Mengantuk saat berkendara sepeda motor menjadi salah satu penyebab kecelakaan lalu lintas, karena penurunan kewaspadaan akibat kantuk sering tidak disadari oleh pengendara sendiri sehingga waktu reaksinya terhadap kondisi jalan ikut menurun. Kondisi ini sulit dideteksi sejak dini karena dibutuhkan alat yang bisa memantau kondisi fisiologis dan postur tubuh pengendara secara langsung saat berkendara. Penelitian ini merancang jaket pendeteksi kantuk menggunakan sensor MAX30102 untuk membaca detak jantung lewat metode photoplethysmography di pergelangan tangan, dan sensor MPU6050 untuk membaca kemiringan postur tubuh di area tulang belakang ke-7, dengan ESP32 sebagai mikrokontroler utama. Deteksi kantuk dilakukan dengan logika AND antara penurunan detak jantung (ΔBPM) minimal 8 BPM dari baseline dan kemiringan tubuh yang melebihi ±15°. Saat kedua kondisi terpenuhi bersamaan, sistem akan mengaktifkan buzzer dan motor getar sebagai peringatan, serta menampilkan status pengendara secara real-time pada LCD TFT sebagai tampilan lokal dan web dashboard berbasis ESP32 yang juga punya fitur pencatatan dan unduh data dalam format CSV. Hasil pengujian menunjukkan sensor MAX30102 memiliki rata-rata error 2,43% setelah kalibrasi, sedangkan MPU6050 memiliki rata-rata error 1,45%. Pengujian sistem dilakukan pada empat skenario untuk melihat apakah sistem dapat membedakan perubahan postur biasa dengan kondisi mengantuk sebenarnya sekaligus mencegah terjadinya peringatan palsu akibat perubahan postur atau detak jantung yang tidak berkaitan dengan kantuk, sehingga sistem ini dapat digunakan sebagai alat untuk membantu meningkatkan keselamatan dalam berkendara sepeda motor.