Abstrak —Kecelakaan  lalu  lintas  saat  ini  menjadi  salah  satu penyebab  kematian  terbesar  di  dunia. World  Health Organization (WHO)  mencatat  selama  2017  terdapat  1,35  juta orang  meninggal  akibat  kecelakaan  lalu  lintas.  Begitu  pula  di Indonesia, angka  kecelakaan lalu lintas  masih stabil berada di kisaran  90-100  ribu  kasus  tiap  tahunnya.  Menurut  Direktorat Jenderal  Perhubungan  Darat,  manusia  menjadi  penyebab utama  terjadinya  kecelakaan  dengan  lebih  dari  90%  kasus kecelakaan  disebabkan  oleh  manusia.  Di  antara  faktor-faktor manusia tersebut, drowsiness menjadi penyebab terbesar nomor lima  dari  sepuluh  penyebab  terjadinya  kecelakaan  yang diakibatkan  oleh  manusia.  Untuk  mencegah  terjadinya kecelakaan  akibat  pengendara  yang  mengalami drowsiness , penelitian  ini  dilakukan  terhadap  pengendara  di  jalan  tol Surabaya-Surakarta untuk dinilai keandalannya. Tiga responden  akan  diamati  selama  mengemudi  dari  gerbang  tol Surabaya di Warugunung sampai dengan gerbang keluar tol di Sragen dan sebaliknya. Pengamatan meliputi frekuensi kedipan mata  serta  detak  jantung  dari  responden  selama  berkendara. Kedipan  mata  sebanyak  lebih  dari  24  kali  dalam  satu  menit diindikasikan  sebagai  gejala drowsiness dan  dianggap  sebagai eror, kemudian akan digunakan untuk menghitung keandalan responden.  Sementara  itu  detak  jantung  digunakan  sebagai pembanding  kondisi  responden.  Hasilnya  frekuensi  kedipan mata responden berdistribusi Weibull dengan shape parameter sebesar 274,674 dan scale parameter sebesar 1,3161. Keandalan responden  mengalami  penurunan  secara  konstan  selama pengamatan berlangsung. Sementara itu keandalan sebesar 0,5 akan  dicapai responden setelah  megnemudi selama 300  menit, sementara  untuk  mencapai  0,6  dan  0,7  responden  harus berkendara  selama  masing-masing  165  menit  dan  125  menit. Sementara  dari  pola  frekuensi  kedipan  mata,  responden terindikasi  mengalami drowsiness setelah  mengemudi  selama 60-90 menit.
Kata  Kunci —Detak  Jantung, Drowsiness, Frekuensi  Kedipan Mata, Keandalan .

## I. PENDAHULUAN
ORLD  Health  Organization (WHO)  pada  2017 meriliskan,  1,35  juta  orang  dari  seluruh  dunia meninggal  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  [1].  Hal  ini  berarti setiap  24  detik  terdapat  satu  orang  meninggal  dunia  akibat kecelakaan  di  jalanan.  Jumlah  ini  sekaligus  menjadikan kecelakaan lalu lintas masuk dalam sepuluh besar penyebab kematian  tertinggi  di  dunia,  di  bawah  penyakit-penyakit kronis seperti penyakit jantung, stroke, dan sebagainya.
Sebagai  negara  berkembang,  tingkat  kematian  akibat kecelakaan  di  Indonesia  juga  tinggi.  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  menunjukkan,  rentang  2013-2017  angka  kecelakaan lalu lintas  masih stabil berada di kisaran angka 90-100 ribu [2].  Kecelakaan  lalu  lintas  menjadi  penyebab  kematian terbesar nomor tiga di Indonesia.
Berdasarkan laporan Korlantas Porli, drowsiness menjadi penyebab kecelakaan terbesar nomor lima setelah faktor tidak tertib, batas kecepatan, lengah, dan lelah, yakni sebesar 2.410 kasus.  Berdasarkan  rujukan  [3],  19-34%  kecelakaan  fatal yang berujung kepada kematian disebabkan oleh pengemudi yang berada dalam kondisi mengantuk
Drowsiness juga  menjadi  penyebab  utama  kecelakaan  di jalan  bebas  hambatan  (jalan  tol).  Jasa  Marga  menyebutkan, pada  tahun  2018  terjadi  887  kasus  kecelakaan  di  jalan  tol, dengan faktor human error sebagai faktor utama. Drowsiness adalah  penyebab  utama  terjadinya  kecelakaan  di  jalan  tol Surabaya-Gempol  selama  1996-1997  [4].  Karateristik  jalan tol  yang  lebih  lenggang  dan  cenderung  minim  kelokan membuat  pengemudi  lebih  mudah  untuk  mengantuk  ketika sedang berkendara di malam hari.
Kegunaan  jalan  tol  sangat  vital  sebagai  sarana memperlancar  mobilitas,  namun  peluang  pengemudi mengalami drowsiness juga  tinggi.  Penelitian  ini  dilakukan untuk  mengidentifikasi  dan  memprediksi  kondisi  saat pengemudi mulai memasuki fase drowsiness . Dengan adanya penelitian ini dapat memberikan masukan kepada pengendara tentang indikasi saat keadaan pengendara sudah tidak cukup baik  untuk  melanjutkan  mengemudi,  sehingga  bisa mengambil  tindakan  preventif  untuk  mengindari  terjadinya kecelakaan

## II. TEORI

## A. Human Reliability
Human  reliability adalah  peluang  kinerja  manusia  dapat berdampak  negatif  terhadap  suatu  sistem,  memperkirakan seberapa sering hal tersebut akan terjadi, serta mengidentifikasi konsekuensi apabila hal itu terjadi. Human reliability juga merupakan metodologi yang terstruktur, baik secara kuantitatif maupun kualitatif untuk menghitung peran manusia terhadap terjadinya sebuah risiko terjadinya eror [5]. Secara luas perhitungan human reliability digunakan sebagai cara  untuk  menilai  risiko  dari  kesalahan  manusia (human error) dan mengurangi kerentanan sistem.
Menurut  rujukan  [6],  ada  tiga  prinsip  dalam human reliability , yakni mengidentifikasi eror apa yang bisa terjadi, menentukan seberapa besar kemungkinan eror tersebut akan terjadi, dan bila memungkinkan, tingkatkan human reliability dengan  mengurangi  kemungkinan  eror.  Secara  praktis, seluruh  metode  dalam human  reliability menggunakan pendekatan human  error ,  sehingga  mengembangkan langkah-langkah mengestimasikan probabilitas human error menjadi krusial. Mengaitkan eror dengan perlikau seseorang, tim,  atau  organisasi  secara  fundamental  merupakan  proses sosial dan fisiologikal, bukan proses objektif dan teknis.

## Prediksi Keandalan Pengendara Mobil Terkait Drowsiness (Studi Kasus Pengendara Mobil di Jalan Tol Surabaya-Surakarta)
Muhammad Miqdad Shiddiq Afif dan Arief Rahman Departemen Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : arief@ie.its.ac.id.
W

## B. Drowsiness
Drowsiness (mengantuk) adalah keadaan dimana kesadaran  terganggu  yang  terkait  dengan  keinginan  atau kecenderungan untuk tidur [7]. Drowsiness diatur oleh faktor homeostatis  dan  sirkadian.  Sikardian  adalah  jam  tubuh internal yang menyesuaikan siklus rotasi bumi selama 24 jam. Irama  sikardian  cenderung  rendah  pada  pagi  dan  siang  hari dan  meningkat  pada  sore  dan  malam  hari  [8].  Homeostatis berhubungan  dengan  kebutuhan  neurobiologis  untuk  tidur, semakin lama periode terjaga maka semakin banyak tekanan untuk tidur dan semakin sulit untuk menolaknya. Drowsiness berdasarkan neurobiologis berkontribusi terhadap kesalahan manusia  dalam  berbagai  pekerjaan,  termasuk  di  dalamnya mengemudi.
Penelitian  yang  merujuk  [9],  [10]  mengidentifikasi drowsiness saat  berkendara  dengan  munculnya  kebiasaan yang timbul, seperti menguap, frekuensi mengedipkan mata, serta berpindah posisi secara berkala. Berdasarkan penelitian [11], dalam keadaan normal rata-rata mata berkedip sebanyak 15-20  kali  per  menit.  Pada  saat  mengalami drowsiness, pengendara  akan  berkedip  20%  lebih  banyak  dari  biasanya [12].
Penelitian  terbaru  menunjukkan  terdapat  faktor  fisiologis yang mempengaruhi munculnya drowsiness saat berkendara, salah  satunya  adalah heart  rate [13].  Namun  hubungan langsung  antara  faktor  fisiologis  dengan drowsiness lebih sulit  untuk  didefinisikan  karena  sifatnya  yang  sensitif terhadap  faktor-faktor  lain  seperti  emosi,  beban  kerja,  serta kelelahan fisik.

## III. METODOLOGI

## A. Alat Perekam
Pada  penelitian  ini  pengamatan  frekuensi  kedipan  mata responden dilakukan menggunakan smart CCTV Xiomi yang dipasangkan  di board mobil  di  bagian  depan  pengemudi. CCTV  dipasangkan  40-50  cm  dari  wajah  responden  agar aktivitas  mata  responden  terlihat  jelas  saat  direkam  selama mengemudi.

## Gambar 1. Ilustrasi penempatan CCTV untuk pengamatan.
Perhitungan  frekuensi  kedipan  mata  dilakukan  secara manual  dengan  mengamati  hasil  rekaman  aktivitas  mata responden  selama  mengemudi.  Teknologi  infra-red  pada kamera  CCTV  membuat  keadaan  mata  responden  terlihat jelas perbedaannya saat dalam keadaan terbuka atau tertutup. Perbedaan  tersebut  bisa  dilihat  pada  Gambar  2  yang menunjukkan  keadaan  mata  saat  terbuka  dan  saat  berkedip. Guna  menghindari  bias,  perhitungan  kedipan  mata  hanya dilakukan  saat  posisi  wajah  menghadap  kamera  dan  posisi mata terlihat jelas.
(a)
(b)
Gambar 2. Salah satu frame ketika mata responden terbuka (a) dan tertutup (b)
Selanjutnya  untuk  pengamatan  detak  jantung  selama berkendara dicatat melalui smartband yang dipasangkan pada lengan responden selama melakukan perjalanan di ruas jalan tol.  Pencatatan  diatur  agar  dapat  merekam  setiap  15  detik sekali dan akan dirata-ratakan pada setiap menitnya.

## B. Eksperimen
Rute  perjalanan  dimulai  dari  gerbang  Warugunung  di Surabaya  sampai  gerbang  tol  Sragen  atau  sebaliknya.  Pada proses  pengambilan  data  responden  diminta  untuk mengemudi  dengan  kecepatan  normal  dan  sebisa  mungkin untuk tidak berhenti di rest area .
Responden  yang  berhasil  dikumpulkan  berjumlah  tiga orang  dengan  total  empat  kali  perjalanan  yang  diamati. Pengamatan  pada  responden  pertama  dilakukan  pada perjalanan  Surabaya-Surakarta  dan  Surakarta-Surabaya. Sementara responden kedua melakukan perjalanan Surabaya- Surakarta, serta pengamatan pada responden ketiga dilakukan pada  perjalanan  sebaliknya  yakni  Surakarta-Surabaya. Seluruh responden merupakan pemilik SIM A lebih dari lima tahun dan memiliki pengalaman mengemudi di jalan tol.
Beberapa kondisi akan disesuaikan terlebih dahulu  untuk memastikan  hasil  pengamatan  pada  tiga  responden  yang berbeda bisa dibandingkan. Kondisi-kondisi tersebut adalah pengemudi  dalam  keadaan  telah  makan  dan  tidak mengonsumsi kafein sebelum mengemudi. Seluruh pengamatan  dilakukan  pada  malam  hari  dengan  maksimal jam 21.00 WIB sudah berada di ruas jalan tol, serta memiliki teman  berbicara  dan  bebas  mengatur  suhu  dan  memutar musik  selama  mengemudi.  Dikarenakan  kondisi  jalan  dan kecepatan  mengemudi  berbeda,  maka  hasil  yang  diamati adalah dua jam terakhir sebelum mencapai gerbang keluar tol.

## C. Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  terdapat  tiga  langkah  pengolahan,  yaitu penggabungan  data, fitting distribusi  data,  dan  menghitung keandalan. Berikut merupakan penjelasan mengenai langkah- langkah yang dilakukan pada tahap pengolahan data ini.

## 1) Menggabungkan Data
Data  hasil  dari  pengamatan  seluruh  responden  akan disatukan untuk mendapat simulasi berkendara delapan jam. Hal  ini  dilakukan  guna  mengetahui  pola  keandalan pengendara pada jangka waktu yang lebih panjang. Sebelum data  digabungkan,  masing-masing  data  diuji  kesamaan karateristiknya dengan indpendent t-test menggunakan SPSS 17.  Perbandingan  dengan  nilai  signifikansi  lebih  dari  0,05 dianggap  memiliki  kemiripan  yang  cukup  sehingga  bisa digabungkan.  Sementara  itu  apabila  nilainya  kurang  dari 0,05, akan dilakukan normalisasi dengan mengeluarkan data- data outlier .

## 2) Fitting Distribusi Data
Hasil  data  kemunculan  indikator drowsiness ditentukan distribusinya dengan melakukan fitting distribusi data. Fitting distribusi data ini berguna untuk menentukan model prediksi yang digunakan saat menentukan nilai keandalan pengendara.

## 3) Menghitung Keandalan
Perhitungan keandalan pada penelitian ini akan dilakukan secara manual menggunakan model matematis sesuai dengan distribusi  datanya,  di  bawah  menunjukkan  grafik  frekuensi kedipan  mata  per  menit  dan  detak  jantung  dari  seluruh pengamatan.
(a)
(b)
(c)
(e) (f)
Gambar 3. Grafik frekuensi kedipan mata seluruh pengamatan (a)-(d) dan grafik detak jantung responden 2 dan responden 3 (e)-(f)

## D. Menggabungkan Data
Seluruh data pengamatan dikelompokkan terlebih dahulu, dengan  penamaan  kelompok  1  untuk  hasil  pengamatan terhadap responden 1 dengan perjalanan Surabaya-Surakarta, kelompok  2  untuk  hasil  pengamatan  terhadap  responden  2 dengan  perjalanan  Surakarta-Surabaya,  kelompok  3  untuk hasil  pengamatan  terhadap  responden  2,  serta  kelompok  4 untuk hasil pengamatan responden 3. Dari hasil perbandingan tersebut  hanya  perbandingan  antara  kelompok  1  dan kelompok 3 yang memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05.
Selanjutnya, outlier dari  salah  satu  data  tersebut  harus dikeluarkan.  Hal  ini  dikarenakan  data outlier diperlukan untuk  analisis  kondisi  eror,  sehingga  harus  dikeluarkan seminimal  mungkin.  Hasil  dari  pengujian  setelah outlier kelomok data 3 dikeluarkan masih menyisakan perbandingan dengan nilai signifikansi di bawah 0,05, sehingga selanjutnya dicoba untuk mengeluarkan data outlier dari kelompok data 1. Hasilnya seluruh perbandingan memiliki nilai signifikansi di atas 0,05, dengan hasil perbandingan bisa dilihat di Table 1.
Table 1. Hasil Signifikansi Uji Independent t-test Seluruh Kelompok Data Data 1 Data 2 Signifikansi kelompok 1 kelompok 2 0,827 kelompok 1 kelompok 3 0,064 kelompok 1 kelompok 4 0,813 kelompok 2 kelompok 3 0,07 kelompok 2 kelompok 4 0,504 kelompok 3 kelompok 4 0,074
Penggabungan  data  pengamatan  dilakukan  dengan  cara mengelompokkan  setiap  hasil  pengamatan  berdasarkan menit-nya. Kemudian hasil pengamatan dari masing-masing responden pada menit tersebut diurutkan dari terkecil sampai terbesar.
Hasil  urutan  tersebut  kemudian  disatukan  untuk  menjadi data  frekuensi  kedipan  mata  di  empat  menit  yang  berbeda (Table  2).  Langkah  tersebut  dilakukan  terhadap  120  menit hasil  pengamatan  dari  empat  responden  yang  berbeda sehingga menghasilkan 480 menit perjalanan.
Table 2. Salah Satu Contoh Penggabungan Data Menit Responden Frekuensi Urutan Menit Baru 1 C1 16 1 D1 21 2 B1 23 3 A1 24 4 2 C2 18 5 D2 19 6 B2 22 7

## E. Menentukan Distribusi Data
Hasil  dari fitting distribusi  menggunakan software Arena menunjukkan  data  frekuensi  kedipan  mata  responden memiliki  distribusi  Weibull  dengan sequence  error senilai 0,002331  yang  merupakan  angka  terkecil  dibandingkan dengan jenis distribusi lainnya.

## F. Menghitung Keandalan
Software Weibull++  digunakan  untuk  menentukan shape parameter dan scale parameter pada data gabungan frekuensi kedipan  mata  yang  berdistribusi  Weibull.  Perhitungan dilakukan dengan memasukkan waktu-waktu terjadinya eror selama  responden  berkendara,  yakni  ketika  responden terindikasi mengantuk dengan acuan kedipan mata melebihi 24  kali  dalam  satu  menit.  Hasil  perhitungan  Weibull++ menunjukkan shape  parameter (eta)  sebesar  274,674  dan scale  parameter (beta)  sebesar  1,3161.  Parameter  ini kemudian  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  manual secara matematis dengan rumus seperti pada Persamaan 1.
Gambar 4. Grafik frekuensi kedipan mata gabungan
Gambar 5 Grafik nilai Keandalan Responden Selama Delapan Jam Berkendara Menunjukkan Penurunan Secara Konstan.
𝑓(𝑡) = 𝑏.𝑡𝑏−1 𝛽𝑏 𝑒 −( 𝑡 𝛽 )𝑏 , t > 0, b > 0, β > 0 (1)
Dimana: b  = shape parameter. β  = scale parameter. t   = waktu
Kemudian,  keandalan  pengendara  dapat  dihitung  dengan persamaan di bawah.
R(t) = 𝑒 ∫ − 𝑏 𝛽 ( 𝑡 𝛽 )𝑏−1 dt (2) = 𝑒 −( 𝑡 𝛽 )𝑏
Hasil  perhitungan  keandalan  responden  setiap  30  menit perjalanan bisa dilihat pada Table 3.

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI
A. Analisis Keandalan Pengendara
Keandalan  adalah  peluang  berhasilnya  suatu  pekerjaan dilakukan dengan sukses. Pada kasus keandalan pengendara, keandalan  adalah  peluang  pengendara  berkendara  dengan selamat  sampai  tujuan.  Maka  pada  penelitian  ini  ambang
batas  yang  ingin  diketahui  adalah  ketika  keandalan pengendara mencapai 0,5.
Table 3. Hasil Perhitungan Keandalan Responden Setiap 30 Menit Menit Reliability Penurunan 30 0,9472 - 60 0,8737 8% 90 0,7943 9% 120 0,7144 10% 150 0,637 11% 180 0,5636 12% 210 0,4954 12% 240 0,4329 13% 270 0,3762 13% 300 0,3253 14% 330 0,2799 14% 360 0,2399 14% 390 0,2049 15% 420 0,174 15% 450 0,1473 15% 480 0,1243 16%
Hasil  dari  perhitungan  keandalan  responden,  angka keandalan di bawah 0,5 terjadi pada rentang menit 180 hingga 210, atau dengan kata lain setelah berkendara selama tiga jam hingga  tiga  jam  30  menit.  Untuk  mengetahui  waktu  pasti
ketika pengendara mengalami keadaan keandalan menyentuh angka  0,5  maka  selanjutnya  dilakukan  perhitungan interpolasi.
X= Y1  + (𝑋−𝑋1) (𝑋2−𝑋1) (𝑌2 − 𝑌1) (3) Table 4 Hasil Interpolasi untuk Mengetahui Waktu Tempuh yang Dilalui untuk Mencapai Keandalan 0,6; 0,7; 0,8; dan 0,9. Keandalan Menit 0,5 208 0,6 165 0,7 125 0,8 88 0,9 49

## B. Analisis Penempatan Rest area
Pada  subbab  sebelumnya  sudah  diketahui  bahwa pengendara  akan  mencapai  kondisi  keandalan  0,5  ketika sudah  berkendara  selama  tiga  jam  lebih  28  menit.  Untuk mencegah  terjadinya  kecelakaan  akibat  pengendara  yang lelah  atau  mengantuk,  maka  pengendara  harus  beristirahat ketika  mulai  merasa  tidak  cukup  andal  untuk  melanjutkan perjalanan.  Untuk  itu  dengan  objek  amatan  tol  Trans  Jawa khususnya  area  Surabaya-Surakarta,  maka  perlu  dilakukan tinjauan  letak rest  area yang  harus  dikunjungi  guna beristirahat dengan mempertimbangkan estimasi pengendara sudah tidak andal untuk melanjutkan perjalanan  ketika nilai keandalannya kurang dari atau sama dengan 0,5.
Gambar 6. Peta lokasi rest area jalan tol Surabaya-Sragen.
Sepanjang  jalan  tol  dari  Surabaya  yang  dimulai  dari gerbang  tol  Warugunung  sampai  dengan  Surakarta  yang berakhir  di  gerbang  Seragen,  terdapat  setidaknya  lima  titik rest  area ,  yakni  di  KM  726B  tol  Surabaya-Mojokerto,  tol Jombang-Mojokerto, Karang Dagangan Km 33A, Perhutani Saradan,  serta  di  KM  575B  Ngawi.  Table  5  di  bawah  ini menunjukkan  jarak  tiap  titik  dalam  kilometer.  Setiap rest area yang  terdapat  pada  ruas  jalan  tol  ini  bersebarangan sehingga jarak antar rest area dari Surabaya-Surakarta sama dengan jarak antar rest area Surakarta-Surabaya.
Jarak  yang  akan  ditempuh  apabila  seseorang  berkendara selama tiga jam adalah 300 km. Dikarenakan jarak gerbang tol  Surabaya  di  Warugunung  sampai  gerbang  keluar  di Sragen  hanya  berjarak  213  km,  maka  dengan  asumsi  laju kendaraan  100  km/jam,  estimasi  waktu  tempuh  hanya berlangsung selama dua jam 15 menit. Apabila kondisi ideal keandalan adalah di atas 0,5, maka kondisi pengendara untuk dapat mencapai gerbang keluar tol akan terbilang aman.
Namun  untuk  mengantisipasi,  ada  baiknya  pengendara melakukan  istirahat  di rest  area KM  575  B.  Secara perhitungan  keandalan,  apabila  pengendara  melakukan perjalanan  selama  dua  jam  15  menit  maka  keandalannya berada  pada  angka  0,7  dengan  potensi  penurunan  sebesar 11% setelah berkendara 30 menit setelahnya. Dengan risiko tersebut maka beristirahat di rest area KM 575 B akan sangat direkomendasikan,  mengingat  jarak  antara  KM  575  B  dan gerbang  keluar  Sragen  sejauh  49  kilometer,  dan  untuk mencapai kota Solo dari gerbang keluar Sragen membutuhkan perjalanan kurang lebih 30 menit.

## C. Analisis Waktu Drowsiness Pengendara
Dari pola frekuensi kedipan mata empat kali pengamatan, dapat disimpulkan bahwa fase-fase awal memasuki jalan tol cenderung  membuat  pengemudi  lebih  cepat  mengantuk. Faktor  transisi  kondisi  jalanan  yang  dihadapi  pengemudi, dimana  sebelum  memasuki  ruas  jalan  tol  keadaan  jalanan kota  cenderung  lebih  padat  dan  kemudian  memasuki  ruas jalan  tol  yang  cenderung  lengang,  memiliki  peranan  dalam menimbulkan  rasa  kantuk.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian [20]  yang  menunjukkan  kondisi  jalan  yang  lengang  dapat membuat pengendara lebih cepat merasakan kantuk.
Table 5.
Jarak Antar Gerbang Tol dan Rest Area dalam Kilometer Waru KM 726 B Jo-Mo KD KM 33A Saradan KM 575 B Sragen Waru 15 46 62,5 114 165 213 KM 726 B 15 31 47,5 99 150 198 Jo-Mo 46 31 16,5 68 119 167 KD KM 33A 62,5 47,5 16,5 51,5 102,5 150,5 Saradan 114 99 68 51,5 51 99 KM 575 B 165 150 119 102,5 51 48 Sragen 213 198 167 150,5 99 48 Table 6. Jarak Tempuh Antar Gerbang Tol dan Rest Area dalam Menit dengan Estimasi Laju Kendaraan 100 km/jam Waru KM 726 B Jo-Mo KD KM 33A Saradan KM 575 B Sragen Waru 9 27,6 37,5 68,4 99 127,8 KM 726 B 9 18,6 28,5 59,4 90 118,8 Jo-Mo 27,6 18,6 9,9 40,8 71,4 100,2 KD KM 33A 37,5 28,5 9,9 51,5 61,5 90,3 Saradan 68,4 59,4 40,8 30,9 30,6 59,4 KM 575 B 99 90 71,4 61,5 30,6 28,8 Sragen 127,8 118,8 100,2 90,3 59,4 28,8
(a) Frekuensi kedipan mata responden satu pengamatan pertama.
(b) Frekuensi kedipan mata responden satu pengamatan kedua.
(c) Frekuensi kedipan mata responden dua.
(d) Frekuensi kedipan mata responden tiga.
Gambar 7  Frekuensi kedipan  mata terhadap ambang batas 24 kedipan  mata  sebagai  gejala drowsiness. Gejala drowsiness akan  muncul  pada  10-30 menit pertama serta setelah mengemudi selama 90 menit.
Dari keempat pengamatan tersebut juga dapat disimpulkan drowsiness mulai kembali muncul setelah mengemudi lebih dari satu jam, dengan puncaknya saat memasuki waktu satu jam  30  menit.  Untuk  itu  ketika  telah  mengemudi  lebih  dari satu jam, ada baiknya pengemudi mulai mengambil tindakan untuk mencegah semakin buruknya rasa kantuk yang dialami, seperti  mengonsumsi  kafein  atau  berhenti  di rest  area terdekat.  Namun  jika  lokasi rest  area terdekat  masih  jauh, bisa  melakukan  tindakan  jangka  pendek  dengan  membuka jendela  untuk  menghirup  udara  segar,  atau  mengunyah permen  karet  guna  memberikan  aktivitas  pada  otot  rahang. Selain  itu  memutar  musik  dengan  lebih  keras  juga  mampu menjadi  langkah  jangka  pendek  yang  efektif  untuk menanggulangi drowsiness yang  muncul  saat  berkendara [14].

## D. Analisis Hubungan Detak Jantung dan Drowsiness
(a) Perbandingan grafik kedipan mata dan detak jantung responden dua
(b) Perbandingan grafik kedipan mata dan detak jantung responden tiga
Gambar  8.  Hasil  trendline dari  grafik  detak  jantung dan  frekuensi  kedipan mata  menunjukkan  kedua  jenis  data  tersebut  memiliki  hubungan  yang berbanding terbalik.
Dilihat  dari  perbandingan  grafik  detak  jantung  dan frekuensi  kedipan  mata  yang  telah  ditambahkan trendline , kedua  jenis  data  tersebut  memiliki  pola  yang  berlawanan. Hubungan antara frekuensi kedipan  mata dan detak jantung kemudian  diuji  secara  statistik  menggunakan  uji  korelasi dengan  SPSS  17.  Sebelumnya  data  frekuensi  kedipan  mata responden  2  dan  responden  3  digabungkan  terlebih  dahulu. Hasil  uji  korelasi  antara  frekuensi  kedipan  mata  dan  detak jantung  menunjukkan  angka  signifikansi  di  bawah  0,05, tepatnya  0,000  yang  berarti  menunjukkan  kedua  data  ini memiliki  hubungan  korelasi.  Kemudian  hasil pearson correlation menunjukkan angka negatif, yakni -0,316. Angka tersebut  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  frekuensi kedipan mata dan detak jantung berbanding terbalik.
Selanjutnya  dilakukan  uji  pearson  dengan  menggunakan scatter  diagram untuk  melihat  plot  dari  uji  korelasi  antara frekuensi  kedipan  mata  dan  detak  jantung  responden. Hasilnya seperti yang tertera pada Gambar 9, garis trendline pada grafik tersebut mengarah ke arah kiri yang berarti kedua
jenis  data  tersebut  memiliki  hubungan  yang  negatif. Markers/plot  berwarna  biru  yang  merujuk  pada  frekuensi kedipan mata dan detak jantung tersebar sedikit melebar yang menunjukkan  hubungan  keduanya  sebenarnya  tidak  terlalu kuat.
Gambar  9.  Hasil  uji  pearson  dengan  menggunakan  scatter  diagram  untuk melihat  plot  uji  korelasi.  Trend  line  mengarah  ke  arah  kiri  menunjukkan kedua jenis data memiliki hubungan berbanding terbalik.
Penelitian  ini  menunjukkan  pola  detak  jantung  akan meningkat atau lebih tinggi seiring dengan hilangnya indikasi drowsiness yakni dengan ditandai dengan frekuensi kedipan mata yang normal, dan cenderung rendah atau menurun saat indikasi drowsiness muncul  atau  ketika  frekuensi  kedipan mata  tinggi.  Pola  ini  sesuai  dengan  penelitian  [14]  yang menunjukkan detak jantung akan cenderung menurun/rendah seiring dengan munculnya drowsiness pada saat berkendara. Namun  pada  dua  sampel  ini  detak  jantung  memang cenderung  tinggi  dengan  nilai  terendah  yang  tercatat  saja mencapai  80  bpm.  Hal  ini  bisa  dipengaruhi  beberapa  hal, seperti  kegiatan  yang  dilakukan  responden  sebelum  mulai berkendara,  maupun  faktor  kedua  responden  tersebut beberapa kali merokok selama perjalanan.

## V. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  keandalan  pengendara mobil  di  jalan  tol  mengalami  penurunan  secara  konstan selama  delapan  jam  berkendara.  Selain  itu  detak  jantung memiliki  hubungan  yang  berbanding  terbalik  dengan frekuensi  kedipan  mata,  dimana  detak  jantung  cenderung lemah  ketika  indikasi drowsiness berupa  frekuensi  kedipan mata yang tinggi terjadi.
Drowsiness akan  mulai  dirasakan  pengendara  mobil setelah 30 menit berkendara di jalan tol. Kondisi pengendara akan cenderung membaik lalu kemudian kembali merasakan gejala drowsiness stelah  berkendara  selama  satu  jam  30 menit.  Sebagai  langkah  preventif  pengendara  harus mengambil  tindakan  preventif  seperti  menguyah  permen karet,  memutar  musik  dengan  keras,  atau  mengonsumsi kafein  setelah  setidaknya  30  menit  setelah  berkendara  agar terhindar dari kecelakaan akibat mengalami drowsiness, atau berinisatif berhenti di rest area.
Pengendara  mobil  dari  gerbang  tol  Surabaya  menuju gerbang  Sragen  memiliki  keandalan  0,7  apabila  terus berkendara tanpa berhenti di rest area. Dengan penempatan lima rest  area seperti  saat  ini,  pengendara  ada  baiknya berhenti  di rest  area KM  575  B  sebagai rest  area terakhir sebelum sampai di gerbang keluar di Sragen sebagai langkah preventif terhadap gejala drwosiness yang muncul.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization  (WHO),  “Global  Status  Report  on Road Safety 2018,” 2018.
[2] Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  “Jumlah  Kecelakaan,  Koban  Mati, Luka  Berat,  Luka  Ringan,  dan  Kerugian  Materi  yang  Diderita
Tahun 1992-2017,” Badan Pusat Statistik (BPS) , 2017. .
[3] H.  Nabi,  A.  Guéguen,  M.  Chiron,  S.  Lafont,  M.  Zins,  and  E. Lagarde,  “Awareness  of  driving  while  sleepy  and  road  traffic accidents: Prospective study in GAZEL cohort,” Br. Med. J. , vol. 333, no. 7558, pp. 75–77, 2006.
[4] H.  Patmadjaja,  “Mencari  penyebab  kecelakaan  di  jalan  tol Surabaya-Gempol dengan analisa frekuensi dan crosstabulation,” Civ. Eng. Dimens. , vol. 1, no. 2, pp. 81–91, 1999.
[5] M. Philippart, “Human reliability analysis methods and tools,” in Space Safety and  Human  Performance ,  Elsevier,  2018, pp. 501– 568.
[6] B.  Kirwan, A  Guide  to  Practical  Human  Reliability  Assessment . London, United Kingdom: Taylor & Francis, 1994.
[7] “Drowsiness  |  definition  of  drowsiness  by  Medical  dictionary.” [Online]. Available: https://medical- dictionary.thefreedictionary.com/drowsiness.  [Accessed:  24-Jul- 2019].
[8] T. Åkerstedt and M. Gillberg, “Subjective and objective sleepiness in the active individual,” Int. J. Neurosci. , vol. 52, no. 1–2, pp. 29– 37, 1990.
[9] A. Benoit and A. Caplier, “Hypovigilence analysis: Open or closed eye  or  mouth?  Blinking  or  yawning  frequency?,”  in IEEE
International Conference on Advanced Video and Signal Based
Surveillance  -  Proceedings  of  AVSS  2005 ,  2005,  vol.  2005,  pp. 207–212.
[10] J.  Chen  and  Q.  Ji,  “Drowsy  driver  posture,  facial,  and  eye monitoring methods,” in Handbook of Intelligent Vehicles , vol. 2– 2, A. Eskandarian, Ed. Washington DC, USA: Springer  London, 2012, pp. 914–940.
[11] P.  P.  Caffier,  U.  Erdmann,  and  P.  Ullsperger,  “Experimental evaluation of eye-blink parameters as a drowsiness measure,” Eur. J. Appl. Physiol. , vol. 89, no. 3–4, pp. 319–325, 2003.
[12] M. Mahachandra, I. Z. Sutalaksana, and K. Suryadi, “Sleepiness pattern of Indonesian professional driver based on subjective scale and eye closure activity,” Int. J. Basic Appl. Sci. , vol. 11, no. 6, pp. 87–96, 2011.
[13] G. Borghini, L. Astolfi, G. Vecchiato, D. Mattia, and F. Babiloni, “Measuring  neurophysiological  signals  in  aircraft  pilots  and  car drivers  for  the  assessment  of  mental  workload,  fatigue  and drowsiness,” Neuroscience  and  Biobehavioral  Reviews ,  vol.  44. Elsevier Ltd, pp. 58–75, 2014.
[14] J. E. Meseguer, C. T. Calafate, and J. C. Cano, “On the correlation between  heart  rate  and  driving  style  in  real  driving  scenarios,” Mob. Networks Appl. , vol. 23, no. 1, pp. 128–135, 2018.