## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK

## Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023

## E-ISSN : 2685-8304
Changes on Recycling Behaviors Based on Governmental Programs (Study Case in Bendungan Village, Indonesia) Dafi Dinansyah Wiradimadja, Hisatsuna Mori, Riza Rizkiah 1 –10 The study of tuff breccia for Batik Wasterwater Treatment Media in Bayat, Klaten District, Central Java Wawan Budianta, Johan Syafri Mahathir Ahmad, I Wayan Warmada 11 –18 Analysis of Frame Construction Strength in Belt Conveyor Design Using Ansys Workbench Anggi Pratama, Delvis Agusman
19 –28
Mitigation of Insert Separator Damage in Open-End Machines Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati 29 –35
Motorcycle Tracking System Using Telegram Integrated Quectel L80 GPS Pri Hartini, Ibrahim, Reni Rahmadewi, Tiara Nurhuda 36 –46
Optimization of Distribution Costs with a Transportation Model in UMKM making  Tempe Ardhini Rhisnu Fadylla, Fahriza Nurul Azizah
47 –56
Decision Model and Industry Optimization in Production: A Systematic Literature review Armando Tirta Dwilaga 57 –71 Analysis of the Influence of Occupational Health Aspects at PT. Plasticolors Eka Perkasa on Employee Performance Chairul Falah, Risma Fitriani 72 –79 Re-Layout of Puskesmas X Post Covid 19 Pandemic Through the ARC, Conventional and Promodel Simulation Methods
Tombak Gapura Bhagya, Dini Yulianti, Graha Prakarsa, Antari Nurayban Gitardiana
80 –91
Evaluation of the Mental Workload of PSIT Employees at SIT XYZ Institutions Teguh Aprianto, Agus Rahmat Hermawanto, Rimba Krisnha Sukma Dewi, Angling Sugiatna, Abdul Fatah 92 –101
Genetic Algorithm for Improving Route of Travelling Salesman Problem Generated by Savings Algorithm Muhammad Ardhya Bisma, Ekra Sanggala
102 –111
Noodle Grouping Based on Nutritional Similarity with Hierarchical Cluster Analysis Method Ai Nurhayati, Riri Mardaweni, Raden Meina Widiastuti
112 –125
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id

## Motorcycle Tracking System Using Telegram Integrated Quectel L80 GPS

## Tracking System Sepeda Motor Menggunakan GPS Quectel L80 Terintegrasi Telegram
Pri Hartini 1*) , Ibrahim 2) Reni Rahmadewi 3) Tiara Nurhuda 4)
1) Program Studi Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang, 41361 Email: pri.hartini18121@student.unsika.ac.id
2) Program Studi Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang, 41361Karawang Email: ibrahim@ft.unsika.ac.id
3) Program Studi Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang, 41361 Email: reni.rahmadewi@student.unsika.ac.id
4) Universitas Insan Cendekia Mandiri, Bandung, 40162 Email: tnurhuda@gmail.com

## *) Corresponding author
Abstract: Motorcycles are two-wheeled vehicles that are very common and widely used in Indonesia. At the same  time,  the  criminal  rate  of  motorcycle  thieving  also  has  the  possibility  to  increase.  The  standard security system that motorcycles have is still ineffective. One solution to secure motorcycle from theft is adding a security system. The security system used in this research is a tracking system using a Quectel L80- R GPS connected to an ESP8266 NodeMCU which then installed on a motorcycle. The GPS then integrates with the Telegram application. Users can request the location of the motorcycle by pressing the button on the Chatbot that was previously created. Then the GPS will send a link containing the coordinates of the motorcycle location which can be opened via Google Maps. In this research, the location obtained from the GPS response is  quite accurate with  an average error distance of 3,06 meters in outdoor tests and 3,51 meters in indoor tests with each 30 trials in 3 different places. Thus, the tracking system using Quectel L80- R GPS can be used properly as a motorcycle security system and has been integrated with the Telegram application.
Keywords: GPS, Motorcycle, Quectel L80, Security System, Telegram
Abstrak:  Sepeda  motor  merupakan  kendaraan  roda  dua  yang  sangat  umum  dan  banyak  digunakan  di Indonesia. Bersamaan dengan itu, tingkat kriminalitas pencurian sepeda motor juga berpotensi semakin banyak terjadi. Sistem keamanan standar yang dimiliki sepeda motor masih kurang efektif. Salah satu solusi untuk mengamankan kendaraan sepeda motor dari tindakan pencurian yaitu dengan menambahkan sistem keamanan.  Sistem  keamanan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  sistem tracking dengan menggunakan GPS Quectel L80-R yang dihubungkan dengan NodeMCU ESP8266 yang kemudian dipasang pada  sepeda  motor.  GPS  tersebut  kemudian  diintegrasikan  dengan  aplikasi  Telegram.  Pengguna  dapat meminta  lokasi  sepeda  motor  dengan  menekan  tombol  pada Chatbot yang  sebelumnya  telah  dibuat. Kemudian GPS akan mengirimkan tautan yang berisi titik koordinat lokasi sepeda motor yang dapat dibuka melalui Google Maps. Pada penelitian ini, titik lokasi yang didapatkan dari respon GPS cukup akurat dengan jarak error rata-rata 3,06 meter pada pengujian di luar ruangan dan 3,51  meter pada pengujian di dalam ruangan dengan masing-masing 30 kali  pengujian di 3 tempat yang berbeda. Dengan demikian, tracking system menggunakan GPS Quectel L80-R dapat digunakan dengan baik sebagai salah satu sistem keamanan sepeda motor dan telah terintegrasi dengan aplikasi Telegram.
Kata Kunci: GPS, Quectel L80, Sepeda Motor, Sistem Keamanan, Telegram .
DOI: http://dx.doi.org/ 10.37577/sainteks.v%vi%i.456 Received:12,2022.  Accepted: 02,2023. Published: 03,2023

## PENDAHULUAN
Sepeda motor merupakan kendaraan bermotor roda dua dengan atau tanpa rumah-rumah dan dengan atau tanpa kereta samping atau kendaraan bermotor beroda tiga tanpa rumah-rumah (Surajiman & Harahap, 2013). Kendaraan ini sangat umum dan banyak digunakan di Indonesia. Mengutip dari data pada laman Badan Pusat Statistik (BPS), pada tahun 2020 di Indonesia tercatat 136.137.451  unit  kendaraan  dengan  115.023.039  unit  diantaranya  adalah  kendaraan  sepeda motor roda dua. Data lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Data perkembangan jumlah kendaraan bermotor menurut jenis
Sumber: Badan Pusat Statistik (bps.go.id)
Kemudahan  dalam  pengoperasian  menjadi  salah  satu  alasan  banyaknya  orang  yang tertarik  untuk  dapat  memiliki  kendaraan  tersebut.  Selain  itu,  harganya  yang  cukup  terjangkau juga membuat kendaraan ini banyak digemari masyarakat. Namun bersamaan dengan mudahnya pengoperasian kendaraan sepeda motor, tingkat kriminalitas pencurian pada sepeda motor juga berpotensi semakin banyak terjadi.
Dikutip  dari  Data  Statistik  Kriminal  2021  yang  diunggah  oleh  BPS,  pada  tahun  2020 terdapat 6.538 kasus kejahatan terhadap hak/milik dengan penggunaan kekerasan, termasuk di dalamnya kasus pencurian kendaraan bermotor. Sementara itu pada tahun yang sama, terdapat 73.264 kasus kejahatan terhadap hak/milik tanpa penggunaan kekerasan (Statistik, 2021).  Dari data  tersebut,  jumlah  kasus  pencurian  kendaraan  bermotor  roda  dua  masih  terbilang  cukup tinggi.
Sepeda  motor  memiliki  sistem  keamanan  standar  untuk  meminimalisir  tindak kriminalitas.  Sistem  keamanan  tersebut  yakni  dengan  mengunci  ganda  setang  sepeda  motor. Dengan  demikian,  setang  kendaraan  akan  sulit  digerakkan  dan  tidak  bisa  dibelokkan.  Namun pada realitanya, seringkali pengguna lupa untuk mengunci ganda kendaraannya. Selain itu, tindak kriminalitas  saat  ini  sudah  semakin  mengikuti  perkembangan  zaman,  sehingga  dapat  dengan mudah membobol sistem keamanan standar yang telah ada.
Dari  permasalahan  yang  telah  dipaparkan  di  atas,  salah  satu  solusi  untuk  mengamankan kendaraan sepeda motor dari tindakan pencurian yaitu dengan menambahkan sistem keamanan lanjutan.  Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti sebelumnya sebagai referensi dan perbandingan pada penelitian ini diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Rendhy Bhaskara Putra, Nuzul Hikmah, Linda Kurnia pada artikel yang berjudul “Rancang  Bangun  Sistem  Keamanan  Sepeda  Motor  Berbasis  RFID  dan  GPS Tracker ”, pada penelitian ini, rancangan sistem keamanan kendaraan bermotor menggunakan E-KTP sebagai alat otentikasi  sudah  berhasil  dan  bekerja  dengan  baik  dengan  mendaftarkan  dua  ID  kartu  E-KTP. Tampilan pada aplikasi Blynk dilengkapi angka Latitude dan Longtitude untuk dapat mengetahui posisi sepeda motor secara real-time. Penggunaan jaringan Wi-Fi dapat mengirimkan data digital secara real-time dari ESP8266 ke aplikasi android (Putra, Hikmah, & Kurnia, 2021).
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Haris Hermawan, Reni Rahmadewi, Insani Abdi Bangsa pada artikel yang berjudul “Sistem Keamanan Sepeda Motor Berbasis RFID Starter System dengan Implementasi GPS Tracking Menggunakan Arduino”, pada penelitisn ini, sistem keamanan sepeda motor pada starter dengan implementasi pelacakan GPS berbasis Arduino dapat melacak keberadaan motor menggunakan SMS dengan nomor telepon yang sebelumnya sudah didaftarkan pada  motor.  Koordinat  lokasi  motor  dikirimkan  melalui  SMS  ketika  sensor  GPS  Ublox  Neo-6M mendapatkan  sinyal,  sensor  akan  terus  mengirim  koordinat  ke  monitor  serial  (Hermawan, Rahmadewi, & Bangsa, 2021).
Selain  itu,  terdapat  pula  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haris  Isyanto,  Akhmad  Solikhin, Wahyu Ibrahim pada artikel yang berjudul “Perancangan dan Implementasi Security System pada Sepeda  Motor  Menggunakan  RFID  Sensor  Berbasis  Raspberry  Pi”,  pada  pengujian  RFID,  jarak maksimal yang dapat dideteksi adalah 4 cm. Sedangkan untuk sudut antara transponder dengan reader yang dapat dideteksi adalah 0 ⸰ – 60 ᵒ dan 120 ᵒ – 180 ᵒ (Isyanto, Solikhin, & Ibrahim).
Dari  data-data  yang  telah  dipaparkan,  pada  penelitian  saat  ini  penulis  merancang  sistem keamanan lanjutan yaitu sistem tracking dengan menggunakan modul GPS (Global Posotioning System) Quectel L80 yang dihubungkan dengan ESP8266 yang kemudian dipasang pada sepeda motor.  Dengan  pemasangan  sistem tracking  ini,  pengguna  dapat  mengetahui  dan  memantau lokasi sepeda motor miliknya. Modul GPS  Quectel L80 tersebut kemudian diintegrasikan dengan aplikasi Telegram sehingga lebih memudahkan pengguna karena sudah terintegrasi dengan IoT ( Internet of Things). Alat ini kemudian diberi nama SIKESMO (Sistem Keamanan Sepeda Motor). Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Mengetahui selisih jarak rata-rata dari lokasi yang didapatkan dengan GPS Quectel L80 dan lokasi real-time pada Google Maps pada pengujian di luar ruangan.
b. Mengetahui selisih jarak rata-rata dari lokasi yang didapatkan dengan GPS Quectel L80 dan lokasi real-time pada Google Maps pada pengujian di dalam ruangan.
c. Mengetahui  rata-rata response  time  yang  diperlukan  modul  GPS  untuk  mengirim  data lokasi terkini ke Telegram.

## METODOLOGI
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif. Metode kuantitatif yaitu  menggunakan  angka  sebagai  data.  Data  tersebut  kemudian  akan  dikumpulkan  dan dianalisis. Angka yang didapatkan adalah angka hasil pengujian terhadap alat yang telah dibuat. Data  yang  telah  dianalisis  kemudian  menjadi  hasil  yang  selanjutnya  menghasilkan  kesimpulan dari permasalahan yang dibahas.
Analisis dilakukan pada nilai yang didapat dari hasil pengukuran. Metode yang digunakan yaitu dengan pembacaan nilai yang tertera kemudian dilakukan perhitungan nilai rata-rata. Hal- hal yang terkait untuk dianalisa yaitu sebagai berikut.
a. Selisih jarak rata-rata dari lokasi yang didapatkan dengan GPS Quectel L80 dan lokasi real-time pada Google Maps pada pengujian di luar ruangan.
b. Selisih jarak rata-rata dari lokasi yang didapatkan dengan GPS Quectel L80 dan lokasi real-time pada Google Maps pada pengujian di dalam ruangan.
c. Rata-rata response  time  yang  diperlukan  modul  GPS  untuk  mengirim  data  lokasi terkini ke Telegram.
Pengukuran  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  cara  mengukur  setiap pembacaan  dengan  beberapa  kali  pengujian  pada  sistem  dan  mengamati  hasilnya.  Hasil  dari pengukuran ini digunakan sebagai pengambilan data sebagai bahan analisis pada penelitian ini. Pengukuran dilakukan dengan menghitung delay terhadap respon pada aplikasi dan akurasi dari modul GPS yang digunakan. Berikut adalah flowchart dari metode penelitian yang telah dilakukan.
Gambar 2. Flowchart metode penelitian
Pada Gambar 2 dijelaskan bahwa penelitian ini diawali dengan observasi dan studi kasus. Kemudian dilakukan analisis sistem untuk mengetahui permasalahan yang terdapat pada sistem. Selanjutnya  dilakukan  desain  sistem  berupa hardware  dan  software.  Setelah  itu  dilakukan implementasi  dari  sistem  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Tahap  terakhir  yaitu  dilakukan pengujian keseluruhan sistem untuk mengetahui apakah sistem bekerja dengan baik atau tidak. Jika sistem bekerja dengan baik, berarti penelitian berhasil dan dilanjutkan dengan pembuatan laporan.
Desain Sistem
Perancangan  desain  sistem  ini  diawali  dengan  pembuatan  diagram  blok  sistem  yang menunjukkan konsep desain sistem secara keseluruhan. Diagaram blok sistem dapat dlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram blok sistem
Pada  Gambar  3,  dua  sisi  diagram  blok  yaitu  sisi  pengguna  ( smartphone)  dan  sisi kendaraan  ( motorcycle).  Pada  sisi  pengguna,  terdapat  aplikasi  telegram.  Dimana  aplikasi  ini adalah media antarmuka pengguna dengan alat tracking system yang ada pada sisi kendaraan. Antarmuka tersebut melalui chatbot yang telah dibuat sebelumnya, yang diberi nama Sikesmo. Pengguna memberikan input berapa permintaan lokasi kendaraan yang terdapat pada Sikesmo, kemudian  dikirimkan  melalui  internet.  Data  yang  dikirimkan  akan  diterima  oleh  Modem, kemudian data tersebut diteruskan ke NodeMCU ESP8266. NodeMCU ESP8266 akan memproses data tersebut. Setelah diproses, NodeMCU ESP8266 akan memerintahkan Quectel L80-R untuk mengirimkan  lokasi  kendaraan.  Setelah  Quectel  L80-R  mengirimkan  lokasi  ke  NodeMCU ESP8266, selanjutnya NodeMCU  ESP8266  akan mengirimkan  informasi  ke Modem. Setelah itu, Modem akan mengirimkan informasi lokasi terkini berupa titik koordinat ke chatbot Telegram melalui internet yang kemudian dapat dibuka melalui Google Maps.
Adapun  diagram  pengkabelan  pada  sistem  dibuat  menggunakan  aplikasi  fritzing  dapat dilihat pada Gambar 4 sebagai berikut.
Gambar 4. Diagram pengkabelan sistem
Internet (Cloud) MOTORCYCLE Modem NodeMCU ESP8266 ACCU Quectel L80-R SMART PHONE Telegram
Gambar  4  merupakan  diagram  pengkabelan  pada tracking  system  yang  terdiri  dari NodeMCU ESP8266 dan GPS Quectel L80-R sebagai hardware, Bot Telegram sebagai software, dan ACCU sebagai power supply.
Algoritma

## Gambar 2. Flowchart program
Gambar  5  adalah flowchart  pengimplementasian  tracking  system  yang  dipasang  pada sepeda motor dengan menggunakan GPS Quectel L80-R. Pengguna akan mengirimkan permintaan lokasi  melalui chatbot  Sikesmo  kepada  alat.  Kemudian  alat  akan  memverifikasi  permintaan tersebut.  Jika  permintaan  tersebut  adalah  berupa request  location,  maka  Sikesmo  akan mengirimkan feedback  berupa  koordinat  kendaaraan  berada.  Jika  permintaan  tersebut  bukan berupa request  location,  maka  Sikesmo  akan  kembali  memverifikasi  permintaan  apa  yang diinginkan.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  tiga  jenis  pengujian  yaitu  pengujian  GPS  luar  ruangan, pengujian GPS dalam ruangan, dan pengujian delay GPS.
Pengujian GPS Luar Ruangan
Pengujian GPS luar ruangan dilakukan pada 3 tempat yang berbeda. Setiap tempat dilakukan pengujian sebanyak 10 kali. Hasil pengujian ini akan mendapat titik koordinat dari pembacaan sensor  GPS  Quectel  L80-R,  data  tersebut  berupa latitude  dan  longitude.  Selanjutnya  pengujian
dilakukan dengan mengkomparasi pada titik koordinat real time dengan menggunakan aplikasi Google Maps pada smartphone Redmi Note 7 dengan provider Telkomsel.
Tabel 1. Data pengujian GPS luar ruangan Pengujian ke- Lokasi Uji Coba Koordinat Pembacaan Sensor Koordinat Realtime Berdasarkan Aplikasi G- Maps Jarak (m) Latitude Longitude Latitude Longitude 1 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846230 107.462036 4,92 2 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846254 107.461971 3,25 3 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846249 107.461977 2,41 4 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846222 107.461993 1,19 5 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846257 107.461969 3,67 6 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846222 107.462030 4,47 7 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846233 107.462001 1,04 8 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846249 107.462020 3,60 9 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846262 107.461985 3,35 10 Posisi A -6.846233 107.461991 -6.846235 107.462003 1,37 11 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323400 107.306130 5,38 12 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323368 107.306138 4,35 13 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323354 107.306108 1,37 14 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323362 107.306108 1,04 15 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323349 107.306113 2,21 16 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323346 107.306108 2,06 17 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323346 107.306100 1,79 18 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323354 107.306113 1,86 19 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323357 107.306135 4,05 20 Posisi B -6.323362 107.306099 -6.323344 107.306129 4,00 21 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326442 107.296432 2,06 22 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326440 107.296451 3,75 23 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326440 107.296429 2,20 24 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326458 107.296456 3,71 25 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326442 107.296432 2,06 26 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326445 107.296461 4,55 27 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326466 107.296381 4,69 28 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326488 107.296392 4,72 29 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326445 107.296437 2,20 30 Posisi C -6.326458 107.296423 -6.326472 107.296461 4,55 Rata-rata 3,06
Pengujian GPS luar ruangan dengan Modul Quectel L80-R dilakukan di 3 tempat dengan masing-masing  10  kali  pengujian  yaitu  Posisi  A  G-Land  Padalarang  Valley  (Bandung),  Posisi  B Parkiran  Unsika  (Karawang),  dan  Posisi  C  RQ  Sahabat  Teladan  (Karawang).  Selisih  jarak didapatkan  dari  posisi realtime  pada  Google  Maps  dibandingkan  dengan  titik  koordinat  yang dihasilkan  oleh  Modul  GPS  Quectel  L80-R.  Perbandingan  selisih  jarak  dihitung  menggunakan Formula Haversin melalui aplikasi Microsoft Excel.
Tabel 1 menunjukkan data hasil pengujian yang dilakukan. Dari data tersebut didapatkan selisih jarak rata-rata sebesar 3,06 meter. Hasil ini menunjukkan bahwa akurasi GPS cukup baik dan sesuai dengan datasheet.
Pengujian GPS Dalam Ruangan
Pengujian  GPS  dalam  ruangan  dilakukan  pada  3  tempat  yang  berbeda.  Setiap  tempat dilakukan  pengujian  sebanyak  10  kali.  Hasil  pengujian  ini  akan  mendapat  titik  koordinat  dari pembacaan sensor GPS Quectel L80-R, data tersebut berupa latitude dan longitude. Selanjutnya pengujian dilakukan dengan mengkomparasi pada titik koordinat realtime dengan menggunakan aplikasi Google Maps pada smartphone Redmi Note 7 dengan provider Telkomsel.
Tabel 2. Data pengujian GPS dalam ruangan Pengujian ke- Lokasi Uji Coba Kordinat Pembacaan Sensor Kordinat Realtime Berdasarkan Aplikasi G-Maps Jarak (m) Latitude Longitude Latitude Longitude 1 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325106 107.064709 4,44 2 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325122 107.064689 2,78 3 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325124 107.064695 3,44 4 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325125 107.064648 3,11 5 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325086 107.064710 5,17 6 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325133 107.064683 3,33 7 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325094 107.064691 2,86 8 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325122 107.064630 4,60 9 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325112 107.064638 3,46 10 Posisi A -6.325107 107.064669 -6.325112 107.064638 3,46 11 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325187 107.299808 3,75 12 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325201 107.299746 3,23 13 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325206 107.299754 2,67 14 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325206 107.299813 4,54 15 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325185 107.299795 2,39 16 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325185 107.299795 2,39 17 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325193 107.299803 3,11 18 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325177 107.299784 2,06 19 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325174 107.299808 4,24 20 Posisi B -6.325193 107.299775 -6.325182 107.299800 3,05 21 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326526 107.296435 3,04 22 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326547 107.296455 4,50 23 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326526 107.296384 4,00
Pengujian ke- Lokasi Uji Coba Kordinat Pembacaan Sensor Kordinat Realtime Berdasarkan Aplikasi G-Maps Jarak (m) Latitude Longitude Latitude Longitude 24 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326526 107.296384 4,00 25 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326545 107.296375 4,30 26 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326553 107.296437 2,68 27 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326524 107.296443 3,92 28 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326526 107.296437 3,27 29 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326545 107.296375 4,30 30 Posisi C -6.326545 107.296414 -6.326534 107.296386 3,33 Rata-rata 3,51
Pengujian GPS dalam ruangan dengan Modul Quectel L80-R dilakukan di 3 tempat dengan masing-masing  10  kali  pengujian  yaitu  Kontrakan  Pri  (Bekasi),  Posisi  B  Kontrakan  Kholik (Karawang), dan Posisi C Asrama RQ (Karawang). Selisih jarak didapatkan dari posisi realtime pada Google Maps dibandingkan dengan titik koordinat yang dihasilkan oleh Modul GPS Quectel L80-R.  Perbandingan  selisih  jarak  dihitung  menggunakan  Formula  Haversin  melalui  aplikasi Microsoft  Excel. Tabel 2 menunjukkan  data  hasil pengujian  yang  dilakukan.  Dari data  tersebut didapatkan selisih jarak rata-rata sebesar 3,51 meter. Hasil ini menunjukkan bahwa akurasi GPS cukup  baik  dan  sesuai  dengan datasheet.  Rata-rata  selisih  jarak  yang  didapatkan  lebih  besar dibandingkan  dengan  pengujian  luar  ruangan.  Hal  ini  dikarenakan  pengujian  dalam  ruangan terdapat lebih banyak hambatan yang mempengaruhi akurasi GPS.
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  akurasi  GPS  diantaranya  gedung-gedung  tinggi, terowongan,  jembatan  layang,  atap  pelat  baja  atau  beton,  pepohonan,  formasi  daratan (pegunungan, tebing, dll.), kaca film yang pekat, dan tubuh manusia (Cartrack, 2021).

## Pengujian Delay GPS
Pengujian delay GPS dilakukan sebanyak 20 kali pengujian di tempat yang sama. Hasil dari pengujian ini akan didapatkan selisih waktu dari respon GPS pada chatbot Sikesmo di aplikasi Telegram.  Selisih  waktu  didapatkan  dari  waktu  kirim  untuk  permintaan  lokasi  dan  waktu menerima  respon  titik  koordinat  dari  GPS.  Selisih  waktu  diperoleh  menggunakan  alat  ukur stopwatch. Pengujian dilakukan pada smartphone Redmi Note 7 dengan menggunakan provider Telkomsel.
Tabel 3. Data pengujian delay GPS Pengujian ke- Waktu Kirim Waktu Terima Waktu Delay (s) 1 10:21:32 10:21:34 2,23 2 10:22:36 10:22:38 2,45 3 10:24:00 10:24:02 2,10 4 10:24:57 10:25:00 3,40 5 10:25:38 10:25:41 3,30 6 10:26:26 10:26:29 3,21 7 10:27:31 10:27:33 2,32 8 10:28:12 10:28:14 2,25 9 10:29:06 10:29:08 2,37 10 10:29:44 10:29:46 2,41 11 10:31:03 10:31:04 2,50 12 10:31:35 10:31:38 3,06
Pengujian ke- Waktu Kirim Waktu Terima Waktu Delay (s) 13 10:32:17 10:32:19 2,45 14 10:33:08 10:33:10 2,22 15 10:35:23 10:35:24 2,35 16 10:36:05 10:36:07 2,23 17 10:38:16 10:38:19 3,35 18 10:39:10 10:39:13 3,17 19 10:40:02 10:40:05 3,25 20 10:40:49 10:40:52 3,04 Rata-rata 2,68
Tabel  3 menunjukkan  data  hasil  pengujian delay  GPS pada  chatbot  Sikesmo  di aplikasi Telegram. Data delay diperoleh dari waktu kirim dibandingkan dengan waktu terima lokasi pada chatbot Sikesmo di aplikasi Telegram. Dari data tersebut didapatkan rata-rata delay sebesar 2,68 detik. Hal ini menunjukkan bahwa respon GPS sangat cepat dan dapat digunakan dengan baik. Faktor yang mempengaruhi waktu respon GPS diantaranya adalah koneksi internet dari provider yang digunakan oleh smartphone pengguna.

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  analisis  yang  dipaparkan  pada  pembahasan antara lain sebagai berikut. Selisih jarak rata-rata dari lokasi yang didapatkan dengan GPS Quectel L80-R dan lokasi real-time pada Google Maps pada pengujian di luar ruangan adalah 3,06 meter dan  3,51  meter  pada  pengujian  di  dalam  ruangan  dengan  30  kali  pengujian  di  3  tempat  yang berbeda.  Sementara  rata-rata delay  yang  diperlukan  modul  GPS  untuk  mengirim  data  lokasi terkini  ke  Telegram  adalah  2.68  detik  dengan  20  kali  pengujian  di  tempat  yang  sama.  Hal  ini menunjukkan bahwa GPS memiliki akurasi dan waktu respon yang baik sehingga dapat digunakan sebagai  sistem  keamanan  tambahan  pada  sepeda  motor.  Rekomendasi  untuk  penelitian selanjutnya, dapat di uji coba  pada lokasi yang jalurnya tidak terbaca jalurnya di Google Maps, seperti jalan di gang atau dipedesaan. Selain itu, uji coba dapat pula dilakukan dengan beberapa provider  dan  beberapa  smartphone,  kemudian  dibuat  uji  beda  rata-rata  serta  dibandingkan provider dan smartphone mana yang paling sedikit waktu delay.

## DAFTAR PUSTAKA
Aminudin, M. R., Fitriani, A. S., Rosid, M. A., & Sumarno. (2021). Indihome's New Post Activation Control Application Based on Website with Telegram Features. Procedia Eng. Life Sci., 2. Arduino. (2018). Arduino Software (IDE). Bambang, B. (2020). Pembangunan Sistem Monitoring Suhu Ruangan Server Berbasis NodeMCU V3 dengan Notifikasi Telegram di Limnologi LIPI. Retrieved from http://ereport.ipb.ac.id/id/eprint/4571/1/j3d117026-01-bambang-cover.pdf Bhagya,  T.G.  (2016).  Studi  Kelayakan  Penerapan  Teknologi  GPS  dan  Fish  Finder  Untuk Meningkatkan Hasil Tangkap Ikan. In Search, 15, 55-60. Cartrack.  (2021,  October  25). 2  Faktor  Utama  yang  Mempengaruhi  Akurasi  GPS  Pelacak Kendaraan.  Retrieved  July  21,  2022,  from  https://www.cartrack.id/id/2-faktor-utama- yang-memengaruhi-akurasi-gps-pelacak-kendaraan
Fezari, M., & Al- Dahoud, A. (2018). Integrated Development Environment “IDE” For Arduino. WSN application.
Ghosal, M. (2018). A quadcopter based environment health monitoring . International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI 2018).
Hermawan, H., Rahmadewi, R., & Bangsa, I. A. (2021). Sistem Keamanan Sepeda Motor Berbasis RFID Starter System dengan Implementasi GPS Tracking Menggunakan Arduino. JREC, 9, 1-8.
Isyanto, H., Solikhin, A., & Ibrahim, W. (n.d.). Perancangan dan Implementasi Security System pada Sepeda Motor Menggunakan RFID Sensor Berbasis Raspberry Pi. RESISTOR, 2.
Louis,  L.  (2016). Working  Principle  of  Arduino  and  Using It  as  A  Tool  for  Study  and  Research.
IJCACS, 1.
Parihar, Y. S. (2019). Internet of Things and NodeMCU. JETIR, 6(6).
Putra, R. B., Hikmah, N., & Kurnia, L. (2021). Rancang Bangun Sistem Keamanan Sepeda Motor Berbasis RFID dan GPS Tracker. JASEE, 2, 75-86. QUECTEL. (2013). Quectel L80 Compact GPS Module.
Rmpeesa, V. (2017). Smart Home Wireless Automation Technology using Arduino based on IOT.
IJECT Journal, 8(4).
Saputra,  L.  K.  (2017). Implementation  of  air  conditioning  control  system  using  REST  protocol based on NodeMCU ESP8266. Yogyakarta, Indonesia: IEEE.
Sari-Motlagh, R. (2016). Lifelong Learning in Practice: The Age of Discussion through Social Media. European Urology.
Statistik, B. P. (2021). Statistik Kriminal 2021. Badan Pusat Statistik.
Surajiman,  &  Harahap,  D.  R.  (2013).  Gagasan  Pengaturan  Pengendalian  Sepeda  Motor  dalam Sistem Transportasi Nasional. Lex Jurnalica, 10.
Sutikno,  T.  (2016).  WhatsApp,  Viber  and  Telegram:  which  is  the  Best  for  Instant  Messaging? International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), VI.