.
2025 · Book · Koleksi Perpustakaan
.
Profil penulis
NELSON MANDELA RANDE LANGI
2 karya publik ditemukan.
2025: 2
.
.
SISTEM REAL-TIME DETEKSI OTOMATIS PENGGUNAAN APD MULTI OBJEK PADA AREA KONTRUKSI BERBASIS COMPUTER VISION DENGAN DEEP-LEARNING
.Meskipun peraturan keselamatan kerja di sektor konstruksi sudah jelas, kenyataan di lapangan menunjukkan bahwa banyak pekerja masih enggan menggunakan Alat Pelindung Diri (APD). Hal ini disebabkan oleh berbagai faktor, seperti kurangnya kesadaran, tekanan kerja, dan kurangnya fasilitas pendukung. Akibatnya, risiko kecelakaan kerja yang serius seperti jatuh dari ketinggian atau tertimpa benda berat menjadi semakin tinggi. Pendekatan konvensional dalam menangani pelanggaran Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3), seperti teguran lisan atau pemantauan statis melalui CCTV, terbukti kurang efektif dalam deteksi dini dan pencegahan pelanggaran. Metode-metode ini juga tidak sejalan dengan perkembangan teknologi saat ini. Oleh karena itu penelitian ini mengusulkan sebuah sistem deteksi otomatis penggunaan APD pada area konstruksi menggunakan teknik deep learning YOLOv8. Model YOLOv8 dilatih menggunakan 3.569 dataset sekunder dengan 100 epoch pelatihan dan pembagian 60% untuk training, 20% validasi, serta 20% testing. Berdasarkan pengujian pada 90 frame data testing berupa citra real time, model YOLOv8 menunjukkan kinerja yang bagus dalam mendeteksi 8 kelas penggunaan APD. Dengan nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure masingmasing sebesar 0,932, 0,806, dan 0,860. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan objek yang terdeteksi sebagai penggunaan APD dengan tingkat akurasi yang baik. Namun, nilai recall yang masih di bawah 1 mengindikasikan adanya beberapa objek, khususnya kelas "tidak pakai kacamata" dan "tidak pakai sepatu", yang gagal terdeteksi. Nilai f-measure sebesar 0,860 menunjukkan adanya keseimbangan yang baik antara precision dan recall.