Smart Crash Detector Untuk Sepeda Motor Berbasis Iot - Fakhri Akbar Pratama; Aji Gautama Putrada; Sidik Prabowo (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Indonesia adalah negara dengan jumlah penduduk terbesar keempat di dunia. Banyaknya jumlah pendudukberbanding lurus dengan jumlah kendaraan bermotor. Jumlah kendaraan bermotor di Indonesia adalah sebanyak 138.556.669, dimana 81,58% didominasi oleh sepeda motor. Jumlah yang besar tersebut menambah permasalahanbaru di bidang keselamatan berkendara. Berdasarkan data dari badan pusat statistik, jumlah kecelakaan lalu lintasdi Indonesia selalu besar tiap tahunnya, yang mana menjadikan kecelakaan lalu lintas salah satu dari sepuluhpenyebab kematian terbesar di Indonesia. Salah satu cara mengurangi korban jiwa kecelakaan lalu lintas adalahdengan menanamkan alat pada kendaraan bermotor dalam hal ini sepeda motor agar dapat mendeteksi jika terjadikecelakaan dan agar memudahkan pertolongan dengan koordinat yang dikirimkan oleh alat tersebut. Menggunakanalat mikrokontroler yang terhubung dengan sensor accelerometer dan gps, alat ini akan mengambil data darisepeda motor untuk kemudian mengklasifikasikan data tersebut di peladennya apakah sepeda motor tersebutmengalami kecelakaan atau tidak, jika terjadi kecelakaan maka akan dikirimkan pesan peringatan ke nomortelepon yang sudah didaftarkan. Berdasarkan hasil pengujian, tingkat keberhasilan alat untuk mendeteksikecelakaan sebesar 94%. Kata kunci:KNN, smart crash detector, mikrokontroler, event data recorder Abstract Indonesia is the fourth largest population in the world. The number of population is directly proportional to thenumber of motorized vehicles. The number of motorized vehicles in Indonesia is 138,556,669, of which 81.58% isdominated by motorbikes. This large amount adds new problems in the field of driving safety. Based on data fromthe central statistical agency, the number of traffic accidents in Indonesia is always large each year, which makestraffic accidents one of the ten biggest causes of death in Indonesia. One way to reduce the toll of traffic accidentsis to implant a tool on a motorized vehicle in this case a motorcycle so that it can detect in the event of an accidentand to facilitate relief with the coordinates sent by the tool. Using a microcontroller device that is connected to anaccelerometer and gps sensor, this tool will retrieve data from a motorcycle and then classify the data on the serverwhether the motorcycle has an accident or not, if an accident occurs a warning message will be sent to thetelephone number that has been registered. Based on the test results, the success rate of the tool to detect accidentsis 94%. Keywords: KNN, smart crash detector, mikrokontroler, event data recorder