## Sistem Pendeteksi Kantuk Berbasis Metode Haar Cascade

## Untuk Aplikasi Computer Vision
Sleepiness Detection System Based on Haar Cascade Method for Computer Vision Applications
Andi Aqsha Ramadhana Lubis 1 , Sevia Indah Purnama 2* , Mas Aly Afandi 3 Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro 1, 3 Program Studi S1 Teknik Biomedis, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro 2
Institut Teknologi Telkom Purwokerto E-mail: * sevia@ittelkom-pwt.ac.id *Penulis Korespondensi

## Abstrak
Setiap  orang  memerlukan  istirahat  yang  cukup  agar  dapat  menjalankan  aktivitas  sehari-hari dengan optimal. Istirahat yang tidak cukup memicu kondisi kantuk seseorang. Rasa kantuk dapat mengganggu  aktivitas  karena  adanya  penurunan  konsentrasi.  Kondisi  yang  berbahaya  terjadi ketika pengemudi mengantuk saat mengemudi. Kondisi tersebut dapat dihindari dengan membuat sistem  alarm  berbasis computer  vision .  Penelitian  ini  memanfaatkan  kamera  dan  kecerdasan buatan untuk mendeteksi apakah pengemudi dalam keadaan mengantuk atau tidak. Penelitian ini melakukan perancangan sistem untuk mendeteksi kantuk melalui kondisi mata pada citra wajah berbasis metode Haar Cascade . Sistem dibangun menggunakan total 1.600 dataset citra dan 200 kali  pengujian.  Hasil  dari  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  memiliki  tingkat accuracy sebesar 92,5%, tingkat precision sebesar 89,71%, dan tingkat recall sebesar 96%. Penelitian ini membuktikan  bahwa  metode haar  cascade dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kondisi  mata kantuk berdasarkan masukan gambar dari kamera.
Kata kunci: Kantuk, Kondisi Mata, Computer Vision , Haar Cascade

## Abstract
Each  person  requires  enough  sleep  to  perform  at  their  most  efficient  during  the  day.  People become drowsy when they don't get enough sleep. Due to a loss of focus, sleepiness can cause disruptions  in  activities.  Driving  while  drowsy  is  a  risky  circumstance  for  the  driver.  By developing an alarm system based on computer vision, this problem can be prevented. This study uses artificial intelligence and cameras to determine if someone driving is sleepy or not. The Haar Cascade approach is used in the research to create a system for recognizing drowsiness based on  the  state  of  the  eyes  in  facial  photographs.  A  total  of  1,600  image  datasets  were  used  to construct the system, which was 200 times tested. The test results showed that the system has an accuracy rate of 92.5%, a precision rate of 89.71%, and 96% recall rate. This study establishes that drowsy eye states can be identified using the Haar Cascade approach and input photos from a camera.
Keywords: Drowsiness, Eye Condition, Computer Vision, Haar Cascade

## 1. PENDAHULUAN
Semua orang pasti pernah merasakan rasa kantuk dan kelelahan saat melakukan berbagai aktivitas. Pada kondisi tertentu, rasa kantuk bisa menjadi berbahaya dan merugikan. Salah satu contoh  aktivitas  yang  sangat  berisiko  dilakukan  saat  merasa  kantuk  adalah  mengemudi  atau mengendarai kendaraan [1]. Ada beberapa aspek yang bisa menyebabkan rasa kantuk yang berat, yaitu kurang tidur, kelelahan, dan pengaruh obat-obatan [2]. Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh  Kementerian  Perhubungan  yang  merujuk  pada  data  dari  Korlantas  Polri,  kecelakaan  lalu
lintas  adalah  jenis  kejadian  yang  terjadi  di  jalan  besar  Indonesia.  Pada  tahun  2020,  jumlah kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia  mencapai  100.028  kasus,  sedangkan  pada  tahun  2021, jumlahnya meningkat menjadi 103.645 kasus. Salah satu faktor penyebabnya adalah faktor dari dalam diri sendiri seperti merasa kantuk, kurang konsentrasi, dan faktor-faktor lainnya [3]. Faktor utama  terjadinya  kecelakaan  di  jalan  adalah  kesalahan  pengemudi  dengan  persentase  sebesar 66,89%.  Dalam  faktor  manusia,  kurangnya  antisipasi  terhadap  kondisi  jalan  dan  lingkungan menjadi  penyebab  utama  kecelakaan  sebanyak  1.688  kasus,  diikuti  oleh  keadaan  mengantuk sebanyak  1.568  kasus  [4].  Hal  ini  didukung  dengan  data  pada  tahun  2020  yang  menyatakan terjadinya penurunan arus lalu lintas kendaraan akibat adanya pembatasan sosial.
Salah  satunya  teknologi  yang  dimanfaatkan  untuk  menghindari  kecelakaan  akibat pengendara  mengantuk  adalah  teknologi computer  vision melalui  kamera. Computer  Vision adalah suatu fungsi komputer yang dirancang untuk melihat objek dan mengumpulkan informasi secara  visual.  Tujuan  utama computer  vision adalah  bagaimana  komputer  dapat  meniru  atau bahkan  melampaui  kemampuan  perseptual  mata  manusia  [5].  Aplikasi  dari  computer  vision banyak ditemukan di sektor agrikultur [6][7][8], sektor bioinformatika [9], dan sektor keuangan [10]. Parameter ini dapat digunakan untuk membangun sistem pendeteksi kantuk yang sangat baik [11].  Beberapa  contoh  kesalahan  manusia  yang  dapat  menyebabkan  kecelakaan  meliputi kesalahan dalam mengidentifikasi objek, kesalahan dalam mengambil keputusan, dan kesalahan dalam  Tindakan  [12].  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  melakukan  penelitian  terhadap sistem pendeteksi kantuk. Salah satu penelitian memanfaatkan classifier multi-level yang dapat mengidentifikasi  fitur  wajah  dengan  akurat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  jarak dekat, program dapat mengidentifikasi mata dengan akurasi tinggi [13]. Pengenalan wajah dan mengenali  pola  wajah  merupakan  langkah  awal  dari  deteksi  kantuk.  Penelitian  mengenai pengenalan wajah dan fitur wajah seperti fitur persegi, fitur tiga persegi, dan fitur empat persegi digunakan untuk mengenali wajah berdasarkan nilai fitur tunggal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  sistem  dapat  mendeteksi  wajah  manusia  secara  akurat  dalam  waktu  kurang  yang  cepat dalam kondisi garis lurus. Sistem juga dapat mendeteksi wajah manusia dengan gradien dan dapat mendeteksi beberapa  wajah  dalam  satu citra [14].  Metode Haar  Cascade sendiri  telah  banyak digunakan  untuk  aplikasi  pengenalan  wajah.  Salah  satu  pemanfaatan  metode Haar  Cascade adalah  deteksi  masker.  Dalam  penelitian  pendeteksian  masker  menggunakan Haar  Cascade dilakukan  beberapa  tes  terhadap  metode  tersebut.  Test  yang  dilakukan  antara  lain  kondisi pencahayaan, jarak dan sudut, data gambar, aplikasi, dan lain-lain. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  metode Haar  Cascade dapat  diaplikasikan  pada  deteksi  masker  dengan  melakukan training  data  untuk  pertama  kali.  Intensitas  cahaya  dan  jarak  objek  memainkan  peran  penting dalam mendeteksi objek, di mana cahaya yang cukup dan jarak yang tepat akan memberikan hasil deteksi yang optimal [15].
Penelitian  ini  mengeksplorasi  pengujian Haar  Cascade lebih  detail  dalam  mengenali kondisi mata mengantuk. Penelitian ini menggunakan skenario yang berimbang dengan 4 kondisi yang  berbeda  dengan  banyaknya  citra  pengujian  yang  sama.  Keseimbangan  pengujian  akan menurunkan  bias  sehingga  mampu  meningkatkan  kinerja  sistem.  Perbedaan  dengan  penelitian [16]  terdapat  pada  objek  yang  diteliti.  Metode  yang  digunakan  sama Haar  Cascade namun bertujuan untuk mendeteksi masker sedangkan fokus pada penelitian ini adalah deteksi kantuk. Penelitian [17] mengeksplorasi dengan deteksi kantuk dengan metode PCA dan SVM. Sedangkan untuk penelitian [18] memiliki objek yang sama dan metode yang sama. Perbedaan terdapat pada eksplorasi kondisi mata. Penelitian sebelumnya hanya mendefinisikan kondisi mata terbuka dan tertutup sedangkan penelitian ini mengeksplorasi kondisi mata lebih banyak.

## 2. METODE PENELITIAN
Penarikan  kesimpulan  dan  hasil  penelitian  dilakukan  berdasarkan  metode  eksperimen dengan  mengembangkan  sistem  pendeteksi  kantuk  memanfaatkan  kamera.  Sistem  dibangun memanfaatkan  kamera sebagai  pengambil  data  wajah  yang  akan  diekstrak  untuk  mendapatkan data kondisi mata. Sistem dapat digunakan di dalam kendaraan seperti mobil untuk mendeteksi
kondisi mata dari pengemudi. Penelitian untuk mengembangkan sistem memanfaatkan metode Haar  Cascade untuk  ekstraksi  wajah  dari  keseluruhan  citra  yang  ditangkap  oleh  kamera. Penentuan  kondisi  apakah  gambar  yang  tertangkap  memiliki  penciri  mata  kantuk  dilakukan melalui perhitungan titik-titik di sekitar mata. Titik-titik tersebut akan digunakan sebagai penciri utama  kondisi  mata  mengantuk  yang  didapatkan  dari  citra  wajah  pengemudi.  Eksperimen digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  kondisi  mata  sebagai  dasar  penentuan  kondisi  kantuk seseorang. Kantuk didefinisikan sebagai kondisi menurunnya kesadaran yang dicirikan dengan mata  tertutup.  Penelitian  diharap  dapat  membuktikan  bahwa  sistem  yang  dibangun  dapat digunakan untuk mendeteksi penciri mata kantuk.
Gambar 1. Blok Diagram Penelitian
Gambar 1 menunjukkan blok diagram pelaksanaan penelitian yang dilakukan. Langkah awal penelitian adalah melakukan studi literatur. Studi literatur dilakukan untuk mengumpulkan data mengenai pengenalan wajah, deteksi mata, dan deteksi kondisi kantuk dari masukan citra wajah.  Hasil  dari  studi  literatur  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  sistem  deteksi  kantuk berdasarkan pengenalan wajah dan deteksi mata dapat dibangun menggunakan computer vision . Dari hasil studi literatur, didapatkan bahwa metode Haar Cascade adalah salah satu metode yang terbaik untuk dapat mendeteksi wajah dan mata dari citra kamera secara waktu nyata. Langkah kedua  adalah  pembuatan  dataset  berdasarkan  masukan  dari  kamera.  Proses  pengambilan  citra dilakukan  secara  langsung,  dimana  sistem  akan  terus  berjalan  untuk  memproses  citra.  Citra merupakan  representasi  objek  dua  dimensi  untuk  objek  tiga  dimensi,  yang  juga  merupakan kumpulan piksel-piksel atau titik-titik berwarna dua dimensi [19]. Pengolahan citra digital adalah suatu  bidang  ilmu  yang  fokus  pada  metode  dan  teknik  untuk  membentuk,  mengolah,  dan menganalisis  citra  dengan  tujuan  menghasilkan  informasi  yang  dapat  dipahami  manusia  dan komputer. Citra tersebut dapat berupa foto atau gambar bergerak (video). RGB ( Red-Green-Blue ) adalah tiga warna dasar ( primary colors ) yang secara umum dijadikan acuan warna. Seperti yang kita ketahui, RGB atau Red, Green, Blue adalah sistem pengkodean warna yang digunakan dalam tampilan digital. Untuk mendapatkan hasil yang optimal, jarak antara wajah dengan kamera atau webcam sekitar 30 hingga 40 cm. Data wajah yang akan diambil sebanyak 1.600 gambar dengan beberapa  parameter.  Langkah  selanjutnya  membuat  sistem  deteksi  kantuk  berbasis  fitur  mata. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python yang dapat digunakan di embedded system. Sistem akan mengakses kamera yang terpasang, kemudian mengangkat citra wajah, dan fokus  terhadap  posisi  mata  dari  wajah.  Apabila  mata  tertutup,  maka  sistem  akan  memberikan luaran  pengemudi  mengantuk.  Hasil  dari  sistem  yang  dibangun  akan  diuji  dengan  berbagai skenario sehingga dapat diambil kesimpulan hasil dari penelitian yang dilakukan.
Salah  satu  cara yang  digunakan untuk mengenali  wajah  dari  tangkapan  kamera adalah fitur pada mata. Fitur mata yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur eye aspect ratio (EAR). Eye Aspect Ratio adalah fitur yang dapat digunakan untuk melihat kondisi dari mata setelah wajah dikenali oleh sistem. Perhitungan EAR dilakukan menggunakan koordinat piksel pada titik-titik facial landmark wajah yang berhubungan dengan bagian mata. Hasil dari titik-titik piksel tersebut digunakan sebagai dasar untuk menentukan kondisi mata.
Gambar 2. Titik EAR pada citra mata
Titik-titik pada EAR digunakan untuk menentukan apakah kondisi mata dari citra yang diberikan  adalah  mata  yang  menutup  atau  terbuka.  Titik-titik  EAR  akan  dihitung  jarak  antar titiknya menggunakan persamaan. Mata yang terbuka akan menghasilkan EAR yang tinggi karena jarak antar titik-titik mata menjauh. Kondisi ini digunakan untuk mengidentifikasi kondisi tidak mengantuk dari pengemudi. Mata yang tertutup akan menghasilkan nilai EAR yang mendekati 0. Kondisi ini digunakan untuk mengidentifikasi kondisi mengantuk dari input citra yang ditangkap oleh kamera.

## 𝐸𝐴𝑅 = ||𝑝2 − 𝑝6|| + ||𝑝3 − 𝑝5||
2||𝑝1 − 𝑝4||
Persamaan tersebut merujuk pada Gambar 2 untuk mendapatkan nilai dari lokasi piksel untuk titik-titik mata pada Gambar 2. Nilai jarak antar lokasi piksel pada titik mata EAR akan mendekati  0  apabila  kondisi  mata  tertutup.  Kondisi  mata  tertutup  merupakan  penciri  dari seseorang sedang dalam kondisi mengantuk. Titik-titik EAR ini terdapat pada penggunaan fitur Haar  Cascade sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  dari  EAR  maka  perlu  menjalankan  metode Haar  Cascade .  Metode  ini  memanfaatkan  filter-filter  yang  terdapat  pada  wajah  untuk menentukan lokasi dari wajah, mata, dan mulut pada citra.
(1)
Gambar  4  menunjukkan  berbagai  filter  yang  digunakan  pada  metode Haar  Cascade . Metode Haar  Cascade akan  membentuk  kumpulan  filter  persegi  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi wajah dari citra yang ditangkap oleh kamera. Di dalam citra wajah hasil dari Haar Cascade terdapat lokasi dari mata dan mulut.

## Gambar 5. Diagram Alir Pembuatan Sistem
Gambar 4 menunjukkan bagaimana filter Haar Cascade dilakukan pada citra wajah. Citra wajah yang ditangkap akan dilakukan filtering menggunakan filter persegi yang terdiri dari filter hitam  dan  putih.  Penelitian  ini  berfokus  pada  penentuan  kondisi  mata  sehingga  filter  yang diberikan  akan  merujuk  pada  lokasi  mata  berdasarkan  lokasi  di  dahi.  Hasil  dari  filter  akan memberikan  nilai  dari 𝑝1, 𝑝2, 𝑝3, 𝑝4, 𝑝5, dan 𝑝6 dari  filter Haar  Cascade .  Nilai tersebut  akan digunakan  menggunakan  Persamaan  (1).  Apabila  hasil  dari  Persamaan  (1)  mendekati  0,  maka dapat dikatakan bahwa kondisi mata sedang tertutup. Cara kerja sistem dijelaskan pada Gambar 5. Sistem akan menangkap citra wajah menggunakan webcam camera. Hasil dari kamera webcam akan dilakukan filtering menggunakan metode Haar Cascade untuk mengekstrak informasi dari mata. Apabila citra mata mengantuk ditandai dengan nilai EAR yang mendekati 0, maka sistem akan memberikan notifikasi pada bounding box. Apabila nilai citra mata tidak mengantuk yang ditandai  dengan  nilai  EAR  menjauhi  nilai  0,  maka  sistem  akan  memberikan  notifikasi  tidak mengantuk.
Validasi dari sistem akan diuji menggunakan confusion matrix . Confusion matrix adalah metode pengukuran untuk mengevaluasi kinerja dan tingkat keakuratan suatu proses klasifikasi.
Confusion matrix berisi tabel yang menyajikan informasi jumlah data, kondisi aktual dan kondisi prediksi hasil dari sistem. Data positif adalah data untuk kondisi mata tidak mengantuk sedangkan data  untuk  kondisi  negative  untuk  kondisi  mata  mengantuk.  Validasi  dilakukan  untuk  proses analisis apakah sistem yang dibangun dapat digunakan untuk identifikasi kondisi mengantuk dari citra yang ditangkap oleh kamera.

## Gambar 6. Confusion Matrix
Gambar  6  merupakan  confusion  matrix  yang  digunakan.  Perbandingan  kondisi  aktual  dan kondisi prediksi akan mendapatkan nilai True Positive (TP) jika kondisi aktual bernilai positif dan  kondisi  prediksi  pada  sistem  juga  positif  yang  dalam  sistem  ini  kondisi  wajah  tidak mengantuk dideteksi tidak mengantuk oleh sistem. Perbandingan kondisi aktual dan prediksi akan mendapatkan nilai False Negative (FN) jika kondisi aktual positif dan kondisi prediksi negatif  yang  dalam  sistem  ini  kondisi  wajah  tidak  mengantuk  dideteksi    mengantuk  oleh sistem. Perbandingan kondisi aktual dan prediksi akan mendapatkan nilai False positive (FP) jika kondisi aktual negatif dan kondisi prediksi positif yang dalam sistem ini kondisi wajah mengantuk dideteksi sebagai wajah tidak mengantuk oleh sistem. Perbandingan kondisi aktual dan prediksi akan bernilai True Negative (TN) jika kondisi aktual negatif dan kondisi prediksi juga negatif yang dalam sistem ini berarti wajah yang mengantuk dideteksi mengantuk oleh sistem.
Hasil  dari  nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN  dari confusion  matrix akan  digunakan  untuk menghitung performa sistem. Performa sistem ditinjau dari nilai accuracy , precision , dan recall yang  termasuk  dalam performance  matrix . Performance  Matrix adalah  suatu  alat  ukur  yang digunakan untuk mengukur kinerja dari sistem. Accuracy adalah bagian dari performance matrix yang menjelaskan seberapa akurat sistem untuk mendeteksi kondisi mata mengantuk dan tidak mengantuk. Nilai accuracy, precision dan recall dapat dihitung menggunakan persamaan.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%  (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100%  (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%  (4)
Sistem yang baik diharapkan memiliki nilai akurasi yang tinggi. Accuracy yang tinggi mengidentifikasikan  ketepatan  dalam  pengenalan  kondisi  mata  hasil  dari  citra  yang  ditangkap oleh kamera. Performance matrix precision dan recall digunakan untuk mengidentifikasi berapa banyak kondisi tidak mengantuk sebagai data positif dibandingkan dengan hasil prediksi dari data positif dan data negative. Hal ini mengindikasikan kecenderungan dari sistem. Sistem yang baik akan  memiliki  nilai  precision  dan  recall  yang  tinggi  sehingga  dikatakan  bahwa  sistem  tidak memiliki kecenderungan terhadap data positif atau data negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian menunjukan bahwa metode Haar Cascade yang digunakan untuk mengenali  wajah  berjalan  dengan  baik.  Metode Haar  Cascade mampu  mengenali  wajah  dan melingkupi citra wajah dengan baik. Hasil penerapan metode Haar Cascade ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Penerapan Metode Haar Cascade dari Tangkapan Kamera Realtime
Gambar 7 menunjukkan hasil dari penggunaan metode Haar Cascade untuk menangkap citra  wajah  dari tangkapan  kamera.  Wajah  yang  didapatkan  kemudian  akan  dilingkupi  dengan kotak persegi agar fokus terhadap area di dalam wajah. Hasil dari tangkapan pengenalan wajah kemudian diambil penanda dari fitur-fitur mata yang terdapat pada kamera.
Gambar 8. Ekstraksi Fitur Mata dalam Citra Wajah
Langkah selanjutnya adalah menandai lokasi dari mata di dalam wajah yang terdapat di dalam kontak wajah. Hasil penangkapan lokasi mata ditunjukkan pada Gambar 8. Terlihat pada Gambar 8 kedua mata hasil dari tangkapan kamera ditandai dengan kotak berwarna hijau tempat lokasi  mata  berada.  Langkah  selanjutnya  adalah  memberikan  titik-titik  pada  mata  untuk memperoleh  EAR  guna  mengidentifikasi  apakah  kondisi  mata  sedang  mengantuk  atau  tidak. Percobaan  perhitungan  EAR  untuk  deteksi  kantuk  akan  dilakukan  sebanyak  200  kali  dengan berbagai kondisi mata. Data positif diambil dari kondisi tidak mengantuk yang ditandai dengan kedua mata terbuka dan satu mata terbuka. Pengujian pada kondisi kedua mata terbuka dilakukan
sebanyak 50 kali tangkapan sedangkan untuk kondisi satu mata terbuka dilakukan dengan 50 kali tangkapan. Data negatif atau kondisi mengantuk diuji menggunakan kondisi kedua mata tertutup dan kedua mata setengah tertutup. Kondisi kedua mata tertutup diuji sebanyak 50 kali tangkapan sedangkan kondisi kedua mata setengah tertutup diuji sebanyak 50 kali tangkapan.
Tabel 1. Parameter Kondisi Mata
No. Kondisi Wajah Pengujian Hasil Mengantuk Tidak Mengantuk 1. Satu Mata Tertutup 50 9 41 2. Dua Mata Terbuka 50 2 48 3. Dua Mata Tertutup 50 50 0 4. Dua Mata Setengah Tertutup
50
46 4
Gambar 9. Grafik hasil deteksi kantuk
Hasil dari penelitian ditunjukkan pada Tabel 1. dan Gambar 9. Data positif adalah kondisi tidak mengantuk yang ditandai dengan kedua mata terbuka dan 1 mata tertutup. Setelah total 100 kali  pengujian,  didapatkan  hasil  bahwa  prediksi  sistem  benar  dalam  mendeteksi  kondisi  tidak mengantuk adalah 89 kali dan 11 kali sistem salah dalam memprediksi kondisi tidak mengantuk. Nilai TP pada pengujian ini adalah adalah 89 sedangkan nilai FN pada pengujian ini adalah 11. Pengujian untuk kondisi negatif atau mengantuk terdapat pada kondisi kedua mata tertutup dan kedua mata setengah tertutup. Kondisi ini diuji sebanyak 100 kali percobaan. Didapatkan hasil bahwa  sistem  benar  dalam  mendeteksi  kondisi  mengantuk  sebanyak  96  kali  sedangkan  sistem salah  sebanyak  4  kali.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  TN  pada  pengujian  ini  adalah  96 sedangkan nilai FP adalah 4. Perhitungan nilai accuracy , precision , dan recall pada penelitian ini adalah.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 96 + 89 96 + 89 + 11 + 4 𝑥 100 % = 92,5% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 96 96 + 11 𝑥 100 % = 89,71% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 96 96 + 4 𝑥 100% = 96%
Perhitungan performa sistem menunjukkan bahwa nilai accuracy , precision , dan recall yang didapatkan adalah 92,5%, 89,71%, dan 96%. Performa ini menunjukkan bahwa sistem yang dibuat mampu mendeteksi kondisi mengantuk dan tidak mengantuk hasil dari tangkapan kamera
0 20 40 60 Satu Mata Terbuka Dua mata Terbuka Dua Mata Tertutup Dua Mata Setengah Tertutup

## Hasil Pengujian Deteksi Mengantuk
Mengantuk Tidak Mengantuk
dengan  baik.  Setelah  dilakukan  pembuatan  sistem  secara  menyeluruh,  hasil  dari  implementasi sistem dapat diamati pada Gambar 10.
Gambar 10. Deteksi Mengantuk dan Tidak Mengantuk
Hasil  dari  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  sistem  telah  siap  untuk diimplementasikan pada kondisi sebenarnya. Sistem dapat digunakan untuk mendeteksi kondisi mata pengendara.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  dapat  bahwa  sistem  pendeteksi kantuk dapat digunakan dan memiliki performa yang baik. Beberapa faktor yang mempengaruhi sistem adalah cahaya. Untuk mendapatkan hasil deteksi yang optimal, maka jarak antara wajah dan kamera yaitu 30 hingga 40 cm agar sistem dapat mendeteksi wajah dan mata. Hardware dan software yang digunakan mempunyai peran penting dalam sistem  pendeteksi mengantuk. Dari hasil pengujian yang dilakukan, didapat hasil tingkat accuracy , precision , dan recall dari sistem dalam  mendeteksi  kantuk  adalah  92,5%,  89,71%,  dan  96%.  Hasil  dari  penelitian  dapat disimpulkan bahwa sistem bekerja dengan baik dan dapat digunakan untuk mendeteksi kantuk. Penelitian deteksi kantuk dapat dilakukan ekplorasi lebih dengan memanfaatkan sistem tertanam pada mobil. Peningkatan akurasi juga dapat dilakukan dengan menggunakan data latih yang lebih bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Guritnaningsih,  T.  Tjahjono,  and  D.  Maulina,  “Kelalaian  Manusia  (Human  Error) dalam Kecelakaan Lalu Lintas: Analisis Berdasarkan Pemrosesan Informasi,” J. Indones. Road Saf. , vol. 1, no. 1, p. 30, Apr. 2018, doi: 10.19184/korlantas-jirs.v1i1.14772.
[2] E.  Buchari,  D.  D.  A.  Putranto,  D.  Asmoro,  and  L.  D.  Saribu,  “Analisis  Perubahan Kecepatan Terhadap Risiko Kecelakaan Lalu Lintas,” J. Indones. Road Saf. , vol. 2, no. 2, p. 76, Aug. 2019, doi: 10.19184/korlantas-jirs.v2i2.15027.
[3] P.  Hardini,  N.  Hidayati,  and  E.  W.  I,  “Studi  Komparasi  Pemilihan  Angka  Kecepatan Kendaraan di Purwokerto dan Semarang,” J. Indones. Road Saf. , vol. 2, no. 2, p. 87, Aug. 2019, doi: 10.19184/korlantas-jirs.v2i2.15038.
[4] F. P. Makalew, B. Widodo, and M. I. Ramli, “Pengaruh Perilaku Pengendara Terhadap Kecelakaan Pejalan Kaki-Sepeda Motor,” J. Indones. Road Saf. , vol. 2, no. 1, p. 32, Apr. 2019, doi: 10.19184/korlantas-jirs.v2i1.15028.
[5] T. C. A.-S. Zulkhaidi, E. Maria, and Y. Yulianto, “Pengenalan Pola Bentuk Wajah dengan
OpenCV,” J.  Rekayasa  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  181,  Jun.  2020,  doi: 10.30872/jurti.v3i2.4033.
[6] Lukman  Priyambodo et  al. ,  “Klasifikasi  Kematangan  Tanaman  Hidroponik  Pakcoy Menggunakan Metode SVM,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 153–160, Feb. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3828.
[7] M. A. Afandi, I. Hikmah, and C. Agustinah, “Microcontroller-based Artificial Lighting to Help Growth the Seedling Pakcoy,” J. Nas. Tek. ELEKTRO , vol. 10, no. 3, Nov. 2021, doi: 10.25077/jnte.v10n3.943.2021.
[8] M.  Jannah,  “Tomato  Maturity  Detection  System  Using  Color  Histogram  Method  and Nearest Neighbor,” JAICT , vol. 7, no. 1, p. 63, Mar. 2022, doi: 10.32497/jaict.v7i1.3074.
[9] M. A. Afandi, S. I. Purnama, and R. F. Crisianti, “Implementasi Metode Deteksi Tepi Laplacian dan Jarak Euclidean untuk Identifikasi Tanda Tangan,” J. Nas. Tek. ELEKTRO , vol. 9, no. 1, p. 34, Mar. 2020, doi: 10.25077/jnte.v9n1.756.2020.
[10] Octavian  Ery  Pamungkas et  al. ,  “Classification  of  Rupiah  to  Help  Blind  with  The Convolutional Neural Network Method,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 259–268, Apr. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i2.3852.
[11] J. Jumadi, Y. Yupianti, and D. Sartika, “Pengolahan Citra Digital untuk Identifikasi Objek Menggunakan  Metode  Hierarchical  Agglomerative  Clustering,” JST  (Jurnal  Sains  dan Teknol. , vol. 10, no. 2, pp. 148–156, Nov. 2021, doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636.
[12] F. Zaini aryatama, “Analisis Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas di Jalan Empunala Kota Mojokerto,” J.  Tek.  Sipil    Ranc.  Bangun ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  150–155,  Oct.  2022,  doi: 10.33506/rb.v8i2.1805.
[13] L. A. Septiandi, E. M. Yuniarno, and A. Zaini, “Deteksi Kedipan dengan Metode CNN dan Percentage of Eyelid Closure (PERCLOS),” J. Tek. ITS , vol. 10, no. 1, Aug. 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i1.61174.
[14] M. Zulfikri, K. A. Latif, H. Hairani, A. Ahmad, R. Hammad, and M. Syahrir, “Deteksi dan Estimasi  Kecepatan  Kendaraan  dalam  Sistem  Pengawasan  Lalu  Lintas  Menggunakan Pengolahan  Citra,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  3,  pp.  455–467,  Aug.  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i3.4588.
[15] R.  P.  H.  Sejati  and  R.  Mardhiyyah,  “Deteksi  Wajah  Berbasis  Facial  Landmark Menggunakan OpenCV Dan Dlib,” J. Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 144–148, Dec. 2021, doi: 10.36294/jurti.v5i2.2220.
[16] C. Aj. Saputra, D. Erwanto, and P. N. Rahayu, “Deteksi Kantuk Pengendara Roda Empat Menggunakan Haar Cascade Classifier Dan Convolutional Neural Network,” JEECOM J. Electr. Eng. Comput., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, Apr. 2021, doi: 10.33650/jeecom.v3i1.1510.
[17] N. Ramadhani, S. Aulia, E. Suhartono, and S. Hadiyoso, “Deteksi Kantuk pada Pengemudi Berdasarkan  Penginderaan  Wajah Menggunakan  PCA  dan  SVM,”  J.  Rekayasa  Elektr., vol. 17, no. 2, Jun. 2021, doi: 10.17529/jre.v17i2.19884.
[18] G.  Aprilian  Anarki,  K.  Auliasari,  and  M.  Orisa,  “PENERAPAN  METODE  HAAR CASCADE PADA APLIKASI DETEKSI MASKER,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 179–186, Feb. 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[19] T. Susim and C. Darujati, “Pengolahan Citra untuk Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan  OpenCV,” J.  Heal.  Sains ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  534–545,  Mar.  2021,  doi: 10.46799/jsa.v2i3.202.