Deteksi Kantuk Memanfaatkan Facial Landmark Berdasarkan Analisis Nilai Ear Dan Bobot Kecerahan Pada Pengendara Mobil Berbasis Perangkat Bergerak
| Main Author: | Huda, Choirul |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/178376/1/Choirul%20Huda%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/178376/ |
Daftar Isi:
- Kecelakaan lalu lintas merupakan penyebab kematian tertinggi kedua setelah penyakit jantung. Penyebab kecelakaan lalu lintas didominasi oleh human error seperti kantuk saat berkendara. Kantuk merupakan dorongan alamiah yang diperlukan oleh semua makhluk hidup untuk tidur. Namun, kantuk dapat menyebabkan masalah jika muncul saat berkendara. Berdasarkan sejumlah studi yang sudah dilakukan, kantuk saat berkendara menjadi penyebab kecelakaan yang paling dominan. Korban tidak hanya mengalami cedera ringan, namun juga berakhir hingga kematian. Kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh kantuk terjadi hampir di semua negara, mulai dari negara berkembang hingga negara maju. Saat ini, riset deteksi kantuk pada pengemudi mobil terus berkembang. Disisi lain, metode yang sudah ada masih ditemukan sejumlah kendala ketika diimplementasikan di dalam mobil. Mulai dari tingkat akurasi yang rendah, tingginya waktu komputasi, serta rendahnya adaptasi pada kondisi cahaya yang berbeda seperti saat siang, sore dan malam hari. Oleh karena itu, pada penelitian ini sebuah metode baru diajukan agar sistem deteksi kantuk dapat beradaptasi pada kondisi cahaya yang berbeda serta memperbaiki waktu komputasi sistem sehingga mampu meningkatkan akurasi deteksi kantuk secara keseluruhan. Sistem deteksi kantuk yang diajukan diimplementasikan pada smartphone memanfaatkan ekstraksi titik facial landmark pada area mata. Bobot kecerahan digunakan agar sistem mampu bekerja pada kondisi pencahayaan yang berbeda seperti siang, sore dan malam hari. Metode eye aspect ratio (EAR) digunakan untuk mengukur jarak antara kelopak mata atas dan bawah berdasarkan hasil ekstraksi titik facial landmark sehingga sistem dapat membedakan mata terbuka dan tertutup dengan akurat. Analisis sensor accelerometer digunakan sebagai metode validasi agar sistem mampu menyalakan alarm ketika mengenali sopir mengantuk saat mengemudi. Berdasarkan sejumlah pengujian yang sudah dilakukan, sistem mampu mendeteksi kantuk pada pengemudi mobil ketika siang hari sebesar 92,67%, saat sore hari sebesar 88,67% dan ketika malam hari sebesar 83,33%.