Deteksi Kelengkapan APD Siswa Praktikum Pengelasan Menggunakan YOLOv11 dan MobileNetV2 - Bintang Adhiyaksa Maulana; Tohirin Al Mudzakir; Yana Cahyana; Tatang Rohana (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2026)
Pentingnya Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) tak dapat diabaikan dalam pelaksanaan praktik pengelasan, terutama dalam memastikan siswa menggunakan Alat Pelindung Diri (APD) secara lengkap. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem otomatis berbasis Computer Vision yang mampu mendeteksi sejauh mana kelengkapan penggunaan APD oleh siswa selama kegiatan praktikum. Model YOLOv11 digunakan untuk mendeteksi empat kelas objek, yaitu Kacamata, Sarung_Tangan, Tanpa_Kacamata, dan Tanpa_Sarung_Tangan, kemudian hasil deteksi diklasifikasikan lebih lanjut menggunakan MobileNetV2 ke dalam tiga kategori: APD Lengkap, Sebagian, dan Tidak Lengkap. Data dikumpulkan dari SMK Plus Laboratorium Indonesia dan diperluas melalui augmentasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa YOLOv11 mencapai precision sebesar 96,44%, recall sebesar 96,58%, dan mAP@0.5 sebesar 97,27%, sedangkan MobileNetV2 berhasil mengklasifikasikan kondisi APD dengan akurasi 97%. Sistem ini diharapkan dapat mendukung pengawasan K3 secara otomatis di lingkungan sekolah.