Vol. 1,  No. 2, Bulan April Tahun 2020 E-ISSN   : 2686-6102 P-ISSN   : 2721-4842

## Rancang Bangun Alat Deteksi Kecelakaan Sepeda Motor Berbasis Exponential Smoothing
Titania Nur Alifah 1 Harianto 2 Ira Puspasari 3
Program Studi Teknik Komputer Universitas Dinamika Email: 1 titanianuralifah@gamil.com, 2 hari@dinamika.ac.id, 3 ira@dinamika.ac.id
Abstrak :  Keterlambatan  pada  korban  kecelakaan  karena  lokasi  kecelakaan  yang  sepi mengakibatkan korban kecelakaan  bisa  meninggal  ditempat. Maka dari  itu, diciptakannya alat ini untuk  mendeteksi  kecelakaan  pada  sepeda  motor.  Alat  ini  menggunakan  tiga  sensor  yaitu  sensor SW420 sebagai deteksi getaran, sensor GY521 MPU6050 sebagai deteksi  kemiringan dan Modul GPS untuk mendeteksi lokasi. Ketika sepeda motor mengalami kecelakaan, maka akan ada pesan ke aplikasi telegram berupa notifikasi kecelakaan dan lokasi kecelakaan ke aplikasi telegram. Hasil dari pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa alat tersebut sudah berhasil di uji coba jatuh dengan rata-rata delay pengiriman ke aplikasi telegram 4.5 detik. Selain itu, modul GPS sudah berhasil mendeteksi lokasi secara tepat dengan error pada latitude sebesar 0.00072749% dan error pada longitude sebesar 0.00003389%. Pada penelitian ini penulis mendapatkan hasil uji yang telah membuktikan  bahwa  penggunaan  metode exponential smoothing dapat  mengurangi error pada sensor  MPU6050.    ketika  telah  dilakukan  uji  coba error yang  dihasilkan  oleh  MPU6050  dengan menggunakan  metode exponential smoothing bernilai  7.835%  saat  sensor  miring  kanan  dan 12.133%  saat  sensor  miring  kiri.  Sedangkan, error dari  sensor  MPU6050  tanpa  menggunakan metode exponential smoothing adalah 9.214% saat  sensor miring kanan dan 16.197% saat sensor miring kiri.
Kata Kunci : Deteksi Kecelakaan, Exponential Smoothing , Telegram Bot, IoT, Android .
Abstract: Delay in accident victims due to the quiet location of the accident resulting in accident victims can die on the spot. Therefore, the creation of this tool to detect accidents on motorbikes. This tool uses three sensors namely SW420 sensor as vibration detection, GY521 MPU6050 sensor as tilt detection and GPS Module to detect location. When a motorcycle has an accident, there will be a message to the telegram application in the form of an accident notification and accident location to the telegram application. The results of the tests that have been carried out can be concluded that the device has been successfully tested in the fall with an average delay of sending to the telegram application 4.5 seconds. In addition, the GPS module has successfully detected the exact location with an error at latitude of 0.00072749% and error at longitude of 0.00003389%. In this study the authors get test results that have proven that the use of exponential smoothing methods can reduce errors  on  the  MPU6050  sensor.  when  testing  the  error  generated  by  the  MPU6050  using  the exponential smoothing method was worth 7,835% when the sensor tilted right and 12,133% when the sensor tilted left. Meanwhile, the error of the MPU6050 sensor without using the exponential smoothing method was 9.214% when the sensor tilted right and 16.197% when the sensor tilted left. Keywords : Accident Detection, Exponential Smoothing , Telegram Bot, IoT, Android .

## PENDAHULUAN
Semakin  majunya  perkembangan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  (IPTEK)  saat  ini, semakin  banyak  sarana  dan  prasarana  yang diciptakan khususnya bidang transportasi. Transportasi  pada  era modern ini  merupakan kebutuhan  primer  untuk  semua  orang.  Seiring dengan  perkembangan  zaman  jumlah  alat
transportasi  yang  semakin  banyak  berbanding lurus  dengan  tingkat  kejadian  kecelakaan  lalu lintas. Kecelakaan dapat mengakibatkan kerugian  berupa  material  akibat  kerusakaan ataupun penderitaan korban kecelakaan tersebut,
bahkan kecelakaan dapat mengakibatkan kematian,  Kecelakaan  bisa  disebabkan  karena
mengantuk,  bermain handphone, berbicara  saat berkendara yang dapat mengganggu konsentrasi. Tidak  hanya  merugikan  diri  sendiri,  kecelakaan juga  dapat  merugikan  orang  lain  yang  bahkan tidak melakukan kesalahan sama sekali. Kecelakan  lalu  lintas  sering  didominasi  oleh kendaraan  roda  dua  karena  sering  melakukan pelanggaran lalu lintas dengan kebut-kebutan dan kurangnya  perlengkapan  pada  sepeda  motor. Keterlambatan dalam penanganan korban kecelakaan sering terjadi dikarenakan terlambatnya informasi yang diterima oleh pihak kepolisian maupun rumah sakit terdekat. Saat ini kepolisian maupun rumah sakit hanya bergantung pada  informasi  masyarakat.  Hal  ini  memiliki kekurangan  karena  pihak  kepolisian  maupun rumah  sakit  melakukan  tindakan  saat  ada masyarakat yang melapor. Saat terjadi kecelakaan ada kalanya jika tempat kecelakaan tersebut jauh dari  kantor  polisi  dan  rumah  sakit  terdekat sehingga masyarakat yang melapor juga terlambat  untuk  memberi  informasi.  Sehingga korban meninggal di tempat sering terjadi karena kurangnya  penanganan  yang  saat  itu  juga dibutuhkan.
Pada  penelitian  alat  deteksi  kecelakaan yang sudah ada, hanya menggunakan satu sensor yaitu sensor Accelerometer dan untuk pengiriman pesan  notifikasi  ketika  mengalami  kecelakaan menggunakan  SMS Gateway .  Namun  sistem  ini memiliki  kelemahan  yaitu  hanya  mengukur kemiringan  pada  saat  kecelakaan  saja  dan  juga komunikasi  yang digunakan  menggunakan SMS dan  juga  alat  tersebut  masih  diterapkan  pada mobil [1]. Selain itu pada penelitian yang berjudul sistem pendeteksi kecelakaan pada sepeda motor berdasarkan  kemiringan  menggunakan  sensor Gyroscope berbasis  arduino  masih  menggunkan satu  sensor  yang  hanya  mendeteksi  kemiringan saja  dan  juga  sistem  komunikasi  untuk pengiriman lokasi kecelakaan masih menggunakan SMS [2].
Pada  Tugas  Akhir  ini alat  tersebut dikembangkan  dengan  menggunakan  dua  sensor sebagai pendeteksi kecelakaan dan  mengirimkan pesan  berupa  notifikasi  dan  lokasi  bahwa  telah terjadi  kecelakan  pada  sepeda  motor  dengan menggunakan aplikasi telegram ke pemilik motor dan keluarga secara broadcast . Untuk memberikan  informasi  kecelakaan  diperlukan sistem yang mendukung deteksi kecelakaan yaitu dengan  menggunakan  sensor Accelerometer dan Gyroscope (MPU6050 ) untuk mengukur
kemiringan  dan  derajat  ketika  motor  tersebut jatuh. Sensor MPU6050 tersebut diolah menggunakan  metode Exponential  Smoothing untuk  menghasilkan  data  yang  menggunakan metode Exponential Smoothing untuk menghasilkan  data  yang  akurat  dan  rendah  dari noise. Sensor  MPU6050  merupakan  salah  satu sensor yang tergolong dalam Inertial Measurement  Unit (IMU), sensor ini  merupakan gabungan  dari  3- axis  gyroscope dan 3- axis accelerometer .  Pada  penggunaannya,  sensor  ini dapat  memberikan  keluaran  sudut  kemiringan pada sumbu X dan Y yang dapat digunakan untuk mendeteksi  derajat  kemiringan  pada  saat  sepeda motor jatuh.  Pada saat sepeda motor terjatuh dan alat mendeteksi keluaran berupa derajat kemiringan pada sensor Mpu6050, data keluaran sensor  ini  memiliki  banyak noise yang  sangat mengganggu pembacaan dari sensor. Oleh karena itu  digunakanlah Exponential  Smoothing ini untuk  mengolah  data  dari  sensor  yang  memiliki banyak noise agar  dapat  mengestimasikan  data sebenarnya  dari  sensor  tersebut. Exponential Smoothing adalah  suatu  metode  peramalan  rata- rata  bergerak  yang  melakukan  pembobotan menurun  secara exponential terhadap  nilai-nilai observasi yang lebih tua [3]. Untuk memperbaiki sinyal  dan  mendapatkan  nilai output yang  halus dan  stabil,  maka  perlu  ditambahkan  metode Exponential  Smoothing untuk  merapikan  data dari  statistik  mikrokontroler  Node MCU dan sensor Mpu6050.  Penggunaan  metode  tersebut bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  derajat  yang lebih halus dan tidak memiliki banyak noise agar dalam  memproses  data  dari  sensor  Mpu6050 menjadi lebih akurat.
Pada  penelitian  sebelumnya  banyak membahas tentang Exponential Smoothing untuk meredam noise atau  mengurangi noise pada sensor  seperti  perancangan  robot  berkaki  4 ( Quadruped ) dengan stabilization algorithm pada uneven floor menggunakan  6-dof  imu  berbasis invers kinematic [4].  Dimana  pada  penelitian tersebut  menggunakan metode exponential smoothing untuk  membuat  suatu  deretan  data yang  berurutan  waktu  menjadi  lebih  halus  [4]. Selain  itu,  pada  penelitian  visualisasi  dan monitoring lokasi kebakaran pada security room, metode exponential smoothing digunakan  untuk mengambil rata-rata dan menghilangkan pengaruh  data  iregular  yang  bersifat random . Exponential Smoothing ini merupakan perkembangan dari metode Moving Average [3].
Selain  digunakan  untuk  memperhalus  data keluaran  dari  sensor,  metode Exponential Smoothing ini  juga  digunakan  untuk  meramal nilai di  masa  mendatang, seperti pada penelitian Sistem  peramalan  stok  obat  menggunakan metode exponential smoothing [5] . Selain  menggunakan  sensor  MPU6050 pada  tugas  akhir  menggunakan  sensor  getaran (SW-420)  untuk  mendeteksi  getaran  atau benturan  ketika  sepeda  motor  mengalami kecelakaan. alat tersebut mendeteksi kemiringan ketika  motor  terjatuh  dan  mendeteksi  getaran yang  dialami  sepeda  motor  ketika  mengalami kecelakaan  maka  dapat  mempermudah  untuk mendeteksi  sepeda  motor  tersebut  mengalami kecelakaan  atau  tidak  dan  dapat  mengirimkan notifikasi  ketika  sepeda  motor  mengalami kecelakaan melalui aplikasi telegram.

## METODE PENELITIAN
Pada  metode  penilitian  dibawah  ini terdapat input dan output pada  alat  pendeteksi kecelakaan.
1. Input Pada ESP8266
a. Sensor GY521 MPU6050  :  digunakan untuk mendeteksi kemiringan
b. Sensor Getaran SW420 :  digunakan untuk mendeteksi getaran
c. Modul GPS :  digunakan  untuk
mendeteksi lokasi
2. Output pada ESP8266
a. Telegram :  digunakan  untuk
komunikasi  dan  pengiriman  notifikasi kecelakaan.
Gambar 1 Rancangan Penelitian
Pada  Gambar  1  di  atas  terdapat  skema blok diagram dimana terdapat pusat kontrol yaitu ESP8266  untuk  mengkoneksikan  ke  internet karena  pada  alat  ini  menggunakan  komunikasi wireless .  Alat  ini  memilki input berupa  sensor MPU6050, sensor Getaran (SW420), Modul GPS. Untuk output terdapat  Aplikasi  Telegram  pada handphone untuk  mengirimkan  pesan  notifikasi
bahwa  telah  terjadi  kecelakaan  sekligus  lokasi kecelakaan tersebut terjadi. Cara kerja sistem ini yaitu  dengan  mendeteksi  adanya  getaran  yang diambil  dari  data  sensor  Getaran  SW420, indikator getaran untuk kecelakaan adalah diatas 700  ADC.  Sensor  MPU6050  menggunakan Exponential Smoothing dengan  perhitungan kontrol  yang berutujuan untuk mengurangi noise pada  sensor  MPU6050.  Perhitungan  metode tersebut diolah di dalam Node Mcu. Exponential Smoothing diimplementasikan  untuk  proses penyaringan noise data  pada  output  dari
MPU6050  sebelum  data  tersebut  diolah  pada mikrokontroller . Perancangan menggunakan Exponential Smoothing dilakukan dengan menggabungkan data pembacaan dari accelerometer dan gyroscope yang  kemudian diolah  untuk  menghasilkan  sudut  kemiringan yang sebenarnya pada sumbu X dan Y, sehingga sudut keluaran dari sensor tersebut tidak memiliki banyak noise.
1. Perancangan Software
Pada alat ini, set point untuk mendeteksi getaran yang diakibatkan kecelakaan pada sepeda motor  adalah  nilai  adc  lebih  dari  700.  Untuk membedakan  getaran  akibat  kecelakaan  atau getaran  dari  sepeda  motor  itu  sendiri  maka diperlukan  kalibrasi  sensor  yang  detail  dan dilakukan uji coba beberapa kali. Sedangkan pada sensor  MPU6050  atau  sensor  Accelerometer  & Gyroscope  yaitu  sensor  yang  mendeteksi kemiringan  dan  derajat  ketika  motor  terjatuh, pada alat ini set point yang diberikan pada sensor MPU6050  adalah  untuk  kemiringan  saat  motor terjatuh pada sebelah kiri  yaitu anatar 40 derajat sampai  dengan  80  derajat,  sedangkan  untuk kemiringan  saat  motor  terjatuh  pada  sebelah kanan yaitu antara -40 denagan 80 derajat.. ketika motor  terjatuh  lebih  dari  set  point  yang  telah ditentukan,  maka  bisa  dipastikan  bahwa  motor tersebut  mengalami  kecelakaan  dengan  melihat getaran  yang  dihasilkan  oleh  sepeda  motor tersebut  ketika  mengalami  kecelakaan.  Pada sensor  Mpu6050  diolah  dengan  menggunakan perhitungan Exponential Smoothing. Data
Accelerometer dikonversi terlebih dahulu,
kemudian  difilter  menggunakan Exponential Smoothing Filter. Data  yang  difilter  tersebut adalah  nilai roll dari accelerometer.  Flowchart sistem terlihat seperti gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2 Flowchart Sistem
Untuk  ilustrasi  dari  Sensor  MPU6050 Berikut terlihat pada gambar 3 dibawah ini
Gambar 3 Ilustrasi MPU6050
Gambar  3  di  atas  merupakan  ilustrasi dari  sutu pitch , roll dan yaw pada  sensor MPU6050.  Pada  alat  ini,  sudut  yang  digunakan yaitu  sudu roll, yaitu  sudut  rotasi  yang mengelilingi sumbu X. Nilai Accelerometer yang terkena  derau  tersebut  difilter  menggunakan metode
Exponential
Smoothing. Nilai accelerometer yang  telah  difilter  menggunakan metode tersebut dikonversi ke dalam bentuk sudut pitch atau roll. Nilai  sudut pitch dan roll dapat menggunakan persamaan berikut, θ  =   tan −1 ( 𝑎 𝑦 ⁄√ 𝑎 2 x  + 𝑎 2 z) , (3)
φ  =   tan −1 ( 𝑎 𝑥 ⁄√ 𝑎 2 y + 𝑎 2 z) , (4)
dimana 𝑎 𝑥 merupakan  nilai accelerometer pada sumbu-X, 𝑎 𝑦 merupakan  nilai accelerometer pada sumbu-Y,  dan 𝑎 𝑧 merupakan  nilai accelerometer sumbu-Z [6].

## 2. Perancangan Hardware
Pada  rangkaian  alat  Gambar  4  di  atas terdapat sensor getaran SW420 yang mana sensor tersebut  akan  mendeteksi  getaran  saat  sepeda motor  mengalami  kecelakaan.  Sensor  SW420 disambungkan  pada  data  analog  dari  Node  Mcu sedangkan untuk sensor MPU6050 adalah sensor yang akan membaca dan mendeteksi kemiringan pada  sepeda  motor  saat  mengalami  kecelakaan. Jalur data yang digunakan pada sensor MPU6050 adalah  jalur  data  SDA  dan  SCL  yang disambungkan  dengan  pin  SDA  dan  SCL  Node Mcu  dan  yang  terakhir  untuk  modul  GPS  jalur data yang digunakan untuk menghubungkan pada Node  Mcu  adalah  Rx  dan  Tx  dari  modul  GPS yang  disambungkan  pada  pada  Rx  dan  Tx  pada Node  Mcu.  Power  yang  digunakan  untuk menghidupkan  alat  tersebut  adalah  daya  dari power bank.

## 3. Perancangan GY521 MPU6050
Pada gambar 5 di atas dijelaskan bahwa fungsi  pada  sensor  GY521  MPU6050  adalah untuk mendeteksi kemiringan suatu benda dengan mengambil  nilai  yaw, pitch dan roll pada sensor tersebut.  Nilai yaw , pitch dan roll yang  diambil pada  tugas  akhir  ini  adalah  nilai  dari pitch accelerometer.
Gambar 4 Perancangan Hardware
Gambar 5 Perancangan MPU6050
4. Perancangan Exponential Smoothing
Output  pada  Sensor  MPu6050  pada program Arduino IDE pada sudut pitch ( y) difilter terlebih dahulu menggunakan Exponential Smoothing agar  tidak  ada  derau  atau noise. Sehingga  keluaran  dari  sensor  tersebut  lebih halus.  Berikut  persamaan  dari Exponential Smoothing
St = α . Yt + ( 1 – α). St-1  ...........................(5) Dimana : 𝑆 𝑡 : adalah output dari  filter  pada  saat bersamaan dengan t 𝑌 𝑡 : adalah input baru pada saat bersamaan dengan t 𝑆𝑡 −1 : adalah output filter sebelumnya 𝑆 1 : adalah nilai output data saat ini
𝑌 1 : adalah nilai input data baru
Keakuratan  hasil  ramalan  ( forecasting )  dengan metode single  exponential  smoothing sangat tergantung  pada  konstanta  pemulusan  yang digunakan  [7].  Hanya  ada  satu  parameter konstanta  pemulusan  α  yang  harus  dievaluasi dalam  metode  pemulusan  eksponensial  tunggal. Pendekatan  untuk  memilih  nilai  α  yang  optimal biasanya  dilakukan  secara  coba-coba  ( trial  and error ). Sementara itu, nilai konstanta pemulusan α tergantung pada kriteria perhitungan error yang digunakan.  Akibatnya,  nilai-nilai  ramalan  akan sangat  bervariasi,  tergantung  pada  nilai-nilai  α yang digunakan [8].
Pada  tugas  akhir  ini,  nilai  α  yang  digunakan adalah  0,2,  karena  menurut  [9].  menyarankan agar  menggunakan  konstanta  pemulusan  α<0,5 dan  nilai  0,2  dan  0,3  dinyatakan  memberi  nilai yang baik.

## 5. Perancangan SW420
Pada  Gambar  6  di  bawah  ini  adalah perancangan  Sensor  SW420  yaitu  sensor Vibration untuk mendeteksi suatu getaran benda. Pada  tugas  akhir  ini,  Sensor  SW420  digunakan untuk  mengukur  getaran  yang  dihasilkan  saat sepeda  motor  mengalami  kecelakaan.  Sensor SW420 memiliki keluaran Output Digital yaitu 0 (LOW) dan 1 (HIGH). Tetapi pada tugas akhir ini, Output  yang  dikeluarkan  dari  sensor  SW420  ini adalah nilai ADC dimana nilai minimum adalah 1 dan nilai maksimum adalah 1024.

## Gambar 6 Perancangan SW420

## 6. Perancangan Modul GPS
Pada Gambar 7 di bawah ini, perancangan  GPS  digunakan  untuk  mendeteksi lokasi suatu tempat atau koordinat dimana modul GPS  itu  berada.  Modul  GPS  yang  digunakan adalah  U-blok  NEO-6M  GPS  yang  dapat mendeteksi  titik  garis  lintas  ( Latitude )  dan  garis bujur ( Longitude ). Modul Neo-6M GPS berkomunikasi dengan Arduino melalui komunikasi serial menggunakan pin TX dan RX. TX adalah Transmitter yang berfungsi mengirim data/mengeluarkan  data  atau  merupakan  jalan yang  dilalui  dalam  mengirim  data  antar  device. Data  akan  dikirim  melalui  Tx  (Transmitter)  dan diujung  lainnya  data  akan  diterima  melalui  Rx (Received). Sedangkan Rx adalah jalur penerimaan data dari suati device ke device lain.
Rx biasa disebut Received yang berfungsi sebagai menangkap data yang dikirim oleh Tx (Transmitter).
Gambar 7 Perancangan Modul GPS

## 7. Perancangan Telegram Bot
Gambar 8 Tampilan Telegram
Pada  Gambar  8  diatas  adalah  hasil  dari Aplikasi telegram bot yang telah dibuat. Aplikasi Telegram adalah sebuah Aplikasi yang digunakan untuk  mengirimkan  Lokasi  Kecelakaan  pada penelitian ini.

## 8. Desain Hardware
Desain dari sistem pendeteksi kecelakaan  akan  ditempatkan  pada  jok  sepeda motor dan dikemas menggunakan Blackbox . Pada alat  tersebut  juga  dipasang powerbank sebagai power agar  alat tersebut  dapat  menyala.  Berikut adalah  desain  hardware  yang  dapat  dilihat  pada gambar 9 dibawah ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  beberapa  tahap  yag  dilakukan dalam  pengujian  pada  penelitian  ini  yaitu, meliputi  pengujian  terhadap  perangkat  keras ( hardware ) dan juga pengujian terhadap perangkat lunak ( software ). Pengujian perangkat keras  sendiri  terdiri  dari  pengujian  keakuratan dari  sensor  GY521  Mpu6050  menggunakan metode Exponential Smoothing , keakuratan sdari sensor  getaran  SW420,  keakuratan  lokasi  yang diterima  oleh  modul  GPS  Neo  6M  dan pengiriman  dari  esp8266  ke  telegram  apakah dapat dikirim secara real time. Diharapkan  hasil yang  didapatkan  merupakan  hasil  yang  sesuai dengan  harapan  sehingga  penelitian  ini  dapat diterapkan secara real .

## 1. Pengujian Sensor GY521 MPU6050
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk mengetahui  tingkat  keakuratan  sensor  GY521 MPU6050  apakah  nilai  sudut  yang  dikeluarkan sama  dengan  aslinya.  Sudut  yang  diambil  pada sensor GY521 MPU6050 adalah sudut pitch (y). pada  pengujian  ini,  terdapat  pengujian  2  tahap yaitu pengujian sensor saat dimiringkan ke kanan dan  pengujian  sensor  saat  dimiringkan  ke  kiri. Hasil  dari  pengujian  bisa  dilihat  pada  tabel  1 dibawah ini.
Tabel  1  menunjukkan  hasil  pengujian sensor  ketika  dimiringkan  ke  kanan  dengan menggunakan busur untuk menentukan perbandingan  dan error pada  sensor  MPU6050 tersebut. Untuk melakukan pengujian saat sensor dimiringkan ke kiri bisa dilihat pada tabel 2.
Hasil pengujian terhadap sensor MPU6050  terhadap  sudut pitch (y)  dengan melakukan pergerakan ke kanan dan ke kiri bisa disimpulkan  bahwa  nilai  sudut pitch (y)    yang keluar dari serial monitor tidak sama dengan nilai asli pada  busur dimana pada saat miring kanan nilai rata-rata error pada sudut 30 o adalah 7.933% dengan rata-rata selisih sebesar 0.408 o pada sudut 60 rata-rata error nya adalah 8.703% dengan rata-
rata selisih sebesar 0.404 o dan pada sudut 90 rata- rata error nya  adalah  11.006%  dengan  rata-rata selisih  adalah  0.58 o .  Sedangkan  untuk miring kiri , error pada sudut 30 o adalah 22.34% dengan rata-rata  selisih  sebesar  0.164 o ,  pada  sudut  60 adalah  14.132%  dengan  rata-rata  selisih  sebesar 0.622 o dan  pada  sudut  90  rata-rata error nya adalah  11.163%  dengan  rata-rata  selisih  sebesar 0.422 o .    Hasil  dari  pengujian  tersebut  dapat
Gambar 9 Desain Hardware
disimpulkan bahwa nilai sudut y yang keluar pada sensor  tersebut  terlihat  kurang  akurat  dan perubahannya  tidak  stabil  dikarenakan  pada sensor MPU6050 terdapat noise .
Tabel 1 Pengujian Sensor Miring Kanan Tabel 2 Pengujian Sensor Miring Kiri Pengujian Sensor tanpa Metode Selisih Rata- Rata
( o ) ( o ) ( o ) 1 27.40 2 27.95 3 27.82 4 27.47 5 27.49 6 27.74 7 27.83 8 27.25 9 27.47 10 27.78 0.408 27.62 7.933 11 54.41 12 54.48 13 54.44 14 55.03 15 55.19 16 54.77 17 55.05 18 54.85 19 55.19 20 54.45 0.404 54.778 8.703 21 80.24 22 81.32 23 80.54 24 81.15 25 79.00 26 79.68 27 79.38 28 79.64 29 79.86 30 80.13 0.58 80.094 11.006 0.464 9.214 0.27 79.995 11.117 Rata-rata Rata-rata keseluruhan 10.172 0.68 79.34 11.844
0.26 79.51 11.655
0.74 54.82 8.633 Rata-rata 90 o
1.08 80.78 10.244
0.61 80.845 8.775 0.42 54.98 8.366
0.2 54.91 8.483 8.2
0.31 27.625 7.916 Rata-rata 60 o 0.07 54.445 9.258 0.59 30 o 0.55 27.675 7.75 0.35 27.645 7.85 0.25 27.615 7.95 Pengujian Kemiringan Pada Sumbu Pitch miring kanan (+) Data Busur
Error
(%) 54.735 0.58 27.54 Busur Pengujian Sensor tanpa
Metode Selisih Rata-rata Error
( o ) ( o ) ( o ) ( o ) (%) 1 -23.25 2 -23.22 3 -23.08 4 -23.32 5 -23.54 6 -23.07 7 -23.21 8 -23.20 9 -23.57 10 -23.50 0.164 23.296 22.347 11 -51.88 12 -51.56 13 -52.18 14 -52.28 15 -52.51 16 -50.19 17 -51.61 18 -51.32 19 -50.80 20 -50.88 0.622 51.521 14.132 21 -79.62 22 -79.51 23 -79.78 24 -79.76 25 -80.71 26 -79.58 27 -80.57 28 -80.04 29 -79.82 30 -80.14 0.422 79.953 11.163 0.403 16.197
0.32 79.98 11.133 Rata-rata
90 o
0.11 79.565 11.594 0.02 79.77 11.367 1.13 80.145 10.95
51.465 14.225
0.08 50.84 15.267
Rata-rata 21.55 Rata-rata 60 o 0.32 51.72 13.8 0.1 52.23 12.95
2.32 22.667 0.47 23.305 22.316 0.01 23.205 22.65 Rata-rata Keseluruhan Pengujian Kemiringan Data 30 o 0.03 23.235 22.55 0.24 23.20 0.53 80.305 10.772 51.35 14.417 0.29 0.07 23.535 Pada Sumbu Pitch miring kiri (-)
2. Pengujian  Sensor  MPU6050  dengan
Exponential Smoothing
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk mengetahui  tingkat  keakuratan  sensor  GY521 MPU6050  menggunakan  metode exponential smoothing untuk  melihat  nilai  sudut  yang dikeluarkan  sama  dengan  aslinya  dan  juga meghilangkan noise sehingga keluaran dari sensor MPU6050  memiliki error yang  kecil.  Hasil  dari pengujian sensor MPU6050 menggunakan metode exponential smoothing saat sensor dimiringkan ke kanan terlihat pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3 Pengujian Sensor Miring Kanan
Tabel  3  diatas  adalah  hasil  pengujian sensor  ketika  dimiringkan  ke  kanan  dengan menggunakan busur untuk menentukan perbandingan  dan error pada  sensor  MPU6050
tersebut. Untuk melakukan pengujian bisa dilihat pada tabel 4 dibawah ini
Tabel 4 Pengujian Sensor Miring Kiri Hasil pengujian terhadap sensor MPU6050  terhadap  sudut pitch (y)  dengan melakukan pergerakan ke kanan dan ke kiri bisa disimpulkan  bahwa  nilai  sudut pitch (y)    yang keluar dari serial monitor tidak sama dengan nilai asli pada  busur dimana pada saat miring kanan nilai rata-rata error pada sudut 30 o adalah 5.794% dengan rata-rata selisih sebesar 0.024 o pada sudut 60 o rata-rata error nya  adalah  7.573%  dengan rata-rata selisih sebesar 0.012 o dan pada sudut 90 o rata-rata error nya adalah 10.139% dengan rata- rata selisih adalah 0.042 o . Sedangkan  untuk miring  kiri , error pada  sudut  30 o adalah  14.45%  dengan  rata-rata selisih  0.01 o ,  pada  sudut  60 o adalah  12.133% dengan  rata-rata  selisih  sebesar  0.032 o dan  pada
Busur Pengujian Sensor dengan Metode Selisih
Error
( o ) ( o ) ( o ) (%) 1 28.25 2 28.26 3 28.24 4 28.27 5 28.28 6 28.26 7 28.25 8 28.26 9 28.29 10 28.24 0.024 28.26 5,794 11 55.39 12 55.39 13 55.48 14 55.47 15 55.43 16 55.39 17 55.47 18 55.48 19 55.53 20 55.53 0.012 55.456 7.573 21 80.69 22 80.67 23 80.78 24 80.85 25 80.93 26 80.98 27 80.92 28 80.98 29 80.98 30 80.97 0.042 80.875 10.139 0.026 7.835 Rata-rata Rata-rata Keseluruhan 10.05 0.06 80.95 10.056 0.01 80.975 10.028 Rata-rata 90 o 0.02 80.68 10.356 0.07 80.815 10.206 0.05 80.955 7.65
0.01 55.475 7.542 0 55.53 7.45 Rata-rata 60 o 0 55.39 7.683 0,01 55.475 7.542 0.04 55.41
28.27 5,76 0.01 28.255 5,81 0.05 28.265 5,78 Data Rata-rata 30 o 0.01 28.255 5,81
0.03 28.255 5,81 0.02 Pengujian Kemiringan Pada Sumbu Pitch miring kanan (+) Data
Busur Pengujian Sensor tanpa Metode Selisih Rata-rata Error ( o ) ( o ) ( o ) ( o ) (%) 1 -25.67 2 -25.66 3 -25.67 4 -25.65 5 -25.69 6 -25.70 7 -25.73 8 -25.66 9 -25.62 10 -25.60 0.01 26.665 14.45 11 -52.73 12 -52.78 13 -52.78 14 -52.72 15 -52.69 16 -52.71 17 -52.71 18 -52.73 19 -52.68 20 -52.67 0.032 52.72 12.133 21 -80.93 22 -81.02 23 -80.94 24 -80.97 25 -80.97 26 -80.94 27 -81.02 28 -81.02 29 -81.08 30 -80.98 0.05 80.987 10.105
0.031 12.229 Rata-rata Rata-rata Keseluruhan Rata-rata 90 o 0.09 0.03
0.03
0 0.1 0.02 Rata-rata 60 o
0.05
0.06 0.02 0.02 0.01 Pengujian Kemiringan Pada Sumbu Pitch miring kiri (-) 30 o 0.01 0.02 0.01 0.07 81.02 9.978 81.03 9.967 80.975 10.028 80.955 10.05
80.955 10.05
52.72 12.133 52.675 12.208 52.755 12.075
52.75 12.083 52.70 12,167
14.35 25.695 14.35 25.61 14.633 25.665 14.45
25.66 14.467
25.695
sudut  90 o rata-rata error nya  adalah  10.105% dengan  rata-rata  selisih  setiap  perubahan  sudut sebesar 0.05 o .  Hasil dari pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai sudut y yang keluar pada sensor  MPU6050  dengan  menggunakan  metode exponential smoothing tersebut  terlihat  lebih akurat dan perubahannya lebih stabil
dibandingkan tanpa menggunakan metode
3. Pengujian Sensitivitas Metode Exponential Smoothing
Pengujian dilakukan untuk mengetahui berapa cepat  perubahan  sudut  ketika  sudut  dimiringkan 90ᵒ.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan empat nilai α  yang  berbeda,  yaitu α=0.2, α=0.3, α=0.6,  α=0.7.  Hasil  pengujian  bisa  dilihat  pada gambar 10 dan 11 dibawah ini
Gambar 10 Posisi Miring Kanan Gambar 11 Posisi Miring Kiri Hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  ketika sensor menggunakan metode exponential smoothing perubahan sudut lebih halus dari sudut yang paling kecil ke sudut yang paling rendah dan sudut stabil. Sedangkan untuk pengujian nilai α, disimpulkan  α=0.7,  perubahan  sudut  langsung menuju sudut yang diinginkan. Pengambilan data setiap 2 data per detik.

## 4. Hasil Pengujian Sensor SW420
Nilai  yang  diambil  pada  sensor  getaran SW420  adalah  nilai  keluaran  ADC.  Pengujian pada sensor SW420 dengan melakukan menjatuhkan sensor tersebut dari ketinggian. Hasil pengujian bisa dilihat dari tabel 5 dibawah ini
Tabel 5 Pengujian SW420
Hasil  dari  pengujian  sensor  getaran SW420  pada  tabel  di  atas  terlihat  bahwa,  ketika sensor  getaran  tersebut  mengalami  benturan  atau goncangan  yang  dijatuhkan  pada  ketinggian  dan sudut  yang  telah  dilakukan,  maka  nilai  ADC tertinggi  yang  dikeluarkan  adalah  1024.  Semakin rendah  ketinggian  sensor  saat  dijatuhkan,  maka nilai  ADC  nya  juga  semakin  berkurang.  Ketika nilai  sensor  getaran  pada  posisi  diam,  maka  nilai yang  dikeluarkan  oleh  sensor  getaran  tersebut adalah 21.

## 5. Pengujian Modul GPS
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk memastikan  bahwa  modul  Gps  Neo  6m  dapat mengakses  lokasi  dimana  modul  gps  itu  berada. Di bawah ini adalah hasil pengujian dari 10 lokasi yang  berbeda  untuk  menguji  modul  GPS  dapat mengakses  lokasi  tersebut.  Pengujian  dilakukan dengan  membandingkan  hasil  keluaran  lokasi dari  sensor  dan  hasil  keluaran  lokasi  yang diterima di google  maps pada handphone, untuk menentukan  perbedaan Latitude dan Longitude . Berikut  hasil  pengujian  dan  perbandingan  dari Latitude lokasi dari keluaran sensor Modul GPS dan  Lokasi  pada  Google  Maps Handphone bisa dilihat pada tabel 6 dibawah ini.
Data Ketinggian Sudut Nilai Getaran (ADC) 1 1 m 90 1024 2 80 cm 70 1024 3 60 cm 50 1018 4 40 cm 30 1018
5 20 cm 20 1009 Pengujian Getaran
Tabel 6 Pengujian Latitude Lokasi
Berikut pengujian Longitude lokasi bisa dilihat pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7 Pengujian Longitude Lokasi
Dari hasil analisa pengujian Modul GPS neo 6m dan pengujian Lokasi pada Google Maps Handphone disimpulkan  bahwa  lokasi  yang dikeluarkan Modul Gps Neo 6m mendekati hasil lokasi  pada  Google  Maps Handphone. Setelah
dilakukan pengujian antara lokasi dari sensor dan lokasi  dari Handphone tersebut,  maka  hasil pengujian Latitude memiliki error sebesar 0.00072749 dan  pengujian Longitude memiliki error sebesar 0.00003389 .  Modul  GPS  tersebut dapat  mendeteksi  lokasi  dimana  Modul  Gps tersebut berada, akan tetapi setelah dilakukan uji coba  didalam  gedung,  Modul  Gps  tidak  bisa mendeteksi lokasi.

## 6. Pengujian Aplikasi Telegram
Pengujian  dari  pengiriman  10  teks  dari esp8266 ke aplikasi telegram dan pengujian delay waktu  yang  dibutuhkan  saat  aplikasi  telegram menerima pesan. Pengecekan delay yang diterima oleh  aplikasi  telegram  menggunakan stopwatch untuk  melihat  perbandingan  dari  waktu  yang diterima  serial  monitor  dan  waktu  yang  diterima oleh aplikasi telegram. Hasil pengujian dilihatpada tabel 8 dibawah ini
Tabel 8 Pengujian Telegram
Tabel  8  diatas  merupakan  pengujian pengiriman  dari  esp8266  ke  aplikasi  telegram. Pengiriman  teks  ke  aplikasi  telegram  telah berhasil  dilakukan  dengan delay waktu  rata-rata yaitu  4.4  detik.  Cek  kembali  koneksi  internet ketika aplikasi telegram tidak menerima pesan
Error Hasil Hasil Sensor (%) Ke-1 Indomaret Nginden, Depan Untag -730.009.400 -730.005.933 0.00047492 Ke-2 Jl Nginden Intan Sel, Dekat Stikosa -730.773.600 -730.776.817 0.00044021 Ke-3 Medokan Semampir, dekat rs gotong royong -730.797.100 -730.801.033 0.00053818 Ke-4 Ruko Keputih Akhishop -729.229.300 -729.223.083 0.00085254 Ke-5 Perumahan Keputih -729.074.300 -729.085.550 0.00154305 Ke-6 Jl Raya Kendal Sari -731.297.200 -731.297.400 0.00002735 Jln Raya Darmo KFC Bungkul Ke-8 Jln Darmo Kali -729.610.200 -729.605.500 0.00064418 Ke-9 Jln Margorejo -731.813.100 -731.812.000 0.00015031 Ke-10 Jln Sidosermo -731.519.700 -731.514.883 0.00065859
0.00072749 0.00194560 Rata-rata Error No Lokasi Nama Lokasi Latitude Ke-7 -728.977.600 -728.963.417 Error
Hasil Handphone Hasil Sensor (%)
Ke-1
Indomaret Nginden, Depan Untag 11.276.863.900 11.276.868.817 0.00004360 Ke-2 Jl Nginden Intan Sel, Dekat Stikosa 11.276.977.300 11.276.975.433 0.00001656 Ke-3 Medokan Semampir, dekat rs gotong royong 11.278.823.500 11.278.821.967 0.00001359 Ke-4 Ruko Keputih Akhishop 11.280.969.700 11.280.967.367 0.00002074 Ke-5 Perumahan Keputih 11.278.647.900 11.278.651.233 0.00002955 Ke-6 Jl Raya Kendal Sari 11.278.524.700 11.278.524.633 0.00000059 Jln Raya Darmo KFC Bungkul Ke-8 Jln Darmo Kali 11.274.067.000 11.274.067.767 0.00000680 Ke-9 Jln Margorejo 11.274.363.900 11.274.381.550 0.00015655 Ke-10 Jln Sidosermo 11.275.163.100 11.275.164.417 0.00001168 0.00003389 Lokasi Nama Lokasi Longitude Ke-7 11.273.924.500 11.273.920.067 0.00003932 Rata-rata Error Selisih Waktu (detik) 1. Assalamualaikum 09.22.14 09.22.18 4 2. Tugas akhir 09.24.48 09.24.53 5 detik 3. Tugas Akhir 09.27.27 09.27.32 5 detik 4. Tugas Akhir Titania 10.51.23 10.51.27 4 detik 5. Deteksi Kecelakaan 11.05.25 11.05.29 4 detik 6. Sepeda Motor 18.15.44 18.15.48 4 detik 7. Lihat Lokasi 18.31.42 18.31.48 6 detik 8. Coba Telegram 18.40.28 18.40.32 4 detik 9. Coba Telegram 19.03.07 19.03.11 4 detik 10. Selesai 19.51.22 19.51.26 4 detik 4.4 detik NO Teks Yang Dikirim Waktu pada Serial Monitor Waktu Pada Telegram menerima pesan Rata-rata

## 7. Pengujian Keseluruhan
Pengujian  Keseluruhan  Penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  pengujian  terhadap keseluruhan  sistem  yang  telah  di  buat  dan dikerjakan  sebelumnya.  Dan  memastikan  bahwa seluruh  perangkat  dapat  bekerja  dengan  baik setelah  digabungkan  semuanya.  Pada  tabel  9 dibawah ini yaitu pengujian jatuh pada 10 lokasi yang  berbeda.  Dimana  peletakkan  aplikasi telegram berada di Jl Semolowaru tengah untuk melakukan  pengujian  jarak  berpengaruh  atau tidak pada pengiriman ke aplikasi telegram.
Tabel 9 Pengujian Keseluruhan
Pada  pengujian  keseluruhan  tersebut dilakukan uji coba jatuh dan alat diletakkan pada jok  sepeda  motor.  Hasil  uji  coba  tersebut  dapat disimpulkan bahwa alat tersebut dapat mendeteksi lokasi ketika sepeda motor mengalami kecelakaan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan,  implementasi dan pengujian hasil dari sistem yang telah dibuat dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Modul  MPU6050  tanpa  metode  memiliki rata-rata  kesalahan  sebesar  9.214%  pada miring  kanan  dan  rata-rata  selisih  sebesar 0.464 o ,  pada  miring  kiri error nya  adalah 16.197%    dan  memiliki  rata-rata  selisih sebesar  0.403 o .  Jika  sensor  tersebut menggunakan metode exponential smoothing ,  rata-rata error berkurang menjadi 7.835% dan rata-rata selisih sebesar 0.026 o pada miring kanan, sedangakan pada miring kiri, rata-rata error sebesar 12.229% dan  rata-rata  selisih  antar  sudut  sebesar
0.031 o.
2. Pengiriman  data  atau  informasi  lokasi kecelakaan dilakukan dengan menggunakan aplikasi  telegram  dengan  rata-rata delay pengiriman sebesar 4.5 detik .
3. Hasil uji coba lokasi pada sistem ini rata-rata error pada latitude sebesar  0.00072749% dan  rata-rata error pada longitude sebesar
0.00003389%

## SARAN
Adapun  saran  untuk  pengembangan penelitian selanjutnya adalah penggunaan modul GPS  keluaran  terbaru  agar  modul  gps  dapat mendeteksi lokasi di dalam Gedung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   N.  Fathurrahman,  Rancang  Bangun  Smart Vehicle Untuk Mendeteksi Dini Kecelakaan dan Keadaan Darurat, Jurusan Teknik  Elektronika,  Politeknik  Negeri Surabaya. EEPIS Final Project, 2011. [2]   A. Suprayogi, "Sistem Pendeteksi Kecelakaan Pada Sepeda Motor Berdasarkan  Kemiringan  Menggunakan Sensor  Gyroscope  Berbasis  Arduino.," JPTII, pp. Vol. 3, No. 3, Maret 2019, 2019.
[3]   A. M. Suhendra, Visualisasi dan Monitoring Lokasi Kebakaran Pada Security  Room.,  Jurusan  Elektronika, Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya, 2013. [4]   R. C. Prayogo, Perancangan Robot Berkaki 4 (Quadruped) dengan Stabilization Algorithm Uneven Floor Menggunakan 6- Lokasi Nama Lokasi Jarak Status Keberhasilan Ke-1 Indomaret Nginden, Depan Untag 1.3 Km Jatuh Berhasil Ke-2
Jl Nginden
Intan Sel, Dekat Stikosa 2.1 Km Jatuh Berhasil Ke-3
Medokan
Semampir, dekat rs gotong royong 2.2 Km Jatuh Berhasil Ke-4 Ruko Keputih Akhishop 6.2 Km Jatuh Berhasil Ke-5 Perumahan Keputih 2.9 Km Jatuh Berhasil Ke-6 Jl Raya Kendal Sari 2.4 Km Jatuh Berhasil
Jln Raya
Darmo KFC Bungkul Ke-8 Jln Darmo Kali 5.6 km Jatuh Berhasil Ke-9 Jln Margorejo 5.3 km Jatuh Berhasil Ke-10 Jln Sidosermo 4.5 km Jatuh
Berhasil
5.4 Km Jatuh Berhasil Ke-7
dof  imu  Berbasis  Invers  Kinematic, Departemen  Teknik  Elektro,  Universitas Dipenegoro, 2018.
[5]   E.  M.  Sari,  Sistem  Peramalan  Stok  Obat
Menggunakan
Metode Exponential Smoothing, Teknik Multimedia dan
Jaringan,  Fakultas  Teknik,  Universitas
Trunojoyo., 2015.
[6]   A.  Nurhakim,  "Pengaruh  Sudut  Roll Terhadap  Perubahan  Sudut  Pitch  Pada Sensor  Accelerometer," Jurusan  Teknik Elektro Fakutlas Sains dan Teknologi UIN SGD Bandung, 2018.
[7]   Mu'azu,  "New  Approach  for  Determining the Smoothing Constan (alpha) of A Single
Exponential Smoothing
Method,"
International  Journal  Of  Research  in Engineering., pp. 31-34, 2014.
[8]   Z.  Mukarromah,  "Penetuan  Konstanta Pemulusan Yang Meminimalkan Mape dan Mad Menggunakan Data Sekunder Bea dan Cukai KPPBC TMP C Cilacap," Prosiding Seminar Nasional Matematika dan
Terapannya, pp.  p-ISSN  :  2550-0384;  e- ISSN : 2550-0392, 2016.
[9]   Rao, Demand Palnning and Forecasting, www.ciilogistics.com/knowledge/demand. ppt, diakses pada 8 November 2019, 2012.