.webp)
Peneliti Institut Teknologi Bandung (ITB), Prof Hardianto Iridiastadi, MSIE, PhD, CPE bersama timnya tengah mengembangkan teknologi solutif untuk mencegah kecelakaan kereta api. Para ahli dari Fakultas Teknologi Industri (FTI) tersebut menciptakan inovasi pendeteksi kelelahan masinis.
Riset yang mereka bawakan bertajuk "Perancangan Teknologi Deteksi Kelelahan (TDK) Masinis Berbasis Indikator Okular dan Ekspresi Wajah Menggunakan Kamera Video".
Teknologi Deteksi Impor Mahal
Teknologi pendeteksi kelelahan impor selama ini ditawarkan dengan harga yang sangat mahal sampai miliaran rupiah, menetapkan kepemilikan data kepada pihak vendor, dan kerap kali tidak kontekstual dengan situasi spesifik para masinis.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Di samping itu, ruang kabin lokomotif yang kerap kali bising, panas, berdebu, dan kursi kurang ergonomis tidak jarang memicu micro-sleep lebih dari satu detik saat para masinis bertugas. Oleh sebab itu, dosen ITB dan timnya ini merancang teknologi yang jauh lebih terjangkau dan secara khusus disesuaikan dengan konteks serta kebutuhan PT KAI.
Bagaimana Alatnya Bekerja?
Teknologi deteksi kelelahan ini bekerja dengan mengekstrasksi data dari rekaman wajah masinis melalui kamera video yang dipasang di dalam lokomotif. Algoritma mandiri yang dikembangkan tim FTI ITB dapat menganalisis kira-kira 60 titik di wajah untuk mengukur:
- Eye aspect ratio
- Durasi mata tertutup dan terbuka
- Frekuensi kedipan secara presisi.
Melalui alat tersebut, perubahan sekecil apa pun pada raut muka yang disebabkan rasa lelah dan tidak terlihat oleh mata telanjang, akan bisa langsung dideteksi sistem tersebut. Selain teknologi berbasis kamera, Prof Hardianto dan tim juga mengembangkan perangkat Psychomotor Vigilance Task (PVT) terpisah yang dapat mengukur kecepatan reaksi kognitif masinis dalam hitungan milidetik untuk memetakan dengan akurat, apakah mereka dalam kondisi bugar atau kelelahan ekstrem.
Tantangan Pengembangan Riset
Dikutip dari Direktorat Riset dan Inovasi ITB, sekarang ini proses hilirisasi dihadapkan pada tantangan pengembangan perangkat lunak antarmuka dari pihak ketiga dan fragmentasi pendanaan riset. Akan tetapi, tim riset terus melakukan iterasi sistem.
Inovasi ini ditargetkan berevolusi menjadi suatu prototipe utuh yang mencakup kamera, komputer mini, dan sistem peringatan dini. Sistem tersebut dirancang untuk mentransmisi data secara real-time ke pusat kontrol, sehingga memungkinkan analisis profil kelelahan masinis secara harian, mingguan, ataupun tahunan.
