Sistem Peringatan Dini Bahaya Untuk Pengendara Sepeda Menggunakan Sensor Radar Dan Kalman Filter

Zhafran, Sulthan Arif (2026) Sistem Peringatan Dini Bahaya Untuk Pengendara Sepeda Menggunakan Sensor Radar Dan Kalman Filter. S1 thesis, Universitas Andalas.

[img] Text (Cover dan Abstrak)
01. Cover dan Abstrak.pdf - Published Version

Download (345kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
02. BAB I.pdf - Published Version

Download (727kB)
[img] Text (Bab V Penutup)
03. Bab V.pdf - Published Version

Download (177kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (400kB)
[img] Text (Skripsi Full Text)
05. Skripsi Fulltext.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Pengendara sepeda merupakan salah satu kelompok pengguna jalan yang paling rentan terhadap kecelakaan lalu lintas dengan tingkat fatalitas yang terus meningkat secara signifikan setiap tahunnya. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem peringatan dini bahaya bagi pengendara sepeda yang menggabungkan teknologi sensor radar dan algoritma Kalman Filter. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi jarak dan kecepatan objek (kendaraan) yang berada di area belakang pengendara sepeda secara real-time menggunakan sensor radar HLK-LD2450 dan HLK-LD2451. Data mentah dari sensor diolah menggunakan mikrokontroler ESP32 dan difilter dengan algoritma Kalman Filter untuk mengurangi fluktuasi serta menghasilkan data yang lebih akurat. Perangkat ini terdiri dari dua bagian utama, yaitu modul deteksi dan modul notifikasi, yang berkomunikasi secara nirkabel melalui protokol ESP-NOW. Ketika objek terdeteksi memasuki zona bahaya, sistem memberikan peringatan melalui kombinasi audio (buzzer) dan visual (LED). Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem memiliki peforma yang mampu memberikan umpan balik dengan delay kurang dari 1 detik dan memiliki akurasi pengukuran jarak dan kecepatan dengan rata-rata error di bawah 5%. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan responsivitas pengendara sepeda terhadap bahaya dari arah belakang sehingga berpotensi menjadi solusi efektif dalam menekan angka kecelakaan bagi pengguna sepeda.

Item Type: Thesis (S1)
Supervisors: Rizka Hadelina, M. T.
Uncontrolled Keywords: Keselamatan Pesepeda; Sensor Radar; Kalman Filter; ESP32; ESP-NOW
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > S1 Teknik Komputer
Depositing User: S1 Teknik Komputer
Date Deposited: 26 Jan 2026 08:33
Last Modified: 26 Jan 2026 08:33
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/518400

Actions (login required)

View Item View Item