## Implementasi Internet of Things pada Monitoring Kecepatan Kendaraan Bermotor
Christianto Wibisono Darmawan, Sherwin R. U. A. Sompie, Feisy D. Kambey Jurusan Teknik Elektro, Universitas Sam Ratulangi Manado, Jl. Kampus Bahu, 95115, Indonesia wibid26@gmail.com, aldo@unsrat.ac.id, feisykambey@unsrat.ac.id Diterima: tgl; direvisi: tgl; disetujui: tgl
Abstract — Internet  of  Things  (IoT)  is  a  concept  in  which  an object is connected to the internet network. These days, the amount of motor vehicle users in Indonesia is increasing. The accident rate has  also  increase  along  with  the  increase  in  motor  vehicle  users. Most  of  the  traffic  accidents  involved  motorcycles,  and predominantly occurred in student ages. The lack of parental role in watching  over  and  educating  their  teenagers  in  riding  motorcycle have become one of many causes of traffic accidents. Therefore, a prototype  and  an  application  had  been  made  to  help  parents  to monitor the motor vehicle users while riding the motorcycle. In this study,  the  application  was  made  with  Blynk  platform  and ThingSpeak  platform  and  the  prototype  was  made  with  NodeMCU ESP8266  microcontroller  and  GPS  uBlox  Neo  6M  module.  The result of this prototype experiment is able to integrate two platforms of IoT and able to remotely monitor the speed of motorcycle when stably connected to the internet and the prototype is outdoor.
Keywords — ESP8266;  Global  Positioning  System  (GPS); Internet of Things (IoT); NEO 6M; Speed Monitoring System)..
Abstrak — Internet of Things (IoT) merupakan suatu konsep dimana  suatu  objek  yang  terhubung  dengan  jaringan  internet. Dewasa  ini  jumlah  pemilik  kendaraan  bermotor di  Indonesia semakin  bertambah.  Seiring  dengan  bertambahnya  pemilik kendaraan bermotor, tingkat kecelakaan juga semakin meningkat.  Sebagian  besar  kecelakaan  lalu  lintas  melibatkan sepeda  motor,  serta  didominasi  usia  pelajar.  Kurangnya  peran orang tua dalam mengawasi dan mengedukasi anak remaja dalam mengendarai  sepeda  motor  menjadi  salah  satu  penyebab kecelakaan. Untuk itu dibuat sebuah prototipe dan aplikasi untuk membantu  orang  tua  untuk  memantau  pengemudi  kendaraan bermotor  dalam berkendara.  Pada penelitian  ini  aplikasi  dibuat menggunakan platform Blynk dan ThingSpeak. Prototipe dibuat menggunakan  mikrokontroler NodeMCU  ESP8266 dan  modul GPS  uBlox  Neo  6M .  Hasil  dari  pengujian  prototipe  ini  dapat mengintegrasikan  dua  platform IoT dan  dapat  memantau kecepatan  kendaraan  bermotor  dari  jarak  jauh  ketika  koneksi internet  berjalan  dengan  stabil  serta  prototipe  berada  di  luar ruangan ( outdoor ).
Kata  kunci —  ESP8266; Global  Positioning  System  (GPS); Internet of Things (IoT); NEO 6M ; Sistem Monitoring Kecepatan. .

## I. P ENDAHULUAN
Dewasa  ini  jumlah  pemilik  kendaraan  bermotor  di Indonesia  semakin  bertambah.  Seiring  dengan  bertambahnya pemilik  kendaraan  bermotor, tingkat  kecelakaan  lalu  lintas  di Indonesia  juga  semakin  meningkat. Tiga  sampai  empat orang meninggal  setiap  jam  akibat  kecelakaan  lalu  lintas.  Sebagian besar  kecelakaan  lalu  lintas  melibatkan  sepeda  motor,  serta didominasi usia pelajar.
Usia  17  tahun merupakan  saat  yang  ditunggu-tunggu  bagi
para  remaja.  Karena  pada  usia  tersebut  para  remaja  sudah diperbolehkan  untuk  memiliki  Surat  Izin  Mengemudi  (SIM) secara  legal.  Akan  tetapi  yang  sangat  disayangkan,  banyak kecelakaan  lalu  lintas  yang  disebabkan  oleh  pengendara  usia remaja.
Kepala  Seksi  Kemitraan  Korps  Lalu  Lintas  Kepolisian Republik  Indonesia  (Korlantas  Porli),  AKBP  Aldo  Siahaan, mengatakan,  sebanyak  24.023  pelajar  dan  mahasiswa  terlibat kecelakaan  lalu  lintas  selama  Januari-Mei  2017  di  seluruh Indonesia  [1].  Pelajar  dan  mahasiswa  menjadi  penyumbang tertinggi kecelakaan lalu lintas dibanding profesi lain. Data lain Korlantas  Polri  menunjukkan  bahwa  dari  April-Juni  2017, mereka yang terlibat kecelakaan lalu lintas mencapai lebih dari 25  ribu  insiden.  Adapun  34,8  persen  diantaranya  melibatkan pengemudi/pengendara  berusia  15-24  tahun.  Aldo  juga mengatakan  angka  kecelakaan  terbanyak  terjadi  di  jam-jam pergi dan pulang sekolah.
Berdasarkan riset yang dilakukan oleh National Institute of Health (NIH), ditemukan hal yang menarik bahwa ternyata ada bagian  dalam  otak  yang  berhubungan  dengan  kemampuan untuk  mengukur  resiko  dan  mengontrol  perilaku  impulsive, bagian  tersebut  baru  akan  berkembang  sepenuhnya  ketika seseorang  telah  mencapai  usia  25  tahun  [2].  Hal  tersebut  bila dikaitkan dengan perilaku remaja seringkali membuat mereka melupakan resiko yang akan terjadi atas perilaku yang mereka lakukan.  Salah  satu  contoh  perilaku  tersebut  mengendarai kendaraan secara sembrono dan melewati batas kecepatan aman berkendara.
Melarang  remaja  untuk  mengemudi  bukanlah  jalan keluar untuk mengurangi jumlah kecelakaan lalu lintas. Peran orang  tua  disini  sangat  dibutuhkan  untuk  mengawasi  dan mengedukasi remaja agar mengendarai kendaraan secara benar dan  menaati  peraturan  yang  ada.  Oleh  karena  itu  untuk mengurangi  jumlah  kecelakaan  dan  melakukan  pengawasan, dibutuhkan  sebuah  sistem monitoring kecepatan  kendaraan bermotor.
Suatu alat yang mudah dikenali oleh internet dan setiap saat terkoneksi dengan internet yang dikenal dengan istilah Internet of  Things ( IoT ). Internet  of  Things mengacu  pada pengidentifikasian  suatu  objek  yang  direpresentasikan  secara virtual di dunia maya atau Internet. Jadi dapat dikatakan bahwa Internet of Things adalah bagaimana suatu objek yang nyata di dunia ini digambarkan di dunia maya (Internet). Metode yang digunakan  oleh Internet  of  Things adalah  nirkabel  atau pengendalian secara otomatis tanpa mengenal jarak.
Dengan  permasalahan  yang  ada  penulis  akan  membuat
92                                                                                                                      Christianto Wibisono Darmawan – Implementasi Internet of Things Pada Monitoring Kecepatan Kendaraan Bermotor
sebuah aplikasi monitoring kecepatan kendaraan bermotor yang dapat membantu orang tua atau pihak terkait untuk mengawasi pengemudi kendaraan bermotor dengan mengimplementasikan Internet of Things .
A. Internet of Things (IoT) .
Internet  of  Things ( IoT )  adalah  sebuah  konsep/skenario dimana  suatu  objek  yang  memiliki  kemampuan  untuk mentransfer data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi manusia  ke  manusia  atau  manusia  ke  komputer  [3]. IoT telah berkembang  dari  konvergensi  teknologi  nirkabel, micro- electromechanical  systems ( MEMS ),  dan Internet .  " A  Things " pada Internet  of  Things dapat  didefinisikan  sebagai  subjek misalkan  orang  dengan  monitor  implant  jantung,  hewan peternakan  dengan transponder  biochip ,  sebuah  mobil  yang telah  dilengkapi built-in sensor untuk  memperingatkan pengemudi  ketika  tekanan  ban  rendah.  Sejauh  ini, IoT paling erat  hubungannya  dengan  komunikasi machine-to-machine ( M2M ) di bidang manufaktur dan listrik, perminyakan, dan gas. Produk dibangun dengan kemampuan komunikasi M2M yang sering  disebut  dengan  sistem  cerdas  atau  " smart ".  (Contoh: smart label , smart meter , smart grid sensor ). Meskipun konsep ini  kurang  populer  hingga  tahun  1999,  namun IoT telah dikembangkan selama beberapa dekade. Alat Internet pertama, misalnya, adalah mesin Coke di Carnegie Melon University di awal  1980-an.  Para  programer  dapat  terhubung  ke  mesin melalui  Internet,  memeriksa  status  mesin  dan  menentukan apakah ada atau tidak minuman dingin yang menunggu mereka, tanpa harus pergi ke mesin tersebut [4]. Istilah IoT ( Internet of Things )  mulai  dikenal  tahun  1999  yang  saat  itu  disebutkan pertama  kalinya  dalam  sebuah  presentasi  oleh  Kevin  Ashton, cofounder and executive director of the Auto-ID Center di MIT.

## B. Monitoring
Monitoring dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  kegiatan yang  dilakukan  secara  terus  menerus  dan  bersifat  utuh  dari manajemen  perusahaan  yang  isinya  adalah  penilaian  yang bersifat  sistimatis  terhadap  kemajuan  suatu  pekerjaan  [5]. Dengan  kata  lain,  kegiatan monitoring adalah  suatu  proses pencatatan  dan  pengumpulan  informasi  terhadap  tugas-tugas projek  secara  periodik.  Selain  itu, monitoring berguna  untuk melihat  dan  memantau  perkembangan  suatu  pekerjaan  atau transaksi yang sedang berjalan.

## C. Kecepatan
Kecepatan  kendaraan  adalah  rata-rata  jarak  yang  dapat ditempuh  suatu  kendaraan  pada  suatu  ruas  jalan  dalam  satu satuan  waktu  tertentu  [6].  Kecepatan  dari  suatu  kendaraan dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  manusia,  kendaraan  dan prasarana,  serta  dipengaruhi  pula  oleh  arus  lalulintas,  kondisi cuaca  dan  lingkungan  alam  sekitarnya.  Dengan  didapatnya waktu  perjalanan  dan  jarak  perjalanan  maka  kecepatan perjalanan  dan  kecepatan  bergerak  akan  didapat.  Sehingga, dapat dinyatakan dalam rumus (1) berikut:
V = s/t (1)
Keterangan:
V = Kecepatan (km/jam, m/det).
s = Jarak yang ditempuh (km, m).
t = Waktu tempuh kendaraan (jam, det).

## D. Bahasa Pemrograman C++
Bahasa C dan C++ merupakan bahasa yang sangat popular dalam dunia pengembangan perangkat lunak. Kedua bahasa ini digolongkan  kedalam  bahasa  tingkat  menengah.  Semenjak dikembangkan,  bahasa  C  dan  C++  banyak  digunakan  untuk mengembangkan program-program aplikasi di bidang telekomunikasi financial atau bisnis dan sistem operasi. Bahkan sampai saat ini, pembuatan program-program untuk permainan komputer  ( game )  sebagian  besar  masih  menggunakan  bahasa C/C++.

## E. Arduino IDE
Dalam menuliskan kode sumber dibutuhkan Arduino IDE, dimana Arduino IDE ini merupakan program untuk menuliskan kode  sumber  ke  dalam  mikrokontroler  arduino  dan  bahasa pemrogramannya  sendiri  merupakan  penggabungan  antara bahasa C dan Java dikarenakan struktur bahasa pemrograman dan penggunaan library yang mirip dengan C dan Java. Software Arduino IDE terdiri dari 3 (tiga) bagian:
1) Uploader , modul yang berfungsi memasukan kode biner kedalam memori mikrokontroler.
2) Editor  program,  untuk  menulis  dan  mengedit  program. Listing program pada Arduino disebut sketch .
3) Compiler ,  modul  yang  berfungsi  mengubah  bahasa processing (kode  program)  kedalam  kode  biner  karena kode biner adalah satu-satunya bahasa pemrograman yang dipahami oleh mikrokontroler.
Untuk  struktur  perintah  pada  arduino  secara  garis  besar terdiri dari dua bagian yaitu void setup dan void loop . Void setup ini berisi perintah yang akan dieksekusi hanya satu kali sejak arduino  dihidupkan  sedangkan void  loop berisi  perintah  yang akan dieksekusi berulang-ulang selama arduino dihidupkan.
F. Global Positioning System (GPS)
GPS atau Global  Positioning  System merupakan  sebuah alat atau sistem yang dapat digunakan untuk menginformasikan penggunanya dimana dia berada (secara global) di permukaan bumi  yang  berbasiskan  satelit  [7].  Data  dikirim  dari  satelit berupa  sinyal  radio  berupa  data  digital.  Dimanapun  anda berada,  maka GPS bisa  membantu  menunjukkan  arah  selama anda  melihat  langit.Layanan GPS ini  tersedia  gratis,  bahkan tidak perlu mengeluarkan biaya apapun kecuali membeli GPS recierver -nya. GPS adalah  sistem  navigasi  yang  berbasiskan satelit yang saling berhubungan yang berada di orbitnya.
Perangkat GPS (biasanya  merupakan  perangkat  khusus, bukan  ponsel)  menentukan  lokasi  dari  minimal  3  satelit  yang membentuk  kawasan  segitiga  dengan  mencari  longitude, latitude,  dan  data  lainnya  yang  diperlukan  [8].  Hal  ini membutuhkan  waktu  kira-kira  12  menit  untuk  menentukan lokasi  ketika  perangkat    khusus GPS dinyalakan,  cukup  lama namun  setidaknya  pengguna  tidak  perlu  memiliki  akses  ke operator ponsel untuk mengoprasikan GPS . Sedangkan A-GPS yang biasanya ditanamkan di ponsel dapat menemukan lokasi dengan  lebih  cepat,  bahkan  kurang  dari  20  detik.  Hal  itu dikarenakan A-GPS langsung  mencari  satelit  yang  terdekat dengan lokasi ponsel saat itu melalui operator telekomunikasi. Hanya  saja  lokasi  yang  dilacak  oleh A-GPS memang  tidak seakurat GPS.
Gambar 1. GPS uBlox NEO 6M Gambar 2. NodeMCU ESP8266

## G. GPS uBlox NEO 6M
Pada penelitian kali ini modul GPS yang digunakan adalah berjenis uBlox Neo 6M, jenis GPS ini cukup dapat diandalkan karena memiliki keakuratan yang cukup baik dan juga beberapa fitur yang cukup menguntungkan di antaranya terdapat baterai cadangan data, built-in elektronik kompas, dan built-in antena keramik untuk menangkap sinyal dengan kuat. Kemudian untuk dapat mengkomunikasikan GPS ini dengan Arduino diperlukan sebuah library yang  bernama  “TinyGPS++.h”.  Bentuk  dari modul GPS uBlox Neo 6M dapat dilihat pada Gambar 1.

## H. NodeMCU ESP8266
NodeMCU adalah sebuah platform IoT yang bersifat open source .  Terdiri  dari  perangkat  keras  berupa System  On  Chip ESP8266 dari ESP8266 buatan Esperessif System [9].
NodeMCU bisa dianalogikaan sebagai board arduino yang terkoneksi  dengan  ESP8622.  NodeMCU  telah  me- package ESP8266  ke  dalam  sebuah  board  yang  sudah  terintergrasi dengan  berbagai  feature  selayaknya microcontroller dan kapalitas  ases  terhadap  wifi  dan  juga  chip  komunikasi  yang berupa  USB  to  serial.  Sehingga  dala  pemograman  hanya dibutuhkan kabel data USB.
Karena  sumber  utama  dari  NodeMCU  adalah  ESP8266 khusunya  seri  ESP-12  yang  termasuk  ESP-12E.  Maka  fitur  – fitur  yang  dimiliki  oleh  NodeMCU  akan  lebih  kurang  serupa dengan  ESP-12.  Beberapa  Fitur  yang  tersedia  antara  lain  10 Port  GPIO  dari  D0  –  D10,  Fungsionalitas  PWM,  Antarmuka I2C dan SPI, Antaruka 1 Wire, dan ADC. NodeMCU ESP8266 dan mapping pin dapat dilihat pada gambar 2 dan 3.
I. Blynk
Blynk  adalah  sebuah  layanan  server  yang  digunakan untuk mendukung project Internet of Things . Layanan server ini memiliki  lingkungan  mobile  user  baik  Android  maupun  iOS. Blynk  mendukung  berbagai  macam hardware yang  dapat digunakan  untuk  project Internet  of  Things .  Blynk  adalah dashborad  digital  dengan  fasilitas  antarmuka  grafis  dalam pembuatan  projectnya  [10].  Penambahan  komponen  pada aplikasi  Blynk  dengan  cara Drag  and  Drop sehingga memudahkan dalam penambahan komponen Input/output tanpa perlu kemampuan pemrograman Android maupun iOS.
Gambar 3. Mapping Pin NodeMCU
Blynk  diciptakan  dengan  tujuan  untuk  control  dan monitoring hardware secara  jarak  jauh  menggunakan komunikasi  data  internet  ataupun  intranet  (jaringan  LAN). Kemampuan  untuk  menyimpan  data  dan  menampilkan  data secara  visual  baik  menggunakan  angka,  warna  ataupun  grafis semakin  memudahkan  dalam  pembuatan  project  dibidang Internet of Things . Terdapat 3 komponen utama dalam Blynk: 1) Blynk Apps Blynk Apps memungkinkan  untuk  membuat  project interface dengan berbagai macam komponen input output yang mendukung  untuk  pengiriman  maupun  penerimaan  data  serta merepresentasikan data sesuai dengan komponen yang dipilih. Representasi data dapat berbentuk visual angka maupun grafik. Terdapat  4  jenis  kategory  komponen  yang  berdapat  pada Aplikasi Blynk:
a. Controller digunakan  untuk  mengirimkan  data  atau perintah ke Hardware .
b. Display digunakan untuk menampilkan data yang berasal dari hardware ke smartphone.
c. Notification digunakan  untuk  mengirim  pesan  dan notifikasi.
d. Interface Pengaturan  tampilan  pada  aplikasi  Blynk  dpat berupa menu ataupun tab.
e. Others beberapa  komponen  yang  tidak  masuk  dalam kategori sebelumnya diantaranya Bridge, RTC, Bluetooth.
2) Blynk Server
Blynk server merupakan  fasilitas Backend  Service berbasis cloud yang  bertanggung  jawab  untuk  mengatur komunikasi  antara  aplikasi  smart  phone  dengan  lingkungan hardware .  Kemampun  untuk  menangani  puluhan hardware pada  saat  yang  bersamaan  semakin  memudahkan  bagi  para pengembang  sistem IoT .  Blynk  server  juga  tersedia  dalam bentuk  local  server  apabila  digunakan  pada  lingkungan  tanpa internet. t bersifat open  source dan  dapat  diimplementasikan pada Hardware Raspbery Pi.
3) Blynk Library Blynk Library dapat  digunakan  untuk  membantu pengembangan  code.  Blynk library tersedia  pada  banyak platform perangkat keras sehingga semakin memudahkan para
94                                                                                                                      Christianto Wibisono Darmawan – Implementasi Internet of Things Pada Monitoring Kecepatan Kendaraan Bermotor
pengembang IoT dengan fleksibilitas hardware yang didukung oleh lingkungan Blynk .

## J. ThingSpeak
ThingSpeak  merupakan  sebuah  layanan  internet  yang menyediakan  layanan  untuk  pengaplikasian  " Internet  of Things ".  Thingspeak  merupakan  layanan  yang  berisi  aplikasi dan  API  yang  bersifat  open  source  untuk  menyimpan  dan mengambil  data  dari  berbagai  perangkat  yang  menggunakan HTTP  ( Hypertext  Transfer  Protocol )  melalui  Internet  atau melalui  LAN  ( Local  Area  Network )  [11].  Dengan menggunakan ThingSpeak, seseorang dapat membuat aplikasi logging  sensor ,  aplikasi  pelacakan  lokasi,  dan  jaringan  sosial dari  segala  sesuatu  yang  terhubung  ke  internet  dengan pembaruan status.

## K. Fritzing
Fritzing  merupakan software yang  bersifat open  source untuk  merancang  rangkaian  elektronika  [12].  Fritzing dikembangkan d  University  of  Applied  of  Postdam. Software tersebut mendukung para penggemar elektronika untuk
Gambar 4. Rangkaian modul GPS dengan mikrokontroler NodeMCU ESP8266
Gambar 5. Tampilan prototipe
membuat  prototipe  dengan  merancang  rangkaian  berbasis abeltamikrokontroler Arduino. Memungkinkan para perancang elektronika pemula sekalipun untuk membuat layout PCB yang bersifat custom .  Tampilan  dan  penjelasan  yang  ada  pada Fritzing bisa dengan mudah dipahami oleh seseorang yang baru pertama kali menggunakannya.
Dalam  perancangannya,  Fritzing  menggunakan  tampilan breadboard sebagai prototipe penyusunan komponen elektronika. Beberapa komponen yang ada pada Fritzing mulai dari arduino, Raspberry Pi, berbagai sensor, voltage regulator, resistor, dan masih banyak lagi lainnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Observasi Pengumpulan Data
Observasi  ini  merupakan  metode  pengumpulan  data dengan  mengamati  langsung.  Pada  tahap  ini  akan  dilakukan pengumpulan  data  dengan  mengambil  bukti  beberapa  foto gambar  serta  video  dengan  mengamati  langsung  keadaan dijalan seperti apa agar bisa dijadikan sampel nanti pada tahap uji  coba.  Dalam  peneltian  ini  mengambil  lokasi  penelitian  di Jalan  Taratara-Kayawu,  Kecamatan  Tomohon  Barat,  Kota Tomohon Sulawesi Utara.
TABEL I
W IRING M IKROKONTROLER N ODE MCU ESP8266 DENGAN M ODUL GPS U B LOX NEO 6M No. Pin NodeMCU
ESP8266 Pin Modul GPS 1. 3.3 Volt VCC 2. D7 RX 3. D6 TX
4. GND GND

## B. Perancangan dan Pembuatan Perangkat Keras
Sebagai  pengendali  utama  digunakan  mirkokontroler NodeMCU  dengan  chip  ESP8266  yang  mendukung  koneksi WiFi. Modul GPS yang digunakan yaitu GPS Neo 6M. Selain untuk  menentukan  lokasi, modul GPS dapat  digunakan  untuk mengukur  kecepatan.  Untuk  menghubungkan  NodeMCU ESP8266  dengan  modul GPS ,  pin  VCC  pada  modul dihubungkan dengan pin 3.3 volt pada mikrokontroler, pin RX pada  modul  di  hubungkan  dengan  GPIO13  (D7)  pada mikrokontroler,  pin  TX  pada modul  dihubungkan  dengan  pin GPIO12 (D6) pada mikrokontroler, dan terakhir pin GND pada modul  dihubungkan  dengan  pin  GND  pada  mikrokontroler. Pada table 1 adalah penyambungan kabel pada mikrokontroler NodeMCU  ESP8266  dengan  modul GPS .  Rangkaian  modul GPS dengan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 dapat dilihat pada gambar 4.
Pembuatan prototipe dilakukan dengan wiring modul GPS dengan  mikrokontroler  NodeMCU  ESP8266  (table  I).  Untuk sumber  listrik  menggunakan Power  Bank .  Setelah  itu dilanjutkan  dengan  memasukkan  ke  tempat/wadah  untuk prototipe.  Wadah  prototipe  yang  digunakan  penulis  pada penelitian ini yaitu wadah plastik yang berdimensi 13 cm x 9 cm x 6 cm . Wadah tempat prototipe dapat dilihat pada gambar 5.
C. Perancangan dan Pembuatan Perangkat Lunak
Flowchart aplikasi  merupakan  alur  dari  aplikasi  yang akan  digunakan  oleh  pengguna  dalam  memonitor  kecepatan kendaraan  bermotor.  Alur  kerja  aplikasi  ini  dimulai  dengan proses NodeMCU ESP8266 menghubungkan ke jaringan WiFi,
Gambar 7. Proses upload program pada Arudino IDE
jika  sudah  terhubung  sensor GPS mengambil  data latitude, longitude dan  kecepatan,  lalu  data  tersebut  dikirim  ke  server Blynk ,  pada  aplikasi Blynk dengan  menggunakan  widget webhook akan  dikirim HTTP  Request untuk  menulis  data  ke channel ThingSpeak. Flowchart aplikasi  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengujian Hardware
Penelitian  implementasi internet  of  things pada monitoring kecepatan  kendaraan  bermotor  memerlukan pengujian secara keseluruhan baik perangkat keras ( Hardware ) maupun  perangkat  lunak  ( Software ).  Pada  pengujian Hardware , akan dilakukan pengujian mikrokontroler NodeMCU ESP8266 dan pengujian modul GPS .
1) Pengujian Mikrokontroler NodeMCU ESP8266 Pengujian dilakukan
dengan menghubungkan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 pada USB connection PC ( Personal Computer ) menggunakan kabel USB. Apabila LED pada  mikrokontroler  NodeMCU  ESP8266  berkedip  sekali, maka  menandakan  bahwa  mikrokontroler  NodeMCU berfungsi. Setelah melakukan pengecekan hardware , Kemudian  dilakukan  pengujian software mikrokontroler NodeMCU  ESP8266.  Pengujian  dilakukan  dengan  meng - upload program  bawaan software Arduino  (Arduino  IDE) dengan nama “Blink” seperti pada Gambar 7. Mikrokontroler NodeMCU  ESP8266  dapat  dinyatakan  berkerja  secara  baik apabila  LED  berkedip  sesuai  perintah  program  yang  telah upload.
Gambar 9. Tampilan saat LED Aman menyala
Gambar 10. Tampilan saat LED Hati-hati menyala
Gambar 11. Tampilan saat LED Bahaya menyala
Gambar 12. Tampilan notifikasi pada smartphone

## 2) Pengujian Modul GPS
Pengujian  dilakukan  Setelah  pin GPS dengan  pin NodeMCU  ESP8266  terhubung,  tunggu  2  hingga  10  menit untuk menangkap sinyal dari satelit. Apabila LED pada modul GPS telah  berkedip,  maka  menandakan  bahwa  modul berfungsi. Setelah itu dilanjutkan dengan meng-upload source code menggunakan software Arduino  IDE  untuk  mengukur kecepatan  dan  menentukan  lokasi  (latitude  dan  longitude) dengan modul GPS . Apabila modul GPS berfungsi maka hasil pengukuran  kecepatan  dan  lokasi  akan  tampak  seperti  pada Gambar 8.

## B. Pengujian Software
Pengujian software pada  tugas  akhir  ini  akan  dilakukan dua  pengujian,  yaitu  pengujian  platform Blynk dan  pengujian platform ThingSpeak.
1) Pengujian Platform Blynk
Data yang telah didapat dengan modul GPS akan dikirim ke server Blynk . Setelah itu data tersebut akan ditampilkan pada project sesuai dengan auth token yang digunakan. Data tersebut akan memberikan output berupa widget-widget.
Terdapat  tiga  data  yang  didapat  dari  modul GPS yaitu kecepatan (km/h), latitude, dan longitude. Data kecepatan akan ditampilkan  pada  widget Gauge dan Superchart ,  sedangkan latitude dan longitude akan ditampilkan pada widget Map .
Gambar 13. Tampilan inbox email
Gambar 14. Tampilan widget Map dengan point pada aplikasi Blynk
Terdapat  tiga  keadaan  sebagai  tanda  peringatan  yang divisualisasikan  dengan  widget  LED,  yaitu  Aman,  Hati-hati, dan Bahaya. LED Aman akan menyala jika kecepatan kurang dari  40  Km/H,  LED  Hati-hati  akan  menyala  saat  kecepatan lebih dari 40 Km/H dan kurang dari 60 Km/H, sedangkan LED Bahaya akan menyala jika kecepatan lebih dari 60 Km/H. Saat LED Bahaya menyala atau saat kecepatan lebih dari 60 Km/H, aplikasi Blynk akan  memberikan  notifikasi  pada  smartphone dan  mengirimkan  surat  ke  email  yang  telah  ditentukan.  Pada widget  Map  juga  akan  diberikan  point  ketika  LED  Bahaya menyala  atau  kecepatan  lebih  dari  60  Km/H.  Tampilan pengujian pada platform Blynk dapat dilihat pada gambar 9, 10, 11, 12, 13, dan 14.
2) Pengujian Platform ThingSpeak
Data yang telah diukur dengan modul GPS akan dikirim secara  berurutan  ke  server Blynk .  Lalu  dengan  widget WebHook pada aplikasi Blynk akan mengirim HTTP/S request ke  server  ThingSpeak  untuk  menulis  data  ke  channel ThingSpeak.
Pada platform ThingSpeak ini, data yang telah dikirim ke server ThingSpeak akan ditampilkan berupa Chart dan widget. Terdapat  tiga  Chart  dan  satu  widget  Gauge  yang  digunakan pada  tugas  akhir  ini  yaitu,  Chart  Latitude,  Chart  Longitude, Chart  Speed,  dan  widget  Gauge  Speed.  Tampilan  pengujian pada platform ThingSpeak dapat dilihat pada gambar 15, 16, 17 dan 18.
Gambar 15. Tampilan chart Latitude Gambar 16. Tampilan chart Longitude
Gambar 17. Tampilan chart Speed

## C. Pengujian Alat
Pada tahap ini ditujukan untuk memastikan fungsionalitas dan  kinerja  dari  alat.  Pengujian  dilakukan  dengan mengoperasikan  alat  kemudian  memperhatikan  kinerja  dari komponen-komponen yang ada pada alat, yaitu mikrokontroler NodeMCU dan modul GPS .
Analisis pengujian alat ini dilakukan dengan mencocokkan  data  pada  serial  monitor  dengan  data  pada platform IoT , sehingga nantinya dapat ditentukan alat bekerja dengan  efektif.  Terdapat  tiga data  yang diukur dengan  modul GPS ,  tetapi  hanya  data  kecepatan  saja  yang  akan  digunakan. Untuk  platform IoT hanya  digunakan  platform Blynk . Percobaan  ini  dilakukan  dengan  membawa  alat  yang dihubungkan ke laptop, lalu mengujinya dengan menggunakan mobil. Analisis pengujian alat dapat dilihat pada tabel II.
Gambar 18. Tampilan widget Gauge Speed
Gambar 19. Tampilan prototipe pada bagasi depan motor

## D. Pengujian Akurasi Alat
Pada  pengujian  akurasi  alat  ini  digunakan  modul  modul GPS yang dirangkai dengan mikrokontroler NodeMCU. Tujuan dari pengujian akurasi alat ini adalah untuk mengetahui apakah prototipe ini dapat memberikan nilai kecepatan yang sesuai jika dibandingkan dengan nilai kecepatan yang aktual.
Prototipe  diletakkan  pada  bagasi/keranjang  depan  motor dan smartphone diletakkan bersampingan dengan speedometer dengan  bantuan  perekat.  Penempatan  alat  dapat  dilihat  pada Gambar 19.
Pengujian  akurasi  alat  ini  dilakukan  sebanyak  sepuluh kali,  dimana  data  pengukuran  oleh  modul GPS akan dibandingkan  dengan  kecepatan  motor  dan  akan  diambil selisihnya.  Pada  pengujian  ini  digunakan  platform Blynk sebagai hasil pengukuran modul GPS . Pengujian ini dilakukan di  jalan  lurus dengan  kecepatan  konstan.  Berikut  adalah  hasil pengujian yang telah dilakukan pada tabel III, IV, V, VI, VII, VIII, IX, X, XI, dan XII.
TABEL II A NALISIS P ENGUJIAN A LAT No. Kecepatan pada serial monitor (Km/H) Kecepatan pada Platform Blynk (Km/H) 1. 6 6 2. 9 9 3. 13 13 4. 19 19 5. 15 15

## E. Statistik Deskriptif
Analisa deskriptif menampilkan rata-rata, standar deviasi, nilai  maksimum,  dan  minimum  suatu  data.  Tujuannya  adalah untuk memudahkan pengamatan dalam suatu data. Terdapat 10 pengujian yang akan diuji pengujian statistik deskriptif. Hasil pengujian statistik deskriptif dan dapat dilihat pada tabel XIII dan gambar 21.
Pada  table  di  atas  menunjukkan  nilai  Obs  atau  jumlah observasi yang akan diteliti berjumlah 15 sampel, nilai Min atau nilai  selisih  minimum  pada  setiap  pengujian,  nilai  Max  atau nilai selisih maksimum pada setiap pengujian, nilai Mean atau nilai  rata-rata  selisih  pada  setiap  pengujian,  Standar  Deviasi atau  simpangan  baku  yang  menggambarkan  sebaran  sampel terhadap  rata-ratanya,  dan  Standar  Error  atau  kesalahan  baku yang  menggambarkan  sebaran  rata-rata  sampel  terhadap rata- rata dari keseluruhan kemungkinan sampel (rata-rata populasi).
Pada  pengujian  1  memiliki  Mean  sebesar  1.53,  Standar Deviasi sebesar 0.833, dan Standar Error sebesar 0.215. Pada pengujian  2  memiliki  Mean  sebesar  1.4,  Standar  Deviasi sebesar 0.828, dan Standar Error sebesar 0.213. Pada pengujian 3 memiliki Mean sebesar 1.33, Standar Deviasi sebesar 0.723, dan  Standar  Error  sebesar  0.186.  Pada  pengujian  4  memiliki Mean sebesar 1.46, Standar Deviasi sebesar 0.915, dan Standar Error sebesar 0.236. Pada pengujian 5 memiliki Mean sebesar 1.47, Standar Deviasi sebesar 1.060, dan Standar Error sebesar 0.273. Pada pengujian 6 memiliki Mean sebesar 1.67, Standar Deviasi sebesar 0.617, dan Standar Error sebesar 0.159. Pada pengujian  7  memiliki  Mean  sebesar  1.6,  Standar  Deviasi sebesar 0.985, dan Standar Error sebesar 0.254. Pada pengujian 8  memiliki  Mean  sebesar  1.4,  Standar  Deviasi  sebesar  0.910, dan  Standar  Error  sebesar  0.235.  Pada  pengujian  9  memiliki Mean sebesar 1.6, Standar Deviasi sebesar 1.055, dan Standar Error sebesar 0.272. Pada pengujian 10 memiliki Mean sebesar 1.73, Standar Deviasi sebesar 0.883, dan Standar Error sebesar 0.228.
TABEL III P ENGUJIAN KE -1 No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 22 25 3 2 22 24 2 3 22 23 1 4 23 25 2 5 23 25 2 6 22 24 2 7 24 26 2 8 25 27 2 9 24 26 2 10 24 24 0 11 23 24 1 12 22 24 2 13 23 24 1 14 23 23 0 15 22 23 1 Rata-rata selisih 1.4 Standar Deviasi 0.833 TABEL IV P ENGUJIAN KE -2
No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 22 24 2 2 22 23 1 3 22 24 2 4 21 22 1 5 22 25 3 6 24 26 2 7 23 25 2 8 24 25 1 9 24 25 1 10 24 24 0 11 22 24 2 12 23 24 1 13 23 23 0 14 22 24 2 15 23 25 1 Rata-rata selisih 1.47 Standar Deviasi 0.828
TABEL V
P ENGUJIAN KE -3 No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 20 22 2 2 21 23 2 3 22 22 0 4 21 23 2 5 22 23 1 6 22 24 2 7 23 25 2 8 24 25 1 9 20 22 2 10 21 21 0 11 21 20 1 12 19 20 1 13 21 22 1 14 20 21 1 15 21 23 2 Rata-rata selisih 1.33 Standar Deviasi 0.723
TABEL VI P ENGUJIAN KE -4 No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 21 23 2 2 22 24 2 3 23 24 1 4 23 23 0 5 25 26 1 6 23 26 3 7 23 26 3 8 23 24 1 9 23 23 0 10 22 24 2 11 22 24 2 12 22 23 1 13 21 22 1 14 20 22 2 15 21 22 1 Rata-rata selisih 1.46 Standar Deviasi 0.915
TABEL VII
P ENGUJIAN KE -5
No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 28 29 1 2 26 29 3 3 25 28 3 4 27 28 1 5 26 28 2 6 29 31 2 7 28 31 3 8 27 29 2 9 27 28 1 10 26 25 1 11 24 25 1 12 24 24 0 13 24 24 0 14 25 27 2 15 23 23 0 Rata-rata selisih 1.47 Standar Deviasi 1.060 TABEL VIII P ENGUJIAN KE -6
No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 29 31 2 2 29 30 1 3 28 30 2 4 28 30 2 5 29 32 3 6 29 31 2 7 33 35 2 8 33 34 1 9 30 31 1 10 31 33 2 11 30 32 2 12 30 31 1 13 29 31 2 14 29 30 1 15 27 28 1 Rata-rata selisih 1.67 Standar Deviasi 0.617 TABEL IX P ENGUJIAN KE -7
No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 28 30 2 2 28 29 1 3 30 30 0 4 29 31 2 5 30 33 3 6 30 32 2 7 30 31 1 8 30 30 0 9 28 30 2 10 28 29 1 11 26 29 3 12 30 33 3 13 32 33 1 14 30 31 1 15 29 31 2 Rata-rata selisih 1.6 Standar Deviasi 0.985
TABEL X
P ENGUJIAN KE -8 No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 34 36 2 2 32 34 2 3 33 34 1 4 33 35 2 5 35 35 0 6 30 33 3 7 30 32 2 8 31 33 2 9 31 32 1 10 31 31 0 11 31 32 1 12 31 31 0 13 29 31 2 14 29 30 1 15 31 33 2 Rata-rata selisih 1.4 Standar Deviasi 0.910
TABEL XI
P ENGUJIAN KE -9 No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 30 32 2 2 31 31 0 3 31 32 1 4 32 34 2 5 33 35 2 6 31 33 2 7 33 33 0 8 31 33 2 9 29 32 3 10 28 31 3 11 31 33 2 12 30 33 3 13 32 32 0 14 29 30 1 15 28 29 1 Rata-rata selisih 1.6 Standar Deviasi 1.055
TABEL XII P ENGUJIAN KE -10 No Data Kecepatan GPS (Km/H) Kecepatan Motor (Km/H) Selisih 1 31 34 3 2 32 32 0 3 31 32 1 4 30 33 3 5 32 34 2 6 31 33 2 7 31 33 2 8 30 32 2 9 31 32 1 10 32 34 2 11 31 32 1 12 32 33 1 13 30 33 3 14 31 33 2 15 31 32 1 Rata-rata selisih 1.73 Standar Deviasi 0.883
Pada Monitoring Kecepatan Kendaraan Bermotor
IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai  Implementasi Internet  of  Things Pada Monitoring Kecepatan  Kendaraan Bermotor  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian  akurasi alat  pada  penelitian  ini  dilakukan  di  jalanan  lurus  dan  pada kecepatan konstan,  sehingga  jika  terjadi  perubahan  kecepatan yang signifikan dalam periode waktu yang singkat, maka data kecepatan GPS dengan  data  kecepatan  aktual  akan  terjadi selisih  yang  besar  serta  koneksi  internet  dan  lokasi  alat  pada saat  dijalankan  ( indoor/outdoor )  memiliki  pengaruh  besar dalam pengambilan dan pengiriman data.
V. K UTIPAN
[1] L.  Jemadu  and  I.  Krisnamusi,  “Remaja  Paling  Banyak  Terlibat Kecelakaan  Lalu  Lintas,” www.suara.com ,  2017.  [Online]. Available:
https://www.suara.com/otomotif/2017/10/04/181547/remaja-paling- banyak-terlibat-kecelakaan-lalu-lintas. [Accessed: 24-Nov-2018].
[2] M.  Bagus  Rachmanto,  “Benarkah  Pengemudi  Usia  Remaja Cenderung  Ugal-ugalan?,” www.medcom.id ,  2020.  [Online].
Available:
https://www.medcom.id/otomotif/tips-
otomotif/RkjBGB3k-benarkah-pengemudi-usia-remaja-cenderung- ugal-ugalan. [Accessed: 26-May-2020]. [3]
TRG  Investama,  “ Internet  of  Things ( IoT )  & Cloud Computing,” www.trg-investama.com ,  2015.  [Online].  Available:  http://trg- investama.com/internet-of-things- iot - cloud -computing/.  [Accessed:
25-Nov-2018]. [4] Y. Yudhanto, “Apa itu
IoT ( Internet Of Things )?,” www.ilmukomputer.org , 2015. [Online]. Available: https://ilmukomputer.org/2015/05/15/apa-itu- iot -internet-of-things/. [Accessed: 08-Feb-2019].
[5]
M. Mudjahidin and N. D. P. Putra, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MONITORING PERKEMBANGAN
PROYEK BERBASIS WEB STUDI KASUS DI DINAS BINA MARGA DAN PEMANTUSAN,” J. Tek. Ind. , 2012.
[6] F. D. Hobbs, Perencanaan dan teknik lalu lintas , 2nd ed. Yogyakarta:
Gadjah Mada University Press, 1995.
[7] A. Sunyoto and J. E. Istiyanto, “Integrasi modul GPS Receiver dan GPRS untuk penentuan posisi dan jalur pergerakan obyek bergerak,” Dr. Diss. , 2007.
[8] Afrizal, A. Sukmaaji, and T. Sutanto, “Android Personnel Monitoring Location  Pada  Institusi  Kepolisian  Berbasis  Web,” J.  Sist.  Inf.  dan Komput. Akunt. , vol. 3, 2013.
Gambar 20. Diagram batang statistik deskriptif
[9] T.  T.  Saputro,  “Mengenal  NodeMCU:  Pertemuan  Pertama,” www.embeddednesia.com , 2017. [Online]. Available: https://embeddednesia.com/v1/tutorial-nodemcu-pertemuan- pertama/. [Accessed: 09-Feb-2019]. [10] Arafat,  “Sistem  Pengamanan  Pintu  Rumah  Berbasis Internet  Of Things ( IoT ) Dengan ESP8266,” Technol. J. Ilm. , vol. 7, 2016.
[11] M. Chwalisz, “thingspeak Documentation,” SL Thingspeak , 2016.
[12] N.  W.  Nugraha  and  B.  Rahmat,  “SISTEM  PEMBERIAN MAKANAN  DAN  MINUMAN  KUCING  MENGGUNAKAN ARDUINO,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 13, 2018.
Penulis  bernama  lengkap  Christianto Wibisono  Darmawan,  lahir  di  Bekasi  26 Agustus 1997. Penulis merupakan anak ke- 1  dari  2  bersaudara.  Penulis  menempuh pendidikan  pertama  di  TK  Santa  Maria Monika  Cibitung  (2001-2003).  Penulis kemudian  melanjutkan  ke  Sekolah  Dasar Strada  Budi  Luhur  I  Bekasi  (2004-2006), kemudian  pindah  ke  Sekolah  Dasar Paskalis  I  Tanah  Tinggi  (2006-2007),  kemudian  pindah  ke Sekolah  Dasar  Katolik  Santa  Clara  Tomohon  (2007-2009). Penulis lalu melanjutkan ke Sekolah Menengah Pertama Negeri 1  Tomohon  (2009-2010).  Kemudian  penulis  melanjutkan Sekolah  Menengah  Atas  Lokon  Santo  Nikolaus  Tomohon (2012-2015).  Pada  tahun  2015  penulis  melanjutkan  studi  ke Perguruan Tinggi Negeri di Universitas Sam Ratulangi Manado dengan  mengambil  Program  Studi  S-1  Teknik  Informatika  di Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik. Pada bulan November tahun  2019  Penulis  mengajukan  proposal  Skripsi  untuk memenuhi  syarat  meraih  gelar  sarjana  (S1)  dengan  judul Implementasi Internet  of  Things Pada Monitoring Kecepatan Kendaraan Bermotor yang kemudian disetujui dan melanjutkan pembuatan penelitian skripsi. Pembuatan skripsi ini dibimbing oleh dua dosen pembimbing, yaitu Sherwin R. U. A. Sompie, ST, MT dan Feisy Diane Kambey, ST, MT. Pada 30 Juni 2020, penulis resmi menyelesaikan skripsi dengan menyandang gelar sarjana komputer dengan predikat sangat memuaskan.

## TABEL XIII
S TATISTIK D ESKRIPTIF No Obs Min Max Std. Deviasi Std. Error 1 34 36 2 0.833 0.215 2 32 34 2 0.828 0.213 3 33 34 1 0.723 0.186 4 33 35 2 0.915 0.236 5 35 35 0 1.060 0.273 6 30 33 3 0.617 0.159 7 30 32 2 0.985 0.254 8 31 33 2 0.910 0.235 9 31 32 1 1.055 0.272 10 31 31 0 0.883 0.228 11 31 32 1 0.833 0.215 12 31 31 0 0.828 0.213 13 29 31 2 0.723 0.186 14 29 30 1 0.915 0.236 15 31 33 2 1.060 0.273