SPEED WARNING SYSTEM PADA TAKSI ONLINE BERBASIS IOT MENGGUNAKAN OBD II
Abstract
One of the problems that occur in the world of online transportation is that there are still many drivers who drive their vehicles at high speed. This, of course, can endanger the passengers and the driver themselves. Research shows that the higher the speed of the vehicle, the higher the risk of death caused. To determine the speed of a vehicle, a tool can be used, namely OBD II. The purpose of this research is to create a system that regulates the speed of online taxi drivers by giving notifications to the driver whenever the driver makes a mistake, namely driving a car at a high speed. The allowed speed limit is a maximum of 80 km/hour for toll roads and a maximum of 60 km/hour for ordinary roads. To determine the type of road, it is necessary to coordinate data from the driver's location. By utilizing IoT, speed, and location data can be sent to a server which can later be processed into information. Telegram's bot feature will be used to send warning messages when the driver makes a mistake. As a result, the system can run according to plan where speed and location data are successfully processed and the system is successful in giving warnings to online taxi drivers who have made mistakes.
Keywords: online taxi, speed, IoT, OBD II, Telegram
Â
Salah satu masalah yang terjadi pada dunia transportasi online adalah masih banyaknya pengemudi-pengemudi yang mengendarai kendaraannya dengan kecepatan tinggi. Hal ini tentunya dapat membahayakan penumpang maupun pengemudi itu sendiri. Berdasarkan riset menunjukan bahwa semakin tinggi kecepatan kendaraan maka semakin tinggi pula resiko kematian yang ditimbulkan. Untuk mengetahui tingat kecepatan suatu kendaraan dapat diguanakan sebuah alat yaitu OBD II. Tujuan dari riset ini adalah untuk membuat sebuah sistem yang mengatur kecepatan pengemudi taksi online dengan cara memberikan notifikasi pada pengemudi setiap pengemudi tersebut melakukan kesalahan, yaitu mengendarai mobil dengan kecepatan tinggi. Batas kecepatan yang diperbolehkan adalah maksimal 80 km/jam untuk jalan tol dan maksimal 60 km/jam untuk jalan biasa. Untuk menentukan jenis jalan maka diperlukan data koordinat dari lokasi pengemudi. Dengan memanfaatkan IoT maka data-data kecepatan dan lokasi dapat dikirimkan ke sebuah server yang nantinya dapat diolah menjadi sebuah informasi. Fitur bot telegram akan digunakan untuk mengirimkan pesan peringatan ketika pengemudi melakukan kesalahan. Hasilnya sistem dapat berjalan sesuai rencana dimana data kecepatan dan dan lokasi berhasil diolah dan sistem berhasil memberikan peringatan pada pengemudi taksi online yang melakukan kesalahan.
Kata Kunci: online taxi, speed, IoT, OBD II, Telegram
Full Text:
PDFReferences
Astuti, R. P., Kumayah, S., & Agustina, A. (2020). Dinamika Transportasi Berbasi Online Di Era Revolusi Industri 4.0. Sains: Jurnal Manajemen dan Bisnis, 12(2), 216-231.
Elvik, R., Vadeby, A., Hels, T., & van Schagen, I. (2019). Updated estimates of the relationship between speed and road safety at the aggregate and individual levels. Accident Analysis & Prevention, 123, 114-122.
Rachmandani, M., Hanuranto, A. T., & Karna, N. B. A. (2019). Implementasi Sistem Pemantauan Kondisi Kendaraan Roda Empat Dengan Menggunakan On Board Diagnostic (obd-ii). eProceedings of Engineering, 6(2).
Julian, K., Lestariningsih, D., Yuliati, Y., Rhatodirdjo, P., Andyardja, W., & Pranjoto, H. (2019). Monitoring Kinerja Mesin Pada Mobil Berbasis Web. Widya Teknik, 18(1), 36-43.
Sim, Alex Xandra Albert and Sitohang, Benhard. OBD-II standard car engine diagnostic software development. International Conference on Data and Software Engineering (ICODSE). 2014
Feri, H. (2021). Analisis dan Implementasi IOT sebagai Alat Monitoring Kondisi Kendaraan melalui OBD-II menggunakan Can Bus Shield (Doctoral dissertation, Institut Teknologi Telkom Purwokerto).
Rahayu, A. U. (2021). Sistem Monitoring Perilaku Pengendara Mobil Berbasis Internet of Things. JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering), 5(01), 18-24.
E. Husni, G. B. Hertantyo, D. W. Wicaksono, F. C. Hasibuan, A. U. Rahayu and M. A. Triawan, "Applied Internet of Things (IoT): Car monitoring system using IBM BlueMix," 2016 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), Lombok, 2016, pp. 417-422, doi: 10.1109/ISITIA.2016.7828696.
B. Horan, Practical Raspberry Pi, Apres, USA, 2013.
Monk, Simon, Adafruit’s Raspberry Pi Lesson 4. GPIO, Adafruit Learning System, 2016.
Shete, Rohini and Agrawal, Sushma, IoT based urban climate monitoring using Raspberry Pi, International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), 2016
Kurniawan, M. I., Sunarya, U., & Tulloh, R. (2018). Internet of Things: Sistem Keamanan Rumah berbasis Raspberry Pi dan Telegram Messenger. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 6(1).
Sutikno, T., Handayani, L., Stiawan, D., Riyadi, M. A., & Subroto, I. M. I. (2016). WhatsApp, viber and telegram: Which is the best for instant messaging? International Journal of Electrical and Computer Engineering, 6(3), 909–914.
E/E Diagnostics Test Modes SAEJ1979/ISO 15031-5, Vehicle E/E System Diagnostic Standards Committee, Society of Automotive Engineers.
DOI: https://doi.org/10.37058/jeee.v3i2.4754
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Journal of Energy and Electrical Engineering (JEEE)
Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Siliwangi
Jl. Siliwangi No. 24 Kota Tasikmalaya - 46115
email: jeee@unsil.ac.id
e-ISSN: 2720-989X
INDEXED BY: