## SISTEM PENGENAL ARAH PANDANG MATA PADA PENGENDARA MOBIL
Deny Christian 1 , Ivanna K. Timotius 2 , Iwan Setyawan 3
Program Studi Teknik Elektro,
Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, E-mail: denychristi@gmail.com 1 , ivanna.timotius@ieee.org 2 , iwan.setyawan@ieee.org 3

## INTISARI
Tulisan  ini  menyajikan  perancangan  sebuah  sistem  alarm  untuk  mengingatkan pengendara  apabila  arah  pandang  pengendara  teralih  dari  jalan  raya.  Sistem  yang dirancang memanfaatkan algoritma Viola-Jones [3], yang kemudian diproses dengan dan tanpa histogram equalization. Pengklasifikasian arah pandangan mata dilakukan menggunakan  klasifikasi nearest  neighbor dengan  perhitungan  jarak  terdekat menggunakan  kriteria  jarak  Euclidean.  Berdasarkan  hasil  eksperimen,  keakuratan sistem dengan histogram  equalization mencapai  97%, sedangkan  keakuratan  sistem tanpa histogram  equalization mencapai  60,5%  dengan  data  pelatihan  sejumlah  lima citra, dan data pengujian sejumlah 3963 citra.
Kata kunci : algoritma Viola-Jones, histogram equalization , arah pandang mata, eye detection

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  pengguna  ponsel  cerdas  dari  hari  ke  hari  secara  langsung  ikut meningkatkan frekuensi penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari [1]. Pengunaan ponsel pada waktu yang tidak tepat sangatlah berbahaya, misalnya saja menggunakan ponsel ketika sedang berkendara. Mengemudi sambil mengutak-atik ponsel memang sebaiknya  jangan  dilakukan.  Mengemudi  mobil  sambil  menelepon  pun  sudah berbahaya,  apalagi  sambil  mengetik  pesan  singkat  atau SMS ,  risiko  terjadi kecelakaan  sangat  besar  [2].  Sekitar  16  ribu  pengemudi  di  bawah  umur  30  tahun diperkirakan  tewas,  dalam  kurun  2001  hingga  2007  [1].  Untuk  mengatasi  hal
tersebut,  tulisan  ini  menyajikan  perancangan  sebuah  sistem  alarm  untuk mengingatkan pengemudi apabila arah pandang pengemudi teralih dari jalan raya.
Masukan  sistem  pendeteksi  arah  pandang  mata  pada  tulisan  ini  berupa  video berisi  pengemudi  yang  sedang  mengemudi  mobil.  Data  video  tersebut  diubah menjadi  kumpulan  citra  digital  ( frame ).  Kumpulan  citra  digital  tersebut  kemudian dideteksi bagian-bagian wajahnya dengan algoritma Viola-Jones [3]. Pada tulisan ini bagian wajah  yang digunakan adalah  mata pengemudi. Bagian mata  ini di- crop dan dikonversi  menjadi  citra grayscale ,  kemudian  diklasifikasikan  berdasarkan  arah pandang  mata  pengemudi,  yaitu  memandang  ke  arah  jalan  atau  tidak  (memandang dashboard atau yang lainnya). Gambar 1 menyajikan blok diagram cara kerja sistem secara keseluruhan.
Gambar 1. Blok diagram
Sistematika  tulisan  ini  adalah  sebagai  berikut.  Bagian  2  membahas  tentang histogram  equalization .  Bagian  3  membahas  tentang k - nearest  neighbor. Bagian  4 membahas  tentang  eksperimen  dan  hasilnya.  Bagian  5  membahas  kesimpulan  dan saran.

## 2. HISTOGRAM EQUALIZATION
Histogram  equalization adalah  suatu  proses  perataan  histogram,  dimana distribusi  nilai  derajat  keabuan  pada  suatu  citra  dibuat  rata  [4].  Konsep  dasar  dari
Masukan berupa video berwarna Setiap frame dari video diubah menjadi citra Citra digital dideteksi menggunakan algoritma Viola-Jones Potong bagian mata dan konversi ke grayscale
Data diproses melalui histogram equalization Proses klasifikasi menggunakan k- nearest neighbor
Keluaran berupa
kelas klasifikasi

## SISTEM PENGENAL ARAH PANDANG MATA PADA PENGENDARA MOBIL
histogram  equalization adalah  mengubah  sebaran  histogram  menjadi  mendekati sebaran  seragam.  Hal  ini  akan  menghasilkan  citra  dengan  kontras  yang  lebih  besar. Peningkatan  kontras  ini  akan  mempermudah  proses  klasifikasi.  Gambar  2 menunjukkan  contoh  citra  sebelum  dan  sesudah  melalui  proses histogram equalization .
Gambar 2. (kiri) Citra sebelum diproses histogram equalization , (kanan) citra sesudah diproses histogram equalization
Proses histogram equalization ditunjukkan oleh persamaan (1).
0 ( 1) k j k j n s L n
    (1)
Dengan
k = 0, 1, 2, … , L – 1 s k = intensitas citra keluaran
L = jumlah tingkat abu-abu
n = jumlah total piksel
n j = jumlah piksel citra masukan dengan intensitas j

## 3. k-NEAREST NEIGHBOR
Sistem  klasifikasi k - nearest neighbor adalah  metode  yang  mengklasifikasikan citra  ke  dalam  suatu  kelompok  [5].  Klasifikasi  ini  dilakukan  berdasarkan  kriteria tertentu.  Pada  tulisan  ini,  citra  yang  akan  dibandingkan  diubah  bentuk  matriksnya menjadi vektor kolom terlebih dahulu. Kriteria yang digunakan dalam pembandingan citra ialah jarak Euclidean antara citra yang akan diklasifikasikan dengan k -buah citra tetangganya,  semakin  kecil  jaraknya  semakin  mirip  datanya.  Disini  digunakan klasifikasi nearest neighbor dengan nilai k =1.
Perhitungan jarak Euclidean berdasarkan rumus berikut ini.
2 1 ( ) | | n i i i D a b     a, b (2)
Dengan D adalah  jarak Euclidean, a dan b adalah vektor kolom  yang dibandingkan, a i adalah elemen  ke- i dari vektor kolom a , b i adalah elemen  ke- i dari  vektor kolom, dan n adalah jumlah total dimensi vektor kolom.

## 4. EKSPERIMEN DAN HASIL

## 4.1.   Pembentukan himpunan data pelatihan dan pengujian
Himpunan  data  dalam  tulisan  ini  dikumpulkan  menggunakan  kamera  poket digital  Samsung  DV-100  dengan  kemampuan  sensor  16  Megapiksel.  Pengambilan data dilakukan dengan posisi kamera diletakkan di atas dashboard mobil. Perekaman video  dilakukan  dalam  keadaan  kendaraan  berhenti,  dan  dalam  dua  kondisi,  yaitu dalam  kondisi  terang  dan  gelap.  Kendaraan  yang  digunakan  adalah  Toyota  Avanza, Daihatsu  Xenia,  dan  Hyundai  Grand  Avega.  Jumlah  subjek  yang  dilibatkan  dalam percobaan  adalah  11  orang  dengan  kisaran  usia  20-25  tahun,  dengan  dua  orang diantaranya  berjenis  kelamin  perempuan.  Pada  lima  orang  subjek,  diberikan  variasi yaitu  kondisi  pengemudi  menggunakan  dan  tidak  menggunakan  kacamata. Pengemudi  diarahkan  untuk  memandang  jalan  beberapa  detik  kemudian mengalihkan pandangannya ke dashboard kemudian teralih seolah-olah mendapatkan pesan di ponselnya, hingga akhirnya kembali memandang jalan.
Data penelitian  yang digunakan terdiri dari data latih berjumlah  lima dan data uji berjumlah 3963. Pada tahap pengujian, data latih tidak dimasukkan ke dalam data uji.

## 4.2.  Langkah Pemrosesan Data
Data  diperoleh  dari  berkas  video  yang  telah  diubah  menjadi  citra  digital, masing-masing  citra  digital  dideteksi  keberadaan  matanya  menggunakan  algoritma Viola-Jones  kemudian  dipotong  pada  bagian  matanya  saja.  Untuk  menyeragamkan data  mata  tersebut,  maka  setelah  melalui  proses  pemotongan,  semua  data  di- resize dengan ukuran 60 × 90 piksel.  Hal  ini dilakukan  baik untuk mata  kiri maupun mata kanan.  Gambar  3  menunjukkan  seluruh  data  latih  dan  Gambar  4  menunjukkan sebagian data uji.

## SISTEM PENGENAL ARAH PANDANG MATA PADA PENGENDARA MOBIL
Lihat jalan Tidak lihat jalan Gambar 3. Seluruh data latih Lihat jalan Tidak lihat jalan
Gambar 4. Contoh beberapa data uji
Keseluruhan  citra  latih  dan  uji  dikonversi  dari  citra  berwarna  menjadi  citra grayscale untuk mempermudah proses klasifikasi  menggunakan k-nearest neighbor. Seluruh  citra  berukuran  60×90  di- reshape dengan  ukuran  1×5400  untuk menyesuaikan jumlah kolom matriks dari citra latih dengan jumlah kolom group.
Data  latih  dan  data  uji  di  atas  kemudian  diproses  menggunakan histogram equalization agar  diperoleh  kontras  yang  lebih  jelas  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Lihat jalan
Tidak lihat jalan Gambar 5. Data latih setelah melalui histogram equalization Lihat jalan Tidak lihat jalan
Gambar 6. Data uji setelah melalui histogram equalization

## 4.3.   Hasil Eksperimen
Eksperimen yang dihasilkan dikelompokkan berdasarkan empat kategori, yaitu True  Positive ( TP ), True  Negative ( TN ), False  Positive ( FP ),  dan False  Negative ( FN ). TP adalah  jumlah  citra  uji  yang  melihat  jalan  dan  diklasifikasikan  sebagai
melihat  jalan. TN adalah  jumlah  citra  uji  yang  tidak  melihat  jalan  dan diklasifikasikan sebagai tidak melihat jalan. FP adalah jumlah citra uji  yang melihat jalan dan diklasifikasikan tidak melihat  jalan. FN adalah  jumlah citra uji  yang tidak melihat jalan dan diklasifikasikan melihat jalan.
Nilai akurasi dari sistem dihitung menggunakan rumus
TP TN Akurasi TP TN FN FP      (3)
Tabel 1 menunjukkan hasil eksperimen yang menggunakan citra latih dan citra uji tanpa dan dengan melalui proses histogram equalization .
Tabel 1. Hasil klasifikasi tanpa dan dengan menggunakan histogram equalization Proses klasifikasi TP TN FP FN Akurasi Tanpa histogram equalization 2398 0 514 1051 60,5097% Dengan histogram equalization 2824 1051 88 0 97,7795%
Terlihat  dari  Tabel  1,  bahwa  yang  menggunakan histogram  equalization memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada  tanpa  menggunakan histogram equalization .

## 4.4.  Analisa Eksperimen
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  citra  digital  yang diklasifikasi  langsung  tanpa  melalui histogram  equalization memberikan  hasil akurasi  yang  lebih  rendah  apabila  dibandingkan  dengan  citra  yang  diproses menggunakan histogram  equalization terlebih  dahulu.  Kegagalan  dalam  klasifikasi diakibatkan  oleh  kurangnya  pencahayaan  pada  beberapa  citra  yang  mengakibatkan citra  menjadi  gelap.  Pada  citra  yang  gelap  persebaran  histogram  cenderung mengumpul  pada  bagian  piksel  bernilai  rendah.  Dengan  adanya histogram equalization ,  persebaran  tersebut  dibuat  lebih  merata  sehingga  kontras  pada  citra yang  tadinya  gelap  menjadi  relatif  lebih  terang.  Dengan  demikian  dapat  membantu program  dalam  membedakan  fitur-fitur  antara  citra  uji  dan  citra  latih.  Efek  yang diberikan  oleh histogram  equalization ialah  adanya  peningkatan  keakuratan  dalam klasifikasi sebesar 37,27%.

## SISTEM PENGENAL ARAH PANDANG MATA PADA PENGENDARA MOBIL

## 5. KESIMPULAN dan SARAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen  diperoleh  hasil  bahwa  klasifikasi  data  tanpa menggunakan histogram  equalization memberikan  nilai  akurasi  sebesar  60,5%  saja, sedangkan klasifikasi data dengan menggunakan histogram equalization memberikan nilai  akurasi  hingga  97%.  Dari  hasil  percobaan  ini  terbukti  bahwa  penggunaan histogram  equalization memberikan  pertolongan  yang  berarti  dalam  proses klasifikasi citra digital.
Pada  pengembangan  selanjutnya  akan  sangat  baik  apabila  algoritma  pada tulisan  ini  dapat  diaplikasikan  pada  perangkat  keras  yang  dimodifikasi  agar  dapat berfungsi  sebagai  alarm  bagi  pengemudi  mobil  apabila  pandangannya  teralih  dari jalan dalam jangka waktu tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  http://tekno.liputan6.com/read/298097/angka-kecelakaan-akibat-ponsel-saat- mengemudi-meningkat#sthash.MrCH6dGO.dpuf diakses tanggal 1 Maret 2014.
2.  Yusuf, Oik, [ Online ]
http://tekno.kompas.com/read/2013/09/12/1511339/Ini.Bahayanya.
Mengemudi.Sambil.SMS diakses tanggal 1 Maret 2014
3.   M. Tanaka, Face Parts Detection, [ Online ], http://mathworks.com diakses tanggal 2 Februari 2014
4.  R. C. Gonzales dan R. E. Woods, Digital Image Processing , 3 rd edition, Prentice Hall, 2010.
5.   R. O. Duda, P. E. Hart, dan D. G. Stork, Pattern Classification , Wiley, New York, 2001.