Article Details

DESAIN & IMPLEMENTASI SISTEM PEMANTAU AREA BLINDSPOT PADA MOBIL BERBASIS ARDUINO DAN RASPBERRY PI

Oleh   Ilham Bintang Ramadhan [13215004]
Kontributor / Dosen Pembimbing : Ir. Emir Mauludi Husni, M.Sc., Ph.D.;Dr. Waskita Adijarto, S.T., M.T.;
Jenis Koleksi : S1-Tugas Akhir
Penerbit : STEI - Teknik Elektro
Fakultas : Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI)
Subjek :
Kata Kunci : Blindspot, deteksi objek, pemantauan, Python.
Sumber :
Staf Input/Edit : karya  
File : 1 file
Tanggal Input : 2019-09-12 11:23:25

Generic placeholder image

Abstrak

PUBLIC


Kecelakaan lalu lintas masih menjadi masalah besar di Indonesia, dengan jumlah kasus yang cenderung meningkat setiap tahunnya. Sepanjang bulan Maret hingga April 2018 setidaknya telah terjadi 530 laporan mengenai kecelakaan lalu lintas di Indonesia, angka ini mengalami kenaikan sebesar 23% dibandingkan dengan bulan sebelumnya. Bila menelusuri kembali faktor penyebab kecelakaan lalu lintas, diketahui bahwa kelengahan pengemudi menjadi salah satu faktor utama. Salah satu kelengahan yang kerap terjadi adalah tidak memantau area blindspot atau bahkan tidak sadar akan adanya area blindspot pada mobil, yakni area di sekitar mobil yang tidak terjangkau oleh spion sehingga tidak dapat diamati oleh pengendara. Area ini berbahaya, terutama pada saat berganti jalur atau pun berbelok, mengingat kendaraan lainnya, seperti motor atau pun mobil lain dapat berada pada area tersebut tanpa disadari oleh pengguna. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang mampu melakukan pemantauan area blindspot mobil. Secara umum, sistem ini terdiri dari subsistem deteksi objek, dirancang dengan menggunakan sensor lidar yang terhubung dengan mikrokontroler, subsistem peringatan area blindspot mobil, dengan menggunakan kamera serta buzzer, subsistem pengendali dengan menggunakan SBC, serta user interface yang ditampilkan pada layar monitor touch screen. Implementasi dari masing-masing subsistem dilakukan sesuai dengan kebutuhan komponen yang digunakan. Sensor lidar pada subsistem deteksi objek diimplementasi dengan menggunakan bahasa pemrograman Arduino, sedangkan subsistem pemantau area blindspot, pengendali dan user interface diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pemrosesan data masukan telah sesuai dengan yang diharapkan.