## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005

## Klasifikasi Kondisi Kendaraan Berpotensi Kecelakaan Berbasis Android Menggunakan Long Short Term Memory
Puspita Aliya Nabila, Sopian Soim * , Ade Silvia Handayani
Jurusan Teknik Elektro, Program Studi Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 puspitaaliya01@gmail.com, 2* sopiansoim@gmail.com, 3 ade_silvia@polsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: sopiansoim@gmail.com
Abstrak− Kecelakaan lalu lintas adalah masalah serius yang sering mengakibatkan kerugian jiwa dan kerusakan benda. Upaya mengatasi  situasi  ini  diperlukan  pemantauan  kendaraan  secara  real  time  dengan  pengambilan  dan  pengumpulan  data  yang terkait  dengan  tujuan  untuk  memberikan  informasi  mengenai  pengemudi  serta  keluarga  yang  berada  di  rumah  untuk mengurangi  risiko  kecelakaan  dengan  mengidentifikasi  kondisi  kendaraan  yang  berpotensi  berbahaya  secara  otomatis  dan cepat. Penelitian  ini  memanfaatkan teknologi  Long Short Term Memory untuk  menganalisis  data sensor  yang terpasang di kendaraan ke perangkat android untuk diklasifikasi sesuai dengan tiga kondisi yang mengenali kondisi kendaraan dalam aman, waspada, atau bahaya. Model Long Short Term Memory yang digunakan mencapai tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai 99,96% saat dilakukan training pada data. Setelah dilakukan pengujian,  model ini tetap memiliki tingkat akurasi  yang baik dengan nilai 93,3%. Dalam pengujian tersebut, nilai presisi setiap kelas adalah sebagai berikut 83,33% untuk kelas aman, 80% untuk kelas bahaya, dan 100% kelas waspada. Ini menunjukkan bahwa  Long Short Term Memory pada penelitian ini sangat efisien  dalam  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi  kondisi  kendaraan  untuk  mengurangi  potensi  kecelakaan.  Data  yang diklasifikasi oleh Long Short Term Memory akan disalurkan ke aplikasi android yang mampu memberikan data secara instan mengenai keadaan kendaraan tersebut secara real-time. Aplikasi ini memberikan peringatan berupa informasi ketika adanya tanda-tanda potensi kecelakaan untuk membantu pemeliharaan dan pencegahan kecelakaan. Dengan diterapkannya sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan tingkat keselamatan di jalan raya dan mengurangi jumlah kecelakaan yang disebabkan oleh kondisi kendaraan yang kurang optimal atau perilaku pengemudi yang berisiko.  Aplikasi ini dapat memberikan kemudahan bagi pemilik kendaraan untuk mengetahui kondisi kendaraan secara real time dalam jarak jauh dalam kondisi optimal.
Kata Kunci: Android; Deteksi Kecelakaan; Intelligent Transportation System; Klasifikasi; Long Short Term Memory
Abstract− Traffic accidents are a severe problem that often results in loss of life and property damage. Efforts to overcome this situation require real-time vehicle monitoring with the capture and collection of relevant data to provide information about the driver and family at home to reduce the risk of accidents by identifying potentially dangerous vehicle conditions automatically and quickly. This research utilizes Long Short Term Memory technology to analyze sensor data installed in the vehicle to an android device to be classified according to three conditions that recognize vehicle conditions as safe, alert, or dangerous. The Long Short Term Memory model used achieved a high level of accuracy with a value of 99.96% when training on data. After testing, this model still has a good level of accuracy with a value of 93.3%. In the test, the precision value of each class  is 83.33% for the safe class, 80% for the danger class, and 100% for the alert class. In indicating that Long Short Term Memory in this study is very efficient in identifying and classifying vehicle conditions to reduce potential accidents.  The information processed by Long Short Term Memory will be transmitted to an Android application capable of delivering up-to-date insights into the vehicle's condition. This app incorporates cautionary alerts in the presence of potential accident indicators to aid in vigilance and accident prevention. The integration of this system aims to enhance road safety and diminish the occurrence of accidents resulting from suboptimal vehicle conditions or hazardous driver conduct. This application can provide convenience for vehicle owners to know the state of the vehicle in real-time remotely in optimal conditions.
Keywords : Android; Accident Detection; Classification; Intelligent Transportation System; Long Short Term Memory

## 1. PENDAHULUAN
Kecelakaan lalu lintas tidak hanya menyebabkan kerusakan fisik pada fasilitas umum, tetapi juga merengut korban jiwa. Kondisi ini membuat kecelakaan menjadi salah satu kejadian yang sering dialami oleh masyarakat[1]. Hal ini  didukung  oleh  data  yang  tercantum  dalam  Laporan  Korps  Lalu  Lintas  (Korlantas)  Polri  tahun  2022  yang mencatat  adanya  94.617  insiden  kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia[2].  Sebagian  besar  insiden  kecelakaan  ini dikaitkan dengan perilaku kelalaian selama berkendara, termasuk mengemudi saat mengantuk, terpengaruh oleh alkohol, melampaui batas kecepatan yang ditentukan, dan menggunakan ponsel saat berkendara[3]. Berdasarkan data statistik yang telah disebutkan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa kecelakaan lalu lintas menggarisbawahi risiko signifikan bagi masyarakat. Dengan meningkatnya insiden kecelakaan pada masyarakat, kebutuhan untuk mengurangi terjadinya kecelakaan semakin mendesak dan dibutuhkan tindakan yang efektif untuk menanggulangi risiko terjadinya kecelakaan. Guna mengurangi risiko insiden kecelakaan, digunakanlah penerapan sistem deteksi kecelakaan  secara  real-time  menggunakan  Intelligent  Transportation  System  yang  mampu  memantau  kondisi kendaraan  dengan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  3  kategori  yaitu  aman,  waspada,  atau  berbahaya  dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi  sehingga  sistem  yang  diterapkan  mampu  memberikan  informasi  berupa  peringatan kepada  pengendara  guna  mengurangi  risiko  kecelakaan  dan  juga  meningkatkan  kewaspadaan  saat berkendara[4][5].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meminimalisasikan  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan, mengingat adanya faktor-faktor lain yang tidak dapat dikendalikan seperti cuaca buruk, kesalahan pengendara lain, maupun faktor medis mendadak yang dapat menjadi pemicu kecelakaan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
Dalam  penerapan  Intelligent  Transportation  System,  android  memliki  peran  penting  sebagai  platform utama  dalam  mengumpulkan  data  sensor  untuk melakukan  pemrosesan  data  serta  mendukung  komunikasi  real time dalam mengelola transportasi dan meningkatkan keselamatan lalu lintas. Penggunaan android sebagai dasar sistem  memberikan  fleksibilitas karena banyak digunakan oleh  masyarakat umum.  Pada platform  android  yang memiliki keterbatasan daya komputasi, kendala tersebut dapat diatasi melalui penerapan metode Long Short Term Memory  sebagai  solusi  untuk  memproses  data  dalam  rentang  waktu  yang  bervariasi,  menghasilkan  klasifikasi yang sangat tepat[6].
Long Short Term Memory merupakan metode yang memiliki kemampuan dalam menangani data berurutan dalam jangka waktu panjang[7] yang mampu mengingat dan menyimpan setiap ukuran data yang sulit dicapai oleh programming  tradisional  dalam  jangka  waktu  yang  lama[8][9].  Dalam  berbagai  aplikasi  Artificial  Intelligence, Long Short Term Memory telah terbukti unggul dalam prediksi dan klasifikasi data deret waktu jika dibandingkan dengan berbagai algoritma lainnya.
Dalam penelitian sebelumnya, metode Long Short Term Memory melakukan prediksi estimasi kecepatan kendaraan menghasilkan hasil akurat sehingga metode ini sangat sesuai untuk diimplementasikan dalam aplikasi smartphone[10].  Penelitian  lain  dalam  prediksi  perilaku  pengemudi  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  dua pendekatan, yaitu Long Short Term Memory dan Quadratic Discriminant Analysis. Kedua metode menggunakan data lokasi, arah, kecepatan, dan gabungan data dari GPS,  Inertial  Measurement Unit (IMU), serta perhitungan jarak tempuh (Odometri) dalam proses pembelajaran. Pengujian mengungkapkan bahwa metode Long Short Term Memory memberikan tingkat ketepatan prediksi yang lebih unggul[11].
Dalam penelitian klasifikasi, data real-time  mengenai waktu pelayanan bus dianalisis  menggunakan dua pendekatan,  yakni  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dan  Support  Vector  Regression  (SVR).  Namun,  hasil eksperimen menunjukkan bahwa LSTM memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengelompokkan data yang kompleks jika dibandingkan dengan metode Support Vector Regression. Hal ini menegaskan bahwa Long Short Term  Memory  unggul  dalam  klasifikasi  dan  prediksi  yang  akurat  jika  dibandingkan  dengan  metode  lain[12]. Dalam  studi  yang  berbeda  ketika  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  konten  yang  mengandung  ujaran kebencian  menggunakan  dataset  dari  platform  Kaggle,  model  Long  Short  Term  Memory  menunjukkan  kinerja yang positif dengan tingkat akurasi mencapai 86,23%[13]. Adapun pada penelitian lainnya yang mengelompokkan setiap gerakan olahraga,  metode  LSTM  dapat mengklasifikasi  secara real time dan akurat dengan  hasil akurasi sebesar  91%[14].  Menurut  penelitian  lainnya,  penerapan  metode  Long  Short  Term  Memory  dalam mengidentifikasi  mode  transportasi  mencapai  tingkat  keakuratan  sekitar  98%,  yang  jauh  lebih  tinggi  daripada metode pembanding lainnya[15].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  metode  Long  Short  Term  Memory  telah  terbukti  unggul  dalam melakukan pengelompokan dan estimasi informasi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dalam konteks klasifikasi kendaraan, Long Short Term Memory memiliki kemampuan untuk mengenali pola data yang kompleks, termasuk data sensor yang mencatat informasi seperti lokasi, arah, dan kecepatan kendaraan. Dengan kemampuan ini, Long Short  Term  Memory  dapat  mengklasifikasikan  kendaraan  ke  dalam  kategori  yang  berbeda,  seperti  'aman', 'waspada', atau 'bahaya', dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Sebagai hasilnya, pengemudi dapat menerima peringatan real-time mengenai kondisi kendaraan mereka, yang secara signifikan meningkatkan keselamatan dan mengurangi  risiko  terjadinya  kecelakaan.  Klasifikasi  dalam  konteks  ini  merujuk  pada  proses  pengelompokan karakteristik serupa ke dalam kategori tertentu[16]. Implementasi sistem deteksi kecelakaan menggunakan metode LSTM memungkinkan pengolahan data yang diterima dari alat pemantauan secara real-time untuk menganalisis dan  mengelompokkan  kondisi  kendaraan.  Salah  satu  keunggulan  utama  Long  Short  Term  Memory  adalah kemampuannya  untuk  memahami  setiap  pola  dalam  data  berurutan  dengan  sangat  baik,  sehingga  mampu mengenali  indikasi  kondisi  kendaraan  yang  rumit  dalam  data  sensor,  seperti  'aman',  'waspada',  dan  'bahaya'. Respon  real-time  yang  dimiliki  Long  Short  Term  Memory  memungkinkan  deteksi  kecelakaan  dan  pengiriman peringatan kepada pengemudi terjadi dalam hitungan detik. Proses kerja sistem dimulai dengan pengumpulan data dari  alat  pemantauan,  seperti  sensor  yang  ada  di  kendaraan.  Data  tersebut  kemudian  diolah  oleh  metode  Long Short  Term  Memory,  yang  melakukan  analisis  pola  data  dan  mengklasifikasikan  kondisi  kendaraan.  Hasil  dari pemrosesan  data  tersebut  langsung  ditampilkan  melalui  aplikasi  android  yang  telah  diintegrasikan.  Pengemudi dapat  dengan  mudah  mengakses  informasi  mengenai  kondisi  kendaraan  mereka  dan  potensi  risiko  melalui antarmuka  aplikasi  yang  sangat  responsif.  Integrasi  metode  Long  Short  Term  Memory  dalam  sistem  deteksi kecelakaan melalui platform android akan berkontribusi pada pembuatan sistem yang lebih adaptif dan responsif dalam  memberikan  peringatan  dini  kepada  pengemudi,  sehingga  dapat  secara  signifikan  meningkatkan keselamatan dan mengurangi risiko kecelakaan di jalan raya.
Melalui penyatuan kedua  bahasan tersebut, penelitian  ini diarahkan  untuk mengatasi kesenjangan dalam literatur  dengan  mengembangkan  pendekatan  yang  efisien  dalam  mengintegrasikan  metode  Long  Short  Term Memory dalam sistem deteksi kecelakaan pada platform android. Hasil dari implementasi ini menunjukkan bahwa metode  ini  mampu  melakukan  klasifikasi  dan  estimasi  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  terutama  dalam mengelompokkan  karakteristik  kendaraan.  Dengan  penggunaan  pendekatan  Long  Short-Term  Memory,  sistem dapat  secara  real-time  menganalisis  dan  mengelompokkan  kondisi  kendaraan,  memungkinkan  deteksi  potensi kecelakaan dengan cepat dan responsif. Semua  ini  mendorong terwujudnya sistem peringatan dini yang adaptif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
dalam situasi berbahaya, yang pada akhirnya dapat meningkatkan keselamatan dan mengurangi risiko kecelakaan lalu lintas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  studi  ini  diusulkan  sebuah  sistem  deteksi  kecelakaan  yang  diterapkan  pada  platform  android  dengan memanfaatkan  metode  Long  Short  Term  Memory  sebagai  elemen  utama  dalam  analisis  dan  pemrosesan  data. Pengujian  performa  metode  Long  Short  Term  Memory  dalam  mendeteksi  kondisi  kendaraan  dengan memanfaatkan data sensor. Sistem dirancang untuk memproses  berbagai data sensor, seperti sudut kemiringan, suara, getaran, deteksi api, dan deteksi gas dalam mengidentifikasi potensi kecelakaan untuk mengklasifikasi setiap kondisi kendaraan saat berfungsi.

## Gambar 1. Flowchart Sistem Penggunaan LSTM
Dalam  Gambar  1,  alat  deteksi  kecelakaan  terlihat  mengambil  sejumlah  data  dan  mengidentifikasinya sebagai aman, waspada, atau bahaya. Dalam proses pengolahan data, model LSTM akan memahami 20 data awal pertama yang diterima, memungkinkan model LSTM untuk lebih efisien dalam memprediksi data berikutnya tanpa perlu mengambil ulang 20 data tersebut. Model  LSTM akan mengklasifikasikan kondisi kendaraan berdasarkan data  yang  diterimanya.  Jika  model  berhasil,  klasifikasi  akan  ditampilkan  dalam  bentuk  informasi  di  aplikasi android.  Data  yang  telah  diproses  akan  diunggah  ke  server  untuk  kemudian  ditampilkan  pada  aplikasi  yang terhubung  dan  memberikan  gambaran  lengkap  tentang  kondisi  kendaraan  kepada  pengguna.  Pendekatan  ini menciptakan sistem yang adaptif dan sangat responsif dalam memberikan informasi penting kepada pengemudi, yang pada gilirannya dapat meningkatkan keselamatan berkendara dan mengurangi risiko terjadinya kecelakaan.

## 2.2 Tahapan Pengolahan Data
Dalam  pengolahan  data  memiliki  beberapa  tahapan  menggunakan  metode  Long  Short  Term  Memory  yang digunakan dalam memproses dan menganalisis data dengan rentang waktu tertentu.  Data tersebut akan diproses menggunakan  bahasa pemrograman Python agar dapat melakukan klasifikasi dengan  metode  Long Short Term Memory. Berikut tahapan pengolahan data menggunakan Long Short Term Memory:

## Gambar 2. Tahapan Pengolahan Data
Pada  Gambar  2,  langkah  awal  melibatkan  pengumpulan  dataset  dengan  menggunakan  alat  deteksi kecelakaan.  Dataset  ini  diatur  secara  sekuensial,  sesuai  dengan  prinsip  Long  Short  Term  Memory[17]  dimana setiap rangkaian data terdiri dari 20 data. Dataset  beserta label  yang sesuai digunakan sebagai  input dan target untuk melatih model yang menggunakan metode LSTM. Model ini akan mempelajari setiap pola sekuensial serta

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
mengidentifikasi potensi kecelakaan berdasarkan informasi yang terkandung dalam dataset dan label yang sudah ada.  Dataset ini mencakup data sensor yang berasal dari alat deteksi kecelakaan, seperti informasi tentang posisi kemiringan (posisi  xyz), getaran, suara, kehadiran gas, dan deteksi api. Model  Long Short Term Memory  akan mampu memahami situasi dan kondisi yang terkait dengan label yang telah ditetapkan dalam setiap dataset, yang memberi tahu model mengenai status kendaraan, seperti aman, waspada, atau bahaya. Tabel 1 memuat intensitas klasifikasi berbagai kondisi kendaraan :
Tabel 1. Intensitas Klasifikasi Kondisi Kendaraan
Tabel  1  menggambarkan  3  indikasi  kondisi  kendaraan  yaitu  aman,  waspada,  dan  bahaya  beserta karakteristik  masing-masing.  Data  sensor  yang  tercantum  memiliki  peran  penting  dalam  menentukan  status kondisi kendaraan. Data posisi kemiringan yaitu gyro X, gyro Y, dan gyro Z bertugas untuk mengetahui perubahan posisi dan kemiringan kendaraan. Pada data getaran bertugas untuk mengetahui tingkat getaran pada kendaraan. Nilai  “1”  akan  diberikan  jika  getaran  terdeteksi  dan  “0”  tidak  ada  getaran  yang  signifikan.  Data  sensor  suara digunakan untuk mengukur tingkat kebisingan pada kendaraan. Jika terdeteksi nilai “1”, maka suara berlebihan terdeteksi namun jika “0” tidak ada suara yang terdeteksi. Data sensor api digunakan untuk mengukur kemunculan api  yang ditandai dengan  munculnya nilai  “1”  yang  menandakan api terdeteksi. Jika nilai  “0”, tidak ada tanda- tanda api muncul di kendaraan. Nilai gas akan digunakan untuk mengukur tingkas gas dalam kendaraan sebagai pertanda  kemungkinan  munculnya  api  yang  menunjukkan  risiko  kebakaran.  Untuk  memahami  bentuk  dataset, diperlukan Eksplorasi Data (EDA) guna mengidentifikasi pola dan bentuk dataset. Pada hasil yang ditampilkan akan menunjukkan bentuk perbedaan yang signifikan dalam fitur numerik dan visualisasi histogram berdasarkan kondisi yang telah ditentukan seperti Gambar 3 berikut :
No Fitur Tipe Nilai 1 Gyro X Floating-Point [-30.000-30.000] 2 Gyro Y Floating-Point [-30.000-30.000] 3 Gyro Z Floating-Point [-40.000-40.000] 4 Getaran Floating-Point [0-1] 5 Suara Floating-Point [0-1] 6 Api Floating-Point [0-1] 7 Gas Floating-Point [500-20.000] 8 Keadaan Integer Aman = 0; Waspada = 1; Bahaya = 2;

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
Pada gambar 3 menunjukkan distribusi fitur untuk setiap kelas yang memiliki variasi nilai numerik yang berbeda.  Visualisasi  ini  menggambarkan  keberagaman  nilai  dataset  di  setiap  kelas  dengan  jelas.  Pada  tahap preprocessing  data  melakukan  pembagian  dataset  menjadi  data  pelatihan  dan  validasi.  Pada  tahap  pembuatan arsitektur, jumlah lapisan, unit, dan panjang urutan yang akan digunakan dalam model Long Short Term Memory yang ditentukan[18]. Dalam proses pelatihan model, data pelatihan dimanfaatkan untuk melatih model, sedangkan data validasi digunakan untuk melakukan uji coba terhadap model yang telah menjalani pelatihan. Hasil dari fase sebelumnya akan dievaluasi  melalui pengukuran akurasi dan  nilai kerugian (loss)  yang diperoleh. Model  Long Short Term Memory tersebut akan digunakan menggunakan data testing untuk di uji kembali performansi model ketika langsung digunakan menggunakan alat dan dikirim langsung menuju aplikasi.

## 2.3 Evaluasi Klasifikasi Long Short Term Memory
Model Long Short Term Memory dilatih untuk mengenali pola dalam data sekuensial dan dievaluasi menggunakan data  uji  yang  belum  pernah  dilihat.  Tahapan  ini  melibatkan  pengolahan  data  sensor  dari  perangkat  deteksi kecelakaan  untuk  kemudian  dianalisis  dan  diklasifikasikan  sesuai  dengan  kondisi  yang  telah  dirancang  dalam sistem. Dalam evaluasi Dalam konteks klasifikasi, True Negative (TN) mencakup hasil yang benar saat sampel negatif diklasifikasikan secara tepat,  False Negative  (FN) terjadi  saat sampel  yang seharusnya termasuk positif salah  diklasifikasikan  sebagai  negatif,  sementara  False  Positive  (FP)  terjadi  ketika  sampel  yang  seharusnya termasuk  negatif  keliru  diklasifikasikan  sebagai  positif,  dan  True  Positive  (TP)  terjadi  ketika  sampel  positif diklasifikasikan secara benar.  Evaluasi  ini digunakan untuk mengukur kinerja  model dalam  mengklasifikasikan data dalam konteks teks objektif dan subyektif[19]. Dikarenakan adanya tiga kelas kondisi kendaraan, penelitian ini  memanfaatkan  Confusion  Matrix  dengan  matriks  3x3  yang  mencakup  kategori  positif,  negatif,  dan  netral. Terlihat  pada  Tabel  2  persamaan  Confusion  matrix  yang  akan  digunakan  untuk  memberikan  evaluasi  dalam mengukur kinerja model dengan rinci[20].
Tabel 2. Confusion Matrix 3 Kelas Actual Class Predicted Class Positive Negative Neutral Positive True Positives (TP) False Positives (FP) False Positives (FP) Negative False Negatives (FN) True Negatives (TN) False Negatives (FN) Neutral False Neutral (FNR) False Neutral (FNR) True Neutral (FNR)
Pada proses pengujian dilakukan uji akurasi yang dapat memberikan gambaran tentang sejauh mana model ini  efektif  dalam  mengklasifikasikan  kondisi  kendaraan[21].  Adapun  proses  pengujian  tingkat  akurasi  yang digunakan rumus pada Persamaan 1 :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝑇𝑁𝑅) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁+𝑇𝑁𝑅+𝐹𝑁𝑅) 𝑥 100% (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, akan diterapkan metode Long Short-Term Memory untuk mengubah data menjadi informasi yang akurat, yang dapat dipantau melalui platform Android. Penerapan Long Short Term Memory dalam penelitian ini memungkinkan pengolahan data yang lebih canggih dan pemahaman yang lebih mendalam tentang pola-pola data  yang  relevan.  Hal  ini  dapat  menghasilkan  informasi  yang  lebih  akurat  dan  berguna  dalam  konteks pemantauan. Dengan  implementasi pada platform android,  informasi tersebut dapat  diakses dengan mudah dan real-time melalui perangkat seluler serta memberikan fleksibilitas dalam pemantauan data dari jarak jauh.

## 3.1 Tingkat Korelasi
Visualisasi hubungan antara variabel numerik memanfaatkan heatmap untuk mengevaluasi tingkat korelasi antar variabel tersebut. Perhitungan korelasi dan pembuatan heatmap  ini  menggunakan pustaka  Pandas dan  Seaborn. Penggunaan  Pustaka  ini  dapat  mempermudah  dalam  menganalisis  dan  memvisualisasikan  hubungan  setiap variable numerik dalam dataset.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
Tingkat korelasi antara fitur-fitur pada Gambar 4 berkisar antara  -1 hingga 1. Sebagian  besar fitur tidak menunjukkan korelasi yang signifikan dengan fitur posisi kemiringan, menandakan  bahwa fluktuasi dalam fitur- fitur tersebut tidak berkaitan dengan perubahan posisi kemiringan. Pada korelasi tingkat sedang antara Getar dan Suara  bernilai  0.38,  menunjukkan  hubungan  moderat  antara  keduanya.  Pada  korelasi  Gas  dan  Api  memiliki hubungan yang kuat bernilai 0,66 yang menandakan hubungan signifikan. Jadi, meskipun ada beberapa hubungan yang menonjol, secara keseluruhan, tidak terlihat pola korelasi yang konsisten antara semua fitur yang dipilih.

## 3.2 Training Data
Evaluasi metode Long Short-Term Memory (LSTM) dilakukan melalui pelatihan pada dataset dengan pengaturan parameter epochs sebanyak 10 kali. Uji ini membagi dataset menjadi dua bagian, dengan 20% dari data digunakan sebagai data validasi dan 80% sisanya sebagai data pengujian. Pengujian ini bertujuan untuk menilai sejauh mana model LSTM mampu memproses dan memahami data yang belum pernah dijadikan sampel selama fase pelatihan.

## Gambar 3. Proses Training dan Validasi Data
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pelatihan  model  menggunakan  parameter  epochs  yang  diatur sebanyak 10 kali iterasi. Proses pelatihan melibatkan data yang dibagi menjadi dua bagian yaitu 20% sebagai data validasi dan 80% sebagai data testing. Hasil dari proses pelatihan ini mencapai tingkat akurasi sebesar 99,96%. Model  Long Short-Term Memory  mampu  memprediksi dan  mengklasifikasikan data dengan sangat baik. Nilai loss yang dihasilkan pada tahap pelatihan data ini mendapatkan sekitar 0,12%. Semakin kecil nilai test loss maka semakin baik performa model Long Short Term Memory dalam mengklasifikasi.

## Gambar 5. Grafik Training dan Validation Data
Grafik  pada  Gambar  5  menunjukkan  hasil  pelatihan  dan  validasi  model  dalam  mengklasifikasi  dan memprediksi dataset. Pada nilai akurasi dan loss memiliki angka yang tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Ini menunjukkan bahwa model Long Short Term Memory mampu mempelajari data yang sudah dikenal (training) serta melakukan prediksi terhadap data yang belum pernah dilihat sebelumnya (validasi) secara akurat. Hasil ini menunjukkan bahwa model Long Short Term Memory dalam penelitian ini sangat efektif dan memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasi kondisi kendaraan. Model Long Short Term Memory yang sudah dilatih dapat digunakan  dalam  sistem  deteksi  kecelakaan  yang  akan  dihubungkan  ke  android  untuk  dilakukan  tes  pengujian menggunakan data asli.

## 3.3 Hasil Pengujian
Dalam  proses  pengujian  dilakukan  untuk  menguji  kinerja  sistem  dalam  mengklasifikasi  setiap  posisi  kondisi kendaraan  dengan  baik.Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan  alat  secara  real  testing  untuk  menentukan  kelas klasifikasi yang ditentukan telah sesuai dengan akurat. Saat dilakukan pengujian melalui alat, model Long Short

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
Term Memory akan mengambil 20 data untuk dijadikan satu sample data agar model Long Short Term Memory dapat  memahami  pola  perubahan  dan  karakteristik  yang  mengindikasikan  kondisi  posisi  kendaraan.  Proses  ini mempermudah  model  Long  Short  Term  Memory  dalam  melakukan  klasifikasi  data  selanjutnya  tanpa  perlu mengambil  20  data  lagi.  Setelah  dilakukan  pengujian,  akan  dilakukan  perhitungan  akurasi  dari  sistem menggunakan confusion matrix dengan rumus yang sudah dibahas pada bab sebelumnya. Seluruh hasil pengujian ini  merupakan  hasil  setelah  model  Long  Short  Term  Memory  dapat  memahami  20  data  timestep  awal  dalam kondisi kendaraan berkecepatan 12km/h yang kemudian disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Real Testing Aman Kecepatan Gyro X Gyro Y Gyro Z Getaran Suara Api Gas Kelas Klasifikasi Hasil Prediksi 12km/h 348 -539 283 0 0 0 2751 AMAN BENAR 12km/h 331 -535 274 0 0 0 2712 AMAN BENAR 12km/h 305 -561 262 0 0 0 2673 AMAN BENAR 12km/h 316 -562 275 0 0 0 2712 AMAN BENAR 12km/h 318 -537 282 0 0 0 2751 AMAN BENAR 12km/h 326 -566 280 0 0 0 2751 AMAN BENAR 12km/h 315 -554 278 0 0 0 2790 AMAN BENAR 12km/h 316 -577 274 0 0 0 2771 AMAN BENAR 12km/h 310 -563 262 0 0 0 2771 AMAN BENAR 12km/h 310 -547 247 0 0 0 2712 AMAN BENAR
Pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  model  Long  Short  Term  Memory  dalam  mengklasifikasi  data  aman memiliki  hasil  testing  yang  akurat.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  seluruh  data  getar,  suara,  dan  api menghasilkan angka 0 yang menyatakan bahwa tidak ada getaran dan suara yang berasal dari benturan, serta tidak adanya kemunculan api.  Nilai gas  yang ditunjukkan  berada dibawah 3.000  maka tidak  ada gas  yang terdeteksi pada  kendaraan.  Ini  bertanda  bahwa  tingkat  gas  dalam  kendaraan  berada  dalam  kisaran  yang  aman.  Posisi kemiringan  yang  ditunjukkan  pada  tabel  menyatakan  bahwa  kendaraan  dalam  posisi  aman  dan  stabil.  Secara keseluruhan,  tabel  tersebut  membuktikan  bahwa  model  ini  mampu  memberikan  hasil  yang  konsisten  dalam mengidentifikasi kondisi aman suatu kendaraan.
Tabel 3. Hasil Real Testing Waspada Kecepatan Gyro X Gyro Y Gyro Z Getaran  Suara Api Gas Kelas Klasifikasi Hasil Prediksi 12km/h 325 -456 1063 1 0 1 2888 WASPADA BENAR 12km/h 304 -606 310 0 1 0 2790 WASPADA BENAR 12km/h 693 67 986 1 0 1 2771 WASPADA BENAR 12km/h 867 -1896 584 1 1 0 2810 WASPADA BENAR 12km/h -39 -589 -6448 0 1 0 2810 WASPADA BENAR 12km/h 52 -1027 -278 1 1 0 3141 WASPADA BENAR 12km/h -37 -1793 1100 1 1 0 2790 WASPADA BENAR 12km/h 176 -857 -6 1 0 1 3863 WASPADA BENAR 12km/h -2564 -449 84 0 1 0 2771 WASPADA BENAR 12km/h 62 -204 131 1 1 0 2829 WASPADA BENAR
Pada Tabel 3, pengujian alat dilakukan dengan memiringkan sedikit posisi alat ke kanan dan ke kiri. Hasil tersebut  mendapatkan  hasil  deteksi  klasifikasi  yang  benar  sesuai  dengan  indikasi  yang  telah  diberikan  kepada model  Long  Short  Term  Memory  dimana  posisi  kemiringan  masih  tidak  terlalu  ekstrim.  Ini  mengindikasikan bahwa  model  mampu  merespons  secara  sensitif  terhadap  perubahan  posisi  kendaraan,  bahkan  jika  perubahan tersebut  hanya  sedikit.  Nilai  getar,  suara,  dan  api  dapat  di  indikasi  dalam  dua  kondisi  bernilai  1  maka  dapat dianggap  berada  di  kondisi  waspada.  Jika  kondisi  kemiringan  sudah  menunjukkan  posisi  kendaraan  dalam waspada namun salah satu kondisi getaran, suara, dan kemunculan api tidak terdeteksi, maka model Long Short Term  Memory  akan  mendeteksi  kondisi  tersebut  dalam  keadaan  waspada.  Kondisi  ini  menunjukkan  tingkat sensitivitas model Long Short Term Memory terhadap situasi waspada melakukan klasifikasi yang andal, bahkan dalam situasi di mana beberapa parameter mungkin tidak selalu aktif atau mendeteksi kondisi dengan jelas. Dengan kemampuan  model  ini  dapat  membantu  mendeteksi  potensi  situasi  berbahaya  dan  memberikan  respons  yang sesuai, bahkan dalam situasi yang mungkin kurang ekstrim.
Tabel 4. Hasil Real Testing Bahaya Kecepatan Gyro X Gyro Y Gyro Z Getaran Suara Api Gas Kelas Klasifikasi Hasil Prediksi 12km/h 344 -501 318 0 1 0 2771 BAHAYA SALAH

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
Kecepatan Gyro X Gyro Y Gyro Z Getaran Suara Api Gas Kelas Klasifikasi Hasil Prediksi 12km/h 320 -544 340 0 0 0 2849 BAHAYA SALAH 12km/h -18060 -6961 -15209 1 1 1 3161 BAHAYA BENAR 12km/h -2417 -32767 -8828 0 0 0 3044 BAHAYA BENAR 12km/h 13037 -32736 -866 1 1 1 4078 BAHAYA BENAR 12km/h -9410 26277 20482 0 0 0 3044 BAHAYA BENAR 12km/h -2762 400 6186 1 1 1 14385 BAHAYA BENAR 12km/h -1707 -2692 2182 0 1 0 15029 BAHAYA BENAR 12km/h -31 -206 592 1 1 1 14385 BAHAYA BENAR 12km/h -87 -308 300 1 1 1 15029 BAHAYA BENAR
Pada  Tabel  4  menunjukkan  beberapa  kesalahan  dalam  tahap  pengujian  kondisi  bahaya.  Beberapa  data terdeteksi bahaya, namun data pengujian tersebut mengindikasikan kondisi aman. Dalam 8 pengujian lainnya, data berhasil  diklasifikasikan  sesuai  indikasi  bahaya.  Pengujian  kondisi  bahaya  dilakukan  dengan  menggerakan kendaraan  secara  ekstrem  ke  kanan  dan  kiri  untuk  mendeteksi  bahaya.  Dalam  kondisi  bahaya,  parameter  data sensor memiliki peran penting dimana jika getaran, suara, dan api bernilai 1 menunjukkan kondisi bahaya. Jika salah satu sensor tidak terdeteksi, kondisi kendaraan masih dianggap bahaya jika posisi kemiringan sesuai indikasi. Hal serupa berlaku untuk nilai gas dengan rentang tertentu yang menunjukkan bahaya menandakan bau gas atau terbakar sebagai tanda bahaya. Berdasarkan hasil pengujian dari klasifikasi tiga kelas kondisi kendaraan berpotensi kecelakaan dapat dievaluasi menggunakan confusion matrix dari setiap kelas dengan dimensi 3x3 seperti berikut :
Gambar 6 . Confusion Matrix
Tampak  pada  Gambar  6  menunjukkan  30  data  hasil  klasifikasi  model  pada  tiga  kelas  yaitu  “Aman”, “Bahaya”,  dan  “Waspada”.  Model  berhasil  mengklasifikasi  kelas  Aman  sebanyak  10  kali  yang  berarti  model mengidentifikasi dengan benar data sebagai kelas Aman sebanyak 10 kali. Model juga berhasil mengklasifikasi kelas Waspada sebanyak 10 kali yang berarti model dengan tepat mengidentifikasi 10 data sebagai kelas Waspada. Pada kelas Bahaya, model dapat mengklasifikasi dengan baik sebanyak 8 kali. Terdapat 2 data yang seharusnya masuk ke kelas Aman tetapi model mendeteksi kondisi data tersebut ke dalam kelas Bahaya. Meskipun memiliki beberapa  kesalahan,  keseluruhan  kinerja  model  Long  Short  Term  Memory  memiliki  kinerja  yang  cukup  baik dalam mengklasifikasi setiap kelas. Hal ini terlihat dari tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasi kelas "Aman"  dan  "Waspada,"  serta  tingkat  akurasi  yang  baik  dalam  mengklasifikasi  kelas  "Bahaya."  Dengan pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  hasil  klasifikasi  ini,  dapat  dilakukan  evaluasi  yang  mendalam  untuk mengidentifikasi potensi perbaikan yang dapat diterapkan pada model, jika diperlukan.
Tabel 5. Evaluasi Confusion Matrix
Actual Class (n = 30) Predicted Class Positive Negative Neutral Class Precision Positive 10 2 0 83,33% Negative 0 8 0 80% Neutral 0 0 10 100% Class Recall 100% 80% 100%
Hasil  evaluasi  model  terdapat  dalam  Tabel  5,  mencakup  30  sampel  yang  dikelompokkan  menjadi  tiga kategori,  yaitu  "Positif"  (Aman),  "Negatif"  (Bahaya),  dan  "Netral"  (Waspada).  Informasi  yang  diperoleh menunjukkan  hasil total kesalahan klasifikasi  hanya 2 pada  False Positive ketika  nilai aman terdeteksi  bahaya. Selain  itu,  tingkat  presisi  untuk  kelas  "Positif"  adalah  sebesar  83,33%  yang  berarti  83,33%  dari  prediksi  yang dibuat untuk kelas "Positif" benar. Kelas "Negatif" memiliki tingkat presisi sebesar 80,00%, dan kelas "Netral" memiliki tingkat presisi sebesar 100,00%, menunjukkan bahwa seluruh prediksi untuk kelas "Netral" benar. Selain

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
itu, tingkat recall atau tingkat pemulihan untuk kelas "Positif" adalah 100% yang artinya model mampu mendeteksi seluruh kasus sebenarnya dari kelas "Positif," sedangkan kelas "Negatif" memiliki tingkat recall sebesar 80,00%, dan  kelas  "Netral"  juga  memiliki  tingkat  recall  sebesar  100,00%.  Secara  keseluruhan  memberikan  gambaran tentang seberapa baik model mampu memprediksi kelas-kelas yang berbeda, dengan penekanan pada pengurangan kesalahan klasifikasi False Positive.
Hasil ini mengindikasikan kemampuan model dalam membedakan dan mengklasifikasikan ketiga kategori tersebut dengan tingkat kesalahan yang rendah. Ini menunjukkan kinerja model yang sangat baik, dengan tingkat akurasi mencapai 93,3%. Model ini terbukti efektif dalam mengidentifikasi situasi berbahaya dan dapat diandalkan dalam  tugas  deteksi  kecelakaan.  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki  tingkat  akurasi yang  baik pada data pelatihan dan pengujian,  yakni sekitar 99% dan 93,3% masing-masing. Model  Long Short Term Memory ini memiliki potensi untuk digunakan dalam pengembangan sistem deteksi kecelakaan yang akan memproses data dan mengirimkannya ke aplikasi android melalui Raspberry Pi dengan Flask sebagai perantara. Selain itu, sebuah website berfungsi sebagai server yang akan memberikan informasi kepada pengguna melalui aplikasi,  memungkinkan  mereka  untuk  memantau  status  kendaraan  secara  real-time,  termasuk  status  aman, waspada, atau bahaya. Adapun bentuk tampilan pada aplikasi android  yang  menampilkan hasil data sensor dan hasil klasifikasi dari data yang telah diambil sebagai berikut.
Gambar 7. (a) Menu Real Time Monitoring (b) Sambungan Menu Real Time Monitoring (c) Menu List Monitoring
Ketiga  gambar  tersebut  menampilkan  data  sensor  dan  klasifikasi  yang  disampaikan  kepada  pengguna melalui aplikasi android. Pada Gambar 7(a) dan 7(b) terdapat Menu Real-Time Monitoring yang memungkinkan informasi  diperbarui  secara  langsung  setiap  5  detik.  Menu  ini  mencakup  data  sensor  yang  dikumpulkan  dari berbagai sumber seperti kecepatan, posisi kemiringan (xyz), getaran, suara, gas, api, serta hasil klasifikasi kondisi kendaraan. Menu ini juga menampilkan lokasi kendaraan berdasarkan longitude dan latitude beserta ID sebagai nomor urut data informasi yang masuk ke aplikasi android. Informasi yang ditampilkan dalam Menu Real-Time Monitoring akan disimpan di Menu List Monitoring seperti yang terlihat pada Gambar 7(c). Menu ini berfungsi sebagai  riwayat  data  yang  telah  dikumpulkan  dari  waktu  ke  waktu.  Secara  keseluruhan,  data  informasi  yang dihasilkan  oleh  Long  Short-Term  Memory  tersebut  disimpan  dalam  Database  MySQL  agar  tersimpan  secara historis dan real time serta dapat dikelola dengan efisien.
Tabel 6. Perbandingan Penelitian Sebelumnya Metode Tujuan Penelitian Evaluasi Penelitian Penulis LSTM Melakukan klasifikasi informasi sebagai pembanding setiap teks tulisan pada social media yang dilabeli Uji coba dilakukan 5 kali dengan akurasi 91,9% dan hasil rata-rata akurasi sebesar 89,45%. Yuliya Astari, Afiyati, dan Saddam Wahib Rozaqi[22] LSTM dan ResNet50 Klasifikasi gambar dengan Image Captioning. Akurasi yang didapatkan sekitar 85.74% menggunakan parameter 100 epochs. Marius Raka Satria dan Jasman Pardede[23] LSTM Decision Tree Random Forest CNN Mengklasifikasi kata pada tweet mengenai informasi bencana Akurasi klasifikasi saat menggunakan metode LSTM sebesar 90%. Nuli Giarsyani, Ahmad Fathan Hidayatullah, Ridho Rahmadi[24]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
Metode Tujuan Penelitian Evaluasi Penelitian Penulis 1D CNN LSTM Klasifikasi EEG sebagai metode preprocessing dan verifikasi data valid. Akurasi training sebesar 94,9% dan 87,5% saat testing. Jinyoung Kim dan Jongsoo Lee[25] LSTM- GRU dan ANN-BP Klasifikasi suara kucing dan anjing. Klasifikasi yang dilakukan mendapatkan akurasi sebesar 87,5%. Fuad Hamdi Bahar, Nasmah Indah Sari, dan Armin Lawi[26]
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  beberapa  penelitian  telah  melakukan  klasifikasi  menggunakan  Long  Short Term Memory dalam berbagai bidang. Dalam perbandingan dengan penelitian sebelumnya pada Tabel 6, model Long  Short  Term  Memory  dalam  penelitian  ini  berhasil  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu  99%  dengan hasil akurasi testing senilai 93,3% dalam mengklasifikasi kondisi kendaraan berpotensi kecelakaan. Keunggulan ini  disebabkan  oleh  fokus  dataset  yang  digunakan  khusus  untuk  deteksi  kecelakaan.  Model  ini  memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam terhadap pola-pola unik yang terkait dengan kondisi kecelakaan. Dataset yang memiliki fokus jelas pada kondisi kecelakaan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang pola- pola unik yang terkait dengan situasi tersebut. Model Long Short Term Memory ini dapat mempelajari pola-pola tersebut dengan baik dan dapat mengindentifikasi dan mengklasifikasi kondisi kendaraan secara akurat. Hasil ini berdampak positif pada peningkatan keselamatan di jalan raya yang sangat akurat memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap situasi berbahaya dan potensi pengurangan insiden kecelakaan. Dengan demikian, penelitian ini  memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  pemantauan  data  dengan  keakuratan  yang  lebih  tinggi,  yang  dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik atau tindakan responsif dalam berbagai konteks, seperti pemantauan  lingkungan  dan  keamanan.  Keseluruhan  metode  Long  Short  Term  Memory  dalam  implementasi android merupakan pendekatan yang kuat untuk mengubah data menjadi informasi yang lebih berarti dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi praktis.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  platform  Android  sebagai  sarana  utama  untuk  menghimpun  data  dari  sensor  berupa posisi kemiringan, getaran, suara, kemunculan api, dan gas pada kecepatan 12 km/h dengan memanfaatkan metode Long  Short  Term  Memory  sebagai  sistem  yang  efisien  dalam  mengklasifikasikan  kondisi  kendaraan  yang berpotensi mengalami kecelakaan. Metode Long Short Term Memory telah terbukti memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi dalam mengidentifikasi berbagai kondisi kendaraan seperti "aman," "waspada,"  dan "bahaya," dan memiliki kemampuan untuk memberikan respons real-time dengan informasi yang tersedia dalam hitungan detik. Hasil penelitian ini menunjukkan akurasi yang sangat baik, mencapai 99% selama tahap pelatihan dan 93,3% pada pengujian data testing. Evaluasi kinerja model menunjukkan hasil yang sangat memuaskan dalam mengenali setiap kondisi kendaraan, dengan nilai Presisi tertinggi ditemukan pada kategori "Aman," mencapai 100%. Penelitian ini menawarkan  solusi  yang  potensial  untuk  meningkatkan  keselamatan  dan  efisiensi  dalam  sistem  transportasi, memberikan  gambaran  komprehensif  tentang  kondisi  kendaraan  kepada  pengguna,  dan  penerapan  Long  Short Term Memory dalam pemantauan kondisi kendaraan menghasilkan hasil yang sangat memuaskan. Sebagai saran untuk pengembangan lebih lanjut, Penambahan fitur deteksi keadaan cuaca ekstrem dan kondisi jalan yang buruk dapat  memberikan  ingormasi  lebih  lengkap  kepada  pengemudi  mengenai  faktor-faktor  potensial  yang  dapat mempengaruhi  keselamatan  perjalanan.  Pengembangan  deteksi  kecelakaan  ini  dapat  semakin  memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan keselamatan pengguna jalan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengungkapkan  rasa  terima  kasih  kepada  Politeknik  Negeri  Sriwijaya  atas  fasilitas  riset  yang  telah disediakan.  Penulis  juga  berterima  kasih  kepada  seluruh  pengajar  dan  teknisi  di  Laboratorium  Telekomunikasi Departemen  Teknik  Elektro  Politeknik  Negeri  Sriwijaya  yang  telah  memberikan  bantuan  dan  berbagi pengetahuan.  Penulis  juga  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada  keluarga  dan  sahabat-sahabat  yang  selalu memberikan cinta dan dukungan sepanjang perjalanan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] J. Roland, P.  D. Way, C. Firat, T. N. Doan, and M. Sartipi, “Modeling and predicting vehicle accident occurrence in Chattanooga, Tennessee,” Accid Anal Prev, vol. 149, p. 105860, Jan. 2021, doi: 10.1016/J.AAP.2020.105860.
[2] “Website Resmi Polri - Periode Januari-September 2022, Kasus Kecelakaan Meningkat 36,4 Persen.” Accessed: Aug. 12, 2023. [Online]. Available: https://polri.go.id/berita-polri/2681
[3] G. Fountas, P. C. Anastasopoulos, and F. L. Mannering, “Analysis of vehicle accident-injury severities: A comparison of segment- versus accident-based latent class ordered probit models with class-probability functions,” Anal Methods Accid Res, vol. 18, pp. 15–32, Jun. 2018, doi: 10.1016/J.AMAR.2018.03.003.
[4] C. Chen, B. Liu, S. Wan, P. Qiao, and Q. Pei, “An Edge Traffic Flow Detection Scheme Based on Deep Learning in an Intelligent Transportation System,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 22, no. 3, pp. 1840– 1852, Mar. 2021, doi: 10.1109/TITS.2020.3025687.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7005
[5] K.  N.  Qureshi  and  H.  Abdullah,  “A  Survey  on  Intelligent  Transportation  Systems,”  2013,  doi: 10.5829/idosi.mejsr.2013.15.5.11215.
[6] T. M. Tai, Y. J. Jhang, Z. W. Liao, K. C. Teng, and W. J. Hwang, “Sensor-Based Continuous Hand Gesture Recognition by Long Short-Term Memory,” IEEE Sens Lett, vol. 2, no. 3, Sep. 2018, doi: 10.1109/LSENS.2018.2864963.
[7] Y. Xu, X. Lu, B. Cetiner, and E. Taciroglu, “Real-time regional seismic damage assessment framework based on long short-term memory neural network,” Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 36, no. 4, pp. 504–521, Apr. 2021, doi: 10.1111/MICE.12628.
[8] R. Sánchez-Reolid, F. López de la Rosa, M. T. López, and A. Fernández-Caballero, “One-dimensional convolutional neural networks for low/high arousal classification from electrodermal activity,” Biomed Signal Process Control, vol. 71, p. 103203, Jan. 2022, doi: 10.1016/J.BSPC.2021.103203.
[9] I. W. Widhiada, I. G. B. W. Kusuma, and A. A. G. P. Diputra, “Kaki Robot Bionic Berbasis Deep Learning Neural Network Control,” Deepublish, 2023.
[10]  Q. Wang, Y. Gu, J. Liu, and S. Kamijo, “DeepSpeedometer: Vehicle speed estimation from accelerometer and gyroscope using LSTM model,”  IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, vol. 2018-March, pp. 1–6, Mar. 2018, doi: 10.1109/ITSC.2017.8317935.
[11]  S. Su, K. Muelling, J. Dolan, P. Palanisamy, and P. Mudalige, “Learning Vehicle Surrounding-aware Lane-changing Behavior from Observed Trajectories,” IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings, vol. 2018-June, pp. 1412– 1417, Oct. 2018, doi: 10.1109/IVS.2018.8500445.
[12]  K. Panyo, J. Bootkrajang, P. Inkeaw, and J. Chaijaruwanich, “Bus Arrival Time Estimation for Public Transportation System Using LSTM,” in InCIT 2020 - 5th International Conference on Information Technology, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2020, pp. 134–138. doi: 10.1109/InCIT50588.2020.9310940.
[13]  B. Arief, H. Kholifatullah, and A. Prihanto, “Penerapan Metode Long Short Term Memory Untuk Klasifikasi  Pada Hate Speech,”  Journal  of  Informatics  and  Computer  Science  (JINACS),  vol.  04,  pp.  292–297,  Jan.  2023,  doi: 10.26740/JINACS.V4N03.P292-297.
[14]  Filbert  Daniel  Tanugraha,  Heri  Pratikno,  dan  Musayyanah,  and  Weny  Indah  Kusumawati,  “Pengenalan  Gerakan Olahraga  Berbasis  (Long  Short-Term  Memory)  Menggunakan  Mediapipe,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2022,  doi: 10.52435/JAIIT.V4I1.182.
[15]  S. Kumar, A. Damaraju, A. Kumar, S. Kumari, and C. M. Chen, “LSTM network for transportation mode detection,” Journal of Internet Technology, vol. 22, no. 4, pp. 891–902, 2021, doi: 10.53106/160792642021072204016.
[16]  S. Baadel,  F.  Thabtah,  and  J.  Lu,  “A  clustering  approach  for  autistic  trait  classification,” https://doi.org/10.1080/17538157.2019.1687482, vol. 45, no. 3, pp. 309–326, Jul. 2020, doi: 10.1080/17538157.2019.1687482.
[17]  H. Han, C. Choi, J. Jung, and H. S. Kim, “Deep Learning with Long Short Term Memory Based Sequence-to-Sequence Model  for  Rainfall-Runoff  Simulation,”  Water  2021,  Vol.  13,  Page  437,  vol.  13,  no.  4,  p.  437,  Feb.  2021,  doi: 10.3390/W13040437.
[18]  X. H. Le, H. V. Ho, G. Lee, and S. Jung, “Application of Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network for Flood Forecasting,” Water 2019, Vol. 11, Page 1387, vol. 11, no. 7, p. 1387, Jul. 2019, doi: 10.3390/W11071387.
[19]  Y.  Luan  and  S.  Lin,  “Research  on  Text  Classification  Based  on  CNN  and  LSTM,”  Proceedings  of  2019  IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computer Applications, ICAICA 2019, pp. 352–355, Mar. 2019, doi: 10.1109/ICAICA.2019.8873454.
[20]  S. W. Sihwi, I. P. Jati, and R. Anggrainingsih, “Twitter Sentiment Analysis of Movie Reviews Using Information Gain and Naïve Bayes Classifier,” pp. 190–195, 2018, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2018.8549757.
[21]  G. Ren, J. Wan, Y. Wang, K. Yao, J. Fu, and J. Yu, “A direct prediction method for wind power ramp events considering the class imbalanced problem,” Energy Sci Eng, 2023, doi: 10.1002/ESE3.1415.
[22]  Y. yuli Astari, A. Afiyati, and S. W. Rozaqi, “Analisis Sentimen Multi-Class Pada Sosial Media Menggunakan Metode Long  Short-Term  Memory  (LSTM),”  Jurnal  Linguistik  Komputasional,  vol.  4,  no.  1,  pp.  8–12,  Apr.  2021,  doi: 10.26418/JLK.V4I1.43.
[23]  M. R. Satria and J. PARDEE, “Image Captioning Menggunakan Metode Resnet50 Dan Long Short Term Memory,” e- Proceeding FTI, 2022, Accessed: Oct. 12, 2023. [Online]. Available:
https://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/fti/article/view/1582
[24]  N. Giarsyani, A. F. Hidayatullah, and R. Rahmadi, “Komparasi Algoritma Machine Learning dan Deep Learning untuk Named Entity Recognition : Studi Kasus Data Kebencanaan,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik, vol. 3, no. 1, pp. 48–57, Aug. 2020, Accessed: Aug. 03, 2023. [Online]. Available: https://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/222
[25]  J. Kim and J. Lee, “Statistical Classification of Vehicle Interior Sound Through Upsampling-Based Augmentation and Correction  Using  1D  CNN  and  LSTM,”  IEEE  Access,  vol.  10,  pp.  100615–100626,  2022,  doi: 10.1109/ACCESS.2022.3208148.
[26]  F. H. Bahar, N. I. Sari, and A. Lawi, “Tampilan Klasifikasi Suara Kucing dan Anjing Menggunakan LSTM-GRU dan ANN-BP,”  Konferensi  Nasional  Ilmu  Komputer  (KONIK)  2021.  Accessed:  Oct.  25,  2023.  [Online].  Available: https://prosiding.konik.id/index.php/konik/article/view/51/44