Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Alat Pelindung Diri (APD) untuk Pekerja Pabrik dengan Menggunakan Algoritma YOLOv5: Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Alat Pelindung Diri (APD) untuk Pekerja Pabrik dengan Menggunakan Algoritma YOLOv5 - Septian, Fajar; Anwar, Saipul; Septiana, Ristasari Dwi; Iqbal, Muhammad (Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan), 2026)
Pentingnya keselamatan dan kesehatan kerja di sektor konstruksi semakin krusial. Salah satu aspek penting adalah memastikan bahwa pekerja menggunakan Alat Pelindung Diri (APD) seperti helm keselamatan, rompi keselamatan, masker, dan perlengkapan lainnya secara benar dan lengkap. Metode You Only Look Once (YOLO), sebuah pendekatan deteksi objek mutakhir dengan tingkat akurasi tinggi, digunakan untuk mendukung sistem yang dibangun oleh peneliti. Deteksi dalam penelitian ini difokuskan pada helm keselamatan (Hardhat), orang (Person), tidak menggunakan helm keselamatan (NO-Hardhat), masker (Mask), tidak menggunakan masker (NO-Mask), tidak menggunakan rompi keselamatan (NO-Safety Vest), dan rompi keselamatan (Safety Vest). Untuk mengurangi risiko kecelakaan kerja, penelitian ini menerapkan kecerdasan buatan dalam merancang model deteksi APD yang mampu mengidentifikasi kelengkapan APD yang dikenakan oleh pekerja konstruksi melalui analisis citra. Berdasarkan pengujian terhadap tujuh data gambar, sistem berhasil mendeteksi seluruh objek target dengan tingkat kepercayaan antara 61% hingga 98%. Hanya satu gambar yang dikategorikan sebagai lengkap menggunakan APD (Valid), sedangkan enam lainnya terdeteksi belum lengkap (Tidak Valid). Nilai kepercayaan deteksi yang diamati meliputi: "Person" (76%–98%), "Hardhat" (76%–93%), "Mask" (90%–97%), "Safety Vest" (61%–97%), serta label "NO-" terkait berada dalam kisaran 78% hingga 97%.