Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Alat Pelindung Diri (APD) untuk Pekerja Proyek dengan Menggunakan Algoritma Yolov5

Article Sidebar

PDF
Published: Apr 1, 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v8i2.1960
Keywords:
Personal Protective Equipment, Artificial Intelligence, Computer Vision, Yolov5
Scite_ AI Article:
Dimensions:
Connected Papers:
Statistics:
Share Article:

Main Article Content

Muhamad Alfin Taufiqurrochman
Universitas Stikubank
Herny Februariyanti
Universitas Stikubank

Abstract

The risk of work accidents that can be experienced by project workers is very high in the world of construction. This can be caused by behavioral factors, one of which is project workers' indiscipline in wearing Personal Protective Equipment (PPE), which can endanger the personal safety of project workers. By utilizing Artificial Intelligence technology, with the computer vision domain, researchers created a PPE detection application using the YoloV5 algorithm. The stage of creating this detection application starts from the process of problem scoping, data acquisition, data exploration, modeling, evaluation and deployment. The dataset used in making this application was taken from Saravana Alagar via Google Drive, covering 4 PPE objects, namely helmets, masks, vests and shoes. By conducting a training dataset of 100 epochs, the percentage results given were very good, namely helmets 96%, vests 96%, masks 95%, and shoes 92%. It is hoped that making this application can minimize cases of work accidents that occur in the project worker area and can increase discipline in using project PPE

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Taufiqurrochman, M. A., & Februariyanti, H. . (2024). Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Alat Pelindung Diri (APD) untuk Pekerja Proyek dengan Menggunakan Algoritma Yolov5. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 8(2), 471–480. https://doi.org/10.35870/jtik.v8i2.1960
Issue
Vol. 8 No. 2 (2024): APRIL-JUNE 2024
Section
Computer & Communication Science
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Author Biographies

Muhamad Alfin Taufiqurrochman, Universitas Stikubank

Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia

Herny Februariyanti, Universitas Stikubank

Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia

References

Azizah, D. N., Pulungan, R. M., Utari, D., & Amrullah, A. A. (2021). Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kepatuhan Menggunakan Alat Pelindung Diri (APD) pada Pekerja Proyek Pembangunan PLTGU Muara Tawar (Persero). Jurnal Ilmiah Kesehatan Masyarakat: Media Komunikasi Komunitas Kesehatan Masyarakat, 13(3), 141-150.

Sofyan, M. T. (2023). Hubungan Alat Pelindung Diri Terhadap Kecelakaan Kerja; Literature Riview. JOURNAL SCIENTIFIC OF MANDALIKA (JSM) e-ISSN 2745-5955| p-ISSN 2809-0543, 4(5), 71-75. DOI: https://doi.org/10.36312/10.36312/vol4iss5pp71-75.

JAYANTI, U., ALI, H., REFLIS, R., RAMDHON, M., UTAMA, S., ADEKO, R., ... & SISWAHYONO, S. (2023). ANALISIS PENGGUNAAN ALAT PELINDUNG DIRI DAN KECELAKAAN KERJA PADA PEKERJA PABRIK KELAPA SAWIT DI PT. PALMA MAS SEJATI KABUPATEN BENGKULU TENGAH. Journal of Nursing and Public Health, 11(1), 272-278. DOI: https://doi.org/10.37676/jnph.v11i1.4138.

Adi, Y. K., & Kushartomo, W. (2023). Analisis Penerapan Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (K3) Pada Proyek X Di Jakarta Pusat. Jmts: Jurnal Mitra Teknik Sipil, 589-594.

Djaohar, M., & Sunawar, A. (2022). RANCANG BANGUN PENGECEKAN ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO). Journal of Electrical Vocational Education and Technology, 7(1), 12-18.

Susanti, S., Aulia, S., & Irawati, I. D. (2023). Deteksi Helm Otomatis Untuk Keselamatan Kerja di Tempat Proyek Berbasis Yolo. eProceedings of Applied Science, 9(1).

Mailoa, R. M., & Santoso, L. W. (2022). Deteksi Rompi dan Helm Keselamatan Menggunakan Metode YOLO dan CNN. Jurnal Infra, 10(2), 49-55.

Nurfirmansyah, A., & Dijaya, R. (2022, August). DETEKSI KELALAIAN ALAT PELINDUNG DIRI (APD) PADA PEKERJA KONTRUKSI BANGUNAN. In Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) (Vol. 6, No. 1, pp. 058-063). DOI: https://doi.org/10.29407/inotek.v6i1.2452.

Ashar, M. H., & Suarna, D. (2022). Implementasi Algoritma YOLOv5 dalam Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Kantor Biro Umum Gubernur Sulawesi Barat. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 3(3), 298-302. DOI: https://doi.org/10.30865/klik.v3i3.559.

Riva, L. S., & Jayanta, J. (2023). Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Algoritma YOLOv5 Dengan Variasi Pembagian Data. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 8(3), 248-254. DOI: https://doi.org/10.30591/jpit.v8i3.5679.

Asmara, R. A., Samudra, M. R., & Wibowo, D. W. (2022). Identifikasi Person Pada Game First Person Shooter (Fps) Menggunakan Yolo Object Detection Dan Diimplementasikan Sebagai Agent Cerdas Automatic Target Hit. Jurnal Teknik Ilmu Dan Aplikasi, 3(2), 174-178.

Guntara, R. G. (2023). Pemanfaatan Google Colab Untuk Aplikasi Pendeteksian Masker Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLOv7. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(1), 55-60. DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i1.750.

Widharma, I. G. S., Santiary, P. A. W., Sunaya, I. N., Darminta, I. K., Sangka, I. G. N., & Widiatmika, P. A. W. (2022). Deteksi api kebakaran berbasis computer vision dengan algoritma YOLO. Journal of Applied Mechanical Engineering and Green Technology, 3(2), 53-58. DOI: https://doi.org/10.31940/jametech.v3i2.53-58.

Liunanda, C. N., Rostianingsih, S., & Purbowo, A. N. (2020). Implementasi Algoritma YOLO pada Aplikasi Pendeteksi Senjata Tajam di Android. Jurnal Infra, 8(2), 235-241.

Adinata, Y., Gunadi, K., & Sugiarto, I. (2022). Aplikasi Deteksi Jumlah Orang pada Area Indoor Untuk Mendukung Pelaksanaan PPKM dengan Metode YOLO. Jurnal Infra, 10(1), 129-135.

Indaryanto, F., Nugroho, A., & Suni, A. F. (2021). Aplikasi Penghitung Jarak dan Jumlah Orang Berbasis YOLO Sebagai Protokol Kesehatan Covid-19. Edu Komputika Journal, 8(1), 31-38. DOI: https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.47837.

Prasanta, M. R., Pranata, M. Y., Firnanda, M. A., & Sendari, S. (2022). Rancang Bangun Quadcopter Drone Untuk Deteksi Api Menggunakan YOLOv4. CYCLOTRON, 5(1). DOI: https://doi.org/10.30651/cl.v5i1.10013.