Abstrak —Seiring  semakin  meningkatnya  jumlah  polisi  tidur yang  ilegal  atau  tanpa  izin,  maka  hal  ini  dapat  menyebabkan ketidaknyamanan  oleh  pengguna  jalan.  Selain  itu  berbagai kerusakan  jalan  seperti  lubang  dan  gundukan  juga mengganggu kenyamanan  pengguna  jalan.  Pemerintah  juga  telah  membuat sanksi  yang  ditulis  dalam  Peraturan  Daerah  terhadap  pembuat pita  penggaduh  atau  polisi  tidur  yang  tidak  memiliki  izin  dari Kepala  Dinas  Perhubungan.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut, pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pendeteksi bump yang terdiri  dari  aplikasi  Android  dan  peta  digital.  Pada  aplikasi Android,  sistem  mengumpulkan  data  dengan  mendeteksi guncangan apabila pengguna melewati polisi tidur, lalu mengirim lokasi  tersebut  ke server .  Deteksi  guncangan  ini  memanfaatkan sensor  akselerometer  pada  Android  dan  pengiriman  lokasi menggunakan  GPS.  Kemudian  pada server data  diolah  dan ditampilkan  dalam  bentuk  peta  digital.  Setelah  melakukan pengujian,  data  yang  dihasilkan  adalah  lokasi  guncangan (disebabkan  oleh  polisi  tidur  atau  jalan  rusak)  dan  ditampilkan dalam  bentuk  peta  digital  dengan  akurasi  rata-rata  89,48%. Dengan  adanya  sistem  ini,  diharapkan  informasi  lokasi guncangan (polisi tidur maupun kerusakan jalan yang terdeteksi) dapat  diperoleh  secepat  mungkin  sehingga  pemerintah  dapat bertindak dengan lebih cepat dan efektif.
Kata  Kunci —Deteksi Bump ,  Monitor  Jalan,  Perangkat Bergerak, Sensor Android

## I. PENDAHULUAN
OLISI  tidur  adalah  bagian  jalan  yang  ditinggikan  berupa tambahan  aspal  atau  semen  yang  dipasang  melintang  di jalan  untuk  pertanda  meperlambat  laju/kecepatan  kendaraan. Tujuan  utama  dari  polisi  tidur  sendiri  adalah  untuk  mencegah terjadinya  kecelakaan  pada  saat  aktivitas  transportasi.  Polisi tidur  banyak  ditemukan  di  daerah  pemukiman  penduduk, perumahan,  terminal  atau  pasar.  Namun  pada  kenyataannya banyak  sekali  polisi  tidur  yang  dibuat  tidak  sesuai  dengan desain polisi tidur yang diatur berdasarkan Keputusan Menteri Perhubungan No. 3 Tahun 1994 sehingga dapat membahayakan keamanan dan kenyamanan pengguna jalan. Salah  satu  pendekatan  untuk  mengidentifikasi  polisi  tidur yang  memiliki  izin  adalah  adanya  laporan  dari  pihak  pembuat polisi tidur dengan pihak yang berwenang. Untuk setiap daerah memiliki  peraturan  masing-masing  untuk  menindaklanjuti Keputusan  Menteri  Perhubungan  tersebut.  Misalnya  untuk
daerah Jakarta diatur oleh Peraturan Daerah Provinsi DKI yaitu berdasarkan  pasal  53  huruf  b  Perda  DKI  Jakarta  12/2003, setiap orang tanpa izin dari Kepala Dinas Perhubungan dilarang membuat  atau  memasang  tanggul  pengaman  jalan  dan  pita penggaduh  ( speed trap ).  Pelanggaran  terhadap  ketentuan tersebut  adalah  kurungan  paling  lama  3  bulan  atau  denda sebanyak-banyaknya  Rp5.000.000,00  (lima  juta  rupiah).  Oleh karena itu, untuk mempermudah pemerintah mengetahui polisi tidur  yang  memiliki  izin  atau  ilegal,  pada  penelitian  ini  saya menawarkan sistem pendeteksi bump menggunakan smartphone Android dengan pendekatan survei otomatis. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan adalah  Pothole  Patrol  (P2)  [1],  menggunakan  sensor  3- axis accelerometer dan GPS diletakkan pada kendaraan taksi untuk memonitor  keadaan  permukaan  jalan.  Pothole  Patrol  dapat mendeteksi  lubang  dan  anomali  jalan  dengan  cara  mengolah data  dari  getaran  atau vibrasi pada  akselerometer  dan  GPS. Penelitian  ini  juga  mengklasifikasi  data  berdasarkan  lokasi untuk mengurangi kesalahan dalam.
Pada  penelitian  selanjutnya  yaitu  CRSM  [2]  atau  disebut juga crowdsourcing-based  road  surface  monitoring  system mampu mendeteksi lubang dan mengevaluasi tingkat kekasaran permukaan  jalan.  Penelitian  yang  menggunakan  sensor smartphone adalah  Wolverine  [3].  Wolverine  menggunakan sensor  akselerometer  untuk  mengumpulkan  data  untuk mendeteksi event bump dan  rem.  Perangkatnya  direorientasi terlebih dahulu sehingga dapat digunakan pada posisi apapun di dalam  kendaraan.  Proses  reorientasinya  menggunakan  sensor akselerometer  dan magnometer .  Data  akselerometer  yang dikumpulkan  kemudian  diolah  menggunakan Support  Vector Machine (SVM)  untuk  menentukan  kondisi  jalan  mulus  atau bergelombang dan kondisi rem atau tidak. Salah satu penelitian yang  mendeteksi  lubang  secara real  time adalah  Mednis,  [4] penelitian  tersebut  mengusulkan  sistem  yang  menggunakan smartphone Android  beserta  sensor  akselerometernya  untuk mendeteksi events secara real time .  Sistem  ini  mengumpulkan data  secara off-line  post-processing dengan  menggunakan algoritma Z-Thresh , Z-Diff, STDEV(Z) dan G-Zero .
Pendekatan  survei  otomatis  yang  diusulkan  pada  penelitian ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan embedded sensing devices atau smartphone .  Pada  penelitian  ini  akan  berfokus pada  proses  data  akselerometer  untuk  mendeteksi bump

## Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Bump Menggunakan Android Smartphone dengan Sensor Akselerometer
Otniel Yehezkiel Bornok Hutabarat, Fajar Baskoro, dan Rizky Januar Akbar Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : fajar@its-sby.edu
P
menggunakan smartphone Android. Metode untuk mendeteksi bump menggunakan kombinasi metode real-time dan nonreal- time .  Metode real-time menggunakan  algoritma Z-Thresh seperti pada penelitian pada Mednis et al namun perbedaannya adalah pada penelitian ini juga menggunakan metode klasifikasi decision  tree pada  data  yang  terdeteksi  menggunakan algoritma Z-Thresh di server untuk menghasilkan deteksi yang lebih  akurat.  Data  GPS  lokasi  polisi  tidur  akan  dikirim  dari smartphone Android ke server .

## Gambar 1 Diagram kasus penggunaan
Data-data  GPS  lokasi  polisi  tidur  yang  dikirim  dari  para pengguna diolah untuk mengestimasi lokasi polisi tidur dengan lebih akurat dan ditampilkan dalam bentuk peta digital. Dengan sistem  yang crowdsourced (menggunakan  kumpulan  data partisipasi  yang  terdistribusi)  dapat  meningkatkan  skalabilitas melihat  banyaknya  jumlah  pengguna smartphone dan  terus meningkat.  Harapannya  adalah  informasi  tersebut  dapat diperoleh sedini mungkin sehingga dapat digunakan pemerintah untuk  mempermudah  pengawasan  pembuatan  polisi  tidur maupun perbaikan dan pemeliharaan jalan.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Kasus Penggunaan
Error! Reference source not found. menunjukkan diagram kasus  penggunaan  dari  aplikasi.  Kasus  penggunaan  pada aplikasi ini adalah mengumpulkan data oleh pengguna, melihat peta digital dan memverifikasi data oleh surveyor .
B. Algoritma Z-Tresh
Algoritma Z-Thresh merupakan  algoritma  yang  melakukan thresholding pada nilai  amplitudo  akselerometer  di  sumbu  z. Event direpresentasikan  sebagai  nilai  yang  melebihi  ambang batas  atau threshold yang  ditentukan.  Masukan  berupa  data akselerometer  pada  sumbu  x,  y  dan  z.  Keluaran  berupa informasi  apakah  terdeteksi bump atau  bukan bump .  Diagram alir algoritma Z - thresh dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir algoritma Z-Thresh

## C. Reorientasi Sistem Koordinat Sensor
Sensor  akselerometer  Android  memiliki  sistem  koordinat yang  relatif  terhadap  perangkat  Android  itu  sendiri.  Apabila perangkat  tersebut  bergerak  atau  disorientasi  maka  dapat mempersulit  pengukuran  data  akselerometer.  Untuk  itu diperlukan suatu mekanisme yang dapat melakukan reorientasi dari sistem koordinat perangkat menjadi sistem koordinat pada kendaraan.  Metode  reorientasi  dijelaskan  pada  penelitian Wolverine.

## D. BIRCH Clustering
BIRCH ( Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies )  merupakan  algoritma unsupervised machine learning yang melakukan hierarchical clustering pada dataset yang besar [5].
E. Decision Tree
Decision tree adalah metode klasifikasi yang mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan keputusan. Decision tree atau  pohon  keputusan  juga  memperhatikan  faktor-faktor kemungkinan yang mempengaruhi proses pengambilan keputusan  tersebut.  Algoritma  yang  digunakan  pada decision tree ini adalah CART algorithm [6].
F. Proses Data
Data yang dikirimkan berupa JSON berisi data akselerometer  dan  lokasi  GPS.  Pengiriman  data  JSON  dari smartphone menuju server terjadi setiap kali terjadi event yakni ketika pengendara mengalami lonjakan pada jalan.
Data yang dikirim adalah hasil data yang terekam selama 1,5 detik  setiap  terjadi event. Data  tersebut  kemudian  diprediksi menggunakan klasifikasi dengan metode decision tree . Apabila benar  maka  lokasi  data  tersebut  akan  ditampilkan  pada  peta digital.
Gambar 3. Diagram alir proses data
Tabel 1. Rangkuman hasil uji coba fungsionalitas Nama Kasus Penggunaan Hasil Melihat peta digital Berhasil Mengumpulkan data Berhasil Memverifikasi data Berhasil
Pada  peta  digital  koordinat  lokasi  polisi  tidur  juga  akan  di- cluster untuk  titik-titik  yang  berdekatan  (kurang  dari  5-9 meter)  menggunakan clustering dengan  algoritma  BIRCH. Diagram  alir  perancangan  proses  data  ditunjukkan  pada Gambar 3.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Uji Fungsionalitas
Uji  coba  fungsionalitas  adalah  uji  coba  fungsi-fungsi  yang berjalan  pada  aplikasi.  Pengujian  dilakukan  oleh  pengguna dengan  tujuan  untuk  menjalankan  aplikasi  pemetaan  lokasi bump dan  melihat  hasilnya  peta  digital.  Hasil  pengujian fungsionalitas dapat dilihat pada Tabel 1.
Hasil tampilan melihat peta digital ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan lokasi bump pada peta digital
Tampilan antarmuka utama aplikasi Android saat mengumpulkan  data  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Pada  layar Android  ditampilkan  nilai  akselerometer,  nilai latitude dan longitude , beserta jumlah bump yang telah diperoleh.
Gambar  6  menunjukkan  tampilan  pada  halaman  verifikasi data  dapat.  Pada  halaman  ini  terdapat  informasi  grafik akselerasi pada bump beserta form untuk memilih jenis bump .
Gambar 5. Tampilan antarmuka utama aplikasi Android
Gambar 6. Tampilan halaman verifikasi data

## B. Analisa Data
Data  akselerometer  yang  dianalisa  adalah  nilai yang diamati ketika  pengendara  melewati  polisi  tidur.  Pada  Gambar  7 menunjukkan  nilai  akselerometer  pada  saat  melewati  polisi tidur dengan kecepatan konstan 20 km/jam. Dapat dilihat nilai yang  paling  berpengaruh  adalah  nilai  akselerasi  pada  sumbu z hal  ini  disebabkan  saat  melewati  polisi  tidur,  kendaraan  akan mengalami guncangan naik turun sebanyak dua kali.
Guncangan  pertama  pada  titik  A  Gambar  7  adalah guncangan  akibat  roda  depan  motor  mengenai  polisi  tidur kemudian pada titik B adalah guncangan akibat roda belakang
motor  mengenai  polisi  tidur.  Berdasarkan  analisa  ini  maka pendeteksian bump dapat  menggunakan  algoritma Z-Thresh , yaitu  mendeteksi  terjadinya bump ketika  nilai  akselerometer pada sumbu z telah melewati nilai threshold tertentu.
Gambar 7 Grafik data akselerometer pada polisi tidur
Tabel 2. Tata cara pengujian Lokasi Pengujian 1. Perumahan  Galaxi  Klampis  (2.61km).  Total bump = 12. Jenis jalan paving.
2. Perumdos  Blok  U,  dari  Jalan  Teknik  Mesin sampai  Blok  U  (1.11  km).  Total bump =  10. Jenis jalan paving. 3. Jalan  Semolowaru  (1.47  km).  Total bump =  7. Jenis jalan aspal.
Metode yang Diuji 1. Z-Thresh
2. Decision tree Posisi Peletakan Smartphone 1. Kantong baju 2. Tas 3. Dipegang Kecepatan Kendaraan 1. Pelan (5-15 km/jam) 2. Sedang (15-30 km/jam)
3. Cepat (lebih dari 35 km/jam)

## C. Pengujian Akurasi
Uji  coba  akurasi  deteksi  polisi  tidur  dilakukan  untuk mengetahui akurasi aplikasi dalam mendeteksi bump . Tata cara pengujian akurasi dijelaskan pada Tabel 2.
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  skenario  pengujian  yang dilakukan.  Skenario  pengujian  P-01  sampai  P-09  diujikan untuk  mengetahui  pengaruh  posisi smartphone terhadap akurasi aplikasi.
Pengujian  P-15  sampai  P-24  untuk  mengetahui  pengaruh kecepatan  (cepat,  sedang  dan  pelan)  terhadap  akurasi. Pengujian  P-10  sampai  P-15  dilakukan  untuk  mencari threshold yang lebih akurat.
Pengujian  P-25  sampai  P-30  dilakukan  untuk  menguji metode  klasifikasi decision  tree dapat  meningkatkan  akurasi atau  tidak.  Lokasi  GK  adalah  Galaksi  Kelampis  sedangkan  JS adalah Jalan Semolowaru.
Tabel 3. Skenario pengujian Pengu- jian Lokasi Z- Thresh Decis- ion tree Kecep- atan Peletakan Smartphone P-01 G. K. 18/2 - sedang k. baju P-02 G. K. 18/2 - sedang tas P-03 G. K. 18/2 - sedang k. baju P-04 J. S. 18/2 - sedang k. baju P-05 J. S. 18/2 - sedang tas P-06 J. S. 18/2 - sedang dipegang P-07 Blok-U 18/2 - sedang k. baju P-08 Blok-U 18/2 - sedang tas P-09 Blok-U 18/2 - sedang dipegang P-10 G. K. 18/2 - sedang k. baju P-11 G. K. 17/3 - sedang k. baju P-12 J. S. 18/2 - sedang k. baju P-13 J. S. 17/3 - sedang k. baju P-14 Blok-U 18/2 - sedang k. baju P-15 Blok-U 17/3 - sedang k. baju P-16 G. K. 17/3 - cepat k. baju P-17 G. K. 17/3 - sedang k. baju P-18 G. K. 17/3 - pelan k. baju P-19 J. S. 17/3 - cepat k. baju P-20 J. S. 17/3 - sedang k. baju P-21 J. S. 17/3 - pelan k. baju P-22 Blok-U 17/3 - cepat k. baju P-23 Blok-U 17/3 - sedang k. baju P-24 Blok-U 17/3 - pelan k. baju P-25 G. K. 17/3 - sedang k. baju P-26 G. K. 17/3  sedang k. baju P-27 J. S. 17/3 - sedang k. baju P-28 J. S. 17/3  sedang k. baju P-29 Blok-U 17/3 - sedang k. baju P-30 Blok-U 17/3  sedang k. baju Tabel 4. Hasil uji coba Kode Pengujian True Positives False Positives False Negatives Presisi Sensitivi- tas P-01 10 0 2 100,00% 83,33% P-02 12 3 4 80,00% 75,00% P-03 5 2 7 71,43% 41,67% P-04 6 0 0 100,00% 100,00% P-05 6 1 0 85,71% 100,00% P-06 6 5 0 54,55% 100,00% P-07 9 0 1 100,00% 90,00% P-08 9 4 1 69,23% 90,00% P-09 4 0 5 100,00% 44,44% P-10 10 0 2 100,00% 83,33% P-11 12 1 0 92,31% 100,00% P-12 6 0 0 100,00% 100,00% P-13 6 0 0 100,00% 100,00% P-14 9 0 1 100,00% 90,00% P-15 10 2 0 83,33% 100,00% P-16 11 3 1 78,57% 91,67% P-17 12 1 0 92,31% 100,00% P-18 7 0 5 100,00% 58,33% P-19 5 1 1 83,33% 83,33% P-20 6 0 0 100,00% 100,00% P-21 5 0 1 100,00% 83,33% P-22 8 1 2 88,89% 80,00% P-23 10 2 0 83,33% 100,00%
Kode Pengujian True Positives False Positives False Negatives Presisi Sensitivi- tas P-24 6 1 4 85,71% 60,00% P-25 12 1 0 92,31% 100,00% P-26 12 0 0 100,00% 100,00% P-27 6 0 0 100,00% 100,00% P-28 6 0 0 100,00% 100,00% P-29 10 2 0 83,33% 100,00% P-30 9 0 1 100,00% 90,00%
Hasil  uji  coba  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Pada  skenario pengujian  P-01  sampai  P-09  menunjukkan smartphone yang diletakan  pada  kantong  baju  dan  tas  memiliki  akurasi  relatif 20,76% lebih besar dibandingkan ketika smartphone dipegang. Akurasi  yang  paling  baik  pada  skenario  ini  adalah  ketika smartphone diletakan di kantong baju yaitu 12,30% lebih besar dibandingkan ketika smartphone diletakkan di dalam tas.
Sensitivitas aplikasi ketika dipegang berkurang karena posisi tangan  yang  stabil  (mempertahankan  titik  seimbang)  saat guncangan  terjadi  sehingga  vibrasi  tidak  sebesar  dibandingkan pengujian  aplikasi  jika smartphone diletakkan  di  tas  atau kantong  baju.  Presisi  juga  dapat  berkurang  apabila  kondisi tangan  tidak  stabil  (bergerak)  saat  memegang smartphone sehingga dapat menimbulkan lebih banyak false positif . Pada  skenario  pengujian  P-10  sampai  P-15  menunjukkan akurasi  (sensitivitas) threshold 17/3  relatif  8,12%  lebih  besar dibandingkan threshold 18/2. Sedangkan presisi pada threshold 17/3 lebih rendah 8,80% dibandingkan dengan threshold 18/2. Pada  skenario  pengujian  P-16  sampai  P-24  menunjukkan akurasi  rata-rata  aplikasi  pada  kecepatan  sedang  dan  cepat lebih besar 8,89% dibandingkan dengan akurasi pada kecepatan pelan.  Akurasi  pada  kecepatan  sedang  memiliki  akurasi  relatif 11,64%  lebih  baik  dibandingkan  pada  kecepatan  cepat.  Pada skenario  pengujian  P-25  sampai  P-30  menunjukkan  klasifikasi decision  tree meningkatkan  rata-rata  akurasi  (presisi)  sebesar 12,18%.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
a. Sensor  pada smartphone Android  dapat  digunakan  untuk mendeteksi bump . b. Peta  digital  dapat  menampilkan  lokasi bump dan mengestimasi  posisinya  menggunakan  metode clustering pada titik-titik koordinat yang berdekatan
c. Kecepatan  dengan  akurasi  yang  baik  berdasarkan  uji  coba adalah pada kecepatan sedang atau cepat.
d. Peletakan  posisi smartphone didalam  kantong  atau  tas memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  jika smartphone dipegang karena  posisi  tangan  yang  stabil (mempertahankan  titik  seimbang)  saat  guncangan  terjadi sehingga vibrasi lebih kecil.
e. Algoritma pendeteksi bump yang digunakan adalah Z-Thresh dengan  nilai threshold dengan  akurasi  terbaik  sebesar  17 pada batas atas dan 3 pada batas bawah.
f. Dari kombinasi kedua metode tersebut diperoleh nilai akurasi rata-rata sebesar 89.48%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Eriksson,  L.  Girod,  B.  Hull,  R.  Newton,  S.  Madden  and  H. Balakrishnan,  "The  Pothole  Patrol:  Using  a  Mobile  Sensor  Network  for Road  Surface  Monitoring," The  Sixth  Annual  International  conference on  Mobile  Systems,  Applications  and  Services  (MobiSys  2008) ,  pp. 29- 39, 2008.
[2] K. Chen, G. Tan, M. Lu and J. Wu, "CRSM: a practical crowdsourcing- based road surface monitoring system," Wireless Networks , pp. 765-779, 2016.
[3] R.  Bhoraskar,  N.  Vankadhara,  B.  Raman  and  P.  Kulkarni,  "Wolverine: Traffic  and  road  condition  estimation  using  smartphone  sensors," 2012
Fourth  International  Conference  on  Communication  Systems  and Networks (COMSNETS 2012) , pp. 1 - 6, 2012.
[4] A.  Mednis,  G.  Strazdins  ,  R.  Zviedris  and  G.  Kanonirs  ,  "Real  time pothole detection using Android smartphones with accelerometers," 2011
International  Conference  on  Distributed  Computing  in  Sensor  Systems and Workshops (DCOSS) , pp. 1-6, 2011.
[5] T.  Zhang,  R.  Ramakrishnan  and  M.  Livny,  "BIRCH:  An  Efficient  Data Clustering  Method  for  Very Large Databases," Proceedings of the 1996 ACM  SIGMOD  international  conference  on  Management  of  data, pp. 103-114, 1996.
[6] L.  Breiman,  J.  Friedman,  R.  Olshen  and  C.  J.  Stone,  Classification  and Regression  Tree,  Pacific  California:  Wadsworth  &  Brooks/Cole Advanced Books & Software, 1984.