## Deteksi Mata Mengantuk Pada Pengemudi Mobil Menggunakan Metode Viola Jones
Imanuddin 1 ,  Rahmat Maulana 2 , Munawir 3
1 imannuddin2096@gmail.com, 2 rahmatmaulana012@gmail.com 3 munawir.@unsam.ac.id
Fakultas Teknik  Universits Samudra, Kota Langsa
Abstract -- More and more face detection and recognition systems.  Although  more  and  more,  it  does  not  mean  that research  on  this  subject  has  been  completed.  Demands  for effectiveness, both speed and level of accuracy in a detection system  are  increasingly  taken  into  account.  Many  of  the several face detection systems use the Viola Jones method as an  object  detection  method.  The  Viola  Jones  method  is known to have high speed and accuracy because it combines several  concepts  (Haar  Features,  Integral  Image,  AdaBoost, and  Cascade  Classifier)  into  a  main  method  for  detecting objects.  The  programming  language  used  in  this paper uses the  matlab  programming  language  to  make  it  easier  to  make the  system.  This  paper  aims  to implement Viola Jones into a simple  sleep  eye  detection  system  by  utilizing  the  library  in Matlab.  After  the  system  is  completed,  the system tests the detection characteristics of detectable drowsiness. This sleepy eye detection aims to determine whether the driver of the car is  sleepy  or  not  when  driving  with  input  in  the  form  of eye detection taken using a digital camera and then inserted into a Matlab GUI programming language where binary and drowsy eyes are taken as a reference later it will be processed so as to produce output in the form of sound warning of the driver of the vehicle drowsy or not automatically.
Intisari  --- Sistem  pendeteksian  dan  pengenalan  wajah semakin  banyak.  Walaupun  semakin  banyak,  bukan  berarti penelitian  mengenai  hal  ini  sudah  selesai.  Tuntutan  akan efektifitas,  baik  kecepatan  maupun  tingkat  keakuratan  dalam sebuah sistem pendeteksian semakin diperhitungkan.  Banyak dari  beberapa  sistem  pendeteksian  wajah  menggunakan metode  Viola  Jones  sebagai  metode  pendeteksi  objek. Metode  Viola  Jones  dikenal  memiliki  kecepatan  dan keakuratan  yang  tinggi  karena  menggabungkan  beberapa konsep  (Haar  Features,  Integral  Image,  Ada  Boost,  dan Cascade  Classifier)  menjadi  sebuah  metode  utama  untuk mendeteksi  objek.  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan dalam  makalah  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman matlab  sehingga  memudahkan  dalam  pembuatan  sistem. Makalah  ini  bertujuan  untuk    mengimplementasikan  Viola Jones  ke dalam sistem deteksi mata kantuk sederhana dengan memanfaatkan  library  yang  ada  pada  matlab.  Setelah  sistem selesai dibuat, dilakukan pengujian  sistem  terhadap karakteristik  deteksi  mata  kantuk  yang  dapat  didet eksi.
Deteksi  mata  mengantuk  ini  bertujuan  untuk  menentukan apakah  pengendara  kendaraan  mobil  mengantuk  atau  tidak pada saat berkendara dengan input berupa deteksi mata yang diambil  menggunakan  kamera  digital  kemudian  di  masukkan ke  dalam  sebuah  bahasa  pemrograman  GUI  Matlab  dimana diambil    nilai  mata  biner  mata  mengantuk  dan  tidak mengantuk menjadi referensi yang nanti akan diolah sehingga menghasilkan  output  berupa  suara  peringatan  pengendara kendara mobil  mengantuk atau tidak secara otomatis.

## Kata Kunci : Komputer Vision, Mata Mengantuk , Viola Jones

## I. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  angka  kecelakaan  lalu  lintas  tiap  tahun meningkat.  Banyaknya  kecelakaan  disebabkan  oleh  berbagai faktor  diantaranya  faktor  manusia,  faktor  kendaraan,  dan faktor  lingkungan  [1].  Faktor  kecelakaan  yang  disebabkan oleh  manusia,  Rasa  kantuk  saat  berkendara adalah salah satu kondisi  yang  sering  diabaikan oleh para pengendara  bermobil dan  merupakan  salah  satu  penyebab  sering  terjadinya kecelakaan,  terutama  pada  saat  berkendara  pada  jarak  yang cukup  jauh  [1][2].  Berdasarkan  faktor  di  atas,  maka kecelakaan  kendaraan  mobil  dapat  diminimalisir  dengan adanya  aplikasi  deteksi  mata  mengantuk  yang dipasang pada mobil  [3]  [4].
Pada  mulanya  mobil  akan  dipasangkan  sebuah  kamera berfungsi  untuk  mendeteksi  mata.  Kemudian  kamera  tersebut dihubungkan  dengan  laptop.  Pada  saat  program  dijalankan, maka  pada  saat  pengendara  mengalami  kegantukan  (mata mulai  tertutup)  maka  alarm  dari  program  deteksi  mata  akan berbunyi  sehingga  dengan  frekuensi  yang  tinggi  sehingga pengendara tersadarkan kembali.
Dengan adanya deteksi mata kantuk maka diharapkan akan mampu  mengurangi  tingkat  kecelakaan  yang  sering  terjadi akibat  dari  faktor  kelalaian  manusia  dan  dapat  membantu mengawasi  para  pengendara  kendara  agar  lebih  waspada dengan  kondisi  yang  ada  [5]  [6].  Berdasarkan  permasalahan tersebut,  maka  penulis  membuat  suatu  system ”Deteksi Mata Mengantuk  pada  Pengendara  Mobil  Menggunakan  Metode Viola  Jones”.

## II. METODE  PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  cara  yang  digunakan untuk  melakukan  pengamatan  dengan  pemikiran  yang  tep at secara  terpadu  melalui  tahapan-tahapan  yang  disusun  secara ilmiah  untuk  mencari,  menyusun  serta  menganalisis  dan menyimpulkan  data,  sehingga  dapat  dipergunakan  untuk menemukan,  mengembangkan  dan  menguji  kebenaran  sesuai ilmu  pengetahuan.
MULAI MULAI END MENGAKTIFKAN KAMERA HASIL DETEKSI MATA SECARA REAL TIME MENGHASILKAN OUTPUT SUARA

## MENDETEKSI WAJAH
SECARA REAL TIME
MENDETEKSI MATA KIRI DAN

## MATA KANAN SECARA REAL TIME

## MENDETEKSI MATA BINER SECARA REAL TIME

## Gambar  3.1  Flowchart

## A. Menampilkan  Gambar
Proses  pertama  yaitu  menangkap  gambar  secara  realtime. Pada  proses  ini  program  akan  terlebih  dahulu  mengatur resolasi  agar  gambar  yang  didapat  berkualitas  bagus   jadi disarankan  untuk  menggunakan  kamera  Webcam atau kamera Output.

## B. Proses Mendeteksi  Mata  Biner
Proses  ini  berfungsi  untuk  mendeteksi  mata  biner,  mata biner  ini  yang  nantinya  digunakan untuk perhitungan apakah mata  ngantuk atau tidak. jadi Mta Biner tersebut adalah suatu proses  warna  yang  seperti  hitam  putih  dan  akan  lebih  cepat mendapatkan  suatu  nilai  agar  bisa  mendeteksi  bola  mata  kita dengan benar.

## C. Mendeteksi  Mata  tidak  Mengantuk
Proses  ini  berfungsi  untuk  mendeteksi  mata  biner,  mata biner  ini  yang  nantinya  digunakan untuk perhitungan apakah mata  ngantuk  atau  tidak.  kalau  program  ini  mendeteksi  mata tidak  mengantuk  maka tidak akan mengeluarkan suara apapun dari program  ini.

## D. Hasil deteksi mata  yang mengantuk
Pada  proses  ini  aplikasi  telah  mendeteksi  mata  yang mengantuk  yang  ditandai  dengan  pemberitahuan  pada  menu bar  yang  berwarna  merah  dan  pada  proses  ini  alarm  telah berbunyi sebagai peringatan bahwa mata telah mengantuk,yang  mana  suara  alarm  pemberitahuan  tersebut dihasilkan dari suara music yang bisa kita ganti-ganti suaranya supaya  menjadi  unik  dan lebih mudah mendengar suara alarm dari aplikasi  mata mengantuk ini.

## III. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
A. Implementasi  Sistem
Implementasi sistem Bertujuan untuk menjelaskan
Tahapan - tahapan implementasi tersebut berupa implementasi perangkat  lunak,  implementasi  perangkat  keras  dan  hasil  dari program  aplikasi ini.

## B. Implementasi  Perangkat  Lunak
Implementasi  Perangkat  Lunak merupakan Proses Instalasi perangkat  Lunak,  sehingga  aplikasi  bisa  berjalan  dengan Benar.  Proses Instalasi Perangkat Lunak meliputi  :
Tabel  4.2.1 Implementasi  Perangkat  Lunak
Perangkat  Lunak Keterangan Microsoft Windows 7 Ultimate Sistem  Operasi Matlab R2015b Aplikasi  Pembangun System

## C. I mplementasi  Perangkat Keras
Implemantasi  perangkat  keras  merupakan  realisasi  dari analisis  dan  perancangan  kebutuhan  perangkat  keras. Implementasi  perangkat  keras  yang  dilakukan  meliputi perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  pembangunan  sistem dan  perangkat  keras  yang  diperuntukan  bagi  komputer  yang akan  menggunakan  aplikasi  ini.  Berikut  ini  merupakan spesifikasi  perangkat  keras  untuk  komputer dan juga webcam yang digunakan dalam pembangunan sistem :
Tabel  4.3.1 Implementasi  Perangkat  Keras Perangkat  Keras Keterangan
Komputer
 Sistem  Operasi
Windows 7 Ultimate  64
bit Processor Intel (R)
Core (TM) i5  CPU
M450  @ 2.40GHz  2.40
GHz
 Ram  4 GB
Webcam
 A4TECH  1080p

## D. Hasil Program
Metode Viola jones merupakan sebuah metode yang paling banyak  digunakan  karena  memilki  tingkat  keakurasian  paling tinggi  diantara  metode  lainnya.  Hasil  daripada  aplikasi  ini berupa  peringatan  yang  berupa  suara  akan  berbunyi  apabila mata pengendara mobil  sudah mengantuk.
Program  deteksi  mata  mengantuk  ini  berbasis  GUI, terdapat  beberapa  tombol  button  yang  digunakan  untuk mengoperasikan  aplikasi  ini.  Pada  aplikasi  ini terdapat tombol scroll  yang  berfungsi  untuk  mengatur  tingkatan  mata  biner. Setelah  mengatur  mata  biner  maka  tekan  tombol  start  untuk memulai  program.  Dan  terdapat  juga  tombol  keluar  yang berfungsi untuk keluar dari aplikasi.
Gambar  3.1 Mendeteksi  Wajah  dan  Mata
Gambar  3.2 Mendeteksi  Mata  Biner
Gambar  3.3 Mendeteksi  Mata  tidak Megantuk
Gambar  3.5 Mata  kantuk terdeteksi dan  alarm
berbunyi.
Tabel 4.1  Hasil Pengujian Program
Program  mata  kantuk  ini  tidak  berjalan 100% disebabkan juga mungkin  dengan  jarak  yang  membuat  program  tidak  berjalan 100%,  jadi  kalau  jarak  mata  dengan  webcam  semakin  jauh maka  bukan tidak berhasil tetapi hasilnya tidak akurat.

## IV. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Aplikasi  mata  mengantuk  sangat  terpengaruh  oleh beberapa  factor  seperti  kamera,  semakin  bagus  kamera  yang digunakan  maka  resolusi  gambar  yang  didapat  akan  semakin bagus  Dan  kecepatan  dalam  mendeksi  wajah  maupun  mata akan  lebih  cepat  apabila  menggunakan  kamera  yang  bagus , jadi disarankan untuk supaya hasil gambar menjadi bagus saya sarankan untuk memakai  kamera  Output atau Webcam.
Aplikasi  ini  sangat  rentang  akan cahaya yang masok, dan pada  aplikasi  ini  akan  mengalami  kendala  apabila  mendeteksi seseorang  yang  sedang  menggunakan  kacamata  jadi  di harapkan  kepada  kalian  semua  kalau  ingin  menggunakan aplikasi  ini  maka  kita  tidak  boleh  memakai  kacamata  atau sejenis  lainnya  yang  menutupi  bola  mata  kita  sehingga kalau tidak  ada  yang  mentupi  bola  mata  kita  maka akan lebih cepat mendapatkan hasil dari program  ini.
Implemetasi dari pada  aplikasi  ini  dipakai  untuk pengemudi  mobil  pada  umumnya  yang  mana  sangat  berguna untuk  menghindari  kecelakaan  mobil  yang  disebabkan  oleh supir  mengantuk.  Jadi  aplikasi  ini  akan  berguna  bila dipasangkan  pada  mobil,  terlebih  mobil  tersebut  merupakan mobil  yang  melakukan  perjalanan  yang  jauh.  Jadi  apabila aplikasi  telah  dipasang,  dan  pada  saat  pengemudi  mengalami mata  ngantuk  (mengantuk)  maka  sura  peringatan  akan
berbunyi  dengan  keras   sehingga  pengemudi  tersebut  bisa beristirahat sejenak.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1]  N.  C.  S.  Dewi  and  I.  N. Budiantara,  “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Kecelakaan  di  Provinsi  Jawa  Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated,” vol. 7,  no. 2, 2018. [2]  H. Fitrianti, “MODEL FAKTOR-FAKTOR BANYAKNYA KECELAKAAN LALU LINTAS
PADA  KENDARAAN  SEPEDA  MOTOR  DENGAN PENDEKATAN  GENERALIZED  LINEAR  MODEL,” vol. 4, pp. 94–104,  2017.
[3]  A.  Y.  Rahman,  S.  Sumpeno,  and  M.  H.  Purnomo,  “Arca detection  and  matching  using  Scale  Invariant  Feature Transform  (SIFT)  method  of  stereo  camera,”  vol.  2018- Janua, no. July 2018,  pp. 66–71,  2018.
[4]  Afrizal  Zein,  “Pendeteksian  Kantuk  Secara  Real  Time Menggunakan  Pustaka  OPENCV  dan  DLIB  PYTHON Real  Time  Sleepiness  Detection  Using  OPENCV  Library and PYTHON  DLIB,”  vol. 28,  no. 2,  pp. 22–26,  2018.
[5]  B.  Tryanto,  M.  Nasrun,  and  R.  A.  Nugrahaeni,
“DETEKSI MATA MENGANTUK PADA
PENGEMUDI  MOBIL,”  vol.  18,  no.  2,  pp.  321–329, 2019.
[6]  Imanuddin,  F.  Alhadi,  R.  Oktafian,  and  A.  Ihsan,  “Lie Detektor  With  Eye  Tracking Analysis and Pupil Dilation Based  Video  Camera,”  vol.  5,  no.  3,  pp.  6139–6145, 2018.
No. Nama Jarak Level Biner Hasil Penelitian 1 Kelvin  Frasetia 20cm  0.345 Berhasil Mendeteksi 2 Rahmat  Maulana 10cm  0.235 Berhasil Mendeteksi 3 Dwiki  Adtiya Utama 5cm 0.13 Tidak berhasil 4 Fachrid Alhadi 55  cm  0.34 Tidak berhasil 5 Lukas Raesmana PA 20cm 0.34 Berhasil Mendeteksi 6 Zulfa Fauzal 10cm 0.13 Berhasil Mendeteksi 7 Haviz  Fazlullah 60  cm  0.39 Tidak berhasil 8 Riki  Altamba 25cm 0.39 Berhasil Mendeteksi 9 Raza  Oktavian 25cm 0.13 Berhasil Mendeteksi 10 Feri  Fadli  Aiyub 40cm  0.275 Berhasil Mendeteksi