## Perancangan Fitur Aplikasi pada Perangkat Mobile untuk Pengukuran Bising Lingkungan dan Posisi
Tri Utami Putri, I. B. Ardhana Putra, dan Edi Leksono Program Studi Teknik Fisika – Institut Teknologi Bandung

## Abstrak
Perangkat mobile yang  digunakan  masyarakat  kini  sudah  memiliki  fitur  lengkap  dan  terdapat beberapa  sensor  yang  terpasang,  misalnya  GPS  dan  mikrofon.  Kelengkapan  fitur  ini  dapat dimanfaatkan  sebagai  perangkat  pemantauan  tingkat  kebisingan  lingkungan.  Perancangan  fitur aplikasi sebaiknya sederhana, mudah digunakan, dapat mengukur tingkat tekanan suara, sehingga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan partisipasi masyarakat dalam penentuan soundscape pada lingkungan masing-masing.
Fitur  aplikasi  pengukuran  bising  dan  posisi  ini  ditujukan  untuk  perangkat mobile Android.  Fitur aplikasi  ini  dibuat  dengan  melakukan  pengolahan  gelombang  akustik  yang  ditangkap  mikrofon. Gelombang akustik tersebut diolah dengan metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk mendapatkan nilai tekanan suara dalam domain frekuensi. Nilai tekanan suara digunakan untuk menghitung L Aeq yang disesuaikan dengan waktu pemantauan yang dimasukkan pengguna dan tekanan suara setiap frekuensi. GPS digunakan untuk menampilkan posisi pengguna, sehingga, modul dapat memberikan informasi tingkat tekanan suara pada posisi tertentu. Nilai  L Aeq yang  dihasilkan  aplikasi  memiliki  selisih  maksimum  sebesar  ±2  dBA  jika  dibandingkan dengan  nilai  yang  dihasilkan  SLM  terkalibrasi  terhadap  sumber  suara  yang  sama,  sedangkan  nilai posisi  yang  ditunjukkan  aplikasi  memiliki  tingkat  kesalahan  >10  m  jika  pemantauan  dilakukan didalam ruangan. Nilai-nilai yang dihasilkan oleh fitur aplikasi  ini disimpan dalam memori eksternal, sehingga  untuk  pengembangan  selanjutnya,  informasi  ini  dapat  dikirimkan  ke  sebuah  basis  data dalam web.
Kata kunci : bising, perangkat mobile, soundscape, posisi.

## 1 Pendahuluan
Lingkungan yang nyaman sangat diharapkan oleh setiap orang. Lingkungan yang nyaman dapat  dirasakan  melalui  panca  indera.  Telinga  merupakan  salah  satu  panca  indera manusia  yang  dapat  menilai  kenyamanan  suatu  lingkungan  berdasarkan  suara  yang didengar.  Agar  telinga  dapat  merasakan  kenyamanan  tersebut,  maka  diperlukan  suatu lingkungan  akustik  atau soundscape yang  sesuai  dengan  kriteria  kenyamanan  dalam tingkat kebisingan tertentu. Untuk mengetahui suatu lingkungan sudah termasuk ke dalam kategori  nyaman,  dibutuhkan  persepsi  dan  partisipasi  masyarakat  untuk  melakukan penilaian [1] . Dengan  perkembangan  teknologi  saat ini, bukan  hal yang tidak mungkin  bila masyarakat  berpartisipasi  tidak  hanya  dengan  persepsi  subjektif  tetapi  juga  dengan persepsi  objektif  berupa  pengukuran  tingkat  tekanan  suara  pada  suatu  lingkungan tertentu.  Bentuk  partisipasi  tersebut  dapat  terwujud  apabila  terdapat  media  pengukuran yang dapat diterapkan pada peralatan yang biasa digunakan masyarakat untuk sehari-hari, misalnya  telepon  genggam. Media  pengukuran  yang  digunakan  masyarakat  sebaiknya sederhana,  mudah  digunakan,  mempunyai  jaringan  yang  dapat  mengirimkan  atau menerima data, namun tetap dapat digunakan untuk melakukan pengukuran.
Fitur alat telekomunikasi masyarakat saat ini sudah bermacam-macam seperti yang telah disediakan  oleh smart  phone ,  sehingga  masyarakat  semakin  mudah  dalam  melakukan berbagai macam kegiatan. Penelitian dan penggunaan alat semacam ini untuk pengukuran tingkat  kebisingan  diharapkan,  juga  dapat  berkembang  di  Indonesia  sehingga  indonesia
dapat mengembangkan  peneletian tentang soundscape dalam bidang pengumpulan data bising diberbagai wilayah di Indonesia agar lingkungan yang ada di Indonesia menjadi lebih nyaman.

## 2 Teori Dasar

## 2.1 Soundscape
Soundscape adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan  lingkungan  akustik  di suatu  tempat,  seperti  pemukiman  penduduk,  taman  kota,  sesuai  dengan  yang dipersepsikan  dan  dimengerti  oleh  orang-orang  secara  konteks [2] .  Preferensi  untuk soundscape berbeda  dengan  kebisingan .  Soundscape menitikberatkan  kepada  persepsi masyarakat  tentang  lingkungan  akustik  yang  mereka  inginkan  bukan  hanya  sekedar membuat  suatu  tempat  menjadi  lebih  tenang  dengan  menurunkan  tingkat  kebisingan. Soundscape diharapkan menjadi elemen pelengkap dalam pengendalian bising.

## 2.2 Bising dan Bising Lingkungan
Bising merupakan suara yang tidak diinginkan yaitu suara yang berasal dari selain sumber suara  yang  diinginkan  atau  suara  yang  dianggap  mengganggu [3] .  Bila  ditinjau  dari  sinyal yang  dihasilkannya,  bising  merupakan  suatu  frekuensi  sinyal  random  yang  terlihat  selain komponen  frekuensi  yang  diinginkan.  Bising  lingkungan  adalah  suara  dan  getaran  yang tidak  diinginkan  yang  datang  dari  sejumlah  besar  sumber,  antara  lain  bising  tetangga, bising  konstruksi,  bising  industri,  bising  pesawat  udara,  bising  kereta  api,  dan  bising  lalu lintas.

## 2.3 Tingkat Tekanan Suara dan Tingkat Tekanan Suara Ekivalen
Tingkat  tekanan  suara  dapat  diartikan  sebagai  nisbah  logaritmik  antara  tekanan  aktual sumber bising dengan tekanan referensi [3] . Tingkat tekanan suara memiliki satuan desibel (dB).
L p = 10log 10 (p/p 0 ) 2 dB (1)
SPL = 20log 10 (p/p 0 ) dB (2)
dimana :
p 0 = 2 x 10 -5 Pa P = tekanan suara (Pa)
L p = tingkat tekanan suara (dB)
Tingkat  tekanan  suara  ekivalen  menyatakan  besarnya  tingkat  tekanan  suara  konstan dimana  kandungan  energi  akustiknya  sama  dengan  energi  akustik  dari  suara  yang berfluktuasi  dalam  selang  waktu  tertentu [4] .  Tingkat  tekanan  suara  ini  yang  biasa dinyatakan sebagai bising yang terjadi dalam suatu lingkungan
(3)
Keterangan :
=  tingkat tekanan suara ekivalen dalam dB.
=  tingkat tekanan suara ke-i.
=  fraksi waktu.

## 2.4 Pemrosesan Sinyal Akustik
Pemrosesan  sinyal  merupakan  suatu  kegiatan  yang  berhubungan  dengan  sinyal,  seperti memanipulasi  sinyal,  menganalisis  sinyal,  dan  menginterpretasi  sinyal [5] .    Pengolahan sinyal  akustik dilakukan dengan tujuan memanipulasi agar dapat menganalisis informasi yang ada di dalamnya.

## 2.5 Global Positioning System (GPS)
Global Positioning System (GPS) merupakan suatu sistem navigasi yang berbasis satellite monitoring untuk  menentukan  posisi  dari  lokasi  tertentu [6] .  Sampai  saat  ini,  GPS  masih dianggap  sistem  navigasi  yang  menggunakan  frekuensi  paling  tinggi,  panjang  gelombang terpendek,  dan  tingkat  kepresisiannya  paling  tinggi.  Teknologi  GPS  yang  saat  ini  banyak digunakan  adalah Assisted GPS  (A-GPS).  A-GPS  merupakan  sistem  navigasi  baru pengembangan dari GPS konvensional yang dipercaya memiliki performansi yang lebih baik daripada  GPS konvensional [7] . Dalam memilih  teknologi  GPS,  seorang pengguna  biasanya mempertimbangkan  pilihanya  berdasarkan  dua  aspek,  yaitu  kecepatan  GPS  menerima data lokasi dan akurasi dari lokasi tersebut. Waktu yang dibutuhkan untuk menerima data lokasi  ditentukan  dengan  metoda Time  to  First  Fix (TTFF)  dengan  memanfaatkan  efek dopler antara transmitter dan receiver .

## 3 Rancangan Sistem Aplikasi
Aplikasi  ini  dirancang  untuk  dapat  digunakan  dalam  sistem  operasi  Android  dengan memanfaatkan  perangkat  keras  Android smartphone sebagai  sensor,  mikroprosesor, dan juga penampil hasil dari aplikasi. Terdapat tiga bagian utama dari proses yang akan terjadi di  dalam  aplikasi  yang  dirancang.  Bagian  pertama  adalah  pengambilan  sumber  data masukan  yang dilakukan  oleh sensor. Bagian  kedua  adalah proses  pengolahan  masukan ang didapatkan. Bagian ketiga adalah penampilan dan penyimpanan hasil dari proses yang dilakukan. Sistem tersebut dideskripsikan seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1 Rancangan Sistem
Sistem untuk data tekanan suara pertama-tama, mikrofon sebagai transduser suara akan menangkap sinyal suara sebagai masukan dan mengubahnya menjadi sinyal listrik sebagai keluaran.  Sinyal  tersebut  kemudian  akan  diperkuat  dengan  penguat  sinyal  agar  lebih mudah  terbaca.  Beberapa  mikrofon  sudah  diberi  peguat  sinyal  didalamnya,  begitu  juga pada mikrofon yang tertanam di dalam Android smartphone . Sinyal yang sudah diperkuat tersebut  kemudian  akan  diolah  dan  dikonversi  dari  sinyal  analog  menjadi  sinyal  digital (ADC)  oleh  mikroprosesor  pada  Android smartphone .  Mikroprosesor  akan  merubah  sinyal listrik  berupa  tegangan  menjadi  tekanan  suara  dalam  Pascal  (Pa).  Setelah  itu,  sinyal tersebut akan diolah menjadi tekanan dengan satuan desibel.
Untuk mendapatkan lokasi suara yang diambil, data lintang dan bujur dari lokasi tersebut sangat  diperlukan.  Data  tersebut  diperoleh  dari  A-GPS  yang  ada  di  dalam  Android Smartphone dan  titik  tersebut  akan  ditampilkan  dalam  bentuk  peta  dari  fasilitas  yang diberikan  oleh  Google  Maps.  Hasil  pengambilan  data  baik  lokasi  maupun  tekanan  suara tersebut kemudian akan disimpan dalam bentuk .csv yang dapat disimpan dalam memori eksternal.
Aplikasi yang akan ditanamkan pada sistem ini berupa perangkat lunak pengolahan sinyal suara dan pengambilan lokasi. Proses yang terjadi di dalam aplikasi ini terbagi menjadi tiga bagian,  yaitu  proses  pengolahan  sinyal  suara,  proses  pengambilan  data  lokasi  dan tampilan  peta,  serta  proses  penyimpanan  data  ke  dalam  memori  eksternal.  Diagram  alir keseluruhan sistem dapat dilihat seperti pada gambar 2.
Proses  pengolahan  sinyal suara  merupakan  proses  yang  paling panjang dari keseluruhan proses  sistem.  Pengolahan  sinyal  suara  yang  dilakukan  antara  lain  konversi  sinyal  dari analog ke digital, filter sinyal digital yang masuk, sinyal tersebut kemudian diproses dengan windowing,  baru  kemudian  dip  roses  dengan  FFT.  Rangkaian  proses  berikutnya  adalah perhitungan nilai tingkat tekanan suara, pemberian pembobotan-A, dan perhitungan Leq.

## Gambar 2 Diagram Alir Aplikasi
Tampilan yang dihasilkan dari diagram alir ini terbagi menjadi dua bagian jendela tampilan. Tampilan  jendela  pertama  adalah  tampilan  dari  pengolahan  dan  kalkulasi  sinyal  suara berupa  spektrum  waktu  nyata  dalam  bentuk  grafik  batang  dan  data  hasil  pengolahan. Tampilan  jendela  kedua  adalah  tampilan  peta  dan  lokasi  lintang  serta  bujur  dari  lokasi pengukuran. Tampilan tersebut terlihat seperti gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3 Tampilan Aplikasi (a) Tampilan Pengolahan Sinyal Suara (b) Tampilan Peta

## 4 Hasil Uji Aplikasi dan Analisis
Suatu aplikasi yang dibuat dengan tujuan sebagai alat untuk melakukan pengukuran, perlu melalui  proses  validasi hasil pengukuran. Proses  validasi ini dilakukan  untuk mengetahui seberapa  besar  kesalahan  yang  hasil  pengukuran  yang  dihasilkan.  Validasi  dilakukan dengan metode komparasi hasil pengukuran dari aplikasi yang dibuat terhadap hasil dari alat  ukur  terkalibrasi,  yaitu Sound  Level  Meter (SLM).  SLM  yang  digunakan  sebagai pembanding dalam pengujian ini adalah SLM RION NA28. Besaran tingkat tekanan suara yang  akan  dibandingkan  pada  proses  validasi  ini  adalah  L Aeq dan  nilai  tingkat  tekanan suara  di  setiap  frekuensi  untuk  1  oktaf.  Proses  ini  dilakukan  di  ruang semi-anechoic Laboratorium Fisika Bangunan Dan Akustik Teknik Fisika ITB. Data yang dihasilkan dengan sumber  suara white  noise terpapar  pada  tabel  1.  Lokasi  percobaan  ditunjukkan  pada gambar 3 yaitu pada posisi lintang -6,9° dan bujur 107,6°.
Tabel 1  Perbandingan Hasil Pengukuran Aplikasi dan SLM terhadap Masukan White Noise untuk Volume Suara (a) 10 persen (b) 15 persen (c) 20 Persen.
(a) (b) (c) Aplikasi (dBA) SLM (dBA) Aplikasi (dBA) SLM (dBA) Aplikasi (dBA) SLM (dBA) LAeq 45.5 43.7 LAeq 46.7 47.8 LAeq 47.7 46.1 31.5 Hz -6.3 8.6 31.5 Hz -5.5 10.1 31.5 Hz -7.3 9.1 63 Hz 5.0 13 63 Hz 6.0 15.5 63 Hz 5.8 14.9 125 Hz 23.0 13.5 125 Hz 20.5 14.8 125 Hz 21.7 18.2 250 Hz 28.5 17.2 250 Hz 27.8 16.2 250 Hz 23.0 22.4 500 Hz 31.3 19.1 500 Hz 32.6 18.4 500 Hz 29.4 19.1 1000 Hz 44.7 39.2 1000 Hz 45.8 43.9 1000 Hz 43.5 41.4 2000 Hz 46.7 41.3 2000 Hz 48.4 45.1 2000 Hz 45.0 43.7 4000 Hz 38.0 32 4000 Hz 43.0 35.8 4000 Hz 38.9 34.3 8000 Hz 22.3 21.2 8000 Hz 24.2 25.1 8000 Hz 23.1 24.4 1600 Hz 9.6 17.3 1600 Hz 12.3 21 1600 Hz 10.3 18.6
Pesebaran  perbandingan  nilai  L Aeq dari  data  yang  didapatkan  dapat  ditunjukkan  pada gambar 4.
Gambar 4 Pesebaran Nilai L Aeq Gabungan dari Aplikasi dan SLM
Dari hasil tersebut dapat terlihat bahwa aplikasi menujukkan nilai perhitungan LAeq yang sedikit lebih besar dari perhitungan kecuali pada hasil ang ditunjukkan oleh tabel 1. Selisih hasil perhitungan Leq adalah 1,8 dBA, -1,1dBA, dan 1,6 dBA . hasil kalkulasi tekanan suara di  setiap  frekuensi  dari  aplikasi  dan  SLM  masih  jauh  berbeda  dengan  nilai  kesalahan terbesar terdapat pada frekuensi rendah 31.5 Hz, 63 Hz, dan 16 kHz sebesar  -8 sampai - 16 dBA. Perbedaan tersebut menunjukkan adanya gangguan yang ditangkap oleh aplikasi selain  bising  dari  sumber.  Gangguan  tersebut  memengaruhi  perolehan  tingkat  tekanan suara  pada  frekuensi-frekuensi  tertentu.  Dari  data  yang  ditunjukkan  dapat  dilihat  bahwa perbedaan  paling besar terdapat pada frekuensi-frekuensi rendah sebelum 1 kHz.  Selain itu  kesalahan  juga  disebabkan  kurang  sensitifnya  mikrofon  internal  pada  Android smart phone yang lebih sensitif terhadap suara ucap manusia sekitar 250 Hz sampai 4 kHz dan suara-suara dengan tingkat kekerasan yang tinggi. Kesalahan ini juga dapat terjadi akibat metode filter digital yang digunakan kurang tepat. Nilai pesebaran L Aeq dari kedua alat ukur bisa  memiliki  nilai  yang  berada  di  sekitar  garis  linier  dengan  selisih  nilai  dari  hasil pengukaran  aplikasi  dan  SLM  ±2dBA.  Selain  itu  dapat  dilihat  bahwa  gradien  hasil perhitungan L Aeq dari aplikasi dan SLM memiliki kemiringan yang berbeda bila ditinjau satu- persatu. Nilai posisi yang ditunjukkan peta aplikasi memiliki kesalahan ≥10 m akibat lokasi terletak di dalam ruangan pada suatu gedung sehingga tidak terjangkau oleh A-GPS.

## 5 Kesimpulan
Aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  seluruh  perangkat  mobile  Android,  hanya  saja  kinerja dari  aplikasi  ini  ditentukan  oleh  tingkat  performansi  prosesor,  kepintaran  sistem  operasi, dan besarnya RAM yang terdapat pada perangkat mobile Android yang digunakan. Aplikasi ini melakukan kalkulasi yang panjang untuk sejumlah data yang besar sehingga prosesor yang lebih baik seperti dual core atau quad core , sistem operasi yang lebih pintar seperti Android seri 4.0 Ice Cream Sandwich atau 4.3 Jelly Bean dengan RAM minimal 1 GB akan dapat  menjalankan  kalkulasi  ini  dengan  lebih  baik  dan  mengurangi  keterlambatan  pada proses pengambilan data.
Aplikasi  ini  dapat  menghitung  nilai  L Aeq dari  sumber  suara  dan  hasil  penghitungan  dapat ditampilkan pada layar Android smart phone . Nilai L Aeq dari hasil kalkulasi yang dilakukan memiliki tingkat kesalahan sebesar ± 2dBA jika dibandingkan dengan instrumen ukur yang terkalibrasi  (SLM  RION  NA-28).  Data  lain  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  ini  adalah  tingkat tekanan  suara  pada  sebaran  frekuensi  1  oktaf band  filter .  Tingkat  Kesalahan  terbesar terjadi  pada  frekuensi  31,5  Hz,  63  Hz,  dan  16  kHz    yaitu  sebesar  -8  sampai  -12  dBA
disebabkan oleh mikrofon internal pada Android smart phone , lebih sensitif untuk masukan suara  ucap  manusia,  dan  kesalahan  pada  filter  digital  yang  digunakan  sehingga  selisih pada memiliki selisih yang lebih kecil dari hasil yang ditunjukkan SLM. Selain itu aplikasi ini juga  dapat  menampilkan  lokasi  pengguna  pada  tampilan  peta  dengan  tingkat  kesalahan lebih besar dari 10 m jika dilakukan di dalam suatu ruangan atau gedung tertentu karena cakupan satelit yang terhalang oleh ruangan atau bangunan.
Ada  beberapa  saran  yang  dapat  dilakukan  untuk  perbaikan.  Pertama,  menggunakan mikrofon eksternal  yang biasa digunakan untuk pengukuran bising sebagai sensor suara. Kedua, memperbaiki metode pemrosesan sinyal digital yang digunakan untuk pengolahan data,  misalnya  perbaikan  pada  filter  digital  yang  digunakan  dengan  menganalisis gangguan-gangguan  apa  saja  yang  muncul  pada  sistem.  Terakhir  yaitu  dengan memasukkan sensitivitas mikrofon eksternal yang akan  digunakan sebagai faktor pengali pada perhitungan tingkat tekanan suara.

## 6 Daftar Pustaka
[1] Weber,  Miriam.  Quiet  Urban  Areas:  repositioning  local  noise  policy  approaches  – questioning visitors on soundscape and environmental quality. Inter Noise 2012. USA. 2012
[2] Designing  Soundscape  for  Sustainable  Urban  Development  Conference.  City  of
Stockholm Environment and Health Organization. Stockholm. 2010
[3] M. Harris, Cyril, Ph.D. Handbook of Noise Control . McGraw-Hill. 1979.
[4] T. French, Gregory. An Introduction to The Global Positioning System What It Is and How It Works. GeoResearch, Inc. USA. 1996
[5] Binghao  Li,  Jiahuang  Zhang,  Peter  Mumford,  dan  Andrew  G.  Dempster.  How  good  is Assisted GPS?. Simposium International Global Navigation Satellite Systems. 2011
[6] Oppenheim,  Alan  V.,  Willsky,  Alan  S.  Signal  &  Systems  2 nd edition.  Prentice-Hall,  Inc.
1997
[7] Berglund,  dkk.  Guidelines  of  Community  Noise.  World  Health  Organization.  Geneva. 1999
[8] Konrad  Kölzer  dan  Dirk  Funke.  Integrated  System  for  Outdoor  Noise  Measurement.
Bandung. 2006
[9] Ellie D'Hondt and Matthias Stevens. Participatory noise mapping. Belgium. 2011
[10] De Coensel, B., dkk. The soundscape approach for early stage urban planning: a case study. In  O. Inácio (Ed.),  Inter Noise 2010:  Noise and  Sustainability. Lisbon,  Portugal:
Portuguese Acoustical Society. Paper IN10_504. 2010
[11] Brown, A.L., & Muhar, A.. An approach to the acoustic design of outdoor space. Journal of Environmental Planning and Management, 47, 827–842. 2004
[12] Frank Fahy, Foundationsn of Engineering Acoustics. London: Elsevier, 2001
[13] Oppenheim,  Alan  V.,  Willsky,  Alan  S.  Signal  &  Systems  2 nd edition.  Prentice-Hall,  Inc.
1997
[14] Bateman,  Andrew,  dan  Yates,  Warren.  Digital  Signal  Processing  Design.  Computer Science Press, Inc. USA. 1989
[15] Noviyanto,ST.Pengenalan Bahasa Pemrograman Java. http://merlindriati.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/34028/1_Pengenalan_Java .pdf. (waktu akses : 22 Agustus 2013 pukul 11.49