Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Repositor
Muhammad Reza Syahfahlevi Sahri
Universitas Muhammadiyah Malang

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Pengemudi yang Terdistraksi Menggunakan Densenet 169 Muhammad Reza Syahfahlevi Sahri; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 3 (2025): Agustus 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i3.38353

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pengemudi yang terdistraksi menggunakan arsitektur DenseNet-169, di mana salah satu penyebab utama kecelakaan lalu lintas adalah gangguan pada pengemudi. Hal ini dapat menyebabkan kerugian materi maupun kehilangan nyawa. Dataset yang digunakan adalah State Farm Distracted Driver Detection, yang terdiri dari 19.000 gambar dalam 10 kelas berbeda. DenseNet-169 dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam menangani dataset yang besar dan kompleks dengan efisiensi parameter yang tinggi. Model dilatih menggunakan pre-trained weights dari ImageNet dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DenseNet-169 memberikan performa yang baik dalam mengklasifikasikan kondisi pengemudi yang terdistraksi dengan akurasi 97,50% pada data uji. Diharapkan teknologi ini dapat berkontribusi pada keselamatan jalan raya dengan mendeteksi pengemudi yang terdistraksi.
Co-Authors Yufis Azhar