## Journal of Science and Engineering

## RANCANG BANGUN ALAT PENDETEKSI KANTUK PADA KENDARAAN RODA EMPAT DENGAN METODE HAAR CASCADE
Satria Aditama Yadavia A, Suryadhi, Joko Subur Program Studi Teknik Elektro, Universitas Hang Tuah Jl. Arif Rahman Hakim No. 105, Kota Surabaya
*Corresponding author satriaaditama.sa62@gmail.com Graphical abstract Abstract
Based on the Surabaya Police Traffic Unit, the number of accidents due to  traffic violations in Surabaya from January to August 2019 reached 882. One of the biggest causes of accidents is caused by  human  error.  One  of  the  human  error  factors  is  fatigue  or  sleepiness.  Sleepiness  is  a  very common thing that happens to everyone. This can be caused by various factors, namely fatigue, lack of sleep, overeating. Drowsiness can be defined as a process produced by circadian rhythms and the need for sleep. In a drowsy state, a person can increase the blink of an eye as much as 20% of the frequency of blinks per minute. In addition, a person experiences microsleep with a duration of eye closure of 0.5 seconds or more. The eye recognition process carried out by computer vision is  not  as  easy  as  what  is  done  by  humans  directly. While  humans  themselves  are  very  easy  to recognize someone very quickly without having to think long. While computer vision is very slow in recognition. So in this research, a sleep detection device with facial recognition will be made which detects sleepiness in the eyes for safety when driving on the highway so that it can reduce the risk of accidents on the highway, using a raspberry pi microcontroller using the Haar Cascade method which requires very fast eye recognition. It is hoped that from my research this tool can reduce the number of accidents in Indonesia, especially in East Java, the city of Surabaya.
Keywords : Human Error, Sleepy eyes, Haar Cascade, Raspberry Pi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License

## I. PENDAHULUAN
Menurut  Pemerintah  Kota  Surabaya  pada  tahun  (2019)  berdasarkan  satlantas  polrestabes  surabaya,  jumlah kecelakaan akibat pelanggaran lalulintas disurabaya mulai  bulan   januari  hingga  bulan  agustus tahun 2019 mencapai total 882. Dengan rincian, jumlah korban meninggal 100 orang, luka berat 134 dan luka ringan 934. Sedangkan  untuk  usia pelanggar  yang  paling  dominan  adalah 16  – 30  tahun.  Salah  satu  penyebab kecalakaan terbesar disebabkan oleh human error (kesalahan manusia). Salah satu faktor human error itu adalah kelelahan atau kantuk. Kantuk merupakan hal yang sangat sering terjadi pada setiap orang. Hal tersebut dapat disebabkan oleh bermacam – macam faktor yaitu kelelahan, kurang tidur, makan yang berlebihan. Kantuk biasanya diawali dengan menguap dan mata sayup yang merupakan refleks dari tumbuh yang dimana ia memberikan tanda bahwa jumblah oksigen dalam otak menurun  sehingga  tidak  mampu  berkonsentari dengan maksimal dan membuat
mata menjadi megantuk [1]. Kantuk bisa didefiniskan sebagai sebuah proses yang dihasilkan oleh ritme sirkadian dan  kebutuhan  untuk  tidur.  Keadaan  mengantuk  saat  berkendara  tergolong  tindakan  yang  berbahaya  bagi pengenadara dan orang lain [2].
Pada kondisi mengantuk, seseorang dapat meningkatkan kedipan mata sebanyak 20% dari frekuensi kedipan mata permenit. Selain itu juga, seseorang mengalami microsleep dengan durasi penutupan mata 0,5 detik atau lebih [2].  Oleh  karena  itu,  keadaan  mengantuk  saat  berkedara  tergolong  dalam  tindakan  yang  sangat  berbahaya. Kantuk dapat mempengaruhi saat berkendara dan fokus dari pengemudi akan turun hingga bawah sadar yang dibutuhkan  ketika  berlalu  lintas.  Sedangkan  penelitian  lain  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  image prosesing      dan  computer  vision      adalah  dengan  mendeteksi  keadaan  mata      tertutup  atau  terbuka  dengan menggunakan  metode  (eye  blinking  detection)  [3].  Proses pengenalan  mata  yang  dilakukan  komputer vision tidak semudah apa yang dilakukan oleh manusia langsung. Sedangkan manusia sendiri sangat mudah mengenali seseorang  sangat  cepat  tanpa  harus  berfikir  lama.  Manusia  juga  tidak  sangat  terpengaruh  oleh  gerakan  mata manusia ketika menunduk dan menoleh. Sedangkan komputer vision sangat lambat dalam  pengenalan, sangat sulit ketika manusia itu menunduk dan menoleh, pencahayaan, latar belakang yang berbeda dengan yang lain, jenis kelamin, wajah manusia yang sangat berbeda – bedan, dan sebagainya [1]..

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitihan ini dijelaskan perancangan sistem mulai  dari  perancangan dan  pembelajaran, pengenalan mata dan perancangan alat. Metode Haar Cascade digunakan untuk mengolah informasi mata. Informasi tersebut dapat digunakan untuk mencocokan mata kantuk dengan menggunakan kedipan mata. Melakukan penelitahan yang baik dan benar tidak terlepas dari perancangan dan proses penelitahan yang sudah dirancang sebelumnya. Dalam  tahapan  ini  proses  penelitihan  ini  berfungsi  sebagai  pedoman  dalam  mengambil  data  parameter  yang diperlukan untuk berjalannya penelitihan.

## Gambar 2. Diagram alir.
Pada gambar 1. Pengambilan proses diawali dengan pengguna yang telah ditanggap oleh kamera. Setalah ambil gambar ditangkap melalu kamera webcam akan diproses menggunakan komputer vision dengan metode Haar Cascade. Dengan langkah awal yang mengumpulkan data citra digital yang telah diperoleh menggunakan kamera. Di komputer ini akan diproses pembelajaran atau ( learning) dimulai dari membaca input gambar lalu merubah gambar RGB  menjadi  gray  akan  diteruskan  ke  thresholding diporses tresholding sediri merubah warna yang awal nya keabuan menjadi hitam putih.
Untuk di metode haar cascade nya sendiri jika hasil dari yang diproses melalui learning mendapatkan bobot yang paling optimal maka data bobot akan disimpan. Proses tersebut akan terhenti dan akan diteruskan ke pada sistem pedeteksi. Ketika sistem pendeteksi mendeteksi hasil yang telah diambil sebelum nya maka output akan menyalakan alarm dan semprotan akan menyala. Pada penelitihan langkah awal sistem pendeteksi mata berperan
penting untuk sistem pendeteksi kantuk. Dengan menggunakan metode HAAR CASCADE. Pada proses trening ini dijalankan menggunakan Raspberry Pi 4 dengan ram 8 gb.

## Gambar 2. Input gambar deteksi mata
Pada gambar 2 adalah program pendeteksi kantuk berbasis program python. Menggunakan metode haar cascade untuk mendeteksi kantuk bagi pengendara kendaraan roda empat.
Gambar 3. Contoh perubahan dari RGB ke grayscale
Pada gambar 3 Gambar yang akan didapatkan menggunakan kamera webcam menganduk banyak warna yang  akan  sulit  dideteksi oleh  tiap  pixsel  nya  karena memilihi warna yang sangat berbeda -  beda. Maka oleh karena iu diperlukan proses grayscaling agar nilai dari warna RGB akan menjadi sama yaitu warna ke abu abuan yang akan disama maratakan.
Gambar 4. Contoh perubahan dari grayscale ke treshlod
Pada gambar 4 Tahap selanjutnya adalah proses thresholding, tahap ini merubah citra dari grayscale ke citra biner atau hitam putih. Pada proses tresholding citra pada objek akan dibedakan dengan background nya yang dimana dengan menandai pixsel milik objek dan membandingkan nilai threshol nya yang dimana bagian hitam dianggap 1 dan untuk bagian putih dianggap 0.
Gambar 5. Gambar deteksi mata menggunakan metode haar cascade Pada      gambar      5      yaitu     gambar     deteksi menggunakan   metode   haar   cascade   yang dimana penitikan pada area mata.

## Gambar 6 Flowchart  deteksi kantuk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  bab  ini  akan  dibahas  tentang  pengujian  alat  system.  System  yang  diuji  meluputi  perangkat  keras (Hardware)  yaitu  raspberry  pi,  webcam,  lcd  raspberry  pi.  Dalam  menunjukan  alat  pendeteksi  kantuk  pada kendaraan  roda  empat  dengan  menggunakan  metode  haar  cascade.  Pengujian  alat  system  dilakukan  untuk mengetahui seberapa akurat dan jauh kehandalan dari system yang sudah dibuat.  Pada pengujian kondisi mata terbuka ini yang dilakukan pengambilan data mata menggunakan kamera webcam dengan dua kondisi terang dan gelap.
Gambar 7. Gambar kondisi mata terbuka kondisi terang
Gambar 8. Gambar kondisi mata terbuka kondisi gelap
Pada pengujian kondisi mata setengah tertutup ini yang dilakukan pengambilan data mata menggunakan kamera webcam dengan dua kondisi terang dan gelap.
Gambar 9. gambar kondisi mata setengah tertutup kondisi terang
Gambar 10. gambar kondisi mata setengah tertutup kondisi gelap
Pada pengujian kondisi mata tertutup ini yang dilakukan pengambilan data mata menggunakan kamera webcam dengan dua kondisi terang dan gelap.
Gambar 11. Gambar kondisi mata tertutup kondisi terang
Gambar 12. Gambar kondisi mata tertutup kondisi gelap
Pada  pengambilan  data  performa  pengenalan  mata  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi  dari  pengguna. Pengujian  ini  menggunakan  metode  haar  cascade  untuk  mendeteksi  mata.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan memperlihatkan  mata  ke  arah  webcam  apakah  mata  sudah  terdeteksi  ukuran  nya  dengan  jarak  yang  telah ditentukan dan pada kondisi cayaha yang sangat minim.
Pengujian ini dilakukan pada kondisi cahaya yang sangat minim yaitu terang dengan itensitas cahaya yaitu 175 lux dan gelap dengan itensitas cahaya yaitu 15 lux . Untuk mempermudah pengambilan data pengujian dimana penulis mengambil data dari 10 user yang dimana user itu berbeda beda dengan yang lain.
Tabel 1 Tabel mata terbuka ukuran pixsel mata kiri dan kanan jarak 50 cm terang dan gelap jarak 70 cm terang dan gelap
Data Percobaan Pengambilan Nilai Mata (Pixsel) Jarak 50 cm Mata Terbuka Nama Terang Gelap kiri kanan kiri kanan user 1 50 50 59 56 user 2 48 49 55 54 user 3 50 50 56 53 user 4 46 45 49 51 user 5 51 51 57 53 user 6 46 48 52 54 user 7 50 51 52 55
user 8 51 53 55 55 user 9 48 49 56 58 user 10 50 50 56 60 Rata - Rata 49 49,6 54,7 54,9
Tabel 2 Tabel mata setengah tertutup ukuran pixsel mata kiri dan kanan jarak 50 cm terang dan gelap
Data Percobaan Pengambilan Nilai Mata (Pixsel) Jarak 50 Cm Mata Setengah Tertutup Nama Terang Gelap kiri kanan kiri kanan user 1 48 49 53 57 user 2 48 50 51 47 user 3 48 49 51 50 user 4 42 44 48 52 user 5 47 49 54 53 user 6 48 48 51 52 user 7 48 48 54 53 user 8 51 51 59 60 user 9 48 47 55 57 user 10 51 51 62 62 Rata - Rata 47,9 48,6 53,8 54,3
Tabel 4 Tabel terbuka ukuran pixsel mata kiri dan kanan jarak 70 cm terang dan gelap
Data Percobaan Pengambilan Nilai Mata (Pixsel) Jarak  70 Cm Mata Terbuka Nama Terang Gelap kiri kanan kiri kanan user 1 53 54 56 58 user 2 50 51 50 51 user 3 48 47 56 60 user 4 45 46 48 51 user 5 49 53 49 53 user 6 49 50 50 55 user 7 52 53 52 55 user 8 51 51 58 60 user 9 48 49 55 62 user 10 50 50 56 56 Rata -Rata 49,5 50,4 53 56,1
Tabel 5 Tabel setengah tertutup ukuran pixsel mata kiri dan kanan jarak 70 cm terang dan gelap
Data Percobaan Pengambilan Nilai Mata (Pixsel)
Jarak  70 Cm Mata Setengah Tertutup Nama Terang Gelap kiri kanan kiri kanan user 1 50 53 53 53 user 2 49 50 47 47 user 3 47 44 54 55 user 4 43 44 49 50 user 5 49 48 51 54 user 6 45 47 49 50 user 7 48 48 51 54 user 8 48 50 55 56 user 9 49 48 54 63 user 10 48 49 54 57 Rata-Rata 47,6 48,1 51,7 53,9
Tabel 6 Tabel setengah tertutup ukuran pixsel mata kiri dan kanan jarak 70 cm terang dan gelap
Data Percobaan Pengambilan Nilai Mata (Pixsel) Jarak  70 Cm Mata Tertutup Nama Terang Gelap kiri kanan kiri kanan user 1 46 48 55 51 user 2 43 43 46 46 user 3 45 46 59 58 user 4 41 40 47 48 user 5 44 44 49 53 user 6 41 43 50 55 user 7 45 47 52 56 user 8 46 45 56 56 user 9 44 42 53 56 user 10 49 47 54 53 Rata - Rata 44,4 44,5 52,1 53,2

## 4. KESIMPULAN
kondisi  pixsel  ukuran  mata  terbuka  kondisi terang dan kondisi gelap bisa terdeteksi., ketika kondisi gelap ukuran pixsel mata terbuka terdeteksi  dan  ukuran  pixsel  mata   tertutup dianggap terbuka. Jarak ditentukan dalam mobil ertiga GL dengan jarak 50 cm jarak terdekat dan jarak 70 cm jarak terjauh dari dashboard mobil. Dalam kondisi terang jarak terdekat terdeteksi sesuai dan kondisig jauh sesuai.Dalam  keadaan  kondisi  gelap jarak  terdekat tidak   terdeteksi   dan   jarak   terjauh   tidak terdeteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Tredo,  Saputra.  Sistem  Pendeteksi  Kantuk  Dengan  Deteksi  Suara  Menguap  Menggunakan  Metode  Mel Frequency   Cepstral    Coefficients-Vector Quantization (Mfcc-Vq) Dan Deteksi Perubahan Posisi Wajah. Diss. Universitas Andalas, 2012.
[2]  Yoyon, Efendi, et al. "Prototype Alarm Deteksi Mata Kantuk Menggunakan Sensor Pulse Berbasis Raspberry Pi 3." JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering 4.2 (2020): 77-83.
[3]    Putra,  Ressa  Ardiansya, and  Fajar  Astuti Hermawati.  "Sistem  Deteksi  Kelelahan Pengemudi Berdasarkan Pengukuran Kedipan Mata." PENGANTAR REDAKSI (2017): 50.
[4]   Mufti, Siti Khumaerah. "Sistem Rekognisi Kantuk Pada Pengendara Mobil Berbasis  Android." Mahasiswa Teknik     Informatika Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin. Makassar: Foxit Pdf Editor (2018).
[5]    Anarki,  Galang  Aprilian,  Karina  Auliasari,  and  Mira  Orisa.  "Penerapan  Metode  Haar  Cascade        Pada Aplikasi    Deteksi Masker." JATI   (Jurnal   Mahasiswa   Teknik Informatika) 5.1 (2021): 179-186.
[6]  Christian,    F.    (2017).    Modul    pembelajaran raspberry pi. 9–71.