MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 77 - 91
Juni 2023

## Respon Pengendara Akibat Distraksi Melalui Perancangan Game Driving Simulator Berbasis VR
ERWANI MERRY SARTIKA 1 , NOVIE THERESIA BR. PASARIBU 1 ,
WINDA HALIM 2 , VIERI CANDHYA WIGAYHA 1
1 Program Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha, Indonesia
2 Program Studi Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Indonesia Email : erwani.ms@eng.maranatha.edu , erwanimerry@gmail.com
Received 30 November 201x | Revised 30 Desember 201x | Accepted 30 Januari 201x

## ABSTRAK
Ketika seseorang mengalami distraksi, maka proses penerimaan informasi akan terganggu.  Faktor  yang  mempengaruhi  proses  berkendara  yaitu  faktor  internal (kemampuan  berkendara)  dan  faktor  eksternal  (kondisi  lalu  lintas).  Pada penelitian ini dilakukan perancangan dan realisasi Game Driving Simulator untuk mengetahui  respon  pengendara  akibat  distraksi.  Perancangan  dilakukan menggunakan  perangkat  lunak  Unity  dan  dengan  menggunakan  Virtual  Reality (VR).  Tahap  perancangan  dimulai  dari  melakukan  import  asset,  perancangan environment,  mobil  player,  MobilBot,  UI,  program  level  dan  pengambilan  data. Analisa  dilakukan  setelah  pengambilan  data  dengan  menggunakan  Analysis  of Variance  (ANOVA).  Hasil  analisa  ANOVA  menunjukkan  bahwa  distraksi berpengaruh  terhadap  responden,  namun  responden  akan  terbiasa  jika  sering melewati  distraksi  yang  sama.  Perbedaan  level  berpengaruh  pada  tiap responden.
Kata  kunci :  Kognitif,  Virtual  Reality,  Unity,  ANOVA,  Distraksi,  Berkendara, Simulator

## ABSTRACT
When a person experiences distraction, the process of receiving information will be  disrupted.  Factors  that  influence  the  driving  process  are  internal  factors (driving  ability)  and  external  factors  (traffic  conditions).  In  this  research,  the design  and  realization  of  the  Driving  Simulator  Game  was  carried  out  to determine the driver’s response due to distraction. The design i s done using Unity software and by using Virtual Reality (VR). The design stage starts from importing assets.  Designing  the  environment,  player  car,  bot  car,  UI,  program  level,  and data retrieval. The analysis was carried out after data collection using Analysis of Variance  (ANOVA).  ANOVA  is  used  to  determine  the  driver’s  response  due  to distraction  in  the  Driving  Simulator  Game.  The  results  of  the  ANOVA  analysis show that distraction affects the respondents, but respondents will get used to it if they often pass through distractions. Different levels affect each respondent.
Keywords :  Cognitive,  Virtual  Reality,  Unity,  ANOVA,  Distraction,  Driving, Simulator

## 1. PENDAHULUAN
Proses  kognitif  pada  dasarnya  adalah  proses  seseorang  untuk  memproses  suatu  informasi yang  diterima.  Saat  seseorang  memiliki  tingkat  konsentrasi  yang  tinggi,  pengambilan keputusan  dapat  dilakukan  dengan  cepat  dan  mudah.  Namun  saat  terjadi  distraksi,  proses penerimaan  informasi  akan  terganggu  dan  menurunkan  tingkat  konsentrasi  sehingga  akan menurunkan  tingkat  waktu  reaksi  untuk  melakukan  tindakan  yang  tepat (Khan,  2020) . Saat seseorang menerima stimulus tertentu maka otak akan memproses informasi tersebut dan  menghasilkan  tindakan  atau  sering  dikenal  sebagai  “ Human  Information  Processing” (Rauterberg,  1995) .  Tingkat  konsentrasi  seseorang  tentu  akan  berpengaruh  pada seberapa cepat reaksi orang tersebut saat melakukan pengambilan keputusan dan bertindak (Calvi et al., 2018).
Berkendara merupakan kegiatan untuk melakukan pengontrolan terhadap kendaraan dengan mempertahankan  posisi,  kecepatan,  dan  jarak  yang  tepat  sehingga  dibutuhkan  tingkat konsentrasi  yang  tinggi (Luo  et  al.,  2020) .  Terdapat  faktor  yang  mempengaruhi  proses berkendara  yaitu  faktor  internal  yang  merupakan  faktor  yang  berasal  dari  pengendara  itu sendiri  seperti  kemampuan  berkendara,  kondisi  fisik,  motivasi,  konsentrasi,  dan  lainnya. Sedangkan  faktor  eksternal  merupakan  faktor  yang  berasal  dari  luar  pengendara,  seperti kondisi kendaraan, lalu lintas, gangguan (distraksi) dan lainnya (Kolarik et al., 2019) .
Simulasi merupakan metode pelatihan yang memperagakan suatu bentuk yang menyerupai bentuk  aslinya ( Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia,  2022) .  Umumnya  aplikasi  simulasi berkendara  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu video  game  balap  mobil  dan  simulator  belajar berkendara. Video  game  balap  mobil  berfokus  pada  melakukan  balapan mobil  yang  dapat dilakukan  di  perkotaan, offroad,  dan  pada  track  tergantung  lokasi  yang  disediakan  oleh game  itu  sendiri (Wimaladharma  et  al.,  2019) .  Keunggulan  simulasi  dijadikan permainan/ game  karena  lebih  murah  (tidak  perlu  membeli  perangkat  asli),  namun  dapat merasakan layaknya berkendara sesungguhnya (Setiawan et al., 2019) . Sedangkan pada aplikasi  simulator  belajar  berkendara  lebih  berfokus  kepada  meningkatkan  kemampuan berkendara (Cao  et  al.,  2015) .  Rambu-rambu  lalu  lintas  yang  harus  dipatuhi,  peraturan jalan raya,  tingkat  kepadatan  kendaraan  yang  berbeda  setiap  kota  merupakan  aspek  pada dunia  nyata  yang  harus  disediakan  pada  simulator (Herawati,  2019) .  Selain  itu  juga berlatih untuk meningkatkan disiplin dan kewaspadaan selama berkendara (Hidayati et al., 2020) .
Teknologi Virtual Reality (VR) dapat digunakan untuk simulasi sehingga mirip dengan dunia nyata (Tsai  et  al.,  2018) .  Pengguna  dapat  menjelajahi  lokasi  tertentu  dan  berinteraksi dengan objek yang tersedia dalam dunia virtual (Hsu et al., 2019) . Selain itu pengalaman immersive  dan  interaktif,  serta  respon  yang  cepat  dan  real  time  membuat  VR  banyak digunakan  untuk  mensimulasikan  pengalaman  berkendara (Weidner  et  al.,  2017) . Perangkat  lunak  Unity  yang  merupakan  perangkat  lunak  untuk  membuat game  dipadukan dengan  teknologi  VR  semakin  melengkapi  rancangan  simulasi  dengan  kondisi  yang diinginkan dan data yang dibutuhkan untuk analisa (ISAR, 2018) .
Saat  ini  penggunaan  game  simulator  umumnya  digunakan  bagi  yang  belajar  berkendara, atau  simulasi  pertandingan.  Pengaruh Distracted  Driving  yang  merupakan  tindakan pengemudi  saat  mengalami  gangguan  diperlukan  untuk  antisipasi  sebelum  terjadi kecelakaan.  Pada  simulator  yang  sudah  ada,  pengaruh  distraksi  dapat  diamati  melalui indikator respon pengendara melalui tampilan speedometer. Namun belum dilakukan analisa berdasarkan pengambilan data. Pengukuran konsentrasi seseorang dapat dilakukan dengan
mengukur  data  kecepatan  dan  percepatan  kendaraan  saat  mengalamai  distraksi,  sehingga dapat diketahui reaksi saat pengereman. Maka pada penelitian ini untuk mengetahui reaksi dari pengendara apabila mengalami gangguan dari luar kendaraan, dirancang Game Driving Simulator  berbasis  VR  melalui  deteksi  kecepatan  dan  percepatan  pada  beberapa  tingkat gangguan  yang  berbeda  saat  berkendara.  Pada  penelitian  ini  akan  difokuskan  pada  faktor konsentrasi  akibat  distraksi  yang  berasal  dari  pengaruh  lingkungan  sekitar  (eksternal). Simulasi driving simulator dapat diambil datanya agar dapat dianalisa respon pengedaranya secara  statistik  bila  terdapat  gangguan. Analysis  of  Variance  (ANOVA)  berfungsi  untuk membedakan  rata  rata  dua  atau  lebih  kelompok  data  dengan  cara  membandingkan variansinya (ISAR, 2018) . Melalui metode Analysis of Variance (ANOVA), data hasil uji coba Game Driving Simulator berbasis VR diukur untuk mendapatkan kesimpulan pengaruh distraksi pada pengendara saat berkendara,  agar dapat digunakan pengembang kendaraan untuk mengantisipasinya.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun tahapan proses pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1, yaitu diawali dengan studi  literatur,  kemudian  dilakukan  perancangan  dari  driving  simulator,  pengambilan  data untuk analisa melalui perhitungan statistik yaitu ANOVA, pengujian dilakukan untuk melihat keberhasilkan driving simulator dan analisa yang diperoleh, dan diakhiri dengan kesimpulan dan  saran.  ANOVA  dua  arah  tanpa  interaksi  dan  ANOVA  dua  arah  dengan  interaksi digunakan  untuk  mengetahui  adanya  pengaruh  dari  berbagai  kriteria  yang  diuji  terhadap hasil  yang  diinginkan.  Perancangan  driving  simulator  yang  terdiri  dari:  perancangan environment (perkotaan), perancangan asset object (kendaraan, penghalang jalan, dan lain- lain),  perancangan  script  (mengendarai  mobil,  tingkat  kesulitan,  pengambilan  data,  waktu berkendara,  tampilan  speedometer),  dan  perancangan user  interface  (start  menu,  pause menu, waktu, nama, umur,  jenis kelamin) .
Gambar 1. Metode Penelitian Sistem Game Driving Simulator
Simulasi  adalah  proses  memodelkan  proses  atau  sistem  dengan  menggunakan computer dengan  tujuan untuk  mengetahui respon  dari  tingkah  laku  suatu  model  yang  didasari  oleh sistem  nyata  pada  waktu  tertentu (Brawijaya, 2017) .  Perancangan  sistem Game Driving Simulator  berbasis  VR  menggunakan  Unity  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Sistem  memiliki input  berupa  control  dari  Oculus  Quest  dan  output  berupa  data  pada  Unity  dan  tampilan pada Oculus Quest. Output data berupa nama (inisial), umur, dan jenis kelamin responden serta data kecepatan dan percepatan berkendara pada Game Driving Simulator. Sedangkan tahapan dalam perancangan Game Driving Simulator dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 2. Blok Diagram Sistem Game Driving Simulator
Tahap  pertama  perancangan Game  Driving  Simulator  adalah  import  setting  VR  ke  dalam Unity.  Pada  tahap  ini  import  VR  dapat  menggunakan  asset  Oculus  Integration  yang  telah disediakan  pada Unity  Asset  Store.  Tahap  kedua  adalah  pembuatan  objek-objek  untuk Environment yang berupa jalan, gedung, pohon, dan penghalang jalan, objek Player dan AI berupa  mobil,  dan User Interface untuk memilih  level, input data, dan main menu. Tahap ketiga adalah peletakan objek-objek yang telah dibuat, peletakan jalan dan gedung-gedung, serta  mobil  yang  akan  digunakan player  maupun  AI.  Tahap  keempat  adalah  perancangan script untuk timer, waypoints, MobilBot, dan player controller.

## Gambar 3. Game Process Design Diagram
Perancangan Game  Driving  Simulator  ini  dibuat  agar  data  dari  simulator  dapat  digunakan untuk diolah seperti: data naracoba, data kecepatan kendaraan, data gangguan, dan masih banyak yang dapat dikembangkan lagi. Perancangan driving simulator dibuat menggunakan aplikasi Unity yang merupakan game development tool (2D dan 3D) (ISAR, 2018) .
Gambar  4(a)  adalah  flowchart  tahap  perancangan  driving  simulator.  Pada  flowchart  ini dilakukan proses pemilihan beberapa asset yang digunakan sebagai objek (mobil, perkotaan, penghalang jalan, VR). Dilanjutkan dengan perancangan latar perkotaan seperti gedung dan jalan  lintasan  yang  dibuat  dalam scene.  Perancangan  mobil  player  dan  program  untuk mengendalikan  mobil  player  telah  tersedia  pada  asset  tersebut.  Sedangkan  perancangan MobilBot  menggunakan  program  MobilBot  dan  komponen Navmesh.  Perancangan  User Interface (UI) terdiri dari UI Main Menu, UI Option, dan UI Input data.
Level pada permainan Driving Simulator dijelaskan pada Gambar 4(b) berupa flowchart level Game  Driving  Simulator.  Pengendara  memasukan  data  berupa  nama,  umur,  dan  jenis kelamin. Pilihan level akan muncul dengan urutan level 0 (free roam), level 1, level 2, dan level 3. Free roam merupakan level latihan yang disediakan untuk responden dengan tujuan agar  pemakai  mempersiapkan  diri  terbiasa  menggunakan Game Driving Simulator sebelum masuk  ke level  yang  terdapat  distraksi.  Level  distraksi  juga  dibagi  ke  dalam  3  level.  Pada level  1  terdapat  distraksi  berupa  penghalang  jalan  yang  muncul  secara  random, selain itu disediakan waypoints  yang  berfungsi  sebagai  penunjuk  jalan  agar  responden  dapat berkendara  hingga  akhir  tujuan.  Pada level  2  diberikan  distraksi  berupa  mobil  yang  lalu- lalang  yang  muncul  secara  random  selama  3  menit.  Selanjutkan  pada level  3  diberikan distraksi  gabungan level  1  dan  level  2  (ada  penghalang  jalan  dan  mobil  yang  lalu-lalang)
selama  3  menit  dan  muncul  secara random. Analisa  menggunakan  Anova  dua  arah untuk mengetahui pengaruh dari berbagai kriteria ( level) akibat distraksi bagi pengendara.
(a)                                              (b)                                               (c)
Gambar 4. Flowchart (a)Tahap Perancangan (b) Level Game Driving Simulator (c) Memunculkan Penghalang Jalan
Gambar 4(c) adalah flowchart yang memunculkan penghalang jalan. Pertama akan diberikan variable  acak  =  n.  Jika  n  =  x  maka  objek  penghalang  jalan  akan  diaktifkan.  Jika  jumlah penghalang  ( m)  telah  lebih  atau  sama  dengan  2,  maka  tidak  akan  ada  penghalang  yang muncul lagi dan program akan selesai.

## 2.1 Realisasi Level 0 dan Level 1
Level 0 atau free roam merupakan level latihan yang disediakan untuk responden. Pada level ini tidak terdapat jenis halangan apapun. Responden dapat berkendara dengan bebas dalam waktu 5 menit sebelum masuk ke level berikutnya (Gambar 5(a)). Sedangkan pada level 1 akan  terdapat  penghalang  jalan  yang  berfungsi  sebagai  distraksi  dan waypoints  yang berfungsi  sebagai  penunjuk  jalan  agar  responden  dapat  berkendara  hingga  akhir  tujuan (Gambar 5(b)).
(a)                                                                           (b)

## Gambar 5 (a) Tampilan Timer (b) Tampilan Waypoint
Penghalang dibagi menjadi dua tipe berdasarkan bentuk dan peletakannya. Penghalang tipe 1  merupakan  penghalang  yang  akan  muncul  pada  belokan  (Gambar  6(a))  sementara penghalang  tipe  2  akan  muncul  pada  jalan  yang  lurus  (Gambar  6(b)).  Pada  objek penghalang juga terdapat objek tembus pandang (kerangka berwarna hijau) yang berfungsi sebagai detektor apabila responden berkendara melewati penghalang. Program detektor ini akan mencatat waktu saat responden melewati penghalang pada log dari Unity Editor.
(a) (b) Gambar 6. (a) Penghalang Tipe 1 (b) Penghalang Tipe 2

## 2.2 Realisasi Level 2 dan Level 3
Pada level  2  terdapat  mobil  lalu-lalang  yang  berfungsi  sebagai  distraksi.  Mobil  lalu-lalang dapat berjalan menggunakan program MobilBot. Program MobilBot terdiri dari ControlAI dan Navmesh. ControlAI berfungsi untuk memberi perintah pada MobilBot untuk membuat objek acuan  sebagai  tujuan  dan  perintah  agar  MobilBot  dapat  berjalan.  Program Navmesh merupakan  komponen  pada Unity  yang  berfungsi  untuk  membuat  navigasi  yang  dapat dilewati  oleh  MobilBot  seperti  pada  Gambar  7.  MobilBot  tidak  dapat  berjalan  diluar  dari navigasi yang telah dibuat.
Proses pembuatan navigasi dapat dilakukan dengan memindahkan objek jalan ke layer baru yang dinamakan “ navmesh ” (nama yang digunakan bebas). Lalu objek dibuat kosong ( empty object)  dan  diletakkan  pada  layer  navmesh  seperti  pada  Gambar  8.  Komponen  Navmesh Surface  digunakan  pada  inspector  untuk  empty  object  lalu  layer  navmesh  dan  tipe  agent “car” dipilih, serta tombol “bake” ditekan seperti pada Gambar 9.
Gambar 8. Layer “ navmesh ”
Gambar 9. Komponen NavmeshSurface
Level 3 merupakan gabungan dari level 1 (penghalang jalan) dan level 2 (mobil lalu-lalang). Hal  yang  perlu  diperhatikan  pada level  3  adalah  tuning  navmesh seperti  pada  Gambar  10 untuk  daerah  sekitar  penghalang  jalan  agar  MobilBot tidak  menabrak  penghalang  jalan. Seperti  tahap tuning  pada  level  2,  objek  penghalang  jalan  diberikan  komponen  navmesh modifier lalu ubah area type menjadi not walkable dan agent untuk cars.
Gambar 10. Tuning Navmesh terhadap Penghalang Jalan

## 2.3 Realisasi Pengambilan Data
Pada level 0 hingga level 3 akan diambil data berupa kecepatan dan percepatan. Unity telah menyediakan library bernama “ rigidbody ” yang memiliki fungsi untuk memberi hukum fisika pada  suatu  objek  seperti  gravitasi,  massa,  dan  lain-lain  seperti  pada  Gambar  11.  Dengan menggunakan rigidbody, data kecepatan dan percepatan dapat diambil dan dicatat pada file excel  menggunakan  program  seperti  pada  Gambar  12.  Data  kecepatan  dan  percepatan dapat  diambil  dari  komponen rigidbody  menggunakan  line  MyCar.velocity.magnitude,  lalu
data  yang  diambil  dapat  dicatat  ke  dalam file  text  menggunakan  perintah File.AppendAllText(path,content).

## Gambar 11. Komponen Rigidbody
Gambar 12. Contoh Program Pengambilan Data

## 2.4 Perancangan Analisa ANOVA
Berdasarkan tujuan dari penelitian bahwa akan dianalisa respon pengendara akibat distraksi melalui driving  simulator,  maka  perlu  dirancang  bahwa  data  atau  populasi  yang  dianalisa harus independent  dan  terdistribusi  normal.  Hal ini  disebabkan  karena  sifat  distraksi  yang tidak memungkinkan pengujian berulang untuk menghasilkan data yang terdistribusi normal dan independent sesuai syarat penggunaan analisa menggunakan Analisis Varians (ANOVA) (Widyaiswara,  2020) .  Data  yang  terdiri  dari  6  responden  merupakan  6  kelompok  data yang  masing-masing  memiliki  minimal  jumlah  data  120  data.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa syarat  jumlah  data  sudah  memenuhi  (lebih  dari  30  data  untuk  setiap  kelompok).  Data merupakan  hasil  eksperimen  sehingga  memberikan  heterogenitas  yang  menyebabkan asumsi distribusi normal dan independent dapat berlaku.
Uji ANOVA yang digunakan yaitu ANOVA satu arah dan ANOVA dua arah. ANOVA satu arah digunakan  untuk  pengujian  perbedaan  beberapa  kelompok  rata-rata,  yang  hanya  memiliki satu  variabel  bebas  atau independent  yang  terbagi  dalam  beberapa  kelompok  dan  satu variable independent yang terbagi dalam beberapa kelompok dan satu variable dependent. Sedangkan  ANOVA  dua  arah  digunakan  untuk  mengetahui  adanya pengaruh  dari  berbagai kriteria yang diuji terhadap hasil yang diinginkan. ANOVA dua arah dibagi menjadi dua jenis yaitu  ANOVA  dua  arah  tanpa  interaksi  dan  ANOVA  dua  arah  dengan  interaksi (Widyaiswara, 2020) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengambilan data dilakukan menghubungkan komputer yang sudah ter -install aplikasi Game Driving Simulator yang telah dibuat dengan perangkat VR (Oculus Quest). Responden menggunakan  VR headset  dan  menjalankan  Game  Driving  Simulator.  Responden  mengisi input data, lalu masuk ke dalam level 0. Setelah responden menyelesaikan level 0 lalu level 1, level 2, hingga level 3 maka data akan disimpan secara otomatis pada file excel. Analisa
data dilakukan menggunakan tools pada excel. Uji ANOVA yang digunakan adalah uji ANOVA satu arah dan uji ANOVA dua arah. Tingkat signifikan yang digunakan adalah sebesar 5% ( α = 0.05).
Data  kecepatan  dan  percepatan  diambil  dari  hasil  responden  selama  menjalankan Game Driving Simulator pada level 0, level 1, level 2, dan level 3. Pada sub bab berikut ditunjukkan data kecepatan dan percepatan yang telah diperoleh untuk setiap levelnya.

## 3.1 Data Kecepatan dan Percepatan Level 0
Data yang diambil pada level 0 merupakan kecepatan dan percepatan responden berkendara dengan  durasi  5  menit.  Pada level  0  tidak  terdapat  jenis  penghalang  apapun  sehingga responden  dapat  berkendara  secara  bebas  dengan  tujuan sebagai  latihan.  Data  kecepatan dan percepatan yang tersimpan pada level 0 adalah 300 data, namun data minimum yang digunakan adalah 50 data sebelum level 0 berakhir (1 data = 1 detik). Jumlah data minimum yang dipilih pada percobaan ini berjumlah 50 data terakhir karena jumlah data untuk analisa ANOVA adalah minimal 30 data.
(a) (b)
Gambar 13. (a) Data Kecepatan (b) Data Percepatan 50 Data Terakhir Level 0
Pada Gambar 13 dapat dilihat data kecepatan dan percepatan 50 data terakhir pada level 0. Pengambilan  50  data  terakhir  bertujuan  untuk  melihat  kemampuan  seluruh  responden diakhir level  0,  sehingga  dapat  diketahui  kemampuan  seluruh  responden  berdasarkan kecepatan dan percepatan yang menunjukkan responden sudah terbiasa dalam berkendara dengan kecepatan masing-masing setelah menjalani latihan.
Data  kecepatan  yang  diolah  merupakan  data  keseluruhan  (300  data)  dan  50  data/detik terakhir untuk tiap responden. Analisa data menggunakan uji ANOVA ditunjukkan pada Tabel 1  dan  Tabel  2.  Pada  data  kecepatan level  0,  diperoleh  nilai  F  lebih  besar  dari  F  crit  bagi kedua  jenis  sampel  data,  yang  berarti  terjadi  tolak  H0  yang  menandakan  adanya  variansi dari  data  tersebut.  Variansi  dari  data  kecepatan  yang  dimaksud  adalah  tiap  responden berkendara  dengan  kecepatan  yang  berbeda.  Perbedaan  kecepatan  tersebut  juga ditunjukkan pada 50 data terakhir, yang ditandai oleh perbedaan nilai F yang lebih besar dari F crit.
Tabel 1. Uji ANOVA Kecepatan 300 Data            Tabel 2. Uji ANOVA Kecepatan 50 Data
Pada level  0  juga  dilakukan  juga  analisa  untuk  data  percepatan.  Data  percepatan  yang dianalisa  merupakan  data  keseluruhan  (300  data)  dan  50  data  terakhir  untuk  setiap responden seperti yang ditunjukkan pada data kecepatan  pada Tabel 3 dan Tabel 4. Pada data percepatan level 0, diperoleh nilai F yang lebih kecil dari F crit, yang berarti terima H0 atau  tidak  ada  variansi  pada  data.  Tidak  adanya  variansi  berarti  responden  berkendara dengan percepatan yang mirip meskipun kecepatan masing-masing responden berbeda.
Tabel 3. Uji ANOVA Percepatan 300 Data            Tabel 4. Uji ANOVA Percepatan 50 Data

## 3.2 Data Kecepatan dan Percepatan Level 1
Level 1 memiliki sistem tujuan akhir (goal) tidak seperti sistem timer pada level 0, sehingga jumlah  data  tiap  responden  akan  berbeda.  Solusi  agar  analisa  uji  ANOVA  dapat  dilakukan adalah  dengan  mengambil  jumlah  data  sebanyak  jumlah  data  paling  sedikit  dari  seluruh responden yaitu 123 data.
Gambar 14. Grafik Kecepatan Salah Satu Responden (ag) pada Level 1
Pada  Gambar  14  dapat  dilihat  kecepatan  berkendara  responden  pada level  1  dari  awal sampai  ke  tujuan  atau goal.  Pada  level  1  terdapat  2  jenis  penghalang  yang  akan  muncul sebanyak  2  kali  untuk  masing-masing  jenis  penghalang  di  tempat  yang  acak.  Gambar  13 menunjukkan grafik data level 1 dengan label penghalang tipe 1 dan penghalang tipe 2 yang diperoleh  dari  program  detector.  Label  penghalang  berfungsi  sebagai  penanda  saat responden  melewati  penghalang  agar  dapat  dilakukan  analisa  saat  responden  melewati penghalang. Analisa ANOVA yang dilakukan adalah analisa untuk seluruh data kecepatan dan percepatan  (masing-masing  123  data)  dan  analisa  kecepatan  dan  percepatan  -/+  5  detik saat melewati penghalang.
Tabel 5. Anova Kecepatan Level 1 123 Data     Tabel 6. Anova Percepatan Level 1 123 Data
Tabel 5 dan Tabel 6 merupakan hasil analisa ANOVA kecepatan dan percepatan level 1, yang menunjukkan bahwa nilai F lebih besar dari F crit untuk analisa kecepatan. Sedangkan untuk analisa percepatan, nilai F yang lebih kecil dari F crit. Seperti level 0, pada level 1 responden berkendara juga memiliki kecepatan yang berbeda, namun memiliki percepatan yang mirip.
Tabel 7. Analisa ANOVA Kecepatan Saat Melewati Penghalang Tipe 1 dan Penghalang Tipe 2 (Kemunculan Pertama dan Kedua)
Tabel 8. Analisa ANOVA Percepatan Saat Melewati Penghalang Tipe 1 dan Penghalang Tipe 2 (Kemunculan Pertama dan Kedua)
Tabel 7 dan Tabel 8 adalah hasil analisa ANOVA kecepatan dan percepatan saat responden melewati seluruh penghalang tipe 1 dan penghalang tipe 2. Untuk penghalang, nilai F lebih kecil dari F crit, terima H0, yang berarti perbedaan jenis penghalang 1 dan jenis penghalang 2 tidak berpengaruh (tidak ada variansi). Untuk kecepatan responden, nilai F lebih besar dari F crit, yang berarti tolak H0, maka tiap responden memiliki kecepatan yang berbeda. Namun untuk percepatan responden nilai F lebih kecil dari F crit, terima H0, tidak ada variansi pada percepatan.  Sedangkan  untuk  interaksi,  nilai  F  lebih  kecil  dari  F  crit,  terima  H0,  tidak  ada pengaruh interaksi antara penghalang dan responden.
Tabel 9. Analisa ANOVA Kecepatan Saat Melewati Penghalang ke 1 hingga ke 4 (Jenis penghalang dihiraukan)
Tabel 10. Analisa ANOVA Percepatan Saat Melewati Penghalang ke 1 hingga ke 4 (Jenis penghalang dihiraukan)
Tabel 9 dan Tabel 10 adalah hasil analisa ANOVA kecepatan dan percepatan saat responden melewati penghalang dengan menghiraukan jenis penghalangnya. Untuk penghalang, nilai F lebih besar dari F crit, tolak H0, terdapat perbedaan kecepatan tiap kali responden melewati penghalang.  Untuk  responden,  nilai  F  lebih  besar  dari  F  crit,  yang  berarti  tolak  H0,  tiap responden memiliki kecepatan yang berbeda. Untuk percepatan nilai F lebih kecil dari F crit, terima H0, tidak ada variansi pada percepatan. Sedangkan untuk interaksi, nilai F lebih kecil dari F crit, terima H0, tidak ada pengaruh interaksi antara penghalang dan responden.

## 3.3 Data Kecepatan dan Percepatan Level 2 dan Level 3
Level 2 menggunakan sistem  timer seperti pada  level 0,  pada level 2  terdapat mobil lalu- lalang yang berfungsi sebagai distraksi. Hasil analisa ANOVA kecepatan dan percepatan level 2 ditunjukkan pada Tabel 11 dan Tabel 12.
Tabel 11. Analisa ANOVA Kecepatan Level 2    Tabel 12. Analisa ANOVA Percepatan Level 2
Pada level 3 terdapat mobil lalu-lalang dan penghalang jalan. Hasil analisa ANOVA kecepatan dan  percepatan level  3  ditunjukkan  pada  Tabel  13  dan  Tabel  14.  Analisa  kecepatan  dan percepatan  untuk level 2  dan level 3 sama dengan hasil analisa pada  level 0 dan level 1, yaitu kecepatan responden berkendara yang berbeda dengan percepatan yang mirip.
Tabel 13. Analisa ANOVA Kecepatan Level 3    Tabel 14. Analisa ANOVA Percepatan Level 3

## 3.4 Analisa Anova Gabungan Data Level 1, Level 2, dan Level 3
Analisa ANOVA gabungan level 1, level 2, dan level 3 dilakukan untuk mengetahui adanya pengaruh level dengan kecepatan maupun percepatan responden berkendara. Hasil analisa ANOVA kecepatan gabungan level 1, level 2, dan level 3 ditunjukkan pada Tabel 15.
Tabel 15. Analisa ANOVA Kecepatan Level 1, Level 2, dan Level 3
Untuk Level,  nilai  F  lebih  besar  dari  F  crit,  tolak  H0,  kecepatan  berkendara  responden berubah  tiap  pergantian level.  Untuk  responden,  nilai  F  lebih  besar  dari  F  crit,  tolak  H0, kecepatan antar responden berbeda. Untuk interaksi, nilai F lebih besar dari F crit, tolak H0, terdapat interaksi antara level dan responden, baik pada level yang sama maupun level yang berbeda, kecepatan responden bervariansi.
Tabel 16. Analisa ANOVA Percepatan Level 1, Level 2, dan Level 3
Tabel 16 merupakan hasil analisa ANOVA percepatan gabungan level 1, level 2, dan level 3. Untuk level,  nilai  F  lebih  kecil  dari  F  crit,  terima  H0,  level  tidak  berpengaruh  terhadap
percepatan.  Untuk  responden,  nilai  F  lebih  kecil  dari  F  crit,  terima  H0,  tidak  ada  variansi percepatan antar responden. Untuk interaksi, nilai F lebih kecil dari F crit, terima H0, tidak ada interaksi antara level dan responden.

## 4. KESIMPULAN
1. Penggunaan  analisa  menggunakan  ANOVA  untuk  data  hasil  eksperimen  game  driving simulator  untuk  mengetahui  pengaruh  distraksi  bagi  pengendara/responden  tidak memungkinkan pengujian berulang, namun hasil ekperimen memberikan heterogenitas yang  menyebabkan  asumsi  normal  dan independent  dapat  berlaku.  Selain  itu  jumlah data juga sudah memenuhi syarat yaitu lebih dari 30 data untuk tiap kelompok.
2. Respon pengendara akibat distraksi dapat diperoleh melalui perancangan Game Driving Simulator Berbasis VR (level 1, 2 dan 3). Berdasarkan hasil pengamatan data kecepatan dan percepatan analisa Anova dari Game Driving Simulator menunjukkan:
● Tahap  persiapan  ( Level  0)  :  hasil  analisa  ANOVA  menunjukkan  responden  pada tingkat  ini  berhasil  dipersiapkan  untuk  terbiasa  menggunakan  game  yang dirancang.
● Tahap  muncul  penghalang  secara  acak  ( Level  1)  dan  mobil  lalu  lalang  dan halangan  ( Level  2  dan  Level  3):  hasil  analisa  ANOVA  menunjukkan  bahwa responden tidak terpengaruh akibat Level distraksi berupa penghalang (di belokan dan di jalan lurus secara random) atau adanya mobil yang lalu Lalang.
● Analisa  penggabungan  seluruh  tingkat  ( Level  1,  Level  2,  dan  Level  3):  Tahap adanya: hasil analisa ANOVA menunjukkan adanya pengaruh terhadap responden yang berbeda.

## DAFTAR RUJUKAN
Brawijaya, J. T. I. U. (2017). Simulation and Promodel Software.
Calvi, A., Benedetto, A., & D’Amico, F. (2018). Investigating driver reaction time and speed during  mobile  phone  conversations  with  a  lead  vehicle  in  front:  A  driving  simulator comprehensive  study. Journal  of  Transportation  Safety  and  Security,  10(1 – 2),  5 – 24. https://doi.org/10.1080/19439962.2017.1310161
Cao,  C.,  Wang,  J.,  &  Luo,  Y.  (2015).  Driving  simulator  validation  for  research  on  driving behavior  at  entrance  of  urban  underground  road. ICTIS  2015  -  3rd  International Conference  on  Transportation  Information  and  Safety,  Proceedings,  147 – 150. https://doi.org/10.1109/ICTIS.2015.7232083
Herawati, H. (2019). Karakteristik Dan Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di Indonesia Tahun
2012. Warta Penelitian Perhubungan, 26(3), 133.
https://doi.org/10.25104/warlit.v26i3.875
Hidayati, S. N., Arif, M., Virdaus, V. V., & Arumsari, A. D. (2020). Simulasi Berkendara Lalu Lintas  dengan  Media  Barang  Bekas  untuk  Meningkatkan  Disiplin  Sejak  Usia  Dini  di TK Qilpi Al Jihad Surabaya. Journal Politeknik Negeri Bengkalis, 5(3), 248 – 253.
Hsu, C. C., Chen, Y. L., Chou, W. C., Huang, S. H., & Chang, K. K. (2019). Motorcycle riding safety education with virtual reality. Proceedings - 2018 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality,  AIVR 2018, 216 – 218. https://doi.org/10.1109/AIVR.2018.00050
ISAR,  C.  (2018).  A  Glance  into  Virtual  Reality  Development  Using  Unity. Informatica Economica, 22(3/2018), 14 – 22. https://doi.org/10.12948/issn14531305/22.3.2018.02
Kamus Besar Bahasa Indonesia. (2022). https://kbbi.web.id/simulasi
Khan,  R.  (2020). Human  Distraction  Detection  from  Real  Time  Video  Data  using  Artificial Intelligence and Deep Learning Techniques.
Kolarik,  T.,  Maly,  I.,  &  Mikovec,  Z.  (2019).  Suppressing  external  visual  distractors  from driver’s  field  of  view. 9th  IEEE  International  Conference  on  Cognitive Infocommunications,  CogInfoCom  2018  -  Proceedings,  CogInfoCom,  93 – 98. https://doi.org/10.1109/CogInfoCom.2018.8639951
Luo,  Q.,  Chen,  X.,  Yuan,  J.,  Zang,  X.,  Yang,  J.,  &  Chen,  J.  (2020).  Study  and  Simulation Analysis  of  Vehicle  Rear-End  Collision  Model  considering  Driver  Types. Journal  of Advanced Transportation, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/7878656
Rauterberg,  M.  (1995).  Human  information  processing  in  man-machine  interaction. WWDU’94: Work with Display Units , 2, 221 – 226. citeulike-article-id:8697764
Setiawan, I., Muhammad, E., Jonemaro, A., & Wardhono, W. S. (2019). Implementasi Fitur-
Fitur  Interaksi  Pengguna  Pada  Permainan  Simulasi  Ujian  Berkendara  3D. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya, 3(1), 59 – 67.
Tsai,  P.  S.,  Wu,  T.  F.,  Hu,  N.  T.,  Tang,  J.  H.,  &  Chen,  J.  Y.  (2018).  Virtual  reality  to implement  driving  simulation  for  combining  CAN  BUS  and  automotive  sensors. Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Information, Communication and Engineering: Information and Innovation for Modern Technology, ICICE 2017, 40 – 42. https://doi.org/10.1109/ICICE.2017.8479271
Weidner, F., Hoesch, A., Poeschl, S., & Broll, W. (2017). Comparing VR and non-VR driving simulations:  An  experimental user  study. Proceedings  - IEEE Virtual Reality, 281 – 282. https://doi.org/10.1109/VR.2017.7892286
Widyaiswara, B. (2020). Bahan Ajar ( Materi Pelengkap Modul ) Statistik Deskriptif. Statistik Inferensia.
Wimaladharma, S. T. C. I., Sampath, A. G. A., Sampath, J. D. B., & Sapumohotti, C. H. V. (2019). A game-based driving learning system for sri lankan driving learners to enrich
the  awareness  of  road  rules. 2019 International Conference on High Performance Big
Data and Intelligent Systems, HPBD and IS 2019, 195 – 199.
https://doi.org/10.1109/HPBDIS.2019.8735443