Kebisingan dapat memengaruhi kesehatan manusia pada intensitas dan frekuensi tertentu. Studio Musik Chikara, didirikan pada tahun 2014 oleh Bapak Rudi Hermadi, tempat studio musik biasanya menyewakan alat musik dan sering menghasilkan suara berintensitas tinggi, terutama pada malam hari, sehingga menimbulkan keluhan dari warga setempat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring tingkat kebisingan pada studio musik. Sistem yang dikembangkan menggunakan algoritma Fuzzy Logic dengan parameter input berupa suara. Dalam sistem ini, sensor suara digunakan dengan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat pemrosesan nilai yang terbaca oleh sensor. Metodologi penelitian yang digunakan adalah metode pengumpulan data melalui wawancara, observasi dan studi pustaka sedangkan untuk pengembangan sistem menggunakan metode Extreme Progamming (XP). Pengujian sistem dilakukan pada perangkat simulasi dengan perangkat sistem yang telah dibuat. Berdasarkan hasil pengujian pada perangkat simulasi, diperoleh bahwa sistem dapat memonitoring tingkat kebisingan yang dihasilkan dari studio musik sesuai yang diinginkan. Selain itu, aplikasi Android yang dibuat untuk menampilkan kondisi dan nilai dari suara yang terbaca oleh sensor secara real-time, ketika suara yang ditangkap oleh sensor melebihi set point yang sudah ditentukan maka alarm akan menyala. Dengan demikian, sistem monitoring tingkat kebisingan ini dapat menjadi solusi yang efisien dan efektif dalam memonitoring tingkat kebisingan pada studio musik.
Kata Kunci: Simulasi, Monitoring Kebisingan Suara, Fuzzy Logic, Extreme Programming, IoT, ESP32.

Noise can impact human health at specific intensities and frequencies. Studio Musik Chikara, established in 2014 by Mr. Rudi Hermadi, rents out musical instruments and often produces high-intensity sounds, especially at night, causing complaints from local residents. This research aims to develop a noise level monitoring system for music studios using a Fuzzy Logic algorithm. The system includes a sound sensor and an ESP32 microcontroller. Data was collected through interviews, observations, and literature reviews, with system development following the Extreme Programming (XP) method. Testing on a simulation device showed the system effectively monitors studio noise levels. An Android app displays real-time sound data, triggering an alarm if the noise exceeds a set threshold. This system provides an efficient solution for monitoring and managing noise in music studios.

Keywords: Simulation, Noise Monitoring, Fuzzy Logic, Extreme Programming, IoT, ESP32.