## Klasifikasi Helm Keselamatan Mengunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
1 Aldiana Nugroho, 2 Diah Arie Widhining K, 3 Farrady Alif Fiolana
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Islam Kadiri, Kediri
1 aldiana.nugroho@gmail.com , 2 diahariewk@uniska-kediri.ac.id , 3 farradyalif@uniska-kediri.ac.id
Abstract - The industrial world that uses human resources is fully related to the production process which requires the application of the  latest  technology.  The  ability  of  technology  to  improve production processes can also be dangerous when combined with unsafe working conditions,  procedures  and systems. In  addition, both  employers  and  employees  usually  ignore  the  presence  of hazards  to  achieve  production  goals.  Occupational  Safety  and Health  (K3)  has  been  implemented  in  every  business  to  create  a safe work environment, work processes and work systems. So an early  stage  system  was  created  that  could  later  differentiate workers who wore helmets or not, which would make it easier for workers  as  a  reminder  to  wear  safety  helmets.  Using  the  CNN Architecture to classify the image of workers wearing helmets or not, the results of the study are first to analyze the results of the convolution on one of the images and display all the kernels used in the convolution  process to produce results, namely the output image provides a fairly clear visual with the initial image, second CNN  Architecture  Evaluation  using  Confusion  Matrix  gives accuracy  results  of  81%  and  Mean  Square  Error  of  18.8%.  The last test is testing the predictions of other images.

## Keywords — Safety helmets, classification, cnn
Abstrak — Dunia  industri  yang  menggunakan  sumber  daya manusia,  sepenuhnya  terkait  dengan  proses  produksi  yang membutuhkan  penerapan  teknologi  mutakhir.  Kemampuan teknologi  untuk  meningkatkan  proses  produksi  juga  bisa berbahaya  jika  digabungkan  dengan  kondisi,  prosedur,  dan sistem kerja yang tidak aman. Selain itu, baik pengusaha maupun karyawan biasanya mengabaikan adanya bahaya untuk mencapai tujuan  produksi.  Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja  (K3)  telah diterapkan di setiap bisnis untuk  menciptakan lingkungan  kerja yang aman, proses kerja, dan sistem kerja. Sehingga dibuatkanlah sistem tahap awal yang nantinya bisa membedakan pekerja yang memakai helm atau tidak, yang nantinya bisa memudahkan para pekerja  sebagai  pengingat  untuk  memakai  helm  keselamatan. Menggunakan  Arsitektur  CNN  untuk  mengklasifikasi  citra pekerja  yang  memakai  helm  atau  tidak,  memberikan  hasil  dari penelitian yaitu pertama  menganalisa hasil konvolusi pada salah satu citra dan menampilkan seluruh kernel yang digunakan pada proses  konvolusi  membuah  hasil  yaitu  citra  output  memberikan visual yang cukup jelas dengan citra  awal, kedua yaitu Evaluasi Arsitektur  CNN  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix memberikan hasil accuracy sebesar 81% dan Mean Square Error sebesar  18,8%.  Pengujian  Terakhir  yaitu  menguji  prediksi gambar lainnya.
Kata Kunci— Helm keselamatan, klasifikasi, cnn

## I. Pendahuluan
Dunia industri yang menggunakan sumber daya manusia, sepenuhnya terkait dengan proses produksi yang membutuhkan penerapan  teknologi  mutakhir.  Kemampuan  teknologi  untuk meningkatkan  proses  produksi  juga  bisa  berbahaya  jika digabungkan dengan kondisi, prosedur, dan sistem kerja yang tidak  aman.  Selain  itu,  baik  pengusaha  maupun  karyawan biasanya  mengabaikan  adanya  bahaya  untuk  mencapai  tujuan produksi.  Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja  (K3)  telah diterapkan di setiap bisnis untuk menciptakan lingkungan kerja yang  aman,  proses  kerja,  dan  sistem  kerja.  Sehingga dibuatkanlah  sistem  tahap  awal  yang  nantinya  bisa membedakan  pekerja  yang  memakai  helm  atau  tidak,  yang nantinya  bisa  memudahkan  para  pekerja  sebagai  pengingat untuk memakai helm keselamatan.[1]
Semua  pihak  yang  terlibat  dalam  bisnis  harus mempertimbangkan  keselamatan  dan  kesehatan  kerja.  Hal tersebut diatur dalam UU Ketenagakerjaan No. 13 Tahun 2003 pada  pasal  86  dan  87  mengenai  Keselamatan  dan  Kesehatan Kerja  (K3).  Tujuan  dasar  dari  kedua  pasal  ini  adalah  untuk memberikan perlindungan bagi pekerja untuk keselamatan dan kesehatan  kerja  melalui  penerapan  sistem  manajemen keselamatan dan kesehatan kerja dalam bisnis. Sistem tersebut diterapkan  untuk  mengontrol  dan  menyediakan  fasilitas kesehatan,  serta  untuk  menghindari  kecelakaan  dan  penyakit akibat  kerja.  untuk  tempat  kerja  yang  nyaman,  efektif,  dan produktif.[2]
Pada  tahun  2022  Rescky  Marthen  Mailoa  dan  teman- temannya  berhasil  melakukan  deteksi  rompi  dan  helm keselamatan menggunakan metode YOLO dan CNN. You Only Look Once (YOLO) digunakan untuk mendeteksi bagian tubuh kepala dan badan, sementara itu Convolutional Neural Network (CNN)  digunakan  untuk  memproses  bagian  tubuh  yang terdeteksi.  Hasil  pengujian  menunjukkan  a ccuracy untuk kepala  adalah  64,09%  sementara  badan  memperoleh  nilai accuracy sebesar 63,03%.[3]
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN) sebagai langkah awal untuk membuat sistem dalam pengawasan disiplin Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) sehingga resiko kecelakaan kerja dapat berkurang.

## A. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  dikategorikan  dalam  deep learning  karena  aplikasinya  yang  luas  dalam  memproses  data gambar dan kedalaman jaringannya yang tinggi. Convolutional Neural Network memiliki desain beberapa arsitektur yang dapat dipelajari.  Feature  map  adalah  keluaran  yang  digunakan sebagai input dan output dari setiap langkah.[4]

## B. Konsep CNN
1. Convolutional Layer
sebagai lapisan pertama pada arsitektur jaringan yang langsung  menerima  masukan  dari  gambar  adalah lapisan convolutional .  Tujuan  utama  dari  konvolusi data gambar adalah untuk mengekstrak fitur dari data gambar yang masuk.[5]
Gambar 1.1 Convolutional Layer
Pada contoh gambar diatas menggunakan input 5 × 5 dan kernel dengan ukuran 3 × 3 yang dimulai dari sisi kiri,  prosedur  ini  dikenal  sebagai sliding window. Ilustrasi  cara  menghitung  proses convolution adalah sebagai berikut.
(1.1)
untuk  lebih  memahami  cara  kerja convolution. Persamaan berikut dapat digunakan untuk menentukan feature map .
(1.2)
Keterangan:
Terdapat  dua  parameter  untuk  memodifikasi  layer, yaitu:
a. S tride adalah  parameter  yang  berfungsi  untuk mengontrol  jumlah  pergeseran  kernel,  jika  nilai stride satu langkah, feature map akan bergeser satu pixel baik secara horizontal maupun vertikal .[6] b. Padding adalah  parameter  yang  berfungsi  untuk menentukan  jumlah pixel (bernilai  nol)  yang ditambah  pada  tiap  sisi  dari input .  Padding digunakan  untuk  membuat  nilai output sama dengan nilai input.[7]
2. Activation Function Activation  function adalah  sebuah node yang ditambahkan  di  akhir  keluaran  dari  setiap  jaringan syaraf.  Fungsi  aktivasi  dapat  diterapkan  baik  selama atau setelah prosedur lapisan konvolusi dalam desain Convolutional Nueral Network . Dalam jaringan saraf berbagai  fungsi  aktivasi  sering  digunakan,  antara lain:[8]
a. ReLU (Rectife Linear)
Aktivasi ReLU  (Rectife  Linear) diaktifkan menggunakan  karakteristiknya  bahwa  jika input negatif , output neuron dapat  direpresentasikan sebagai  0. Output dari neuron adalah  nilai input dari aktivasi itu sendiri jika nilai input dari fungsi aktivasi positif .
(1.3)
Gambar 1.2 Fungsi aktivasi ReLU
b. Softmax Fungsi softmax adalah  fungsi  aktivasi  lain  yang cukup  signifikan  untuk  digunakan  pada  akhir setiap model. Fungsi utama Softmax dalam proses klasifikasi adalah untuk menentukan kemungkinan setiap  target  kelas  dibandingkan  dengan  setiap target kelas lainnya. Jika semua probabilitas untuk kelas  target  digabungkan  bersama,  rentang probabilitas  output  untuk softmax adalah  angka antara 0 dan 1, dan akan sama dengan 1.
(1.4)
𝑎 ∙ 𝑏 =   𝑎 1 𝑏 1 𝑛 𝑖=1 = 𝑎 1 𝑏 1 + 𝑎 2 𝑏 2 +   ⋯ + 𝑎 𝑛 𝑏 𝑛 𝑛 𝑜𝑢𝑡 = 𝑛 𝑖𝑛 + 2 𝑝 − 𝑘 𝑠 + 1
𝑛 𝑜𝑢𝑡 = 𝑛 𝑖𝑛 + 2 𝑝 − 𝑘 𝑠 + 1 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥 𝑍 𝑖 = 𝑒𝑥𝑝 𝑍 𝑖 𝑒𝑥𝑝 𝑍 𝑗 𝑗
Posisi 1 = 3 × 1  +  1 ×  −1   +  3 × 1  +  5 ×  −1   +  5 × 1  +  7 ×   −1   + 1 × 1  +  3 ×  −1   +  8 ×  −1   = −12
Posisi 2 = 1 × 1  +  3 ×  −1   +  1 × 1  +  5 ×  −1   +  7 × 1  +  1 ×   −1   +
3 × 1  +  8 ×  −1   +   −1  ×  −1   = − 4
𝑛 𝑖𝑛 : number of input features
𝑛 𝑜𝑢𝑡 : number of output features
𝑘 : convolution kernel size
𝑝 : convolution padding size
𝑠 : convolution stride size
Gambar 1.3 Fungsi softmax
3. Pooling Layer Pooling adalah  pengurangan  ukuran  matriks  sering dilakukan setelah operasi convolutional layer. [9] Pada umumnya  pendekatan  yang  sering  digunakan  adalah max  pooling ,  atau  mengambil  nilai  terbesar  pada bagian tersebut.
(1.5)
Gambar 1.4 Max Pooling
Pooling digunakan  berujuan  untuk  mempercepat proses  perhitungan.  Hal  ini  dimungkinkan  karena lebih  sedikit  parameter  yang  perlu  diubah  setelah melewati  pooling  layer,  sehingga  bahaya overfitting berkurang. Pooling memiliki stride yang lebih panjang dan output yang lebih kecil. Hal ini cukup bermanfaat dalam membantu inisiatif efisiensi tersebut.
4. Flatten Tujuan  dari flatten adalah  untuk  mengubah multidimensional array yang merupakan feature map menjadi  vektor.  Ini  diperlukan  agar fuly  connected sepenuhnya  dapat  menggunakan  data  ini  sebagai input .  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  fungsi  yang dapat  mengubah  data multidimensional  array ke dalam bentuk vektor.[10]
Gambar 1.5 Flatten
5. Fully Connected Layer
Fully  Connected  Layer merupakan feed  forward neural  network yang  terdiri  dari hidden  layer , activation  function , output  layer ,  dan loss  function . Fully  Connected  Layer sering  digunakan  untuk memodifikasi  parameter  data  sehingga  data  dapat dikategorikan dengan benar. Layer ini menerima data dalam  bentuk  vektor  sebagai  masukan  dari  proses feature learning .
Gambar 1.6 Fully Connected Layer
6. Confusion Matrix Nilai accuracy model merupakan salah satu cara untuk mengukur  kinerja  model  klasifikasi. True  positives (TP), True Negatives (TN), False Positives (FP), dan False Negatives (FN) adalah beberapa parameter yang berfungsi  sebagai  dasar  untuk  pencarian  nilai  yang akurat. Confusion  Matrix yaitu  matriks  yang  sering merangkum  parameter  tersebut,  terlihat  pada  gambar berikut:
Gambar 1.7 Confusion Matrix
𝑃𝑜𝑜𝑙 𝑥,𝑦 = 𝑀𝑎𝑥 𝐶𝑜𝑛𝑣 𝑥,𝑦 , 𝐶𝑜𝑛𝑣 𝑥+1,𝑦, 𝐶𝑜𝑛𝑣 𝑥,𝑦+1 , 𝐶𝑜𝑛𝑣 𝑥+1,𝑦+1
Terdapat istilah pada representasi hasil dari confusion matrix, [11]  yaitu True  Positive (TP), False  Positive (FP), True  Negative (TN),  dan False  Negative (FN), berikut penjelasan untuk memahami:
a. True Positive (TP)
Merupakan  hasil  positif  yang  diprediksi  benar, contohnya  ground  truth  atau  input  menyatakan bahwa  citra  tersebut  helm  namun  prediksi  atau algoritma menyatakan bahwa citra tersebut helm
b. False Positive (FP)
Merupakan  data  negative  namun  diprediksi sebagai data positive, contohnya ground truth atau input  menyatakan  bahwa  citra  tersebut  non_helm namun prediksi atau algoritma menyatakan bahwa citra tersebut helm c. True Negative (TN) Merupakan  data  negative  yang  diprediksi  benar, contohnya  ground  truth  atau  input  menyatakan bahwa  citra  tersebut  non_helm  namun  prediksi atau  algoritma  menyatakan  bahwa  citra  tersebut non_helm d. False Negative (FN)
Merupakan  data  positive  yang  diprediksi  sebagai data  negative,  contohnya  ground  truth  atau  input menyatakan  bahwa  citra  tersebut  helm  namun prediksi  atau  algoritma  menyatakan  bahwa  citra tersebut.
Confusion matrix digunakan  dalam  model klasifikasi biner yang hanya membedakan antara dua jenis kelas. Confusion  matrix memberikan  informasi  tentang kesalahan  model  dan  mengilustrasikan  bagaimana model memprediksi kelas, di antara kelebihan lainnya.
7. Accuracy
Accuracy menggambarkan  seberapa  baik  model mengklasifikasikan kumpulan data. Sejauh mana nilai yang  diproyeksikan  dekat  dengan  nilai  sebenarnya adalah accuracy .
(1.6)
Gambar 1.8 Accuracy
8. Precision Precission menggambarkan rasio prakiraan positif asli terhadap  jumlah  total  prediksi  yang  dibuat,  di  mana akurasi  adalah  tingkat  kesesuaian  antara  data  yang diinginkan  dan  hasil  yang  diproyeksikan  oleh  model yang dibuat.
(1.7)
Gambar 1.9 Precision 9. Recall
Recall atau Sensitivity (True  Positive  Rate) menggambarkan  persentase  prediksi  akurat  untuk semua data akurat menunjukkan seberapa baik model tersebut memperoleh informasi.[12]
(1.8)
Gambar 1.10 Recall
10. F1-Score F1-Score menggambarkan  perbandingan  rata-rata precision dan recall yang dibobotkan.[13]
(1.9)
11. Mean Square Error
Fungsi loss Mean Squared Error (MSE) adalah jumlah selisih kuadrat antara entri dalam vektor prediksi y dan vektor ground truth y_ hat . Fungsi loss ini digunakan
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
untuk mengetahui seberapa dekat garis regresi dengan sekumpulan  titik  data.  Fungsi loss ini  juga  dikenal sebagai L2 regularization
(1.10)
12. Batch Size
Batch Size dalam machine learning dan deep learning mengacu  pada  volume  data  yang  digunakan  selama satu siklus komputasi. Pendekatan yang paling efektif akan  selalu  diadopsi,  bahkan  ketika  ada  sejumlah metode  yang  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan. Konsep metode antara lain:
a. Gradient Descent
Gradient Descent adalah algoritma optimasi yang sering  digunakan  untuk  menemukan weight atau koefisien  algoritma machine  learning .  Gambar dibawah  ini  merupakan  ilustrasi  dari gradient descent yang  menggunakan  seluruh  data training dalam sekali proses komputasi. Tentu dalam hal ini sangat berbahaya karena sangat rentan sekali untuk terjebak  dalam saddle  point ,  karena  hanya mengikuti gradient loss dari data latih tersebut.[14]
Gambar 1.11 Gradient Descent
13. Forward Propagation
Forward propagation adalah metode yang digunakan untuk mengirimkan data dari input layer melalui setiap neuron  hidden  layer ke output  layer ,  dimana error akan  ditentukan  dengan  menggunakan  rumus  yang dikenal  dengan loss  function .  [15] Loss  Function digunakan untuk mengukur seberapa baik kinerja deep neural network.
Gambar 1.12 Forward Propagation
Untuk  perhitungannya,  nilai diperoleh  dengan menghitung  nilai tertlebih  dahulu  (perhitungan linier).
(1.11)
Setelah  diperoleh ,  output  prediksi diperoleh
dengan menerapkan fungsi aktivasi terhadap . (1.12)
Perhitungan  untuk  semua  y  secara  umum  bisa menggunakan rumus:
(1.13)
14. Back Propagation Bobot neural  network ditentukan  melalui back propagation menggunakan  teknik  seperti gradient descent. Karena  komputasi  dimulai  dari output jaringan  saraf  ke input ,  prosedur  ini  dikenal  sebagai back propagation .
Untuk memperbaiki suatu bobot berdasarkan error yaitu:
(1.14)
Untuk memperbaiki nilai bias:
(1.15)
Simbol α pada persamaan di atas adalah learning rate.
II. Metode Penelitian
A. Metode Penelitian

## Gambar 2.1 Flowchart Penelitian
1. Teknik Pengumpulan Data Pada  alur  ini  metode  penelitian  yang  pertama  yaitu berisi  tentang  bagaimana  dataset  helm  keselamatan diperoleh dan  melakukan pengecekan isi dari dataset citra helm keselamatan
2. Pengolahan Data
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 2 𝑛 𝑖 𝑦 1 𝑧 1
𝑧 1 = 𝑤 11 𝑥 1 + 𝑤 2 𝑥 2 + 𝑤 31 𝑥 3 + 𝑏 1
𝑧 1 𝑦 1 𝑧 1 𝑦 1 = 𝜎 𝑧 1 𝑦 𝑗 = 𝜎    𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑖 + 𝑏 𝑗 𝑁 𝑖=1 𝑤 𝐸 𝑤 𝑛𝑒𝑤 = 𝑤 𝑜𝑙𝑑 − 𝛼 𝜕𝐸 𝜕 𝑤 𝑏 𝑛𝑒𝑤 = 𝑏 𝑜𝑙𝑑 − 𝛼 𝜕𝐸 𝜕 𝑏
Pada  alur  kedua  dari  metode  penelitian  yang  kedua yaitu  berisi  tentang  bagaimana  dataset  citra  helm keselamatan diolah sebelum diproses.
3. Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN)
Pada  alur  dari  metode  penelitian  yang  ketiga  yaitu berisi  tentang  memodelkan  arsitektur  dari  deep learning  yang  digunakan  pada  penelitian  ini digambarkan  dan  dijelaskan  secara  sederhana  dan dapat dipahami.
4. Skenario Pengujian Pada  alur dari  metode  penelitian  yang  terakhir  berisi tentang  tahapan-tahapan  pengujian  yang  dilakukan pada penelitian ini.

## B. Arsitektur Convolutional Neural Network

## Gambar 2.2 Model Arsitektur Convolutional Neural Network
1. Input
Langkah  pertama  yaitu  input  sebuah  citra  yang nantinya  digunakan  untuk  pemrosesan  kedalam arsitektur Convolutional  Neural  Network .  Citra  yang masuk  berukuran  32x32  pixel  dengan  3 layer RGB. Data  input  sudah  diolah  terlebih  dahulu  pada  Image Preprocessing, data telah dirubah kedalam bentuk data array  RGB,  sehingga  data  telah  siap  untuk  masuk kedalam proses kovolusi.
2. Proses Convolution dan ReLU
Pada langkah Selanjutnya bagian convolution + ReLU , citra yang masuk sebagai input dengan ukuran sebesar 32x32 pixel dan 3 layer RGB (Red, Green dan Blue).
Gambar 2.3 Ilustrasi proses Convolution pada arsitektur
Pada  gambar  diatas  digambarkan  1 layer dari  citra yang  melalui  proses convoltion. Memberikan zero padding sebanyak  3  pada  masing-masing  layer  citra. Melakukan proses convolution dengan scaning kernel
pada  tiap layer dengan  kernel  ukuran  7x7 pixel. dikarenakan  dalam  1  halaman  tidak  cukup  untuk menggambarkan  32 pixel ,  sehingga  diberikan  tanda penjelas (blok warna kuning) bahwa layer tersebut 32 pixel
3. MaxPooling Pada  langkah  Selanjutnya  bagian MaxPooling ,  hasil output dari  proses convolution + ReLU akan  masuk sebagai input dengan ukuran sebesar 32x32 pixel dan memiliki  ketebalan  32.  Tahapan MaxPooling menggunakan ukuran kernel 2x2 dan stride 2 langkah. Sehingga  nilai output dari  Maxpooling  yaitu 𝑁, 32, 16, 16 ,  N  berasal  dari jumlah  data train dan validation
4. Proses Flatten Setelah didapatkan nilai output dari proses MaxPooling , langkah Selanjutnya yaitu Flatten , nilai Flatteng  didapatkan  dengan  perhitungan  matrix  (32, 16,  16)  menjadi matrix 1  Dimensi,  total  yang didapatkan yaitu 32 x 16 x 16 = 8192 jumlah data yang di- flatten. Sehinga Output dari Flatten yaitu 𝑁, 8192
5. Proses Fully Connected 1
Pada  proses  fully  connected  1  nilai  masukan  yang didapatkan  dari  proses  fatten  yaitu 𝑁, 8192 . Selanjutnya  melakukan  proses  perkalian  antara masing-masing nilai yang didapatkan dari nilai output flatten. Sehingga nantinya akan  menghasilkan output yang digunakan untuk proses Fully Connected 2.
Setelah  didapatkan  hasi  Output  yaitu  proses  fully connected  1,  proses  selanjutnya  proses  Relu,  yaitu mengeliminasi nilai-nilai yang bernilai negatif dengan menjadi  nilai  0  dan  tetap  mempertahankan  nilai positif.
6. Proses Fully Connected 2 selanjutnya  melakukan  proses  perkalian  antara masing-masing nilai yang didapatkan dari nilai output fully connected 1 . Sehingga akan menghasilkan output yang  digunakan  untuk  proses output yaitu  mentukan hasi kelas mana dalam proses klasifikasi.

## III. Hasil dan Pembahasan
Setiap model dalam penelitian ini yang telah menjalani training menghasilkan angka accuracy dan loss untuk setiap prosesnya. Model terbaik kemudian dipilih dengan membandingkan hasil tes. Waktu pelatihan, akurasi pelatihan, kerugian pelatihan, dan akurasi pengujian adalah beberapa karakteristik yang signifikan dalam memilih model untuk melanjutkan ke tahap evaluasi.

## Gambar 3.1 Hasil convolution dan kernel
Pada  gambar  bagian  kanan  adalah  kumpulan  filter  yang berjumlah  32  dengan  ukuran  7x7  yang  nantinya  digunakan untuk proses konvolusi. Filter yang berjumlah 32 dan memiliki ukuran  7x7  pixel  akan  melalui  proses  perkalian  dengan  nilai pixel input gambar. Pada gambar diatas, dapat kita ketahui pada proses konvolusi peda iterasi pertama tentu cukup.
Setelah  arsitektur  dibentuk,  selanjutnya  akan  dilakukan pelatihan langsung terhadap data yang sudah tersedia. Mencari nilai  bobot  dengan  nilai loss 18,8%  dan accuracy 81% merupakan  tujuan  dari  pelatihan  ini.  Sekitar  70%  data  akan digunakan  untuk training ,  dan  20%  untuk validation .  Untuk menghasilkan  bobot  pembelajaran,  algoritma  CNN  akan menggunakan data tersebut.
Pengaturan  iterasi  pada  proses  pelatihan  dan  validasi membutuhkan 5 epoch dan batch size 128. Untuk mendapatkan bobot  pembelajaran  terbaik,  prosedur training dan validation dilakukan  sebanyak  lima  kali.  Oleh  karena  itu,  0,001  adalah nilai learning  rate yang  diterapkan  selama  prosedur training dan validation . Gambar  dibawah  ini  menampilkan  grafik accuracy dan loss selama training model  dengan  menggunakan  5 epoch .  Fase validation ,  yang  melihat  proses  masing-masing epoch pada model, juga ditunjukkan bersama dengan proses training . Fase validation , yang mengevaluasi pada setiap proses epoch model, juga  ditunjukkan  bersama  dengan  proses training .  Tidak  ada perbedaan  yang  cukup  jauh  antara  temuan training dan validation .  Ini  menunjukkan  seberapa  sukses  model  yang dibuat telah diuji.
Gambar 3.2 Grafik accuracy dan loss
Setelah  model  dilatih,  fase  evaluasi  adalah  yang  terakhir. Evaluasi  ini  akan  mengukur  seberapa  baik  performa  model klasifikasi helm pengaman. Menghitung nilai precision , recall , f1 - score ,  dan accuracy model  adalah  salah  satu  cara  untuk menilai  seberapa  baik  kinerjanya  sebagai  model  klasifikasi. Menggunakan  parameter True  Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False  Negative (FN)  adalah beberapa terminologi yang sering digunakan dalam menentukan  performa  nilai precision , recall , f1-score ,  dan accuracy .
Dalam  CNN,  pembuatan  model  yang  siap  pakai  untuk digunakan analisis disebut juga evaluasi merupakan hasil akhir dari proses pelatihan atau pelatihan. Ada dua kriteria evaluasi untuk setiap proses pelatihan yaitu accuracy dan loss . Nilai loss adalah angka yang menyatakan seberapa tidak akurat perkiraan model  untuk  sampel  data.  Nilai loss akan  menjadi  0  jika perkiraan  model  akurat.  Sementara accuracy penting  ketika model membuat prediksi yang akurat.
Untuk mengukur seberapa baik setiap model bekerja, confusion matrix akan menghasilkan sejumlah nilai. Precision , recall , f1 - score , dan accuracy adalah hasil akhirnya. Variabel-variabel ini ditentukan dengan menggunakan komponen confusion matrix , yang  mewakili  jumlah  hasil  dibandingkan  dengan  kelas prediksi sebenarnya.
Gambar 3.3 Confusion Matrix
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis,  dapat  dikatakan bahwa  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dapat dianggap  efektif  untuk  mengkategorikan  helm  pengaman. Kedua  model  dengan  arsitektur  lapisan  konvolusi  dan  lima lapisan fully  connected sepenuhnya  menunjukkan  kinerja klasifikasi yang baik, dengan skor rata-rata lebih tinggi dalam f1 - score .
Tabel 3.1 Hasil pengujian Confusion Matrix Model Precision Recall F1- Score Accuracy MSE Helmet 0.75 0.94 0.83 0.81 0.188 Non- Helmet 0.92 0.68 0.78 0.81 F1-score 83%, recall 94%, precision 75%,  dan  tingkat accuracy 81%. Teknik Convolutional Neural Network (CNN) memiliki  tingkat accuracy 81%,  yang  menunjukkan  bahwa
teknik  ini  bekerja  cukup  baik  dalam  studi  tentang  klasifikasi helm pengaman.
Gambar 3.4 Hasil prediksi benar
Gambar  diatas  merupakan  salah  satu  dari  beberapa  hasil prediksi yang ditampilkan. Model yang dikerjakan mendapatkan nilai accuracy yang tinggi/mendekati sempurna, terdapat  citra  helm  keselamatan  yang  salah  diprediksi  oleh model Convolutional Neural Network . Banyak penyebab untuk memastikan  mengapa  model  ini  mengalami  kesalahan  dalam memprediksi  citra,  salah  satunya  dikarenakan  pada  model pembelajaran gambar yang diuji identik dengan prediksi yang salah,  ukuran pixel yang  berbeda  dan  dataset  gambar  yang digunakan  sebagai  image  detection  yang  digunakan  sebagai gambar  pada  dataset  untuk  klasifikasi.  Model  dari Convolutional Neural Network mengira bahwa citra orang yang menggunakan object selain helm keselamatan seperti songkok di klasifikasikan lebih mendekati ke kelas Helmet , dikarenakan memang bentuk dan warna hampir mendekati. Prediksi model Convolutional  Neural  Network diuji  terhadap  kumpulan  data luar dari data gambar helm dan non-helm.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  pada  proses  pengujian,  pengamatan  dan analisis hasil yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1. Arsitektur  CNN  dalam  menyelesaikan  permasalahan klasifikasi  objek  gambar  berupa  helm  keselamatan yang  dipakai  pekerja  industri.  Pada  tahapan-tahapan arsitektur CNN berhasil menampilkan hasil dari kernel yang  digunakan  pada  proses convolution dan feature map yang  merupakan  hasil  dari  proses convolution . Masing-masing jumlah kernel berjumlah 32 buah dan berukuran masing kernel 7x7 pixel. Pada hasil feature map ,  menghasilkan  32  buah feature  map pada  hasil dari proses convolution .
2. Pada pengujian hasil prediksi dari klasifikasi pada  objek  helm  keselamatan  dan  non-helm mendapatkan  hasil  evaluasi  menggunakan Confusion Matrix dengan  tingkat  presentase  prediksi  benar sebesar  81%. Tingat  presentasi  keberhasilan  prediksi didapatkan dari nilai prediksi benar pada kelas helmet sejumlah 236 citra dan 170 citra untuk kategori non- helmet .  Tentunya  masih  terdapat  beberapa  kesalahan dalam memprediksi, Melalui hasil evaluasi menggunakan Mean  Squared  Error didapatkan
presentase  sebesar  18,8%.    Sistem  yang  gagal memprediksi citra helmet sejumlah 80 dan citra non- helmet  sejumlah  14  sehingga  didapatkan  nili  MSE sebesar 18,8%. Berdasarkan kesalahan yang dikarenakan  pada  model  pembelajaran  gambar  yang diuji identik dengan prediksi yang salah, ukuran pixel yang  berbeda  dan  dataset  gambar  yang  digunakan sebagai citra deteksi yang digunakan sebagai gambar pada dataset untuk klasifikasi.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  pengembangan penelitian  ini  di  masa  mendatang  adalah  sebagai berikut:
1. Menggunakan  gambar  yang  lebih  jelas,  tentunya dengan menggunakan gambar yang memiliki pixel yang lebih tinggi.
2. Menggunakan arsitektur cnn yang lebih bagus dan efektif,  seperti  menggunakan  hyperparameter adaptive learning rate, size image, batch size yang lebih bervariasi.
3. Untuk  penelitian  selanjutnya,  dari  presentase kesalahan  diharapkan  lebih  diperhatikan  dalam membagi data setiap labelnya agar tidak salah saat memprediksi citra.

## V. Daftar Pustaka
[1] F. F. Rachman, H. Bethaningtyas, and R. F. Iskandar, “Analisis  Sistem  Deteksi  Penggunaan  Hard  Hat  Pada Pekerja  Konstruksi  Menggunakan  Metode  Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusi,” eProceedings of Engineering , vol. 8, no. 1, 2021. [2] B.  Widodo,  H.  Armanto,  and  E.  Setyati,  “Deteksi
Pemakaian Helm Proyek Dengan Metode
Convolutional  Neural  Network,” INSYST:  Journal  of Intelligent System and Computation , vol. 3, no. 1, pp. 23–29, 2021.
[3] R. M. Mailoa and L. W. Santoso, “Deteksi Rompi dan Helm Keselamatan Menggunakan Metode YOLO dan CNN.”
[4] Y. Li, H. Wei, Z. Han, J. Huang, and W. Wang, “Deep Learning-Based Safety Helmet Detection in Engineering  Management  Based  on  Convolutional Neural Networks,” Advances in Civil Engineering , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/9703560.
[5] M. Hendri, “Perancangan Sistem Deteksi Asap dan Api Menggunakan Pemrosesan Citra,” 2018.
[6] O.  N.  Putri,  “Implementasi  Metode  Cnn  Dalam Klasifikasi  Gambar  Jamur  Pada  Analisis  Image Processing (Studi Kasus: Gambar Jamur Dengan Genus Agaricus Dan Amanita),” 2020.
[7] A. Kamboj and N. Powar, “Safety Helmet Detection in Industrial  Environment  using  Deep  Learning,” Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), May 2020, pp. 197–208. doi:
10.5121/csit.2020.100518.
[8] M.  R.  Efrian  and  U.  Latifa,  “Image  Recognition Berbasis  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Untuk Mendeteksi  Penyakit  Kulit  Pada  Manusia,” Power Elektronik:  Jurnal  Orang  Elektro ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 276–282, 2022.
[9] T.  D.  Antoko,  M.  A.  Ridani,  and  A.  E.  Minarno, “Klasifikasi  Buah  Zaitun  Menggunakan  Convolution Neural  Network,”
Komputika: Jurnal Sistem Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 119–126, 2021.
[10] R.  S.  Budi,  R.  Patmasari,  and  S.  Saidah,  “Klasifikasi Cuaca  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” eProceedings of Engineering , vol. 8, no. 5, 2021.
[11] D.  T.  Hermanto,  A.  Setyanto,  and  E.  T.  Luthfi, “Algoritma  LSTM-CNN  untuk  Binary  Klasifikasi dengan  Word2vec  pada  Media  Online,” Creative Information Technology Journal , vol. 8, no. 1, pp. 64– 77, 2021.
[12] A.  B.  Prakosa,  “Implementasi  Model  Deep  Learning Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Citra Penyakit  Daun  Jagung  Untuk  Klasifikasi  Penyakit Tanaman,” Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi (JUKANTI) , vol. 6, no. 1, pp. 107–116, 2023.
[13] E.  Harytami,  R.  Y.  Fajriatifah,  and  Y.  H.  Puspita, “Prediksi  Penyakit  Diabetes  menggunakan  Algoritma Artificial  Neural  Network,” Jurnal  Data  Science  & Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 46–52, 2022.
[14] N.  D.  Miranda,  L.  Novamizanti,  and  S.  Rizal, “Convolutional Neural Network pada klasifikasi sidik jari  menggunakan  RESNET-50,” Jurnal  Teknik Informatika (Jutif) , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020.
[15] M.  F.  Fadli,  G.  A.  Buntoro,  and  F.  Masykur, “Penerapan  Algoritma  Neural  Network  Pada  Chatbot Pmb  Universitas  Muhammadiyah  Ponorogo  Berbasis Web,” JuSiTik: Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Komunikasi , vol. 6, no. 1, pp. 13–22, 2022.