## Sistem Deteksi Kantuk Pengemudi Mobil Berdasarkan Analisis Rasio Mata Menggunakan Computer Vision
Andi Asvin Mahersatillah Suradi 1* , Samsu Alam 2 , Mushaf 3 , Muhammad Furqan Rasyid 4 , Imran Djafar 5 1,2,3,4,5 Universitas Dipa Makassar, JL. Perintis Kemerdekaan KM. 9, Makassar, Indonesia Email: andiasvin@undipa.ac.id
Abstrak . Kantuk pengemudi adalah salah satu penyebab utama kecelakaan kendaraan bermotor. Menurut catatan National Sleep Foundation, sekitar 32% dari pengemudi memiliki setidaknya satu pengalaman mengemudi dalam keadaan  mengantuk  per  bulan.  Sekitar  25%  kecelakaan  lalu  lintas  disebabkan  oleh  kondisi  mengantuk  saat mengemudi  setiap  tahunnya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  dengan  merancang  sebuah  sistem  yang  dapat mendeteksi  kantuk  pengemudi  berdasarkan  aspek  rasio  mata  dengan  parameter  tertentu  menggunakan  sebuah webcam yang ditempatkan pada area speedometer mobil. Adapun metode yang digunakan yaitu Histogram Oriented Gradients (HOG) dan Linear SVM yang berada di dalam pustaka dlib yang mencakup algoritma machine learning dan menggunakan aplikasi real time. Detektor landmark wajah yang telah dilatih sebelumnya dari pustaka dlib digunakan untuk memprediksi lokasi koordinat 68 x-y yang memetakan landmark wajah pada zona wajah. Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  digunakan  secara  realtime  dalam  mendeteksi  kantuk pengemudi dengan posisi kamera berada di area speedometer dengan jarak 50 cm dengan akurasi rata-rata 90,4% .
Kata Kunci: Deteksi Kantuk, HOG, Linear SVM, Deteksi Wajah.
Abstract. Driver drowsiness is one of the main causes of motor vehicle accidents. According to National Sleep Foundation records, about 32% of drivers have at least one drowsy driving experience per month. About 25% of traffic accidents are caused by drowsiness while driving each year. The purpose of this study is to design a system that can detect driver sleepiness based on the aspect ratio of the eye with certain parameters using a webcam placed in the car's speedometer area. The methods used are Histogram Oriented Gradients (HOG) and Linear SVM which are in the dlib library which includes machine learning algorithms and uses real time applications. A pre-trained facial landmark detector from the dlib library is used to predict the location of the 68 x-y coordinates that map the facial landmarks to the face zones. The results of this study indicate that the system can be used in real time to detect driver drowsiness with the camera position in the speedometer area at a distance of 50 cm with an average accuracy of 90.4%.

## Keyword: Drowsiness Detection, HOG, Linear SVM, Face Detection

## PENDAHULUAN
Kantuk pengemudi adalah salah satu penyebab utama kecelakaan kendaraan bermotor. Perkembangan teknologi  pendeteksi  kantuk  merupakan  tantangan  industri  dan  akademis.  Dalam  industri  otomotif, Volvo mengembangkan Driver  Alert  Control yang memperingatkan  pengemudi yang  dicurigai  mengemudi  dalam keadaan  mengantuk  dengan  menggunakan  kamera  yang  terpasang  di  kendaraan  yang  terhubung  ke  sebuah sistem  peringatan  dalam  mendeteksi  kantuk  [1].  Angka  kematian  akibat  kecelakaan  LLAJ  menurut  data Kepolisian pada tahun 2020 mencapai 23.529 jiwa, angka ini kurang lebih sama dengan tiga jiwa meninggal setiap jam. Berdasarkan data kecelakaan tersebut, ada sekitar 73 persen diantaranya melibatkan sepeda motor [2]. Seperti yang kita ketahui, pengemudi sebagai inti dari sistem lalu lintas jalan raya merupakan faktor yang paling signifikan mempengaruhi keselamatan lalu lintas jalan. Menurut catatan National Sleep Foundation , sekitar 32% dari pengemudi memiliki setidaknya satu pengalaman mengemudi dalam keadaan mengantuk per bulan.  Sekitar  25%  kecelakaan  lalu  lintas  disebabkan  karena  pengemudi  dalam  keadaan  mengantuk  setiap tahunnya.  Mengemudi  dalam  keadaan  mengantuk  mengacu  pada  perilaku  keterampilan  mengemudi  yang menurun  secara  objektif,  karena  ketidakseimbangan  fungsi  fisiologis  setelah  mengemudi  dengan  rentang waktu yang lama. Ini dapat mempengaruhi perilaku mengemudi dan menimbulkan ancaman keselamatan yang serius  bagi  pengemudi  dan  pengguna  lalu  lintas  lainnya  [3].  Berikut  beberapa  riset  yang  telah  dikerjakan mengenai sistem pendeteksi kantuk pengemudi untuk menghindari kecelakaan lalu lintas.
Penelitian yang telah dilakukan oleh Charlotte dkk yaitu dengan mengetahui apakah sumber informasi standar  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  kantuk  juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kapan  tingkat kantuk yang diberikan akan tercapai. Selain itu penelitian ini juga mengeksplorasi apakah penambahan data seperti  waktu  mengemudi  dan  informasi  pengemudi  meningkatkan  akurasi  deteksi  dan  prediksi  kantuk. Percobaan  dilakukan  pada  dua  puluh  satu  peserta  mengendarai  simulator  mobil  selama  110  menit  dalam kondisi yang dioptimalkan untuk menyebabkan kantuk. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi tingkat kantuk dengan mean square error 0,22 dan dapat memprediksi kapan tingkat kantuk yang diberikan akan tercapai dengan mean square error 4,18 menit [4].
Riset  yang  dikerjakan  oleh  M.  Ahmad  Kamran  dkk  yaitu  dengan  merangkum  secara  komprehensif semua  aspek  keadaan  mengantuk  dan  efeknya  selama  mengemudi  mobil:  gejalanya,  penyebab,  tindakan presentasi, statistik kecelakaan mobil, tahap tidur, dan perubahan perilaku, fisiologis dan aktivasi saraf yang terjadi selama terjaga dan dalam keadaan mengantuk [5].
Riset yang dikerjakan oleh G. Soares dkk yaitu dengan merancang sistem deteksi kantuk berdasarkan perekaman  video  real  time  pengemudi,  dengan  memperkirakan  persentase  penutupan  kelopak mata  selama periode  tertentu,  tanpa  perangkat  kontak  apa  pun.  Hasil  dari  riset  ini  yaitu  dengan  meningkatkan  kinerja aplikasi,  seperti  pengurangan  wilayah  pemrosesan  yang  diinginkan  dan  pembatasan  gambar  pencarian, sehingga meningkatkan 93,09% jumlah gambar per detik [6].
Penelitian  yang  dilakukan oleh  Prima  dewi  purnamasari  dkk  yaitu  dengan  membuat sistem  deteksi kantuk yang dikembangkan untuk elektroensefalograf seluler (EEG) dan telepon seluler. Sistem ini juga dapat meminimalisir penyebab kecelakaan akibat pengemudi mengantuk. Dengan menggunakan Electro Encephalo Gram  (EEG),  kondisi  kantuk  dideteksi  dengan  merekam  aktivitas  listrik  yang  terjadi  di  otak  manusia  dan direpresentasikan  sebagai  sinyal  frekuensi.  Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  performa  terbaik  dengan akurasi tertinggi 95,24% menggunakan nilai k=3 dan empat gelombang otak sebagai fitur, yaitu gelombang Delta, Theta, Alpha, dan Beta [7].
Perbedaan riset ini dengan riset-riset sebelumnya terletak pada metode yang digunakan, penempatan kamera yang tepat serta mengetahui informasi mengenai waktu pemrosesan sistem yaitu FPS dan akurasi yang dihasilkan.
Computer vision adalah bidang ilmu komputer yang bertujuan untuk memberikan kemampuan pada komputer  atau  mesin  untuk  memahami,  menganalisis,  dan  menafsirkan  informasi  visual  dari  gambar  dan video.  Tujuan  utama  dari  computer  vision  adalah  untuk  mengembangkan  sistem  yang  dapat  melihat  dan memahami  dunia  sekitarnya  dengan  cara  yang  mirip  dengan  cara  manusia  melakukannya.  Ini  melibatkan identifikasi objek, pengenalan wajah, deteksi dan pelacakan gerakan, rekonstruksi 3D, analisis citra medis dan pengenalan tulisan tangan [8].
Pengolahan  citra  melibatkan  berbagai  proses,  termasuk  pembersihan,  penajaman,  transformasi, segmentasi, ekstraksi fitur, pengenalan pola, dan pemrosesan statistik dari citra digital. Teknik dan algoritma komputasi digunakan untuk mengubah dan menganalisis citra, baik secara global maupun lokal, dengan tujuan mengungkapkan  informasi  tersembunyi  atau  memahami  karakteristik  visual  yang  ada.  Pengolahan  citra umumnya melibatkan serangkaian langkah, mulai dari pra-pemrosesan seperti filtering dan normalisasi, hingga proses analisis yang lebih kompleks seperti deteksi objek, pengenalan pola, atau rekonstruksi 3D. Dalam proses ini, algoritma komputasi dan model matematika digunakan untuk mengolah dan memanipulasi data citra guna menghasilkan informasi yang berguna dan mendukung pengambilan keputusan [9].
Real-time adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  suatu  sistem  atau  proses  yang beroperasi dengan respons yang instan dan tanpa adanya penundaan yang signifikan antara input dan output. Dalam konteks komputasi, real-time merujuk pada kemampuan sistem untuk mengolah data secara langsung segera setelah input diterima, dan memberikan output dengan waktu respons yang sangat cepat. Sistem real- time digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengolahan sinyal, sistem kendali industri, pengolahan video, gaming,  transportasi,  komunikasi,  dan  banyak  lagi.  Contohnya  termasuk  kendali  otomatis  pada  mesin produksi, sistem navigasi penerbangan, atau aplikasi video streaming yang menyajikan konten secara langsung tanpa penundaan yang signifikan [10].

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  serangkaian  tahapan  yang  meliputi  studi  literatur  mengenai  sistem pendeteksi  kantuk  beserta  teori  dan  teknik  yang  terkait.  Peneliti  melakukan  penelusuran  sumber-sumber
tertulis secara menyeluruh melalui pendekatan eksperimental yang bersifat analisis untuk memahami landasan teoritis yang mendasari pengembangan sistem ini. Selanjutnya, dilakukan proses pengumpulan data dengan melakukan  akuisisi  langsung  di  lapangan.  Data-data  faktual  yang  terkait  dengan  kondisi  pengemudi  dan indikasi kantuk dikumpulkan dengan seksama. Setelah itu, dirancang sistem pendeteksi kantuk berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Tahap perancangan sistem melibatkan pengembangan algoritma dan pengolahan citra  menggunakan  teknik  computer  vision.  Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  sistem  dengan  menggunakan data  uji  yang  tidak  terlibat  dalam  tahap  pengumpulan  data.  Hasil  pengujian  tersebut  dianalisis  dan direkapitulasi  untuk  mengevaluasi  performa  sistem  pendeteksi  kantuk.  Akhirnya,  seluruh  temuan  dan  hasil penelitian  tersebut  disusun  dalam  bentuk  laporan  yang  disusun  secara  terstruktur,  yang  dirangkum  dalam sebuah  paper  yang  mempresentasikan  keseluruhan  penelitian  ini.  Dengan  menggunakan  pendekatan  ini, diharapkan  dapat  dihasilkan  sistem  yang  efektif  dalam  mendeteksi  kantuk  pengemudi  mobil  berdasarkan analisis rasio mata menggunakan computer vision .
A. Pengumpulan  Data;  Tahapan  pengumpulan  data  terdiri  dari  pengumpulan  data  primer  dan  data sekunder. Data primer ini yaitu gambar dan video pengemudi mobil yang diambil dari arah depan baik dari media online maupun yang direkam secara langsung menggunakan kamera. Adapun data sekunder antara lain literatur-literatur yang relevan dengan riset ini seperti jurnal maupun prosiding di situs-situs pencarian artikel ilmiah seperti IEEE, Research Gate dan yang semisalnya.

## Gambar 1 . Data primer
B. Akuisisi data merupakan kumpulan data yang diambil sebelum diolah oleh sistem. Akuisisi data pada penelitian  ini  yaitu  berupa  video  dan  gambar  dari  berbagai  sumber online atau  data  yang  diambil langsung dari dalam mobil. Penelitian ini menggunakan data yang memiliki rasio (16:9) dan resolusi (1280  x  720)  kemudian  ditempatkan  di  area speedometer mobil  sebagai  data  percobaan  pada  saat pembuatan  sistem  sebelum  diuji  secara real-time seperti  pada  Gambar  2  dan  hasilnya  seperti  pada Gambar 1.
Gambar 2 . Penempatan Kamera ( webcam )
C. Rancangan  atau  desain  sistem  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  merupakan  gambaran  yang  berisi tahapan-tahapan yang akan dilakukan sistem mulai dari memasukkan data, pra pemrosesan data, sampai keluaran data yang dihasilkan.

## Gambar 3 . Desain Sistem
D. Pengujian  dilakukan  dengan  memeriksa  kecepatan sistem  dalam mendeteksi  wajah  pengemudi  dan area matanya. Selanjutnya pada waktu yang sama akan menghitung berapa FPS yang dihasilkan sistem serta seberapa akurat sistem mendeteksi bahwa pengemudi dalam keadaan mengantuk atau tidak. FPS adalah  singkatan  dari Frame  Per  Second (bingkai  per  detik)  dalam  konteks  pengolahan  citra  atau video. FPS mengacu pada jumlah bingkai individu yang ditampilkan dalam satu detik dalam sebuah video.  FPS  menunjukkan  seberapa  cepat  bingkai-bingkai  tersebut  berubah  dan  memberikan  ilusi gerakan  yang  mulus.  Semakin  tinggi  FPS,  semakin  halus  gerakan  yang  ditampilkan  dalam  video. Sebagai  contoh,  jika  sebuah  video  memiliki  FPS  30,  berarti  terdapat  30  bingkai  yang  ditampilkan dalam satu detik, sehingga memberikan pergerakan yang lebih halus dibandingkan dengan video yang memiliki FPS lebih rendah [10]. FPS juga berhubungan dengan kekuatan komputasi yang diperlukan untuk memproses dan menampilkan bingkai-bingkai tersebut. Semakin tinggi FPS yang diinginkan, semakin besar kebutuhan akan kecepatan prosesor dan kemampuan grafis untuk menghasilkan bingkai dengan waktu respons yang cepat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data pipeline adalah rangkaian dari pemrosesan data di mana setiap proses mendapatkan suatu luaran. Kemudian  luaran  tersebut  menjadi  sebuah  data  baru  sebagai  masukan  untuk  diolah  ke  proses  berikutnya. Rangakain ini terus berlanjut hingga data masukannya sudah selesai [11].
A. Input  Data ;  Proses  pertama  yang  dilakukan  yaitu  membaca  data  primer  yang  telah  diambil menggunakan webcam. Dalam pembacaan data, sudut pandang kamera sangat mempengaruhi proses deteksi sistem agar tidak terjadi kesalahan deteksi ( false detection ). Pada penelitian ini ditemukan bahwa  kamera  sebaiknya  ditempatkan  di  area  speedometer  mobil,  karena  pada  sudut  pandang  ini wajah dan terkhusus mata pengemudi terdeteksi dengan optimal seperti yang terlihat pada Gambar 1.
B. Resize  Image ;  Pra-pemrosesan  adalah  prosedur  penting  yang membantu menghilangkan informasi yang  tidak  diinginkan  seperti  noise  dan  memperkuat  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  sebuah gambar [12] [13]. Tahap pertama dalam kasus ini yaitu mengubah ukuran gambar dengan rasio yang sama (16:9) yang awalnya memiliki lebar 1280 menjadi 500 piksel seperti yang terlihat pada Gambar 4. Proses ini bertujuan agar dapat mempercepat pemrosesan sistem yang nantinya akan berpengaruh pada saat proses pengujian secara real-time .
Pada  Tabel  1  terlihat  hasil  dari  percobaan  dalam  pemrosesan  gambar  pada  kedua  ukuran  tersebut dalam hal perbandingan sekaligus untuk mendapatkan informasi waktu eksekusi dan jumlah gambar yang dihasilkan dalam rentang waktu 60 detik.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Pemrosesan Lebar Frame Waktu Eksekusi/Frame Total Frame 1280 x 720 0,03 detik 1.760 500 x 281 0,03 detik 1.784
C. Grayscale Image ; Proses selanjutnya yaitu mengubah ruang warna gambar menjadi skala keabuan, ini bertujuan untuk waktu pemrosesan lebih cepat karena hanya menggunakan single channel warna. Selain  itu  gambar  dengan mode  grayscale merupakan  proses  awal  untuk  mendeteksi  wajah pengemudi seperti yang terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Grayscale Image
Gambar berwarna mengandung lebih banyak informasi daripada gambar putih dan hitam, sehingga dapat mengisi lebih banyak ruang dalam memori dan menambah kompleksitas yang tidak relevan. Format grayscale merupakan penyesuaian yang baik antara kondisi visual subjektif dan representasi dan  penyimpanan  yang  relatif  kompak.  Format  ini  ditetapkan  sebagai  gambar  monokrom  dan dikodekan sebagai larik piksel 2D, di mana "hitam" sama dengan nilai piksel 0 dan "putih" sama dengan nilai piksel 255, dan ada banyak nilai keabuan yang berada pada transisi 0 - 255 [14].
D. Face detection merupakan suatu pendekatan biometrik untuk dapat mendeteksi bahkan mengenali wajah seseorang. Biometrik fisik yang dimaksud adalah dari hasil pengukuran dan data pada tubuh manusia seperti wajah, tangan, iris, retina dan sidik jari [15]. Dalam mendeteksi kantuk pengemudi, hal pertama yang dilakukan yaitu mendeteksi wajah pengemudi. Proses ini menggunakan pustaka dlib  untuk  memanggil  fungsi  HOG  +  Linear  SVM.  Dlib  adalah toolkit C++  yang  mencakup algoritma  machine  learning  dan  menggunakan  aplikasi  real-time.  Detektor landmark wajah  yang telah dilatih sebelumnya dari pustaka dlib digunakan untuk memprediksi lokasi koordinat 68 x-y yang memetakan landmark wajah pada zona wajah [16]. Detektor wajah HOG + Linear SVM pada pustaka dlib lebih cepat dan efisien, dimana cara kerja dari Histogram of Oriented Gradients (HOG) tidak mengalami gangguan terhadap perubahan rotasi dan sudut pandang wajah seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Pada  Gambar  6  terlihat  sistem  mampu  mendeteksi  wajah  di  berbagai  sudut  pandang,  dengan demikian  proses  untuk  mendapatkan  area  mata  dan  menghitung  aspek  rasionya  juga  akan  lebih mudah.  Berdasarkan  hasil  percobaan  pada  beberapa  kondisi,  kecepatan  proses  sistem  dalam mendeteksi wajah rata-rata 0,13 detik.
E. Aspek Rasio Mata; Langkah selanjutnya yaitu menemukan area mata kemudian menetukan aspek rasionya. Pustaka dlib dapat digunakan untuk mendeteksi wajah dalam sebuah gambar dan kemudian menemukan 68 landmark wajah yang terdeteksi seperti yang terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Landmark Wajah
Pada Gambar 7 terlihat bahwa urutan penanda wajah yang terdeteksi akan selalu sama terlepas dari dimensi gambar atau ukuran wajah, yang berarti 1–17 akan selalu mewakili garis luar wajah. 43–48 akan  selalu  mewakili  mata  kiri  dan  setiap  mata  diwakili  menggunakan  6  titik  landmark.  Untuk menghitung Aspek Rasio Mata (ARM) menggunakan (1) dan (2).
𝐴𝑅𝑀 = (𝑝2 − 𝑝6) + (𝑝3 − 𝑝5) 2(𝑝1 − 𝑝4) (1) 𝐴𝑅𝑀 = (38 − 42 ) + (39 − 41) 2 ∗ (40 − 37) (2)
37 - 42 mewakili lokasi landmark wajah mata kanan 2D dan 43 - 48 mewakili lokasi landmark wajah mata kiri 2D. Fungsi ARM dihitung secara terpisah untuk setiap mata (ARMkanan dan ARMkiri). Kemudian kedipan terdeteksi dengan data yang diperoleh seperti pada (3).
𝐾𝑒𝑑𝑖𝑝𝑎𝑛 = 𝐴𝑅𝑀 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 − 𝐴𝑅𝑀 𝑘𝑖𝑟𝑖 2 (3)
Semakin banyak ARM maka semakin luas mata terbuka seperti yang terlihat pada Gambar 8. Selanjutnya  menentukan  nilai  minimum  ARM  sebagai  parameter  apakah  mata  tertutup  atau tidak dengan melakukan pengujian pada beberapa responden.
Gambar 8. Aspek Rasio Mata (ARM) [17]
F. Pengujian sistem; Pengujian pada riset ini yaitu dengan melakukan percobaan pada beberapa responden  untuk  menghitung  akurasi  menggunakan  variabel confusion  matrix pada  (4). Confusion  matrix adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model
klasifikasi  atau  algoritma  prediksi. Confusion  matrix menyajikan  informasi  tentang  seberapa baik model tersebut melakukan prediksi pada kelas-kelas target yang berbeda. [18] [19] serta mengetahui  apakah  sistem  mampu  membedakan  kondisi  pengemudi  apakah  mengantuk  atau tidak. Selanjutnya sistem juga akan menghitung dan menampilkan FPS, sehingga akan diketahui apakah sistem ini dapat beroperasi secara real-time pada (5).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100 (4) 𝐹𝑃𝑆 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 𝐷𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘) (5)
Pada  persamaan  4  terdapat  4  variabel  untuk  menghitung  akurasi  dengan  klasifikasi  sebagai berikut:
• TP (True Positive) = Kondisi sebenarnya mengantuk dan sistem memberikan peringatan.
• FN  (False  Negative) =  Kondisi  sebenarnya  mengantuk  dan  sistem  tidak  memberikan peringatan.
• TN (True Negative) = Kondisi sebenarnya tidak mengantuk dan sistem tidak memberikan peringatan.
• FP  (False  Positive) =  Kondisi  sebenarnya  tidak  mengantuk  dan  sistem  memberikan peringatan.
Gambar 9. Pengujian Sistem
Pada Gambar 9 terlihat pengujian sistem dilakukan pada beberapa responden tanpa kacamata maupun yang menggunakan kacamata. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai minimum dari aspek rasio mata yaitu 0,20 dengan durasi lebih dari 10 frame , ini bertujuan agar menghindari false detectio n yang diakibatkan oleh kedipan mata. Dengan dua kondisi tersebut sistem sudah dapat  menentukan  bahwa  pengemudi  tersebut  dalam  keadaan  mengantuk.  Berdasarkan  hasil pengujian pada Tabel 2, ke 4 variabel dari confusion matrix dihitung berdasarkan jumlah frame dan rata-rata FPS sebesar 13, artinya sistem ini memungkinkan untuk diterapkan secara real- time .
Responden TP FP TN FN Alurasi FPS 1 195 0 345 30 94,7% 13 2 240 0 180 30 93,3% 13
Responden TP FP TN FN Alurasi FPS 3 125 0 210 15 95,7% 13 4 150 0 150 13 0 69,7% 13 5 150 0 150 0 100% 13 6 330 0 90 30 93,3% 13 7 120 0 180 90 76,9% 13 8 120 0 810 60 93,9% 13 9 270 0 270 60 90% 13 10 300 0 570 30 96,6% 13 Rata-rata 90,4% 13
Responden  4  pada  Tabel  2  memiliki  tingkat  akurasi  yang  rendah  dengan  jumlah frame pada variabel false negative sebesar 130, hal tersebut disebabkan karena pada saat pengujian sudut pandang kamera dengan pengemudi cenderung menyamping sehingga landmark pada area mata tidak terdeteksi dengan optimal.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pengujian, didapatkan bahwa gabungan dari algoritma HOG dan Linear SVM pada  pustaka dlib mampu  mendeteksi  kantuk  pengemudi  dengan  penempatan  kamera  di  area  speedometer mobil dengan jarak 50 cm dari wajah pengemudi dengan tingkat akurasi mencapai 90,4% dan berjalan pada 13 FPS. Artinya sistem ini siap untuk diimplementasikan secara real-time. Untuk pengembangan lebih lanjut diharapkan agar dapat menambahkan suatu pendekatan tertentu sehingga sistem tetap dapat mendeteksi kantuk pengemudi dengan penempatan kamera yang lebih fleksibel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Jabbar, K. Al-Khalifa, M. Kharbeche, W. Alhajyaseen, M. Jafari, and S. Jiang, “Real-time Driver  Drowsiness  Detection  for  Android  Application  Using  Deep  Neural  Networks Techniques,” Procedia Comput. Sci. , vol. 130, pp. 400–407, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.04.060.
[2] “Angka Kecelakaan Masih Tinggi, Menhub: Kolaborasi Jadi Kunci Peningkatan Keselamatan Jalan,” BIRO  KOMUNIKASI  DAN  INFORMASI  PUBLIK ,  2022.  [Online].  Available: https://dephub.go.id/post/read/angka-kecelakaan-masih-tinggi,-menhub-kolaborasi-jadi- kunci-peningkatan-keselamatan-jalan. [Accessed: 11-Aug-2022].
[3] F. You, X. Li, Y. Gong, H. Wang, and H. Li, “A Real-time Driving Drowsiness Detection Algorithm  with  Individual  Differences  Consideration,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  179396– 179408, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2958667.
[4] C. Jacobé de Naurois, C. Bourdin, A. Stratulat, E. Diaz, and J. L. Vercher, “Detection and prediction of driver drowsiness using artificial neural network models,” Accid.  Anal.  Prev. , vol. 126, no. October 2017, pp. 95–104, 2019, doi: 10.1016/j.aap.2017.11.038.
[5] M.  Ahmad  Kamran,  M.  M.  N.  Mannan,  and  M.  Y.  Jeong,  “Drowsiness,  Fatigue  and  Poor Sleep’s Causes and Detection: A Comprehensive Study,” IEEE Access , vol. 7, pp. 167172– 167186, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2951028.
[6] G. Soares, D. De Lima, and A. Miranda Neto, “A Mobile Application for Driver’s Drowsiness Monitoring based on PERCLOS Estimation,” IEEE Lat. Am. Trans. , vol. 17, no. 2, pp. 193– 202, 2019, doi: 10.1109/TLA.2019.8863164.
[7] P.  D.  Purnamasari,  P.  Yustiana,  A.  A.  Putri  Ratna,  and  D.  Sudiana,  “Mobile  EEG  Based
Drowsiness  Detection  using  K-Nearest  Neighbor,” 2019  IEEE  10th  Int.  Conf.  Aware.  Sci. Technol. iCAST 2019 - Proc. , no. June, pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/ICAwST.2019.8923161.
[8] A. A. M. Suradi, M. F. Rasyid, M. Mushaf, and M. Rizal, “Deteksi Tingkat Kematangan Buah Apel Menggunakan Segmentasi Ruang Warna HSV,” in Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , 2023, vol. XII, no. 1, pp. 19–26.
[9] S. Mohamad Idris, Romindo, Muhammad Munsarif, G. F. M. Wa Ode Rahma Agus Udaya Manarfa, N. Andi Asvin Mahersatillah Suradi, Lutfi Hakim, M. F. V. R. Arsan Kumala Jaya, and A. A. Andrew Tanny Liem, Pengolahan Citra: Teori dan Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2023.
[10]  A. A. M. Suradi, Z. Zainuddin, and Y. Yusran, “Deteksi Jalan Berdasarkan Segmentasi Warna HSV Dalam Penerapan Mobil Otonom (Autonomous Car),” Universitas Hasanuddin, 2021.
[11]  Z. Zainuddin, A. A. M. Suradi, and E. Warni, “Unstructured road detection segmentation for autonomous car,” in AIP Conference Proceedings , 2022, doi: https://doi.org/10.1063/5.0095775.
[12]  O. Adeyemi, M. Irhebhude, and A. Kolawole, “Speed Breakers, Road Marking Detection and Recognition Using Image Processing Techniques,” Adv. Image Video Process. , vol. 7, no. 5, pp. 30–42, 2019, doi: 10.14738/aivp.75.7205.
[13]  R. G, “A Study to Find Facts Behind Preprocessing on Deep Learning Algorithms,” J. Innov. Image Process. , vol. 3, no. 1, pp. 66–74, 2021, doi: 10.36548/jiip.2021.1.006.
[14]  A. N. N. Afifah, Indrabayu, A. Suyuti, and Syafaruddin, “Hotspot Detection in Photovoltaic Module using Otsu Thresholding Method,” 2020 IEEE Int. Conf. Commun. Networks Satell. Comnetsat 2020 - Proc. , no. March 2021, pp. 408–412, 2020, doi: 10.1109/Comnetsat50391.2020.9328987.
[15]  A. A. M. Suradi and A. Syarwani, “Sistem Absensi Menggunakan Teknologi QR Code Dan Face Recognition,” e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 10, no. 1, pp. 62–73, 2021, doi: 10.36774/jusiti.v10i1.821.
[16]  B. K. Savas and Y. Becerikli, “Real time driver fatigue detection based on SVM Algorithm,” 2018 6th Int. Conf. Control Eng. Inf. Technol. CEIT 2018 , no. October, pp. 25–27, 2018, doi: 10.1109/CEIT.2018.8751886.
[17]  T. Soukupová and J. Cech, “Eye Blink Detection Using Facial Landmarks,” Res. Reports C. , pp. 1–8, 2016.
[18]  Indrabayu, S. K. Mufti, and I. S. Areni, “Car Driver Drowsiness Recognition Android-Based System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  619,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1757- 899X/619/1/012021.
[19]  S. Ruuska, W. Hämäläinen, S. Kajava, M. Mughal, P. Matilainen, and J. Mononen, “Evaluation of the confusion matrix method in the validation of an automated system for measuring feeding behaviour  of  cattle,” Behav.  Processes ,  vol.  148,  pp.  56–62,  Mar.  2018,  doi: 10.1016/j.beproc.2018.01.004.