SISTEM DETEKSI KELELAHAN PADA PENGENDARA MOTOR MENGGUNAKAN METODE EYE ASPECT RATIO (EAR) DAN PERCENTAGE OF EYELID CLOSURE (PERCLOS)

Damanik, Alief Adha Putra (2025) SISTEM DETEKSI KELELAHAN PADA PENGENDARA MOTOR MENGGUNAKAN METODE EYE ASPECT RATIO (EAR) DAN PERCENTAGE OF EYELID CLOSURE (PERCLOS). S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) COVER & ABSTRACT.pdf - Published Version Download (851kB)
	Text (BAB I Pendahuluan) BAB I.pdf - Published Version Download (953kB)
	Text (BAB V Penutup) BAB V.pdf - Published Version Download (698kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKAA.pdf - Published Version Download (678kB)
	Text (Skripsi Full Text) skripsi full text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (17MB) | Request a copy

Abstract

Kelelahan merupakan salah satu faktor penyumbang kecelakaan pada sepeda motor terbanyak di Indonesia. Pengendara yang cenderung abai dalam memperhatikan kondisi fisik memungkinkan terjadinya kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini mengajukan sistem deteksi kelelahan pada pengendara sepeda motor menggunakan metode eye aspect ratio (EAR) dan percentage of eyelid closure (PERCLOS). Sistem dijalankan menggunakan raspberry pi 4 model b dan raspberry pi camera module 2 NoIR untuk mendeteksi kelelahan pengendara dengan mengambil titik mata pada pengendara dan dikalkulasikan menggunakan metode eye aspect ratio dan percentage of eyelid closure. Dalam pengambilan titik mata, sistem menggunakan mediapipe face landmark untuk mendeteksi wajah dan mengambil titik yang berada pada mata. Sistem memiliki keluaran berupa suara buzzer yang dapat terdengar ketika pengendara mengalami kelelahan. Hasil Pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja pada berbagai kondisi cahaya pada siang serta malam hari. Sistem dapat bekerja lebih dari 3 jam dengan sumber daya yang dapat diisi dayanya kembali sehingga dapat bekerja ketika digunakan dalam perjalanan.

Actions (login required)

View Item