Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Alat Pelindung Diri (APD) untuk Pekerja Proyek dengan Menggunakan Algoritma Yolov5
Muhamad Alfin Taufiqurrochman 1* , Herny Februariyanti 2
1*,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi Jaw a Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 20 December 2023 Received in revised form 25 February 2024 Accepted 25 March 2024 Available online April 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i2.1960.

## Keywords:
Personal Protective Equipment; Artificial Intelligence; Computer Vision; Yolov5.

## Kata Kunci:
Alat Pelindung Diri; Artificial Intelligence; Computer Vision; Yolov5.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The risk of work accidents that can be experienced by project workers is very high in the world of construction. This can be caused by behavioral factors, one of which is project workers' indiscipline in wearing Personal Protective Equipment (PPE), which can endanger the personal safety of project workers. By utilizing Artificial Intelligence technology,  with  the  computer  vision  domain,  researchers  created  a  PPE  detection application using the YoloV5 algorithm. The stage of creating this detection application starts from the process of problem scoping, data acquisition, data exploration, modeling, evaluation and deployment. The dataset used in making this application was taken from Saravana Alagar via Google Drive, covering 4 PPE objects, namely helmets, masks, vests and shoes. By conducting a training dataset of 100 epochs, the percentage results given were  very  good,  namely  helmets  96%,  vests  96%,  masks  95%,  and  shoes  92%.  It  is hoped that making this application can minimize cases of work accidents that occur in the project worker area and can increase discipline in using project PPE.

## a b s t r a k
Resiko kecelakaan kerja yang dapat dialami oleh pekerja proyek sangatlah tinggi dalam dunia konstruksi,. Hal ini dapat disebabkan oleh faktor perilaku, salah satunya adalah ketidakdisiplinan para pekerja proyek dalam memakai Alat Pelindung Diri (APD), yang dimana  hal  tersebut  dapat  membahayakan  keselamatan  diri  pekerja  proyek.  Dengan memanfaatkan  teknologi  Artificial  Intelligence,  berbasis  domain  computer  vision, peneliti  membuat  aplikasi  deteksi  APD  menggunakan  algoritma  YoloV5.  Tahap pembuatan aplikasi deteksi ini dimulai dari proses problem scoping, data acquisition, data  exploration,  modeling,  evaluation,  dan  deployment.  Dataset  yang  dipakai  dalam pembuatan aplikasi ini diambil dari saravana alagar melalui google drive, meliputi 4 objek APD  yaitu  helm,  masker,  rompi  dan  sepatu.  Dengan  melakukan  training  dataset sebanyak  100  epoch,  hasil  persentase  yang  diberikan  sangat  bagus,  yaitu  helm  96%, rompi 96%, masker 95%, dan Sepatu 92%. Diharapkan dari pembuatan aplikasi ini dapat meminimalisir kasus kecelakaan kerja yang terjadi pada area pekerja proyek dan dapat meningkatkan kedisiplinan dalam memakai APD proyek.
*Corresponding Author. Email: muhamadalfintaufiqurrochman@mhs.unisbank.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
(2) 2024, 471-480

## 1. Latar Belakang
Faktor perilaku merupakan salah satu permasalahan dalam  kepatuhan  menggunakan  APD  (Alat Pelindung  Diri)  yang  dapat  mencegah  terjadinya kecelakaan kerja. Teori Lawrence Green menjelaskan bahwa  perilaku  terdiri  atas  faktor  predisposisi, pendukung,  dan  pendorong  [1].  Keselamatan  dan kesehatan  kerja  merupakan  suatu  pemikiran  dan upaya untuk menjamin keutuhan dan kesempurnaan baik  jasmani  maupun  rohani.  Dengan  keselamatan dan  kesehatan  kerja  maka  para  pihak  pekerja diharapkan dapat melakukan pekerjaan dengan aman dan nyaman [2]. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh  Jayanti  dkk,  hampir  seluruh  (92.07%)  pekerja menggunakan  Alat  Pelindung  Diri  secara  tidak lengkap  dan  sebagian  kecil  (7,93%)  pekerja menggunakan  Alat  Pelindung  Diri  secara  lengkap, dan hampir (90.48%) pekerja tidak sering mengalami kecelakaan  kerja,  sedangkan  sebagian  kecil  (9,52%) pekerja sering mengalami kecelakaan kerja [3]. Dari persentase  tersebut  kasus  kecelakaan  kerja  dapat dikatakan cukup tinggi.
Dalam  sektor  konstruksi,  risiko  kecelakaan  kerja sangat  tinggi.  Berdasarkan  data  dari  BPJS Ketenagakerjaan,  jumlah  kasus  kecelakaan  kerja  di Indonesia telah mencapai 234.270 pada tahun 2021, dan angka ini terus meningkat hingga saat ini. Risiko keselamatan  di  proyek  antara  lain  jatuh  dari ketinggian,  terjebak  di  bangunan  yang  roboh, terbentur  kendaraan  proyek/alat  berat,  tersengat aliran listrik, tertimpa benda jatuh, terkena api, dan keracunan [4]. Dalam penelitian Moch. Djaohar dkk, Dimana  melakukan  Rancang  Bangun  Pengecekan Alat Pelindung Diri dengan menggunakan Algoritma YOLO. Berdasarkan hasil percobaan pengujian helm safety  dari  jarak  0 – 5  meter  dapat  terdeteksi  100% berhasil.  Masker  mulai  dari  0-5M  dapat  di  deteksi dengan akurasi 97,95%. Kacamata pengaman dari 0- 5M  berhasil  dideteksi  38,77%.  Sarung  tangan pengaman dari 0-5M dapat dideteksi 100%. Rompi keselamatan  dari  0-5M  dapat  dideteksi  97,95%. Earmuff  dari  0-5M  berhasil  97,95%.  Sepatu  safety dari  0-5M  berhasil  dideteksi  100%  [5].  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Susi  Susanti,  dalam Deteksi Helm Otomatis Untuk Keselamatan Kerja di Tempat  Proyek  Berbasis  Yolo.  Hasil  implementasi yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mendeteksi  helm menggunakan  metode  TinyYOLOv3,  Dari  hasil
pengujian pada total 50 dataset terdapat nilai akurasi tertinggi  yaitu  93%  pada  kondisi  skenario  3  dengan waktu proses 9.44 detik [6]. Rescky Marthen Mailoa dan Leo Willyanto Santoso juga melakukan penelitian yaitu  Deteksi  Rompi  dan  Helm  Keselamatan Menggunakan  Metode  YOLO  dan  CNN.  Metode YOLO  digunakan  untuk  mendeteksi  bagian  tubuh kepala  dan  badan  dari  gambar  yang  di-inputkan. Bagian tubuh yang terdeteksi kemudian dipotong dan diproses  dengan  metode  Convolutional  Neural Network  (CNN)  dengan  model  ResNet50  untuk diklasifikasikan.  Hasil  penelitian  menunjukan  model YOLO memiliki Tingkat kecepatan mendeteksi yang sangat tinggi dengan akurasi yang baik. Sementara itu model CNN yang dimodifikasi menunjukan performa yang  baik  dengan  nilai  akurasi  rata-rata  96%  [7]. Agustin  Nurfirmansyah  dan  Rohman  Dijaya,  dalam penelitian  nya  membuat  Deteksi  Kelalaian  Alat Pelindung  Diri  (APD)  Pada  Pekerja  Kontruksi Bangunan dengan menggunakan model deep learning yaitu  YOLOv4,  Penelitian  ini  bertujuan  untuk pengenalan objek pada citra APD pekerja bangunan menggunakan  YOLOv4  Jumlah  data  citra  yang digunakan dalam pelatihan yaitu 500 citra yang terdiri dari  5  jenis  APD  dan  10  calass.  Nila  avg  loss  pada model  akhir  yang  dibangun  dengan  YOLOv4  yaitu 1,305% dan nilai validasi mAP 99,99%. Berdasarkan hasil  pengujian  yang  dilakukan  secara  real  time Webcam atau CCTV, objek pada citra APD berhasil dikenali dengan akurasi rata-rata 80% [8].
Berdasarkan referensi dari hasil penelitian terdahulu, telah diketahui bahwa banyak terjadi kasus kecelakaan kerja  di  Indonesia.  Tidak  sedikit  dari  mereka mengalami kecacatan, penyakit yang bisa terjadi saat kerja  dan  bahkan  sampai  berujung  pada  kematian. Oleh  karena  itu,  maka  perlu  adanya  usaha  dalam melindungi serta mencegah pekerja dari segala bahaya dan risiko yang dapat dialami oleh pekerja konstruksi. Solusi dari masalah yang penulis angkat adalah dengan menerapkan  Artificial  Intelligence  (AI)  dalam pembuatan  aplikasi  deteksi  APD  untuk  pekerja Proyek.  Penulis  membuat  AI  dengan  domain computer  vision  dan  menerapkan  algoritma  Yolo pada sistem deteksi. You Only Look Once (YOLO) adalah sebuah algoritma dalam bidang visi komputer yang digunakan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi  objek  dalam  gambar  atau  video secara cepat dan efisien.
Pemilihan  algoritma  YOLO  sebagai  metode  dalam pembuatan aplikasi pada penelitian ini adalah karena YOLO memiliki kelebihan dimana dapat mengklasifikasikan objek secara langsung dalam satu langkah  inferensi  (feedforward)  melalui  jaringan saraf.  Hal  ini  membuatnya  lebih  cepat  daripada beberapa  pendekatan  deteksi  objek  lainnya  yang memerlukan beberapa langkah atau perhitungan yang lebih rumit. YOLO juga mampu melakukan deteksi objek  secara  real-time,  memiliki  tingkat  keakuratan yang  baik  serta  memiliki  kemampuan  mendeteksi berbagai objek dalam satu gambar dengan baik atau biasa disebut dengan multiobjek.
Dalam implementasinya, Algoritma YOLO mudah digunakan  dan  terbilang  sederhana  untuk pengembangan. Kelebihan-kelebihan dari YOLO ini juga  terlihat  dalam  hasil  penelitian  terdahulu.  Pada penelitian  ini,  peneliti  memilih  menggunakan YOLOv5 atau YOLO version 5. YOLOv5 ini adalah versi  terbaru  dari  serangkaian  model  deteksi  objek YOLO  yang  dikembangkan  oleh  Ultralytics. YOLOv5  adalah  iterasi  terbaru  dari  model-model YOLO dengan perbaikan dan peningkatan performa dari  versi-versi  sebelumnya.  Adapun  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  sebagai  upaya  dalam meminimalisir  kecelakaan  kerja  yang  terjadi  di  area proyek konstruksi, serta memastikan bahwa pekerja dalam  kondisi  sesuai  standar  keselamatan  kerja sebelum memasuki area kerja.

## 2. Metode Penelitian
Adapun  metodologi  penelitian  dalam  proses mengumpulkan  data-data  yang  dibutuhkan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Objek Penelitian Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah beberapa  alat  pelindung  diri  untuk  pekerja proyek, dapat meliputi helm, masker, rompi dan sepatu.
2) Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, ada beberapa metode untuk memperoleh data yang digunakan peneliti dalam pembuaatan  aplikasi  menggunakan  AI  untuk pendeteksi kelengkapan APD antara lain:
a) Observasi Metode pengumpulan data dengan melakukan  observasi  ini  dapat  dilakukan dengan mengamati pekerjaan di lokasi proyek
untuk memahami kondisi kerja dan situasi di lapangan.  Hal  ini  dapat  membantu  dalam merinci persyaratan APD yang sesuai dengan situasi nyata.
b) Studi Literatur Pada metode pengumpulan data dengan studi literatur  ini  dilakukan  dengan  penelitian literatur  tentang  topik  penelitian  yang  akan diteliti. Ini melibatkan membaca jurnal, artikel, buku,  dan  sumber  literatur  lainnya  yang relevan untuk memahami dasar teori AI, jenis APD yang ada, dan tantangan yang dihadapi pekerja  proyek.  Informasi  dari  literatur  yang telah dipelajari akan menjadi dasar penelitian.
3) Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  adalah  langkah- langkah yang akan dilakukan dalam mengembangkan aplikasi pendeteksi APD untuk pekerja  proyek  yang  menggunakan  Artificial Intelligence.  Tahap-tahap  ini  mencakup  analisis kebutuhan,  perancangan  sistem,  implementasi, pengujian  sistem,  dan  hasil  yang  diharapkan. Langkah – Langkah dalam pengembangan sistem pada penelitian ini sebagai berikut :
a) Analisis Kebutuhan Dalam tahap ini, peneliti akan mengidentifikasi kebutuhan utama dari para pekerja  proyek  terkait  APD,  menganalisis ketersediaan  teknologi  AI,  dan  melakukan observasi untuk memahami preferensi serta harapan  pengguna  terhadap  aplikasi  yang akan  dikembangkan.  Langkah-langkah  ini bertujuan untuk memastikan bahwa aplikasi yang  dibuat  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna dan teknologi yang tersedia.
b) Perancangan Sistem Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  menentukan arsitektur  software  dan  hardware  yang diperlukan, merancang antarmuka pengguna yang sesuai dengan kebutuhan, menetapkan algoritma dan teknik AI untuk deteksi APD, serta  mengidentifikasi  sumber  daya  dan teknologi yang diperlukan untuk pengembangan aplikasi. Langkah-langkah ini akan  membentuk  dasar  untuk  merancang aplikasi  dengan  tepat  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  dan  teknologi  yang tersedia.
(2) 2024, 471-480
c) Implementasi
Setelah  perancangan  selesai,  langkah implementasi  melibatkan  integrasi  kode program dalam bahasa Python dan HTML menggunakan  Google  Colab  serta  Visual Studio  Code.  Langkah  berikutnya  adalah mengintegrasikan  komponen  kecerdasan buatan  (AI)  ke  dalam  aplikasi.  Ini  penting untuk  memastikan  aplikasi  berjalan  efektif sesuai  perancangan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.
d) Pengujian Sistem Pengujian  sistem  ini  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  aplikasi  dapat  berjalan sesuai  yang  diharapkan.    Pengujian  yang akan  dilakukan  dapat  dengan  melakukan pengujian  fungsional  dengan  memakai atribut  alat  pelindung  diri  yang  ada  untuk menguji apakah semua fitur berjalan dengan benar.
e) Hasil Tahap  akhir  pengembangan  sistem  ini adalah  hasil  akhir  dari  pembuatan  sistem dengan terciptanya aplikasi pendeteksi alat pelindung  diri  menggunakan  artificial intelligence  yang  dapat  berfungsi  dengan baik  dan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna.
4) Analisa Penunjang Sistem
a) Analisa Perangkat Lunak Penunjang  sistem  dari  perangkat  lunak dalam konteks rancangan aplikasi APD ini akan  fokus  pada  platform  dan  teknologi pendukung yang digunakan
dalam pengembangan  aplikasi.  Berikut  adalah beberapa contoh analisis penunjang sistem dari perangkat lunak:
1) Operating system: Windows 10
2) Bahasa Pemrograman: Python
3) Algoritma: YOLO V5
4) Database:  4  item  APD  pekerja konstruksi (Helm, Masker, Rompi, dan Sepatu)
5) Antarmuka Pengguna: Website
6) Tools  editor:  Google  Colab,  Visual Studio Code
7) Aplikasi Penunjang: DroidCam
b) Analisa Perangkat Keras
Spesifikasi  perangkat  keras  yang  digunakan dalam  pengoperasian  aplikasi  APD  untuk pekerja  proyek  menggunakan  AI  sebagai berikut:
1) Perangkat: Laptop Asus X441 UV
2) Random Acces Memory (RAM): 4 GB
3) Akses Internet
4) Kamera Smartphone Infinix Hot 8

## Desain System
Gambar 1. Flowchart Desain Sistem Deteksi Berdasarkan flowchart system deteksi pada Gambar 1 dapat diuraikan sebagai berikut:
1) Diawali dengan Terminator Symbol Mulai.
2) Setelah itu system menyiapkan dataset APD
3) Kemudian  system  menampilkan  webcam  yang akan digunakan user untuk mendeteksi item APD
4) System  akan  melakukan  proses  pengolahan gambar dengan YOLO.
5) Lalu  system  akan  memproses  apakah  item terdeteksi oleh system atau tidak
6) Jika  system  dapat  mendeteksi  item,  maka  akan muncul label nama item yang terdeteksi
7) Jika tidak terdeteksi, maka label nama item tidak akan muncul
8) Proses pendeteksisan selesai

## Tahap Pembuatan Sistem Deteksi
Gambar 2. Tahap Pembuatan Sistem Deteksi

## Problem Scoping
Problem  Scoping  dapat  disebut  juga  dengan  istilah identifikasi masalah. Dalam identifikasi masalah ini, Keselamatan  saat  bekerja  adalah  suatu  hal  yang sangat  penting  untuk  diperhatikan.  Terlebih keselamatan kerja bagi mereka yang bekerja dengan tingkat  resiko  bahaya  yang  tinggi.  Seperti  pekerja konstruksi,  pekerja  pabrik,  teknisi  listrik  dan  lain sebagainya.  Tidak  sedikit  adanya  kasus  kecelakaan saat  bekerja,  dan  mayoritas  kasus  yang  terjadi  itu dimana  korban  tidak  menggunakan  Alat  Pelindung Diri sesuai dengan standar atau ketentuannya. Maka dari itu perlengkapan Alat Pelindung Diri sangatlah penting  untuk  mengurangi  resiko  bahaya  bagi  para pekerja di tempat kerjanya.
Solusi yang diusulkan adalah mengimplementasikan AI  berbasis  computer  vision  dengan  menggunakan algoritma  YOLO  untuk  mendeteksi  APD  pada pekerja  konstruksi.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengurangi  risiko  kecelakaan  kerja  dengan mendeteksi  penggunaan  APD  sesuai  standar. Dengan  aplikasi  ini,  diharapkan  dapat  mencegah kecelakaan, cedera, atau penyakit akibat kerja dengan memastikan bahwa para pekerja telah menggunakan
perlengkapan  keselamatan  sebelum  memasuki  area kerja.

## Data Acquisition
Untuk proses data acquisition, peneliti menggunakan dataset  dari  Saravana  Alagar,  Peneliti  mengunduh dataset yang terdiri dari 3000 gambar yang mencakup hard hat, masker, rompi (vest), dan sepatu bot. Tujuan dari dataset ini adalah untuk mendeteksi perlengkapan APD seperti hard hat, masker, rompi, dan sepatu bot.

## Gambar 3. Dataset Yang Digunakan
Data Exploration Setelah memproses dataset di Google Colab, peneliti melakukan pelatihan (training) dengan jumlah epoch sebanyak 100 kali.

## Modeling
Peneliti  mengimplementasikan  sistem  deteksi perlengkapan  APD  menggunakan  algoritma  YOLO (You Only Look Once). YOLO adalah algoritma yang memanfaatkan  jaringan  saraf  convolutional  untuk deteksi objek secara real-time. Peneliti menggunakan YOLOv5, sebuah model generasi kelima dari YOLO yang  dirilis  pada  April  2020.  Algoritma  ini  ditulis dalam Python, mempertahankan arsitektur yang mirip dengan generasi sebelumnya.

## Evolution
Dalam  proyek  pembuatan  sistem  deteksi  APD, peneliti  menggunakan  metrik  evaluasi  seperti  mAP, precision, dan recall yang umumnya digunakan untuk mengevaluasi  keberhasilan  program  deteksi  objek berbasis YOLOv5. Metrik mAP menjadi yang utama karena  melibatkan  perhitungan  dari  kedua  metrik lainnya.
(2) 2024, 471-480

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Implementasi Algoritma YOLOv5 Install Algoritma YOLOv5
Instalasi  algoritma  YOLOv5  sebelum  membuat aplikasi deteksi APD bertujuan untuk memanfaatkan model  deteksi  objek  yang  telah  terlatih  untuk mengidentifikasi dan mendeteksi APD pada gambar atau  video  secara  efektif  dan  akurat.  Langkah pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  membuat aplikasi deteksi APD menggunakan YOLOv5 adalah dengan  menginstall  YOLOv5  terlebih  dahulu. Instalasi  ini  dilakukan  menggunakan  google  colab, dengan perintah seperti pada gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Install Algoritma YOLOv5

## Mengunduh Dataset
Untuk  mengunduh  dataset  dari  Google  Drive  ke Google Colab, peneliti perlu menghubungkan kedua platform tersebut. Proses ini disebut mounting, yang memungkinkan akses langsung ke file dan folder di Google Drive dari Google Colab. Setelah terhubung, peneliti  dapat  menggunakan  kode  Python  untuk mengunduh  dataset  yang  diperlukan  ke  lingkungan kerja Colab. Dengan demikian, data yang dibutuhkan untuk proyek dapat diakses dan dimanfaatkan tanpa perlu  mengunduhnya  terlebih  dahulu  ke  perangkat lokal. Berikut perintah yang digunakan peneliti untuk mengunduh dataset.
Gambar 5. Perintah Mengunduh Dataset

## Training dataset
Training  Dataset  adalah  sekumpulan  data  yang digunakan  untuk  melatih  model  dalam  machine learning. Tujuannya adalah untuk membantu model
mempelajari  pola  atau  informasi  yang  diperlukan untuk  membuat  prediksi  yang  akurat  ketika dihadapkan  pada  data  baru.  Proses  training  pada dataset  dengan  jumlah  epoch  sebanyak  100  epoch. Hasil  training  dataset  dapat  dikatakan  bagus  karena memiliki  parameter  dengan  persentase  precision sebesar  90%,  recall  sebesar  90%  dan  mAP  sebesar 93,4%.

## Gambar 6. Hasil Training Dataset
Testing Dataset Testing  dataset  merupakan  bagian  dari  dataset  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  suatu  model atau algoritma setelah dilatih dengan dataset pelatihan. Tujuannya  adalah  untuk  mengevaluasi  performa model pada data baru dan memastikan keandalannya dalam menghadapi situasi dunia nyata. Dalam testing dataset ini melalui proses pengambilan gambar dan uji hasil deteksi gambar.
1) Pengambilan Gambar
a) Inisialisasi Pengambilan Gambar Langkah pertama dalam proses pengambilan gambar  adalah  dengan  melakukan  inisialisasi pengambilan gambar terlebih dahulu. Tujuan dari inisialisasi pengambilan gambar ini adalah untuk untuk mengakses sumber gambar yang akan  digunakan  sebagai  input  untuk  deteksi APD.
Gambar 7. Inisialisasi Pengambilan Gambar
b) Testing Pengambilan Gambar
Langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan adalah  testing  atau  uji  coba  pengambilan gambar.  Langkah  ini  bertujuan  untuk memastikan  apakah  aplikasi  deteksi  dapat mendeteksi dan mengenali serta memproses gambar  dari  sumber  yang  baru  atau  belum pernah terlihat sebelumnya. Dengan uji coba pengambilan gambar, aplikasi dapat mengevaluasi  sejauh  mana  model  dapat mengidentifikasi  APD  dengan  akurat  dan responsif terhadap situasi dunia nyata.
Gambar 8. Coding Testing Pengambilan

## Gambar

## c) Uji Hasil Deteksi Gambar
Tujuan dari uji hasil gambar ini adalah untuk mengevaluasi  keakuratan  dan  kinerja  model deteksi  APD  yang  telah  dibuat.  Dengan melakukan  uji  hasil  gambar,  kita  dapat mengukur  seberapa  baik  model  dapat mengenali  dan  mendeteksi  APD  dalam gambar.
Gambar 9. Coding Uji Hasil Gambar
Gambar 10. Hasil Uji Deteksi Gambar

## d) Evaluation
Proses evaluation ini dilakukan untuk visualisasi performa deteksi model. Hasil visualisasi akan ditampilkan  dalam  bentuk  scatter  plot  yang dapat  digunakan  untuk  menampilkan  hasil evaluasi berupa metrik seperti precision, recall, atau  mAP  (mean  Average  Precision)  pada setiap kelas atau objek yang terdeteksi.
Dilihat  dari  hasil  visualisasi,  ini  memiliki  persentase prediksi  dengan  kelas  hardhat  (helm)  sebesar  96%, vest  (rompi)  sebesar  96%,  mask  (masker)  sebesar 95%, dan kelas boots (Sepatu) 92%.

## Gambar 11. Visualisasi Hasil Training Dataset
Penggabungan Coding Deteksi Pada Website Dalam pembuatan aplikasi deteksi APD menggunakan  algoritma  YOLOv5  berbasis  website, peneliti  perlu  melakukan  penggabungan  kode  atau skrip  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  peralatan pelindung diri (APD) ke dalam struktur atau tampilan situs  web.  Hal  ini  memungkinkan  deteksi  APD berbasis YOLOv5 dapat diakses dan digunakan secara praktis melalui antarmuka web.
Gambar 12. Coding Deteksi Pada Website

## Tampilan Website
Aplikasi  deteksi  APD  yang  peneliti  buat  berbasis pada website, yang dimana dalam website terdapat 6 halaman,  yang  terdiri  dari  halaman home , about application , hot  news , detection  gallery , detection , contact . Pada  tampilan  halaman home ini  menampilkan halaman  awal  berupa  nama  dari  aplikasi  yaitu My Protection ,  dan tagline aplikasi  yaitu Safety  Is  Our  Top Priority .

## Gambar 13. Halaman Home
Halaman about application ini menampilkan informasi tentang definisi dari aplikasi My Protection , tujuan dari dibuatnya aplikasi dan kegunaan aplikasi ini.
Gambar 14. Halaman About Application
Tampilan hot news menampilkan berita-berita terkini seputar  penggunaan  APD  dan  peraturan-peraturan terkait penggunaan APD.
Gambar 15. Halaman Hot news
Halaman detection  gallery menampilkan  hasil  deteksi berupa image .
Gambar 16. Halaman Detection Gallery Tampilan pada halaman detection akan mengarahkan user ke  halaman  deteksi. Pada  halaman  detection  ini user diharuskan untuk menekan tombol click me untuk dapat  menampilkan  halaman  untuk  mendeteksi perlengkapan APD secara real time .
Gambar 17. Halaman Detection

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti, pembuatan  aplikasi  deteksi  yang  berbasis  website menggunakan algoritma YoloV5, dengan dataset yang terdiri dari 4 objek APD berupa hardhat (helm), mask (masker), vest (rompi), boots (Sepatu). Hasil training dari  4  objek  memiliki  hasil  parameter  dengan persentase  yang  tinggi,  yaitu  precision  sebesar  90%, recall  sebesar  90%  dan  mAP  sebesar  93,4%.
Sedangkan  untuk  persentase  prediksi  pada  masing- masing  objek  dengan  hardhat  (helm)  sebesar  96%, vest  (rompi)  sebesar  96%,  mask  (masker)  sebesar 95%, dan kelas boots (Sepatu) 92%. Berdasarkan dari hasil  uji  coba  terlihat  bahwa  dengan  menggunakan algoritma  YoloV5,  aplikasi  dapat  mendeteksi setiap objek  dengan  baik  dan  akurat.  Dalam  pembuatan aplikasi  deteksi  APD  untuk  pekerja  proyek  ini, diharapkan  dapat  meminimalisir  kasus  kecelakaan kerja  yang  terjadi  pada  pekerja  proyek  serta  untuk memastikan  bahwa  para  pekerja  proyek  telah memakai  APD  lengkap sesuai  dengan standar yang ditentukan.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Azizah, D. N., Pulungan, R. M., Utari, D., & Amrullah,  A.  A.  (2021).  Faktor-Faktor  yang Berhubungan dengan Kepatuhan Menggunakan Alat Pelindung Diri (APD) pada Pekerja Proyek Pembangunan PLTGU Muara
Tawar  (Persero). Jurnal  Ilmiah  Kesehatan Masyarakat:  Media  Komunikasi  Komunitas Kesehatan Masyarakat , 13 (3), 141-150.
[2] Sofyan,  M.  T.  (2023).  Hubungan  Alat Pelindung  Diri  Terhadap  Kecelakaan  Kerja;
Literature  Riview. JOURNAL  SCIENTIFIC
OF MANDALIKA (JSM) e-ISSN 2745-5955|
p-ISSN 2809-0543 , 4 (5), 71-75. DOI: https://doi.org/10.36312/10.36312/vol4iss5 pp71-75.
[3] JAYANTI,  U.,  ALI,  H.,  REFLIS,  R., RAMDHON, M., UTAMA, S., ADEKO, R., ...  &  SISWAHYONO,  S.  (2023).  ANALISIS PENGGUNAAN  ALAT  PELINDUNG
DIRI DAN KECELAKAAN KERJA PADA PEKERJA  PABRIK  KELAPA  SAWIT  DI PT.  PALMA  MAS  SEJATI  KABUPATEN BENGKULU  TENGAH. Journal  of  Nursing and  Public  Health , 11 (1),  272-278.  DOI: https://doi.org/10.37676/jnph.v11i1.4138.
[4] Adi, Y. K., & Kushartomo, W. (2023). Analisis Penerapan Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (K3)  Pada  Proyek  X  Di  Jakarta  Pusat. Jmts: Jurnal Mitra Teknik Sipil , 589-594.
[5] Djaohar,  M.,  &  Sunawar,  A.  (2022). RANCANG  BANGUN  PENGECEKAN ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN  ALGORITMA  YOU
ONLY  LOOK  ONCE  (YOLO). Journal  of Electrical Vocational Education and Technology , 7 (1), 12-18.
[6] Susanti,  S.,  Aulia,  S.,  &  Irawati,  I.  D.  (2023). Deteksi  Helm  Otomatis  Untuk  Keselamatan Kerja di Tempat Proyek Berbasis Yolo. eProceedings of Applied Science , 9 (1).
[7] Mailoa, R. M., & Santoso, L. W. (2022). Deteksi Rompi  dan  Helm  Keselamatan  Menggunakan Metode  YOLO  dan  CNN. Jurnal  Infra , 10 (2), 49-55.
[8] Nurfirmansyah, A., & Dijaya, R. (2022, August). DETEKSI KELALAIAN ALAT PELINDUNG DIRI (APD) PADA PEKERJA  KONTRUKSI  BANGUNAN. In Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar Nasional  Inovasi  Teknologi) (Vol.  6,  No.  1,  pp. 058-063). DOI: https://doi.org/10.29407/inotek.v6i1.2452.
[9] Ashar,  M.  H.,  &  Suarna,  D.  (2022). Implementasi  Algoritma  YOLOv5  dalam Mendeteksi  Penggunaan  Masker  Pada  Kantor Biro  Umum  Gubernur  Sulawesi  Barat. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , 3 (3), 298-
302.
DOI: https://doi.org/10.30865/klik.v3i3.559. [10] Riva,  L.  S.,  &  Jayanta,  J.  (2023).  Deteksi Penyakit  Tanaman  Cabai  Menggunakan Algoritma YOLOv5 Dengan Variasi Pembagian  Data. Jurnal  Informatika:  Jurnal Pengembangan IT , 8 (3), 248-254. DOI: https://doi.org/10.30591/jpit.v8i3.5679.
[11] Asmara, R. A., Samudra, M. R., & Wibowo, D. W. (2022). Identifikasi Person Pada Game First Person  Shooter  (Fps)  Menggunakan  Yolo Object  Detection  Dan  Diimplementasikan Sebagai  Agent  Cerdas  Automatic  Target Hit. Jurnal Teknik Ilmu Dan Aplikasi , 3 (2), 174- 178.
Muhamad Alfin Taufiqurrochman, Herny Februariyanti / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 471-480
[12] Guntara,  R.  G.  (2023).  Pemanfaatan  Google Colab  Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker Wajah  Menggunakan  Algoritma  Deep
Learning YOLOv7. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , 5 (1), 55-60. DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i1.750.
[13] Widharma, I. G. S., Santiary, P. A. W., Sunaya, I.  N.,  Darminta,  I.  K.,  Sangka,  I.  G.  N.,  & Widiatmika,  P.  A.  W.  (2022).  Deteksi  api kebakaran  berbasis  computer  vision  dengan algoritma  YOLO. Journal  of  Applied  Mechanical Engineering  and  Green  Technology , 3 (2),  53-58. DOI: https://doi.org/10.31940/jametech.v3i2.53- 58.
[14] Liunanda, C. N., Rostianingsih, S., & Purbowo, A. N. (2020). Implementasi Algoritma YOLO pada  Aplikasi  Pendeteksi  Senjata  Tajam  di Android. Jurnal Infra , 8 (2), 235-241.
[15] Adinata, Y., Gunadi, K., & Sugiarto, I. (2022). Aplikasi  Deteksi  Jumlah  Orang  pada  Area Indoor Untuk Mendukung Pelaksanaan PPKM dengan Metode YOLO. Jurnal Infra , 10 (1), 129- 135.
[16] Indaryanto,  F.,  Nugroho,  A.,  &  Suni,  A.  F. (2021).  Aplikasi  Penghitung  Jarak  dan  Jumlah Orang  Berbasis  YOLO  Sebagai  Protokol Kesehatan Covid-19. Edu Komputika Journal , 8 (1), 31-38. DOI: https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1. 47837. [17] Prasanta, M. R., Pranata, M. Y., Firnanda, M. A., &  Sendari,  S.  (2022).  Rancang  Bangun Quadcopter  Drone  Untuk  Deteksi  Api Menggunakan  YOLOv4. CYCLOTRON , 5 (1). DOI: https://doi.org/10.30651/cl.v5i1.10013.