Penerapan Metode Dynamic Time Warping dan Clustering Dalam Evaluasi Kondisi Permukaan Jalan (Contoh Jalan USAID Aceh)
DOI:
https://doi.org/10.5614/jts.2023.30.3.9Keywords:
DTW, k-means clustering, road surface, smartphoneAbstract
Abstrak
Kondisi permukaan jalan merupakan faktor yang memengaruhi kenyamanan dan keselamatan pengendara. Sehingga perlu dilakukan pemeriksaan kondisi jalan secara berkala. Pemantauan kondisi permukaan jalan di Indonesia pada umumnya masih masih dilakukan secara konvensional. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan yang lebih efisien dalam mengukur kondisi permukaan jalan dengan menggunakan sensor accelerometer dan global positioning sistem (GPS) yang terinstall pada smartphone. Penelitian ini menggunakan metode Dynamic Time Warping (DTW) untuk mengevaluasi kondisi permukaan jalan secara umum dan metode K-means clustering untuk mengidentifikasi lokasi anomali yang terdapat pada permukaan jalan. Data hasil perekaman kondisi permukaan jalan USAID dari SMA Negeri 1 Lhoknga sampai Pantai Lhokseudu di Provinsi Aceh (lebih kurang 16 kilometer) dianalisis pada penelitian ini. Hasil analisis menunjukkan bahwa bentuk topografi jalan menurun dan menanjak cenderung memiliki kondisi yang lebih buruk dibandingkan segmen jalan yang mendatar. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan bahwa kawasan dengan kepadatan penduduk yang lebih rendah memiliki kondisi jalan yang kurang baik dibandingkan kawasan dengan kepadatan penduduk yang lebih tinggi. Metode DTW dan K-means clustering berpotensi untuk digunakan sebagai metode alternatif dalam mengukur kondisi permukaan jalan yang lebih hemat tenaga, waktu dan biaya jika dibandingkan dengan pemeriksaan secara konvensional.
Kata-kata Kunci: DTW, k-means clustering, permukaan jalan, smartphone
Abstract
The condition of the road surface is a factor that affects the comfort and safety of the driver. It is necessary to examine the condition of the road on a regular basis. Monitoring of road surface conditions in Indonesia is generally still done conventionally. Therefore, this study aims to apply a more efficient approach in measuring road surface conditions using accelerometer sensors and a global positioning system (GPS) installed on a smartphone. This study employs the Dynamic Time Warping (DTW) method to evaluate general road surface conditions and the K-means clustering method to identify the location of anomalies on the road surface. Recording data of USAID road surface condition from SMA Negeri 1 Lhoknga to Lhok Seudu Beach in Aceh Province (approximately 16 kilometers) were analyzed in this study. The results of the analysis show that the topography of downhill and uphill roads tends to possess worse conditions than the horizontal road segments. In addition, the results also show that areas with lower population densities have adverse road conditions than areas with higher population densities. The DTW method and K-means clustering demonstrate the potential to be used as an alternative method in measuring road surface conditions which is more efficient in energy, time and cost when compared to conventional inspection.
Keywords: DTW, k-means clustering, road surface, smartphone
References
Ali, A. H., Atia, A., & Sami, M. (2017). Recognizing Driving Behavior and Road Anomaly using Smartphone Sensors. International Journal of Ambient Computing and Intelligence, 8(3), 1?10. https://doi.org/10.4018/IJACI.2017070102
Ali, M. I., & Abidin, M. R. (2019). Pengaruh Kepadatan Penduduk Terhadap Intensitas Kemacetan Lalu Lintas Di Kecamatan Rappocini Makassar. Prosiding Seminar Nasional Lembaga Penelitian Universitas Negeri Makassar, 68?73.
Allouch, A., Koubaa, A., Abbes, T., & Ammar, A. (2017). RoadSense: Smartphone Application to Estimate Road Conditions Using Accelerometer and Gyroscope. IEEE Sensors Journal, 17(13), 4231?4238. https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2702739
Anwar, S. (2019). Mengukur Peluang Kejadian Gempa Bumi dengan Lompatan Magnitudo di Wilayah Pulau Sumatera. Jurnal Lingkungan Dan Bencana Geologi, 10(3), 159?170. https://doi.org/10.34126/JLBG.V10I3.263
Anwar, S. (2022). Earthquake behavior in Sumatra territory based on time and distance between consecutive large event. In The 13th of Aceh International Workshop and Expo on Sustainable Tsunami Disaster Recovery (The 13th AIWEST-DR 2021) (Vol. 340, p. 01010). Banda Aceh: EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/E3SCONF/202234001010
Arianto, S. B., & Heriwibowo, D. (2016). Evaluasi Kebutuhan Rambu Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Perbatasan Antara Kabupaten Bantul-Gading di Gunungkidul, Yogyakarta. Jurnal Penelitian Transportasi Darat, 18(1), 1?10. https://doi.org/10.25104/JPTD.V18I1.107
DPU Provinsi Aceh. (2005). Perbaikan dan Rekonstruksi Jalan dari Banda Aceh Sampai Meulaboh (Rencana Pengelolaan Lingkungan Hidup). Banda Aceh. Retrieved from https://pdf.usaid.gov/pdf_docs/pdaci152.pdf
Herawati, H. (2019). Karakteristik Dan Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di Indonesia Tahun 2012. Warta Penelitian Perhubungan, 26(3), 133. https://doi.org/10.25104/warlit.v26i3.875
Kim, T., & Ryu, S.-K. (2014). Review and Analysis of Pothole Detection Methods. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, 5(8), 603?608.
Mardiana, T. S. (2020). Analisis Kebutuhan Rambu dan Marka Jalan untuk Meningkatkan Keselamatan di Provinsi Bangka Belitung (Studi Kasus Ruas Jalan Provinsi di Kabupaten Bangka). Jurnal Penelitian Transportasi Darat, 22(2), 170?179. https://doi.org/10.25104/JPTD.V22I2.1592
Nazamuddin, N. (2007). Kebijakan Ekonomi Untuk Mitigasi Bencana dan Pemulihan Pascabencana. In Kongres Ilmu Pengetahuan Wilayah Indonesia Bagian Barat (pp. 1?18). Palembang: Universitas Sriwijaya.
Nishom, M. (2019). Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 4(1), 20?24. https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1253
Potochnik, A., Colombo, M., & Wright, C. (2018). Statistics and Probability. In Recipes for Science. New York City: Taylor & Francis Ltd.
Rakhmat, L. A., Kusumawati, A., Frazila, R. B., & Hendarto, S. (2012). Pengembangan Model Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas pada Jalan Tol Purbaleunyi. Jurnal Teknik Sipil, 19(3), 277?288. https://doi.org/10.5614/jts.2012.19.3.8
Ramachandran, K. M., & Tsokos, C. P. (2009). Mathematical Statistics with Applications. London: Elsevier Academic Press.
Rianti, A. M., & Farida, I. (2022). Analisis Pengujian Kendaraan untuk Meminimalisir Resiko Kecelakaan Lalu Lintas. Jurnal Konstruksi, 20(1), 151?160.
Salsabila, I., Anwar, S., & Radhiah, R. (2021). Perbandingan Kualitas Suara Smartphone Menggunakan Metode Dynamic Time Warping (DTW). Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(1), 82?90. https://doi.org/10.29207/RESTI.V5I1.2764
Samsudin, I. (2019). Analisa Faktor Penyebab Kecelakaan Pada Ruas Jalan Ir. H. Alala Kota Kendari Ditinjau dari Prasarana dan Geometrik Jalan. Jurnal Penelitian Transportasi Darat, 21(1), 59?66. https://doi.org/10.25104/JPTD.V21I1.1166
Saputra, A. D. (2017). Studi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Jalan di Indonesia Berdasarkan Data KNKT (Komite Nasional Keselamatan Transportasi) dari Tahun 2007-2016. Warta Penelitian Perhubungan, 29(2), 179?190. https://doi.org/10.25104/WARLIT.V29I2.557
Sattar, S., Li, S., & Chapman, M. (2018). Road surface monitoring using smartphone sensors: A review. Sensors, 18(11), 3845. https://doi.org/10.3390/s18113845
Sazali, A., Setiadji, B. H., & Haryadi, B. (2019). Aplikasi Model Rantai Markov Dalam Pengelolaan Jalan di Kabupaten Bangka Barat. Rekayasa, 12(2), 141?150. https://doi.org/10.21107/rekayasa.v12i2.5907
Senin, P. (2008). Dynamic Time Warping Algorithm Review. Honolulu. Retrieved from http://seninp.github.io/assets/pubs/senin_dtw_litreview_2008.pdf.
Shukla, S., & S, N. (2014). A Review ON K-means DATA Clustering APPROACH. International Journal of Information & Computation Technology, 4(17), 1847?1860.
Sinaga, R., & Magdalena, M. (2015). Evaluasi Jaringan Lintas Angkutan Barang di Bengkulu. Jurnal Transportasi Multimoda, 13(4), 169?176. https://doi.org/10.25104/MTM.V13I4.176
Widiyanti, D. (2016). Kajian Daerah Rawan Kecelakaan (DRK) di Kabupaten Musi Banyuasin. Jurnal Transportasi Multimoda, 14(2), 67?76. https://doi.org/10.25104/MTM.V14I2.172
Yadav, M., & Alam, M. A. (2018). Dynamic Time Warping (DTW) Algorithm In Speech: A Review. International Journal of Research in Electronics and Computer Engineering, 6(1), 524?528.
