SISTEM PENDETEKSIAN DINI KANTUK PENGENDARA BERMOTOR BERBASIS ESP32-CAM MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IOT DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER - Ilham Rizky Hidayatullah; Sri Widoretno (Universitas Islam Balitar Blitar, 2026)
Kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh pengemudi yang mengantuk telah lama menjadi salah satu faktor utama penyumbang tingginya angka kecelakaan di jalan raya. Kondisi mengantuk saat berkendara dapat secara drastis menurunkan konsentrasi, memperlambat reaksi, serta meningkatkan risiko terjadinya microsleep yakni kondisi di mana pengemudi tertidur dalam waktu sangat singkat tanpa disadari. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem pendeteksian dini kantuk pengendara bermotor berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini menggunakan modul ESP32-CAM sebagai unit pemroses citra untuk mendeteksi kondisi mata pengendara menggunakan metode Haar Cascade Classifier. Data hasil deteksi kemudian dikirim melalui protokol HTTP ke Raspberry Pi Pico W yang berfungsi sebagai unit penerima dan pemicu peringatan. Jika kondisi mata terdeteksi tertutup dalam durasi tertentu, sistem akan mengaktifkan buzzer dan LED sebagai peringatan dini bagi pengendara. Sistem ini dirancang untuk bekerja secara real-time dengan efisiensi daya yang tinggi serta implementasi yang fleksibel pada kendaraan bermotor.