Accredited by Ministry of Research, Technology                           DOI: https://doi.org/10.35799/jis.20.2.2020.28261 and Higher Education No: 28/E/KPT/2019                    Available online at https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jis
Implementation Assistance Driver System for Public Transportation Based on Embedded System
A. Sumarudin 1) , A. Suheryadi 1) , A. Puspaningrum 1) , E. Prasetyo 1) , Y.N Azis 1)
1) Department of Informatics, Politeknik Negeri Indramayu, Jl. Lohbener Lama No. 08 Lohbener Indramayu 45252 shumaru@polindra.ac.id
(Article History:  Received 07-04-2020; Accepted 21-05-2020; Published 07-06-2020)

## ABSTRACT
According to data from the World Health Organization (WHO) per year around 1.35 million people die  as  a  result  of  traffic  accidents.  Therefore,  one  solution  is  the  development  of  Smart Transportation, namely the implementation of the Advanced Driver Assistant System (ADAS) on public transportation. The purpose of this study is to provide a level of safety in public transportation in the form of providing recommendations in driving. ADAS is implanted in an Odroid device and then  installed  on  public  transportation.  The  system  can  provide  speed  recommendations,  predict vehicle  conditions  whether  safe  or  dangerous,  and  detect  traffic  signs.  In  its  implementation  the system provides speed recommendations using Artificial Intelligence (AI) which is the fuzzy logic method and to predict the condition of the vehicle using machine learning that is the Support Vector Machine  method.  The  system  output  in  the  form  of  speed  recommendations,  vehicle  safety predictions  and  traffic  signs  detection  will  be  directly  accepted  by  the  driver  both  visually  and soundly.  From  the  test  results,  the  system  has  an  accuracy  rate  of  95.25%  in  predicting  vehicle conditions.
Keywords: Assistance driver system; artificial intelligent; embedded device; machine learning; odroid
Impelementasi Assistance Driver System untuk Transportasi Publik Berbasis Sistem Embedded

## ABSTRAK
Menurut data dari organisasi kesehatan dunia (WHO) per tahun sekitar 1,35 juta orang meninggal akibat  kecelakaan  lalu  lintas.  Salah  satu  solusinya  adalah  pengembangan smart  transport ,  yaitu penerapan advanced driver assistant system (ADAS) pada angkutan umum. Tujuan penelitian ini memberikan  tingkat  keselamatan  pada  transportasi  publik  berupa  pemberian  rekomendasi  dalam berkendaraan.    ADAS  ditanamkan  dalam  perangkat  odroid  dan  kemudian  dipasang  pada transportasi  umum.  Sistem  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  kecepatan,  memprediksi  kondisi kendaraan  apakah  aman  atau  berbahaya,  dan  mendeteksi  rambu-rambu  lalu  lintas.  Dalam implementasinya sistem memberikan rekomendasi kecepatan menggunakan artificial intelligence (AI)  yang  merupakan  metode  logika  fuzzy  dan  untuk  memprediksi  kondisi  kendaraan menggunakan  pembelajaran  mesin  yaitu  metode support  vector  machine .  Output  sistem  dalam bentuk rekomendasi kecepatan, prediksi keselamatan kendaraan dan deteksi rambu lalu lintas akan langsung diterima oleh pengemudi baik secara visual maupun suara. Dari hasil pengujian, sistem memiliki tingkat akurasi 95,25% dalam memprediksi kondisi kendaraan.
Kata kunci: Assitance driver system; inteligensi buatan; perangkat tertanam; pembelajaran mesin; odroid

## PENDAHULUAN
Menurut data dari Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO)  yang  dikutip  dari channelnewsasia.com  (12/12/2018),  sekitar 1,35  juta  orang  meninggal  akibat  kecelakaan lalu  lintas  setiap  tahun.  Menurut  data  ini  itu berarti bahwa setiap 24 detik ada nyawa yang hilang karena kecelakaan lalu lintas. Beberapa
penyebab  kecelakaan  termasuk  pengemudi ngebut, mengemudi dalam kondisi mengantuk atau  mabuk,  kondisi  kendaraan  yang  tidak standar, kondisi jalan yang berlubang, hingga terganggu  oleh  pengguna  jalan  lain  seperti pejalan kaki atau sesama pengendara lainnya, dan  banyak  faktor  lainnya.    Dalam  konsep kota cerdas yang dijelaskan oleh (Caragliu, et al ., 2011; Gori, et al ., 2015; Saunders, et al .,
2015), menerangkan penyebaran konektivitas dan  teknologi  baru  dalam  pengembangan inovasi, tentunya diperlukan dalam memberikan solusi untuk problematika masyarakat.  Oleh  karena  itu,  peran  konsep Kota  Cerdas  harus  diterapkan  pada  sektor transportasi dengan
mengembangkan
Transportasi Cerdas. Salah  satu  solusi  untuk  pengembangan
smart  transport adalah  aplikasi asisstant driver ,  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan kinerja pengemudi dan meningkatkan
keselamatan  berkendara.  Saat  ini,  beberapa produk kendaraan dilengkapi dengan berbagai asisstant  drivers ,  seperti: anti-lock  braking system (ABS) untuk meningkatkan keselamatan saat berkendara. Pada
pengembangan lebih lanjut atau sering disebut advanced  driver-assistance  system (ADAS), rain  sensor , lane  centering  recognition ,
Pengenal  rambu  lalu  lintas,  bantuan  Lane Lane,  Night  Vision,  Asisten  pengemudi darurat,  dan  masih  banyak  lagi  yang diterapkan  (Park et  al .,  2018;Iranmanesh, et al ., 2018; Mukhtar, Xia, & Tang, 2015. Penelitian yang
dikembangankan
terkait advanced  driver-assistance  system (ADAS) maupun autonomous cars mengarah pada mendeteksi kecelakan yang dalami oleh pengemudi.  Tian, et al ., 2018, dalam paper ini dirancang  suatu  metode  untuk  mendeteksi potensi kecelakan dari pengamatan perubahan pada lingkungan  seperti hujan, kabut, kondisi pencahayaan  secara  otomatis.  Metode  yang digunakan dalam altikel tersebut adalah DNN (deep  neural  network) yang  memungkinkan melakukan  deep  test  untuk  menentukan prilaku pengemudi yang salah dalam menghadapi  kondisi  lingkungan  yang  ada. Adapun  penelitian  berkenaan  dengan  neural network  dapat  di  lihat  pada  (Bengio, et  al ., 2007;  Karpathy,  2017;  Krizhevsky, et  al ., 2012).  Penelitian  berkaitan  dengan advanced driver-sssistance  system (ADAS)  maupun autonomous  car dikembangkan  dengan
berbagai  metode machine  learning (Mitchell & Others, 1997).
Dalam  makalah  ini  kami  mengusulkan sistem  pendukung  pengemudi  atau  asisten pengemudi  yang  akan  diimplementasikan pada  angkutan  umum.  Hal  ini  dikarenakan salah  satu  masalah  kota  adalah  transportasi yang dirasa kurang aman dan nyaman. Dengan menanamkan  perangkat  dalam  angkutan umum,  sistem  akan  bekerja  dengan  memberi peringatan rambu-rambu lalu lintas, merekomendasikan kecepatan dan jarak aman ke  kendaraan  di  dekatnya (Organization  & Others, 2017).  Sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  meningkatkan  kinerja  pengemudi angkutan umum sehingga memberikan keamanan  dan  kenyamanan  bagi  penumpang angkutan umum.

## METODE PENELITIAN
Dalam  sistem  yang  dibangun,  kami menggunakan  komponen,  yaitu:  lidar  sensor, GPS,  arduino,  camera,  odroid,  LCD  dan speaker (Gambar 1).

## Gambar 1. Sistem Arsistektur
Secara  bagan  dapat  ditunjukan  pada gambar 2.
Gambar 2. Blok Sistem
66 Jurnal Ilmiah Sains Vol. 20, No 2, Oktober 2020
Berdasarkan  Gambar  2,  Arduino Nano  digunakan  untuk  membaca  data  dalam bentuk  kecepatan,  bujur,  dan  lintang  melalui perangkat  GPS.  Selain  itu,  Arduino  juga membaca data jarak melalui Lidar. Setelah itu, keempat  data  dikirim  ke  Android  melalui komunikasi serial. Kemudian odroid digunakan  untuk  mengakses  kamera  dan menjalankan program utama untuk menghasilkan  output  visual  yang  akan ditampilkan  pada  monitor  dan  audio  melalui speaker.  Sistem  control  yang  dibangun menggunakan  SVM  untuk  pengambilan keputusan  dari  input  rambu  dan  sensor  yang ada  (gambar  3).  Metode  SVM  banyak digunakan  dalam  dalam  mengklasifikasikan prilaku  pengemudi  salah  satunya  penelitian yang dilakukan oleh Park, et al ., 2017.
Gambar 3. Sistem Blok
Dalam sistem ini ada beberapa proses, yaitu  Baca  Tanda  yang  digunakan  untuk menentukan  input  dalam  bentuk  rambu  jalan yang  dikenal.  Kemudian  proses  membaca jarak  akan  menentukan  input  dalam  bentuk jarak  kendaraan  di  sekitar.  Sedangkan  Read Speed  digunakan  untuk  menentukan  input dalam  bentuk  kecepatan  kendaraan.  Dari ketiga  parameter  tersebut  akan  diproses menggunakan machine learning yang tertanam  di  ODROID  untuk  menghasilkan output  berupa  rekomendasi  kecepatan,  status kendaraan  (Aman  /  Berbahaya),  peringatan rambu-rambu  lalu  lintas,  dan  deteksi pelanggaran kecepatan jalan.
Data  bersumber  dari  situs  web archive.ics.uci.edu.  Situs  web  ini  telah menyediakan  476  set  data  yang  digunakan untuk  membantu  komunitas  pembelajaran mesin.  File  data  yang  digunakan  memiliki format  CSV.  Data  dipisahkan  menggunakan koma (,). Contoh bentuk data yang digunakan dapat dilihat gambar 4.
Gambar 4. Dataset
Tabel 1. kecepatan berkendaraan Kecepatan (km/jam) Jarak (m) Minimum Maksimum 30 15 30 40 20 40 50 25 50 60 30 60 70 35 70 80 40 80 90 45 90 Dalam  penelitian  ini,  menambahkan  label secara manual, yaitu label pelanggaran untuk mempertimbangkan apakah kendaraan melanggar  rambu-rambu  lalu  lintas  terutama rambu-rambu kecepatan. Label ini mencakup dua  kelas  yaitu  "Breaking"  atau  "Not Breaking" dengan membandingkan kecepatan aktual dengan batas kecepatan minimum atau maksimum jalan (tabel 1).
Gambar 5. Diagram Alir Sistem
Sistem dimulai dengan proses membaca baris  data.  Baris  data  ini  adalah  parameter yang  digunakan  dalam  proses  pembelajaran (SVM  dan  logika  fuzzy).  Jika  garis  data tersedia  dalam  dataset  sistem,  itu  akan langsung memasuki proses logika fuzzy. Jika jalur  data  tidak  tersedia,  itu  akan  memasuki proses SVM. Setelah proses svm selesai maka akan dilanjutkan dengan proses logika fuzzy. Setelah proses fuzzy selesai, hasil dari proses akan ditampilkan di dashboard.
Dari proses rowData baca, ada parameter yang akan diperlukan dalam proses selanjutnya.  Parameternya  dalam  bentuk
membaca dataset perhitungan SVM Perhitungan Fuzzi Hasil
ditampilkan di dashboard Mobil
daftar  yang  terdiri  dari  kecepatan,  jarak, periode,  peringatan,  nilai  peringatan,  lintang dan bujur.
Proses SVM
adalah proses mendapatkan label dalam bentuk nilai 0 dan 1, di  mana  0  berarti  "AMAN"  dan  1  berarti
"BERBAHAYA".  Selain  itu,  proses  ini  juga menentukan apakah kendaraan telah melanggar tanda kecepatan (nilai 1) atau tidak (0).  Dalam  proses  ini  membutuhkan  4 parameter, yaitu kecepatan, jarak, periode, dan peringatan.  Proses  ini  menggunakan  metode Mesin  Vector  Support  untuk  memprediksi apakah  itu  milik  label  "AMAN  atau BAHAYA"  dan  apakah  "Melanggar  atau Tidak Melanggar".
Dalam proses fuzzy logic, ini digunakan  untuk  mendapatkan  rekomendasi kecepatan  aman  dalam  berkendara.  Ini  dapat dilihat melalui nilai parameter kecepatan dan jarak.  Pada  proses  terakhir  yaitu  proses menampilkan  hasil  pada  dashboard  yang menampilkan hasil proses fuzzy dan SVM ke layar  monitor  odroid  sehingga  pengemudi dapat menerima rekomendasi yang dibuat oleh sistem. Dasar metode dalam pendeteksian dan rekomendiasi  keamaan  mengemudi  telah dipaparkan  dapa  penelitian  sebelumnya (Puspaningrum, et al .,  2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  hasil  implementasi  dari  sistem asisten  pengendara,  Antarmuka  yang  dibuat hanya  untuk  menampilkan  hasil  sistem sehingga  dapat  dilihat  dan  dipahami  oleh pengemudi.  Dalam  aplikasi  ini  hanya  ada  2 tampilan  yaitu  antarmuka  dasbor  dan antarmuka data pelanggaran.
Gambar 6. antar muka dashboard
Tampilan  dasbor  di  mana  ada  beberapa informasi  termasuk  info  aplikasi  (1),  info waktu  (2),  informasi  status  keselamatan kendaraan dan status lokasi (3). Selain itu, ada info kecepatan aktual (4), info jarak aktual (5), info rambu lalu lintas (6), dan info kecepatan dan rekomendasi tindakan pengemudi. Berdasarkan desain pada gambar 6, perangkat embedded yang dibuat seperti pada gambar 7.
Gambar 7. sistem implementasi
Pada  Gambar  7  ada  beberapa komponen  seperti  sensor  Lidar  (1),  Kamera (2),  LCD  (3),  antena  GPS  (4),  dan  kabel komunikasi Arduino dan Odroid (5).
Gambar 8. implementasi saat mengemudi Sensor  Lidar dipasang di depan mobil. Sementara  komponen  lain  dipasang  di
68 Jurnal Ilmiah Sains Vol. 20, No 2, Oktober 2020
dashboard  mobil  atau  angkutan  umum (gambar 8).
Untuk menguji hasil prediksi keselamatan kendaraan menggunakan metode support vector machine (tabel 2).
Table 2. Hasil klasifikasi SVM
Tingkat  akurasi  menunjukkan  seberapa  baik sistem  memprediksi  suatu  peristiwa.  Metode yang  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai akurasi  data  adalah  validasi  silang  k-fold. Berikut ini adalah tingkat akurasi sistem yang ditunjukkan pada tabel 3.

## Tabel 3. Akurasi SVM
Jumlah Dataset Akurasi 1 folds - Cross 10 folds - Cross 2233 100% 95.25%
Ada  2  kali  pengujian,  yaitu  1  lipatan  - Cross  Validation  dan  10  lipatan  -  Cross Validation. Dengan 1 lipatan - Validasi Silang diperoleh  nilai  akurasi  100%.  Sedangkan dengan  menggunakan  10  lipatan  -  Validasi Silang diperoleh nilai 95,25% (tabel 3).
Berikut adalah beberapa hasil rekomendasi kecepatan yang diperoleh dengan metode logika fuzzy (tabel 4).
Tabel 4. Hasil Uji Fuzzy Logic
Kecepatan (km/jam) Jarak (m) Rekemendasi Kecepatan (km/jam) Aksi 31 15 46,31 Naikan 32 20 45,00 Naikan 33 25 43,83 Naikan 34 30 39,00 Naikan 35 35 45,00 Naikan Berdasarakan  tabel  4,  jika  kecepatan
31 km/jam dengan jarak kendaran di depan 15 meter  maka  kecepatan  rekemendasi  yang dihasilkan  sitem  46.31  km/jam  dengan rekemendasi  berupa  suara  dari  sistem  berupa “naikan Kecepatan”.

## KESIMPULAN
Hasil  dari  sistem  yang  telah  dibuat  dapat memberikan status keselamatan berkendaraan dan  memberikan  rekomendasi  kecepatan, sistem juga dapat mengenali beberapa rambu lalu lintas serta memberikan peringatan rambu lalu lintas kepada pengemudi. Hasil klasifikasi akurasi keamanan kendaraan mencapai 95,25%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  P3M Politeknik Negeri Indramayu.

## DAFTAR PUSTAKA
Bengio,  Y.,  P.  Lamblin,  D.  Popovici,  &  H. Larochelle.  2007.  Greedy  layer-wise training  of  deep  networks.  In Advances in neural information processing systems, 153–160.
Caragliu, A., C. Del Bo, & P. Nijkamp.  2011. Smart cities in Europe. Journal of Urban Technology , 18(2) : 65-82.
Gori, P., P.L. Parcu, & M. Stasi.  2015. Smart cities  and  sharing  economy. Robert Schuman  Centre  for  Advanced  Studies Research Paper No. RSCAS , 96.
Iranmanesh, S. M., H. Nourkhiz-Mahjoub, H. Kazemi  &  Y.P.  Fallah.  2018.  An adaptive  forward  collision  warning framework  design  based  on  driver distraction. IEEE  Transactions  on Intelligent Transportation Systems , 19 (12), 3925–3934. DOI: 10.1109/TITS.2018.2791437.
Karpathy,  A.  2017. Convolutional  neural networks .  Stanford.
Krizhevsky, A., I. Sutskever, & G.E. Hinton. 2012.  Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems, 1097–1105.
Mitchell,  T.  M.,  &  Others.    1997. Machine learning .  McGraw-hill, New York.
No Kec. (km/ jam) Jar ak perio da Peri- ngatan L1 Hasil
1 43 24 0 1 0 Aman 2 40 12 0 1 1 Bahaya 3 34 30 0 1 1 Bahaya 4 63 23 0 1 1 Bahaya 5 60 24 0 1 1 Bahaya
Mukhtar,  A.,  L.  Xia  &  T.B.  Tang.    2015. Vehicle detection techniques for collision  avoidance  systems:  A  review. IEEE Transactions on Intelligent Transportation  Systems , 16(5) :  2318- 2338. DOI: 10.1109/TITS.2015. 2409109. Organization,  W.  H.,  &  Others.    2017. Road safety .
Park, H. S., D.J. Kim, C.M. Kang, S.C. Kee,
& C.C. Chung.  2017.  Object detection in  adaptive  cruise  control  using  multi- class support vector machine. 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 1–6.
Park, S., H. Han, B.S. Kim, J.H. Noh, J. Chi & M.J. Choi. 2018. Real-Time Traffic Risk Detection  Model  Using  Smart  Mobile Device. Sensors  (Basel,  Switzerland) ,
18(11) . DOI:10.3390/ s18113686.
Puspaningrum,  A.,  A.  Suheryadi  &  A.
Sumarudin. 2019. Pre-Collision Warning  and  Recommendation  System for  Assistant  Driver  using  Least  Square Support  Vector  Machine  and  Fuzzy Logic. 2019  International  Seminar  on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), 371–375.
Rosyara, U. R., D. Vromman & E. Duveiller. 2008.  Fuzzy  Sets. Journal  of  Plant
Pathology , 90(1) : 103–107. DOI:10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
Saunders,  T.,  P.  Baeck  &  Others.  2015.
Rethinking smart cities from the ground up . Nesta, London.
Schölkopf, B. & A.J. Smola.  2004. A tutorial on  support  vector  regression. Statistics and
Computing , 14(3): 199–222.
DOI:10.1023/B:STCO. 0000035301.49549.88.
Tian,  Y.,  K.  Pei,  S.  Jana  &  B.  Ray.    2018. Deeptest:  Automated  testing  of  deep- neural-network-driven autonomous cars. Proceedings  of  the  40th  international conference  on  software  engineering, 303–314.