DETEKSI MICROSLEEP PADA PENGENDARA MOBIL MENGGUNAKAN HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Abstrak

Kecelakaan dapat terjadi dikarenakan beberapa faktor, salah satunya faktor manusia akibat kelelahan dan mengantuk, sehingga terjadinya microsleep dalam keadaan berkendara. Penelitian sebelumnya memanfaatkan Haar Cascade Classifier untuk mendeteksi wajah secara real-time dari webcam (Abidin, 2018). Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem deteksi microsleep dengan beberapa tahap, termasuk identifikasi mata melalui Haar Cascade Classifier, deteksi kondisi mata terbuka/tutup melalui Convolutional Neural Network, dan pendeteksian kantuk berdasarkan teori microsleep. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa intensitas cahaya terbaik 80-450 Lux (kondisi cahaya normal sampai terang) dengan jarak terbaik ada pada 60 cm.

Kata Kunci: Kecelakaan lalu lintas, microsleep, Haar Cascade Classifier, Convolutional Neural Network