Sistem Deteksi Kelelahan Pengemudi Berdasarkan Pengukuran Kedipan Mata Menggunakan Metode Manhattan Distance - Rahayu, Wulan Dwi; Pambudi, Elindra Ambar; Wicaksono, Agung Purwo; Wibowo, Feri (STMIK Banjarbaru, 2024)
Fatigue can result in a decrease in the driver's level of alertness and reaction time, threatening the safety of road users. This study focuses on developing a driver fatigue detection system that relies on eye blink measurements using the Manhattan Distance method. The main goal is to improve driving safety by accurately detecting the driver's fatigue level. The proposed system measures eye blinks and uses Manhattan Distance to transmit the difference between normal and drowsiness-affected eye blink patterns. Experiments show that the Manhattan Distance method effectively identifies driver fatigue based on eye blink patterns, achieving a satisfactory accuracy rate of 87.5%. Experimental results show that the Manhattan Distance method is effective in identifying driver fatigue based on eye blink patterns, with a satisfactory level of accuracy. With this success, this system could potentially be implemented in vehicles as part of a safety system, helping to reduce the risk of accidents due to driver fatigue in real-time.Keywords: Fatigue; Manhattan; Eye; customer; CameraÂ AbstrakKelelahan dapat mengakibatkan penurunan tingkat kewaspadaan dan waktu reaksi pengemudi, mengancam keselamatan pengguna jalan.Â Studi ini berfokus pada pengembangan sistem deteksi kelelahan pengemudi yang mengandalkan pengukuran kedipan mata menggunakan metode Manhattan Distance. Tujuan utamanya adalah meningkatkan keselamatan berkendara dengan mendeteksi tingkat kelelahan pengemudi secara akurat. Sistem yang diusulkan mengukur kedipan mata dan menggunakan Manhattan Distance untuk mengevaluasi perbedaan antara pola kedipan mata normal dan yang dipengaruhi oleh rasa kantuk. Eksperimen menunjukkan bahwa metode Manhattan Distance efektif mengidentifikasi kelelahan pengemudi berdasarkan pola kedipan mata, mencapai tingkat akurasi yang memuaskan sebesar 87,5%. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode Manhattan Distance efektif dalam mengidentifikasi kelelahan pengemudi berdasarkan pola kedipan mata, dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Dengan keberhasilan ini, sistem ini berpotensi diimplementasikan dalam kendaraan sebagai bagian dari sistem keamanan, membantu mengurangi risiko kecelakaan akibat kelelahan pengemudi secara real-time.Â