Deteksi Kelelahan Pada Pengendara Sepeda Motor Berbasis Internet of Things (IoT) - Kirani Lubis, Liza; Aly Afandi, Mas; Indah Purnama, Sevia (eProceedings of Engineering, 2025)
Kecelakaan lalu lintas di Indonesia, terutamapada pengendara sepeda motor, adalah masalah yang terusmeningkat setiap tahunnya. Hal ini terjadi karena faktorhuman error yaitu kelelahan dan kantuk pada saat berkendara.Meminta bantuan teman untuk memastikan kondisipengendara bahwa mereka dalam keadaan tetap sadar dantidak mengantuk adalah solusi umum untuk mencegahpengendara mengantuk. Namun, solusi ini tidak selalu efektifkarena ada kemungkinan bahwa pengendara menghadapisituasi yang mengharuskan mereka berkendara sendiri. Padapenelitian akan dibuat perancangan alat berbasis Internet ofThings (IoT) yang bertujuan untuk mendeteksi kelelahan padapengendara sepeda motor secara real-time denganmenggunakan sensor MAX30102, sensor flex dan ESP32sebagai pusat kendalinya. Hasil penelitian menunjukkan, sensorMAX30102 berhasil mendeteksi denyut jantung dan saturasioksigen (SpO2), serta sensor flex berhasil mendeteksiperubahan sudut kepala pengendara. Kemudian, Sistem iniefektif memberikan peringatan dini jika terdeteksi kondisitertentu menggunakan notifikasi suara melalui speaker, buzzer,dan menampilkan data pada aplikasi blynk. Hasil pengujianmenunjukkan bahwa sensor MAX30102 dan flex sensormemiliki akurasi yang tinggi, dengan akurasi 98,73% untukpengukuran denyut jantung, 99,28% untuk saturasi oksigen,dan 99,95% untuk deteksi sudut kepalaKata kunci— Blynk, Flex Sensor, MAX30102, NodeMCUESP32