ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulINTEGRASI MODEL YOLOV5 BERBASIS CNN PADA THUNDERCOMM EB2 UNTUK DETEKSI OTOMATIS ALAT PELINDUNG DIRI DI LINGKUNGAN KONSRTUKSI |
| Nama: AHMAD MUSTAMIN |
| Tahun: 2025 |
| Abstrak Penggunaan alat pelindung diri (APD) di lingkungan industri sangat penting untuk menjamin keselamatan pekerja. Meskipun regulasi keselamatan telah diterapkan, tantangan dalam pengawasan penggunaan APD secara manual tetap ada, sehingga diperlukan solusi yang lebih efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi otomatis untuk penggunaan APD menggunakan model YOLOv5. Dataset yang digunakan terdiri dari gambar pekerja dengan berbagai kondisi penggunaan APD, yang diambil langsung dari lokasi kerja dan dianotasi untuk pelatihan model. Metode yang diterapkan mencakup pelatihan model YOLOv5 dengan evaluasi menggunakan metrik seperti precision sebesar 95%, Recall 92%, dan mean Average Precision (mAP) 93% untuk menilai kinerja model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi penggunaan APD lengkap dengan akurasi tinggi, sementara deteksi pada kondisi tidak lengkap menunjukkan beberapa tantangan, terutama dalam mengenali kelas 'no boot'. Kecepatan deteksi model berada pada kisaran 5-7 FPS, yang cukup untuk aplikasi real-time. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan model YOLOv5 untuk deteksi penggunaan APD dapat meningkatkan pengawasan keselamatan di lingkungan industri, meskipun diperlukan perbaikan lebih lanjut untuk menangani keterbatasan dalam mendeteksi beberapa kelas objek. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan teknologi deteksi berbasis kecerdasan buatan untuk mendukung keselamatan kerja. |