Rancang Bangun Alat Ukur Waktu Tempuh Perjalanan Berdasarkan Kecepatan Kendaraan Pada Speedometer

Untuk mendapatkan informasi waktu tempuh menuju suatu lokasi, umumnya digunakan aplikasi navigasi dari google maps, namun informasi tersebut hanyalah sebuah estimasi yang didapatkan dari metode crowdsourcing dari waktu perpindahan rata-rata pengguna google maps pada suatu ruas jalan. Nilai estimasi tersebut tidak dapat sepenuhnya menjadi acuan dikarenakan nilai tersebut adalah nilai rata-rata seluruh pengguna google maps yang melewati ruas jalan tersebut, baik itu sepeda motor, mobil maupun kendaraan yang lebih besar yang pastinya memiliki kemampuan mobilitas yang berbeda, terlebih dengan karakteristik pengemudi yang berbeda pula. Dalam penelitian ini, alat ukur waktu tempuh di rancang menggunakan integrasi rute pada google maps dan kecepatan kendaraan yang terukur pada speedometer, sehingga didapatkan waktu tempuh menuju lokasi tujuan secara real-time berdasarkan kecepatan kendaraan yang terukur pada speedometer. Sistem pengukuran kecepatan menggunakan hall effect sensor untuk menghitung putaran roda sepeda motor, modul GPS U-blox Neo 6M sebagai sensor posisi dan modul ESP 8266 sebagai pengirim data menuju web server berbasis Thingspeak. Sistem pengukuran tersebut kemudian diintegrasikan dengan google maps sebagai penyedia informasi rute dan jarak tempuh menuju suatu lokasi yang disajikan pada aplikasi berbasis android. Untuk mengetahui kinerja alat ini, dilakukan pengujian validasi sensor kecepatan, validasi sensor GPS dan pengujian integrasi sistem dengan kendaraan berjalan pada kondisi lalu lintas real. Hasil penelitian menunjukkan, alat ukur waktu tempuh perjalanan ini telah berhasil melakukan pengukuran yang diperbarui secara real-time, berdasarkan perubahan kecepatan kendaraan yang terukur pada sistem pengukuran kecepatan pada speedometer, yang diakibatkan oleh perubahan kondisi lalu lintas yang dilalui. Terdapat selisih sekitar 3 menit dari hasil pengukuran bila dibandingkan dengan estimasi google maps yang menunjukkan rata-rata hasil pengukuran menunjukkan waktu tempuh yang lebih rendah dari google maps. Hasil pengujian sensor kecepatan menunjukkan akurasi sebesar 97,26%, sensitifitas 0,2009 km/h tiap hertz frekuensinya, presentase error sistem pengukuran kecepatan sebesar 4.22% dan presentase keberhasilan sistem pengiriman data sebesar 83.33%. ========================================================= To find out information of travel time to a certain location, Google Maps is a commonly used navigation application. However, the information is only an estimation obtained from crowdsourcing method from time of moving average google maps user on a road. The estimated value can not be fully referenced because the value is the average value of all google maps users passing through the road, such as motorcycles, cars or larger vehicles that certainly have different mobility capabilities, with different characteristics of the driver too. Inthis study, travel time measuring instrument is designed using route integration on google maps and measured vehicle speed on the speedometer, so that the travel time to the destination shown in real-time based on the speed of the vehicle as in speedometer. The speed measurement system uses a hall effect sensor to calculate motorcycle wheel spins, U-blox Neo 6M GPS module as position sensor and ESP 8266 module as a data sender to a Thingspeak-based web server. The measurement system then integrated with google maps as a provider of route information and mileage to a location presented on android based applications. To ascertain the performance of this tool, validation testing of speed sensor, GPS sensor validation and system integration testing with the vehicle running on real traffic conditions were conducted. The results showed that this travel time measuring instrument has successfully performed the measurement updated in real-time, based on changes in vehicle speed measured on speedometer measurement system, which is caused by changes in traffic conditions. There is about 3 minutes differences in measurement results when compared with the estimated google maps that show the average measurement results show a lower travel time than google maps. The results of the speed sensor test shows the accuration is about 97.26%, the sensitivity about 0.2009 km/h/f, the percentage of error measurement system speed of 4.22% and the success rate of data delivery system of 83.33%