Deteksi Kantuk Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berdasarkan Kedipan Mata
Kata Kunci:
Convolutional Neural Network, Haar Cascade, Pengolahan Citra, Sistem Deteksi KantukAbstrak
Tingkat kecelakaan lalu lintas semakin hari semakin bertambah banyak, berdasarkan Badan Pusat Stastistik (BPS), pada tahun 2020 menunjukan tingkat penggunaan kendaraan bermotor khususnya mobil di Indonesia selama 3 tahun terakhir mengalami peningkatan. Peningkatan jumlah tersebut dapat memberikan dampak negatif salah satunya yaitu naiknya angka kecelakaan lalu lintas. Faktor tertinggi penyebab peningkatan jumlah kecelakaaan lalu lintas adalah faktor manusia, lebih dari 25% penyebab kecelakaan merupakan kelelahan yang mengakibatkan pengendara mengalami kantuk saat sedang berkendara. Maka dari itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi keadaan pengemudi saat sedang lelah atau mengantuk. Penelitian ini mengembangkan sistem pendeteksi kantuk menggunakan Convolutional Neural Network. Masukan citra secara real-time pada sistem didapat dari kamera yang dipasang didepan pengemudi. Keluaran dari sistem terdapat suara alarm untuk peringatan bahwa pengendara dalam keadaan mengantuk atau tertidur. Rata-rata akurasi sistem pendeteksian wajah menggunakan Haar Cascade yaitu 100%, rata-rata akurasi untuk pendeteksian mata terbuka dan tertutup pada jarak 30-50 cm yaitu 97,2% dan rata-rata akurasi untuk pendeteksian kantuk sebesar 94,4%. Sedangkan untuk rata-rata waktu untuk pendeteksin mata terbuka dan tertutup memiliki rata-rata waktu sebesar 5.19 detik yang akan memudahkan untuk mendeteksi kantuk secara cepat.
Referensi
Kepolisian Republik Indonesia. 2020. Perkembangan Jumlah Kendaraan bermotor khususnya mobil penumpang di Indonesia. https://www.bps.go.id/indicator/17/57/1/jumlah-kendaran-bermotor.hmtl
E. K. Antara, "Angka Kecelakaan Lalu Lintas Indonesia Termasuk Tinggi di ASEAN," tempo.co, 2017. https://nasional.tempo.co/read/1033993/angka- kecelakaan-lalu-lintas-indonesia-termasuk-tinggi-di-asean.
DWI, A. S. (2017). Studi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Jalan di Indonesia Berdasarkan Data KNKT ( Komite Nasional Keselamatan Transportasi ) Dari Tahun 2007-2016 Nasional Keselamatan Transportasi ) Database from 2007-2016. Warta Penelitian Perhubungan, 29(2), 179-190.
Perdana, A. H. A. P., Tri, S., & Heri, R. (2019). Implementasi Sistem Deteksi
Mata Kantuk Berdasarkan Facial Landmarks Detection Menggunakan Metode Regression Trees. 1(1), 1-9.
Nur Ramadhani L. Q., Efri Suhartono, Suci Aulia, Sugondo Hadiyoso, Deteksi Kantuk pada Pengemudi Berdasarkan Penginderaan Wajah Menggunakan PCA dan SVM, Jurnal Rekayasa Elektrika., vol. 17, no. 2. hal. 129-136, 2021
Bagus Hartiansyah. (2019). Deteksi dan Identifikasi Kondisi Kantuk Pengendara Kendaraan Bermotor Menggunakan Eye Detection Analysis. Fakultas Teknologi Industri. Institut Teknologi Nasional Malang: Jalan Raya Karanglo km 2 Ma-lang, Indonesia.
Ekawati Pratiwi Poli, Arie S. M. Lumenta, Brave A. Sugiarso, Janny O, Wuwung, Deteksi Rasa Kantuk pada Pengendara Kendaraan Bermotor Berbasis Pengolahan Citra Digital. Jurusan Teknik Elektro-FT, UNSRAT: Manado-95115.
Wiyanti, W., 2017. Biar Tidak Terserang Microsleep Saat Mudik? Ini Saran Dokter. [Online] Tersedia di: https://health.detik.com/berita-detikhealth/d-3539619/biar-tidak-terserang-microsleep-saat-mudik-ini-saran-dokter [Diakses: 15 Oktober 2022].
M. I. Jordan and T. M. Mitchell, “Machine learning: Trends, Perspectives, and Prospects,” vol. 349, no. 6245, 2015.
Ayon Dey, “Machine Learning Algorithms: A Review,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 7, no. 3, pp. 1174–1179, 2016, doi: 10.21275/ART20203995.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Fuse-teknik Elektro
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Syarat yang harus dipenuhi oleh Penulis sebagai berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Commons Attribution License yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
