Smart Crash Detector Untuk Sepeda Motor Berbasis Iot

Abstrak

Abstrak Indonesia adalah negara dengan jumlah penduduk terbesar keempat di dunia. Banyaknya jumlah penduduk berbanding 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 permasalahan baru di bidang keselamatan berkendara. Berdasarkan data dari badan pusat statistik, jumlah kecelakaan lalu lintas di Indonesia selalu besar tiap tahunnya, yang mana menjadikan kecelakaan lalu lintas salah satu dari sepuluh penyebab kematian terbesar di Indonesia. Salah satu cara mengurangi korban jiwa kecelakaan lalu lintas adalah dengan menanamkan alat pada kendaraan bermotor dalam hal ini sepeda motor agar dapat mendeteksi jika terjadi kecelakaan dan agar memudahkan pertolongan dengan koordinat yang dikirimkan oleh alat tersebut. Menggunakan alat mikrokontroler yang terhubung dengan sensor accelerometer dan gps, alat ini akan mengambil data dari sepeda motor untuk kemudian mengklasifikasikan data tersebut di peladennya apakah sepeda motor tersebut mengalami kecelakaan atau tidak, jika terjadi kecelakaan maka akan dikirimkan pesan peringatan ke nomor telepon yang sudah didaftarkan. Berdasarkan hasil pengujian, tingkat keberhasilan alat untuk mendeteksi kecelakaan 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 the number of motorized vehicles. The number of motorized vehicles in Indonesia is 138,556,669, of which 81.58% is dominated by motorbikes. This large amount adds new problems in the field of driving safety. Based on data from the central statistical agency, the number of traffic accidents in Indonesia is always large each year, which makes traffic accidents one of the ten biggest causes of death in Indonesia. One way to reduce the toll of traffic accidents is to implant a tool on a motorized vehicle in this case a motorcycle so that it can detect in the event of an accident and to facilitate relief with the coordinates sent by the tool. Using a microcontroller device that is connected to an accelerometer and gps sensor, this tool will retrieve data from a motorcycle and then classify the data on the server whether the motorcycle has an accident or not, if an accident occurs a warning message will be sent to the telephone number that has been registered. Based on the test results, the success rate of the tool to detect accidents is 94%. Keywords: KNN, smart crash detector, mikrokontroler, event data recorder