https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika

## RANCANG BANGUN SISTEM PERINGATAN KANTUK PADA PENGENDARA SEPEDA MOTOR BERBASIS FUZZY LOGIC

## DESIGN AND DEVELOPMENT OF A DROWSINESS WARNING SYSTEM FOR MOTORCYCLISTS BASED ON FUZZY LOGIC
Daniel Moses Samosir 1) , Aditya Bayu Setyaji 2) , Ramdhani 3) , Yusep Sukrawan 4) 1,2 Mahasiswa Pendidikan Teknik Otomotif, Universitas Pendidikan Indonesia , Bandung, Indonesia 3 Program Studi Pendidikan Teknik Otomotif, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia. email: The.m@upi.edu 1) , adiyab25@upi.edu 2) , ramdhani@upi.edu 3) , yusepsukrawan@upi.edu 4) Received: 15 Mei 2024 Accepted: 21 Juni 2024 Published: 27 Juni 2024

## Abstrak
Pengendara  sepeda  motor  pada  dasarnya  dituntut  untuk  mengemudikan kendaraan  dengan  kesadaran  mengenai  perilaku  tertib  di  jalan.  Namun faktanya  masih  banyak  kecelakaan  sepeda  motor  disebabkan  oleh  kelalaian, salah  satunya  adalah  rasa  kantuk  saat  berkendara.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  alat  pencegah  kantuk  berbasis  logika fuzzy bagi pengendara sepeda motor. Alat ini melewati 4 tahap pengujian yaitu catu daya, sensor, mikrokontroler dan aktuator. Hasil pengujian alat ini adalah catu daya pada  alat  ini  berfungsi  dengan  baik,  alat  pada  sepeda  motor  dan  helm berfungsi  dengan  baik  sesuai  program  yang  dirancang  pada  mikrokontroler, sensor  denyut  nadi  yang  dirancang  untuk  sepeda  motor  tidak  berfungsi sebagaimana  mestinya,  maka  untuk  penelitian  sementara  digunakan  sensor Max 30100 sebagai pembaca denyut nadi, buzzer , vibrator dan relay pada alat ini  berfungsi  dengan  baik  dan  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya  sesuai  aturan fuzzy yang  telah  diprogram.  Penggunaan  sensor dipergelangan  tangan  terbukti  efektif  mendeteksi  denyut  nadi,  sehingga akurasi pembacaan kantuk selaras dengan pembacaan denyut nadi yaitu 100% yang  merupakan  tindak  lanjut  dari  penelitian  sebelumnya. Fuzzy logic pada perangkat  berpengaruh  pada  kerja  mikrokontroler  menjadi  akurat  sesuai dengan yang telah di program.
Kata Kunci: rancang bangun, ngantuk, fuzzy logic

## Abstract
Motorcycle  riders  are  basically  required  to  drive  with  awareness  of  orderly behavior on the road. However, the fact is that many motorbike accidents are still  caused  by  negligence,  one  of  which  is  drowsiness  while  driving.  This research  aims  to  develop  a  fuzzy  logic-based  drowsiness  prevention  tool  for motorcyclists. This tool goes through 4 stages of testing, namely power supply, sensor, microcontroller and actuator. The results of testing are that the power supply  on  this  tool  functions  well,  the  tools  on  the  motorbike  and  helmet function  well  according  to  the  program  designed  on  the  microcontroller,  the pulse  sensor  designed  for  motorbikes  does  not  function  as  it  should,  so  for temporary  research  the  Max  sensor  is  used  30100  as a pulse  reader,  buzzer, vibrator and relay in this tool functions  well  and is more accurate compared to previous research according to the fuzzy rules that have been programmed.
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
The use of sensors on the wrist has proven to be effective in detecting pulse, so that the accuracy of sleepiness readings is in line with pulse readings, namely 100%,  which  is  a  follow-up  to  previous  research.  Fuzzy  logic  on  the  device influences the microcontroller to work accurately according to what has been programmed.
Keywords: design and development, drownsiness, fuzzy logic DOI:10.20527/sjmekinematika.v9i1.311
How  to  cite :  Samosir,  D.  M.,  Setyaji,  A.B.,  Ramdhani  R.  &  Sukrawan  Y.,  “Rancang  Bangun  Sistem Peringatan  Kantuk  Pada  Pengendara  Sepeda  Motor  Berbasis Fuzzy  Logic ”. Scientific  Journal  of Mechanical Engineering Kinematika , 9(1), 84-97, 2024.

## PENDAHULUAN
Penggunaan  kendaraan  bermotor  sudah melekat  pada  kehidupan masyarakat  karena transportasi  dibutuhkan  oleh  manusia  seiring  berkembangnya  zaman  dan  adanya peningkatan  mobilitas  kegiatan[1].  Menurut  data  BPS,  jumlah  kendaraan  di  Indonesia mencapai  136.137.451-unit  pada  tahun  2020.  115.023.039-unit  diantaranya  merupakan kendaraan  sepeda  motor.  Korlantas  Polri  mengungkapkan  saat  ini  jumlah  kecelakaan kendaraan yang melibatkan sepeda motor sepanjang bulan Januari-September 2022 sudah mencapai 120.824 kasus[2].
Setiap  peristiwa  kecelakaan  biasanya  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yang  terjadi seperti  faktor  Human  error  atau  kesalahan  manusia,  faktor  Mechanical  failure,  faktor jalan/lingkungan atau kombinasi dari beberapa faktor tersebut[3]. Dalam faktor kesalahan manusia,  jika  merujuk  pada  data  hasil  penelitian  Fridayanti  &  Prasetyanto  (2019) menunjukan  bahwa  mengantuk  merupakan  variabel  dominan  yang  memiliki  pengaruh besar terhadap kecelakaan lalu lintas[4].
Pengendara  sepeda  motor  pada  dasarnya  dituntut  untuk  mengendarai  kendaraan dengan  sadar  terkait  ketertiban  dalam  berperilaku  di  jalan,  yaitu  dengan  mencegah  hal yang  merintangi  ataupun  membahayakan  diri  sendiri  dan  orang  lain[5].  Tetapi,  pada kenyataannya  masih  banyak  pengendara  yang  melalaikan  hal  tersebut,  dengan  fakta kecelakaan  sepeda  motor  yang  disebabkan  kelalaian  salah  satunya  berupa  kantuk  ketika berkendara[6].
Pada  penelitian  –  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan,  terdapat  beberapa inovasi  yang  telah  dilakukan  dalam  pencegahan  kantuk. Design  of  a  Drowsiness Prevention  Helmet  with  Vibration  and  IoT-Based  Theft  Detection  Alarms (2024), merupakan  sebuah  helm  yang  dipasangkan buzzer sehingga  pengemudi  yang  terdeteksi mengantuk  akan  diberikan  getaran.  Selain  itu  hal  ini  juga  memiliki  fungsi  pencegahan pencurian  dimana  ketika  helm  berada  pada  jarak  lebih  dari  10  cm buzzer akan  aktif[7]. Helm  Pendeteksi  Denyut  Nadi  Dan  Pembaca  Doa  Perjalanan  (2022),  merupakan  helm yang  akan  memberikan  output  getaran  dari  buzzer  yang  ada  di  dalam  helm  apabila pengemudi  terdeteksi  mengantuk  dan  akan  mengeluarkan  suara  doa  perjalanan  dari speaker  yang  ada  pada  helm  apabila  strap  helm  dipasang[8].  Helm  Pintar  (2021), merupakan  inovasi  yang  menggabungkan  fungsi  dari  pencegah  kantuk  serta  GPS  pada helm sehingga dapat dilakukan pelacakan pada helm[9].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan,  ditemukan  hasil  didapatkan hasil  bahwa  akurasi  deteksi  kantuk  76%,  sehingga  dibutuhkan  pengembangan  yaitu menambahkan  sensor  pembacaan  denyut  nadi[9].  Selain  itu  juga,  berdasarkan  penelitian sebelumnya  ditemukan  bahwa  penempatan  posisi  sensor  di  helm  tidak  efektif,  dimana sensor  tidak  dapat  membaca  denyut  nadi  dengan  baik  sehingga  diperlukan  penempatan sensor  yang  bisa  membaca  denyut  dengan  baik[8].  Oleh  karena  itu,  kami  melakukan sebuah  inovasi  pengembangan  mengenai  alat  pencegah  kantuk  untuk  pengendara  sepeda motor. Keterbaruan alat ini dari penelitian sebelumnya yaitu keakuratan pembacaan sensor
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
berbasis fuzzy logic yang  dapat  mendeteksi  tingkat  kantuk  pengendara  dengan  aktuator yang sesuai dengan rule fuzzy yang telah ditentukan. Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output  dan  mempunyai nilai  kontiniu. Fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  keanggotaan  dan  derajat  kebenaran.  Oleh sebab  itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian  salah  pada  waktu  yang sama[10]. Selain itu, Penggunaan sensor heart rate treadmill digunakan pada perangkat ini sebagai pembaca sensor denyut nadi. Sensor ini digunakan karena bentuknya yang sesuai dengan handle sepeda  motor  yang  membuat  sensor  dapat  dilekatkan  pada  kendaraan, sehingga  tidak  perlu  dilakukan  lepas  pasang  alat  pembaca  denyut  nadi,  serta  merupakan tindak  lanjut  dari  penelitian  sebelumnya  dimana  sensor  dilekatkan  pada  strap  helm  yang menyebabkan sensor tidak dapat membaca denyut nadi dengan baik.
Fitur  utama  pada  perangkat  ini  adalah  getar  dan  suara  bagi  pengendara  yang terdekteksi  mengantuk,  dimana  fitur  ini  diaktivasi  melalui  sistem fuzzy logic dengan variabel sensor denyut nadi pada handle throttle sepeda motor dan kecepatan sepeda motor sehingga  membuat output bekerja  dengan  tepat.  Selain  itu,  Jika  Pengendara  terindikasi mengantuk  berat  maka  sepeda  motor  secara  otomatis  akan  dikontrol  untuk  menyalakan lampu  sein  kiri  dan  klakson  selama  3  detik  sehingga  pengendara  tetap  terjaga  dan  diberi perintah untuk melakukan istirahat.
Perangkat  ini  melewati  4  tahap  pengujian  yaitu  pengujian  catu  daya  untuk mengetahui  rangkaian  terhubung  dengan  baik,  pengujian  mikrokontroler  untuk  melihat apakah  mikrokontroler  dapat  mengirimkan  sinyal  output  ke  komponen  yang  dituju, pengujian  sensor  untuk  melihat  sensor  berfungsi  dengan  baik  dan  pengujian  aktuator, dimana  dalam  alat  ini  aktuatornya  adalah buzzer dan vibrator .  Semua  pengujian  ini bertujuan untuk memastikan semua komponen berfungsi dengan baik.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membuat  perangkat  dengan  program  sistem elektronika  berbasis fuzzy  logic, yaitu  salah  satu  metode  sistem  kendali  yang  dapat memberikan  keputusan  yang  menyerupai  keputusan  manusia[11]. Proses  penelitian  dibagi menjadi  3  tahap  yaitu,  perancangan hardware ,  perancangan software atau  pemrograman,  dan uji  coba[12]. Berdasarkan  dengan  teori  oleh  Arunasalam,  dkk  pada  tahun  2020  bahwa seseorang dikatakan mengalami ngantuk berat ketika denyut nadinya menyentuh angka 60 BPM[13]. Pada penelitian ini guna meningkatkan ketepatan pembacaan perangkat, penulis mengategorikan  denyut  nadi  menjadi  4  kategori  seperti  dijelaskan  pada  tabel  1  Ketika sensor  telah  mendeteksi  denyut  nadi  pengendara  maka  akan  ada output berupa vibrator , buzzer dan  relay  yang  telah  diprogram  sesuai  dengan  kategori  kantuk  pengendara. Terdapat 4 parameter output pada alat ini sesuai dengan rule fuzzy yang telah di program seperti ditunjukan pada tabel 2 dengan logika fuzzy seperti pada Gambar 1.
Tabel  1. Kategori Denyut Nadi Kode BPM KATEGORI a 70-65 BPM Ngantuk berat b 85-70 BPM Ngantuk sedang c 90-85 BPM Ngantuk ringan d 120-90 BPM Kondisi normal
SJME KINEMATIKA Vol.9 No.1, 27 Juni 2024, pp 84-97 https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
Tabel  2. Output Perangkat Kode KATEGORI AKTUASI 1 Normal Vibrator: Low Buzzer: Low 2 Ngantuk ringan Vibrator: High Buzzer: Low 3 Ngantuk sedang Vibrator: High Buzzer: High 4 Ngantuk berat Vibrator: High Buzzer: High Relay: High (a) (b)
Gambar 1. (a) Input denyut nadi, (b) Output aktuator
Fuzzy logic pada perangkat ini dirancang menggunakan software MATLAB dengan menggunakan metode mamdani type 1. Perangkat ini di desain dengan input dan output 4 logic . Data denyut nadi pada tabel 1 dan data output perangkat pada tabel 2 dituangkan ke software MATLAB  sehingga  membentuk  grafik  denyut  nadi  dan  grafik  aktuator  seperti pada Gambar 1. Rule fuzzy dari Gambar 1 adalah sebagai berikut :
1. Jika a (≤ 40 Bpm) Terdeteksi, maka 4 ( Vibrator : High, Buzzer : High, Relay : High ) akan terjadi.
2. Jika  b  (35-60  Bpm)  Terdeteksi,  maka  3  ( Vibrator  :  High  &  Buzzer  :  High )  akan terjadi.
3. Jika  c  (55-75  Bpm)  Terdeteksi,  maka  2  ( Vibrator  :  High  &  Buzzer  :  low )  akan terjadi.
4. Jika  d  (70-120  Bpm)  Terdeteksi,  maka  1  ( Vibrator  :  Low  &  Buzzer  :  Low )  akan terjadi.
Perangkat  ini  dirancang  fleksibel  atau  dapat  dilepas  pasang,  sehingga  dapat digunakan di berbagai helm. Pendeteksi kerja alat ini berada pada handle gas sepeda motor yang  mana  dapat  meminimalisir  alat  yang  terpasang  di  helm  sehingga  pengemudi  tetap nyaman  ketika  menggunakan  helm.  Diagram  blok  dari  sistem  ini  ditunjukkan  pada Gambar 2.
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
(a)
(b)
Gambar 2. (a) Arsitektur sistem pada motor, (b) Arsitektur sistem pada helm

## Desain Teknologi
Rancangan Alat pada Sepeda motor
Komponen  utama  terdiri  dari  STM32F103C8T6  sebagai  mikrokontroler  untuk memproses input dari sensor Treadmill Universal Heatbeat yang mendeteksi denyut nadi pengendara  pada handle sepeda  motor  yang  nantinya  sensor  tersebut  akan  mengirimkan sinyal kepada mikrokontroler yang akan mengolah data dan  mengategorikan data tersebut sesuai  dengan rule fuzzy ,  kemudian  data  tersebut  akan  diteruskan  ke  relay  sepeda  motor untuk mengaktifkan lampu sein, klakson dan ke rangkaian slave melalui modul bluetooth HC-05.  Perangkat  yang  terpasang  di  motor  terdiri  dari  beberapa  komponen  seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Desain Elektronik Perangkat pada Sepeda Motor
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
Keterangan dari Gambar 3:
1. Relay
Relay  memiliki  kapasitas  untuk  membuat  koneksi  dengan  peralatan  listrik  lainnya. Mikrokontroler akan mengirimkan sinyal untuk mengaktivasi relay.
2. Modul Step Down Lm2596
Perangkat  LM2596 Step Down DC-DC  adalah  regulator  diferensial  tegangan  yang mengubah tegangan input arus searah (DC) menjadi tegangan arus searah (DC) dengan output yang tegangan yang lebih kecil.
3. Modul Bluetooth HC-05
Modul  bluetooth  berfungsi  untuk  menerima  dan  mengirimkan  sinyal  dari mikrokontroler rangkaian master ke rangkaian slave .
4. Sensor Oximeter Max 30100
Merupakan sensor pendeteksi denyut nadi  yang nantinya dalam alat ini dipasang pada handle sepeda motor.
5. Mikrokontroler STM32F103C8T6 Mikrokontroler berfungsi  untuk  memproses  data  dan  mengontrol  suatu  sistem elektronika.  Mikrokontroler  berisi  program  sesuai  dengan rule  fuzzy yang  telah ditentukan.

## Rancangan Alat pada Helm
Rangkaian slave menerima  data  dari  rangkaian  master  melalui  modul bluetooth dan data tersebut diolah oleh mikrokontroler yang nantinya akan menjadi suatu output berupa buzzer , vibrator dan relay sesuai dengan rule fuzzy yang telah diprogram. Perangkat yang terpasang di helm terdiri dari beberapa komponen seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Desain Elektronik Perangkat pada Helm
Keterangan dari Gambar 4:
1. Power Supply Power  supply digunakan  sebagai  power  dari  mikrokontroler.  Alat  ini  memakai power supply berupa baterai 18650.
2. Modul Step Up MT3608
Perangkat  Step  Up  MT3608  merupakan  konverter  DC-DC  yang  berfungsi  untuk menaikan  tegangan  masuk  menjadi  lebih  tinggi,  sehingga output tegangan  yang dikeluarkan menjadi lebih besar.
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
3. Switch
Switch berfungsi untuk mengaktifkan dan menonaktifkan alat.
4. Modul Bluetooth -HC05 Modul bluetooth pada  rangkaian slave berfungsi  untuk  menerima  sinyal  dari mikrokontroler rangkaian master ke rangkaian slave . 5. Modul Vibrator
Modul vibrator merupakan  sebuah  perangkat  yang  mengubah  sinyal  listrik  menjadi getaran mekanis.
6. Buzzer Buzzer adalah  peralatan  elektronik  yang  didesain  untuk  menghasilkan  sinyal pendengaran melalui penggunaan getaran listrik.
7. Mikrokontroler STM32F103C8T6 Mikrokontroller menerima sinyal dari modul bluetooth yang nantinya akan diolah  dan menghasilkan output berupa vibrator dan buzzer .
Desain Alat pada Helm
(a)
(b)
Gambar 5. (a) Desain perangkat pada helm, (b) Penempatan perangkat pada helm
Sistem  elektronika  yang  ada  pada  helm akan  dikemas  dalam box yang  di  desain  dan dibuat menggunakan proses 3D Print. Penempatan perangkat pada helm dirancang dengan menempatkan perangkat pada bagian samping bawah helm.

## Desain Alat Pada Sepeda Motor
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
Perancangan  alat  pada  sepeda  motor  ini  disusun  menggunakan  sensor  detak  jantung yang dipasang pada handle sepeda motor, dihubungkan dengan modul yang nantinya akan berada pada bagian dalam sepeda motor. Desain perangkat terlihat pada Gambar 6.

## Tahapan Penelitian
Tahapan  pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  fungsional  alat.  Pengujian  adalah salah  satu  tingkatan  untuk  melihat  hasil  dari  sistem  yang  harus  dilewati[14].  Pengujian Rangkaian  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  alat  yang  dirancang  sesuai  dengan  yang direncanakan  sebelumnya[15].  Pengujian  rangkaian  dilakukan  terhadap  masing  –  masing komponen yang terdapat pada alat. Adapun pengujian yang dilakukan adalah:
1. Pengujian Catu daya
2. Pengujian Mikrokontroler
3. Pengujian Sensor
4. Pengujian Aktuator
Flowchart Pengujian
Klakson menyala 2 detik, vibrator menyala, speaker menyala Button ditekan (strap) Klakson mati, vibrator mati, speaker mati Mulai Kunci motor dalam keadaan hidup Detak jantung kurang dari 8 BPM Selesai Sensor membaca detak jantung Ya Tidak Tidak Ya Gambar 7. Flowchart pengujian
Start , merupakan kegiatan awal memulai pengujian rangkaian sistem yang dilanjutkan dengan  melihat  kunci  kontak  pada  posisi ON .  Pembacaan  denyut  nadi  dilakukan  dengan parameter rule  fuzzy yang  telah  ditentukan.  Sensor  denyut  nadi  akan  membaca  dan mengategorikan, apakah pengendara termasuk  mengantuk ringan, mengantuk sedang atau kantuk berat. Selanjutnya sensor akan mengirimkan sinyal kepada aktuator yang terpasang di helm lewat modul bluetooth yang akan mengaktuasikan perintah dari sensor denyut nadi tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari perancangan perangkat adalah 2 modul yang disusun agar dapat di lekatkan pada helm dan sepeda motor. Hasil pembuatan alat dapat dilihat pada Gambar 8.
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
(a) (b)
Gambar 8. (a) Alat pada helm, (b) Alat pada kendaraan
Perangkat yang telah dilakukan perangkaian dan pengkodean akan dilakukan uji coba. Pengujian  dilakukan  sesuai  dengan  prosedur  yang  ada  pada flowchart .  Akan  tetapi  guna memitigasi kerusakan yang berkelanjutan, maka pengujian dilakukan tanpa memasangkan perangkat ke sepeda motor.

## 1. Pengujian Catu daya/ Power Supply
Catu  daya  / Power supply merupakan  seperangkat  komponen  elektronika  yang memiliki  fungsi  memberikan  daya  kepada  perangkat  elektronika  lainnya[16].  Pengujian catu  daya  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  rangkaian  antar  komponen  terhubung dengan  baik  atau  terdapat  hubungan  yang  putus.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  multitester  untuk  mengukur  keluaran  daya  dari  rangkaian.  Pengujian dilakukan pada dua bagian yaitu perancangan perangkat pada helm dan motor.
Pengujian  catu  daya  pada  rangkaian  di  motor  dilakukan  dengan  menghubungkan mikrokontroler  dengan  sumber  tegangan  karena  semua  komponen  akan  menerima  daya dari  mikrokontroler.  Pada  komponen  ini mikrokontroler  diberi  daya  melalui  USB type -c, lalu  keluaran  daya  akan  diukur  oleh  multitester  dengan  menghubungkan  pin  GND  dan VIN.  Hasil  pengujian  terlihat  pada  Gambar  9,  didapatkan  hasil  bahwa  keluaran  daya senilai  4.48  V.  Selain  itu,  sistem  yang  menyala  membuktikan  bahwa  catu  daya  bekerja dengan baik[17].
Gambar 9. Pengujian mikrokontroler pada perangkat di sepeda motor
Pengujian  catu  daya  pada  rangkaian  di  helm  dilakukan  dengan  menghubungkan mikrokontroler pada daya melalui USB type -c pada mikrokontroler sama seperti pengujian yang dilakukan pada perangkat di motor. Pengujian ini mendapatkan hasil senilai 4.75 V, seperti  yang  tertera  pada  Gambar  10  hasil  ini  berarti  bahwa  rangkaian  catu  daya  pada perangkat di helm bekerja dengan baik.
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika

## Gambar 10. Pengujian mikrokontroler pada perangkat di helm

## 2. Pengujian Sensor Heart Rate
Berdasarkan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini dilakukan tindak lanjut dengan menambahkan sensor heart rate agar kantuk dapat dideteksi secara akurat. Selain itu untuk meningkatkan  akurasi  pembacaan  denyut  nadi,  posisi  sensor  diletakkan  menempel  ke pergelangan  tangan  karena  denyut  nadi  arteri  secara  umum  dibaca  pada  daerah tersebut[18] sehingga pembacaan denyut nadi semakin baik.
Pengujian sensor heart rate dimaksudkan untuk mengetahui ketepatan dan keakuratan sensor  ini  dalam  membaca  denyut  nadi.  Hasil  pengujian  sensor  THBS05  ini  ditemukan bahwa  sensor  denyut  nadi  yang  dipilih  tidak  dapat  membaca  sinyal  dengan  baik,  oleh karena itu sensor denyut nadi sementara diganti dengan sensor denyut nadi Oximeter Max 30100  seperti  yang  tertera  pada  Gambar  11.  Pengujian  sensor  dilakukan  dengan menggunakan  seorang  pengguna  yang  akan  diambil  sampel  data  detak  jantung  dalam rentang 10 detik dan dilakukan sebanyak 5 kali[19]. Hasil pengujian sensor ini tertera pada tabel 3.
Gambar 11. Oximeter Max30100 sensor
Tabel  3. Pengujian sensor Pengujian ke- BPM pada MAX 30100 1 67,48 2 82,60 3 72,16 4 63,25 5 86,32
Pengujian  sensor  dilakukan  menggunakan software Arduino  IDE  untuk  melihat denyut  nadi  responden  dan  pembacaan  kategori  kantuk  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 12.  Tampilan  Arduino  IDE  dari  rangkaian slave membaca  kategori  kantuk  saja  karena rangkaian slave sebagai  penerima  sinyal  dari  sensor,  sedangkan  untuk  tampilan  Arduino IDE  dari  sensor  menunjukkan  denyut  nadi  dan  tingkat  kantuk  responden.  Berdasarkan
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
Pengujian yang telah dilakukan, tidak didapatkan eror setelah dilakukan pengujian oleh 5 responden  dalam  pembacaan  denyut  nadi  sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  sensor bekerja secara akurat.
(a)
(b)
Gambar 12. (a) Pembacaan denyut nadi dari rangkaian slave , (b) Pembacaan denyut nadi dari sensor
Pembacaan  kantuk  melalui  sensor  dilakukan  terhadap  responden  dengan  cara menempelkan  sensor  ke  pergelangan  tangan.  Didapatkan  hasil  dari  pengujian  kantuk melalui  pembacaan  denyut  nadi  sesuai  dengan  kategori  kantuk  seperti  yang  tertera  pada Gambar  12  dan  aktuator  bekerja  sebagaimana  yang  telah  diprogram.  Berdasarkan pengujian tersebut pembacaan kantuk melalui denyut nadi bekerja dengan akurat.

## 3. Pengujian Mikrokontroler
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  melihat  apakah  mikrokontroler  dapat  mengirimkan sinyal  output  ke  komponen  yang  dituju.  Mikrokontroler  dapat  diuji  dengan menghubungkan  langsung  arduino  pada  catu  daya  rekomendasi  sebesar  7.5  sampai  12 Volt,  dimana  mikrokontroler  dikatakan  berfungsi  apabila  bekerja  sesuai  dengan program[16].  Pada  mikrokontroler  di  kendaraan  didapatkan  hasil  bahwa  mikrokontroler dapat  mengirimkan  sinyal  untuk  mengaktivasi  relay,  modul bluetooth ,  dan  sensor  sesuai dengan program yang diupload pada mikrokontroler. Proses pengujian Pada Rangkaian di Helm  didapatkan  hasil  bahwa  mikrokontroler  dapat  mengaktifkan buzzer dan vibrator . Berdasarkan hal tersebut, maka mikrokontroler dapat dikatakan bekerja dengan baik.

## 4. Pengujian Aktuator
Pengujian  Aktuator  dilakukan  dengan  memberikan  daya  dan  denyut  nadi  pada rangkaian sehingga kerja aktuator dapat dilihat. Adapun hasil uji coba tertera pada tabel 4.
Tabel  4. Hasil uji coba alat BPM MFs Input MFs Output Keterangan (ON) 94 Normal Normal (0.2) - 60-75 Ngantuk ringan Ringan (2.1) Vibrator 53-60 Ngantuk sedang Sedang (3.5) Vibrator, Buzzer 38-50 Ngantuk berat Berat (4.7) Relay, Vibrator, Buzzer
Pada  bpm  94  tertera  output  sebesar  0.2,  hal  ini  mengindikasikan  pengendara dikategorikan dalam keadaan normal sehingga aktuator tidak aktif. Pada bpm 60-75 tertera output sebesar  2.1  yang  mengindikasikan  pengendara  dikategorikan  mengantuk  ringan sehingga  vibrator  pada  helm  aktif.  Pada  bpm  53-60  tertera  output  sebesar  3.5  yang mengindikasikan  pengendara  dikategorikan  mengantuk  sedang  sehingga vibrator dan
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
buzzer pada helm aktif. Pada bpm 38-50 tertera output sebesar 4.7 yang mengindikasikan pengendara dikategorikan  mengantuk berat sehingga vibrator dan buzzer pada helm akan aktif,  sementara  relay  pada  kendaraan  yang  mengatur  klakson  dan  lampu  sein  juga  sein aktif.
Perangkat pada kendaraan bekerja dengan baik. Setelah menerima sinyal denyut nadi dan  kecepatan  kendaraan,  relay  untuk  kedua  aktuator  yang  akan  dipasangkan  dengan lampu  tanda  belok  kendaraan  dan  klakson  langsung  menyala  dengan  waktu  yang disesuaikan yaitu untuk klakson 3 detik. Sehingga setelah 3 detik relay untuk klakson akan mati  sendiri,  sementara  relay  untuk  lampu  tanda  belok  kendaraan  masih  tetap  menyala sampai sistem mendeteksi denyut nadi pengendara yang kembali stabil. Pengujian aktuator pada perangkat di kendaraan terlihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Pengujian relay pada perangkat di kendaraan
Perangkat yang bekerja pada helm bekerja dengan baik. Vibrator dan buzzer langsung bekerja  setelah  menerima  sinyal bluetooth dari  modul  yang  sudah  membaca  denyut  nadi pada sepeda motor, sampai sistem pada helm di non-aktifkan dengan cara menekan tombol reset pada perangkat. Pengujian aktuator pada perangkat di helm terlihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Pengujian relay pada perangkat di helm
Fuzzy logic pada  perangkat  ini  merupakan  inovasi  tindak  lanjut  dari  penelitian sebelumnya.  Selain  itu,  keberadaan fuzzy logic membuat  kinerja  aktuator  sesuai  dengan batasan yang telah diprogram.
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  diuji  pada  alat  Sistem  Peringatan Kantuk  Pada  Pengendara  Sepeda  Motor  Berbasis Fuzzy Logic diperoleh  hasil  sebagai berikut:
1. Pengujian catu daya pada perangkat ini berfungsi dengan baik
2. Perangkat  pada  sepeda  motor  dan  helm  bekerja  dengan  baik  sesuai  dengan  Program yang dirancang pada mikrokontroler.
3. Sensor denyut nadi yang dirancang pada sepeda motor tidak bekerja sesuai dengan yang diharapkan,  Maka  untuk  penelitian  sementara  digunakan  sensor  Max  30100  sebagai pembaca  denyut  nadi  dan  hasilnya  sensor  bekerja  dengan  baik  dan  lebih  akurat dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
4. Buzzer , vibrator dan  relay  pada  perangkat  ini  bekerja  dengan  baik  sesuai  dengan rule fuzzy yang telah diprogram
5. Penggunaan  sensor  di  pergelangan  tangan  terbukti  efektif  mendeteksi  denyut  nadi, sehingga akurasi pembacaan kantuk selaras dengan pembacaan denyut nadi yaitu 100% yang merupakan tindak lanjut dari penelitian sebelumnya .
6. Fuzzy logic membuat kerja mikrokontroler menjadi akurat sesuai dengan yang telah di program.
Pengembangan  lebih  lanjut  yang  dapat  dilakukan  dari  penelitian  ini  adalah  dengan menyesuaikan  kembali  komponen  sesuai  dengan  yang  dirancang  dan  penyempurnaan perangkat sehingga dapat menjadi perangkat yang bisa digunakan secara umum.

## REFERENSI
[1] B.  Oktaviastuti,  D.  Handika,  dan  S.  Wijaya,  “Urgensi  pengendalian  kendaraan bermotor Di indonesia,” Rekayasa J. Tek. Sipil , vol. 2, no. 1, hal. 5–8, 2017.
[2] Badan Pusat Statistik, “Jumlah Kendaraan Bermotor Tahun 2018-2020,” bps.go.id. Diakses: 20 Januari 2023.
[3] U.  Enggarsasi  dan  N.  K.  Sa’diyah,  “Kajian  Terhadap  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan  Lalu  Lintas  Dalam  Upaya  Perbaikan  Pencegahan  Kecelakaan  Lalu Lintas,” Perspektif , vol. 22, no. 3, hal. 228, 2017, doi: 10.30742/perspektif.v22i3.632.
[4] V.  D.  Fridayanti  dan  D.  Prasetyanto,  “Model  Hubungan  antara  Angka  Korban Kecelakaan  Lalu  Lintas  dan  Faktor  Penyebab  Kecelakaan  pada  Jalan  Tol Purbaleunyi.  (Hal.  124-132),” RekaRacana  J.  Tek.  Sipil ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  124, 2019, doi: 10.26760/rekaracana.v5i2.123.
[5] Rimbawati,  “Analisis  sikap  berkendara,  pemahaman  berkendara,  pengetahuan berkendara  dan  peran  keluarga  terhadap  perilaku  safety  riding  pada  siswa  sma negeri 1 bangilan tuban jawa timur,” 2019.
[6] N.  Charimmah,  E.  Lanovia,  K.  Usman,  dan  L.  Novamizanti,  “Deteksi  Kantuk Melalui  Citra  Wajah  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-  occurrence  Matrix  ( GLCM  )  dan  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (  SVM  ),” Sent.  (Seminar  Nas. Tek. Elektro) , no. November 2019, hal. 174–185, 2019.
[7] A.  P.  P.  Prasetyo,  H.  R.  Sitorus,  R.  Fadli  Isnanto,  dan  A.  Hermansyah,  “JITCE (Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Engineering)  Design  of  a Drowsiness  Prevention  Helmet  with  Vibration  and  IoT-Based  Theft  Detection Alarms,” Jitce , vol. 01, hal. 19–29, 2024
[8] S.  N.  Utama,  A.  Wahid,  dan  A.  F.  Karami,  “Rancang  Bangun  Helm  Pendeteksi Denyut Nadi Dan Pembaca Doa Perjalanan,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, hal. 443, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1989.
[9] P.  Prasetyawan,  S.  Samsugi,  dan  R.  Prabowo,  “Internet  of  Thing  Menggunakan
https://kinematika.ulm.ac.id/index.php/kinematika
Firebase dan Nodemcu untuk Helm Pintar,” J. ELTIKOM , vol. 5, no. 1, hal. 32–39, 2021, doi: 10.31961/eltikom.v5i1.239.
[10]  S.  Kusumadewi  dan  H.  Purnomo, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu, 2004.
[11]  I.  L.  H.  D et  al. ,  “Penerapan  Fuzzy  Logic  Pada  Sistem  Pengaturan  Jumlah  Air Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban,” Semin. Nas. Inform. (semnasIF 2011) , vol. 3, no. April, hal. 358–365, 2015.
[12]  I.  Taufik,  H.  Santosa  Budiono,  F.  Hilmy,  dan  R.  Eko  Prasetyaning  Utomo, “Development of a Mini Vacuum Cleaner Robot Utilizing a Tricycle Drive  Based on Arduino Uno,” vol. 8, no. 2, hal. 168–175, 2023, doi: 10.20527/sjmekinematika.v8i2.279.
[13]  M.  Arunasalam, N. Yaakob, A.  Amir, M. Elshaikh, dan N.  F.  Azahar, “Real-Time Drowsiness  Detection  System  for  Driver  Monitoring,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. , vol. 767, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/767/1/012066.
[14]  A.  Ijudin  dan  A.  Saifudin,  “Pengujian  Black  Box  pada  Aplikasi  Berita  Online dengan  Menggunakan  Metode  Boundary  Value  Analysis,” J.  Inform.  Univ. Pamulang , vol. 5, no. 1, hal. 8, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i1.3717.
[15]  R.  Genaldo,  T.  Septyawan,  A.  Surahman,  dan  P.  Prasetyawan,  “Sistem  Keamanan Pada Ruangan Pribadi Menggunakan Mikrokontroler Arduino dan SMS Gateway,” J.  Tek.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  hal.  46–52,  2020,  doi: 10.33365/jtikom.v1i2.15.
[16]  R. A. Yusda dan S. Kisaran, “Rancang Bangun Sistem Penjernih Air Otomatispada Aquarium Berbasis Arduino,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307, no. 1, hal. 13–18, 2020.
[17]  H.  Hayatunnufus  dan  D.  Alita,  “Sistem  Cerdas  Pemberi  Pakan  Ikan  Secara Otomatis,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Tertanam ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  11,  2020,  doi: 10.33365/jtst.v1i1.799.
[18]  E.  Setiawan,  “Penatalaksanaan  Pemeriksaan  CT-Scan  Cardiac  Dengan  Modifikasi Tatalaksana  Pada  Kasus  Heart  Rate  Tinggi  Di  Rumah  Sakit  Primaya  Tangerang,” vol. 2, no. 1, 2024.
[19]  Sugiarto  dan  R.  Herdiansyah,  “Perancangan  alat  ukur  saturasi  oksigen  dan  detak jantung  berbasis  arduino  dengan  menggunakan  sensor  max30100  dan  LCD,” Sci. Sacra J. Sains , vol. 2, no. 4, hal. 62–69, 2022.