Abstrak — Faktor tertinggi penyebab kecelakaan lalu lintas masih dipegang  oleh  faktor  perilaku  pengemudinya.  Hal  ini  membuat beberapa  peneliti  mencari  berbagai  cara  untuk  mengurangi tingkat  kecelakaan  yang  terjadi  akibat  kelalaian  pengemudi. Saat  ini  sudah  mulai  dikembangkan  aplikasi  untuk  mendeteksi perilaku  pengemudi  secara  teknis  lewat  sensor.  Namun  masih belum dapat diketahui apakah perilaku pengemudi tersebut baik atau  buruk.  Pada  peneitian  ini  akan  dilakukan  pengembangan aplikasi scoring perilaku pengemudi lewat pergerakan mobilnya. Sistem  ini  menggunakan  metode  fusion  sensor  dari  tiga  sensor yang  ada  pada  smartphone  android.  Ketiga  sensor  yang  akan dikolaborasikan adalah gyroscope, accelerometer, dan magnetometer.  Data  yang  dideteksi  oleh  sensor-sensor  tersebut akan  diolah  untuk  memberikan  penilaian  terhadap  perilaku pengemudi.  Perilaku  yang  akan  diamati  meliputi  belok mendadak, penambahan kecepatan mendadak, dan pengurangan kecepatan  mendadak.  Pengemudi  juga  dapat  senantiasa  melihat setiap  manuver  yang  dilakukan  apakah  normal  atau  agresif. Setelah  dideteksi,  aplikasi  akan  mengeluarkan  output  score pengemudi berupa angka nol sampai seratus. Uji coba dilakukan dengan  kondisi  jalan  yang  berbeda,  mobil  berbeda,  serta handphone  yang  berbeda.  Dari  uji  coba  yang  dilakukan,  dapat diketahui  bahwa  aplikasi  sudah  dapat  menilai  perilaku pengemudi dengan stabil .
Kata  Kunci — Gyroscope,  Accelerometer,  Magnetometer,  Fusion Sensor, Scoring Pengemudi.

## I. PENDAHULUAN
LAT  transportasi  sudah  menjadi  salah  satu  kebutuhan penting  bagi  manusia.  Tanpa  alat  transportasi,  tentunya akan  banyak  sekali  kegiatan  penting  yang  terhambat  bahkan tidak dapat kita lakukan. Ada berbagai jenis transportasi yang diciptakan oleh manusia, mulai dari transportasi laut, darat dan juga udara.
Berdasarkan  Gambar  1  dari  Korlantas  Polri,  rata-rata kecelakaan  yang  terjadi  di  Indonesia  per  triwulan  adalah 27.000 kejadian dengan 6000 kejadian mengakibatkan korban meninggal dunia. Gambar 2 dari Korlantas Polri menunjukkan bahwa  kecelakaan  tertinggi  disebabkan  oleh  sepeda  motor dengan  rata-rata  37.000  kejadian,  sedangkan  roda  empat 11.000  kejadian.  Berdasarkan  Tabel  1  dari  Badan  Pusat Statistik,  jumlah  total  kendaraan  roda  empat  yang  ada  di Indonesia  adalah  105.150.082,  sedangkan  roda  empat 24.130.997.
Didapatkan  bahwa  rasio  terjadinya  kecelakaan  roda  empat lebih  tinggi  dengan  0.45%  dan  roda  dua  adalah  0.35%.  Dari data  yang  diambil  dari  Komisi  Nasional  Keselamatan Transportasi,  faktor  kecelakaan  tertinggi  disebabkan  oleh kesalahan  manusia  dengan  69.7%,  bukan  sarana  maupun prasana.

## Aplikasi Scorin g Perilaku Pengemudi Menggunakan Sensor Fusi
Anindita Larasati, Raden Venantius Hari Ginardi, dan Sarwosri Departemen Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : aninditagltm@gmail.com
A
Gambar 1. Grafik Fatalitas Kecelakaan pada Tahun 2016-2017 dari Korlantas Po lri
Gambar 2. Grafik Kecelakaan Berdasarkan Jenis Kendaraan pada Tahun 2016-2017 dari Korlantas Polri
Tabel 1.
Data Jumlah Kendaraan di Indonesia Berdasarkan Tipe Kendaraan dari
Badan Pusat Statistik Tahun 2013-2016 Jenis Kendaran Motor Tahun 2013 2014 2015 2016 Mobil Penumpang 11.484.514 12.599.038 13.480.973 14.580.666 Mobil Bis 2.286.309 2.398.846 2.420.917 2.486.898 Mobil Barang 5.615.494 6.235.136 6.611.028 7.063.433 Sepeda Motor 84.732.652 92.976.240 98.881.267 10.1550.082 Jumlah 104.118.96 9 114.209.260 0 121.394.185  129.281.079
Tabel 2.

## Data Laka Berdasarkan Perilaku Pengemudi
Tabel 3 . Bobot Faktor Perilaku Pengemudi Bobot Berhenti Mendadak 1,716018552 Mendadak Merubah Kecepatan 5,678915448 Ceroboh Saat Menyalip 43,26007849 Ceroboh Saat Belok 49,34498751 Tabel 4.

## Perubahan Nilai pada Gyroscope Saat Terjadi Rotasi Perangkat
Rotasi Perubahan Nilai Searah jarum jam Nilai sumbu x,y,z negatif Berlawanan jarum jam Nilai sumbu x,y,z positif
Saat  ini  sudah  mulai  dikembangan  berbagai  cara  untuk mengantisipasi  kecelakaan  mobil  yang  disebabkan  oleh perilaku  pengemudi.  Salah  satu  aplikasi  untuk  mendeteksi perilaku  pengemudi  adalah  dengan  menggabungkan  sensor handphone yaitu MIROAD .  Namun, MIROAD hanya memungkinkan pengguna untuk melihat manuver yang terjadi, tanpa  bisa  menilai  apakah  perilaku  mengemudi  tersebut  baik atau buruk.
Untuk menilai perilaku pengemudi tersebut baik atau buruk, diperlukan  aplikasi scoring perilaku  yang  menilai  perilaku pengemudi  lewat  pergerakan  mobil.  Beberapa  kegiatan  yang dapat  diamati  adalah  menambah  kecepatan,  mengurangi kecepatan,  belok,  serta  ketepatan  pengemudi  untuk  mencapai tujuan.  Kegiatan  tersebut  dapat  diamati  dengan  sensor Android [1]. Pada penelitian ini, akan digunakan fusion sensor dari  tiga  sensor  yang  terdapat  pada smartphone Android. Setelah  kegiatan  tersebut  terdeteksi,  dilakukan  klasifikasi dengan  dua  kategori  yaitu  normal  dan  agresif.  Setelah  itu, penghitungan score pengemudi dapat dilakukan untuk melihat apakah perilaku pengemudi tersebut baik atau buruk.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Perilaku Pengemudi
Menurut  data  yang  diperoleh  dari  Korlantas  POLRI  pada tahun 2013-2017, terdapat 23 faktor perilaku pengemudi yang dapat  menyebabkan  kecelakaan  lalu  lintas.  Beberapa  faktor diantaranya  dapat  diamati  secara  teknis  menggunakan  fusion sensor  dari  tiga  sensor.  Perilaku  pengemudi  tersebut  dapat diamati pada Tabel 2.
B. Scoring Scoring dilakukan untuk mengetahui seberapa baik perilaku pengemudi dalam mengemudi. Berdasarkan data yang diambil dari  Tabel  3  dari  Korlantas  POLRI,  apabila  dihitung  maka dapat  diamati  bahwa  bobot  setiap  faktor  yang  akan  diamati dapat dilihat pada Tabel 3.
Dengan  demikian,  maka  sistem  penilaian  yang  akan dilakukan dirumuskan pada (1) dan (2).
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 100 ∗ ∑ (𝑚𝑎𝑛𝑢𝑣𝑒𝑟 1 ∗ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 1 ) 𝑛 𝑖=0 (2)
Penilaian  dapat  dilakukan  dengan  menjumlahkan  semua manuver yang  dikalikan  dengan  bobotnya.  Data  yang dianalisis  akan  mengeluarkan  hasil score dengan  nilai  antara angka 0-100.

## C. Gyroscope
Gyroscope adalah  sensor  yang  bekerja  untuk  mengukur atau  mempertahankan  orientasi  dengan  ketetapan  momentum sudut  [2]. Gyroscope dapat  mendeteksi  gerakan  pengguna sesuai  gerakan  gravitasi.  Sensor  ini  mempunyai  output  dari sumbu  x,  y dan z.  yang  masing-masing adalah pergerakan ke kanan  dan  kiri,  atas  dan  bawah,  serta  ke  depan  dan  ke belakang.  Sensor  ini  juga  terdapat  pada  hamper  seluruh perangkat  android.  Pada  android,  sensor  ini  mengukur  nilai rotasi pada 3 sumbu perangkat dalam satuan rad/s [3].
Gyroscope menggunakan  standar  koordinat  sistem  sensor, sehingga  perubahan-perubahan  nilai  yang  terukur  ketika perangkat  berotasi  dari  kedaan  awal.  Perubahan  nilai  pada rotasi  tersebut  merupakan  standar  definisi  matematika  pada rotasi  positif  dan  tidak  sama  dengan  definisi  yang  digunakan pada  sensor  orientasi.  Perubahan  nilai  pada gyroscope saat
𝑚𝑎𝑛𝑢𝑣𝑒𝑟 𝑖 = 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙_𝑚𝑎𝑛𝑢𝑣𝑒𝑟𝑖 (𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙_𝑚𝑎𝑛𝑢𝑣𝑒𝑟𝑖+𝑠𝑢𝑑𝑑𝑒𝑛_𝑚𝑎𝑛𝑢𝑣𝑒𝑟𝑖) (1) Tabel 5. Perubahan Nilai pada Sensor Akselerometer Gerakan Hasil Pengukuran Perangkat bergerak ke kanan Sumbu X bernilai positif Perangkat bergerak ke kiri Sumbu X bernilai negatif Perangkat bergerak menjauh Sumbu Y bernilai positif Perangkat bergerak mendekat Sumbu Y bernilai negative Perangkat bergerak ke atas Sumbu Z bernilai A + gravitasi Perangkat bergerak ke bawah Sumbu Z bernilai 0 Tabel 6. Perbandingan SI Skoring Pengemudi dengan MIROAD Skoring Perilaku Pengemudi MIROAD Output Skor pengemudi Perilaku pengemudi (agresif / tidak agresif) Basis Android iOS Sensor Accelerometer, Magnetometer, Gyroscope, GPS Accelerometer, Gyroscope, Magnetometer, GPS, Video Recorder Fitur Menghitung maneuver yang dilakukan pengemudi,
Menghitung ketepatan waktu pengemudi, Menghitung skor pengemudi. Menghitung maneuver yang dilakukan pengemudi,
Merekam maneuver berbahaya,
Merekam audio ketika pengemudi melakukan maneuver berbahaya. Deteksi manuver 1. Belok kiri 2. Belok kiri mendadak 3. Belok kanan 4. Belok kanan mendadak 5. Menambah kecepatan 6. Menambah kecepatan mendadak 7. Mengurangi kecepatan 8. Mengurangi kecepatan mendadak 1. Belok kiri 2. Belok kiri mendadak 3. Belok kanan 4. Belok kanan mendadak 5. Putar balik 6. Putar balik mendadak
7. Pindah jalur kanan mendadak 8. Pindah jalur kiri mendadak
terjadi  rotasi  pada  perangkat  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dari Android Developers.
Pada  umumnya,  penggunaan  gyroscope  diproses    dengan interval waktu tertentu untuk melihat nilai rotasi yang terjadi. Gyroscope pada android memberikan data mentah yang belum dilakukan  penyaringan,  sehingga  biasanya  akan  ada  sedikit kesalahan  yang harus dikompensasi.  Akan tetapi,  kekurangan dari gyroscope tersbut dapat dihilangkan dengan menggabungkan  penggunaan gyroscope dengan  sensor  lain, seperti sensor gravitasi dan akselerometer .
D. Accelerometer
Accelerometer adalah  sensor  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  orientasi  suatu  perangkat  berdasarkan  gerakan  ke segala arah atau dengan menggoyangkan yang memungkinkan fitur untuk bertindak [2].
Sensor  yang  juga  terdapat  pada  android  ini  mengukur percepatan suatu objek baik  secara  dinamik  maupun  statistik. yang akan digunakan dalam tugas akhir ini adalah pengukuran dinamik .
Sensor  akselerometer  pada  android  digunakan  untuk mengukur percepatan bahwa perangkat bergerak relatif dalam tiga sumbu, yaitu sumbu x, sumbu y dan sumbu z  [3]. Dalam perangkat  android  terdapat  dua  macam  akselerometer,  yaitu linear akselerometer  dan  akselerometer.  Perbedaan  kedua sensor  tersebut  adalah  pada  pengukuran  dan  kalibrasi  data. Data  hasil  pengukuran  pada linear akselerometer  tidak termasuk  dengan  gaya  gravitasi  dan  belum  dikalibrasi sedangkan pada akselerometer sebaliknya.
Sensor  akselerometer  mengukur  percepatan  yang  dialami oleh  perangkat  dengan  menghitung  gaya  yang  dialami  oleh sensor  itu  sendiri,  seperti  pada  (3)  dan  (4)  dari  Android Developers .
𝐴 𝐷 =   − ( 1 𝑚𝑎𝑠𝑠) ∑ 𝐹 𝑆 (3)
𝐴 𝐷 =   −𝑔 − ( 1 𝑚𝑎𝑠𝑠) ∑ 𝐹 𝑆 (4)
Persamaan  (3)  adalah  persamaan  untuk  pengukuran percepatan  secara  umum,  akan  tetapi  gaya  gravitasi  selalu memengaruhi  hasil  pengukuran  sehingga  persamaan  yang terukur  pada  sensor  di  perangkat  adalah  (4).  Sebagai  contoh, ketika  perangkat  diam  pada  suatu  tempat  maka  percepatan yang  diukur  adalah 𝑔 = 9.81 𝑚/𝑠 2 sedangkan  ketika perangkat  jatuh  maka  percepatan  yang  terukur  adalah 𝑔 = 0 𝑚/𝑠 2 ,  sehingga  untuk  mengukur  percepatan  yang sebenarnya diperlukan penyaringan gaya gravitasi.
Akselerometer menggunakan  standar  koordinat  sistem sensor,  sehingga  perubahan-perubahan  nilai  yang  terukur ketika  akselerometer  bergerak  dapat  dilihat  pada  Tabel    dari Android  Developers.  Akselerometer  merupakan  sensor  yang sangat baik digunakan untuk mengukur pergerakan perangkat. Hampir  seluruh  perangkat  android  dilengkapi  dengan  sensor ini  dan  sensor  ini  juga  membutuhkan  tenaga  10  kali  lebih ringan daripada sensor lainnya. Kekurangan dari akselerometer adalah perlunya penyaringan data.

## E. Magnetometer
Magnetometer umumnya  digunakan  untuk  mengukur magnetisasi  bahan  magnetik  dan  arah  medan  magnet  pada suatu titik [3]. Selain itu, magenetometer juga dapat digunakan untuk  menentukan  arah  mata  angin.  Sensor  ini  terdapat  pada hampir seluruh perangkat android [4]. Dalam hal penempatan, magnetometer dapat digunakan untuk menentukan arah ketika perangkat sedang bergerak menuju suatu tempat. Magnetometer  dapat  digunakan  dalam  membuat Indoor Positioning  System .  Dalam IPS , magnetometer menggunakan medan  magnet  bumi  untuk  menentukan  posisi  di  dalam ruangan  dan  dapat  mendeteksi  pergerakan  perangkat  yang dilakukan dengan akurat. Dalam positioning, magnetometer di dalam penerapan pada IPS dapat memberikan hasil yang lebih akurat  daripada  penggunaan  GPS. Magnetometer memilik kekurangan  yaitu  berubahnya  medan  magnet  bumi  seiring dengan perubahan kerak bumi.
Pada  penelitian  ini,  magnetometer  digunakan  untuk meningkatkan  akurasi  gyroscope  dalam  mendeteksi  belok  / perubahan  arah  kendaraan  dan  menghilangkan  kesalahan deteksi pada gyroscope ketika perpindahan lajur.

## F. Riset Sejenis
MIROAD  merupakan  salah  satu  penerapan sensor  fusion yang  menghasilkan  aplikasi  [2].  Aplikasi  yang  dibangun dengan  menerapkan penggabungan accelerometer, gyroscope, magnetometer,  GPS,  video  recorder  ini  memberikan  hasil yang  akurat. MIROAD  (A  Mobile-Sensor-Platform  for Intelligent Recognition Of Aggressive  Driving) dibuat dengan tujuan meminimalisir angka kecelakaan yang disebabkan oleh perilaku  pengemudi  yang  agresif. MIROAD merupakan aplikasi  perangkat  bergerak  iOS.  Perbandingan  aplikasi Scoring Perilaku  Pengemudi  dengan MIROAD dapat  dilihat pada Tabel 6.

## G. Coefficient of Variation
Koefisien  variasi  adalah  ukuran  standar  penyebaran distribusi  probabilitas  atau  distribusi  frekuensi  [5].  Koefisien variasi dapat diaplikasikan dalam beberapa hal, seperti analisis perubahan  cuaca,  analisis  perubahan  permintaan  pelanggan, dan  kimia  analitik.  Koefisien  variasi  diperoleh  dengan membagi  simpangan  baku  dengan  rata-rata  sampel.  Nilai koefisien  variasi  yang  rendah  (<  20%)  menunjukkan  bahwa data set tersebut stabil.

## 𝐾𝑉 =  100% ∗ 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑓𝑜𝑟 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑡 (𝜎) 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑓𝑜𝑟 𝑡ℎ𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑡 (𝑋)
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
(5)
Nilai  yang  tinggi  (>  100%)  menunjukkan  bahwa  data tersebut sangat bervariasi [5].
Koefisien  variasi  digunakan  untuk  menghitung  stabilitas aplikasi  pada  uji  coba  dengan  beragam  kondisi.  Apabila  data pada  hasil  uji  tidak  normal  dan  memiliki  sebaran  nilai  yang kecil  antara  0-10,  maka  dapat  digunakan  transformasi  akar pada data tersebut [6]  dengan mengubah setiap data  menjadi akar dari data tersebut ditambah 0.5 (6).
𝑥′ =   √(𝑥 + 0.5)

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Perancangan Sistem
Aplikasi Scoring Perilaku  Pengemudi  adalah  aplikasi berbasis  perangkat  bergerak  yang  digunakan  untuk  menilai perilaku pengemudi saat berkendara secara teknis menggunakan sensor yang terdapat pada android. Aplikasi ini dapat  melihat  status  sensor,  memasukkan  tujuan  perjalanan, melihat info perjalanan,  melihat  status perjalanan  normal  dan agresif, serta melihat score akhir pengemudi yang merupakan tujuan utama dari aplikasi  ini. Alur pada  aplikasi ini terdapat pada Gambar 3.

## IV. IMPLEMENTASI
Dalam  merancang  aplikasi  ini,  digunakan  beberapa perangkat  pendukung  yang  terdiri  dari  perangkat  keras  dan perangkat lunak.

## A. Lingkungan Implementasi Perangkat Keras
- Laptop Tipe : Macbook Pro Prosesor : Intel® Core™ i 5-CPU (2.50 GHz) RAM : 8GB - Handphone Tipe : Samsung A8 Memori : 32GB - Sensor
1. Accelerometer 2. Gyroscope 3. Magnetometer

## B. Lingkungan Implementasi Perangkat Lunak
Penjelasan  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam implementasi aplikasi ini adalah sebagai berikut:
1. MacOS sebagai sistem operasi.
2. Android Studio sebagai editor kode dan compiler .

## C. Implementasi Sistem
Halaman  pada  Gambar  4(a)  menunjukkan  halaman  utama yang  berisi  status  sensor  yang  akan  digunakan.  Icon  centang menunjukkan  sensor  siap  digunakan.  Terdapat  pilihan  next untuk  melanjutkan  proses scoring perilaku  pengemudi  yang mengarah  ke  halaman  Tujuan.  Halaman  tujuan  berisi  dua bagian, yaitu tujuan perjalanan dan info perjalanan yang akan ditempuh.  Pilihan destination pada  bagian  tujuan  berfungsi untuk  memilih  tempat  tujuan  seperti  pada  Gambar  4(b). Kolom  search  berfungsi  untuk  memasukkan  tempat  tujuan seperti  pada  Gambar  4(c).  Pilihan select pada  Gambar  4(d) berfungsi  untuk  mengkonfirmasi  tempat  tujuan  dan  pilihan change location dipilih  apabila  tempat  tujuan  belum valid . Pilihan proses pada Gambar 4(e) berfungsi untuk melihat info perjalanan  yang  akan  ditempuh  seperti  pada  Gambar  4(f). Halaman  Status  Pengemudi  pada  Gambar  4(g)  berisi  status perilaku  pengemudi  yang  sedang  berjalan.  Gambar  4(h) menunjukkan score pengemudi  yang  diperoleh  serta  selisih waktu dengan GoogleMaps.
Implementasi langkah penilaian perilaku dilakukan dalam 2 tahap,  yaitu  menentukan manuver yang  terjadi  hasil  balikan dari  sensor  lalu  melakukan  perhitungan  berdasarkan persamaan manuver pada  bab  II.  Untuk  mengetahui  jenis manuver yang  dilakukan,  hasil  masukan  sensor  yang  didapat akan  dibandingkan  dengan  batasan  balikan manuver pada Tabel 7.

## V. UJI COBA DAN EVALUASI
Uji coba  dilakukan dengan sebanyak enam jenis pengujian untuk  menguji  stabilitas  dan  akurasi  aplikasi,  yaitu  pada  lalu lintas padat, pada lalu lintas sepi, dengan mobil yang berbeda, dengan  handphone  yang  berbeda,  dengan  mobil  dan handphone yang berbeda, serta dengan user yang berbeda.

## A. Pengujian Perjalanan pada Lalu Lintas Padat
Pengujian  perjalanan  dilakukan  pada  lalulintas  padat dengan jarak tempuh 1.3 kilometer dan waktu tempuh 4 menit. Perjalanan dilakukan selama 10 kali dengan rute, pengemudi, dan  kondisi  lingkungan  pengujian  yang  sama  untuk  melihat stabilitas  nilai  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi.  Kelemahan  dari percobaan ini adalah gaya pengemudi yang berbeda-beda pada setiap  percobaan.  Hasil  pengujian  data  yang  sudah ditransformasi dapat dilihat pada Tabel 8.
Didapatkan bahwa nilai koefisien variasi dari tiap manuver kurang  dari  100%  dan  nilai  rata-rata  koefisien  variasi  dari seluruh manuver adalah 30,41% sehingga data dapat dianggap belum  stabil.  Dari  percobaan  ini  ditemukan  gaya  pengemudi yang berbeda-beda pada setiap percobaan sehingga data  yang didapat kurang maksimal.
Gambar 3. Diagram Alir Aplikasi Scoring Perilaku Pengemudi Tabel 7. Batasan Hasil Balikan Manuver Manuver Gyrometer Accelerometer Magnetometer G-Force Belok kiri z > 0.02f - z[1]-z[0] > 1.3f - Belok kiri mendadak z > 0.02f - z[1]-z[0] > 1.3f >7.0f Belok kanan z < -0.02f - z[1]-z[0] > 1.3f - Belok kanan mendadak z < -0.02f - z[1]-z[0] > 1.3f >7.0f Akselerasi - y > 0.7 - - Akselerasi mendadak - y > 0.7 - >6.0f Deselerasi - y < -1.7 - - Deselerasi mendadak - y < -1.7 - <1.2f
(a)
(b) (c) (d) (e) (f) (g)
(h)
Gambar 4. UI Halaman (a) Utama. (b)Tujuan 1. (c)Tujuan 2. (d) Tujuan 3. (e) Tujuan 4. (f) Tujuan 5. (g) Status Pengemudi. (h) Score Pengemudi
Transformasi Hasil Uji Perjalanan pada Lalu lintas Padat
Tabel 9.
Hasil Uji Perjalanan pada Lalulintas Sepi

## B. Pengujian Perjalanan pada Lalu Lintas Sepi
Pengujian  perjalanan  dilakukan  dengan  jarak  tempuh  1.5 kilometer  dan  waktu  tempuh  3  menit.  Perjalanan  dilakukan selama  10  kali  dengan  rute,  pengemudi,  dan  kondisi lingkungan pengujian yang sama untuk melihat stabilitas nilai yang dihasilkan oleh aplikasi.
Kelemahan dari percobaan ini adalah gaya pengemudi yang berbeda-beda  pada  setiap  percobaan.  Hasil  pengujian  data yang  sudah  ditransformasi  dapat  dilihat  pada  dapat  dilihat pada Tabel 9. Dari data  pada Tabel 9, didapatkan didapatkan bahwa  nilai  koefisien  variasi  dari  tiap manuver kurang  dari 100%,  kecuali  pada manuver penambahan  kecepatan mendadak.  Nilai  rata-rata  koefisien  variasi  dari  seluruh manuver adalah 35,25% sehingga  data  dapat dianggap belum
stabil.  Dari  percobaan  ini  ditemukan  gaya  pengemudi  yang berbeda-beda  pada  setiap  percobaan  sehingga  data  yang didapat kurang maksimal.

## C. Pengujian Perjalanan dengan Mobil Berbeda
Pengujian perjalanan dengan mobil berbeda dilakukan oleh seorang  pengemudi  pada  rute  yang  sama  dan  dalam  kondisi lalulintas  normal.  Hasil  transformasi  data  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10.

## Transformasi Hasil Uji Perjalanan dengan Mobil yang Berbeda
Dari  data  pada  Tabel  10,  didapatkan  bahwa  nilai  koefisien variasi  dari  tiap  manuver  kurang  dari  100%,  kecuali  pada manuver  penambahan  kecepatan  mendadak  dan  belok mendadak.  Nilai  rata-rata  koefisien  variasi  dari  seluruh manuver adalah 15,58% sehingga data stabil.

## D. Pengujian Perjalanan dengan Mobil Berbeda
Pengujian perjalanan dengan mobil berbeda dilakukan oleh seorang  pengemudi  pada  rute  yang  sama  dan  dalam  kondisi lalulintas  normal.  Hasil  transformasi  data  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 10.
Dari  data  pada  Tabel  10,  didapatkan  bahwa  nilai  koefisien variasi  dari  tiap manuver kurang  dari  100%,  kecuali  pada manuver penambahan  kecepatan  mendadak  dan  belok mendadak.  Nilai  rata-rata  koefisien  variasi  dari  seluruh manuver adalah 15,58% sehingga data stabil.

## E. Pengujian Perjalanan dengan Handphone Berbeda
Pengujian perjalanan dengan handphone berbeda dilakukan oleh  seorang  pengemudi  pada  rute  yang  sama  dan  dalam kondisi  lalulintas  normal.  Hasil  transformasi  data  pengujian dapat  dilihat  pada  Tabel  11.  Dari  data  tersebut,  didapatkan bahwa nilai koefisien variasi dari seluruh manuver kurang dari 100%  dan  nilai  rata-rata  koefisien  variasi  dari  seluruh manuver adalah  5,50%  sehingga  data  dapat  dianggap  stabil pada percobaan dengan handphone berbeda.

## F. Pengujian Perjalanan dengan Handphone Berbeda
Pengujian perjalanan dengan handphone berbeda dilakukan oleh  seorang  pengemudi  pada  rute  yang  sama  dan  dalam kondisi  lalulintas  normal.  Hasil  transformasi  data  pengujian dapat  dilihat  pada  Tabel  11.  Dari  data  tersebut,  didapatkan bahwa nilai koefisien variasi dari seluruh manuver kurang dari 100%  dan  nilai  rata-rata  koefisien  variasi  dari  seluruh manuver adalah  5,50%  sehingga  data  dapat  dianggap  stabil pada percobaan dengan handphone berbeda.

## G. Pengujian Perjalanan dengan Mobil dan Handphone Berbeda
Pengujian  perjalanan  dengan  empat  mobil  dan  dua handphone  berbeda  dilakukan  pada  rute  yang  sama  dalam kondisi  lalulintas  normal  dilakukan  oleh  seorang  pengemudi. Handphone  diletakkan  berdampingan  pada  setiap  mobil. Transformasi  hasil  dari  uji  coba  menggunakan  mobil  dan handphone yang berbeda dapat dilihat pada Tabel 12.
Hasil  analisis  pada  data  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel 13. Dari data pada Tabel 13, didapatkan bahwa nilai koefisien variasi dari tiap manuver kurang dari 100% dan nilai rata-rata koefisien variasi dari seluruh manuver adalah 9,67% sehingga data dapat dianggap stabil.
Tabel 11. Transformasi Hasil Uji Perjalanan dengan Handphone yang Berbeda
Tabel 12.
Transformasi Hasil Uji Perjalanan dengan Mobil dan Handphone yang Berbeda (1)
Tabel 13.
Hasil Uji Perjalanan dengan Mobil dan Handphone yang Berbeda (2)

## H. Pengujian Perjalanan dengan User Berbeda
Pengujian perjalanan dengan user dilakukan oleh empat user  berbeda.  Perjalanan  dilakukan  sebanyak  satu  kali  pada masing-masing user. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 14.  Dari  data  tersebut,  didapatkan  bahwa  aplikasi  mampu memberikan nilai yang cukup sesuai dengan cara mengemudi dari tiap pengemudi kecuali pada pengemudi Rizky. A karena nilai  yang  diberikan  oleh  aplikasi  terlalu  kecil  sehingga akurasi  dari  aplikasi  pada  uji  coba  dengan  pengemudi  yang berbeda adalah 75%.
Tabel 14. Hasil Uji Perjalanan dengan User Berbeda

## VI. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  perancangan,  implementasi,  uji  coba, dan evaluasi, dapat diambil kesimpulan bahwa faktor perilaku pengemudi  yang  dapat  diamati  oleh  sensor  gyroscope, accelerometer, dan magnetometer adalah belok secara normal dan  agresif,  akselerasi  secara  normal  maupun  agresif,  serta pengurangan kecepatan secara normal dan agresif.
Dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan, manuver dikelompokkan  menjadi  normal  dan  agresif  dengan  metode thresholding . Manuver belok  kanan  secara  normal  tercatat ketika  nilai  Gyro  z>0.02,  belok  kiri  secara  normal  tercatat ketika  nilai  Gyro  z<-0.02,  akselerasi  secara  normal  tercatat ketika  nilai  akselerometer  y>0.07,  deselerasi  secara  normal tercatat ketika nilai akselerometer y<-1.7.
Manuver agresif  dideteksi  dengan  menggunakan  nilai  G- force. Belok kanan secara mendadak tercatat ketika nilai Gyro z>0.02  dan  G-force>7.0,    belok  kiri  secara  agresif  tercatat ketika  nilai  Gyro  z<-0.02  dan  G-force>7.0,  akselerasi  secara agresif  tercatat  ketika  nilai  akselerometer  y>0.07  dan  G-
force>0.06,  deselerasi  secara  agresif  tercatat  ketika  nilai akselerometer y<-1.7 dan G-force<1.2.
Uji  coba  pada  lalu  lintas  sepi  memiliki  stabilitas  paling rendah dengan rata-rata koefisien variasi 35,25% dan memiliki satu manuver yang  tidak  stabil,  yaitu  penambahan  kecepatan mendadak  dengan  koefisien  variasi  102,56%.    Hal  ini dipengaruhi  oleh  gaya  pengemudi  yang  berbeda  pada  setiap percobaan.  Dari  evaluasi  yang  dilakukan,  didapatkan  bahwa nilai  rata-rata  koefisien  variasi  dari  seluruh manuver adalah 19,28 % sehingga data stabil.

## VII. SARAN
Saran  untuk  pengembangan  sistem  berdasarkan  pada  hasil perancangan,  implementasi  dan  pengujian  yang  telah dilakukan  adalah  melakukan  uji  coba  dengan  meminimalisir faktor  yang  mempengaruhi  ketidakstabilan  data  dan meningkatkan  stabilitas  aplikasi  pada  percobaan  aplikasi dengan  kondisi  jalan  berbeda,  dan  membuat  visualisasi dimana pengemudi melakukan manuver.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  S.  M.  Putra,  D.  Purwitasari,  and  R.  V.  H.  Ginardi, “ Sistem Akuisisi  Data  untuk  Membantu  Memetakan  Kualitas  Angkutan Umum dengan Perangkat Android, ” J. Tek. ITS , vol. 4, 2015.
[2] Gunawan, “ Pengertian  Accelerometer,  Gyroscope,  Proximity,
Ambient  Light,  Digital  Compass  -  haiwiki.info. ” [Online].
Available: https://haiwiki.info/teknologi/sensor-smartphone-
android/.
[3] Android  Developers, “ Motion  Sensors  |  Android  Developers. ” [Online]. Available: https://developer.android.com/guide/topics/sensors/sensors_motion.
[4] Android  Developers, “ Position  Sensors  |  Android  Developers. ” [Online]. Available: https://developer.android.com/guide/topics/sensors/sensors_position . [5] M.  O ’ Connor, “ Coefficient  of  Variation  -  Lean  Math. ” [Online].
Available: http://www.leanmath.com/blog-entry/coefficient- variation.
[6] A.  Hidayat, “ Pengertian  Dan  Jenis  Transformasi  Data  -  Uji
Statistik, ” 2013. [Online]. Available:
https://www.statistikian.com/2013/01/transformasi-data.html.