Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Kecelakaan Kapal Tubrukan Menggunakan Metode Human Factors Analysis And Classification System Datu, Ingsun Sukmaya; Jasmine, Marsha Anindya; Jannah, Miftakhul; Salsabilla, Refani Naswa; Radianto, Denny Oktavina
KOLONI Vol. 3 No. 2 (2024): JUNI 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/koloni.v3i2.627

Abstract

Ships are a means of transportation that connects islands inside and outside the country's territory. Maritime workers are seafarers who are employed from various places and make various journeys to and from their homes. Since its founding, the International Maritime Organization (IMO) has attempted to reduce ship accidents by setting minimum safety standards for ships and their crews (Wahyuni ​​et al., 2021). As a result, accidents caused by technical or mechanical problems within the ship's structure are currently very low. However, human error is one of the most important sources of problems for the global maritime community. For example, Rothblum (2012) shows that human error accounts for more than 75% to 96% of marine accidents. Barsan, Surugiu, and Dragomir also show that more than 80% of maritime accidents are caused by human error (TRANSNAV, 2012). In carrying out this action, it is necessary to investigate the problem from which information can be drawn. So the method that will be used in this research is the HFACS method. Method (HFACS) is an accident analysis tool used to analyze Human Factors..    
RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING KESEHATAN DAN TRACKING PEKERJA KONTRUKSI MELALUI SAFETY VEST BERBASIS IOT Nastiti, Vanny; Cahyadi, Nurahmad Hadi; Jasmine, Marsha Anindya; Santiasih, Indri
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 8, No 2 (2023): NJCA Vol 8 No 2 December 2023
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v8i2.321

Abstract

Peningkatan lapangan kerja dalam sektor konstruksi di Indonesia juga berarti meningkatnya potensi kecelakaan kerja. Penggunaan Alat Pelindung Diri seperti safety vest menjadi langkah penting dalam meminimalisasi risiko kecelakaan. Safety vest tidak hanya meningkatkan visibilitas pekerja, tetapi juga dapat berdampak positif terhadap produktivitas kerja. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengurangi risiko kecelakaan kerja, meningkatkan efisiensi sumber daya, dan kesejahteraan pekerja melalui inovasi teknologi. Penggunaan safety vest berbasis teknologi neuro fuzzy dengan dukungan Internet of Things (IoT) dan Global Positioning System (GPS) diharapkan dapat membantu monitoring kondisi kesehatan dan tracking posisi pekerja secara real-time. Metode penelitian yang digunakan yakni menggunakan metode kombinasi deskriptif dan eksperimen dengan melakukan percobaan dalam skala prototype. Pengujian dilakukan pada 3 orang relawan dengan waktu 4 jam pemakaian untuk setiap orangnya. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan pembacaan sensor dapat diamati pada website secara realtime dengan kecepatan pengiriman data 3scnd/data atau data akan update selama 3 detik sekali. Didapatkan hasil bahwa sistem dapat bekerja dengan baik dengan akurasi keberhasilan mencapai 95% dan akan disempurnakan.