## Journal of Technology and Informatics (JoTI)
Vol 1,  No.1, Oktober Tahun 2019 E-ISSN 2686-6102

## Implementasi Sistem Deteksi Mata Kantuk Berdasarkan
Facial Landmarks Detection Menggunakan Metode Regression Trees
Andrea H.A.P. Perdana 1 Susijanto Tri Rasmana 2 Heri Pratikno 3
Program Studi/Jurusan Teknik Komputer  Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya Email: 1 andrea.dcladea28@gmail.com, 2 susyanto@stikom.edu, 3 heri@stikom.edu
Abstrak: Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu dampak negatif dari kemajuan teknologi dibidang  transportasi.  Faktor  manusia  merupakan  salah  satu  faktor  dengan  persentase  tertinggi pada peningkatan kecelakaan lalu lintas. Salah satu contoh faktor manusia adalah kelelahan dalam berkendara. Kelelahan berkendara akan mengakibatkan pengemudi mengalami kantuk, oleh karena itu untuk meminimalisir kecelakaan yang dikarenakan kelelahan saat berkendara maka diperlukan sebuah  sistem  yang  menggunakan alarm untuk  mendeteksi  mata  kantuk  secara real  time . Salah satu  penelitian  sebelumnya  untuk  mendeteksi  mata  kantuk,  sistem  yang  dibuat  menggunakan metode  segmentasi  warna.  Pada  penelitian  ini  akan  dibuat  sistem  deteksi  mata  kantuk  yang berdasarkan Facial  Landmarks  Detection menggunakan  metode Regression  Trees yang diimplementasikan  ke  dalam Raspberry  Pi 3  model  B. Input dari  sistem  ini  berupa  video  yang direkam dari PiCamera secara real time . Output dari sistem ini menggunakan buzzer sebagai alarm untuk  memberikan peringatan  bahwa  pengemudi  terdeteksi  mengantuk.  Sistem  yang  dibuat  pada penelitian  ini  menunjukan  bahwa  dapat  mendeteksi  mata  kantuk  dengan  baik.  Berdasarkan  hasil pengujian, sistem dapat mendeteksi mata sebesar 93.3%, kedipan mata sebesar 96.7%, dan sudut miring wajah sebesar 95%.
Kata Kunci: Mata Kantuk, Facial Landmarks Detection , Regression Trees .
Abstract:  Traffic accidents are one of the negative impacts of technological advances in the field of  transportation.  Human  factor  is  one  of  the  factors  with  the  highest  percentage  in  increasing traffic  accidents.  One  example  of  human  factors  is  fatigue in  driving.  Fatigue  driving  will  cause the driver to experience drowsiness, therefore to minimize accidents due to fatigue while driving, a system that uses alarms is needed to detect sleepiness in real time. One of the previous studies to detect  sleepy  eyes,  a  system  created  using  the  color  segmentation  method.  In  this  paper,  a  sleep eye  detection  system  based  on  Facial  Landmarks  Detection  will  be  made  using  the  Regression Trees  method  that  is  implemented  in  the  Raspberry  Pi  3  model  B.  The  input  of  this  system  is recorded video from PiCamera in real time. The output of this system uses the buzzer as an alarm to give a warning that the driver is detected drowsy. The system created in this study shows that it can  detect  eye  sleep  well.  Based  on  The  test  results,  the  system  can  detect  eyes  by  93.3%,  eye blinking by 96.7%, and face oblique angle of 95%.
Keywords : Eye Sleep, Facial Landmarks Detection, Regression Trees

## PENDAHULUAN
Kemajuan  ilmu  teknologi  semakin berkembang  pesat  seiring  berjalannya  waktu. Perkembangan  teknologi  ini  sangat  membantu aktivitas sehari – hari di lingkungan masyarakat. Salah  satu  contohnya  adalah  perkembangan teknologi  di  bidang  transportasi.  Masyarakat semakin  mudah  untuk  melakukan  perjalanan
jauh  dengan  menggunakan  transportasi  masa kini.  Namun  pada  kemajuan  teknologi  ini, membawa  dampak  negatif  bagi  masyarakat  di lingkungan sekitar salah satunya jumlah kecelakaan  lalu  lintas  yang  semakin  meningkat di  setiap  tahunnya.  Menurut  Badan  Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, persentase kecelakaan  transportasi  darat  meningkat  dari
25.9%  ditahun  2008  menjadi  47.7%  di  tahun
2013.  Pada  tahun  2010  hingga  2014,  persentase korban  meninggal  akibat  kecelakaan  lalu  lintas berkisar 17-22% [1].
Faktor  tertinggi  penyebab  peningkatan jumlah  kecelakaaan  lalu  lintas  adalah  faktor manusia, dimana memiliki persentase 69.7% [2]. Salah  satu  contoh  faktor  manusia  adalah kelelahan  dalam  berkendara.  Pada  [3]  lebih  dari 25%  penyebab  kecelakaan  merupakan  kelelahan yang  mengakibatkan  pengendara  mengalami kantuk  saat  sedang  berkendara.  Menurut  data Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  (2016),  jumlah kecelakaan dari tahun 2012 hingga 2016 berkisar 100.000  kejadian  dengan  kerugian  hingga  200 juta rupiah.
Kantuk  adalah  suatu  kondisi  manusia yang  disebabkan  oleh  kurangnya  istirahat  atau tidur.  Manusia  dewasa  membutuhkan  tidur selama  8  jam  setiap  malamnya  agar  mencapai kinerja  optimal  [4]  .  Kekurangan  tidur  dapat mengakibatkan kantuk sehingga terjadi peningkatan  jumlah  kedipan  mata  hingga  terjadi adanya microsleeps [5]. 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 [3].
Hingga  saat  ini,  khususnya  penelitian deteksi  mata  kantuk  menggunakan  pengolahan citra digital sudah banyak dilakukan.
Berdasarkan permasalahan –
permasalahan tersebut, maka penelitian selanjutnya  akan  dibuat  sebuah  sistem  deteksi mata  kantuk.  Sistem  ini  akan  melakukan emantauan  kondisi  pengemudi  dengan  cara melakukan  perekaman  wajah  yang  kemudian akan  diproses  dengan  pengolahan  citra  digital menggunakan    metode regression  trees pada Raspberry Pi .

## METODE PENELITIAN
Pada  sistem  deteksi  mata  kantuk  ini menggunakan Pi Camera untuk mengambil data berupa  citra  gambar  yang  kemudian  diproses oleh Raspberry  Pi menggunakan  metode regression  trees berdasarkan facial  landmarks detection sehingga  dapat  mengetahui  hasil  data merupakan  mata  yang  mengantuk  atau  tidak. Apabila  hasil  proses  terdeteksi  mata  kantuk, maka  sistem  akan  mengaktifkan buzzer untuk memberikan peringatan kepada pengemudi.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem Mata Kantuk

## Histogram of Oriented Gradients
Histogram of Oriented Gradients merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mendeteksi  suatu  objek  citra  gambar.  Untuk memperoleh  suatu  hasil,  citra  gambar  akan dibagi  menjadi  beberapa  sel  dan  setiap  selnya akan  dihitung  sebagai histogram  of  oriented gradients .

## Facial Landmarks Detection
Facial  landmarks  detection merupakan keluaran  terstruktur  yang  memiliki  tujuan  untuk memprediksi  bentuk  geometri  yang  diperoleh dari sebuah data berupa citra wajah. Jumlah titik landmark bergantung pada dataset yang digunakan.  Pada  sistem  deteksi  mata  kantuk  ini, menggunakan salah satu model facial landmarks detection yaitu 68 landmarks .
Gambar  2. Penanda Koordinat Bentuk Wajah
Regression Trees

## Classification  and  Regression  Trees
merupakan  salah  satu  metode  dari  teknik  pohon keputusan.  Pada [6] regression trees merupakan metode  dengan  variabel  respon  yang  memiliki bentuk  kontinu,  sedangkan classification  trees merupakan  metode dengan  variabel  respon  yang memiliki bentuk skala kategorik.
Regression  trees merupakan  metode percabangan  rekursif  biner  dimana  kumpulan data (disebut simpul) dicabang menjadi 2 bagian cabang (disebut anak simpul) hingga menghasilkan  simpul  yang  tidak  dapat  dicabang lagi (disebut simpul akhir).
Gambar  3. Struktur Regression Trees

## Aspek Rasio Mata
Aspek  rasio  mata  digunakan  untuk menentukan kedipan suatu mata. Rumus perhitungan  aspek  rasio  mata  ditunjukan  pada gambar 4.
Gambar 4. Perhitungan Aspek Rasio Mata

## Perancangan Perangkat Keras
Gambar  5. Blok Diagram Perangkat Keras Sistem Deteksi Mata Kantuk
Gambar 6. Rangkaian Output Raspberry Pi 3
Dari  gambar  6,  dapat  dijelaskan  bahwa data  citra  gambar  yang  diperoleh  dari  kamera akan  diproses  oleh Raspberry  Pi menggunakan Python dan OpenCV dengan  metode regression trees untuk  menentukan  koordinat  mata.  Setelah menemukan koordinat mata, maka nilai koordinat mata akan diolah menggunakan rumus aspek  rasio  mata  untuk  menentukan  hasil kedipan  mata.  Apabila  hasil  aspek  rasio  mata yang  diperoleh  berada  dibawah threshold yang telah  ditentukan  oleh  penulis  selama  kurun waktu  1  detik,  maka buzzer akan  aktif  sebagai notifikasi alarm .  Pada  sistem  ini, buzzer diletakkan di GPIO pin 18.

## Perancangan  Program Flowchart Sistem Deteksi Mata Kantuk
Gambar  7. Flowchart Sistem Deteksi Mata Kantuk
Pada  flowchart  diatas  dapat  dijelaskan bagaimana  sistem  deteksi  mata  kantuk  bekerja. Awal  mula  sistem  mendeklarasikan alarm pada kondisi off dan counter =  0.  Sistem  akan melakukan infinite looping terus menerus hingga mendapatkan input keyboard berupa karakter “q” dari  pengemudi.  Kemudian  sistem  mengambil  1 frame dari  kamera  untuk  diproses  lebih  lanjut. Proses  selanjutnya  adalah  mengubah  data  citra gambar pada frame yang telah diambil dari RGB menjadi grayscale . Dari citra gambar grayscale akan diolah untuk  mengambil  area  wajah  pengemudi menggunakan  metode Histogram  of  Oriented Gradients untuk  memperkecil  proses  komputasi selanjutnya.  Batas  koordinat  tersebut  kemudian akan  digunakan  untuk  pembatas  pemetaan  68 penanda koordinat bentuk wajah. Kemudian titik –  titik  koordinat  tersebut  akan  digeser  untuk pemetaan  bentuk  wajah  menggunakan looping regressor selama  beberapa  kali. Looping regressor ini  digunakan  untuk  memberikan penanda  piksel  pada  citra  wajah  dengan menggunakan metode regression trees . Kemudian  sistem  mengambil  koordinat mata  pada  68  penanda  koordinat  bentuk  wajah dimana  mata  memiliki  koordinat  37  hingga  42
untuk  mata  kiri  dan  43  hingga  48  untuk  mata kanan. Nilai koordinat (x,y) pada koordinat mata akan  diolah  menggunakan  rumus  aspek  rasio mata untuk menentukan kedipan mata.
Apabila  nilai  ARM  kurang  dari  0.3 selama  1  detik  atau  pada  sistem  memiliki  nilai counter  lebih  besar  sama  dengan  3,  maka alarm buzzer akan  berbunyi  selama  mata  nilai  ARM kurang  dari  0.3.  Ketika  nilai  ARM  lebih  besar dari  0.3,  maka alarm  buzzer akan  mati  dan counter akan direset.
Flowchart Metode Regression Trees
Gambar  8. Flowchart Regression Trees
Flowchart  Regression  Trees mula  – mula  mengambil  data  citra  gambar  yang  sudah dikonversi ke citra gambar grayscale . Kemudian citra  gambar  tersebut  diolah  menggunakan metode histogram  of  oriented  gradients untuk memperkecil area komputasi. Area komputasi ini berbentuk  persegi  yang  berada  di  area  wajah pengemudi. Pada area persegi ini akan dipetakan 68  penanda  koordinat  bentuk  wajah  yang  akan digunakan  untuk  mendeteksi  bagian  –  bagian yang ada pada wajah pengemudi.
Kemudian dilakukan looping X sebanyak  10  kali  untuk  memberikan  hasil  yang regresi  yang  maksimal  pada  68  penanda koordinat  bentuk  wajah.  Pada  setiap looping X, sistem  akan  melakukan  penempatan  400  piksel secara  acak  menggunakan similarity  transform dari  citra  gambar Sm ke  citra  gambar Sc .  Untuk looping X=1 digunakan untuk data training yang pertama.  Selanjutnya  untuk looping X>=2 hingga  X<=10  digunakan  untuk data  training
with  dlib untuk  membandingkan  beberapa  data yang sudah ada pada library dlib . Dari  citra  gambar Sc ,  sistem  akan melakukan looping Y  yang  digunakan  untuk membandingkan selisih perbedaan piksel dengan nilai threshold pada  setiap  percabangannya. Hasil  dari  perbandingan  ini  memiliki  16 kemungkinan  yang  akan  dijadikan  nilai  dari selisih landmark untuk  setiap looping Y. Kemudian  citra  gambar Sc akan  ditambahkan dari nilai hasil selisih landmark .

## Data Training 1
Tabel 1. Ukuran Huruf [5] Ukuran Penggunaan 10 point Judul gambar 10 point Instansi  penulis,  abstrak,  kata kunci,  subjudul,  badan  makalah, dan daftar referensi 10 point Judul tabel 11 point Nama penulis 16 point Judul makalah Gambar  9. Data Training 1
Gambar  10. Citra Gambar Pertama
Gambar  11. Citra Gambar Hasil
Dari  gambar  9,  dapat  dijelaskan  bahwa data  training ini  merupakan  implementasi  dari metode regression  trees dimana  pengambilan keputusan  menggunakan  beberapa  percabangan kondisi  sehingga  membentuk  pohon  keputusan. Mula  –  mula  pada  citra  gambar  melakukan  400 random pixel . Kemudian dari 400 pixel tersebut, dilakukan random kembali untuk diambil 2 data
pixel untuk  diolah  lalu  dibandingkan  dengan random threshold citra  gambar.  Pada  sistem  ini memungkinkan  menghasilkan  16  hasil  data Δ landmarks .  Hasil  data  tersebut  berupa  koordinat titik  68 facial  landmarks yang  terdiri  dari  x  dan y,  sehingga  pada  array  data  Δ landmarks memiliki 136 data.

## Data Training with Dlib
Data  training  with  Dlib secara  konsep sama  dengan data  training 1,  hanya  saja
threshold yang  digunakan  bukan  dari  hasil random threshold namun diambil dari maksimum  korelasi  perbandingan  dengan Helen Data yang ada pada Dlib.
Tabel  1. Perhitungan Threshold With Dlib
f1-f1 f1-f2 … f400- f400 Gt - Sc rand (136) d p1,i1 p2,i1 … p16000, i1 Δ1 Δr d1 p1,i2 p2,i2 … p16000, i2 Δ2 Δr d2 … … …  … … … … p1,in p2,in … p16000, in Δn Δr dn Dari  tabel  perhitungan threshold  with dlib diatas, dapat dijelaskan bahwa Δ1 diambil dari operasi  pengurangan  citra  gambar  antara ground truth dengan current  shape .  Hasil  tersebut
kemudian  akan  dikalikan  vektor  dengan  random threshold yang  menghasilkan  nilai  d.  Selanjutnya untuk data ke dua hingga data N, dilakukan dengan cara  yang  sama.  Kemudian  dilakukan  operasi perhitungan maksimum korelasi dari nilai d.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil  Perbandingan  Metode  Histogram  of Oriented Gradients Dengan Haar Cascade
Untuk  mengetahui  perbandingan  akurasi  deteksi, frame  per  second ,  dan  tingkat  ketahanan pergerakan  antara  metode  HOG  dengan Haar Cascade .
Tabel  2. Hasil Perbandingan HOG dengan Haar
Cascade
Dari  tabel  di  atas,  dapat  dijelaskan  bahwa  metode Histogram Of Oriented Gradients memiliki tingkat akurasi  deteksi  yang  lebih  baik  daripada Haar Cascade namun  memiliki  kelemahan  pada frame per  second dikarenakan  komputasi  yang  terlalu banyak dan kompleks. Sehingga dari tabel tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  pada  sistem  ini  lebih baik menggunakan metode Histogram Of Oriented Gradients karena  memiliki  tingkat  deteksi  yang lebih akurat.

## Hasil  Pengujian  Tingkat  Akurasi  Deteksi Mata
Pada  pengujian  tingkat  akurasi  deteksi  mata bertujuan untuk mengetahui apakah sistem deteksi mata  kantuk  ini  dapat  mendeteksi  mata  dalam beberapa kondisi secara akurat.
Tabel  3. Hasil Pengujian Tingkat Akurasi
Deteksi Mata Data Ke- Frame 1 Frame 2 Frame 3 1 Berhasil Berhasil Berhasil 2 Berhasil Berhasil Berhasil 3 Berhasil Berhasil Gagal 4 Berhasil Berhasil Berhasil 5 Berhasil Gagal Berhasil 6 Berhasil Berhasil Berhasil 7 Berhasil Berhasil Berhasil 8 Berhasil Berhasil Berhasil 9 Berhasil Berhasil Berhasil 10 Berhasil Berhasil Berhasil
Dari  hasil  tabel  diatas,  dapat  dijelaskan bahwa  dari  30  data sample uji  coba  ditemukan beberapa data yang tidak dapat mendeteksi mata.
Sehingga persentase keberhasilan adalah 96.67%.
Gambar  12. Contoh Gagal Dari Hasil Pengujian Tingkat Akurasi Deteksi Mata
Gambar  13. Contoh Berhasil Dari Hasil
Pengujian Tingkat Akurasi Deteksi Mata Parameter HOG Haar Cascade Frame Per Second 2-3 fps 5-6 fps Menoleh dengan Sudut 45 ° Berhasil Gagal Menoleh dengan Sudut 90 ° Gagal Gagal Kemiringan Wajah Berhasil Gagal Tingkat Ketahanan Pergerakan Berhasil Berhasil

## Hasil Pengujian Tingkat Sensitif Kedipan Mata
Pada  pengujian  tingkat  sensitif  kedipan mata  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem dapat  mendeteksi  kedipan  mata,  mata  menuju tertutup,  maupun  mata  setengah  tertutup.  Pada pengujian  ini,  apabila  mata  menuju  tertutup maka  sistem  akan  melakukan  perhitungan  pada counter .
Tabel  4. Hasil Pengujian Tingkat Sensitif
Kedipan Mata Data Frame 1 Frame 2 Frame 3 Data 1 Berhasil Berhasil Gagal Data 2 Berhasil Berhasil Berhasil Data 3 Berhasil Berhasil Berhasil Data 4 Berhasil Berhasil Berhasil Data 5 Berhasil Berhasil Berhasil Data 6 Berhasil Berhasil Berhasil Data 7 Berhasil Berhasil Berhasil Data 8 Berhasil Berhasil Berhasil Data 9 Berhasil Berhasil Berhasil Data 10 Berhasil Berhasil Berhasil
Dari  hasil  tabel  diatas,  dapat  dijelaskan  bahwa dari 30 data sample uji coba ditemukan beberapa data  yang  tidak  dapat  mendeteksi  kedipan  mata. Sehingga persentase keberhasilan adalah
96.67% .
Gambar  14. Contoh Gagal Dari Hasil Pengujian Tingkat Sensitif Kedipan Mata
Gambar  15. Contoh Gagal Dari Hasil Pengujian Tingkat Sensitif Kedipan Mata

## Hasil Pengujian Sudut Miring Wajah
Pada  pengujian  sudut  miring  wajah bertujuan untuk mengetahui apakah sistem dapat mendeteksi  wajah  dan  mata  ketika  seorang pengendara  sedang  menggerakan  kepalanya  ke beberapa sudut dari arah kamera.
Tabel  5. Hasil Pengujian Sudut Miring Wajah
Data Frame 1 Frame 2 Data 1 Gagal Berhasil Data 2 Berhasil Berhasil Data 3 Berhasil Berhasil Data 4 Berhasil Berhasil Data 5 Berhasil Berhasil Data 6 Berhasil Berhasil Data 7 Berhasil Berhasil Data 8 Berhasil Berhasil Data 9 Berhasil Berhasil Data 10 Berhasil Berhasil Dari  hasil  tabel  diatas,  dapat  dijelaskan bahwa  dari  20  data sample uji  coba  ditemukan beberapa  data  yang  tidak  dapat  mendeteksi kedipan mata. Sehingga persentase keberhasilan
Gambar  16. Contoh Gagal Dari Hasil Pengujian Sudut Miring Wajah

## Gambar  17. Contoh Berhasil Dari Hasil Pengujian Sudut Miring Wajah

## Hasil  Perbandingan  Running  Program  di
Raspberry Pi Dengan Personal Computer
Perbandingan running  program di Raspberry  Pi dengan Personal  Computer bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang berjalan pada Raspberry Pi dapat dikatakan real time , dimana akan dibandingkan dengan Personal  Computer yang  sistemnya  sudah berjalan secara real time .
Tabel  6. Hasil Perbandingan Kedipan Mata di Raspberry Pi Dengan Personal Computer Data Ke- PC Raspberry Delay (detik) Ket 1 Terdeteksi  Terdeteksi 0.42 Ok 2 Terdeteksi  Terdeteksi 0.27 Ok 3 Terdeteksi  Terdeteksi 0.28 Ok 4 Terdeteksi  Terdeteksi 0.36 Ok 5 Terdeteksi  Terdeteksi 0.49 Ok 6 Terdeteksi  Terdeteksi 0.31 Ok 7 Terdeteksi  Terdeteksi 0.34 Ok 8 Terdeteksi  Terdeteksi 1.17 Ok 9 Terdeteksi  Terdeteksi 1.33 Ok
Tabel  7. Hasil Perbandingan Deteksi Kantuk I di Raspberry Pi Dengan Personal Computer
Data Ke- PC Raspberry Delay (detik) Ket 1 Terdeteksi  Terdeteksi 0.11 Ok 2 Terdeteksi  Terdeteksi 0.13 Ok 3 Terdeteksi  Terdeteksi 0.16 Ok 4 Terdeteksi  Terdeteksi 0.18 Ok 5 Terdeteksi  Terdeteksi 0.21 Ok 6 Terdeteksi  Terdeteksi 0.11 Ok 7 Terdeteksi  Terdeteksi 0.2 Ok 8 Terdeteksi  Terdeteksi 0.18 Ok
9 Terdeteksi  Terdeteksi 0.14 Ok
Tabel  8. Hasil Perbandingan Deteksi Kantuk II
di Raspberry Pi Dengan Personal Computer Data Ke- PC Raspberry Delay (detik) Ket 1 Terdeteksi  Terdeteksi 0.14 Ok 2 Terdeteksi  Terdeteksi 0.17 Ok 3 Terdeteksi  Terdeteksi 0.09 Ok 4 Terdeteksi  Terdeteksi 0.12 Ok 5 Terdeteksi  Terdeteksi 0.27 Ok 6 Terdeteksi  Terdeteksi 0.05 Ok 7 Terdeteksi  Terdeteksi 0.26 Ok 8 Terdeteksi  Terdeteksi 0.2 Ok 9 Terdeteksi  Terdeteksi 0.22 Ok Dari  ketiga  tabel  di  atas,  dapat dijelaskan bahwa perbandingan pengujian kedipan  mata  pada Raspberry  Pi dengan Personal  Computer menghasilkan output yang sama dengan persentase 100%, namun Raspberry  Pi memiliki delay dengan  rata-rata berkisar 0.55 detik terhadap Personal Computer . Sama  halnya  dengan  pengujian  deteksi  kantuk, dimana Raspberry  Pi menghasilkan output yang sama  dengan Personal  Computer yang  memiliki persentase 100% dan rata-rata delay 0.16 detik.
Gambar  18. Contoh Hasil Perbandingan Kedipan Mata di Raspberry Pi (Kanan) Dengan Personal Computer
(Kiri)
Gambar  19. Contoh Hasil Perbandingan Deteksi Kantuk di Raspberry Pi (Kanan) Dengan Personal Computer (Kiri)

## KESIMPULAN
Dari  perancangan program hingga pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Metode untuk mendeteksi wajah pada sistem deteksi  mata  kantuk  secara  akurat  dapat menggunakan Histogram of Oriented Gradients ,  dimana  metode  ini  memiliki komputasi  yang  cukup  banyak  sehingga proses  yang  dilakukan Raspberry  Pi cukup lama.
2. Sistem  deteksi  mata  kantuk  yang  berjalan pada Raspberry  Pi dapat  dikatakan  cukup
real time . Sistem ini memiliki delay berkisar 0.16  detik  dari  sistem  yang  dijalankan  pada personal  computer yang  dapat  dikatakan real time .
3. Sistem  deteksi  mata  kantuk  yang  berjalan pada Raspberry  Pi dapat  beroperasi  dengan baik  sesuai  dengan  sistem  yang  berjalan pada personal  computer dengan  persentase sebesar 100%.

## SARAN
Untuk  menghasilkan  keluaran  dengan frame  per  second yang  tinggi  secara real  time dibutuhkan  perangkat  keras  yang  memiliki microprocessor dengan clockspeed yang  lebih tinggi daripada Raspberry Pi 3 Model B.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Djaja, S., Widyastuti R., Tobing K., Lasut D., dan  Iriant  J.  2016. Gambaran  Kecelakaan Lalu  Lintas  Di  Indonesia  2010-2014. Jurnal Nasional Ekologi Kesehatan. Vol. 15, No. 1
[2] Badan Pusat Statistik. 2016. Statistik Transportasi  Darat  2016. Badan  Pusat Statistik Indonesia. ISSN: 2598-5612
[3] Bergasa  L.M.,  Nuevo  J.U.,  Sotelo  M.  A., Barea R., dan Lopez. 2008.
Visual Monitoring of Driver Inattention.
International Journal
of Studies in Computational Intelligence. Vol. 132, No.19
[4] Mahachandra,  M.,  Yassierli,  Iftikar  Z., Sutalaksana, dan Kadarsah S. 2011.
Sleepiness Pattern
of
Indonesian Professional  Driver  Based  on  Subjective Scale and Eye Closure Activity . International Journal of Basic & Applied Sciences IJBAS- IJENS. Vol. 11, No. 06
[5] Caldwell,  John  A.,  &  Caldweel,  J.Lynn. (2003).  Fatigue  in  Aviation  :  A  Guide  to Staying  Awake  at  The  Stick.  Farnham  : Ashgate Publishing
[6] Breiman  et.al.  1993.  Classification  and Regression  Tress.  New  York :  Chapman  and Hall