H. Suryadhi, S.T., M.T. Contributor Joko Subur, S.T., M.T. Contributor Satria Aditama Yadavia Achmad Primary Author mixed material bibliography Surabaya Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah 2022 monographic id Indonesia

Text

xv, 112 p. : ill. ; 29 cm. Berdasarkan satlantas polrestabes surabaya, jumlah kecelakaan akibat pelanggaran lalu lintas disurabaya mulai januari hingga agustus 2019 mencapai 882. Salah satu penyebab kecelakaan terbesar disebabkan oleh human error (kesalahan manusia).salah satu faktor human error itu adalah kelelahan atau kantuk. Kantuk merupakan hal yang sangat sering terjadi pada setiap orang. Hal tersebut dapat disebabkan oleh bermacam – macam faktor yaitu kelelahan, kurang tidur, makan yang berlebihan. Mata kantuk bisa didefinisikan sebagai sebuah proses yang dihasilkan oleh ritme serkadian dan kebutuhan tidur. Pada kondisi mengantuk, seseorang dapat meningkatkan kedipan mata sebanyak 20% dari frekuensi kedipan mata permenit. Selain itu juga, seseorang mengalami microsleep dengan durasi penutupan mata 0,5 detik atau lebih. Proses pengenalan mata yang dilakukan komputer vision tidak semudah apa yang dilakukan oleh manusia langsung. Sedangkan manusia sendiri sangat mudah mengenali seseorang sangat cepat tanpa harus berfikir lama. Sedangkan komputer vision sangat lambat dalam pengenalan. Maka pada penelitihan ini akan dibuat alat pendeteksi kantuk dengan pengenalan wajah yang dimana mendeteksi mata kantuk untuk keamanan saat berkendara dijalan raya sehingga dapat menurunkan resiko kecelakaan dijalan raya, dengan menggunakan microkontroller raspberry pi dengan menggunakan metode Haar Cascade dimana disini membutuhkan pengenalan dibagian mata sanat cepat. Diharap dari penelithan alat saya ini bisa menurunkan angkah kecelakaan yang berada diindonesia terutama di jawa timur kota surabaya. Mata kantuk Human Error Raspberry pi Haar Cascade NONE Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan Lantai 2 - Gedung Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Jalan Arief Rachman Hakim No. 150, Sukolilo, Surabaya 623.22.18 Sat r S0201002022 Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan-UHT 623.22.18 Sat r 3434 2022-10-04 08:17:54 2022-10-04 08:18:25 machine generated