## Metode Naive Bayes Classifier – Smoothing pada Sensor Smartphone untuk Klasifikasi Aktivitas Pengendara

## (Naive Bayes Classifier – Smoothing Method on Smartphone Sensors for Driver Activity Classification)
Haniah Mahmudah 1 , Okkie Puspitorini 1 , Nur Adi Siswandari 1 , Ari Wijayanti 1 , Eliya Alfatekha 1
Abstract— Most causes of death are traffic accidents. This paper aims  to  obtain  parameters  of  identification  of  driving  activities that can be developed to detect accidents in the next studies. Data is collected by sensors on smartphones, using accelerometer and gyroscope  sensors.  The  proposed  method  uses  Naive  Bayes Classifiers  (NBC)  algorithm  to  determine  driving  activity,  by dividing  dataset  into  training  and  testing  data  using  k-fold parameters. NBC can work using less training data, by calculating the  probability  value  of  each  class  from  means  and  variance  of each feature to classify classes efficiently. The results show that the accuracy  of  the  classification  is  higher  if  a  smoothing  process  is carried out, using single exponential smoothing method, before the clacification  process  of  the  NBC  algorithm  is  done.  The  testing using  8  k-fold  CV  without  smoothing  process,  using  smoothing alpha (α) = 0.1, and using α = 0.9 obtain the accuracy of 98.43%, 99.27%,  and  98.43%,  respectively.  It  can  be  concluded  that  the NBC  method  combined  with  smoothing  method  using  α  =    0.1 produces greater accuracy.
Intisari — Sebagian besar penyebab kematian diakibatkan oleh kecelakaan  lalu  lintas.  Makalah  ini  bertujuan  mendapatkan parameter  identifikasi  aktivitas  berkendara  yang  dapat dikembangkan  untuk  mendeteksi  kecelakaan  pada  penelitian selanjutnya.  Data  dikumpulkan  dengan  memanfaatkan  sensor pada  smartphone,  menggunakan  sensor  akselerometer  dan giroskop.  Metode  statistik  yang  diusulkan  menggunakan algoritme  Naive  Bayes  Classifiers  (NBC)  untuk  menentukan aktivitas berkendara, dengan membagi dataset ke dalam data latih dan data uji menggunakan beberapa parameter k-fold. Algoritme NBC  dapat  bekerja  dengan  sedikit  data  latih,  dengan  cara menghitung  nilai  probabilitas  setiap  kelas  dari  perhitungan jumlah rata-rata dan varians setiap fitur untuk mengklasifikasikan kelas secara linier dengan sangat efisien. Hasil menunjukkan  bahwa  akurasi  klasifikasi  aktivitas  berkendara lebih  tinggi  apabila  terdapat  proses  smoothing  menggunakan metode  single  exponential  smoothing  sebelum  proses  klasifikasi algoritme NBC. Hasil pengujian menggunakan 8 k-fold CV tanpa proses smoothing, dengan smoothing alpha (α) = 0,1, dan  dengan α  =  0,9  mendapatkan  akurasi,  berturut-turut,  sebesar  98,43%, 99,27%, dan 98,43%. Hasil komparasi metode klasifikasi aktivitas berkendara pada makalah ini membuktikan bahwa metode NBC yang  dikombinasikan  dengan  metode  smoothing  α  =  0,1 menghasilkan akurasi yang lebih besar.
Kata Kunci— Naive Bayes, Smoothing, Giroskop, Akselerometer, Smartphone.

## I. P ENDAHULUAN
Kecelakaan lalu lintas dapat terjadi di mana saja, termasuk di  lokasi  dengan  intensitas  kendaraan  yang  rendah  atau  jalur yang  jarang  dilewati  kendaraan,  seperti  jalanan  pegunungan. Menurut data laporan kecelakaan lalu lintas secara global tahun 2016 oleh World Health Organization (WHO), kecelakaan lalu lintas  termasuk  dalam  sepuluh  besar  penyebab  kematian  di seluruh dunia, menewaskan lebih dari 1,35 juta orang per tahun [1]. Berdasarkan data Korlantas Polri, pada tahun 2017 hingga 2018,  total  kasus  kecelakaan  di  Indonesia  mencapai  sekitar 25.000 kasus, dengan 5.000 kasus mengakibatkan kematian [2].
Seiring  perkembangan  teknologi  yang  pesat,  beberapa penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengatasi  masalah kecelakaan,  salah  satunya menggunakan smartphone berbasis Android  dengan  memanfaatkan  sensor  giroskop  dan akselerometer . Sensor tersebut berfungsi mengumpulkan data yang  mendeteksi  aktivitas  berkendara  seperti  mesin  menyala, berjalan  lurus,  belok  kiri,  dan  belok  kanan.  Selain  itu,  sensor akselerometer  dan  giroskop  digunakan  untuk  mendapatkan nilai percepatan terhadap tiga koordinat sumbu x, y, dan z, yang merepresentasikan  kondisi  kemiringan  kendaraan  sebagai parameter deteksi kecelakaan.
Menurut  hasil  penelitian  mengenai  perbandingan  beberapa kinerja algoritme, disimpulkan bahwa prediksi mode kendaraan menggunakan Naive  Bayes  Classifiers (NBC)  menghasilkan akurasi  yang  lebih  besar  dan  stabil  dibandingkan  algoritme lainnya. Akan tetapi, dalam beberapa kondisi, algoritme NBC menghasilkan  nilai  akurasi  yang  rendah  apabila  fitur  atau parameter  data  ditambahkan  [3].  Selain  itu,  algoritme naïve Bayes dapat  bekerja  dengan  baik  dalam  mengenali  aktivitas fisik  manusia  secara realtime . Disebutkan  juga  bahwa  NBC lebih unggul dalam waktu pemrosesan dibandingkan algoritme kecerdasan  buatan  populer  lainnya,  seperti Support  Vector Machine (SVM) , OneR, neural network , dan decision tree [4]. Penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menunjukkan bahwa  algoritme  NBC mempunyai  kinerja  yang  baik  dalam melakukan  klasifikasi  serta  mudah  diterapkan. Naïve  Bayes merupakan  algoritme supervised  learning ,  sehingga  dalam klasifikasi  data  membutuhkan  data  latih  yang  cukup  untuk mendapatkan hasil yang baik [5].
Fokus  penelitian  ini  adalah  penentuan  klasifikasi  aktivitas berkendara  yang  meliputi  berhenti,  lurus,  belok  kanan,  dan belok  kiri,  menggunakan  algoritme  klasifikasi naïve  Bayes. Algoritme NBC bekerja dengan melakukan klasifikasi data dan memprediksi  peluang  data  uji  yang  akan  terjadi  berdasarkan data  latih  sebelumnya  [6].  Data  diperoleh  berdasarkan
1 Teknik Telekomunikasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya,  Jl.  Raya  ITS  Politeknik  Elektronika,Sukolilo,  Keputih, Surabaya  Jawa  Timur,  INDONESIA  60111  (tlp:  (031)  5947280; fax: 031-5946114; e-mail: haniah @pens.ac.id)
perubahan  sumbu x, y dan z dari  akselerometer dan giroskop yang mengidentifikasi kemiringan kendaraan. Algoritme NBC bekerja dengan menghitung nilai probabilitas setiap kelas dan menggolongkan  secara  linier  dengan  sangat  efisien.  Kinerja algoritme  NBC  relatif  kuat,  mudah  diterapkan,  cepat,  dan akurat  [7].  Metode smoothing berfungsi  untuk  meningkatkan klasifikasi pada NBC agar nilai akurasi yang dihasilkan lebih besar [8].
Penjabaran  secara  detail  makalah  ini  dibagi  menjadi beberapa  bagian.  Bagian  pertama  menjabarkan  pendahuluan dan latar belakang, bagian kedua hingga keenam menjabarkan teori  yang  terkait  dengan  penelitian,  bagian  ketujuh menjabarkan  metodologi  dan  cara  kerja  sistem,  bagian kedelapan  menjabarkan  hasil  penelitian,  serta  bagian kesembilan berisi kesimpulan.

## II. S ENSOR A KSELEROMETER S MARTPHONE
Sensor  akselerometer  bekerja  dengan  mengukur  nilai kecepatan pada gerakan penggunanya dalam tiga arah (sumbu x, y, dan z) yang dapat diproses lebih lanjut untuk mengenali pola aktivitas pengendara [9]. Sensor akselerometer juga dapat mengukur  nilai  kecepatan,  getaran  atau  vibrasi,  serta percepatan akibat gravitasi. Sensor akselerometer akurat untuk mengukur  kemiringan  sudut  sistem  yang  diam  atau  tidak bergerak, tetapi tidak akurat untuk mengukur kemiringan sudut sistem yang bergerak. Data kemiringan sudut memiliki derau. Hal  ini  terjadi  karena  untuk  mendapatkan  data  kemiringan sudut dari akselerometer, dibutuhkan data percepatan gravitasi bumi  [9],  tetapi  jika  sistem  bergerak,  akselerometer  juga mengukur  percepatan  gerak  sistem  tersebut,  sehingga pengukuran  tidak  akurat.  Sensor  akselerometer  dapat mengukur percepatan berdasarkan perubahan koordinat sumbu, seperti diilustrasikan pada Gbr. 1.
Pengujian  ini  memanfaatkan  jenis  sensor  tipe linear acceleration untuk  pengambilan dataset serta  pengujiannya. Sensor  tipe linear  acceleration bekerja dengan  tidak dipengaruhi  gravitasi  bumi,  sehingga  dapat  membaca  tiga sumbu  layaknya  sensor  giroskop.  Secara  teori,  akselerometer bekerja  seperti  halnya  sebuah  sistem  massa  pegas  sederhana yang sesuai dengan hukum Hooke seperti pada (1).
𝐹 = 𝑘. 𝑥 (1)
dengan F merupakan  gaya  pegas, k adalah  nilai  konstanta pegas,  dan x adalah  simpangan  pada  pegas.  Dari  persamaan
hukum  Hooke  tersebut,  diperoleh  persamaan  hukum  kedua Newton seperti pada (2).
𝐹 = 𝑚. 𝑎 (2)
dengan m merupakan massa benda dalam satuan kg, sedangkan a adalah nilai percepatan dalam m/s². Jika sistem ini mengalami percepatan, maka  sesuai  dengan  hukum Newton, akan timbul gaya yang menggantikan massa. Gaya ini menyebabkan   massa bergeser. Oleh karena itu, percepatan akan menyebabkan massa menjadi tergeser, sesuai dengan (3).
𝑥 = 𝑚.𝑎 𝑘 . (3)
Dengan  mengamati  perpindahan x ,  diketahui  bahwa  massa mengalami percepatan a , seperti pada (4).
𝑎 = 𝑘.𝑥 𝑚 (4)
Secara  konseptual,  sensor  akselerometer  menentukan  nilai percepatan  yang  diterapkan  pada  perangkat  ( AD )  dengan mengukur  gaya  yang  terdapat  pada  sensor  itu  sendiri  ( Fs ), menggunakan (5).
𝐴𝐷 = −( 1 𝑚𝑎𝑠𝑠𝑎 )∑𝐹𝑠 (5)

## III. S ENSOR G IROSKOP S MARTPHONE
Sensor  giroskop  merupakan  sensor  yang  berfungsi mengukur rotasi atau perputaran suatu perangkat berdasarkan gerakan. Giroskop bekerja dengan mengukur laju rotasi dalam satuan (rad/s) di sekitar sumbu x, y, dan z smartphone , seperti tampak pada Gbr. 2. Sensor giroskop akurat untuk mengukur kemiringan  sudut  sistem  yang  bergerak  atau  pada  kondisi dinamik,  karena  keluaran  giroskop  tidak  dipengaruhi  oleh percepatan  translasi  dan  getaran. Namun,  dari  sifat  alami giroskop  yang  mempunyai  suatu bias  error ,  apabila  integral terhadap  waktu  dilakukan,  kemungkinan  akan  terjadi akumulasi  dari error tersebut,  yang  mengakibatkan  hasil pengukuran  posisi  sudut  giroskop  cenderung  melayang ( drifting )  dari  waktu  ke  waktu.  Oleh  karenanya,  giroskop bekerja dengan baik apabila terdapat sensor akselerometer [10].
Sensor  giroskop  yang  terdapat  pada smartphone berbasis Micro  Electro  Mechanical  Systems (MEMS)  yang  tertanam dalam chip atau Integrated Circuit (IC). Sensor ini berukuran kecil,  sehingga  mudah  digunakan  atau  diaplikasikan ( wearable ) dan memiliki konsumsi daya yang rendah [10].
Gbr. 1 Ilustrasi cara kerja akselerometer pada smartphone.
Gbr. 2 Ilustrasi sensor giroskop pada smartphone .
IV. K-F OLD C ROSS V ALIDATION
Cross validation merupakan salah satu teknik dalam menilai keakuratan  suatu dataset baru  guna  membangun  klasifikasi atau model prediksi untuk menilai suatu model, yakni data latih dan data uji . Data latih merupakan kumpulan suatu data yang diperoleh  dari  hasil  pengukuran  yang  disebut  dengan  data mentah  ( raw ),  kemudian  dilakukan  filter  hingga  menjadi dataset atau  data  bersih.  Data  latih  digunakan  dalam  proses pembangunan  model,  sedangkan  data  uji  digunakan  untuk validasi model tersebut.
Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah k-fold cross validation. Dalam teknik k-fold cross validation, dataset dibagi sesuai jumlah k buah partisi secara acak. Kemudian, dilakukan eksperimen  sejumlah k kali,  dengan  setiap  eksperimen menggunakan sejumlah data ke- k sebagai data uji dan sisa data lainnya digunakan sebagai data latih [11].
Metode fold  cross  validation digunakan  untuk  menilai kinerja  model  dengan  menghitung  tingkat  kesalahan  prediksi pada model. Selain itu, k-fold juga berfungsi agar tidak terdapat overlapping data terhadap data uji . Validasi pada makalah ini menggunakan 2 k-fold hingga 10 k-fold , dengan akurasi yang dihasilkan setiap k-fold dibandingkan guna mendapatkan nilai akurasi yang terbaik.

## V. S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING
Salah satu metode peramalan yang sering digunakan adalah exponential smoothing . Metode smoothing merupakan sebuah
teknik yang dapat memisahkan sinyal dan derau , dalam hal ini sinyal  mewakili  pola  pada  data,  sedangkan  derau  merupakan kesalahan  pada  waktu  ke- t .  Dengan  demikian, Single Exponential  Smoothing (SES)  akan  bekerja  secara  kontinu memperbaiki  prediksi  data  dengan  menghitung  rata-rata  nilai dari  data  sebelumnya  pada  suatu  data  berupa  deret  waktu dengan  cara  menurun  (eksponensial).  Metode  SES  tepat digunakan  untuk  peramalan  data  yang  mengalami  fluktuasi secara  acak  (tidak  teratur)  [12].  Perhitungan  SES  dilakukan dengan  menghitung  selisih  angka  peramalan  dengan  angka sebelumnya, seperti pada (6).
𝐹 𝑡 =   𝐹 𝑡−1 + 𝛼(𝐴 𝑡−1 − 𝐹 𝑡−1 ) (6)
dengan 𝐹 𝑡 merupakan  hasil  peramalan, 𝐹 𝑡−1 merupakan  hasil peramalan  sebelumnya, 𝐴 𝑡−1 adalah  data  aktual  sebelumnya, sedangkan 𝛼 merupakan  konstanta smoothing sebagai parameter model dalam mengurangi faktor acak suatu data .
VI. N AÏVE B AYES C LASSIFIER
Naïve Bayes merupakan sebuah algoritme yang mengklasifikasi  suatu  data  atau  nilai  dengan  menghitung kelompok probabilitas dan kemudian menjumlahkan
Menghitung rerata dan varians
Likelihood Menghitung distribusi Gaussian Gbr. 3 Proses perhitungan algoritme NBC. Smartphone Akselerometer Giroskop Smoothing Algoritme NBC Klasifikasi Aktivitas Gbr. 4 Perancangan sistem. Gbr. 5 Posisi smartphone . Mulai Data mentah sensor Smoothing
Membagi dataset ke dalam k-fold Data latih? v -data setiap fitur Menghitung distribusi Gaussian
tiap kelas
Nilai probabilitas terbesar didapatkan Menghitung varians tiap kelas Menghitung rerata tiap kelas Hasil klasifikasi Selesai Ya Tidak
Gbr. 6 Implementasi algoritme NBC.
kombinasi nilai dari dataset yang telah dikumpulkan. Aplikasi teorema Bayes banyak ditemukan pada bidang komputer cerdas sebagai salah satu dasar dari metode machine learning dan data mining .  Dalam  kinerjanya, naïve  Bayes tidak  membutuhkan jumlah  data  latih yang  besar  dalam  menentukan  estimasi parameter  yang  diperlukan  pada  proses  klasifikasi.  Hal  ini merupakan salah satu keuntungan algoritme NBC. Naïve Bayes bekerja  dengan  cukup  baik  dalam  kebanyakan  persoalan  di dunia  nyata  yang  kompleks  daripada  yang  diharapkan.  Pada beberapa  penelitian,  penerapan  algoritme naïve  Bayes menggunakan perhitungan distribusi untuk event model , sesuai kebutuhan analisis data yang digunakan. Apabila dataset yang digunakan  bersifat  kontinu  dan  terkait  antar  kelasnya,  maka digunakan rumus perhitungan distribusi normal atau yang biasa disebut  sebagai  distribusi  Gaussian  [13].  Distribusi  Gaussian merupakan distribusi dari variabel acak kontinu. Distribusi ini paling banyak dan paling sering digunakan.
Proses perhitungan algoritme NBC ditunjukkan pada Gbr. 3. Penyelesaian  perhitungan  algoritme  NBC dilakukan sebagai berikut.

## A. Menghitung Likelihood
Likelihood merupakan nilai peluang terjadinya karakteristik- karakteristik  sampel  pada  kelas.  Dengan  kata  lain, likelihood merupakan nilai kemungkinan yang dipertanyakan.
Perhitungan likelihood dilakukan  secara  independen  untuk setiap atribut. Likelihood untuk data latih dapat dihitung dengan mencari rata-rata dan  varians  masing  masing  atribut.  Untuk menghitung nilai likelihood , dibutuhkan nilai rata-rata ( µ ) dan varian ( σ 2 ) dari data latih, seperti pada (7).
𝜇 = ∑ (𝑋=𝑣) 𝑛 𝑖=1 𝑛 (7)
Untuk menentukan varians ( 𝜎 𝑘 2 ), digunakan (8).
𝜎 𝑘 2 = ∑ 𝑥 𝑖 2 −(∑ 𝑥 1 𝑛 𝑖=1 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛(𝑛−1) (8)
dengan 𝜇 merupakan  rata-rata  sampel, 𝜎 𝑘 2 adalah  varian, 𝑛 adalah ukuran sampel, dan 𝑥 1 merupakan data ke- i.

## B. Distribusi Gaussian
Klasifikasi naïve  Bayes dilakukan  menggunakan  distribusi Gaussian.  Pada  perhitungan  distribusi  ini  dibutuhkan  dua parameter, yaitu µ dan 𝜎 𝑘 2 . Fungsi densitas menunjukkan nilai probabilitas relatif. Pada distribusi Gaussian, diasumsikan jika nilai kontinu terkait dengan setiap kelas, maka didistribusikan menggunakan distribusi normal (Gausssian). Untuk menghitung nilai likelihood data uji kontinu, digunakan (9).
Mulai Data mentah sensor Smoothing Dataset sensor Data latih Menghitung varians setiap kelas Menghitung varians setiap kelas Hasil Gbr. 7 Proses pelatihan data algoritme naïve Bayes.
Mulai Data mentah sensor Smoothing Dataset Bagi dataset dengan k-fold
Nilai ke- i setiap fitur
Menghitung distribusi Gaussian pada fitur tiap kelas Nilai distribusi Gaussian terbesar dihasilkan Hasil klasifikasi Selesai Proses data latih Hasil proses data latih (rerata dan varians fitur tiap
kelas)
Gbr. 8 Proses pengujian data algoritme naïve Bayes.
𝑃(𝑋 = 𝑣|𝐶) = 1 √2𝜋𝜎 𝑘 2 𝑒 − (𝑣−𝜇𝑘) 2 2𝜎𝑘 2 (9)
dengan V merupakan nilai fitur ke- i pada data baru, 𝜎 𝑘 2 adalah varian data setiap fitur untuk tiap kelas, dan 𝜇 𝑘 adalah nilai rata- rata untuk tiap fitur pada masing-masing kelas.

## VII. M ETODOLOGI
Proses perancangan dan pembuatan sistem ditunjukkan pada Gbr. 4. Perubahan sensor akselerometer dan giroskop diperoleh melalui pengambilan data menggunakan smartphone. Dataset berupa data sensor akselerometer dan giroskop yang terkumpul dan disimpan dalam file .csv . Pada dataset kemudian dilakukan
(a)
(b) Gbr. 9 Grafik sensor smartphone dalam domain waktu, (a) akselerometer, (b) giroskop.
smoothing sebelum proses pelatihan data dengan Python untuk mendapatkan  klasifikasi  aktivitas  berkendara.  Pengumpulan data  dilakukan  untuk  mendapatkan  klasifikasi  aktivitas pengendara seperti belok kanan, belok kiri, lurus, serta mesin menyala.  Proses  pengambilan dataset dilakukan  dengan meletakkan smartphone sejajar  dengan dashboard sepeda motor, seperti yang terlihat pada Gbr. 5.
Pengumpulan  data  ini  dikategorikan  ke  dalam  data  latih, yakni  data  yang  akan  dilatih  pada  algoritme,  sehingga  dapat menentukan kelas  data  uji. Dataset yang diambil berupa data sensor  akselerometer  dan  giroskop smartphone .  Proses smoothing dilakukan sebelum data melewati proses klasifikasi. Dataset sangat  fluktuatif,  sehingga  dibutuhkan  proses smoothing , yang dapat  mereduksi dataset sehingga data yang dihasilkan  lebih  stabil  dan  terstruktur,  sebelum  dilakukan klasifikasi.  Proses smoothing dilakukan  menggunakan SES
dengan parameter nilai α maksimum dan minimum, yakni 0,1 dan 0,9. Proses klasifikasi aktivitas berkendara menggunakan klasifikasi NBC diperlihatkan pada Gbr. 6.
Pada  proses  NBC  terdapat  dua  tahapan,  yaitu  proses pelatihan  data  dan  proses  pengujian  data.  Kedua  proses dijelaskan sebagai berikut.
1)  Proses  Pelatihan  Data: Proses  pelatihan  data  dengan menggunakan algoritme  NBC  ini dipengaruhi  oleh likelihood dan prior .  Proses  pelatihan  data  ini  melewati  proses k-fold sebagai  bentuk  evaluasi  hasil  pelatihan , kemudian  dihitung menggunakan metode k-fold cross validation . Pada metode ini, data  latih  dievaluasi  sejumlah k-subset yang  dibentuk.  Cara metode k-fold bekerja yakni dengan membagi data sejumlah k , kemudian melakukan iterasi data uji pada data latih sebanyak k subset juga.
Pada  proses  pelatihan  data,  data input hasil smoothing dihitung  menggunakan  persamaan  distribusi  Gaussian.  Nilai rata-rata dan varians dihitung berdasarkan sejumlah kelas untuk setiap fitur. Perhitungan algoritme NBC berhenti apabila telah ditemukan  nilai  probabilitas  yang  paling  besar  dari  semua kelas. Proses pelatihan data ditunjukkan pada Gbr. 7.
2)  Proses Pengujian Data: Proses pengujian data dilakukan dengan  mencari  nilai  probabilitas  terbesar  dari  setiap  kelas setelah  dihasilkan  nilai  variasi  dan  rata-rata  setiap  kelas  dari proses pelatihan, dengan data yang dihasilkan digunakan untuk proses. Gbr. 8 merupakan proses pengujian yang dilakukan.

## VIII. H ASIL P ENELITIAN
Pengujian  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  aktivitas berkendara menggunakan algoritme NBC dengan memanfaatkan  sensor  akselerometer  dan  giroskop  pada smartphone.

## A. Pengujian Dataset
Dataset diperoleh  dari  data  sensor  akselerometer  dan giroskop smartphone pada domain waktu, seperti terlihat pada
(a) (b)
Gbr. 10 Grafik 3D sensor smartphone , (a) akselerometer, (b) giroskop.
T ABEL I
A KURASI D ATA M ENGGUNAKAN K-F OLD
K-fold NBC Data Mentah SES α = 0,1  SES α = 0,9 2 98,12% 98,54% 98,12% 3 98,33% 98,54% 98,33% 4 98,33% 98,95% 98,54% 5 98,22% 99,16% 98,33% 6 98,43% 99,16% 98,33% 7 98,43% 99,27% 98,33% 8 98,43% 99,27% 98,43% 9 98,32% 99,26% 98,32% 10 98,43% 99,16% 98,33%
T ABEL II H ASIL A KURASI D ATA
Dataset Akurasi Sensor giroskop dan akselerometer tanpa smoothing 98,43% Sensor giroskop dan akselerometer smoothing α = 0,1 99,27% Sensor giroskop dan akselerometer smoothing α = 0,9 98,43%
Gbr.  9  dan  Gbr.  10.  Dari  gambar  tersebut  diketahui  bahwa dataset yang diperoleh mempunyai data yang fluktuatif. Oleh karena itu, diperlukan smoothing untuk mereduksi data mentah, sehingga  data  lebih  stabil.  Setiap  aktivitas  memiliki karakteristik  yang  berbeda  satu  sama  lain.  Dalam  proses  ini, digunakan nilai α maksimum dan minimum, yakni 0,9 dan 0,1. Hasil  reduksi  menggunakan  SES  diperlihatkan  pada  Gbr.  11 dan Gbr. 12.
Terlihat  dari  Gbr.  11  dan  Gbr.  12  bahwa  nilai  α  yang digunakan  memengaruhi  hasil  peramalan.  Nilai  α  yang  besar menunjukkan  tingkat  kepercayaan  data  sebelum  periode peramalan besar. Demikian pula sebaliknya, jika nilai α kecil, maka  tingkat  kepercayaan  data  sebelum  periode  peramalan kecil.  Oleh  karena  itu, smoothing menggunakan  α  =  0,1 menghasilkan  lebih  banyak  selisih  data  hasil  peramalan dibandingkan menggunakan α = 0,9.
(a)
(b) Gbr. 11 Grafik sensor smartphone setelah proses smoothing dengan α = 0,9, (a) akselerometer, (b) giroskop.

## B. Klasifikasi Aktivitas Berkendara
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  dua  parameter, kemudian hasilnya dibandingkan, yakni yang pertama melalui proses smoothing, sebelum dilakukan klasifikasi menggunakan algoritme NBC, dan yang kedua klasifikasi NBC tanpa proses smoothing terlebih  dahulu . Setiap  aktivitas  mengemudi memiliki  pola  yang  berbeda,  baik  pada  sensor  akselerometer dan  giroskop.  Pola  ini  kemudian  digunakan  sebagai  data
referensi  untuk  NBC  dalam  menentukan  kelas  klasifikasi aktivitas  mengemudi.  Pada  Tabel  I  disajikan  hasil  akurasi pengujian  data  sensor smartphone menggunakan smoothing dan tanpa smoothing yang dihasilkan dari perbandingan data uji dengan  data  latih  2:8,  yakni  setiap  dua  data  uji  dihitung berdasarkan referensi sebanyak delapan data latih.
Dari  Tabel  I  diketahui  nilai  akurasi  aktivitas  berkendara yang dihasilkan dari proses klasifikasi NBC dengan beberapa nilai k-fold . Nilai k-fold yang digunakan adalah antara 2 sampai
(a)
(b) Gbr. 12 Grafik sensor smartphone setelah proses smoothing dengan α = 0,1, (a) akselerometer (b) giroskop.
10. Proses NBC mempunyai nilai akurasi yang tinggi pada k- fold =  8.  Perhitungan  menggunakan  data  mentah  tanpa  dan melalui proses smoothing α = 0,9 menghasilkan akurasi yang sama,  yakni  98,43%.  Jika  dikaitkan  dengan  grafik  yang telah ditunjukkan  pada  Gbr.  13,  terlihat  bahwa  tidak  banyak  nilai yang  direduksi  dan  cenderung  menyerupai  data  mentah
sebelum  proses smoothing .  Semakin  besar  nilai  α yang digunakan, semakin sedikit nilai yang direduksi serta data yang dihasilkan  lebih  fluktuatif.  Sedangkan  akurasi  yang  tertinggi aktivitas berkendara melalui proses smoothing dengan α = 0,1 adalah  99,27%,  seperti  terlihat  pada  Tabel  II.  Hal  ini berbanding lurus dengan banyak nilai yang direduksi pada saat
Gbr. 13 Hasil perhitungan NBC tanpa proses smoothing dan dengan proses smoothing dengan nilai α = 0,1 dan 0,9.
(a) (b)
Gbr. 14 Grafik sensor smartphone 3D setelah proses smoothing dengan α = 0,9, (a) akselerometer, (b) giroskop.
(a) (b) Gbr. 15 Grafik sensor smartphone 3D setelah proses smoothing dengan α = 0,1, (a) akselerometer, (b) giroskop.
proses smoothing ,  dan  data  yang  dihasilkan  setelah  proses smoothing α = 0,1 lebih stabil. Grafik 3D dimensi posisi sensor akselerometer  dan  giroskop  dengan  sumbu  x,  y,  dan  z ditunjukkan pada Gbr. 14 dan Gbr. 15.

## IX. K ESIMPULAN
NBC  berhasil melakukan  klasifikasi  identifikasi  aktivitas berkendara  dengan  memanfaatkan  sensor  akselerometer  dan giroskop  pada smartphone .  Proses  klasifikasi  aktivitas berkendara menggunakan algoritme NBC yang dikombinasikan  dengan  metode  SES  menghasilkan  nilai akurasi yang lebih tinggi. Nilai akurasi yang tertinggi pada data sensor akselerometer dan giroskop dengan smoothing α = 0,1 adalah  99,27%,  dengan  menggunakan k-fold =  8,  yaitu perbandingan  setiap  dua  data  uji  menggunakan  delapan referensi data latih.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Politeknik  Elektronika Negeri  Surabaya  yang  telah  memberikan  semangat  dan dukungan pada penelitian serta seluruh dosen anggota Lab JJ- 305 yang telah memberikan motivasi dan semangat.

## R EFERENSI
[1] Social Determinants of Health, Global Status Report on Road Safety 2018 , Geneva, Switzerland: World Health Organization, 2018.
[2] (2020) “Rata-rata Tiga Orang Meninggal Setiap Jam Akibat Kecelakaan Jalan,“  [Online],  https://kominfo.go.id/index.php/content/detail/10368/ rata-rata-tiga-orang-meninggal-setiap-jam-akibat-kecelakaan-jalan/0/ artikel_gpr, tanggal akses: 1-Jan-2020.
[3] L.  Dang-Nhae,  N.  Due-Nhan,  N.  Thi-Hau,  dan  N.  Ha-Nam,  “Vehicle Mode and Driving Activity Detection Based on Analyzing Sensor Data of Smartphone,” Sensors, Vol. 18, No. 4, hal. 1-25, Mar. 2018.
[4] A.  Dinh,  L.  Chen,  dan  X.  Yang,  “Implementation  of  a  Wearable  Real- Time  System  for  Physical  Activity  Recognition  based  on  Naive  Bayes Classifier,” IEEE  International  Conference  on  Bioinformatics  and Biomedical Technology ,  2010, hal. 101-105.
[5] J.  Santoso,  A.D.B.  Soetiono,  Gunawan,  E.  Setyati,  E.M.  Yuniarno,  M. Hariadi,  dan  M.H.  Purnomo,  ”Self-Training  Naive  Bayes  Berbasis Word2Vec untuk Kategorisasi Berita Bahasa Indonesia,” JNTETI, Vol. 7, No. 2, hal. 158-166, Mei 2018.
[6] H.  Zhang  dan  D.  Li,  ”Naïve  Bayes  Text  Classifier,”  2007 IEEE International  Conference  on  Granular  Computing  (GRC  2007) ,  2007 , hal. 708-711.
[7] F.-J.  Yang,  “An  Implementation  of  Naive  Bayes  Classifier,” 2018
International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) , 2018, hal. 301-306.
[8] Q. Yuan, G. Cong, dan N.M. Thalmann , “Enhancing Naive Bayes with Various Smoothing Methods for Short Text Classification,” Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web, 2012, hal. 645- 646.
[9] G.  Dewantoro,  F.D.  Setiaji,  dan  E.C.  Mone,  ”Skema  Kendali  Ball- Balancing Robot Secara Nirkabel,” JNTETI, Vol. 3, No. 2, hal. 136-141, Mei 2014.
[10] R. Setiawan, A. Arifin, F. Budiman, dan Ad. Soeprijanto, ”Desain Sistem Pengukuran  Lower  Limb  Joint  Angles  pada  Kondisi  Dinamik  untuk FES,” JNTETI, Vol. 7, No. 1, hal. 112-121, Feb. 2018.
[11] Y. Wihardi (2013) “K-Folds  Cross  Validation“  [Online], http://blog.yayaw.web.id/riset/ k-fold s-cross-validation, tanggal akses: 6- Mei-2020.
[12] R.  Anggrainingsih,  G.R.  Aprianto,  dan  S.W.  Sihwi,  ”Time  Series Forecasting  Using  Exponential Smoothing to  Predict  the  Number  of Website  Visitor  of  Sebelas  Maret  University,” 2015  2nd  International Conference  on  Information  Technology,  Computer,  and  Electrical Engineering (ICITACEE), 2015, hal. 14-19.
[13] S.  Raschka,  “Naive  Bayes  and  Text  Classification  I:  Introduction  and Theory,” eprint arXiv:1410.5329 , hal. 1-20, 2014.