Nasrul Amin (1), Arief Wisaksono (2)
General Background: Animal welfare in petshops requires continuous monitoring to ensure that environmental conditions remain safe and comfortable for animals. Specific Background: Noise disturbances caused by animal discomfort or hunger can be difficult for petshop owners to monitor continuously, particularly when they are away from the facility. Knowledge Gap: Existing petshop monitoring practices provide limited capability for remote observation and immediate notification of excessive noise conditions. Aims: This study aimed to develop an Internet of Things based noise monitoring system that detects animal noise levels, provides visual monitoring, and delivers real time notifications to petshop owners. Results: The system integrates a NodeMCU ESP8266, GY MAX4466 sound sensor, ESP32 Cam, tilt servo, Blynk application, and Telegram notifications. Testing showed that the sound sensor detected noise optimally within a range of 1–5 m, while data transmission to the Blynk platform exhibited an average delay of 1.2 s. The camera orientation could be remotely controlled through the application, and Telegram notifications were transmitted continuously until noise levels returned to a safe category. Novelty: The proposed system combines noise detection, remote visual monitoring, camera positioning control, and automated notification services within a single IoT platform for petshop environments. Implications: The developed device provides petshop owners with real time information regarding animal conditions, supporting timely monitoring and response to noise-related situations.Highlights:
Keywords: Internet of Things; Noise Monitoring; Petshop Surveillance; ESP32 Cam; Real Time Notification
Kesejahteraan hewan peliharaan adalah hak asasi yang melekat pada hewan tersebut. Sayangnya, hal ini sering kali tidak mendapat perhatian yang memadai dari masyarakat. Hal ini disebabkan oleh tidak banyaknya pengetahuan pemilik terkait hewan peliharaan mereka dan kurangnya fasilitas yang mendukung kesejahteraan hewan tersebut [1]. Sebagian besar masyarakat terpikat untuk merawat anjing dan kucing dikarenakan kedua hewan ini mempunyai berbagai karakter dan fungsi yang menguntungkan manusia. Contohnya, seperti yang banyak orang ketahui anjing bisa membantu menjaga rumah, melacak jejak bagi kepolisian, berfungsi sebagai penyelamat, serta menjadi sahabat yang setia dan menggemaskan [2].
Petshop adalah fasilitas yang menyediakan perawatan dan klinik hewan, yang menawarkan layanan seperti penitipan dan perawatan hewan (grooming). Banyak orang menggunakan layanan ini karena mereka ingin memastikan anjing dan kucing peliharaan mereka diperlakukan dengan baik dan dirawat sebaik mungkin [3]. Beberapa aktivitas hewan dalam kehidupan sehari-hari dilakukan secara sadar maupun tidak sadar. Aktivitas-aktivitas ini dapat menyebabkan berbagai dampak atau fenomena sosial yang seringkali menimbulkan keresahan di kalangan masyarakat, seperti kebisingan [4]. Kebisingan adalah suara yang tidak diharapkan dari kegiatan atau usaha tertentu, pada tingkat dan durasi tertentu, yang dapat mengganggu kesehatan dan kenyamanan lingkungan [5].
Ada tiga kategori tingkat kebisingan berdasarkan dB. Kategori pertama adalah kategori Aman, dengan rentang 0-75 dB. Kategori kedua adalah Ambang Batas Bahaya, yang mencakup rentang 75-85 dB. Kategori ketiga adalah Bahaya, yaitu untuk suara yang melebihi 85 dB. Standar ini ditetapkan berdasarkan dampak tingkat kebisingan tertentu terhadap kesehatan hewan [6].
Masalah kebisingan perlu ditangani karena merupakan bentuk polusi suara. Kebisingan tidak hanya mengganggu ketenangan manusia, tetapi juga mempengaruhi hewan. Kebisingan dapat ditemukan di berbagai tempat, termasuk darat, laut, dan udara. Jika tidak dapat segera diatasi, perlu ada langkah-langkah untuk mengurangi suara bising tersebut.
Alat ini bisa diterapkan di tempat petshop dan ruang lain untuk mereduksi atau mengurangi suara hewan. Setelah hasil pengukuran tingkat kebisingan diketahui, sangat penting untuk melakukan pengukuran kebisingan di ruangan. Alat yang digunakan untuk mengukur intensitas bunyi dan menentukan nilai dB adalah Sound Level Meter (SLM) [7].
Berbagai sistem dan aplikasi telah banyak dikembangkan dan diperbarui seiring dengan kemajuan teknologi saat ini. Ini melibatkan sistem baru yang berbeda satu sama lain. Saat ini, banyak dibicarakan tentang sistem digital yang berbasis pada IoT (Internet of Things). Istilah IoT merujuk pada komunikasi "benda ke benda". Ada tiga tujuan utama dari konsep IoT: komunikasi, otomatisasi, dan penghematan biaya sistem [8]. Oleh karena itu, perlu dilakukannya sebuah gagasan baru untuk merancang alat yang menggunakan sensor suara sebagai sarana yang mendeteksi adanya kebisingan, dengan alat tersebut berbasis IoT (Internet of Things) [9].
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, peneliti merancang alat pengukur tingkat kebisingan suara hewan yang berbasis Android dengan menggunakan aplikasi “Blynk”. Rancangan alat ini dapat memantau kondisi kebisingan pada hewan baik dari jarak dekat maupun jauh [10]. Sistem ini mampu mengukur dan menampilkan nilai pengukuran, serta memberikan notifikasi jika kebisingan melebihi batas 90 desibel [11]. Alat ini menggunakan sensor suara GY MAX4466 untuk menangkap suara hewan di petshop, dengan data yang diproses oleh mikrokontroler NodeMCU ESP8266 dan ditampilkan pada aplikasi Blynk [12]. ESP32-CAM digunakan untuk memberikan tampilan visual pada lokasi dan kondisi hewan, dan PAN TILT SERVO ditambahkan untuk memungkinkan gerakan horizontal dan vertical. Aplikasi Telegram digunakan untuk memberikan notifikasi suara ketika kebisingan melebihi ambang batas [13]. Hasil dari perancangan ini adalah sistem yang dapat menampilkan hasil pengukuran dalam satuan desibel (dB) dan memberikan notifikasi melalui Blynk.
Metode penelitian yang diterapkan dalam studi ini adalah Research and Development (R&D). R&D adalah pendekatan yang digunakan untuk mengembangkan produk tertentu dan mengevaluasi efektivitasnya [14]. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi terhadap proses dan tahapan alat monitoring kebisingan pada hewan di petshop berbasis IoT. Penelitian ini dirancang dengan struktur dan alur kerja yang sesuai untuk memastikan pencapaian tujuan yang telah ditetapkan [15].
Figure 1. Blok Diagram
Perangkat pendeteksi kebisingan yang dibuat memiliki empat input yaitu power bank sebagai input daya, serta sensor GY MAX4466, ESP-32 Cam, dan Tilt Servo sebagai input sensor. Kemudinan perangkat proses dan kendali alat adalah NodeMCU ESP8266 yang memiliki receiver WiFi sehingga memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan protokol Internet of Things dengan mudah. Output dari perangkat adalah aplikasi Blynk yang terpasang pada smartphone pengguna untuk melakukan monitoring dan kendali perangkat secara real-time terhadap kebisingan hewan di petshop tersebut dari jarak jauh.
Figure 2. Flowchart
Diagram alir dari perangkat pendeteksi kebisingan dimulai dengan inisiasi koneksi internet dari NodeMCU ESP8266 dan ESP-32 Cam. Setelah mendapatkan jaringan internet camera akan on dan sensor GY max 4466 akan mendeteksi suara kebisingan di area sekitar. Setelah sensor suara mendeteksi suara akan mengirim notifikasi ke Blynk dan secara bersama tilt servo akan hidup untuk membantu kamera yang akan dilihat kemana yang sesuai di gerakan.
Figure 3. Wiring Diagram
Wiring diagram pada alat pendeteksi kebisingan ini berpusat pada mikrokontroler NodeMCU ESP8266 yang menjadi pemrosesan utama program. Input berupa sensor GY MAX4466 terhubung ke pin A0, lalu input ESP32-Cam terhubung ke pin VCC dan GND. Lalu, output berupa motor servo berjumlah dua buah terhubung ke pin D0 dan D2.
Figure 4. Hasil realisasi alat pendeteksi kebisingan
Perakitan alat dilakukan dengan box putih yang dimodifikasi dengan penambangan engsel untuk memudahkan penempatan komponen elektrik berupa powerbank sebagai supply daya dan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 kedalamnya. Pada bagian atas box terpasang tilt servo dan ESP32-Cam yang dapat dikontrol pengguna dalam menangkap gambar dari beragam arah. Bagian depan box dilubangi sebagai lokasi penempatan sensor GY MAX4466 untuk mendeteksi bunyi kebisingan.
Figure 5. Penempatan perangkat pendeteksi kebisingan
Gambar di atas menampilkan realisasi penempatan perangkat pendeteksi kebisingan di depan kandang hewan yang ditempati seekor kucing. ESP32-Cam mengarah tepat ke kandang tersebut untuk memudahkan pengguna memonitor kondisi kucing secara real-time melalui smartphone.
Pengujian ini dilakukan untuk menguji kapabilitas sensor GY MAX4466 dalam mendeteksi suara kebisingan di petshop dengan parameter nilai decibel (dB) serta jarak optimal penempatan sensor di petshop.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor GY MAX4466 memiliki limitasi jarak dalam mendeteksi bunyi kebisingan. Semakin jauh jarak sumber bunyi dengan sensor, maka semakin sulit untuk dideteksi dengan baik. Jarak 1 hingga 5 meter menjadi jarak optimal pemasangan sensor di petshop.
C . Pengujian delay aplikasi Blynk
Pengujian pengiriman data hasil pembacaan alat ke aplikasi Blynk ditujukan untuk mengetahui delay antara waktu pembacaan dengan pengiriman.
Tabel 2 menunjukkan rata-rata delay antara perintah berupa pergerakan joystick serta tampilan gambar hasil tangkapan ESP32-Cam yang diberikan oleh pengguna melalui aplikasi Blynk pada smartphone yaitu 1.2 detik. Hasil ini menunjukkan bahwa delay yang cepat dapat memudahkan pengguna untuk mendapatkan data real-time baik berupa nilai kebisingan (dB) maupun tangkapan visual di petshop yang cukup akurat.
Dalam aplikasi Blynk yang dibuat, terdapat beberapa gawai / widget yang digunakan seperti camera untuk menampilkan tampilan gambar yang ditangkap oleh ESP32-Cam, joystick sebagai pengendali tilt servo yang mengarahkan ESP32-Cam untuk memantau kondisi sekitar, serta widget untuk menampilkan nilai tangkapan bunyi (dB) yang dideteksi oleh sensor GY MAX4466.
Figure 6. Tampilan aplikasi Blynk
Gambar di atas menunjukkan tangkapan gambar dari ESP32-Cam berupa kendang kucing serta tampilan nilai kebisingan yang dideteksi oleh sensor GY MAX4466 dengan nilai 40dB yang masih termasuk kategori AMAN.
Figure 7. Tampilan Notifikasi ke Pengguna
Gambar di atas menunjukkan tangkapan layar saat nilai kebisingan melebihi parameter yang telah ditentukan. Pengguna akan menerima notifikasi melalui aplikasi Telegram secara kontinyu berupa peringatan “Suara Terdeteksi!!” dan akan berhenti saat suara tersebut masuk ke kategori AMAN.
Perangkat pendeteksi kebisingan yang diterapkan di petshop dapat bekerja secara optimal dengan pemanfaatan sensor GY MAX4466 yang dapat secara akurat mendeteksi tingkat kebisingan yang dibagi ke tiga kategori dengan rentang aman antara 0-75 dB, “Ambang Batas Bahaya” yang mencakup rentang 75-85 dB, serta “Bahaya”, yaitu untuk suara yang melebihi 85 dB dari para hewan. Notifikasi yang muncul saat kebisingan terdeteksi serta tampilan gambar hasil tangkapan dari perangkat tilt servo dan ESP32-Cam memberikan kemudahan bagi pengguna untuk memonitor kondisi hewan secara langsung dan memberikan penanganan yang sesuai dengan kondisi hewan di petshop secara cepat dan tepat.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Laboratorium Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Sidoarjo atas bantuan dalam proses penelitian dan pembuatan laporan sehingga dapat terselesaikan dengan baik.
Susanto, W., & Gandha, M. V. (2015). Pusat Edukasi Tentang Hewan Peliharaan Di Kelapa Gading. Jurnal Kajian Teknologi, 11(1), 28–42.
Bastian, J., & Widodo, S. (2022). Pengaruh Kepercayaan Terhadap Loyalitas Pelanggan Pada Station Sato Petshop Cibinong Kabupaten Bogor. Jurnal Ilmiah Mahasiswa, 2(1), 29. https://doi.org/10.32493/jmw.v2i1.19518
Kamaludin, A. B., & Dharmayanti, D. (2019). Aplikasi Monitoring Kurir Antar Jemput Hewan Peliharaan Pada Petshop Dengan Memanfaatkan Websocket Dan Flutter.
Anggrayni, F. M., & Dzulkiflih, D. (2022). Rancang Bangun Sound Level Meter Berbasis Arduino Uno Untuk Mengukur Kebisingan Intermiten Akibat Kereta Api Melintas. Jurnal Inovasi Fisika Indonesia, 11, 8–17.
Hamzah, H., Agriawan, M. N., & Kadir, M. R. (2022). Analisis Tingkat Kebisingan Menggunakan Sound Level Meter Berbasis Mikrokontroler. Jurnal Fisika Papua, 1(2), 46–51. https://doi.org/10.31957/jfp.v1i2.9
Hamzah, H., Agriawan, M. N., & Abubakar, M. Z. (2022). Analisis Tingkat Kebisingan Menggunakan Sound Level Meter Berbasis Arduino Uno Di Kabupaten Majene. J-HEST: Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology, 3(1), 33–37. https://doi.org/10.36339/jhest.v3i1.45
Prasetya, R. B., Gunadi, S., & Wati, E. K. (2020). Pembuatan Sistem Perancang Peredam Kebisingan. JIPFRI (Jurnal Inovasi Pendidikan Fisika Dan Riset Ilmiah), 4(2), 56–64. https://doi.org/10.30599/jipfri.v4i2.728
Endra, R. Y., Cucus, A., Afandi, F. N., & Syahputra, M. B. (2019). Model Smart Room Dengan Menggunakan Mikrokontroler Arduino Untuk Efisiensi Sumber Daya. Explore: Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika, 10(1). https://doi.org/10.36448/jsit.v10i1.1212
Sari, T. E., & Syahputra, T. S. (2019). Pemetaan Dan Monitoring Tingkat Kebisingan Berbasis IoT (Internet of Things) Di Institut Teknologi Sumatera. Journal of Science and Applied Technology, 19(1), 15–25.
Karamuk, M., & Alankus, O. B. (2022). Development and Experimental Implementation of Active Tilt Control System Using a Servo Motor Actuator for Narrow Tilting Electric Vehicle. Energies, 15(6), 1996. https://doi.org/10.3390/en15061996
Zepriyadi, I., Yacoub, R. R., Marpaung, J., Imansyah, F., & Saleh, M. (2022). Implementasi Sistem Monitoring Jarak Jauh Tingkat Kebisingan Suara Menggunakan Transceiver SX1278. Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology (J3EIT), 10(1). https://doi.org/10.26418/j3eit.v10i1.52473
Febriyanti, N. T., Pauzi, G. A., Ayu, H. R., & Supriyanto, A. (2024). Design of a Website-Based Realtime Noise Monitoring System in the Work Environment as a Support for Occupational Health and Safety (OHS) Data. Journal of Energy, Material, and Instrumentation Technology, 5(2), 56–64. https://doi.org/10.23960/jemit.v5i2.211
Wilani, L., Peslinof, M., & Pebralia, J. (2023). Rancang Bangun Sistem Monitoring Kebisingan Pada Ruangan Dengan Sensor Suara GY-MAX4466 Berbasis Internet of Things (IoT). STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 7(3), 319–328. https://doi.org/10.30998/string.v7i3.15492
Okpatrioka. (2023). Research and Development (R&D): Penelitian Yang Inovatif Dalam Pendidikan. Jurnal Pendidikan, Bahasa, Dan Budaya, 1(1), 86–100.
Sayaifah, R. N., Nugroho, B. S., & Aditya, B. (2022). Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kebisingan Di Perpustakaan Berbasis Mikrokontroler ESP32 Notifikasi WhatsApp. E-Proceeding of Engineering, 8(6), 3821–3827.