Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.2005
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 865-871
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE YOLOV8 METHOD TO DETECT WORK SAFETY HELMETS
Azhar Ferbista Direja *1 , Yana Cahyana 2 , Rahmat *3 , Kiki Ahmad Baihaqi 4
1,2,3,4 Informatics Engineering, Faculty of computer science, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia Email: 1 if20.azhardireja@mhs.ubpkarawang.ac.id , 2 yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id ,
3 rahmat@ubpkarawang.ac.id , 4 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id
(Article received: April 25, 2024; Revision: May 29, 2024; published: June 11, 2024)

## Abstract
Work safety helmets are an important tool in OHS (Occupational Health and Safety) that must be used by workers. Workers who work with heavy equipment must  wear work safety helmets as an obligation. Unfortunately, there are still many workers who do not comply with this rule. They will only wear helmets if there is supervision from a  supervisor.  However,  if  the  supervisor  is  not  on  site,  many  workers  will  remove  their  helmets.  The  need  for supervision  of  workers  is  important  in  reducing  work  accidents.  From  these  problems,  a  work  safety  helmet detection model was created using the YOLOv8 method. This implementation aims to increase the accuracy values obtained and can reduce workload and increase efficiency in checking violations of the use of work safety helmets among  workers.  The  method  used  consists  of  several  stages,  namely  image  acquisition  of  670  images,  image labeling, preprocessing, augmentation in roboflow, YOLOv8x model training with 100 epochs, image testing with a distance of 1, 3, 5 meters between the object and the camera, evaluation of test results. Based on the results of training  with  467  images,  the  mAP50  reached  99.5%.  Meanwhile,  the  test  results  with  100  images  showed  an accuracy of 99%.
Keywords : Image Processing, Work Safety Helmet, YOLOv8.

## IMPLEMENTASI METODE YOLOV8 UNTUK MENDETEKSI HELM KESELAMATAN KERJA

## Abstrak
Helm keselamatan kerja adalah alat penting dalam K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) yang harus digunakan oleh  pekerja.  Pekerja  yang  berhubungan  dengan  alat  berat  harus  mengenakan  helm  keselamatan  kerja  sebagai kewajiban. Sayangnya, masih banyak pekerja yang tidak mematuhi aturan ini. Mereka hanya akan mengenakan helm jika ada pengawasan dari supervisor . Namun, jika supervisor tidak berada di lokasi, banyak pekerja yang akan  melepas  helmnya.  Perlunya  pengawasan  terhadap  pekerja  merupakan  hal  penting  dalam  mengurangi kecelakaan kerja. Dari permasalahan tersebut, maka dibuat model deteksi helm keselamatan kerja dengan metode YOLOv8. Implementasi ini bertujuan untuk meningkatkan nilai akurasi yang didapatkan dan dapat mengurangi beban kerja serta meningkatkan efisiensi dalam memeriksa pelanggaran penggunaan helm keselamatan kerja pada para  pekerja.  Metode  yang  digunakan  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  yaitu  akuisisi  citra  sebanyak  670  citra, pelabelan citra, preprocessing , augmentasi di roboflow, pelatihan model YOLOv8x dengan 100 epochs , pengujian citra dengan jarak 1, 3 , 5 meter antara objek dengan kamera, evaluasi hasil  pengujian. Berdasarkan hasil pelatihan dengan  467  citra,  diperoleh  mAP50  mencapai  99,5%.  Sedangkan  hasil  pengujian  dengan  100  citra,  didapatkan akurasi mencapai 99%.
Kata kunci : Helm Keselamatan Kerja, Pengolahan Citra, YOLOv8.

## 1. PENDAHULUAN
Penting  untuk  memperhatikan  keselamatan kerja  dengan  benar  di  area  kerja.  Hal  ini  bertujuan untuk melindungi pekerja dari risiko cedera dan juga memastikan  keamanan  di  tempat  kerja  [1].  Helm proyek  adalah  alat  penting  dalam  K3  (Keselamatan
dan  Kesehatan  Kerja)  yang  harus  digunakan  oleh pekerja [2].
Pekerja  yang  berhubungan  dengan  alat  berat harus  mengenakan  helm  keselamatan  kerja  sebagai kewajiban.  Sayangnya,  masih  banyak  pekerja  yang tidak  mematuhi  aturan  ini  [3].  Mereka  hanya  akan mengenakan  helm  jika  ada  pengawasan  dari
supervisor .  Namun,  jika supervisor tidak  berada  di lokasi,  banyak pekerja  yang akan  melepas helmnya. Padahal,  tindakan  tersebut  sangat  berbahaya  dan dapat  berakibat  fatal  jika  terjadi  insiden  yang  tidak diinginkan [4].
Peristiwa yang terjadi pada tahun 2023, seorang pekerja tertimpa silinder alat berat yang mengakibatkan  luka  dibagian kepala sehingga  harus menjalani  perawatan  di  Rumah  Sakit,  diduga  akibat lalai dalam menggunakan APD (Alat Pelindung Diri) berupa helm saat bekerja [5]. Menurut BPJS (Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial)  Ketenagakerjaan mencatat,  bahwa  jumlah  sebanyak  265.334  kasus kecelakaan  kerja  di  Indonesia  dari  Januari  sampai November  tahun  2022.  Angka  tersebut  meningkat 13% dibandingkan dengan tahun 2021 yang sejumlah 234.270 kasus [6].
Dalam  upaya  mengurangi  risiko  kecelakaan pada  tempat  bekerja,  menggunakan  Alat  Pelindung Diri  atau  biasa  disebut  (APD)  merupakan  langkah yang  sangat  penting.  Salah  satu  jenis  APD  yang diperlukan  adalah  helm  keselamatan  kerja  [7]. Penggunaan helm keselamatan kerja dapat membantu melindungi kepala pekerja dari cedera yang mungkin terjadi akibat jatuhnya benda-benda dari tempat yang lebih  tinggi.  Selain  itu,  pentingnya  adanya pengawasan  terhadap  pekerja  juga  tidak  boleh diabaikan.  Pengawasan  merupakan  bagian  penting dalam  mengurangi  kecelakaan  kerja  [8].  Dalam  hal ini,  pengawasan  berperan  sebagai  faktor  penguat yang  dapat  merubah  perilaku  pekerja  menjadi  lebih aman dan mematuhi peraturan keselamatan kerja [9].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  penerapan algoritma  YOLOv3  pada  citra  digital  untuk mendeteksi empat jenis beras, hasil pengujian deteksi mencapai  100%  ketika  objek  beras  berada  dalam posisi  berjajar  atau  tidak  bertumpuk.  Namun,  saat beras  bertumpuk,  akurasi  deteksinya  menurun menjadi  60%  [10].  Bambang  Widodo  melakukan studi mengenai identifikasi helm proyek menggunakan teknik Convolutional Neural Network [4]  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  79%  untuk deteksi  objek  tunggal  dan  memiliki  kelemahan  jika objek  yang  dideteksi  berdempetan.  Deteksi  helm keselamatan  kerja  berbasis  YOLO  juga  pernah dilakukan oleh Susi Susanti [11] sebelumnya dengan berbagai  skenario,  hasil  akurasi  pengujian  yang didapat  sebesar  93%  pada  skenario  3,  90%  pada skenario  2, helmet 70%  dan nonhelmet 80%  pada skenario  1.  Muhammad  Hitami  pernah  melakukan implementasi  pendeteksian  helm  dan  rompi  secara real-time menggunakan  metode  YOLOv2  dengan web Flask. [12], dengan hasil akurasi 81.60%. Pernah dilakukan  penelitian  menggunakan  YOLOv8  dan ESP32cam untuk mendeteksi helm keselamatan kerja dan rompi , dengan dataset sebanyak 1075 data latih dan  131  data  test  sehingga  mendapatkan  akurasi pengenalan helm dan rompi sebesar 75% [13]. Albert Kusuma Wijaya dan Siska Devella  telah  melakukan penelitian  tentang  Pengenalan  Penggunaan  Helm
Proyek  Dengan  Metode  SIFT  ( Scale  Invariant Feature  Transform )  dan  ( Support  Vector  Machine ) SVM,  dengan  menggunakan  119  data  latih  dan  51 data  uji  didapatkan  akurasi  keseluruhan  sebesar 68,63% [14].
Pada  penelitian  ini,  model  YOLOv8x  akan digunakan  untuk  mendeteksi  objek  helm  yang  ada dalam citra [12]. Implementasi model YOLOv8x ini bertujuan  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  yang didapatkan  dan diharapkan dapat mengurangi  beban kerja serta meningkatkan efisiensi dalam memeriksa pelanggaran  penggunaan  helm  keselamatan  kerja pada para pekerja [15].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian kali ini, memakai metode yang terdiri dari  beberapa  proses,  yaitu  akuisisi  citra,  data eksploratian diroboflow, pelatihan model, pengujian, dan evaluasi hasil [16]. Proses tersebut digambarkan pada gambar 1.

## Gambar 1 Flowchart penelitian
Pada  langkah  akuisisi  citra  akan  dilakukan pengambilan  citra,  selanjutnya  dilakukan  eksplorasi data  pada  web  roboflow  yang  dimana  data  akan dianotasi,  pembagian  dataset, preprocessing dan augmentasi.  Selanjutnya  melatih  model  YOLOv8 dengan data yang sudah diproses sebelumnya. Setelah itu  dilakukan  pengujian  untuk  mengukur  kinerja model yang sudah dilatih dan langkah terakhir yaitu evaluasi  dengan  mengukur  tingkat  keberhasilan model dalam mengidentifikasi objek.

## 2.1. Akuisisi Citra
Langkah  ini  merupakan  langkah  awal  dalam memperoleh  data  gambar  yang  diperlukan  untuk melatih  model  deteksi  helm.  Digunakan  kamera smartphone dalam  proses  pemotretan  citra  dengan
spesifikasi kamera 48 MegaPixel dan citra berukuran 3880x3880 pixel Terdapat  670  citra  yang  telah diakuisisi, dengan 335 citra yang menampilkan orang
menggunakan helm dan 335 citra yang menampilkan orang tidak menggunakan helm sebagaimana terlihat pada Gambar 2 [16].

## Gambar 2 Contoh Citra
Proses akusisi citra dilakukan dengan  berbagai sudut pandang dan jarak objek dengan kamera yaitu 1 meter, 2,5 meter, 5 meter. Tujuan perbedaan jarak objek  dengan  kamera  adalah  agar  model  dapat menyesuaikan  skala  deteksi  sehingga  objek  dengan jarak jauh ataupun dekat dapat dikenali dengan benar.

## 2.2. Data Eksploration Diroboflow
Roboflow  adalah  sebuah platform  web yang berfokus  pada  pengumpulan  dataset. Platform ini menyediakan  berbagai  fitur  yang  terkait  dengan pengembangan computer  vision [17].  Juga  dapat melakukan  pra-pemrosesan  pada  dataset  seperti mengubah  gambar  menjadi grayscale dan  dapat melakukan  augmentasi  data  dengan  menggunakan fitur-fitur yang disediakan oleh Roboflow. [18].
Pada  tahap exploration ,  dilakukan  eksplorasi dengan  dataset  yang  sebelumnya  telah  diperoleh. Dilakukan anotasi data pada citra, yaitu dengan cara membuat  kotak  pembatas  pada  helm  dan  kepala  di setiap  citra,  serta  melabeli  kelas  yang  benar  pada semua  objek  tersebut.  Setelah  dilakukan  anotasi, dataset akan dipecah  jadi tiga bagian, yaitu 467 data training , 79 data validation , dan 124 data testing [19]. Dilakukan preprocessing yaitu auto  orientasi dan resize menjadi  256x256  piksel,  dan  dilakukan proses  augmentasi flip horizontal  dan  rotasi  90 ° searah  jarum  jam dan sebaliknya.  Setelah dilakukan preprocessing jumlah  data training bertambah menjadi 1.314. Hasil preprocessing dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Hasil Preprocessing
Pada  Gambar  3  adalah  hasil  yang  didapatkan setelah  dilakukan preprocessing .  Telihat  pada  citra
diatas  terjadi  penurunan  kualitas  pada  citra,  citra dibalik secara horizontal dan citra diputar 90 ° .

## 2.3. Pelatihan Model
Tahap  pelatihan  model  adalah  saat  di  mana algoritma dilatih untuk mengenali pola-pola data dan membuat  prediksi  serta  mengambil  keputusan  [19]. Algoritma  yang  digunakan  untuk  melatih  model menggunakan  algoritma  YOLO  ( You  Only  Look Once ) versi 8x.

## 2.4. Pengujian
Tahap  pengujian  adalah  tahap  di  mana  model yang  telah  dilatih  sebelumnya  akan  diuji  untuk mengukur kinerjanya secara objektif. [20]. Tahap ini melibatkan  pengukuran  metrik  evaluasi  seperti akurasi, precision , recall dan  mAP  ( Mean  Avarage Precision ).  Dilakukan pengujian  menggunakan  citra dengan  berbagai  pose  dan  jarak  yang  berbeda-beda, dengan  tujuan  mengetahui  kinerja  model  dalam mendeteksi  helm  keselamatan  dalam  berbagai keadaan.  Cara  mendapakan  nilai  tingkat  akurasi adalah dengan rumus [10].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 × 100% (1)

## 2.5. Evaluasi Hasil
Langkah  ini dilakukan untuk mengukur tingkat keberhasilan dari model dalam mengenali objek helm keselamatan  kerja.  Maka  tahap  ini  adalah  apakah model  yang  dihasilkan  sudah  sesuai  dan  mampu mengidentifikasi  ketidaksesuaian  antara  hasil  model dengan yang diharapkan [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dimulai dengan pembagian dataset yang sudah diaugmentasi,  berjumlah  1517  gambar,  yang  terdiri dari dua kategori helmet dan non-helmet , menjadi tiga dataset: train , valid ,  dan test .  Data train berjumlah 1314 gambar, valid 79 gambar, dan test 124 gambar. Model  dilatih  menggunakan  YOLOv8x  dengan epoch  100.  Tabel  1  menunjukkan  hasil  pelatihan model.
Tabel 1 Tabel Hasil Pelatihan Model Class Precision Recall mAP50 mAP50-90 All 0,995 0,986 0,995 0,893 Helmet 0,991 0,971 0,994 0,867 Non-Helmet 0,999 1 0,995 0,92 Speed 0,1ms
Precision  adalah  jumlah  prediksi  positif  yang benar  ( helmet atau non-helmet )  di  antara  semua prediksi  positif  yang  dibuat  oleh  model.  Dengan akurasi 0,991 untuk " helmet " dan 0,999 untuk " non - helmet ", model ini sangat akurat dalam memprediksi keberadaan helm atau kepala dalam gambar.
Recall adalah ukuran seberapa baik model dapat menemukan objek ( helmet atau non- helmet) di dalam gambar. Akurasi Recall 0,971 untuk " helmet " dan 1 untuk  " non - helmet "  menunjukkan  bahwa  model  ini mahir  mengingat helmet atau non-helmet ketika  ada di dalam gambar.
Untuk  menghitung  skor  kinerja  keseluruhan, mAP50  mempertimbangkan precision dan recall . Menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik,  dengan akurasi 0,994 untuk " helmet " dan 0,995 untuk " non- helme t",  model  mengidentifikasi  dengan  benar  dan secara akurat menempatkan bounding  box di sekitar kepala dan helm dalam banyak kasus.
mAP50-95  adalah  varian  lain  dari  skor  mAP, tetapi skor rata-ratanya berkisar dari 0,5 hingga 0,95 pada  ambang  batas  IoU  ( Intersection  over  Union ). Akurasi 0,867 untuk " helmet " dan 0,92 untuk " non- helmet "  jauh  lebih  rendah  daripada  mAP50, menunjukkan  bahwa  kinerja  model  menurun  pada ambang batas IoU yang lebih tinggi.
Kategori ' All '  memberikan rata-rata metrik  dari kategori 'Helmet' dan 'Non-Helmet' .  Akurasi keseluruhan  mAP50  sebesar  0,995  menunjukkan bahwa model berkinerja sangat baik.
Dari  pelatihan  model,  diperoleh  sebuah  grafik pelatihan  yang  menggambarkan  performa  model selama  proses  pelatihan  dan  validasi,  serta menunjukkan  bagaimana  metrik-metrik  seperti loss , precision,  recall dan  mAP  berubah  seiring  waktu. Grafik ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.2005
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 865-871
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Menampilkan hasil pelatihan model YOLOv8x. Dari  hasil  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  model YOLOv8x  cenderung  belajar  cukup  baik  selama pelatihan, dapat dilihat bahwa precision , recall , dan mAP  ( Mean  Average  Precision )  meningkat  seiring bertambahnya epoch ,  meskipun  sedikit  naik  turun untuk  grafik precision dan recall ,  kemudian  setiap loss (baik dari training atau validasi) menurun seiring bertambahnya epoch yang menandakan bahwa model semakin baik dalam tugas deteksi objek.
Pengujian  dilakukan  menggunakan  100  citra dengan berbagai posisi dan jarak yang berbeda-beda yaitu mulai dari jarak 1, 3 dan 5 meter. Nilai ambang batas atau confidence threshold yang digunakan pada pengujian  ini  sebesar  0,80  maka bounding  box dengan akurasi dibawah 0,80 tidak akan ditampilkan. Hasil pengujian bisa dilihat  pada Gambar 5, 6 dan 7 dibawah.
Gambar 5 Hasil Pengujian Dengan Jarak 1 Meter
Gambar 6 Hasil Pengujian Dengan Jarak 3 Meter
Gambar 7 Hasil Pengujian Dengan Jarak 5 Meter
DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.2005
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 865-871
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Pada  Gambar  5  terlihat    bahwa  akurasi  yang didapat  sebesar  0,94  untuk  label helmet dan  0,92 untuk non-helmet ,  selanjutnya  pada  Gambar  6  yaitu pengujian  dengan  jarak  3  meter  didapatkan  akurasi sebesar 0,85 pada kedua sampel, akurasi yang didapat sedikit  berkurang  dari  pengujian  dengan  jarak  1 meter. Pada Gambar 7 diperoleh akurasi 0,87 untuk helmet dan 0,86 untuk non-helmet .
Terdapat 100 citra yang dijadikan sampel dalam pengujian  ini,  dari  100  sampel  99  citra  terdeteksi dengan benar  dan 1 citra tidak terdeteksi. Maka untuk menghitung  nilai  akurasi  dapat  dihitung  dengan rumus berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 99 100 × 100% = 99%
Hasil  dari  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai akurasi  99%.  Sehingga  dari  hasil  pengujian  diatas, dapat  diketahui  bahwa  proses  deteksi  helm keselamatan  kerja  yang  dilakukan  dengan  metode YOLOv8  dapat  berjalan  sebagaimana  mestinya dalam  mendeteksi  orang  menggunakan  helm  dan tidak.

## 4. DISKUSI
Penelitian ini mendapatkan model yang mampu mendeteksi orang yang menggunakan helm keselalmatan  kerja  atau  tidak.  Di  mana  model  yang dilatih  terdiri  dari  dua class antara  lain helmet dan non-helmet dengan algoritma YOLOv8.
Pada tahap pelatihan digunakan model YOLOv8x    dengan  hyperparameter  ( epochs :  100, imgsize :  256)  pada  1.314  gambar  yang  sudah di preprocessing dan learning  rate sebesar  0,01, diperoleh mAP50 ( Mean Avarage Precision ) sebesar 99.5%.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  deteksi sebanyak  100  citra  digital  yang  terdapat  orang menggunakan  helm  keselamatan  kerja  dan  tidak dengan jarak yang berbeda-beda, nilai ambang batas atau confidence  threshold yang  digunakan  pada pengujian  ini  sebesar  0,80  maka bounding  box dengan  akurasi  dibawah  0,80  atau  80%  tidak  akan ditampilkan.  Hasilnya  dari  100  sampel  99  citra terdeteksi  benar  dengan  akurasi  diatas  80%    dan  1 citra  tidak  terdeteksi,  objek  tidak  terdeteksi dikarenakan akurasi yang kurang dari 80%. Sehingga akurasi pengujian yang didapatkan sebesar 99%.
Penelitian sebelumnya tentang helm keselamatan  kerja  dengan  menggunakan  metode YOLOv8. Menggunakan 7.036 citra pelatihan dan 16 citra pengujian  yang terdapat 2 class, dilatih dengan 10 epoch ,  diperoleh  tingkat  akurasi  mAP50  sebesar 96.9%.  Hal  tersebut  masih  dibawah  tingkat  akurasi penelitian yang sudah dilakukan.
Penelitian  selanjutnya  masih  dengan  metode YOLOv8,  dengan  data  latih  sebanyak  7.041  citra yang  dilatih  sebanyak  100 epoch ,  diperolah  tingkat akurasi mAP50 sebesar 99.1%. Hasil tersebut sedikit lebih kecil dari pencapaian akurasi dari penelitian ini.
Selain itu penelitian berjudul “Sistem Pemeriksaan Kelengkapan Keselamatan Dan
Kesehatan  Kerja  Untuk  Area  Kerja  Terbatas” menggunakan  ESP32-CAM  sebagai  kamera  dan YOLOv8  sebagai  metode,  menggunakan epochs sebanyak  100  dan  ukuran  gambar  sebesar  224. Adapun  citra  yang  digunakan  untuk  pelatihan sebanyak  1075  sedangkan  pengujian  sebanyak  131. Diperoleh nilai akurasi prediksi pengenalan helm dan rompi  adalah  75%.  Hasil  tersebut  masih  dibawah akurasi dari penelitian yang telah dilakukan.
Terakhir,  Penelitian  yang  berjudul  “Deteksi Helmet Dan Vest Keselamatan  Secara Realtime Menggunakan  Metode  Yolo  Berbasis Web  Flask ” dengan  data  pelatihan  sebanyak  847.  Diperoleh avg loss sebesar  0,173,  mAP  sebesar  76,68%  dan dilakukan pengujian pada 5 citra sehingga didapatkan rata rata akurasi 81,60%. Jika dilihat dari nilai mAP penelitian  tersebut  masih  dibawah  penelitian  yang terlah dilakukan.
Hasil  perbandingan  tersebut  menunjukkan bahwa  metode  yang  diterapkan  berhasil  mendeteksi citra  orang  yang  memakai  helm  keselamatan  kerja dan tidak memakai helm dengan tingkat akurasi mAP yang  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  99,5%,  sedangkan penelitian sebelumnya yang paling mendekati adalah sebesar  99,1%,  berbeda  0,4%  dari  penelitian  yang telah dilakukan, namun hal tersebut yang menjadikan keunggulan dari penelitian yang telah dilakukan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, diperoleh metode deteksi untuk membedakan  seseorang  yang  menggunakan  helm keselamatan  kerja  dan  tidak  memakainya  yaitu dengan  metode  YOLOv8.  Model  yang  digunakan dalam  pelatihan  adalah  YOLOv8x  dan  data  latih sebanyak 467 citra diperoleh precision 99,5%, recall 98,6%  dan  mAP50  99.5%.  Berdasarkan  hasil pengujian,  saat  dilakukan  pengujian  pada  100  citra yang menampilkan orang dengan dan tanpa memakai helm keselamatan kerja dengan jarak 1, 3 dan 5 meter, 99  citra  terdeteksi  dengan  benar    dan  1  citra  tidak terdeteksi,  maka  didapatkan  nilai  akurasi  pengujian sebesar 99%.
Adapun saran kepada peneliti selanjutnya yaitu agar lebih memperhatikan proses akuisisi citra, lebih tepatnya  pada  faktor  pencahayaan  saat  pengambilan citra. Selain itu, jika perlu ditambahkan lebih banyak preprocessing dan citra dengan jarak objek yang lebih jauh lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. J. I. Pangkey, V. P. K. Lengkong, and R. T. Saerang, “Analisis Implementasi Kesehatan  Dan  Keselamatan  Kerja  (K3) Sebagai Upaya Terhadap Pencegahan Kecelakaan Kerja Di PT. PLN (Persero) UP3 Manado,” Jurnal Riset Ekonomi,
Manajemen,  Bisnis  dan  Akuntansi ,  vol.  11, no.  4,  pp.  200–211,  Oct.  2023,  doi: https://doi.org/10.35794/emba.v11i4.
[2] Y.  Primasanti  and  E.  Indriastiningsih, “Analisis Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (K3)  Pada  Departemen  Weaving  PT  Panca Bintang Tunggal Sejahtera,” JURNAL ILMU KEPERAWATAN  INDONESIA ,  vol.  12,  no. 1, pp. 55–77, Jul. 2019.
[3] S. Bakti, “Pengaruh Keselamatan Kerja (K3) Dan  Disiplin  Kerja  Terhadap  Kinerja Karyawan  Pada  PT.  Sinar  Perdana  Caraka Kecamatan  Bagan  Sinembah  Kabupaten Rokan  Hilir,”  UNIVERSITAS  ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM, PekanBaru, 2019.
[4] B.  Widodo,  H.  Armanto,  and  E.  Setyati, “Deteksi  Pemakaian  Helm  Proyek  Dengan Metode Convolutional Neural Network,” pp. 23–29, 2021.
[5] M.  A.  Maulidin,  “Kepala  Pekerja  Luka Akibat Tidak Pakai Helm Saat Tertimpa Alat Berat,” isafetymagazine.com.
[6] F. Sulistya Pratiwi, “RI Alami 265.334 Kasus Kecelakaan  Kerja  hingga  November  2022,” dataindonesia.id.
[7] M. Alfin Taufiqurrochman and H.
Februariyanti,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Deteksi  Alat  Pelindung  Diri  (APD)  untuk
Pekerja Proyek dengan Menggunakan
Algoritma  Yolov5,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 8, no. 2, pp. 472–480, Mar. 2024, doi: 10.35870/jti.
[8] F.  Moniaga  and  V.  Syela  Rompis,  “Analisa
Sistem Manajemen Kesehatan Dan Keselamatan Kerja (SMK3) Proyek Konstruksi  Menggunakan  Metode  Hazard Identification And Risk Assessment,” Jurnal Realtech , vol. 15, no. 2, pp. 65–73, Oct. 2019, doi:
https://doi.org/10.52159/realtech.v15i2.43.
[9] I. Sulistyowati and T. Sukwika, “Investigasi Kecelakaan Kerja Akibat Alat Pelindung Diri Menggunakan  Metode  SCAT  Dan  Smart- PSL,” Jurnal Ilmu Kesehatan Bhakti Husada , vol.  13,  no.  01,  pp.  27–45,  Jun.  2022,  doi: 10.34305/jikbh.v13i1.367.
[10] K. A. Baihaqi and Y. Cahyana, “Application of  Convolution  Neural  Network  Algorithm for  Rice  Type  Detection  Using  Yolo  v3,” SYSTEMATICS ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  272–280,
Aug. 2021.
[11] S.  Susanti,  S.  Aulia,  and  I.  Dyah  Irawati, “Deteksi Helm Otomatis Untuk Keselamatan    Kerja  di  Tempat  Proyek Berbasis Yolo,” pp. 28–32, 2023. [12] M.  Hatami,  T.  Tukino,  F.  Nurapriani,  W. Widiyawati,  and  W.  Andriani,  “Deteksi
Helmet  Dan  Vest  Keselamatan  Secara Realtime Menggunakan Metode Yolo Berbasis Web Flask,” EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi , vol. 10, no. 1, pp. 221–233, Jan. 2023, doi: 10.47668/edusaintek.v10i1.651.
[13] M.  A.  Saputra,  “Sistem  Pemeriksaan Kelengkapan  Keselamatan  Dan  Kesehatan Kerja  (K3)  Untuk  Area  Kerja  Terbatas,” UNIVERSITAS  SANGGA  BUANA  YPKP BANDUNG, Bandung, 2024.
[14] A.  Kusuma  Wijaya  and  S.  Devella, “Pengenalan  Penggunaan  Helm  Proyek Berstandar  Pada  Citra  Foto  Berdasarkan SIFT Dengan SVM,” 2022.
[15] A.  Nurfirmansyah  and  R.  Dijaya,  “Deteksi Kelalaian  Alat  Pelindung  Diri  (APD)  Pada Pekerja  Kontruksi  Bangunan,” Seminar Nasional Inovasi Teknologi , vol. 6, no. 1, pp. 58–63, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.29407/inotek.v6i1.2452.
[16] A.  Sadri  Agung,  A.  S.  Farid  Dirgantara,  M. Syachrul Hersyam, A. Baso Kaswar, and D. Darma Andayani, “Classification Of Tomato Quality  Based  On  Color  Features  And  Skin Characteristics  Using  Image  Processing Based  Artificial  Neural  Network,” Jurnal
Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 4, no. 5, pp. 1021–1032, Oct. 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.5.780. [17] A.  Maulana  and  E.  Andika,  “Implementasi Face  Recognition  pada  Absensi  Siswa Menggunakan YOLOv5,” SEMINAR NASIONAL  TEKNOLOGI  DAN  RISET
TERAPAN , vol. 5, pp. 441–445, Oct. 2023.
[18] S.  F.  Prisunia,  “Pemanfaatan  Jetson  Nano Nvidia  Untuk  Mendeteksi  Penggunaan Masker  Secara  Real-Time  Menggunakan Opencv Python,” Semarang, Jul. 2023.
[19] N. J. Hayati, D. Singasatia, and M. Muttaqin, “Object  Tracking  Menggunakan  Algoritma You  Only  Look  Once  (Yolo)V8  Untuk Menghitung  Kendaraan,” Jurnal  Ilmiah
Komputer dan Informatika , vol. 12, no. 2, pp. 91–99, Oct. 2023, doi: https://doi.org/10.34010/komputa.v12i2.106 54.
[20] M.  I.  Siami  and  M.  Hamid,  “Penerapan Deteksi  Penggunaan  Masker  pada  Sistem Absensi  Karyawan  menggunakan  Metode
Deep  Learning,” Jurnal Ahli Muda
Indonesia ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  21–27,  Dec. 2022, doi: 10.46510/jami.v3i2.118.