## Pengolahan Data Sensor Gerak Ponsel untuk Klasifikasi Karakteristik Mengemudi
Lisa Dinda Yunita 1 , Ema Utami 2 , Ainul Yaqin 3
1,2,3 Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Sleman 55281 INDONESIA (email: 1 lisadinday@students.amikom.ac.id,
2 ema.u@amikom.ac.id, 3 ainulyaqin@amikom.ac.id)
[Diterima: 7 Maret 2023, Revisi: 23 Juni 2023] Corresponding Author : Lisa Dinda Yunita
INTISARI — Perilaku berkendara memiliki pengaruh signifikan  terhadap keselamatan di jalan raya. Perilaku mengemudi yang tidak aman, seperti mengemudi dalam keadaan mabuk, kecepatan tinggi, dan penggunaan ponsel ( smartphone ), dapat menyebabkan kecelakaan serius dan kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengamati karakteristik berkendara dengan memanfaatkan data sensor gerak ponsel. Metode pengumpulan data melibatkan perekaman sensor gerak ponsel pengemudi selama  perjalanan  dan  data  tersebut  diekspor  dari  sistem  untuk  diolah  lebih  lanjut.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah mengolah data dengan membuat model klasifikasi yang memiliki kinerja terbaik dalam mengolah data sensor gerak ponsel. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  model  yang  dapat  diimplementasikan  dalam  mengatasi  permasalahan keselamatan berkendara di masa mendatang. Selain itu, dengan memanfaatkan teknologi pendeteksi karakteristik pengemudi, kesadaran  dalam  berkendara  dengan  aman  akan  meningkat.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah penambangan  data  ( data  mining )  dengan  menggunakan  pemodelan  klasifikasi  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ) menggunakan  metode random  forest (RF), support  vector  machine (SVM),  dan decision  tree (DT).  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  model  RF  memiliki  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  mencapai  91,22%.  Selain  itu,  penelitian  ini menemukan bahwa kecepatan merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam mengidentifikasi perilaku berkendara yang aman atau tidak aman. Model klasifikasi yang dikembangkan menunjukkan potensi untuk meningkatkan efisiensi pengaturan lalu lintas dan berkontribusi pada transportasi yang lebih aman. Dengan memanfaatkan teknologi pendeteksi karakteristik pengemudi, diharapkan kesadaran akan praktik berkendara yang aman dapat meningkat, sehingga menciptakan lingkungan jalan yang lebih aman.
KATA KUNCI — Penambangan Data, CRISP-DM, Perilaku Mengemudi, Pembelajaran Mesin, Klasifikasi .

## I. PENDAHULUAN
Kecelakaan  lalu  lintas  dari  tahun  ke  tahun  mengalami peningkatan  yang  sangat  signifikan.  Kurang  memadainya sarana  transportasi  menyebabkan  masyarakat  memilih menggunakan  kendaraan  pribadi,  sehingga  menyebabkan peningkatan jumlah kendaraan. Naiknya jumlah kendaraan ini meningkatkan  risiko  kecelakaan  lalu  lintas.  Berdasarkan laporan  bidang  keselamatan  jalan  di  masing-masing  negara, World  Health  Organization  (WHO)  merilis  beberapa  faktor utama  penyebab  kematian  [1].  Laporan  tersebut  menyatakan bahwa kecelakaan lalu lintas menduduki peringkat ke delapan sebagai penyebab tingkat kematian tertinggi.  Dilaporkan juga bahwa pada tahun 2018 terjadi lebih dari satu juta kecelakaan lalu lintas [1].
Berdasarkan  beberapa  penelitian,  di  antara  perilaku mengemudi  yang  tergolong  tidak  aman  adalah  mengemudi dalam  keadaan  mabuk,  mengemudi  dengan  kecepatan  tinggi, dan mengemudi sambil menggunakan ponsel. Jenis berkendara yang tidak aman ini sering kali menjadi faktor utama hilangnya konsentrasi,  sehingga  perhatian  pengemudi  tidak  terfokus. Penelitian  terkait  pengawasan  perilaku  mengemudi  dengan cara  mengawasi  pengemudi  juga  telah  dilakukan.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pengemudi  yang  diawasi cenderung  mengemudi  dengan  relatif  aman.  Oleh  karena  itu, untuk  mengurangi  kecelakaan  di  jalan  raya,  penting  untuk dilakukan  pemantauan  menggunakan  komputer  secara sistematis  agar  pemantauan  dapat  dilakukan  secara real-time dan  berkesinambungan.  Pemantauan  ini  dapat  membantu meningkatkan kesadaran pengemudi dan memastikan keselamatan  berkendara  yang  lebih baik.  Beberapa penelitian juga  telah  mengembangkan  teknologi  deteksi.  Namun, implementasinya  masih  dapat  dioptimalkan  lagi  karena
bergantung  pada  aplikasi  massal  yang  ada  [2].  Selain mengakibatkan  kerugian  material,  kecelakaan  lalu  lintas  juga dapat  menimbulkan  korban  jiwa.  Oleh  karena  itu,  diperlukan tindakan  yang  tepat  untuk  mengimplementasikan  deteksi perilaku  mengemudi  untuk  mengurangi  risiko  kecelakaan dengan harapan dapat memenuhi target global di masa depan yang mungkin ditetapkan dan mengurangi jumlah kecelakaan lalu lintas.
Organization for Economic Cooperation and Development (OECD)  pada  tahun  1988  menyatakan  bahwa  setiap  tahun negara-negara mengeluarkan lebih dari 1 miliar dolar hanya di bidang  transportasi  [3]. Intelligent  Vehicle  Highway  System (IVHS)  melaporkan  bahwa  pada  tahun  1991,  di  Amerika Serikat terdapat 41 ribu orang meninggal dan lebih dari 5 juta orang luka-luka akibat kecelakaan lalu lintas. Laporan tersebut juga  menyatakan  bahwa  kecelakaan  lalu  lintas  menyebabkan Amerika Serikat kehilangan 100 miliar dolar setiap tahunnya. Setelah  mempelajari  karakteristik  permasalahan,  IVHS  telah menjadi intelligent transportation system (ITS) [4]. ITS merupakan  teori  yang  diharapkan  dapat  mengatasi permasalahan  transportasi  dengan  memanfaatkan  teknologi. Peran teknologi bertujuan untuk meningkatkan keamanan lalu lintas,  pemantauan  data,  dan  sistem  pengambilan  keputusan secara real-time .  Dalam  banyak  hal,  ITS dapat  mendukung sistem  transportasi  massal  terdistribusi  [5].  Penelitian  ini dimulai  dengan  pemantauan  transaksi  dan  operasional.  Studi ini berfokus untuk mengatasi masalah pemantauan operasional. Model  klasifikasi  untuk  mengemudi  akan  dihasilkan  dengan memanfaatkan  data  perjalanan.  Data  yang  dibutuhkan  untuk mewujudkan  teknologi  ITS  adalah  data  sensor  gerak  pada ponsel  ( smartphone )  pengemudi.  Metode  statistik  dapat digunakan  untuk  menghasilkan  beberapa  informasi  penting
pada  ITS,  antara  lain  informasi  deteksi  perilaku  mengemudi dan deteksi mode kendaraan yang digunakan [6]. Data global positioning  system (GPS),  akselerometer,  dan  giroskop digunakan  sebagai  data  penelitian.  Penelitian  ini  melakukan proses pengklasifikasian deteksi keselamatan berkendara, yaitu pengemudi  mengemudi  secara  biasa  atau  agresif,  sehingga dapat disimpulkan bahwa pengemudi tersebut mengemudikan kendaraan dengan aman atau berbahaya. Pada pengolahan data, diperlukan  mekanisme  komputasi  yang  tinggi  agar  data menjadi pengetahuan bagi sistem dan menjadi parameter untuk mendeteksi  cara  mengemudi.  Metode  tersebut  dapat menggunakan  teknologi  pembelajaran  mesin  ( machine learning ) [7].
Pembelajaran  mesin  adalah  teknik  komputasi  yang mempelajari data menjadi informasi dan kemudian membentuk pengetahuan.  Pembelajaran  mesin  memiliki  beberapa  proses, antara lain impor data, prapemrosesan, pemodelan, dan validasi. Penelitian  ini  mengimplementasikan  pembelajaran  mesin menggunakan  teknik  klasifikasi.  Teknik  ini  dipilih  karena berdasarkan  karakteristik  data  yang  diberikan, dataset memiliki label, sehingga dapat dijadikan sebagai nilai acuan [8]. Proses pelabelan dataset juga sudah melalui proses yang benar, mulai  dari  pembuatan  aturan  pelabelan  hingga  eksekusi pelabelan. Pada penelitian ini, data yang diterima telah diberi label  dan  tidak  ada  informasi  mengenai  proses  pelabelan. Dataset yang  digunakan  siap  diproses,  dengan  ekstensi .csv . Fitur yang tersedia dalam dataset antara lain booking ID , waktu, sensor giroskop x, y, dan z, sensor  akselerometer x, y, dan z, serta data kecepatan. Jenis keseluruhan dataset adalah data teks. Teknik  pembelajaran  mesin  adalah  teknik  klasifikasi  dengan mengelompokkan  data  berdasarkan  objek  yang  telah  diberi label  secara  manual,  sehingga  model  klasifikasi  dapat mendeteksi cara berkendara pada perjalanan yang akan datang [9].  Penelitian  terkait  sebelumnya  juga  meneliti  cara berkendara.  Dari  beberapa  penelitian  yang  ada,  kebanyakan diggunakan  sensor  giroskop,  sedangkan  metode  yang digunakan  adalah  metode  klasifikasi  dengan  menerapkan beberapa  algoritma support  vector  machines (SVM)  dan random forest (RF).
Pada evaluasi kinerja machine learning algorithms (MLA) sebelumnya,  digunakan artificial  neural  networks (ANN), SVM, RF, dan Bayesian networks (BN) untuk mendeteksi cara berkendara  menggunakan  tiga  sensor  ponsel  [10].  Sementara itu,  fitur  yang  digunakan  adalah  empat  fitur  dataset (akselerometer,  akselerometer linear,  magnetometer,  dan giroskop). Penelitian ini mengambil sampel perjalanan secara acak  dengan  menggunakan  dua  pengemudi  yang  berbeda. Berdasarkan  hasil  pengujian,  giroskop  merupakan  sensor terbaik  untuk  mendeteksi  perilaku  berkendara,  dengan  RF merupakan  MLA  dengan  kinerja  terbaik,  sehingga  pada penelitian ini digunakan MLA [10].
Dataset penelitian yang digunakan adalah data perjalanan dengan  jarak  tempuh  bervariasi  dan  cara  mengemudi  yang diambil secara acak. Dataset diperoleh dari data transaksi taksi online yang  disediakan  oleh  salah  satu  perusahaan  teknologi yang  beroperasi  di  Indonesia  untuk  melayani  transportasi melalui  layanan  pemesanan online .  Penyedia  aplikasi memperoleh  data  tersebut  dengan  mengambil  rekaman  data sensor secara acak pada ponsel pengemudi. Data sensor ponsel meliputi data sensor akselerometer, sensor giroskop, dan sensor GPS.  Dalam  penelitian  ini,  data  dikumpulkan  selama perjalanan  individu,  mencakup  seluruh  perjalanan  dari  lokasi penjemputan  hingga  lokasi  penurunan.  Data  yang  tercatat
mencakup  detail  penting,  seperti  jarak  yang  ditempuh,  rute spesifik yang diambil, dan total durasi setiap perjalanan. Semua informasi ini dikonsolidasikan dan dihubungkan dengan nomor identifikasi unik ( booking ID ) yang mewakili setiap pemesanan. Perlu  ditekankan  bahwa  proses  pengumpulan  data  terjadi secara real-time dan  mengikuti  pendekatan  pengambilan sampel acak. Akibatnya, ukuran data untuk setiap pemesanan dapat  bervariasi  secara  signifikan  karena  karakteristik  yang berbeda dari tiap perjalanan. Mengingat variasi yang signifikan dalam  ukuran  data di  antara  tiap  pemesanan,  perlu dilakukan analisis  data  menggunakan  metode  statistik  [11].  Analisis statistik memungkinkan peneliti untuk mendapatkan wawasan yang bermakna dari kumpulan data dan mengungkap pola, tren, dan  korelasi  penting  di  antara  variabel  yang  tercatat.  Dengan menggunakan  teknik  statistik  yang  tepat,  penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  interpretasi  berdasarkan  informasi dan menyimpulkan hasil yang valid dari data yang terkumpul, berkontribusi  pada  pemahaman  yang  lebih  komprehensif tentang perilaku dan karakteristik mengemudi.
Setelah  dilakukan  analisis  awal  terhadap dataset , ditemukan  bahwa dataset yang  tersedia  tidak  seimbang  dan fitur yang tersedia terbatas. Hal ini dapat menyebabkan kinerja dari  pengklasifikasi  ( classifier )  RF mendapatkan  nilai sensitivitas yang rendah. Masalah ketidakseimbangan dataset , dalam  beberapa  kasus,  memengaruhi  keakuratan  data  secara dramatis.  Namun,  beberapa  algoritma  klasifikasi,  seperti  RF, memiliki karakteristik yang cocok untuk mengatasi ketidakseimbangan dataset ini [12]. Untuk menguji reliabilitas klasifikasi  RF  dalam  penelitian  ini,  dilakukan  simulasi pemodelan.  Jika  hasil  akurasi  kurang  memuaskan,  beberapa teknik prapemrosesan akan diimplementasikan terlebih dahulu untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  tersebut. Beberapa  penelitian  telah  melakukan  percobaan  pada dataset yang  tidak  seimbang  dan  solusi  yang  ditawarkan  adalah random  sampling .  Beberapa  hasil  eksperimen  berhasil,  tetapi beberapa tidak.
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, dataset yang tidak  seimbang  dan  terbatasnya  fitur  yang  tersedia mengakibatkan  sensitivitas  yang  rendah  dan  ketidakstabilan akurasi selama pengujian. Selain itu, masih banyak kesalahan dalam pendeteksian data perjalanan. Oleh karena itu, ekstraksi fitur  juga  dapat  dilakukan,  selain  digunakannya  metode resampling .  Ekstraksi  fitur  bertujuan  untuk  menggabungkan beberapa  fitur  menjadi  sebuah  fitur  yang  diharapkan  dapat mewakili  semua  karakteristik  data  [13].  Oleh  karena  itu, metode resampling dan ekstraksi fitur dicoba untuk mengatasi permasalahan yang terdapat pada basis data.
Analisis dilakukan dengan membandingkan hasil klasifikasi perilaku berkendara  menggunakan dataset asli dan dataset yang  telah  melewati  prapemrosesan  data  mulai  dari pembersihan  data  yang  memiliki  nilai null ,  normalisasi  nilai data, dan ekstraksi fitur. Kemudian, langkah selanjutnya adalah mencoba menerapkan teknik resampling . Hasil prapemrosesan dataset yang  diperoleh  selanjutnya  digunakan  dalam  proses klasifikasi  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi  yang umum digunakan. Hasilnya diharapkan dapat menjadi langkah awal  penerapan  ITS  untuk  mengatasi  masalah  kelalaian berkendara.  Setelah  didapatkan,  model  klasifikasi  dapat diimplementasikan secara massal pada aplikasi yang sudah ada dan telah digunakan secara massal. Untuk tahap implementasi, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai implementasi model  dan  interkoneksi  langsung,  dengan  mengambil  data pengujian  secara real-time dari  aplikasi  transportasi online
yang sedang beroperasi. Di sisi lain, penerapan ITS tidak hanya menyangkut  teknologi,  tetapi  juga  harus  memperhatikan regulasi di suatu negara.
Kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ,  AI)  adalah kecerdasan  yang  ditambahkan  ke  sistem  yang  dapat  dikelola dalam konteks ilmiah. Mesin mampu meniru pemikiran mirip manusia  dengan  meniru  berbagai  aktivitas  manusia,  seperti pengambilan keputusan, penyelesaian masalah, dan pembelajaran.  Pendekatan  kognitif  ini  memungkinkan  mesin menyimulasikan  proses  pemikiran  mirip  manusia.  Dalam domain pemikiran manusia, terdapat dua metode utama, yaitu introspeksi  dan  eksperimen.  Introspeksi  melibatkan  bertanya dan  berpikir  kritis  untuk  mengungkap  solusi  saat  dihadapkan dengan  tantangan.  Di  sisi  lain,  eksperimen  melibatkan percobaan  berbagai  pendekatan,  metode,  atau  strategi  untuk mengeksplorasi dan menemukan solusi. Dengan memanfaatkan  introspeksi  maupun  eksperimen,  mesin  dan manusia  dapat  meningkatkan  kemampuan  penyelesaian masalah  dan  beradaptasi  secara  efektif  dengan  situasi  yang berubah.  Berperilaku  seperti  manusia  dapat  diartikan  sebagai meniru  kebiasaan  manusia  dalam  menghadapi  masalah. Konsep  berperilaku  seperti  manusia  ini  menghadirkan  uji Turing,  yaitu  menguji  kemampuan  manusia  untuk  mengenali mesin dengan membuat manusia berkomunikasi dengan entitas (mesin)  melalui teletype .  Misalnya,  dalam  5  menit,  seorang manusia tidak dapat mengenali entitas yang diinterogasi adalah manusia atau mesin. Maka, dalam hal ini, entitas tersebut lolos uji Turing dan dapat dikatakan sebagai sistem cerdas. Namun, entitas  ini  setidaknya  harus  memiliki  kemampuan  untuk mengenali  suara,  memahami  bahasa  manusia,  melakukan sintesis  ucapan  dan  representasi  pengetahuan,  merespons secara  otomatis,  melakukan  pembelajaran  mesin,  melakukan penilaian, dan membuat keputusan. Penalaran memungkinkan komputer  membuat  persepsi,  memberikan  tanggapan,  dan mengatasi  suatu masalah .  Cara  untuk  mencapai  hal  ini  bagi sistem  kecerdasan  buatan  adalah  dengan  memodelkan  cara manusia  berpikir  dan  merespons  dalam  kondisi  ideal. Berperilaku rasional berarti  membangkitkan  sikap  rasional dalam hal proses komputasi. Bersikap rasional adalah bertindak untuk  mencapai  tujuan  dengan  tetap  mempertimbangkan kondisi  dan  pemahaman  diri.  Dalam  hal  ini,  agen  cerdas sebagai  sistem  komputer  berperan  dalam  pengambilan keputusan  terbaik  dengan  tetap  mempertimbangkan  situasi. Misalnya,  ketika  agen  cerdas  bermain  catur,  agen  cerdas diharapkan  melakukan  langkah  terbaik  untuk  memenangkan pertandingan.
Big data adalah istilah umum untuk setiap kumpulan data yang  luas  dan kompleks  yang  tidak  dapat  dianalisis  oleh  alat pemrosesan  data  tradisional.  Namun,  makin  signifikan  data yang  dikumpulkan,  makin  besar  kemungkinan  dihasilkannya informasi  baru  yang  belum  pernah  diketahui  sebelumnya. Beberapa karakteristik big data dijelaskan sebagai berikut. Big data merupakan  kumpulan  data  dengan  volume  yang  sangat tinggi. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan berjumlah sekitar  16  juta  baris  data  yang  akan  diproses  dengan  kurang lebih 2 GB data. Analisis data sebanyak ini dapat lebih efisien jika dilakukan menggunakan cara tradisional. Aliran data harus dapat  menerima  dan  mengolah  data  dengan  kecepatan  tinggi dan secara real-time . Metode kecepatan masih perlu digunakan pada  tahap  penelitian  ini  karena  teknik  pembelajaran  masih menggunakan  data batch .  Namun,  aliran  data  tersebut  akan langsung  dianalisis  untuk  tahap  implementasi. Variety atau variasi adalah banyaknya jenis data yang beredar berdasarkan
bentuk  dan  jenisnya.  Pada  data  tradisional,  data  yang dikumpulkan  umumnya  berupa  data  yang  terstruktur  dan  fit. Namun, pada teknologi big data , data yang diperoleh umumnya tidak  terstruktur  dan  berasal  dari  berbagai  sumber.  Pada penelitian  ini,  variasi  data  terlihat  karena  sensor  yang digunakan adalah beberapa sensor perjalanan, seperti giroskop, akselerometer,  dan  sensor  GPS.  Ketiga  sensor  ini  memiliki format penulisan data yang berbeda.
Penambangan  data  ( data  mining )  adalah  bidang  ilmu interdisipliner  yang  menggabungkan  teknik  pembelajaran mesin  menggunakan  beberapa  algoritma  unik  untuk pengenalan  pola,  statistik,  basis  data,  dan  visualisasi  untuk mengekstraksi informasi atau pengetahuan yang bermakna dari kumpulan data yang besar.  Dengan teknik tertentu, informasi yang  dihasilkan  dari  proses  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi  hasil.  Umumnya,  tahapan  penambangan  data terkait  dengan  proses knowledge  discovery  and  data  mining (KDD).  KDD  adalah  proses  yang  dibantu  komputer  untuk mengenali  dan  menganalisis  kumpulan  data  besar  dan mengekstraksi informasi dan pengetahuan yang berguna. Salah satu  tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah penambangan  data  itu  sendiri.  Beberapa  fungsi  implementasi penambangan data, seperti metode klasifikasi, memiliki fungsi pengelompokan  objek  berdasarkan  kelompok  yang  ada. Metode  klasifikasi  berbeda  dengan clustering .  Karakteristik metode  klasifikasi  membutuhkan  data  latih  yang  telah  diberi label  atau  diklasifikasikan.  Metode  klasifikasi  digunakan dalam penelitian ini.
ITS  mengadopsi  beberapa  teknologi,  seperti  penentuan posisi,  komunikasi,  sistem  informasi,  dan  kendali  elektronik. Mengenai  teknologi  penunjang  ITS,  biasanya  GPS  berperan sebagai  teknologi  penentuan  posisinya,  dan geographic information  system (GIS)  berperan  sebagai  teknologi  sistem informasinya.  Sistem  navigasi  ITS  dapat  diklasifikasikan menjadi empat jenis, yaitu autonomous ITS , fleet management ITS , advisory ITS , dan inventory ITS . ITS memadukan faktor manusia  ( people ),  jalan  ( roads ),  dan  kendaraan  ( vehicles ) dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  mutakhir.  ITS bertujuan  untuk  menerapkan  teknologi  canggih  pada  fasilitas transportasi agar lebih aman, lebih efisien, lebih berkembang, dan lebih ramah lingkungan. Berikut ini adalah ruang lingkup ITS. Fleet  management mengelola  kendaraan  dari dispatch center melalui  jalur  komunikasi.  Pada  sistem  ini,  kendaraan yang bersangkutan dilengkapi dengan sistem penentuan posisi dan umumnya tidak dilengkapi dengan sistem peta elektronik. Kendaraan ini melaporkan posisinya ke pusat kendali, sehingga pusat kendali mudah mengatur pergerakan kendaraan tersebut. Selain memberikan petunjuk arah, pusat kendali juga bertugas menyediakan informasi yang dibutuhkan pengemudi kendaraan,  seperti  informasi  cuaca  dan  kondisi  lalu  lintas. Sistem ini menggabungkan aspek pemosisisan dan sistem peta elektronik  dari  sistem autonomous  ITS dengan  aspek komunikasi dari arsitektur fleet management ITS . ITS bersifat autonomous ,  yang  berarti  bahwa dispatch  center tidak mengendalikan sistem ini. Namun, pada saat yang sama, sistem ini merupakan bagian dari armada kendaraan yang menerima layanan dari pusat informasi lalu lintas. Dalam beberapa ITS, kendaraan  tertentu  berdiri  sendiri  sebagai probe lalu  lintas, menyediakan bagi kendaraan lain (tidak ditentukan oleh pusat informasi lalu lintas) informasi terbaru tentang lalu lintas dan kondisi  cuaca. S istem ini  biasanya  terdiri  atas  kendaraan- kendaraan yang berdiri sendiri dan dilengkapi dengan kamera video  digital  untuk  mengumpulkan  data  (lengkap  dengan
koordinat dan waktu pengambilan) yang berkaitan dengan jalan . Data  ini  diperlukan  antara  lain  untuk  inventarisasi  jalan, pemeliharaan jalan, dan investigasi objek gangguan lalu lintas. Kendaraan  yang  digunakan  juga  dilengkapi  dengan  peranti pemosisisan  ( positioning  device ), data  logger ,  dan  tampilan data  berupa  peta  elektronik.  Sistem  bantuan  untuk pengemudian  yang  aman  ini  merupakan  bentuk  ITS  yang sangat canggih .  Kendaraan  memiliki  beberapa  sensor  yang dapat mengarahkan pengemudi untuk berkendara dengan aman . Penelitian tentang soft computing dalam berbagai ilmu cukup banyak, salah satunya dalam bidang keselamatan berkendara. Beberapa  metode  penambangan  data  sering  digunakan  untuk klasifikasi. Metode ini bertujuan untuk memprediksi hasil dari beberapa  atau  semua  variabel  untuk  memprediksi  kelas  yang berisi dua nilai atau lebih [14]. Penelitian ini menggabungkan beberapa  teknologi  untuk  mendapatkan research  gap yang dapat dilakukan. Beberapa teori yang telah diadopsi antara lain adalah  teori  kecerdasan  buatan, big  data, penambangan  data , dan ITS.  Ditemukan  celah  antara  irisan  teori  yang  saling berhubungan. Oleh karena itu, selain teori pemetaan, penelitian ini  juga  mengacu  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya. Sebuah penelitian melakukan kajian deteksi mengemudi [10]. Evaluasi  kuantitatif  dilakukan  terhadap  kinerja  algoritma klasifikasi MLA, antara lain SVM, RF, ANN, dan BN, untuk mendeteksi cara berkendara menggunakan data dari empat fitur sensor  ponsel, yaitu  akselerometer,  akselerator  linear, magnetometer,  dan  giroskop  [10].  Dalam  penelitian  lainnya, human  activity  recognition (HAR)  telah  diteliti,  dengan  data yang  digunakan  adalah  data  sensor  akselerometer  dan  sensor suara  pada  ponsel  [15].  Penelitian  ini  mengklasifikasikan aktivitas seseorang dengan kondisi duduk, berjalan, atau berlari. Kinerja  pengklasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, yang meliputi multi-layer perceptron , decision tree , dan SVM, dibandingkan.  Penelitian  ini  juga  mengangkat  topik ketidakseimbangan dataset ,  yaitu  dari  data  yang  dipaparkan, terdapat perbandingan data duduk sebesar 26,4%, data berlari sebesar  1,9%,  dan  data  berlari  normal  sebesar  45,91%.  Dari masalah ini, diusulkan metode oversampling . Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  metode oversampling dapat  mengatasi masalah  ketidakseimbangan dataset ,  dengan  pengklasifikasi terbaik  adalah multi-layer  perceptron .  Perbandingan  kinerja klasifikasi  untuk F 1- score multi-layer  perceptron dengan penerapan oversampling adalah sekitar 15% [15]. Selanjutnya, telah  diteliti  juga  metode  pemantauan  berbasis  pembelajaran mesin dengan metode klasifikasi multikelas untuk mengidentifikasi moda transportasi (mobil, sepeda, bus, jalan kaki, dan lari) [16]. Metode klasifikasi yang digunakan adalah k-nearest  neighbor (KNN),  SVM,  dan  RF,  dengan  mengolah data  sensor  ponsel,  yaitu  akselerometer,  giroskop,  dan  sensor cahaya. Proses ekstraksi fitur dilakukan dari data sensor yang diberikan,  dengan  hasil  akhir  diperoleh  165  fitur.  Metode pengklasifikasi  RF  menghasilkan  kinerja  terbaik  berdasarkan hasil  pengujian.  Selain  itu,  karakteristik  pengklasifikasi  RF sangat  bermanfaat  dalam  pemrosesan dataset dengan  banyak fitur [16]. Penelitian lainnya meneliti aktivitas manusia, dengan data  yang  digunakan  adalah  data  sensor  dari  ponsel berdasarkan  sensor  akselerometer  dua  sumbu  (x,y)  [17]. Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  mengemudi  normal  dan agresif  dengan  algoritma fuzzy .  Dari  hasil  yang  diperoleh, disimpulkan bahwa sistem klasifikasi fuzzy dapat menyajikan data grafik perjalanan berdasarkan klasifikasi yang diharapkan. Namun,  penelitian  tersebut  juga  menyatakan  bahwa  sensor akselerometer  lebih  dibutuhkan  dalam  mendeteksi  cara
berkendara. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengujian dengan menggunakan sensor lain, seperti sensor giroskop [17]. Sebuah sistem  dengan  metode  pembelajaran  mesin  untuk  mendeteksi dan  mengidentifikasi  jenis  perilaku  mengemudi  yang  tidak normal  berdasarkan  data  giroskop  tiga  sumbu  dan akselerometer tiga sumbu pada sensor ponsel juga telah diteliti [18]. Penelitian ini menggunakan 20 sampel perjalanan. Dalam penelitian ini, yang diukur adalah cara berkendara yang tidak aman  berdasarkan  enam  kriteria  pergerakan,  yaitu  berliku ( weaving ),  berbelok  ( swerving ),  tergelincir  ( side  slipping ), putar  balik  dengan  radius  sempit  ( fast  U-turn ),  putar  balik dengan  radius  lebar,  dan  pengereman  mendadak.  Metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  SVM  dan  jaringan  saraf. Berdasarkan hasil penelitian, sensor giroskop memiliki tingkat akurasi  pengklasifikasi  yang  paling  baik  di  antara  sensor lainnya dalam mendeteksi cara berkendara [18].

## II. METODOLOGI
Secara umum, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  metodologi  penambangan  data.  Penambangan  data adalah penggalian atau ekstraksi informasi dari sejumlah besar data.  Penambangan  data  mencakup  berbagai  analisis  statistik dan teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk mencari pola dan hubungan dalam data yang mungkin tidak terlihat oleh mata  telanjang.  Tujuan  penambangan  data  adalah  untuk menemukan informasi bermanfaat yang dapat digunakan dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan meningkatkan efisiensi operasi data. Penambangan data juga dapat digunakan untuk memprediksi tren atau pola masa depan berdasarkan data historis [19]. Teknik pemrosesan data untuk akselerometer dan sensor  giroskop  untuk  mendeteksi  cara  mengemudi  dengan aman  atau  berbahaya  bukanlah  hal  baru.  Ada  beberapa penelitian  dengan  tujuan  serupa.  Namun,  metode  atau  skema yang digunakan dalam penelitian di bidang ini sangat bervariasi. Karena  menyesuaikan  dengan  karakteristik dataset yang digunakan,  pengembangan  metode  atau  skema  baru  untuk mendeteksi  jalur  berkendara  masih  terbuka  untuk  penelitian lebih lanjut. Berdasarkan hasil tinjauan dari beberapa penelitian sebelumnya, hal ini memberikan kontribusi terhadap penelitian sebelumnya  sebagai  pembanding  dalam  sebuah  penelitian. Penelitian dengan topik yang sama tetapi menggunakan dataset berbeda akan memberikan hasil dan kesimpulan yang berbeda. Penelitian ini menggunakan dataset dengan karakteristik yang berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  seperti  menggunakan data  perjalanan  transportasi online ;  belum  pernah  ada penelitian  tentang  keselamatan  berkendara  menggunakan dataset ini; dan memiliki sampel data perjalanan terbanyak dari studi  penelitian  sebelumnya,  yaitu  20  ribu  perjalanan  dengan jumlah data lebih dari 16 juta baris data.

## A. DATASET
Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah dataset dari sensor  ponsel  yang  sudah  diekspor  ke  dalam  ekstensi .csv . Dataset tersebut  merupakan  data  dari  sistem  transaksi transportasi online yang beroperasi di Indonesia. Beberapa hal krusial yang diperoleh dari tahap awal pemahaman antara lain adalah  data  diambil  dari  sistem  transportasi online ;  data transaksi  perjalanan  menggunakan  mobil  yang  di  dalamnya terdapat data sensor ponsel, yaitu data sensor giroskop x, y, dan x, akselerometer x, y, dan z, data kecepatan, dan data waktu; terdapat  jenis  data  pelatihan  dan  data  pengujian;  dan berdasarkan kapasitasnya,  terdapat  kurang  lebih 16  juta  baris data dari 20 ribu perjalanan.

## B. ALUR PENELITIAN
Secara umum, alur penelitian ini menggunakan model yang sudah ada dalam metodologi cross-industry standard process for  data  mining (CRISP-DM).  CRISP-DM  adalah  salah  satu model  proses  yang  paling  terkenal  dan  banyak  digunakan dalam  penambangan  data.  CRISP-DM  menyediakan  struktur dan panduan untuk mengelola proyek penambangan data dari awal hingga akhir, termasuk perencanaan, pengumpulan data, pemrosesan  data,  pengembangan  model,  dan  evaluasi  hasil. CRISP-DM  sangat  berguna  dalam  membantu  mengelola proyek  penambangan  data  secara  efektif  dan  terstruktur. Namun, model proses ini fleksibel dan dapat diadaptasi sesuai dengan kebutuhan proyek tertentu [20].
Proses  CRISP-DM  terdiri  atas  lima  tahap  utama,  yaitu pemahaman  bisnis,  pemahaman  data,  persiapan  data, pemodelan  data,  dan  evaluasi  data.  Teknik  evaluasi  yang digunakan  adalah  pengukuran  hasil confusion  matrix yang menghasilkan  nilai  akurasi  dari  model  yang  dibangun.  Hasil akurasi  model  klasifikasi  dibandingkan  dengan  kinerja terbaiknya, seperti yang digambarkan pada diagram alir dalam Gambar  1.  Dalam  percobaan  pemodelan,  dilakukan  dua percobaan  yang  berbeda.  Uji  coba  awal  bertujuan  untuk memodelkan  tanpa  menerapkan  teknik  prapemrosesan, sedangkan  uji  coba  kedua  melibatkan  penerapan  teknik prapemrosesan yang digunakan dalam penelitian sebelumnya. Di  samping  itu,  selain  menggunakan  metode  prapemrosesan dalam penelitian ini, beberapa algoritma klasifikasi yang umum digunakan juga dibandingkan.

## 1) PEMAHAMAN BISNIS
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penggalian  teori  atau  kajian pustaka  terhadap  pengolahan  data  sensor  gerak  ponsel. Meskipun  penelitian  sebelumnya  yang  relevan  ditemukan selama  tahap  tinjauan  literatur,  penelitian  ini  melibatkan skenario  eksperimental  untuk  membandingkan  kinerja  MLA pada dataset perjalanan. Kumpulan data ini memiliki fitur yang mirip  dengan  penelitian  ini,  seperti  data  akselerometer,  data giroskop, dan data GPS. Karakteristik dataset yang digunakan dalam  penelitian  ini  mirip  dengan dataset dalam  penelitian sebelumnya,  sehingga  memungkinkan  adanya  perbandingan antara  model  eksperimen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini dengan model eksperimen pada penelitian sebelumnya.

## 2) PEMAHAMAN DATA
Tahap ini meliputi pengumpulan data dan analisis deskriptif terhadap data penelitian. Dataset terdiri atas data sensor gerak ponsel yang dikumpulkan dari sistem transportasi online . Fitur yang tersedia antara lain booking ID, waktu , giroskop , sensor akselerometer , dan  fitur  kecepatan.  Kumpulan  data  diambil dengan  mengekspornya  ke  dalam  format .csv dari  data  yang disediakan  oleh  aplikasi  penyedia  layanan. Dataset juga menyertakan label. Setiap perjalanan direkam secara real-time dan menghasilkan ukuran data yang bervariasi. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  analisis  data  dengan  menggunakan  metode statistik.

## 3) PERSIAPAN DATA
Tujuan  utama  dari  tahap  ini  adalah  untuk  melakukan penyiapan data dengan prapemrosesan data lebih lanjut karena dataset yang digunakan sangat luas. Dataset yang tersedia dan akan  diproses  memiliki  jumlah  baris  lebih  dari  16  juta  baris data dari 20 ribu perjalanan. Secara bertahap, data pada dataset mentah akan diproses. Data yang diproses adalah data sensor ponsel  pengemudi  dari  setiap  transaksi.  Setiap  transaksi
memiliki  karakteristik  waktu dan panjang  data  yang  berbeda, tergantung  pada  jarak  rute  perjalanan.  Pada  tahap  penyiapan data dilakukan beberapa hal sebagai berikut.
Langkah  awal  dalam  persiapan  data  adalah  dengan mengimpor  data  dari dataset yang  telah  didapatkan.  Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, terdapat dua jenis data yang digunakan, yaitu data fitur dan data label. Data label memiliki dua kelas, yaitu label 0 dan 1, dengan label 0 merepresentasikan perjalanan  yang  aman,  sementara  label  1  merepresentasikan perjalanan  yang  relatif  berbahaya.  Dalam  proses  ini, dataset fitur  akan  digabungkan  dengan dataset label,  sehingga  setiap data  fitur  berdasarkan ID transaksi  telah  dikategorikan  untuk setiap  kelas  kategori.  Selanjutnya,  untuk  memfasilitasi penggunaan  kembali  dan  mengurangi  upaya  komputasi,  hasil gabungan  data  fitur  dengan  data  label  disimpan.  Nantinya, ketika data tersebut akan digunakan, tidak perlu lagi dilakukan penggabungan dataset . Setelah tahap penggabungan dataset fitur dan label selesai, langkah  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur.  Berdasarkan  data yang tersedia, sensor giroskop x, y, dan z dapat digabungkan untuk membuat fitur baru yang disebut  “giroskop”. Demikian pula  fitur  akselerometer  x, y, dan z dapat digabungkan untuk membuat  fitur  baru  yang  disebut  “akselerometer”.  Terakhir, data waktu dan jarak dapat digunakan untuk membuat fitur baru yang disebut “kecepatan”. Fitur-fitur baru ini berasal dari fitur- fitur  yang  sudah  ada.  Sebelum  masuk  ke  tahap  klasifikasi, dilakukan  ekstraksi  ciri  pada  setiap  perjalanan  yang teridentifikasi. Mesin pengklasifikasi akan menggunakan fitur yang  diekstrak  ini  untuk  membedakan  antara  dua  jenis  label, yaitu  aman  dan  berbahaya.  Seperti  disebutkan  sebelumnya, kategorisasi  data  perjalanan  ke  dalam  dua  label  ini memfasilitasi integrasi data selama tahap ekstraksi fitur. Data setelah mengalami proses ekstraksi fitur akan membentuk fitur
Gambar 1. Alur penelitian.
baru  yang  memungkinkan  pengklasifikasi  mengidentifikasi dengan cepat label perjalanan yang sesuai.
Setelah ekstraksi fitur, langkah selanjutnya adalah dataset resampling .  Tahapan  ini  merupakan  proposal  yang  diajukan untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan dataset yang ditemukan  pada  analisis  deskriptif  di  awal  penelitian.  Dari dataset yang  telah  diperiksa,  terlihat  ketidakseimbangan jumlah  label  data  untuk  perjalanan  aman  dan  berbahaya. Jumlah label data 0 lebih banyak daripada label data 1. Dataset yang tidak seimbang akan menjadi masalah bagi model karena jumlah  data  perjalanan  aman  yang  dominan  memudahkan objek perjalanan berbahaya dikenali sebagai perjalanan aman.
Gambar 2 menunjukkan alur penerapan dataset resampling yang digunakan dalam penelitian ini. Metode yang digunakan adalah metode reduksi dimensi  yang umum digunakan dalam pembelajaran  mesin,  yaitu principal  component  analysis (PCA). Metode PCA digunakan untuk memetakan objek pada bidang  koordinat.  Dengan  metode  ini,  sebaran  data  dapat diketahui.  Maka,  dengan  menggunakan  metode resampling yang  sesuai  pada  setiap dataset beserta  karakteristik  sebaran data  pada dataset penelitian  dari  hasil  analisis  berdasarkan metode  PCA,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode resampling pada dataset dalam  penelitian  ini  dapat  dicoba  untuk  melihat pengaruh ketidakseimbangan pada dataset , yaitu memengaruhi hasil klasifikasi pembelajaran mesin atau tidak.

## 4) PEMODELAN DATA
Pada  tahap  prapemrosesan dataset ,  didapatkan  fitur-fitur yang  memiliki  signifikansi  tinggi  dalam  membedakan  dua kelas, yaitu perjalanan aman dan perjalanan berbahaya. Fitur- fitur ini nantinya akan digunakan dalam percobaan klasifikasi yang  diusulkan.  Saat  ini,  tidak  ada  model  yang  dapat mendeteksi  keamanan  berkendara.  Dengan  penelitian  ini, model klasifikasi karakteristik berkendara dapat menjadi model yang  dapat  mendeteksi  perjalanan  yang  tidak  aman.  Oleh karena  itu,  tahapan  ini  mencoba  mengurangi  kesalahan pendeteksian  dengan  menerapkan  teknik  klasifikasi.  Hal  ini akan  meningkatkan  kinerja  dan  akurasi  deteksi  pengenalan mengemudi  dalam  metode  eksperimental  yang  diusulkan. Model klasifikasi ini memanfaatkan beberapa MLA, yaitu RF , SVM , dan decision tree (DT). Dilihat dari karakteristik sebaran menggunakan  metode  PCA,  ketiga  algoritma  klasifikasi  ini cocok digunakan pada dataset dengan karakteristik yang ada.
5) EVALUASI DATA
Tahapan  pengujian  dilakukan  secara  bertahap.  Pada penelitian  ini,  dilakukan  tiga  skema  percobaan,  yaitu  sebagai berikut.
• Menguji  model  klasifikasi  RF  pada  kumpulan  data dengan menerapkan metode pengolahan data.
• Menguji  model  klasifikasi  SVM  pada  kumpulan  data dengan menerapkan metode pengolahan data.
• Menguji  model  klasifikasi  DT  pada  kumpulan  data dengan menerapkan metode pengolahan data.
Setelah  ketiga  skema  eksperimen  metode  klasifikasi tersebut  dijalankan,  dilakukan  proses  validasi  untuk  menilai kinerja  model  klasifikasi.  Proses  menggunakan  validasi sebayak lima kali, yang umumnya dikenal sebagai k-fold cross- validations . Telah diamati dalam beberapa penelitian bahwa k- fold cross-validation menunjukkan varians yang lebih rendah dibandingkan  dengan  pemisahan  data  latih  dan  data  uji sederhana.  Varians  yang  lebih  rendah  ini menyiratkan bahwa titik data cenderung lebih dekat dengan nilai yang diharapkan. Karakteristik  ini  sangat  berharga  ketika  berhadapan  dengan data yang terbatas. Dalam k-fold cross-validation , data dibagi menjadi k fold , biasanya menggunakan nilai 5. Setiap fold data berfungsi  sebagai  data  uji  satu  kali,  sedangkan fold lainnya digunakan sebagai data latih. Proses ini diulang sebanyak k kali, dengan  setiap fold berfungsi  sebagai  data  uji  tepat  satu  kali. Confusion matrix yang dihasilkan memberikan hasil akhir dari proses validasi ini. Dengan membandingkan confusion matrix dari  beberapa  eksperimen,  dapat  ditentukan model  klasifikasi yang berkinerja terbaik dalam mengklasifikasikan data sensor gerak ponsel dan mengidentifikasi karakteristik mengemudi.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Data  yang  diolah  dalam penelitian  ini  adalah  data  sensor, seperti  giroskop,  akselerometer,  dan  sensor  GPS,  yang dipasang  pada  ponsel pengemudi. Dataset tersebut  diperoleh dari hasil pencatatan perjalanan yang dilakukan oleh penyedia jasa transportasi online yang beroperasi di Indonesia. Sebelum memasuki  tahap  pengolahan  data,  penelitian  ini  melakukan analisis  data  eksploratif.  Tahapan  ini  dimaksudkan  untuk mengenali dan mempelajari lebih jauh karakteristik data. Data yang akan diproses harus dipastikan tidak  mengandung noise dan missing  value .  Dengan  demikian,  pengolahan  dapat dilakukan  dengan  pendekatan  yang  tepat  untuk  mendapatkan hasil  yang  diinginkan.  Hasil  analisis  data  eksploratif  telah memberikan representasi yang jelas. Data perjalanan memiliki 14 fitur. Informasi lebih lanjut mengenai data tersebut disajikan pada Tabel I.

## 1) PEMODELAN DATA
Parameter  uji  kinerja  yang  diukur  dalam  penelitian  ini dijelaskan  sebagai  berikut.  Akurasi  adalah  matriks  yang mengukur  banyaknya  prediksi  model  benar  dari  jumlah  total data  yang diprediksi.  Matriks  ini  umumnya  digunakan  ketika kelas  target  memiliki  distribusi  yang  seimbang.  Presisi mengukur  banyaknya  prediksi  optimis  yang  benar  dari  total prediksi  positif.  Metrik  ini  memastikan  bahwa  model  tidak mengklasifikasikan  data  berbahaya  sebagai  positif. Recall menghitung  banyaknya  hasil  prediksi  positif  yang  valid  dari data  positif  lengkap.  Metrik  ini  berguna  untuk  memastikan bahwa  model  dapat  mengidentifikasi  sebanyak  mungkin  data positif. F 1 -score adalah  rata-rata  harmonik  antara  presisi  dan daya  ingat.  Matriks  ini  digunakan  untuk  memperhitungkan akurasi dan daya ingat secara bersamaan. Tahap validasi model dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  statistik  atau pembelajaran mesin terhadap data yang tidak digunakan dalam proses  pelatihan  model.  Validasi  model  penting  untuk memastikan  model  dapat  menggeneralisasi  dengan  baik  data
Gambar 2 . Alur dataset resampling.
yang  tidak  diketahui.  Dalam  penelitian  ini,  pendekatan split validation dan cross-validation mengikuti  hasil  pengujian kinerja model.

## 2) HASIL PENGUJIAN SPLIT VALIDATION
Metode ini memisahkan data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan validasi data (data uji). Model dilatih pada data latih dan  dievaluasi  pada  validasi  data.  Rasio  pemisahan  adalah 80:20.  Hasil  pengujian  kinerja  menggunakan  metode split validation pada SVM, RF , dan DT ditunjukkan pada Tabel II . Dari  hasil  pengujian  model  menggunakan split  validation , diperoleh  nilai  akurasi,  presisi, recall ,  dan F 1 -score . Berdasarkan  perbandingan  nilai  kinerja  seluruh  parameter  uji, RF memiliki kinerja terbaik. Hasil pengujian menujukkan nilai akurasi  76%  dan  nilai recall 100%  pada  model  SVM,  yang artinya  model  SVM  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam mengidentifikasi  kelas  positif  ( true  positive ),  tetapi  memiliki banyak false negative . Hal ini berarti bahwa model tidak dapat mengingat  semua  perjalanan  kelas  aman  sebagaimana mestinya. Hal tersebut dapat terjadi jika model memilih untuk mengklasifikasikan  perjalanan  sebagai  berbahaya  ( false negative ) untuk memaksimalkan keakuratan data pelatihan.
3) HASIL PENGUJIAN CROSS-VALIDATION
Metode  ini  membagi  data  menjadi  beberapa  bagian (biasanya 5˗10), yang disebut fold . Model dilatih pada data k- fold ( k -1 fold sebagai data latih dan 1 -fold sebagai validasi data)
dan dievaluasi pada k-fold yang tidak digunakan sebagai  data latih maupun validasi data. Hal ini dilakukan sebanyak k kali, sehingga  setiap  bagian  data  digunakan  sebagai  set  validasi. Terakhir, diambil nilai rata-rata hasil evaluasi k sebagai hasil akhir.  Parameter cross-validation yang  digunakan  adalah  5. Dari hasil cross-validation didapatkan hasil seperti pada Tabel III. Dari hasil pengujian model menggunakan cross-validation , didapatkan  rata-rata  nilai  akurasi  SVM  adalah  76,50%,  rata- rata akurasi DT adalah 87,67%, dan rata-rata akurasi RF adalah 91,22%, yang merupakan kinerja terbaik.

## 4) HASIL PENGUJIAN STANDAR DEVIASI
Standar  deviasi  adalah  ukuran  distribusi  data  yang menunjukkan  jauhnya  data  dari  nilai  rata-rata.  Dalam  model klasifikasi,  standar  deviasi  dapat  memberikan  informasi tentang variabel atau sebaran data pada setiap kelas. Misalnya, jika  standar  deviasi  fitur  pada  tipe  tertentu  kecil,  nilai  fitur tersebut  cenderung  saling  mendekati  dan  kurang  bervariasi. Sebaliknya,  jika  standar  deviasi  elemen  pada  kelas  tertentu signifikan, nilai fitur tersebut lebih bervariasi. Dalam membuat model klasifikasi, informasi tentang variabilitas fitur di setiap kategori  dapat  membantu  memilih  dan  mengevaluasi  model yang  sesuai.  Misalnya,  jika  ada  perbedaan  yang  signifikan dalam  distribusi  data  antarkelas,  model  yang  dibangun  dapat mempertimbangkan untuk menggunakan metode yang berbeda untuk  masing-masing  kelas  tersebut.  Pada  penelitian  ini, diperoleh perbandingan standar deviasi pada dataset latih yang dilakukan  dengan  menggunakan  SVM,  RF,  dan  DT  dengan menggunakan tuning  parameter standar  dan k  = 5.  Hasil perbandingan tersebut disajikan dalam Tabel IV.
Berdasarkan  perhitungan,  diperoleh  nilai  standar  deviasi SVM  adalah  0,0014,  RF  sebesar  0,0020,  dan  DT  sebesar 0,0026.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  ketiga  model menghasilkan  nilai  yang  baik  secara  keseluruhan,  dengan parameter di bawah 0,1. Tidak ada nilai deviasi standar “baik” yang  universal  untuk  hasil cross-validation .  Nilai  ini  dapat bervariasi,  tergantung  pada  banyak  faktor,  seperti  ukuran dataset ,  jumlah fold dari cross-validation ,  dan  kompleksitas model. Namun, makin kecil standar deviasi, makin baik kinerja model.  Sebagai  patokan,  standar  deviasi  kurang  dari  0,1 menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang konsisten di seluruh validasi. Sebaliknya, standar deviasi yang lebih besar
T ABEL II H ASIL P ENGUJIAN S PLIT V ALIDATION Model Akurasi Presisi Recall F1-Score SVM 76,00% 76,00%  100,00% 87,00% RF 91,00% 92,00% 97,00% 94,00% DT 88,00% 92,00% 92,00% 92,00% T ABEL III
H ASIL P ENGUJIAN C ROSS - VALIDATION

## Hasil Akurasi Model
K-Folds SVM RF DT 1 76,61% 91,30% 87,42% 2 76,31% 91,39% 87,40% 3 76,47% 91,45% 88,01% 4 76,70% 91,02% 87,93% 5 76,39% 90,94% 87,57% Rata-rata 76,50% 91,22% 87,67%
T ABEL I D ATASET F ITUR
Data Deskripsi Accuracy Nilai pengukuran akurasi GPS Bearing Pengukuran putaran dalam kompas digital acc_x Pengukuran percepatan digital pada sumbu x acc_y Pengukuran percepatan digital pada sumbu y acc_z Pengukuran percepatan digital pada sumbu z Vector_accelerometer Ektraksi fitur percepatan pada sumbu x, y, dan z. gyroscope_x Pengukuran giroskop digital pada sumbu x gyroscope_y Pengukuran giroskop digital pada sumbu y gyroscope_z Pengukuran giroskop digital pada sumbu z Vector_gyro Ektraksi fitur giroskop pada sumbu x, y, dan z. second Data waktu dalam satuan detik Speed Data kecepatan Distance Ektraksi fitur jarak nilai kalkulasi dari kecepatan dan waktu. Label Label dataset fitur sudah tersedia oleh pemilik data. Metode pelabelan dilakukan dengan pengambilan sampel berdasarkan penilaian kepuasan pelanggan dalam satu kali transaksi berjalan dari titik penjemputan hingga titik penurunan, dengan parameter review penumpang. Kategori kelas cara mengemudi yang dilakukan secara manual pada setiap perjalanan dengan asumsi kelas '0' aman dan kelas '1' berbahaya
dari  0,1  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  variasi  kinerja yang  lebih  signifikan  antar cross-validation .  Namun,  penting untuk diingat bahwa standar deviasi harus dinilai dengan skor akurasi  dan  metrik  evaluasi  lainnya  untuk  mendapatkan gambaran  kinerja  model  yang  lebih  holistik.  Selain  itu, penyetelan  parameter  model  juga  dapat  memengaruhi  nilai standar deviasi dan kinerja model secara keseluruhan, sehingga perlu dilakukan dengan teliti.

## 5) FITUR PENTING
Berdasarkan hasil pemodelan, dapat dilihat juga fitur yang paling  berpengaruh  dalam  mengklasifikasikan  karakteristik berkendara. Penilaian fitur memilih subset elemen dataset yang paling  relevan  dan  signifikan  untuk  analisis  atau  pembuatan model  pembelajaran  mesin.  Ada  beberapa  alasan  yang menyebabkan  pemilihan  fitur  sangat  penting.  Jika  kumpulan data  memiliki  terlalu  banyak  fitur  yang  tidak  relevan,  model pembelajaran mesin dapat menjadi terlalu rumit dan overfitting . Pemilihan  fitur  membantu  mengurangi  kompleksitas  model dan  mencegah overfitting .  Model  pembelajaran  mesin  yang digunakan dalam kumpulan data dengan fitur yang relevan dan signifikan biasanya  memiliki kinerja  lebih baik dibandingkan dengan fitur yang tidak relevan. Kumpulan data dengan lebih sedikit fitur akan membutuhkan lebih sedikit waktu dan biaya untuk diproses dan dianalisis. Kumpulan data dengan fitur yang relevan  dan  signifikan  juga  lebih  mudah  diinterpretasikan daripada  yang  tidak  relevan.  Hal  ini  memungkinkan penggunaan hasil analitik yang lebih mudah dan lebih akurat. Secara  keseluruhan,  pemilihan  fitur  sangat  penting  untuk menghasilkan  model  pembelajaran  mesin  yang  akurat  dan efisien  untuk  memproses  dan  menganalisis  kumpulan  data. Beberapa metode yang digunakan untuk mengetahui fitur-fitur penting  dalam dataset penelitian  antara  lain  sebagai  berikut. Metode  pertama  adalah  menggunakan  model  pembelajaran
mesin  untuk  mengevaluasi  pentingnya  setiap  fitur  dalam kumpulan  data  dan  memilih  komponen  yang  paling  relevan dengan variabel target, disebut kepentingan fitur. Lalu, metode kedua yaitu melakukan analisis korelasi antara setiap pasangan elemen  dalam dataset dan  menyukai  fitur  dengan  korelasi rendah  atau  tidak  signifikan,  disebut  korelasi  fitur.  Tabel  V menunjukkan hasil perhitungan kedua fitur tersebut.
Hasil  pada  Tabel  V  menunjukkan  bahwa  fitur Speed merupakan fitur yang paling berpengaruh terhadap kelas. Hal ini  menunjukkan  bahwa  kecepatan  merupakan  faktor  utama yang memengaruhi karakteristik keselamatan berkendara.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  percobaan  pengolahan  data  yang dilakukan, dataset penelitian  ini  tergolong  tidak  terstruktur. Setelah  digabungkan  dengan data  label,  ternyata  tidak  semua perjalanan diberi label, sehingga dilakukan tahap prapemrosesan  dengan  membuang  data  yang  tidak  memiliki label.  Kemudian,  ditemukan  pula  bahwa dataset tidak seimbang, dengan komposisi 20:80 cenderung berisi label data aman.  Dengan  karakteristik  tersebut,  metode  klasifikasi menghasilkan nilai kinerja yang cukup baik tanpa melakukan proses resampling . Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan bahwa  RF  memiliki  hasil  kinerja  terbaik,  dengan  akurasi sebesar 91,22%. Hasil penelitian juga menunjukkan fitur atau variabel  data  yang  memengaruhi  karakteristik  berkendara. Diperoleh hasil bahwa kecepatan merupakan faktor utama yang memengaruhi  karakteristik  berkendara.  Selain  kecepatan  dan akselerasi,  perilaku  berkendara  juga  merupakan  faktor  kedua yang  dapat  menangkap  karakteristik  pengoperasian  dengan aman atau serius. Kesimpulan yang diangkat dalam penelitian ini dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh ketidakseimbangan dataset dan  pengaruh  ketidakseimbangan dataset tersebut  terhadap  kinerja  klasifikasi  pembelajaran mesin.  Kemudian,  dari  pengolahan  data  sensor  gerak  pada ponsel,  diharapkan  karakteristik  berkendara  dapat  diketahui. Akhirnya, model yang dibuat diharapkan dapat diimplementasikan  untuk  mendeteksi  jenis  perjalanan,  aman atau  berbahaya.  Penelitian  ini  menjadi  tahap  awal  penerapan ITS untuk keselamatan berkendara.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan bahwa  tidak  ada konflik  kepentingan dalam penelitian dan penyusunan makalah ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Lisa Dinda Yunita, Ema Utami, dan Ainul Yaqin; metodologi, Lisa Dinda Yunita dan Ema Utami; analisis model,  Lisa  Dinda  Yunita  dan  Ainul  Yaqin;  validasi,  Lisa Dinda  Yunita,  Ema  Utami,  dan  Ainul  Yaqin;  analisis,  Lisa Dinda Yunita; validasi model, Lisa Dinda Yunita; kurasi data, Lisa  Dinda  Yunita;  penulisan—draf  asli,  Lisa  Dinda  Yunita; penulisan—penelaahan dan penyuntingan, Lisa Dinda Yunita, Ema Utami, dan Ainul Yaqin; visualisasi, Lisa Dinda Yunita.

## REFERENSI
[1] World Health Organization, “Global Status Report on Road Safety 2018,” 2018, [Online], https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684
[2] A. Pirayre, P. Michel, S.S. Rodriguez, dan A. Chasse, “Driving Behavior Identification  and  Real-World  Fuel  Consumption  Estimation  with Crowdsensing Data,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , Vol. 23, No. 10, hal. 18378-18391, Okt. 2022, doi: 10.1109/TITS.2022.3169534.
[3] P.  Kukuca  dan  M.  Chlebovec,  “Vehicle  Location  System,” 2006  Int.
Conf. Appl. Electron. , 2006, hal. 101-104, doi: 10.1109/AE.2006.4382974.
T ABEL IV H ASIL P ENGUJIAN S TANDAR D EVIASI Model Standar Deviasi SVM 0,0014 RF 0,0020 DT 0,0026
T ABEL V H ASIL P ENGUJIAN F ITUR P ENTING Fitur Kepentingan Fitur Korelasi Fitur Speed 0,14580 0,1175 acc_z 0,10225 0,0833 Accuracy 0,07678 0,0649 acc_y 0,06993 0,0509 second 0,06780 0,0918 Bearing 0,06721 0,0032 Distance 0,05161 0,1188 acc_x 0,03925 0,0300 Vector_Gyro 0,03147 0,0611 Vector_Acc 0,02027 0,0280 gyroscope_z 0,01681 0,0036 gyroscope_x 0,01600 0,0179 gyroscope_y 0,01563 0,0032
[4] J.F.  McLellan,  M.A.  Abousalem,  dan  T.R.  Porter,  “Quality  Control  in DGPS  Separation  Vector  Systems,” Proc.  1994  IEEE  Position  Locat., Navig. Symp. - PLANS'94 , 1994, hal. 726-732, doi:
10.1109/PLANS.1994.303410.
[5] L. Zhu dkk., “Big Data Analytics in Intelligent Transportation Systems: A  Survey,” IEEE  Trans.  Intell.  Transp.  Syst. ,  Vol.  20,  No. 1, hal. 383- 398, Jan. 2019, doi: 10.1109/TITS.2018.2815678.
[6] M.  Adnane,  B.-H.  Nguyễn,  A.  Khoumsi,  dan  J.P.F.  Trovão,  “Driving Mode Predictor-Based Real-Time Energy Management for Dual-Source Electric  Vehicle,” IEEE  Trans.  Transp.  Electrific. ,  Vol.  7,  No.  3,  hal. 1173-1185, Sep. 2021, doi: 10.1109/TTE.2021.3059545.
[7] A.  Fang,  C.  Qiu,  L.  Zhao,  dan  Y.  Jin,  “Driver  Risk  Assessment  Using Traffic  Violation  and  Accident  Data  by  Machine  Learning Approaches,” 2018  3rd  IEEE  Int.  Conf.  Intell.  Transp.  Eng.  (ICITE) , 2018, hal. 291-295, doi: 10.1109/ICITE.2018.8492665.
[8] S. Agarwal, "Data Mining: Data Mining Concepts and Techniques," 2013 Int.  Conf.  Mach.  Intell.,  Res.  Adv. ,  2013,  hal.  203-207,  doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.
[9] J.A.  Talingdan,  “Performance  Comparison  of  Different  Classification Algorithms  for  Household  Poverty  Classification,” 2019  4th  Int.  Conf. Inf. Syst. Eng. (ICISE) , 2019, hal. 11-15, doi: 10.1109/ICISE.2019.00010.
[10] G. Castignani, R. Frank, dan T. Engel, “Driver Behavior Profiling Using Smartphones,” 16th  Int.  IEEE  Conf.  Intell.  Transp.  Syst.  (ITSC  2013) , 2013, hal. 552-557, doi: 10.1109/ITSC.2013.6728289.
[11] T.-Y.  Lee  dan  H.-W.  Shen,  “Efficient  Local  Statistical  Analysis  via Integral Histograms with Discrete Wavelet Transform,” IEEE Trans. Vis., Comput.  Graph. ,  Vol.  19,  No.  12,  hal.  2693-2702,  Des.  2013,  doi: 10.1109/TVCG.2013.152.
[12] L. Hakim dan S. Rochimah, “Oversampling Imbalance Data: Case Study on  Functional  and  Non  Functional  Requirement,” 2018  Elect.  Power Electron. Commun. Controls, Inform. Seminar (EECCIS) , 2018, hal. 315- 319, doi: 10.1109/EECCIS.2018.8692986.
[13] F.P.  Shah  dan  V.  Patel,  “A  Review  on  Feature  Selection  and  Feature Extraction  for  Text  Classification,” 2016  Int.  Conf.  Wirel.  Commun. Signal  Process.,  Netw.  (WiSPNET) ,  2016,  hal.  2264-2268,  doi: 10.1109/WiSPNET.2016.7566545.
[14] Y.  Xiao,  Y.  Liu,  Y.  Deng,  dan  H.  Li,  “Enhancing  Multi-Class Classification  in  One-Versus-One  Strategy:  A  Type  of  Base  Classifier Modification  and  Weighted  Voting  Mechanism,” 2021  Int.  Conf. Commun.  Inf.  Syst.,  Comput.  Eng.  (CISCE) ,  2021,  hal.  303-307,  doi: 10.1109/CISCE52179.2021.9445948.
[15] K.T. Nguyen, F. Portet, dan C. Garbay, “Dealing with Imbalanced Data Sets for Human Activity Recognition Using Mobile Phone Sensors,” 3rd Int. Workshop Smart Sens. Syst., 2018, hal. 1-10.
[16] A. Jahangiri dan H.A. Rakha, “Applying Machine Learning Techniques to Transportation Mode Recognition Using Mobile Phone Sensor Data,” IEEE  Trans.  Intell.  Transp.  Syst. ,  Vol. 16,  No.  5,  hal.  2406-2417,  Okt. 2015, doi: 10.1109/TITS.2015.2405759.
[17] A.  Aljaafreh,  N.  Alshabatat,  dan  M.S.N.  Al-Din,  “Driving  Style Recognition Using Fuzzy Logic,” 2012 IEEE Int. Conf. Veh. Electron.,
Safety (ICVES 2012) , 2012, hal. 460-463, doi: 10.1109/ICVES.2012.6294318.
[18] J.  Yu  dkk.,  “Fine-Grained  Abnormal  Driving  Behaviors  Detection  and Identification with Smartphones,” IEEE Trans. Mobile Comput. , Vol. 16, No. 8, hal. 2198-2212, Agu. 2017, doi: 10.1109/TMC.2016.2618873.
[19] S.M.  Dol  dan  P.M.  Jawandhiya,  “Use  of  Data  mining  Tools  in Educational  Data  Mining,” 2022  Fifth  Int.  Conf.  Comput.  Intell., Commun. Technol. (CCICT) , 2022, hal. 380-387, doi: 10.1109/CCiCT56684.2022.00075.
[20] F. Schäfer, C. Zeiselmair, J. Becker, dan H. Otten, “Synthesizing CRISP- DM and Quality Management: A Data Mining Approach for Production Processes,” 2018  IEEE  Int.  Conf.  Technol.  Manage.  Oper.,  Decis.
(ICTMOD) , 2018, hal. 190-195, doi: 10.1109/ITMC.2018.8691266.