## Perancangan dan Implementasi Sistem Monitoring Beban dan Kecepatan Kendaraan Menggunakan Teknologi Weigh in Motion
Trisya Septiana 1 * dan Zaini 2
1 Program Studi Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
* Corresponding author, e-mail : trisyaseptiana@gmail.com
Abstrak — Weight in Motion (WIM) merupakan salah satu solusi inovatif dalam manajemen lalu lintas yang  memungkinkan  kendaraan  ditimbang  pada  saat  dalam  perjalanan.  Pada  penelitian  ini  dirancang sebuah  sistem  monitoring  yang  mampu  mengolah  dan  menghitung  data  kendaraan  berupa  beban  dan kecepatan  kendaraan  melalui  sistem  WIM.  Untuk  mendukung  sistem  ini  digunakan  perangkat  keras berupa  sensor  WIM  yang  terdiri  dari  Load  Cell,  modul  penguat  HX711  dan  Arduino  serta  untuk  data sinyal  beban  yang  telah  dihasilkan  sistem  WIM  menggunakan  metode  analisa  pengolahan  sinyal. Pengujian sistem ini dilakukan menggunakan sebuah mobil penumpang dengan kecepatan yang berbeda- beda.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  sistem  WIM  mampu  melakukan  pengukuran  kendaraan  berjalan dengan nilai rata-rata error yang dihasilkan untuk kecepatan 8.94%, jarak sumbu kendaraan 14.64%, dan beban kendaraan 10.21%.

## Kata Kunci : Weigh in Motion, Manajemen Lalu Lintas, Load Cell
Abstract — Weigh in Motion (WIM) is one of the innovative solutions in traffic management that allows vehicles  are  weighed  while  on  the  way.  In  this  research,  it  is  designed  a  monitoring  system  capable  of processing and calculating vehicle data in the form of vehicle load and speed through the WIM system. To support this system, the hardware used in the form of WIM sensor consists of a Load Cell, a HX711 amplifier  module,  and  an  Arduino  as  well  as  for  the  load  signal  data  that  has  been  produced  by  WIM system  using  the  signal  processing  analysis  method.  Testing  this  system  was  conducted  by  using  a passenger car at different speeds. Based on the test results, it is obtained that the WIM system is capable of  measuring  the  running  vehicle  with  the  result  of  average error value  for  the  speed  is  8.94%,  the distance of vehicle axle is 14.64%, and the vehicle load is 10.21%.
Keywords : Weigh in Motion, Traffic Management, Load Cell

## 1. Pendahuluan
Intelligent Transportation System (ITS)
merupakan  sebuah  konsep  transportasi  yang berbasis teknologi informasi. ITS dapat memecahkan permasalahan lalu lintas diantaranya: mengurangi tingkat kemacetan, kecelakaan, kepadatan  lalu  lintas,  informasi  lalu  lintas, kecepatan kendaran, arus lalu lintas dan klasifikasi kendaraan.  Manajemen  lalu  lintas  merupakan salah  satu  aplikasi  dari  sistem  transportasi  cerdas yang  dapat  meningkatkan  efisiensi  transportasi dalam memberikan informasi mengenai lalu lintas dari berbagai komponen hardware [1, 2].
Pengembangan manajemen lalu lintas diterapkan dengan pengolahan citra menggunakan kamera  dalam  mengidentifikasi  kepadatan  lalu lintas, pengaturan lampu lalu lintas  yang diproses secara offline maupun real  time [3,  4]. Manajemen  lalu  lintas  tidak  hanya  menggunakan
kamera sebagai media untuk melakukan pengontrolan  dan  monitoring  kendaraan,  saat  ini telah  dikembangkan  sistem  berbasis Weigh  In Motion (WIM) untuk menghitung beban kendaraan pada saat berjalan.
Pengembangan  teknologi  ini  digunakan  untuk menentukan berat muatan terhadap arus lalu lintas dalam  keadaan  dinamis  atau  bergerak.  Teknologi ini dapat memberikan informasi kelebihan muatan kendaraan pada suatu alur lintas agar tidak terjadi kecelakaan  [5].  Kecepatan,  beban  dan  klasifikasi suatu  kendaraan    merupakan  data  primer  dalam rekayasa  lalu  lintas  yang  digunakan  untuk mengelola sebuah manajemen informasi lalu lintas.
Pendeteksi  kendaraan  berbasis  mikrokontroler juga telah dikembangkan sehingga dapat menghitung jumlah kendaraan berdasarkan klasifikasi  tertentu  yang  melewati  suatu  arus  lalu lintas  [6].  Kemudian  teknologi  WIM juga
dikembangkan  untuk  mengklasifikasi  berbagai jenis  kendaraan  berat  seperti  truk  [7]  dan membantu  pengaturan  beban  muatan  kendaraan berat yang ideal agar dapat melalui suatu jembatan [8].
Dengan memanfaatkan
perkembangan teknologi  yang  ada  saat  sekarang,  WIM  dapat dijadikan sebagai solusi alternatif dalam memberikan  data  suatu  kendaraan  di  jalan  raya diantaranya  beban  dan  kecepatan  kendaraan. Dalam  jurnal  ini  akan  membahas  perancangan sebuah  sistem monitoring kecepatan  dan  beban kendaraan  menggunakan  sensor  WIM  dan ditampilkan dalam sebuah sistem informasi. Setiap informasi  yang  didapatkan  sebagai  data  masukan berupa  sinyal  beban  yang  terdeteksi  dari  sensor WIM  akan  dikirim  ke server ,  serta  diolah  dan dianalisis  agar  dapat  digunakan  oleh  pengguna jalan  dalam  mengetahui  informasi  kendaraan berupa beban dan kecepatan kendaraan.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Weigh In Motion
Weigh  In  Motion (WIM)  merupakan  sebuah metode  yang  digunakan  untuk  pengukuran  beban kendaraan yang dapat dilakukan ketika  kendaraan dalam kondisi bergerak  yang dimanfaatkan dalam pencacahan lalu lintas kendaraan [9]. Keuntungan teknologi  WIM antara  lain  lebih  efisien    dan menghemat    waktu  pada    saat  jam  sibuk  dalam manajemen  lalu  lintas.  WIM  merupakan  sebuah solusi  inovatif  dalam  manajemen  lalu  lintas  yang memungkinkan  kendaraan  ditimbang  pada  saat dalam  perjalanan,  membantu  mengendalikan jumlah  kendaraan  yang  mengalami  kelebihan beban  di jalan,  meningkatkan  keselamatan  dijalan raya.WIM  terdiri  dari weight  sensor  system dan antar muka komputer untuk deteksi, pengambilan, perhitungan  serta  analisis  data  [10,  11].  Terdapat berbagai  macam  sensor  yang  telah  dikembangkan untuk  menganalisis  sebuah  berat  kendaraan  agar dapat menghasilkan data lalu lintas, salah satunya adalah sensor Load Cell [12, 14] .
Gambar 1 menampilkan sebuah skema monitoring  beban  dan  kecepatan  kendaraan dengan  menggunakan  teknologi  WIM  yang  akan dilewati  oleh  sebuah  kendaraan.  Skema  ini  terdiri dari  dua  buah  sensor  WIM  yang  diletakkan berhadapan  kemudian  dihubungkan  pada  modul Analog  Digital  Converter (ADC). Input yang diterima  oleh  modul  ADC  kemudian  dikirim  ke
komputer untuk diolah dengan perantara mikrokontroler  melalui  port  USB  ( Universal Serial  Bus ).  Port  USB  digunakan  sebagai komunikasi  serial  antara  komputer  dengan mikrokontroler.
Sen sor WI M a b c a = M od ul AD C b = M od ul AD C c = M ikr ok on tro ler

## Gambar 1. Skema sensor WIM

## 2.2 Prinsip Dasar Sensor Load Cell
Load  Cell merupakan  salah  satu transducer yang  digunakan  untuk  mengukur  beban  dengan mengubah  gaya  menjadi  sinyal  listrik.  Ketika kendaraan  melewati  sensor Load  Cell ,  maka sensor Load  Cell menghasilkan  sinyal  yang sebanding  dengan  kekuatan  dari  tekanan  beban. Prinsip  kerja  dari  sensor  ini  adalah berdasarkan perubahan  tekanan  dan  perubahan  resistansi  [15]. Load  Cell terdiri  dari  elemen  pegas  yang menghasilkan  sinyal  tegangan  dan  ketika  beban melewati sensor akan menghasilkan sinyal elektrik yang  disebabkan  adanya  tarikan  dan  tekanan (gaya) oleh Strain Gauge yang terdapat pada Load Cell . Strain  Gauge akan  terhubung  bersama  dan membentuk jembatan Wheatstone [16, 17].
Setiap  sensor  berfungsi  untuk  mendeteksi sinyal-sinyal  yang  berasal  dari  perubahan  energi. Gambar  2  menampilkan  karakteristik  dari  sensor Load  Cell berdasarkan data  sheet yang  terdapat pada  setiap  sensor Load  Cell .  Sensor  ini  mampu menghasilkan sinyal keluaran yang berubah secara kontinu  dengan  nilai output berbanding  lurus dengan  beban  yang  diterapkan.  Kurva  kalibrasi merupakan  perbandingan output Load  Cell terhadap  beban  uji  referensi,  sedangkan zero balance menunjukkan  sinyal  keluaran  dari Load Cell tanpa beban yang diterapkan. Combined error pada  gambar  merupakan  simpangan  maksimum dari  garis  lurus  pada  saat  tidak  ada  beban  yang terdiri dari nonlinearitas dan hysteresis.
beban O u tp u t Zero balance N ila i O u tp u t Kurva kalibrasi Non linieritas hysteresis Combined error Gambar 2. Karakteristik sensor Load Cell
Gambar  3  menampilkan  jembatan Wheatstone yang  terdapat  dalam Load  Cell .  Jembatan Wheatstone terdiri  dari  empat  buah  resistor  yang ditampilkan  dengan  tanda  T  dan  C.  Resistor dengan  tanda  T  merupakan  Strain  Gauge  yang menerima  gaya  tarik  ( tension )  saat  Load  Cell menerima  beban.  Sedangkan  resistor  yang memiliki  tanda  C  merupakan Strain  Gauge yang menerima  gaya  tekan  ( compression) ketika Load Cell dibebani. Jembatan Wheatstone dihubungkan dengan  modul  ADC  berdasarkan  4  kabel  yang terdapat  pada  sensor Load  Cell .  Kabel  merah menandakan input positif (+Exc) dan  kabel  hitam menandakan input negatif  (-Exc).  Tegangan sumber diberikan oleh indikator Load Cell melalui terminal  ini.  Sedangkan  kabel  hijau  menandakan output positif (+sinyal) dan kabel putih menandakan output negatif  (-sinyal).  Sinyal  yang diperoleh Load  Cell melalui  sinyal input akan diproses sebagai sinyal beban yang terdeteksi.
R1 R3 R2 R4 T T C C A B + Sinyal (Output +) - input (Exc -) + Input (Exc +) - Sinyal (Output -) Gambar 3. Jembatan Wheatstone
Pada  penelitian  ini  jenis Load  Cell yang digunakan  adalah Single-Point  Load  Cell model
YZC-6A  dengan  kapasitas  1000  kg  yang ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Single-Point Load Cell

## 3. Metoda Penelitian

## 3.1 Perancangan sistem
Sistem  ini  mengaplikasikan  teknologi  WIM untuk  melakukan monitoring kendaraan  dalam suatu  ruas  jalan.  Gambaran  umum  dari  sistem monitoring beban  dan  kecepatan  kendaran  yang terdiri  dari input ,  pemrosesan  data  dan output ditampilkan  pada  Gambar  5 . Sensor  WIM  yang digunakan  merupakan  sensor Single-Point  Load Cell dengan 4 kabel. Sensor WIM akan terhubung ke board Arduino  Uno  dengan  perantara  modul penguat  keluaran  yaitu  Modul  HX711.  Sinyal yang telah dihasilkan oleh sensor WIM kemudian akan  dikonversikan  menggunakan  modul  HX711. Selanjutnya  sinyal  yang  telah  dihasilkan  dapat diproses  untuk  mendapatkan  kecepatan,  Beban dan jarak sumbu kendaraan. Setiap data kendaraan yang  telah  diolah  dikirim  ke database  server MySQL  melalui web  server Apache.  Data kendaraan  berupa  kecepatan,  beban,  jarak  sumbu kendaraan  ditampilkan  dalam  sebuah  sistem informasi  monitoring  beban  dan  kecepatan kendaraan.
Sensor Load Cell
(Front Sensor dan Rear Sensor)
Modul HX711 Mikrokontroler
(Arduino Uno) Komputer
(Processing Data dengan Metode Pengolahan Sinyal) Variabel Data Kendaraan (V, D, W) Internet MySQL, Apache, PHP Browser Komputer Kecepatan
Beban Jarak Sumbu Kendaraan
Gambar 5. Gambaran umum sistem
Tabel  1  menampilkan  konfigurasi  pin  sensor Load Cell dengan modul penguat HX711.
(1) (2)

## Tabel 1. Konfigurasi pin sensor WIM
Sensor Load Cell Keterangan Modul Penguat HX711 Merah (+) Input E+ Hitam (-) Input E- Hijau (+) Output A+ Putih (-) Output A-
Kalibrasi  dan  spesifikasi datasheet yang terdapat  pada Load  Cell digunakan  untuk mengukur tegangan yang terjadi akibat penambahan beban. Kalibrasi Load Cell menggunakan beban tetap 10 kg untuk mendapatkan  karakteristik  antara  beban  (kg) dengan  tegangan  (V)  yang  ditampilkan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Kalibrasi Load Cell

## 3.2 Sistem  Monitoring  Beban  dan  Kecepatan Kendaraan
Dalam  penelitian  ini  digunakan  2  sensor  WIM dengan  spesifikasi  yang  sama  dan  2  Modul Penguat  HX711  yang  terhubung  pada  masing- masing sensor. Modul ini akan mengeluarkan hasil pembacaan  sinyal  beban  dari  sensor.  Data  sinyal beban  akan  diteruskan  oleh  arduino  ke  PC. Pengolahan  sinyal  yang  dihasilkan  dari  sensor WIM  diproses  berdasarkan  pengolahan  sinyal yang  terjadi  pada  saat  roda  kendaraan  melewati sensor  yang  ditampilkan  pada  gambar  7  [18,  19]. Diagram sinyal yang ditampilkan digunakan untuk mengambarkan beban gandar yang dihasilkan dari sensor WIM. Sinyal beban dapat terdeteksi ketika adanya  perubahan  sinyal  yang  terjadi  melebihi ambang  batas  atau threshold .  Sinyal  beban  yang akan  dihitung  dimulai  dari  perubahan  sinyal menuju  puncak  dan  berakhir  ketika  sinyal  berada pada level yang sama dengan ambang batas[20].
Gambar 7. Analisa pengolahan sinyal [20]

## 3.2.1 Kecepatan Kendaraan
Perhitungan  kecepatan  kendaraan  dihitung dengan  menggunakan  jarak  sensor  depan  ( front ) dan  sensor  belakang  ( rear )  terhadap  waktu tegangan  puncak  pada  masing  masing  sensor (puncak pertama (t1) pada sensor depan dikurangi puncak  pertama  (t2)  pada  sensor  belakang). Kecepatan kendaraan dihitung sebagai berikut :
𝑉 = 𝑆 ∆ 𝑡𝑝𝑢𝑛𝑐𝑎𝑘 × 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑟𝑎𝑡𝑒 Keterangan : V :   Kecepatan (m/s) S :  Jarak  sensor  depan  ( front )
dengan    sensor belakang ( rear ) (m)
Δ tpuncak
:  Jumlah  sampel  waktu  antara puncak  pertama  sensor  depan dikurangi  jumlah  sampel  pada puncak pertama sensor belakang Sampling rate :   nilai  sampel  dari  konversi  A/D ( Analog/Digital )

## 3.2.2 Jarak Sumbu Kendaraan
Jarak  sumbu  beban  merupakan  jarak  yang dihitung  dari  gandar  depan  (roda  depan)  dengan gandar  belakang  (roda  belakang).  Perhitungan didapatkan  dari  kecepatan  kendaraan  yang melewati  sensor  dikalikan  dengan  waktu  puncak antara  gandar  depan  dan  gandar  belakang  pada satu sensor ( front / rear ). Jarak sumbu roda dapat dihitung sebagai berikut :
𝐷 =  𝑉  ×   ∆ 𝑡𝑝𝑢𝑛𝑐𝑎𝑘( 𝑓𝑟𝑜𝑛𝑡 𝑟𝑒𝑎𝑟 ) × 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑟𝑎𝑡𝑒
Keterangan : D :  Jarak sumbu roda (m) V :  Kecepatan Kendaraan (m/s)
y = 0.0005x + 0.0002 R² = 0.9998 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0 20 40 60 O u tp u t Vo lta g e (V)
Beban Referensi (kg)
(3) Δ tpuncak( front / rear ) :  Jumlah  sampel  puncak  antara gandar depan dan gandar belakang  pada  satu  sensor ( front / rear )
Sampling rate :  nilai  sampel  dari  konversi  A/D ( Analog/Digital )

## 3.2.3 Beban Kendaraan
Beban  kendaraan  menggunakan  perhitungan dari  jumlah  total  perubahan  sinyal  yang  berada diatas  ambang  batas  dan  kecepatan  kendaraan yang telah dikembangkan oleh Kistler [20]. Beban kendaraan dapat dihitung sebagai berikut:
𝑊 = 𝛼.𝑉 𝐿 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑏 𝑖 ) 𝑖
Keterangan :
W :  Beban kendaraan (kg) α      :  kalibrasi V :  Kecepatan Kendaraan (m/s)
L
:  Lebar Sensor (m)
x(i),b(i)  :  sinyal  beban dan threshold

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Analisa Sinyal WIM
Sistem  ini  diawali  dengan  integrasi  perangkat keras dan perangkat lunak dengan   menggunakan pendekatan analisa pengolahan sinyal. Perhitungan pada sistem ini dilakukan setelah  roda kendaraan melewati daerah pengujian ditandai dengan sinyal beban  yang  terdeteksi.  Gambar  8  menampilkan proses  pengujian  menggunakan  sebuah  kendaraan jenis  mobil  penumpang  dengan  menggunakan sensor WIM.
Gambar 8. Pengujian sistem WIM
Pada masing-masing sensor
WIM
menghasilkan  2  buah  sinyal  beban  yaitu  untuk roda  depan  dan  roda  belakang.  Gambar  9 menampilkan  proses  pengolahan  sinyal  WIM diantaranya: normalisasi, differensial, dan
thresholding .  Pada  proses  normalisasi  bertujuan untuk  menjadikan  nilai  pada  absis  y  memiliki rentang  nilai  0-1.  Selanjutnya  sinyal  beban  akan mengalami  proses  differensial  yaitu  melakukan pencarian  nilai  tepi  naik  dan  tepi  turun  pada masing masing sinyal beban yang telah terdeteksi. Untuk  sinyal  yang  tidak  mengalami  perubahan (tetap)  dilakukan  proses thresholding dimana sinyal yang memiliki perubahan yang sangat kecil akan dianggap 0.
Tujuan  dilakukan  ketiga  proses  ini  untuk mendapatkan  variabel  yang  diperlukan  untuk mengolah  data  sinyal  diantaranya:  waktu  (t)  pada saat  sinyal  berada  dipuncak  ( peak )  gelombang pada  masing-masing  sensor,  indeks  (n)  pada  saat berada  di  tepi  naik  dan  tepi  turun  sinyal  pada masing  masing  roda,  jumlah  indeks,  serta  nilai sinyal beban yang berada antara tepi naik dan tepi turun pada sinyal beban yang terdeteksi.
Gambar 9. Proses pengolahan sinyal beban
Gambar  10  menampilkan  variabel  yang digunakan  dalam  perhitungan  data  kendaraan dalam sistem ini. Pada masing-masing sensor front dan sensor rear terdapat terdapat dua variabel titik puncak  pada  setiap  sinyal  beban  yang  terdeteksi. Titik  a  merupakan  titik  puncak  sensor front roda
(4)
(5)
(6)
(5)
depan  (tpsf1)  dan  titik  b  merupakan  titik  puncak sensor front roda belakang (tpsf2). Sedangkan titik c  merupakan  titik  puncak  sensor rear roda  depan (tpsr1)  dan  titik  d  merupakan  titik  puncak  sensor rear roda depan (tpsr2).
Gambar  10.  Perhitungan  kecepatan  dan  sumbu roda kendaraan Berikut ini merupakan langkah-langkah perhitungan sistem monitoring beban dan kecepatan kendaraan yaitu:
1. Kendaraan  melewati  sensor  (sensor front dan sensor rear ) di area pengujian.
2. Sistem  merekam  data  sinyal  beban  dan tanggapan  waktu  sensor  pada  saat  menerima beban.
3. Setiap sinyal beban yang terdeteksi ditampilkan  dalam  sebuah  grafik  beban terhadap waktu.
4. Pencarian nilai Δ tpuncak yang  ditampilkan  pada Gambar 9 (variabel a dan c).
5. Untuk  perhitungan  kecepatan  kendaraan menggunakan  persamaan  1  dengan  ketentuan jarak antara sensor front dan rear adalah 3,29 m sedangkan nilai sampling rate adalah 0.1 s.
𝑉 = 3.29 (𝑚) ∆ 𝑡𝑝𝑢𝑛𝑐𝑎𝑘 × 0.1 (𝑠) 6. Pencarian
nilai Δ tpuncak( front / rear ) yang ditampilkan  pada  Gambar  9  (variabel  a  dan  b atau variabel c dan d).
7. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  jarak
sumbu kendaraan (D) menggunakan persamaan  2  dengan  menggunakan  kecepatan kendaraan  yang  didapatkan  pada  tahapan  No.
5.
𝐷 =  𝑉  ×   ∆ 𝑡𝑝𝑢𝑛𝑐𝑎𝑘( 𝑓𝑟𝑜𝑛𝑡 𝑟𝑒𝑎𝑟 ) × 0.1 𝑠
8. Untuk  mendapatkan  nilai  beban  dilakukan pencarian  nilai  tepi  naik  dan  tepi  turun  yang ditampilkan  pada  Gambar  8.  Nilai  tepi  ini berfungsi  untuk  menampilkan  jumlah  sinyal beban  yang  dihasilkan  antara  tepi  naik  dan tepi  turun.  Jumlah  sinyal  ini  akan  digunakan untuk mendapatkan beban kendaraan menggunakan  persamaan  3  dengan  lebar sensor yang digunakan adalah 0.2 m.

## 4.2 Hasil Pengujian Data Kendaraan
Pengujian dilakukan pada satu jalur jalan yang memilki  landasan  yang  padat  dan  keras  dimana sensor  WIM  ditanam  kedalam  tanah.    Untuk menghitung  nilai error pada  masing-masing pengujian menggunakan persamaan berikut ini: 1. Nilai error pada masing masing hasil uji
𝑁(𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 %) = (𝑁 𝑟𝑒𝑓𝑓 −𝑁 𝑢𝑗𝑖 ) 𝑁 𝑟𝑒𝑓𝑓 × 100%
2. Nilai error rata-rata  keseluruhan hasil pengujian
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎(𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 %) = ∑ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑑𝑎𝑡𝑎 ∑ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑢𝑗𝑖 (7)
Tabel 2 menampilkan hasil pengujian kecepatan kendaraan yang dilakukan dengan jenis mobil  penumpang  dengan  berat  total  kendaraan pada saat pengukuran 1480 kg.
Tabel 2. Hasil pengujian kecepatan kendaraan
No Kecepatan Referensi (m/s) Kecepatan Uji(m/s) Nilai Error (%) 1 2.77 2.19 21.00 2 2.77 2.74 1.30 3 5.55 4.70 15.40 4 5.55 5.48 1.30 5 8.33 6.58 21.03 6 8.33 8.22 1.29 7 11.11 10.96 1.29
Selain  pengujian  kecepatan,  pada  Tabel  3 ditampilkan  hasil  pengujian  jarak  sumbu  roda kendaraan yang melewati sensor WIM.
Perhitungan  jarak  sumbu  roda  digunakan  untuk mendapatkan  klasifikasi  kendaraan  berdasarkan penggolongan  kendaraan  yang  telah  diatur  dalam peraturan  lalu  lintas  bina  marga.  Klasifikasi kendaraan  berdasarkan  jarak  sumbu  roda  serta jumlah gandar. Pengujian ini menggunakan mobil penumpang yang termasuk golongan I.
Tabel 3. Hasil uji jarak sumbu roda kendaraan
No jarak sumbu roda referensi (m) jarak sumbu roda uji (m) Gol. Kenda- raan Nilai Error (%) 1 2.5 2.41 1 3.49 2 2.5 2.19 1 12.26 3 2.5 2.35 1 6.00 4 2.5 2.19 1 12.26 5 2.5 2.63 1 5.28 6 2.5 3.29 1 31.60 7 2.5 3.29 1 31.60
Selanjutnya  pada  Tabel  4  ditampilkan  hasil pengujian  beban  kendaraan  yang  didapatkan  dari pengolahan  sinyal  beban  yang  terdeteksi  pada setiap  roda  kendaraan  ketika  melewati  sensor WIM. Berikut ini hasil pengujian beban kendaraan:
Tabel 4. Hasil uji beban kendaraan
No Beban Referensi (kg) Beban Uji (kg) Nilai Error (%) 1 1480 1312.12 11.33 2 1480 1170.00 20.94 3 1480 1564.19 5.68 4 1480 1552.51 4.89 5 1480 1240.00 16.21 6 1480 1564.19 5.68 7 1480 1380.00 6.75
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dihitung terdapat  selisih  nilai  uji  dan  nilai  referensi  yang tidak  terlalu  jauh  dengan  rata  rata error yang kurang  dari  20%,  hal  ini  disebabkan  karena beberapa  faktor  diantaranya:  kecepatan  kendaraan yang semakin tinggi menghasilkan jumlah rentang sampel  yang  semakin  kecil  dan  mempengaruhi bentuk  grafik  yang  dihasilkan  serta  keadaan  jalan yang  tidak  rata.  Berdasarkan  hasil  pengujian, didapatkan  rata-rata  nilai error pada  masing- masing  variabel  diantaranya  kecepatan  8.94%%, jarak  sumbu  kendaraan  memiliki  rata-rata error
14.64%,  serta  beban  kendaraan  memiliki  rata-rata error 10.21%. Gambar 11 menampilkan pengaruh kecepatan  kendaraan  terhadap  sinyal  beban  yang dihasilkan sensor WIM.
Gambar  11:  Sinyal  beban  pada  kecepatan  yang berbeda
Sistem monitoring beban  dan  kecepatan kendaraan  ini  ditampilkan  dalam  sebuah  sistem informasi  yang  dapat  diakses  pada  browser komputer  di  laman http://128.199.182.27/ .  sistem ini  menampilkan  kecepatan,  beban  dan  jarak sumbu kendaraan yang melewati daerah pengujian. Gambar  12.  Merupakan  tampilan  halaman  utama
sistem  informasi  monitoring  beban  dan  kecepatan kendaraan.
Gambar 12. Sistem informasi monitoring beban dan kecepatan kendaraan

## 5. Kesimpulan
Sensor  WIM  menggunakan  Load    Cell  dapat menjadi  solusi  dalam  pengukuran  kendaraan berjalan.  Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan menghasilkan  rata  rata error untuk  kecepatan 20.35%,  jarak  sumbu  kendaraan  12.25%,  dan beban  kendaraan  10.87%.  Penelitian  lebih  lanjut dengan  mengaplikasikan  sensor  WIM  yang  dapat dilewati  oleh  setiap  roda  kendaraan  dengan menggunakan  modul  penguat  yang  memiliki sampling  rate lebih  tinggi  agar  menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi.

## Daftar Pustaka
[1] K.  N.  Qureshi  and  A.  H.  Abdullah,  “A
Survey on Intelligent Transportation
Systems,”  vol.  15,  no.  5,  pp.  629–642,
2013.
[2] S.  Mallik,  “Intelligent  Transportation System,” vol. 5, no. 4, pp. 367–372, 2014.
[3] S.  Zangenehpour,  L.  F.  Miranda-moreno, and  N.  Saunier,  “Automated  classification based  on  video  data  at  intersections  with heavy  pedestrian  and  bicycle  traffic : Methodology and application,” vol. 56, pp. 161–176, 2015.
[4] S.  C.  Litescu,  V.  Viswanathan,  H.  Aydt, and  A.  Knoll,  “Information  Dynamics  in Transportation Systems with Traffic Lights Control,” vol. 80, pp. 2019–2029, 2016.
[5] B.  Jacob  and  V.  F.  La,  “Improving  truck safety :  Potential  of  weigh-in-motion technology,” vol. 34, no. January 1986, pp. 9–15, 2010.
[6] R. Rajamani and P. Investigator,
“Improved  Approach  to  Enforcement  of Road Weight Restrictions,” no. November, 2013. [7] S. V Hernandez, A. Tok, and S. G. Ritchie, “Integration  of  Weigh-in-Motion  (  WIM  ) and inductive signature data for truck body classification,” Transp.  Res.  Part  C ,  vol.
68, pp. 1–21, 2016.
[8] Y.  Deng  and  B.  M.  Phares,  “Automated bridge  load  rating  determination  utilizing strain  response  due  to  ambient  traffic trucks,” vol. 117, pp. 101–117, 2016.
[9] B.  Ma  and  X.  Zou,  “Study  of  vehicle weight-in-motion  system  based  on  fiber- optic  microbend  sensor,” 2010  Int.  Conf. Intell.  Comput.  Technol.  Autom.  ICICTA 2010 , vol. 3, no. 1, pp. 458–461, 2010.
[10] L.  Zhang,  C.  Haas,  and  S.  L.  Tighe, “Evaluating  Weigh-In-Motion  Sensing Technology for Traffic Data Collection.”
[11] F. J. Van Loo and G. Visser, “Vehicle For Dynamic Calibration Of A Multiple Sensor Weigh-In-Motion System,” 2002.
[12] V. D. Kollipara, “A rheology model of soft elastomeric  capacitor  for  Weigh-in-motion application,” 2013.
[13] L. E. Y. Mimbela, “A Summary of Vehicle Detection  and  Surveillance  Technologies used in Intelligent Transportation,”2000.
[14] O.  Morales-nápoles  and  R.  D.  J.  M. Steenbergen, “Analysis of axle and vehicle load properties through Bayesian Networks based  on  Weigh-in-Motion  data,” Reliab. Eng.  Syst.  Saf. ,  vol.  125,  pp.  153–164, 2014.
[15] P. K. H. Thakkar, “Performance Evaluation of  Strain  Gauge  Based  Load  Cell  to Improve  Weighing  Accuracy,” Int.  J. Latest Trends Eng. Technol. Perform. , vol. 2, no. 1, pp. 103–107, 2013.
[16] Scale  Manufacturers  Association,  “Load cell  application  and  test  guideline,” Data Sheet , no. 866, p. 29, 2010.
[17] The  Institute  of  Measurement  &  Control, “Digital  Load  Cells  A  Comparative Review  of  Performance  and  Application,” pp. 1–14, 2011.
[18] A.  Setiono,  D.  Hanto,  B.  Widiyatmoko, and B. Waluyo, “Kajian Penerapan Konsep Impuls untuk Menghitung Berat Kendaraan Berjalan Menggunakan Sensor Serat Optik,” Pros. Semin. Nas. Fis. Semarang 8
Juni 2013 , pp. 3–6, 2013.
[19] C.  E.  Yoe  and  K.  D.  Orth,  “Planning Manual,”  vol.  4,  no.  November,  p.  63,
1996.
[20] T. Kwon and  B.  Aryal,“Development  of a
PC-Based  Eight-Channel  WIM  System,”
2007.

## Biodata Penulis
Trisya  Septiana,  S.T, Menyelesaikan  pendidikan S-1  di  Institut  Teknologi  Telkom  Jurusan  Sistem
Komputer    dan  saat  ini  sedang  menempuh pendidikan  S2  pada  Fakultas  Teknik  Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas.
Zaini, Ph.D, Dosen Senior dan Peneliti di Jurusan Teknik  Elektro,  Universitas  Andalas,  Padang, Indonesia.  Menyelesaikan  pendidikan  S-3  di University  of  Bradford  pada  tahun  2012.  Ia  juga menjadi  pembicara  yang  diundang  di  European Conference on Braking, Lille Prancis, 2010.