Image of Klasifikasi kondisi mata mengantuk dan terjaga dalam mengemudi menggunakan metode convolutional neural network (CNN)

Text

Klasifikasi kondisi mata mengantuk dan terjaga dalam mengemudi menggunakan metode convolutional neural network (CNN)

Faktor manusia merupakan penyebab kecelakaan yang paling dominan dari tahun 2018 sampai dengan 2022 menurut laporan KNKT. Kondisi pengendara yang mengantuk berpotensi menyebabkan decelakaan. Hal ini karena saat berkendara, mata pengendara tertutup beberapa detik dan tidak ada pihak yang mampu membangunkan dalam kondisi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk pengembangkan model prediksi berbasis deep learning yang mampu mengklasifikasikan antara mata mengantuk dengan mata terjaga. Pengembangan terkait solusi pencegahan kecelakaan masih terus dikembangkan. Hal tersebut mendorong peneliti untuk mengembangkan model prediksi dengan pendekatan metode CNN. Data yang digunakan meliputi 1.202 sampel data citra mengantuk dan terjaga Penelitian ini memiliki beberapa tahapan meliputi pengumpulan data, pembagian data, data pre-processing, proses pelatihan, proses pengujian serta evaluasi kinerja model. Pembagian data dilakukan dengan rincian data latih 64%, data validasi 16% serta data uji 20%. Model CNN yang dikembangkan berhasil memperoleh kinerja dengan rincian 98, 47% accuracy, 97,74% precision, 99,23% recall serta 98,47% fl-score.

Ketersediaan
TI24/061TI 24/061Prodi Teknik Informatika (Ruang Skripsi dan Tesis)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
TI 24/061
Penerbit
Jakarta : Universitas Trilogi.,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
TI
Tipe Isi
text
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Information technology
Trilogi University--Information technology
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar