## PROTOTYPE ALARM DETEKSI MATA KANTUK MENGGUNAKAN SENSOR PULSE BERBASIS RASPBERRY PI 3
Yoyon Efendi 1) , Aisyah Nurul Putri 2) , Rahmaddeni 3) , Syahrul Imardi 4)
1 Teknologi Informasi, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Indah Km 10 Pekanbaru
2,3,4 Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Indah Km 10 Pekanbaru email: 1 yoyonefendi@stmik-amik-riau.ac.id, 2 aisyahnp@gmail.com, 3 rahmaddeni@sar.ac.id,
4 syahrulimardi@sar.ac.id

## Abstract
Drowsiness  while  driving  is  one  of  the  factors  that  cause  traffic  accidents.  drowsiness  can  result from lack of rest hours, high activity hours, and monotonous movement. This will affect the brain's reaction or work system, reduce the level of alertness as well as the performance of the driver. to below the standards required by traffic so that an alarm or notification is needed that can help the driver in building drowsiness and physical condition, therefore a warning system is made for sleepy 4-wheeled drivers. The method used is a heart rate based on normal conditions and When sleepy. This tool uses a pulse sensor for the heart rate with a measurement output in beats per minute (bpm) which will be checked on the seven segment led. The normal human heart rate is 60-100 bpm and if the rate is below 60 bpm then the alarm will be sounds and sms notification on your mobile number su  pears  that  have  been  registered.  Raspberry  pi  3  are  used  as  control  or  processing  data,  only motorists are suitable for application because the condition of the car is more likely to install this detecting  alarm.  It  is  hoped  that  this  tool  can  reduce  the  level  of  traffic  accidents  caused  by drowsiness in the driver.
Keywords: Alarm, Sleepiness, Pulse Sensor, Raspberry Pi 3

## Abstrak
Mengantuk pada saat mengemudi merupakan salah satu faktor penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas.  Rasa  kantuk  dapat  diakibatkan  dari  kurang  nya  jam  istirahat,  tinggi  nya  jam  aktivitas,  dan pergerakan  yang  monoton.  Ini  akan  mempengaruhi  reaksi  atau  sistem  kerja  otak,  menurunkan tingkat  kewaspadaan  juga  performa  dari  pengemudi  dapat  turun  hingga  dibawah  standar  yang dibutuhkan oleh lalu lintas. Sehingga dibutuhkan suatu alarm atau notifikasi yang dapat membantu pengemudi dalam memantau rasa kantuk dan keadaan fisik. Oleh karena itu dibuatlah suatu sistem peringatan  pada  pengemudi  roda  4  yang  mengantuk.  Metode  yang  digunakan  adalah  dengan mendeteksi  detak  jantung  berdasarkan  keadaan  normal  dan  pada  saat  mengantuk.  Alat  ini menggunakan  sensor  pulsa  untuk  mendeteksi  detak  jantung  tersebut  dengan  output  pengukuran dalam satuan beat per minute (bpm) yang akan ditampilkan pada led seven segment . Detak jantung normal manusia adalah 60-100 bpm dan jika denyut dibawah 60 bpm maka alarm akan berbunyi dan notifikasi  sms  pada  nomor  Hp  supir  yang  sudah  didaftarkan. Raspberry  pi 3  digunakan  sebagai pengendali  atau  pemproses  data,  hanya  pengendara  mobil  yang  cocok  untuk  diterapkan  karena kondisi  mobil  lebih  memungkinkan  untuk  dilakukan  instalasi  alarm  pendeteksi  ini.  Diharapkan dengan adanya alat ini dapat mengurangi tingkat kecelakaan lalu lintas yang diakibatkan rasa kantuk pada pengemudi .
Kata Kunci : Alarm, Kantuk, Sensor Pulse, Raspberry Pi 3

## 1. PENDAHULUAN
Kecelakaan  lalu  lintas  adalah  kejadian dimana sebuah kendaraan bermotor bertabrakan dengan benda lain dan menyebabkan
kerusakan(Dwi,
2017). Menurut (Setyowati et al., 2018) mengatakan bahwa  WHO  mencatat  1,25  juta  orang meninggal setiap tahun nya dalam kecelakaan
lalu  lintas  dan  50  juta  orang  kecelakaan mengalami  luka  serius  maupun  cacat  tetap, hal  ini  disebabkan  kelalaian  pengguna  jalan seperti  yang  disebutkan  diatas  salah  satu  nya mengantuk  pada  saat  mengemudi  karena kelelahan,  kesiapan  fisik  yang  kurang,  padat nya  jadwal  kegiatan  sehingga  mengurangi jam istirahat.
Berdasarkan  data  kecelakaan  dari Satlantas  Polresta  Pekanbaru,  pada  tahun 2014  sampai  dengan  tahun  2018  jumlah kecelakaan  yang  terjadi  yaitu  dengan  1.138 kasus kecelakaan, yang terdiri dari meninggal dunia berjumlah 423 jiwa, luka berat 335 jiwa dan luka ringan 1.140 jiwa. Kerugian material yang  diakibatkan  oleh  kecelakaan  berjumlah Rp3.238.450.000, ( www.ditlantaspolrestapeka nbaru.com).
Faktor  penyebab  seperti    faktor manusia/  SDM  (Sumber  Daya  Manusia), faktor  sarana,  faktor  prasarana  dan  faktor lingkungan. Selain itu juga ada faktor khusus yang secara tidak langsung dapat berkonstribusi
terhadap terjadinya kecelakaan.  Kecelakaan  dapat  timbul  jika salah  satu  dari  unsur  tersebut  tidak  berperan sebagaimana mestinya(Dwi, 2017).
Faktor  tertinggi  penyebab  peningkatan jumlah  kecelakaaan  lalu  lintas  adalah  faktor manusia,  dimana  memiliki  persentase  69.7%. Salah  satu  contoh  faktor  manusia  adalah kelelahan  dalam  berkendara.  Lebih  dari  25% penyebab  kecelakaan  merupakan  kelelahan yang  mengakibatkan  pengendara  mengalami kantuk saat sedang berkendara(Perdana et al., 2019).
Mata  kantuk  didefinisikan  sebagai  sebuah proses  yang  dihasilkan  dari  ritme  sirkadian dan  kebutuhan  untuk  tidur(M.nur  aziz  & achmad  fauzi,  novita,  2016).  Keadaan mengantuk  ketika  mengemudi  tergolong kedalam salah satu tindakan yang berbahaya.
Manusia  dewasa  membutuhkan  tidur selama 8 jam setiap malamnya agar mencapai kinerja  optimal.  Kekurangan  tidur  dapat mengakibatkan kantuk sehingga terjadi peningkatan  jumlah  kedipan  mata  hingga terjadi  adanya microsleeps .  Pada  kondisi mengantuk, seseorang akan mengalami peningkatan 20% dari frekuensi kedipan mata per  menit.  Selain  itu,  seseorang  akan mengalami microsleeps dengan durasi penutupan  mata  berkisar  0,5  detik  atau  lebih (Perdana et al., n.d.).
Oleh  karena  itu,  keadaan  mengantuk  saat mengemudi  tergolong  dalam  satu  tindakan yang  berbahaya  kantuk  dapat  mempengaruhi proses  pada  saat  mengemudi  dan  performa dari  pengemudi  dapat  turun  hingga  dibawah standar  yang  dibutuhkan  oleh  situasi  lalu lintas.
Rasa  kantuk  muncul  akibat  melambatnya denyut  jantung,  melambatnya  denyut  jantung
dikarenakan  saat  tubuh  lebih  banyak  diam maka  otak  cenderung  mengirimkan  sinyal pada  jantung  untuk  memperlambat  denyut jantung  sampai dengan 60 bpm yang disebut denyut  jantung  fase  istirahat(Ahmad  Jainal, 2018)
Seiring  melambatnya  denyut  jantung otomatis  suplai  oksigen  yang  menuju  otak cenderung  berkurang  Kecepatan  denyut jantung adalah besaran yang berupa frekuensi denyut jantung dan memiliki satuan beats per minute (bpm). Besaran   dengan satuan   bpm menyatakan   jumlah   denyut   jantung setiap menitnya.    Kecepatan    denyut    jantung normal  manusia  adalah  60-100  bpm.  Jika kecepatan denyut jantung kurang dari 60 bpm dapat dipastikan pengemudi sedang mengantuk  atau  kelelahan,  hal  ini  perlu diwaspadai agar tidak terjadi kecelakaan atau pun kelalaian saat mengemudi (Guritnaningsih; et al., 2018).
Solusi yang dilakukan membuat prototype alarm kantuk pada pengendara mobil menggunakan sensor pulse berbasis Raspberry  pi 3 .  Raspberry  pi ( Single  Board Circuit) merupakan  komputer  papan  tunggal, memiliki  ukuran  sebesar  kartu  kredit. Menggunakan sistem operasi raspbian, dengan  prosesor  700MHz  ARM11.  Terdapat dua  tipe  raspberry  pi  yakni  tipe  A  dan  B (Kurniawan  &  Fani,  2017). Rasberry  Pi adalah  salah  satu  komponen Internet  of Things (IoT)    yang  dapat  diaplikasikan sebagai pengendali jarak jauh dengan jaringan internet  (Muzawi  et  al.,  2018).  Selain raspberry  pi ,  alat  ini  juga  menggunakan sensor pulse.
Sensor  pulse  merupakan  Sensor  yang menggunakan infrared dan photodiode . Infraredakan memancarkan sinyal yang menembus  kulit  pada  tangan  yang  kemudian akan  ditangkap  oleh photodiode. Konsepnya adalah infrared dan photodiode akan menangkap perubahan volume darah pada jari tangan  pada  saat  jantung  memompa  darah keseluruh  tubuh(Karina  &  Thohari,  2018). Pulse    sensor    mencakup  sebuah  aplikasi monitoring    yang  bersifat open  source (Annisa,  Mohammed  Sultan  Billhaq,  2018). Pulse  adalah  irama  jantung,  gelombang  kejut aliran  darah  yang  disebabkan  oleh  kompresi dinding  ventrikel  kiri  meluas  menjadi irama(Chirakanphaisarn et al., 2018) .
Dengan  tujuan  untuk  mengurangi tingkat kecelakaan lalu lintas pada
Efendi, Prototype Alarm Deteksi Mata Kantuk Menggunakan Sensor Pulse Berbasis Raspberry Pi 3, 77-83 | 79 pengendara  mobil.  Dan  bermanfaat  untuk mengidentifikasi  rasa  kantuk  pengemudi mobil.  Selain  itu  sebagai  informasi  bagi pengemudi  mobil  dalam  memperhatikan masalah kantuk dan kelelahan.
Penelitian-penelitian yang terkait seperti  pengembangan  aplikasi  kantuk  pada pengendara  kendaraan  bermotor  dengan menggunakan  sensor  detak  jantung  pada smartwatch (Faisal  &  Kharisma,  Agi  Putra,
2019)  dan  sistem  deteksi  kantuk  pengendara roda empat menggunakan eye blink detection (Maslikah et al., 2020).

## 2. METODE PENELITIAN
Analisa  dan  perancangan  alat  dan sistem yang akan dibuat antara analisa sistem yang  sedeng  berjalan  dan  sistem  baru  yang diusulkan.

## 2.1 Analisa Sistem Yang Sedang Berjalan
Adapun  gambaran  dari  analisa  sistem lama atau sistem yang berjalan saat ini terlihat pada gambar berikut ini:
Gambar. 1 Analisa sistem yang sedang berjalan
Dari gambar 2.1 dapat dijelaskan alur kerjanya sebagai berikut, pada saat pengemudi  sedang  mengendarai  mobil  tetapi pengemudi  dalam  keadaan  kelelahan  akibat aktifitas  sehari-hari  dan  kelelahan  tersebut mengakibatkan  kantuk  pada  pengemudi. Dengan kondisi seperti ini dapat mengakibatkan kecelakaan yang dapat merenggut nyawa seseorang.
2.2 Analisa Sistem Baru Yang Diusulkan Analisa  sistem  baru  merupakan  tidak lanjut  setelah  melihat  dan  mengamati  sistem lama  atau  sistem  yang  sedang  berjalan  maka penulis  menuangkan  sebuah  ide  berupa pengembangan  dari  sistem  lama.  Adapun gambaran dari analisa sistem baru atau sistem
yang akan dibangun dapat dilihat dari gambar berikut ini:
Gambar 2.  Analisa sistem baru yang diusulkan
Pada gambar 2 diatas dapat dijelaskan alur  kerjanya  sebagai  berikut,  pengemudi yang  sedang  mengendarai  sebuah  mobil kemudian  pengemudi  terasa  mengantuk akibat  aktifitasnya.  Sebuah  ide  dan  gagasan yang diusulkan berupa sebuah alat yang dapat mendeteksi  kantuk  melalui  denyut  nadi seseorang.  Apabila  terdeteksi  denyut  nadi pengemudi melemah, maka alat tersebut akan mengeluarkan  sebuah  bunyi  alarm  untuk memberikan  efek  kejut  kepada  pengemudi. Sehingga pengemudi selamat dari kecelakaan.

## 2.3 Analisa Kebutuhan Perangkat Keras
Pada  penelitian  ini  membahas  tentang
komponen-komponen  perangkat  keras  yang akan digunakan pada perakitan
mikrokontroler.  Adapun  komponen  yang dipakai seperti berikut:

## Tabel 1.  Komponen perangkat keras yang
digunakan No Komponen yang digunakan Fungsi komponen 1 Raspberry Pi 3 Berfungsi sebagai pengendali  utama  dan pusat pemrosesan. 2 Buzzer Berfungsi  sebagai  suara alarm. 3 Atmega 328 Berfungsi  sebagai  driver seven segmen untuk menghasilkan  bit  biner menghidupkan Led membentuk  angka  pada seven segment. 4 Lampu LED Berfungsi sebagai pemberitahuan tingkat kantuk pengemudi Pengendara sedang mengendarai mobil Pengendara dalam keadaan mengantuk
Terjadi kecelakaan akibat mengantuk Pengendara sedang mengendarai mobil Pengendara dalam keadaan mengantuk Terdeteksi denyut nadi melemah, alarm berbunyi Pengendara selamat dari kecelakaan
5 Resistor 330 ohm Berfungsi sebagai pembatas arus lampu indikator. 6 Seven Segment Berfungsi sebagai pemberitahuan digit angkat  detang  jantung pengemudi. 7 Android Berfungsi sebagai notofikasi sms smartphone pengemudi. 8 Wifi  Modul  Esp 8266 Berfungsi sebagai pengolah  data  analog menjadi data digital. 9 Sensor Pulse Berfungsi sebagai pendeteksi  denyut  nadi dan detak jantung.

## 2.4 Analisa Kebutuhan Perangkat Lunak
Analisa perangkat lunak yang digunakan  untuk  pembuatan  alat  pada mikrokontroler dan sistem. Adapun perangkat lunak yang digunakan sebagai berikut:

## Tabel 2.  Komponen perangkat lunak yang digunakan
No Komponen yang digunakan Fungsi komponen 1 Python Berfungsi sebagai bahasa pemograman yang  digunakan  untuk berorientasi pada mesin. 2 App Inventor Untuk membuat aplikasi pada smartphone

## 2.5 Rancangan Blok Diagram Alat
Pada  perancangan  alat  ini  berisikan rancangan  blok  diagram  secara  global.  Blok diagram dapat dilihat dibawah ini:
Gambar 3. Rancangan blok rangkaian alat
Dari  rangkaian  alat  diatas,  sensor pulse  sebagai  input  nilai  denyut  nadi pengemudi  yang  dikonveresi  dengan  ic  mcp 3008  agar  menjadi  sebuah  data  digital, kemudian raspberry  pi mengolah  data tersebut  dan  ditampilkan  hasil  konveresi tersebut  dengan  seven  segment.  Apabila denyut  nadi  berada  diangka  60-100  bit permenit  maka  lampu  indikator  berwarna hijau  akan  menyala  itu  menandakan  kondisi aman, jika denyut nadi berada pada angka 50- 60  maka  lampu  indikator  warna  kuning  akan menyala itu menandakan kondisi denyut nadi pengemudi sudah mulai menurun dan apabila denyut nadi pengemudi berada diangka 40-50 maka  lampu  indikator  warna  merah  akan meyala,  itu  menandakan  kondisi  pengemudi sudah dalam keadaan kantuk.

## 2.6 Sensor Pulse+ Wifi Modul Esp 8266
Pada  rangkaian  ini sensor  pulse terhubung  pada  pin  adc wifi modul  yang berfungsi  untuk  mendeteksi  denyut  jantung manusia, kemudian wifi wodul akan mengolah data analog yang dihasilkan sensor menjadi data pengukuran digital dan mengirimkan  data  tersebut  ke  rangkaian bagian  penerima.  Dibawah  ini  gambar  dari rangkaian sensor pulsa dengan wifi modul esp 8266.
Gambar 4. Rangkaian sensor pulse + wifi modul

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Pengujian  Grafik  Pada  Aplikasi
Smartphone Pengujian ini dilakkukan dengan mengaktifkan alat kemudian membuka aplikasi  pada smartphone yang  menampilkan data grafik denyut nadi yang dikirim oleh alat ke cloud  server ,  dibawah  ini  gambar  hasil pengujian  grafik  yang  ditampilkan  pada aplikasi smartphone .
Gambar 5. Hasil Pengujian Pada Cloud

## 3.2 Pengujian  Input Variabel Limit Denyut Nadi
Pengujian ini dilakukan untuk memasukkan  data  variabel  sebagai  batas denyut  nadi  yang  digunakan  sebagai  acuan pengendara  mengantuk  dan  notifikasi  alarm pada sistem, data variabel diinputkan melalui aplikasi smartphone yang  telah  dibuat, berikut  gambar  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan.
Gambar 6. Data Variabel Batas Denyut Nadi

## 3.3 Pengujian Notifikasi Sms
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara mengukur  denyut  nadi  pengendara  yang sedang  mengantuk  sehingga  mendapatkan denyut  nadi  <  60  bpm,  kemudian  menunggu pesan sms yang dikirim oleh sistem ke nomor tujuan,  dibawah  ini  gambar  hasil  pengujian yang telah dilakukan.
Gambar 7.  Hasil pengujian SMS pada Smartphone

## 3.4 Pengujian Denyut Nadi Pengendara
Pengujian  ini  dilakukan  langsung  pada pengendara  yang  sedang  mengemudi,  alat diletakkan  pada  jari  telunjuk  pengemudi  dan kotak  alat  pemancar  diletakkan  pada  tangan, dari  hasil  pengujian  alat  dapat  membaca denyut  nadi  dan  mengeluarkan  notifikasi alarm  dan  sms  sekaligus  mengaktifkan  Led indikator  pada  alat,  dibawah  ini  gambar pengujian denyut nadi pada pengendara.
Gambar 8.  Pengujian denyut nadi pengendara

## Tabel 3. Hasil Pengujian Keseluruhan
No Pengujian Hasil 1 Pengujian tegangan pada rangkaian Rangkaian  mendapatkan tegangan  dari  sumber tegangan  sesuai  dengan spesifikasi. 2 Pengujian  sensor pulsa Sensor pulsa dapat menghitung denyut nadi 3. Pengujian led indikator merah Led merah menyala ketika denyut nadi < 50Bpm 4. Pengujian led indikator kuning Led kuning menyala ketika denyut nadi terbaca > 50bpm dan < 55 Bpm.
5 Pengujian Led hijau Led hijau menyala ketika denyut nadi terbaca. 6 Pengujian buzer Buzer aktif mengeluarkan bip sebagai notifikasi pengendara kantuk 7. Pengujian SMS Sistem akan mengirimkan SMS ke smartphone berupa peringatan pengendara kantuk 8 Pengujian pada pengendara kantuk Alat dapat mengirimkan notifikas sms ke smartphone dan mengaktifkan buzer pada alat. 9. Pengujian pada pengendara  yang tidak  mengantuk  ( Normal) Alat dapat mendeteksi denyut nadi normal pengendara dan mengaktifkan led hijau sebagai tanda aman. 10 Pengujian pada pengendara lelah Alat dapat mendeteksi denyut nadi si pengendara dan mengaktifkan led kuning atau hijau sebagai penanda hati-hati atau aman.

## 3.5  Evaluasi Hasil Uji
Evaluasi  hasil  uji  untuk  melihat  status pengujian  yang  dilakukan,  dapat  dilihat  pada tabel 3.2 sebagai berikut:
Tabel 4. Evaluasi hasil uji No Pengujian Hasil Berhasil Gagal 1 Pengujian tegangan rangkaian  2 Pengujian sensor pulsa  3. Pengujian seven segment  4. Pengujian Buzer  5 Pengujian led indikator merah, kuning, dan hijau  6 Pengujian wifi modul ESP 8266 
7. Pengujian alat pada pengendara 

## 4. SIMPULAN
Dari hasil penelitian ini, dapat ditarik simpulan sebagai berikut: bahwa sensor pulsa dapat  mengukur  denyut  nadi  pengendara  dan
Seven  Segment dapat  menampilkan  data pengukuran denyut nadi. Alat dapat memberikan  notifikasi  berupa  alarm  dari buzzer dan tanda keadaan denyut nadi melalui led  indikator. Wifi modul  ESP  8266  dapat mengirimkan data ke Raspberry pi .

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Diucapkan  terimakasih  kepada  Ketua STMIK  Amik  Riau,  Ka.  Prodi  Teknik Informatika  dalam  mendukung  terlaksananya penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
AHMAD JAINAL,
A. H. (2018).
Pembangunan  Aplikasi  Pendeteksian kantuk pada PO. CV. Tebo Mandiri baru berbasi android. 1–8.
ANNISA,
MOHAMMED SULTAN BILLHAQ,  A.  W.  R.  P.  (2018). “Heartbeats  Detector”  (Pendeteksi  Dan Pengukur Detak Jantung). Jurnal Autocracy , 5 , 31–45. https://doi.org/10.21009/autocracy.05.1. 4 CHIRAKANPHAISARN, N., THONGKANLUANG, T., & CHIWPREECHAR,  Y.  (2018).  Heart
Rate Measurement And Electrical Pulse Signal  Analysis  For  Subjects  Span  Of 20–80  Years. Journal  of  Electrical Systems  and  Information  Technology ,
5 (1), 112–120. https://doi.org/10.1016/j.jesit.2015.12.0 02 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.
FAISAL,  I.  F.,  &  KHARISMA,  AGI
PUTRA,  S.  (2019).  Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Kantuk Pada Pengendara Kendaraan Bermotor Dengan  Menggunakan  Sensor  Detak Jantung Pada Smartwatch. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi
Dan Ilmu Komputer , 3 (10), 9568–9578.
GURITNANINGSIH;,  TJAHJONO,  T.,  & MAULINA, D. (2018). Kelalaian Manusia (Human Error) Dalam
Berbasis Raspberry Pi 3, 77-83 | 83 Kecelakaan Lalu Lintas: Analisis Berdasarkan Pemrosesan Informasi.
Journal  of  Indonesia  Road  Safety , 1 (1), 30–38. KARINA,  P.,  &  THOHARI,  A.  H.  (2018). Perancangan  Alat  Pengukur  Detak Jantung  Menggunakan  Pulse  Sensor
Berbasis  Raspberry. Journal  of  Applied Informatics  and  Computing , 2 (2),  57– 61. https://doi.org/10.30871/jaic.v2i2.920 KURNIAWAN,  D.  E.,  &  FANI,  S.  (2017).
Perancangan  sistem  kamera  pengawas berbasis perangkat
bergerak
menggunakan  raspberry  pi. Jurnal
Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan ,
III (2), 140–146.
M.NUR  AZIZ,  A.  Y.,  &  ACHMAD  FAUZI, NOVITA, N. (2016). Analisis Pengaruh Tingkat  Kantuk  Terhadap  Kecepatan Reaksi  Masinis  Daerah  Operasi  Ii Bandung *. 03 (01), 296–306. MASLIKAH, S., ALFITA, R., & IBADILLAH,  A.  F.  (2020).  Sistem Deteksi  Kantuk  Pada  Pengendara  Roda Empat Menggunakan Eye Blink Detection. Fortech , 1 (1), 123–128. MUZAWI,  R.,  EFENDI,  Y.,  &  AGUSTIN,
W. (2018). Sistem Pengendalian Lampu Berbasis  Web  dan  Mobile. SATIN  -
Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 4 (1),
29.https://doi.org/10.33372/stn.v4i1.292 PERDANA, A. H. A. P., TRI, S., & HERI, R. (N.D.).  Implementasi  Sistem  Deteksi
Mata Kantuk Berdasarkan Facial Landmarks  Detection  Menggunakan Metode Regression Trees. 1–9. 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.
SETYOWATI,  D.  L.,  FIRDAUS,  A.  R.,  & ROHMAH,  N.  (2018).  Factor  Cause  of Road  Accidents  at  Senior  High  School
Students  in  Samarinda. The  Indonesian Journal  of  Occupational  Safety  and
Health , 7 (March),
329–338. https://doi.org/10.20473/ijosh.v7i3.2018 .329 www.ditlantaspolrestapekanbaru.com