## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466

## Kontrol Lampu Pada Pendeteksian Kantuk dengan Parameter Posisi Tidur Menggunakan Object Detection Effiecientdet Lite
Nurul Humaera B 1 , Abdul Latief Arda 1,* , Andani Achmad 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Komputer, Universitas Handayani Makassar, Makassar, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Teknik Elektro, Universitas Hasanuddin, Makassar, Indonesia Email: 1 humairah777@gmail.com, 2,* abdullatief@handayani.ac.id, 3 andani@unhas.ac.id Email Penulis Korespondensi: abdullatief@handayani.ad.id
Abstrak− Mengantuk merupakan tanda tubuh masuk fase menuju istirahat. Pendeteksian aktivitas mengantuk yang terintegrasi Kontrol  lampu  dimana  otomatisasi  kontrol  lampu  dilakukan  berdasarkan  hasil  deteksi  objek  yakni  manusia  pada  saat mengantuk  akan  dibutuhkan  dalam  mengefisienkan  penggunaan  energi  listrik.  Analisis  skema  pendeteksian  kantuk  dan keefektifan  metode  deteksi  objek  pada  pendeteksian  kantuk  dengan  parameter  posisi  tubuh  dan  mata  dilakukan  dengan menggunakan metode object detection Effiecientdet Lite sebagai arsitektur yang digunakan dalam pembuatan model deteksi kantuk  dimana  model  yang  dibuat  diimplementasikan  pada  Raspberry  Pi  yang  terintegrasi  dengan  pengontrolan  lampu menghasilkan  pendeteksian  kantuk  dengan  komparasi  3  parameter  kantuk  (posisi  tubuh,  mata,  ekspresi  wajah)  mampu melakukan pengontrolan lampu berupa otomatisasi lampu padam dan menyala berdasarkan label yang muncul pada tiap class parameter deteksi kantuk. Hasil yang didapatkan bahwa Evaluasi metric menghasilkan Average Precision yang berbeda pada 3 parameter namun dalam kemunculan bounding box yang paling tespat dalam mendeteksi objek adalah posisi tidur, untuk parameter mata bounding box tidak tepat dalam mendeteksi kantuk sementara pada ekspresi wajah bounding box sulit mucul. Pengujian akurasi dilakukan pada parameter posisi tidur menghasilkan akurasi pendeteksian sebesar 80%.
Kata Kunci: Deteksi Kantuk; Kontrol lampu; HBI;  Raspberry Pi Pi; Object Detection
Abstract− Drowsiness  is  a  sign  that  the  body  is  entering  a  phase  towards  rest.  Integrated  detection  of  sleepy  activity  light control where light control automation is carried out based on the results of  object detection, namely humans when they are sleepy, will be needed to efficiently use electrical energy. Analysis of the sleep detection scheme and the effectiveness of the object detection method in detecting sleepiness with body and eye position parameters was carried out using the Efficientdet Lite object detection method as the architecture used in making sleep detection models where the model created is implemented on a Raspberry Pi which is integrated with light control resulting in detection drowsiness with a comparison of 3 sleepiness parameters (body position, eyes, facial expressions) is able to control lights in the form of automatic lights turning off and on based  on  the  labels  that  appear  in  each  drowsiness  detection  parameter  class.  The  results  obtained  were  that  the  metric evaluation produced a different Average Precision for 3 parameters but in the appearance of the bounding box the most precise in  detecting  objects  was  the  sleeping  position,  for  the  eye  parameter  the  bounding  box  was  not  appropriate  in  detecting drowsiness while in facial expressions the bounding box was difficult to appear. Accuracy testing was carried out on the sleep position parameter resulting in a detection accuracy of 80%.
Keywords : Sleep Detection; Light control; HBI; Raspberry Pi; Object Detection

## 1. PENDAHULUAN
Tidur,  suhu  ruangan,  bercerita,  makan,  minum,  mematikan  lampu,  bermain  dengan  binatang  peliharaan  adalah beberapa  dari  banyak  parameter  perilaku  penghuni  baik  dalam  penelitian  Krishnan  [1]  maupun  Laaroussi  [2]. Tidur  menjadi  kebutuhan  primer  manusia.  Cukup  dan  berkualitasnya  tidur  akan  sangat  berpengaruh  pada kesehatan  [3].  Kehidupan  kota  besar  mengakibatkan  jam  tidur  yang  kadang  tidak  teratur.  Penggunaan  cahaya lampu dan  smartphone berlebihan  menjadi pneting untuk diperhatikan  [4]. Peningkatan kenyamanan  bangunan merupakan kebutuhan dalam memenuhi kepuasan fisik penghuni [5] seperti halnya tidur. Kualitas dan jumlah tidur yang baik menjadi kunci hidup sehat.
Tidur yang  nyenyak dan cukup dapat meningkatkan fokus dalam bekerja atau beraktivitas. Pencahayaan ruangan  juga  berpengaruh  pada  jam  biologis  tidur.  Penggunaan  smartphone  saat  mulai  mengantuk  membuat perasaan  tidur  hilang,  hal  ini  menjadi  penyebab  seseorang  bisa  menghabiskan  waktu  berjam-jam  hanya  untuk bermain smartphone.
Serupa  dengan  pencahayaan,  penggunaan  lampu  saat  tidur  menjadikan  tidur  kadang  tidak  nyenyak  dan meningkatkan suhu ruangan, sehingga mematikan lampu menjadi solusi yang efektif. Namun, rasa lelah karena seharian bekerja membuat usaha untuk mematikan lampu saat mulai mengantuk menjadi hal berat karena membuat perasaan kantuk hilang, sehingga susah untuk tidur kembali. Pengontrolan lampu, pendeteksi api, dan kontrol gas dapur merupakan contoh sistem bangunan pintar [6].
HBI (Human Building Interaction) tidak terbatas pada aktivitas saat bekerja dalam ruangan namun juga pada aktivitas  istirahat seperti tidur atau mengantuk.  HBI  menganalisis sistem  interaksi dan  interkoneksi untuk menurunkan penggunaan energi pada bangunan penghuni. Efisiensi sistem energi dengan mengobservasi aktivitas dan perilaku penghuni selama berinteraksi dengan bangunan dan benda didalamnya.
Pemahaman  akan  interaksi  bangunan  dan  penghuni  dapat  menghemat  lebih  banyak  energi  daripada mengubah kebiasaan tradisional yang membutuhkan proses lama. HBI mengubah perilaku penghuni menjadi lebih hemat  energi  melalui  efisiensi  penggunaan  energi.  Pengembangan  dan  penyajian  konsep  dan  kerangka  kerja arsitektur  dan  desain  perkotaan.  Kenyamanan,  kesehatan  dan  produktivitas  dalam  lingkungan  sekitar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
memanfaatkan dan mendukung interaksi sosial dan keberagaman budaya  menjadi prioritas dalam HBI. Beberapa penelitian terkait pemantauan aktivitas  manusia saat tertidur dimanfaatkan untuk  memantau gangguan tidur  [7] dan sebagai alat diagnosa kesehatan [8].
Penelitian terkait deteksi kantuk pernah dilakukan oleh Sukrit [9] yang membaginya kedalam 3 (tiga) jenis pendeteksian kantuk berdasarkan sensor yang digunakan yakni landmark wajah untuk mendeteksi keadaan wajah, Eye  Aspect  Ratio  (EAR)  dan  Eye  Closure  Ratio (ECR)  untuk  mendeteksi  rasa  kantuk  pengemudi  berdasarkan adaptive thresholding dengan akurasi sebesar 84% dengan menggunakan random forest classifier.. Deteksi kantuk dapat  dilakukan  melalui  beberapa  parameter  seperti  mata,  detak  jantung,  gerakan  tubuh,  suhu  tubuh,  ekspresi wajah, dll.  Secara real-time deteksi kantuk juga ditemukan pada penelitian Afrizal [10] yang mendeteksi kantuk secara  Computer  Vision  menggunakan  Opencv  dan  library  Python  pada  fitur  mata  yang  menghasilkan  akurasi sebesar 90%, penggunaan CNN dalam mengklasifikasikan mata kantuk oleh Reddy menghasilkan akurasi sebesar 96,43% [11] namun, penelitian yang dilakukan oleh Puteri menggunakan metode  Haar Cascade dengan akurasi lebih  besar sebesar 97,23% [12], akurasi 100% berhasil dicapai dalam penelitian serupa oleh  Karthikeyan dkk. dengan menggunakan fitur kelopak mata [13].
Penentuan area deteksi wajah berdasarkan titik wajah (mata dan mulut) mampu mendeteksi kantuk dengan akurasi  model  92%  [14].  Detak  jantung  juga  dapat  menjadi  parameter  seseorang  mengantuk  atau tidak  karena mengantuk akan mempengaruhi aktivitas jantung. Metode HRV dalam pengamatannya terhadap kondisi kantuk menggunakan  alat-alat  yang  menempel  pada  bagian  kepala  agar  sinyal  EGG  (Electroencephalography)  dapat tersampaikan dan dapat diimplementasikan ke smartphone atau komputer [15], akurasi 94,61% melalui penelitian yang  sama dengan sinyal EKG (Elektrokardiogram) dan  Random  Forest [16]. Akurasi  yang dihasilkan  metode Haar Cascade menjadi yang tertinggi, hal membuktikan metode Haar Cascade berhasil dalam mendeteksi kantuk untuk beberapa fitur berbeda. Haar Cascade sendiri berjalan pada  library Opencv namun, dalam beberapa kasus penggunaan Opencv pada Raspberry Pi  menjadi berat dalam pemrosesan datanya sehingga akan memperlambat performa pada kinerja Raspberry Pi.  Library Tensorflow juga merupakan library yang memiliki kinerja yang cepat dan andal. Salah satu keunggulan Tensorflow adalah diluncurkannya Tensorflow Lite yang memang dikhususkan untuk  pengembangan  mikrokontroler  sehingga  kinerjanya  menjadi  lebih  ringan  dan  cepat.  Penelitian  ini  akan menggunakan model dari Tensorflow Lite dalam pendeteksian kantuk menggunakan costume dataset baru yakni posisi tidur.
Penelitian  pendeteksian  kantuk  lebih  banyak  dimanfaatkan  dalam  pengembangan  keamanan  pada pengendara  mobil  [9],  [11],  [13–15],  [17]–[18].  Kenyataanya,  posisi  tidur  dengan  beberapa  jenis  gerakan umum[19]  merupakan ciri seseorang sedang tertidur. Namun, peneliti kesulitan dalam  mencari referensi terkait pedeteksian  kantuk  berdasarkan  posisi  tidur.  Penelitian  dalam  memantau  kondisi  tidur  dalam  bangunan  lebih banyak dilakukan untuk tujuan kontrol kesehatan [20], sedangkan penelitian deteksi kantuk dalam bangunan belum dilakukan  dikarenakan  peneliti  belum  menemukan  jurnal  ataupun  penelitian  yang  membahas  secara  spesifik keterkaitan antara pendeteksian kantuk yang diimplementasikan dalam fungsi bangunan.
Berdasarkan  beberapa  masalah  yang  ada  maka  penting  untuk  mengembangkan  kontrol  lampu  yang terintegrasi  pendeteksi  aktivitas  kantuk  dimana  mengantuk  adalah  proses  menuju  yang  mampu  melakukan otomatisasi  kontrol  lampu  akan  dibutuhkan  dan  akan  mengefisienkan  kinerja  bangunan  terhadap  penghuni. Penelitian  ini  berkontirbusi  menjadi  referensi  terkait  pengembangan  bangunan  masa  depan  dalam  interaksinya dengan  manusia  khususnya  pada  topik  HBI.  Selanjutnya,  penelitian  ini  menguatkan  teori  bahwa  pendeteksian kantuk menggunakan parameter posisi tidur memiliki potensi pegembangan ilmu yang lebih luas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Design Deteksi Kantuk
Design yang diusulkan untuk meminimalkan aktivitas penghuni selama beristirahat. Penggunaan lampu pada jam tidur atau istirahat akan mengurangi kualitas tidur serta tidak disarankan dalam kesehatan. Rancangan digunakan untuk memonitoring aktivitas penghuni dalam ruangan, khususnya pada malam hari. Malam hari sebagai waktu biologis manusia untuk beristirahat (Al Furqan Ayat 47).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
Pendeteksian kantuk (Gambar 1) diambil dari inputan kamera PiCamera dimana kamera akan mendeteksi apakah objek sedang mengantuk atau tidak. Raspberry Pi sebagai mikrokontroller akan mengontrol arus dari relay ke  lampu  berdasarkan  inputan  dari  PiCamera  yang  menyatakan  objek  sedang  mengantuk  berdasarkan  mata, ekspresi  wajah  dan  posisi  tubuh.  Jika  kamera  mendeteksi  objek  sedang  mengantuk  maka  lampu  akan  otomatis dimatikan dan sebaliknya.
Program pendeteksi kantuk kemudian akan dimasukan ke  Raspberry Pi  dengan pengorganisasian  library pada  Gambar  2.  Program  otomatisasi  lampu  kemudian  akan  disimpan  pada  satu  file  folder  bernama  “tfLite1” dengan  nama  lampuON.py  dan  lampuOFF.py.  TFLite_detection_Webcam.py  merupakan  file  main  dari keseluruhan sistem pendeteksian. Program  TFLite_detection_Webcam.py  yang dijalankan akan  memanggil  file deteksikantuk.tfLite  sebagai  model  Tensorflow  Lite  dan  labelmap  untuk  label  data  yang  akan  muncul  ketika pendeteksian,  kedual  file  adalah  file  model  yang  akan  diaplikasikan  ke  sistem  deteksi  kantuk  dan  dibuat  pada Tensorflow Lite pada google collab sebagai model costume pendeteksian kantuk.

## Gambar 2. Pengorganisasian Program Deteksi Kantuk

## 2.2 Sistem Deteksi Kantuk
Kantuk  dapat  terjadi  tiap  saat  dalam  gerakan  atau  posisi  yang  beraneka  ragam,  sehingga  untuk  membuat pendeteksian kantuk beberapa aspek yang dipertimbangkan adalah gerakan tidur dan jarak tempat tidur agar dapat meningkatkan  kenyamanan  penghuni  diperlukan  pendeteksi  kantuk  yang  tidak  mengganggu  karena  akan mempengaruhi  aspek  psikologis  dan  fisilogis  objek  yang  akan  diteliti  sehingga  pemilihan  perangkat  tanpa menyentuh objek dalam pengukurannya adalah solusi yang terbaik [21],  namun pengembangan akan perangkat atau alat tanpa sentuh atau jarak jauh masih sedikit [22].
Terkait  dengan  kenyamanan  penghuni  semasa  tidur.  Pengelompokan  sensor  yang  tidak  mengganggu aktivitas penghuni dalam pemantauan dan pengukurannya menjadi beberapa bagian salah satunya adalah kamera [23]. Pemanfaatan deep learning dalam pendeteksian dan klasifikasi pada sebuah citra dapat menghasilkan akurasi yang  akurat,  meski  perancangannya  rumit  namun  proses  dari  melatih  citra  akan  sangat  cepat  meski  tidak bersentuhan  langsung  dengan  objek  [24],  hal  ini  tidak  akan  memberi  rasa  khawatir  penghuni    selama  sistem berjalan, sehingga pengukuran akan dilakukan berdasarkan citra gerakan, mata dan posisi tubuh.
Kenyamanan  penghuni  menjadi  salah  satu  tujuan  dalam  pengembangan  HBI,  untuk  meningkatkan kenyamanan  pemantauan  fisik  perilaku  penghuni  dilakukan.  Pemanfaatan  smart  device  atau  IoT  dalam pemantauan  perliaku  penghuni  melalui  beberapa  parameter  seperti  penyesuaian  thermostat,  saklar  lampu,  buka tutup  jendela  serta  kehadiran  penghuni  [14]  &  [25],  sementara  perilaku  khusus  seperti  tidur,  merokok,  dan kehadiran  binatang  [4]  peliharaan  juga  dipantau  .  Parameter  tersebut  merupakan  interaksi  manusia  bangunan dimana perilaku penghuni memberi data yang akan dimanfaatkan bangunan dalam memberi feedback [5].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
Gambar  3  menampilkan  Flowchart  rancangan  pendeteksi  kantuk.  Ketika  model  PiCamera  berhasil diintegrasikan  dengan  Raspberry  Pi  3,  kamera  ini  terus  merekam  setiap  posisi  tubuh  penghuni.  Bagian  yang diusulkan  ini  secara  khusus  berfokus  posisi  tidur  dan  gerakan  mata  penghuni.  Hasil  citra  yang  diproses  pada library  Tensorflow  Lite.  Penggunaan  PiCamera  pada  Raspberry  Pi  3  model  B  untuk  membuat  rekaman  posisi tubuh, ekspresi wajah dan gerakan mata yang terus-menerus.
Pembuatan model costume untuk pendeteksian kantuk dilakukan dalam beberapa tahap yakni pengumpulan dataset dilanjutkan  labeling data yang bertujuan untuk memudahkan proses  training dengan dataset costum dan pembuatan model melalui program deteksi objek yang disediakan oleh Tensorflow pada google collab.
Penelitian terkait posisi tidur dilakukan untuk mengklasifikasikan 5 kriteria posisi tidur paling umum [19], dimana  posisi  tidur  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  parameter  untuk  mendeteksi  kantuk  menggunakan  metode deteksi objek dengan library Tensorflow. PiCamera berperan dalam menangkap posisi tidur penghuni secara real- time dan me-monitoring suhu tubuh penghuni. Data gambar dari kamera akan mendeteksi objek sedang tertidur atau tidak berdasarkan posisi tidur, ekspresi wajah dan gerakan mata menggunakan Tensorflow Lite dengan model deteksi objek Tensorflow Lite.
Pemilihan  model  arsitektur  untuk  pendeteksian  kantukakan  menggunakan  model  Efficientdet_Lite. Efficientdet merupakan arsitektur gabungan dari MobileNet dan MNest sebagai bagian dari jaringan CNN, namun dengan tingkat akurasi  yang  lebih tinggi dan dapat  bekerja  lebih cepat  [26]. Model  ini  memiliki 5  jenis  bentuk arsitektur (Efficientdet_Lite0-4) dan merupakan arsitektur deteksi objek yang banyak dan sesuai digunakan pada perangkat mikrokontroller karena memiliki output size lebih ringan (Proses pembuatan model dilampirkan).
Evaluasi data dengan data validate dilakukan untuk mengevaluasi data dengan menggunakan data validate dari hasil pemodelan yang sudah dibuat untuk melihat apakah model dapat mengenali data dan mendeteksi kantuk. Evaluasi  deteksi  objek  dilakukan  dengan  metode evaluasi  metric  COCO  (Common  Object  in  Context)  dimana menggunakan 10 level IoU (Intersection over Union) dengan rentang threshold 0.5 -0.95. AP adalah rata-rata pada beberapa IoU (IoU minimum untuk mempertimbangkan kecocokan positif). Gambar menampilkan deskripsi hasil evaluasi pada evaluasi COCO[27].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Skema Deteksi Kantuk Terintegrasi Kontrol Lampu
Rancangan  yang diusulkan untuk  meminimalkan  penggunaan  energi  listrik selama penghuni  berada pada  masa Istirahat pada malam hari. Sebagaimana tercantum pada hadist.
اَهْنَع َو :   نَأ   يِب نلا - ى لَص  هالل  ِهْيَلَع  َم لَس َو -  َناَك  هماَنَي  َل  وَأ  ِلْي للا ،  هموهقَي َو  هه َر ِخآ يِِّلَصهيَف .   قَف تهم   ْيَلَع ِه Artinya:  "Rasulullah  SAW  tidur  pada  awal  malam  dan  bangun  pada  penghujung  malam.  Lalu  beliau melakukan sholat," [28]
عفنأ مونلا : ام ناك دنع ةدش ةجاحلا هيلإ ، مونو لوأ ليللا دمحأ عفنأو نم هرخآ
“Tidur yang paling bermanfaat adalah tidur ketika sangat mengantuk, tidur di awal malam paling baik dan paling bermanfaat dari lainnya” [29]. Kesesuian dengan tuntuan Nabi Muhammad SAW bahwa waktu tidur terbaik adalah waktu setelah isya. Pukul 19.30 hingga salah satu dari sepertiga malam yakni antar pukul 01.00-03.00 dini hari merupakan waktu tidur paling baik.
Penggunaan lampu terus-menerus selama masa tidur menyebabkan penggunaan energi listrik tidak efisien, selain itu penggunaan lampu pada  jam tidur atau istirahat akan mengurangi kualitas tidur serta tidak disarankan dalam kesehatan [18]. Hal ini menjadi alasan diterapkannya sistem pengontrol lampu pada penghuni yang menjadi tujuan  dari  sistem  rancangan.  Analisis  posisi  tubuh  dan  gerakan  mata  menjadi  parameter  untuk  mempelajari keadaan penghuni.
Gerakan penghuni, mata dan posisi tidur menjadi parameter penting karena ketika posisi tubuh penghuni terlelap maka deteksi kantuk dinyalakan dan akan mengirim perintah ke lampu untuk dimatikan secara otomatis, sehingga penghuni tidak perlu lagi bangun untuk mematikan lampu.
Penggunaan  Raspberry  Pi  menjadikandeteksi  dapat  dilakukan  secara  fleksibel,  pendeteksian  kantuk menggunakan Raspberry Pi juga digunakan pada penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
Gambar  4  menampilkan  rancangan  deteksi  kantuk  dengan  pin  VCC  Relay  yang  terhubung  ke  lampu kemudian dipasangkan ke pin GPIO 17 (Pin 11) pada Raspberry Pi, GND pada pin ground (GND) pin 9  dan IN1 pada  pin  2  (5  Volt).  Sensor  suhu  MLX90614  memiliki  4  slot  pin  yakni  VIN,  GND,  SDA  dan  SCL.  Pin  VIN dihubungkan  ke  pinboard  4  (5  Volt),  GND  pada  pin  6,  SDA  pada  pin  3  dan  SCL  pada  pin  5  Raspberry  Pi. Otomatisasi  lampu  dilakukan  pada  program  yang  dibuat.  Program  otomaisasi  lampu  dibuat  secara  terpisah sehingga tidak memberatkan kinerja Raspberry Pi untuk pendeteksian kantuk yang memakai CPU dari Tensorflow Lite. Secara sederhana program otomatisasi lampu dibuat pada file berbeda menggunakan library RPi.GPIO  untuk akses pin yang disesuaikan dengan pin Relay dan Raspberry Pi.
Gambar 5. Deteksi ‘terjaga” (kiri) dan ‘terlelap’ (kanan)
Gambar 6. Deteksi “mataterbuka” (kanan) dan “matatertutup (Kiri)
Gambar 7. Deteksi ekspresi wajah “terjaga” (kanan) dan “terlelap” (kiri)
Gambar 5 menampilkan program deteksi kantuk yang dibuat akan memanggil program untuk mematikan dan menghidupkan lampu berdasarkan prediksi label dengan menggunakan printah exec(). Posisi terjaga dilabeli dengan ”terjaga”   mampu  mengotomatisasi  lampu menyala dan  label  “terlelap”  untuk posisi terlelap”  mampu mengotomatisasi lampu mati pada parameter posisi tubuh (Tabel 1).
Sementara pada Gambar  6 pendeteksian kantuk dengan parameter mata mampu mendeteksi bahwa mata tertutup  dan  terbuka  meski  kemunculan  bounding  box  dan  label  sangat  rendah  namun  program  tetap  mampu mengotomatisasikan lampu, baik menyalakan dan memadamkan sesuai kondisi mata terbuka dan tertutup  (Tabel 2). Gambar 7 menampilkan hasil deteksi kantuk dengan parameter ekspresi wajah dimana kemunculan  bounding box  kurang  akurat  namun  label  yang  muncul  sesuai.  Parameter  ekspresi  wajah  pada  pendeteksian  kantuk  juga mampu mengotomatisasikan lampu karena kemunculan label “terjaga” akan tetap menyalakan dan “terlelap” untuk memadamkan lampu.
Tabel 1. Hasil otomatisasi pendeteksian kantuk berdasarkan 3 parameter
Kondisi Lampu Parameter Posisi Tubuh Parameter Mata Parameter Ekspresi Wajah Terlelap Terjaga Mata tertutup Mata terbuka Terlelap Terjaga Menyala -  -  -  Padam  -  -  -

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466

## 3.2 Kefektifan Deteksi Kantuk
Dataset  dikumpulkan  oleh  peneliti  secara  mandiri  dari  2  orang  dimana  terdiri  dari  2  perempuan  (Gambar  8). Sebanyak 1371 dataset citra berhasil dikumpulkan (Tabel 2). Pembagian dilakukan dengan perbandingan umum menjadi  rasio  3:1:1  (60:20:20)  untuk  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian  [30].    Keterbatasan  waktu  penelitian membuat peneliti  menggunakan  dataset  yang sama untuk parameter mata dan posisi tubuh dan ekspresi wajah. Gambar diambil menggunakan PiCamera dengan output video yang kemudian diekstrak ke frame dengan ukuran 1960x720 pixel disesuaikan dengan resolusi maximal PiCamera.
Tabel 2. Pembagian Dataset Dataset Posisi tidur Mata Ekspresi Wajah Persentase Train 1371 1032 1032 60% Validate 456 258 258 20% Test 456 258 258 20%
Gambar 8. Dataset Gambar
Selanjutnya pelabelan gambar yang akan dideteksi dilakukan untuk memudahkan proses  training dengan dataset  costume.  Proses  labeling  dilakukan  dengan  aplikasi  “LabelImg.py”  yang  disediakan  oleh  Python  untuk memudahkan proses pendeteksian model yang dibuat (Gambar  9).Pembagian posisi tidur yang [19] menjadi acuan bahwa  posisi  tidur  dapat  diidentifikasi  secara  manual  dan  akan  dilakukan  pendeteksian  melalui  citra  gambar. Pembagian kelas untuk posisi tidur dalam penelitian ini dibagi menjadi 2 yakni posisi terjaga (tidak dalam posisi tidur) dan posisi terlelap (jenis posisi tidur, [19]).
Kondisi  mata  menjadi parameter penting  [9, 10, 32, 33, 34, 28]  karena beberapa penelitian  menyatakan bahwa mata sebagai parameter kantuk berhasil dilakukan. Terdapat 2 kelas pelabelan dalam dataset dengan kelas, mata  terbuka,  mata  tertutup,  terjaga  dan  terlelap.  Parameter  ekspresi  wajah  dilabeli  dengan  2  parameter  yakni ekspresi  ‘terjaga’ dan ‘terlelap’. Berbeda dengan gerakan tubuh, ekspresi ‘terjaga’ disesuaikan dengan ekspresi datar, tersenyum dan tertawa. Sementara untuk ekspresi terlelap disesuaikan dengan ekspresi lemas, menguap dan tertidur.
Gambar 9. Proses Labeling
Gambar 10. Evaluasi Deteksi object COCO

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
Proses  training  menggunakan  arsitektur  Efficientdet_Lite1  menghasilkan  evaluasi  metric  COCO[31] (Gambar 10) dari  model dengan  analisis  metrik  deteksi kantuk dengan parameter posisi tidur dimana rata rata presisi  (AP)  secara keseluruhan adalah 0,88555044, hal  ini  menandakan bahwa  model  yang dibuat 88% secara keseluruhan  mendeteksi  gambar  yang  seharusnya  tidak  deteksi  atau  dapat  dikatakan  nilai  bounding  box  yang dihasilkan tergolong tinggi (Gambar 11).
Gambar 11. Evaluasi Deteksi kantuk dengan parameter posisi tidur (a), mata (b) dan ekspresi wajah (c)
Namun secara spesifik melalui deteksi area Pascal VOC (AP50) menghasilkan prediksi kebenaran deteksi sebesar  96%,  sementara  untuk  deteksi  yang  lebih  dalam  (AP75)  hanya  94%  sehingga  dapat  dikatakan  mampu mendeteksi  objek  dengan  akurasi  area  object  (bounding  box)  yang  tinggi.  Average  Precision  parameter  mata terbuka hanya mampu mendeteksi class  mata terbuka 35% dan 48% untuk mata tertutup yang dikatakan sangat rendah hasil ini pula yang menguatkan alasan area yang harusnya dideteksi menjadi tidak dideteksi dan sulit untuk menangkap  area  yang  dideteksi  (Gambar  6).  Parameter  ekspresi  wajah  menghasilkan  44%  deteksi  class  posisi terjaga dan 63% posisi terlelap, meski memiliki Average Precision yang paling tinggi dari kedua parameter lainnya sebesar  49%,  namun  perbedaan  yang  sangat  jauh  dari  persentase  Average  Presicion  dari  2  class-nya  membuat rendahnya kemunculan bounding box dalam pendeteksian dengan parameter ekspresi wajah “terlelap”.
Parameter  pendeteksian  kantuk  dari  3  parameter  menghasilkan  Average  Precision  yang  sangat  berbeda dimana, parameter posisi tidur 88%, parameter mata 42% dan ekspresi wajah 52%. Parameter posisi tidur menjadi yang  lebih  unggul  dari  2  parameter  lainnya  hal  ini  dikarenakan  kemunculan  bounding  box  sesuai  denga  area pendeteksian.
Gambar 12. Hasil Deteksi Posisi Terjaga
Gambar 13. Hasil deteksi posisi terlelap

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
Terlihat pada Gambar 12 dan 13 menampilkan hasil pendeteksian posisi terjaga dan terlelap dimana besaran akurasi deteksi posisi tubuh yang lebih tinggi menghasilkan kemungkinan untuk melakukan pendeteksian kantuk berdasarkan citra posisi tubuh. Pendeteksian berdasarkan mata tidak mampu ditampilkan sehingga dapat dikatakan bahwa    prediksi  deteksi  kantuk  pada  mata  dapat  dikatakan  sangat  rendah,  sehingga  berdasarkan  hasil  yang didapatkan peneliti tidak melanjutkan untuk uji akurasi pada parameter mata dan ekspresi wajah.
Hal  ini  dikarenakan  parameter  mata  hanya  mampu  dideteksi  ketika  posisi  mata  dapat  dijangkau  kamera dengan  hanya pada  jarak dekat dan kemunculan  bounding  box dan  label pada pendeteksiannya  menjadikan uji akurasi  sulit  dilakukan,  begitupun  dengan  parameter  ekspresi  wajah  yang  sangat  mudah  mendeteksi  ekspresi terjaga  namun  sulit  mendeteksi  bagian  wajah  dengan  ekspresi  “terlelap”.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  metric, selanjutnya akan dilakukan uji akurasi pendeteksian dengan menggunakan Precision dan recall pada data testing secara pada parameter posisi tubuh, dimana label yang muncul sebagai class. Untuk menghitung nilai presisi, recall dan akurasi dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Perhitungan Precision, Recall, dan Accuracy
Gambar 15. Evaluasi Akurasi Pendeteksian Posisi Tidur
Berdasarkan Uji hasil akurasi pendeteksian kantuk dengan parameter posisi tidur (terlampir), dimana pada Gambar 15 evaluasi akurasi yang dilakukan dengan confusion matrix menunjukkan bahwa akurasi dari data testing model  yang  dibuat  dalam  memprediksi  class  posisi  tidur  adalah  80%  yang  mengartikan  bahwa  model  deteksi kantuk  berdasarkan  posisi  tidur  model  mampu  mendeteksi  class  terhadap  kondisi  sebenarnya  sebesar  76% (Precision) dan 95% dalam mendeteksi keseluruhan class yang dideteksi sesuai dengan kondisi sebenarnya (recall).

## 4. KESIMPULAN
Pendeteksian  kantuk  menjadi  trend  topik  penelitian  yang  diminati.  Parameter  untuk  pendeteksian  kantuk  ada berbagai  macam  seperti  mata,  ekspresi  wajah  dan  detak  jantung.  Kefektifan  pendeteksian  kantuk  di  lakukan dengan mengkomparasi antar 3 parameter kantuk yang disebutkan dalam evaluasi metric dan akurasi pendeteksian. Evaluasi metric menghasilkan Average Precision yang berbeda pada 3 parameter dalam menunjukkan kemunculan bounding  box  yang paling tepat dalam  mendeteksi objek adalah posisi tidur. Pengujian akurasi dilakukan pada parameter posisi tidur yang menghasilkan akurasi pendeteksian class sebesar 80%. HBI menjadikan pendeteksian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
kantuk  layak  untuk  diimplementasikan  dalam  me-monitoring  aktivitas  manusia  dalam  ruangan  terkhusus  pada kantuk  yang  terintegrasi  dengan  pengontrolan  lampu.  Pengontrolan  lampu  berdasarkan  aktivitas  terjaga  dan terlelap menjadi solusi dalam pengontrolan energi listrik dan otomatisasi furniture bangunan.

## REFERENCES
[1] D. Krishnan, S. Kelly, and Y. Kim, “A Meta‐Analysis Review of Occupant Behaviour Models for Assessing Demand‐ Side Energy Consumption,” Energies, vol. 15, no. 3, 2022, doi: 10.3390/en15031219.
[2] Y. Laaroussi, M. Bahrar, M. Elmankibi, A. Draoui, and A. Si-Larbi, “Occupant behaviour: A major issue for building energy performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 609, no. 7, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/609/7/072050.
[3] C. Gao et al., “Sleep Duration/Quality With Health Outcomes: An Umbrella Review of Meta-Analyses of Prospective Studies,” Front. Med., vol. 8, no. January, pp. 1–15, 2022, doi: 10.3389/fmed.2021.813943.
[4] M. N. Kamel Boulos and K. Koh, “Smart city lifestyle sensing, big data, geo-analytics and intelligence for smarter public health decision-making in overweight, obesity and type 2 diabetes prevention: the research we should be doing,” Int. J. Health Geogr., vol. 20, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s12942-021-00266-0.
[5] O. S. Vlasova and F. A. Bichkaeva, “Возрастные Изменения Параметров Углеводного Обмена И Обеспеченности Витаминами В1, В2 У Жителей Двух Северных Регионов,” Klin. Lab. Diagn., vol. 66, no. 8, pp. 465–471, 2021, doi: 10.51620/0869-2084-2021-66-8-465-471.
[6] W. L. Hsu et al., “Establishment of smart living environment control system,”  Sensors Mater., vol. 32, no. 1, pp. 183– 195, 2020, doi: 10.18494/SAM.2020.2581.
[7] A. R. Dhruba, K. N. Alam, M. S. Khan, S. Bourouis, and M. M. Khan, “Development of an IoT-Based Sleep Apnea Monitoring  System  for  Healthcare  Applications,”  Comput.  Math.  Methods  Med.,  vol.  2021,  2021,  doi: 10.1155/2021/7152576.
[8] G.  Matar,  J.  M.  Lina,  J.  Carrier,  and  G.  Kaddoum,  “Unobtrusive  Sleep  Monitoring  Using  Cardiac,  Breathing  and Movements  Activities:  An  Exhaustive  Review,”  IEEE  Access,  vol.  6,  no.  August,  pp.  45129–45152,  2018,  doi: 10.1109/ACCESS.2018.2865487.
[9] S. Mehta, S. Dadhich, S. Gumber, and A. J. Bhatt, “Real-Time Driver Drowsiness Detection System Using Eye Aspect Ratio and Eye Closure Ratio Fatigue Detection Non-Intrusive Methods Driver monitoring system,” Proceeding Int. Conf. Sustain. Comput. Sci. Technol. Manag., pp. 1333–1339, 2019, [Online]. Available: https://ssrn.com/abstract=3356401.
[10]  A. Zein, “Pendeteksian Kantuk Secara Real Time Menggunakan Pustaka OPENCV dan DLIB PYTHON,” Sainstech J. Penelit. dan Pengkaj. Sains dan Teknol., vol. 28, no. 2, pp. 22–26, 2018, doi: 10.37277/stch.v28i2.238.
[11]  V.  R.  Reddy  Chirra,  S.  R.  Uyyala,  and  V.  K.  Kishore  Kolli,  “Deep  CNN:  A  machine  learning  approach  for  driver drowsiness  detection  based  on  eye  state,”  Rev.  d’Intelligence  Artif.,  vol.  33,  no.  6,  pp.  461–466,  2019,  doi: 10.18280/ria.330609.
[12]  R. T. Puteri and P. Utaminingrum, “Deteksi Kantuk Menggunakan Kombinasi Haar Cascade dan Convolutional Neural Network,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 3, pp. 816–821, 2020.
[13]  M. Education, “Driver-Drowsiness Detection System,” vol. 12, no. 9, pp. 1892–1898, 2021.
[14]  W. Deng and R. Wu, “Real-Time Driver-Drowsiness Detection System Using Facial Features,” IEEE Access, vol. 7, pp. 118727–118738, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2936663.
[15]  K.  Fujiwara  et  al.,  “Heart  Rate  Variability-Based  Driver  Drowsiness  Detection  and  Its  Validation  With  EEG,”  IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 66, no. 6, pp. 1769–1778, 2019, doi: 10.1109/TBME.2018.2879346.
[16]  N.  Nuryani,  P.  Sistem  Deteksi  Kantuk,  K.  Nisak,  and  A.  Dwijo  Sutomo,  “Pengembangan  Sistem  Deteksi  Kantuk Menggunakan Pengklasifikasi Random Forest pada Sinyal Elektrokardiogram (Development of Drowsiness Detection System Using Random Forest Classifier on Electrocardiogram Signals),” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. |, vol. 10, no. 3, pp. 265–271, 2021.
[17]  F.  Guede-Fernández,  M.  Fernández-Chimeno,  J.  Ramos-Castro,  and  M.  A.  García-González,  “Driver  Drowsiness Detection  Based  on  Respiratory  Signal  Analysis,”  IEEE  Access,  vol.  7,  pp.  81826–81838,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2924481.
[18]  C. Ticleanu, “Impacts of home lighting on human health,” Light. Res. Technol., vol. 53, no. 5, pp. 453–475, 2021, doi: 10.1177/14771535211021064.
[19]  K.  Tang,  A.  Kumar,  M.  Nadeem,  and  I.  Maaz,  “CNN-Based  Smart  Sleep  Posture  Recognition  System,”  Internet  of Things, vol. 2, no. 1, pp. 119–139, 2021, doi: 10.3390/iot2010007.
[20]  F.  Edita  and  M.  Michela,  “Monitoring  healthy  and  disturbed  sleep  through  smartphone  applications:  a  review  of experimental evidence,” Sleep Breath., pp. 13–24, 2019, [Online]. Available:
http://www.embase.com/search/results?subaction=viewrecord&from=export&id=L621796353%0Ahttp://dx.doi.org/10. 1007/s11325-018-1661-3.
[21]  K. Saleem, I. S. Bajwa, N. Sarwar, W. Anwar, and A. Ashraf, “IoT Healthcare: Design of Smart and Cost-Effective Sleep Quality Monitoring System,” J. Sensors, vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8882378.
[22]  Q.  Pan,  D.  Brulin,  and  E.  Campo,  “Current  Status  and  Future  Challenges  of  Sleep  Monitoring  Systems:  Systematic Review,” JMIR Biomed. Eng., vol. 5, no. 1, p. e20921, 2020, doi: 10.2196/20921.
[23]  J. Wang, N. Spicher, J. M. Warnecke, M. Haghi, J. Schwartze, and T. M. Deserno, “Unobtrusive health monitoring in private spaces: The smart home,” Sensors (Switzerland), vol. 21, no. 3, pp. 1–23, 2021, doi: 10.3390/s21030864.
[24]  G.  B.  Dell’isola,  E.  Cosentini,  L.  Canale,  G.  Ficco,  and  M.  Dell’isola,  “Noncontact  body  temperature  measurement: Uncertainty evaluation and screening decision rule to prevent the spread of covid-19,” Sensors (Switzerland), vol. 21, no. 2, pp. 1–20, 2021, doi: 10.3390/s21020346.
[25]  A. Verma, S. Prakash, V. Srivastava, A. Kumar, and S. C. Mukhopadhyay, “Sensing, Controlling, and IoT Infrastructure in Smart Building: A Review,” IEEE Sens. J., vol. 19, no. 20, pp. 9036–9046, 2019, doi: 10.1109/JSEN.2019.2922409.
[26]  M. Tan, R. Pang, and Q. V. Le, “EfficientDet: Scalable and efficient object detection,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 10778–10787, 2020, doi: 10.1109/CVPR42600.2020.01079.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6466
[27]  E. Şafak, I. A. Doǧru, N. Barişçi, and S. Toklu, “IoT based mobile driver drowsiness detection using deep learning,” J. Fac. Eng. Archit. Gazi Univ., vol. 37, no. 4, pp. 1869–1881, 2022, doi: 10.17341/gazimmfd.999527.
[28]  Ms.  Muhammad  Abduh  Tuasikal,  “Nabi  Muhammad  Tidur  Malam  Jam  Berapa?,”  rumaysho.com,  2020. https://rumaysho.com/23193-nabi-muhammad-tidur-malam-jam-berapa.html (accessed Apr. 26, 2022).
[29]  S. . dr. Raehanul Bahraen, M.Sc, “Waktu Tidur Ideal Seorang Muslim,” muslim.or.id, 2019. https://muslim.or.id/51745- waktu-tidur-ideal-seorang-muslim.html (accessed Apr. 16, 2022).
[30]  Pragati  Baheti,  “Train  Test  Validation  Split:  How  To  &  Best  Practices  [2023],”  v7labs,  2021. https://www.v7labs.com/blog/train-validation-test-set#:~:text=In  general%2C  putting  80%25  of,dimension  of  the data%2C etc. (accessed May. 5, 2022).
[31]  COCO, “Detection Evaluation,” Common Objects in Contexts, 2022. https://cocodataset.org/#detection-eval.