SISTEM PENDETEKSI RASA NGANTUK PADA PENGENDARA MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DILENGKAPI DENGAN MULTI LEVEL SAFETY.

DETECTION SYSTEM OF DROWSINESS FOR CAR DRIVER USING IMAGE PROCESSING COMPLETED WITH MULTI LEVEL SAFETY.

Tingkat kecelakaan lalu lintas dijalan raya pada minggu ke-38 dan ke-39 tahun 2020 mengalami peningkatan. Banyak faktor yang mempengaruhi terjadinya kecelakaan, salah satu penyebabnya yaitu pengendara mengantuk. Adapun parameter yang digunakan untuk mengetahui kondisi mengantuk yaitu dengan mengidentifikasi kondisi kelopak mata. Dengan identifikasi tersebut dapat memanfaatkan sistem pengolahan citra dengan menerapkan metode Haar Casecade Classifier dan Circular Hough Transform dengan Find Countur menggunakan parameter HSV. Pendeteksian menggunakan kamera dengan input mata pengendara, apabila citra yang terdeteksi adalah mata dalam kondisi mengantuk, maka sistem akan membangunkan pengendara dengan menyalakan alarm bunyi, selain itu sistem ini dilengkapi dengan fitur SMS gateway yang akan di kirimkan kepada kerabat pengendara, bahwa pengendara sedang mengantuk. Notifikasi pesan yang dikirimkan berisikan keadaan dan lokasi pengendara. Berdasarkan pengujian sistem secara keseluruhan, sistem ini memiliki tingkat keberhasilan 100% terhadap HSV1, 96 % terhadap HSV2 dan HSV3, 89% terhadap HSV4, dan 88% terhadap HSV5 pada hasil deteksi mata dan respon waktu. Galat yang dihasilkan dikarnakan pencahayaan di jarak tertentu kurang sesuai dengan set HSV, sistem mengalami freeze akibat delay bunyi buzzer terlalu lama dan performa dari PC juga kurang optimal.

Kata kunci : Deteksi Mata Ngantuk, Sistem Keamanan Pengendara, Haar Cascade Classifier, Circular Hough Transform, Find Contour HSV

The rate of road traffic accidents in the 38th and 39th week of 2020 has increased. Many factors influence the occurrence of accidents, one of the reasons is that the driver is sleepy. The parameters used to determine the condition of drowsiness are identifying the condition of the eyelids. With this identification, an image processing system can be utilized by applying the Haar Casecade Classifier and Circular Hough Transform methods with Find Countur using HSV parameters. The detection uses a camera with the driver's eye input, if the image detected is a drowsy eye, the system will wake up the driver by turning on a sound alarm, besides this system is equipped with an SMS gateway feature that will be sent to the driver's relatives, that the driver is sleepy. Message notification sent contains the condition and location of the rider. Based on system-wide testing, this system has a success rate of 100% against HSV1, 96% against HSV2 and HSV3, 89% against HSV4, and 88% against HSV5 on eye detection results and response time. The resulting error is because the lighting at a certain distance is not match with HSV set, the system experiences a freeze due to the buzzer sound delay that is too long and the performance of the PC is also less than optimal.

Keywords: Sleepy Eye Detection, Driver Safety System, Haar Cascade Classifier, Circular Hough Transform, Find Contour HSV