Printed
Pengembangan Sistem Deteksi Dini Pemanfaatan Alat Pelindung Diri Kepala Berbasis Pengolahan Citra
Peningkatan kesadaran akan pentingnya alat pelindung diri kepala dalam
lingkungan industri dan konstruksi telah menjadi perhatian utama dalam upaya
meningkatkan keselamatan kerja. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi
dini pemanfaatan alat pelindung diri kepala berbasis pengolahan citra menggunakan
model YOLOv7 dan controller NVIDIA Jetson Nano. Algoritma YOLOv7 dipilih
karena kemampuannya untuk deteksi objek yang cepat dan akurat. Model YOLOv7
dilatih dengan dengan dataset untuk mengenali alat pelindung diri kepala dengan
tingkat akurasi yang tinggi. Ketika terjadi pelanggaran pada objek yang tidak
menggunakan helm keselamatan, sistem akan menangkap citra dan mengaktifkan
alarm peringatan dan sistem akan mengirimkan notifikasi pada Telegram. Hasil
pengujian menggunakan metode confusion matrix menunjukkan bahwa sistem yang
dikembangkan mampu mendeteksi alat pelindung diri kepala dengan tingkat
akurasi 97,23%, yang menunjukkan kemampuan sistem dalam mengenali alat
pelindung diri dengan akurasi yang sangat tinggi. Selain itu, sistem juga
menunjukkan nilai precision sebesar 98,71% yang menunjukkan bahwa semua
deteksi yang dilakukan adalah benar, dan recall sebesar 95,63% yang
menggambarkan kemampuan sistem untuk mengenali sebagian besar alat
pelindung diri kepala yang ada. Hasil rata-rata FPS menggunakan GPU dengan
CUDA pada NVIDIA Jetson Nano mencapai 5,723 FPS.
Kata kunci: Alat Pelindung Diri, Helm Keselamatan, YOLOv7, NVIDIA Jetson
Nano, Telegram
Tidak tersedia versi lain