## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Perancangan Aplikasi Android pada Alat Monitoring Kecelakaan dengan Intellegent Transport System
Muhammad Dandy Pratama Putra, Ade Silvia Handayani*, Ing. Ahmad Taqwa, Nyayu Latifah Husni, Leni Novianti
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 mdandypratama13@gmail.com, 2,* adesilviaarmin@gmail.com, 3 taqwa@polsri.ac.id, 4 nyayu_latifah@polsri.ac.id,
5 leni_novianti_mi@polsri.ac.id Submitted: 08/08/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak− Jumlah transportasi yang makin bertambah membuat tingkat kejadian kecelakaan lalu lintas makin banyak. Tidak hanya  di  jalan  yang  terbuka  tetapi  juga  kecelakaan  sering  terjadi  di  tempat  yang  sepi  dan  itu bisa  mengakibatkan  hal  yang buruk  terjadi  kepada  korban  kecelakaan.  Keterlambatan  penanganan  kecelakaan  sering  terjadi  di  karenakan  terlambatnya informasi yang diterima oleh pihak kepolisian dan rumah sakit terdekat. Hal ini diakibatkan karena lambatnya informasi yang didapat  oleh  warga  sekitar  dan  lambatnya  informasi  yang  disampaikan  oleh  warga  ke  pihak  yang  berwajib.  Dengan membangun sebuah system monitoring kecelakaan dengan menggunakan Intelligent Transport System (ITS) ini diharapkan bisa memantau kendaraan dan melalui android dapat mengecek langsung titik koordinat kendaraan serta keadaan kendaraan. Pada perancangan alat sistem monitoring kecelakaan menggunakan metode SVM (Support Vector Machine). Pengujian alat ini menggunakan perangkat keras yang terdiri dari Rasberry PI 3, Arduino Uno, Sensor FC04, Accelerometer 6050, Vibration Shock Sensor, Kamera Pi Noir, panic button, GPS dan Aplikasi Android sebagai interface dengan user. Hasil Penilitian ini menunjukkan  bahwa  alat  yang  dibuat  terdapat  Persentasi  delay  antara  1  sampai  5  detik,  semua  data  hasil  alat  system monitoring  kecelakaan  langsung  terkirim  ke  aplikasi  android  secara  real  time  berdasarkan  koneksi  kecepatan  jaringan internet.
Kata Kunci: Intelligent Transport System; Android; Transportasi; Internet of Things
Abstract− The increasing number of transportation also increases the number of traffic accidents. It can happen not only in the open road but also in the quiet road so that the bad things can happen to the accident victims. The delays of handling the accidents  often  occur  due  to  the  delay  information  that  received  by  the  police  or  the  nearest  hospital.  This  is  due  to  the information that obtained by local people and forwarded to the authorities is slow. Therefore a system that can monitor the vehicle remotely will be needed nowdays. By building an accident monitoring system using the Intelligent Transport System (ITS), it is hoped that it can monitor the vehicle and through Android can directly check the coordinates of the vehicle and the condition of the vehicle. In the design of the accident monitoring system tool using the SVM (Support Vector Machine) method. Testing  this  tool  uses  hardware  consisting  of  Rasberry  PI  3,  Arduino  Uno,  Sensor  FC04,  Accelerometer  6050, Vibration  Shock  Sensor,  Camera  Pi  Noir,  panic  button,  GPS  and  Android  Application  as  an  interface  with  the  user.  The results of this research show that the tool made has a percentage of delays between 1 to 5 seconds, all data from the accident monitoring  system  tool  is  directly  sent  to  the  Android  application  in  real  time  based  on  the  internet  network  speed connection.
Keywords: Intelligent Transport System; Android; Transportation; Internet of Things

## 1.  PENDAHULUAN
Pada  masa  berkembangnya  teknologi  saat  ini,  perkembangan  transportasi  semakin  meningkat  dari  waktu  ke waktu.  Semakin  meningkatnya  perkembangan  transportasi  membuat  semakin  banyak  pula  inovasi  transportasi yang handal dalam memberikan pelayanan jasa kepada masyarakat. Kemajuan teknologi ini membuat tingginya tingkat  kecelakaan  lalu  lintas  yang  terjadi  di  Indonesia.  Menurut  Global  Status  Report  on  Road  Safety kecelakaan  lalu  lintas  masih  menjadi  permasalahan  yang  serius  di  seluruh  dunia.  Data  menunjukkan  bahwa setiap  24  detik,  satu  nyawa  melayang  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  dan  terdapat  1,35  juta  korban  meninggal karena  kecelakaan  lalu  lintas  [1].  Menurut  buku  statistik  KNKT  2021,  faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas dari tahun 2016 – 2020 dari 37 penyebab kecelakaan, penyebab utamanya manusia dengan 23 penyebab dan 14 kendaraan.  Pada  tahun  2016  –  2021  kecelakaan  lalu  lintas  telah  memakan  korban  sebanyak  1071  jiwa  yang terdiri dari : korban meninggal sebanyak 389 jiwa dan korban yang mengalami luka – luka sebanyak 682 jiwa.
Berdasarkan  catatan  data  Kementerian  Perhubungan  yang  di  dapat  dari  Karlantas  Polri,  menyebutkan bahwa sejumlah data dan fakta soal tingginya kasus kecelakaan lalulintas yang terjadi di indonesia dalam kurun waktu  2016  hingga  2020.  Pada  2016  ada  49.084  korban  (18,97 persen),  tahun  2017  ada  36.104  korban  (21,64 persen), tahun 2018 ada 41.928 korban (24,19 persen), tahun 2019 ada 54.809 korban (22,41 persen dan tahun 2020  ada  38.124  korban  (35,79  persen)  [2].  Pada  tahun  2020,  korban  kecelakaan  lalu  lintas  tertinggi  adalah kelompok  pelajar,  mahasiswa  dan  pekerja  muda,  yakni  sebesar  56.187 jiwa  (  43.06  persen  persen)  [2].Tingkat Kecelakaan  lalu  lintas  semakin  tahun  semakin  bertambah  serta  diprediksi  akan  menjadi  penyebab  kematian tertinggi ke-7 di dunia pada tahun 2030. Penyebab dari kecelakaan ini antara lain berasal dari human error yaitu lelah,  mengantuk  dan  kondisi  badan  yang  tidak  fit.  Banyak  pengemudi  yang  masih  memaksakan  untuk mengemudikan  kendaraannya  saat  malam  sampai  menjelang  pagi,  yang  umumnya  merupakan  waktu  untuk beristirahat, karena kecelakaan paling banyak terjadi di malam hari dan menjelang pagi hari[3]. Dengan Keadaan tersebut  dibutuhkannya  suatu  sistem  yang  dapat  memantau  keadaan  kendaraan  secara real  time .  Dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
membangun  sebuah  sistem  monitoring  kecelakaan  dengan  Intelligent  Transport  System  ini  diharapkan  bisa terpantaunya  kendaraan  dan  melalui  aplikasi  android  dapat  mengetahui  posisi,  foto,  dan  keadaan  kendaraan secara real time.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putri  pada  tahun  2019  sebelumnya  telah  memonitoring  alat pendeteksi  kecelakaan  menggunakan  metode  fuzzy  logic    [4],  sedangkan,  pada  penelitian  oleh  Yasir  di  tahun 2019  [5]  menggunakan  Radio  Frequency Identifier digunakan  untuk  mengidentifikasi  suatu  objek  tertentu dengan  menggunakan  gelombang  radio  tanpa  kabel  (wireless).  Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Rhamdani di tahun  2021, sistem pendeteksi kecelakaan menggunakan sensor pendeteksi api pada mobil dengan menggunakan  gawai  via  SMS  untuk  komunikasi  data  tersebut  [6].  Oleh  sebab  itu  dari  semua  data  yang  telah digabungkan  tampaklah  rancangan  baru  dengan  menambahkan  sensor  getaran,  sensor  suara,  kamera  dan menggunakan  metode  Support  Vector  Machine.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sistem  monitoring  kecelakaan transportasi menggunakan Intelligent Transportation System . Intelligent Transportation System biasanya disingkat dengan ITS   pada   prinsipnya   adalah   kemajuan dalam   bidang elektronika,  telekomunikasi  dan  komputer  yang  diterapkan dalam bidang transportasi sehingga membuat  prasarana  lebih  informatif,  aman,  lancar  serta  membuat  nyaman  penggunanya  dan  ramah  terhadap lingkuangn.[7]. Intelegent  Transportation  System (ITS) dapat  diartikan  sebagai  sistem  transportasi  cerdas yang mempunyai  tujuan  dasar  untuk  membuat  sistem  transportasi memiliki  kecerdasan  buatan  yang  dapat membantu    atau  mempermudah    pengguna    alat    transportasi  [8]. Intelligent  Transportation  System (ITS) merupakan  teknologi  yang  baru  berkembang  beberapa  tahun  terakhir  untuk  mengatasi  kemacetan  lalu  lintas  di beberapa  negara  maju.  Sistem  ini  mampu  memberikan  informasi  kepada  pengendara  dan  penumpang  sehingga proses  transportasi  dapat  berjalan  secara  efektif  dan  efisien  dan  sistem  ini  menggunakan  berbagai  macam penginderaan  dan  komunikasi  untuk  membantu  pengemudi  kendaraan  dalam  membuat  keputusan  informative serta  kenyamanan  dan  keamanan  dalam  berkendara  [9]. Intelligent  Transportation  System mempunyai  tujuan dasar yakni membuat sistem transportasi yang dapat membantu pemakai transportasi dan pengguna transportasi untuk;  mendapatkan  informasi,  mempermudah  transaksi,  meningkatkan  kapasitas  prasarana  dan  sarana transportasi, mengurangi kemacetan, meningkatkan keamanan dan kenyamanan, mengurangi polusi lingkungan, dan  mengefisiensikan  pengelolaan  transportasi  [10].  Pada  penelitian  ini  akan  dirancang  sistem  monitoring support  vector  machine  kecelakaan  transportasi  menggunakan  Intelligent  Transportation  System  yang  bekerja secara real time dengan aplikasi berbasis android.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  rancang  bangun  alat  system  monitoring  kecelakaan  dengan Intelligent Transport Sistem Berbasis Android yang bisa memonitoring keadaan kendaraan secara real time dan juga  bisa  mengetahui  titik  koordinat,  foto,  waktu,  serta  kemiringan  kendaraan.  Alat  ini  berfungsi  untuk memantau  keadaan  kendaraan  dengan  harapan  alat  monitoring  kecelakaan  ini  dapat  membantu  mengetahui keadaan kendaraan dan mencegah angka tingkat kematian yang terjadi oleh kecelakaan.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Metode Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode dalam supervised learning yang biasanya digunakan  untuk  klasifikasi  (seperti  Support  Vector  Classification)  dan  regresi  (Support  Vector  Regression). Dalam  pemodelan  klasifikasi,  SVM  memiliki  konsep  yang  lebih  matang  dan  lebih  jelas  secara  matematis dibandingkan  dengan  teknik-teknik  klasifikasi  lainnya.  SVM  juga  dapat  mengatasi  masalah  klasifikasi  dan regresi dengan linear maupun non linear.

## Gambar 1. Metode Support Vector Machine
SVM digunakan untuk mencari hyperplane terbaik dengan memaksimalkan jarak antar kelas. Hyperplane adalah sebuah fungsi yang dapat digunakan untuk pemisah antar kelas. Dalam 2-D fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar kelas disebut sebagai line whereas, fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antas kelas dalam 3- D disebut plane similarly, sedangan fungsi yang digunakan untuk klasifikasi di dalam ruang kelas dimensi yang lebih tinggi di sebut hyperplane.
Metode SVM  ialah  sistem pembelajaran  yang  menggunakan ruang  hipotesis  yang berupa fungsi-  fungsi linear  di  dalam  sebuah  fitur  yang  memiliki  dimensi  tinggi  dan  dilatih  dengan  menggunakan  algoritma pembelajaran berdasarkan teori optimasi. Metode Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu teknik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
yang  baru  bila  dibandingkan  dengan  teknik  lain.  Pemilihan  fungsi  kernel  yang  tepa  dan  sesuai  merupakan  hal yang  sangat  penting  dan  diperlukan,  sebab  fungsi  dari  kernel  yang  akan  menentukan  data  dari  monitoring kecelakaan lalu lintas.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  monitoring  kecelakaan  yang  sudah  dibangun  ini  berupa  system  yang  memonitor  keadaan  kendaraan secara real  time dan  dapat  diakses  melalui  aplikasi  android.  Sistem  monitoring  kecelakaan  ini  dibangun menggunakan  hardware  berupa  Rasberry  PI  3,  Arduino  Uno,  Sensor  FC04,  Vibration  Shock  Sensor, Accelerometer  6050,  Kamera  Pi  Noir,  panic  button,  GPS  dan  software  berupa  aplikasi  android.  Adapun komponen rancangan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Rancangan Sistem
Dimana  Kamera  Noir  Pi  terhubung  ke  Rasberry  dan  sensor  MPU  6050,  sensor  suara  (FC04),  vibration shock sensor, modul GPS NEO 6M dan panik button terhubung ke Arduino Uno. Selanjutnya Arduino uno akan memprogram sensor – sensor tersebut dan mengirimkan hasil program ke Rasberry PI. Setelah itu Rasberry akan memproses program yang dikirim oleh Arduino uno dan dioperasikan langsung ke alat dengan mengirimkan data program  ke  server.  Data  yang  telah  dikirimkan  akan  tersimpan  dan  di  sinkron  kan  secara real  time ke  setiap pengguna  yang  terkoneksi  ke  dalam  aplikasi  android..  Android  akan  membaca  semua  data  dan  menampilkan semua  data  sesuai  dengan  layout  yang  telah  dibuat,  dan  aplikasi  android  ini  terhubung  ke  pihak  kepolisian, rumah sakit dan pemadam kebakaran.
3.1 Rancangan Perangkat Keras ( Hardware )
Pada  bagian  perangkat  keras  ( Hardware )  terdapat  beberapa  komponen  seperti,  sensor  suara  FC04,  sensor MPU6050,  sensor  getaran  SW420,  kamera  PI  NoIR  dan  GPS  Neo  6M.  Sensor  MPU6050  sebagai  pendeteksi bahwa  kendaraan  dalam  kondisi  kemiringan  tertentu  dengan  terintegrasi  pada  sensor  gyroscope.  Sensor  suara FC04 sebagai pendeteksi  kebisingan apabila terjadinya dentuman  kecil hingga dentuman  besar. Sensor  getaran
Cloud Server

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
SW420 sebagai pendeteksi apabila kendaraan mengalami guncangan kecil hingga guncangan besar. Kamera  PI NoIR sebagai perekaman situasi dan kondisi pengendara saat terjadinya kecelakaan dan GPS Neo 6M berfungsi sebagai  informasi  titik  koordinat  terjadinya  kecelakaan  pada  kendaraan  yang  terpasang  alat  monitoring kecelakaan ini.
Gambar 3. Komponen Perangkat Keras
Gambar 4. Hasil Perancangan

## 3.2 Tampilan Pada Aplikasi Android
Pada aplikasi android ini menggunakan android studio terdapat tampilan yang terdapat di aplikasi jsd monitoring kecelakaan.
Gambar 5. Tampilan Aplikasi Sistem Monitoring Kecelakaan Lalu Lintas.
Pada  gambar  5,  Splash  Screen  merupakan  tampilan  pertama  pada  saat  aplikasi  dibuka,  Menu  Login merupakan tampilan untuk masuk ke akun aplikasi. Menu Register merupakan tampilan untuk mendaftar akun. Menu  Profile  merupakan  tampilan  data  yang  telah  dibuat  di  menu  register.  Menu  Utama  merupakan  tampilan yang  memberi  informasi  kendaraan,  mulai  dari  titik  koordinat,  maps,  suara,  getaran,  waktu,  graphik  xyz  dan kemiringan.  Menu  Histori  Kecelakaan  merupakan  tampilan  yang  memberikan  data  berupa  foto,  waktu,  dan status  keadaan  kendaraan.  Menu  List  Graph  merupakan  tampilan  yang  memuat  graphik  kemiringan  berupa sumbu x, sumbu y, dan sumbu z. Menu FullMaps merupakan tampilan yang menampilkan penuh gambaran Map yang bisa dicheck posisi kendaraan secara real time

## 3.3 Pengujian Sistem
Pengujian ini berfungsi untuk memeriksa apakah semua fitur aplikasi yang dirancang dapat digunakan atau tidak dan kecepatan waktu yang dibutuhkan untuk masuk ke aplikasinya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 286−293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2059
Tabel 1. Hasil Pengujian Fungsi Aplikasi.
No Device Fitur Response Time (Detik) Test 1 Test 2 Test 3 1 ASUS ROG PHONE 5 Splash Screen 1,2 1,1 1 Login 1 1 1 Register 1 1 1 Menu Utama 1 1 1 Profile 1 1 1 List Graph 1 1 1 FullMaps 1,1 1,1 1 Graphik XYZ 1 1,1 1,1 Graphik Kemiringan Satuan 1 1 1 2 POCO X3 PRO Splash Screen 1,5 1,4 1,5 Login 1 1 1 Register 1 1 1 Menu Utama 1 1 1 Profile 1 1 1 List Graph 1 1 1 FullMaps 1,1 1,1 1 Graphik XYZ 1,3 1,3 1,2 Graphik Kemiringan Satuan 1,1 1,1 1 3 OPPO F5 Splash Screen 1,9 1,8 2 Login 1 1 1 Register 1 1 1 Menu Utama 1 1 1 Profile 1 1 1 List Graph 1 1 1 FullMaps 1,1 1,1 1 Graphik XYZ 1,4 1,3 1,4 Graphik Kemiringan Satuan 1,2 1,1 1,2

## 3.3.1   Tampilan Grafik Data
Graphik data yang diambil berdasarkan data yang didapat dari accelerometer sensor MPU6050.
Tabel 2 . Tampilan Graphic Sumbu X,Y,Z dan Gabungan XYZ Keadaan Normal
Status Kemiringan Foto Graph Keadaan Normal X Y Z

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Status Kemiringan Foto Graph Gabungan XYZ
Tabel 3 . Tampilan Graphic Sumbu X,Y,Z dan Gabungan XYZ Keadaan Darurat Status Kemiringan Foto Graph Kecelakaan Biasa X Y Z Gabungan XYZ
Tabel 4. Tampilan Graphic Sumbu X,Y,Z dan Gabungan XYZ Kecelakaan
Status Kemiringan Foto Graph Kecelakaan Darurat X

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 286−293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2059
Status Kemiringan Foto Graph Z Gabungan XYZ

## 3.3.2   Pengujian Kecepatan Data Ke Android
Pengujian ini bertujuan untuk melihat kecepatan data yang dikirim oleh alat ke aplikasi android. Disini bisa diliat berapa lama terjadinya delay.
Tabel 5. Hasil Pengujian Kecepatan Data ke Android Data Data yang dikirim Data yang Terkirim Foto Hasil Latitude Longitude x y z Getar Suara -2.9402842 104.7101287 149 131 255 0 0 -2.9402842 104.7101287 149 130 255 0 0 Latitude Longitude x y z Getar Suara -2.9402852 104.7101287 149 130 255 0 0 -2.9402852 104.7101287 149 131 254 0 0 Latitude Longitude x y z Getar Suara -2.9402842 104.7101287 149 131 255 0 0 -2.9402842 104.7101287 149 130 255 0 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pada  tabel  tampilan  aplikasi  diatas  terdapat  beberapa  tampilan  yaitu,  tampilan  register  yang  berguna untuk membuat akun baru , tampilan login untuk masuk ke aplikasi, tampilan profile untuk melihat isi data yang telah  didaftarkan  dan  tampilan  menu  yang  berguna  untuk  melihat  koordinat  lokasi  pengguna,  nilai  kebisingan, kemiringan  (x,  y  dan  z),  getaran,  waktu  ,  status  kendaraan  dan  maps  yang  berguna  melihat  posisi  kendaraan secara langsung.
Pada  pengujian  aplikasi  berdasarkan  pengujian  perangkat  keras( Hardware )  yang  telah  berjalan  dengan baik dan sesuai dengan hasil perancangan. Semua data hasil alat sistem monitoring kecelakaan langsung terkirim ke  aplikasi  android  secara real  time. Hasil  cepatnya  pengiriman  dan  pengambilan  data  berdasarkan  koneksi jaringan  internet  yang  ada.  Pada  aplikasi  android  juga  dapat  melihat  secara real  time dimana  kendaraan pengguna dan langsung ter-update setiap saat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dalam proses sistem monitoring kecelakaan lalu lintas dengan penerapan Intelligent Transport System yang  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  kesimpulan  yang  didapat  yaitu  Ketika  alat diletakkan ke kendaraan dan diuji coba dengan cara memiringkan mobil sensor otomatis akan membacara nilai parameter – parameter yang ada.

## REFERENCES
[1] “Global Status Report.,” Renew. Energy World , vol. 13, no. 5, pp. 24–31, 2010.
[2] “Dalam Sehari 80 Rakyat Indonesia Meninggal Dunia Akibat Kecelakaan Lalu Lintas - Ayo Jakarta - Halaman 2.” .
[3] “ANALISIS  FAKTOR  HUMAN  ERROR,  KONDISI  KENDARAAN  DAN  KARAKTERISTIK  LALU  LINTAS TERHADAP  KECELAKAAN  LALU  LINTAS  DI  RUAS  JALAN  PANTURA  KOTA  TEGAL  -  Repository Universitas Maritim AMNI (UNIMAR AMNI) Semarang.” .
[4] H.  M.  Putri  and  A.  S.  Handayani,  “Intelligent  Transportation  System  dalam  Sistem  Monitoring  Kecelakaan  Lalu Lintas,” vol. 4, no. 1, pp. 978–979, 2018.
[5] J.  Sistem,  I.  Komputer,  P.  Jusikom,  and  V.  No,  “RANCANG  BANGUN  MODEL  SISTEM  REAL  MONITORING LALU,” vol. 3, no. 1, 2019.
[6] A.  Rhamdani  and  E.  Rakhman,  “Simulasi  Sistem  Monitoring  dan  Notifikasi  Kecelakaan  Pada  Kendaraan  Remote Control,” vol. 3, pp. 104–111, 2021.
[7] P. Pamudi and E. Suryani, “Penerapan Sistem Dinamik dalam Intelligent Transport Systems (ITS) untuk Meningkatkan Efektifitas, Efisiensi dan Safety (Study Kasus Dinas Perhubungan Kota Surabaya),” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 3, no. 1, pp. 19–25, Jan. 2018.
[8] D.  B.  Pratama,  “Pengendalian  Mobile  Robot  Berdasarkan  Objek  Traffic  Light  Menggunakan  Pengolahan  Citra,” J. Arus Elektro Indones. , vol. 7, no. 1, pp. 17–23, 2021.
[9] K. Ali, D. Al-Yaseen, A. Ejaz, T. Javed, and H. S. Hassanein, “CrowdITS: Crowdsourcing in intelligent transportation systems,” IEEE Wirel. Commun. Netw. Conf. WCNC , pp. 3307–3311, 2012.
[10]  H.  Mandaku  and  M.  Tukan,  “Studi  Penerapan  Intelligent  Transportation  System(Its)  Di  Kabupaten  Seram  Bagian Barat,” Arika , vol. 04, no. 1, 2010.