Dr Hanugra Aulia Sidharta ST MMT saat mempresentasikan hasil disertasinya pada promosi doktor baru di Departemen Teknik Elektro ITS

Kampus ITS, ITS News — Menyeberang jalan menjadi momen berisiko bagi pejalan kaki karena mereka tidak memiliki alat keselamatan. Berangkat dari masalah tersebut, lulusan doktor dari Departemen Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Dr Hanugra Aulia Sidharta ST MMT menggagas model prediksi perilaku pejalan kaki untuk diintegrasikan ke kendaraan pintar.

Hanugra memaparkan bahwa kendaraan pintar telah dilengkapi fitur keselamatan dalam Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) untuk meminimalisasi kecelakaan lalu lintas. Namun, menurutnya, teknologi ini belum optimal di area padat karena pola gerak pejalan kaki yang tidak teratur terutama ketika menyeberang. “Perubahan formasi sesuai kecepatan, arah, dan interaksi sosial menyulitkan deteksi,” tambah lelaki kelahiran Malang tersebut.

Untuk mengatasi tantangan ini, Hanugra mengembangkan model prediksi perilaku pejalan kaki yang lebih efisien dan terjangkau untuk diintegrasikan ke dalam kendaraan pintar. Model ini tidak hanya meningkatkan respons sistem transportasi terhadap pergerakan pejalan kaki, tetapi juga mendukung Sustainable Development Goals (SDG) poin 11 mengenai kota dan komunitas aman dan berkelanjutan.

Dr Hanugra Aulia Sidharta ST MMT selepas mempresentasikan hasil risetnya pada IEEE Region 10 Conference di Thailand

Dalam penjelasannya, alumnus S2 Manajemen Teknologi ITS tersebut menyebutkan bahwa model ini mengandalkan fitur kinematik angular untuk menganalisis gerakan sendi pejalan kaki serta fitur kerapatan spasial untuk mengenali pola pergerakan kelompok. Dengan menelusuri perubahan sudut pada sendi kaki dan kepadatan antarindividu, sistem ini dapat memperkirakan apakah sekelompok pejalan kaki sedang bersiap untuk menyeberang atau tidak.

Lebih lanjut, Hanugra menggunakan dataset Joint Attention in Autonomous Driving (JAAD) untuk menganalisis bagaimana kelompok pejalan kaki membuat keputusan menyeberang. Model Multi Input Single Output (MISO) dalam penelitian ini mampu menggabungkan banyak faktor seperti kecepatan dan arah gerak “MISO juga dapat menganalisis postur tubuh untuk meningkatkan akurasi prediksi,” ujarnya.

Dengan potensinya dalam mendukung sistem kendaraan otonom dan ADAS, penelitian ini diharapkan dapat membantu menekan angka kecelakaan lalu lintas, khususnya yang melibatkan pejalan kaki. Hanugra berharap inovasi ini tidak hanya meningkatkan keselamatan, tetapi juga mendorong efisiensi dalam transportasi. “Selain itu, riset ini bisa menjadi pijakan saya dalam mengembangkan riset lebih lanjut,” tutupnya optimistis. (HUMAS ITS)

Reporter: Naurah Fitri