## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185

## SMART COUNTER PADA KAPASITAS BUS TRANSJAKARTA MENGGUNAKAN SENSOR INFRARED BERBASIS ARDUINO UNO ATMEGA328
Ari Purnama 1) , Fauziah 2) , Novi Dian Nathasia 3)
1, 2, 3) Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta e-mail: purnamaari508@gmail.com 1) , fauziah@civitas.unas.ac.id 2) , novidian@civitas.unas.ac.id 3)

## ABSTRAK
Bus Transjakarta adalah alat transportasi darat yang dapat menampung jumlah penumpang dalam kapasitas besar. Fungsi Bus Transjakarta ini digunakan untuk mempermudah dalam proses pengantaran para penumpang dari halte ke halte selan- jutnya. Permasalahan yang sering kita jumpai bahwa Bus Transjakarta saat ini kurang mengutamakan rasa kenyamanan dan ketertiban para penumpangnya, seperti yang kita ketahui terdapat sebagian penumpang yang tetap memaksakan dirinya untuk tetap masuk ke dalam bus dimana bus tersebut sudah melebihi batas kapasitas yang dianjurkan, hal itu dapat mengakibatkan terdesaknya  penumpang  didalam  bus  dan  membuat penumpang  lainnya  merasa  kurang nyaman dan  juga  semakin  kurang berlakunya social distancing yang dianjurkan pemerintah dalam situasi pandemik seperti saat ini. Oleh sebab itu untuk mem- permudah  kernet  bus  dalam  memonitoring  penumpang,  maka  terwujudlah  suatu  komponen  Arduino  Uno  yang  terhubung langsung dengan sensor infrared yang berfungsi untuk meng-Input otomatis ketika penumpang ingin masuk & keluar bus. Proses pengujian infrared dapat di hasilkan bahwa sensor tersebut dapat mendeteksi objek dengan maksimal jarak 15cm. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menghitung nilai akurasi dari setiap data input pada kinerja sensor infrared yaitu dengan menghitung penumpang yang masuk maupun yang keluar dari Bus Transjakarta. Berdasarkan hasil uji yang telah dilakukan menggunakan 300 data dari pengujian smartcounter yang dio- lah  menggunakan  software  RapidMiner  pada  algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  96,67%  dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN) memperoleh hasil sebesar 86,67%. Algoritma Naïve Bayes lebih unggul pada data yang digunakan di penelitian ini daripada Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam menghitung skala akurasi ketepatan input data.
Kata Kunci: Arduino Uno, Bus, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Sensor Infrared

## ABSTRACT
Transjakarta buses are a means of land transportation that can accommodate the number of passengers in a large capacity. Transjakarta  Bus  function  is  used  to  facilitate  in  the  process  of  delivering  passengers  from  the  stop  to  the  next  stop.  The problem that we often encounter that Transjakarta Buses today do not prioritize the sense of comfort and order of its passen- gers, as we know there are some passengers who still force themselves to stay on the bus where the bus has exceeded the recommended capacity limit, it can cause the desperateness of passengers on the bus and make other passengers feel less comfortable and also less social distancing that applies. Government advocates in the current pandemic situation. Therefore, to facilitate the kernet bus in monitoring passengers, then there is an Arduino Uno component that is directly connected to infrared sensors that serve to input automatically when passengers want to enter and exit the bus. Infrared testing process can be produced that the sensor can detect objects with a maximum distance of 15cm. The study used the Naïve Bayes and K- Nearest Neighbor (KNN) algorithms to calculate the accuracy value of each input data on infrared sensor performance by counting passengers entering and exiting transjakarta buses. Based on the results of tests that have been conducted using 300 data  from  smartcounter  tests  processed  using  RapidMiner  software  on  Naïve  Bayes  algorithm  by  96.67%  and  K-Nearest Neighbor Algorithm (KNN) obtained results of 86.67%. Naïve Bayes' algorithm was superior to the data used in the study over the K-Nearest Neighbor Algorithm (KNN) in calculating the accuracy scale of data input accuracy.
Keywords: Arduino Uno, Bus, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Infrared Sensor

## I. P ENDAHULUAN
EIRING perkembangan  teknologi  yang  berkembang  pesat,  di  era  modern  seperti  saat  ini  perkembangan teknologi semakin maju salah satunya mampu meminimalisir pekerjaan manusia [1], maka dari itu salah satu contoh  perkembangan  teknologi  diantaranya  ialah  menciptakan  sebuah  alat  penghitung  cerdas (smart counter) secara otomatis pada Bus Transjakarta. Bus Transjakarta merupakan salah satu alat transportasi darat yang dapat mengangkut muatan penumpang dalam kapasitas besar, dikarenakan bus tersebut memiliki fasilitas tempat duduk yang nyaman, interior yang memadai, serta harga yang relatif murah. Hal tersebut menimbulkan daya beli masyarakat yang tinggi untuk menggunakan transportasi tersebut. Salah satunya pada hari weekdays, yang dimana sebagian masyarakat berangkat menuju ketempat pekerjaannya dengan menggunakan alternatif transportasi Bus S

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185

## Transjakarta.
Permasalahan yang sering kita jumpai bahwa Bus Transjakarta saat ini kurang mengutamakan rasa kenyamanan dan ketertiban para penumpangnya, seperti yang kita ketahui terdapat sebagian penumpang yang tetap memaksakan dirinya untuk tetap masuk ke dalam bus dimana bus tersebut sudah melebihi batas kapasitas yang dianjurkan, hal itu dapat mengakibatkan terdesaknya penumpang didalam bus dan membuat penumpang lainnya merasa kurang nyaman dan juga semakin kurang berlakunya social distancing yang dianjurkan pemerintah dalam situasi pandemik seperti saat ini.
Berdasarkan hal tersebut, demi terciptanya kebutuhan perkembangan teknologi yang memadai diperlukan upaya alternatif  dengan  mewujudkan  sebuah  alat  penghitung  cerdas (smart  counter) secara  otomatis  berbasis mikrokontroler  yang  dapat  mempermudah  sistem  pengawasan  pada  kernet  Bus  Transjakarta.  Penulis  ingin mempermudah  sistem  transaksi  dan  penetapan social  distancing yang  baik  dan  benar  dengan  cara  membatasi jumlah penumpang yang masuk dan keluar bus menggunakan sensor infrared dengan mengaitkan Mikrokontroler Arduino Uno Atmega328 yang berfungsi untuk mengelola jumlah penumpang agar tidak terjadi hal – hal yang tidak di inginkan, sehingga dapat membantu kernet bus lebih efisien dalam memonitoring jumlah penumpangnya.
Dalam  penelitian  ini,  terkait  alat  penghitung  secara  otomatis  tersebut  sudah  banyak  dilakukan  oleh  beberapa peneliti, diantaranya Sistem Penghitung Jumlah Orang Otomatis Pada Pintu Masuk Berbasis Sensor Ultrasonik dan Mikrokontroler  Arduino  Uno  dengan  Metode  Bayes,  dalam  penelitian  ini  melakukan  Analisa  peletakan  sebuah sensor yang mana sensor tersebut dapat mendeteksi objek yang akan diletakkan pada pintu. Dalam tingkat akurasi yang diperoleh menggunakan algoritma Naïve Bayes menggunakan data latih sebanyak 80 data, serta data uji 25 data  menghasilkan  akurasi  sebesar  80%  [1].  Penelitian  selanjutnya  melakukan  implementasi  pada  prototype mendeteksi satu objek barang yang melintasi jika jarak antara kedua barang saling berdekatan [2], Arduino Uno dapat  di  implementasikan  untuk  menghitung  jumlah  barang  yang  masuk  pada  PT.  Matahari  Department  Store Lippo Jakabaring Palembang. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [3] dalam membuat alat penghitung skor basket  otomatis  berbasis  mikrokontroler  yang  dimana  cara  kerja  sistem  ini  dengan  menggunakan input  sensor infrared (HC-05) diperuntukan sebagai sensor kedekatan. Dalam penelitian ini mikrokontroler dapat diaplikasikan sebagai alat pencacah yang difungsikan sebagai penerima sinyal dari suatu sensor dan dapat diolah dalam bentuk angka, serta sensor infrared dapat berfungsi untuk mendeteksi apabila bola basket telah melewati ring, namun efek cahaya sangat berpengaruh pada tempat gelap dan terang. Selanjutnya penelitian yang membahas alat penghitung jumlah pengunjung perpustakaan berbasis menggunakan Arduino dan Rapsberry [4], pada sistem deteksi jumlah pengunjung  perpustakaan Politeknik Negeri Bengkalis ini hanya dapat bekerja apabila Arduino dan Rapsberry Pi terkoneksi  pada  sumber  daya,  kemudian  apabila  saat  mengirim  data  dari  Rapsberry  Pi  kepada database  server sangat  diperlukan  saluran  internet  yang  baik,  data  yang  tertera  pada website akan  ditampilkan  secara  langsung sehingga pengurus perpustakaan dapat melihat jumlah pengunjung perpustakaan. Penelitian selanjutnya membahas sistem  penghitungan  benih  ikan  lele  otomatis  berbasis  arduino,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  mesin perhitungan  yang  menyesuaikan  dengan  kebutuhan  pembudidaya  ikan  lele,  untuk  mengimbangkan  banyaknya permintaan  pasar  untuk menghitung  benih ikan  yang direalisasikan  dengan mikrokontroler  Arduino  Uno.  Hasil pengujian terdapat nilai error sebesar 1.99% dari hasil perhitungan secara otomatis dikarenakan ikan yang melintasi sensor secara bersamaan, dikarenakan sensor tersebut hanya dapat menghitung 1 ekor ikan yang melintasinya [5]. Penelitian selanjutnya membahas mengenai Penerapan Algoritma KNN dalam Memprediksi Tingkat Akurasi Data Cuaca di Indonesia, dalam penelitiannya menghasilkan suatu prediksi dengan akurasi data sebesar 89%, sehingga dapat  membantu  peternak  dan  petani  untuk  mengantisipasi  prediksi  datangnya  suhu  dingin  yang  dapat meminimalisir resiko dari gagal panen dan kerugian [6].
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis akan membuat alat penghitung cerdas (smart counter) secara otomatis dimana nantinya dapat menghitung jumlah kapasitas penumpang yang naik maupun turun serta dipastikan alat ini bermanfaat  guna  untuk  menekan  antisipasi  penyebaran  covid-19.  Kemudian  membandingkan  algoritma naïve bayes dan K-Nearest  Neighbor  (KNN) dalam  menghitung  akurasi  ketepatan input data  penumpang  Bus Transjakarta.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Flowchart
Berikut flowchart yang dipaparkan pada Gambar 1 dibawah ini:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
Gambar 1. Flowchart alur penelitian
Gambar 1 menjelaskan tahapan flowchart alur penelitian, dimulai dari mengkaji beberapa literatur agar dapat ditentukan peralatan yang dibutuhkan pada proses perancangan. Kemudian melakukan implementasi dari alat – alat yang sudah dirancang, tahap berikutnya melakukan implementasi dan penyusunan program pada alat yang akan difungsikan sebagai alat penghitung cerdas (smart counter) . Proses selanjutnya dilakukan suatu penyusunan pro- gram pada alat yang akan difungsikan sebagai penghitung pintar (smart counter) otomatis. Pada tahap pengujian alat yang dirancang apabila mengakibatkan alat tidak dapat beroperasi, maka akan dilakukan pengoreksian kembali terkait perancangan peralatan yang nantinya dapat diuji kembali pada proses pengujian.  Dalam proses pengujian tersebut berhasil, maka alat dapat dioperasikan untuk menghitung jumlah kapasitas Bus Transjakarta. Selanjutnya, melakukan implementasi algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) . Setelah melakukan perhitungan maka dapat diketahui ketepatan input data yang paling akurat. Lalu dilakukan evaluasi dari sistem yang telah dibuat dan didapatkan kesimpulan dari alat yang di rancang.

## B. Perangkat Hardware

## 1) Arduino Uno R3
Arduino Uno R3 merupakan suatu alat elektronik yang bersifat open source, yang dapat memudahkan bagi pengguna  dalam  melakukan  suatu  eksperiment hardware maupun software [7].  Arduino  Uno  R3  juga memiliki 14 digital pin input atau output (I/O) yang mana 14 pin tersebut bisa dipakai menjadi output Pulse Width Modulation (PWM) diantaranya mulai dari pin 0 sampai dengan 13, serta mempunyai pin analog sebanyak 6 pin input. Arduino dapat berfungsi sebagai mengendalikan komponen elektronik lain  seperti lampu, motor servo, dan jenis aktuator lainnya [8].

## 2) Liquid Crystal Display (LCD)
Liquid Crystal Display (LCD) adalah suatu alat media penampil (display) yang memberi keterangan berupa huruf dan angka. LCD yang digunakan pada perancangan ini menggunakan jenis M1632 yang artinya LCD berukuran 16x2 karakter [9]. Perangkat LCD digunakan untuk memberikan suatu keterangan apabila sen- sor infared telah mendeteksi penumpang yang hendak masuk kedalam atau keluar dari Bus.
3) Sensor Infrared
Sensor Infrared merupakan cahaya electromagnet yang ukuran gelombangnya melebihi daripada cahaya muncul yakni diantara 700 nm dan 1 mm [10]. Sensor ini dapat mendeteksi pergerakan suatu objek yang berada didepannya, terkait pada penelitian ini fungsi sensor diperuntukan sebagai alat pendeteksi perge- rakan sekaligus alat pendukung dalam menghitung jumlah penumpang yang berada didalam bus tersebut.
4) Sensor Ultrasonik HC-SR04
Sensor  Ultrasonic  HC-SR04  adalah  sensor  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi jarak  adanya  objek dengan  memancarkan  gelombang  ultrasonic  dengan  frekuensi  sebesar  40KHz,  yang  kemudian  dapat

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
mendeteksi pantulannya. Sensor ultrasonic mempunyai 4 pin dan 2 pin diantaranya untuk pemancar dan penerima ( trigger, echo) serta mempunyai 2 pin sebagai asal tegangan [11]. Pada penelitian ini sensor HC- SR04 digunakan untuk mendeteksi jarak antara sensor dan penumpang ketika hendak naik maupun turun yang nantinya akan menghasilkan visualisasi berupa jarak /cm pada layar LCD.

## 5) Buzzer
Buzzer merupakan alat  elektronika  yang  berfungsi  untuk merubah  suatu  getaran  listrik menjadi  getaran suara. Dalam prinsip cara kerja buzzer hamper mirip dengan loud speaker, suatu kemiripannya dikarenakan keduanya sama - sama dari kumparan yang terpasang pada diafragma, yang nantinya arus tersebut menjadi elegtromagnet [12].
Dalam peralatan ini digunakan untuk proses desain alat perghitung alat penghitung otomatis, dari seluruh mikro- kontroler  Arduino  Uno  berbasis  Atmega328  serta  alat  pendukung  lainnya  dirancang  keseluruhan  yang  dapat digunakan  untuk mendeteksi adanya  objek atau  penumpang.  Gambar 2. merupakan  desain peralatan  yang telah dirancang menggunakan software fritzing .

## Gambar 2. Design Perancangan Hardware
Gambar 2 menjelaskan design peralatan yang telah dirancang agar dapat berfungsi dengan baik pada Bus Transja- karta. Pada komponen mikrokontroler Arduino Uno Atmega328 yang di intergrasikan menggunakan sensor infra- red berfungsi sebagai mendeteksi penumpang yang naik dan turun dari Bus, serta sensor ultrasonic dipergunakan untuk mendeteksi jarak penumpang yang telah melintas keberadaan sensor, yang kemudianmenghasilkan cahaya yang berkedip pada sensor infrared . Selanjutnya komponen buzzer mendapatkan informasi dari sensor infrared yang dapat menghasilkan sinyal suara/bunyi apabila penumpang sudah menyesuaikan kapasitas yang telah diten- tukan dan akan menghasilkan suara beep panjang apabila penumpang melebihi muatan kapasitas, serta menampil- kan jumlah yang tertera secara otomatis pada LCD terkait kapasitas penumpang Bus Transjakarta.

## C. Algoritma Naïve Bayes
Merupakan metode klasifikasi yang menerapkan prinsip bayes secara naif pada setiap karakteristik. Naive Bayes dikemukakan  oleh  seorang  ilmuwan  yang  Bernama  Thomas  Bayes  berkebangsaan  Inggris  [13]. Naïve  Bayes dikenal dengan teori probabilitasnya untuk mendapatkan peluang terbesar pada tiap klasifikasi. Dalam metode Na- ïve Bayes ini digunakan untuk menghitung akurasi penumpang yang hendak naik kedalam bus serta dapat menge- tahui jumlah penumpang yang ingin masuk kedalam bus.

## D. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Merupakan algoritma yang dapat digunakan pada mengklasifikasi objek data baru. Dalam proses klasifikasi un- tuk dilatih berlandaskan parameter dan data training. Pada klasifikasian kerabat terdekat pada dasarnya pembela- jaran  dengan  analogi  yang  artinya  membandingkan  data  yang  akan  di  uji  melalui  kumpulan  kemiripan  data  itu sendiri [14]. Metode KNN dapat beroperasi dengan cara mencari jumlah K objek data yang mendekati pada data uji, lalu menentukan kelas dalam jumlah voting terbanyak [15].

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185

## III. PEMBAHASAN

## A. Perancangan Smart Counter
Gambar 3. Flowchart Alat
Gambar 3 dijelaskan pada sensor infrared-in, apabila penumpang hendak masuk kedalam Bus, sensor infrared akan  menangkap  objek  yang  melintasi  dan  diproses  pada  mikrokontroler  atmega328,  apabila  dalam  proses penumpang tersebut dinyatakan melebihi dari 30 penumpang, maka buzzer akan mengeluarkan suara berupa beep panjang  sebagai  peringatan  bahwa  penumpang  telah  melebihi  kapasitas.  Kemudian,  apabila  penumpang  sama dengan  30,  maka buzzer akan  mengeluarkan  peringatan  berupa  beep  sebanyak  3  kali,  lalu  LCD  menampilkan jumlah  penumpang  dan  pesan  “Maaf  Kapasitas  Penuh”  yang  artinya  bus  tersebut  tidak  dapat  menambahkan penumpang  lagi.  Selanjutnya  dijelaskan  pada  sensor infrared-out akan menangkap  objek  yang  melintas dan  di- proses pada mikrokontroler atmega328. Jika jumlah penumpang lebih dari 30, maka buzzer akan mengeluarkan beep  sebanyak  3  kali  dan  mengurangi  jumlah  kapasitas.  Jika  penumpang  tidak  lebih  dari  30,  maka  jumlah penumpang dikurangi dan tampil pada LCD.

## B. Implementasi
Pada tahapan ini telah dilakukannya pembuatan miniatur dari Bus Transjakarta berfungsi sebagai sebagai alat penghitung  cerdas (smart  counter) secara  otomatis  pada  Bus  Transjakarta.  Hasil  miniatur  yang  telah  dilakukan perakitan perangkat sesuai dengan rancangan yang sudah dibuat sebelumnya.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
Gambar  4  merupakan  tampilan  miniatur  Bus  Transjakarta  yang  telah  dirancang  sedemikian  rupa,  komponen dimulai  dari  sensor infrared yang  mengaitkan  mikrokontroler  Arduino  Uno  Atmega328  yang  berfungsi  untuk memproses  kinerja  perangkat  lainnya.  Disertakan  komponen  lainnya  seperti buzzer,  LCD sebagai  sistem  pen- dukung dari pembuatan miniatur tersebut.

## 1) Mekanisme Sensor Infrared
(a)                                   (b)
Gambar 5 merupakan komponen sensor infrared yang diterapkan pada Bus Transjakarta. Pada Gambar 5 bagian (a) dapat diartikan bahwa status LED pada sensor infrared dalam keadaan posisi standby atau tidak mendeteksi dikarenakan tidak adanya objek yang melintasi sensor. Kemudian pada Gambar 5 bagian (b) dapat diartikan bahwa status LED aktif dikarenakan sensor tersebut dalam posisi mendeteksi objek.
T ABEL I

## HASIL PENGUJIAN SENSOR INFRARED
No Sensor Infrared Terdeteksi atau Tidak terdeteksi Mekanisme Sensor Hasil yang diharap- kan Hasil 1 2 1 On On Mendeteksi penumpang yang ma- suk kedalam Bus atau keluar Bus LED  yang  berada  pada sensor infrared akan menyala Sistem  akan  men- ampilkan data penumpang pada
LCD
1 2 On Off Tidak mendeteksi penumpang yang ma- suk atau keluar Bus Salah  satu  LED  yang  be- rada  pada  sensor  infrared tidak menyala Perangkat LCD tidak melakukan pe- rubahan jumlah penumpang 1 3 Off Off Tidak mendeteksi penumpang yang ma- suk dan keluar Bus LED  tidak  aktif  pada  in- frared  serta  LCD  tidak menambahi jumlah penumpang Tidak adanya penumpang yang masuk  dan  keluar pada Bus serta tidak ada  informasi  dari LED 0 Keterangan  Hasil :
1 = Diterima
0 = Tidak Diterima

## 2) Kinerja Sensor Ultrasonik HC-SR04
Gambar 6. Sensor Ultrasonik
Gambar 5. (a) Sensor IR tidak mendeteksi Objek,
(b) Sensor IR mendeteksi Objek

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
Gambar 6 merupakan tampilan dari sensor ultrasonic yang bertujuan untuk menghitung skala akurasi jarak ketika penumpang yang hendak naik – turun dari Bus Transjakarta. Hasil perhitungan jarak yang dioperasikan ultrasonic ini akan ditampilkan pada LCD 16x2.

## 3) Mekanisme Liquid Crystal Display (LCD)
(a)                                   (b)
Gambar 7. (a) Kondisi LCD sebelum menerima data dari IR, dan (b) Kondisi LCD menampilkan jumlah penumpang yang terdeteksi IR .
Gambar  7  merupakan  tampilan  dari Liquid  Crystal  Display  (LCD) yang  menampilkan  jumlah  kapasitas penumpang Bus Transjakarta. Jumlah penumpang Bus tersebut telah dibatasi dengan kapasitas 30 penumpang yang mempunyai tujuan agar tidak terjadinya berdesak - desakan didalam Bus. Dijelaskan pada Gambar 7 bagian (a) diartikan bahwa tampilan LCD yang belum terinput adanya penumpang yang memasuki kedalam Bus. Kemudian pada Gambar 7 bagian (b) dapat diartikan bahwa adanya penumpang di dalam Bus berjumlah 4 penumpang.
(c)                                   (d)
Gambar 8. (c) Kondisi jumlah penumpang yang sudah sesuai, dan

## (d) Kondisi tampilan apabila Bus melebihi ketentuan kapasitas
Dijelaskan pada Gambar 8 bagian (c), dimana penumpang sudah menyesuaikan kapasitas yang telah ditentukan dan tidak diperbolehkan lagi adanya penambahan penumpang pada Bus. Selanjutnya pada Gambar 8 bagian (d), dapat diartikan bahwa adanya penumpang yang melebihi kapasitas dari yang sudah ditentukan, sehingga tampilan LCD seketika langsung memberi suatu informasi bahwa adanya penumpang yang telah melebihi kapasitas pada Bus.
T ABEL II

## HASIL PENGUJIAN LCD
No Kemampuan LCD Yang di inginkan Pemeriksaan Hasil 1 Menampilkan LCD dapat menampilkan peru- bahan angka apabila penumpang telah melintasi sen- sor infrared Perangkat LCD secara otomatis akan menampilkan jumlah penumpang yang hendak naik – turun dari Bus 1 2 LCD  tidak  dapat  menampilkan perubahan penghitungan angka LCD  tidak  melakukan  peru- bahan  angka  apabila  tidak  ada yang melintasi sensor infrared Perangkat LCD secara otomatis tidak  mengubah  perubahan jumlah penumpang yang tertera pada layar
1

## 4) Kinerja Buzzer
Gambar 9. Buzzer
Pada Gambar 9 merupakan komponen buzzer yang telah diatur sebagai peruntukannya. Pada Tabel III dibawah ini dijelaskan berupa mekanisme dari buzzer:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
T ABEL III
HASIL PENGUJIAN BUZZER
No Kemampuan Buzzer Yang di inginkan Pemeriksaan Hasil 1 Status aktif Mengeluarkan  suara  berupa beep-pendek sebanyak  3  kali  diartikan  sebagai peringatan  apabila  kapasitas  penumpang Bus  sudah  memenuhi  kapasitas  yang tersedia,  dan ketika  melebihi dari kapasi-
tas mengeluarkan beep-panjang Adanya  penumpang  yang  sudah  me- menuhi  kapasitas  yang  sudah  diten-
tukan  berjumlah  30  penumpang,  serta apabila  melebihi  dari  30  penumpang maka buzzer akan mengeluarkan suara berupa beep panjang 1 2 Status tidak aktif Kapasitas  penumpang  cukup  renggang, tidak  adanya  muatan  full  pada Bus  terse- but Buzzer tidak  mengeluarkan  berupa beep 1

## C. Hasil Implementasi Alat
Dari implementasi smartcounter dalam kondisi aktif pada sensor infrared, ultrasonic, buzzer, dan LCD . Pada pengujian diatas didapatkan hasil data dari sebagai berikut:
T ABEL IV

## DATA HASIL IMPLEMENTASI
No. Jarak Jumlah Ketentuan Kesimpulan 1 17 cm Orang ke 95 0 0 2 14 cm Orang ke 96 1 1 3 12 cm Orang ke 97 1 1 4 13 cm Orang ke 98 0 0 5 11 cm Orang ke 99 1 1 6 12 cm Orang ke 100 1 1 7 13 cm Orang ke 101 0 0 8 15 cm Orang ke 102 1 1 9 14 cm Orang ke 103 1 1 10 17 cm Orang ke 104 0 0 11 13 cm Orang ke 105 1 1 12 17 cm Orang ke 106 0 0 13 17 cm Orang ke 107 0 0 14 13 cm Orang ke 108 1 1 15 15 cm Orang ke 109 1 1 16 16 cm Orang ke 110 0 0 17 17 cm Orang ke 111 0 0 18 17 cm Orang ke 112 0 0 19 15 cm Orang ke 113 1 1 20 13 cm Orang ke 114 1 1 21 14 cm Orang ke 115 1 1 22 12 cm Orang ke 116 1 1 23 11 cm Orang ke 117 1 1 24 10 cm Orang ke 118 1 1 25 16 cm Orang ke 119 0 0 26 15 cm Orang ke 120 0 0 27 13 cm Orang ke 121 1 1 28 14 cm Orang ke 122 1 1 29 12 cm Orang ke 123 1 1 30 14 cm Orang ke 124 1 1 Keterangan pada kesimpulan :
1  = Data Sesuai
0  = Data Tidak Sesuai
Pada  Tabel  IV.  merupakan  30  sampel  data  dari  300  penumpang  hasil  implementasi  yang  akan  dihitung menggunakan kedua algoritma. Data ini didapatkan dari alat yang telah dilakukan pada masa pengujian oleh Penu- lis. Dari data tersebut tepatnya pada tabel kesimpulan terdapat 19 data yang sesuai atau berhasil masuk dan 11 data yang tidak sesuai atau tidak bisa masuk kedalam Bus Transjakarta.

## C. Perhitungan Naïve Bayes
Tes ini dilakukan untuk mencari jumlah peluang yang telah digunakan untuk strategi bayes pada kerangka kerja yang akan dijelaskan dalam penjelasan di bawah ini [1]. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi keberhasilan dari penghitung jumlah penumpang secara otomatis pada pintu masuk berbasis sensor infrared dan

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
Mikrokontroler Arduino Uno menggunakan metode bayes . Data hasil implementasi yang digunakan terdapat pada Tabel.  IV  dimana  data tersebut  akan  digunakan  sebagai  data  uji  dalam  perhitungan naïve  bayes. Pada  Tabel  V dibawah ini merupakan hasil pengujian menggunakan algoritma naïve bayes. Pengujian smartcounter pada sensor infrared, ultrasonic, buzzer, dan LCD dalam keadaan aktif . Setelah dilakukan perhitungan maka didapatkan hasil data sebagai berikut:
T ABEL V DATA HASIL PENGUJIAN METODE NAÏVE BAYES No Kesimpulan Prediksi Confidence (Sesuai) Confidence (Tidak Sesuai) Jarak Jumlah Ketentuan 1. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 95 0 2. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 96 1 3. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 97 1 4. 0 0 0.331 0.669 13 cm Orang ke 98 1 5. 1 1 1 0 11 cm Orang ke 99 1 6. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 100 1 7. 0 0 0.331 0.669 13 cm Orang ke 101 1 8. 1 1 1 0 15 cm Orang ke 102 1 9. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 103 1 10. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 104 0 11. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 105 1 12. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 106 0 13. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 107 0 14. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 108 1 15. 1 1 1 0 15 cm Orang ke 109 1 16. 0 0 0 1 16 cm Orang ke 110 0 17. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 111 0 18. 0 0 0.556 0.444 14 cm Orang ke 112 1 19. 1 1 1 0 15 cm Orang ke 113 1 20. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 114 1 21. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 115 1 22. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 116 1 23. 1 1 1 0 11 cm Orang ke 117 1 24. 1 1 1 0 10 cm Orang ke 118 1 25. 0 0 0 1 16 cm Orang ke 119 0 26. 0 0 0.347 0.653 15 cm Orang ke 120 1 27. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 121 1 28. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 122 1 29. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 123 1 30. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 124 1 Keterangan pada kesimpulan : 1  = Data Sesuai 0 = Data Tidak Sesuai
Setelah dilakukan perhitungan menggunakan software RapidMiner pada algoritma naïve bayes, maka didapatkan nilai akurasi sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil Perhitungan Naïve Bayes pada RapidMiner
Berdasarkan perhitungan pada Gambar 10. dapat disimpulkan bahwa akurasi keberhasilan dari sensor infrared menggunakan algoritma naïve bayes ialah 96.67 %.

## D. Perhitungan K-Nearest Neighbor (KNN)
Dalam pengujian algoritma KNN ini dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi keberhasilan dari penghitung jumlah penumpang secara otomatis pada pintu masuk berbasis sensor infrared dan Mikrokontroler Arduino Uno

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
menggunakan algoritma KNN . Pengujian smartcounter pada sensor infrared, ultrasonic, buzzer, dan LCD dalam keadaan aktif. Setelah dilakukan perhitungan maka didapatkan hasil data sebagai berikut:
T ABEL VI
DATA HASIL PENGUJIAN K - NEAREST NEIGHBOR ( KNN )
Keterangan pada kesimpulan : 1  = Data Sesuai 0 = Data Tidak Sesuai
Setelah dilakukan perhitungan menggunakan software RapidMiner pada algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) menggunakan parameter K yang bernilai K = 5 , maka didapatkan nilai akurasi sebagai berikut:
Gambar 11. Hasil Perhitungan KNN pada RapidMiner
Berdasarkan  perhitungan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  keberhasilan  dari  sensor infrared menggunakan pada algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) ialah 86.67 %.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan pada alat penghitung cerdas (smart counter)
No. Kesimpulan Prediksi Confidence (Sesuai) Confidence (Tidak Sesuai) Jarak Jumlah Ketentuan 1. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 95 0 2. 1 0 1 0 14 cm Orang ke 96 1 3. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 97 1 4. 0 1 1 0 13 cm Orang ke 98 0 5. 1 1 1 0 11 cm Orang ke 99 1 6. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 100 0 7. 0 1 1 0 13 cm Orang ke 101 1 8. 1 1 1 0 15 cm Orang ke 102 0 9. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 103 1 10. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 104 0 11. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 105 1 12. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 106 0 13. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 107 0 14. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 108 1 15. 1 1 1 0 15 cm Orang ke 109 1 16. 0 0 0 1 16 cm Orang ke 110 0 17. 0 0 0 1 17 cm Orang ke 111 0 18. 0 1 1 0 14 cm Orang ke 112 1 19. 1 1 1 0 15 cm Orang ke 113 1 20. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 114 1 21. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 115 1 22. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 116 1 23. 1 1 1 0 11 cm Orang ke 117 1 24. 1 1 1 0 10 cm Orang ke 118 1 25. 0 0 0 1 16 cm Orang ke 119 0 26. 0 1 1 0 15 cm Orang ke 120 1 27. 1 1 1 0 13 cm Orang ke 121 1 28. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 122 1 29. 1 1 1 0 12 cm Orang ke 123 1 30. 1 1 1 0 14 cm Orang ke 124 1

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 175 – 185
secara otomatis dapat be kerja dengan baik berdasarkan data yang digunakan. Komponen sensor infrared sebagai alat pendeteksi yang nantinya akan di proses pada Arduino Uno Atmega328 dengan kondisi - kondisi tertentu. Jika jumlah  penumpang  telah  menyesuaikan  jumlah  kapasitas  yang  sudah  ditentukan,  maka  komponen buzzer akan memberi peringatan berupa suara 3 beep-pendek yang artinya kapasitas penumpang telah penuh. Apabila jumlah penumpang telah melebihi jumlah kapasitas yang telah ditentukan, maka buzzer akan mengeluarkan suara berupa beep-panjang yang artinya penumpang tidak bisa menaiki Bus Transjakarta. Kemudian jumlah penumpang yang naik maupun turun akan di akumulasikan, hasil penumpang ditampilkan pada layar LCD.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sensor infrared dapat  mendeteksi  objek dengan maksimal jarak 15cm. Hasil yang diperoleh pada algoritma naïve bayes memiliki tingkat akurasi ketepatan input data,  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  presentase  96.67%.  Sedangkan  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki tingkat akurasi ketepatan input data sebesar 86.67%. Jadi algoritma naïve bayes lebih baik daripada algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam menghitung akurasi ketepatan input data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] E.  Ardiansyah,  H.  Fitriyah,  and  D.  Syauqy,  “Sistem  Penghitung  Jumlah  Orang  Otomatis  Pada  Pintu  Masuk  Berbasis  Sensor  Ultrasonik  dan Mikrokontroler  Arduino  Uno dengan Metode  Bayes,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  673–678,  2019,  [Online].
Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[2] Nurhayani, “Implementasi arduino uno sebagai alat hitung (studi kasus pt. matahari department store lippo jakabaring palembang).”
[3] Benny, M. B. Kusuma, and M. Y. Naufal, “Rancangan Bangun Alat Penghitung Skor Basket Otomatis Berbasis Mikrokontroler,” vol. 3, pp. 299– 305, 2018.
[4] Almuttaqin  and  M.  Nasir,  “Rancangan  Bangun  Alat  Penghitung  Jumlah  Pengunjung  di  Perpustakaan  di  Politeknik  Negeri  Bengkalis  Berbasis Mikrokontroler,” pp. 385–394, 2021.
[5] E. D. Hendrawan, Winarno, and T. Novianti, “Rancang Bangun Sistem Penghitungan Benih Ikan Lele Otomatis Berbasis Arduino,” J. Ilm. Comput. Insight , vol. 2, no. 2, pp. 27–35, 2020.
[6] M. Y. R. Rangkuti, M. V. Alfansyuri, and W. Gunawan, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (Knn) Dalam Memprediksi Dan Menghitung Tingkat Akurasi Data Cuaca Di Indonesia,” vol. 2, no. 2, pp. 11–16, 2021.
[7] A. Husain, D. C. Siregar, and S. H. Permadi, “Alat Penghitung Barang Secara Otomatis Menggunakan Sensor Infrared Berbasis Arduino Uno,” J.
CERITA , vol. 6, no. 2, pp. 198–205, 2020, doi: 10.33050/cerita.v6i2.1160.
[8] A. I. Yusuf, S. Samsugi, and F. Trisnawati, “Sistem Pengaman Pintu Otomatis Dengan Mikrokontroler Arduino Dan Module Rf Remote,” J. Ilm. Mhs. Kendali dan List. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.33365/jimel.v1i1.188.
[9] R. Pramana and R. Nababan, “Perancangan Perangkat Penghitung Jumlah Penumpang Pada Kapal Komersial Menggunakan Mikrokontroller,” J.
Sustain. J. Has. Penelit. dan Ind. Terap. , vol. 8, no. 1, pp. 18–29, 2019, doi: 10.31629/sustainable.v8i1.569.
[10] B. T. W. Utomo, “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Parkir Mobil Menggunakan Sensor Infra Red di Rumah Sakit Aminah Blitar,” J. Ilm. Teknol.
Inf. Asia , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2012.
[11] P.  P.  D.  J.  C.  Henriques,  I.  G.  A.  P.  R.  Agung,  and  L.  Jasa,  “Rancang  Bangun  Sensor  Jarak  sebagai  Alat  Bantu  Memarkir  Mobil  berbasis Mikrokontroler Arduino Uno,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17, no. 1, p. 72, 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i01.p10.
[12] J. Christian and  N.  Komar, “Prototipe  Sistem  Pendeteksi Kebocoran  Gas LPG  Menggunakan  Sensor  Gas MQ2,  Board  Arduino  Duemilanove, Buzzer, dan Arduino GSM Shield pada PT. Alfa Retailindo (Carrefour Pasar Minggu),” J. Ticom , vol. 2, no. 1, pp. 58–64, 2013, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/92830-ID-prototipe-sistem-pendeteksi-kebocoran-ga.pdf.
[13] A. Muhajir and U. Chotijah, “Aplikasi Berbasis Web Browser Untuk Mendiagnosa Kerusakan Laptop Dengan Metode Naive Baye,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 5, no. 2, p. 112, 2020, doi: 10.29100/jipi.v5i2.1790.
[14] I. N. Claudiyana Fitriah, Dedi Triyanto, “Sistem Pemberian Pakan Kucing Otomatis Berbasis Arduino Dengan Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Dan Antar Muka Berbasis Web,” Coding Sist. Komput. Untan , vol. 05, no. 2, pp. 36–46, 2017.
[15] S. Reczy, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Harga Cabai Rawit di Yogyakarta,” Akrab Juara , vol. 5, no. 1, pp. 43–54, 2020, [Online]. Available: http://www.akrabjuara.com/index.php/akrabjuara/article/view/919.