<![CDATA[Kelelahan merupakan faktor tertinggi terjadinya kecelakaan kerja, hal ini disebabkan karena pendeteksian dan penanganan yang sangat lambat akibat tidak adanya penanganan dini ketika terjadi kelelahan. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah alat otomatis yang dapat mendeteksi terjadinya kelelahan kemudian memberikan alarm agar kelelahan segera bisa ditangani. Kelelahan ini dapat dideteksi melalui fitur fisik berupa gerakan kepala, gerakan mulut, dan posisi mata. Parameter-parameter ini dapat dideteksi menggunakan pengolahan citra digital, dimana aktivitas pengguna akan dipantau melalui kamera kemudian akan diklasifikasikan menggunakan metode YoloV8s-Pose dan Random Forest. Dengan sistem yang dirancang dan pengujian yang telah dilakukan, didapati akurasi dan tingkat kepercayaan sistem yang sangat tinggi yaitu pada kisaran akurasi 95% dengan Tingkat kepercayaan 0.83. Notifikasi telegram juga mempersingkat waktu pendeteksian dan penanganan terjadinya kelelahan. Oleh karena itu, dapat disimpulkan sistem ini secara akurat dan efektif berhasil mendeteksi dan menangani kelelahan dengan waktu yang singkat. Kata kunci - Deteksi Objek, Kelelahan, Pengolahan Citra Digital, Sistem Peringatan Dini Otomatis, YoloV8]]>
Copyrights © 2026
