## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974

## Implementasi Support Vector Machine Pada Alat Monitoring Kecelakaan Dengan Intelligent Transport System
Syifa Amira Zahrah 1 , Ade Silvia Handayani 2,* , Ali Nurdin 3
Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Sriwijaya, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 syifazahrah11102001@gmail.com, 2 ade_silvia@polsri.ac.id*, 3 alinurdin671@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: ade_silvia@polsri.ac.id Submitted: 26/07/2022 ; Accepted: 24/08/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak− Pada sistem transportasi yang cerdas atau intelligent transport system akan menghasilkan sejumlah data yang besar. Data yang dihasilkan berperan penting dalam desain dan penerapan ITS pada sistem transportasi. Pada penelitian ini membahas tentang penerapan algoritma Supprot Vector Machine pada alat monitoring kecelakaan dengan memanfaatkan Intelligent Transportation System  yang  bekerja  secara  real  time  menggunakan  aplikasi  berbasis  android.  Percobaan  ini  dengan  melakukan  simulasi monitoring kecelakaan dengan sebuah alat monitoring kecelakaan teknologi multisensor. Teknologi multisensor terdiri dari sensor MPU 6050, sensor suara, sensor getaran, dan kamera. Pada percobaan yang dilakukan dengan mengklasifikasikan variabel yang diukur  adalah  lokasi,  kemiringan,  akurasi,  waktu  dari  sistem  monitoring  kecelakaan  lalu  lintas.  Pada  pengujian  dengan menggunakan algoritma Supprot Vector Machine hasil monitoring kecelakaan lalu lintas mampu bekerja dengan baik dengan dapat mengkasifikasikan data berdasarkan jenis kecelakaan.
Kata Kunci: Intelligent Transport System; Sensor MPU6050; Support Vector Machine; Sensor Suara; Sensor Getar
Abstract −The  implementation of  intelligent  transportation  systems  will  produce  a  large  amount  of  data.  The  resulting data  is critical in the design and implementation of ITS in the transportation system. This study discusses the performance of the Support Vector Machine algorithm on an accident monitoring tool by utilizing the Intelligent Transportation System that works in real-time using an Android-based application. This experiment simulates accident monitoring with a multisensor accident monitoring device. Multisensor technology consists of MPU 6050 sensor, sound sensor, vibration sensor, and camera. In an experiment, the measured variables are location, slope, accuracy, and time of the traffic accident monitoring system. The results of monitoring traffic accidents in testing using the Support Vector Machine algorithm can work well by classifying data based on the type of accident.
Keywords : Intelligent Transport System; Sensor MPU6050; Support Vector Machine; Sound Sensor; Vibrating Sensor

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi adalah satu diantara beberapa komponen penting dalam kehidupan sehari-hari. Pada era yang modern serta berkembang dengan cepat ini, jumlah masyarakat yang memanfaatkan teknologi semakin bertambah, termasuk implementasi  teknologi  yang  digunakan  dalam  transportasi  kendaraan  roda  empat.  Teknologi-teknologi  yang  ada dirancang dan dikembangkan untuk meningkatkan kenyamanan dan keamanan saat sedang berkendara dengan mobil. Peningkatan teknis ini disertai dengan  peningkatan jumlah kecelakaan lalu lintas di Indonesia yang menurut polisi terus meningkat dari tahun ke tahun.[1]
Berdasarkan catatan data Kementerian Perhubungan yang di dapat dari Karlantas Polri, menjelaskan mengenai statistik dan fakta tentang jumlah angka kecelakaan lalu lintas yang cukup tinggi dan terjadi di Indonesia pada rentang waktu tahun 2016 hingga 2020. Tercatat saat 2016 terdapat 49.084 korban (18,97%), pada tahun 2017 terdapat 36.104 korban  (21,64%), pada  tahun 2018  tercatat  peningkatan  korban  menjadi  41.928  (24,19%),  selanjutnya  tahun 2019 tercatat 54.809 korban (22,41%), dan pada tahun 2020 tercatat sejumlah 38.124 korban (35,79%).[2] Berdasarkan data yang  sama  diketahui  pada  tahun  2020,  persentase  korban  kecelakaan  lalu  lintas  terbanyak  ialah  kelompok  siswa, mahasiswa  perguruan tinggi serta pekerja muda, dengan jumlah sebesar 56.187 jiwa (43.06%).[3] Kecelakaan lalu lintas diproyeksikan menjadi sebab kematian tertinggi ketujuh di dunia pada tahun 2030, dengan  jumlah kecelakaan yang terus meningkat setiap tahunnya. Kecelakaan-kecelakaan ini disebabkan oleh kesalahan manusia ( human error ), diantaranya  adalah  kelelahan,  rasa  kantuk,  dan  keadaan  fisik  yang  sedang  tidak  prima.  Berdasarkan  data  waktu kecelakaan  sebagian  besar  kecelakaan  terjadi  pada  malam  hari  dan  dini  hari,  hal  ini  disebabkan  besarnya  jumlah pengemudi  yang  tetap  mengemudikan  kendaraannya  pada malam  hingga  dini  hari,  pada  waktu  normalnya  mereka sedang beristirahat.[4]
Data  kecelakaan  akan  sangat  berguna  apabila  digali  dengan  benar  agar  dapat  menemukan  fakta-fakta  yang dapat  diambil  dan  dimanfaatkan  serta  digunakan  untuk  mengungkap  pengetahuan-pengetahuan  yang  baru. Menggunakan penerapan teknik Data Mining dapat dipecahkan sejumlah permasalahan dengan melakukan analisis pada data yang dimiliki oleh kepolisian.[5]
Data Mining merupakan teknik untuk menemukan sebuah informasi terbaru dengan menemukan sebuah pola atau kaidah-kaidah tertentu yang terbentuk dari data-data dengan jumlah yang sangat besar. Asosiasi, Clustering , dan Klasifikasi adalah tiga teknik dasar Data Mining yang saat ini umum untuk digunakan.[6] Penulis pada penelitian ini menggunakan  teknik klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  prosedur  untuk  pengidentifikasian  fungsi  atau  model  yang dapat digunakan untuk memberikan penjelasan atau menjadi pembeda sebuah konsep atau kelas data yang bertujuan untuk membentuk perkiraan mengenai kelas yang belum diketahui dari sebuah objek. Satu diantara beberapa teknik klasifikasi yang telah dikenal adalah Support Vector Machine (SVM). [7]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974
Pada riset yang sebelumnya telah dilakukan oleh Putri dkk [8] , telah me monitoring alat pendeteksi kecelakaan menggunakan  metode  fuzzy  logic.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  Yasir  dkk  [9]  menggunakan Radio  Frequency Identifier hal ini dimanfaatkan untuk melakukan identifikasi sebuah objek tertentu dengan memanfaatkan gelombang radio tanpa kabel (wireless) . Penelitian [10] sistem pendeteksi kecelakaan menggunakan sensor pendeteksi api pada mobil dengan menggunakan gawai via SMS untuk komunikasi data tersebut. Oleh sebab itu dari semua data yang telah digabungkan  tampaklah  rancangan  baru  dengan  menambahkan  sensor  getaran,  sensor  suara,  kamera  dan menggunakan metode Support Vector Machine . Boser,  Guyon,  dan  Vapnik  menciptakan Support  Vector  Machine  (SVM) dan  mempresentasikannya  untuk pertama  kalinya  pada  tahun  1992  di  Workshop  Tahunan  Teori  Pembelajaran  Komputasi . [11] Metode  ini  adalah metode mesin pembelajaran ( Learning Machinge ) guna menemukan hyperplane optimal yang memisahkan dua kelas di  Input  Space.  SVM  telah  diterapkan  secara  efektif  pada  situasi  dunia  nyata  dan  memberikan  solusi  yang mengungguli metode konvensional seperti Artificial Neutral Network [12] .
Oleh sebab itu, diperlukan suatu sistem pemantauan transportasi yang terintegrasi dalam sebuah sistem untuk mengidentifikasi sebuah kecelakaan lalu lintas dan situasi darurat di sepanjang perjalanan.  Pada penelitian ini akan digunakan  Intelligent  Transportation  System  dan  aplikasi  berbasis  Android,  untuk  merancang  sistem  monitoring support vector machine kecelakaan transportasi sebagai bagian utama dari penelitian ini [13][14].
Intelligent Transportation System (ITS) adalah teknologi yang baru-baru ini dimanfaatkan untuk menjadi solusi untuk  mengurangi  kemacetan  lalu  lintas.  Di  beberapa  negara  maju,  teknologi  baru  mulai  dikembangkan  dalam beberapa  tahun  terakhir.[15] ITS memanfaatkan  beberapa  macam  penginderaan  serta  komunikasi  untuk  menolong pihak-pihak  yang  bertanggung  jawab  pada  bidang  transportasi  dan  pengemudi  kendaraan  untuk  menciptakan keputusan yang terbaik serta memberikan informasi-informasi yang berguna disertai dengan peningkatan keamanan dan  kenyamanan  saat  sedang  berkendara.  Pemanfaatan ITS sebagai  sistem  monitoring  sudah  banyak  berhasil dilakukan oleh sejumlah riset-riset sebelumnya, meskipun menggunakan kategori aplikasi yang beragam contohnya, perilaku pengemudi serta keadaan lingkungan sekitar, kendaraan, serta informasi lalu lintas.[8]
Pada perancangan suatu sistem kontrol jaringan membutuhkan pendekatan yang terstruktur, teknik rekayasa yang optimal serta teori keputusan yang dilengkapi dengan sistem teknik kontrol cerdas yang dinamis. Kebanyakan Teknologi ITS telah menggunakan akselerometer dan sensor lainnya untuk mendukung keselamatan pengemudi dan penumpang. Dalam beberapa tahun terakhir, akselerometer dan GPS telah digunakan dalam berbagai penelitian untuk melacak gaya mengemudi dan kinerja saat bepergian.[16]
Pada  sistem  ini  memanfaatkan  Sensor  MPU6050  yang  terdiri  dari  akselerometer  dan  giroskop  untuk mendeteksi  kemiringan  kendaraan.  Salah  satu  strategi  pengendalian  yang  handal  sebagai  penentu  kemiringan kendaraan . [17]
Strategi pengendalian tingkat kecelakaan pada sistem ini menggunakan support vector machine dengan  berupa derajat kemiringan dari sensor MPU6050, nilai kebisingan dari sensor suara, dan nilai vibrasi gelombang dari sensor getar. Sistem ini juga dilengkapi fitur tombol panik yang akan terhubung menuju layanan masyarakat apabila terjadi keadaan darurat atau aktivitas, fitur ini merupakan sebuah kelebihan dari sistem yang diciptakan ini.
Tujuan  menerapkan  metode support  vector  machine ,  untuk  mendapatkan  data mining teknik  pemisahan ( hyperplane ) yang terbaik untuk pemisahan obesrasi data dengan nilai yang berubah-ubah dan bervariasi. Data mining adalah prosedur yang memanfaatkan metode statistik dan machine learning untuk melakukan identifikasi informasi tentang peralatan pemantauan kecelakaan lalu lintas.[18]
Penerapan Support Vector Machine (SVM) pada sistem ini dapat meningkatkan keakuratan dalam pengambilan keputusan  serta  mencegah  kesalahan  dalam  proses  pengiriman  dan  penerimaan  data  yang  dapat  berdampak menurunkan angka kematian akibat kecelakaan lalu lintas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian ini mencakup langkah-langkah di mana pendekatan mesin pembelajaran ( Machine Learning ) mencoba  mengidentifikasi  fungsi  pemisah  ( hyperplane )  yang  memisahkan  dua  kelas  di  Input  Space.  Seperti  yang ditunjukkan dalam gambar berikut, penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahap:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974
Gambar 1. Tahapan Metode Perancangan Sistem Monitoring Kecelakaan Lalu Lintas

## 2.1 Dasar Teori
a.    Intelligent Transport System
ITS  (Intelligent  Transport  System)  ialah  pengelolaan  suatu  sistem  informasi  yang  menentukan  pemrosesan teknologi  data  untuk  memperbaiki  benda  dan  manusia,  mengembangkan  sistem  keamanan,  menekan  angka kemacetan,  menganalisis  kecelakaan.  ITS  memberikan  informasi  perjalanan  terbaru  dan  memberikan  seluruh penanganan seluruh moda transportasi.

## b . Support Vector Machine
Support  Vector  Machine adalah  sistem  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  situasi  seperti Support  Vector Classification . Dalam penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine yang berfungsi sebagai pemisah data terdiri dari 2D merupakan klasifikasi sebagai line whereaas klasifikasi dan 3D atau juga dikenal planesimilarly .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974

## 2.2 Rancangan Perangkat Keras
Perancangan  perangkat  keras  pada  alat  terdapat  komponen  yang  menjadi  rancangan  pada  penelitian  seperti  yang tercantum pada Tabel 1.

## Tabel 1. Tabel spesifikasi alat

## 2.3 Rancangan Perangkat Lunak (Software)
Pada  perancangan software dilakukan  pemograman  dengan  metode Support  Vector  Machine untuk mengetahui data pada saat terjadinya kecelakaan lalu lintas. Blok diagram sistem perangkat lunak diilustrasikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Blok Diagram Sistem Perangkat Lunak ( Software)
Pada Gambar 3 berikut blok diagram yang dimana pertama kali dilakukan inisialisasi variabel dan port pada perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) , kedua masuklah ke tahapan pembacaan sensor terlebih dahulu, berikutnya lanjut ke pengiriman data berupa foto, video dan GPS ketika data yang telah dihasilkan terkirim, kemudian jika data diterima oleh server maka di aplikasi terdapat tampilan data tersebut.

## Gambar 4. Desain Aplikasi
Gambar 4 merupakan Desain pada aplikasi yang digunakan untuk mengirim data ke server  aplikasi tersebut. Yang  dimana memperlihatkan  tempat,  foto, kemiringan,  kebisingan, kondisi,  dan  kesimpulan  secara real-time dan lebih tanggap jika terjadinya kecelakaan pada lalu lintas.
Alat Keterangan Accelerometer Sensor MPU6050,Sensor Getaran, Sensor Suara Mikrokontroler  Raspberry & Arduino UNO Kamera Kamera PI NoIR GPS Global Positioning System Panic Button Alarm panic

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perangkat Keras (Hardware)
Pada Penelitian ini perangkat keras (hardware) sistem monitoring kecelakaan lalu lintas menggunakan sensor MPU 6050,  sensor  suara,  sensor  getaran,  dan  kamera.  Sensor  MPU  6050  sebagai  pendeteksi  kemiringan,  sensor  suara sebagai pendeteksi kebisingan dan kamera sebagai perekaman data kecelakaan pada pengendara. Setelah terjadinya kecelakaan  lalu  lintas  maka  sensor  akan  membaca  parameter  dengan  otomatis  dan  akan  langsung  memproses  alat tersebut ke aplikasi melalui Raspberry Pi. Perangkat keras sistem monitoring kecelakaan lalu lintas ini telah berhasil dibuat berdasarkan sistem rancangan alat. Berikut adalah perangkat keras sistem monitoring kecelakaan lalu lintas
Gambar 5. Tata Letak komponen Perancangan Perangkat Keras

## 3.2 Perangkat Lunak (Software)
Pada  perangkat  lunak (software) ,  hasil  monitoring  akan  ditampilkan  berupa  hasil  percobaan  sensor  yaitu kemiringan dari sensor MPU 6050, kebisingan dari sensor suara, getaran dari sensor getar, informasi lokasi berupa latitude dan longitude serta perekaman data kecelakaan berupa foto saat terjadinya kecelakaan dan keadaan darurat. Tampilan data monitoring kecelakaan akan ditampilkan pada server berupa data asli yang diperoleh dari sensor dan data  hasil  dari SVM  ( Support  Vector  Machine) hingga  menghasilkan  hasil  akhir  berupa  tingkat  kecelakaan  dan keadaan darurat . Pada perangkat keras hasil monitoring berupa data-data yang telah terbaca dan dikirimkan oleh node sensor sehingga dapat terintegrasikan pada perangkat lunak ( Software) dengan baik.
Gambar 6. Tampilan Aplikasi Sistem Monitoring Kecelakaan Lalu Lintas

## 3.1 Pengujian Monitoring Pada Machine Learning
Tahapan pada pengujian monitoring pada machine learning . Pengujian dilakukan dengan metode support vector machine . Berikut tabel pembuktian hasil pada SVM.
Tabel 2. Tabel Hasil Pengujian Monitoring Pada Metode Support Vector Machine
Precision Recall F1-score Support 0 1.00 1.00 4 1 1.00 1.00 11 Accuracy 100 15 Macro avg 1.00 1.00 15 Weighted avg 1.00 1.00 15

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974
Tabel 2. Merupakan parameter yang mengukur akurasi sistem monitoring kecelakaan lalu lintas. Variabel yang diukur adalah lokasi, kemiringan, akurasi, waktu, kekebalan dan penyatuan dari sistem monitoring kecelakaan lalu lintas. Dalam penelitian ini, hasil monitoring kecelakaan lalu lintas teruji mampu bekerja dengan baik.
3.2 Data Accuracy
a. Pengambilan data waktu mengikuti saat terjadinya kecelakaan
b. Data  lokasi  menunjukkan  akurasi  yang  teruji  baik  dengan nilai  garis  lintang  dan  bujur untuk  mengetahui  letak kecelakaan dan mendapat penanganan yang tanggap oleh masyarakat yang melayani .
c. Data  kemiringan  diperoleh  berdasarkan  kemiringan  kendaraan  saat  terjadi  kecelakaan  yang  bertujuan  untuk mengetahui keadaan penumpang dan tingkat kecelakaan.
d. Data vibrasi gelombang diperoleh berdasarkan getaran pada saat terjadinya tabrakan.
e. Data  kebisingan  bertujuan  untuk  mengetahui  suara  tabrakan  dan  pengendara  selama  kecelakaan  yang digunakan sebagai penentu tingkat kecelakaan.
Tabel 3. Berikut Beberapa Hasil Data Pada Alat Monitoring Kecelakaan Lalu Lintas
Longitude X Y Z Data Getaran  Data Suara  Keterangan 104.7226333  129.00  123.00  255.00 0.00 0.00 0 104.7227096 40.00 155.00  184.00 1.00 1.00 1.00 104.7223434  150.00  206.00  221.00 1.00 1.00 1.00 104.7226943  106.00  105.00  247.00 0.00 0.00 0.00 104.7226943  113.00  198.00  225.00 1.00 1.00 1.00 104.7226028 97.00 96.00 243.00 1.00 1.00 1.00 104.7226181  122.00  121.00 7.00 1.00 1.00 1.00 104.7227096 56.00 48.00 114.00 1.00 1.00 1.00 104.7226409  158.00  138.00  253.00 0.00 0.00 0.00 104.7226409  139.00  123.00 3.00 0.00 0.00 0.00 104.7226257  119.00  134.00  255.00 0.00 0.00 0.00 104.7226943  118.00  118.00 2.00 0.00 0.00 0.00 104.7226562 93.00 132.00  246.00 0.00 0.00 0.00 104.7227096 53.00 154.00  196.00 1.00 1.00 1.00 104.7226486  118.00 76.00 245.00 1.00 1.00 1.00 104.7223434  149.00  149.00  229.00 1.00 1.00 1.00 104.7226028  109.00  178.00  237.00 1.00 1.00 1.00 104.7226638  117.00 6.00 138.00 1.00 1.00 1.00 104.7226486  122.00 9.00 123.00 1.00 1.00 1.00 104.7227096 49.00 49.00 143.00 1.00 1.00 1.00 104.7227096 56.00 48.00 114.00 1.00 1.00 1.00
Pada  Tabel  3,  merupakan  hasil  sampel  data  yang  diambil  tingkat  kecelakaan  dan  kemiringan  pada  alat monitoring kecelakaan lalu lintas, didapatkan hasil keterangan untuk X menunjukan kemiringan sisi kanan dan kiri, Y  menunjukan  kemiringan  sisi  depan  belakang,  dan  data  getaran  1.00,  data  suara  1.00  menunjukkan  bahwa  telah terjadinya kecelakaan lalu lintas. Namun, jika data getaran dan data suara tersebut 0.00 maka tidak ada terjadinya kecelakaan lalu lintas.

## 3.3 Diagram Klasifikasi Support Vector Machine
Berikut gambar grafik menunjukkan hasil pemantauan kecelakaan lalu lintas sistem berupa uji coba beberapa nilai sensor yang terbaca. Sumbu X menginterpretasikan jumlah percobaan dan sumbu y adalah nilai sensor yang dapat dibaca. Grafik merah menujukan bahwa terjadinya kecelakaan lalu lintas dan garis biru menunjukkan tidak terjadinya kecelakaan pada pengendara.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974
Ditunjukkan pada Gambar 7. Data berwarna merah memiliki nilai X= 265.7086, Y= 146.5816, Z=1.9692 yang menunjukkan bahwa telah terjadinya kecelakaan sedangkan, data berwarna biru nilai X = 264.8614, Y=154.5170, Z= -0.0470 menunjukkan bahwa tidak adanya kecelakaan lalu lintas.
Gambar 8 . Grafik 3D Klasifikasi
Pada Gambar 8. Memliki nilai X, Y, Z yang dimana warna merah X = 196.1763, Y = 259.9770, Z = 1.0532 menunjukkan bahwa telah terjadinya kecelakaan darurat. Sedangkan grafik yang berwarna biru X = 277.7496, Y = 272.4801, Z = 0.1374 menunjukkan bahwa keadaan sedang normal atau tidak ada kecelakaan lalu lintas yang sedang terjadi.

## Gambar 9. Grafik 3D Klasifikasi
Berdasarkan hasil pemantauan data kecelakaan lalu lintas sistem pemantauan memiliki kinerja yang terbukti akurat mampu terbaca 0 - 200°, kebisingan dan getaran selama tabrakan dalam kecelakaan lalu lintas. Besarnya suara ledakan dan tabrakan tidak mempengaruhi proses kerja sistem dalam membaca kemiringan. Juga sebaliknya, berbagai sudut kemiringan kendaraan, suara keras tabrakan , dan vibrasi gelombang getaran masih tetap terbaca. Pembacaan sistem adalah dipengaruhi oleh faktor lingkungan seperti cuaca, jalan berlubang dan kebisingan dari kendaraan lain.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dalam  proses  sistem  monitoring  kecelakaan  lalu  lintas  dengan  penerapan intelligent transport system menggunakan metode Support Vector Machine.  Dengan pengujian alat diletakan pada  mobil dan di uji coba dengan cara memiringkan alat setelah itu sensor otomatis akan membaca parameter-parameter yang di tentukan untuk mengirimkan kembali data-data tersebut ke rumah sakit terdekat melalui aplikasi. Dalam proses transaksi data pada sistem  monitoring  kecelakaan  lalu  lintas  data  yang  telah  terbaca  oleh  sensor  dalam  bentuk  data  getaran,  suara, kemiringan,  dan  titik  koordinat.  Sistem  monitoring  kecelakaan  lalu  lintas  memiliki  tingkat  akurasi  yang  akurat. Penerapan metode Support Vector Machine pada sistem monitoring kecelakaan lalu lintas ini menghasilkan tingkat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 562 − 569 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1974
data kecelakaan berdasarkan pembuktian yang telah di uji coba pada alat sistem monitoring kecelakaan lalu lintas. Sistem monitoring akurat dalam mengirim informasi dan foto kejadian kepada server aplikasi jika terjadi "kecelakaan darurat".

## REFERENCES
[1] “KLASIFIKASI KEJADIAN KECELAKAAN LALU LINTAS BERDASARKAN LUKA KORBAN DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE POLYNOMIAL SMOTE,” 2018.
[2] “PADA  BAGIAN  KEUANGAN  NATIONAL  TRAFFIC  MANAGEMENT  CENTER  (NTMC)  KORLANTAS  POLRI JAKARTA.”
[3] “Berdasarkan catatan data Kementerian Perhubungan yang di dapat dari Karlantas Polri.” .
[4] “ANALISIS  FAKTOR  HUMAN  ERROR,  KONDISI  KENDARAAN  DAN  KARAKTERISTIK  LALU  LINTAS TERHADAP KECELAKAAN LALU LINTAS DI RUAS JALAN PANTURA KOTA TEGAL.”
[5] D. I. Kabupaten, S. Bagian, and M. Tukan, “STUDI PENERAPAN INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM ( ITS ),” vol. 04, no. 1, 2010.
[6] I. H. Witten and M. A. Hall, “Practical Machine Learning Third Edition.”
[7] M. Wahyudi, “Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes dan SVM Berbasis PSO Dalam Memprediksi Spam Email Pada Hotline- Sapto,” vol. 22, no. 1, pp. 61–67, 2020.
[8] H. M. Putri and A. S. Handayani, “Intelligent Transportation System dalam Sistem Monitoring Kecelakaan Lalu Lintas,” vol. 4, no. 1, pp. 978–979, 2018.
[9] “ANCANG  BANGUN  MODELSISTEM  REAL  MONITORING  LALU  LINTASDENGAN  MENGGUNAKAN RASPBERRY Pi.”
[10]  “Simulasi Sistem Monitoring dan Notifikasi Kecelakaan Pada Kendaraan Remote Control.”
[11]  “ANALISIS KLASIFIKASI MASA STUDI MAHASISWA PRODI STATISTIKA UNDIP dengan METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) dan ID3 (ITERATIVE DICHOTOMISER 3).”
[12]  A. S. Nugroho, “Pengantar Support Vector Machine ∗ ,” pp. 1–6, 2007.
[13]  A. Sumarudin, A. Suheryadi, A. Puspaningrum, E. Prasetyo, and Y. N. Azis, “Implementation Assistance Driver System for Public  Transportation  Based  on  Embedded  System  Impelementasi  Assistance  Driver  System  untuk  Transportasi  Publik Berbasis Sistem Embedded,” vol. 20, no. 2, pp. 64–69, 2020.
[14]  A. S. Handayani, S. Soim, C. RS, S. A. Zahra, and N. L. Husni, “Design of Application an Intelligent Transportation System for Monitoring Traffic Accidents,” Proc. 5th FIRST T1 T2 2021 Int. Conf. (FIRST-T1-T2 2021) , vol. 9, pp. 363–368, 2022, doi: 10.2991/ahe.k.220205.064.
[15]  R. Suyuti, D. Tetap, J. Teknik, S. Universitas, and M. Jakarta, “IMPLEMENTASI ”INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM (ITS)” UNTUK MENGATASI KEMACETAN LALU LINTAS DI DKI JAKARTA,” pp. 13–21.
[16]  “APLIKASI  NAVIGASI  BERBASIS  PERANGKAT  BERGERAK  DENGAN  MENGGUNAKAN  PLATFORM WIKITUDE UNTUK STUDI KASUS LINGKUNGAN ITS.”
[17]  “IMPLEMENTASI SENSOR IMU MPU6050 BERBASIS SERIAL I2C PADA SELF-BALANCING ROBOT.”
[18]  “Implementasi Data Mining Menggunakan Model SVM untuk Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman Tabebuya.”