DETEKSI KELELAHAN MATA BERDASARKAN CITRA WAJAH MRL EYE DATASET DENGAN MENGGUNAKAN GLCM, PCA, DAN SVM - Jeremia Pinnywan Immanuel; Eunice Eugenia Karta; Rio Bun Dika (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara, 2025)
Penelitian ini membahas implementasi metode GLCM, PCA, dan SVM untuk membangun sistem deteksi kelelahan mata berbasis pengolahan citra digital. Meningkatnya penggunaan perangkat elektronik menjadikan kelelahan mata sebagai isu kesehatan yang semakin serius, terutama bagi individu yang bekerja dalam bidang yang memerlukan konsentrasi visual tinggi dalam jangka waktu lama. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran mesin klasik yang dikenal efisien dan ringan dari segi kebutuhan sumber daya, dengan memanfaatkan MRL Eye Dataset berbasis citra inframerah sebagai data utama. Tahapan pemrosesan citra dimulai dengan ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode GLCM, yang kemudian direduksi dimensinya menggunakan teknik PCA, dan akhirnya dilakukan klasifikasi oleh algoritma SVM. Sistem ini diuji dalam dua skenario, yaitu dengan dan tanpa keberadaan data outlier. Penyesuaian parameter optimal dilakukan melalui metode Grid Search dan validasi silang menggunakan KFold dengan K = 3. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kondisi mata “Awake” dan “Sleepy” dengan akurasi tertinggi mencapai 92.38%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang masing-masing mampu memperoleh hasil di atas 92%. Selain itu, waktu eksekusi untuk ekstraksi fitur, pelatihan model, dan prediksi tergolong cepat, sehingga menunjukkan bahwa sistem ini berpotensi untuk diterapkan secara real-time, bahkan pada perangkat dengan spesifikasi perangkat keras yang terbatas.