## IMPLEMENTASI SISTEM TRACKING PENGENDARA MOBIL BERBASIS IOT SEBAGAI KEAMANAN CERDAS PADA PERLINTASAN KERETA API
Renaldi Primaswara Prasetya 1 , Nurlaily Vendyansyah 2
1,2 Institut Teknologi Nasional Malang renaldipp@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Saat  ini  sarana  transportasi  kereta  api  sangat  banyak  diminati  oleh  masyarakat.  Hal  ini  ditunjang  dengan harga kereta api yang terjangkau, dan juga adanya peningkatan pelayanan serta kota tujuan keberangkatan kereta api yang semakin banyak menjadi keunggulan tersendiri pada sarana transportasi ini. Namun dari sisi keamanan masih sering terjadi kecelakaan  antara  pengendara kendaraan umum  dengan  kereta api.  Kendaraan mobil  pada saat mendekati perlintasan, hanya mendapatkan peringatan keamanan yaitu palang pintu pada perlintasan kereta yang masih bisa terjadi kesalahan teknis dari petugas penutupan palang pintu kereta api. Untuk itu, perlu adanya teknologi keamanan tambahan sehingga keamanan pengendara terjaga yaitu dengan mengetahui dan memperoleh notifikasi  tentang  informasi  jarak  aman  pada  lokasi  perlintasan  kereta,  dengan  mengimplementasikan  metode tracking posisi kendaraan yang memanfaatkan teknlogi IoT dan nantinya diterapkan sebagai sistem notifikasi atau peringatan cerdas secara realtime pada pengendara kendaraan mobil.  Sebelum memperoleh hasil berupa sistem pintar yang memiliki kemampuan tracking mobil yang maksimal, maka diperlukan suatu teknologi yang memiliki akurasi  terbaik  terhadap  pendeteksian  posisi  mobil.  Dalam  penelitian  ini  sistem  tracking  posisi  kendaraan memanfaatkan modul gps neo 6m yang dibandingkan dengan layanan google maps. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan metode haversine, akurasi modul gps neo 6m pada 2 posisi perlintasan kereta api memiliki keakuratan sebesar 94,6% sedangkan perbedaan jarak rata-rata mencapai 0,9 kilometer. Sementara waktu  respon  pengiriman  posisi  kendaraan  pada  modul  gps  neo  memiliki  rata-rata  waktu  respon  476,08 milisecond.
Keyword : Gps, IoT, Kemanan Cerdas, Kereta Api, Tracking

## 1. PENDAHULUAN
Keamanan  merupakan  faktor  penting  dalam lalu  lintas  yang  melibatkan  banyak  kendaraan umum.  Setiap  manusia  membutuhkan  jaminan keamanan atas aktivitas berkendara yang dilakukan. Pada  pengendara  roda  empat  atau  mobil,  tingkat kecelakaan pada perlintasan kereta api masih sering terjadi yang disebabkan oleh kelalaian pihak palang pintu  kereta  ataupun  kelalaian  pengendara  mobil. Tercatat  jumlah  kecelakaan  pada  tahun  2020  pada perlintasan  kereta  api  di  indonesia  mencapai  198 kasus  dimana  kasus  terbesar  disebabkan  tidak disiplinnya  para  pengendara  (https://www.kai.id/, diakses  20  April  2021).  Pengembangan  sistem keamanan  berbasis  IoT  telah  dikembangkan  untuk mengotomatisasi palang pintu kereta api menggunakan  mikrokontroler  8052[1].  Kusriyanto dan Wismoyo, dalam penelitiannya juga mengembangkan  teknologi  palang  pintu  otomatis pada  perlintasan  kereta  api  dengan  menggunakan arduino[2].
Sistem  keamanan  dan  penertiban  lalu  lintas pada  perlintasan  kereta  api  saat  ini  masih  sebatas pada  penutupan  jalur  kereta  dengan  palang  pintu. Sedangkan kecelakaan yang terjadi sering disebabkan  oleh  sisi  para  pengendara,  sehingga dalam penelitian ini dikembangkan sistem peringatan  keamanan  cerdas  berbasis  Internet  of Things pada pengendara mobil sehingga pengendara akan mengetahui tentang informasi lokasi perlintasan, jarak aman pada saat melalui perlintasan
kereta, dan memperoleh peringatan otomatis ketika melewati  wilayah  perlintasan  kereta  api.  Perlu adanya  sistem  keamanan  tambahan  melalui penerapan  metode  tracking  posisi  mobil  secara realtime untuk mengetahui posisi kendaaran apabila berada  pada  area  perlintasan  kereta  api,  sehingga pengguna  kendaraan  dapat  memperoleh  notifikasi awal  dan  mengetahui  terkait  informasi  jarak  aman pada area perlintasan kereta api.
Untuk mengembangkan sistem tracking posisi, akurasi terhadap pendeteksian lokasi objek meliputi koordinat latitude dan longitude menjadi faktor yang perlu  diperhatikan.  Dalam  perkembangannya, tracking posisi dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi Global Positioning System (GPS) yaitu sistem navigasi yang dapat menentukan letak  dipermukaan  bumi  dengan  menggunakan sinyal  satelit[3].  Teknologi  lain  yang  digunakan untuk mengetahui posisi atau letak suatu objek yaitu dengan memanfaatkan Google Maps . Google maps merupakan  aplikasi  peta  online  gratis  dari  Google. Google Maps menyediakan  layanan pemetaan web yang  dapat  diakses  melalui  browser  web  atau melalui  perangkat  mobile.  Dalam  penelitian  ini, akurasi  terhadap  penentuan  posisi  kendaraan terhadap  posisi  perlintasan  kereta  api  ditentukan dengan  menghitung  jarak  antara  dua  titik  posisi koordinat  tersebut  dengan  menggunakan  metode haversine, sedangkan pendeteksian lokasi memanfaatkan modul GPS ublox neo 6M dan modul nodemcu esp8266  yang akan dibandingkan dengan
pendeteksian lokasi layanan Google Maps . Melalui hasil pengujian nantinya, maka dengan mengetahui akurasi  terbaik  dalam  proses  tracking  posisi kendaraan  secara  realtime,  sistem  keamaan  cerdas dapat diterapkan dan dikembangkan secara maksimal  pada  perlintasan  KAI  bagi  pengendara mobil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Tracking Tracking secara
sederhana dapat diterjemahkan sebagai pelacakan. Untuk mengamati objek  yang bergerak  maka dapat dilakukan dengan proses tracking. Saat ini, tracking banyak digunakan untuk  melacak  posisi  seseorang,  melacak  barang berharga,  melacak  posisi  kendaraan,  atau  melacak peralatan.  Mukhtar  (2015)  dalam  penelitiannya menyampaikan bahwa tracking terdiri dari beberapa jenis,  yaitu  pelacakan  untuk  menemukan  arah, pelacakan plang (signpost), pelacakan berbasis GPS, dan teknik pelacakan loran yaitu dengan menggunakan selisih waktu antara sinyal radio dari lebih dari satu transmitter untuk mendapatkan lokasi dari suatu objek[5]. Sedangkan pada jalur kereta api sering menggunakan pelacakan plang (signpost).

## 2.2. Global Positioning System
Pada tahun 1970, U.S. Department of Defense (DoS)  mengembangkan  sebuah  sistem  navigasi berbasis satelit yang kemudian dikenal dengan nama Global Positioning System atau GPS [3]. Sistem ini beroperasi  selama  24  jam.  Berdasarkan  cara kerjanya,  GPS  terdiri  dari  3  segmen  yaitu  segmen kontrol,  ruang  dan  segmen  pengguna,  seperti ditunjukkan Gambar 1.

## Gambar 1. GPS Segments [4]
Global Positioning
System
banyak dimanfaatkan untuk sistem tracking atau pelacakan (Morallo,  2021)[6].  Secara  umum  cara  kerja  dari GPS adalah sebagai berikut:
1.  Objek akan  melakukan request berupa  paket ke satelit untuk mengetahui koordinat lokasi objek sekarang dan disimpan pada t1.
2.  Satelit menerima  request  dan  kemudian melakukan  transmisi  paket  ke  objek  berupa informasi  Longitude  dan  Latitude  pada  t2 dengan  kecepatan  cahaya  yaitu  lebih  dari 299.792 km/detik.
3.  Jarak  antara  satelit  dan  objek  dihitung  dengan mengurangkan  t1  dan  t2  kemudian  hasilnya dikalikan dengan kecepatan cahaya.
Untuk  dapat  memberikan  informasi  lokasi yang  tepat  dari  suatu  objek,  minimal  dibutuhakn empat  satelit  yang  saling  berkomunikasi.  Dalam penelitian ini penulis memanfaatkan teknologi GPS yang  dapat  memberikan  informasi  lokasi  palang pintu kereta api  yang kemudian ditampilkan dalam Google Maps .
2.3. U-Blox GPS Neo 6M Modul  NEO-6  merupakan  seri  modul  GPS receiver  yang  stand  alone.  Modul  ini  dirancang untuk  penggunaan  sistem  yang  fleksibel,  lengkap namun  tetap  hemat.  Modul  ini  didesain  engan arsitektur  mini  berukuran  16  x  12,2  x  2,4  mm. Desain dan teknologi yang inovatif menekan sumber kemacetan dan mengurangi efek multipath, sehingga sistem  navigasinya  sangat baik  bahkan di sebagian besar  lingkungan  yang  sulit[7].  Blok  diagram  U- Blox GPS Neo 6 M ditunjukkan Gambar 2.
Gambar 2. Blok diagram U-Blox GPS Neo 6M[7]

## 2.4. Internet of Things
Menurut Burange dan Misalkar, suatu konsep dimana  objek  tertentu  memiliki  kemampuan  untuk mengirim  data  melalui  jaringan  tanpa  memerlukan adanya  interaksi  dari  manusia  ke  manusia  ataupun dari  manusia  ke  perangkat  computer  dapat  disebut sebagai  Internet  of  Things  [8].  IoT  merupakan perkembangan  keilmuan  yang  sangat  menjanjikan untuk  memaksimalkan  kehidupan  berdasarkan sensor cerdas dan peralatan elektronik yang bekerja sama  dengan  menggunakan  jaringan  internet. Melalui teknologi IoT, semua alat perabot yang kita gunakan  dalam  kehidupan  sehari-hari  dapat dipantau dan dikendalikan. Sebagai contoh start up indonesia bernama eFishery  yang  mengembangkan pemberian pakan ikan otomatis dengan menggabungkan  algoritma  dan  sensor  untuk meningkatkan  efisiensi  pakan  ternak  ikan  berbasis IoT. Peternak ikan sepert, nila,  lele, udang, sampai ikan mas ini dapat mengakses data pemberian pakan secara  lengkap,  kapan  pun  dan  di  mana  pun  ia berada.  Sehingga  tidak ada  lagi kasus  over-feeding atau kelebihan pemberian pakan. Beberapa penilitian  Internet  of  Things  juga  sudah  banyak diterapkan  di  beberapa  bidang  keilmuan,  seperti dalam  bidang  ilmu  kesehatan.  Penelitian  Ri  et  al., (2014)  membahas  riset  tentang  pemantauan kesehatan  pasien  memanfaatkan  wireless  sensor yang dipasangkan pada tubuh pasien, sehingga dapat melakukan  pemantauan  terhadap  infomasi  pasien
dengan  tetap  menjaga  kerahasiannya  seperti informasi  detak  jantung,  tekanan  darah  pasien, ataupun  psikologinya  dan  cukup  dilakukan  secara remote  menggunakan  peralatan  yang terkoneksi ke internet [9].

## 2.5. NodeMCU ESP8266
NodeMCU  ESP8266  merupakan  perangkat lengkap yang terdiri dari modul ESP-12E dan berisi chip  ESP8266  yang  memiliki  mikroprosesor
Tensilica Xtensa
LX106 RISC 32-bit. Mikroprosesor  tersebut  mendukung  RTOS  dan beroperasi  pada  frekuensi  yang  dapat  disesuaikan mulai  clock  80MHz  hingga  160MHz.  Sebagai penyimpanan  data  dan  program,  NodeMCU  telah dibekali  128  KB  RAM  dan  4MB  memori  Flash. NodeMCU  merupakan  perangkat  yang  ideal  untuk proyek  IoT,  dengan  kekuatan  pemrosesannya  yang tinggi dan  fitur Wi-Fi / Bluetooth serta Deep Sleep Operating  internal.  NodeMCU  dapat  diaktifkan menggunakan  jack  Micro  USB  dan  pin  VIN (External  Supply  Pin).  Ini  mendukung  antarmuka UART, SPI, dan I2C[10]. Blok diagram NodeMCU ESP8266 ditunjukkan Gambar 3.
Gambar 3. Blok Diagram NodeMCU ESP8266

## 2.6. Formula Haversine
Persamaan  utama  pada  sistem  navigasi  yang digunakan  sebagai  perhitungan  perbedaan  jarak antara dua posisi titik yaitu berdasarkan posisi garis lintang (latitude) dan garis bujur (longitude) dengan nilai  radius  bumi  sebesar  6371  kilometer  disebut sebagai  formula  haversine.  Formula  haversine dijabarkan dalam Persaaman (1).
)) 2 ( ) cos( ) cos( ) 2 ( arcsin( 2 sin sin 2 2 1 2         d ... (1)
dimana:
d = jarak kedua titik dalam satuan kilometer  1 = garis lintang ke-1 dalam radian  2 = garis lintang ke-2 dalam radian   = garis lintang ke-1 – garis lintang ke-2
  = garis bujur ke-1 – garis bujur ke-2

## 3. METODE PENELITIAN
Urutan  pengerjaan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Gambaran  umum tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  diawali dengan tahapan analisis kebutuhan untuk mengidentifikasi keseluruhan data  yang diperlukan dalam  penelitian  ini.  Data  yang  dipersiapkan  yaitu data posisi palang pintu perlintasan kereta api  yang ada  di  kota  malang  dengan  memperhatikan  nilai latitude  dan  longitude  nya.  Data  tersebut  nantinya akan digunakan dalam sistem yang sudah dirancang dan diimplementasikan untuk mengetahui keakuratan sistem tracking.
Pengumpulan data Perancangan sistem Implementasi Pengujian Kesimpulan dan Saran

## Gambar 4. Tahapan Penelitian

## 3.1. Blok Diagram Sistem
Perancangan  blok  diagram  sistem  pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 5. GPS neo ublox  yang  terhubung  dengan  modul  NodeMCU ESP8266 akan mendeteksi posisi koordinat latitude dan  longitude  yang  kemudian  akan  dikimkan  pada server  dengan  memanfaatkan  server  aplikasi  blynk melalui  jaringan  internet.  Data  yang  diperloleh kemudian  akan  diakses  oleh  perangkat  mobile  dan menampilkan dan menginformasikan posisi latitude dan longitude perlintasan kereta api. Posisi latitude dan  longitude  yang  ditampilkan  berupa  posisi koordinat  yang  diperoleh  dari  modul  GPS  neo  dan Google  Maps  yang  nantinya  akan  dibandingkan untuk mengetahui akurasi terbaik dari aplikasi yang dikembangkan menggunakan modul GPS neo

## 3.2. Flowchart Sistem
Cara kerja tracking posisi kendaraan menggunakan modul gps yang dibangun, ditunjukkan  melalui  flowchart  sistem  seperti  yang ditunjukkan Gambar 6. Sistem melakukan deklarasi variabel PinTx, PinRx, GPS Baudrate , GPS Serial . Kemudian sistem akan membuat objek baru dengan memeriksa apakah modul GPS tereteksi atau tidak. Jika tidak tereteksi, maka sistem akan menampilkan informasi berupa teks “ No GPS Found ”. Proses ini akan  melakukan  perulangan  hingga  GPS  dapat dideteksi. Kemudian sistem akan memeriksa apakah lokasi dapat dideteksi, dengan perintah “gps.location.isValid”.  Proses  ini  juga  akan melakukan  perulangan,  jika  terdeteksi  maka  akan menampilkan  informasi  display  info  berupa  lokasi GPS  longitude,  latitude,  dan  altitude.  Kemudian sistem  akan  memberikan  informasi  waktu  GPS dalam jam, menit, detik serta centiseconds.
Start
Declaration variabel :
PinTx=2;
PinRx=3; GPSBaudRate=9600; GPS Serial; Create GPSObject gpsSerial.available Yes No GPS Detected No Display Info() gps.location.lat(); gps.location.lng(); gps.altitude.meters(); gps.location.isValid Yes Location Not Available No gps.time.isValid(); gps.time.hour(); gps.time.minute(); gps.time.second(); gps.time.centisecond();
End

## Gambar 6. Flowchart Sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Akurasi Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  untuk mengetahui akurasi tracking posisi mobil berdasarkan titik latitude dan longitude menggunakan  modul  gps  ublox  neo  yang  akan dibandingkan  dengan layanan  google maps menggunakan  metode  haversine.  Dalam  penelitian ini,  sistem  yang  digunakan  sebagai  pengujian akurasi telah diimplementasikan pada aplikasi blynk yang  telah  dirancang  sebelumnya  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Aplikasi GPS Tracking
Posisi  mobil  akan  dideteksi  pada  dua perlintasan kereta api di kota malang selama rentang waktu  10  detik  untuk  mendapatkan  nilai  titik koordinat  latitude  dan  longitude  yang  ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Deteksi Titik Koordinat U-Blox GPS Neo 6 M dan Google Maps
Catatan: Lat(1),  Long(1)  :  Koordinat  latitude  dan  longitude modul gps neo Lat(2),  Long(2)  :  Koordinat  latitude  dan  longitude google maps
Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  dianalisis  bahwa tracking  posisi  koordinat  antara  modul  gps  dan google maps memiliki selisih dengan rata-rata nilai error latitude sebesar 0,601 % dan rata-rata niai error longitude  sebesar  0,464%,  sehingga  memiliki akurasi dalam deteksi titik koordinat sebesar 94,6%. Dengan menggunakan metode haversine, perbedaan jarak yang diperoleh yaitu rata-rata 0,9 kilometer.

## 4.2. Pengujian Respon Time
Pengujian  respon  time  dalam  penelitian  ini adalah  pengujian  waktu  yang  dibutuhkan  oleh sistem  untuk  dapat  memperoleh  titik  koordinat latitude  dan  longitude  posisi  mobil  dengan  variasi jarak  yang  dikonversikan  dalam  bentuk  waktu. Variasi jarak yang ditentukan adalah mobil bergerak tiap  100  meter  atau  tiap  5  detik  mobil  berjalan.
Lat (1) Long (1) Lat (2) Long (2) -7,896623  112,665039  -7,896558  112,665028 -7,896623  112,665039  -7,896558  112,665028 -7,896623  112,665039  -7,896558  112,665036 -7,896625  112,665039  -7,896553  112,665036 -7,896625  112,665039  -7,896553  112,665036 -7,896626  112,665047  -7,896553  112,665149 -7,896626  112,665047  -7,896583  112,665149 -7,896626  112,665047  -7,896583  112,665149 -7,896626  112,665054  -7,896583  112,665109 -7,896626  112,665054  -7,896583  112,665109 -7,896626  112,665054  -7,896557  112,665109
-7,896626  112,665054  -7,896557  112,665109
Pengujian  respon  time  ini  dilakukan  5  kali  pada pergerakan  posisi  mobil.  Gambar  9  merupakan grafik  respon  time  dari  hasil  pengujian.  Dari  hasil pengujian  dapat  dianalisis  bahwa  tiap  pergerakan 100 meter , sistem memiliki nilai respon time yang tidak  berbeda  jauh,  dengan  rata-rata  respon  time sebesar 476,08 milisecond.

## Gambar 8. Pengujian Respon Time

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan,  kesimpulan  yang  didapatkan  yaitu Tracking  posisi  kendaraan  mobil  pada  area perlintasan  kereta  api  menggunakan  modul  gps ublox  neo  6M  memiliki  akurasi  yang  baik  yaitu 94,6% dimana error rate terbesar terjadi pada deteksi titik  koordinat  latitude  yaitu  sebesar  0,601%, Perbedaan  jarak  antara  deteksi  posisi  kendaraan mobil  menggunakan  modul  gps  ublox  neo  dengan layanan  google  maps  dihitung  menggunakan formula haversine mencapai 0,9 kilometer, menunjukkan  bahwa  ada  perbedaan  jarak  yang cukup  jauh  antara  modul  dengan  layanan  google maps, Respon time sistem yang telah dirancang pada tiap  pergerakan  posisi  mobil  memiliki  nilai  respon time  yang  relatif  sama.  Perubahan  posisi  pada  tiap 100 meter mobil berjalan memiliki rata-rata respon time 476,08 milisecond.

## 5.2. Saran
Aplikasi  dapat  dikembangkan  menggunakan variasi  modul  gps  yang  lain  sehingga  dapat mengetahui  alat  terbaik  dalam  mendeteksi  lokasi suatu  objek,  Setelah  mengembangkan  sistem  yang memiliki  akurasi  tracking  posisi  objek  terbaik, selankutnya dapat dibangun sistem yang
memberikan  warning  dan  memberikan  batasan wilayah  aman  pada  area  kereta  api  sehingga  dapat meminimalisir  kecelakaan  yang  terjadi  pada pengendara mobil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Mahdi and Al-Zuhairi. “Automatic Railway Gate  and  Crossing  Control  based  Sensors  & Microcontroller”.  International  Journal  of Computer  Trends  and  Technology.  Vol  4, issue 7, 2013.
[2] Kusriyanto, M. dan Wismoyo, N. 2017. Sistem Palang Pintu Perlintasan Kereta Api Otomatis
Dengan Komunikasi Wireless Berbasis Arduino. Teknoin. 23(1): pp. 73- 80.
[3] El-Rabbany,  A.,  2002.  Introduction  to  GPS The  Global  Positioning  System.  Boston: Artech House.
[4] Moses,  Kuboye  &  A.,  Dada  &  Akinwonmi, Folasade.  (2013).  GSM  Base  Stations Location Monitoring using Geographic Information  System.  International  Journal  of Computer Network and Information Security. 5. pp. 39-45.
[5] Mukhtar,  M.,  2015.  GPS  based  Advanced Vehicle Tracking and Vehicle Control System. International  Journal  of  Intelligent  Systems Technologies  and  Application,  03(01),  pp.  1- 12.
[6] Morallo,  N.,  2021.  Vehicle  tracker  system design based on GSM and GPS interface using arduino  as  platform.  Indonesian  Journal  of Electrical Engineering and Computer Science, pp. 258-264.
[7] U-blox,  “NEO-6  GPS  Modules  Data  Sheet,” www.UBlox.com, p.25, 2017.
[8] Burange,  A.  W.,  &  Misalkar,  H.  D.  (2015). Review of Internet of Things in Development of  Smart  Cities  with  Data  Management  & Privacy.
[9] Ri, F., Vhqvruv, Z., Uhvrxufh, D. V, Wklv, I., Wkh,  L.,  Suhvhqwv,  S.,  &  Sulqflsdo,  V. (2014).  Security  Review  and  Proposed Solution, 384– 389.
[10] Handson  Technology  User  Manual  V1.2
ESP8266 NodeMCU WiFi Devkit. https://handsontec.com/dataspecs/module/esp 8266-V13.pdf (diakses 26 Februari 2022)
460 465 470 475 480 485 100 200 300 400 500 R e spon T im e (m ilise cond ) Jarak