Sistem Deteksi Kantuk Pada Pengendara Roda Empat Menggunakan Eye Blink Detection

Abstract

Angka kecelakaan lalu lintas di Indonesia semakin meningkat. Salah satu faktor penyebab utamanya yaitu kondisi pengemudi mengantuk. Secara umum rasa kantuk muncul pada malam hari ketika tubuh butuh istirahat. Namun pada beberapa orang rasa kantuk muncul tidak bergantung waktu. Keadaan seperti ini yang perlu lebih diperhatikan apabila kita sedang mengemudi agar angka kecelakaan karena faktor mengantuk dapat dihindari. Kepolisian republik indonesia mencatat bahwa peningkatan kecelakaan lalu lintas terus terjadi sepanjang tahun, dimana hampir mayoritas terjadi karena pengemudi yang sedang dalam keadaan mengantuk. Dari permasalahan tersebut dibuat sebuah sistem yang secara otomatis bisa menentukan apakah pengemudi sedang dalam keadaan sadar, mengantuk atau tertidur menggunakan metode Haar Cascade Classifier. Tahapan proses dimulai dengan pengambilan gambar menggunakan Pi Camera yang tersambung dengan raspberry untuk mendeteksi area wajah menggunakan metode Haar Cascade Classifier kemudian algoritma regression tress pada facial landmarks detection yang digunakan untuk mendeteksi mata kantuk dengan keluaran berupa alarm untuk memberikan reaksi agar pengemudi tidak mengantuk. Dari hasil uji coba keseluruhan yang dilakukan diperoleh prosentase keberhasilan sebesar 90% dan tingkat error 10% pada siang hari dari 20 percobaan. Sedangkan prosentase pengujian pada malam hari diperoleh nilai sebesar 85% dan tingkat error 15% dari 20 percobaan. Dengan jarak kamera dengan pengemudi anatara 30 – 50 cm dan tingkat kemiringan sebesar 0 – 45 derajat.