Abstrak—Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem deteksi  Alat  Pelindung  Diri  (APD)  pada  pekerja  konstruksi menggunakan  kamera  dan  algoritma  deteksi  objek  YOLOv7 berbasis Convolutional Neural Network. Sistem ini memberikan pengawasan  dan  peringatan  terhadap  penggunaan  APD  yang tidak  lengkap.  Dataset  yang  digunakan  mencakup  beberapa sasaran  kelas  seperti  orang,  kepala,  helm  empat  warna, kacamata, rompi, sarung tangan, dan sepatu keselamatan kerja. Model-model yang telah dikembangkan mencapai akurasi yang baik, terutama YOLOv7 pada jarak ideal 3 meter dan 4,5 meter dengan  nilai  mAP  0,912  dan  0,947  masing-masing.  Pengujian mekanisme alarm menunjukkan akurasi sebesar 1,0 pada jarak 1,5  meter  dan  3  meter.  Namun,  pada  kondisi  hujan  dan pencahayaan  kurang,  akurasi  model  sedikit  menurun. Penghalang  seperti  bagian  tubuh  atau  benda  menyebabkan kesulitan mendeteksi sarung tangan dan kacamata secara tepat. Usaha telah dilakukan untuk menempatkan objek secara ideal, tetapi  hal  ini  tidak  efektif  dalam  mendeteksi  kedua  objek tersebut.  Penelitian  ini  menjadi  langkah  maju  dengan menghadirkan  lebih  banyak  sasaran  kelas  dibandingkan penelitian sebelumnya.
Kata Kunci—Sistem, Deteksi, Alat Pelindung Diri, Convolutional Neural Network.

## I. PENDAHULUAN
LAT Pelindung Diri selanjutnya disingkat APD adalah suatu  alat  yang  mempunyai  kemampuan  untuk melindungi  seseorang  yang  fungsinya  mengisolasi  sebagian atau  seluruh  tubuh  dari  potensi  bahaya  di  tempat  kerja. Penggunaan  APD  diatur  dalam  Peraturan  Menteri  Tenga Kerja  dan  Transmigrasi  Republik  Indonesia  NOMOR PER.08/MEN/VII/2010  tentang  ALAT  PELINDUNG  DIRI [1].
Walaupun  sudah  diatur  dalam  peraturan  pemerintah, belum  menjamin  semua  pekerja  menggunakan  APD  saat diinstruksikan  untuk  digunakan.  Melalui  jurnal  Menakar Implementasi  Kebijakan  Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja di  Indonesia  oleh  Masrully  pada  tahun  2019,  Sekretaris Umum BPD Gabungan Pelaksana Konstruksi Indonesia atau GAPENSI menyatakan bahwa menurutnya sejumlah proyek konstruksi  yang  digarap  perusahaan  BUMN  sering  didapati pekerja yang mengabaikan keselamatan kerja [2].
Dalam  penanggulangan  kelalaian  penggunaan  APD, perusahaan-perusahaan  yang  melakukan  pekerjaan  pada umumnya  sudah  mengerahkan  supervisor  atau  pengawas berupa petugas K3 atau Ahli K3 yang dimana juga bertugas untuk mengawasi penggunaan APD sebagai salah satu bentuk K3. Pengerahannya diatur dalam PERATURAN MENTERI PEKERJAAN    UMUM    DAN    PERUMAHAN  RAKYAT NOMOR  :  21/PRT/M/2019  tentang  Pedoman  Sistem Manajemen Keselamatan Konstruks [1] i. Tetapi, petugas K3
yang  dikerahkankan  pada  umumnya  masih  melakukan pengawasan  secara  manual.  Disini  seperti  yang  diketahui yaitu  manusia  memilki  batasan  tertentu  dimana  luas  area pengawasan yang terlalu luas dan banyaknya jumlah pekerja yang harus diawasi menjadi tantangan.
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  ada,  penulis  ingin membuat  sebuah  sistem  pendeteksi  Alat  Pelindung  Diri (APD)  pada  pekerja  konstruksi  dengan  menggunakan algoritma  multi  object  detection  yaitu  YOLOv7.  Algoritma ini  merupakan  algoritma  object  detection  versi  pembaruan dari  algoritma  YOLO  sebelum-sebelumnya  yang  berbasis Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Penulis  berharap dengan  adanya  sistem  pendeteksi  ini  akan  memudahkan proses pengawasan terhadap penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) pada pekerja di lokasi konstruksi.

## II. PENELITIAN TERKAIT
Deteksi APD pada pekerja konstruksi telah menjadi bidang penelitian  yang  penting  beberapa  tahun  terakhir  karena pentingnya penggunaan APD saat bekerja untuk mengurangi cidera maupun kematian jika terjadi kecelakaan kerja. Selain itu, Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Ketenagakerjaan  mencatat,  jumlah  kecelakaan  kerja  di Indonesia  sebanyak  265.334  kasus  sejak  Januari-November 2022.    Jumlah    tersebut    naik    13,26%    dibandingkan sepanjang tahun 2021 yang sebesar 234.270 kasus. Kang et al. (2017) menemukan bahwa 70% dari semua insiden jatuh melibatkan kekurangan APD [3].
Md. Ferdous dan Sk. Md. Masudul Ahsan pada bulan April 2022  lalu  melakukan  penelitian  dimana  mereka  membuat sistem  pendeteksi  APD  otomatis  berbasis  Visi  Komputer. Sedangkan  untuk  algoritma  deteksi  yang  digunakan, penelitian ini menggunakan arsitektur anchor-free YOLO — yaitu YOLO versi X atau YOLOX secara spesifik. Penelitian ini menggunakan dataset bernama "CHVG Dataset" dimana CHVG  merupakan  kependekan  dari  Color  Hardhat  Vest Glass  yang  merupakan  deskripsi  dari  isi  dari  dataset  itu sendiri. Dari hasil pengujian yang dilakukan, didapatkan rata- rata  mAP  terbesarnya  yaitu  89,84%  yang  dihasilkan  oleh model dengan jenis YOLOX-m [4].
Dalam  sebuah  studi  baru-baru  ini,  Priyanto  pada  tahun 2022  juga  melakukan  penelitian  mengenai  deteksi  helm keselamatan  kerja  dengan  menerapkan  metode  CNN  yang menggunakan  algoritma  object  detection  yaitu  YOLOv5. Sistem  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  sudah  real- time dimana dapat menerima input berupa feed webcam dan juga  terdapat  mekanisme  alarm  yang  terpicu  jika  terdeteksi ada orang yang tidak menggunakan helm keselamatan kerja. Dari  hasil  pengujian  sistem  yang  dilakukan  dengan  jarak  1

## Sistem Pendeteksi Alat Pelindung Diri (ADP) pada Pekerja Konstruksi Berbasis Convolutional Neural Network
Muhammad Naofal Nirvana , Reza Fuad Rachmadi dan I Ketut Eddy Purnama Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : fuad@its.ac.id
A
meter sampai 10 meter, didapatkan akurasi sebesar 92% pada kondisi  normal  dan  82%  pada  kondisi  penerangan  yang kurang.
Dapat  disimpulkan  bahwa  deteksi  APD  telah  menjadi bidang  penelitian  aktif  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  dan berbagai  penelitian  telah  mengusulkan  pendekatan  yang berbeda  menggunakan  visi  komputer  dan  teknik  deep learning.  Penelitian-penelitian yang telah disebutkan di  atas telah  mendemonstrasi  bahwa  pendekatan  dengan  deep learning telah mencapai hasil akurasi dan proses deteksi yang tinggi  dan  cepat,  membuatnya  cocok  untuk  sistem  deteksi APD  secara  real  time  yang  dapat  membantu  pengawasan penggunaannya  di  lapangan.  Namun,  penelitian  yang  lebih lanjut dibutuhkan agar sistem-sistem tersebut dapat mencapai akurasi lebih tinggi dan proses deteksi yang lebih cepat dan membuatnya  lebih  kokoh  dalam  segala  kondisi  dan lingkungan.

## III. METODOLOGI

## A. Alur Kerja Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  alur  kerja  penelitian  sebagai pedoman untuk penulis selama melakukan penelitian.

## B. Akuisi Dataset
Dataset  yang  digunakan  untuk  training  YOLOv7  berupa dataset berisi citra-citra yang mengandung personel lapangan proyek  yang  mengenakan  Alat  Pelindung  Diri  (APD)  dan yang  tidak  mengenakan  APD.  Untuk  penelitian  ini,  dataset yang digunakan bersumber dari:(1)CHVG Dataset oleh Md. Ferdous dan Sk. Md. Masudul Ahsan: Dataset ini merupakan dataset yang dibuat dan digunakan pada penelitian oleh Md. Ferdous dan Sk. Md. Masudul Ahsan pada bulan Juni tahun 2022  tentang  sistem  pendeteksi  APD.  CHVG  merupakan singkatan dari Color Hardhat, Vest, Glass yang menggambarkan  konten  dari  dataset  itu  sendiri.  Dataset  ini berisi  delapan  kelas  yang  berbeda,  yaitu  helm  keselamatan kerja  empat  warna (merah,  biru,  kuning,  dan  putih)  dimana setiap  warna  memiliki  kelasnya  sendiri,  rompi,  kacamata pengaman, tubuh orang, dan kepala orang. Dataset ini berisi 1.699  gambar  dengan  ukuran  640x640  dan  anotasi  yang
sesuai dari delapan kelas tersebut ;(2)Gloves Dataset, Boots Dataset, dan PPE-Detection dari Roboflow Universe: Penulis mengambil  tiga  macam  dataset  dari  website  Roboflow Universe  yaitu  Gloves  Dataset,  Boots  Dataset,  dan  PPE- Detection.  Ketiga  dataset  tersebut  merupakan  dataset  yang disediakan  secara  open  source  oleh  Roboflow  yang  dapat digunakan  secara  umum  karena  sifatnya  yang  open  source. Sesuai  namanya,  ketiga  dataset  tersebut  berisi  citra  sarung tangan,  sepatu  keselamatan  kerja,  dan  rompi  yang  sesuai dengan  ketentuan  APD.  Dataset  ini  memiliki  empat  kelas yaitu  glove,  safety  boot,  vest,  dan  worker  yang  sudah dianotasikan dengan sesuai. Dataset  ini memiliki total  1302 gambar dengan campuran resolusi 1920x1080 dan 640x640.

## C. Preprocessing Dataset
Setelah  mengumpulkan  dataset-dataset  seperti  yang disebutkan  pada  Subbab  III-B,  selanjutnya  akan  disebut Dataset Deteksi APD sebagai penggabungan keempat dataset tersebut  untuk  mempersingkat.  Ada  beberapa  proses  yang dilakukan  untuk  Dataset  Deteksi  APD  agar  bisa  digunakan untuk  proses  training  dengan  lebih  baik.  Proses  tersebut meliputi  anotasi  ulang  dataset,  pembagian  dataset,  dan augmentasi citra. Untuk penelitian ini, proses-proses tersebut dilakukan pada platform Roboflow.

## 1) Anotasi Ulang Dataset
Dataset  Deteksi  APD  sudah  memiliki  pelabelan  atau anotasinya masing-masing namun terdapat dua class berbeda pada  objek  yang  sama  yaitu  kelas person dan  kelas worker yang ditujukan untuk  objek badan orang dari kepala hingga ujung kaki. Proses anotasi ulang  citra dilakukan di platform Roboflow  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4.  Sehingga setelah  anotasi  ulang  terdapat  sepuluh  kelas  pada  Dataset Deteksi  APD  yaitu red , yellow , blue , white , person , head , glass , vest , glove , dan safety boot .

## 2) Pembagian Dataset
Pembagian  dataset  merupakan  tahap  dimana  dataset dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  dengan  perbandingan jumlah  data  tertentu.  Pada  penelitian  ini,  Dataset  Deteksi APD akan dibagi menjadi 3 kelompok / set dengan  rasio  80%
Gambar 1.  Alur  Kerja Penelitian.
train  set ,  10% validation  set ,  dan  10% test set . Pembagian dataset  ini  bertujuan  agar  proses training,  validation dan testing dapat  dijalankan.  Pembagian  dataset  dengan  rasio tersebut  disesuaikan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh M.  Ferdous  dan  S.  M.  Ahsan  yang  melakukan  pembagian dataset  dengan  rasio  yang  sama  dan  menghasilkan  akurasi yang baik. Setelah dibagi dengan rasio tersebut, detail Dataset Deteksi APD bisa dilihat pada Tabel 1.

## 3. Augmentasi  Citra
Augmentasi  citra  merupakan  proses  memodifikasi  satu citra  menjadi  beberapa  citra  dengan  karakteristik  yang berbeda-beda  seperti  memberikan  perubahan    orientasi, kecerahan,    penerangan,    rotasi,    dan lain-lain seperti pada Gambar  5  sebagai  contoh.  Pada  penelitian  ini  augmentasi citra  yang  dilakukan  menggunakan  konfigurasi  sebagai berikut:
1. Outputs per training example : 3.
2. Flip : Vertical, Horizontal.
3. 90 ∘ Rotate : Clockwise, Counter-Clockwise .
4. Hue : Between − 50 ∘ and + 50 ∘ . 5. Saturation : Between -50% and + 50%.
6. Brightness : Between  -35% and + 35%.
7. Exposure : Between -0% and + 0%.
8. Noise : Up  to 5% of  pixels .
Detail  akhir  Dataset  Deteksi  APD  setelah  melalui  proses augmentasi  citra  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Sampel  citra CHVG Dataset dapat dilihat pada Gambar 2 dan Sampel citra
pada  dataset  Gloves  Dataset,  Boots  Dataset,  dan  PPE- Detection dpat dilihat pada Gambar 3.

## D. Training Validation, dan Testing Model YOLOv7
Dataset  yang  sudah  melalui  preprocess  sebelumnya  di Roboflow  dan  sudah  memiliki  anotasi  yang  sesuai  lalu digunakan  untuk  training  model  menggunakan  algoritma YOLOv7.  Training  ini  merupakan  proses  pelatihan  model dengan  input  citra  dari  dataset  yang  sudah  diberi  anotasi dimana  gambar  dan  anotasinya  tersebut  diolah  hingga menghasilkan  suatu  karakteristik  atau  pola  khusus  dari kelas/label  yang  ditentukan  sebelumnya  lewat  anotasi sehingga  selanjutnya  dapat  digunakan  komputer  untuk memprediksi  citra  yang  nantinya  dideteksi.  Saat  proses training tersebut berjalan, akan dijalankan juga secara paralel proses validasi pada akhir setiap iterasi proses training model yang menggunakan Validation Set untuk mengevaluasi hasil setiap iterasi training tersebut.
Proses  training  pada  penilitian  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan  pretrained  models  yang  disediakan  dari repository  YOLOv7.  Varian  model  yang  akan  digunakan yaitu  varian  YOLOv7  dan  YOLOv7-X.  Berdasarkan penjelasan dari repository YOLOv7, pretrained models yang disediakan  merupakan  hasil  training  menggunakan  dataset COCO  2017  [5].  Perbedaan  utama  dari  varian-varian
(a) Kelas Lama                                         (b)   Kelas Baru Gambar 4. Nama Kelas Lama dengan Nama Kelas Baru.
Gambar  5 . (a) Sebelum Augmentasi. (b) Setelah augmentasi Noise, Hue,  Saturation,  Brightness, dan Exposure.
Tabel 2. Detail Dataset Deteksi APD Setelah Proses Augmentasi Citra
Detail Keterangan Total Citra 7795 Jumlah Training Set 7191 Jumlah Validation Set 301 Jumlah Testing Set 303 Jumlah label "red" 1560 Jumlah label "yellow" 3792 Jumlah label "blue" 1680 Jumlah label "white" 4527 Jumlah label "person" 15864 Jumlah label "head" 2517 Jumlah label "glass" 2280 Jumlah label "vest" 7374 Jumlah label "glove" 4017 Jumlah label "safety boot" 4467
(a) Sampel Citra                                    (b)  Sampel Citra
Gambar 2.  Sampel citra  CHVG  Dataset. (a) Sampel Citra                                 (b)  Sampel Citra
Gambar  3.  Sampel  citra  pada  dataset  Gloves  Dataset,  Boots Dataset, dan PPE-Detection.
Tabel 1. Detail Dataset Deteksi APD Detail Keterangan Total Citra 3001 Jumlah Training Set 2397 Jumlah Validation Set 301 Jumlah Testing Set 303
pretrained models tersebut berada pada jumlah parameternya dimana  jumlah  parameter  memengaruhi  kedalaman  dan kompleksitas model [6].
Selanjutnya,  proses  testing  akan  melalui  tiga  tahap  yaitu testing  menggunakan  testing  set  dari  Dataset  Deteksi  APD, testing  berdasarkan  jarak,  dan  testing  pada  kondisi  tidak ideal. Ketiga tahap tersebut akan memberikan gambaran lebih dalam mengenai  performa setiap varian model YOLO yang telah  dilatih  dan  akan  ditentukan  varian  model  mana  yang memiliki  performa  terbaik  untuk  digunakan  oleh  sistem deteksi. Konfigurasi  Training  menggunakan YOLOv7 dapat dilihat pada Tabel 3 dan Perbedaan Jumlah Parameter untuk Masing-Masing  Varian Pre-Trained  Model YOLOv7  dapat dilihat pada Tabel 4.
Sistem  pendeteksi  Alat  Pelindung  Diri  (APD)  ini  akan memanfaatkan  YOLOv7  untuk  melakukan  prediksi  pada input data yang diterima. Input  pada sistem ini berupa citra yang diterima dari webcam  atau kamera yang terhubung ke komputer  yang  akan  menjalankan  sistem.  Flowchart  untuk sistem pendeteksi APD ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Sistem  akan  dibuat  dalam  bentuk  file  script  python  yang dapat dijalankan pada device komputer atau laptop. File script python  "detect.py"  dari  repositori  YOLOv7  dijadikan referensi dalam pembuatan script tersebut wang2022yolov7.
Sebelum  dijalankan  melalui  terminal,  sistem  akan  bisa menerima  beberapa  parameter  input  untuk  menjalankan prediksi  dengan  model  YOLOv7.  Sistem  membutuhkan minimal  dua  input  yaitu  input  berupa  bobot  hasil  training model  dan  input  citra  yang  dapat  berupa  feed  kamera  dari webcam  yang  digunakan  atau  berupa  file  citra  atau  video maupun streaming dari CCTV. Tiap frame yang masuk dari input  citra  akan  digunakan  untuk  proses  inference  melalui model  YOLOv7.  Hasil  dari  inference  menggunakan YOLOv7  akan  menghasilkan  output  berupa  posisi  untuk objek  yang  dideteksi  yaitu  x,  y  serta  dimensi  dari  objeknya yaitu width (w) dan height (h) serta informasi nama kelas dan confidence  score untuk  tiap  objek  yang  dideteksi.  Hasil output inference yang  didapat  lalu  digunakan  untuk menggambar bounding  box pada  frame  citra  yang  sedang di inference seperti pada Gambar 7.
Fungsi  alarm  akan  terpicu  setelah  dalam  frame  yang sedang  di- inference terdeteksi  objek  dengan  kelas person (orang)  kemudian  terdeteksi  objek  dengan  kelas  bernama head (kepala)  atau  jika  tidak  terdeteksi  salah  satu  dari objek  komponen  APD.  Fungsi  alarm  ini  berisi  perintah untuk memainkan audio alarm untuk mensimulasikan sirine
(a) Output Box                                      (b) Contoh Alarm Gambar  7. Output  Sistem.
Gambar    8. Grafik Box    Loss , Objectness    Loss ,    dan Classification Loss Untuk Hasil Training YOLOv7.
Tabel 5.
Hasil Validation YOLOv7 Untuk Semua Kelas Weight Name Class Precision Recall mAP YOLOv7 YOLOv7-X all 0.823 0.87 0.848 0.825 0.877 0.888
Gambar 9. Grafik Box Loss , ObjectnessLoss ,  dan Classification Loss Untuk Hasil Training YOLOv7-X.
Tabel 3.
Konfigurasi Training menggunakan YOLOv7 Jenis Konfigurasi
Detail batch_size 16 epoch 55 imgsize 640
data Dataset Deteksi APD optimizer SGD device CUDA
Tabel 4. erbedaan Jumlah Parameter untuk Masing-Masing Varian Pre- Trained Model YOLOv7 Nama  Varian Jumlah Parameter
YOLOv7 YOLOv7-X 36,9 Juta 71,3 Juta
Gambar 6. Flowchart  Sistem.
alarm. Selain menjalankan fungsi alarm, akan juga dijalankan perintah untuk menampilkan text “APD TIDAK LENGKAP” pada frame yang sedang di- inference seperti yang ditunjukan pada Gambar 7.

## IV. HASIL

## A. Hasil Training dan Validation Model YOLOv7
Pada bagian ini akan dipaparkan metrik evaluasi antara tiap bobot  yang  dihasilkan  dengan  model pretrained YOLOv7. Proses training ini  dilakukan  menggunakan resource dari Google Colab.
1) Hasil Training YOLOv7
Berikut  merupakan  pemaparan  dari  hasil  training  untuk bobot  yang  dilatih  menggunakan pretrained  weight dari YOLOv7 dalam bentuk grafik loss . Training pada YOLOv7 ini  menggunakan  input image  size 640x640, batch  size sebesar 16, dan epoch berjumlah 55.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  8  penurunan  nilai  dari  setiap jenis loss untuk  hasil  training  dengan  YOLOv7  dari epoch pertama  sampai  terakhir.  Penurunan  yang  signifikan  terjadi saat memasuki epoch kedua untuk ketiga jenis loss kemudian mengalami penurunan yang konsisten hingga epoch terakhir. Hal  tersebut menunjukkan proses pembelajaran model  yang berjalan dengan baik karena pada epoch terakhir, ketiga nilai loss mencapai angka yang kecil yaitu di bawah 0,026. Hasil
training untuk model YOLOv7 ini secara keseluruhan masih di bawah YOLOv7-X dengan selisih nilai loss yang kecil.

## 2) Hasil Training YOLOv7-X
Berikut  merupakan  pemaparan  dari  hasil  training  untuk bobot  yang  dilatih  menggunakan pretrained  weight dari YOLOv7-X  dalam  bentuk  grafik loss .  Training  pada YOLOv7-X  ini  menggunakan  input image  size 640x640, batch size sebesar  16, dan epoch berjumlah 55.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  9  penurunan  nilai  dari  setiap jenis loss untuk hasil training dengan YOLOv7-X dari epoch pertama  sampai  terakhir.  Penurunan  yang  signifikan  terjadi saat memasuki epoch kedua untuk ketiga jenis loss kemudian mengalami penurunan yang konsisten hingga epoch terakhir. Hal  tersebut menunjukkan proses pembelajaran model  yang berjalan dengan baik karena pada epoch terakhir, ketiga nilai loss mencapai angka yang kecil yaitu di bawah 0,025. Hasil training untuk model YOLOv7-X ini merupakan hasil terbaik dibanding varian lainnya.
3) Hasil Validation Untuk Semua Varian YOLOv7
Berikut merupakan pemaparan dari hasil validation untuk semua bobot yang  dilatih  menggunakan pretrained  weight dari  YOLOv7  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel 5 .  Hasil validasi  berikut  ini merupakan  validasi  pada  epoch  terakhir
Gambar  10.Hasil  Prediksi  Pada  Pengujian  Performa Berdasarkan Jarak (YOLOv7 Pada Jarak 1,5 Meter).
Gambar 11. Hasil Prediksi Pada Kondisi Tidak Ideal (YOLOv7).
Tabel 6.
Hasil Testing Weight dari Training Menggunakan Pretrained Weight
YOLOv7 Weight Name Clas s Precisio n Recal l mAP mAP .5:.95 Inference Time (ms) YOLOv7 YOLOv7-X all 0.865 0.841 0.82 0.844 0.877 0.889 0.5 82 0.5 94
4 . 8 5 . 8
Tabel  7 . Hasil  Testing  YOLOv7  Berdasarkan  Jarak  Untuk Semua Kelas Jarak Class Precision Recall mAP 1,5 Meter 0.815 0.77 0.831 3  Meter 0.779 0.833 0.912 4,5 Meter all 0.806 0.801 0.947 6  Meter 0.794 0.71 0.824 7,5 Meter 0.985 0.625 0.745 Tabel  8 . Hasil  Testing  YOLOv7-X  Berdasarkan  Jarak Untuk Semua Kelas Jarak Class Precision Recall mAP 1,5 Meter 0.725 0.783 0.844 3  Meter 0.793 0.809 0.892 4,5 Meter all 0.742 0.8 0.887 6  Meter 0.717 0.699 0.815 7,5 Meter 0.641 0.724 0.767 Tabel  9 .
Hasil  Testing  YOLOv7  Berdasarkan  Jarak  Untuk Kelas glass dan glove Jarak Class Precision Recall mAP 1,5 Meter 3  Meter
4,5 Meter
6  Meter 7,5 Meter glass glove glass glove glass glove
glass glove glass glove 0.599 1 0.796 1 1 1 0.999 1 1 1 0.299 0.38 0.4 0.425 0.256 0.151 0.111 0 0 0 0.397 0.808 0.607 0.961 0.782 0.819 0.38 0.366 0 0.172
yaitu  epoch  ke  55 dengan menggunakan validation set dari Dataset Deteksi APD. Hasil validation menunjukkan  bahwa tidak  ada  perbedaan signifikan  antar  bobot  untuk  semua metrik  evaluasinya. YOLOv7-X menunjukkan hasil terbaik sebagai bobot dengan parameter terbanyak dimana nilai mAP yang  diperoleh  sebesar  0,888.  Sedangkan  YOLOv7 menunjukkan  hasil  paling  rendah dengan  nilai  mAP sebesar 0,877.

## B. Hasil Testing YOLOv7 Menggunakan Testing Set Dataset Deteksi APD
Berikut  merupakan  pemaparan  dari  hasil  testing  untuk bobot  yang  dilatih  menggunakan  pretrained  weight  dari YOLOv7.  Proses  testing  berikut  ini  menggunakan  Testing Set  dari  Dataset  Deteksi  APD.  Hasil  testing  untuk  setiap bobot dapat dilihat pada Tabel 6.
Berdasarkan  hasil  testing,  dapat  disimpulkan  bahwa YOLOv7 memiliki performa yang baik  dalam hal precision dan  mAP  secara  keseluruhan,  dengan  waktu  inferensi  yang lebih cepat.

## C. Hasil Testing YOLOv7 Berdasarkan Jarak
Pada  bagian  ini  akan  memaparkan  hasil  deteksi  pada citra  pengujian  yang  dibagi  menjadi  beberapa  variasi  jarak dari  kamera.  Data  citra  pengujian  yang  digunakan  meliputi 12  citra  untuk  masing-masing  jarak  yaitu  1,5  meter,  3 meter,  4,5  meter,  6  meter,  dan  7,5  meter.  Objek  pada pengujian  ini  menggunakan  APD  secara  lengkap  namun hanya  menggunakan  helm  berwarna  kuning  dan  putih  saja karena  keterbatasan  sumber  daya  peneliti.  Contoh  hasil prediksi pada pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 10. 1. Hasil Testing YOLOv7 Berdasarkan Jarak Untuk Semua Kelas: Hasil testing untuk bobot YOLOv7 pada jarak 1,5 meter sampai 7,5 meter untuk  semua kelas dapat  dilihat pada Tabel 7.
2. Hasil  Testing  YOLOv7-X  Berdasarkan  Jarak  Untuk Semua Kelas: Hasil testing untuk bobot YOLOv7-X pada jarak 1,5 meter sampai 7,5 meter untuk semua kelas dapat dilihat  pada  Tabel  8.  Dapat  disimpulkan  bahwa  baik YOLOv7  maupun  YOLOv7-X  memiliki  kinerja  yang baik  dalam  mendeteksi  APD  pada  jarak  yang  berbeda- beda.  Meskipun  terjadi  penurunan  performa  seiring dengan  peningkatan  jarak,  kedua  model  ini  tetap  dapat
digunakan untuk mendeteksi APD pada jarak yang lebih jauh.
D. Hasil  Testing  YOLOv7  Berdasarkan  Jarak  Untuk  Kelas glass dan glove
Pada  Bagian  ini  akan  membahas  mengenai  hasil testing YOLOv7 berdasarkan jarak untuk kelas glass dan glove yang memiliki  nilai  metrik  paling  kecil  dibandingkan  kelas  lain. Hasil testing untuk  bobot  YOLOv7  pada  jarak  1,5  meter sampai  7,5  meter  untuk  kelas glass dan glove dapat  dilihat pada Tabel 9.
Nilai-nilai yang signifikan jauh lebih rendah tersebut untuk kelas glass dan glove jika  dibandingkan  dengan  nilai  hasil pengujian  untuk  kelas  lainnya  disebabkan  oleh  kelas glass pada  Dataset  Deteksi  APD  merupakan  salah  satu  kelas yang under-represented yang  berarti  jumlah  labelnya  jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan kelas lainnya meskipun Dataset  Deteksi  APD  sudah  dilakukan preprocess augmentasi  gambar  yang  menambahkan  variasi  citra  untuk setiap kelas termasuk glass . Kedua objek tersebut  juga bisa menjadi tidak terlihat pada frame karena tertutup oleh badan pemakainya  sendiri.  Oleh  karena  itu,  disarankan  untuk memakai  kacamata  dengan  frame  lebih  tebal  dan  tidak transparan  serta  membuka  telapak  tangan  dengan  lebar  dan memperlihatkan  kelima  jari  tangan  dalam  implementasi sistem untuk mendeteksi kacamata dan sarung tangan.

## E. Hasil Testing YOLOv7 pada Kondisi Tidak Ideal
Pada bagian ini akan memaparkan hasil testing model pada citra yang diambil saat kondisi tidak ideal. Kondisi tidak ideal adalah kondisi saat pencahayaan rendah dan dalam keadaan hujan.  Sampel  citra  yang  dijadikan  pengujian  deteksi  pada bagian ini berjumlah 48 citra tanpa variasi jarak. Contoh hasil prediksi pada testing ini dapat dilihat pada Gambar 11. Hasil testing untuk  semua  varian  bobot  pada  kondisi  tidak  ideal untuk semua kelas dapat dilihat pada Tabel 10.
Dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  tidak  ideal  pada  citra pengujian  akan  memengaruhi  performa  model.  Meskipun begitu,  semua  model  yang  diuji  secara  keseluruhan  tetap mampu  melakukan  deteksi  APD  pada  kondisi  yang  tidak ideal  dengan  nilai  yang  cukup  baik.  Model  YOLOv7 menunjukkan performa terbaik dengan nilai mAP tertinggi.

## F. Hasil  Implementasi  Model  Pada  Sistem  Pendeteksi  Alat Pelindung Diri
Subbab ini akan memaparkan hasil dari dua jenis pengujian pada  sistem  pendeteksi  APD.  Flowchart  sistem  ini  sudah dijelaskan  pada  Subbab  III-E  dan  sudah  dijelaskan  juga bahwa sistem akan memicu alarm jika setelah terdeteksinya objek person (orang)  kemudian  terdeteksi  objek head (kepala)  atau  tidak  terdeteksinya  salah  satu  dari  objek komponen APD.
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  mengambil  beberapa sampel  frame  dari  hasil  rekaman  objek  pengujian  pada  2 kondisi  yaitu  kondisi  perbedaan  jarak  dan  kondisi  tidak ideal.  Selain  itu,  semua  pengambilan  video  rekaman dilakukan pada sudut 45 derajat yang mensimulasikan sudut CCTV. Pengujian ini berfokus kepada seberapa akurat sistem memicu alarm saat dibutuhkan, positive berarti alarm terpicu dan negative berarti  alarm  tidak  aktif.  Pengujian  sistem dijalankan menggunakan laptop peneliti dimana semua proses inference berjalan  dengan Frame  Per  Second (FPS)  yang
Tabel 10. Hasil Testing Weight dari Training Menggunakan Pretrained Weight
YOLOv7 Pada Kondisi Tidak Ideal Untuk Semua Kelas Weight Name Class Precision Recall mAP YOLOv7 YOLOv7-X all 0.799 0.795 0.677 0.658 0.784 0.764 Tabel 11.
Hasil Pengujian Sistem Pada Perbedaan Jarak Tanpa Kelas "glass" dan
"glove" Jarak TP TN FP FN Akurasi Jumlah Sampel 1,5 Meter 46 42 0 0 100% 88 3  Meter 36 45 0 0 100% 81
4,5 Meter 36 45 6 0 93,1% 87 6  Meter 44 39 9 0 90,2% 92
7,5 Meter 34 42 4 0 95% 80 Tabel 12.
Hasil Pengujian Sistem Dalam Kondisi Tidak Ideal Tanpa Kelas
glass dan glove TP TN FP FN Akurasi 27 36 2 0 96,9%
63 2
65  sampel  citra
berkisar sebesar 1 hingga 2 FPS. Pada pengujian ini juga akan digunakan  varian  model  YOLOv7 yang secara keseluruhan mendapat hasil terbaik pada semua tahap testing .
Selain  itu,  merujuk  pada  Subbab  IV-D  yang  membahas hasil testing model pada kelas glass dan glove yang bernilai sangat  rendah,  pengambilan  data  citra  pada  pengujian  ini menempatkann objek yang ideal dimana objek menggunakan kacamata dengan frame lebih tebal dan tidak transparan serta membuka telapak tangan dengan lebar. Namun, hal tersebut tidak  membantu  dalam  mendeteksi  kacamata  dan  sarung tangan.
G. Pengujian  Sistem  Pada  Perbedaan  Jarak  Tanpa  Kelas glass dan glove
Pada percobaan ini, kelas glass dan glove akan dihiraukan dalam  proses  prediksi  untuk  memicu  alarm.  Hasil  dari masing-masing varian jarak ditunjukkan pada Tabel 11.
Dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendeteksi  Alat Pelindung Diri dapat melakukan deteksi pada perbedaan jarak dari  1,5  meter  hingga  7,5  meter  dengan  baik  jika  objek komponen APD kacamata dan sarung tangan dihiraukan pada proses  deteksi.  Namun,  jika  objek  kacamata  dan  sarung tangan  termasuk  dalam  proses  deteksi,  sistem  pendeteksi akan menunjukkan performa yang sangat rendah.
H. Pengujian  Sistem  Dalam  Kondisi  Tidak  Ideal  Tanpa Kelas glass dan glove
Pada percobaan ini, kelas glass dan glove akan dihiraukan dalam  proses  prediksi  untuk  memicu  alarm.  Hasil  dari pengujian ini ditunjukkan pada Tabel 12. Dapat dilihat pada Tabel 12, setelah sistem menghiraukan kelas glass dan glove pada  proses  deteksi,  nilai  akurasi  meningkat secara signifikan  dengan  nilai  96,9%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa sistem sangat terhambat dalam mendeteksi kelas glass dan glove .
Dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendeteksi  Alat Pelindung  Diri  dapat  melakukan  deteksi  pada  kondisi  tidak ideal  dengan baik  jika objek komponen APD kacamata dan sarung  tangan  dihiraukan  pada  proses  deteksi.  Namun,  jika objek  kacamata  dan  sarung  tangan  termasuk  dalam  proses
deteksi, sistem pendeteksi akan menunjukkan performa yang sangat rendah.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini, terdapat  beberapa kesimpulan yang dapat  diambil yaitu;(1)Berdasarkan seluruh pengujian, varian YOLOv7 menjadi pilihan yang optimal untuk deteksi APD yang kemudian digunakan untuk semua percobaan pada pengujian  sistem.  Hasil testing menggunakan testing  set , pengujian  berdasarkan  perbedaan  jarak,  pengujian  pada kondisi  tidak  ideal,  dan  pengujian  pada  kondisi  keramaian secara berurutan memiliki mAP bernilai 0.877, 0.93, 0.784, dan 0,856.;(2)Merujuk  pada  regulasi  yang  mengatur  tentang APD, fitur  deteksi  pada  sistem  yang  telah  dikembangkan telah  memenuhi  ketentuan  APD  yang  telah  diatur  pada undang-undang  tersebut.  Namun,  akurasi  sistem  dalam mendeteksi objek kacamata dan sarung tangan masih kurang memenuhi  ketentuan  dalam  memberikan  pengawasan  dan peringatan pada penggunaan APD.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Menteri   Ketenagakerjaan,  Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  dan Transmigrasi  Republik  Indonesia  Tentang  Alat  Pelindung  Diri,  No. PER.08/MEN/VII/2010.  Jakarta:  Kementerian  Ketenagakerjaan Indonesia, 2010.
[2] M.  Masrully,  “Menakar  implementasi  kebijakan  keselamatan  dan kesehatan kerja di Indonesia,” Jurnal Wacana Kinerja: Kajian Praktis- Akademis Kinerja dan Administrasi Pelayanan Publik , vol. 22, no. 1, p. 17, Jul. 2019, doi: 10.31845/jwk.v22i1.141.
[3] Y. Kang, S. Siddiqui, S. J. Suk, S. Chi, and C. Kim, “Trends of fall accidents in the U.S. construction industry,” J Constr Eng Manag , vol. 143, no. 8, Aug. 2017, doi: 10.1061/(asce)co.1943-7862.0001332.
[4] M.  Ferdous  and  S.  M.  M.  Ahsan,  “PPE  detector:  A  YOLO-based architecture  to  detect  personal  protective  equipment  (PPE)  for construction  sites,” PeerJ  Comput  Sci ,  vol.  8,  pp.  1–24,  2022,  doi: 10.7717/peerj-cs.999.
[5] 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,”  in Proceedings  of  the  IEEE/CVF  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition ,  Jul.  2022,  pp.  1–15. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2207.02696
[6] Y.  B.  and  A.  C.  I.  Goodfellow, Deep  Learning .  Cambridge:
Massachusetts Institute of Technology Press, 2016.