ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 301 - 312
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.301

## Implementasi Sensor IMU untuk mengetahui Sudut Elevasi Kendaraan menggunakan Metode Least Square

## ERWANI MERRY SARTIKA, AUDYATI GANY, VINCENSIUS YUVENS
Program Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha Email: erwanimerry@gmail.com
Received 30 Desember 2019 | Revised 12 Januari 2020 | Accepted 30 Maret 2020

## ABSTRAK
Kemiringan jalan menyebabkan pengendara sepeda motor lebih berhati-hati dalam mengendarai  kendaraannya.  Selain  untuk  keamanan,  sudut  elevasi  jalan  dapat mempengaruhi dalam pengendalian kendaraan sehingga dapat lebih menghemat energi. Pada paper ini sensor Inertial Measurement Unit (IMU) digunakan untuk mengetahui  kemiringan  kendaraan  sepeda  motor  (naik/turun  dan  condong kiri/kanan).  Dalam  perancangannya  beberapa  data  akselerasi  dari  sensor accelerometer IMU diolah dengan regresi sehingga diperoleh persamaan regresi yang  kemudian  digunakan  untuk  memperbanyak  data  sehingga  data  tersebut dapat digunakan untuk prediksi model antara 3 input nilai akselerasi dan 2 output nilai  kemiringan  sudut  kendaraan.  Prediksi  model  berhasil  dengan  indentifikasi menggunakan metode Least Square. Dari data pengamatan diperoleh bahwa rata- rata kesalahan absolut untuk kemiringan naik/turun dan condong kiri/kanan antara 5 o s/d 7 o , namun belum berhasil untuk sudut yang besar (70 o s/d 90 o ).
Kata kunci : IMU, accelerometer, sudut elevasi, Arduino, Least Square

## ABSTRACT
The slope of the road leads to awareness of motorcyclists ini riding their motorcycle addition to safety, the elevation angle of the road can affect vehicle control so that it can save more energy. In this paper the IMU sensor is used to determine the slope of a motorcycle (up / down and leaning left / right). In the design of some acceleration  data  from  the  IMU  accelerometer  sensor  is  processed  so  that  the regression equation is obtained. The regression equation is used to generate the data to predict the model 3 input acceleration value and 2 output slope value of the  vehicle.  Model  prediction  was  successful  by  identification  using  the  Least Square method. Obtained from observational data that the average absolute error for the slope up / down and leaning left / right between 5 o to 7 o , but has not been successful for wide angles (70 o to 90 o ).
Keywords : IMU, accelerometer, elevation angle, Arduino, Least Square

## 1. PENDAHULUAN
Kecepatan  kendaraan  sepeda  motor  saat  bergerak  tentunya  sangat  dipengaruhi  oleh kemiringan jalan. Pada saat ada tanjakan, turunan, belok ke kiri, atau belok kanan tentunya akan mempengaruhi pada pengendalian kecepatan kendaraan sepeda motor tersebut. Selain itu untuk lebih menghemat  energi saat kendaraan bergerak turun, naik, belok kiri, dan belok kanan tentunya perlu dikendalikan dengan mengetahui kemiringan kendaraan sepeda motor saat bergerak. Melalui informasi sudut  kemiringan juga dapat membuat pengendara sepeda motor  lebih  berhati-hati,  karena  kemiringan  yang  berlebih  saat  bergerak  belok  dapat menyebabkan kendaraan   tersebut   mengalami loss control (Dantes, 2013) . Penambahan dan implementasi sensor Inertial Measurement Unit (IMU) pada kendaraan sepeda motor akan sangat  membantu  bagi  pengendara  untuk  mengetahui  posisi  kendaraan  yang  sedang dikendarai.
Dalam  sistem  penentuan  posisi  kendaraan,  sensor Inertial  Measurement  Unit  (IMU)  telah berperan penting. Akselerasi dari accelerometer IMU digunakan untuk menghitung kecepatan kendaraan,  dan  kemudian  memperkirakan  jarak  kendaraan  yang  ditempuh  ke  waktu (Suwandi, dkk, 2019) . Aplikasi dari sensor gyroscope dan accelerometer yang merupakan komponen penyusun alat  ukur  inersial ( Inertial Measurement Unit) untuk  mendeteksi  sikap
( attitude) pada wahana terbang tanpa awak (Taryana, dkk, 2015) . Accelerometer adalah sebuah perangkat elektromagnetik yang berfungsi untuk mengukur akselerasi dengan tepat, percepatan karena gravitasi, mendeteksi dan mengukur getaran yang terjadi pada kendaraan, getaran  pada  mesin-mesin,  juga  getaran  yang  terjadi  di  bumi (Lee  &  Jeon,  2018) . Accelerometer sensitif terhadap akselerasi linier dan bidang gravitasi lokal. Percepatan linear selaras  dengan  arah  dari  sumbu  yang  akan  memberikan output  accelerometer  positif. Akselerasi besarnya tergantung pada sudut kemiringan (Pedley, 2013) . Estimasi orientasi menggunakan Kalman  Filter  digunakan  untuk  membantu  memperkirakan  gerak  pada  IMU (Habbachi, dkk, 2018) .
Identifikasi digunakan untuk penentuan model sistem dinamis dari input/output pengukuran (Sartika,  dkk,  2019). Pengetahuan  tentang  model  diperlukan  untuk  desain  dan implementasi  sistem  kontrol  kinerja  tinggi.  Algoritma  kuadrat  terkecil  ( Least  Square) menawarkan suatu profil variasi untuk keuntungan adaptasi. Dengan algoritma Least Square (kuadrat  terkecil)  rekursif  menyebabkan  semakin  sedikit  bobot  untuk  kesalahan  prediksi (Landau, 2006) . Identifikasi menggunakan Least Square digunakan untuk mengatasi sistem sparse,  algoritma  ini  memanfaatkan kesalahan  keluaran  untuk  mengontrol  forgetting factor sehingga dapat meningkatkan laju konvergensi (Wang, dkk, 2015) .
Board  Arduino  terdiri  dari  hardware  /  modul  mikrokontroller  dan  software  IDE  (Integrated Development Environment). Kelebihan dari Arduino yaitu rangkaian minimum dan programmer sudah built in dalam satu board (Santoso, 2015) . Sensor Fusion (Komplementer dan Kalman filter)  dan  filter  Moving  Average  diimplementasikan  pada  Arduino  mikrokontroler  berbasis akuisisi data dari sensor Inertial Measurement Unit (IMU) untuk aplikasi platform yang stabil (Redhyka, dkk, 2015) .
Akselerasi  dari accelerometer  IMU  telah  digunakan  dalam  aplikasi  kendaraan.  Selain  itu accelerometer dapat mengukur akselerasi dengan tepat dan selaras dengan arah, sehingga dapat menentukan sudut kemiringan. Pada paper ini akan mengimplementasikan sensor IMU khususnya accelerometer  untuk  mengetahui  sudut  elevasi  jalan  pada  kendaraan  sepeda motor.  Data  akselerasi  yang  diambil  dari  sensor  IMU  berupa  tiga  arah  ( x,  y,  dan  z)  akan digunakan untuk memperoleh dua sudut kemiringan (arah naik/turun dan arah condong ke kiri/kanan)  seperti  yang  terjadi  pada  kendaraan  sepeda  motor  akibat  sudut  elevasi  jalan.
Kalman Filter digunakan untuk menghasilkan data yang cukup stabil sehingga dapat  membaca pergerakan kendaraan dengan lebih baik. Prediksi model dari sudut kemiringan akan dilakukan menggunakan metode Least Square. Metode Least Square dipilih karena merupakan metode yang  cukup  sederhana  untuk  memprediksi  beberapa input  dan  output,  sehingga pemrosesannya dapat dilakukan oleh pengendali Arduino. Arduino digunakan untuk membaca data sensor IMU dengan bantuan Kalman Filter dan mengeluarkan dua data sudut kemiringan yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  mengendalikan  secara  otomatis  kecepatan  dari kendaraan sehingga akan lebih efektif dan efisien.

## 2. PERANCANGAN
Perangkat yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari sensor IMU dan Arduino. Sensor IMU digunakan untuk membaca data akselerasi dengan arah x, arah y, dan arah z (selanjutnya disebut az, ay, dan az). Arduino digunakan untuk membaca dan menerima data akselerasi dari sensor IMU dan melakukan proses perhitungan hasil prediksi sudut kemiringan arah naik/turun dan  condong  ke  kiri/kanan.  Proses  yang  dilakukan  dalam  perancangan  untuk  menentukan sudut kemiringan ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Perancangan Sudut Kemiringan dari Pembacaan Akselerasi Sensor IMU
Sensor IMU membaca data akselerasi ( ax, ay, az) untuk berbagai kemiringan, namun data yang  dihasilkan tidak  cukup  stabil.  Oleh  sebab  itu  pada  proses  pembacaan  data  akselerasi tersebut ditambahkan Kalman Filter sehingga data yang terbaca dengan baik  untuk beberapa sudut kemiringan (naik /turun) dan condong (kiri/kanan). Sudut dipilih naik/turun dan condong kiri/kanan karena hasil dari perancangan ini akan digunakan untuk mengetahui sudut elevasi jalan pada kendaraan sepeda motor yang kemungkinan mengalami pergerakan tersebut.
Pengambilan data untuk posisi sensor naik/turun dengan beberapa sudut ditunjukkan pada Tabel 1. Sedangkan pengambilan data untuk posisi sensor condong ke kiri/kanan ditunjukkan pada Tabel 2. Data diambil pada beberapa sudut khusus sehingga dapat dibaca dengan tepat menggunakan busur derajat. Nilai ax, ay, dan az adalah nilai akselerasi pada sumbu x, sumbu y, dan sumbu z.
Data diolah menggunakan Metoda Regresi untuk mendapatkan persamaan Hasil persamaan Regresi  digunakan untuk mendapatkan data  yang  cukup untuk di prediksi Sensor IMU membaca data akselerasi  ( ax,  ay, az)  dengan  bantuan Kalman Filter Data di identifikasi menggunakan  Metoda Least Square  untuk  mendapatkan model (3 input 2 output)
Hasil  Model  dieksekusi  oleh arduino untuk menghasilkan data sudut kemiringan
Tabel 1. Data Posisi Sensor (Naik/Turun) terhadap Pembacaan Akselerasi ( ax, ay, dan az)
Posisi Sensor Sudut ax ay az turun -90 -250,75 -0,75 -7,65625 turun -60 -218,935 -0,54839 97,96774 turun -45 -187,031 -0,15625 143,9688 turun -30 -136,063 -9,625 187,75 datar 0 11,12903 0,903226 232,2258 naik 30 142,1563 9,4375 196,0313 naik 45 198,7576 11,51515 150,9091 naik 60 234,75 1,4375 104,6875 naik 90 266,2258 8,806452 -13
Tabel 2. Data Posisi Sensor (Condong ke Kiri/Kanan) terhadap Pembacaan Akselerasi ( ax, ay, dan az) Posisi (condong) Sudut ax ay az kiri -90 8,4375 -255,594  -11,4375 kiri -60 -23,9677  -221,258  103,5484 kiri -45 -38,9375  -178,719  155,4688 kiri -30 -53,8438  -125,031  191,5625 datar 0 11,12903 0,903226 232,2258 kanan 30 -41,625 133,25 188,625 kanan 45 -43,6563 179,2188 150,9375 kanan 60 -6,35484 222,1613 101,4194 kanan 90 7,612903 255 -32,7742
Data yang diperoleh dari beberapa sudut kemiringan pada Tabel 1 untuk posisi kemiringan naik/turun kemudian diolah menggunakan metode regresi untuk mendapatkan persamaan dari karakteristik data tersebut (Sartika, dkk, 2019) . Gambar 2 (a) adalah gambar grafik hasil regresi untuk ax, Gambar 2 (b) adalah gambar grafik hasil regresi untuk ay, dan Gambar 2 (c) adalah gambar grafik hasil regresi untuk az.
(a) (b)
(c)
Gambar 2. (a) Kurva Regresi dari Tabel 1 untuk Akselerasi Arah ax (b) Kurva Regresi dari Tabel 1 untuk Akselerasi Arah ay (c) Kurva Regresi dari Tabel 1 untuk Akselerasi Arah az Dari Gambar 2 diperoleh persamaan regresi untuk masing-masing arah ax, ay, dan az terhadap sudut  kemiringan  naik/turun  seperti  ditunjukkan  pada  Persamaan  (1),  Persamaan  (2),  dan Persamaan (3) dengan koefisien korelasi (R 2 ).
𝑎 = −0,0002267495 Ꝋ + 0,0002188957 Ꝋ + 4,6945092510 Ꝋ + 5,9818591166 (1)
𝑅 = 0,9995129328
𝑎 = −0,0000000002 Ꝋ + 0,000000016 Ꝋ −  0,0000019172 Ꝋ −  0,0001780685 Ꝋ + 0,0053652026 Ꝋ + 0,4437209315 Ꝋ −  0,9659132816 (2)
𝑅 = 0,9127742524
𝑎 = 0,0000014996 Ꝋ −  0,0000196405 Ꝋ −  0,0416463724 Ꝋ + 0,1286222033 Ꝋ + 228,9621257005
(3)

## 𝑅 = 0,9991091916
Sedangkan data yang diperoleh dari beberapa sudut kemiringan pada Tabel 2 untuk posisi kemiringan  condong  ke  kiri/kanan  kemudian  diolah  menggunakan  metode  regresi  untuk mendapatkan persamaan dari karakteristik data tersebut. Gambar 3(a) adalah gambar grafik hasil regresi untuk ax, Gambar 3(b) adalah gambar grafik hasil regresi untuk ay, dan Gambar 3(c) adalah gambar grafik hasil regresi untuk az.
-400 -200 0 200 400 -100 -50 0 50 100 Kurva ax -15 -10 -5 0 5 10 15 -100 -50 0 50 100 Kuva ay -50 0 50 100 150 200 250 -100 -50 0 50 100 Kurva az
(a) (b) (c)
Gambar 3. (a) Kurva Regresi dari Tabel 2 untuk Akselerasi Arah ax (b) Kurva Regresi dari Tabel 2 untuk Akselerasi Arah ay (c) Kurva Regresi dari Tabel 2 untuk Akselerasi Arah az
Dari Gambar 3 diperoleh persamaan regresi untuk masing-masing arah ax, ay, dan az terhadap sudut kemiringan condong kiri/kanan seperti ditunjukkan pada Persamaan (4), Persamaan (5), dan Persamaan (6) dengan koefisien korelasi (R 2 ).
𝑎 = −0,0000000021 Ꝋ −  0,0000000059 Ꝋ + 0,0000255623 Ꝋ + 0,0000455638 − 0,0698008357 Ꝋ + 0,0161510297 Ꝋ + 4,6492090155                                       (4) 𝑅 = 0,9122701924
𝑎 = −0,0001932259 Ꝋ −  0,0003536307 Ꝋ + 4,3991612155 Ꝋ + 2,2527943782 (5)
𝑅 = 0,9999044425
𝑎 =   −0,0301286205 Ꝋ −  0,0800025848 Ꝋ +  217,8708617461
(6)
𝑅 = 0,9936257393
Seluruh  karakteristik ax,  ay,  dan  az  terhadap  sudut  kemiringan  naik/turun  dan  condong kiri/kanan  digunakan  untuk  memprediksi  model  dari  sudut  kemiringan  kendaraan.  Seluruh persamaan  kemudian  digunakan  untuk  memperbanyak  data  sehingga  dapat  diidentifikasi modelnya  dari  3 input  data  akselerasi  menjadi  2  data  output  kemiringan.  Identifikasi menggunakan metode Least Square digunakan untuk mendapatkan model tersebut. Metode
-100 -50 0 50 100 -100 -50 0 50 100 Kurva ax (Condong) -400 -200 0 200 400 -100 -50 0 50 100 Kurva ay (Condong) -100 0 100 200 300 -100 -50 0 50 100 Kurva az (Condong)
Least  Square  memiliki  gain  adaptation  dalam  proses  identifikasinya.  Persamaan  (7)  adalah persamaan metode Least Square yang digunakan (Landau, 2006) .
𝑦(𝑡 + 𝑛) =   −𝑎  𝑦(𝑡) +   𝑏  𝑢 (𝑡) + 𝑏 𝑢 (𝑡) + 𝑏  𝑢 (𝑡) = 𝜃 ∅(𝑡) 𝜃 = [𝑎 𝑏   𝑏  𝑏 ] ∅(𝑡) = [−𝑦(𝑡) 𝑢 (𝑡) 𝑢 (𝑡) 𝑢 (𝑡)] 𝑒(𝑡 + 1) =  𝑦(𝑡 + 1) − 𝑦(𝑡 + 1) 𝐹(0) = 1 𝛿 𝐼  ;   0 < 𝛿 ≪ 1
𝐹(𝑡 + 1) = 𝐹(𝑡) − 𝐹(𝑡)∅(𝑡)∅(𝑡) 𝐹(𝑡) 1 + ∅(𝑡) 𝐹(𝑡)∅(𝑡)
𝜃(𝑡 + 1) = 𝜃(𝑡) + 𝐹(𝑡 + 1)∅(𝑡)𝑒(𝑡 + 1) (7)
Keterangan :
𝑦(𝑡 + 1) = estimasi data output (sudut)
𝜃 = vektor parameter 𝑎  dan 𝑏 = parameter estimasi pole dan zero ∅(𝑡) = [−𝑦(𝑡), 𝑢(𝑡)] = vektor pengukuran 𝑦(𝑡) = nilai data output (sudut kemiringan naik/turun dan condong kiri/kanan) 𝑢(𝑡) = nilai data input (ax, ay, dan az) 𝑒(𝑡 + 1) = error 𝑦(𝑡 + 1) = data output 𝐹(𝑡) = gain adaptation 𝐼 = matriks identitas
𝐹(𝑡 + 1) = prediksi gain adaptation
𝜃(𝑡 + 1) = prediksi vektor parameter estimasi
Berdasarkan data yang dicari model dengan 3 data input berupa nilai accelerometer ax, ay, dan az. Ketiga parameter accelerometer tersebut digunakan untuk memprediksi model sudut dari  kendaraan  dengan  sensor  IMU  yang  dipasang  mendatar  pada  kendaraan  (pada spdometer). Sudut keluaran yang digunakan adalah sudut naik atau turun dan condong ke kiri atau ke kanan. Transfer Function yang diperoleh dari hasil identifikasi dengan metode Least Square  diperoleh  untuk  sudut  kemiringan  naik/turun  ditunjukkan  pada  Persamaan  (8). Sedangkan transfer function persamaan yang diperoleh dari hasil identifikasi dengan metode Least Square diperoleh untuk sudut condong ke kiri/kanan ditunjukkan pada Persamaan (9).
Ꝋ = , , 𝑎 + , , 𝑎 + , , 𝑎 (8)
Ꝋ = , , 𝑎 − , , 𝑎 + , , 𝑎 (9)
Persamaan (8) dan (9) selanjutnya akan diuji untuk berbagai nilai akselerasi untuk mengetahui keberhasilan sudut kemiringan yang dihasilkan di bagian data pengamatan.

## 3. DATA PENGAMATAN
Pada data pengamatan dilakukan pengambilan data berbagai nilai akselerasi untuk menguji besar sudut yang dihasilkan. Pengujian dilakukan menggunakan Simulink, dengan memasukan 3  nilai  akselerasi  setiap  melakukan  perubahan  kemiringan  posisi  sensor  IMU.  Dari  proses pengujian, terdapat pergeseran hasil identifikasi sehingga perlu perubahan persamaan dengan mengurangi nilai konstanta sebesar 10. Gambar 4 dan Gambar 5 adalah gambar model yang diperoleh  dari  metode Least  Square  setelah  penyesuaian  pergeseran.  Gambar  4  adalah pengujian  model  menggunakan  Simulink  untuk  sudut  kemiringan  naik/turun,  sedangkan Gambar 5 adalah pengujian model menggunakan Simulink untuk sudut kemiringan condong ke kiri/kanan.
Gambar 4. Pengujian menggunakan Simulink dari Model Hasil Identifikasi Sudut Kemiringan Naik/Turun
Gambar 5. Pengujian menggunakan Simulink dari Model Hasil Identifikasi Sudut Kemiringan Condong Kiri/Kanan
Tabel 3 dan Tabel 4 adalah data pengujian pengamatan data untuk pengujian prediksi model hasil identifikasi metode Least Square setelah dilakukan pergeseran dengan konstanta sebesar 10. Data diambil masing-masing 19 data untuk setiap perubahan kemiringan 10 o posisi sensor
IMU. Dilakukan perhitungan kesalahan absolut dari perbedaan hasil sudut target dan sudut prediksi model.
Tabel 3. Data Pengujian Model Hasil Indentifikasi Posisi Sensor (Naik/Turun) terhadap Pembacaan Akselerasi ( ax, ay, dan az)
Uji ke- ax ay az Posisi Sudut Target Sudut Prediksi Model Absolut Error 1 260 5 -17 naik 90 60,11 29,89 2 256 14 21 naik 80 60,85 19,15 3 246 20 62 naik 70 59,88 10,12 4 224 24 98 naik 60 55,38 4,62 5 198 5 135 naik 50 48,43 1,57 6 156 28 173 naik 40 39,73 0,27 7 128 28 194 naik 30 32,86 2,86 8 85 33 210 naik 20 22,06 2,06 9 40 24 220 naik 10 9,667 0,333 10 6 24 225 datar 0 0,6322 0,6322 11 -45 26 221 turun -10 -13,18 3,18 12 -86 18 209 turun -20 -25,17 5,17 13 -134 26 187 turun -30 -38,42 8,42 14 -170 14 157 turun -40 -49,9 9,9 15 -196 15 126 turun -50 -57,91 7,91 16 -218 10 94 turun -60 -65,25 5,25 17 -240 10 52 turun -70 -72,61 2,61 18 -249 -7 18 turun -80 -77,22 2,78 19 -253 -3 -23 turun -90 -79,43 10,57 Rata2 absolut error  6,699747
Dari data pengamatan, rata-rata kesalahan absolut prediksi sudut sebesar 6,699747 o untuk kemiringan sudut naik atau turun (khususnya pada sudut yang besar 70 o s/d 90 o ) dan rata-rata kesalahan absolut prediksi sudut sebesar 5,340526 o untuk kemiringan sudut condong kiri atau kanan (khususnya pada sudut yang besar 70 o s/d 90 o ). Hasil identifikasi model menggunakan metode Least  Square  cukup  mampu  untuk  mengenali  karakteristik  dari  sudut  kemiringan terhadap nilai akselerasi untuk sudut yang berkisar antara 0 o s/d 60 o . Hal ini masih dianggap dapat mewakili keadaan sebenarnya karena kemiringan pada kendaraan sepeda motor secara nyata tidak terlalu mengalami perubahan yang sangat besar karena kendaraan dapat jatuh atau tergelincir.
Tabel 4. Data Pengujian Model Hasil Identifikasi Posisi Sensor (Condong ke Kiri/Kanan)
terhadap Pembacaan Akselerasi ( ax, ay, dan az) Uji ke- ax ay az Posisi condong Sudut Target Sudut Prediksi Model Absolut Error 1 3 257 -45 kanan 90 62,69 27,31 2 5 253 21 kanan 80 63,13 16,87 3 -3 243 -57 kanan 70 60,76 9,24 4 26 216 104 kanan 60 57,7 2,3 5 20 197 129 kanan 50 52,67 2,67 6 14 177 154 kanan 40 47,35 7,35 7 4 123 194 kanan 30 32,53 2,53 8 -1 86 208 kanan 20 22,05 2,05 9 -22 56 217 kanan 10 11,94 1,94 10 -25 16 223 datar 0 0,49 0,49 11 1 -34 224 kiri -10 -11,36 1,36 12 9 -66 216 kiri -20 -20,04 0,04 13 -5 -114 198 kiri -30 -35,65 5,65 14 9 -145 185 kiri -40 -43,69 3,69 15 3 -172 160 kiri -50 -52,84 2,84 16 -5 -206 119 kiri -60 -64,76 4,76 17 5 -233 76 kiri -70 -73,12 3,12 18 10 -252 16 kiri -80 -80,29 0,29 19 15 -256 -40 kiri -90 -83,03 6,97 Rata2 absolut error 5,340526
Dari  hasil  pengujian,  terdapat pergeseran  persamaan  model  dari  hasil identifikasi  sehingga diperoleh  data  pengamatan yang cukup mewakili. Persamaan (10)  adalah transfer function hasil akhir identifikasi dengan metode Least Square yang diperoleh untuk sudut kemiringan naik/turun. Sedangkan Persamaan (11) adalah transfer function hasil akhir identifikasi dengan metode Least Square yang diperoleh untuk sudut kemiringan condong kiri/kanan.
Ꝋ = , , 𝑎 + , , 𝑎 + , , 𝑎 − 10 (10)
Ꝋ = , , 𝑎 − , , 𝑎 + , , 𝑎 − 10 (11)
Hasil  dari  model  tersebut  kemudian  dieksekusi  oleh  Arduino  sehingga  lebih  praktis  karena cukup  sensor  IMU  dan  Arduino  dapat  diletakkan  pada  kendaraan  sepeda  motor  (pada spidometer) untuk menginformasikan posisi kemiringan dari sepeda motor. Dengan informasi tersebut  dapat  digunakan  untuk  langkah  pengembangan  selanjutnya  yaitu  mengendalikan kendaraan sepeda motor yang lebih efektif dan efisien.

## 4. KESIMPULAN
Dari paper  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  sensor  IMU  khususnya  accelerometer  dapat diimplementasikan untuk mengetahui sudut elevasi kendaraan sepeda motor menggunakan metode Least  Square.  Melalui  persamaan  regresi  dapat  digunakan  untuk  menambah  data sehingga  dapat  membantu  untuk  memprediksi  model  menggunakan  metode Least  Square untuk  mengetahui  sudut  elevasi  kendaraan.  Model  prediksi  sudut  elevasi  kendaraan menggunakan  metode Least  Square  berhasil  diperoleh  dengan  kesalahan  absolut  antara 5 o -7 o , namun belum berhasil untuk sudut yang besar (70 o s/d 90 o ). Untuk selanjutnya informasi sudut elevasi kendaraan yang telah diperoleh dapat diterapkan dalam pengendalian kecepatan kendaraan sepeda motor.

## DAFTAR RUJUKAN
Dantes, K. R. (2013). Karakteristik Prilaku Arah Belok Kendaraan Tossa Hercules. Rekayasa Mesin. 4(2), 125–132.
Habbachi,  S.,  Sayadi,  M.,  Fnaiech,  F.,  Rezzoug,  N.,  Gorce,  P.,  &  Benbouzid,  M.  (2018).
Estimation  of  IMU  Orientation  Using  Linear  Kalman  Filter  based  on  Correntropy Criterion. IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT),  (pp. 1340– 1344). Retrieved from doi:10.1109/icit.2018.8352373
Landau,  I.  D. ;Zito  G.  (2006). Digital  Control  Systems.  Design,  Indentification  and Implementation. Springer.
Lee, J. K., & Jeon, T. H. (2018). IMU-based but Magnetometer-free Joint Angle Estimation of Constrained Links. IEEE SENSORS, 1–4.
Pedley, M. (2013). Tilt Sensing Using a Three-Axis Accelerometer. In Freescale Semiconductor Application Note . (pp. 1–22).
Redhyka, G. G., Setiawan, D., Soetraprawata, D., & Design, A. M. (2015). Embedded Sensor Fusion  and  Moving-average  Filter  for  Inertial  Measurement  Unit  (  IMU  )  on  the Microcontroller-based  Stabilized  Platform.  In 2015  International  Conference  on Automation,  Cognitive  Science,  Optics,  Micro  Electro-Mechanical  System,  and Information Technology (ICACOMIT), (pp. 72–77).
Santoso, H. (2015). Panduan Praktis Arduino. Retrieved from www.elangsakti.com
Sartika, Erwani Merry; Sarjono, T.Rudi; Jonathan, J. (2019). Identifikasi Persamaan Plant Ball and Beam Tanpa Tuas. TESLA: Jurnal Teknik Elektro. 21(1), 62–68.
Sartika, E. M., Sarjono, R., & Chrisophras, H. X. (2019). Sistem Pick and Place Dua Derajat Kebebasan menggunakan Metode Regresi. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 7(3), 521–532.
Suwandi,  M.  Bondan;  Kitasuka,  Teruaki ;  Aritsugi,  M.  (2019).  Vehicle  Vibration  Error Compensation on IMU-accelerometer Sensor Using Adaptive Filter and Low-pass Filter
Approaches. Journal of Information Processing, 27, 33–40.
https://doi.org/10.2197/ipsjjip.27.33
Taryana,  N.,  Nataliana, D.,  & Ananda, A.  R. (2015). Pendeteksi  Sikap pada Model Wahana
Terbang  menggunakan  Inertial  Measurement  Unit. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 3(1), 16–37.
Wang, Y., Li, C., & Tian, C. (2015). Modified Recursive Least Squares Algorithm for Sparse
System  Identification. 7th  International  Conference  on  Modelling,  Identification  and Control (ICMIC 2015), (pp. 7–11).