Keselamatan di jalan raya merupakan isu krusial yang terus menjadi perhatian banyak pihak, terutama dalam menghadapi perilaku pengemudi yang tidak biasa. Kecelakaan yang disebabkan oleh pengemudi mabuk atau mengantuk tidak hanya mengancam keselamatan pengemudi itu sendiri, tetapi juga pengguna jalan lainnya.
Dalam upaya meningkatkan keselamatan di jalan raya, penelitian terbaru telah mengembangkan Sistem Pengambilan Keputusan Pengemudi atau Driver Decision Support System (DDSS) yang berbasis prediksi perilaku pengemudi. Sistem ini menggunakan teknologi canggih, seperti sensor pendeteksi alkohol dan sistem pemantauan wajah, untuk menilai kondisi fisik pengemudi secara real-time.
Algoritma pembelajaran mesin memainkan peran kunci dalam menganalisis berbagai parameter pengemudi dan kendaraan, memungkinkan prediksi perilaku mengemudi dengan akurat. Dengan mempertimbangkan faktor internal berupa kondisi pengemudi serta faktor eksternal dari lingkungan sekitar jalan, sistem ini memberikan peningkatan signifikan terhadap keselamatan jalan raya dibandingkan sistem konvensional.
Sistem DDSS terdiri atas beberapa komponen utama sebagai berikut:
1. Kecepatan Kendaraan
Sistem ini mengukur perbedaan antara kecepatan normal dan abnormal sebagai faktor utama dalam pengambilan keputusan untuk mencegah kecelakaan dan kemacetan. Kecepatan kendaraan yang tidak normal dapat mengindikasikan perilaku pengemudi yang berisiko, sehingga sistem dapat memberikan peringatan secara tepat waktu.
2. Jalur Kendaraan
Sistem ini mempertimbangkan perubahan lajur kendaraan, terutama di persimpangan, untuk mencegah tabrakan dengan menentukan apakah kendaraan tetap berada di lajur yang sama atau berpindah lajur. Integrasi nilai perubahan lajur membantu sistem dalam mengantisipasi pergerakan kendaraan di sekitar, sehingga dapat mengurangi kemungkinan terjadinya kecelakaan di persimpangan yang padat.
3. Waktu Kendaraan
Sistem juga menggunakan perbedaan antara waktu perjalanan yang diharapkan dan waktu aktual untuk mengirimkan peringatan kepada pengemudi. Hal ini membantu mencegah kecelakaan dengan memastikan ketepatan waktu perjalanan. Ketika waktu perjalanan aktual berbeda dari yang diharapkan, kondisi tersebut dapat menandakan adanya masalah, seperti kemacetan atau kondisi pengemudi yang tidak optimal, sehingga sistem dapat memberikan saran yang sesuai.
4. Kalkulasi Variasi Kecepatan
Sistem akan mengidentifikasi risiko kecelakaan berdasarkan variasi kecepatan antar kendaraan, kemudian memberikan saran untuk mengurangi variasi tersebut untuk meningkatkan keselamatan. Variasi kecepatan yang tinggi antara kendaraan di sekitar dapat meningkatkan risiko tabrakan, sehingga dengan mengurangi variasi ini, keselamatan dapat ditingkatkan.
Penerapan DDSS dalam infrastruktur Intelligent Transport System (ITS) menjanjikan peningkatan bertahap dan tanggap dalam keselamatan jalan raya. Dengan memprediksi dan mendeteksi perilaku pengemudi yang tidak normal, DDSS dapat memberikan saran secara tepat waktu kepada pengemudi maupun kendaraan lain untuk menghindari situasi berbahaya. Hal ini memungkinkan penanganan yang lebih cepat dan efektif, sehingga mampu mengurangi risiko kecelakaan secara signifikan.
Pengembangan Driver Decision Support System (DDSS) berbasis prediksi perilaku pengemudi merupakan langkah penting dalam meningkatkan keselamatan di jalan raya. Dengan mengintegrasikan sistem ini ke dalam ITS, kita dapat mengantisipasi dan mencegah kecelakaan yang disebabkan oleh perilaku mengemudi yang tidak biasa. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi prediksi perilaku pengemudi dapat menjadi solusi efektif untuk mengurangi kecelakaan dan meningkatkan keselamatan bagi seluruh pengguna jalan.
Referensi:
Penulis: Alif Syahluvy Kanahaya (CSSMoRA Universitas Airlangga Angkatan 2023)
Editor: Dania Rofida (PSDM CSSMoRA Nasional)
