ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Rancang Bangun Doppler X-Band Speed Detector untuk Kendaraan Roda Dua pada Jalan Kelas IIIC
TEGUH FIRMANSYAH 1 , RIZKY RIYANDIKA 2 , IRMA SARASWATI 3 , SUPRIYANTO 4 , MUH.WILDAN 5 , TOTO SUPRIYANTO 6 , SYAH ALAM 7
1,2,3,4 Teknik Elektro, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Indonesia 5 Politeknik Penerbangan Indonesia, Indonesia
6 Teknik Elektro, Politeknik Negeri Jakarta, Indonesia 7 Teknik Elektro, Universitas Trisakti, Indonesia Email : teguhfirmansyah@untirta.ac.id
Received 8 Februari 2023 | Revised 28 Februari 2023 | Accepted 7 Maret 2023

## ABSTRAK
Jalan kelas IIIC memiliki struktur yang lebih sempit dan biasanya dibangun didekat permukiman  penduduk  untuk  penggunaan  pejalan  kaki.  Selain  pejalan  kaki, kendaraan  motor  roda  dua  juga  dapat  mempergunakaan  jalan  tersebut. Permasalahan mulai  timbul saat  kendaaraan  bermotor memiliki  kecepatan  yang cukup  tinggi  sehingga  membahayakan  pengguna  jalan  lainnya  khususnya pedestrian.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  pada  penelitian  ini  dilakukan pengembangan  X-band  speed  detector  berbasis  efek  pergeseran  doppler  untuk kendaraan  motor  roda  dua  di  jalan  kelas  IIIC.  Detektor  yang  dibangun mengimplementasikan  sensor  HB100  dengan  frekuensi  10  GHz  Adapun  efek pergeseran  doppler  diproses  menggunakan  Arduino.  Parameter  yang  dijadikan perhitungan diantaranya kecepatan, pergeseran doppler, dan jarak detektor. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem berhasil memiliki akurasi diatas 95% (atau error <5%) pada dengan rentang kecepatan 20-60 Km/jam.
Kata kunci : detektor kecepatan; pergeseran doppler; x-band; akurasi

## ABSTRACT
Class roads have a narrow structure and are usually built near residential areas for pedestrian use. In addition to pedestrians, two-wheeled motorbikes can also use the  road.  Problems  arise  when  motorized  vehicles  travel  at  high  speeds, endangering other road users, especially pedestrians. To address this issue, this research proposes an X-band speed detector based on the Doppler shift effect for motorcycles. The built detector uses the HB100 sensor with a frequency of 10 GHz, and the Doppler shift effect is processed using Arduino. The parameters used for calculations include speed, Doppler shift, and detector distance. The measurement results show that the system has an accuracy above 95% (or an error rate of less than 5%) in a speed range of 20-60 Km/hour.
Keywords : speed detector, doppler shift, x-band, accuracy.

## 1. PENDAHULUAN
Bagi pengguna jalan khususnya pejalan kaki, mengalami kecelakaan lalu lintas merupakan hal yang  sangat  menakutkan.  Faktor  manusia  merupakan  faktor  yang  paling  dominan  dalam kecelakaan  lalu  lintas (Daiyah,  2022)(Enggarsasi  &  Sa’diyah,  2017). Sebagian  besar kecelakaan  disebabkan  oleh  perilaku  pengemudi  kendaraan  bermotor  yang  tidak  patuh, misalnya pengemudi yang mengemudikan kendaraan dengan kecepatan di atas rata-rata atau di luar batas normal struktur jalan yang diizinkan (Kashfuzzunun, dkk, 2023)(Sulistyo, dkk, 2022) . Di sisi lain, salah satu kendala yang dihadapi polisi lalu lintas dalam menindak pelanggaran  batas  kecepatan  kendaraan  adalah  kurangnya  alat  pengukur  kecepatan (Hutagaol, dkk, 2022).
Selain dijalan raya, kecelakaan kendaraan juga dapat terjadi dilingkungan sekitar pemukiman penduduk yang mayoritas jalan merupakan pedestrian. Jalan pedestrian biasanya digolongkan kedalam jalan yang memiliki kelas IIIC (Saroni & Hakim, 2022)(Sulton & Abduh, 2022). Jalan kelas IIIC memiliki struktur yang lebih sempit dibandingkan dengan jalan kelas lainnya dan biasanya  dibangun didekat  pemukiman untuk  penggunaan  pejalan kaki.  Selain pejalan kaki, kendaraan motor roda dua juga dapat mempergunakaan jalan tersebut. Permasalahan mulai  timbul  saat  kendaaraan  bermotor  memiliki  kecepatan  yang  cukup  tinggi  sehingga membahayakan pengguna jalan lainnya khususnya pedestrian. Sehingga, keberadaan detektor kecepatan sangat diperlukan guna menunjang keselamatan para pengguna jalan khususnya penjalan kaki.
Beberapa penelitian menarik mengenai detektor kecepatan diantaranya diusulkan oleh Vakili (Vakili, dkk, 2020). Vakili mengusulkan detektor kecepatan menggunakan kamera tunggal. Adapun  pemodelannya  menggunakan  sistem  homografik  dengan  komputasi  3D.  Sistem mampu bekerja dengan baik, namun memiliki kebutuhan komputasi yang tinggi. Penelitian sejenis juga diusulkan oleh (Najman & Zemčík, 2020)(Pérez-Acebo, dkk, 2021). Pada penelitian ini digunakan kamera tambahan yang bersifat stereo serta dintegrasikan dengan sel surya  untuk  sumber  power  yang  lebih sustainable.  Penelitian  selanjutnya  diusulkan  oleh (Dhote, dkk, 2021), pada penelitian  ini  dipergunakan RFID  untuk  mendeteksi  kecepatan kendaraan.  Penelitian ini membutuhkan  RFID  tag  sehingga memiliki jangkauan  yang  relatif terbatas. Penelitian lainnya diusulkan oleh (Li & Yu, 2022) . Pada penelitian ini dipergunakan perangkat komunikasi Zigbee yang terintegrasi dengan jaringan seluler. Penelitian ini cukup menarik karena memliki kemampuan jangkauan yang cukup jauh.
Sementara itu, pada penelitian Kumar (Kumar, dkk, 2020) mempergunakan infra-red (IR) untuk mendeteksi kecepatan kendaraan. Sensor IR ini relatif lebih sering dipergunakan karena memiliki jangkauan yang cukup jauh serta murah. Penelitian sejenis diusulkan oleh (Singh, dkk, 2020) dan dipergunakan untuk memantau kondisi lalu-lintas. Penelitian menarik lainnya diusulkan oleh (Kim, dkk, 2020) . Pada penelitian ini diusulkan penggunaan radar dengan azimut  heatwave.  Sistem  ini  mampu  mendeteksi  kecepatan  den  bentuk  dari  kendaraan. Sementara itu penelitian (Li, dkk, 2020) menggunakan sinyal milimeterwave untuk deteksi kendaraan.  Sedangkan  penelitian (Yang,  dkk,  2022) mengitegrasikan  IR  sinyal  dan ultrawideband sinyal untuk deteksi kecepatan sehingga memiliki komputasi yang relatif rumit.
Pada penelitian ini dilakukan pengembangan X-band speed detector berbasis efek pergeseran doppler  untuk  kendaraan  motor  roda  dua  di  jalan  kelas  IIIC.  Detektor  yang  dibangun mengimplementasikan  sensor  HB100  dengan  frekuensi  10  GHz  dengan  tegangan  keluaran sensor ± 120 mV. Adapun efek pergeseran doppler diproses menggunakan Arduino. Parameter yang dijadikan perhitungan diantaranya kecepatan, pergeseran doppler, dan jarak detektor. Posisi penelitian ini dibandingkan dengan beberapa penelitian sejenis terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Posisi Penelitian Dibandingkan Penelitian Sejenis
Ref. Perangkat Metode Kenda- raan Imple- mentasi Kom- putasi Analisis Kece- patan Dop- pler Jarak Vakili et al., 2020 Kamera Image 3D modeling Roda 4 Jalan Raya Very high ya - - Najman Zemčík, 2020; Stereo kamera Pengolahan citra Roda 4 Jalan Raya Very high ya - - Pérez- Acebo et al., 2021 Kamera Pengolahan citra Roda 4 Jalan Raya Very high ya - - Dhote et al., 2021 RFID RFID Roda 2 Jalan Raya Low ya - - Li & Yu, 2022 Zigbee Sinyal RSS   Roda 2 Jalan Raya Medium ya - - Kumar et al., 2020 IR IR signal Roda 4 Jalan tol/ highway Low ya - - Singh et al., 2020 IR IR signal Roda 4 Jalan Raya Low ya - - X. Li et al., 2020 mmW radar Pengolahan sinyal Roda 4 Jalan tol/ highway Tinggi ya - - Kim et al., 2020 Radar + heatwave Radar signal/citra Roda 4 Jalan tol/ highway Tinggi ya - - Penelitian ini X-band speed detector Efek doppler Roda 2 Jalan pedestrian kelas IIIC Rendah ya ya ya
Sementara itu, beberapa alasan dipergunakannya frekuensi X-band pada penelitian ini adalah sebagai  berikut:  1)  Detektor/sensor  frekuensi  X-band  telah  terintegrasi  dalam  sebuah perangkat  HB100 doppler  radar  microwave  motion  sensor.  Sehingga  tidak  diperlukan  lagi merancang  rangkaian tranceiver  yang  harganya  relatif  lebih  mahal.  2)  Detektor/sensor frekuensi X-band memiliki keuntungan diantara tidak terpengaruh oleh suhu dan kelembaban. Hal ini disebabkan frekuensi perangkat yang tidak terlalu tinggi sehingga memiliki ketahanan terhadap beberapa permasalahan propagasi gelombang. 3) Keunggulan lainnya yaitu memiliki pancaran  sinyal  yang line  of  sight  (LoS).  4)  Sementara  itu,  kelemahan/batasannya  hanya mampu mendeteksi jarak maksimal 10 meter. Batasan ini tidak menjadi permasalahan pada penelitian ini. Hal ini disebabkan perangkat akan diaplikasikan pada kondisi jalan kelas IIIC, dimana lebar jalan hanya sebesar 6 meter. Sehingga sudah sangat mencukupi untuk dapat menutupi semua area jalan tersebut.

## 2. METODE

## 2.1 Efek Doppler
Pada tahun  1842,  Christian  Johann  Doppler  (1803-1853)  mempelajari  perubahan  frekuensi gelombang  bunyi  yang  dipancarkan  oleh  sumber  yang  bergerak  relatif  satu  sama  lain  dan pendengar (Basar,  2021 ).  Perubahan  frekuensi  inilah  yang  melatar  belakangi  percobaan Doppler.  Hasil  percobaan  Doppler  tersebut  kita  sebut  dengan  konsep  efek  Doppler.  Ketika sumber suara dan pendengar bergerak relatif satu sama lain, frekuensi suara yang didengar oleh  pendengar  berbeda  dengan  sumber  suara.  Gambar  1  menunjukkan  bagaimana  efek Doppler bekerja.
Gambar 1. Cara Kerja Efek Doppler pada Sirine Pemadam kebakaran (Giancoli, 2001).
Secara umum, Gambar 1(a) menggambarkan sirene stasioner yang memancarkan suara pada frekuensi  tertentu  ke  segala  arah.  Kecepatan  gelombang  hanya  terkait  dengan  media perambatan,  dan  tidak  ada  hubungannya  dengan  kecepatan  sumber  gelombang  atau pengamat.  Jika  sumber  bunyinya  adalah  truk  pemadam  kebakaran  yang  bergerak,  ia memancarkan bunyi frekuensi yang sama seperti saat tidak bergerak. Tetapi gelombang suara yang dipancarkan lebih dekat satu sama lain daripada biasanya, seperti yang ditunjukkan pada Gambar  1(b).  Hal  ini  karena  alat  pemadam  api  "mengejar"  gelombang  depan  yang ditembakkan  sebelumnya  saat  bergerak (Giancoli,  2001). Frekuensi  bunyi  akibat  gerak relatif sumber bunyi dan pengamat diberikan oleh Persamaan 1.
𝐹 = ± ± 𝐹 (1)
Efek  Doppler  dapat  terjadi  ketika  ada  gerakan  relatif  antara  sumber  suara  dan  lokasi pengamat. Jika kecepatan suara di udara adalah v pada saat ini, kecepatan pengamat adalah v p ,  kecepatan  sumber suara  adalah v s ,  dan  frekuensi yang dipancarkan oleh  sumber suara adalah Fs, maka frekuensi yang didengar oleh pengamat adalah Fp.

## 2.2  Dopler untuk Radar
Radar Doppler, aplikasi yang sudah sangat terkenal, adalah sebuah alat yang digunakan oleh mobil  polisi  untuk  memantau  kecepatan  mobil  lain  melalui  pemantauan  gelombang elektromagnetik.  Alat  ini  dipasang  pada  jendela  samping  mobil  polisi  dan  memancarkan gelombang  elektromagnetik  ke  mobil  yang  sedang  bergerak.  Gelombang  ini  kemudian direfleksikan  kembali  ke  alat  tersebut,  namun  frekuensinya  berbeda  karena  efek  Doppler. Sinyal  yang  diterima  kembali  dikombinasikan  dengan  sinyal  yang  ditransmisikan  untuk membuat delay  dan  kecepatan  mobil  dapat  ditemukan  melalui  analisis  frekuensi.  Metode serupa juga digunakan untuk mengukur kecepatan angin di atmosfer (Young, 2003).

## 2.3  Perancangan Perangkat
Perancangan perangkat penelitian merupakan penjelasan yang membahas tentang alat yang akan dibuat secara keseluruhan baik yang mencakup perangkat keras ( hardware), maupun pemrograman  dan  perangkat  lunak  ( software).  Gambar  2  merupakan  blok  diagram  pada rancang  bangun  alat  pendeteksi  kecepatan  kendaraan  menggunakan  prinsip  efek  doppler. Instrumen  pada  alat  ini  menggunakan  sebuah  sensor  HB100  beserta  rangkaian  amplifier sebagai input, sebuah pemroses yaitu Arduino Uno dan ditahap output terdapat sebuah LCD 16x2  beserta  I2C  sebagai  penampil  informasi  berupa  pergeseran  frekuensi  dan  kecepatan serta buzzer sebagai alarm penanda bahwa terjadinya pelanggaran batas kecepatan. Gambar 2 memperlihatkan sistem blok diagram dari X-band speed detector.

## Gambar 2. Sistem Blok Diagram dari X-Band Speed Detector
Sensor HB100 merupakan bagian utama dari sistem ini. Sensor ini mengamati kendaraan yang bergerak dan menghasilkan sinyal keluaran sinusiodal, cara kerja dari modul sensor ini yaitu osilator mengeluarkan sinyal sinusoidal dengan frekuensi 10,525 GHz dan memancarkan sinyal ke  objek  dengan  menggunakan  sepasang  antena patch  microstrip.  Antena  pengirim memancarkan  sinyal  tersebut  ke  kendaraan  yang  bergerak  dan  sinyal  pantulan  diterima kembali  oleh  antena  penerima  sehingga  menimbulkan  pergeseran  frekuensi  sesuai  prinsip Doppler. Mixer  menghasilkan  sinyal  yang  merupakan  perbedaan  antara  sinyal  yang ditransmisikan  dengan  sinyal  yang  diterima.  Gambar  3  memperlihatkan  skematik  sensor HB100  terdiri  atas Tx  dan  RX  antena,  modulator/mixer,  amplifier,  filter,  dan  dielektrik resonator.
Gambar 3. Skematik Sensor HB100 terdiri atas Tx dan RX Antena, Modulator/Mixer, Amplifier, Filter, dan Dielektrik Resonator
Tegangan keluaran sinyal dari sensor ini adalah berkisaran mV sehingga membutuhkan suatu rangkaian  penguat  sebelum  diproses  pada  Arduino.  Arduino  akan  mengukur  frekuensi pergeseran Doppler dan menghitung kecepatan kendaraan dari nilai frekuensi tersebut. Hasil pembacaan kecepatan akan ditampilan pada panel LCD dan buzzer akan aktif/berbunyi apabila kendaraan melebihi batas kecepatan yang telah ditentukan. Sumber tegangan menggunakan dua buah baterai yang akan dihubungkan ke Arduino. Setiap baterai memiliki tegangan 3,7 V
Baterai
Sensor HB 100 Amplifier Arduino UNO LCD 16 X 2
Buzzer
sehingga  perlu  diseri  untuk  mendapatkan  tegangan  input  yang  disarankan  yaitu  7,4  V. Perancangan skematik Sensor HB100 ini terdapat 4 pin yaitu VCC, 2 buah ground dan analog output atau pin IF. Modul ini terdiri dari DRO, mixer microwave dan antena patch. Pin +5 V terhubung dengan tegangan 5 V dari Arduino dikarenakan sensor ini memiliki tegangan operasi 4,5 V hingga 5,2 V, 2 pin GND dihubungkan ke Gnd pada Arduino dan pin IF diteruskan ke masukan rangkaian amplifier.
Sensor HB100  mengeluarkan  tegangan  yang  rendah  berkisar  mV  yang  frekuensinya menggambarkan  kecepatan  suatu  objek  bergerak  ke  arah  atau  menjauh  dari  sensor. Keluarannya bisa banyak noise, jadi selain memperkuat sinyal dilakukan pula proses penyaring frekuensi  yang  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  kita  harapkan  dari  objek.  Oleh  karena  itu, rangkaian amplifier  sangat  dibutuhkan  agar  dapat  diproses  pada  mikrokontroler.  Skematik yang telah digabung antara sensor HB100, rangkaian amplifier dan Arduino dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Skematik Sensor HB100, Rangkaian Amplifier, dan Arduino Uno
Sementara itu, proses penguatan ini dicapai dalam dua tahap sehingga dapat meminimalkan efek  noise.  Kemudian  pada  penelitian  ini  juga  dipergunakan  buzzer. Buzzer  aktif  hanya memiliki 2 buah kaki yaitu polaritas plus (+) dan polaritas minus (-). Polaritas (tanda +) kaki bertanda  +  ditempatkan  pada pin  13  dan  kaki  (tanda  -)  ditempatkan  pada  pin  Gnd.  Pada perancangan ini buzzer akan aktif (high) apabila nilai kecepatan yang terbaca melebihi batas kecepatan yang telah ditentukan dan buzzer tidak aktif (low) jika kecepatan masih dibawah batasnya. Perancangan Buzzer dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Skematik Buzzer dan Arduino Uno

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pengujian Perangkat Detektor
Tahapan  selanjutnya  melakukan  pengujian  sistem  secara  keseluruhan  berupa  pengujian kinerja  alat  dengan  cara  membandingkan  nilai  kecepatan  yang  terbaca  pada  speedometer dengan  alat  yang  telah  dirancang  sehingga  didapatkan  nilai  akurasinya.  Alur  kerja  sistem secara keseluruhan pada perancangan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Mulai
Selesai Mengecek perubahan frekuensi dari kendaraan dengan sensor radar microwave doppler Menguatkan sinyal menggunakan amplifier Mengirim sinyal ke Arduino untuk diolah sehingga didapatkan kecepatan Menampilkannya ke LCD Apakah melebihi batas kecepatan ? Buzzer aktif atau menyala Tidak Ya

## Gambar 6. Alur Kerja Sistem X-Band Detector Secara Keseluruhan
Secara  umum,  Gambar  6  menjelaskan  secara  singkat  dan  jelas  mengenai  alur  kerja perancangan ini, secara sederhananya pada keadaan awal Start, sensor HB100 akan membaca pergeseran  frekuensi  dari  kendaraan  yang  bergerak  dan  sinyal  keluaran  sensor  dikuatkan dengan  rangkaian amplifier  lalu  dikirimkan  ke  Arduino.  Data  diproses  pada  Arduino menggunakan Arduino IDE sebagai aplikasi pemrograman yang dapat menghitung pergeseran frekuensi dan kecepatan. Data hasil pengolahan tersebut akan ditampilkan ke layar LCD lalu
dibandingkan  pula  dengan  batas  kecepatan  yang  sudah  ditentukan.  Jika  melebihi  batas kecepatan maka buzzer akan aktif atau berbunyi.

## 3.2  Skenario Pengujian Perangkat Detektor
Skenario dan proses pengujian kinerja alat ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai kecepatan sepeda motor yang terbaca pada speedometer dari kecepatan 20 km/h, 30 km/h dan 40 km/h yang dilakukan pada jarak 3 m, 4 m, 5 m dan 6 m. Gambar 7 memperlihatkan skematik skenario pengujian perangkat x-band detektor.

## Gambar 7. Skematik Skenario Pengujian Perangkat X-Band Detektor
Sementara itu, Gambar 8 memperlihatkan posisi sensor HB100 diletakkan pada sudut yang telah ditentukan menghadap ke kendaraan yang melintas

## Gambar 8. Posisi Sensor HB100 diletakkan pada Sudut yang telah ditentukan Menghadap ke Kendaraan yang Melintas

## 3.3  Hasil Pengujian Perangkat Detektor dengan Jarak 3 m
Pada pengujian ini didapatkan data dengan variabel kecepatan dan frekuensi Doppler yang terbaca pada alat serta kecepatan yang ada pada speedometer. Pada pengukuran kecepatan antar  alat  dengan  objek  yang  berjarak  3  m  ditampilkan  pada  Gambar  9(a)  dan  9(b). Berdasarkan  Gambar  9(a)  dan  9(b)  diperoleh  data  berupa  kecepatan  (km/h)  dan  nilai pergeseran frekuensi Doppler dari hasil pengukuran alat terhadap speedometer yang terdapat pada sebuah sepeda motor yang memiliki persentase kesalahan terbesar yaitu 19,0 % dengan nilai pergeseran frekuensi Doppler sebesar 449 Hz, perbandingan kecepatan yang terbaca di alat  yaitu  23,8  km/h  dan  20  km/h  pada speedometer.  Nilai  persentase  kesalahan  terkecil terdapat pada saat kecepatan pada speedometer 30 km/h yaitu sebesar 0,5 % dengan hasil
Lokasi pedestrian dan kendaraan roda 2
X-Band speed detector
perbandingan yang terukur dari alat dan speedometer adalah 19,9 km/h dan 20 km/h dengan pergeseran frekuensi Doppler sebesar 375 Hz. Sementara itu, Pada sudut 15 o dan jarak 3 m nilai  rata-rata  kesalahan  terbesar  pada  pengukuran  kecepatan  40  km/h  sebesar  10,6  % sedangkan nilai rata-rata kesalahan sebesar 2,3 %. Nilai rata-rata keseluruhan kesalahan pada jarak 3 m sebesar 7,6 %.
(a)                                                                      (b) Gambar 9. Hasil Pengukuran pada Jarak 3 m (a) Perbadingan Kecepatan Speedometer dengan Kecetapan pada Detektor serta Nilai Frekuensi Dopplernya, (b) Selisih Nilai Kecepatan Speedometer dan Detektor serta Nilai Kesalahan Pembacaannya

## 3.4  Hasil Pengujian Perangkat Detektor dengan Jarak 4 m
Sementara  itu,  nilai  pengukuran  kecepatan  antar  alat  dengan  objek  yang  berjarak  4  m ditampilkan pada Gambar 10(a) dan 10(b). Sama halnya dengan pengukuran pada jarak antar objek  sejauh  3  m  sehingga  didapatkan  data  perbandingan  kecepatan  yang  ada  pada speedometer dengan kecepatan yang diperoleh dari pengukuran alat.
(a)                                                                      (b) Gambar 10. Hasil Pengukuran pada Jarak 4 m (a) Perbadingan Kecepatan Speedometer Dengan Kecetapan pada Detektor serta Nilai Frekuensi Dopplernya, (B) Selisih Nilai Kecepatan Speedometer dan Detektor serta Nilai Kesalahan Pembacaannya
Berdasarkan  evaluasi  diperoleh  data  berupa  kecepatan  (km/h)  dari  hasil  pengukuran  alat terhadap speedometer yang terdapat pada sebuah sepeda motor yang memiliki persentase kesalahan terbesar yaitu 17 % dengan nilai pergeseran frekuensi Doppler sebesar 441 Hz pada kecepatan 20 km/h di speedometer dan   23,4 km/h yang terbaca di alat. Persentase kesalahan
terkecil terdapat pada saat kecepatan pada speedometer 30 km/h yaitu sebesar 1,3 % dengan hasil  perbandingan  yang  terukur  dari  alat  dan speedometer  yaitu  29,6  km/h  dan  30  km/h dengan  nilai  pergeseran  frekuensi  Doppler  sebesar  557  Hz.  Pada  jarak  4  nilai  rata-rata kesalahan terbesar pada pengukuran kecepatan 20 km/h sebesar 10,3 % sedangkan nilai rata- rata kesalahan terkecil sebesar 5,3 % pada pengukuran kecepatan 30 km/h.

## 3.5  Hasil Pengujian Perangkat Detektor dengan Jarak 5 m
Gambar 11(a) dan 11(b) memperlihatkan nilai pengukuran kecepatan antar alat dengan objek yang berjarak 5 m. Terjadi persentase kesalahan terbesar yaitu 5,7 % dengan nilai pergeseran frekuensi Doppler sebesar 533 Hz pada kecepatan 30 km/h di speedometer dan   28,3 km/h yang  terbaca  di  alat.  Persentase  kesalahan  terkecil  terdapat  pada  saat  kecepatan  pada speedometer 20 km/h yaitu sebesar 1,0 % dengan hasil perbandingan yang terukur dari alat dan speedometer yaitu 19,8 km/h dan 20 km/h dengan nilai pergeseran frekuensi Doppler sebesar  372  Hz.  Pada  jarak  5  m  nilai  rata  -  rata  kesalahan  terbesar  pada  pengukuran kecepatan 30 km/h sebesar 5,5 % sedangkan nilai rata-rata kesalahan terkecil sebesar 1,5 % pada pengukuran kecepatan 20 km/h dan 40 km/h. Nilai rata-rata kesalahan keseluruhan pada jarak 5 m yaitu 2,2 %.
(a)                                                                      (b) Gambar 11. Hasil Pengukuran Pada Jarak 5 m (a) Perbadingan Kecepatan Speedometer dengan Kecetapan pada Detektor serta Nilai Frekuensi Dopplernya, (b) Selisih Nilai Kecepatan Speedometer dan Detektor serta Nilai Kesalahan Pembacaannya
Beberapa  penyebab  kesalahan  yang  terjadi  pada  proses  pengukuran  diantaranya  adalah sebagai berikut: 1) vibrasi dari alat ukur sehingga mengakibatkan kesalahan sinyal reception, 2) kesalahan sudut tembak pada doppler radar, 3) ada nya interferensi sinyal luar, maupun 4) kesalahan  kalibrasi  perangkat.  Untuk  memperoleh  hasil  pengukuran  yang  baik,  point-point diatas harus diperhatikan selama proses pengukuran.

## 3.5  Hasil Pengujian Perangkat Detektor dengan Jarak 6 m
Gambar 12(a) dan 12(b) memperlihatkan nilai pengukuran kecepatan antar alat dengan objek yang  berjarak  6  m.  Hasil  tersebut  diperoleh  data  berupa  kecepatan  (km/h)  dari  hasil pengukuran  alat  terhadap  speedometer  yang  terdapat  pada  sebuah  sepeda  motor  yang memiliki persentase kesalahan terbesar yaitu 6,8 % dengan nilai pergeseran frekuensi Doppler sebesar 702 Hz pada kecepatan 40 km/h di speedometer dan 37,3 km/h yang terbaca di alat. Persentase kesalahan terkecil terdapat pada saat kecepatan pada speedometer 20 km/h yaitu
sebesar 0,2 % dengan hasil perbandingan yang terukur dari alat dan speedometer yaitu 19,8 km/h dan 20 km/h dengan nilai pergeseran frekuensi Doppler sebesar 373 Hz.
(a)                                                                      (b) Gambar 12. Hasil Pengukuran pada Jarak 6 m (s) Perbadingan Kecepatan Speedometer dengan Kecetapan pada Detektor serta Nilai Frekuensi Dopplernya, (b) Selisih Nilai Kecepatan Speedometer dan Detektor serta Nilai Kesalahan Pembacaannya
Pada jarak  6 m memiliki nilai  rata-rata kesalahan  terbesar  pada pengukuran  kecepatan  40 km/h  sebesar  4,1  %  sedangkan  nilai  rata-rata  kesalahan  terkecil  sebesar  1,3  %  pada pengukuran kecepatan 20 km/h. Nilai rata-rata kesalahan keseluruhan pada jarak 6 m yaitu sebesar 2,6 %.

## 3.6  Perbandingan Speedometer dan Pengukuran pada Jarak 6 Meter
Gambar 13 menunjukan perbandingan pengkuran kecepatan menggunakan speedometer dan menggunakan  detektor,  serta  nilai  pergeseran  dopler  antara  pengukuran  dan  perhitungan untuk  beberapa  kali  pengambilan  data  pada  jarak  6  meter.  Hasil  memperlihatkan  bahwa pengukuran menggunakan detektor relatif sama dengan menggunakan speedometer. Hal ini memperlihatkan  bahwa  detektor  telah  bekerja  dengan  baik.  Selain  itu,  penelitian  ini  fokus kepada  kecepatan kendaraan  bermotor roda  dua untuk kondisi  pedestrian.  Sehingga  batas kecepatan sebesar 60 Km/jam sudah sangat memenuhi, khususnya untuk jalan kelas IIIC.
Gambar 13. Perbandingan Pengukuran Kecepatan Menggunakan Speedometer dan Menggunakan Detektor, serta Nilai Pergeseran Dopler antara Pengukuran dan Perhitungan untuk Beberapa Kali Pengambilan Data
Kesesuaian ini juga terlihat saat data kecepatan dikonversi menjadi frekuensi doppler. Hasil perhitungan  dengan  data  speedometer  memiliki  kemiripan  yang  tinggi  dengan  hasil  dari perhitungan data detektor. Hal ini memperlihatkan bahwa detektor telah bekerja dengan baik. Sementara itu, Gambar 14. Perbedaan pengukuran kecepatan menggunakan speedometer dan menggunakan detektor, serta nilai kesalahan deteksi untuk beberapa kali pengambilan data.
Gambar 14. Perbedaan Pengukuran Kecepatan Menggunakan Speedometer dan Menggunakan Detektor, serta Nilai Kesalahan Deteksi untuk Beberapa Kali Pengambilan
Data
Gambar  14  memperlihatkan  perbedaan  kecepatan  (  V)  maksimum  hanya  5  Km/jam. Sementara itu nilai error maksimum sebesar 4.4% dengan nilai rata-rata selisih pengukuran antara speedometer  dengan  alat  sebesar  2,35  km/jam.  Secara  umum,  detektor  kecepatan yang dirancang meiliki akurasi yang baik dengan error <5%. Selain itu memiliki keuntungan berupa biaya yang rendah serta kebutuhan komputasi yang rendah sehingga sangat cocok ditempatkan pada jalan pedestrian.
Secara  umum,  berdasarkan  Gambar  14  disadari  bahwa  pada  proses  pengukuran  memiliki kendala diantaranya adalah vibrasi, sudut tembak radar, dan kalibrasi yang menyebabkan nilai error pembacaan. Walaupun pengukuran tersebut memiliki nilai error, akan tetapi nilai error yang dihasilkan cukup stabil dengan nilai <5%. Selain itu, mengingat alat ini akan diaplikasikan pada jalan kelas III untuk pedestrian. Nilai error <5% masih tergolong sangat baik karena impelentasi  ini  tidak  memerlukan  persisi  yang  tinggi.  Kemudian  biaya  dan  komputasi  juga relatif lebih rendah dan sederhana. Sementara itu, jika perangkat memerlukan hasil akurasi yang lebih tinggi maka dapat pergunakan teknologi yang lain seperti berbasis infrared atau laser.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  berhasil  dibangun  alat  pendeteksi  kecepatan  kendaraan  dengan  sensor HB100  microwave  doppler  radar.  Sensor  HB100 microwave  doppler  radar  yang diimplementasikan, dipergunakan untuk alat pendeteksi kecepatan kendaraan bermotor yang melintas.  Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  sistem  berhasil  memiliki  akurasi  diatas  95% (atau error <5%) pada dengan rentang kecepatan 20-60 Km/jam. Sedangkan nilai rata-rata selisih  pengukuran  antara  speedometer  dengan  alat  sebesar  2,35  km/jam.  Secara  umum,
sistem ini sangat baik untuk diimplementasikan serta memiliki biaya juga relatif rendah dan komputasi yang sederhana.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  Dan  Teknologi. Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Tahun 2023.

## DAFTAR RUJUKAN
Basar, E. (2021). Reconfigurable intelligent surfaces for Doppler effect and multipath fading mitigation. Frontiers in Communications and Networks, 14.
Daiyah, C. F. (2022). Beberapa Faktor Penyebab Kecelakaan di Indonesia. Jurnal Ilmu Teknik,
2(2).
Dhote, D. R., Lakde, P. R., Pachare, A. S., Meharkure, M. A., & Dongare, M. (2021). Automatic Speed Control of Vehicle by using RFID Technology. International Journal of Research in Engineering, Science and Management, 4(7), 268–270.
Enggarsasi, U., & Sa’diyah, N. K. (2017). Kajian terhadap faktor-faktor penyebab kecelakaan lalu lintas dalam upaya perbaikan pencegahan kecelakaan lalu lintas. Perspektif, 22(3),
238–247.
Giancoli, D. C. (2001). Fisika Jilid 1 Edisi Kelima (5th ed.). Erlangga.
Hutagaol,  J.  V.,  Setiawan,  D.,  &  Eteruddin,  H.  (2022).  Perancangan  Sistem  Monitoring
Kendaraan Listrik. Jurnal Teknik, 16(1), 96–102.
Kashfuzzunun, M. P., Santoso, I. H., & Fardan, F. (2023). Perancangan Dan Implementasi Alat
Pendeteksi  Kecepatan  Pada  Kendaraan  Bermotor  Berbasis  Internet  Of  Things Menggunakan Sensor HC-SR 04. EProceedings of Engineering, 9(6).
Kim, J., Kim, Y., & Kum, D. (2020). Low-level sensor fusion network for 3D vehicle detection using  radar  range-azimuth  heatmap  and  monocular  image. Proceedings  of  the  Asian Conference on Computer Vision.
Kumar, P., Kamthe, M., Kalbhairav, K., Prakash, M. R. O. A., & More, R. (2020). Vehicle Speed Detection System using IR Sensor. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 8, 1563–1567.
Li,  X.,  Deng,  W.,  Zhang,  S.,  Li,  Y.,  Song,  S.,  Wang,  S.,  &  Wang,  G.  (2020).  Research  on millimeter wave radar simulation  model  for  intelligent  vehicle. International Journal  of Automotive Technology, 21(2), 275–284.
Li, Z., & Yu, S. (2022). Design and Research of a Vehicle Approaching Reminder Device Based on ZigBee Wireless Sensor Network. Scientific Programming, 2022.
Najman, P., & Zemčík, P. (2020). Vehicle speed measurement using stereo camera pair. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(10), 1.
Pérez-Acebo, H., Ziolkowski, R., & Gonzalo-Orden, H. (2021). Evaluation of the radar speed cameras and panels indicating the vehicles’ speed as traffic calming measures (TCM) in short length urban areas located along rural roads. Energies, 14(23), 8146.
Saroni, A., & Hakim, E. A. (2022). Analisis Penyebab Terjadinya Aspal Bleeding pada Jalan Raya Karangbinangun Kecamatan Karangbinangun. Seminar Keinsinyuran Program Studi Program Profesi Insinyur, 3(1).
Singh, S., Shukla, B. K., & Santhakumar, S. M. (2020). Infra-red sensor-based technology for collecting speed and headway data on highways under mixed traffic conditions. 2020 7th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN), (pp. 607– 611).
Sulistyo, A. B., Gautama, N. W., Dwifa, M. B., & Asa, I. P. D. P. (2022). Perancangan Alat Uji
Speedometer Portable Berbasis Arduino Guna Menunjang Pengujian Kendaraan Bermotor Keliling. Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety), 9(1),
1–10.
Sulton,  M.,  &  Abduh,  M.  (2022).  Analisis  Kerusakan  Jalan  Raya  Terhadap  Kecepatan  Alat Transportasi Jalan Raya Madiun-Surabaya. Seminar Keinsinyuran Program Studi Program Profesi Insinyur, 3(1).
Vakili, E., Shoaran, M., & Sarmadi, M. R. (2020). Single–camera vehicle speed measurement using the geometry of the imaging system. Multimedia Tools and Applications, 79(27),
19307–19327.
Yang,  Z.,  Shi,  F.,  &  Liang,  H.  (2022).  A  Portable  Traffic  Counting,  Speed  Estimation,  and Classification Terminal Using IR-UWB Radar. IEEE Sensors Journal, 22(13), 13365–13374.
Young, H. D. (2003). Fisika Universitas Edisi Kesepuluh Jilid 2 (Kesepuluh). Erlangga.