Perpustakaan Digital ITB

Keadaan kantuk dalam mengemudi dapat meningkatkan resiko terjadinya kecelakaan akibat hilangnya konsentrasi pengemudi terhadap keadaan jalan. Masalahnya pengemudi terkadang tidak menyadari bahwa ia sedang dalam keadaan kantuk sehingga pengemudi tidak mengambil tindakan untuk mengurangi resiko kecelakaan. Untuk mengatasi masalah dalam berkendara ini, diperlukan suatu sistem untuk mendeteksi rasa kantuk pengemudi yang disebut Driver Drowsiness Detection dan sistem peringatan jika rasa kantuk terdeteksi. Salah satu ciri keadaan kantuk dalam pengendara adalah mata pengendara yang sering tertutup yang dapat dikuantisasi sebagai PERCLOS untuk menentukan keadaan kantuk ketika melewati batas tertentu. Sistem yang dikembangkan merupakan sistem deteksi kantuk realtime yang memanfaatkan deteksi secara behavioral dengan mengawasi terbuka-tertutupnya mata pengemudi. Sistem ini mengambil citra wajah pengemudi melalui kamera lalu memproses citra tersebut dengan menggunakan algoritma Viola-Jones untuk mendeteksi wajah pengemudi dan perhitungan eye aspect ratio untuk menentukan apakah mata pengemudi sedang dalam keadaan terbuka atau tertutup. Hasil keluaran sistem ini disimpan lalu dilihat persentase tertutupnya mata selama satu menit ke belakang untuk menentukan nilai PERCLOS yang didapatkan. Dari hasil PERCLOS dan melihat keadaan terbuka atau tertutupnya mata, akan dinyalakan atau dimatikan alarm peringatan kantuk. Pengujian dilakukan dengan menjalankan tiap subsistem untuk melihat kinerjanya lalu dijalankan secara keseluruhan. Dari pengujian, didapatkan sistem dapat berfungsi dengan baik untuk keadaan wajah menghadap ke depan. Didapatkan juga terkadang terdapat false positive ketika wajah menghadap ke samping. Selain itu terdapat false negative yang terjadi ketika pengemudi melihat kesamping tanpa menggerakan kepala dengan melirik sehingga dapat dibutuhkan subsistem tambahan untuk mendeteksi iris pengemudi kedepannya.