Wardhana, Adiatma Maulana (2026) PROTOTIPE MODUL HELM UNTUK DETEKSI BENTURAN MENGGUNAKAN SENSOR G-FORCE DAN ALGORITMA GATED RECURRENT UNIT (GRU). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL "VETERAN" JAWA TIMUR.
![[img]](https://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
Other (COVER)
22037010014-COVER.pdf Download (3MB) |
![[img]](https://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB 1)
22037010014-BAB 1.pdf Download (239kB) |
|
Text (BAB 2)
22037010014-BAB 2.pdf Restricted to Repository staff only until 21 July 2029. Download (843kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3)
22037010014-BAB 3.pdf Restricted to Repository staff only until 21 July 2029. Download (629kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4)
22037010014-BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only until 21 July 2029. Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5)
22037010014-BAB 5.pdf Download (108kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
22037010014-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (180kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
22037010014-LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only until 21 July 2029. Download (493kB) | Request a copy |
Abstract
Kecelakaan sepeda motor dapat mengakibatkan keterlambatan penanganan korban, karena lokasi kejadian tidak segera diketahui oleh pihak keluarga. Salah satu upaya untuk menanggulangi permasalahan tersebut adalah melalui pengembangan sistem deteksi benturan yang mampu mengidentifikasi tingkat benturan serta mengirimkan informasi lokasi secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) dalam mengklasifikasikan benturan ringan, sedang, dan berat. Sistem yang dikembangkan menggunakan sensor MPU6050 untuk mengukur percepatan pada tiga sumbu ax, ay, az. Data percepatan diolah menggunakan metode Signal Vector Magnitude (SVM) untuk memperoleh nilai G- Force sebagai masukan algoritma GRU. Selanjutnya hasil klasifikasi diproses oleh mikrokontroler ESP32 untuk mengaktifkan buzzer serta mengirimkan koordinat lokasi dari modul GPS Neo-6M ke aplikasi Blynk sebagai notifikasi darurat. Pengujian dilakukan menggunakan variasi ketinggian benturan sebesar 1,5 m, 1,6 m, dan 1,7 m yang merepresentasikan benturan ringan, sedang, dan berat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma GRU mampu meningkatkan konsistensi klasifikasi benturan dibandingkan tanpa menggunakan GRU. Nilai rata-rata G-Force yang diperoleh masing-masing sebesar1,03 g, 2,67 g, dan 3,75 g untuk benturan ringan, sedang, dan berat, dengan nilai presisi berturut-turut sebesar 97,98%, 95,08%, dan 96,07%. Selain itu, sistem mampu mengirimkan notifikasi darurat dengan rata-rata waktu respons 1,602 detik pada benturan ringan, 1,418 detik pada benturan sedang, dan 1,20 detik pada benturan berat. Hasil tersebut menunjukkan bahwa modul helm yang dikembangkan mampu mendeteksi tingkat benturan secara konsisten serta memberikan notifikasi lokasi secara cepat sehingga berpotensi mendukung penanganan darurat secara lebih efektif.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||||||||
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) Q Science > QC Physics |
||||||||||||
| Divisions: | Faculty of Engineering > Physics | ||||||||||||
| Depositing User: | Adiatma Adiatma Wardhana | ||||||||||||
| Date Deposited: | 22 Jul 2026 07:48 | ||||||||||||
| Last Modified: | 22 Jul 2026 07:49 | ||||||||||||
| URI: | https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/57141 |
Actions (login required)
 |
View Item |