Deteksi Kantuk Pengemudi Berbasis Visual Ekstraksi Fitur Eye Aspect Ratio, Mouth Aspect Ratio dan Blink Rate Menggunakan Metoda Random Forest

Elisya, Fiola Putri (2025) Deteksi Kantuk Pengemudi Berbasis Visual Ekstraksi Fitur Eye Aspect Ratio, Mouth Aspect Ratio dan Blink Rate Menggunakan Metoda Random Forest. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) cover dan abstrak.pdf - Published Version Download (394kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (358kB)
	Text (BAB Akhir) BAB Akhir.pdf - Published Version Download (380kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (355kB)
	Text (Skripsi full text) Tugas Akhir fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (11MB) | Request a copy

Abstract

Kantuk saat mengemudi merupakan faktor risiko utama kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini merancang sistem deteksi kantuk berbasis visual yang non-invasif menggunakan fitur Eye Aspect Ratio (EAR), Mouth Aspect Ratio (MAR), dan Blink Rate yang diekstraksi otomatis dari citra wajah pengemudi. Ekstraksi fitur memanfaatkan MediaPipe Face Mesh (468 landmark) secara real-time. Dataset diperoleh dari video wajah subjek dalam empat kondisi: normal, lelah, mengantuk, dan mengantuk ekstrem. Nilai EAR, MAR, dan Blink Rate dihitung dengan rumus geometris, kemudian dilabeli otomatis dan digunakan untuk melatih model klasifikasi Random Forest. Evaluasi mencakup akurasi, precision, recall, F1-score, serta waktu komputasi, dan membandingkan kinerja sebelum dan sesudah SMOTE. Hasil menunjukkan model tanpa SMOTE mencapai akurasi 98% (precision 0,97; recall 0,97; F1 0,97), sedangkan dengan SMOTE mencapai 99% (precision 0,99; recall 0,99; F1 0,99). Rata-rata waktu pemrosesan per frame adalah 46,7 ms (21 FPS), sehingga layak untuk real-time. Blink Rate menjadi fitur paling dominan (0,52), diikuti EAR (0,30) dan MAR (0,18). Sistem ini berpotensi meningkatkan keselamatan berkendara melalui deteksi dini kantuk hingga tingkat mengantuk ekstrem.

Actions (login required)

View Item