50 MEMBANGUN APLIKASI UNTUK MEREKAM ARUS LALU LINTAS
MENGGUNAKAN LOCATION BASED SERVICE
Rina Yugo Kasni1, Abdul Rahman Daulay2, Mizandi Feldi3 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Multicom, Pematangsiantar
Corresponding Author : Rina Yugo Kasni
Abstract: Congestion is a condition where the flow of traffic passing on the road sections that are reviewed exceed the capacity of the roads that lead to the free speed of these roads close to 0 km/h so that the cause of the queue. Congestion is a phenomenon of the dynamic associated with the time, the roads and the speed. Time, roads and speed is a parameter that is important to measure the level of traffic jams occur on a toll road and the travel time on a road segment. The purpose of this study is to record the data traffic flow real-time. Where the data traffic flow will be used to determine the travel time required to traverse a road segment and the level of congestion on the roads. Record the data flow of traffic is done by designing an application tracking (tracking) named Track Me by using Location Based Service (LBS) and features a background service which is based on Android. The application will be used by the driver of the transport vehicle online, this application will send the data traffic flows in the form of location data that is time, the date, the identity of the user (device id), the speed of the vehicle, the coordinates of the latitude and longitude of each displacement of the presence of the driver of the transport vehicle online. Such location Data will be obtained every 2 seconds from your smartphone the driver of the transport vehicle online through the app Track Me, GPS and service provider of GPS where GPS and service provider of GPS is part of a location based service. Location Data will be sent to the web server using the internet network.
Keywords: Congestion, Traffic Flow, Location Based Service, LBS, GPS, City of Medan.
Abstrak: Kemacetan adalah kondisi dimana arus lalu lintas yang lewat pada ruas jalan yang ditinjau melebihi kapasitas dari ruas jalan tersebut yang mengakibatkan kecepatan bebas ruas jalan tersebut mendekati 0 km/jam sehingga menyebabkan terjadinya antrian. Kemacetan merupakan sebuah fenomena dinamis yang berhubungan dengan waktu, ruas jalan dan kecepatan. Waktu, ruas jalan dan kecepatan merupakan parameter yang penting untuk mengukur tingkat kemacetan arus lalu lintas yang terjadi pada suatu ruas jalan dan waktu tempuh pada suatu ruas jalan. Tujuan penelitian ini adalah adalah untuk merekam data arus lalu lintas yang real-time. Dimana data arus lalu lintas tersebut akan digunakan untuk menentukan waktu tempuh yang dibutuhkan untuk melintasi suatu ruas jalan dan tingkat kemacetan pada ruas jalan. Merekam data arus lalu lintas dilakukan dengan merancang sebuah aplikasi pelacak (tracking) yang bernama Track Me dengan menggunakan Location Based Service (LBS) dan fitur background service yang berbasis Android. Aplikasi tersebut akan digunakan oleh supir kendaraan transportasi online, aplikasi ini akan mengirimkan data arus lalu lintas yang berupa data lokasi yaitu waktu, tanggal, identitas user (device id), kecepatan kendaraan, titik koordinat latitude dan longitude setiap perpindahan keberadaan supir kendaraan transportasi online. Data lokasi tersebut akan diperoleh setiap 2 detik dari smartphone supir kendaraan transportasi online melalui aplikasi Track Me, GPS dan layanan provider GPS, dimana GPS dan layanan provider GPS merupakan bagian dari location based service. Data lokasi tersebut akan dikirimkan ke web server menggunakan jaringan internet.
Kata kunci: Kemacetan, Arus Lalu Lintas, Location Based Service, LBS, GPS, Kota Medan. A. PENDAHULUAN
Perkembangan dunia transportasi saat ini memberikan beberapa dampak baik dan buruk bagi pengguna alat transportasi maupun lalu lintas khususnya diperkotaan. Kota Medan yang merupakan salah satu kota besar di Indonesia memiliki permasalahan yang sama dengan kota-kota besar lainnya yaitu kemacetan lalu lintas. Kemacetan yang disebabkan oleh banyaknya aktivitas masyarakat yang menggunakan alat transportasi membuat pengguna jalan menghabiskan waktu lebih dalam melakukan perjalanan.
51 Kemacetan adalah padatnya arus lalu lintas yang terjadi dijalan raya yang mengakibatkan menurunnya atau lambatnya kecepatan normal kendaraan yang disebabkan oleh berbagai halangan (Budiman, 2012). Kemacetan lalu lintas yang semakin hari semakin memburuk disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya banyaknya alat transportasi, pengguna jalan yang tidak mematuhi rambu-rambu lalu lintas, ketidakteraturan dalam berkendara dan lain sebagainya, sehingga menyebabkan meningkatnya kemacetan.
Pada saat ini, adapun beberapa aplikasi yang bertujuan untuk memberikan informasi kemacetan kepada pengguna jalan yang terjadi dibeberapa daerah salah satunya adalah aplikasi Google Maps. Aplikasi ini berjalan dengan mengambil data lokasi dari seluruh pengguna aplikasi Google Maps. Berdasarkan data lokasi tersebut, aplikasi
Google Maps dapat memberikan informasi berupa tingkat kemacetan yang terjadi pada
daerah-daerah tertentu kepada pengguna. Aplikasi Google Maps sendiri menyediakan
Application Programming Interface (API) yang dapat digunakan oleh para pengembang
perangkat lunak. API Google maps tidak memberikan hak akses terhadap data arus lalu lintas seperti waktu, tanggal dan kecepatan kendaraan pada suatu ruas jalan kepada pengembang perangkat lunak.
Oleh sebab itu, dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat merekam data arus lalu lintas pada suatu ruas jalan secara real-time. Dengan adanya data arus lalu lintas yang
real-time, maka data tersebut dapat digunakan untuk menganalisis tingkat kemacetan dan
waktu tempuh yang dibutuhkan untuk melintasi suatu ruas jalan.
Penelitian mengenai pengumpulan data arus lalu lintas telah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya. Penelitian Penyusunan Master Plan Jaringan Jalan Kota Medan membahas tentang pengumpulan data arus lalu lintas yang diperoleh dengan metode menggunakan formulir penelitian yang diberikan kepada institusional yang bertujuan untuk mengambil aspirasi daerah dalam pengembangan sistem transportasi dan mendatangi instansi-instansi yang menyediakan data yang berkaitan dengan sistem transportasi, perencanaan tata ruang dan lain sebagainya. Data tersebut kemudian dianalisis sehingga diperoleh pembebanan matrik asal-tujuan pada jaringan jalan yang berupa beban lalu lintas dari masing-masing ruas dalam satu jaringan jalan (Pemko Medan, 2013). Penelitian lainnya yaitu Stochastic Motion Planning and Applications to
Traffic membahas tentang pengumpulan data arus lalu lintas yang dilakukan dengan
merancang sebuah alat GPS yang dipasangkan pada taksi dengan lama penelitian selama 1 tahun. Data arus lalu lintas yang diperoleh dengan menggunakan alat GPS berupa data lokasi yang kemudian akan dianalisis sehingga diperoleh rute terpendek dan estimasi waktu tiba berdasarkan kondisi tingkat kemacetan arus lalu lintas (Lim, et al. 2011).
Pada penelitian membangun aplikasi untuk merekam arus lalu lintas menggunakan
location based service (lbs) ini, merekam data arus lalu lintas dilakukan dengan
membangun sebuah aplikasi pelacak (tracking) yang bernama Track Me dengan menggunakan Location Based Service (LBS) dan fitur background service yang berbasis Android. Aplikasi tersebut akan digunakan oleh supir kendaraan transportasi online, aplikasi ini akan mengirimkan data arus lalu lintas yang berupa data lokasi yaitu waktu, tanggal, identitas user (device id), kecepatan kendaraan, titik koordinat latitude dan
longitude setiap perpindahan keberadaan supir kendaraan transportasi online. Data lokasi
tersebut akan diperoleh setiap 2 detik yang bertujuan untuk mendapatkan data lokasi yang
real-time dari smartphone supir kendaraan transportasi online dan API Google Maps
melalui aplikasi Track Me, GPS dan layanan provider GPS, dimana GPS dan layanan
provider GPS merupakan bagian dari location based service. Data lokasi tersebut akan
52 Membangun Aplikasi Untuk Merekam Arus Lalu Lintas Menggunakan Location Based
Service”.
B. METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah tentang Membangun Aplikasi Untuk Merekam Arus Lalu Lintas Menggunakan Location Based Service. Beberapa tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: Studi Literatur, Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang berkaitan dengan tingkat kemacetan (Traffic Congestion), kecepatan dan waktu tempuh, Global Positioning System (GPS), Google Maps dan
Location Based Service (LBS) dari berbagai jurnal, skripsi dan beberapa sumber lainnya.
Analisis Permasalahan, Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap berbagai referensi yang telah dikumpulkan untuk dapat memahami Location Based Service (LBS) dalam melakukan pengumpulan data arus lalu lintas dimana proses pengambilan data lokasi dari
smartphone dan API Google Maps melalui aplikasi Track Me, GPS dan layanan provider
GPS dimana GPS dan layanan provider GPS merupakan bagian dari location based
service (lbs) yang kemudian data lokasi tersebut dikirimkan ke web server dengan
menggunakan jaringan internet melalui aplikasi Track Me yang akan dirancang oleh peneliti. Perancangan, Pada tahap ini dilakukan perancangan perangkat lunak yang akan digunakan untuk pengumpulan data arus lalu lintas seperti perancangan antar muka pengguna pada aplikasi Track Me yang berbasis android dengan menggunakan metode
Location Based Service (LBS) dan fitur background service berdasarkan hasil analisis
terhadap studi literatur yang telah didapatkan dan dipahami. Implementasi, Pada tahap ini dilakukan implementasi dari hasil analisis dan perancangan yang telah dilakukan ke dalam pembangunan kode program untuk merancang aplikasi Track Me. Pengujian, Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi Track Me. Aplikasi ini akan digunakan oleh supir kendaraan transportasi online yang bertujuan untuk merekam data arus lalu lintas di Kota Medan. Pengujian ini dilakukan selama 1 bulan di wilayah Kota Medan dengan 15 supir kendaraan transportasi online sebagai pengguna aplikasi. Penyusunan Laporan, Pada tahap ini dilakukan penyusunan laporan mengenai pengumpulan data arus lalu lintas secara
real–time di Kota Medan.
C. HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Aplikasi
Pada tahap implementasi aplikasi, pengambilan dan pengiriman data lokasi diimplementasikan menggunakan bahasa pemograman Java yang berbasis android dan PHP.
Spesifikasi perangkat keras
Adapun spesifikasi perangkat keras yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah sebagai berikut:
1. Notebook dengan processor Intel Core i5 – 2430M, 2.40GHz 2. Memory (RAM): 6.00 GB
3. Monitor 14.0”
4. Smartphone android versi 6.0.1 (Marshmallow)
Spesifikasi perangkat lunak
Adapun spesifikasi perangkat lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah sebagai berikut:
1. Sistem Operasi Windows 10 64-bit 2. Android Studio versi 2.1
3. XAMPP versi 7.0.3 4. MySQL versi 10.1.10
53 5. FileZilla versi 3.23.0.2
Implementasi perancangan antarmuka
Adapun implementasi dari perancangan antarmuka yang telah dibangun pada aplikasi ini adalah sebagai berikut:
Halaman Utama
Halaman utama ini merupakan halaman pertama yang muncul ketika pengguna menginstal aplikasi Track Me pada smartphone. Halaman utama merupakan halaman yang akan mengambil dan mengirim data lokasi ke server yang kemudian disimpan ke database
server, jika GPS pada smartphone telah diaktifkan oleh pengguna. Jika pengguna
tidak mengaktifkan GPS, maka akan muncul tampilan popup yang memberitahukan kepada pengguna untuk mengaktifkan GPS pada smartphone yang dapat dilihat pada Gambar 4.1. Pada halaman utama terdapat toolbar yang memberitahu nama halaman utama,
image view dan textbox yang berisikan ucapan terima kasih kepada pengguna yang telah
menggunakan aplikasi ini. Halaman utama dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.1 Tampilan popup Gambar 4.2 Halaman utama Pengujian Aplikasi
Setelah melakukan proses implementasi, dilanjutkan dengan proses pengujian. Pengujian aplikasi Track Me dilakukan untuk mengetahui apakah metode location
based service dapat mengambil data lokasi berupa waktu dan tanggal, titik koordinat latitude dan longitude, device id, dan kecepatan kendaraan. Pengujian ini dilakukan
kepada 15 supir kendaraan transportasi online, dimana supir menginstalkan aplikasi
Track Me pada smartphone. Aplikasi ini akan memeriksa apakah GPS pada smartphone
supir telah aktif atau belum aktif. Jika GPS pada smartphone supir belum aktif, maka akan muncul tampilan popup pemberitahuan (alert) kepada supir untuk mengaktifkan GPS pada smartphone.
Hasil Pengujian Aplikasi
Setelah melakukan proses pengujian pada aplikasi, dilanjutkan dengan hasil dari pengujian aplikasi Track Me. Hasil pengujian dari aplikasi ini diperoleh data arus lalu lintas yang berupa data lokasi yaitu waktu dan tanggal, titik koordinat longitude dan latitude, device id dan kecepatan. Sebagian data lokasi yang diperoleh dari aplikasi Track Me dapat dilihat pada Tabel 4.1.
54 Tabel 4.1 Data Lokasi dari Aplikasi Track Me
Waktu Longitude Latitude Device id Kecepatan May 19, 2017 7:42:26 AM 98.659953 3.5673131 860153037496280 5.37 May 19, 2017 7:42:28 AM 98.659883 3.5673608 860153037496280 5.1 May 19, 2017 7:42:30 AM 98.659579 3.5673312 860153037496280 7.3 May 19, 2017 7:42:32 AM 98.659078 3.5673371 860153037496280 7.07 May 19, 2017 7:42:34 AM 98.658822 3.5673334 860153037496280 7.25 May 19, 2017 7:42:36 AM 98.658679 3.5673474 860153037496280 7.81 May 19, 2017 7:42:38 AM 98.658379 3.5673605 860153037496280 8.06 May 19, 2017 7:42:54 AM 98.658136 3.5673598 364103037399725 6.78 May 19, 2017 7:42:56 AM 98.658023 3.5673587 364103037399725 6.3 May 19, 2017 7:43:00 AM 98.65781 3.567369 364103037399725 5.15 May 19, 2017 7:43:02 AM 98.657699 3.56737 364103037399725 6.24
Untuk mengetahui nama alamat dari titik koordinat yang telah diperoleh dari aplikasi Track Me dilakukan proses geocoding. Dimana proses geocoding dilakukan dengan mengirimkan permintaan (request) berupa titik koordinat longitude dan
latitude dan data yang diperoleh dari hasil request tersebut dalam bentuk format json
yang dapat dilihat pada Gambar 4.3
May 19, 2017 7:43:04 AM 98.657564 3.5673723 860153037496280 8.11 May 19, 2017 7:43:08 AM 98.657286 3.5673747 364103037399725 6.51 May 19, 2017 7:43:12 AM 98.656975 3.5673734 860153037496280 7.52 May 19, 2017 7:43:14 AM 98.656833 3.5673813 364103037399725 6.73
55 Data lokasi yang diperoleh dalam format json akan diubah ke dalam bentuk array untuk diperoleh nama alamat lengkap, dalam hal ini object yang diambil adalah formatted
address yang berisi alamat lengkap dari titik koordinat latitude dan longitude yang
kemudian nama alamat tersebut disimpan kembali ke database localhost. Hasil dari pengubahan data json ke dalam bentuk array dapat dilihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Hasil Geocoding
Hasil akhir data arus lalu lintas yang diperoleh dari pengujian aplikasi Track Me yang bertujuan untuk merekam data arus lalu lintas secara real-time. bahwa data arus lalu lintas yang disimpan pada database server terdapat sedikit kesalahan rentang waktu pada saat pengambilan data pada beberapa data arus lalu lintas. Kesalahan waktu tersebut disebabkan karena ketepatan waktu yang terdapat pada smartphone pengguna tidak setepat jam atom di satelit GPS.
D. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil Penelitian diatas maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Data arus lalu lintas yang berupa data lokasi diperoleh dari hasil pengujian aplikasi Track Me. Meskipun tidak semua ruas jalan yang dapat dijangkau untuk wilayah Kota Medan dengan menggunakan aplikasi ini, tetapi cukup banyak data lokasi yang diperoleh untuk wilayah Kota Medan.
2. Proses geocoding pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pemograman php.
3. Terdapat ketidaktepatan waktu pada saat pengambilan data arus lalu lintas dari
smartphone pengguna terhadap waktu satelit GPS. Daftar Pustaka
Azis, Muh. Andry. 2012. Analisa waktu tempuh sepeda motor di jalan arteri Kota Makassar. Tugas Akhir. Universitas Hasanuddin.
Basir, Ekawati, Alkma dan B.Rani. 2011. Studi Model Hubungan Kecepatan Perjalanan dan Kecepatan Sesaat di Jalan AP.Pettarani. Skripsi. Universitas Hasanuddin. Budiman, Marson James. 2012. Sistem monitoring dan kontrol lalu
56 lintas perkotaan monitoring and system of urban traffic control. Skripsi. Universitas Hasanuddin.
Hanfah, Iftitahatul & Bambang Nurcahyo Prastowo. 2016. Uji GPS Tracking Dalam Skala Transportasi Antar Kota. IJEIS, Vol.6, No.2, pp.175-186.
Kushwaha, Amit and Vinnet Kushwala. 2011. Location Based Services Using Android Mobile Operating System. International Journal of Advances in Engineering
and Technology(IJAET), Vol.1, No.1, p.40-50.
Lestari, Uning & Samuel Kristiyana. 2013. Rancangan bangun mobile tracking
application module untuk pencarian posisi benda bergerak berbasis short message service (SMS). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komputasi. Bangkalan.
Lim, Sejoon, Hari Balakrishnan, David Gifford, Samuel Madden & Daniel Rus. 2011. Stochastic Motion Planning and Applications to Traffic. Massachusetts. Massachusetts Institute Of Technology.
Mustikarani, Wini & Suherdiyanto. 2016. Analisis Faktor-Faktor Penyebab Kemacetan Lalu Lintas di Sepanjang Jalan H.RAIS ARAHMAN (SUI JAWI) Kota Pontianak. Jurnal Edukasi, Vol.14, No.1, p.12-20
Nandhini, S, & S.Satheesbabu. 2015. Reduction of Noise in GPS Using Kalman Filter. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication
Engineering, Vol 3, No.2, p.100-125
Palega, Okta, Siswo Wardoyo & Romi Wiryadinata. 2013. Estimasi kecepatan kendaraan menggunakan kalman filter. Skripsi. Universitas Hasanudin.
Pemko Medan. 2013. Penyusunan Master Plan Jaringan Jalan Kota Medan. Medan Prayogi, Hari. 2011. Kemacetan pada pusat-pusat keramaian di Kota Jakarta
Pusat. Skripsi. Universitas Indonesia.
Sinambela, Yudha Patar.P. 2015. Analisa waktu tempuh kendaraan berat khusus spbu Kota Samarinda. Skripsi. Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda.
Stipanic, Joshua, Luis Miranda-Moreno and Aurelie Labbe. 2016. Measuring Congestion Using Large-Scale Smartphone-Collected GPS Data in an Urban Road Network. Conference of the Traansportation Association Of Canada. Toronto. P.1-18.
Sultana, Shermin, Asma Enayet & Ishrat Jahan Mouri. 2015. A Smart, Location Based Time and Attendance Tracking System Using Android Application.
International Journal of Computer Science, Engineering and Information Technology (IJCSEIT), Vol.5, No.1, p.40-50
Tao, Sha, Vasileios Manolopoulos, Saul Rodriguez dan Ana Rusu. 2011. Real-Time Urban Traffic State Estimation with A-GPS Mobile Phones as Probes. International
Journal of Computer Science, Engineering and Information Technology (IJCSEIT),
Vol.6, No.2, p.141-153
Warmayana, I Gede Agus Krisna. 2015. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali. Skripsi. Universitas Udayana.
Wu, Chun Hsin, Jan Ming Ho & D.T.Lee. 2004. Travel Time Prediction with Support Vector Regression. IEEE Transactions on Intelligent Transportation System, Vol.5, No.4, p.276-280
