Volume 05, No. 2, November 2021, page 91 - 97

## JEE
Jurnal Edukasi Elektro https://journal.uny.ac.id/index.php/jee

## Prototype Smart Autonomous Car berbasis Deep Learning dengan Sistem Pencegah Kecelakaan
Yusuf Pradrityarahman 1 , Dewanti Indri Hestiwi 2 , Fariz Al-Mustaqim 3 , Muhammad Luthfi Hakim 4 1,2,3,4 Jurusan Pendidikan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia
1 yusufpradityarahman.2018@student.uny.ac.id *, 2 dewantiindri.2018@student.uny.ac.id, 3 farizal.2018@student.uny.ac.id,
4 luthfihakim93@uny.ac.id * corresponding author

## ABSTRACT

## Article Info
Land transportation is dominated in its use to suffice the needs of the community in  Indonesia.  One  type  of  land  transportation  that  is  most  used  is  a  car.  The development of Smart Autonomous Car Prototype based on Deep Learning with Accident  Prevention  System  aims  to  overcome  the  high  rate  of  car  accidents, which has the driver as the most cause. The research method used Research and Development  with  a  sequential  linear  or  waterfall  model.  The  research  stages consist  of  literature  study,  system  design,  implementation  or  manufacture,  and testing. The Smart Autonomous Car prototype uses the Jetson nano and Arduino nano as the main components and also uses deep learning with the YOLOX and EfficientNet model in its technology.
Article history
Received: Sept. 20 th , 2021 Revised: Nov. 19 th , 2021 Accepted: Nov. 30 th , 2021
Keywords: transportation, accident, autonomous, deep learning.

## ABSTRAK
Penggunaan transportasi darat di Indonesia  mendominasi dalam  hal pemenuhan kebutuhan  di  masyarakat.  Salah  satu  jenis  transportasi  darat  yang  banyak digunakan adalah  mobil. Pembuatan Prototype Smart  Autonomous Car berbasis Deep Learning dengan Sistem Pencegah Kecelakaan bertujuan untuk mengatasi tingginya  tingkat  kecelakaan  mobil  yang  penyebab  terbesarnya  adalah pengemudi.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah Research  and Development atau penelitian dan pengembangan dengan model sequential linear atau  waterfall.  Tahapan  penelitian  terdiri  dari study  literature, perancangan sistem,  implementasi  atau  pembuatan,  serta  pengujian. Prototype  Smart Autonomous  Car menggunakan  Jetson  nano  dan  Arduino  nano  sebagai komponen  utamanya,  serta  menggunakan deep  learning berupa  model YOLOX dan EfficientNet dalam teknologinya.

## PENDAHULUAN
Transportasi  darat  merupakan  salah penunjang  utama  kemajuan  perekonomian  di Indonesia.  Peranannya  dalam  pemenuhan kebutuhan masyarakat mencapai 90,4% dibandingkan moda transportasi lainnya.  Salah satu  jenis  transportasi  darat  yang  sering
digunakan  masyarakat  saat  ini  adalah  mobil. Peningkatan  jumlah  mobil  yang  beredar  di Indonesia  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya  sejalan  dengan  pertumbuhan  jumlah penduduk dan perekonomian masyarakat.
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Indonesia,  jumlah  mobil  penumpang  di Indonesia mengalami kenaikan sebanyak 6,10%
dari tahun 2015 menjadi sebanyak 15.529.419- unit  pada  tahun  2019,  sedangkan  mobil  barang mengalami kenaikan sebanyak 4,91 persen dari tahun  2015  menjadi  5.021.888-unit  pada  tahun 2019 (Badan Pusat Statistik, 2019). Peningkatan  jumlah  kendaraan  di  Indonesia juga meningkatkan potensi terjadinya kecelakaan  di  jalan  raya.  Kementerian Komunikasi  dan  Informatika  (Kominfo) menyatakan  bahwa  jumlah  rata  -  rata  korban meninggal  dunia  akibat  kecelakaan  raya  di Indonesia adalah 3 orang setiap jam nya.
Menurut  data  dari The  National Motor  Vehicle  Crash  Causation  Survey (NMVCCS)  94%  alasan  utama  kecelakaan lalu  lintas  adalah drivers atau  pengemudi (Stats et al., 2018). Bagi pengemudi sendiri terdapat  beberapa  penyebab  kecelakaan yang  juga  dinyatakan  oleh  NMVCCS, diantaranya  yaitu    (1) recognition  errors yang  meliputi  kurang  perhatian  atau pengawasan  pengemudi  serta  gangguan internal atau eksternal ; (2) decision errors yaitu  kesalahan  pengambilan  keputusan seperti  mengemudi  terlalu  cepat,  salah menilai  jarak,  dan  lain  –  lain  ;  (3) performance  errors misalnya  kurang kemampuan  kontrol  arah  ; (4) non- performance  errors misalnya  pengemudi mengantuk atau tidur (Stats et al., 2018) Tabel  1.  Persentase alasan  kecelakaan  oleh pengemudi atau drivers No Alasan Utama Pengemudi Persentase 1. Recognition Errors 41% 2. Decision Errors 33% 3. Performance Errors 11% 4. Non-Performance Errors 7% 5. Other 8% 6. Total 100%
Prototype  Smart  Autonomous  Car didesain  untuk  pencegahan  kecelakaan
dengan  mengatasi  alasan  -  alasan  utama kecelakaan yang disebabkan oleh pengemudi.  Teknologi  yang  diterapkan adalah Artificial Intelligence
atau Kecerdasan  Buatan.  Beberapa  rancangan fitur  keamanan  yang  dikembangkan  pada Prototype  Smart  Autonomous  Car yaitu dapat  menghindari  tabrakan,  fitur driver monitoring  system ,  fitur  pendeteksi  rambu lalu lintas dan fitur autonomous driving .
Teknologi autonomous driving sendiri  sebelumnya  telah  dikembangkan pada mobil, contohnya yaitu tesla autopilot. Pembeda Prototype Smart Autonomous Car dengan  mobil  autonomous  tersebut  yaitu, pada tesla autopilot teknologi yang saat ini merupakan  mobil autonomous level  2 belum banyak dikembangkan dan disesuaikan  dengan  kondisi  lalu  lintas  di Indonesia, sedangkan pada Prototype Smart Autonomous  Car pengembangan  yang dilakukan  disesuaikan  berdasarkan  kondisi lalu lintas serta rambu - rambu di Indonesia, sehingga  akan  lebih  cocok  digunakan  di Negara Indonesia.

## METODE
Pengembangan Prototype Smart Autonomous  Car menggunakan  metode Research  and  Development (R&D)  dengan model sequential  linear atau  waterfall. Tahapan  -  tahapan  penelitian  waterfall dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode R&D
Tahap  pertama :  analisa  kebutuhan dilakukan dengan melakukan study literature, menentukan output/tujuan penelitian  yang  diinginkan  sesuai  dengan permasalahan  yang  akan  diatasi,  dan melakukan diskusi dengan dosen pembimbing.  Pada  tahapan  ini  juga dilakukan  analisis  kebutuhan  komponen yang  akan  digunakan  dan  mencari  fungsi setiap  komponen  agar  dapat  menentukan komponen  terbaik  yang  dapat  digunakan dalam produk.
Tahap kedua : desain dan perancangan sistem  kerja Prototype  Smart  Autonomous Car dilakukan  dengan  pembuatan  desain prototype dan  perancangan  kelistrikan  dan pembuatan  program.  Pada  perancangan Prototype  Smart  Autonomous  Car terdiri  2 bagian, yaitu perancangan produk prototype (mobil) dan perancangan sistem tiruan jalan raya.  Pada  produk prototype rancangan yang dibuat yaitu pembuatan desain produk dan pembuatan rangkaian kelistrikan/desain PCB.  Sedangkan  pada  sistem  tiruan  jalan
raya  dilakukan  pembuatan  rangkaian kelistrikan/desain  PCB traffic  ligh t,  desain miniatur traffic  light ,  dan  desain  miniatur traffic sign .

## Gambar 2. Diagram Pengawatan Komponen
Perancangan  sistem  kerja  dilakukan pembuatan  program  yang  akan  menjadi fitur  keamanan  pada Prototype  Smart Autonomous Car . Fitur tersebut diantaranya dapat  melakukan  kemudi  secara  otomatis sesuai  dengan  jalur,  dapat  mengenali rambu-rambu  lalu  lintas  dengan deep learning ,  fitur  menghindari  tabrakan,  serta driver monitoring system . Kemudi otomatis dan  pendeteksian  rambu  lalu  lintas menggunakan  komponen  utama  berupa webcam.  Pada  fitur  menghindari  tabrakan menggunakan sensor ultrasonik. Serta pada driver  monitoring  system menggunakan model EfficientNet .
Selain  itu,  pada
Prototype  Smart  Autonomous  Car juga menggunakan model YOLOX untuk melakukan  pendeteksian  objek  berupa traffic sign dan traffic light secara real time dan  dapat  memprediksikan  letak  objek dengan bounding box .
Gambar 3. Sistem Kendali Prototype
Analisa Kebutuhan Desain dan Perancangan Implementasi Pengujian
Tahap  ketiga :  implementasi.  Pada tahap  ini  kegiatan  yang  dilakukan  adalah cetak  berbagai  desain  yang  telah  dibuat pada  tahap  sebelumnya  baik  yang  berupa 2D  maupun  3D,  pembuatan  rangkaian elektronik atau PCB, dan perakitan seluruh komponen. Hasil dari kegiatan tahap ketiga ini  adalah  produk Prototype  Smart Autonomous  Car yang  telah  jadi  dan  siap dilakukan pengujian atau uji coba.
Tahap  keempat: pengujian  dilakukan dengan  menjalankan prototype pada miniatur  lintasan  atau  jalan  raya  yang dilengkapi  dengan traffic  light dan traffic sign. Pengujian  terdiri  dari  uji  fungsi  yang berupa  mampu  atau  tidaknya  fitur  pada prototype dapat  bekerja,  serta  uji  kinerja yang  berisi  rincian  fungsi  masing  -  masing fitur prototype. Pengujian prototype dilakukan  menggunakan  beberapa  tahapan, diantaranya:
a. Uji kerja Prototype Smart Autonomous Car sehingga dapat mencegah tabrakan pada benda didepannya.
b. Pengujian  fitur driver  monitoring system dari Prototype  Smart Autonomous  Car .  Pengujian  dilakukan dengan  menempatkan  pengemudi  yang mengantuk di depan kamera, pengamatan dilakukan untuk mengetahui jenis respon ketika pengemudi mengantuk/tidur, terdistraksi, serta ketika dalam keadaan fokus mengemudi.
c. Pengujian  fitur  pendeteksi  rambu– rambu  lalu  lintas  dan autonomous driving dilakukan dengan menempatkan Prototype Smart Autonomous  Car pada  kompleks miniatur  jalan  raya  yang  dilengkapi oleh beberapa rambu–rambu lalu lintas.
Beberapa  rambu  lalu  lintas  yang digunakan  diantaranya traffic  light , rambu  berbelok  ke  kanan,  rambu  stop, rambu  batas  maksimal  kecepatan,  dan kecepatan minimum. Pada fitur autonomous  driving ,  mobil  akan berjalan  otomatis  pada  kompleks miniatur  jalan  raya  dengan  mematuhi rambu–rambu lalu lintas yang ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Prototype Smart  Autonomous  Car Berbasis Deep  Learning dengan  Sistem Pencegah  Kecelakaan  berjalan  dengan menerima masukan/ input dari webcam yang diletakkan  dibagian  depan  mobil.  Gambar lintasan/jalan raya, traffic light, dan traffic sign yang  tertangkap  oleh webcam akan diproses dengan jetson nano yang kemudian akan menentukan kinerja prototype selanjutnya  ketika  sedang  diaktifkan. Prototype juga  akan  menjaga  jarak  dengan benda  didepannya  karena  dilengkapi dengan  sensor  ultrasonik.  Hasil  pembuatan Prototype  Smart  Autonomous  Car yang telah  jadi  dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah.
Gambar 4. Prototype Smart Autonomous
Car Pengujian Prototype Smart Autonomous  Car Berbasis Deep  Learning dengan  Sistem  Pencegah  Kecelakaan dilakukan pada miniatur lintasan atau jalan
raya  yang  dilengkapi  dengan traffic  light dan traffic sign.
Tabel  2.  Hasil  Uji  Fungsi  Masing-Masing Fitur pada Prototype Jenis Pengujian Fitur Hasil Forward Collision Warning sebagai pencegah tabrakan Berfungsi Pendeteksi rambu - rambu lalu lintas ( traffic light dan traffic sign ) Berfungsi Pendeteksi keadaan pengemudi ( Driver Monitoring System)
Berfungsi Autonomous driving Berfungsi
Tabel 3. Hasil Uji Kinerja Masing - Masing
Fitur Pada Prototype Jenis Pengujian Fitur Hasil Forward Collision Warning sebagai pencegah tabrakan Jarak prototype berhenti 10 cm Pendeteksi rambu - rambu lalu lintas ( traffic light dan traffic sign ) Akurasi traffic sign 85-95% Akurasi traffic light
70-90%
Pendeteksi keadaan pengemudi ( Driver
Monitoring System) Mendeteksi keadaan fokus, distraksi, dan mengantuk pada pengemudi Autonomous driving Prototype dapat berjalan secara otonom

## Pembahasan
Berdasarkan  tabel  data  pengujian diatas,  diketahui  bahwa prototype dapat menghindari  tabrakan  dengan  benda  - benda  di  depannya  karena  akan  otomatis
berhenti  jika  terdeteksi  benda  lain  dalam jarak 10 cm.
Gambar 5. Pengujian Forward Collision Warning sebagai Pencegah Tabrakan
Selanjutnya  pendeteksian traffic  sign dan traffic light sebagai fitur keamanan dan pendukung  fitur autonomous diperoleh hasil  dengan  akurasi  deteksi traffic  sign sebesar 85-95%.
Gambar 6. Pengujian deteksi traffic sign
Sedangkan  pada  pengujian  deteksi traffic  light diperoleh  akurasi  sebesar  70- 90%.
Gambar 7. Pengujian Deteksi Traffic Light
Hasil  pengujian Driver  Monitoring System yaitu prototype dapat  mendeteksi
dan merespon beberapa kondisi pengemudi, diantaranya  ketika  pengemudi  dalam keadaan  fokus,  distraksi,  dan  mengantuk. Kondisi  fokus  pengemudi  yaitu  ketika melihat ke arah depan / melihat jalan raya. Kondisi  distraksi  yaitu  ketika  pengemudi tidak  fokus  /  melihat  ke  arah  depan, misalnya  pengemudi  melihat  ke  arah bawah, kebelakang, atau bermain handphone.  Prototype  merespon  fitur Driver Monitoring System dengan menghidupkan  alarm  ketika  pengemudi dalam kondisi distraksi dan mengantuk.
Gambar 8. Pengujian Driver Monitoring System
Terakhir, pada pengujian autonomous driving ,  hasil  yang  diperoleh  yaitu prototype dapat  melakukan  beberapa task seperti  berjalan  sesuai  lintasan  dan mematuhi  rambu-rambu  lalu  lintas  yang ada.
Gambar 9. Pengujian task belok kanan
Gambar 10. Pengujian task berhenti saat lampu merah

## SIMPULAN
Berdasarkan pemaparan diatas, dapat disimpulkan bahwa : 1. Prototype  Smart  Autonomous  Car Berbasis Deep Learning dengan Sistem Pencegah Kecelakaan dirancang dengan  tujuan  untuk  mengurangi tingkat  kecelakaan  lalu  lintas  di  jalan raya yang disebabkan oleh pengemudi
2. Hasil pengujian fitur Forward Collision  Warning sebagai  pencegah tabrakan  adalah  dapat  berfungsi  dan prototype dapat  berhenti  dengan  jarak 10 cm
3. Hasil pengujian fitur pendeteksi rambu -  rambu  lalu  lintas  ( traffic  light dan traffic  sign )  adalah  dapat  berfungsi dengan akurasi 85-95% untuk pendeteksian traffic sign, serta 70-90% untuk pendeteksian traffic light. 4. Hasil  pengujian  fitur  pendeteksi keadaan pengemudi ( Driver Monitoring  System) adalah  dapat mendeteksi  keadaan  fokus,  distraksi, dan mengantuk pada pengemudi.

## DAFTAR RUJUKAN
Azka,  R.M.  (2021) ‘Didominasi  Moda Darat,  Angkutan  Logistik  Bakal
Diratakan’. URL:
https://ekonomi.bisnis.com/read/20200 621/98/1255602/didominasi-moda- darat-angkutan-logistik-bakal- diratakan- .  Diakses  tanggal  26
Agustus 2021
Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Statistik Transportasi Darat 2019 . BPS RI/BPS-Statistics Indonesia. https://doi.org/06140.2002 Katalog/Catalog: 8302004 Marrol.  2017.  ‘Rata-rata  Tiga  Orang Meninggal Setiap Jam Akiat Kecelakaan Jalan’.URL:
https://kominfo.go.id/index.php/content /detail/10368/rata-rata-tiga-orang- meninggal-setiap-jam-akibat- kecelakaan-jalan/0/artikel_gpr Diakses pada tanggal 26 Agustus 2021
Stats,  C.,  Hs,  D.  O.  T.,  Carolina,  N., Carolina,  S.,  &  Mariana,  N.  (2018).
Traffic  Safety  Facts :  Critical  Reasons for  Crashes  Investigated  in  the National Motor Vehicle Crash Causation Survey . 2018 (August), 1–3.