Deteksi Pengendara Mengantuk dengan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Support Vector Machine - Hepatika Zidny Ilmadina; Dyah Apriliani; Dega Surono Wibowo (Politeknik Harapan Bersama, 2022)
Microsleep sering terjadi pada aktivitas kita tanpa disadari, terutama pada saat berkendara. Hal tersebut menjadi salah satu faktor penyebab kecelakaan yang diakibatkan kesalahan manusia seperti mengantuk, tidak fokus, dan kelelahan menyumbangkan porsi 61%, selain itu 9% dikarenakan faktor kendaraan, serta 30% disebabkan oleh faktor prasarana dan lingkungan. Beberapa teknik deteksi microsleep melalui kedipan mata telah dikembangkan antara lain menggunakan eye aspect ratio, yaitu thresholding manual dengan menetapkan detik minimal mata menutup/berkedip. Pada penelitian ini dilakukan deteksi pengendara mengantuk dengan kombinasi Haar Cascade yang mengklasifikasi wajah pengendara, serta metode Support Vector Machine yang mampu menentukan mata menutup dan membuka. Implementasi pada sistem deteksi pengendara mata mengantuk secara real time akurasi mencapai 99%. Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam mengurangi bahkan mencegah terjadinya kecelakaan yang disebabkan oleh microsleep yang dapat dideteksi secara dini melalui kedipan mata pengendara.