PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI KELELAHAN PADA PENGEMUDI MOBIL BERBASIS SINYAL ELECTROMYOGRAPHY (EMG) - Sukma Firdaus; Marlia Adriana (ELEMEN : JURNAL TEKNIK MESIN, 2016)
Peningkatan alat trasportasi khususnya kendaraan roda empat (mobil) mengakibatkan peningkatan volume kendaraan di jalan. Hal ini berdampak pada meningkatnya kemacetan. Selain kemacetan, peningkatan volume kendaraan berdampak juga pada peningkatan kecelakan lalu lintas. Salah satu penyebab kecelakan lalu lintas adalah faktor pengendaranya, yaitu kelelahan. Penelitian ini, merancang sistem pendeteksi kelelahan pengemudi, berdasarkan sinyal biologis pengemudi yaitu sinyal biologis kondisi otot lengan. Sinyal tersebut direkam dengan menggunakan metode surface EMG. Elektroda yang ditempelkan disebelah kanan lengan dihubungkan dengan penguat instrumentasi dan digitalisasi melalui unit pemproses sinyal untuk dapat disimpan kedalam komputer. Kegiatan pengambilan data dilakukan sebanyak 8 kali dengan jarak tempuh pengemudi sebesar 80 km dari Kota Banjarmasin menuju Kota Pelaihari. Akuisisi data menggunakan frekuensi sampling sebesar 4 KHz dan diproses secara filter analog untuk High Pass Filter sebesar 2 KHz dan Low Pass Filter sebesar 500 Hz. Setelah data direkam, sinyal dilakukan proses downsampling menjadi 1 KHz. Pada proess digital, dilakukan lagi proses pemfilteran secara Low Pass Filter sebesar 500 Hz. Proses digital selanjutnya adalah melakukan analisis pada domain frekuensi menggunakan transformasi fourier dengan memakai algoritma fast fourier transform (fft). Hasil dari transformasi fourier diidentifikasi berdasarkan nilai Mean Power Frequency (MPF). Berdasarkan hasil perhitungan MPF yang telah dilakukan, diperoleh saat awal berkendara nilai rata-rata MPF nya adalah sebesar 25,2 Hz sedangkan pada akhir berkendara bernilai sebesar 33,3 Hz. Dengan hasil ini dapat tergambarkan kondisi pengemudi pada awal mengemudi dan tidak terjadi kelelahan maka nilai frekuensi yang dominan cenderung lebih rendah jika dibandingkan dengan setelah berkendara atau saat kelelahan.