Abstrak —Semakin meningkatnya popularitas smartphone dari tahun  ke  tahun,  semakin  meningkat  pula  jumlah  aplikasi perangkat  bergerak  yang  berkaitan  dengan  keamanan  dalam berkemudi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  aplikasi  perangkat bergerak  lain  yang  dapat  mendeteksi  pergerakan  mobil  yang normal  dan  berbahaya  menggunakan  sensor accelerometer dan orientation yang berasal dari smartphone serta tanpa memerlukan sensor hardware tambahan.  Arsitektur  aplikasi  perangkat bergerak  ini  berbasis client-server ,  dimana web  service melayani permintaan dari aplikasi client berbasis Android. Aplikasi ini juga menggabungkan beberapa teknologi lain seperti Geolocation API, Geocoding  API, dan Android  Sensor  API .  Teknologi-teknologi tersebut  digunakan  untuk  mengetahui  kecepatan  mobil,  lokasi terkini dari pengemudi, dan merekam pola gerakan mobil melalui representasi  nilai-nilai  sensor accelerometer dan orientation . Tujuan  dari  dikembangkannya  aplikasi  perangkat  bergerak untuk  tugas  akhir  ini  adalah  untuk  membantu  pihak  kepolisian lalu lintas dalam mendapatkan data pergerakan mobil berupa raw data 2-axis yang direkam oleh sensor accelerometer dan orientation pada smartphone Android ketika pengemudi mengendarai mobil. Data-data  tersebut  nantinya  digunakan  untuk  membantu mendeteksi riwayat pola berkendara seorang pengemudi.
Kata Kunci — accelerometer, android, geolocation, orientation

## I. PENDAHULUAN
ECELAKAAN  lalu  lintas  merupakan  sebuah  masalah sosial dan sudah  menjadi  hal  yang biasa bagi  masyarakat Indonesia.  Hal  ini  karena  intensitas  kejadiannya  yang  makin tinggi. Menurut data statistik dari World  Health Organization (WHO), kecelakaan lalu lintas menjadi salah satu dari 10 kasus penyebab  kematian  tertinggi  di  dunia  [1].  Secara  khusus, kecelakaan  lalu  lintas  terjadi  kurang  lebih  sebanyak  3500 kejadian  setiap  hari  pada  tahun  2014.  Data  dari  kementerian perhubungan  yang  terdapat  pada  Gambar  1  menggambarkan kecelakaan lalu lintas yang terjadi pada tahun 2008-2012 [2].
Grafik pada Gambar 2 menunjukkan dari tahun 2008 – 2012 jumlah  kendaraan  bermotor  makin  meningkat.  Dengan meningkatnya jumlah kendaraan bermotor tiap tahunnya, maka volume  jalan  raya  pun  kian  padat.  Dapat  disimpulkan  bahwa dengan  berbanding  lurusnya  jumlah  kendaraan  dan  jumlah kecelakaan  dengan  waktu,  maka  terdapat  hubungan  antara
jumlah kendaraan dengan jumlah kecelakaan. Studi menunjukkan bahwa mayoritas penyebab kecelakaan lalu lintas adalah  faktor human  error ,  contohnya  mengendarai  mobil dengan pergerakan yang berbahaya dan tidak normal [4].
Maka dari itu, diperlukan aplikasi perangkat bergerak untuk mendeteksi  apakah  pergerakan  mobil  dikatakan  normal  atau berbahaya.  Menurut  [3],  ada  6  jenis  pergerakan  berbahaya dalam  mengemudikan  mobil.  Jenis-jenisnya  antara  lain Weaving , Swerving , Sideslipping , Fast U-turn , Turning with a wide  radius ,  dan Sudden  braking .  Walaupun  sudah  ada percobaan [5] [6] [7] untuk mendeteksi pergerakan berbahaya dalam  mengemudikan  mobil,  fokus  percobaan  itu  masih menggunakan  sensor  yang  ditanam  pada  suatu hardware dan terpisah  dari smartphone .  Contohnya  sensor  alkohol,  sensor inframerah,  dan  sensor  kamera.  Semua  sensor  tersebut menghabiskan biaya pemasangan yang tinggi.

## Gambar 1. Jumlah Kendaraan Tiap Tahun
Semakin meningkatnya popularitas smartphone dari tahun ke tahun  [9],  semakin  meningkat  pula  jumlah  aplikasi  perangkat bergerak  yang  berkaitan  dengan  keamanan  dalam  berkemudi. Oleh  karena  itu,  diperlukan  aplikasi  perangkat  bergerak  lain yang  dapat  mendeteksi  pergerakan  mobil  yang  normal  dan berbahaya menggunakan sensor accelerometer dan orientation yang  berasal  dari smartphone serta  tanpa  memerlukan  sensor

## Rancang Bangun Aplikasi Perepresentasian Data Perilaku Pengemudi Mobil Berbasis Android Menggunakan Sensor Accelerometer dan Orientation
Muhammad Dery Rahma, Daniel O. Siahaan, dan Rully Soelaiman Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : danielos@cs.its.ac.id, rully@is.its.ac.id, m.dery.rahma@gmail.com
K
hardware tambahan.  Tujuan  dari  dikembangkannya  aplikasi perangkat  bergerak  untuk  tugas  akhir  ini  adalah  untuk membantu  petugas  kepolisian  dalam  mendapatkan  data pergerakan  mobil  berupa raw  data  2-axis yang  direkam  oleh sensor accelerometer dan orientation pada smartphone Android ketika pengemudi mengendarai mobil.
Gambar 2. Statistik Kecelakaan Lalu Lintas Tiap Tahun

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. REST Web Service
REST adalah singkatan dari Representational State Transfer . Merupakan  standar  dalam  arsitektur web yang  menggunakan Protocol HTTP  untuk  pertukaran  data.  Pertama-tama,  REST server menyediakan  jalur  untuk  akses resource atau  data, sedangkan  REST client melakukan  akses resource dan kemudian menampilkan atau menggunakannya. Resource yang dihasilkan  sebenarnya  berupa  teks,  namun  formatnya  bisa bermacam-macam  tergantung  keinginan developer ,  umumnya adalah JSON dan XML [13].
B. Volley
Volley adalah library yang dikembangkan oleh Google yang berfungsi  untuk  mengatur network  request pada  aplikasi perangkat bergerak [12].

## C. Geolocation API
Teknologi yang dikembangkan oleh Google yang berfungsi untuk  mendeteksi  lokasi  terkini  dari  suatu device Android. Selain  itu,  teknologi  ini  juga  dapat  dimanfaatkan  untuk mendapatkan  kecepatan  dari  kendaraan  yang  di  dalamnya terdapat device Android dengan memanfaatkan sinyal GPS [8].

## D. Geocoding API
Teknologi yang dikembangkan oleh Google yang berfungsi untuk  mendapatkan  alamat  lengkap  suatu  lokasi  dengan memanfaatkan nilai longitude dan latitude yang ditangkap oleh sinyal GPS [8].

## E. Sensor Accelerometer
Salah  satu  tipe motion  sensor pada  Android  yang  berguna untuk  mengukur  percepatan  yang  diterapkan  pada  perangkat Android, termasuk gaya gravitasi [10].

## F. Sensor Orientation
Salah satu tipe position  sensor pada  Android  yang berguna untuk memantau posisi atau orientasi perangkat Android relatif terhadap permukaan bumi [11].

## G. Gerakan Weaving
Mengemudi  dari  sisi  satu  ke  sisi  sebelahnya  secara bergantian. Berawal dari satu sisi jalan, lalu ke sisi jalan yang lain, lalu kembali ke sisi jalan sebelumnya, dan seterusnya [14].

## H. Gerakan Swerving
Melakukan  manuver  ke  sisi  jalan  yang  berlawanan  secara tiba-tiba ketika mengemudi di jalan yang relatif lurus [14].
I. Gerakan Fast U-turn
Gerakan  putar  balik  (180°)  secara  cepat  dan  kemudian mengemudi di arah yang berlawanan [14].

## J. Gerakan Turning with Wide Radius
Berbelok  melewati  persimpangan  atau  tingkungan  dengan kecepatan  tinggi  sehingga  gerakannya  seakan  membentuk kurva  dengan  radius  yang  besar.  Hal  ini  terkadang menyebabkan mobil keluar jalur [14].

## K. Gerakan Sudden Braking
Pengereman mendadak yang menyebabkan kecepatan mobil berkurang drastis dalam kurun waktu yang singkat [14].
L. Seleksi Fitur
Pada paper [14] yang menjadi rujukan, penulis menemukan 16 fitur efektif yang mampu menangkap pola berbeda dari tiap tipe gerakan  dalam  berkendara.  Daftar  fiturnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Fitur Hasil Ekstraksi

## M. Hukum III Newton
Gaya  aksi  dan  reaksi  dari  dua  benda  memiliki  besar  yang sama, dengan arah terbalik, dan segaris. Artinya, jika ada benda A yang memberi gaya sebesar F pada benda B, maka benda B
akan  memberi  gaya  sebesar  –F  kepada  benda  A.  F  dan  –F memiliki besar yang sama namun arahnya berbeda. Hukum ini juga  terkenal  sebagai  hukum  aksi-reaksi,  dengan  F  disebut sebagai aksi dan –F adalah reaksinya [11].

## N. Low-Pass Filter
Filter yang hanya melewatkan sinyal dengan frekuensi yang lebih rendah dari  frekuensi cut-off (fc) dan akan  melemahkan sinyal dengan frekuensi yang lebih tinggi dari frekuensi cut-off (fc) [9].

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
A. Analisis Permasalahan
Human  error adalah  salah  satu  dari  tiga  faktor  yang berkontribusi  dalam  kecelakaan  lalu  lintas,  dua  yang  lainnya adalah kondisi kendaraan dan infrastruktur jalan. Faktor-faktor yang  mengarah  ke  perilaku  mengemudi  mobil  yang  agresif adalah  dari  manuver  mengemudi  yang  berbeda-beda  atau kejadian  yang  muncul  selama  perjalanan,  seperti  gerakan Weaving , Swerving , Sideslipping , Fast U-turn , Turning with a wide  radius ,  dan Sudden  braking. Oleh  karena  itu,  sangatlah penting  untuk  dapat  mendeteksi  gerakan  mobil  yang  normal dan beberapa gerakan mobil yang berbahaya seperti yang telah disebutkan  sebelumnya.  Semua  sistem  pemantauan  perilaku pengemudi  yang  ada  sejauh  ini  memanfaatkan  perekam  data yang  tertanam  di  dalam  mobil  yang  mempunyai  kemampuan untuk menyimpan data mengemudi yang relevan agar berguna untuk  mendeteksi  jenis  gerakan  yang  dilakukan  pengemudi. Namun, perekam-perekam data tersebut tidak fleksibel karena hanya  dapat  tertanam  pada  satu  mobil  saja  dan  tidak  dapat dilepas serta dipindahkan agar dapat digunakan di mobil yang lain.  Penulis  mengembangkan  alternatif  untuk  menggantikan perekam  data  yang  tertanam  di  mobil  dengan smartphone karena mudah diakses, tersedia secara luas, dan menghabiskan biaya yang relatif lebih rendah dibandingkan dengan perekam data yang tertanam di mobil. Selain itu, model smartphone saat ini sudah dilengkapi dengan fitur multisensor yang mempunyai kemampuan  mirip  dengan  perekam  data  yang  tertanam  di mobil-mobil kelas atas. Berdasarkan pilihan-pilihan yang ada, sangat  jelas  bahwa smartphone menjadi  kandidat  yang  bagus untuk  digunakan  sebagai  alat  yang  mampu  mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data perilaku mengemudi. Selain itu, data-data tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengklasifikasikan dan mendeteksi perilaku mengemudi yang normal  atau  berbahaya  sehingga  perilaku  pengemudi  dapat dikontrol.
Salah  satu  sensor  yang  dapat  digunakan  pada smartphone adalah accelerometer .  Data-data  pada accelerometer dapat dimanfaatkan  untuk  mengenali  pergerakan  membujur  dan lateral  dari  suatu  kendaraan.  Pada  saat  yang  bersamaan,  GPS receiver pada smartphone dapat  memberikan  informasi mengenai data lokasi terkini dari kendaraan.
B. Deskripsi Umum Sistem
Dalam  sistem  yang  dikembangkan  pada paper [14] yang dapat dilihat pada Gambar 4, pengemudi yang mengemudikan mobilnya secara tidak normal dapat dideteksi dan diidentifikasi berdasarkan  data  yang  direkam  sensor accelerometer dan
orientation pada smartphone pengemudi.  Secara  keseluruhan, sistem yang dipaparkan pada paper terbagi menjadi dua bagian, yaitu pemodelan perilaku  mengemudikan  mobil secara offline dan pemantauan perilaku mengemudikan mobil secara online .
Gambar 4. Arsitektur Sistem Pada Paper
Pada bagian offline , aplikasi melakukan training pada model klasifikasi menggunakan teknik machine learning berdasarkan data  yang  telah  dikumpulkan,  yang  mana  nantinya  dapat mengidentifikasi  tipe  spesifik  dari  perilaku  mengemudikan mobil. Pada bagian Feature Extracting , fitur-fitur yang efektif diekstraksi dari pola-pola perilaku mengemudikan mobil pada bagian akselerasi dan orientasi. Pada bagian Training , fitur-fitur tadi  di- training dan  model  klasifikasi  pun  dapat  terbentuk. Akhirnya, model klasifikasi menghasilkan output dan disimpan di database Model . Pada bagian online , fitur pemantauan perilaku mengemudikan  mobil  terinstal  pada smartphone .  Pertama- tama,  aplikasi  membaca  nilai  akselerasi  dan  orientasi  pada mobil  dengan  memanfaatkan  sensor accelerometer dan orientation pada smartphone . Setelah mendapatkan perekaman data  secara real-time oleh  sensor accelerometer dan orientation , Coordinate  Reorientation dilakukan  untuk menyelaraskan  sistem  koordinat  pada smartphone dengan mobil. Pada bagian Cutting Driving Behavioral Patterns , awal dan  akhir  dari  perilaku  mengemudikan  mobil  dapat  diselidiki dari  perekaman  sensor accelerometer and orientation .  Pada bagian Identifying , aplikasi melakukan ekstraksi fitur dari pola- pola  perilaku  mengemudikan  mobil,  lalu  menentukan  apakah salah  satu  dari  perilaku  tidak  normal  dalam  mengemudikan mobil  muncul  berdasarkan  model  klasifikasi  yang  sudah  di- training .  Terakhir,  jika  ada  perilaku  tidak  normal  dalam mengemudikan  mobil  yang  teridentifikasi,  pesan  peringatan berupa Alert akan ditampilkan.
Pada Tugas Akhir ini, penulis hanya akan mengimplementasikan  perancangan  perangkat  lunak  sampai pada  tahap  pencatatan  dan  perepresentasian  data-data 2-axis yang direkam oleh sensor accelerometer dan orientation pada smartphone Android  ketika  pengemudi  mengendarai  mobil secara real-time .  Proses  kalkulasi  enam  belas  fitur  dilakukan oleh  aplikasi  yang  sudah  terinstall  di smartphone pengemudi. Proses  analisis  data  dan  penghitungan  tingkat  akurasi  data ketika diklasifikasikan dilakukan secara offline .

## C. Kasus Penggunaan
Kasus penggunaan pada sistem dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kasus Penggunaan Sistem Kode Kasus Penggunaan Nama Aktor UC-0001 Mengaktifkan sensor pada smartphone Pengemudi UC-0002 Menonaktifkan sensor pada smartphone Pengemudi UC-0003 Melihat  kecepatan  kendaraan menurut GPS Pengemudi UC-0004 Melihat lokasi terkini pengemudi Pengemudi UC-0005 Melihat detail profil pengemudi Pengemudi UC-0006 Melihat detail profil petugas Petugas UC-0007 Mengunduh  riwayat  data  sensor per pengemudi Petugas UC-0008 Menghapus  riwayat  data  sensor pengemudi Petugas

## D. Perancangan Arsitektur Sistem
Smartphone pada  arsitektur  sistem  berfungsi  sebagai perangkat yang digunakan pengguna untuk mengakses aplikasi. Pengguna melakukan proses bisnis melalui halaman antarmuka yang  disediakan  sistem.  Data-data  aktivitas  pergerakan  mobil yang terekam disimpan di berkas berformat csv yang terdapat pada bagian Internal Storage . Aplikasi akan mengirim 2 jenis request ,  antara  lain string  request dan JSON  object  request . Sistem  mengirim string  request ke web  service pada  kasus penggunaan UC-0003 dan UC-0008. Sistem pada web service akan menerima data dari aplikasi dan menyimpannya ke dalam database yang sudah dibuat. Jika data berhasil disimpan, query response memberikan  nilai true dan web  service akan mengirimkan JSON  post  response ke  aplikasi.  Di  sisi  lain, sistem  mengirim JSON  object  request ke web  service pada kasus  penggunaan  UC-0004,  UC-0005,  UC-0006,  dan  UC- 0007.  Sistem  pada web  service akan  melakukan request pengambilan data ke database . Jika data berhasil diambil, web service akan  mengirim JSON  get  response ke  aplikasi. Visualisasi  dari  perancangan  arsitektur  sistem  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur Sistem

## IV. IMPLEMENTASI

## A. Implementasi Antarmuka
Contoh implementasi antarmuka aplikasi dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Halaman Awal Aplikasi
Gambar 7. Fitur Utama Aplikasi

## V. PENGUJIAN DAN EVALUASI
A. Analisis Data
 Analisis Data pada Gerakan Normal
Mengemudi  dengan  gerakan  normal  berarti  mengemudi secara  aman  dengan  fluktuasi  yang  sedikit  dan  kecil.  Hal  ini terlihat dari nilai  minimum,  maksimum, rata-rata, dan standar deviasi akselerasi pada sumbu x dan y yang mendekati angka 0 seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  8.  Selain  itu,  nilai  standar deviasi  dan  nilai  rata-rata  orientasi  pada  sumbu  x  dan  y  juga relatif  kecil.  Nilai t (durasi)  pada  gerakan  normal  bervariasi
tergantung  kapan  pengemudi  menyelesaikan  satu  gerakan normal. Grafiknya dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Grafik Data Gerakan Normal
 Analisis Data pada Gerakan Weaving
Mengemudi  dengan  gerakan weaving berarti  mengemudi secara zigzag (berliku-liku) dari kiri ke kanan dan sebaliknya. Hal ini terlihat dari nilai standar deviasi acc x dan rentang nilai acc x yang  relatif  besar  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  9. Selain itu, nilai rata-rata acc x masih pada kisaran angka 0. Nilai t (durasi) tinggi karena butuh waktu yang relatif panjang untuk menyelesaikan satu gerakan weaving sampai selesai.
Gambar 9. Grafik Data Gerakan Weaving
 Analisis Data pada Gerakan Swerving
Mengemudi  dengan  gerakan swerving berarti  melakukan manuver ke sisi jalan yang berlawanan secara tiba-tiba. Hal ini terlihat dari rentang nilai acc x dan ori x yang relatif besar. Selain itu,  nilai  standar  deviasi acc x dan ori x juga  lebih  dari  0.  Nilai rata-rata acc x dan ori x relatif tidak mendekati 0 karena manuver pada gerakan swerving mengubah arah kemudi. Otomatis, nilai rata-rata acc x paruh  pertama  dan  paruh  kedua  juga  tidak mendekati 0. Grafik dapat dilihat pada Gambar 10.
 Analisis Data pada Gerakan Fast U-turn
Gambar 11. Grafik Data Gerakan Fast U-turn
Mengemudi  dengan  gerakan fast  u-turn berarti  melakukan perputaran 180 derajat pada jalur putar balik dengan kecepatan relatif  tinggi.  Hal  ini  terlihat  dari  rentang  nilai acc x dan  nilai rata-rata acc x yang  jauh  dari  0.  Nilai t (durasi)  besar  karena butuh  waktu  yang  relatif  besar  untuk  menyelesaikan  satu gerakan fast u-turn . Grafiknya dapat dilihat pada Gambar 11.
 Analisis Data pada Gerakan Turning with Wide Radius
Gambar 12. Grafik Data Gerakan Turning with Wide Radius
Mengemudi dengan gerakan turning with wide radius berarti melewati  tikungan  yang  mempunyai  radius  besar  dengan kecepatan relatif tinggi. Hal ini terlihat dari nilai rata-rata acc x dan  standar  deviasi acc x yang  jauh  dari  0  karena  kedua percobaan dilakukan dengan melalui tikungan yang cenderung ke  arah  kanan.  Nilai  rata-rata acc y tinggi  karena  gerakan dilakukan dengan kecepatan tinggi. Nilai t (durasi) besar karena butuh  waktu  yang  relatif  besar  untuk  menyelesaikan  satu gerakan turning with wide radius . Grafiknya dapat dilihat pada Gambar 12.
 Analisis Data pada Gerakan Sudden Braking
Mengemudi  dengan  gerakan sudden  braking adalah  ketika pengemudi  melakukan  pengereman  mendadak  pada  saat berkendara dengan kecepatan relatif tinggi. Hal ini terlihat dari rentang nilai acc y , nilai rata-rata acc y , dan standar deviasi acc y yang  relatif  tinggi.  Di  sisi  lain,  rentang  nilai acc x .  Selain  itu, nilai  minimum  dari acc y jauh  di  bawah  0  karena  adanya pengereman  mendadak.  Grafiknya  dapat  dilihat  pada  Gambar 13.
Gambar 13. Grafik Data Gerakan Sudden Braking

## B. Pengujian Akurasi
Hasil  pengujian  akurasi  dengan  menggunakan  kakas  bantu Weka v3.8 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.

## Hasil Pengujian Tingkat Akurasi Data
Kode Pengujian Jenis Pengujian Hasil SCA-001 Fitur Acuan 88.8889 % SCA-002 Fitur  Acuan  dan  Fitur Rata-Rata acc x 96.2963 % SCA-003 Fitur  Acuan  dan  Fitur Rata-Rata acc y 92.5926 % SCA-004 Fitur  Acuan  dan  Rata- Rata ori x 92.5926 % SCA-005 Fitur  Acuan  dan  Fitur Rata-Rata ori y 96.2963 % SCA-006 Fitur  Acuan  dan  Fitur
Rata-Rata acc x 1 st 92.5926 % SCA-007 Fitur  Acuan  dan  Fitur Rata-Rata acc x 2 nd 96.2963 % SCA-008 Fitur  Acuan  dan  Nilai Maksimum ori x 88.8889 % SCA-009 Fitur  Acuan  dan  Nilai Maksimum ori y 92.5926 % SCA-010 Fitur  Acuan  dan  Nilai Minimum acc y 92.5926 % SCA-011 Fitur Acuan dan Nilai t 92.5926 %

## VI. KESIMPULAN/RINGKASAN
Aplikasi  perangkat  bergerak  yang  dibangun  pada paper ini dapat  menampilkan  kecepatan  dan  lokasi  terkini  kendaraan menurut  sinyal  GPS  yang  ditangkap  oleh smartphone .  Selain itu,  aplikasi  juga  dapat  mengumpulkan  data-data  sensor accelerometer dan orientation yang nantinya digunakan untuk mengenali pola masing-masing gerakan yang sudah disebutkan pada  Bab  II.  Tingkat  akurasi  data-data  yang  dikumpulkan mencapai 92.5926 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  M.D.R.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Allah SWT, kedua orang tua, saudara, dan dosen pembimbing, yang telah  membimbing  penulis  selama  berkuliah  di  Teknik Informatika ITS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] "Perhubungan  Darat  Dalam  Angka  Edisi  2012,"  17  Desember  2015. [Online]. Available: http://hubdat.dephub.go.id/data-a- informasi/pdda/tahun-2012. [2] "The  top  ten  causes  of  death,"  World.Health.Organisation.,  [Online].
Available: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/. [Accessed 17 Desember 2015]. [3] "The  visual  detection  of  dwi  motorists,"  22  Desember  2015.  [Online]. Available: http://www.shippd.org/Alcohol/dwibooklet.pdf.
[4] F.  K.  Y.  Z.  a.  F.  M.  J.  Paefgen,  "Driving  behavior  analysis  with smartphones: insights from a controlled field study," IEEE, 2009.
[5] X. L. K. S. a. E. P. W.-S. M. V. Yeo, "Can svm be used for automatic eeg detection of drowsiness during car driving?," in Elsevier Safety Science, Los Angeles, Amazon Publisher, 2009, pp. 115-124.
[6] C.  S.  a.  W.  Pattara-Atikom,  "Smartphone  enabled  dangerous  driving report system," Proc. HICSS, 2013.
[7] A. H.-B. a. H. Z. S. Al-Sultan, "Context-aware driver behavior detection system  in  intelligent  transportaion  system,"  IEEE  Trans.  on  Vehicular Technology, p. 4264–4275, 2013. [8] Wikipedia, "Main Page," 2016. [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Android_(sistem_operasi). [9] Techinasia,  "Android  mendominasi  smartphone  di  Indonesia,"  22 Desember  2015.  [Online].  Available:  https://id.techinasia.com/android- opera-dominasi-smartphone-indonesia-2014/.
[10] Android,  "Motion  Sensor,"  29  July  2016.  [Online].  Available: https://developer.android.com/guide/topics/sensors/sensors_motion.html .
[11] Android,  "Position  Sensor,"  29  July  2016.  [Online].  Available: https://developer.android.com/guide/topics/sensors/sensors_position.htm l.
[12] Android,  "Volley  JSON,"  29  July  2016.  [Online].  Available: https://developer.android.com/training/volley/index.html.
[13] Wikipedia, "REST," 13
May 2016. [Online]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer.
[14] J.  Y.  Y.  Z.  Y.  C.  a.  M.  L.  Zhongyang  Chen,  "D3  :  Abnormal  Driving Behaviors  Detection  and  Identification  Using  Smartphone  Sensors," IEEE, pp. 1-20, 2015.