## DETEKSI JARAK KEDATANGAN KERETA API PADA PERSIMPANGAN JALAN MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER DAN NEURAL NETWORK

## Heri Ardiansyah
Program Studi Teknik Komputer - Fakultas Sains Teknologi dan Pendidikan Universitas Muhammadiyah Lamongan e-mail: heri@umla.ac.id
Jl. Raya Plalangan Plosowahyu KM.3 Lamongan 62251 Jawa Timur

## ABSTRAK
Suatu sistem pengawasan lalu lintas kereta api di persimpangan sudah menjadi hal mutlak yang harus disediakan baik secara manual maupun otomatis, menggunakan sumber daya manusia atau  hanya  memanfaatkan  peralatan  elektrik  dan  elektronik.  Telah  banyak  penelitian  yang memanfaatkan  perangkat  elektronik  dalam  berbagai  model  dan  aktualisasi  sebenarnya, diantaranya penggunaan sensor ultrasonik, sensor infra merah, mikropon, sensor GPS, kamera, dan  sensor  magnetik.  Adapun  dalam  penelitian  ini  menggunakan  sensor  accelerometer  untuk mendeteksi getaran yang dihasilkan oleh kereta api yang dalam hal ini adalah getaran rel. Pola frekuensi  getaran  rel  tersebut  akan  dibedakan  antara  kereta  api  dengan  pola  getaran  yang disebabkan  oleh  kendaraan  lain  yang  melintasi  jalan  persimpangan  rel  yakni  truk,  mobil,  dan sepeda  motor.  Dengan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  (neural  network),  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  pola  getaran  rel  yang  dihasilkan  oleh  kereta  api  dapat  dibedakan  dari kendaraan lain. Sedangkan jarak terjauh yang dapat dideteksi oleh sensor accelerometer MEMS (micro-electro-mechanical-system) ini adalah sebesar 74 meter. Di samping itu, keunggulan dari penggunaan  sensor  accelerometer  adalah  untuk  efisiensi  perangkat,  dimana  sensor  hanya ditempatkan pada situs pemantauan dan tidak dipasang di jarak tertentu yang cukup jauh seperti pada penggunaan sensor-sensor lain.
Kata kunci: kereta api, getaran, accelerometer, neural network, persimpangan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  suatu  persimpangan  jalan  kereta api  dengan  penjagaan  petugas  dan  fasilitas persinyalan masih juga terdapat kemungkinan  terjadi  kecelakaan  kereta seperti  yang  tercatat  di  wilayah  Jakarta  [1] sebanyak  198  kasus  hingga  awal  Oktober. Namun pada dasarnya kejadian kecelakaan di persimpangan kereta api merupakan kelalaian pengendara yang melintasi rel baik disengaja maupun tidak disengaja dan bukan kesalahan  pihak  penjaga  perlintasan.  Dari kondisi  tersebut,  kita  dapat  meminimalisir atau menghilangkan kemungkinan kecelakaan dengan menambahkan perangkat peringatan  dini  akan  kedatangan  kereta  api pada  persimpangan  jalan  rel  terlebih  pada persimpangan yang tidak ada penjaganya.
Suatu  kereta  api  yang  sedang  berjalan menjadi pembangkit gelombang getaran pada
rel yang dilewatinya. Sepanjang jalur rel jika diamati bunyinya maka pada jarak beberapa ratus meter pun akan terdengar suara getaran yang menandakan rel telah bergetar meskipun  dengan  tingkat  kekuatan  getaran yang  rendah.  Getaran  yang  terjadi  pada  rel akan dibaca oleh sensor accelerometer untuk memperkirakan  sampai  sejauh  mana  jarak yang dapat dibaca sensor ini. Jarak deteksi ini akan  berguna  untuk  dijadikan  sinyal peringatan  kedatangan  bahwa  kereta  api sudah  mendekat.  Untuk  mengenali  pola frekuensi  kereta  api  maupun  kendaraan  lain yang  melintas  di  persimpangan  rel,  getaran yang  dibaca  oleh  sensor  accelerometer dikenali  pola  frekuensinya  menggunakan algoritma neural network.
Pada  penelitian  sebelumnya,  deteksi getaran memanfaatkan sensor accelerometer juga  digunakan  pada  sistem  peringatan
kedatangan  kereta  api  [2]  yakni  tipe accelerometer piezoelektrik. Pembuatan sistem dengan sensor accelerometer ini salah satunya bertujuan untuk mensupport penggunaan  sensor  berat  yang  cukup konvensional  seperti  sensor  magnetic  [3] yang  membutuhkan  konsumsi  listrik  lebih tinggi.
Dengan  menggunakan  sensor  mems accelerometer,  diharapkan  dapat  dirancang suatu  sistem  peringatan  dini  yang  dapat mendeteksi  kedatangan kereta api dari jarak tertentu  yang  mudah  dibangun  dan  cukup memadai.

## 2. DASAR TEORI
Untuk  mendapatkan  getaran  sinyal frekuensi,  maka  getaran  sinyal  waktu ditransformasikan [4] melalui algoritma Fast
Fourier Transform (FFT). Spektrum frekuensi  ini  digunakan  sebagai  masukan oleh sistem pengenalan pola. neural network merupakan  jenis  algoritma  kecerdasan  yang sering  dimanfaatkan  untuk  mengenali  pola dengan  banyak  masukan  atau  menggunakan jajaran sensor.
Analisis  Fourier  merupakan  teknik perhitungan  berdasarkan  komposisi  sinyal terhadap sinyal asli dalam bentuk sinusoidal melalui persamaan:
𝑋(𝑓) = ∫ 𝑥(𝑡). 𝑒 −𝑗𝜔𝑡 𝑑𝑡 ∞ −∞ (1)
Karena  transformasi  sinyal  waktu kontinyu cukup sulit untuk dilakukan, maka transformasi  sinyal  waktu  digital  harus digunakan  ( Discrete Fourier Transform ) dengan formula:
𝑋(𝑘) ∑ 𝑥[𝑛]. 𝑒 − 𝑗2𝜋𝑛𝑘 𝑁 , 0 ≤ 𝑘 ≤ 𝑁 − 1 𝑁−1 𝑛=0 (2)
Sehingga proess penghitungan menjadi lebih sederhana dan efisien.
Sedangkan  algoritma  neural  network, yang dikategorikan dalam sistem kecerdasan, merupakan algoritma yang menirukan kinerja  sel  renik  yang  terdapat  dalam  otak manusia  [5].  Metode  ini  memerlukan  tahap peniruan (pembelajaran) untuk memperbarui pembobotan setiap neuron sebelum dilakukan  pengujian.  Tipe  neural  network
backpropagation menggunakan  algoritma gradient descent adalah  sebuah  metode optimalisasi  yang  umum  digunakan  pada tahap  pembelajaran  karena  modelnya  yang simpel  namum  memiliki  akurasi  cukup tinggi.  Fungsi  errornya  dapat  dituliskan dalam persamaan:
𝐸 𝑝 = 1 2 ∑(𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 2 𝑘 𝐸 𝑅𝑀𝑆 = √ ∑ 𝐸 𝑝 𝑝 𝑝 (3)
Selanjutnya  pada  tahap feedforward akan  dihitung  fungsi  aktifasi  untuk  setiap neuron, dengan formula:
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 = 𝑣 𝑜𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑗 𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) (4)
Sedangkan  pada  tahap backward propagation akan  dihitung  perubahan  bobot dan diperbarui dengan laju pembelajaran dan momentum sebagaimana persamaan:
∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑡) = 𝜂. 𝛿 𝑗 . 𝑑𝑓 (𝑧 𝑗 (𝑡)) 𝑑𝑧 𝑗 (𝑡) . 𝑥 𝑖 (𝑡) + 𝜇. ∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 − 1) ∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑡) = ∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 − 1) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑡) (5)

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Perancangan Hardware & Software Dalam  penelitian  ini,  sistem  deteksi kedatangan kereta api dibangun menggunakan  mikrokontroller  Arduino  uno dan  modul  sensor  MPU  6050  pada komunikasi digital dalam lajur bus serial [6] dengan  pin  data  SDA  dan  clock  SCL. Sedangkan  data  getaran  yang  dimanfaatkan dari  sensor  ini  hanyalah  data  getaran  pada sumbu vertikal X saja.
Gambar 1. Desain Hardware
Pada  koneksi  USB,  kecepatan  transfer  data dari  Arduino  Uno  ke  komputer  diatur  pada 115.200  bps.  Kecepatan  ini  adalah  batas maksimum  modul  accelerometer  untuk menampung 1000 data per detik. Untuk tanda peringatan, pin digital keluaran Arduino Uno akan  mengendalikan  bel  buzzer  dan  lampu LED.
Gambar 2. Diagram Software
Software  pemantauan  terdiri  atas  blok pemrosesan  FFT,  normalisasi,  dan  neural network  untuk  melakukan  identifikasi  jenis getaran  [7]  .  Sedangkan  matriks  target dipisahkan menjadi dua jenis keluaran yakni kereta dan non-kereta.
Table 1. Matriks target neural network No.  Kondisi Kelompok
Matriks 1 No Signal
Non- Kereta 1 0 2 Motor 3 Mobil 4 Truk 5 Kereta Kereta 0 1

## 3.2. Pengambilan Data Sinyal Getaran
Untuk  mengambil  sinyal  getaran  di lokasi  penelitian,  sensor  ditempatkan  pada posisi  sesuai  pada  perancangan  dalam Gambar 3 dimana modul sensor diikatkan di atas  lempengan  braket  besi  yang  dikaitkan pada rel. Modul sensor ini dipasangkan pada posisi axis-x searah dengan arah gravitasi.
Gambar 3. Posisi Sensor Accelerometer
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari pengujian yang dilakukan, didapatkan  data  pengenalan  pola  kereta  api dibanding kendaraan lain dan data pengukuran jarak kedatangan kereta dari titik lokasi pemantauan.

## 4.1. Pengenalan Pola Getaran Kereta Api
Keempat  jenis  sinyal  getaran  yakni kereta,  truk,  mobil,  sepeda  motor,  dan  no signal  masing-masing  1000  data  seperti dalam Gambar 4a.
(a) (b)
Gambar 4. Sinyal Getaran (a) domain waktu (b) domain frekuensi
Sedangkan pola frekuensi yang ditransformasikan  melalui  FFT  sepanjang 500 titik frekuensi seperti dalam Gambar 4b.
Tabel  2. Jumlah  data  pembelajaran  & pengujian
Kondisi Data Pembelajaran Pengujian Data Non Train 16 4 Train 4 4 Jumlah Data 20 8
Pengaturan  neural  network  terdiri atas 501 titik pada layer masukan, 50 neuron pada hidden layer ,  dan  2  neuron  pada  layer keluaran. Fungsi aktifasi untuk setiap neuron adalah binary sigmoid. Sementara momentum  konstantanya  sebesar  0,6,  laju pembelajaran  sebesar  0,6,  dan  target  error sebesar  0,0001.  Jumlah  data  pembelajaran dan  data  pengujian  untuk  sinyal  kereta  dan non-kereta ditunjukkan dalam Tabel 2.

## Tabel 3. Nilai error pengujian
Kondi si Peng ujian MSE 0.01 0.001 0.0001 Non- kereta 1 Non- kereta Non- kereta Non- kereta 2 Non- kereta Non- kereta Non- kereta 3 Non- kereta Non- kereta Non- kereta 4 Non- kereta Non- kereta Non- kereta Kereta 1 Kereta Kereta Kereta 2 Kereta Kereta Kereta 3 Kereta Kereta Kereta 4 Kereta Kereta Kereta Persentase 100% 100% 100%
Hasil  identifikasi  pola  getaran  oleh  neural network  pada  tahap  pengujian  ditunjukkan dalam  tabel.  Dari  hasil  pengujian  tersebut terlihat  bahwa  perangkat  lunak  neural network  dapat  membedakan  pola  frekuensi antara  kereta api  dan  non-kereta  api  dengan tingkat keberhasilkan sebssar 100%.

## 4.2. Deteksi Jarak Kereta Api
Pada  pengambilan  data  selama  13.5 detik,  sinyal  getaran  kereta  api  muncul  dan naik dengan amplitudo 520 bit yang tentunya pada detik selanjutnya semakin naik.
Gambar 6. Deteksi Jarak Getaran Kereta
Sehingga  dalam  pengukuran  jarak, sinyal getaran kereta api pada domain waktu dalam  Gambar  6  tersebut  menjadi  referensi kedatangan  kereta  api  pada  jarak  74  meter dari  titik  lokasi  sensor  accelerometer.  Atau dengan  kata  lain,  posisi  kereta  api  dapat terdeteksi 5 detik sebelum sampai pada titik lokasi  pemantauan  pada  kecepatan  14.8 m/detik atau 53.26 km/jam.
Tabel 4. Hasil Pengukuran Jarak Kereta
Waktu datang (det) Kecepatan (m/detik) Waktu deteksi (det) Jarak deteksi (m) 13.5 14.8 8.5 74

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  telah  dibangun satu  sistem  deteksi  kedatangan  kereta  api. Pada  keseluruhan 20 data pembelajaran dan 8  data  pengujian,  pola  frekuensi  getaran kereta  api  dapat  dikenali  menggunakan neural  network  dengan  tingkat  keberhasilan 100% dari pola getaran kendaraan lain, baik dengan  error  rate  0.01,  0.001,  maupun  pada 0.0001.  Dan  sensor  digital  accelerometer mampu  membaca  posisi  getaran  kereta  api hingga  jarak  terjauh  74  meter  dengan kecepatan kereta api sebesar  53.24 km/jam.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] “Catat, Angka Kecelakaan di
Perlintasan Kereta Api Masih Tinggi – Portal Industri Otomotif Indonesia News, Manufaktur, & Gaya Hidup
Terkini.” https://www.motoris.id/industri/indust ri-logistik/41345/catat-angka- kecelakaan-di-perlintasan-kereta-api- masih-tinggi/ (accessed Nov. 15, 2020).
[2] Dadang, “Cegah Kecelakaan Kereta Api dengan Sensor Getar - ITS
News,” ITS News , 2015. .
[3] A. Goslie, F. T. Fadilah, S. Supriyadi, and A. Nalhadi, “Sistem Alarm untuk Mendeteksi Kedatangan Kereta Api,”
Wikrama Parahita  J. Pengabdi.
Masy. , vol. 2, no. 1, p. 28, May 2018, doi: 10.30656/jpmwp.v2i1.612.
[4] “Fundamentals of signals and systems (eBook, 2006) [WorldCat.org].”
https://www.worldcat.org/title/funda mentals-of-signals-and- systems/oclc/568308505 (accessed Nov. 15, 2020).
[5] “Artificial neural network -
Wikipedia.”
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificia
l_neural_network (accessed Nov. 15,
2020).
[6] V. Ziemann, A Hands-On Course in Sensors Using the Arduino and Raspberry Pi . CRC Press, 2018.
[7] P. T. Asri, M. Rivai, and T. Tasripan, “Sistem Pendeteksi Kepatahan Mata
Bor pada Mesin Cetak PCB
Berdasarkan Analisa Getaran Spindle Menggunakan Teensy Board,” J. Tek.
ITS , vol. 7, no. 1, pp. A98–A103, Mar. 2018, doi: 10.12962/j23373539.v7i1.28496.