Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Nurfirmansyah, Agustin
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
DETEKSI KELALAIAN ALAT PELINDUNG DIRI (APD) PADA PEKERJA KONTRUKSI BANGUNAN Nurfirmansyah, Agustin; Dijaya, Rohman
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 1 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v6i1.2452

Abstract

APDi merupakani suatui alati yangi digunakani untuki melindungii dirii ataui tubuhi terhadapi bahaya-bahayai kecelakaani kerja,i dimanai tingkati kecelakaani kerjai yangi terjadii padai pekerjai masihi mengalamii peningkatani dii karenakani kesadarani pekerjai terhadapi keselamatani kerjai masihi kurang.i Salahi satui carai untuki mengontroli kecelakaani kerjai tersebuti yaitui penggunaani metodei pengenalani objeki APDi padai pekerjai bangunani dengani reali timei Webcami ataui CCTV.i Metodei yangi dapati digunakani untuki pengenalani objeki padai citrai APDi adalahi deepi learning.i Youi Looki Onlyi Oncei (YOLO)i merupakani salahi satui modeli deepi learningi yangi dapati digunakani untuki pengenalani objek.i Penelitiani inii bertujuani untuki pengenalani objeki padai citrai APDi pekerjai bangunani menggunakani YOLO.i Penelitiani inii terdirii darii beberapai tahapi yaitui pengumpulani data,i pra-prosesi data,i konfigurasii jaringani YOLO,i pelatihani modeli YOLOi dani pengujian.i Jumlahi datai citrai yangi digunakani dalami pelatihani yaitui 500i citrai yangi terdirii darii 5i jenisi APDi dani 10i calass.i Nilaii avgi lossi padai modeli akhiri yangi dibanguni dengani YOLOi yaitui 1,305%i dani nilaii validasii mAPi 99,99%.i Berdasarkani hasili pengujiani yangi dilakukani secarai reali timei Webcami ataui CCTV,i objeki padai citrai APDi berhasili dikenalii dengani akurasiirata-rata 80%i.
Co-Authors Rohman Dijaya