Inovasi Sistem Manajemen Rambu Lalu Lintas Real-Time Berbasis Internet of Things: Evaluasi Kinerja Berdasarkan Waktu Respons Transmisi Data dan Deteksi Lokasi GPS: Innovation of a Real-Time Internet of Things-Based Traffic Sign Management System: Performance Evaluation Based on Data Transmission Response Time and GPS Location Detection

Raka Pratindy; Unggul Utami; Feby Ayu Winesti; Bani Illiyun; Ryandi Syahputra Diaz; Zain Ad Dienusy Syamil

doi:10.57152/malcom.v6i4.2814

Authors

Raka Pratindy Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan Tegal
Unggul Utami Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan Tegal
Feby Ayu Winesti Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan Tegal
Bani Illiyun Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan Tegal
Ryandi Syahputra Diaz Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan Tegal
Zain Ad Dienusy Syamil Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan Tegal

DOI:

https://doi.org/10.57152/malcom.v6i4.2814

Keywords:

Geofencing Keselamatan Jalan, Raspberry Pi, Sistem Rambu Adaptif IoT, Visualisasi LED Real-Time

Abstract

Keselamatan lalu lintas tetap menjadi isu kritis pada wilayah dengan keterbatasan rambu jalan statis yang dapat meningkatkan kebingungan pengemudi dan risiko kecelakaan. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Rambu Lalu Lintas Otomatis berbasis Internet of Things (IoT) untuk menyampaikan informasi lalu lintas secara real-time dan adaptif. Sistem dikembangkan menggunakan Raspberry Pi 3B+ sebagai pengendali utama yang terintegrasi dengan LED dot matrix, Firebase, Google Maps API, dan aplikasi Android. Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) yang meliputi analisis, perancangan, perakitan perangkat keras, pemrograman, dan pengujian sistem. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata waktu respons transmisi data sebesar 5,8 detik dan waktu deteksi lokasi GPS sebesar 11,6 detik. Sistem mampu menampilkan informasi batas kecepatan dan rambu arah secara akurat dalam radius deteksi 10–30 meter. Temuan tersebut menunjukkan bahwa sistem berbasis IoT layak secara teknis untuk mendukung manajemen rambu yang fleksibel, adaptif, dan responsif terhadap kondisi jalan. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi Raspberry Pi 3B+, LED dot matrix, Firebase, Google Maps API, dan aplikasi Android dalam sistem rambu adaptif berbasis geofencing. Pengujian pada lima titik koordinat juga menunjukkan kinerja sistem yang konsisten serta berpotensi dikembangkan melalui integrasi sensor lalu lintas dan kecerdasan buatan

Downloads

Download data is not yet available.

References

N. K. Nur, P. R. Rangan, dan Mahyuddin, Sistem Transportasi. 2021.

H. M. Anggris, M. F., Ananta, M. T., & Az-zahra, “Rancang Bangun Aplikasi Augmented Reality Pengelolaan Rambu-Rambu Lalu Lintas Menggunakan Global Positioning System ( GPS ) pada Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 8, no. 2, hal. 2892–2901, 2018.

P. Tawalujan, S. R. U. A. Sompie, dan P. D. K. Manembu, “Automatic Traffic Light System Based on Vehicle Queue Length with Image Processing,” J. Tek. Inform., vol. 19, no. 2, hal. 105–110, 2024.

L. Jokanan, J. W., Widodo, A., Kholis, N., & Rakhmawati, “Rancang Bangun Alat Monitoring Daya Listrik Berbasis IoT Menggunakan Firebase dan Aplikasi,” J. Tek. Elektro, vol. 1, no. 11, hal. 47–55., 2022, doi: https://doi.org/10.26740/jte.v11n1.p47- 55.

S. Prasetyo, K., & Suharyanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Koperasi Berbasis Web Pada Koperasi Ikitama Jakarta,” J. Tek. Komput., vol. 1, no. 5, hal. 119–126, 2019, doi: https://doi.org/10.31294/jtk.v5i1.4967.

A. T. Rauf, A., & Prastowo, “Rancang Bangun Aplikasi Berbasis Web Sistem Informasi Repository Laporan Pkl Siswa (Studi Kasus Smk N 1 Terbanggi Besar),” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, hal. 26, 2021.

J. W. Jolles, “Broad-scale applications of the Raspberry Pi: A review and guide for biologists,” Methods Ecol. Evol., vol. 9, no. 12, hal. 1562–1579, 2021, doi: https://doi.org/10.1111/2041-210X.13652.

H. Raharja, M. P., & Wijayanto, “Pengembangan Prototype Back-End Website Pelaporan Barang Hilang di PT. Presentologics Dicoding Academy Indonesia,” J. Begawe Teknol. Inf., vol. 2, no. 4, hal. 204–213, 2023, doi: https://doi.org/10.29303/jbegati.v4i2.1078.

R. Helma, W., Alam, H., Syafrawali, J. W., & Bangun, “Rancang Bangun Running Text Led Display Jadwal Waktu Sholat Berbasis Arduino Uno Sebagai Media Informasi,” J. Electr. Technol., vol. 2, no. 5, hal. 2502–3624, 2020.

M. Muhammad, T., & Munir, “Network Automation,” Eur. J. Technol., vol. 3, no. 7, hal. 23–42, 2023, doi: https://doi.org/10.47672/ejt.1547.

Y. Syazwani, C. J. N., Wahab, N. H. A., Sunar, N., Ariffin, S. H. S., Wong, K. Y., & Aun, “Indoor Positioning System: A Review,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 6, no. 13, hal. 477–490, 2022, doi: https://doi.org/10.14569/IJACSA.2022.0130659.

P. A. Larasati, I., Yusril, A. N., & Zukri, “Early Warning Sistem Rambu Pembatas Kecepatan menggunakan Histogram Oriented Gradient dan Klasifikasi SVM berbasis Raspberry Pi,” vol. 9, no. 5, hal. 4061–4068, 2021.

R. Kusumawati, N., & Inggi, “Prototype Sistem Pengendali Lampu Rumah Berbasis Mikrokontroler Menggunakan SMS,” Simkom, vol. 2, no. 6, hal. 95–103, 2022, doi: https://doi.org/10.51717/simkom.v6i2.87.

A. H. Siahaan, M. A., Fanani, L., & Brata, “Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Rambu Lalu Lintas pada Perangkat Bergerak dengan menerapkan Konsep Context Awareness dan Geofencing menggunakan Geofire berbasis Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 6, hal. 4154–4164, 2022.

M. Bustanul Ilmi dan F. Utaminingrum, “Sistem Deteksi Dini Rambu Petunjuk Arah Otomatis berdasarkan Optical Character Recognition (OCR) berbasis Raspberry Pi,” vol. 5, no. 9, hal. 3636–3644, 2021.

U. Kuma, N., Studi, P., Komputer, I., Matematika, F., Ilmu, D. A. N., Alam, P., & Pakuan, “Skripsi model sistem pengenalan rambu lalu lintas menggunakan raspberry pi berbasis internet of things,” 2024.

F. Bustanul Ilmi, M., & Utaminingrum, “Sistem Deteksi Dini Rambu Petunjuk Arah Otomatis berdasarkan Optical Character Recognition (OCR) berbasis Raspberry Pi,” vol. 9, no. 5, hal. 3636–3644., 2021.

N. Febrianti, F., Adi Wibowo, S., & Vendyansyah, “IMPLEMENTASI IoT(Internet Of Things) MONITORING KUALITAS AIR DAN SISTEM ADMINISTRASI PADA PENGELOLA AIR BERSIH SKALA KECIL. JATI,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 1, hal. 171–178, 2021, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3249.

A. Zerroug et al, “Adaptive and dynamic smart traffic light system for efficient management of regular and emergency vehicles at city intersection,” 2024.

I. Mutambik, “IoT-Enabled Adaptive Traffic Management?: A Multiagent Framework for Urban Mobility Optimisation,” hal. 1–30, 2025.