Rancang Bangun Sistem Smart Trafic Light Deteksi Suara Sirine Kendaraan Darurat Metode DTW Studi Kasus: Sirine Pemadam Kebakaran
Jinoli Dyahayu Maharani 1* , Eddy Nurraharjo 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi J awa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 8 February 2024 Received in revised form 14 March 2024 Accepted 1 May 2024 Available online July 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i3.2233.
Keywords: DTW; Siren Recognation; Smart Trafic Light.
Kata Kunci: DTW; Lampu Lalu Lintas Cerdas; Pengenalan suara sirine.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The progress of the times demands the active participation of all societal layers in the stream of technological advancements. This progress has given rise to the concept of a Smart City System. One manifestation of this smart city concept is the emergence of intelligent traffic light systems, often equipped with various sensors, including sound sensors. The use of sound sensors allows for the detection of emergency vehicle sirens. Among emergency vehicles, firefighting vehicles should  be  given  the  highest  priority  on  the  road.  Based  on  this,  the  researchers  developed  a system using an Arduino UNO device. This system compares sirens' sounds with other noises and processes them to execute commands on the Arduino UNO. The utilization of the Mel- Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) and Dynamic Time Warping (DTW) algorithms as supporting decision-making components in the system has resulted in a recognition accuracy rate of 70%.

## a b s t r a k
Kemajuan  jaman  menuntut  untuk  seluruh  lapisan  masyarakat  untuk  ikut  dalam  arus perkembangan teknologi. Kemajuan inilah yang memunculkan suatu konsep Smart City System. Salah satu bentuk perwujudan konsep kota pintar ini adalah dengan munculnya pula sistem lampu lalu lintas cerdas, lampu lalu lintas ini biasanya dilengkapi dengan berbagai jenis sensor, salah satunya adalah sensor suara. Dengan penggunaan sensor suara ini dapat dilakukan pendeteksian suara  sirine  kendaraan  darurat.  Salah  satu  kendaraan  yang  seharusnya  mendapatkan  prioritas dalam  jalan  raya  adalah  mobil  pemadam  kebakaran.  Mobil  pemadam  kebakaran  ini  memiliki tingkat prioritas paling tinggi dibanding dengan kendaraan darurat lainnya. Berdasarkan dari hal tersebut  peneliti  membuat  rancang  bangun  sistem  menggunakan  perangkat  Arduino  UNO. Sistem  ini  akan  membandingkan  suara  sirine  dengan  suara  lainnya  dan  mengolahnya  hingga melakukan  perintah  pada  Arduino  UNO.  Penggunaan  algoritma  MFCC  (Mel-Frequency Cepstrum  Coefficients)  dan  DTW(Dynamic  Time  Wraping)  sebagai  pembantu  pendukung keputusan sistem tersebut memiliki tingkat keakuratan pengenalan senilai 70%.
*Corresponding Author. Email: jinolimaharani@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
725

## 1. Latar Belakang
Perkembangan teknologi telah menjamah diberbagai bidang  di  kehidupan.  Salah  satu  perkembangan teknologi  yang  tak  luput  adalah  perkembangan teknologi yang ada pada tata kelola kota. Smart City adalah  pendekatan  yang  luas  dan  terintegrasi  untuk meningkatkan  kualitas  serta  efisiensi  hidup  dan pertumbuhan ekonomi masyarakat [1]. Peningkatan efisiensi  hidup  masyarakat  ini  bisa  berasal  dari berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  pelayanan publik  darurat.  Salah  satu  hal  untuk  mendukung efisiensi  kinerja  pelayanan  publik  darurat  ini adalah dengan membantu kendaraan darurat dapat terbebas dari  kemacetan.  Hal  ini  dikarenakan  keluaran  dari smart  city adalah  terciptanya  pelayanan  baik  dan meningkatnya  kualitas  hidup  masyarakat  [2]. Berdasarkan  catatan  Polda  Metro  Jaya  Daerah Khusus  Ibukota  Jakarta pada  kuartal  pertama  2022 tingkat kemacetan mencapai sekitar 48%, sedangkan diperkirakan  jumlah  kendaraan  yang  berlalu  lalang mencapai  22  juta  unit  per  hari,  tak  jarang  pula dikarenakan  kemacetan  ini  dapat  memperlampat pelayanan  publik  salah  satunya  adalah  pelayanan publik darurat yaitu mobil darurat.
Menurut Perundang-undangan terdapat 7 kendaraan darurat  yang  memperoleh  hak  utama  untuk didahulukan  saat  berada  dijalan  raya  yaitu  mobil pemadam  kebakaran  yang  sedang  melaksanakan tugas,  disusul  dengan  ambulan  yang  mengangkut orang  sakit,  lalu  kendaraan  untuk  memberikan pertolongan  kecelakaan  lalu  lintas,  kendaraan pimpinan  Lembaga  Negara  Kesatuan  Republik Indonesia, Kendaraan pimpinan penjabat asing serta tamu negara, iring-iringan jenazah dan yang terakhir adalah  kendaraan  untuk  kepentingan  tertentu menurut  pertimbangan  Kesatuan  Kepolisian  [3]. Pada  peringkat  pertama  kendaraan  yang  harus didahulukan adalah mobil pemadam kebakaran yang sedang bertugas, namun tak jarang masyarakat sekitar tidak  dapat  membedakan  suara  sirine  mobil pemadam kebakaran saat berada dijalan raya. Kurang mampunya masyarakat membedakan suara sirine ini sangat berpengaruh, terutama saat berada di tengah kemacetan.  Pengguna  jalan  yang  tidak  mengetahui jenis mobil darurat yang ada dibelakannya dan lampu jalan  yang  tidak  mendukung  mobil  tersebut  untuk melalui  ruas  jalan  tersebut  mengakibatkan keterlambatan  mobil  darurat  untuk  melalui  jalan
tersebut.  Berdasarkan  dari  permasalahan  tersebut maka dilakukan penelitian mengenai bagaimana cara agar  para  pengguna  jalan  tau  saat  ada  kendaraan darurat  berada  disekitarnya  dan  didukung  dengan perubahan  lampu  lalu  lintas  saat  ada  kendaraan darurat  berada  disekitar  jalan  terutama  Kendaraan Pemadam  Kebakaran  yang  sedang  bertugas. Smart traffic light system adalah konsep lalu lintas pintar yang membantu  banyak  tugas  masyarakat,  seperti memberikan prioritas kepada kendaraan darurat yang bertugas  [4].  Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan metode  pengenalan  suara  dengan  menggunakan Algoritma Dynamic  Time  Wraping atau  DTW  yang mengolah  data  yang  telah  dirubah  oleh  algoritma MFCC  ( Mel-Frequency  Cepstrum  Coefficients )  dengan dibantu dengan perangkat Arduino Uno [5].

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan oleh peneliti untuk melakukan  penelitian  ini  dengan  menggunakan metode waterfall [6].  Pada  tahap  ini  menjelaskan mengenai  langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk membangun  sistem  yang  telah  dirumuskan sebelumnya.  Dimana  tujuan  akhir  dari  penelitian  ini adalah  mengetahui  kepresisian  metode  DTW digunakan untuk membantu membedakan mana yang suara  sirine  pemadam  kebakaran  dan  mana  yang bukan  suara  sirine  pemadam  kebakaran.  Langkah- langkah  sistem  dapat  dilihat  dalam  bentuk flowchart diagram dibawah ini.
Gambar 1. Flowchart Diagram
Digram diatas dapat dijelaskan sebagai berikut: Prototype lampu  lalu  lintas  akan  menyala  normal hingga sistem mendeteksi ada suara sirine yang sistem kenal  atau  tidak.  Disini  peneliti  menggunakan  2 sumber  suara  yaitu  dari  suara  rekaman  yang  sudah ada dan suara yang berasal dari sensor suara KY-037 yang  dioalh  secara realtime .  jika  suara  dikenal  oleh sistem dengan penggunaan algoritma DTW sebagai penganalisa pergeseran gelombang suara, maka akan mengubah kondisi nyala lampu lalu lintas dan akan muncul pemberitahuan bahwa ada kendaraan darurat akan  lewat.  Saat  sirine  sudah  tidak  terdeteksi  maka lampu akan menyala normal kembali seperti semula.
Sedangkan  dalam  pembuatan prototype lampu  lalu lintasnya peneliti menggunakan perangkat Microcontroler Arduino Uno, Sensor suara KY-037, LCD 16x2 yang dilengkapi oleh perangkat I2C, dan modul trafic  light [7].  Perakitan  sistem  dapat  dilihat pada gambar wiring diagram dibawah ini.
Gambar 2. Wiring Diagram
Penggunaan  sensor  KY-037  ini  digunakan  sebagai bentuk uji coba peneliti untuk berbagai suara sirine yang  berasal  dari  berbagai  sumber.  Suara  sirine sendiri  memiliki  beberapa  mode  yaitu  sebagai berikut:
1) Sirine mode yelp: sirine ambulance yang sedang membawa pasien
2) Sirine  mode  wail:  sirine  ambulance  pembawa jenazah  dan  sirine  pemadam  kebakaran,  hanya saja bisanya mobil pemadam kebakaran memiliki suara sirine yang lebih dari 1 wail yang bersautan dikarenakan penggunaan 2 mobil setiap bertugas
3) Sirine  mode  hi-lo:  sirine  palang  kereta  /  sirine mobil ambulance yang akan menjemput pasien
4) Sirine mode horn: suara klakson [8].
Dalam  penelitian  ini  peneliti  memilihi  suara  sirine pemadam  kebakaran  sebagai  objek  yang  akan dideteksi oleh sistem dengan membuat sample suara sirine pemadam kebakaran yang berisi 2 mode suara karena  kendaraan  pemadam  kebakaran  biasanya melakukan tugasnya dengan beranggotakan 2 armada [9]. Sirine wail yang saling bersautan selama 20 detik dalam  bentu  WAV  yang  lalu  diubah  dalam  bentuk vektor  MFCC  dan  disimpan  dalam  format  npy. MFCC merupakan penentu pola suara yang termasuk dalam metode ekstraksi ciri. Metode MFCC ini sering digunakan dalam pemrosesan suara karena dianggap cukup  baik  untuk  mempresentasikan  sinyal  yang bekerja berdasarkan perbedaan frekuensi [10]. Secara singkat pemrosesan suara oleh algoritma MFCC dapat digambarkan dalam blok diagram dibawah ini.
Gambar 3. Blok diagram MFCC [11].
Dalam perubahan format suara WAV menjadi vektor FCC  disini,  peneliti  mempergunakan  bantuan library librosa yang  ada  pada  bahasa  pemrograman  python [12].  Penggunaan library librosa  ini  dapat memudahkan  peneliti  dalam  pembuatan  vektor MFCC yang berasal dari gelombang suara tanpa harus melakukan penulisan program secara manual. Berikut grafik MFCC dari suara referensi.
Gambar 4. Grafik MFCC Suara Referensi Grafik diatas yang nantinya akan dijadikan referensi algoritma  DTW  dalam  menentukan  suara  tes  yang sistem  terima  adalah  suara  sirine  atau  tidak.  Secara singkatnya  algoritma  DTW  dapat  dirumuskan sebagai berikut. Algoritma DTW atau Dynamic Time Wraping adalah  algoritma  yang  menghitung  jalur pergeseran  antara  dua  data  deret  waktu, menghasilkan  nilai-nilai  pergeseran  jalur  dan  jarak antara kedua data deret waktu [13]. Kesamaan antara dua  deret  waktu  data  dengan  jumlah  data  yang berbeda dapat dihitung dengan algoritma DTW [14]. Misal  terdapat  2  buat  runtutan  data  yang  panjang runtun datanya berbeda.
M = (x 1 ,x 2 ,x 3 ,……,x n ) N = (y 1 ,y 2 ,y 3 ,……,y m ) Langkah-langkah metode DTW adalah sebagai berikut:
1) Menghitung jarak lokal ( Local distance ) cij= |x i -y j |,i=1 ∶ n dan j=1:m
2) Menemukan  point  baris  pertama  D(i,j)=  c(x i ,y j )+min{D(i-1,j-1),D(i-1,j),D(i,j-1)}  i ϵ [1,N],j ϵ [1,M]
3) Menemukan point kolom pertama
4) Menemukan point elemen lainnya
5) Wraping path merupakan jalur yang melalui matrik yang berisi jarak minimal (minimal distance) dari elemen  D(i,j)  hinggal  D(N,M)  yang  berisi  dari elemen  D(i,j).  Identifikasi  jalur  ini  bisa  dimulai dari sudut kanan matriks hingga kiri bawah. Jalur
transversal  diidentifikasi  berdasarkan  tetangga dengan nilai minimum [15].
6) Perhitungan jarak akhir.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Peneliti  melakukan  tes  uji  ke  sistem  dengan mengumpulkan  2  kelompok  suara  yaitu  kelompok suara sirine pemadam kebakaran dan kelompok suara yang  bukan  suara  sirine  pemadam  kebakaran,  yang dapat  divisualisasikan  vektor  MFCC  nya  sebagai berikut.
Gambar 5. Grafik MFCC suara sirine pemadam kebakaran
Gambar 6. Grafik MFCC bukan suara sirine pemadam kebakaran
Setelah mengubah semua data suara menjadi vektor MFCC  dilakukan  pengkalkulasian  oleh  algoritma DTW  untuk  membedakan  apakah  suara  tersebut merupakan  suara  sirine  pemadam  kebakaran  atau tidak.  Berikut  tabel  hasil  dari  pengkalkulasian  dari
suara  tes  yang  merupakan  suara  sirine  pemadam kebakaran.
Tabel 1. Suara Sirine Pemadam Kebakaran File Hasil Kalkulasi DTW Status Pengenalan % Sirine1.wav 695.1239 Ya 96,89% Sirine2.mp3 19134.823 Ya 14,33% Sirine3.mp3 19875.224 Ya 11,01% Sirine4.mp3 21040.204 Ya 5,8% Sirine5.mp3 16127.596 Ya 27,79% Sirine6.mp3 18774.290 Ya 15,94% Sensor Suara1 30858,394 Tidak -38,16% Sensor Suara2 28277,857 Tidak -26,61% Sensor Suara3 28254,601 Tidak -26,50% Sensor Suara4 28713.069 Tidak -28,56% Tabel 2. Bukan Suara Sirine Pemadam Kebakaran File Hasil Kalkulasi DTW Status Pengenalan % Suara11.mp3 22769.342 Tidak -1,94% Suara12.mp3 22552.541 Tidak -0,97% Suara13.mp3 31444.827 Tidak -40,79% Suara14.mp3 18123.294 Ya 18,86% Suara15.mp3 18884.913 Ya 15,45% Suara16.mp3 27240.168 Tidak -21,96% Suara17.mp3 33676.956 Tidak -50,78% Sensor Suara18 25353,921 Tidak -13,52% Sensor Suara19 28138,393 Tidak -25,98% Sensor Suara20 29789.770 Tidak -33,38%
Berdasarkan  kedua  tabel  diatas  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  dari  20  sampel  suara  yang  ada, sistem dapat membedakan suara sirine dengan tepat sebanyak 14 suara dan terdapat kesalahan pengenalan sebanyak 6 suara. 4 dari 6 kesalahan pengenalan ini berasal  dari  suara  tes  yang  berasal  dari  suara  yang ditangkap secara langsung oleh sensor suara. Karna hal  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  suara  yang diterima  oleh  sensor  suara  KY-037  belum  bisa dikenali  oleh  sistem  atau  memiliki  pergeseran gelombang  yang  relatif  jauh  dengan  suara  referensi walaupun  suara  yang  diputarkan  ke  sensor  suara merupakan suara yang sama dengan suara referensi. Hal  ini  bisa  disebabkan  karena  kurang  tepatnya akselerasi  sensor  suara  atau  tingkat  kualitas  suara yang  diterima  oleh  sensor  suara.  Dari  penelitian
tersebut  maka  disimpulakan  akumulasi  persentase keberhasilan sistem dalam membedakan suara sirine pemadam  kebakaran  dapat  dirumuskan  sebagai berikut. Persentase keberhasilan sistem = 14/20 x 100 =  70%.  Dari  hasil  sistem  saat  algortima  mengenali suara  maka  akan  mengirim  data  berupa  bit  ke Mikrokontroler.
Gambar 7. Purwarupa Smart Trafic Light
Saat sistem mengenali suara tes maka akan mengubah kondisi lampu lalu lintas dan akan menampilkan teks pada LCD 16x2 bahwa ada kendaraan darurat.

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan penelitian didapatkan kesimpulan bahwa  sistem  pengenalan  suara  sirine  pemadam kebakaran  menggunakan  metode  DTW  memiliki tingkat keakurasian senilai 70%. Terdapat perbedaan pengenalan  tergantung  dari  bentuk  data  yang diproses  oleh  algoritma  DTW.  Dalam  kasus  ini penggunaan suara yang telah terekam dan tersimpan dalam  format  MP3  dan  WAV  dinilai  lebih  akurat untuk  dilakukan  pemrosesan  sistem  menggunakan algoritma  DTW  dibandingkan  menggunakan  suara yang  berasal  dari  sensor  suara  KY-037  secara langsung.
Penggunaan  ambang  batas  pengenalan  untuk mendeteksi suara sirine yang berasal dari suara yang sudah tersimpan dalam format MP3 dapat digunakan pula  untuk  mendeteksi  suara  dalam  format  suara WAV, namun ambang batas yang sama dinilai kurang sesuai digunakan untuk mendeteksi suara yang secara langsung  oleh  sensor  suara  KY-037.  Diperlukan penelitian  lebih  lanjut  mengenai  penetapan  batas ambang pengenalan serta pengakurasian sensor suara lebih lanjut agar sistem berjalan sesuai dengan yang
dibutuhkan. Perkembangan penelitian bisa dilakukan dengan  lebih  mengakselerasi  sensor  suara  atau perubahan ambang batas pengenalan suara. Bisa juga dengan penambahan program filtering suara agar suara yang dihasilkan dapat lebih jernih serta lebih mudah untuk diolah lebih dalam. Selain itu bisa juga dengan pengubahan  mikrokontroler  Arduino  Uno  menjadi kontroler yang lebih tinggi seperti Raspberry PI.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Firman,  F.,  &  Rahmawati,  R.  (2023).  Tata Kelola  Smart  City  Dalam  Perspektif Collaboratif Governance. The Indonesian Journal of  Public  Administration  (IJPA) , 9 (1).  DOI: https://doi.org/10.52447/ijpa.v9i1.6903.
[2] Ardinata, R. P., Rahmat, H. K., Andres, F. S., & Waryono, W. (2022). Kepemimpinan transformasional sebagai solusi pengembangan konsep  smart  city  menuju  era  society  5.0: sebuah  kajian  literatur  [Transformational leadership as a solution for the development of the  smart  city  concept  in  the  society  era:  a literature  review]. Al-Ihtiram:  Multidisciplinary Journal of Counseling and Social Research , 1 (1).
[3] Indonesia,  P.  R.  (2009).  Undang-undang Republik  Indonesia  nomor  22  tahun  2009 tentang  lalu  lintas  dan  angkutan  jalan. Jakarta: Sekretariat Negara .
[4] Pandoyo, C., Permana, A. G., & Ramadan, D.
N. (2021). Perancangan Purwarupa Lampu Lalu Lintas  Pintar  Untuk  Kendaraan  Pemadam Kebakaran Menggunakan Internet Of Things. eProceedings of Applied Science , 7 (1).
[5] Haq,  A.  S.,  Nasrun,  M.,  Setianingsih,  C.,  & Murti,  M.  A.  (2020).  Speech  recognition implementation  using  MFCC  and  DTW algorithm for home automation. Proceeding of the electrical engineering computer science and informatics , 7 (2), 78-85.
[6] Vicky,  V.  O.,  &  Syaripudin,  A.  (2022).
Perancangan Sistem Informasi Absensi Pegawai Berbasis Web Dengan Metode Waterfall (Studi Kasus: Kantor Dbpr Tangerang
Selatan). OKTAL:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Sains , 1 (01), 17-26.
[7] Reski,  M.,  &  Budayawan,  K.  (2021).  Smart Traffic  Light  Berbasis  Arduino. Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika) , 9 (3), 16-23. DOI : https://doi.org/10.24036/voteteknika.v9i3.11 2656. [8] PERMANA,  M.  F.  (2022).  KLASIFIKASI SUARA SIRENE MENGGUNAKAN STFT (SHORT-TERM FOURIER TRANSFORM). Jurnal Ilmiah Sistem Informasi , 1 (3), 54-68.
[9] Windya,  W.  N.  A.  (2023,  August).  SISTEM
PELAKSANAAN MITIGASI DINAS PEMADAM KEBAKARAN DAN PENYELAMATAN KABUPATEN SUMBAWA  (MODEL  KOMUNIKASI MAGUIRE  &  HAGAN):  SUMBAWA DISTRICT FIRE AND RESCUE MITIGATION IMPLEMENTATION SYSTEM (MAGUIRE & HAGAN COMMUNICATION MODEL). In Proceeding Of  Student  Conference (Vol.  1,  No.  5,  pp.  417- 432).
[10] Fauziah,  F.,  Tritoasmoro,  I.  I.,  &  Rizal,  S. (2021). Sistem Keamanan Berbasis Pengenalan Suara Sebagai Pengakses Pintu Menggunakan Metode  Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient (mfcc). eProceedings of Engineering , 8 (6).
[11] Mahmood,  A.,  &  Köse,  U.  (2021).  Speech recognition  based  on  convolutional  neural networks  and  MFCC  algorithm. Advances  in Artificial Intelligence Research , 1 (1), 6-12.
[12] Jadhav, S., Karpe, S., & Das, S. (2021). Sound classification  using  python.  In ITM  Web  of Conferences (Vol. 40, p. 03024). EDP Sciences.
[13] Novidianto,  R.,  &  Dani,  A.  T.  R.  (2020). Analisis klaster kasus aktif COVID-19 menurut provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  data  deret waktu. Jurnal  Aplikasi  Statistika  &  Komputasi Statistik , 12 (2), 15-24. DOI: https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v12i2.280 . [14] Dinata,  C.,  Puspitaningrum,  D.,  &  Erna,  E. (2017).  Implementasi  Teknik  Dynamic  Time Warping  (Dtw)  Pada  Aplikasi  Speech  To Text. Jurnal  Teknik  Informatika , 10 (1),  49-58. DOI: https://doi.org/10.15408/jti.v10i1.6816.
[15] Permana, I. S., Indrawaty, Y., & Zulkarnain, A. (2018).  Implementasi  Metode  Mfcc  Dan  Dtw Untuk  Pengenalan  Jenis  Suara  Pria  Dan Wanita. MIND  (Multimedia  Artificial  Intelligent Networking Database) Journal , 3 (1), 61-76.