<![CDATA[Kepatuhan penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) berperan penting dalam menurunkan risiko kecelakaan kerja di sektor konstruksi. Meskipun kewajiban penggunaan APD telah diatur dalam Permenakertrans No. Per.08/MEN/VII/2010, tingkat kepatuhan pekerja di lapangan masih relatif rendah, sementara pengawasan manual memiliki keterbatasan karena bergantung pada pengamatan manusia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengecekan penggunaan APD berbasis visi komputer yang dilengkapi notifikasi WhatsApp dan peringatan suara secara real-time. Penelitian ini merupakan penelitian implementatif dengan tipe pengembangan. Metode penelitian meliputi pengumpulan dataset citra pekerja konstruksi sebanyak 3.010 gambar dari data primer dan sekunder, anotasi objek human, helmet, dan vest, serta pelatihan model YOLOv8 menggunakan Google Colaboratory. Model terlatih kemudian diimplementasikan pada PC lokal untuk mendeteksi ketidaklengkapan APD secara real-time melalui kamera IP. Hasil deteksi dianalisis menggunakan logika berbasis aturan untuk menentukan status APD, kemudian memicu notifikasi WhatsApp dan peringatan suara berbasis ESP8266 apabila terjadi pelanggaran. Hasil pengujian menunjukkan model YOLOv8 memiliki performa deteksi yang baik dengan nilai precision 0,898, recall 0,974, F1-score 0,934, dan mAP@0.5 sebesar 0,981. Sistem notifikasi WhatsApp menunjukkan delay rata-rata di bawah 3 detik, sementara peringatan suara bekerja optimal pada jarak 3 meter. Secara keseluruhan, sistem ini layak sebagai dasar pengembangan sistem keselamatan kerja berbasis visi komputer dan Internet of Things (IoT).]]>
Copyrights © 2026
