RANCANG BANGUN DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS BERBASIS …

RANCANG BANGUN DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS

BERBASIS DRIVER DROWSINESS DETECTION DAN

AUTOMATIC EMERGENCY BRAKING

TUGAS AKHIR

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana

Teknik

Filipus Samuel

00000018488

PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER

FAKULTAS TEKNIK DAN INFORMATIKA

UNIVERSITAS MULTIMEDIA NUSANTARA

TANGERANG

2021

ii

PERNYATAAN TIDAK MELAKUKAN PLAGIAT

Dengan ini saya :

Nama : Filipus Samuel

NIM : 00000018488

Fakultas : Teknik dan Informatika

Program Studi : Teknik Komputer

Menyatakan bahwa tugas akhir yang berjudul “Rancang Bangun Driver Assistance

Systems Berbasis Driver Drowsiness Detection dan Automatic Emergency

Braking” ini adalah karya ilmiah saya sendiri, bukan plagiat dari karya ilmiah yang

ditulis oleh orang lain atau lembaga lain, dan semua karya ilmiah orang lain atau

lembaga lain yang dirujuk dalam tugas akhir ini telah disebutkan sumber

kutipannya serta dicantumkan di Daftar Acuan.

Jika di kemudian hari terbukti ditemukan kecurangan / penyimpangan, baik dalam

pelaksanaan kerja magang maupun dalam penulisan laporan tugas akhir, saya

bersedia menerima konsekuensi dinyatakan TIDAK LULUS untuk mata kuliah

Tugas Akhir yang telah saya tempuh.

Tangerang, 17 Februari 2021

(Filipus Samuel)

iii

HALAMAN PERSETUJUAN

Tugas Akhir dengan Judul




Oleh

Filipus Samuel

00000018488

telah disetujui untuk diajukan pada

Sidang Tugas Akhir Universitas Multimedia Nusantara

Tangerang, 4 Juni 2021

Menyetujui,

Dosen Pembimbing

Ketua Program Studi

Samuel Hutagalung, M.T.I. Samuel Hutagalung, M.T.I.

iv

HALAMAN PENGESAHAN TUGAS AKHIR




Oleh

Nama : Filipus Samuel

NIM : 00000018488

Fakultas : Teknik dan Informatika

Program Studi : Teknik Komputer

Telah diujikan pada hari Rabu, tanggal 16 Juni 2021 dan dinyatakan lulus dengan

susunan Tim Penguji sebagai berikut,

Ketua Sidang

Dosen Pembimbing, Dosen Penguji

Dareen Kusuma Halim,

S.Kom., M.Eng.Sc.

Samuel Hutagalung, M.T.I. Aminuddin Rizal, S. T.,

M. Sc.

Disahkan Oleh,

Ketua Program Studi Teknik Komputer

Samuel Hutagalung, M.T.I.

v

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa karena telah memberikan kesempatan

kepada Saya untuk dapat menyelesaikan laporan tugas akhir dengan seluruh

kemampuan saya dan juga berkat bantuan dari dosen pembimbing sehingga Saya

dapat terluruskan segala kesalahan yang Saya buat agar dapat mengikuti sidang

tugas akhir.

Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada:

1. Dr. Ninok Leksono, Rektor Universitas Multimedia Nusantara, yang memberi

inspirasi bagi penulis untuk berprestasi,

2. Dr. Eng. Niki Prastomo, S.T., M.Sc., Dekan Fakultas Teknik dan Informatika

Universitas Multimedia Nusantara,

3. Samuel Hutagalung, M.T.I., Ketua Program Studi Teknik Komputer

Universitas Multimedia Nusantara, yang menerima penulis dengan baik untuk

berkonsultasi, dan

4. Samuel Hutagalung, M.T.I. yang membimbing pembuatan laporan tugas

akhir dan yang telah mengajar penulis tata cara menulis karya ilmiah dengan

benar.

Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada keluarga: Terima kasih karena

telah mendukung selama proses pengerjaan projek ini.

Semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat, baik sebagai sumber informasi maupun

sumber inspirasi, bagi para pembaca.

Tangerang, Juni 2021

Filipus Samuel

vi

ABSTRAK

Kecelakaan lalu lintas di Indonesia masih menjadi permasalahan yang serius

hingga sekarang terutama karena 90% kecelakaan disebabkan oleh human error.

Gambaran akan kondisi human error ini seperti tidak fokus menyetir, terlalu cepat

menyetir, ataupun mengantuk saat menyetir. Masalah itu mendorong penulis untuk

mendesain sebuah solusi yang dinamakan Ace Safety System, sebuah driver

assistance systems yang dibagi menjadi dua sistem yaitu driver drowsiness

detection system yang berfungsi untuk memberikan peringatan suara kepada

pengemudi ketika terdeteksi mengantuk, dan sistem AEB-FCW dimana FCW

memberikan peringatan suara kepada pengemudi ketika ada ancaman tabrakan

dengan kendaraan di depannya, dan AEB menjalankan rem otomatis untuk

menghindari tabrakan atau mengurangi dampak dari tabrakan dengan kendaraan di

depan jika pengemudi tidak melakukan tindakan apapun saat mendapat peringatan

suara ketika ada ancaman tabrakan. Pengujian driver drowsiness detection system

dilakukan dengan menggunakan laptop untuk menjalankan driver drowsiness

detection secara real-time dan hasil pengujiannya yang menunjukkan precision

sebesar 90% dan recall sebesar 100%. Sementara pengujian sistem AEB-FCW

menunjukkan bahwa jarak mobil berhenti setelah melakukan rem otomatis

dikarenakan jarak awal antara mobil dengan obstacle dan kecepatan dari mobil itu

sendiri.

Kata Kunci: kecelakaan lalu lintas, human error, driver assistance systems, driver

drowsiness detection, AEB-FCW

vii

ABSTRACT

Traffic accidents in Indonesia are still a serious problem today, mainly

because 90% of accidents are caused by human error. The description of the human

error condition is like not focusing on driving, driving too fast, or feeling sleepy

while driving. This problem prompted the author to design a solution called the Ace

Safety System, a driver assistance systems that is divided into two systems, namely

the driver drowsiness detection system which functions to provide a voice warning

to the driver when the driver is detected as sleepy by using a pre-trained face

detector based on HOG and SVM to detect faces and pre-trained facial landmark

predictors to detect the coordinates of facial points (focused on the coordinates of

the eye points), and the AEB-FCW system where FCW gives a voice warning to

the driver when there is a threat of collision with the vehicle in front, and AEB runs

automatic brake to avoid a collision or reduce the impact of a collision with the

vehicle in front when the driver does not take any action when receiving a sound

warning when there is a collision threat. The driver drowsiness detection system

test is carried out using a laptop to run driver drowsiness detection in real-time and

the test results show a precision of 90% and recall of 100%. While testing the AEB-

FCW system shows that the distance the car stops after applying the automatic

brake is due to the initial distance between the car and the obstacle and the speed of

the car itself.

Keywords: traffic accidents, human error, driver assistance systems, driver

drowsiness detection, AEB-FCW

viii

DAFTAR ISI

PERNYATAAN TIDAK MELAKUKAN PLAGIAT .......................................... ii

HALAMAN PERSETUJUAN ............................................................................ iii

HALAMAN PENGESAHAN TUGAS AKHIR .................................................. iv

KATA PENGANTAR ......................................................................................... v

ABSTRAK ......................................................................................................... vi

ABSTRACT ...................................................................................................... vii

DAFTAR ISI .................................................................................................... viii

DAFTAR TABEL ............................................................................................... x

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xi

DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................... xiii

BAB I PENDAHULUAN ................................................................................. 1

1.1 Latar Belakang....................................................................................... 1

1.2 Identifikasi Masalah ............................................................................... 2

1.3 Batasan Penelitian .................................................................................. 3

1.4 Tujuan Penelitian ................................................................................... 4

1.5 Manfaat Penelitian ................................................................................. 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................ 5

2.1 Levels of Autonomous Vehicles ............................................................ 5

2.2 Automatic Emergency Braking (AEB) ................................................... 6

2.3 Brake Assist System (BAS) ................................................................... 7

2.4 Automated Braking System ................................................................... 8

2.5 Driver Drowsiness Detection ................................................................. 8

2.6 Analisis Literatur ................................................................................. 11

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN PENELITIAN ............................ 13

3.1 Perancangan Sistem AEB dan FCW ..................................................... 13

3.2 Perancangan Driver Drowsiness Detection System .............................. 16

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM ................................. 20

4.1 Implementasi Sistem dan Permasalahan ............................................... 20

4.2 Pengujian Sistem Ace Safety Systems .................................................. 22

4.3 Hasil Pengujian Sistem Ace Safety Systems......................................... 23

ix

4.4 Hasil Pengujian Sistem AEB-FCW ...................................................... 27

BAB V SIMPULAN DAN SARAN ................................................................. 34

5.1 Simpulan ............................................................................................. 34

5.2 Saran ................................................................................................... 34

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 38

LAMPIRAN ...................................................................................................... 40

x

DAFTAR TABEL

Tabel 4. 1 Tabel Kondisi Tiap Responden Saat Pengujian .................................. 23

Tabel 4. 2 Tabel Perhitungan Confusion Matrix (Precision dan Recall) .............. 24

xi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Angka EAR saat mata terbuka dan tertutup ...................................... 9

Gambar 2. 2 Kondisi Pengujian Penelitian [12] .................................................. 10



Gambar 2. 5 68 titik koordinat wajah dari dataset iBug 300-W ........................... 12

Gambar 3. 1 Gambaran Umum Cara Kerja FCW dan AEB ................................ 13

Gambar 3. 2 Arduino Uno .................................................................................. 14

Gambar 3. 3 Motor Driver Shield L293D ........................................................... 14

Gambar 3. 4 Sensor Ultrasonic ........................................................................... 14

Gambar 3. 5 Bluetooth Module HC-06 ............................................................... 14

Gambar 3. 6 Kabel USB Header Clone .............................................................. 15

Gambar 3. 7 Powerbank ..................................................................................... 15

Gambar 3. 8 Passive Buzzer Speaker ................................................................. 15

Gambar 3. 9 Hardware Schematic ...................................................................... 16

Gambar 3. 10 Flowchart Driver Drowsiness Detection ....................................... 19

Gambar 4. 1 Gambaran Besar Sistem ................................................................. 20

Gambar 4. 2 Kondisi True Positive = mata tertutup -> 2 detik -> ALERT! ......... 24

Gambar 4. 3 Kondisi True Negative = mata terbuka -> tidak ALERT! ............... 25

Gambar 4. 4 Kondisi 1 = Kepala menunduk ....................................................... 25

Gambar 4. 5 Kondisi 2 = Kepala menunduk dan mata mengintip keatas ............. 26

Gambar 4. 6 Kondisi 3 = menyipitkan mata ....................................................... 26

Gambar 4. 7 Kondisi jarak 50 cm ....................................................................... 27

Gambar 4. 8 Grafik Pengujian 50 cm ................................................................. 28

Gambar 4. 9 Sekilas Data Logging Pengujian 50 cm .......................................... 28

Gambar 4. 10 Kondisi jarak 100 cm ................................................................... 29

Gambar 4. 11 Grafik Pengujian 100 cm ............................................................. 30

Gambar 4. 12 Sekilas Data Logging Pengujian 100 cm ...................................... 30

Gambar 4. 13 Grafik Pengujian 150 cm ............................................................. 32

Gambar 4. 14 Data mobil mulai melakukan rem dan berhenti ............................ 33

Gambar 4. 15 Data mobil masih belum benar-benar berhenti ............................. 33

xii

Gambar 4. 16 Data mobil sudah berhenti total .................................................... 33

Gambar 5. 1 Pencahayaan yang cukup dan baik pada wajah ............................... 35

Gambar 5. 2 Pencahayaan yang kurang pada wajah ............................................ 36

Gambar 5. 3 Deteksi mata berantakan pada kegelapan ....................................... 36

xiii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Potongan Code AEB-FCW (1) ....................................................... 40




Lampiran 5. Potongan Code Driver Drowsiness Detection (1) ............................ 44





Lampiran 10. Potongan Code Driver Drowsiness Detection (6) .......................... 46



RANCANG BANGUN DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS BERBASIS …

Documents