SISTEM PENDETEKSIAN DINI KANTUK PENGENDARA BERMOTOR BERBASIS ESP32-CAM MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IOT DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER

Kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh pengemudi yang mengantuk
telah lama menjadi salah satu faktor utama penyumbang tingginya angka
kecelakaan di jalan raya. Kondisi mengantuk saat berkendara dapat secara drastis
menurunkan konsentrasi, memperlambat reaksi, serta meningkatkan risiko
terjadinya microsleep yakni kondisi di mana pengemudi tertidur dalam waktu
sangat singkat tanpa disadari. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian
ini mengembangkan sistem pendeteksian dini kantuk pengendara bermotor berbasis
Internet of Things (IoT). Sistem ini menggunakan modul ESP32-CAM sebagai unit
pemroses citra untuk mendeteksi kondisi mata pengendara menggunakan metode
Haar Cascade Classifier. Data hasil deteksi kemudian dikirim melalui protokol
HTTP ke Raspberry Pi Pico W yang berfungsi sebagai unit penerima dan pemicu
peringatan. Jika kondisi mata terdeteksi tertutup dalam durasi tertentu, sistem akan
mengaktifkan buzzer dan LED sebagai peringatan dini bagi pengendara. Sistem ini
dirancang untuk bekerja secara real-time dengan efisiensi daya yang tinggi serta
implementasi yang fleksibel pada kendaraan bermotor.