Perancangan Sistem Deteksi Kondisi Microsleep Berbasis Sensor MPU6050 dan Support Vector Machine - Achmad Bayhaqi Putra Adira; Denny Trias Utomo (Akiratech, 2026)
Kecelakaan lalu lintas di Indonesia didominasi oleh kendaraan roda dua, di mana faktor kesalahan manusia seperti kelelahan dan microsleep menjadi penyebab utama. Kondisi microsleep terjadi dalam durasi singkat dan sering kali tidak disadari, sehingga sangat berbahaya bagi pengendara motor. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem peringatan dini kondisi kantuk berbasis perangkat wearable yang terintegrasi pada helm. Sistem ini dirancang menggunakan sensor Inertial Measurement Unit (IMU) tipe MPU6050 untuk mendeteksi pola pergerakan kepala secara real-time. Data akselerasi dan orientasi kepala diproses menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan menerapkan algoritma Machine Learning yaitu Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan kondisi sadar dan microsleep. Jika sistem mendeteksi indikasi microsleep, aktuator berupa buzzer dan motor getar akan aktif untuk memberikan peringatan kepada pengendara. Pendekatan perancangan ini menawarkan solusi yang ergonomis dan portabel dibandingkan metode deteksi berbasis kamera yang kurang efektif bagi pengendara bermotor.