Perancangan Sistem Untuk Deteksi Drowsiness pada Pengemudi Kendaraan Berat Dengan Peringatan Suara Real-Time Berbasis Internet of Things (IoT) - Dalam bentuk buku karya ilmiah
ARDHIAN WISNU KARTIKA

Informasi Umum

Kode

25.04.5616

Klasifikasi

004.678 - Internet (World Wide Web)

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Internet Of Things

Dilihat

17 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Drowsy driving, yaitu mengemudi dalam kondisi mengantuk, microsleep, atau<br /> kelelahan ekstrem, menyumbang persentase besar kecelakaan fatal di berbagai negara: 21% di<br /> AS, sekitar 1.300 insiden di Inggris, dan hingga 7% kecelakaan fatal truk di Jepang. Di<br /> Indonesia, KNKT melaporkan bahwa kelelahan atau kantuk menjadi faktor penyebab hingga<br /> 80% kecelakaan di jalan tol, terutama pada jam rawan dini hari dan siang. Meskipun jumlah<br /> kecelakaannya lebih sedikit dibandingkan sepeda motor, truk dan bus menimbulkan dampak<br /> korban jiwa dan kerugian finansial yang jauh lebih besar.<br /> Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi kantuk berbasis IoT yang memanfaatkan<br /> modul ESP32-CAM yang terintegrasi dengan model klasifikasi citra CNN MobileNetV2 untuk<br /> mendeteksi kondisi mata tertutup sebagai indikasi kantuk. Sistem ini dilengkapi dengan buzzer<br /> sebagai alarm suara serta mampu mengirim notifikasi ke Telegram dan web dashboard secara<br /> real-time ketika terdeteksi mata tertutup sebanyak tiga kali berturut-turut. Model awal (float32)<br /> memiliki akurasi mencapai 93% sebelum dikompresi. Setelah dilakukan proses kuantisasi ke<br /> format INT8 agar dapat dijalankan di perangkat dengan sumber daya terbatas, akurasi model<br /> tetap tinggi di komputer yakni sekitar 92%. Namun, ketika dijalankan langsung pada perangkat<br /> ESP32-CAM, akurasi deteksi menurun dan bervariasi sesuai skema: 43% untuk skema transisi<br /> mata terbuka ke tertutup, 40% untuk mata terus terbuka, dan 80% untuk mata terus tertutup.<br /> Sistem ini dirancang dengan fokus pada efisiensi biaya, privasi pengguna (tanpa perlu<br /> ponsel pengemudi), kemudahan instalasi, dan tetap mampu memberikan peringatan dini<br /> terhadap potensi kecelakaan akibat kantuk. Total estimasi biaya pembangunan sistem ini<br /> adalah Rp 274.500, menjadikannya sebagai solusi fungsional dan hemat biaya untuk deteksi<br /> kantuk pada pengemudi truk dan bus.

• TTI3I3 - MIKROPROSESOR DAN IOT
• AZK4CAA4 - Tugas Akhir

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook