DETEKSI OBJEK BERBASIS YOLOV8 UNTUK MENDUKUNG KESELAMATAN KERJA DI LOKASI KONSTRUKSI - Pusparina A, Rianda; Rahmadewi, Reni (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Industri konstruksi memiliki risiko tinggi terhadap kecelakaan akibat kurangnya pengawasan dan kepatuhan terhadap prosedur keselamatan. Pekerja sering mengabaikan penggunaan alat pelindung diri (APD), sementara pengelolaan mesin berat yang tidak tepat meningkatkan potensi bahaya. Teknologi deteksi objek menjadi solusi inovatif untuk meningkatkan pengawasan di lingkungan kerja. Penelitian ini mengembangkan model YOLOv8 untuk mendeteksi dua kategori utama, yaitu APD dan mesin konstruksi, guna meningkatkan keselamatan di lokasi kerja. Berdasarkan data uji, model mencapai akurasi deteksi sebesar 0.85 untuk kelas keselamatan dan 0.87 untuk kelas mesin konstruksi. Percobaan deteksi berulang menunjukkan konsistensi yang baik dalam mengenali objek, meskipun terdapat sedikit variasi nilai confidence. Hasil ini membuktikan bahwa YOLOv8 mampu mendeteksi objek secara akurat dan stabil, sehingga dapat membantu dalam pemantauan kepatuhan terhadap prosedur keselamatan serta pengelolaan risiko penggunaan mesin berat. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan standar keselamatan kerja dan efisiensi operasional di industri konstruksi.