Tech Update . 29/05/2026, 18:03 WIB

Mahasiswa ITB Bikin SADAR Helmet: Pelindung Kepala Berbasis IoT, Bisa Cegah Kecelakaan Akibat Microsleep

Penulis : Esnoe Faqih Wardhana  |  Editor : Esnoe Faqih Wardhana

fin.co.id - Angka kecelakaan lalu lintas di Indonesia yang dipicu oleh faktor kelelahan dan hilangnya kesadaran sesaat masih sangat tinggi. Fenomena microsleep sering kali menjadi penyebab utama kecelakaan fatal karena pengendara motor tidak menyadari saat mereka terlelap selama beberapa detik.

Untuk menjawab masalah nyata ini, tim mahasiswa dari Institut Teknologi Bandung (ITB) berhasil menciptakan sebuah inovasi pelindung kepala cerdas bernama SADAR Helmet.

Helm pintar berbasis Internet of Things (IoT) ini merupakan buah karya dari Tim iConic ITB yang beranggotakan Mahesya Friemay Romadhoni, Muhammad Yasser Saputro, dan Rizky Miftah Alfiah. Ketiga mahasiswa Teknik Industri angkatan 2023 tersebut merancang helm yang mampu mendeteksi gejala kantuk secara real-time.

Berkat karya tulis ilmiah ini, mereka sukses menyabet juara 2 tingkat nasional dari total 80 finalis pada ajang Smart Safety Competition (SASECOM) 2026. Kompetisi besutan OSH Forum Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro (FKM Undip) tersebut fokus mengangkat isu keselamatan, kesehatan kerja (K3), transportasi aman, serta inovasi digital.

Sistem Sensor Cerdas Pendeteksi Kantuk Pengendara

SADAR Helmet hadir karena tim mahasiswa ITB melihat mayoritas sistem keselamatan berkendara saat ini masih bersifat reaktif atau baru bekerja setelah kecelakaan terjadi. Oleh karena itu, mereka merancang sistem pencegahan sejak awal dengan memanfaatkan kombinasi multisensor yang tertanam pada pelindung kepala.

Inovasi teknologi ini memanfaatkan beberapa perangkat keras dan perangkat lunak canggih, seperti:

  • Sensor Photoplethysmography (PPG): Berfungsi membaca detak jantung dan Heart Rate Variability (HRV) pengendara untuk memantau kondisi fisiologis.
  • Akselerometer dan Giroskop: Berfungsi memantau dan mendeteksi pola gerakan kepala secara akurat.
  • Machine Learning dan Sensor Fusion: Berguna mengklasifikasikan kondisi kantuk atau tingkat kelelahan pengendara motor.

“Kami memilih topik ini karena microsleep merupakan masalah nyata dan sangat relevan di Indonesia, terutama bagi pengguna sepeda motor yang mendominasi angka kecelakaan nasional. Perkembangan teknologi IoT dan smart mobility juga membuka peluang besar untuk menghadirkan sistem keselamatan yang lebih preventif, murah, dan mudah diimplementasikan,” ujar Mahesya.

Keunggulan Metode Preventif dan Kemudahan Implementasi

Keunggulan utama dari SADAR Helmet terletak pada pendekatan preventifnya yang bekerja sebelum kecelakaan terjadi. Ketika mendeteksi kondisi pramicrosleep, sistem secara otomatis langsung memberikan peringatan preventif melalui getaran, suara, dan notifikasi digital agar pengendara segera terbangun.

Selain akurat, helm pintar ini dirancang agar ramah pengguna dan ekonomis. Perangkat pendeteksi ini dapat dipasang secara retrofit pada produk standar SNI tanpa perlu mengubah struktur asli dari pelindung kepala tersebut. Dari segi pembiayaan, biaya implementasi teknologi ini relatif lebih terjangkau jika Anda bandingkan dengan sistem keselamatan berbasis kamera atau EEG.

“Prosesnya memakan banyak waktu karena kami benar-benar melakukan brainstorming berhari-hari untuk mendapatkan ide SADAR Helmet. Kebetulan kami juga sedang mengambil mata kuliah Pengembangan Produk dan Bisnis, sementara K3 menjadi salah satu objek kajian di Teknik Industri,” kata Rizky.

Tantangan Kompetisi dan Rencana Pengembangan ke Depan

Perjalanan Tim iConic meraih prestasi nasional ini tidaklah instan karena mereka harus melewati dua tahap seleksi, mulai dari penilaian karya tulis hingga sesi pitch deck secara daring.

           

Network:
FinNews.id  |  Radarpena.co.id  |  IKNpos.id

© 2024 Copyrights by FIN.CO.ID. All Rights Reserved.

PT.Portal Indonesia Media

Alamat: Graha L9 Lantai 3, Jalan Kebayoran Lama Pal 7 No. 17, Grogol Utara, Kebayoran Lama, RT.7/RW.3 Kota Jakarta Selatan 12210

Telephone: 021-2212-6982

Email:fajarindonesianetwork@gmail.com