Abstrak —Menurut data dari Polisi Lalu Lintas (Polantas) pada tahun  2013  menunjukkan  bahwa  selama  periode  tahun  2012 dan 2013 angka kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Indonesia cenderung  menurun,  tetapi  angka  jumlah  kecelakaan  yang terjadi masih tergolong tinggi jika dibandingkan dengan negara lain.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  kantuk  pada pengemudi  merupakan  penyebab  kedua  terbesar  terjadinya kecelakaan  lalu  lintas.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah sistem yang mampu mendeteksi kantuk. Keadaan kantuk dapat dideteksi  dengan  memonitor  kondisi  pengemudi  dengan menggunakan  dua  metode  pendekatan  yaitu  pengambilan sinyal  biomedis  dan  menggunakan  teknik visual .  Salah  satu metode pengambilan sinyal biomedis menggunakan elektrokardiograf  (EKG)  dan visual menggunakan  kamera. EKG  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  merekam  sinyal jantung.  Perancangan  instrumentasi  EKG  menggunakan surface electrode yang  dipasang  menggunakan  metode segitiga eithoven . Instrumentasi EKG terdiri dari penguat instrumentasi yang  menggunakan  IC  AD620  dan  melewati  filter low  pass dengan  frekuensi cutoff 0.05Hz  dan  filter high  pass dengan cutoff 50Hz. Sinyal EKG akan dikirimkan melalui komunikasi serial  ke miniPC .  Berdasarkan  data  dapat  diperoleh  detak jantung  dan  rasio  LF/HF.  Penggunaan  satu  modalitas  tidak cukup  untuk  menyatakan  kondisi  dari  pengemudi,  sehingga perlu  ditambahkan  metode  visual haar  classifier untuk mendeteksi  kantuk. Perancangan  metode  visual  menggunakan kamera  untuk  mengambil  data frame .  Data frame pertama video  berupa height dari  kelopak  mata  sebagai threshold . Threshold digunakan sebagai pembanding dengan height frame ke-n  untuk  mengklasifikasikan  kondisi  pengemudi  sebagai parameter kedua. Penggabungan kedua parameter menggunakan  metode if  then  rule .  Melalui  pengujian  dengan lima  subjek  didapatkan  bahwa  sistem  pemantauan  kantuk menggunakan  instrumentasi  EKG dan visual haar  classifier dapat mendeteksi kantuk satu dari lima subjek yang diuji.
Kata  Kunci —Elektrokardiografi, Haar  Classifier,  Heart  Rate Variability, Instrumentasi, Kantuk, Visua.l

## I. PENDAHULUAN
ATA dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2017 menunjukan  tingkat  penggunaan  kendaraan  bermotor khususnya  mobil  penumpang  di  Indonesia  selama  64  tahun terakhir  mengalami  pertumbuhan  [1].  Peningkatan  jumlah kendaraan bermotor dapat memberikan dampak negatif yang diberikan salah satunya yaitu naiknya angka kecelakaan lalu lintas.  Meskipun,  menurut  data  dari  Polisi  Lalu  Lintas (Polantas)  pada  tahun  2013  menunjukan  bahwa  selama periode  tahun  2012  dan  2013  angka  kecelakaan  lalu  lintas yang  terjadi  di  Indonesia  menurun,  tetapi  angka  jumlah kecelakaan  yang  terjadi  masih  tergolong  tinggi  jika dibandingkan  dengan  negara  lain  [2].  Data  tersebut
menunjukkan bahwa penyebab kecelakaan lalu lintas paling besar yang ketiga yaitu pengemudi dalam keadaan mengatuk.
Keadaan  mengantuk  tersebut  dapat  dideteksi  dengan memonitor kodisi dari pengemudi dengan menggunakan dua metode  pendekatan  yaitu  dengan  pengambilan  sinyal biomedis dan menggunakan teknik visual dengan menggunakan  kamera.  Sistem  yang  banyak  dikembangkan sampai saat ini hanya menggunakan satu dari kedua metode tersebut.  Salah  satu  contoh  metode  yang  paling  banyak digunakan dengan pendekatan pengambilan sinyal biomedis yaitu  dengan  menggunakan  Elektrokardiograf  (EKG).  Pada metode  pengambilan  sinyal  EKG  menggunakan  elektroda “ fixed-on-body” dimana elektroda tersebut membutuhkan gel AgCl  yang  berfungsi  sebagai conductive  contact . Elektroda ini dapat menghasilkan sinyal jantung dengan kualitas baik. Pada  penelitian  sebelumnya,  hasil  deteksi  kantuk  dengan menggunakan EKG dengan analisa RR Interval (RRI) pada subjek,  dengan  hasil  yang  didapatkan  memiliki  nilai keberhasilan rata-rata  penghitungan  sebesar  87,5%  [3]. Sedangkan,  pada  penelitian  sistem  peringatan  dan  deteksi lelah  pada  pengemudi  menggunakan Haar  classifiers menunjukkan  persentase  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar 89% [4].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  maka  diperlukan sebuah  sistem  yang  mampu  mendeteksi  kantuk  pada pengemudi  mobil  tanpa  mengurangi  tingkat  kenyamanan mengemudi dengan menggabungkan dua metode pendekatan. Sehingga, diusulkan sebuah penelitian dengan judul “Sistem Pemantauan
Kantuk Menggunakan Instrumentasi Elektrokardiografi dan Visual  Haar  Classifier pada Pengemudi.“ Pada penelitian ini akan dirancang sistem yang dapat  mendeteksi  kantuk  pada  pengendara  mobil  dengan menggunakan metode analisa Heart Rate Variability (HRV) dari sinyal EKG dalam fungsi frekuensi serta visual dengan menggunakan metode haar classifier .

## II. PERANCANGAN SISTEM
Peracangan  sistem  untuk  mendeteksi  kantuk  dilakukan dengan  dua  tahap  dapat  dilihat  pada  gambar  diagram  blok sistem  keseluruhan  pada  Gambar  2.  Tahap  pertama  untuk mengolah data instrumentasi EKG dapat dilihat pada Gambar 1,  sinyal  aktivitas  jantung  diperoleh  dari  tubuh  melalui

## Sistem Pemantauan Kantuk Menggunakan Instrumentasi Elektrokardiografi dan Visual Haar Classifier pada Pengemudi
Christian Sanjaya, Rachmad Setiawan, dan Nada Fitrieyatul Hikmah Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : rachmad@ee.its.ac.id
D
Gambar 1. Diagram Blok Instrumentasi EKG
elektroda yang dipasangkan menggunakan metode Einthoven , sinyal yang ditangkap akan dikuatkan dan difilter untuk menghilangkan informasi sinyal yang tidak dibutuhkan. Selain itu, untuk menjaga sinyal agar tetap stabil maka ditambahkan rangkaian baseline restoration . Selanjutnya sinyal dilewatkan pada rangkaian non inverting adder untuk  menaikkan  tegangan  agar  dapat  terbaca  oleh mikrokontroler. Tahap  kedua  yaitu  proses  komputasi  data gambar.  Data  gambar  yang  ditangkap  oleh  kamera  akan diolah dengan menggunakan algoritma haar classifier. Data sinyal  EKG  yang  sudah  terfilter  dan  data  gambar  yang ditangkap  masing-masing  akan  diolah  secara  digital  pada miniPC .  Data  sinyal  EKG  akan  diolah  menggunakan QRS Detection Pan Tompkins untuk mendapatkan heart rate yang kemudian  dianalisa  dalam  domain  frekuensi  untuk mendapatkan  nilai  rasio  LF/HF  yang  menjadi  parameter untuk  menentukan  kondisi  kantuk.  Data  gambar  yang ditangkap  oleh  kamera  akan  diolah  dengan  algoritma haar classifier dengan  parameter  rasio  besarnya eyelid untuk menentukan kondisi kantuk. Kemudian kedua sistem tersebut diintegrasikan menggunakan algoritma if-then rules .

## A. Sadapan
Sadapan atau lead pada EKG merupakan konduktor yang dipasang  di  permukaan  tubuh  manusia  untuk  merekam aktivitas kelistrikan jantung dalam elektrokardiogram. Setiap sadapan  menghasilkan  perbedaan  potensial  yang  menjadi sinyal  aktivitas  kelistrikan  jantung  sesuai  dengan  posisinya terhadap jantung. Secara umum, sadapan jantung dapat dibagi menjadi  sadapan  ekstrimitas  dan  prekordial.  Karena kompleksitas otot jantung, maka untuk EKG diagnosa standar digunakan 12 sadapan dengan tujuan memberikan gambaran multidimensi  atau  menyeluruh  terhadap  sinyal  jantung  dan otot  jantung  yang  menghasilkan  sinyal  tersebut.  Namun untuk  monitoring  secara  umum  dapat  digunakan  elektroda dengan  tiga  sadapan  ekstrimitas  standar.  Sadapan  ini menggunakan  metode  segitiga  Einthoven  dengan  tiga  buah sadapan  ekstremitas  standar,  yaitu  lead  I,  II,  dan  III,  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Sinyal  EKG  direkam  dengan bantuan elektroda yang terpasang pada tiga titik tubuh, yaitu Right Arm (RA), Left Arm (LA), dan Left Leg (LL) sesuai dengan aturan segitiga Einthoven. Sadapan I merekam beda potensial antara tangan kanan (RA) yang bermuatan negatif dengan  tangan  kiri  yang  bermuatan  positif  dengan  sudut orientasi 0 0 .  Sadapan  II  merekam  beda  potensial  antara tangan kanan yang bermuatan negatif dengan kaki kiri (LF) yang bermuatan positif dengan sudut orientasi 60 0 . Sadapan
III  merekam  beda  potensial  antara  tangan  kiri  (LA)  yang bermuatan  negatif  dengan  kaki  kiri  yang  bermuatan  positif dengan sudut orientasi 120 0 .

## B. Penguat Instrumentasi
Rangkaian  penguat  instrumentasi  terdiri  atas  4  bagian utama  yaitu low  pass  filter untuk  mengurangi  efek gain bandwidth rangkaian op amp, rangkiana proteksi melindungi rangkaian  dari  tegangan  tinggi,  rangkaian  penguat menggunakan  AD620  dan  rangkaian drive  right  leg yang berfungsi memberikan feedback. Nilai penguatan dari AD620 bisa didapatkan dengan memvariaskan nilai 𝑅 𝐺 , seperti pada Persamaan (1).
𝐺𝑎𝑖𝑛 = 49,4𝑘Ω 𝑅𝐺 + 1 (1)

## C. Filter
Filter  digunakan  untuk  menghilangkan  frekuensi  sinyal yang tidak dibutuhkan. Filter yang digunakan antara lain low pass filter dan high pass filter dengan frekuensi cut-off dari masing-masing filter sebesar 0,5Hz dan 50Hz.
D. Baseline Restoration
Baseline restoration digunakan untuk menstabilkan sinyal akibat  dari  pergerakan  subjek,  interferensi  sinyal  dari lingungan, dan berbagai faktor lainnya.
E. Non Inverting Adder
Rangkaian  Non  Inverting  Adder bertujuan  untuk menaikkan  sinyal  EKG  sehingga range dari  sinyal  yang tadinya  negatif  menjadi  positif  dan  dapat  terbaca  oleh mikrokontroler.

## F. QRS Pan Tompkins
Suatu detektor QRS umumnya melalui beberapa tahapan. Hampir seluruh algoritma kompleks QRS menggunakan filter untuk menghilangkan komponen gelombang lain yang tidak diinginkan. Pada umumnya digunakan high pass filter untuk melemahkan gelombang P dan T, serta low pass filter untuk menghilangkan noise .  Beberapa  algoritma  lain  juga
Gambar 2.  Diagram Blok Sistem Keseluruhan
Gambar 3.  Segitiga Einthoven
menggunakan band  pass  filter untuk  mendapatkan  sinyal yang  lebih  baik.  Sinyal  yang  telah  difilter  kemudian digunakan  untuk  mendapatkan  kompleks  QRS  dengan  cara membandingkannya dengan suatu nilai threshold yang tetap. Algoritma deteksi QRS dapat dilihat pada Gambar 4.

## G. Algoritma Viola Jones
Metode Viola  Jones merupakan  metode  pendeteksian obyek  yang  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  cukup  tinggi yaitu sekitar 93,7 %. Metode ini, diusulkan oleh Paul Viola dan  Michael  Jones  pada  tahun  2001.  Metode Viola  Jones menggabungkan empat kunci utama yaitu haar like feature , integral  image , adaboost  learning dan cascade  classifier . Haar like feature yaitu selisih dari jumlah piksel dari daerah di dalam persegi panjang. Nilai Haar  like  feature diperoleh dari  selisih  jumlah  nilai  piksel  daerah  gelap  dengan  jumlah nilai piksel daerah terang. Diagram blok algoritma viola jones untuk mendeteksi mata dapat dilihat pada Gambar 5.
H. If then rules
Algoritma if then rules digunakan untuk mengintegrasikan kedua  modalitas. Input yang  digunakan  yaitu  kondisi pengemudi  dari  masing-masing  modalitas. Output yang dihasilkan  yaitu  kondisi  dari  pengemudi. If  then  rule yang digunakan pada sistem dapat dilihat pada Tabel 1.

## III. HASIL DAN DISKUSI
A. Pengujian Penguat Instrumentasi
Pengujian meliputi pengujian penguatan pada IC AD620. Uji  penguatan  bertujuan  untuk  membandingkan  penguatan
secara  teroritis  dengan  saat  pengukuran  berlangsung. Percobaan  dilakukan  saat 𝑅 𝐺 = 500Ω .  Pengujian  dilakukan dengan  pengaturan 𝑉 𝑖𝑛 = 10 𝑚𝑉 .  Nilai 𝑉 𝑜𝑢𝑡 = 960 𝑚𝑉 sehingga,
𝐺 = 49,4𝑘𝛺 500𝛺 + 1 = 99,8𝑘𝑎𝑙𝑖 (Teori)
𝐺 = 𝑉0 𝑉𝑖 = 960 10 = 96𝑘𝑎𝑙𝑖 (Pengujian )

## B. Pengujian Filter
Filter  yang  digunakan  meliputi low  pass  filter dan high pass filter . Sinyal input berupa sinyal sinus dengan amplitudo 1V  dengan  variasi  berupa  frekuensi.  Hasil  pengujian filter ditunjukkan pada Gambar 6.
C. Pengujian Baseline Restoration
Pengujian baseline restoration dilakukan dengan menentukan batas atas dan batas bawah dari masing-masing op amp. Batas atas diatur pada angka +2V dan batas bawah pada -2V. Hasil pengujian menunjukkan bahwa saat tegangan input berada dibawah -2V, maka LED akan on dan membuat kapasitor discharge lebih cepat dan membuat sinyal kembali ke baseline . Kemudian saat tegangan berada diatas +2V, LED akan kebali ON dan membuat kapasitor discharge lebih cepat dan  sinyal  kembali  ke baseline. Hasil  pengujian  rangkaian baseline restoration dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 4.  Algoritma Detektor QRS Oleh Pan Tompkins
Gambar 5. Algoritma Eye Detection
Gambar 6. Konfigurasi Elektroda EKG
Tabel 1.
If Then Rules Untuk Klasifikasi Kondisi Pengemudi Klasifikasi EKG Klasifikasi Haar Classifier Kondisi Klasifikasi Pengemudi Normal Normal Normal Normal Kantuk Normal Kantuk Normal Kantuk Kantuk Kantuk Kantuk

## D. Pengujian Non Inverting Adder
Penambahan  rangkaian adder bertujuan  menaikkan  level tegangan  sinyal  agar  dapat  dibaca  oleh  mikrokontroler. Pengujian  dilakukan  dengan input sinyal  sinus  dengan amplitude 1V. Dari hasil pengujian didapatkan output sebesar 1,08V  dengan  nilai 𝑉 𝑚𝑎𝑥 = 1,62𝑉 .  Sehingga  tegangan dinaikkan  sebanyak  0,62V  ke  atas.  Dapat  dilihat  pada Gambar 7 hasil pengujian non inverting adder.
E. Pengujian Instrumentasi Elektrokardiogram
Pengujian
keseluruhan sistem instrumentasi elektrokardiogram  meliputi semua bagian signal processing yaitu penguat instrumentasi, low pass filter , high pass filter , baseline  restoration ,  dan non  inverting  adder .  Pengujian dilakukan  dengan  kondisi  subjek  dengan  menggunakan elektroda  permukaan  yang  diletakkan  dengan  titik  sadapan left arm (LA) dan right arm (RA) pada bagian dada. Ilustrasi pemasangan elektroda pada subjek dapat dilihat pada Gambar 8  Pengujian  dilakukan  pada  lima  subjek.  Hasil  pengujian pada dua subjek dapat dilihat pada Gambar 9.
Pengujian selanjutnya yaitu untuk menguji algoritma QRS detection untuk  mendapatkan heartrate dan  mendapatkan nilai  dari  rasio  LF/HF.  Guna  mengklasifikasikan  kondisi pengemudi  menggunakan  nilai threshold rasio  LF/HF  yang digunakan  sebesar  0,17  pada  kondisi  kantuk  berdasarkan penelitian  sebelumnya  [5].  Pengujian  dilakukan  dengan merekam aktifitas jantung selama dua menit secara kontinu. Hasil pengujian algortima QRS detection untuk mendapatkan heartrate dan  rasio  LF/HF  ditunjukkan  pada  Tabel  3. Berdasarkan hasil pengujian yang didapatkan dari total lima pengujian  tidak  ada  subjek  yang  berada  dalam  kondisi kantuk.  Namun,  pada  saat  dilakukan  pengujian  dilakukan pengkondisian  pada  subjek  1  dan  subjek  2.  Pengkondisian yang  dilakukan  yaitu  saat  dilakukan  pengukuran  kedua
subjek pada malam sebelumnya memiliki kualitas tidur yang buruk. Oleh karena itu, sistem  seharusnya dapat mendeteksi kantuk  pada  kedua  subjek.  Sistem  tidak  dapat  mendeteksi karena nilai dari threshold yang digunakan tidak tercapai. Namun,  jika  dilihat  dari trend yang  didapatkan  dari  total lima subjek yang diuji. Kedua subjek yang memiliki kualitas tidur  yang  buruk  pada  malam  sebelumnya  pada  saat dilakukan  pengukuran  memiliki  nilai  rasio  LF/HF  yang cenderung  sama  dan  lebih  kecil  dari  ketiga  subjek  lainnya. Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  didapatkan  bahwa range rasio  LF/HF  untuk  mengklasifikasikan  kondisi  kantuk  pada pengemudi khususnya untuk pengemudi di Indonesia sebesar 0,17-0,24.

## F. Pengujian Visual Haar Classifier
Pengujian  selanjutnya  untuk  menguji  modalitas  kedua yaitu  metode visual  haar  classifier. Pengujian  dilakukan dengan  menguji  sistem  untuk  mendeteksi  area  wajah  dan mata pada empat subjek dengan penampilan pada tiap subjek yang berbeda-beda. Hasil pengujian sistem untuk mendeteksi area wajah dan mata dapat dilihat pada Tabel 4. Berdasarkan pengujian dari lima pengujian nilai keberhasilan sistem untuk mendeteksi area wajah dan mata sebesar 80%.
Pengujian sistem untuk klasifikasi kondisi dari pengemudi menggunakan nilai threshold dari besarnya eyelid pada data frame pertama. Pengujian dilakukan selama dua menit secara kontinu.  Klasifikasi  kondisi  kantuk  terjadi  pada  saat  data frame ke-n lebih kecil dari nilai threshold .
Pada  pengujian  klasifikasi  kondisi  dilakukan  pengujian pada  lima  subjek.  Hasil  pembacaan  pada  tiap  data  frame selama  dua  menit  akan  dirata-rata.  Hasil  rata-rata  tersebut
Tabel 2. Pengujian Baseline Restoration Tegangan Input (V) Kondisi LED -4 ON
-3 ON -2 OFF -1 OFF 0 OFF 1 OFF 2 OFF 3 ON 4 ON Gambar 7.  Pengujian Rangkaian Non Inverting Adder
Tabel 3.
Hasil Pengujian QRS Detection Untuk Mendapatkan Heartrate dan Rasio LF/HF Subjek Heart Rate Rasio LF/HF 1 84,44 0,253 2 60,55 0,246 3 67,48 0,320 4 79,08 0,323 5 84,40 0,311 Gambar 8.  Ilustrasi Penempatan Elektroda Pada Dada
Gambar 9.  Sinyal EKG Dari Sadapan Pada Dada Pada Subjek 1 (Atas) Dan Subjek 5 (Bawah)
menjadi  kondisi  dari  pengemudi.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 5. Sistem mendeteksi dua subjek (subjek 1 dan  subjek  4)  berada  dalam  kondisi  kantuk.  Berdasarkan pengkondisian subjek seharusnya sistem mengklasifikasikan subjek 1 dan subjek 2 berada dalam kondisi kantuk.

## G. Pengujian Sistem Klasifikasi Pengemudi
Pengujian  sistem  integrasi  antara  dua  modalitas  dengan menggunakan  metode if  then  rule .  Hasil  pengujian  sistem integrasi dari kedua sistem dapat dilihat pada Tabel 6.
IV. RINGKASAN DAN KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Pada  penelitian  tugas  akhir  yang  menggunakan  dua modalitas  yaitu  instrumentasi  elektrokardiogram  dan  visual menggunakan metode haar cascade untuk memantau kantuk dari pengemudi mobil merupakan penelitian yang tergolong baru  dengan  menggunakan  dua  modalitas  untuk  dapat mengklasifikasikan kondisi dari pengemudi sangat mungkin dilakukan. EKG mampu menangkap sinyal jantung terutama QRS complex dengan jelas, kemudian sinyal masuk kedalam
Tabel 4. Hasil Pengujian QRS Detection Untuk Mendapatkan Heartrate dan Rasio LF/HF No Kondisi Hasil Keterangan 1 Subjek 1 Menggunakan Kacamata Sistem mampu mendeteksi mata dan wajah pada subjek yang menggunakan  kacamata 2 Subjek 1
Menggunakan Topi Sistem tidak mampu mendeteksi mata dan wajah pada subjek yang menggunakan topi 3 Subjek 2
Menggunakan Topi Sistem  mampu mendeteksi mata dan wajah pada subjek yang menggunakan topi 4 Subjek 3 Keadaan Normal Sistem  mampu mendeteksi mata dan wajah pada subjek dalam keadaan normal 5 Subjek 4 Keadaan Normal Sistem  mampu mendeteksi mata dan wajah pada subjek dalam keadaan normal
rangkaian penguat instrumentasi dan filter untuk mendapatkan sinyal EKG. Frekuensi cut-off pada filter LPF dan HPF berada pada 50Hz dan 0.05Hz. Baseline restoration digunakan  untuk  memperbaiki  baseline  dari  sinyal  namun sifatnya opsional karena sinyal yang diperoleh sudah berada pada baseline -nya. Kemudian sinyal yang sudah difilter akan diolah untuk dideteksi dengan menggunakan QRS detection untuk memperoleh informasi kondisi dari pengemudi. Hasil yang didapatkan pada klasifikasi keadaan pengemudi dengan menggunakan  rasio  LF/HF  hanya  berhasil  mendeteksi  satu
dari  tiga  subjek  yang  diuji.  Tetapi  hal  tersebut  sangat terpengaruh  dari  nilai  besaran  threshold  yang  ditentukan. Berdasarkan  nilai threshold yang  digunakaan  dalam penelitian ini  didapatkan hasil pengujian pada subjek 1 dan subjek  2  memiliki  nilai  rasio  LF/HF  yang  cenderung  sama dengan  nilai  rata-rata  0,24.  Berdasarkan  hasil  yang  didapat terjadi hasil yang kontras pada subjek 3, subjek 4, dan subjek 5  yang  memiliki  nilai  rasio  LF/HF  sebesar  0,3.  Jika  dilihat dari  keadaan  sebenarnya  pada  saat  dilakukan  pengujian subjek  1  dan  subjek  2  berada  dalam  kondisi  yang  sama
Tabel 5.
Pengujian Visual Haar Classifier Untuk Mendeteksi Kantuk No Kondisi Data Frame Pertama Keterangan 1 Subjek 1 Sistem mengklasifikasikan subjek berada dalam kondisi kantuk 2 Subjek 2 Sistem mengklasifikasikan subjek berada dalam kondisi normal 3 Subjek 3 Sistem mengklasifikasikan subjek berada dalam kondisi normal 4 Subjek 4 Sistem mengklasifikasikan subjek berada dalam kondisi kantuk 5 Subjek 5 Sistem mengklasifikasikan subjek berada dalam kondisi normal
(kantuk) dan subjek 3, subjek 4, dan subjek 5 berada dalam kondisi normal. Dapat dilihat bahwa rasio LF/HF pada subjek dalam keadaan kantuk memiliki nilai rasio yang lebih rendah daripada  subjek  dalam  keadaan  normal.  Berdasarkan  hasil dari  penelitian  ini  dan  penelitian  sebelumnya  maka didapatkan  nilai  rasio  LF/HF  dari  kondisi  kantuk  berada dalam range 0,17-0,24.
Pada  sistem  visual  dengan  menggunakan  metode haar cascade . Data gambar yang berasal dari kamera akan menjadi input bagi  sistem  untuk  dideteksi  area  dari  wajah  dan  mata dengan  menggunakan  data frame hasil training dengan menggunakan metode haar cascade . Kemudian sistem akan mengambil threshold berupa  tinggi  kelopak  mata  yang berasal dari pengambilan gambar pertama untuk dibandingkan  dengan  keadaan  tinggi  kelopak  mata  terkini. Sehingga,  dengan  membandingkan  nilai threshold maka sistem  dapat  mengklasifikasikan  kondisi  dari  pengemudi. Dari  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  keberhasilan  sistem yang  mampu  mendeteksi  area  wajah  dan  mata  dari  subjek sebesar  80%.  Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  hasil pengklasifikasian  dari  subjek  bergantung  dari  nilai keberhasilan  sistem  untuk  mendeteksi  wajah  dan  mata.  Hal tersebut didukung dengan  keberhasilan sistem  yang  mampu mengklasifikasikan  kondisi  subjek.  Sisi  penampilan  dari pengemudi  sangat  berpengaruh  terhadap  sistem  deteksi, contohnya  seperti  penggunaan  kacamata  dan  topi  dapat menambah faktor kegagalan deteksi wajah dan mata.
Secara keseluruhan  sistem integrasi dari  kedua  modalitas dapat bekerja dengan baik untuk mengklasifikasikan kondisi pengemudi.  Tetapi  nilai  keberhasilan  dari  sistem  masih rendah.  Hal  ini  dikarenakan  metode  pengklasifikasian menggunakan  nilai threshold yang  statis.  Selain  itu  sisi penampilan dari pengemudi berpengaruh dalam
pengklasifikasian.  Rendahnya  nilai  keberhasilan  yang diperoleh disebabkan metode pengklasifikasian menggunakan  metode if  then  rule yang  cenderung  statis ( crisp ),  tidak  memiliki  batasan  yang  lebih  luas.  Sehingga sistem tidak memiliki nilai toleransi yang tinggi ( fuzzy ).

## B. Saran
Saran untuk pengembangan selanjutnya adalah mendesain alat EKG yang lebih compact , dan menggunakan rangkaian baseline  restoration yang  lebih  baik  agar  sinyal  yang dihasilkan lebih tahan terhadap guncangan atau gerakan dari pengemudi.  Penggunaan  metode  integrasi  sebaikanya menggunakan metode yang adaptif sehingga tidak statis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan  Pusat  Statistik,  “Tabel  Dinamis :  Perkembangan  Jumlah Kendaraan  Bermotor  Menurut  Jenis,”  2017.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/1133.  [Accessed:  02- Nov-2018].
[2]  Polisi  Lalu  Lintas,  “Polantas  Dalam  Angka  Tahun  2013,”  2013.
[Online]. Available: http://korlantas.polri.go.id/wp- content/uploads/2015/10/PolantasDalamAngka2013.pdf. [Accessed: 02-Nov-2018].
[3]  E.  Abe,  K.  Fujiwara,  T.  Hiraoka,  T.  Yamakawa,  and  M.  Kano, “Development of drowsiness detection method by integrating heart rate variability analysis and multivariate statistical process control,” SICE J. Control. Meas. Syst. Integr. , vol. 9, no. 1, pp. 10–17, 2016.
[4]  L. F. Ibrahim et al. , “Using Haar classifiers to detect driver fatigue and provide alerts,” Multimed. Tools Appl. , vol. 71, no. 3, pp. 1857–1877, 2014.
[5]  K.-W. Ke, M. R. Zulman, H.-T. Wu, Y.-F. Huang, and J. Thiagarajan, “Drowsiness  detection  system  using  heartbeat  rate  in  android-based handheld  devices,”  in 2016  First  International  Conference  on Multimedia and Image Processing (ICMIP) , 2016, pp. 99–103.
Tabel 6.
Hasil Klasifikasi Keadaan Pengemudi Subjek Heart Rate Rasio LF/HF Klasifikasi EKG Klasifikasi Haar Cascade Kondisi Klasifikasi Pengemudi Kondisi Sebenarnya 1 84,44 0,253 Normal Kantuk Normal Kantuk 2 60,55 0,246 Normal Normal Normal Kantuk 3 67,48 0,320 Normal Normal Normal Normal 4 79,08 0,323 Normal Kantuk Normal Normal 5 84,40 0,311 Normal Normal Normal Normal