6 Jan 2026

Cara Instalasi YOLO AI Deteksi Mengantuk untuk windows

Tutorial ini menjelaskan langkah demi langkah cara menginstal dan menjalankan YOLOv8 untuk mendeteksi mata mengantuk menggunakan webcam. Panduan ini ditujukan untuk pemula dan dapat langsung dipraktikkan.

1. Persiapan Awal

Perangkat yang Dibutuhkan

Laptop atau PC
Webcam (kamera laptop atau USB)
Sistem Operasi Windows 10 atau Windows 11

Spesifikasi Minimum

RAM minimal 8 GB
Python versi 3.8 sampai 3.11
GPU tidak wajib (CPU sudah cukup)

2. Install dan Cek Python

2.1 Mengecek Python

Buka Command Prompt (CMD) dengan menekan Windows + R, ketik cmd, lalu tekan Enter.

Jalankan perintah berikut di CMD:

python --version

Jika versi Python muncul, lanjut ke langkah berikutnya. Jika belum terinstall, lakukan instalasi Python.

2.2 Install Python

Download Python dari website resmi
Jalankan file installer
Centang opsi Add Python to PATH
Klik Install dan tunggu hingga selesai

Setelah selesai, cek kembali Python:

python --version

3. Membuat Folder Project

Buat folder project agar file tersusun rapi, contoh:

D:\YOLO\deteksi-ngantuk

Masuk ke folder tersebut menggunakan CMD:

cd D:\YOLO\deteksi-ngantuk

4. Membuat Virtual Environment

Virtual environment digunakan agar library Python tidak bentrok dengan project lain.

Jalankan perintah berikut:

python -m venv yolo-env

Aktifkan virtual environment:

yolo-env\Scripts\activate

Jika berhasil, CMD akan menampilkan:

(yolo-env)

5. Install YOLOv8 dan Library Pendukung

Jalankan perintah berikut di CMD:

python -m pip install ultralytics opencv-python

Setelah selesai, cek instalasi YOLO:

yolo

Jika muncul daftar perintah YOLO, instalasi berhasil.

6. Download Dataset

Download dataset YOLOv8 dari Roboflow melalui link berikut:

https://universe.roboflow.com/arif-farhan-mahardika-putra-yabal/deteksi-mata-kantuk-malam-hari/dataset/1

Pilih format YOLOv8 dan ekstrak ke folder:

D:\YOLO\deteksi-ngantuk\dataset

7. Download Model YOLOv8

Download model pretrained YOLOv8n melalui link berikut:

Download yolov8n.pt

Simpan file ke dalam folder project:

D:\YOLO\deteksi-ngantuk\yolov8n.pt

8. Training Model

Jalankan perintah training berikut:


yolo detect train model=yolov8n.pt data=dataset\data.yaml imgsz=416 epochs=50 batch=4 workers=0

Model hasil training akan tersimpan di:

runs\detect\train\weights\best.pt

9. Uji Model dengan Webcam

Jalankan perintah berikut:


yolo detect predict model=runs\detect\train\weights\best.pt source=0 conf=0.15 show=True

Jika webcam aktif dan mendeteksi mata, berarti model berhasil.

10. Membuat Program Deteksi Mengantuk

Buat file Python baru dengan nama ngantuk_webcam.py


import time
import cv2
from ultralytics import YOLO

MODEL_PATH = r"runs\detect\train\weights\best.pt"  # ganti ke last.pt kalau best.pt tidak ada
CLOSED_LABEL = "closed-eyes"
THRESHOLD_SECONDS = 2.0
CONF = 0.4

model = YOLO(MODEL_PATH)
cap = cv2.VideoCapture(0)

closed_since = None

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    results = model.predict(source=frame, conf=CONF, verbose=False)[0]
    names = results.names

    detected_closed = False
    for box in results.boxes:
        label = names[int(box.cls[0])]
        if label == CLOSED_LABEL:
            detected_closed = True
            break

    now = time.time()
    if detected_closed:
        if closed_since is None:
            closed_since = now
        dur = now - closed_since
        if dur >= THRESHOLD_SECONDS:
            cv2.putText(frame, f"NGANTUK! ({dur:.1f}s)", (30, 60),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 255), 3)
        else:
            cv2.putText(frame, f"Mata tertutup: {dur:.1f}s", (30, 60),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 255, 255), 2)
    else:
        closed_since = None
        cv2.putText(frame, "Normal", (30, 60),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("Deteksi Ngantuk (q untuk keluar)", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Jalankan program dengan perintah:

python ngantuk_webcam.py

Kesimpulan

Dengan mengikuti tutorial ini, pengguna pemula dapat membangun sistem deteksi mata mengantuk menggunakan YOLOv8 dan webcam. Sistem ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk alarm suara, monitoring pengemudi, atau aplikasi keselamatan lainnya.

Kreasitekmedia