Deteksi Kantuk Berdasarkan Data Kedipan Menggunakan Sinyal Elektrookulografi (Eog) pada Aplikasi Perangkat Mobile

Sulaksono, Satrio (2023) Deteksi Kantuk Berdasarkan Data Kedipan Menggunakan Sinyal Elektrookulografi (Eog) pada Aplikasi Perangkat Mobile. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211640000020-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (8MB) | Request a copy

Abstract

Kantuk merupakan kondisi ketika tubuh membutuhkan istirahat. Hal ini tentu saja wajar untuk dialami, namun seringkali rasa kantuk datang disaat yang tidak tepat se�hingga membahayakan diri sendiri ataupun orang lain. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem untuk mendeteksi rasa kantuk untuk menghindari kejadian yang tidak diinginkan akibat rasa kantuk tersebut. Penelitian ini merupakan pengembangan program aplikasi mobile guna pendeteksian rasa kantuk. Aplikasi android dibangun dengan menggunak�an flutter dan akan dihubungkan dengan kabel serial ke mikrokontroler. Sensor EOG dipasangkan dan ditangkap sinyalnya, lalu difilter sehingga didapatkan data sinyal yang diinginkan guna pendeteksian kedipan yang terjadi. Pelatihan nilai dataset pada model deteksi akan dilakukan untuk mendapatkan nilai rasa kantuk yang terjadi dari dataset yang dimiliki. Keluaran dari proses pelatihan dikonversi menjadi bentuk tflite sehingga dapat dimasukan dalam aplikasi perangkat mobile guna melakukan deteksi kantuk yang akurat. Dan didapatkan status kantuk dari masukan data yang baru dari sensor. Dengan penelitian ini diharapkan dapat menjadi media dalam pendeteksian rasa kantuk untuk pengawasan dalam kehidupan sehari-hari.

=========================================================================================================================================

Drowsiness is a condition when the body needs rest. This is of course a normal things to experience, but often drowsiness comes at the wrong time so that it can endanger yo�urself or the others. Therefore we need a system to detect drowsiness to avoid dangerous events. This research is the development of a mobile application for the detection of drowsiness. The mobile application is built using Flutter and will be connected to the microcontroller using serial connection. The EOG sensor is placed and the signal is cap�tured, then filtered so that the desired signal data is obtained for detecting the flickering that occurs. Dataset value training will be carried out to obtain the value of sleepiness that occurs from the dataset. The output from the learning process will be entered in the
mobile device application so that it can take accurate readings and obtain sleep status from the new input data from the sensor. With this research, it is hoped that it can be a medium for detecting drowsiness for supervision in daily life.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Kantuk, Elektrookulografi, EOG, Aplikasi Mobile, Drowse, Mobile Application
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.76.A63 Application program interfaces T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1573 Detectors. Sensors
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Satrio Sulaksono
Date Deposited:	10 Nov 2023 07:05
Last Modified:	09 Jan 2024 03:40
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/103423

Actions (login required)

View Item