Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST
JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 5 No. 1 (2024) 1 – 8 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Deteksi Helm Keselamatan Menggunakan Jetson Nano dan YOLOv7
Hadi Supriyanto 1 , Sarosa Castrena Abadi 2 , Aliffa Shalsabilah 3 1,2,3 Jurusan Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika Politeknik Manufaktur Bandung, Indonesia
1 hadi@ae.polman-bandung.ac.id, 2 sarosa@ae.polman-bandung.ac.id, 3 aliffa.shalsabilah@mhs.polman-bandung.ac.id*

## Abstract
Increasing awareness of the importance of head personal protective equipment in industrial and construction environments has become a major concern in efforts to improve occupational safety. This research developed an early detection system for the use of computer vision-based head protective equipment using the YOLOv7 model and the Jetson Nano controller. The YOLOv7 algorithm was chosen for its ability for fast and accurate object detection. The YOLOv7 model was trained with a total dataset of 2799 images and iterations of 100 epochs to detect head personal protective equipment with a high degree of accuracy. The system captures imagery, activates a warning alarm, and sends a notification to Telegram when a violation occurs on an object that is not wearing a safety helmet. The test results using the confusion matrix method showed that the developed system was able to detect head personal protective equipment with an accuracy rate of 97.23%, which shows the system's ability to recognize personal protective equipment with very high accuracy. In addition, the system also showed a precision value of 98.71% indicating that all detections performed were correct, and a recall of 95.63% which describes the system's ability to recognize most of the head personal protective equipment available. The average FPS result using GPU with CUDA on Jetson Nano reached 5,723 FPS.
Keywords: PPE, Safety Helmet, YOLOv7, Jetson Nano, Telegram

## Abstrak
Peningkatan  kesadaran  akan  pentingnya  alat  pelindung  diri  kepala  dalam  lingkungan  industri  dan  konstruksi  telah  menjadi perhatian utama dalam upaya meningkatkan keselamatan kerja. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi dini pemanfaatan alat  pelindung  diri  kepala  berbasis  visi  komputer  menggunakan  model  YOLOv7  dan controller  Jetson  Nano .  Algoritma YOLOv7 dipilih karena kemampuannya untuk deteksi objek yang cepat dan akurat. Model YOLOv7 dilatih dengan total dataset 2799 gambar dan iterasi sebanyak 100 epoch untuk mendeteksi alat pelindung diri kepala dengan tingkat akurasi yang tinggi. Sistem  akan  menangkap  citra,  mengaktifkan alarm peringatan,  dan  mengirimkan  notifikasi  pada Telegram ketika  terjadi pelanggaran pada objek yang tidak menggunakan helm keselamatan. Hasil pengujian menggunakan metode confusion matrix menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi alat pelindung diri kepala dengan tingkat akurasi 97,23%, yang  menunjukkan  kemampuan  sistem  dalam  mengenali  alat  pelindung  diri  dengan  akurasi  yang  sangat  tinggi.  Selain  itu, sistem  juga  menunjukkan  nilai precision sebesar  98,71%  yang  menunjukkan  bahwa  semua  deteksi  yang  dilakukan  adalah benar, dan recall sebesar 95,63% yang menggambarkan kemampuan sistem untuk mengenali sebagian besar alat pelindung diri kepala yang ada. Hasil rata-rata FPS menggunakan GPU dengan CUDA pada Jetson Nano mencapai 5,723 FPS.
Kata kunci: Alat Pelindung Diri, Helm Keselamatan, YOLOv7, Jetson Nano, Telegram

## 1. Pendahuluan
Kecelakaan  kerja  adalah  situasi  yang  tidak  dapat diprediksi atau diantisipasi, karena mereka terjadi tanpa sengaja,  tanpa  perencanaan,  dan  seringkali  berdampak pada kerugian materi dan penderitaan, mulai dari tingkat yang ringan hingga yang sangat serius [1]. Data dari ILO menunjukkan  bahwa  lebih  dari  250  juta  insiden kecelakaan kerja dilaporkan tiap tahunnya. Kecelakaan kerja  disebabkan  oleh  risiko  atau  potensi  bahaya  di tempat  kerja  dan  perilaku  pekerja  itu  sendiri  yang berbahaya,  seperti  tertimpa  benda  berat,  terluka  oleh mesin  produksi,  atau  terkena  bahan  kimia  [2].  Tidak menggunakan  alat  pelindung  diri  dengan  benar
merupakan penyebab kecelakaan kerja hingga 80% yang terjadi  dari  kesalahan  pekerja  itu  sendiri  [3][4].  Alat Pelindung  Diri  (APD)  adalah  suatu  perangkat  yang bertujuan  untuk  melindungi  individu  dengan  cara memisahkan  sebagian  atau  keseluruhan  tubuhnya  dari risiko  potensial  kecelakaan  di  lingkungan  kerja. Kepentingan  untuk  melakukan  pengawasan  terhadap pekerja  menjadi  faktor  krusial  dalam  upaya  untuk mengurangi  insiden  kecelakaan  di  tempat  kerja.  Maka dibutuhkan  sebuah  deteksi object  detection penerapan APD khususnya helm keselamatan untuk meminimalisir terjadinya kecelakaan kerja.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
Deep  learning banyak  digunakan  dalam  penelitian computer  vision , salah  satu  algoritma  yang  dapat digunakan untuk mendeteksi APD adalah algoritma You Only  Look  Once (YOLO).  Algoritma  ini  merupakan sistem  untuk  mendeteksi  objek  secara real-time [5]. Penelitian  terdahulu  dengan  menggunakan  algoritma YOLOv2  untuk  mendeteksi  helm  keselamatan  secara real  time dan  meraih  nilai  validasi  mAp  76.68%  [8]. Menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan objek, lalu menggunakan multi-scale feature  extraction untuk  meningkatkan  deteksi  objek kecil dan mengoptimalkan model YOLOv3 menggunakan soft -NMS, metode ini berhasil mendeteksi  helm  keselamatan  dengan  akurasi  deteksi 90,7% [9]. Penggunaan algoritma YOLOv4 berdasarkan penelitian deteksi helm keselamatan mendapatkan hasil mAP helm keselamatan hingga 92.89% [10]. Penelitian lainnya, penerapan algoritma YOLOv5 untuk mendeteksi  dataset  helm  keselamatan  menunjukkan nilai  akurasi  rata-rata  94%  [11]  [12].  Penelitian sebelumnya  telah  mencoba  berbagai  algoritma  deteksi objek  seperti  YOLOv2,  YOLOv3,  YOLOv4,  dan YOLOv5 untuk mendeteksi helm keselamatan. Meskipun beberapa penelitian mencapai tingkat akurasi yang  cukup  baik,  masih  ada  tantangan  dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam deteksi objek secara real-time .  YOLOv7  melampaui  semua  detektor objek  yang  dikenal  dalam  hal  kecepatan  dan  akurasi dalam kisaran dari 5 FPS hingga 160 FPS dan memiliki akurasi  tertinggi  56,8%  AP  di  antara  semua real-time detektor  objek  yang  dikenal  dengan  30  FPS  atau  lebih tinggi  pada  GPU  V100  [6]. Jetson  Nano memiliki arsitektur  CPU-GPU  yang  heterogen,  di  mana  sistem operasi  dapat  di- boot oleh  CPU  dan  dapat  diprogram untuk mempercepat tugas machine learning yang rumit dari GPU yang mendukung CUDA [7].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  meningkatkan  akurasi dalam  deteksi  helm  keselamatan  dibandingkan  dengan penelitian-penelitian sebelumnya. Dengan menggunakan  algoritma  YOLOv7,  diharapkan  sistem dapat  mencapai  akurasi  deteksi  yang  lebih  tinggi, sehingga  pelanggaran  keselamatan  dapat  diidentifikasi dengan  lebih  tepat.  Meskipun  banyak  penelitian terdahulu telah mengimplementasikan berbagai algoritma  deteksi  objek,  hanya  sebagian  kecil  yang mempertimbangkan  perangkat  keras  khusus  untuk akselerasi tugas machine learning , seperti Jetson Nano . Penggunaan perangkat ini dapat membuka potensi yang belum  sepenuhnya  dieksplorasi  dalam  peningkatan kecepatan  dan  akurasi  dalam  pengolahan  citra  dan deteksi  objek.  Sebagian  besar  penelitian  lebih  fokus pada  perangkat  lunak  dan  algoritma,  dan  kurang memperhatikan  bagaimana  perangkat  keras  khusus seperti Jetson  Nano dapat  mengambil  peran  dalam sistem  deteksi  objek  secara real-time .  Penelitian  ini membangun  sistem  pendeteksian  helm  keselamatan secara real-time dengan algoritma YOLOv7 dan Jetson Nano dengan CUDA NVIDIA Tegra X1.  Penerapan ini
dilakukan  dengan  menggunakan  sebuah  IP  kamera untuk  menangkap  citra  pendeteksian  objek  terlebih dahulu,  kemudian  objek  yang  terdeteksi  akan dibandingkan  dengan  dataset  yang  telah  di training . Objek  yang  terdeteksi  akan  ditandai  jika  memiliki kemiripan dengan dataset yang telah di training . Setelah objek  berhasil  ditandai,  maka  saat  objek  terdeteksi melakukan  pelanggaran  berupa  tidak  menggunakan helm  keselamatan  akan  terjadi  peringatan  dan  juga mengirimkan  foto  pelanggaran  dengan memanfaatkan Telegram [13] sebagai media notifikasi. Tentunya hal ini akan  memudahkan  pengurangan  beban  kerja  dalam meningkatkan efisiensi pengendalian pelanggaran helm keselamatan bagi pekerja.

## 2. Metode Penelitian
Metode  pendekatan Waterfall [14]  digunakan  sebagai panduan untuk melakukan perancangan perangkat. Alur metode Waterfall ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Waterfall
Pada  Gambar  1.  terdapat  skema  langkah  kerja  dari metode  penelitian Waterfall .  Metode  ini  secara keseluruhan terdiri dari 5 tahapan.
2.1. Perancangan Umum Sistem

## Gambar 2. Blok Diagram
Pada blok diagram Gambar 2 menjelaskan secara umum perancangan  sistem  dalam  mendeteksi  APD  kepala. Kamera IP berfungsi sebagai monitoring sistem terhadap objek deteksi. Terdapat 2 class objek deteksi yaitu objek yang  menggunakan helm  keselamatan  serta  yang  tidak menggunakan helm keselamatan. Kemudian citra objek yang  ditangkap  oleh  sistem  akan  dideteksi  melalui pengolahan data OpenCV dan data classification YOLO yang terpasang pada Jetson Nano .
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)

## Gambar 3. Diagram Alir Sistem
Gambar 3. menjelaskan ketika terjadi pelanggaran pada objek  yang  tidak  menggunakan  helm  keselamatan, sistem  akan  menangkap  citra  dan  mengaktifkan  alarm peringatan  melalui  USB speaker .  Setiap  terjadi ketidakpatuhan  penggunaan helm  keselamatan,  sistem akan  mengirimkan  notifikasi  pada Telegram sebagai peringatan  dan  data-data  pelanggaran  yang  telah ditangkap  oleh  sistem  akan  tersimpan  dalam alarm history .

## 2.2. Perancangan Alat

## Gambar 4. Perancangan Alat
Pada Gambar 4. Menjelaskan kamera IP terhubung pada Jetson  Nano melalui  kabel ethernet sedangkan  USB speaker akan  terhubung  dengan Jetson  Nano melalui
kabel  USB.  Penelitian  ini  menggunakan Python 3.8.9, OpenCV 4.5.6, CUDA 10.2.300, dan CuDNN 8.2.1.32.

## 2.3. YOLO
You Only Look Once (YOLO) adalah sebuah algoritma yang  dapat  digunakan  untuk  deteksi  objek.  YOLO mendeteksi objek menggunakan unified model , dimana single  convolutional  network secara  bersamaan memprediksi beberapa bounding boxes (kotak pembatas) dan probabilitas kelas dalam kotak tersebut. Metode  ini  dipraktikkan  menggunakan  citra  yang diberikan dan kemudian segera menemukan cara terbaik untuk memprosesnya. Tidak seperti pendekatan berbasis classifier ,  YOLO  dilatih  pada  fungsi  kerugian  yang berhubungan  langsung  dengan  performa  deteksi,  dan seluruh model dilatih secara bersamaan [15].

## Gambar 5. Diagram Algoritma YOLO
Secara  umum  klasifikasi  merupakan  proses  untuk mengidentifikasi label dari data yang diuji, namun pada YOLO klasifikasinya menggunakan localization , dimana  terdapat  tambahan  pemberian  lokasi  objek dalam  bentuk bounding  box .  Terdapat  5  prediksi  pada setiap B bounding  box , yaitu x,  w,  y,  h dan confidence score .  Koordinat  ( x,y )  mewakili  pusat  kotak  yang dibatasi oleh sel grid . Sedangkan w (lebar) dan h (tinggi) merupakan  hasil  prediksi  suatu  objek  terhadap  citra keseluruhan. Confidence  score bertugas  mewakili  IOU ( Intersection Over Union ).

## Gambar 6. Perbandingan Algoritma Deteksi
Berdasarkan  Gambar  6.  YOLOv7  menggunakan beberapa  pembaruan  dan  modifikasi  pada  arsitektur
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
YOLO  yang  mendasarinya,  yang  telah  meningkatkan akurasi deteksi objek. Melalui eksperimen dan penelitian lebih lanjut, model ini dapat mengenali dan memetakan objek  dengan  tingkat  ketepatan  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan versi sebelumnya.
2.4. Telegram
Telegram adalah  aplikasi  berbasis cloud yang menyediakan sistem enkripsi, termasuk enkripsi end-to- end ,  pesan  dengan self-destruction ,  dan  infrastruktur multidata  center .  Dengan  kemudahan  aksesnya  yang dapat  diakses  pada  hampir  semua platform , Telegram mempermudah administrator dalam membangun sistem notifikasi.
Telegram  dipilih  karena  fasilitas open  Application Programming  Interface (API)  yang  disediakan  oleh Telegram melalui bot dapat  dimanfaatkan  untuk mengirimkan pesan secara otomatis. Keberadaan cloud pada Telegram memungkinkan proses pengiriman yang lebih cepat, lebih ringan ketika dijalankan.  dan kapasitas penyimpanan yang besar.

## 2.5. Training
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil dari platform Roboflow . Roboflow adalah platform yang memfasilitasi  pengumpulan  dan  pengelolaan  dataset dalam pemrosesan citra dan computer vision . Pemilihan dataset ini didasarkan pada kriteria tertentu yang relevan dengan topik penelitian ini. Dataset dapat diakses pada https://universe.roboflow.com/roboflow-universe- projects/construction-site-safety/dataset/28.
Dataset terdiri dari total 2801 gambar  dengan 10 kelas objek  yang  berbeda.  Setiap  gambar  diberi  label  secara manual  oleh  para  ahli  dalam  bidangnya  untuk memastikan  keakuratan  data.  Dataset  ini  mencakup objek-objek  seperti 'Hardhat',  'Mask',  'NO-Hardhat', 'NO-Mask',  'NO-Safety  Vest',  'Person',  'Safety  Cone', 'Safety  Vest',  'machinery',  'vehicle' .  Namun  dalam penelitian  ini  kelas  objek  yang  digunakan  adalah 'Hardhat' dan 'NO-Hardhat' saja.
Gambar  dan  label  terbagi  menjadi  3  sub-folder  yaitu folder train , valid dan test . Folder train berisi data yang digunakan  selama  tahap  pelatihan  model.  Data  di  sini digunakan untuk mengajar model dalam mengenali pola dan fitur yang ada dalam dataset, terdapat 93% atau 2605 gambar dan label dalam folder train . Folder valid berisi data yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model saat tahap pengembangan, terdapat4% atau 114 gambar dan label dalam folder valid . Folder test berisi data yang tidak pernah dilihat oleh model selama tahap pelatihan atau  validasi.  Data  ini  digunakan  untuk  menguji performa  model  secara  akhir,  terdapat  3%  atau  82 gambar  dan  label  dalam  folder test .  Komposisi  dataset ini  dipilih  untuk  mengakomodasi  keterbatasan  sumber daya,  seperti  kebutuhan  komputasi  yang  lebih  tinggi untuk  melatih  model  dengan  data  yang  lebih  besar. Dalam banyak kasus, penggunaan data yang lebih kecil
untuk  validasi  dan  pengujian  dapat  membantu menghemat  sumber  daya  komputasi  dan  waktu  yang diperlukan untuk melatih dan menguji model.
Gambar 7. File Dataset
Dalam file .txt, setiap baris mewakili satu gambar dalam dataset. Setiap baris berisi informasi tentang objek yang ada  dalam  gambar  tersebut,  termasuk  kelas  objek  dan koordinat bounding box . Format yang digunakan dalam file .txt dataset training YOLO ini adalah format YOLO dengan  urutan  < object-class >,  <x>,  <y>,  < width > < height >.  Proses  pelatihan  model  YOLOv7  dilakukan menggunakan Google Colab , yang merupakan layanan cloud  computing gratis  yang  menyediakan  lingkungan Jupyter  Notebook yang  kuat. Google  Colab juga menyediakan  akses  ke  GPU  untuk  mempercepat pelatihan model.
Gambar 8. Diagram Alir Proses Training YOLOv7
Gambar 8. menunjukkan diagram alir pembuatan model detelsi  YOLOv7.  Langkah  pertama  dimulai  dengan membuat  folder  dengan  nama  “CustomData2”. Kemudian  mengunduh  kode  sumber  YOLOv7  dan melakukan  penginstallan library Pytorch ,  CUDA,  dan library pendukung  lainnya  yang  diperlukan  untuk
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
menjalankan  YOLOv7  pada Google  Colab .  Kemudian mengunduh  dataset  pelatihan  yang  akan  digunakan. Dataset  tersebut  berisi  gambar  dan  file  anotasi  yang terbagi  menjadi  3  folder  yaitu  dataset train , valid ,  dan test sesuai dengan format yang diperlukan oleh YOLOv7 Pastikan  juga  untuk  memodifikasi file konfigurasi YOLOv7 file  cfg dan data sesuai  dengan  jumlah kelas objek  yang  ada  dalam  dataset.  Setelah  itu  mengunduh pre-trained model yolov7.pt yang akan menjadi sumber acuan  dalam  pembuatan  model  baru,  lalu  melakukan training model YOLOv7 dengan menggunakan dataset training yang  telah  disiapkan.  Proses training akan melakukan iterasi melalui batch gambar dan memperbarui  parameter  model  sesuai  dengan  dataset yang  digunakan.  Selama  proses training berlangsung, peneliti  dapat  memantau  metrik  evaluasi  seperti loss , akurasi,  atau  mAP  ( mean  Average  Precision) untuk mengukur  kinerja  model.  Evaluasi  ini  dapat  dilakukan pada  dataset  validasi  atau  pengujian.  Setelah  training selesai, model disimpan dalam format yang sesuai (.pt). Model  akan  melalui  proses testing, jika  nilai  yang didapat  kurang  memuaskan  maka  model  akan melakukan proses training kembali hingga model sesuai dengan parameter yang telah ditetapkan.
Gambar 9 Proses Training Model
2.6. Perancangan Pengujian Sistem
Dalam mengukur akurasi dan nilai kesalahan dari kinerja sistem klasifikasi, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan,  antara  lain cross  validation dan confusion matrix . Metode-metode ini berguna dalam mengevaluasi dan  memahami  sejauh  mana  sistem  klasifikasi berkinerja  secara  akurat  dan  seberapa  sering  sistem melakukan  kesalahan  dalam  mengklasifikasikan  data. Cross  validation merupakan  suatu  teknik  dalam pengolahan  data  statistik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  atau  algoritma.  Dalam metode ini, data dibagi menjadi dua subset data training [16].
Untuk  mendapatkan  nilai  evaluasi  kinerja  model, dilakukan  penggunaan  metode confusion  matrix pada setiap data iterasi Cross validation . Dalam penelitian ini,
model terdiri dari dua kelas data ( positive dan negative ), maka hanya terdapat 4 kemungkinan output dari sistem yang  merepresentasikan  elemen  pada confusion  matrix yaitu, True  Positive (TP), False  Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN).
Gambar 10. Confusion Matrix
Berdasarkan  dari  klasifikasi confusion  matrix maka dapat  diukur performance  metrics kinerja  suatu  sistem yang  telah  dibuat  seperti accuracy , precision , recall . Accuracy adalah pengukuran seberapa dekat kebenaran hasil  yang  diperoleh  dengan  hasil  yang  seharusnya diperoleh. Precision adalah tingkat ketepatan informasi yang  diminta  oleh  pengguna  dengan  jawaban  yang diberikan oleh sistem. Recall adalah tingkat keberhasilan sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi. Untuk  mencari  nilai  dari performance  metrics dalam persen  maka  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan berikut [17]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 𝑥 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (3)
Nilai Accuracy yang  dimaksud  adalah  nilai  seberapa dekat hasil prediksi dengan kebenaran pada objek yang memakai  helm  keselamatan.  Nilai Precision yang dimaksud adalah tingkat ketepatan hasil prediksi sistem terhadap objek yang memakai helm keselamatan. Nilai Recall yang dimaksud adalah keberhasilan sistem dalam mendeteksi  kembali  objek  yang  memakai  helm keselamatan.
2.7. Perancangan User Interface dan Notifikasi
Perancangan User  Interface pada  sistem  dapat diilustrasikan pada Gambar 12 dan 13. Perancangan user Interface dibuat dengan sedeharna yaitu halaman “ Home Page ”  yang  berisi  total  objek,  total  objek  tanpa  helm, total pelanggaran hari ini, dan tombol browse folder foto pelanggaran.  Kemudian  pada  halaman  “ Table  view ” berisi informasi setiap pelanggaran terjadi.
Pengiriman  notifikasi  pada Telegram dipilih  karena Telegram merupakan  aplikasi cloud  based dan  sistem enkripsi  yang  menyediakan  enkripsi end-to-end , self- destruction  messages ,  dan  infrastruktur multidata center . Kemudahan akses yang diberikan Telegram yang dapat  berjalan  di  hampir  semua platform memberikan
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
kemudahan bagi administrator untuk membangun sistem notifikasi dengan memanfaatkan fasilitas open Aplication Programing Interface (API) yang disediakan oleh Telegram melalui bot yang dapat digunakan untuk mengirimkan pesan secara otomatis.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Training
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  model  baru  untuk mendeteksi  Alat  Pelindung  Diri  pada  pekerja menggunakan  algoritma  YOLOv7  secara real-time dengan iterasi sebanyak 100 epochs dan batch size 32. Tabel  1.  menunjukan  bahwa  model  akhir  peringkat validasi mAP sebesar 87,1%, skor tersebut menunjukkan bahwa akurasi deteksi objek model YOLOv2 pada helm keselamatan  sudah  maksimal,  juga  mendapat  nilai Precision sebesar 91,4% dan Recall 83,7%.
Tabel 1. YOLOv7 Training Result Epochs Batch Size mAP Precision Recall 100 32 87,1% 91,4% 83,7%
3.2. Klasifikasi Objek Menggunakan Helm Keselamatan atau Tidak
Pengujian  ini  mengidentifikasi  penggunaan  helm keselamatan dan tidak pada objek. Hasilnya menunjukkan  bahwa  objek  menggunakan  helm keselamatan  dengan  benar,  sementara  objek  lainnya tidak menggunakan helm keselamatan sama sekali.
Tabel 2. Pengujian Klasifikasi Objek
Menggunakan Helm Keselamatan Tidak Menggunakan Helm Keselamatan
Pada  Tabel  2.  terlihat  bahwa  sistem  yang  telah dikembangkan  mampu  membedakan  objek  yang menggunakan  helm  keselamatan  dan  yang  tidak.  Jika objek  menggunakan  helm  keselamatan,  maka  akan ditampilkan kotak berwarna hijau, sedangkan jika tidak menggunakan  helm  keselamatan,  maka  akan  muncul kotak berwarna merah.
3.3. Pengujian Confusion Matrix
Pengujian  ini  menggunakan  metode Confusion  Matrix untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  deteksi.  Data  yang berisi  sejumlah  contoh  gambar  dengan label  bounding box diuji  pada  sistem,  dan  hasil  deteksi  kemudian dibandingkan dengan label yang sebenarnya.
Tabel 3. Pengujian Confusion Matrix
Gambar TP FP FN TN 1 13 0 0 0 2 12 0 1 0 3 12 0 0 1 4 11 0 0 2 5 11 0 0 2 6 10 0 0 3 7 9 0 0 4 8 8 0 1 4 9 8 0 0 5 10 8 0 0 5 11 6 0 1 6 12 6 1 1 5 13 6 0 0 7 14 6 0 0 7 15 4 0 1 8 16 3 0 2 8 17 4 0 0 9 18 4 0 0 9 19 3 0 0 10 20 3 0 0 10 21 2 0 0 11 22 2 0 0 11 23 1 0 0 12 24 1 0 0 12 25 0 1 0 12 Total 153 2 7 163
Gambar 11. Performances Metrics 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 153 + 162 153 + 2 + 7 + 163 𝑥 100% = 97,23% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 153 153 + 2 𝑥 100% = 98,71% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 153 153 + 7 𝑥 100% = 95,63%
Hasil  pengujian  menggunakan Confusion  Matrix menunjukkan bahwa sistem deteksi dini yang dirancang dengan YOLOv7 memiliki performa yang baik. Sistem mampu  mendeteksi  alat  pelindung  diri  dengan  tingkat accuracy 97,23%, precision 98,71%, recall 95,63%.
3.4. Pengujian FPS Jetson Nano
Tabel 4. Pengujian FPS Jetson Nano Pengujian ke- FPS 1 5,7 2 5,64 3 5,66 4 5,71 5 5,6 6 5,84 7 5,77 8 5,89 9 5,73 10 5,69 Rata-rata FPS 5,723
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan GPU CUDA  pada  Jetson  Nano  mendapatkan  rata-rata  5,723 FPS.
3.5. Implementasi Interface Pada Aplikasi Desktop dan Telegram
Pengujian  ini  berhasil  mengintegrasikan  sistem  deteksi dengan interface yang dibuat dan berfungsi dengan baik. Pada  pengujian  ini,  sistem  deteksi  akan  mengirimkan data  hasil  deteksi,  dan  menampilkan  informasi  yang relevan pada interface yang telah dibuat.
Gambar 12. Tampilan Interface Home Page Gambar 13. Tampilan Interface Tabel Pelanggaran
Gambar 14. Folder Pelanggaran per Hari
Ketika  tombol browse  folder foto  pelanggaran  pada Gambar  12.  Sistem  akan  membuka file  folder
penyimpanan foto pelanggaran secara otomatis. Gambar 14. Menjelaskan folder yang dibuat telah diatur melalui pemrograman  untuk  tujuan  penyimpanan  pelanggaran per  hari.  Dengan  demikian,  struktur folder ini memastikan  bahwa  foto-foto  pelanggaran  tidak  akan tersebar  atau  tercampur,  melainkan  akan  diorganisir berdasarkan harinya masing-masing.
Gambar 15. Pengiriman Notifikasi Pada Telegram
Pengujian  pada  gambar  15.  Ini  telah  berhasil mengembangkan  sistem  yang  dapat  mengirimkan  foto yang  ditangkap  dalam  format  .png  beserta  deskripsi pelanggaran  terkait  penggunaan  helm  keselamatan melalui  layanan  pesan Telegram .  Setiap  kali  terjadi pelanggaran,  sistem  secara  otomatis  mengirimkan informasi yang relevan melalui Telegram .

## 4.   Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  hasil  pengujian performa  menunjukkan  bahwa  deteksi  dini  yang dirancang  dengan  YOLOv7  memiliki  performa  yang baik,  dengan  tingkat accuracy mencapai  97,23%, precision sebesar  98,71%,  dan recall sebesar  95,63%. Penggunaan controller  Jetson  Nano juga  memberikan hasil  rata-rata  FPS  mencapai  5,723  FPS  saat menggunakan GPU dengan CUDA. Hal ini menandakan bahwa  sistem  deteksi  dini  alat  pelindung  diri  kepala masih  kompatibel  dan  dapat  berjalan  menggunakan controller Jetson Nano .
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
Meskipun  performa  sistem  saat  ini  cukup  baik,  masih ada  ruang  untuk  meningkatkan  kinerja.  Melakukan optimasi  lebih  lanjut  pada  algoritma  deteksi  objek  dan pengaturan perangkat keras dapat meningkatkan akurasi dan  kecepatan  deteksi.  Dapat  mengembangkan  fitur tambahan,  seperti  pengenalan  objek  lain  yang  relevan dengan  keselamatan  di  tempat  kerja  (seperti  sepatu pelindung,  sarung  tangan,  dll.),  atau  integrasi  dengan sistem notifikasi keamanan yang lebih luas.

## Daftar Rujukan
[1] D. Nuraeni and P. Hargiyarto, “Pemahaman Penggunaan Alat Pelindung  Diri  (APD)  dan  Sikap  Keselamatan  dan  Kesehatan Kerja  (K3)  Terhadap  Perilaku  K3  di  Bengkel  Bubut,” J. Pendidik.  Vokasional  Tek.  Mesin ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  195–202, 2019.
[2] M.  E.  Laily,  F.  Nur,  and  G.  Q.  O.  Pratamasunu,  “Deteksi Penggunaan  Alat  Pelindung  Diri  (  APD  )  Untuk Keselamatan dan  Kesehatan  Kerja  Menggunakan  Metode  Mask  Region Convolutional Neural Network ( Mask R-CNN ),” J. Komput. Terap. , vol.  8, no. 2,  2022, [Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[3] F.  Edigan,  L.  R.  Purnama  Sari,  and  R.  Amalia,  “Hubungan Antara Perilaku Keselamatan Kerja Terhadap Penggunaan Alat Pelindung  Diri  (APD)  Pada  Karyawan  PT  Surya  Agrolika Reksa Di Sei. Basau,” J. Saintis , vol.  19, no.  02,  p. 61, 2019, doi: 10.25299/saintis.2019.vol19(02).3741.
[4] A. Septianto and A. R. Wardhani, “Penerapan Analisis Resiko Terhadap Kesehatan Dan Keselamatan Kerja(K3) Pada Pt. X,” J. Apl. Dan Inov. Ipteks “Soliditas,” vol. 3,  no. 1,  p. 7, 2020, doi: 10.31328/js.v3i1.1385.
[5] R. Ac, “Real Time Object Detection System with YOLO and CNN  Models :  A  Review,”  no.  July,  2022,  doi: 10.37896/JXAT14.07/315415.
[6] C.-Y. Wang, A. Bochkovskiy, and H.-Y. M. Liao, “YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object  detectors,”  pp.  1–17,  2022,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2207.02696
[7] T.  Peng,  D.  Zhang,  R.  Liu,  V.  K.  Asari,  and  J.  S.  Loomis, “Evaluating  the  Power  Efficiency  of  Visual  SLAM  on
Embedded GPU Systems,” Proc. IEEE Natl. Aerosp. Electron. Conf.  NAECON ,  vol.  2019-July,  pp.  117–121,  2019,  doi:
10.1109/NAECON46414.2019.9058059.
[8] M. Hatami, F. Nurapriani, W. Andriani, U. Buana, P. Karawang, and S. B. Saleh, “Deteksi Helmet Dan Vest Keselamatan Secara Realtime Menggunakan Metode Yolo Berbasis Web FLASK,” vol. 10, no. 1, pp. 221–233, 2023.
[9] P.  Wen,  M.  Tong,  Z.  D.  B,  and  Q.  Qin, Method  Based  on YOLOv3 ,  vol.  1,  no.  2019.  Springer  International  Publishing, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-57884-8.
[10]  D.  Benyang,  L.  Xiaochun,  and  Y.  Miao,  “Safety  helmet detection method based on YOLO v4,” pp. 155–158, 2020, doi: 10.1109/CIS52066.2020.00041.
[11]  Z.  P.  Xu,  Y.  Zhang,  J.  Cheng,  and  G.  Ge,  “Safety  Helmet Wearing  Detection  Based  on  YOLOv5  of  Attention Mechanism,” 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2213/1/012038.
[12]  F. Zhou, H. Zhao, and Z. Nie, “Safety Helmet Detection Based on  YOLOv5,”  in 2021  IEEE  International  Conference  on Power  Electronics,  Computer  Applications  (ICPECA) ,  Jan. 2021, pp. 6–11. doi: 10.1109/ICPECA51329.2021.9362711.
[13]  F. Fitriansyah and Aryadillah, “Penggunaan Telegram Sebagai Media Komunikasi Dalam Pembelajaran Online,” J. Hum. Bina Sarana  Inform. ,  vol.  20,  no.  Cakrawala-Jurnal  Humaniora,  p.
113, 2020, [Online].
Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/cakrawala
[14]  C.  Tristianto,  “Penggunaan  Metode  Waterfall  Untuk Pengembangan Sistem Monitoring Dan Evaluasi Pembangunan Pedesaan,” J. Teknol. Inf. ESIT , vol. XII, no. 01, pp. 7–21, 2018, [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/ESIT/article/view/18 174/9335
[15]  S. Jupiyandi, F. R. Saniputra, Y. Pratama, M. R. Dharmawan, and I. Cholissodin, “Pengembangan Deteksi Citra Mobil Untuk Mengetahui Jumlah Tempat Parkir Menggunakan CUDA Dan Modified YOLO,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 413–419, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961275.
[16]  A.  Pamuji,  “Prediksi  Otorisasi  Pengguna  Sistem  Berkas  pada Algoritma Klasifikasi dengan Teknik Naïve Bayes,” Infomatek , vol. 24, no. 1, pp. 35–44, 2022,
doi:
10.23969/infomatek.v24i1.4604.
[17]  Karsito  and  S.  Susanti,  “Klasifikasi  Kelayakan  Peserta Pengajuan  Kredit  Rumah  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol.
9, pp. 43–48, 2019.