UNITOMOUNITOMO
Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan KomunikasiInform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan KomunikasiKelelahan dan kantuk pengemudi adalah faktor utama penyebab kecelakaan lalu lintas, terutama dalam perjalanan jarak jauh. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi yang berbasis pada landmark dan kerangka MediaPipe untuk menganalisis kelelahan melalui durasi kedipan mata. Sistem ini menggunakan inisialisasi titik koordinat menggunakan pohon regresi untuk mendeteksi objek dengan akurat, seperti mata. Data penelitian terdiri dari 30 video, masing-masing berdurasi 30 detik, yang dikumpulkan dari empat pengemudi bus Trans Jawa. Video-video tersebut diekstrak untuk mengidentifikasi histogram deteksi wajah dan dianalisis berdasarkan durasi kedipan mata. Hasil pengujian menunjukkan akurasi deteksi sebesar 81% dengan tingkat kesalahan 19% untuk jarak 10 hingga 100 cm, sedangkan pengujian dengan 30 video mencapai akurasi rata-rata sebesar 88,745% dan Mean Squared Error (MSE) sebesar 7,615%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa CNN lebih unggul dalam mendeteksi kelelahan dibandingkan MediaPipe, dengan akurasi rata-rata yang lebih tinggi sebesar 76,79% dibandingkan 73,83% dan nilai MSE yang lebih rendah sebesar 47,33 dibandingkan 48,27. CNN juga lebih konsisten dalam menangani variasi pencahayaan ekstrem, sementara MediaPipe unggul dalam efisiensi pemrosesan, menjadikannya cocok untuk perangkat dengan sumber daya terbatas. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang berbasis pada landmark dan MediaPipe efektif dan inovatif dalam mendeteksi kelelahan, menawarkan solusi untuk meningkatkan keselamatan pengemudi selama perjalanan.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN memiliki keunggulan dibandingkan MediaPipe dalam mendeteksi kelelahan pengemudi.CNN mencapai akurasi rata-rata yang lebih tinggi sebesar 76,79% dibandingkan MediaPipe (73,83%) dan nilai MSE yang lebih rendah sebesar 47,33 dibandingkan 48,27, menunjukkan prediksi yang lebih stabil dan akurat.CNN juga lebih tangguh dalam menangani variasi pencahayaan ekstrem, menghasilkan hasil yang lebih konsisten dibandingkan MediaPipe yang cenderung terpengaruh oleh kondisi pencahayaan.Namun, MediaPipe unggul dalam efisiensi pemrosesan karena pendekatan berbasis landmark-nya, menjadikannya cocok untuk perangkat dengan sumber daya terbatas.Oleh karena itu, CNN merupakan pilihan yang lebih baik untuk aplikasi dengan presisi tinggi, sedangkan MediaPipe ideal untuk sistem yang memprioritaskan efisiensi dan kinerja waktu nyata.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem deteksi kelelahan yang berbasis pada landmark dan MediaPipe memiliki kinerja yang cukup baik, mencapai akurasi deteksi sebesar 81% pada jarak 10–100 cm, meskipun dengan tingkat kesalahan sebesar 19%.Pengujian lebih lanjut menggunakan 30 video menghasilkan akurasi rata-rata yang lebih tinggi sebesar 88,745%, dengan MSE sebesar 7,615%.Angka-angka ini menunjukkan bahwa sistem ini inovatif dan efektif dalam mendeteksi kelelahan, menunjukkan potensi yang signifikan untuk meningkatkan keselamatan pengemudi selama perjalanan.Namun, analisis matriks kebingungan mengungkapkan beberapa keterbatasan sistem.Sistem dengan benar memprediksi empat kasus dalam kategori tidak terdeteksi tetapi hanya satu prediksi benar dalam kategori terdeteksi.Selain itu, terdapat tiga kasus false positive (pendeteksian salah) dan dua kasus false negative (gagal mendeteksi).Kesalahan-kesalahan ini dapat mempengaruhi keandalan sistem, terutama dalam situasi kritis di mana pendeteksian akurat sangat penting.Untuk penelitian selanjutnya, direkomendasikan untuk melatih sistem dengan data yang lebih beragam, termasuk variasi ekspresi wajah, kondisi pencahayaan, dan sudut kamera, untuk meningkatkan generalisasi.Selain itu, mengintegrasikan fitur-fitur seperti analisis kedipan mata, deteksi pupil, atau dinamika kepala dapat meningkatkan akurasi pendeteksian.Menggunakan metode deep learning yang lebih kompleks atau menggabungkan algoritma dengan sensor lain, seperti inframerah, juga dapat mengatasi keterbatasan pendeteksian berbasis kamera saja.
Untuk penelitian lanjutan, dapat dipertimbangkan beberapa arah studi sebagai berikut: 1. Mengembangkan sistem deteksi kelelahan yang lebih akurat dengan menggabungkan fitur-fitur tambahan seperti analisis kedipan mata, deteksi pupil, atau dinamika kepala. 2. Meneliti dan mengoptimalkan metode pengolahan data untuk meningkatkan efisiensi sistem, terutama dalam menangani variasi pencahayaan dan kondisi lingkungan yang dinamis. 3. Menganalisis dan membandingkan kinerja sistem dengan metode deteksi kelelahan lainnya, seperti pendekatan berbasis fisiologis atau perilaku, untuk menentukan metode yang paling efektif dan andal dalam berbagai skenario.
- Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi. effect glcm lbp hog feature extraction... ejournal.unitomo.ac.id/index.php/inform/article/view/8275Inform Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi effect glcm lbp hog feature extraction ejournal unitomo ac index php inform article view 8275
- Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi. analysis driver drowsiness detection... ejournal.unitomo.ac.id/index.php/inform/article/view/9325Inform Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi analysis driver drowsiness detection ejournal unitomo ac index php inform article view 9325
- Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi. crude palm oil quality artificial neural... ejournal.unitomo.ac.id/index.php/inform/article/view/8433Inform Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi crude palm oil quality artificial neural ejournal unitomo ac index php inform article view 8433
| File size | 520.24 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
UBHARAUBHARA Dalam penelitian ini, dikembangkan sistem mikrogrid hybrid AC-DC menggunakan konverter bidirectional (BC) yang mampu beroperasi dalam mode rectifier danDalam penelitian ini, dikembangkan sistem mikrogrid hybrid AC-DC menggunakan konverter bidirectional (BC) yang mampu beroperasi dalam mode rectifier dan
UNITOMOUNITOMO Sistem web-based POS dan manajemen inventaris yang terintegrasi RAD dan Design Thinking terbukti dapat meningkatkan efisiensi transaksi, otomatisasi pembaruanSistem web-based POS dan manajemen inventaris yang terintegrasi RAD dan Design Thinking terbukti dapat meningkatkan efisiensi transaksi, otomatisasi pembaruan
UNITOMOUNITOMO Kurva pelatihan menunjukkan tren penurunan loss dan peningkatan presisi dan recall, yang menunjukkan model tidak mengalami overfitting. Evaluasi menggunakanKurva pelatihan menunjukkan tren penurunan loss dan peningkatan presisi dan recall, yang menunjukkan model tidak mengalami overfitting. Evaluasi menggunakan
UNITOMOUNITOMO Penelitian ini memperkenalkan sistem berbasis satu foto yang mengintegrasikan YOLOv8 untuk deteksi wajah dan FaceNet untuk menghasilkan embedding wajahPenelitian ini memperkenalkan sistem berbasis satu foto yang mengintegrasikan YOLOv8 untuk deteksi wajah dan FaceNet untuk menghasilkan embedding wajah
UNITOMOUNITOMO Aplikasi media pembelajaran yang dihasilkan dapat membuat orang tuli mampu melihat secara visual bagaimana peristiwa likuifaksi terjadi. Konsep AR dalamAplikasi media pembelajaran yang dihasilkan dapat membuat orang tuli mampu melihat secara visual bagaimana peristiwa likuifaksi terjadi. Konsep AR dalam
UNITOMOUNITOMO Proses awal identifikasi kesegaran ikan menggunakan beberapa metode. Proses input citra melalui pengambilan objek citra menggunakan kamera ponsel. ObjekProses awal identifikasi kesegaran ikan menggunakan beberapa metode. Proses input citra melalui pengambilan objek citra menggunakan kamera ponsel. Objek
UNITOMOUNITOMO Media sosial seperti Facebook dan Twitter memfasilitasi interaksi tersebut, namun keterbukaan pengguna sering mengungkapkan karakter pribadi tanpa disadari.Media sosial seperti Facebook dan Twitter memfasilitasi interaksi tersebut, namun keterbukaan pengguna sering mengungkapkan karakter pribadi tanpa disadari.
UMBUMB Metode pelacakan yang diimplementasikan adalah deteksi wajah, deteksi kaki, deteksi warna, dan deteksi blob orang. Semua implementasi algoritma dalam proyekMetode pelacakan yang diimplementasikan adalah deteksi wajah, deteksi kaki, deteksi warna, dan deteksi blob orang. Semua implementasi algoritma dalam proyek
Useful /
STAISARSTAISAR Penelitian ini bertujuan untuk menelaah pentingnya pendekatan kontekstual dalam penafsiran dan implementasi hukum Islam, serta menggambarkan bagaimanaPenelitian ini bertujuan untuk menelaah pentingnya pendekatan kontekstual dalam penafsiran dan implementasi hukum Islam, serta menggambarkan bagaimana
UNITOMOUNITOMO Oleh karena itu, meskipun rata-rata model jaringan Elman lebih tinggi, hasil yang diperoleh melalui presisi, recall, dan F1-score masih perlu ditingkatkanOleh karena itu, meskipun rata-rata model jaringan Elman lebih tinggi, hasil yang diperoleh melalui presisi, recall, dan F1-score masih perlu ditingkatkan
UMBUMB Volume ditentukan dengan mengukur nitrogen pada tekanan 0,5 MPa dan pada temperatur hingga 500ºC dan dengan menggunakan persamaan keadaan Span. PengukuranVolume ditentukan dengan mengukur nitrogen pada tekanan 0,5 MPa dan pada temperatur hingga 500ºC dan dengan menggunakan persamaan keadaan Span. Pengukuran
UMBUMB Namun, untuk menyederhanakan implementasi algoritma, diperlukan beberapa persamaan. Artikel ini menyajikan sistem kontrol hexapod berbasis Arduino yangNamun, untuk menyederhanakan implementasi algoritma, diperlukan beberapa persamaan. Artikel ini menyajikan sistem kontrol hexapod berbasis Arduino yang