## Sistem Pemantauan dan Pengendalian Sepeda Listrik Berbasis Internet of Things
Muhammad Ridwan Arif Cahyono 1 , Ita Mariza 2 , Surya Wirawan 3
Intisari—Sepeda  listrik  kini  telah  beredar  cukup  banyak  di Indonesia.  Akan  tetapi,  rata-rata  sepeda  listrik  yang  dijual  saat ini  belum  terintegrasi  dengan  smartphone,  sehingga  belum mampu  dipantau  dan  dikendalikan  dari  jarak  jauh.  Pada makalah ini dikembangkan sistem pemantauan dan pengendalian sepeda  listrik  berbasis  internet  of  things  (IoT).  Mikrokontroler berbasis  ESP32  digunakan  sebagai  perangkat  IoT:  untuk mengukur  jarak  tempuh  menggunakan  sensor  GPS  dengan menerapkan  metode  Haversine,  mengukur  kecepatan  sepeda, merancang  sistem  keamanan  sepeda,  dan  merancang  sistem pengukuran  kalori  saat  sepeda  dikayuh.  Modul  SIM800L digunakan  sebagai  perangkat  komunikasi.  Modul  ini  mampu melakukan  komunikasi  internet  melalui  jaringan  2G.  Controller sepeda listrik dimodifikasi agar dapat terintegrasi dengan ESP32, sedangkan  sebagai  penggerak  sepeda  listrik,  digunakan  motor tipe  BLDC  dengan  tegangan  36  V.  Raspberry  Pi  digunakan sebagai  server  web  penyimpan  dan  pengolah  data,  sedangkan perhitungan  kalori  terbakar  dilakukan  menggunakan  metode metabolic  equivalent  of  task  (MET).  Proses  pemantauan  dan pengendalian  sepeda  listrik  dilakukan  dengan  membangun aplikasi  berbasis  smartphone  Android  dengan  menggunakan aplikasi  Kodular,  dengan  fitur  layanan  peta  yang  digunakan berbasis  OpenStreetMap.  Aplikasi  ini  mampu  menyalakan  dan mematikan  sepeda  listrik  dari  jarak  jauh,  mengatur  posisi  gear kecepatan,  mengatur  kecepatan,  menyalakan  alarm,  melacak lokasi  terakhir,  melakukan  pelacakan  riwayat  lokasi,  dan melakukan  pengukuran  kalori.  Proses  pengendalian  tersebut dapat  dilakukan  dengan  menekan  tombol  dan  menggunakan perintah  suara  dalam  bahasa  Indonesia.  Aplikasi  ini  telah  diuji coba dengan metode black box dengan hasil 100% berhasil dengan delay waktu sebesar 8,82  s. Pengukuran kalori memiliki  akurasi 94,24%  dibandingkan  dengan  peralatan  pengukur  kalori  yang berada  di  pasaran.  Pengendalian  kecepatan  dapat  dilakukan secara linear dengan R 2 sebesar 0,9984.
Kata  Kunci—Sepeda  Listrik,  ESP32,  Pengendalian  Kecepatan, Internet of Things, Aplikasi Android.

## I. P ENDAHULUAN
Sepeda  merupakan  alat  transportasi  personal  yang  saat  ini mulai  banyak  diminati  oleh  masyarakat  urban  karena  ramah lingkungan  dan  efisien  untuk  dikendarai  di  lalu  lintas  yang padat. Selama pandemi COVID-19, jumlah permintaan sepeda naik sampai dengan 17-19% [1].
Sepeda listrik kini sudah banyak tersedia di pasar Indonesia. Beberapa  sepeda  listrik  didatangkan  dari  China,  seperti Yahonta  dan  Tiger.  Namun,  ada  juga  sepeda  listrik  produksi asli  dalam  negeri,  seperti  Selis,  Xelimo,  dan  Betrix.  Tren penggunaan  sepeda  listrik  ini  ke  depannya  akan  semakin berkembang  pesat,  seiring  dengan  sedang  dikembangkannya juga mobil listrik. Rata-rata sepeda listrik yang dijual saat ini belum terintegrasi dengan smartphone , sehingga belum mampu dipantau dan dikendalikan dari jarak jauh.
Penelitian  mengenai  pemantauan  jarak  jauh  sepeda  listrik masih belum banyak dijumpai. Saat ini, penelitian yang tersedia hanya  sebatas  pada  desain  sepeda  listrik  [2].  Pada  penelitian yang melakukan riset konsumen tersebut, diketahui responden memiliki minat yang cukup tinggi terhadap sepeda listrik dan spesifikasi  menjadi  pertimbangan  responden  dalam  membeli sepeda listrik. Selain itu, hal yang paling banyak diteliti adalah mengenai pengaturan kecepatan motor pada sepeda listrik.
Sepeda listrik yang ada di pasaran dapat dioperasikan dalam mode  manual,  yaitu  dikayuh  seperti  sepeda  biasa,  dan menggunakan  motor  listrik  sebagai  penggerak.  Target  pasar sepeda listrik yang potensial adalah anak-anak sekolah. Dengan adanya sistem pemantauan jarak jauh ini, orang tua akan dapat memantau  posisi  anak,  memantau  kecepatan  sepeda  yang digunakan  anak,  bahkan  mampu  mengendalikan  kecepatan maksimal  sepeda  dari  jarak  jauh.  Selain  itu,  untuk  kalangan dewasa,  penggunaan  sepeda  sudah  menjadi  bagian  dari  gaya hidup  sehat.  Salah  satu  tujuan  bersepeda  adalah  untuk membakar  kalori  tubuh.  Saat  ini,  sepeda  listrik  di  pasaran belum mampu menampilkan jumlah kalori yang terbakar saat sepeda  tersebut  digunakan.  Solusi  yang  digunakan  yaitu menggunakan aplikasi pihak ketiga.
Aplikasi  berbasis  Android  untuk  pengukuran  kalori  pada sepeda  gunung  sudah  dikembangkan  sebelumnya  [3].  Dalam pengukuran  kalori,  parameter  yang  digunakan  adalah kecepatan sepeda, jarak tempuh, dan berat badan. Energi yang diperlukan  untuk  mengayuh  sepeda  pada  kondisi  menanjak, jalan  lurus,  maupun  turunan  pastinya  berbeda,  meskipun kecepatan  yang  dihasilkan  sama.  Kondisi  ini  mengakibatkan ketidakakuratan pengukuran kalori.
Selain itu, pada penelitian sebelumnya telah dikembangkan pengukuran kecepatan motor sepeda listrik menggunakan force sensor dan  elektromiografi  (EMG)  [4].  Metode  pengendalian kecepatan  sepeda  listrik  juga  telah  dikembangkan  dengan metode self-tuning parameter  PI  dengan  metode  logika fuzzy [5].
Penelitian mengenai sistem keamanan sepeda listrik saat ini masih terbatas. Desain sistem keamanan pada sepeda yang saat ini  paling  banyak  dikembangkan  yaitu  pada  sepeda  motor. Penggunaan  sensor  GPS  pada  sepeda  motor  sudah dikembangkan sebelumnya, tetapi pada penelitian tersebut GPS
1,3 Program Studi Teknik  Elektronika, Politeknik  Gajah Tunggal, Jl. Gatot Subroto KM 7, Jatiuwung, Tangerang, 15135 INDONESIA (tlp: 021-590 0468; e-mail: 1 ridwan@poltek-gt.ac.id, 3 surya@poltek- gt.ac.id)
2 Program Studi Teknologi Industri, Politeknik  Gajah Tunggal, Jl. Gatot Subroto KM 7, Jatiuwung, Tangerang, 15135 INDONESIA (tlp: 021-590 0468; e-mail: ita.mariza@poltek-gt.ac.id)
[Diterima: 23 Desember 2021, Revisi: 7 Januari 2022]
hanya digunakan untuk menunjukkan lokasi sepeda motor saja [6].  Padahal,  sensor  ini  dapat  digunakan  dalam  pengukuran jarak  tempuh.  Penelitian  mengenai  pengukuran  tegangan baterai  pada  sepeda  motor  juga  sudah  dilakukan  sebelumnya [7], tetapi penelitian tersebut masih menampilkan data secara langsung dan belum mampu melakukan pemantauan jarak jauh. Selanjutnya,  sebuah  penelitian  mengenai  sistem  keamanan pada  sepeda  motor  yang  pernah  dikembangkan  memiliki kekurangan  yaitu  ketika  sistem  keamanan  berfungsi,  sistem belum  mampu  memberikan  notifikasi  kepada  pemilik  sepeda motor  [8].  Dari  penelitian-penelitian  yang  telah  disebutkan, belum  ada  penelitian  yang  mengembangkan  sampai  tahap pemantauan jarak jauh berbasis internet of things (IoT).
Berdasarkan  hal  tersebut,  pada  makalah  ini  dikembangkan sistem  pemantauan  dan  pengendalian  sepeda  listrik  berbasis IoT.  Mikrokontroler  berbasis  ESP32  digunakan  sebagai perangkat IoT  untuk  mengukur  jarak  tempuh  dengan  sensor GPS, mengukur kecepatan sepeda, dan juga digunakan sebagai perangkat  sistem  keamanan  sepeda  listrik.  Sementara  itu, modul  SIM800L  digunakan  sebagai  perangkat  komunikasi. Raspberry  Pi  digunakan  sebagai  server  web  penyimpan  dan pengolah  data.  Aplikasi  berbasis smartphone Android  yang disebut  dengan  “GO-WES  Pro”  dikembangkan  untuk melakukan  pemantauan  dan  pengendalian  kondisi ON / OFF dan kecepatan sepeda listrik secara jarak jauh.

## II. S ISTEM S EPEDA L ISTRIK
Sepeda listrik merupakan subkategori kendaraan listrik yang berkembang  dari  sepeda  tradisional.  Sementara  sepeda tradisional  hanya  didorong  oleh  pedalnya,  sepeda  listrik menggabungkan  baterai  dan  motor  listrik  untuk  membantu pergerakan. Selain sepeda itu sendiri, sepeda listrik terdiri atas banyak  komponen.  Komponen-komponen  tersebut  dijelaskan sebagai berikut [9].
1) Baterai  dan  Pengisi  Daya: Bagian  ini  sering  dikenal sebagai  baterai  atau  akumulator,  yaitu  sumber  energi  listrik yang  menggerakkan  motor  pada  sepeda  listrik.  Baterai  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu baterai model lithium ion dengan spesifikasi 36 V 10 Ah.
2) Motor: Motor  adalah  alat  pada  sepeda  listrik  yang mengubah  energi  listrik  menjadi  energi  gerak.  Motor  yang
digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  motor  DC  tipe  BLDC dengan daya 350 W.
3) Controller: Controller berfungsi  untuk  mengendalikan kecepatan sepeda listrik. Spesifikasi controller yang digunakan yaitu controller 36 V 350 W, sesuai dengan spesifikasi motor dan baterai. Pada makalah ini, controller dimodifikasi dengan penambahan  relai  DC  pada  konektor  untuk  penyalaan  mesin, penambahan  relai  DC  pada  konektor  pengaturan  kecepatan, penambahan  relai  DC  pada  konektor  pengereman,  dan modifikasi sumber tegangan untuk pengaturan kecepatan dari mikrokontroler. Adapun modifikasi controller yang dilakukan ditunjukkan pada Gbr. 1.
4) Panel Tampilan: Panel ini biasanya berupa lapisan LCD yang menampilkan kondisi sepeda listrik.
5) Throttle Handle: Terdapat dua jenis variasi pada throttle handle , yaitu model handle tarik dan model thumb throttle .
III. P ENGUKURAN J ARAK T EMPUH DARI GPS
GPS  adalah  sistem  koordinat  global  yang  dapat digunakan untuk  menentukan  bujur  ( longitude ),  lintang  ( latitude ),  dan ketinggian ( altitude ) objek yang terletak di mana saja di planet ini. GPS dapat menjadi pilihan yang efisien untuk memperoleh data spasial secara realtime dan otomatis [10].
Lintang  dan  bujur  adalah  koordinat  yang  paling  sering digunakan  untuk  menetapkan  lokasi  di  peta.  Lintang  adalah garis yang menghubungkan sisi timur dan barat dunia, berada antara  kutub  utara  dan  selatan.  Garis  lintang  0°  disebut  juga garis  khatulistiwa.  Sementara  itu,  bujur  mengacu  pada  garis yang  menghubungkan  kutub  utara  dan  selatan  bumi.  Jika ditarik garis lurus antara dua lokasi, koordinat lintang dan bujur dapat  digunakan  sebagai  variabel  untuk  menentukan  jarak antara keduanya [11].
Pada  makalah  ini,  digunakan sensor  GPS  merek  Neo  06M yang  dihubungkan  dengan  mikrokontroler.  Data  pengukuran bujur, lintang, dan ketinggian dikirimkan oleh mikrokontroler ke  server  web,  kemudian  diolah  menggunakan  bahasa  PHP untuk menentukan jarak tempuh dari selisih koordinat sebelum dan sesudah.
Pada  sebuah  penelitian  dilakukan  perbandingan  metode untuk  menentukan  jarak  berdasarkan  koordinat  bujur  dan
Gbr. 1 Modifikasi pada controller .
lintang  [12].  Metode  yang  dibandingkan  yaitu  metode Euclidean,  metode  Haversine,  dan  metode  Manhattan.  Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang paling akurat adalah  metode  Haversine,  sehingga  pada  makalah  ini diimplementasikan metode Haversine dalam bahasa PHP.
Metode  Haversine  adalah  teknik  untuk  menentukan  jarak antara dua tempat di bumi berdasarkan panjang garis lurus yang menghubungkannya  dengan  mempertimbangkan  keleng- kungan  bumi  [12].  Adapun  rumus  metode  Haversine  adalah sebagai berikut.
𝑎 = 𝑠𝑖𝑛 2 ( ∆𝑙𝑎𝑡 2 ) + cos(𝑙𝑎𝑡 1 ) × cos(𝑙𝑎𝑡 2 ) × 𝑠𝑖𝑛 2 ( ∆𝑙𝑜𝑛𝑔 2 ) (1) 𝑑 = 2𝑟 × 𝑎𝑟𝑐𝑠𝑖𝑛(√𝑎) (2)
dengan d = jarak r
= jari-jari bumi
 lat = perubahan lintang
 long = perubahan bujur.

## IV. P ENGUKURAN K ALORI T ERBAKAR
Kalori  adalah  satuan  energi,  sedangkan Metabolic Equivalent  of  Task (MET)  mengacu  pada  jumlah  kalori  (kal) yang dikonsumsi per menit oleh organisme atau manusia saat melakukan  tugas.  Nilai  1  MET  adalah  jumlah  energi  yang diserap oleh individu atau makhluk saat istirahat. Selain itu, 1 MET setara dengan 3,5 ml oksigen per menit per kg berat badan selama aktivitas metabolisme dalam tubuh [13]. Semakin besar intensitas aktivitas fisik, semakin besar pula kebutuhan tubuh akan oksigen dan MET. Hubungan antara peningkatan aktivitas fisik dengan MET ditunjukkan pada Tabel I, sedangkan untuk menghitung  jumlah  kalori  terbakar  pada  saat  berolahraga, digunakan (3) [14].
𝐸𝐶 = 𝑀𝐸𝑇×7,7×(𝐵𝐵 2,2 ⁄ )
200 × 𝑡 (3)
dengan EC = kalori terbakar (kal) MET = metabolic equivalent of task BB = berat badan (kg)
t = waktu (menit). Perhitungan kalori terbakar
tersebut akan diimplementasikan dalam bahasa PHP. Kedua metode tersebut akan dibandingkan dengan pengukuran menggunakan alat ukur kalori yang saat ini sudah beredar di pasaran. Metode dengan akurasi terbaik akan diimplementasikan di sistem.

## V. D ESAIN S ISTEM
Perancangan  aplikasi  ini  secara  umum  dibagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  perancangan  sistem  perangkat  keras  dan perancangan  sistem  perangkat  lunak.  Perancangan  sistem perangkat keras meliputi perancangan sistem sepeda listrik dan sistem  mikrokontroler  untuk  perangkat  IoT,  sedangkan perancangan perangkat lunak meliputi perancangan basis data dan perancangan aplikasi Android berbasis Kodular.

## A. Desain Sistem Internet of Things
Secara  umum,  diagram  blok  kontrol  yang  digunakan ditunjukkan  seperti  pada  Gbr.  2.  Detail  hubungan  antara mikrokontroler dan controller sepeda listrik ditunjukkan pada Gbr. 1.
Pada  makalah  ini,  mikrokontroler  yang  digunakan  adalah ESP32  dan  modul  GSM  yang  digunakan  adalah  SIM800L, dengan board yang  digunakan  yaitu  TTGO  T-CALL.  Dalam satu board ini,  sudah  terintegrasi  ESP32  dan  modul  GSM SIM800L.  Mikrokontroler  berbasis  ESP32  dipilih  karena memiliki port serial  dan  modul  Wi-Fi.  ESP32  membaca  data tegangan,  lintang,  bujur,  dan  ketinggian  dari  sensor,  lalu mengirimkannya ke basis data MySQL.
Proses komunikasi ini menggunakan protokol GET. Antara ESP32 dan basis data MySQL dihubungkan oleh bahasa PHP. Algoritme untuk pemantauan sistem sepeda listrik ditunjukkan seperti  pada  Gbr.  3.  Algoritme  ini  diterapkan  dalam  bahasa PHP.

## B. Perancangan Aplikasi
Metode  yang  digunakan  dalam  perancangan  aplikasi  “GO- WES  Pro”  adalah unified  modeling  language (UML).  Salah satu UML yang dapat digunakan yaitu diagram use case , yang berfungsi  untuk  menggambarkan  alur  proses  dalam  aplikasi, seperti ditunjukkan pada Gbr. 4.
T ABEL I
H UBUNGAN K ECEPATAN DENGAN N ILAI MET Indikator Kecepatan MET MET per Menit < 16 km/jam 4,2 0,07 16 – 19 km/jam 6,0 0,10 19,01 – 22 km/jam 7,8 0,13 22,01 – 26 km/jam 10,2 0,17 26,01 – 30 km/jam 12,0 0,20 > 30 km/jam 16,2 0,27 Gbr. 2 Gambaran umum sistem.
Dari Gbr. 4, terlihat bahwa terdapat empat fitur utama dalam aplikasi,  yaitu “Realtime Kontrol”,  “Akses  Riwayat”, “ Realtime Monitoring ”,  dan  “Profil  Pengguna”.  “Profil Pengguna”  berhubungan  dengan  proses  perhitungan  kalori, selain  data  jarak  tempuh.  Pada  “Akses  Riwayat”  terdapat beberapa fitur, di antaranya mengakses riwayat lokasi, riwayat jarak  tempuh,  dan  riwayat  tegangan  baterai.  Masing-masing fungsi tersebut diimplementasikan dalam aplikasi Android.
Metode  pemrograman  yang  dilakukan  diawali  dengan membuat user  interface di  aplikasi  Kodular  dan  dilanjutkan dengan membuat kode program menggunakan kode block pada aplikasi Kodular.

## VI. D ISKUSI

## A. Pengukuran Kalori Terbakar
Penelitian  ini  diawali  dengan  membandingkan  metode perhitungan  kalori  dengan  metode  MET,  mengacu  pada  (3), dan dibandingkan dengan merek smartband / smartwatch yang terjual  di  pasaran,  yaitu  Garmin  45  dan  Oase  WS-01.  Pada penelitian sebelumnya, belum dilakukan perbandingan dengan alat  yang  sudah  ada  di  pasaran,  sehingga  belum  diketahui akurasi pengukuran kalori yang digunakan [3], [14]. Pengujian dilakukan  dengan  melewati  lokasi  yang  sudah  ditentukan dengan  jarak  sekitar  1,1  km.  Responden  pada  pengujian  ini adalah  lelaki  dengan  berat  70  kg.  Hasil  pengukuran  kalori terbakar ditunjukkan pada Tabel II.
Dari Tabel II terlihat bahwa metode MET memiliki tingkat kesalahan  pengukuran  sebesar  5,76%  atau  akurasi  sebesar
94,24%,  apabila  dibandingkan  dengan  alat  ukur  kalori  yang sudah  beredar  di  pasaran.  Tingkat  kesalahan  pengukuran  ini masih relatif cukup tinggi, sehingga perlu dilakukan perbaikan pada penelitian selanjutnya.
Beberapa  penelitian  yang  mengaplikasikam  metode  MET memiliki  kesalahan  dalam  pengaplikasian  rumus  perhitungan seperti  pada  (3).  Pada [3],  rumus  perhitungan kalori berbeda, yaitu hanya mempertimbangkan berat, nilai MET, dan waktu. Tidak ada faktor pengali  dan pembagi rumus yang digunakan pada  penelitian  tersebut.  Selain  itu,  pada  penelitian  [13] seharusnya  koefisien  faktor  pada  rumus  kalori  sebesar  7,7 digunakan apabila massa dalam satuan lb. Ketika massa dalam satuan  kg,  seharusnya  koefisien  yang  digunakan  adalah  3,5, yang berasal dari 7,7 dibagi 2,2 (faktor konversi dari lb ke kg).

## B. Pengujian Aplikasi Android
Pengujian black box adalah jenis pengujian perangkat lunak yang berfokus pada kebutuhan fungsional perangkat lunak [14]. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  fungsi  masing- masing  elemen  pada  setiap  halaman  yang  ada  pada  program. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  seperti  pada  Tabel  III, terdapat  total  tujuh  halaman  dan  aplikasi  sudah  100%  sesuai dengan yang diharapkan.

## C. Pelacakan Riwayat Perjalanan
Salah  satu  fitur  unggulan  dalam  aplikasi  “GO-WES  Pro” yaitu mampu menampilkan riwayat lokasi, seperti ditunjukkan pada  Gbr.  5(a).  Metode  yang  diimplementasikan  dalam membuat  rute  perjalanan  adalah  dengan  melakukan  konversi dari  data  lintang,  bujur,  dan  elevasi  dari  basis  data  MySQL menjadi file dengan  format  GPS  Exchange  (GPX)  dengan menggunakan library phpGPX. Library phpGPX  merupakan proyek open  source yang  dapat  diakses  dengan  layanan GitHub.  Kemudian, file GPX  tersebut  diintegrasikan  dengan OpenStreetMap (OSM). OSM merupakan salah satu penyedia layanan  peta  seperti  Google  Maps.  OSM  merupakan  proyek open source dan tidak berbayar.
Pada  [15],  rute  bersepeda  juga  dikonversi  dalam  format GPX.  Hal  yang  membedakan  penelitian  ini  dari  penelitian sebelumnya adalah pada penelitian tersebut data GPX langsung diambil  dari  aplikasi  Strava,  kemudian  diolah  untuk menentukan rute optimal. Aplikasi peta yang digunakan yaitu
Gbr. 3 Algoritme pemantauan sistem sepeda listrik.
T ABEL II P ERBANDINGAN P ERHITUNGAN K ALORI T ERBAKAR Uji Metode MET Pengukuran Smart Band % Error Oase WS- 01 Garmin 45 Rerata 1 43 45 46 45,5 5,49% 2 37 35 40 37,5 1,33% 3 44 45 52 48,5 9,28% 4 38 36 42 39,0 2,56% 5 39 40 45 42,5 8,24% 6 40 37 44 40,5 1,23% 7 24 25 29 27,0 11,11% 8 29 30 33 31,5 7,94% 9 37 38 40 39,0 5,13% 10 36 37 39 38,0 5,26% Rata-rata % error 5,76%
Google  Maps.  Selain  itu,  apabila  dibandingkan  dengan penelitian  yang  dilakukan  [16],  penelitian  ini  memiliki beberapa  keunggulan.  Penelitian  tersebut  hanya  mampu menampilkan lokasi terakhir saja, belum mampu menampilkan rute perjalanan yang sudah dilewati [16].

## D. Pemantauan Sepeda Listrik
Seperti pada penelitian sebelumnya [16], aplikasi “GO-WES Pro”  juga  mampu  melakukan  pelacakan  lokasi  terakhir
berdasarkan  data  lintang  dan  bujur.  Selain  itu,  telah dikembangkan  juga  perangkat  GPS  untuk  pelacakan kendaraan,  dengan  hasil  pelacakan  ditampilkan  dalam  peta berdasarkan  lintang  dan  bujur  [17].  Selain  mampu menampilkan tegangan baterai, kecepatan,  dan titik koordinat dalam  tulisan  maupun  peta,  aplikasi  ini  memiliki  keunggulan lain,  yaitu  kemampuan  untuk  melakukan  proses geotagging , yang belum ditemukan pada penelitian sebelumnya.
Geotagging merupakan  cara  yang  dilakukan  untuk mengonversi  data  dari  koordinat  lokasi  menjadi  alamat  suatu lokasi.  Pada  aplikasi  “GO-WES  Pro”,  proses geotagging dilakukan  dengan  menggunakan  layanan  OSM,  seperti  pada proses  sebelumnya.  Algoritme  pada  program  PHP  yang dilakukan  yaitu  membaca  lintang  dan  bujur  dari  basis  data MySQL,  lalu  melakukan  proses geotagging dengan  integrasi OSM  dengan  hasil  keluaran  berupa file dalam  format  JSON. Kemudian, file alamat  dibaca  dari file JSON  tersebut  dan ditampilkan  dalam  aplikasi  “GO-WES  Pro”,  seperti ditunjukkan pada Gbr. 5(b).
Sebuah  penelitian  lain  juga  membahas  pemantauan kecepatan  dan  tegangan  baterai  sepeda  listrik  [18].  Dalam penelitian tersebut, pengukuran tegangan dilakukan menggunakan  sensor  daya  dan  pengukuran  kecepatan dilakukan  menggunakan rotary  encoder .  Hasil  pengukuran ditampilkan  pada  layar  yang  dipasang  di  sepeda  listrik. Dibandingkan  dengan  penelitian  tersebut,  pada  penelitian  ini digunakan  sensor  tegangan  yang  dihubungkan  dengan rangkaian  pembagi  tegangan  untuk  pengukuran  tegangan, sedangkan  pengukuran  kecepatan  dihitung  berdasarkan pengukuran jarak menggunakan metode Haversine sebelumnya dibagi dengan selisih waktu.

## E. Pengendalian Sepeda Listrik
Keunggulan  lain  aplikasi  “GO-WES  Pro”  adalah kemampuannya  mengendalikan  sepeda  listrik  dari  mana  pun selama  terdapat  jaringan  internet.  Pengendalian  sepeda  listrik jarak  jauh  sudah  dikembangkan  sebelumnya  [19].  Penelitian tersebut  menggunakan  media  komunikasi  Bluetooth  untuk menghubungkan smartphone Android  dengan  sepeda  listrik. Salah  satu  kendala  yang  dihadapi  adalah  batas  jarak
Gbr. 4 Diagram use case dari aplikasi Android.
T ABEL III P ENGUJIAN B LACK B OX A PLIKASI A NDROID No. Pengujian Hasil 1 Screen login :
- Masukkan user dan password yang sesuai - Masukkan user dan password yang salah Sesuai
2 Screen daftar:
- Mendaftar dengan data yang lengkap
- Mendaftar dengan data yang tidak lengkap
Sesuai
3 Screen profil:
- Melihat profil pengguna
- Mengubah profil pengguna
Sesuai
4 Screen monitoring :
- Menampilkan posisi realtime dengan perubahan lokasi dan tegangan baterai Sesuai 5 Screen kontrol:
- Melakukan perubahan dengan menekan tombol
- Melakukan perubahan dengan perintah suara yang diaktifkan melalui tombol
- Melakukan perubahan dengan perintah suara yang diaktifkan dengan mendekatkan tangan ke kamera depan Sesuai 6 Screen riwayat lokasi:
- Melakukan pelacakan lokasi dengan tanggal yang sesuai
- Melakukan pelacakan lokasi dengan tanggal
yang tidak sesuai Sesuai 7 Screen history :
- Melakukan pelacakan lokasi dengan tanggal yang sesuai
- Melakukan pelacakan lokasi dengan tanggal yang tidak sesuai Sesuai
maksimum,  yaitu  15  m.  Ketika  jarak smartphone dan  sepeda listrik kurang dari 15 m, sistem masih berjalan normal. Namun, ketika jarak melebihi batas maksimal, sistem menjadi error . Selain itu, “GO-WES Pro” memiliki keunggulan lain, yaitu selain  mampu  dilakukan  dengan  menekan  tombol  seperti ditunjukkan pada Gbr. 5(c), proses pengendalian sepeda listrik juga dilengkapi dengan fitur perintah suara, seperti ditampilkan pada  Gbr.  6.  Fitur  perintah  suara  dapat  diaktifkan  dengan menekan tombol mikrofon atau dengan mendekatkan tangan ke kamera  depan.  Saat  ini,  aplikasi  “GO-WES  Pro”  baru dilengkapi  dengan  enam  belas  perintah  suara  dalam  bahasa Indonesia.  Teknik  pengenalan  suara  dalam  aplikasi  ini menggunakan layanan Google Speech to Text.
Ketika  sepeda  listrik  dinyalakan,  aplikasi  “GO-WES  Pro” akan mengirim perintah GET ke  server web untuk mengubah status relay .  Sistem relay yang  digunakan  merupakan relay mode normally  close (NC),  dengan  data  1  ( high ) untuk relay dalam  kondisi  hubung  buka  dan  0  ( low )  untuk relay dalam kondisi hubung tutup. Maka, untuk menyalakan sepeda listrik, data di basis data akan diubah dari 1 menjadi 0, demikian pula komponen  lainnya.  Data relay yang  digunakan  ditunjukkan pada Tabel IV.
Khusus  pengendalian  batas  kecepatan  maksimal  (dalam aplikasi  “GO-WES  Pro”  disebut  dengan  pengaturan gear ) dilakukan  dengan  mengombinasikan  pengaturan  pada relay 2 dan relay 3,  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  V.  Istilah gear digunakan  pada  aplikasi  karena  masyarakat  sudah  terbiasa dengan  pengaturan gear pada  mobil  dan  motor  untuk pengendalian kecepatan.
T ABEL IV P ARAMETER M ASUKAN DARI M IKROKONTROLER KE C ONTROLLER Komponen Nilai Keterangan Relay 1 1 ( OFF ) atau 0 ( ON ) ON / OFF sepeda listrik Relay 2 1 ( OFF ) atau 0 ( ON ) Kontrol kecepatan maksimal Relay 3 1 ( OFF ) atau 0 ( ON ) Kontrol kecepatan mimimal Relay 4 1 ( OFF ) atau 0 ( ON ) ON/OFF alarm Data 1 0 s.d. 255 Kontrol kecepatan (a) (b) (c)
Gbr. 5 Tampilan antarmuka aplikasi, (a) pelacakan riwayat perjalanan, (b) pemantauan realtime sepeda listrik, (c) pengendalian sepeda listrik.
Gbr. 6 Tampilan antarmuka apabila kontrol suara diaktifkan.
Pengendalian  kecepatan  sepeda  listrik  dapat  dilakukan dengan  menggerakkan slider pengaturan  kecepatan  atau dengan  mengucapkan  “tambah  kecepatan”  atau  “kurangi kecepatan”  setelah  mengaktifkan  fitur  perintah  suara. Pengaturan kecepatan ini terhubung dengan komponen Data 1 seperti  pada  Tabel  IV.  Selanjutnya,  aplikasi  “GO-WES  Pro” akan  mengirimkan  data  berupa  persen  kecepatan  yang dikonversi  secara  linear  oleh  program  PHP  dalam  rentang  0- 255,  yang  nantinya  akan  dibaca  oleh  mikrokontroler.  Data dikonversi ke rentang nilai digital 0-255 karena mikrokontroler yang  digunakan  menggunakan  konversi  8  bit.  Nilai  tersebut akan dikonversi menjadi tegangan analog 0-5 V untuk dikirim ke controller sepeda  listrik.  Adapun  hubungan  antara persentase  kecepatan,  tegangan,  dan  kecepatan  sepeda  listrik yang terukur pada mode batas kecepatan sedang ( gear sedang) ditunjukkan pada Tabel VI.
Dari Tabel  VI terlihat bahwa perubahan kecepatan bersifat tidak linear. Persentase kecepatan 0-40% atau tegangan 0-2,0 V  belum  mampu  menggerakkan  motor  BLDC.  Perbandingan perubahan  persentase  kecepatan  terhadap  perubahan  batas kecepatan (pengaturan gear kecepatan sedang, tinggi, rendah) ditunjukkan pada Gbr. 7.
Pada  Gbr.  7  terlihat  bahwa  mode gear sedang  dan  tinggi memiliki  batas  bawah  persentase  kecepatan  yang  sama,  yaitu 40% atau  2 V, sedangkan batas kecepatan bawah untuk mode gear rendah  sebesar  50%  atau  2,5  V.  Setelah  melewati  batas bawah tegangan tersebut, kecepatan memiliki sifat yang linear. Agar  pengaturan  kecepatan  menjadi  linear,  dilakukan perubahan  pengaturan  kecepatan  dengan  menetapkan  batas bawah  tegangan  2  V  (setara  nilai  digital  102).  Adapun pengaturan kecepatan mengikuti (4).
𝑉 𝑑𝑖𝑔𝑖𝑡𝑎𝑙 = 102 + %𝐾𝑒𝑐 × (255 − 102) (4)
Nilai tegangan digital ( V digital ) pada (4) akan dikirimkan ke mikrokontroler  untuk  dikonversi  menjadi  tegangan  analog untuk  mengendalikan  kecepatan.  Dengan  menggunakan metode tersebut, pengendalian kecepatan sudah bersifat linear, seperti ditunjukkan pada Gbr. 8. Nilai rata-rata R 2 ( R - squared ) adalah  sebesar  0,9984.  Pada  pengaturan  ini,  pengendalian kecepatan sudah bersifat linear.
Aplikasi  ini  menggunakan  perangkat  SIM800L  sebagai media  komunikasi.  SIM800L  memiliki  koneksi  jaringan internet  dengan  tipe  GPRS  (2G).  Hal  ini  berdampak  pada terjadinya delay waktu  antara  saat  perintah  diberikan  dari smartphone Android sampai dengan  munculnya respons pada sepeda  listrik. Delay pengukuran  masih  relatif  tinggi,  dengan rata-rata  sebesar  8,82  s,  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  VII.
T ABEL V P ERBANDINGAN M ODE B ATAS K ECEPATAN ( G EAR K ECEPATAN ) TERHADAP K ECEPATAN M AKSIMUM Jenis Pengaturan Kecepatan Maksimum Konfigurasi Batas kecepatan rendah ( gear rendah) 15 km/jam Relay 2 ON dan Relay 3 OFF
Batas kecepatan sedang ( gear sedang) 30 km/jam Relay 2 OFF dan Relay 3 OFF
Batas kecepatan tinggi ( gear tinggi) 40 km/jam Relay 2 OFF dan
Relay 3 ON
T ABEL VI K ONVERSI P ERSENTASE K ECEPATAN M ENJADI N ILAI D IGITAL , T EGANGAN , DAN K ECEPATAN S EPEDA Persentase Pengaturan Nilai Digital Tegangan (V) Kecepatan (km/jam) 0% 0 0,00 0 10% 26 0,50 0 20% 51 1,00 0 30% 77 1,50 0 40% 102 2,00 0 50% 128 2,50 8 60% 153 3,00 15 70% 179 3,50 21 80% 204 4,00 28 90% 230 4,50 35 100% 255 5,00 40
Gbr.  7  Perbandingan  persentase  pengaturan  kecepatan  dengan  kecepatan terukur.
Gbr.  8  Perbandingan  persentase  pengaturan  kecepatan  dengan  kecepatan terukur setelah modifikasi.
T ABEL VII D ELAY W AKTU R ESPONS Pengujian Delay Waktu (s) 1 10,29 2 10,36 3 8,66 4 8,98 5 5,81 Rerata 8,82
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengurangi delay waktu ini, sehingga sistem menjadi lebih baik.

## VII. K ESIMPULAN
Aplikasi  “GO-WES  Pro”  merupakan  aplikasi  berbasis Android  yang  dibangun  menggunakan  Kodular.  Aplikasi  ini mampu  mengendalikan  sepeda  listrik  dari  jarak  jauh  melalui internet.  Beberapa  fitur  yang  dimiliki  di  antaranya  adalah menyalakan  dan  mematikan  sepeda  listrik,  mengatur  posisi gear kecepatan,  mengatur  kecepatan,  menyalakan  alarm, melacak lokasi terakhir, melakukan pelacakan riwayat lokasi, dan melakukan pengukuran kalori menggunakan metode MET. Proses pengendalian tersebut dapat dilakukan dengan menekan tombol  atau  perintah  suara  menggunakan  layanan  Google Speech  to  Text.  Aplikasi  ini  telah  diuji  coba  dengan  metode black  box dengan  hasil  100%  berhasil.  Pengukuran  kalori dengan  metode  MET  memiliki  akurasi  94,24%  dibandingkan dengan  peralatan  pengukuran  kalori  yang  berada  di  pasaran. Pengendalian kecepatan dapat dilakukan secara linear dengan R 2 sebesar 0,9984.
Pada penelitian selanjutnya, dapat menggunakan perangkat komunikasi dengan akses jaringan 3G atau 4G. Pada penelitian, ini  perangkat  komunikasi  yang  digunakan  adalah  SIM800L, yang  masih  menggunakan  jaringan  2G,  sehingga  masih terdapat delay waktu  dalam menjalankan  perintah.  Selain itu, dengan  melakukan  modifikasi  dalam controller ,  dapat dilakukan pengembangan sepeda listrik menjadi semi-otonom yang mampu mengatur kecepatan secara otomatis, tergantung pada  keberadaan  objek  di  depannya.  Hal  lain  yang  dapat dikembangkan  adalah  integrasi  perangkat  pengukuran kesehatan (seperti detak jantung) ke dalam aplikasi.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam proses penelitian maupun penulisan artikel ilmiah ini.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  Muhammad  Ridwan  Arif  Cahyono; metodologi,  Muhammad  Ridwan  Arif  Cahyono;  perangkat lunak, Muhammad Ridwan Arif Cahyono dan Surya Wirawan; validasi,  Muhammad Ridwan Arif Cahyono, Surya Wirawan, dan  Ita  Mariza;  analisis  formal,  Muhammad  Ridwan  Arif Cahyono; pengolahan data, Muhammad Ridwan Arif Cahyono; penulisan—penyusunan  draf  asli,  Muhammad  Ridwan  Arif Cahyono  dan  Ita  Mariza;  penulisan—peninjauan  dan penyuntingan, Muhammad Ridwan Arif Cahyono; visualisasi, Muhammad Ridwan Arif Cahyono dan Surya Wirawan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Kementerian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  yang  telah mendanai penelitian ini dalam skema Penelitian Dosen Pemula (PDP) tahun pelaksanaan 2021.
R EFERENSI
[1] M. Tambrin dan F. Rozi, “Pengaruh Merek dan Harga Sepeda Polygon terhadap  Keputusan  Pembelian  (Studi  Literatur),” Eco-Entrepreneur , Vol. 6 No. 1, hal. 43-48, 2020.
[2] E.T. Ramadhan dan B. Tristiyono, “Design Requirements & Objectives Sepeda  Listrik  untuk  Siswi  Sekolah  Menengah  Melalui  Riset Konsumen,” J. Sains dan Seni ITS , Vol. 8 No. 1, hal. 45-50, 2019.
[3] L.D.  Rumpa,  “Desain  dan  Implementasi  Instrumen  Digital  Pengukur Kecepatan,  Jarak    dan    Pembakaran    Kalori    pada    Sepeda    Gunung Berbasis  Mikrokontrol Atmega32,” J. Tek. Dynamic Saint , Vol. 2, No. 2, hal. 326-337, 2016.
[4] J. Gunawan, M. Rivai, dan Tasripan, “Kontrol Kecepatan Motor Sepeda Listrik Menggunakan Force Sensor dan Elektromiografi  (EMG),” J. Tek. ITS , Vol. 7, No. 2, hal. A343-A348, 2019.
[5] M.A.  Rachmadi,  M.A.  Muslim,  dan  E.  Yudaningtyas,  “Sistem  Kontrol Kecepatan Sepeda Listrik Menggunakan Metode Self-Tuning Parameter PI dengan Metode Logika Fuzzy,” J. EECCIS , Vol. 10, No. 1, hal. 26-32, 2016.
[6] E.A. Siddiq dan H. Effendi, “Sistem Monitoring Sepeda Motor Berbasis Mikrokontroler Menggunakan GPS,” JTEV (J. Tek. Elektro, Vokasional) , Vol. 6, No. 2, hal.  383-390, 2020.
[7] A.  Harijanto,  Z.A.  Adi, dan  B.  Supriadi,  “Sistem Monitoring  Arus  dan Tegangan pada Baterai Kendaraan Bermotor (ACCU) Berbasis Arduino Uno , ” FKIP E-Proceeding , Vol. 2, No. 1, hal. 1-7, 2017.
[8] H.  Sujadi,  T.F.  Prasetyo,  dan  P.  Paisal,  “Pengembangan  Sistem Monitoring  Keamanan  Sepeda  Motor  Berbasis  Internet  of  Things,” J- Ensitec , Vol. 5, No. 1, hal. 226-231, 2018.
[9] D.T.  Arsari,  “Legalitas  Penggunaan  Sepeda  Listrik  sebagai  Alat Transportasi  Menurut  Perspektif  Hukum  Pengangkutan  di  Indonesia,” Jurist-Diction , Vol. 3, No. 3, hal. 903-920, 2020.
[10] C.N. Alam, K. Manaf, A.R. Atmadja, dan D.K. Aurum, “Implementation of Haversine Formula for Counting Event Visitor in the Radius Based on Android  Application,” 2016  4th  Int.  Conf.  Cyber,  IT  Service  Manag. , 2016, hal. 1-6.
[11] Yulianto,  Ramadiani,  dan  A.H.  Kridalaksana,  “Penerapan  Formula Haversine  pada  Sistem  Informasi  Geografis  Pencarian  Jarak  Terdekat Lokasi Lapangan Futsal,” Inform. Mulawarman : J. Ilm. Ilmu Komput. , Vol. 13, No. 1, hal. 14-21, 2018.
[12] Y.  Miftahuddin,  S.  Umaroh,  dan  F.R.  Karim,  “Perbandingan  Metode Perhitungan Jarak Euclidean, Haversine, dan Manhattan dalam Penentuan Posisi Karyawan,” J. Tekno Insentif , Vol. 14, No. 2, hal. 69-77, 2020.
[13] I.W.T.  Andhika  dan  Umar, “Monitoring  Kalori  yang  Terbakar  pada Penggunaan  Sepeda  Statis  Berbasis  Arduino,” Skripsi,  Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta, Indonesia, 2021.
[14] V. Febrian, M.R. Ramadhan, M. Faisal, dan A. Saifudin, “Pengujian pada Aplikasi Penggajian Pegawai dengan Menggunakan Metode
Blackbox,” J. Inform. Univ. Pamulang , Vol. 5, No. 1, hal 61-66, 2020.
[15] I.  Mulasastra  dan  W.  Kao-ian,  “Android  Application  for  Connecting Cycling  Routes  on  Strava  Segments,” J.  Inf.  Commun.  Converg.  Eng. , Vol. 17, No. 2, hal. 142-148, 2019.
[16] M.S. Budiana, A. Mulyana, dan A. Hartaman, “Desain dan Implementasi Aplikasi Android untuk Penentuan Rute dan Pelacakan Posisi Kendaraan Menggunakan  Perangkat  GPS  secara  Interaktif,” eProc.  Appl.  Sci. , Vol. 3, No. 3, hal. 2084-2091, Des. 2017.
[17] V. Bernando, “Pengembangan  Sistem  Pelacakan  Kendaraan Menggunakan  Modul  GSM  dan  GPS  Berbasis  Mikrokontroler ATmega328,” J. Sist. Teknol. Inf. (JUSTIN) , Vol. 4, No. 3, hal. 455-460, 2016.
[18] D.  Dahlan,  D.L.  Zariatin,  dan  N.  Wibowo,  “Perancangan  Sistem Pemantauan  Kecepatan  dan  Pengelolaan  Baterai  pada  Sepeda  Motor Listrik 3 kW,” Pros. Sem. Rekayasa Teknol. (SemResTek) , 2018, hal. 366- 372.
[19] R.  Asnawi,  A.C.  Nugraha,  A.  Asmara,  dan  I.G.  Dangin,  “Integrating Android  Smartphone  and  Microcontroller  System  for  Controlling  and Monitoring the Two Wheels Electric-Bike,” Proc. 1st Int. Conf. Technol., Vocat. Teach. (ICTVT 2017) , 2017, hal 89-93.