Prototype alat pendeteksi kantuk menggunakan sensor MAX30102 dan kamera dengan metode eye aspect ratio

Authors

  • Sri Nur Marshella Politeknik Negeri Bandung
  • Rahmawati Hasanah Politeknik Negeri Bandung
  • Endang Habinuddin Politeknik Negeri Bandung

DOI:

https://doi.org/10.35313/jitel.v4.i1.2024.45-56

Keywords:

deteksi kantuk, deteksi jantung, eye aspect ratio

Abstract

Indonesia memiliki tingkat kecelakaan yang cukup tinggi, WHO mencatat pada 2013-2016 kecelakaan lalu lintas menjadi pembunuh terbesar ketiga salah satunya karena mengantuk. Beberapa penelitian telah mengkaji sistem pendeteksi kantuk, seperti menggunakan sensor MAX30102 untuk mendeteksi nilai detak jantung sebagai indikasi mengantuk, serta menggunakan metode eye aspect ratio (EAR). Namun, penelitian-penelitian tersebut belum mempertimbangkan faktor gender dan sistem EAR belum dapat menyimpan gambar saat pengemudi mengantuk. Berdasarkan hal tersebut, diusulkan alat pendeteksi kantuk dengan pengukuran detak jantung dan kamera dengan metode EAR yang bekerja secara bersamaan untuk mendeteksi detak jantung dan kedipan mata pengemudi. Hasil dari penelitian, sistem telah berjalan, untuk sistem EAR dari 16 data uji didapat nilai akurasi yang baik dengan pencahayaan cukup (sekitar 800-1000 lumens) dan dengan pencahayaan redup (sekitar 400 lumens). Pada sistem pendeteksi kantuk dengan nilai detak jantung dari 8 data uji, diperoleh nilai error  3,33% saat subjek tidak mengantuk dan 3,55% saat subjek mengantuk. Hal ini mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan beberapa bpm antara nilai detak jantung yang diukur dengan nilai detak jantung yang sebenarnya. Pada pengujian sistem keseluruhan, didapat komunikasi serial antara sistem EAR dan sistem detak jantung sudah berjalan baik, dimana sistem EAR dimulai jika nilai detak jantung pengguna dibawah 81 bpm yang diambil dari rata-rata detak jantung manusia dalam kondisi istirahat. Namun perlu pengkajian lebih lanjut untuk penentuan nilai threshold kantuk.

References

A. Tito and D. Lestari, “KNKT: 80 Persen Kecelakaan di Tol Akibat Mengantuk dan letih,” Viva. [Daring]. Tersedia pada: https://www.viva.co.id/berita/nasional/1427758-knkt-80-persen-kecelakaan-di-tol-akibat-mengantuk-dan-letih?page=all

A. Hidayati and L. Y. Hendrati, “Traffic Accident Risk Analysis by Knowledge, the Use of Traffic Lane, and Speed,” Jurnal Berkala Epidemiologi, vol. 4, no. 2, pp. 275, 2017.

V. A. Dihni, “Angka Kecelakaan Lalu Lintas di Indonesia Meningkat di 2021, Tertinggi dari Kecelakaan Motor.” [Daring]. Tersedia pada: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/03/24/angka-kecelakaan-lalu-lintas-di-indonesia-meningkat-di-2021-tertinggi-dari-kecelakaan-motor

Marroli, “Rata-rata Tiga Orang Meninggal Setiap Jam Akibat Kecelakaan Jalan,” kementrian informasi dan komunikasi. [Daring]. Tersedia pada: https://www.kominfo.go.id/index.php/content/detail/10368/rata-rata-tiga-orang-meninggal-setiap-jam-akibat-kecelakaan-jalan/0/artikel_gpr

S. Purwiyanti, FX. A. Setyawan, and H. Fitriyawan, “Pengukuran Jumlah Detak Jantung Menggunakan Sensor Detak Jantung Berbasis Arduino,” 2018.

I. F. Faisal, A. P. Kharisma, and Sutrisno, “Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Kantuk Pada Pengendara Kendaraan Bermotor Dengan Menggunakan Sensor Detak Jantung Pada Smartwatch,” Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 10, pp. 9568–9578, 2019.

A. Zakiyyatuddin, Aldo, D. Afif, and A. Ramelan, “Wristband Inovatif Penghilang Kantuk Saat Belajardengan Sensor Detak Jantung Berbasis Iot,” Jurnal Ilmu dan Inovasi Fisika, vol. 2, no. 2, pp. 108–116, 2018.

N. Z. Nafila, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kantuk Untuk Meminimalisir Resiko Kecelakaan Berbasis Internet of Things,” Tugas Akhir Politeknik Negeri Bandung, 2022.

C. K. U. Nggiku, A. Rabi, dan Subairi, “Deteksi Kantuk Pada Pengemudi Mobil Menggunakan Eye Aspect Ratio Dengan Metode Facial Landmark,” SinarFe7, vol. 5, no. 1, pp. 72–78, 2022.

C. K. U. Nggiku, A. Rabi, and Subairi, “Deteksi Kantuk Untuk Keamanan Berkendara Berbasis Pengolahan Citra,” JEETech, pp. 48–56, 2023.

Y. Ostchega, K. S. Porter, J. Hughes, C. F. Dillon, and T. Nwankwo, “Resting Pulse Rate Reference Data for Children, Adolescents, and Adults: United States, 1999-2008,” Natl Health Stat Report, no. 41, 2011.

C. Meserve, “What is a Good Resting Heart Rate by Age and Gender?,” Whoop. [Daring]. Tersedia pada: https://www.whoop.com/thelocker/resting-heart-rate-by-age-and-gender/

A. Zein, “Pendeteksian Kantuk Secara Real Time Menggunakan Pustaka OPENCV dan DLIB PYTHON,” Sainstech: Jurnal Penelitian dan Pengkajian Sains dan Teknologi, vol. 28, no. 2, pp. 22–26, 2018.

N. Kamarudin, “Implementation of haar cascade classifier and eye aspect ratio for driver drowsiness detection using raspberry Pi,” Universal Journal of Electrical and Electronic Engineering, vol. 6, no. 5, pp. 67–75.

“Can Sitting Too Close to the Steering Wheel Be Dangerous?,” Strong Law, P.C. [Daring]. Tersedia pada: https://www.stronglaw.com/blog/2015/october/can-sitting-too-close-to-the-steering-wheel-be-d/

Downloads

Published

2024-05-13

Issue

Section

Articles