## Pemetaan Kebisingan Lalu Lintas di Perkotaan – Sebuah Tinjauan
Trida Ridho Fariz
Program Studi Ilmu Lingkungan, Universitas Negeri Semarang
Email Korespondensi: trida.ridho.fariz@mail.unnes.ac.id
Diterima: 11 September 2022 Disetujui: 24 Oktober 2022 Diterbitkan: 31 Oktober 2022

## Kata Kunci:
Pemetaan Kebisingan, Kebisingan Lalu Lintas, SIG

## ABSTRAK
Kebisingan  lalu  lintas  dapat  memberikan  dampak  negatif  pada  manusia  seperti  penyakit kardiovaskular dan kesehatan mental. Ini membuat pengendalian kebisingan merupakan hal yang  penting.  Data  yang  representatif  menjadi  salah  satu  kunci  utama  dalam  pengendalian kebisingan. Hal ini dikarenakan data yang representatif seperti peta sebaran kebisingan dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  rencana  aksi  pengurangan  kebisingan  di lingkungan.  Oleh  karena  itu,  artikel  ini  akan  melakukan  review  literatur  untuk    membahas beberapa  tantangan  atau  gap  yang  mungkin  muncul  dalam  kajian  pemetaan  kebisingan menggunakan SIG (Sistem Informasi Geografis), sehingga dapat disimpulkan beberapa future work untuk pemetaan kebisingan lalu lintas. Hasil mengindikasikan bahwa kajian pemetaan kebisingan  di  Indonesia  masih  terbatas  sehingga  perlu  ada  kajian,  salah  satunya  adalah perbandingan antar metode interpolasi hingga hiperparameter.
Received: 11 September 2022 Accepted: 24 October 2022
Published: 31 October 2022

## Keyworda:
Noise Mapping, Traffic Noise, GIS

## ABSTRACT
Noise from traffic can have a negative impact on humans such as cardiovascular disease and mental health. This makes noise control important. Representative data is one of the main keys in noise control. This is because representative data such as noise distribution maps can assist in making decisions regarding action plans for noise reduction in the environment. Therefore, this article will conduct a literature review to discuss some of the challenges or gaps that may arise in the noise mapping study, so that some future work can be concluded for traffic noise mapping using GIS (Geographic Information System). The results indicate that the study of noise  mapping  in  Indonesia  is  still  limited  so there  is  a  need  for studies, one of  which  is a comparison between interpolation methods to hyperparameters.

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan lalu lintas merupakan permasalahan yang sudah lama  terjadi  di  kota-kota  besar  Indonesia.  Tidak  hanya  DKI Jakarta  yang  merupakan  ibukota  Indonesia,  laporan  Bank Dunia  menyebutkan  bahwa  kota-kota  besar  lainnya  seperti Kota  Padang,  Kota    Malang,  Kota    Pontianak  dan  Kota Yogyakarta  termasuk  ke  dalam  kota  dengan  rasio  waktu kemacetan  tertinggi  (Roberts  et  al.,  2019).  Kemacetan memberikan  dampak  lingkungan  seperti  polusi  udara  dan polusi  bising  yang  mana  keduanya  memberikan  dampak negatif  terhadap  kesahatan  manusia  (Marve  et  al.,  2016; Montes-González et al., 2018). Walaupun begitu, polusi bising diberi  perlakuan  yang  berbeda  dalam  penanganannya dibandingkan  pencemaran  udara  (Safira,  2017).  Padahal polusi bising juga bisa memberikan dampak yang berbahaya seperti  penyakit  kardiovaskular  bahkan  kesehatan  mental (Basner & McGuire, 2018; Ferial et al., 2022; Hammersen et al.,  2016;  Rudolph  et  al.,  2019).  Bahkan  dalam  konteks
pembangunan,  kebisingan  dapat  menjadi  penghalang  tak hanya  dalam  sektor  kesehatan  tetapi  juga  pemenuhan  target SDG’s  (Sustainable  Development  Goals)  walaupun  masih dipandang sebelah mata (King, 2022).
Ini membuat pengendalian kebisingan merupakan hal yang penting.  Data  yang  representatif  menjadi  salah  satu  kunci utama  dalam  pengendalian  kebisingan.  Hal  ini  dikarenakan data yang representatif seperti peta sebaran kebisingan dapat membantu dalam pengambilan keputusan terkait rencana aksi pengurangan kebisingan di lingkungan  (Bocher et al., 2019). Di  Indonesia,  beberapa  petunjuk  teknis  kajian  kebisingan sudah  ada  terutama  yang  terkait  dengan  metode  uji  tingkat kebisingan jalan, prediksi kebisingan lalu lintas menggunakan CORTN serta pengukuran kebisingan lingkungan (BSN, 2002; DPPW,  2004;  DPU,  2005).  Mengingat  masih  terbatasnya petunjuk  teknis  mengenai  pemetaan  kebisingan,  artikel  ini akan melakukan tinjauan pustaka terkait pemetaan kebisingan. Artikel ini juga akan membahas beberapa tantangan atau gap yang  mungkin  muncul  dalam  kajian  pemetaan  kebingan,

## Envirotek : Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan
Vol. 14, No. 2, Oktober, 2022, pp. 176-181 Halaman Beranda Jurnal: http://envirotek.upnjatim.ac.id/ e-ISSN 26231336  p-ISSN 2085501X
sehingga  dapat  disimpulkan  beberapa  future  work  untuk pemetaan  kebisingan  lalu  lintas  berbasis  SIG  (Sistem Informasi  Geografis).  Tujuannya  agar  semakin  kayanya referensi terkait pemetaan kebisingan yang akan menjadi hulu dalam pengendalian kebisingan lalu lintas di Indonesia.

## 2. METODE
Tinjauan  pustaka  atau literature  review bisa  dikatakan sebagai  metode  untuk  melakukan  identifikasi,  evaluasi  dan sintesis  terhadap  hasil  penelitian  dan  hasil  pemikiran  yang terdahulu.  Tinjauan  pustaka  atau  literature  review  dilakukan dengan  resensi  pada  artikel  ilmiah,  buku,  tesis,  prosiding konferensi yang terdahulu. Artikel ini akan melakukan review beberapa  artikel  yang  berkaitan  dengan  kebisingan  dan pemetaan  kebisingan.  Hasil review akan  disusun  secara sistematis  dari  teknik  pengumpulan  data  kebisingan  hingga teknik pemetaan kebisingan. Artikel ini juga akan membahas beberapa  tantangan  atau  gap  yang  mungkin  muncul  dalam kajian  pemetaan  kebingan,  sehingga  dapat  disimpulkan beberapa  future  work  untuk  pemetaan  kebisingan  lalu  lintas khususnya di Indonesia. Berdasarkan hal tersebut, artikel ini merupakan  artikel  review  bertipe  scoping  reviews.  Scoping review bertujuan untuk membatasi tingkat, jangkauan dan sifat kegiatan  penelitian  pada  area  tertentu  guna  mengidentifikasi research gap dan hal yang harus dibahas selanjutnnya (Paré et al., 2015; Paré & Kitsiou, 2017)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pemetaan  kebisingan  lalu  lintas  di  perkotaan umumnya  terbagi  menjadi  tiga  tahapan  kerja.  Tahapan  ini meliputi tahapan pra-lapangan, tahapan lapangan dan tahapan pasca  lapangan.  Tahapan  pra-lapangan  adalah  tahapan persiapan alat dan metode pengumpulan data yang digunakan. Umumnya  pada  tahapan  ini  peneliti  harus  melakukan  studi literatur  dan  observasi  terkait  waktu  dan  lokasi  pengukuran kebisingan dilakukan. Waktu pengukuran memegang peranan penting dalam pengukuran kebisingan karena setiap jam dan hari  memiliki  kepadatan  lalu  lintas  yang  berbeda,  sebagai contoh  studi  Alhani  et  al.  (2017)  yang  menjelaskan  bahwa pada  jam  07.00-08.00  merupakan  volume  puncak  kendaran bermotor dilokasi studi dan jam 10.00-11.00 merupakan yang terendah.
Lokasi stasiun pengukuran juga memegang peranan penting dalam pengukuran kebisingan, sebagai contoh studi dari yang menunjukkan  bahwa  lokasi  yang  memiliki  RTH  (Ruang Terbuka  Hijau)  yang  lebih  memadai  cenderung  memiliki tingkat kebisingan yang lebih rendah (Potoboda et al., 2021). Lokasi  pengukuran  sebaiknya  juga  dicek  dahulu  melalui Google  Earth  dan  Google  StreetView  untuk  memastikan kondisi fisiknya. Faktor lainnya yang perlu dipertimbangkan adalah  cuaca,  yang  sebaiknya  pengukuran  dilakukan  pada musim  yang  sama  mengingat  ada  perbedaan  saat  tingkat kebisingan antara musim hujan dan kemarau (Das et al., 2019). Asumsinya  saat  musim  hujan  masyarakat  cenderung menggunakan  mobil  yang  tentu  akan  menambah  tingkat kemacetan,  tetapi  studi  yang  membahas  perbedaan  kondisi cuaca  dengan  tingkat  kebisingan  masih  jarang  di  Indonesia sehingga  masih  belum  terjawab  dengan  pasti  seberapa  besar perbedaan antara kebisingan di saat hujan dan tidak.

## Gambar 1 . Pemasangan Alat Sound Level Meter (Segaran et al., 2020)
Pada  tahapan  lapangan  adalah  pengukuran  kebisingan. Sebelum pengukuran kebisingan dimulai, sebaiknya dilakukan pengukuran kecepatan angin menggunakan anemometer serta perekaman  titik  koordinat  menggunakan  GPS.  Pengukuran dilakukan dengan menggunakan perangkat sound level meter yang telah dipasang di tripod (Gambar 1). Ketinggian sound level meter sekitar 1,5 meter di atas permukaan tanah, sekitar 1,5 meter jauh dari tepi trotoar dan memiliki jarak minimal 75 meter dari persimpangan (Gholami et al, 2012; Segaran et al, 2020).  Jika  menggunakan  sound  level  meter  yang  tidak memiliki  fasilitas  data  logger  maka  pembacaan  dilakukan setiap  5  detik  selama  10  menit,  untuk  satu  kali  pengukuran. Cara  ini  dapat  dilakukan  minimal  oleh  2  orang,  yaitu  satu orang  untuk  melihat  waktu  dan  memberikan  aba-aba pembacaan  kebisingan  setiap  5  detik  lalu  satu  orang  lagi bertugas membaca dan mencatat hasil pengukuran kebisingan oleh  sound  level  meter.  Setiap  satu  kali  pengukuran  dengan pembacaan kebisingan tiap 5 detik selama 10 menit sehingga nanti akan didapat 120 data tingkat kebisingan.
Beberapa  studi  kebisingan  lalu  lintas,  melakukan  analisis sampai  mendapatkan  nilai  Lsm  atau  nilai  tingkat  kebisingan siang malam seperti Suastawa et al. (2015), Arifin (2019) dan Wati  (2020).  Oleh  karena  itu  pengukuran  kebisingan  bisa dilakukan selama 24 jam, yang dibagi menjadi aktifitas pada siang  dan  malam  hari.  Aktifitas  pada  siang  hari  ditentukan selama 16 jam (Ls) dalam selang waktu 06.00  – 22.00. Lalu pada malam hari ditentukan selama 8 jam (Lm) dalam selang waktu  22.00  –  06.00.  Setiap  pengukuran  harus  mewakili aktifitas  tertinggi  pada  selang  waktu  tertentu,  dengan menetapkan paling sedikit 4 waktu pengukuran pada siang hari dan  3  waktu  pengukuran  pada  malam  hari  (GESI,  2018; Menteri Negara Lingkungan Hidup, 1996). Perhitungan Lsm berdasarkan Menteri Negara Lingkungan Hidup (1996), dapat dilakukan menggunakan sheet excel di laman https://bit.ly/hitunglsm.
Tahapan  pasca  lapangan  merupakan  tahapan  pengolahan dan analisis data. Tahapan ini meliputi perhitungan Leq setiap 1 menit lalu dilanjutkan untuk menghitung Leq setiap 10 menit. Setelah  menghitung    nilai  Leq  10  menit  maka  selanjutnya dilakukan  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  Ls  dan  nilai Lm yang mnejadi dasar untuk mendapatkan nilai Lsm. Dalam kasus  pemetaan  kebisingan,  titik  lokasi  pengukuran kebisingan tidak hanya satu titik saja sehingga penghitungan Lsm perlu dilakukan pada setiap titik pengukuran. Mengenai jumlah  titik  pengukuran  kebisingan  yang  ideal  masih  jarang
pembahasannya. Untuk mendapatkan model yang representatif, data yang digunakan sebagai pembangun model harusnya  juga  merepresentasikan  kondisi  wilayah  tersebut. Contoh bagus dalam studi pemetaan kebisingan adalah studi dari  Cai  et  al.  (2019)  yang  membangun  grid  dengan  jarak  8 meter  yang  mana  setiap  grid  digunakan  untuk  pengambilan sampel.
Jika  mengacu  pada  Cai  et  al.  (2019),  maka  akan membutuhkan  jumlah  sampel  yang  banyak  sebagai  contoh untuk ruas jalan sekitar 0,4 km maka sampel yang dibutuhkan sekitar  50  sampel.  Pengambilan  kebisingan  sebaiknya dilakukan  secara  serentak  tiap  titiknya,  tetapi  jika  tidak memungkinkan maka bisa dilakukan bergantian dengan waktu yang  tak  jauh  berbeda,  sebagai  contoh  titik  1  diukur  pada pukul 07.00 dan titik 2 diukur pada pukul 08.00. Penggunaan alat  ukur  juga  dapat  disiasati  dengan  menggunakan smartphone  yang  dibantu  dengan  aplikasi  pengukur kebisingan.  Penggunaan  smartphone  sebagai  alat  ukur kebisingan  memiliki  kelebihan  yaitu  praktis,  tetapi  memiliki kelemahan utama yaitu akurasi yang salah satunya diakibatkan oleh  sistem  sensor  yang  tidak  terlindungi  sehingga memunculkan  efek  aliran  udara  (Golmohammadi,  2003; Kardous  &  Shaw,  2014,  2016).  Hal  yang  perlu  dipastikan untuk menggunakan smartphone sebagai alat ukur kebisingan adalah tingkat akurasi. Ini membuat perlu dilakukan studi yang membandingkan  nilai  kebisingan  dari  Sound  Level  Meter dengan aplikasi dari smartphone seperti studi dari Murphy & King (2016) dan McLennon et al. (2019). Jika dapat dipastikan bahwa  aplikasi  di  smartphone  bisa  digunakan  dalam pengukuran kebisingan, maka selanjutnya pengumpulan data kebisingan berpotensi dilakukan berbasis crowdsourcing atau banyak orang seperti studi (Lee et al., 2020) dan (Picaut et al., 2019) ( Gambar 2 ).
Gambar 2 . Alur Pemetaan Kebisingan Berbasis Crowdsourcing dari Smartphone (Picaut et al., 2019)
Pemetaan  kebisingan  dapat  dilakukan  setelah  data terkumpul.  Umumnya  teknik  pemetaan  kebisingan  berbasis SIG  menggunakan  analisis  spasial  yaitu  interpolasi  dengan menyajikan  kondisi  kebisingan  saat  pagi,  malam  dan keseluruhan  (Lsm).  Interpolasi  adalah  metode  untuk menghasilkan data baru dalam suatu jangkauan dari suatu set diskret  data  yang  diketahui.  Dalam  konteks  analisis  spasial, interpolasi  bisa  dikatakan  suatu  metode  untuk  memprediksi nilai suatu ruang yang tidak ada datanya (Mitas & Mitasova, 1999;  Nirwansyah,  2015).  Ada  banyak  metode  interpolasi yang bahkan sudah tersedia dalam aplikasi SIG seperti IDW (inverse  distance  weighting),  spline,  RBF  (radial  basis functions)  OK  (ordinary  kriging),  UK  (universal  kriging), CoK  (cokriging)  dan  RK  (regression  kriging  (Meng  et  al.,
2013;  Yang  et  al.,  2015).  Diantara  banyak  analisis spasial tersebut,  metode  interpolasi  yang  paling  umum  digunakan dalam studi pemetaan kebisingan adalah IDW, Spline, dan OK (Aumond et al., 2018; Harman et al., 2016; Margaritis & Kang, 2017).
IDW  adalah  salah  satu  teknik  interpolasi  yang  paling banyak  diterapkan  dalam  beberapa  studi  seperti  kualitas  air, udara maupun tanah (Sajjadi et al., 2017). Estimasi nilai dari IDW dibuat berdasarkan lokasi terdekat yang diketahui. Bobot yang  diberikan  pada  titik  interpolasi  adalah  kebalikan  dari jarak  titik  interpolasi.  Hal  ini  membuat  titik  yang  memiliki jarak  antar  titik  yang  berdekatan  akan  memiliki  bobot  yang lebih  tinggi  (Bhunia  et  al.,  2018;  Robinson  &  Metternicht, 2006).  Metode  OK  adalah  metode  interpolasi  yang menggabungkan  sifat  statistik  dari  data  yang  diukur (autokorelasi  spasial).  Pendekatan  OK  menggunakan semivariogram  untuk  menyatakan  kontinuitas  spasial (autokorelasi) yang hanya bergantung pada faktor jarak tanpa mempertimbangkan  faktor  arah  (Bhunia  et  al.,  2018; Nirwansyah, 2015). Metode Spline adalah metode interpolasi yang mengestimasi nilai dengan melakukan fitting pada data menuju  kelengkungan  minimum  (Hussein  &  Al-Sulttani, 2020).  Dalam  aplikasi  pemetaan  seperti  ArcGIS,  interpolasi spline  termasuk  dalam  Base  Function  Radial  (RBF)  yang mana memiliki varian yang rendah (Nirwansyah, 2015).
Gambar 3. Peta Kebisingan dari Metode IDW, Kriging dan Multiquadratic (Harman et al., 2016)
Di  Indonesia  kajian  pemetaan  menggunakan  interpolasi sudah banyak dilakukan seperti Utami et al. (2016), Aini et al. (2018)  dan  Mulyono  et  al.  (2021),  tetapi  kajian  yang membahas  mengenai  komparasi  metode  interpolasi  masih jarang  dilakukan.  Padahal  setiap  metode  memiliki  kelebihan dan kekurangan masing-masing seperti studi Nejad et al. (2019) menunjukkan  bahwa  IDW  merupakan  metode  yang  terbaik, sedangkan studi  Bostanci (2018) menunjukkan bahwa spline merupakan  metode  yang  terbaik.  Pemetaan  kebisingan menggunakan interpolasi sebaiknya tidak hanya membandingkan metodenya saja, tetapi sampai membandingkan hiperparameternya seperti studi Harman et al (2016).  Hiperparameter  yang  diuji  bisa  berupa  nilai  k  pada metode IDW (Gambar 3).
Gambar 4. Kenampakan Bull-Eyes pada Peta Kebisingan
(Alademomi et al., 2020)
Metode interpolasi sendiri merupakan metode yang paling umum  adalam  pemetaan  kebisingan,  tetapi  metode  ini  juga memiliki  kelemahan  yaitu bull-eyes (Gambar  4).  Bull-eye effect adalah area konsentris dengan nilai yang sama di sekitar titik  data  yang  diketahui  dan  ini  akan  menunjukkan  ada wilayah dengan tingkat kebisingan yang jau berbeda dengan wilayah  lainnya.  Selain  bull-eyes,  interpolasi  juga  kurang representatif  dikarenakan  tidak  mempertimbangkan  faktor jarak  dari  sumber  bising  (jalan)  dan  barrier  (bangunan  dan vegetasi)  (Kim  et  al.,  2021).  Untuk  menutupi  hal  tersebut, pemetaan  kebisingan  dapat  dibangun  dengan  metode  ANN (Artificial  neural  network)  yang  dapat  mengakomodir beberapa indikator yang mempengaruhi kebisingan lalu lintas seperti  jumlah  kendaraan,  kecepatan  kendaraan  dan keberadaan vegetasi (Garg et al., 2015; Kim et al., 2021).

## 4. SIMPULAN
Pemetaan  kebisingan  memegang  peranan  penting  dalam penyusunan  strategi  dan  kebijakan  pengurangan  dampak kebisingan  lalu  lintas.  Artikel  ini  telah  melakukan  telaah beberapa literatur yang berkaitan dengan pemetaan kebisingan lalu  lintas  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  kajian  pemetaan kebisingan  di  Indonesia  masih  terbatas  dan  perlu dikembangakan sebagai berikut:
Pertama,  pengukuran  kebisingan di  Indonesia kebanyakan masih menggunakan cara konvensional seperti menggunakan sound level meter. Untuk mendapatkan informasi yang lebih representatif bisa dilakukan dengan pendekatan crowdsourcing  dari  smartphone.  Pendekatan  ini  perlu dilakukan  beberapa  kajian  awal  seperti  uji  perbandingan akurasi  nilai  kebisingan  yang  didapat  sound  level  meter dengan smartphone seperti studi.
Kedua,  teknik  pemetaan  kebisingan  di  Indonesia  masih jarang  dilakukan  perbandingan  metode  seperti  perbandingan antar  metode  interpolasi.  Future  work  yang  perlu  dilakukan adalah  menguji  metode  interpolasi  dalam  memetakan kebisingan  lalu  lintas  hingga pada  hiperparameternya,  selain itu  juga  perlu  memulai  membangun  model  kebisingan  yang tidak hanya berbasis interpolasi tetapi juga ANN.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini,  A.  N.,  Anwar,  I.  F.,  Sufanir,  A.  M.  S.,  &  Astor,  Y.
(2018). Survei dan pemetaan zona kebisingan arus lalu lintas pada kawasan RSUP DR Hasan Sadikin Bandung.
Potensi: Jurnal Sipil Politeknik, 20(1). https://jurnal.polban.ac.id/ojs- 3.1.2/potensi/article/view/993
Alademomi,  A.,  Okolie,  C.,  Ojegbile,  B.,  Daramola,  O., Onyegbula,  J.,  Adepo,  R.,  &  Ademeno,  W.  (2020). Spatial and Statistical Analysis of Environmental Noise Levels in the Main Campus of the University of Lagos. The  Journal  of  Engineering  Research  [TJER], 17 (2), 75–88.
Alhani, A., Erwan, K., & Sulandari, E. (2017).  Analisa Lalu Lintas  Terhadap  Kapasitas  Jalan  Di  Pinggiran  Kota Pontianak (Kasus Jalan Sungai Raya Dalam). JeLAST: Jurnal PWK, Laut, Sipil, Tambang , 4 (4).
Arifin,  M.  S.  (2019).  Studi  Tingkat  Kebisingan  Lalu  Lintas Pada  Jalan  Tipe  2/2  Ud  (Studi  Kasus:  Jalan  Pangeran Suryanata  Samarinda). KURVA  MAHASISWA , 1 (1), 1509–1525.
Aumond, P., Can, A., Mallet, V., De Coensel, B., Ribeiro, C., & Botteldooren, D Lavandier, C. (2018). Kriging-based spatial interpolation from measurements for sound level mapping in urban areas. The Journal of the Acoustical Society of America , 143 (5), 2847–2857.
Basner, M., & McGuire, S. (2018). WHO environmental noise guidelines for the European region: a systematic review on  environmental  noise  and  effects  on  sleep. International  Journal  of  Environmental  Research  and Public Health , 15 (3).
Bhunia, G. S., Shit, P. K., & Maiti, R. (2018). Comparison of GIS-based interpolation methods for spatial distribution of  soil  organic  carbon  (SOC). Journal  of  the  Saudi Society of Agricultural Sciences , 17 (2), 114–126. Bocher,  E.,  Guillaume,  G.,  Picaut,  J.,  Petit,  G.,  &  Fortin, N. (2019). Noisemodelling: An open source GIS based tool to produce environmental noise maps. Isprs International Journal of Geo-Information , 8 (3), 130. Bostanci,  B.  (2018).  Accuracy  assessment  of  noise  mapping on  the  main  street. Arabian  Journal  of  Geosciences , 11 (1), 1–12. BSN  (Badan  Standarisasi  Nasional).  (2002). SNI  19-6878- 2002:  Metode  Uji  Tingkat  Kebisingan  Jalan  L10  dan Leg . Badan Standardisasi Nasional.
Cai, M., Lan, Z., Zhang, Z., & Wang, H. (2019). Evaluation of road  traffic  noise  exposure  based  on  high-resolution population  distribution  and  grid-level  noise  data. Building and Environment , 147 , 211–220.
Das, P., Talukdar, S., Ziaul, S., Das, S., & Pal, S. (2019). Noise mapping and assessing vulnerability in meso level urban environment  of  Eastern  India. Sustainable  Cities  and Society , 46 , 101416.
DPPW  (Departemen  Permukiman  &  Prasarana  Wilayah). (2004). Prediksi  Kebisingan  Lalu  Lintas .  Departemen Permukiman & Prasarana Wilayah.
DPU  (Departemen  Pekerjaan  Umum).  (2005). Mitigasi dampak kebisingan akibat lalu lintas jalan . Departemen Pekerjaan Umum.
Ferial,  L.,  Fitria,  L.,  &  Wulandari,  R.  A.  (2022).  The Correlation  between  Noise  Level  and  Hearing  Loss  of the Population around Pakupatan Bus Station. Faletehan Health Journal , 9 (01), 13–19.
Garg, N., Mangal, S. K., Saini, P. K., Dhiman, P., & Maji, S.
(2015).  Comparison  of  ANN  and  analytical  models  in
traffic  noise  modeling  and  predictions. Acoustics Australia , 43 (2), 179–189. GESI.  (2018). Metoda  Pengukuran  dan  Analisa  Kebisingan Lingkungan . https://www.gesi.co.id/metoda- pengukuran-dan-analisa-kebisingan-lingkungan/
Golmohammadi,  R.  (2003). Vibration  and  Noise  Engineer . Daneshjoo Publishing.
Hammersen,  F.,  Niemann,  H.,  &  Hoebel,  J.  (2016). Environmental  noise  annoyance  and  mental  health  in adults: findings from the cross-sectional German Health Update  (GEDA)  Study  2012. International  Journal  of Environmental  Research  and  Public  Health , 13 (10), 954.
Harman,  B.  I.,  Koseoglu,  H.,  &  Yigit,  C.  O.  (2016). Performance  evaluation  of  IDW,  Kriging  and multiquadric  interpolation  methods  in  producing  noise mapping:  A  case  study  at  the  city  of  Isparta,  Turkey. Applied Acoustics , 112 , 147–157.
Hussein,  R.,  &  Al-Sulttani,  A.  (2020).  Spatial  Analysis  of
Noise  in  Kufa  University  (Kufa  River  Campus)  using GIS. Journal  of  Geoinformatics  &  Environmental
Research , 1 (01), 38–45.
Kardous,  C.  A.,  &  Shaw,  P.  B.  (2014).  Evaluation  of smartphone  sound  measurement  applications. The Journal  of  the  Acoustical  Society  of  America , 135 (4), EL186–EL192.
Kardous,  C.  A.,  &  Shaw,  P.  B.  (2016).  Evaluation  of smartphone  sound  measurement  applications  (apps) using  external  microphones—A  follow-up  study. The Journal  of  the  Acoustical  Society  of  America , 140 (4), EL327–EL333.
Kim, P., Ryu, H., Jeon, J.-J., & Chang, S. Il. (2021). Statistical road-traffic  noise  mapping  based  on  elementary  urban forms in two cities of South Korea. Sustainability , 13 (4), 2365.
King,  E.  A.  (2022).  Here,  There,  and  Everywhere:  How  the SDGs  Must  Include  Noise  Pollution  in  Their Development  Challenges. Environment:  Science  and Policy for Sustainable Development , 64 (3), 17–32.
Lee, H. P., Garg, S., & Lim, K. M. (2020). Crowdsourcing of environmental noise map using calibrated smartphones. Applied Acoustics , 160 , 107130.
Margaritis,  E.,  &  Kang,  J.  (2017).  Soundscape  mapping  in environmental  noise  management  and  urban  planning: case studies in two UK cities. Noise Mapping , 4 (1), 87– 103.
Marve, S. R., Bhorkar, M., & Baitule, P. (2016). A Survey on Environmental  Impacts  Due  to  Traffic  Congestion  in Peak Hours .
McLennon,  T.,  Patel,  S.,  Behar,  A.,  &  Abdoli-Eramaki,  M. (2019).  Evaluation  of  smartphone  sound  level  meter applications  as  a  reliable  tool  for  noise  monitoring. Journal  of  Occupational  and  Environmental  Hygiene , 16 (9).
Meng,  Q.,  Liu,  Z.,  &  Borders,  B.  E.  (2013).  Assessment  of regression kriging for spatial interpolation–comparisons of  seven  GIS  interpolation  methods. Cartography  and Geographic Information Science , 40 (1), 28–39.
Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup.  (1996). Keputusan Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor :  KEP- 48/MENLH/11/1996  tentang  baku  tingkat  kebisingan . Menteri Negara Lingkungan Hidup.
Mitas,  L.,  &  Mitasova,  H.  (1999).  Spatial  interpolation.
Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications , 1 (2).
Montes-González, D., Vílchez-Gómez, R., Barrigón-Morillas, J. M., Atanasio-Moraga, P., Rey-Gozalo, G., & Trujillo- Carmona,  J.  (2018).  Noise  and  air  pollution  related  to health in urban environments. Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings , 2 (20), 1311.
Mulyono,  T.,  Rochadi,  D.,  &  Widiasanti,  I.  (2021).  Noise mapping  in  campus  a  Rawamangun-Jakarta  State University  environment  and  its  effect  on  academic atmosphere. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 1098 (4), 42116.
Murphy,  E.,  &  King,  E.  A.  (2016).  Testing  the  accuracy  of smartphones  and  sound  level  meter  applications  for measuring environmental noise. Applied Acoustics , 106 , 16–22.
Nejad, P. G., Ahmad, A., & Zen, I. S. (2019). Assessment of the  interpolation  techniques  on  traffic  noise  pollution mapping  for  the  campus  environment  sustainability. International  Journal  of  Built  Environment  and Sustainability , 6 (1–2), 147–159.
Nirwansyah,  A.  W.  (2015).  Komparasi  Teknik  Ordinary Kriging  dan  Spline  dalam  Pembentukan  DEM  (Studi Data  Titik  Tinggi  Kota  Pekalongan  Provinsi  Jawa Tengah). Geoedukasi , IV (1), 55–57.
Paré, G., & Kitsiou, S. (2017). Methods for literature reviews. In Handbook of eHealth Evaluation: An Evidence-based Approach [Internet] . University of Victoria. Paré,  G.,  Trudel,  M.-C.,  Jaana,  M.,  &  Kitsiou,  S.  (2015). Synthesizing  information  systems  knowledge:  A typology  of  literature  reviews. Information  & Management , 52 (2), 183–199.
Picaut,  J.,  Fortin,  N.,  Bocher,  E.,  Petit,  G.,  Aumond,  P.,  & Guillaume, G. (2019). An open-science crowdsourcing approach  for  producing  community  noise  maps  using smartphones. Building and Environment , 148 , 20–33. Potoboda,  N.  I.,  Kalangi,  J.,  &  Saroinsong,  F.  B.  (2021). Analisis Kebisingan Beberapa Ruang Terbuka Hijau Di Kota Manado. Cocos , 2 (2).
Roberts, M., Sander, F. G., & Tiwari, S. (2019). Time to ACT: Realizing  Indonesia’s  urban  potential .  World  Bank Publications.
Robinson,  T.  P.,  &  Metternicht,  G.  (2006).  Testing  the performance  of  spatial  interpolation  techniques  for mapping soil properties. Computers and Electronics in Agriculture , 50 (2), 97–108.
Rudolph, K. E., Shev, A., Paksarian, D., Merikangas, K. R., Mennitt,  D.  J.,  James,  P.,  &  Casey,  J.  A.  (2019). Environmental  noise  and  sleep  and  mental  health outcomes in a nationally representative sample of urban US adolescents. Environmental Epidemiology , 3 (4). Safira,  I.  A.  (2017).  Peran  polusi  suara  terhadap  kesehatan mental  warga  ibukota  di  Provinsi  DKI  Jakarta. Berita Kedokteran Masyarakat , 33 (5).
Sajjadi,  S.  A.,  Zolfaghari,  G.,  Adab,  H.,  Allahabadi,  A.,  & Delsouz,  M.  (2017).  Measurement  and  modeling  of particulate  matter  concentrations:  Applying  spatial analysis and regression techniques to assess air quality. MethodsX , 4 , 372–390.
Segaran,  V.  C.,  Tong,  Y.  G.,  Abas,  N.  H.,  Daniel,  B.  D., Nagapan,  S.,  &  Kelundapyan,  R.  (2020). Traffic noise assessment  among  residential  environment  in  batu pahat,  johore,  Malaysia. IOP  Conference  Series:
Materials Science and Engineering , 713 (1), 12049. Suastawa, I. W., Wedagama, D. M. P., & Suthanaya, I. P. A.
(2015). Analisis Penggunaan Bangunan Peredam Bising Untuk Mengurangi Kebisingan Lalu Lintas (Studi Kasus
Jalan Uluwatu II Jimbaran). Jurnal Spektran Vol , 3 (2). Utami,  S.  S.,  Avoressi,  D.  D.,  Zakiya,  K.,  &  Sutanta,  H.
(2016).  Sound  level  mapping  using  geographic information  system  (gis)  to  optimize  a  green  campus environment  quality. ARPN  J.  Eng.  Appl.  Sci , 11 (6), 4058–4064.
Wati,  E.  K.  (2020).  Pengukuran  dan  Analisis  Kebisingan Permukiman Tepi Rel Kereta Listrik. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 4 (3), 273–279. Yang, X., Xie, X., Liu, D. L., Ji, F., & Wang, L. (2015). Spatial interpolation  of  daily  rainfall  data  for  local  climate impact  assessment  over  greater  Sydney  region.
Advances in Meteorology .