Sistem Deteksi PPE (Personal Protective Equipment) Dalam Bidang Konstruksi Berbasis Computer Vision Dengan Metode YOLO

Abstract

Keselamatan kerja di lingkungan konstruksi merupakan aspek krusial yang harus dijaga melalui kepatuhan terhadap penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) atau PPE (Personal Protective Equipment). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pendeteksi kelengkapan PPE secara otomatis dengan memanfaatkan teknologi Computer Vision berbasis model YOLOv8. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web yang mampu menerima input berupa gambar, video, maupun kamera langsung untuk mendeteksi lima jenis APD utama: helm, rompi, sepatu pelindung, sarung tangan, dan kacamata. Sistem dirancang untuk dapat melakukan deteksi secara real-time dan menyimpan riwayat hasil deteksi secara otomatis ke dalam basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLOv8m yang digunakan memberikan performa deteksi tinggi dengan nilai mAP@0.5 sebesar 98.4% dan mAP@0.5:0.95 sebesar 71.7%. Pengujian lapangan juga membuktikan bahwa sistem mampu beroperasi dengan akurasi deteksi rata-rata di atas 90% dalam jarak optimal 1–2 meter, serta kecepatan deteksi di bawah 0.5 detik per frame. Dengan demikian, sistem ini mampu meningkatkan efektivitas pengawasan terhadap standar penggunaan APD secara signifikan di area proyek konstruksi