HUBUNGAN SPEECH INTELLIGIBILITY SUARA PRIA TERHADAP TINGKAT TEKANAN BUNYI BISING LATAR Titi Desi Tyaswati1), Lila Yuwana,M.Si2), Dra. Lea Prasetio,M.Sc3) Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 Telp: (031)-5943351, Fax: (031)-5943361 Email:
[email protected] 1)
Abstrak Penelitian tugas akhir ini, bertujuan untuk mengetahui hubungan antara speech intelligibility suara pria terhadap tingkat tekanan bunyi bising latar. Metode yang digunakan adalah memperdengarkan kata-kata uji khusus yang terdapat pada Phonetically Balanced Word List (PB. Word List) dengan gangguan background noise jenis white noise, pink noise dan brown noise pada 20 orang. Kesimpulan dari penelitian ini adalah nilai speech intelligibility yang dihasilkan untuk Leq Speech 70 dB menggunakan bakground noise jenis brown noise (56,7%-93,75%) lebih tinggi jika dibandingkan dengan menggunakan background noise jenis white noise (34,75%-84,5%) dan pink noise (45,75%92,25%). Berbagai variasi Leq speech tidak berpengaruh secara signifikan terhadap speech intelligibility untuk SNR +5 dB Nilai SI yang menggunakan background noise jenis brown noise lebih tinggi jika dibandingkan dengan menggunakan background noise jenis white noise dan pink noise. Kata kunci : Speech Intelligibility, PB. Word List, Background Noise, Leq speech, SNR
berjudul “Hubungan Speech Intelillgibility suara
1. PENDAHULUAN Komunikasi sering kali terganggu dalam
wanita terhadap tingkat tekanan bunyi bising
kondisi yang sangat bising, dan hal ini membuat
latar” dan tugas akhir dari Akhmad Fakhrurozi
pendengar
mengalami
kesulitan
dalam
yang berjudul “Pengaruh Background Noise
memahami
kata
disampaikan
oleh
terhadap Speech Intelligibility”. Dari penelitian
pembicara. Semakin tinggi level bising yang ada
keduanya didapatkan beberapa kesimpulan,
di lingkungan tersebut, semakin sulit seseorang
salah satunya yaitu semakin besar speech to
memahami
noise ratio maka semakin besar pula speech
kata
yang
yang
disampaikan
oleh
pembicara. Telah dilakukan penelitian dalam tugas akhir yang dilakukan oleh Faris Farianto yang
intelligibilitynya. Pada kedua penelitian tersebut sumber yang digunakan
adalah
suara
wanita.
Dalam
kehidupan sehari-hari pembicara tidak hanya
sedangkan pada wanita umumnya memiliki
wanita, pembicara pria juga ada. Oleh karena itu
frekuensi terendah sekitar 250Hz.
pada penelitian kali ini sumber suara yang digunakan
adalah
suara
pria,
dan
dicari
hubungan antara speech intelligibility suara pria terhadap tingkat tekanan bunyi bising latar. 2. TINJUAUAN PUSTAKA 2.1 Suara Manusia Suara manusia dihasilkan oleh pita suara
2.2
Faktor-faktor
yang
Menentukan
Kejelasan Suara Ucapan. Jika sebuah ruangan difungsikan untuk ruang percakapan, misalnya ruang konferensi, ruang drama, ruang kelas dan ruang pengadilan, maka salah satu parameter akustik yang harus diperhatikan adalah tingkat kejelasan kata.
yang bergetar. Proses produksi suara manusia awalnya dihasilkan oleh tekanan glotis dari paru-paru. Proses ini yang menghasilkan aliran udara ke pita suara dan menyebabkan getaran pada membran pita suara sehingga menghasilkan suara manusia yang keluar melalui mulut dan hidung.
Kejelasan suara ucapan sangatlah penting dalam komunikasi lisan. Pengucapan kata harus jelas agar dimengerti apa yang diucapkan. Tidak hanya
itu,
kejelasan
suara
ucapan
juga
dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya kondisi
bising
terjadinya
sekitar
lingkungan
percakapan,
tempat
pengucapan
kata
pembicara, kondisi kesehatan pendengar dan kata yang diucapkan apakah familiar didengar pendengar atau tidak. Kondisi bising sekitar lingkungan tempat terjadinya percakapan merupakan salah satu Gambar 1. Rentang frekuensi speech dan beberapa instrumen musik
faktor
yang
memiliki
pengaruh
terhadap
kejelasan suara ucapan dari pembicara ke
Dalam Gambar 1 terlihat rentang frekuensi
pendengar. Pada tempat yang memiliki tingkat
speech dan bunyi beberapa instrumen musik.
bising latar yang tinggi, pendengar akan
Frekuensi getaran-getaran pita suara tergantung
kesulitan
pada msasa dan ketegangan pita suara itu
disampaikan
sendiri. Pria memiliki pita suara lebih panjang
berbicara lebih keras agar pendengar mengerti
dan berat daripada pita suara wanita. Karena
apa yang diutarakan pembicara.
itulah seperti terlihat pada gambar suara pria mempunyai frekuensi terendah sekitar 125 Hz
untuk
mengerti
pembicara.
informasi Pembicara
yang harus
Pengucapan kata pembicara memegang peran penting dalam
kejelasan suara ucapan.
Cepat
atau
lambat
melafalkan
kata,
dan
aksentuasi dari pembicara sangat mempengaruhi
kata
yang
didengar
dengan
benar
oleh
pendengar.
pemahaman kata oleh pendengar. Metode yang dapat digunakan untuk Kondisi kesehatan pendengar yang sedang
mengukur kejelasan suara ucapan adalah dengan
sakit atau kelelahan akan membuat pendengar
menggunakan kalimat yang bermakna, kata-kata
sulit
berkomunikasi.
dan suku kata tak bermakna, yang dibacakan
Kondisi kesehatan telinga manusia juga berbeda-
oleh seorang pembicara dan diperdengarkan ke
beda pada tiap orang, dan hal ini juga
pendengar. Ini dapat dipresentasikan pada
mempengaruhi
berbagai tingkatan pada berbagai kebisingan
berkonsentrasi
dalam
penerimaan
informasi
dari
latar belakang.
pembicara. Familiar atau tidaknya kata yang diucapkan
Karena adanya perbedaan level dari suara
bagi pendengar juga mempengaruhi kejelasan
pembicara dan suara dari background noise
suara ucapan yang diterima pendengar. Jika kata
maka perlu kita ketahui apa yang dimaksud
yang diucapkan oleh pembicara dirasa familiar
dengan Speech to noise ratio (SNR), yang
oleh pendengar maka akan mudah diterima oleh
membandingkan level suara yang didengar
pendengar. Sebaliknya, jika kata yang diucapkan
dengan level kebisingan latar. Dalam penelitian
oleh pembicara mengandung kata-kata yang
ini, SNR merupakan selisih antara tingkat
dirasa tidak familiar oleh pendengar, maka
tekanan
informasi yang disampaikan oleh pembicara
mengucapkan kata-kata dengan tingkat tekanan
kepada
bunyi
pendengar
akan
sulit
diterima
bunyi
sumber
suara
pria
yang
background noise. Perumusan secara
matematis dapat ditulis sebagai berikut:
sepenuhnya.
SNR= SPLspeech- SPLnoise
2.3 Besaran Kejelasan Suara Ucapan 2.3.1 Speech Intelligibility
………….(1)
dengan:
Speech didefinisikan oleh kamus Merriam Webster sebagai ekspresi pikiran melalui kata
SNR
= Speech to Noise Ratio (dB)
yang diucapkan. Speech terdiri dari fonem, yang
SPLspeech= tingkat tekanan suara bunyi sumber
merupakan unit terkecil dari fonetik bahasa. Itu
suara pria (dB), yang nilainya didapat
adalah
dari
bentuk
gelombang
kontinyu,
yang
memiliki frekuensi dasar antara 100 dan 400 Hz. Speech
Intelligibility
merupakan
nilai
Leq
sumber
suara
pembicara.
ukuran
kejelasan suara ucapan yang menyatakan presen
SPLnoise = tingkat tekanan background noise (dB)
Dalam perumusan di atas apabila SNR ini
semakin besar nilai SNR maka semakin besar
bernilai negatif (-) berarti tingkat tekanan bunyi
pula nilai SI yang didapat.
sumber suara pembicara lebih kecil daripada tingkat
tekanan
bunyi
Background
noise.
2.3.2 Articulation Index (AI)
Sebaliknya jika SNR bernilai positif (+) maka
Besaran lain yang bisa digunakan untuk
tingkat tekanan bunyi sumber suara pembicara
mengukur kejelasan suara ucapan dalam ruang
lebih besar daripada tingkat tekanan bunyi
adalah Articulation index (AI) yang merupakan
Background noise.
besaran yang sering digunakan untuk mencari speech intelligibility. AI merupakan besaran yang ditunjukkan dengan angka yang adalah petunjuk seberapa besar suatu informasi itu dapat
didengar
cukup
jelas.
Biasanya
ditampilkan dalam bentuk angka antara 0 (nol) sampai 1(satu). Misalnya jika nilai AI= 1 maka persen kata yang ditangkap dengan benar oleh pendengar sebesar 100%. Jika nilai AI= 0,3 (sumber: Marshall long,2006, hal:94) Gambar 2.2 Kurva persen kejelasan suara ucapan terhadap SNR Dari Gambar 2.2 terlihat ada tiga jenis
maka persen kata yang ditangkap dengan benar oleh pendengar sekitar 30%. Dalam hubungan
buku
Marshall
antara
kejelasan
Long
terdapat
kata
dengan
bahan uji yang bisa digunakan untuk tes
Articulation Index. Untuk nilai AI kurang dari
intelligibility antara lain: kalimat, kata-kata
0,3 kata yang diterima hampir tidak terdengar
bermakna, kata yang tak bermakna. Pada
oleh pendengar, sementara bila nilai AI antara
Gambar 2.2 terlihat bahwa pada nilai SNR yang
0,3 hingga 0,5 maka informasi yang diterima
sama yaitu -4 besar nilai SI yang adalah 20%
oleh pendengar cukup baik. Untuk nilai AI dari
untuk bahan uji kata yang tak bermakna, 70%
0,5-0,7 kejelasan informasi diterima baik oleh
untuk bahan uji kata-kata yang bermakna dan
pendengar, dan bila nilai AI di atas 0,7 maka
95% untuk bahan uji kalimat. Dapat kita
informasi didengar sangat baik oleh pendengar.
simpulkan dari ilustrasi gambar di atas, bahwa untuk SNR yang sama, untuk 3 bahan uji di atas nilai SI yang berbeda, selain itu juga terlihat untuk kurva dari ketiga bahan di atas didapat
2.4. Warna Kebisingan Kebisingan
merupakan
kumpulan
dari
sinyal acak. Sumber kebisingan memiliki ciriciri yang berbeda, salah satunya adalah bentuk
spektrumnya yang berbeda. Dalam ilmu akustik,
misalnya pada peralatan elektronik dan bunyi
berdasarkan
detak jantung.
spektrum
ini
macam-macam
sumber kebisingan ini dibedakan menjadi beberapa macam antara lain white noise, pink noise, brown noise, grey noise dan lain-lain. Namun pada tugas akhir ini hanya digunakan white noise, pink noise dan brown noise. 2.4.1.
White noise
White
noise
adalah
kebisingan
yang
Intensity level sama pada semua frekuensi (lihat gambar 2.3). Bunyi kebisingan ini terdengar seperti suara desis yang biasanya kita dengarkan pada siaran televisi yang kosong, atau suara sirine kendaraan sepeda motor.
Gambar 2.4 Spektrum Pink Noise 2.4.3.
Brown Noise
Brown Noise merupakan kebisingan yang memiliki bunyi yang tingkat intensitas bunyinya pada tiap frekuensi pita oktafnya menurun 6 dB (lihat Gambar 2.5). Bunyi yang terdengar seperti Brown Noise misalnya bunyi deru air terjun.
Gambar 2.3 Spektrum White Noise 2.4.2.
Pink Noise Gambar 2.6 Spektrum Brown Noise
Pink Noise merupakan kebisingan yang memiliki bunyi yang Intensity level tiap frekuensi pita oktafnya menurun 3 dB (lihat Gambar 2.4). Karena energi yang muncul tiap
2.5. Phonetically Balanced Word List dalam Bahasa Indonesia
pita oktaf tersebut selalu sama atau konstan,
P.B list dalam bahasa Indonesia disusun
maka sumber bunyi ini sering digunakan dalam
oleh Fakultas Kedokteran, jurusan spesialis
berbagai pengukuran akustik. Bunyi Pink Noise
telinga
sering muncul dalam tubuh dan beberapa benda
Universitas Gajah Mada dan jurusan THT
hidung
dan
Universitas Airlangga.
tenggorokan
(THT)
Untuk pertama kalinya, Bahasa Indonesia dibuktikan layak menjadi alat audiometri tutur.
deret @20 kata dari Univ.Airlangga, yang terdapat pada Lampiran I.
Penelitian dilakukan oleh Soewito, dalam disertasinya berjudul “Audiometri Tutur Bahasa Indonesia
Penyusunan,
Pembakuan,
3. METODOLOGI
dan
Untuk
memperoleh
data
speech
Penerapan Klinis Daftar Kata sebagai Alat Uji
intelligibility digunakan rekaman Phonetically
Pendengaran”. Kata-kata yang digunakan dalam
Balanced Word List suara pria dalam bahasa
penelitian tersebut harus dikenal oleh berbagai
Indonesia yang berasal dari hasil penelitian
tingkat pendidikan, dan susunannya harus
Fakultas kedokteran jurusan spesialis telinga dan
mengandung jenis dan frekuensi fonem yang
tenggorokan (THT) Universitas Gajah Mada dan
seimbang
dalam
Universitas Airlangga. Background noise yang
percakapan sehari-hari. Untuk itu, Soewito
digunakan adalah White Noise, Pink Noise, dan
merekam 50 ribu kata dari percakapan di kantor,
Brown
pasar dan sekolah. Ke-50 ribu kata disebar pada
perangkat lunak Yoshimasa Elektronic (YMEC).
dengan
yang
terdapat
Noise
yang
dibangkitkan
dengan
200 responden, dari tingkat pendidikan SD sampai sarjana. Hasilnya, terpakai 212 kata
3.1 Studi
suku), 400 frase, dan 122 akronim.
Tahap
Tes intelligibility (pemahaman) dilakukan, kata
dibakukan.
Hasilnya:
kategori “sangat jelas” mencapai skor 75%100%, kategori “jelas” 50%-75%, kategori “kurang jelas” 25%-50%, kategori “tidak jelas” 0%-25%. Soewito tidak memakai kata yang hanya mencapai skor dibawah 50%. Ia kemudian mendapatkan 201 monosilabik, 501 bisilabik, 400 frase, dan 106 akronim dan disusun menjadi monosilabik 8 deret @25kata, bisilabik 10 deret @20kata, frase 10deret @20kata, akronim 5 deret @20kata, dan bilangan 10 deret @10kata. Dalam penelitian ini kata yang dipakai hanya bisilabik 10 deret @20kata dari UGM dan 10
dan
Pengenalan
Peralatan
monosilabik (satu suku), 510 kata bisilabik (dua
sebelum daftar
Literatur
studi
literatur
bertujuan
untuk
mempelajari dasar teori yang berkaitan dengan penelitian tugas akhir agar dapat digunakan sebagai landasan dalam melakukan pengukuran, analisa data dan pembahasan. Literatur yang digunakan dalam tugas akhir ini meliputi buku teks, artikel dan jurnal ilmiah serta materi dari internet. Tahap pengenalan peralatan membahas fungsi
dan
karakteristik
peralatan
yang
digunakan dalam penelitian. Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini dibagi menjadi dua macam, yaitu : perangkat keras dan perangkat
lunak.
Adapun
perangkat
keras
meliputi : i.
Laptop yang telah diinstal perangkat lunak audio editor sebagai perekam P.B list suara pria
ii. Amplifier : berfungsi sebagai penguat bunyi
sama tiap katanya. Level ekuivalen (Leq) adalah
yang dikeluarkan dari PC sebelum masuk ke
level konstan yang dalam waktu tertentu
speaker.
menghasilkan energi yang sama banyaknya
iii. Speaker : berfungsi mengeluarkan bunyi
dengan
energi
yang
dihasilkan
bunyi
yang berasal dari PC setelah dikuatkan oleh
berfluktuasi dalam selang waktu yang sama.
amplifier. Speaker ini yang nanti disebut
Pada Sound level meter untuk selang waktu yang
sebagai sumber bunyi.
singkat Leq dapat dibaca secara langsung cukup
iv. Sound Level Meter (SLM) Rion tipe NL20:
dengan menekan tombol mode.
berfungsi sebagai alat untuk mengukur Setelah direkam suara pria diputar pada Leq
besarnya Leq. v. komputer (PC): perangkat lunak Yoshisama
70 dB tanpa background noise buatan. Rekaman
Elektronic yang telah diinstal didalam PC
didengarkan pada jarak 2 meter dari posisi
berfungsi sebagai pembangkit background
pendengar. 100% dari daftar kata harus dapat
noise jenis White Noise, Pink Noise, dan
didengar oleh pendengar dengan baik dan benar.
Brown Noise.
Apabila terdapat kata yang tidak dapat didengar
vi. Tripod : sebagai penyangga SLM agar
dengan baik maka dilakukan perekaman ulang dengan suara pria yang lain.
ketinggiannya tetap. Perangkat lunak yang dipergunakan meliputi: a. Yoshisama Elektronic yang digunakan untuk membangkitkan Background Noise jenis White Noise, Pink Noise dan Brown Noise. b. Audio
Editor
yang
digunakan
untuk
merekam sumber suara pria. 3.2 Proses Perekaman Suara P.B List suara Pria
3.3 Pengambilan Data Langkah pertama yang dilakukan adalah mengkalibrasi
SLM dengan menggunakan
piston phone. Kalibrasi dilakukan dengan cara memasangkan piston phone pada mikropon SLM,
kemudian
mengkalibrasi
YMEC
menggunakan SLM yang dihubungkan ke PC, menyesuaikan level bunyi yang terbaca pada
Perekaman suara PB list dilakukan di ruang
Yoshimasa Electronic disamakan dengan level
uji, laboratorium Akustik jurusan Fisika FMIPA
yang tertera pada SLM yang masih terpasang
ITS. P.B List dilafalkan oleh seorang pria dan
piston phone yaitu 113,9 dB untuk frekuensi 250
direkam menggunakan mikropon SLM yang
Hz. Caranya adalah dengan memilih tombol
dihubungkan dengan laptop yang telah terinstal
calibration yang terdapat pada program FFT
perangkat lunak audio editor. Hasil perekaman
Analizer dari Yoshimasa Electronic. Selanjutnya
PB. List Test diolah dengan bantuan Audio
input levelnya diatur agar menunjukkan nilai
Editor 6.9.0 untuk mendapatkan nilai Leq yang
113,9 dB pada frekuensi 250 Hz.
Langkah kedua adalah seperti pada Gambar 3.2 yaitu mengatur posisi speaker, mikropon SLM dan pendengar. Posisi pendengar berada pada jarak 2 meter baik terhadap speaker 1 (speaker penghasil suara pria) maupun speaker 2 (speaker
penghasil
background
noise).
Pendengar berada pada posisi duduk, dengan
Gambar 3.3(b) Rangkaian alat pemutar rekaman suara pria
mikropon SLM diatur sama dengan ketinggian telinga pendengar. Selanjutnya ketinggian pusat
Langkah-langkah
pengambilan
data
kedua speaker terhadap lantai adalah 1,5 meter
dilakukan sebagai berikut, responden yang
yang dianggap sesuai dengan ketinggian mulut
menjadi pendengar masuk ke ruang uji, posisi
pembicara.
speaker dan pendengar sebagaimana ditunjukkan 2meter
Gambar 3.2.
Speaker 1 dan 2 dinyalakan
bersamaan. Speaker 1 yang sebelumnya telah dirangkai untuk menghasilkan suara background 2 meter
noise buatan (white noise, pink noise dan brown noise) seperti terlihat pada Gambar 3.3(a) dan speaker 2 yang juga telah dirangkai seperti
Gambar 3.2 Posisi peralatan dan pendengar
Gambar 3.3(b) menghasilkan sumber suara pria. Pada uji pertama dengan white noise, Leq speech
Tahap peralatan
selanjutnya untuk
adalah
melakukan
merangkai uji
Speech
diatur
70 dB sedangkan SPL background
noisenya diatur agar SNR -12 dB (artinya SPL
intelligibility, seperti pada Gambar 3.3(a) dan
background
Gambar 3.3(b) untuk speaker yang memutarkan
percobaan diulang kembali untuk SNR -10 dB, -
speech dan juga background noise.
8 dB, -6 dB, -4 dB, -2 dB, 0 dB, 2 dB, 4 dB, 6
noisenya
82
dB).
Rangkaian
dB, 8 dB dan 10 dB. Seluruh rangkaian percobaan yang menggunakan white noise tersebut kemudian diulang kembali untuk variasi background noise yang lain yaitu pink noise dan brown noise. Nilai Leq yang ditunjukkan oleh SLM digunakan sebagai acuan untuk penentuan SPL yang diinginkan. Sebagai contoh saat Gambar 3.3(a) Rangkaian alat pembangkit
pengambilan data untuk SNR -10, maka data
background noise
yang diambil dapat memiliki komposisi, 80 dB
untuk background noise buatan dan Leq 70 dB
yang dapat mengakibatkan level background
untuk speech.
noise meningkat.
4. Pembahasan 4.1. Data Ruangan Ruang yang digunakan untuk pengukuran
4.2. Data Hasil Pengujian
Speech Intelligibility (SI) ini adalah ruang uji
Pada pengukuran Speech Intelligibility (SI)
Laboratorium Akustik Jurusan Fisika ITS yang
digunakan sumber suara pria dengan tiga macam
mempunyai panjang 3,45 meter, lebar 3,42
background noise (white noise, pink noise, dan
meter dan tinggi 2,75 meter, serta memiliki
brown noise), dan 12 speech to noise ratio
waktu
diukur
(SNR) berbeda yaitu -12,-10,…,8,10. Level
menggunakan Yoshimasa Elektronic (YMEC).
background noise tertinggi adalah 82 dB. Pada
Keadaan ruangan memiliki tingkat tekanan
level tersebut pendengar diasumsikan sudah
bunyi background noise alami yang cukup besar
mengalami kesulitan dalam pendengaran. Jika
48-52dB pada kondisi ruang uji kosong dan saat
background
sebelum dilakukan uji SI. Gambaran kondisi
pendengar akan mengalami pusing di kepala dan
dalam ruangan dapat dilihat pada Gambar 2
akan mengganggu kesehatan pendengar. Level
dengung
1,3
detik
yang
noise
di
atas
level
tersebut
background noise buatan terendah diputar pada SPL 60 dB, pada level ini hampir semua kata dapat
didengar
dengan
sangat
baik
oleh
pendengar. Juga bila Speech diputar pada 60 dB pada pengujian SI untuk SNR +5, semua kata dapat didengar dengan baik oleh pendengar. Selanjutnya SPLSpeech dan SPLnoise disajikan dalam bentuk SNR dengan menggunakan selisih Gambar 2. Keadaan ruangan pada saat pengambilan data Proses pengukuran Speech Intelligibility (SI) dilakukan di ruangan tersebut diambil pada saat lingkungan di sekitar ruangan sepi misalnya pada malam hari, atau pada saat hari libur perkuliahan. Hal itu dilakukan agar kebisingan dari luar ruangan karena masih banyak aktifitas manusia yang dilakukan diluar waktu tersebut
antara SPLspeech dengan SPLnoise seperti dalam persamaan (1): SNR=SPLSpeech - SPLnoise Nilai SPLspeech adalah 70 dB didapatkan dari nilai level ekivalensinya. Maka nilai SNR terendah dengan SPLnoise=82dB SNR= 70-82= -12dB sedangkan
nilai
SNR
SPLnoise=60dB SNR= 70-60= +10dB
tertinggi
dengan
Dalam pengujian SI untuk variasi SNR
Background noise jenis White noise hampir
dengan Leq 70 dB dapat diketahui hubungan
semua kata yang ditulis benar dari P.B List yang
dari Speech Intelligibility dengan Speech to
diputar. Hal ini dapat terlihat pada grafik
Noise Ratio dan pengujian Speech Intelligibility
Gambar 3.
terlihat pengaruh Background noise Buatan terhadap SI jika SNRnya sama.
4.2.1.
Data
Hasil
Pengujian
SI
untuk
Variasi SNR dengan Leq Speech 70 dB Dari
hasil
pengujian
yang
dilakukan
sebelumnya, kata yang dapat didengar dengan
Speech Intelligibility (%)
untuk Nilai SNR yang sama (+5dB) dapat
100 80 60 40 20 0 -12
-8
-4
0
4
8
Speech to noise ratio (dB)
benar oleh pendengar dapat dilihat pada Lampiran II. Kemudian data tersebut dihitung %
Gambar 3 Grafik hubungan antara SNR dan %SI rata-rata pada White Noise dengan Level
Speech Intelligibility dengan persamaan (4.1):
Ekivalen Speech 70 dB %𝑆𝐼 =
jumlah kata yang ditulis benar oleh pendengar jumlah kata yang diperdengarkan
× 100%
(2)
Dalam grafik yang ditunjukkan pada Gambar 3 dapat diketahui bahwa pada SNR 0
Contoh:
sampai 4 diperoleh nilai SI sebesar 74,5%
Jika Jumlah kata yang ditulis benar oleh pendengar adalah 10 kata dan jumlah kata yang diperdengarkan ke pendengar adalah 20 kata, maka:
akan
dalam kategori jelas. Sedangkan untuk SNR 6
sampai dengan 84,5 % yang berarti kejelasan
Pada kondisi yang dirasa nyaman untuk pendengar
suara ucapan pada nilai SNR tersebut termasuk
sampai 10 diperoleh besar nilai SI 83,75%
10 %𝑆𝐼 = x 100% = 50% 20
berkomunikasi
sampai dengan 78,5% yang berarti kejelasan
dapat
suara ucapan pada nilai SNR tersebut termasuk dalam kategori sangat jelas.
menuliskan kata dengan benar apa yang
Hasil perhitungan % Speech Intelligibility
didengar. Hal ini dapat dilihat pada tabel hasil
untuk background noise jenis pink noise
pengujian ketika SNR bernilai 0 dB sampai
menghasilkan % Speech Intelligibility yang
dengan 10 dB, % SI yang didapatkan hasil yang
berbeda- beda tiap pendengar. Pink noise
nilainya cukup besar, ini berarti kondisi ruangan
memiliki intensitas bunyi yang menurun 3dB
dengan
tiap oktafnya. Gambar 4 menunjukkan grafik
SNR
pada
range
tersebut
pada
hubungan
antara
SNR
dan
%
Speech
nilai SI yang diperoleh tidak dapat dijadikan acuan untuk menentukan kejelasan suara ucapan
Intelligibility pada pink noise.
Dari Gambar 5 dapat diketahui bahwa pada
100
SNR -8 sampai dengan 10 didapatkan nilai
80
Speech Intelligibility sebesar 84,25 % sampai
60
dengan 93,75 % termasuk dalam kategori sangat
40
jelas. Speech Intelligibility (%)
20 0 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
Speech Intelligibility (%)
yang terjadi pada SNR tersebut.
Speech to noise ratio (dB)
Gambar 4 Grafik hubungan antara SNR dan %SI rata-rata pada Pink Noise dengan Level
100 80 60 40 20 0 -12
Ekivalen Speech 70 dB
-8
-4
0
4
8
Speech to noise ratio (dB)
Dari grafik yang ditunjukan pada Gambar 4.3 dapat diketahui bahwa pada SNR -10 sampai -6 diperoleh nilai SI sebesar 52,75 % sampai
Gambar 5 Grafik hubungan antara SNR dan %SI rata-rata pada Brown Noise dengan Level Ekivalen Speech 70 dB
dengan 74,5 % ini berarti kejelasan suara ucapan pada SNR tersebut termasuk dalam kategori jelas. Sedangkan pada SNR-4 sampai 10 diperoleh nilai SI 76% sampai dengan 92,25% hal ini berarti kejelasan suara ucapan sangat
Pengaruh
menghasilkan % Speech Intelligibility yang cukup
besar
tiap
pendengar.
Gambar
5
menunjukkan hubungan antara SNR dan % Speech Intelligibility rata-rata. Dalam tabel
noise
dilihat dalam Gambar 6.
Speech intelligibility (%)
untuk background noise jenis brown noise
background
terhadap presentase Speech Intelligibility dapat
jelas. Hasil perhitungan % Speech Intelligibility
jenis
100 80 60
white noise
40
pink noise
20
brown noise
0 -12 -8 -4 0 4 8
Speech to noise ratio (dB)
diatas terdapat kejanggalan data yang terjadi pada SNR -10dB didapatkan standart deviasi yang cukup besar 23.31%. hal ini menyebabkan
Gambar 6. Pengaruh jenis background noise dan % Speech Intelligibility
Dari Gambar 6 diatas didapatkan kesimpulan
pink noise yang dominan pada frekuensi-
bahwa pada semua jenis background noise
frekuensi tinggi, suara pria masih dapat tertutupi
cenderung semakin tinggi SPL background noise
oleh pink noise.
akan menurunkan nilai % Speech Intelligibility. Secara lebih rinci white noise menutupi suara pria lebih besar daripada pink noise dan brown noise. Hal ini dikarenakan pada spektrum white
4.3 Data % Speech Intelligibility pada SNR yang sama (+5dB) untuk variasi SPL suara pria yang berbeda-beda.
noise lebih mampu menutupi spektrum suara
Pada pengujian ini dilakukan lima variasi
pria dibanding pink noise dan brown noise
Leq suara pria yaitu 80 dB, 75dB, 70dB, 65dB
seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 yang
dan 60 dB. Variasi SPL suara pria tersebut
menunjukkan
dari
dipilih karena ketika suara pria diputar pada SPL
Background noise buatan dan spektrum suara
lebih dari 80dB, pendengar merasa sakit telinga
pria.
sehingga nilai variasi maksimal diambil pada
gambar
dari
spektrum
nilai 80dB. Sedangkan nilai Leq suara pria minimum yang dipakai 60 dB karena dengan SNR yang sama (+5dB) maka SPL background noise harus sebesar 55dB jika SPLnya di bawah nilai tersebut maka suara speaker berdengung jika berada pada 54 dB, sehingga nilai SPL background noise minimum yang digunakan adalah 55dB. Data hasil pengujian tersebut dapat dilihat di lampiran III. Data tersebut kemudian dihitung Gambar 7 Perbandingan penutupan
%
Speech
Intelligibility
dengan
persamaan 1 dan didapatkan nilai-nilai %
spektrum suara pria oleh spektrum berbagai
Speech Intelligibility.
background noise Untuk memudahkan analisa data, maka Pada background noise jenis brown noise
data ditampilkan dalam bentuk grafik hubungan
suara pria terdengar cukup jelas di semua SNR
% Speech Intelligibility rata-rata pada SNR sama
yang diujikan ke pendengar hal ini dikarenakan
(+5dB) seperti pada Gambar 8 merupakan grafik
pada brown noise dominan pada frekuensi-
hubungan % Speech Intelligibility pada SNR
frekuensi
yang sama (+5dB) untuk white noise, Gambar 9
rendah
sedangkan
suara
pria
berfrekuensi rendah pula. Sehingga suara pria
merupakan
justru menutupi background noise jenis brown
Intelligibility pada SNR yang sama (+5dB) untuk
noise. Begitu juga pada background noise jenis
grafik
hubungan
%
Speech
hubungan % Speech Intelligibility pada SNR
%Speech Intelligibility
yang sama (+5dB) untuk brown noise. 100 80 60 40 20 0
%Speech Intelligibility
pink noise, dan Gambar 10 merupakan grafik
100 80 60 40 0 80 75 70 65 60 Level Ekivalen Speech (dB)
white noise 60 65 70 75 80
brown noise
20
Gambar 10 Grafik % Speech Intelligibility pada
Level ekivalen Speech (dB)
SNR sama (+5dB) untuk background noise jenis Brown noise
Gambar 8 Grafik % Speech Intelligibility pada SNR sama (+5dB) untuk background noise jenis
Gambar 8, Gambar 9 dan Gambar 10 diatas dibandingkan
White noise
dalam
Gambar
11
untuk
mengetahui hubungan % Speech Intelligibility Grafik di atas menunjukkan untuk Speech to noise ratio (+5dB) didapatkan %Speech
rata-rata pada SNR sama (+5dB) untuk berbagai jenis background noise
sangat jelas. Hal ini berarti pada SNR tersebt pendengar dapat menuliskan kata-kata yang disampaikan pembicara dengan sangat jelas. Hal ini ternyata juga terjadi pada jenis background
%Speech Intelligibility
noise yang lain. 100
%Speech Intelligibility
Intelligibility yang cukup besar, dan berkategori 100 80 60
White Noise
40
Pink Noise
20
brown Noise
0 60 65 70 75 80 Level Ekivalen Speech (dB)
80 60 40
Pink Noise
20
Gambar 11 Grafik %Speech Intelligibility pada SNR sama (+5dB) untuk berbagai jenis
0 80 75 70 65 60
background noise
Level Ekivalen Speech (dB)
Dari Gambar 11 di atas dapat diketahui % Gambar 9 Grafik % Speech Intelligibility pada
Speech Intelligibility hampir sama yaitu sekitar
SNR sama (+5dB) untuk background noise jenis
82% untuk White noise , sekitar 87% untuk Pink
Pink noise
noise dan sekitar 90% untuk Brown noise.
Semua background noise dengan SNR (+5dB)
noise antara 84,25%-93,75% pada SNR -
menghasilkan kejelasan suara ucapan yang
8dB sampai +10dB.
termasuk dalam kategori sangat jelas. Dari
4. Speech to Noise Ratio (SNR) yang sama
gambar spektrum suara pria dan background
(+5dB) pada Level ekivalen speech dan
noise buatan serta data hasil pengujian SI yang
background noise berbeda menghasilkan
telah diperoleh dapat dikatakan bahwa untuk
kejelasan
background noise yang lebih dapat menutupi
Intelligibility yang kategori sangat jelas.
suara
ucapan
Speech
suara pria secara berurutan adalah white noise, pink noise dan brown noise.
5.2 Saran Untuk
5. KESIMPULAN DAN SARAN
penelitian
lanjutan,
penulis
menyarankan agar menambahkan jumlah tes uji SI dan menambahkan jumlah kata-kata yang
5.1 Kesimpulan Beberapa kesimpulan yang dapat diambil
akan diujikan ke pendengar serta melakukan pembobotan (dBA) dalam melakukan pengukur
dari penelitian ini adalah :
SPL background noise dan Leq speech sumber. 1. Pada Semua jenis background noise semakin tinggi SPL background noise akan semakin rendah nilai % Speech Intelligibility 2. Nilai SI rata-rata yang dihasilkan untuk level
ekivalen
speech
70
dB
menggunakan background noise jenis brown
noise
dibandingkan
lebih dengan
tinggi
6. DAFTAR PUSTAKA Geoffroy, Anne Nancy, (2005), Measuring Speech Intelligibility in Voice Alarm Communication
Systems,
Worcester
Polytechnic Institute, Worcester, hal 4-6
jika
Long, Marshall, (2006), Architectural Acoustic,
menggunakan
Elsevier Academic Press, London, hal.
background noise jenis white noise dan
93-97
pink noise. 3. Kejelasan ucapan kata yang termasuk dalam kategori sangat jelas dihasilkan untuk background noise
jenis white
Leslie L, Doelle dan Lea Prasetio, Akustik lingkungan, Mc Graw – Hill Book Company, New York, hal.14-19
noise antara78,5%-84,5% pada SNR 0dB
Leo, Krzysztof, (2010), Speech Intelligibility
sampai +10dB; untuk background noise
Measurements in Auditorium, Faculty
jenis pink noise antara 76%-92,25%
of Physics and Applied Mathematics,
pada SNR -2 dB sampai +10dB; dan
Technical
untuk background noise jenis brown
Polandia
University
of
Gdansk,
Murray Hodgson dan Eva-Marie Nosal, (2002), Effect of Noise and Occupancy on Optimal
Reverberation
Times
for
Speech
Intelligibilityin
Classroom,
University of British Columbia, Kanada. Meyer Sound Laboratories, (2003), Speech Intelligibility Papers, Meyer Sound Laboratories. Herman
J.
M,
Steeneken,
(1999),
The
Measurement of Speech Intelligibility, Soesterberg, Netherlands, hal 1
