN Pekanbaru dengan Metode NIOSH . Jurnal Sains  dan  Teknologi  Fakultas  Teknik Universitas Riau, 15(2), 34-42.