p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Pendeteksian Kecelekaan Real-Time menggunakan Algoritma KNN untuk Mendukung Smart City berbasis IoT
Khodijah Amiroh #1
# Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Institut Teknologi Telkom Surabaya Jl. Ketintang No. 156 Surabaya
1 dijaamirah@ittelkom-sby.ac.id

## Abstrak
Surabaya merupakan kota dengan luas sebesar 326,81 km2 dan merupakan pusat transportasi darat di bagian timur pulau Jawa. Dibangunnya infrastuktur digital pada wilayah Surabaya akan mempermudah Pemerintah Kota (Pemkot) dalam menjadikan pelayanan yang efisien. Kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Surabaya hingga tahun 2017 tercatat 1.365 kejadian. EVAN (Emergency Vehicle Automatic Notification) merupakan topik penelitian yang memiliki  fokus  pada  bidang  transportasi  khususnya  pada  kecelakaan  lalu  lintas  secara  realtime  yang  dapat terintegrasi dengan pusat informasi kota dan rumah sakit untuk penolongan utama pada kecelakaan. Perancangan alat  pada  sisi  user  dibuat  dengan  menggunakan  Arduino,  sensor  accelerometer  dan  gyroscope  berupa  sensor MPU6050 serta modul gps u-blox. Pendeteksi kecelakaan pada system dengan menggunakan k-Nearest neighbors algorithm  (KNN).  Pada  sisi  operator,  perancangan  dilakukan  berbasis  web  dengan  memanfaatkan  framework ReactJs yang diintegrasikan dengan Google Maps APIs. Hasil tingkat keakurasian sistem pendeteksi kecelakaan mencapai 97% dan pendeteksi lokasi kecelakaan serta rumah sakit terdekat dari lokasi mencapai 100%.
Kata kunci: KNN, Gyroscope, Accelerometer, ReactJs, Google Maps APIs

## Real Time Accident Detection in Smart Cities using KNN Algorithm with IoT-based

## Abstract
Surabaya is a city with an area of 326.81 km2 and is the center of land transportation in the eastern part of Java Island. The construction of digital infrastructure in the Surabaya area will make it easier for the City Government (Pemkot)  to  make  efficient  services.  Traffic  accidents  that  occurred  in  Surabaya  until  2017  recorded  1,365 incidents.  EVAN  (Emergency  Vehicle  Automatic  Notification)  is  a  research  topic  that  focuses  on  the  field  of transportation, especially in realtime traffic accidents which can be integrated with city information centers and hospitals for primary assistance in accidents. The design of the device on the user side is made using the Arduino, the accelerometer sensor and the gyroscope in the form of the MPU6050 sensor and the u-blox gps module. Crash detection on the system using the k-Nearest neighbors algorithm (KNN). On the operator side, the design is done on a web basis by utilizing the ReactJs framework which is integrated with the Google Maps APIs. The results of the accuracy of the accident detection system reached 97% and the detection of accident locations and the nearest hospital from the location reached 100%.
Keywords: KNN, Gyroscope, Accelerometer, ReactJs, Google Maps APIs

## I. P ENDAHULUAN
Surabaya  merupakan  kota  dengan  luas  sekitar  326,81 km2,  dengan  lebih  3  juta  penduduk  pada  tahun  2018  [1]. Dengan  besarnya  wilayah  dan  penduduk  didaerah Surabaya  tersebut,  membuat  Surabaya  menjadi  pusat transportasi darat di bagian timur pulau Jawa. Dibangunnya infrastuktur  digital  pada  wilayah  Surabaya  akan mempermudah Pemerintah Kota (Pemkot) dalam menjadikan  pelayanan  yang  efisien.  Pelayanan  terpadu yang terdapat di Surabaya merupakan salah satu kelebihan dari  pemerintah  kota  untuk  melakukan  respons  dengan cepat  terhadap  gangguan  yang  terindikasi  darurat  dari
masyarakat  melalui  posko  siaga  yang  disediakan pemerintah  kota  dengan  memberikan  Command  Center Surabaya yang terpusat pada Gedung eks Siola. Pelayanan terpadu  Call  Center  112  bisa  digunakan  oleh  masyarakat untuk  menginformasikan  keadaan  terkini  dalam  setiap kejadian  termasuk  kecelakaan  [2].  Kecelakaan  lalu  lintas yang terjadi di Surabaya hingga tahun 2017 tercatat 1.365 kejadian[3]. Sementara kendaraan terbanyak yang terlibat pada  kecelakaan  lalu  lintas  adalah  sepeda  motor. Berdasarkan  data  di  atas,  diketahui  sistem  pendukung informasi  otomatis  antara  kejadian  kecelakaan  dengan command  center  surabaya  dapat  dijadikan  salah  satu bentuk  riset  dibidang  transportasi  sekaligus  untuk
mendukung  Smart  City  yang  dibangun  oleh  pemkot Surabaya.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mendekteksi kecelakaan  seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  [4] pendekteksian  kecelakaan  kendaraan  bermotor  dilakukan dengan  menggunakan  arduino  dan  smartphone  android. Pada  penelitian  tersebut  menjelaskan  tentang  kondisi kendaraan  yang  mengalami  kecelakaan  yang  dideteksi dengan  menggunakan  smartphone  android.  Penerapan algoritma KNN juga sudah pernah dilakukan oleh [5] guna melakukan klasifikasi tingkat keparahan korban kecelakaan  lalu  lintas  di  Kabupaten  Jawa  Tengah  dengan hasil  akurasi  sebesar  88,82%.  Selain  itu  juga,  penelitian pendekteksian  kecelakaan  juga  pernah  dibuat  dengan pembangunan  aplikasi  tracing  kecelakaan  lalu  lintas  (fast help)  yang  berbasis  mobile  [6]  pada  penelitian  tersebut dibuat untuk yang mampu mengirim titik lokasi kecelakaan pada  rumah  sakit  yang  berbasis  android.  Pengembangan IoT  untuk  keamanan  dalam  berkendara  pada  kendaraan motor roda dua juga pernah dilakukan oleh  [7]  penelitian tersebut  menggunakan  modul  IoT  ESP8266  sebagai pengirim dan penerima instruksi.

## Gambar. 1 Blok diagram sistem
EVAN  (Emergency  Vehicle  Automatic  Notification) merupakan  topik  penelitian  yang  memiliki  fokus  pada bidang transportasi khususnya pada kecelakaan lalu lintas. Pada  penelitian  ini  memiliki  kelebihan  sistem  guna mendukung  smart  city.  Apabila  terjadi  kecelakaan,  pihak pemerintahan  kota  Surabaya  dapat  melakukan  validasi kejadian apabila terdapat notifikasi apakah membutuhkan pertolongan  dari  rumah  sakit  atau  tidak.  Jika  kecelakaan membutuhkan penolongan pertama pada rumah sakit, maka sistem telah mendeteksi secara otomatis lokasi rumah sakit terdekat  untuk  mendapatkan  penolongan  pertama.  Aspek yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain sisi pada user  dan  operator.  Pada  sisi  user,  perancangan  alat digunakan  untuk  mengidentifikasi  kejadian  kecelakaan baik lokasi kejadian, nomor kendaraan dan waktu kejadian. Sedangkan pada sisi operator, perancagan dilakukan untuk menampilkan notifikasi kejadian kecelakaan dari sisi user dan menampilkan lokasi rumah sakit terdekat dari kejadian sehingga  operator  dapat  menghubungi  secara  real  time sebagai penanganan pertama pada kecelakaan.
Perancangan  alat  pada  sisi  user  dibuat  dengan menggunakan  Arduino,  gyroscope  dan  accelerometer. Arduino  merupakan  mikrokontroller  yang  berfungsi sebagai  pusat  kontrol  dari  sistem.  Gyro  sensor  berguna untuk  menentukan  orientasi  gerak  dengan  bertumpu  pada sumbu  dengan  rotasi  yang  cepat.  Accelerometer merupakan  sensor  yang  digunakan  untuk  mendeteksi perubahan percepatan kendaraan sehingga dapat medeteksi apabila  terjadi  kecelakaan.  Pendeteksi  kecelakaan  pada
system  dengan  menggunakan  k-Nearest  neighbors algorithm (KNN). Algoritma tersebut dipergunakan untuk melakukan  klarifikasi  terhadap  suatu  objek  berdasarkan pengelompokkan  data  yang  jaraknya  terdekat  dari  objek tersebut [8].
Pada sisi operator, perancangan dilakukan berbasis web. Notifikasi  akan  muncul  pada  web  apabila  terjadi kecelakaan  dengan  menampilkan  lokasi,  jenis  kendaraan, nomor  polisi  dan  lokasi  rumah  sakit  terdekat.  Sehingga operator dapat langsung menghubungi rumah sakit terdekat dari lokasi kecelakaan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Mekanisme  kerja  sistem  dalam  penelitian  ini  seperti yang tercantum pada Error! Reference source not found. . Pendeteksian kecelakaan dilakukan dengan menggunakan Sensor  MPU-6050  yang  terintegrasi  dengan  Arduino NodeMCU V3 Lolin Lua Wifi ESP8266. Arduino berguna sebagai  mikrokontroller  dalam  sebuah  sistem  yang bertugas  dalam  melakukan  pengolahan  data  dan pengambilan kesimpulan. Pengambilan kesimpulan dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma  k-nearest neighbors  (KNN).  Kesimpulan  dari  sebuah  sensor pendeteksi  kecelakaan  apabila  mengalami  suatu  tragedi kemudian  akan  mengambil  informasi  lokasi  kecelakaan dengan  menggunakan  Modul  GPS  U-Blox.  Informasi lokasi  tersebut  akan  dikirimkan  melalui  modul  yang terhubung  dengan  WiFi  dengan  menggunakan  Arduino. Tampilan  informasi  lokasi  kejadian  kecelakaan  akan terdapat  pada  media  informasi  web  pada  operator.  Web dibangun  dengan  menggunakan  sebuah  interface  user React. React Js merupakan sebuah library JavaScript yang dibuat  oleh  facebook [9].  Secara  detail,  mekanisme  kerja sistem akan dibahas di bawah ini.

## A. Arduino NodeMCU V3 Lolin Lua Wifi ESP8266
Arduino  merupakan  salah  satu  mikrokontroller  yang cukup  mudah  digunakan  saat ini.  Modul  ESP8266 dibuat dengan mengurangi jumlah komponen dan pelindung yang diperlukan  untuk  melakukan  tugas  tertentu.  Arduino melakukan  konfigurasi  MCU  dengan  board  manager Arduino Uno dan SAM Core. Istilah Core digunakan untuk sekelompok  unit  perangkat  lunak  yang  diperlukan  dalam menyusun  header  Arduino  C++  dengan  menggunakan Bahasa MCU.
Pada Gambar 1 merupakan modul Arduino Node MCU ESP8266  yang  dapat  berfungsi  sebagai  Wifi  Module jaringan 802.11n dan 802.11b. Hal tersebut membuat Wi Fi module  dapat  berfungsi  sebagai  Access  Point  AP,  Wi  Fi station  atau  menjalankan  fungsi  keduanya  secara bersamaan [10].

## B. Sensor MPU-6050

## Gambar 2 sensor MPU 6050
Modul  MPU6050  yang  tertera  pada  Gambar  2 merupakan sebuah perangkat yang memiliki 6 aksis motion tracking.  Modul  MPU6050  merupakan  sebuah  modul dengan  kombinasi  dari  3  aksis  gyroscope  dan  3  aksis accelerometer.  Dengan  kombinasi  tersebut,  diharapkan pendektesian gerakan dapat lebih akurat karena penyesuaian  persilangan  sumbu  antara  accelerometer  dan gyroscope dapat diabaikan [11].

## C. Komunikasi I2C
Dalam penerapannya, modul MPU6050 menggunakan komunikasi  Inter  Integrate  Circuit  (I2C).  I2C  merupakan standar komunikasi serial dua arah yang menggunakan dua saluran  berbeda.  Pada  Sistem  I2C  terdapat  beberapa pengontrol yang bertugas dalam membawa informasi yakni saluran SCL (Serial Clock) dan SDA (Serial Data). Apabila perangkat keras dihubungkan dengan sistem I2C Bus maka sistem tersebut dapat dioperasikan sebagai Master maupun sebagai  Slave.  Pada  I2C  Bus,  master  sendiri  digunakan untuk  melakukan  transfer  data  dengan  cara  membentuk sebuah  sinyal  start  dan  mengakhiri  transfer  data  dengan membentuk sebuah sinyal stop sedangkan slave merupakan perangkat yang dialamati oleh master [12].
Cara  sebuah  master  bekerja  dengan  menunggu  sinyal start  mengirimkan  sebuah  sinyal  untuk  memulai  seluruh perintah.  Hal  tersebut  di  definisikan  dengan  perubahan tegangan  Serial  Data  dari  “1”  menjadi  “0”  bersamaan dengan  Serial  Clock  “1”.  Untuk  mengakhiri  semua perintah,  sinyal  stop  di  definisikan  dengan  perubahan tegangan  serial  data  dari  “0”  menjadi  “1”  bersamaan dengan Serial Clock “1”.

## D. Modul GPS U-Blox

## Gambar 3 Modul GPS U-Blox
Modul gps u-blox seperti yang tertera pada  Gambar 3 berfungsi sebagai penerima sinyal GPS stand-alone dengan performa  yang  cukup  baik.  Pada  modul  gps,  salah  satu parameter  yang  paling  penting  adalah  Time  to  First  Fix (TIFF). TIFF didefinisikan sebagai kecepatan modul GPS agar  dapat  mengakses  data  alamanac  dan  emepheris  dari satelit [13]. Luaran dari modul GPS ini berupa Longitude dan  Latitude  sebuah  lokasi  guna  mendeteksi  kejadian kecelakaan.

## E. Algoritma k-Nearest Neighbors (KNN)
Untuk  melakukan  sebuah  klasifikasi  terhadap  suatu objek  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  adalah algoritma k-Nearest Neighbor (KNN). Klasifikasi dilakukan  berdasarkan  dengan  beberapa  data  latih sebanyak  k  yang  jaraknya  lebih  dekat  dari  sebuah  objek tersebut.. Jarak data diklasifikasikan dengan menggunakan persamaan  cosine  similarity [14].  Persamaan  tersebut digunakan  untuk  menguji  ukuran  yang  merupakan interpretasi  kedekatan  jarak  berdasarkan  kemiripan  data. Persamaan  (1)  dibawah  merupakan  persamaan  yang digunakan untuk menghitung sebuah jarak pada algoritma KNN dengan menggunakan metode Cosine Similarity:
𝑐𝑜𝑠(𝜃 𝑄𝐷 ) = ∑ 𝑄𝑖𝐷𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑄𝑖)2 𝑛 𝑖=1 .√∑ (𝐷𝑖)2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana : 𝑐𝑜𝑠(𝜃 𝑄𝐷 ) = Kemiripan Q terhadap D Q = Data uji D = Data latih n = Banyaknya data

## F. ReactJs
Framework  pada  web  dibuat  dengan  menggunakan ReactJs.  ReactJs  merupakan  sebuah  framework  yang paling di minati. Penggunaan framework tersebut memiliki kelebihan  diantaranya  dokumentasi  yang  lengkap  serta mudah  digunakan  sehingga  dapat  membuat  kita mengembangkan  berbagai  produk  aplikasi  web [15]. Facebook mengembangkan react yang merupakan sebuah front-end  library  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat aplikasi seluler maupun membuat tampilan pada web.

## III. M ETODOLOGI

## Gambar 4 Diagram alir cara kerja sistem
Cara kerja sistem secara detail terdapat pada Gambar 4. Pada  sisi  hardware,  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada bagian  Tinjauan  Pustaka,  pendeteksian  kecelakaan dilakukan  dengan  menggunakan  sensor  MPU  6050. Pembacaan  sensor  dilakukan  dengan  menggunakan Arduino  ESP8266  yang  terhubung  dengan  menggunakan komunikasi I2C. Sensor dibaca dengan 6 parameter yakni accelerometer pada sumbu x, y, maupun z dan gyroscope pada  sumbu  x,  y,  dan  z.  Setelah  data  sensor  terbaca  oleh
Arduino, untuk sementara data ditampilkan pada com serial guna mengumpulkan data latih.
Data  latih  yang  telah  dikumpulkan  dalam  beberapa kondisi seperti jalan normal, jalan berlubang, jalan tanjakan, dan  saat  terjadi  kecelakaan.  Hasil  dari  data  latih  tersebut kemudian  diklasifikasikan  kedalam  kategori  normal  dan terjadi  kecelakaan.  Beberapa  data  latih  yang  dilakukan untuk melakukan klasifikasi ada pada tabel dibawah ini.
TABEL I
D ATA L ATIH K ONDISI J ALAN N ORMAL No Ax Ay Az Gx Gy Gz 1 1,01 0,03 0,18 24,47 1,77 0,82 2 1,01 0,03 0,18 24,16 1,87 0,91 3 0,96 0,07 0,06 0,47 1,39 -9,49 4 0,99 0,24 0,15 14,09 7,54 2,7 5 1,16 -0,03 0,26 158,56 19,08 10,74 6 0,91 0,19 0,11 72,14 12,51 15,75 7 0,88 -0,12 0,13 126,84 2,32 24,74 8 0,79 -0,06 0,01 44,55 3,08 -6,65 9 0,93 -0,07 0,07 25,27 -1,87 -3,78 10 0,76 0,19 0,06 30,38 -4,27 31,66 TABEL II D ATA L ATIH K ONDISI J ALAN B ERLUBANG No Ax Ay Az Gx Gy Gz 1 -0,21 -0,17 -0,41 49,31 26,92 -26,24 2 0,99 0,1 0,14 19,27 2,5 -10,57 3 0,97 -0,17 0,18 26,49 3,65 -14,53 4 0,88 0,07 0,23 39,21 -3,37 -24,08 5 1,38 -0,1 0,11 18,99 -15,92 -17,48 6 0,88 -0,07 0,15 33,53 -25 -21,76 7 1,17 -0,11 0,64 -0,57 -3,65 -24,15 8 1,12 -0,07 1,46 -109,85 -13,94 -33,53 9 -0,21 -0,17 -0,41 49,31 26,92 -26,24 10 0,99 0,1 0,14 19,27 2,5 -10,57 TABEL III
D ATA L ATIH K ONDISI J ALAN T ANJAKAN No Ax Ay Az Gx Gy Gz 1 1,15 0,05 0,17 19,68 23,07 -6,18 2 0,92 0,07 -0,01 19,78 23,78 26,15 3 0,44 0,07 -0,05 19,59 22,57 15,19 4 1,02 0,05 0,22 19,68 25,43 6,24 5 1,03 0,07 0,24 19,68 23,31 4,63 6 1,03 -0,01 0,19 19,68 23,32 7,24 7 0,90 0,04 0 19,59 25,3 2,52 8 0,93 0 0,08 19,68 23,94 -1,12 9 1,18 0,21 0,51 19,68 17,44 0,83 10 0,92 0,1 0,33 19,68 25,36 -1,63
TABEL IV
D ATA L ATIH K ONDISI K ECELAKAAN
No Ax Ay Az Gx Gy Gz 1 -0,03 -0,37 -0,26 20,34 159,98 112,44 2 -0,61 0,58 0,63 20,44 72,05 -238,37 3 -0,02 0,96 0,05 20,44 26,69 -1,02 4 -0,84 1,72 1,25 20,53 34,02 113,38 5 -0,31 -0,18 -0,24 20,53 -22,08 -172,12 6 -1,68 -2 0,34 20,53 66,81 -142,06 7 -0,25 -0,92 -0,38 20,62 29,15 -89,85
No Ax Ay Az Gx Gy Gz 8 -0,38 0,64 0,63 20,62 -12,93 37,45 9 -0,22 -0,3 0,24 20,62 -250,14 250,13 10 -0,17 0,57 0,38 20,62 39,89 -77,4

## Pada TABEL I
Data  Latih  Kondisi  Jalan  Normal  terlihat  beberapa sampel  data  latih  dalam  kondisi  jalan  normal,  dari  hasil tersebut  memiliki  ciri  khas  bahwa  dalam  kondisi  normal kendaraan akan berbanding lurus dengan percepatan pada sumbu  x  yang  stabil.  Pada Error!  Reference  source  not found. merupakan  contoh  data  latih  pada  kondisi  jalan berlubang.  Hasil  pengumpulan  data  dengan  kondisi  jalan berlubang menunjukkan bahwa orientasi pada sebuah sudut di  sumbu  y  dan  sumbu  z  tidak  stabil  karena  adanya guncangan. Pada merupakan  data  latih  dengan  kondisi  jalan  tanjakan. Hasil pengumpulan data pada saat jalan tanjakan maupun turunan  tidak  memiliki  hasil  yang  jauh  berbeda  dengan jalan  normal  sehingga  dapat  disimpulkan  kondisi  jalan tanjakan  tidak  mempengaruhi  apapun.  Pengumpulan  data terakhir  adalah  kondisi  kecelakaan,  data  latih  yang dihasilkan seperti pada
. Hasil dari tabel tersebut menunjukkan bahwa baik dari sisi  percepatan  maupun  perubahan  rotasi  mengalami perubahan  yang  sangat  signifikan  sehingga  dapat  kita klasifikasikan dalam suatu pengelompokkan data.
Setelah  menentukan  data  latih  pada  sistem  dengan menggunakan Algoritma KNN, data dari sensor kemudian diklasifikasikan  dengan  beberapa  dengan  beberapa pengelompokkan. Pada penelitian ini, data dikelompokkan sebanyak  3,5,  dan  7  klasifikasi.  Hasil  kesimpulan  dari learning  apabila  mengalami  kecelakaan  sistem  akan meneruskan  dengan  pengambilan  data  lokasi  kecelakaan seperti yang tertera pada Gambar 5.
Hasil  dari  pendeteksian  lokasi  dengan  modul  GPS  U- Blox berupa longitude dan latidude. Data dari modul GPS dikirimkan  menuju  server  menggunakan  Wi-Fi  yang tersedia  pada  Arduino  ESP8266.  Server  pada  sistem  web kemudian  menerima  data  lokasi  kecelakaan  dan mendeteksi  titik  lokasi  kecelakaan.  Pada  sisi  operator, database pada web disiapkan seluruh lokasi rumah sakit di daerah Surabaya seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 5 Data lokasi dengan menggunakan GPS U-Blox
Secara  spesifik, use  case diagaram  pada  sisi  operator terlihat  pada  Gambar  7.  Operator  bertugas  menunggu notifikasi  dari  user  apa  terjadi  sesuatu  yang  tidak diharapkan  yakni  sebuah  tragedi  kecelakaan.  Setelah menerima  notifikasi  kemudian  operator  melakukan verifikasi  kejadian.  saat  ini  di  Surabaya  telah  memiliki sistem  pemantauan  terintegrasi  disepanjang  jalan  utama.
Apabila terjadi sebuah kecelakaan maka operator bertugas menghubungi rumah sakit terdekat sesuai dengan list daftar rumah sakit yang muncul dalam web.
Gambar 6 Lokasi rumah sakit di surabaya
Gambar 7 Use case diagram operator

## IV. H ASIL P ENGUJIAN DAN A NALISA
Pengujian data dilakukan dengan beberapa tahap. Tahap pertama  melakukan  pengujian  dari  sisi  user  yang  terdiri atas sensor IMU MPU6050, Arduino ESP8266, dan Modul GPS U-Blox dengan menerapkan Algoritma KNN. Dalam penerapan  learning  menggunakan  algoritma  KNN  data latih  disiapkan  sebanyak  100  data  dengan  pengujian beberapa klasifikasi. Klasifikasi  dilakukan sebanyak 3, 5, dan  7  klasifikasi.  Pemrograman  dilakukan  dengan menggunakan Arduino IDE dengan komunikasi I2C untuk pembacaan  sensor  MPU6050.  Untuk  pembacaan  lokasi berupa  longitude  dan  latitude  pemrograman  dilakukan dengan  menggunakan  library  TinyGPS++.h.  Pengiriman data lokasi dari Arduino menuju server menggunakan wifi yang tersedia pada Arduino dengan menambahkan library ESP822WiFi.h  yang  tersedia  pada  Arduino.  Tahap  yang kedua  pengujian  dilakukan  pada  sisi  operator  terdiri  atas sistem web pada awalnya dengan menggunakan data statis. Tahap  yang  terakhir  melakukan  integrasi  sistem keseluruhan sistem baik dari sisi user dan dari sisi operator.

## A. Pengujian pada User
Pada sisi user data pengujian diambil dengan beberapa kondisi.  Kondisi  dengan  jalan  normal,  jalan  berlubang, jalan  tanjakan,  dan  pada  saat  kecelakaan.  Beberapa klasifikasi  dilakukan  dan  ditampilkan  hasilnya  secara bersamaan. Hasil pengujian saat jalan normal dapat dilihat pada Error! Reference source not found. .
TABEL V P ENGUJIAN S AAT J ALAN N ORMAL
No k=3 k=5 k=7 1 “Aman” “Aman” “Aman” 2 “Aman” “Aman” “Aman” 3 “Aman” “Aman” “Aman” 4 “Aman” “Aman” “Aman” 5 “Aman” “Aman” “Aman” 6 “Aman” “Aman” “Aman” 7 “Aman” “Aman” “Aman” 8 “Aman” “Aman” “Aman” 9 “Aman” “Aman” “Aman” 10 “Aman” “Aman” “Aman”
Berdasarkan  data  diatas,  diketahui  hasil  pengujian menunjukkan  100%  benar  tidak  memiliki  kesalahan deteksi baik dari sisi accelerometer maupun gyroscope nya. Keseluruhan  klasifikasi  menunjukkan  tidak  memiliki perbedaan yang berarti. Setelah pengujian dilakukaan saat jalan  normal,  pengujian  dilakukan  pada  saat  jalan berlubang  dengan  hasil  seperti  yang  ditunjukkan  pada Error! Reference source not found. .
TABEL VI P ENGUJIAN S AAT J ALAN B ERLUBANG No k=3 k=5 k=7 1 “Aman” “Aman” “Aman” 2 “Aman” “Aman” “Aman” 3 “Aman” “Aman” “Aman” 4 “Aman” “Aman” “Aman” 5 “Aman” “Aman” Kecelakaan 6 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 7 “Aman” “Aman” Kecelakaan 8 “Aman” “Aman” “Aman” 9 “Aman” “Aman” “Aman” 10 “Aman” “Aman” “Aman”
Berdasarkan hasil pengujian pada saat jalan berlubang, data  latih  yang  telah  disiapkan  untuk  mengambil kesimpulan  menunjukkan  hasil  yang  berbedaa  saat diklasifikasikan  dengan  beberapa  jenis.  Hal  tersebut menunjukkan  semakin  banyak  jumlah  klasifikasi  yang dilakukan maka hasilnya akan semakin akurat. Berdasarkan hasil tersebut disebabkan jalan yang berbelok sehingga  menyebabkan  perubahan  percepatan  dan  jalan dengan  guncangan  yang  cukup  keras  yang  menyebabkan perubahan  sumbu  rotasi.  Luaran  data  diatas  masih dikategorikan  sebagai  “Aman”  dikarenakan  data kecelakaan  hanya  muncul  1  kali  dalam  jangka  waktu  10 detik. Berdasarkan hasil tersebut, dari 50 data yang direkam pada saat melakukan pengujian jalan berlubang keberhasilan pengujian sebesar 98% pada saat k =3 dan k =5. Hasil  pengujian  pada  saat k =7  keberhasilan  pengujian sebesar 90%.
Setelah  melakukan  pengujian  dengan  jalan  berlubang, pengujian  juga  dilakukan  pada  saat  kendaraan  berjalan diarea tanjakan maupun turunan seperti yang tertera pada .  Hasil  dari  pengujian  terlihat  tidak  mengalami kesalahan data sehingga dapat disimpulkan sistem pada sisi
user  pada  saat  jalan  tanjakan/turunan  mengalami keberhasilan pengujian data sebesar 100%.
TABEL VII P ENGUJIAN J ALAN T ANJAKAN /T URUNAN No k=3 k=5 k=7 1 “Aman” “Aman” “Aman” 2 “Aman” “Aman” “Aman” 3 “Aman” “Aman” “Aman” 4 “Aman” “Aman” “Aman” 5 “Aman” “Aman” “Aman” 6 “Aman” “Aman” “Aman” 7 “Aman” “Aman” “Aman” 8 “Aman” “Aman” “Aman” 9 “Aman” “Aman” “Aman” 10 “Aman” “Aman” “Aman”
Pengujian  data  yang  terakhir  adalah  pada  kondisi kendaraan mengalami kecelakaan. Pada Error! Reference source  not  found. menunjukkan  seluruh  hasil  pengujian dengan  beberapa  jenis  klasifikasi  dapat  membaca  hasil yang  sama  sehingga  keberhasilan  pengujian  pada  kondisi kecelakaan dengan algoritma KNN menggunakan k=3, k=5, dan k=7 mencapai 100%. Hal tersebut dikarenakan apabila seseorang  mengalami  kecelakaan  maka  akan  mengalami perubahan  perubahan  percepatan  dan  rotasi  yang  cukup signifikan sehingga memudahkan pelaksanaan pendeteksian dini secara real-time.
TABEL VIII P ENGUJIAN S AAT K ECELAKAAN No k=3 k=5 k=7 1 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 2 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 3 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 4 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 5 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 6 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 7 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 8 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 9 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan 10 Kecelakaan Kecelakaan Kecelakaan
Setelah melakukan pengujian data sensor, pada sisi user pengujian  data  dilakukan  juga  pengujian  terhadap  Modul GPS  U-Blox  untuk  membaca  lokasi.  Hasil  luaran  pada modul  GPS  kemudian  dibandingkan  dengan  data  lokasi yang  terdapat  pada  google  maps.  Hasil  pengujian  terlihat pada Error! Reference source not found. .
TABEL IX
P ENGUJIAN M ODUL GPS
No Long-lat pada modul Long-lat pada maps Kesimpulan 1 -7.3137025, 112.719183 -7.3138025, 112.718191 Sesuai 2 -7.3112662, 112.7276945 -7.3112662, 112.7266958 Sesuai 3 -7.251792, 112.7425478 -7.251792, 112.7424497 Sesuai 4 -7.300945, 112.7344284 -7.300945, 112.7343073 Sesuai
Pengujian  pada  sisi  user  yang  terakhir  merupakan pengujian  test  koneksi  WiFi  pada  modul  ESP8266  dan menampilkan data pada halaman web. Pengujian dilakukan dengan  menjadikan  alamat  IP  untuk  koneksi  internet sebagai  server.  Hasil  menunjukkan  modul  WiFi  pada ESP8266 dapat dijalankan sebagaimana mestinya.

## B. Pengujian pada Operator
Pengujian pada sisi operator pada awalnya menggunakan data statis seperti yang tertera pada Gambar 8.  Setelah  berhasil  menunjukkan  data  lokasi  rumah  sakit terdekat  berdasarkan  range  tertentu  maka  menunjukkan web  telah  siap  digunakan.  Setelah  siap  digunakan, pengujian pada operator telah selesai.

## Gambar 8 Pengujian web pada operator

## C. Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian  secara  keseluruhan  dilakukan  di  daerah undaan  wetan  seperti  yang  tertera  pada  Gambar  9.  Hasil pengujian secara keseluruhan menghasilkan luaran berupa dua  rumah  sakit  di  daerah  undaan  yang  dapat  digunakan sebagai  rujukan  korban  dalam  penanganan  pertama  pada kecelakaan.  Operator  kemudian  menghubungi  salah  satu rumah sakit untuk persiapan penanganan korban sehingga dapat meminimalisir kejadian yang tidak diharapkan.

## Gambar 9 Hasil pengujian keseluruhan

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan analisa yang dilakukan oleh keseluruhan sistem dapat disimpulkan bahwa:
1. Pada  sisi  user  dengan  menggunakan  sensor  IMU MPU6050 dapat digunakan secara maksimal
2. Algoritma KNN dapat dijadikan pengambilan kesimpulan  sistem  pada  saat  terjadi  kecelakaan  dan tidak hingga tingkat keakurasian 97%.
3. Modul  GPS  U-Blox  dapat  melakukan  pengecekan lokasi  dengan  benar  sehingga  memudahkan  operator dalam melakukan tindakan penanganan kecelakaan.
4. Web Framework menggunakan ReactJs dapat dimanfaatkan  untuk  mengintegrasikan  sistem  dengan Google Maps APIs sebagai pendeteksian lokasi rumah sakit terdekat dari lokasi kecelakaan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada  ITTelkom  Surabaya yang telah memberi bantuan dana penelitian kepada penulis dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Terima  kasih  juga disampaikan kepada Tim JUSTIN yang telah meluangkan waktu untuk membuat template ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ulfah,  N.  (2019).  Analisis  Spasial  dan  Temporal  terhadap  Data Statistik  Kependudukan  Kota  Surabaya  Menggunakan  Atlas Statistik  dan  Animasi  Berbasis  Waktu.  Jurnal  Teknik  ITS,  A84-
A89.
[2] Astuti, W. D. (2017). KUALITAS PELAYANAN PERIZINAN DI UNIT PELAYANAN TERPADU SATU ATAP (UPTSA) KOTA
SURABAYA. Jurnal Penelitian Administrasi Publik, 627-634.
[3] Zanuardi, A. (2018). Analisa Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas di  Jalan  Ahmad  Yani  Surabaya  melalui  Pendekatan.  Jurnal Manajemen Aset Infrastuktur & Fasilitas, 45-55. [4] Amir,  M.  T.  (2019).  Sistem  Pendeteksi  Kecelakaan  Kendaraan Bermotor  Menggunakan  Arduino  dan  Smartphone  Android. TELEKONTRAN, 105-112.
[5] Wisdayani, D. S. (2019). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam  Klasifikasi  Tingkat  Keparahan  Korban  Kecelakaan  Lalu Lintas di Kabupaten Jawa Tengah. Prosiding Mahasiswa Seminar Nasional (hal. 373-380). Semarang: Unimus.
[6] Sonatha,  Y.  (2019).  Pembangunan  Aplikasi  Tracking  Kecelakaan Lalu Lintas (Fast Help) Berbasis Mobile. INVOTEK, 1-8.
[7] Muhammad  Itaqillah,  B.  B.  (2020).  Pengembangan  Internet  of Things  untuk  Aplikasi  Keamanan  Berkendara  pada  Kendaraan Bermotor  Roda  Dua.  Program  Studi  Teknik  Elektro,  Fakultas Teknik - Universitas Pakuan, 1-9.
[8] Suwirmayanti.  (2017).  Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor Untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil. Techno.COM, 120- 131.
[9] Pasetyo, A. (2019). RANCANG APLIKASI BUKA PINTU LAB
BERBASIS WEB. Palembang: Politeknik Sriwijaya. [10] Aziz,  D.  A.  (2018).  Webserver  Based  Smart  Monitoring  System Using  ESP8266  Node  MCU  Module.  International  Journal  Of Scientific & Engineering Research, 801-807. [11] Fadila  rahmadany,  R.  P.  (t.thn.).  IMPLEMENTASI  DAN ANALISIS  KALMAN  FILTER  PADA  SENSOR  INERTIAL MEASUREMENT UNIT (IMU). Jurnal Telkom University. [12] Kusna, N. F. (2018). Rancang Bangun Pengenalan Modul Sensor Dengan  Konfigurasi  Otomatis  Berbasis  Komunikasi  I2C.  Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  3200- 3209. [13] Firdaus,  I.  (2020).  Quadcopter,  K.  A.-b.-6.-b.-M.  Elektron  Jurnal Ilmiah, 12-15.
[14] Rivki, M. (2017). IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST
NEIGHBOR  DALAM  PENGKLASIFIKASIAN  FOLLOWER TWITTER  YANG  MENGGUNAKAN  BAHASA  INDONESIA. Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information Systems), 31-37.
[15] Wali, M. (2018). Perancangan Access Open Journal System (AOJS) dengan menggunakan Framework Codeigniter dan ReactJs. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 48-56.