Hypergrid

Hypergrid adalah sistem pemetaan kondisi jalan berbasis crowdsourcing (participatory sensing) yang memanfaatkan sensor bawaan smartphone seperti gyroscope dan accelerometer untuk mendeteksi anomali kerusakan infrastruktur secara real-time. Data yang dikumpulkan diproses menjadi visualisasi dasbor (GIS) guna membantu pemerintah dalam menentukan prioritas pemeliharaan jalan secara efisien dan responsif.

Cara Kerja dan Sensor Edge-Filtering

Aplikasi menggunakan konsep edge-calculate, di mana data mentah dari smartphone diproses terlebih dahulu sebelum dikirim ke server. Aplikasi menggabungkan accelerometer dan geolokasi untuk mendeteksi getaran dan kecepatan.

1. Konversi Vektor ke Skalar

Sensor menangkap getaran dalam vektor 3D (sumbu x, y, z). Data tersebut dikonversi menjadi skalar menggunakan rumus magnitudo:

|Magnitude| = √(x² + y² + z²)

2. Adaptive Baseline & EMA Filter

Sistem menggunakan Exponential Moving Average (EMA) untuk memfilter getaran mesin normal agar dapat menentukan batas getaran jalan (anomali) secara presisi:

B(baru) = α _ M + (1 - α) _ B(lama) (di mana α = 0.025 sebagai faktor pembobotan terkecil agar baseline tetap stabil)

Sistem mengklasifikasikan getaran melalui dua mode utama:

• Linear Acceleration Mode (LAM): Menggunakan magnitudo getaran linear sebagai baseline utama.
• Gravitation Mode (GM): Menggunakan magnitudo total, termasuk efek gravitasi bumi.

3. Klasifikasi Kerusakan (Scoring)

Setelah difilter, anomali diberi skor keparahan kerusakan yang dibagi menjadi 3 kategori (Ringan 1-54, Sedang 55-79, Berat 80-100) menggunakan aturan threshold:

• Jika shock_magnitude sama dengan threshold, maka ratio = 1 (Skor: 35)
• Jika shock_magnitude sama dengan 2x threshold, maka ratio = 2 (Skor: 75) (Sistem memberikan jeda/cooldown 1.5 detik per deteksi untuk mencegah redudansi data).

Arsitektur & Pipeline Asinkron

Alur kerja pengolahan data besar (Big Data) dirancang menggunakan arsitektur jaringan yang optimal, bahkan saat koneksi tidak stabil:

1. Offline Queuing: Saat guncangan terjadi, sistem mencatat koordinat dan menyimpannya dalam antrean IndexedDB lokal jika perangkat offline.
2. Asynchronous Ingestion: Saat online, payload (data berkelompok) dikirim asinkron melalui HTTP REST (atau MQTT) tanpa membebani (blocking) performa perangkat.
3. Spatial Clustering: Pekerja (worker) backend melakukan pengecekan klasterisasi spasial. Jika ditemukan ≥ 3 titik anomali dalam radius < 5 meter, status titik ditingkatkan menjadi Confirmed Pothole dan dipublikasikan ke Peta (GIS) Dasbor Web real-time.

Stack Teknologi Inti