## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 10 Issue 1 2023 Pages 221-233 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v10i1.651 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## DETEKSI HELMET DAN VEST KESELAMATAN SECARA REALTIME MENGGUNAKAN METODE YOLO BERBASIS WEB FLASK
Muhammad Hatami 1 , Tukino 2 ,  Fitria Nurapriani 3 , Widiyawati 4 , Wresti Andriani 5
, 1,2,3 Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia, 4 STMIK Bani Saleh,
Indonesia, 5 STMIK YMI Tegal, Indonesia.
,e-mail: si19.muhammadhatami@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstract: More  than  250  million  occupational  accidents  occur  annually,  according  the International Labor Organization (ILO). Nearly 80% of workplace mishaps may be attributed to employee error, most notably dangerous acts such not donning protective gear. The need for supervision  of  workers  is  important  in  reducing  workplace  accidents.  However,  this supervision is still manual, so it will take a long time. The method that can be used for object recognition  in  helmet  and  safety  vest  images  is  deeplearning.  YOLOv2  is  a  deep-learning model that can be used for object recognition. Given these problems, it is necessary to create a realtime helmet and vest detection system based on a web flask. The stages in this research include data acquisition or image data collection. data exploration or annotation of image data, modeling, or data training is carried out, and the last process is deployment using a flask. the system that has been made successfully detects not using a helmet and safety vest with a red bounding box and using a helmet and safety vest with a green bounding box with an average accuracy of 81.60% and an avg loss value of 0.173 and an mAP (mean Average Precision) validation value of 76.68%
Keywords: YOLOv2, Personal Protective Equipment, Deeplearning
Abstrak: Menurut ILO, lebih dari 250 juta kecelakaan kerja terjadi setiap tahun. Sekitar 80% kecelakaan  adalah  akibat  dari  kecerobohan  pekerja,  seperti  perilaku  berisiko  seperti  tidak mengenakan  APD.  Perlunya  pengawasan  terhadap  pekerja  merupakan  hal  penting  dalam mengurangi  kecelakaan  kerja.  Namun  pengawasan  tersebut  masih  manual,  sehingga  akan memakan waktu lama. Deeplearning adalah teknik yang dapat digunakan untuk deteksi objek pada  helm  dan  gambar  rompi  pengaman.  YOLOv2  merupakan  salah  satu  model  identifikasi objek  deep  learning.  Mengingatnya  permasalahan  tersebut,  maka  perlu  dibuat  sistem  deteksi helmet dan vest secara realtime berbasis web flask. Tahapan pada penelitian ini diantara lain data  acquisition  atau  pengumpulan  data  citra.  selanjutnya  data  exprolation  atau  anotasi  data citra, selanjutnya dilakukan Modelling atau training data, dan proses terakhir yaitu deployment menggunakan flask. sistem yang telah dibuat berhasil mendeteksi tidak menggunakan helmet dan  vest  keselamatan  dengan  bounding  box  merah  dan  menggunakan  helmet  dan  vest keselamatan dengan bounding box hijau dengan akurasi rata rata 81.60% dan memiliki nilai avg loss 0.173 dan nilai validasi mAP (mean Average Precision) 76.68%
Kata kunci: YOLOv2, Alat Pelindung Diri, Deeplearning
Copyright (c) 2022 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Perusahaan  memiliki  tanggung  jawab  untuk  memastikan  keselamatan karyawannya dalam bekerja, dan Pasal 86 UU No. 13 Tahun 2003 menjabarkan hak-hak karyawan dalam hal ini.
Ini termasuk hak atas lingkungan yang bebas dari bahaya bagi kesehatan dan moral dan perlakuan  yang  adil  yang  memperhitungkan  martabat  individu (Heryadi  et  al.,  2021; Heryawan & Heryana, 2018). Lebih dari 250 juta kecelakaan kerja dilaporkan setiap tahun, data ILO menunjukkan. Hingga 80% kecelakaan kerja dapat dikaitkan dengan kesalahan karyawan,  seperti  kegagalan  untuk  menggunakan  alat  pelindung  diri  yang  tepat  (Alat Pelindung Diri) (Edigan, 2019; Septianto & Wardhani, 2020).
Perlunya pengawasan terhadap pekerja merupakan hal penting  dalam mengurangi kecelakaan  kerja  (Jatmiko  et  al.,  2017).  Dimana  pengawasan  merupakan  bagian  dari faktor penguat perubahan perilaku pekerja. Sebagian besar perusahaan di Indonesia masih menggunakan proses manual untuk melakukan pengawasan (Shintya et al., 2021). Secara umum, sistem tersebut memiliki kekurangan dalam hal efisiensinya dimana sistem tersebut masih melibatkan  manusia  untuk  proses  pengawasannya  dimana  akan  berakibat  jangka  waktu  yang cukup lama (Trismayanti et al., 2021).
Hasil penelitian tentang metode YOLOv2 telah banyak dilakukan dan diketahui bahwa model YOLOv2-voc_mul memiliki akurasi  rata-rata 92,09%  dan  89,64% untuk deteksi objek tunggal (Li et al., 2021). Metode ini juga telah diterapkan pada penelitian untuk mendeteksi penggunaan helm keselamatan dan menghasilkan nilai F1-score yang diperoleh sebesar 0,79 (Widodo et al., 2021). Berbeda dengan penelitian ini yaitu pada penelitian  ini  untuk  membangun  sebuah  web  untuk  pendeteksian helmet  dan  vest keselamatan secara  realtime  dengan  metode  YOLOv2.  Penerapan  ini  nantinya  akan mendeteksi  objek  yang  ada  di  dalam  jangkauan  kamera  webcam  terlebih  dahulu, kemudian  objek  yang  terdeteksi  akan  dibandingkan  dengan  data  yang  sudah  ditraining sebelumnya.  Nantinya  objek  yang  terdeteksi  memiliki  kemiripan  dengan  dataset  hasil training, maka nantinya objek yang terdeteksi tesebut akan ditandai. Setelah objek yang terdeteksi berhasil ditandai maka akan ada proses selanjutnya yaitu melakukan peringatan bagi yang tidak sesuai dengan dataset yang sudah ditraining tadi. Hal ini tentunya akan bisa  mempermudah  mengurangi  beban  kerja  dan  meningkatkan  efisiensi  dalam pengecekan pelanggaran helmet dan vest keselamatan pada pekerja.

## METODE
Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan tentang deteksi helmet dan vest  keselamatan  secara  realtime  berbasis  WEB  flask  dengan  menggunakan  metode YOLOv2.  Penelitian  dimulai  dengan  Data  Acquisition  atau  pengumpulan  data  citra selanjutnya  Data  Exprolation  atau  anotasi  data  data  cita,  selanjutnya  dilakukan
Modelling  atau  mentraining  data,  dan  proses  terakhir  yaitu  deployment  menggunakan flask yang ditunjukan pada gambar dibawah ini.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian You Only Look Once
YOLO adalah  algoritma  yang  dirancang  untuk  deteksi  objek  real-time.  Metode deteksi  yang  digunakan  menggunakan  repurposed  classifier  atau  localizer  untuk melakukan deteksi. Model diterapkan di berbagai tempat dan skala ke gambar. Wilayah dengan peringkat gambar terbesar akan dianggap sebagai zona deteksi (Jupiyandi et al., 2019). Untuk membuat himpunan data sebelum fase pelatihan, penting untuk melakukan langkah  anotasi.  Setiap  data  berisi  nama  kelas,  titik  koordinat  X,  titik  koordinat  Y, panjang  kotak  pembatas,  dan  lebar  kotak  pembatas. YOLO mendeteksi  objek  dalam gambar menggunakan metode JST (Jena et al., 2021). Jaringan mengelompokkan gambar ke  dalam  wilayah  dan  memprediksi  kotak  pembatas  dan  probabilitas  masing-masing wilayah.  Kotak  pembatas  ini  kemudian  dibandingkan  dengan  setiap  probabilitas  yang diproyeksikan. YOLO menawarkan  berbagai  manfaat  dibandingkan  sistem  berorientasi pengklasifikasi,  seperti  yang  dapat  ditunjukkan  dengan  membandingkan  gambaran lengkap pada saat pengujian dengan prediksi gambar yang diinformasikan secara global. YOLO menggunakan  arsitektur  yang  sebanding  dengan  jaringan  saraf  Konvolusional. YOLO hanya  menggunakan  lapisan  konvolusi  dan  pooling.  Untuk  lapisan  konvolusi akhir,  jumlah  kelas  dan  jumlah  kotak  prekliti  yang  diperlukan  dimodifikasi.  (Yang  & Deng, 2020).

## Data Acquisition
Data  acquisition atau  pengumpulan  data  citra  yang  bertujuan  untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini. Data yang dikumpulkan  berupa dataset image helmet, vest dan person untuk deteksi yang akan dikategorikan menjadi 4
class yaitu helmet, vest, no_helmet, no_vest . Data gambar yang dikumpulkan dipisahkan menjadi dua dataset, data pelatihan dan data validasi, dengan data pelatihan sebanyak 847 gambar citra dan validasi berisi 295 data citra (Moselhi et al., 2020; Samourkasidis et al., 2019).

## Data Exploration
Pengubahan  ukuran  dilakukan  pada  tahap  awal  fase  prapemrosesan  untuk mengurangi  ukuran  gambar  dengan  menurunkan  ukurannya;  Hal  ini  dilakukan  untuk membuat proses pelatihan lebih ringan dan cepat. (Tauzin et al., 2021; Yu & Silva, 2020). Setelah  itu dataset  image tersebut  di  label/proses  anotasi  bounding  box  dengan  format yolo, proses anotasi menggunakan LabelImg . Ini berusaha untuk menggambarkan setiap item dan mengajarkan system untuk mengindentifikasi dan menawarkan kontak pembatas untuk  setiap  objek  dengan  menyediakan  kotak  pembatas  untuk  setiap  objek  di  setiap gambar. Output dari pelabelan ini adalah file teks yang berisi informasi tentang kelas dan kotak pembatas objek, dengan satu file teks per gambar. Berikut hasil anotasi dari data yang telah dilakukan
Gambar 2 Anotasi Helmet dan Vest Pada Gambar 2 merupakan proses anotasi untuk class helmet dan vest dengan format yolo.
Gambar 3 Anotasi No Helmet dan No Vest Pada  Gambar  3  merupakan  proses  anotasi  untuk  class No  Helmet dan No  Vest Dengan format YOLO
Proses anotasi ini dilakukan untuk melatih membedakan objek  yang menggunakan helmet dan vest keselamatan dengan lengkap atau tidak.

## Modelling
Semua gambar dengan file txt akan dikonversi ke file daftar dengan ekstensi csv selama langkah ini; Setelah file daftar selesai, file akan dibuat menjadi file "train.txt" dan "test.txt" yang berisi semua informasi tentang gambar dan lokasi objek kotak pembatas di setiap  gambar;  File  ini  akan  digunakan  selama  fase  pelatihan  dan  pengujian  proses perekaman data. Kedua dokumen ini akan berfungsi sebagai dasar untuk data pelatihan sistem (Tukino & Baenil Huda, 2019). Fase pelatihan melibatkan instruksi sistem tentang cara memanfaatkan data yang telah diberikan. Algoritma yang digunakan adalah model YOLOv2 . Ketika proses training sudah selesai akan menghasilkan file weight yang akan digunakan untuk testing model (Baenil Huda & Saepul Apriyanto, 2019). Tahap training , dilakukan untuk melatih machine learning dengan data yang sudah di proses. Dibawah ini adalah proses training di Google colaboratory :

## Gambar 4 Proses training
Pada  proses  ini  termasuk  pengujian  langsung  berbasis  webcam.  Setelah penggembangan  selesai,  sistem  dimasukkan  melalui  langkahnya  dengan  menggunakan kamera yang dapat mengambil gambar secara real time dan mengirimkan ke sistem untuk dianalisis.  Analisis  akurasi  berbasis  confusion  matrix.  Sensitivitas  dan  spesifisitas dihitung  dengan  pengujian  dan  analis.  Akurasi  dapat  ditentukan  dengan  pengujian sensitivitas dengan membandingan jumlah klasifikasi actual di dalam kelas dengan total klasifikasi  yang  termasuk  dalam  kelas  tersebut.  Pengujian  spesifisitas,  di  sisi  lain, melibatkan perbandingan jumlah kategori yang tidak terkait tetapi sesuai dengan jumlah total klasifikasi terkait. Confusion matrix akan digunakan untuk menentukan banyaknya kelas  dalam  putaran  perhitungan.  Berikut  Tabel  1  menampilkan  bentuk  dari  confusion matrix
Tabel 1. Confusion Matrix
Actua Positive l Class Negative P o siti v e True Positive (TP) False Positive (FP) P re d ictio n Clas s Ne g ati v e False Negative (FN)
True Positive (TN)
Dua kolom informasi tentang penghitungan confusion matrix yang terdapat pada tabel 1: jenis data yang digumakan dan hasil kategorisasi. Jika helm dan rompi keselamatan ditemukan dan  jika  system  mampu  mengindentifikasi  keduanya  dengan  benar  maka  temuan  tersebut diklasifikasi  sebagai  True  Positif  (TP).  Temuan  kategorisasi  konsisten  dengan  harapan,  dan pengelompokan  didasarkan  pada  hasil  deteksi  yang  menunjukkan  keberadaan  helm  dan  rompi yang  tepat  (positif).  Temuan  deteksi  dianggap  sebagai  False  Positif  (FP)  jika  barang  tersebut bukan  helm  dan  rompi  keselamatan  tetapi  diidentifikasi  seperti  itu  oleh  system. Klasifikasi ini didasarkan pada hal hal yang bukan helm dan rompi keselamatan (False) namun tetap diberi label seperti itu (Positif). Ketika objek hekm dan rompi keselamatan dideteksi sebagai bukan helm dan rompi keselamatan, maka akan dikelompokan menjadi false negatif(FN). Pengelompokan tersebut dapat didasari dari adanya objek helm dan rompi keselamatan namun system mendeteksi bukan helm dan rompi keselamatan. Serta apabila objek bukan helm dan rompi keselamatan terdeteksi sebagai  bukan  helm  dan  rompi  keselamatan,  maka  akan  dikelompokan  ke  True  Negatif(TN). Untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  maka  dari  akumulasi  tersebut  akan  dihitung  menggunakan rumus sebagai berikut:
Akurasi = T 𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 Untuk menghitung Precision digunakan rumus:
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
Untuk menghitung Recall digunakan rumus:
Recall = 𝑇𝑃 T 𝑃 + 𝐹𝑁

## Deployment
Setelah mendapatkan model yang tepat dan menyimpannya dalam bentuk pickle , model  tersebut  akan  diubah  menjadi  sebuah prototipe  web deployment yang  dapat mengenali  helm  dan  rompi.  Dalam  penelitian  ini, web  deployment dilakukan  dengan menggunakan flask. Flask adalah semacam microframework web yang dibangun dengan python dikategorikan sebagai kerangka kerja web (Shrivastava, 2021).
Perancangan  User  Interface  pada  sistem  dapat  diilustrasikan  pada  gambar  6. Perancangan  user  Interface  dibuat  dengan  sedeharna  yaitu  halaman  “realtime  safety detection” yang berisi Navigasi Bar, Running Text, dan hasil deteksi secara realtime.

## Gambar 5 Perancangan user Interface

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pada penelitian ini menghasilkan sebuah web untuk mendeteksi Alat Pelindung Diri pada pekerja menggunakan algoritma YOLO secara realtime. Data yang digunakan sebanyak 1.142 data gambar  yang terdiri dari data training dan data validasi dimana data training  berjumlah  847 gambar dan  data  validasi  sebanyak  295 gambar yang  dibagi menjadi  4  class  yaitu  helmet,  vest,  no_helmet.  no_vest.  Ada  sebanyak  4.512  iterasi pelatihan,  yang menghasilkan sebuah model  baru.  Tabel  2. Menunjukan  bahwa  model akhir  memiliki  loss  sebesar  0,173  dan  peringkat  validasi  mAP  sebesar  76,68%,  skor tersebut  menunjukkan bahwa akurasi deteksi objek model YOLOv2 pada helm dan rompi keselamatan sudah maksimal.
Tabel 2 . YOLOv2 Training Result Iteration 4.512 Batch Size 64 mAP 76,68% Avg IoU 87,93% Avg loss 0,173

## Halaman pendeteksian tidak menggunakan helmet dan vest
Pada gambar 6 merupakan hasil deteksi secara realtime tidak menggunakan helmet dan vest keselamatan dengan menghadap depan dan belakang, pada pengujian berhasil mendeteksi dan menghasilkan bounding box warna merah dengan keterangan no_helmet dan no_vest
gambar 6 tampilan deteksi realtime tidak menggunakan helmet dan vest dengan menghadap depan dan belakang
Pada  gambar  7  merupakan  hasil  deteksi  secara  realtime  tidak  menggunakan helmet dan vest keselamatan dengan menghadap samping kanan dan samping kiri, pada pengujian berhasil mendeteksi dan menghasilkan bounding box warna merah dengan keterangan no_helmet dan no_vest
Gambar 7 tampilan deteksi realtime tidak menggunakan helmet dan vest dengan menghadap samping kanan dan samping kiri

## Halaman pendeteksian menggunakan helmet dan vest
Pada gambar 8 merupakan hasil deteksi secara realtime menggunakan helmet dan vest keselamatan  dengan  menghadap  depan  dan  belakang,  pada  pengujian  berhasil  mendeteksi  dan menghasilkan bounding box warna hijau dengan keterangan helmet dan vest
Gambar 8 tampilan deteksi realtime menggunakan helmet dan vest dengan menghadap depan dan belakang
Pada gambar 9 merupakan  hasil deteksi secara realtime menggunakan helmet dan vest keselamatan dengan menghadap samping kanan dan samping kiri, pada pengujian berhasil  mendeteksi  dan  menghasilkan  bounding  box  warna  hijau  dengan  keterangan helmet dan vest
Gambar 10 tampilan deteksi realtime menggunakan helmet dan vest dengan menghadap depan dan belakang

## Pembahasan
Precision  dan  recall adalah  dua  perhitungan  yang  banyak  digunakan  untuk mengukur  kinerja  sistem  (Azhar  et  al.,  2019;  Fibrianda  &  Bhawiyuga,  2018).  Dalam penelitian ini, presisi dihitung untuk menetapkan  jumlah akurasi antara informasi yang diminta  dan  respon  dari  sistem,  recall  adalah  kemmapuan sistem  untuk  menemukan informasi  dan  akurasi  adalah  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  akurasi, menggunakan confusion matrix dan persamaan 1, 2, dan 3. Perhitungan dilakukan untuk menilai akurasi.
.  Nilai  confusion  matrix  dihitung,  berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan seperti yang ditunjukkan pada table dibawah ini , nilai akurasi terbaik dotunjukkan pada gambar  no  1,  akurasi  sebesai  88.8%,  untuk  recall  sebesar  100%  dan  precision  sebesar 88,8% dengan TP yaitu 8 dan FP hanya 1
Gambar  TP  TN  FP  FN  Recall  Precision  Accuracy
1 8 0 1 0 100%  88.8% 88.8% 3 7 1 0 2 77.7%  100% 80% 5 6 1 0 1 71.5%  100% 87.5% 7 5 4 0 5 62.5%  100% 64.2% 8 6 1 0 1 71.5%  100% 87,5%
Rata-rata akurasi = Jumlah akurasi
Total akurasi
Rata-rata  akurasi = 88,8+80+87,5+64.2+87,5 = 81.60% 5
Setelah  dilakukan  perhitungan,  didapatkan  nilai  akhir  akurasi  deteksi  pada program  “Deteksi  Helmet  Dan  Vest  Keselamatan  Secara  Realtime  Menggunakan Metode Yolo Berbasis WEB Flask” adalah sebesar 81.60%

## SIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  algoritma  YOLOv2  untuk  deteksi  ada  atau  tidaknya pelanggaran APD. Data  yang digunakan sebanyak 1.142 data gambar yang terdiri dari data training dan  data  validasi.  dimana  data  training  berjumlah  847 gambar dan  data validasi sebanyak 295 gambar yang dibagi menjadi 4 class yaitu helmet, vest, no_helmet. no_vest. Dataset tersebut digunakan untuk data training dan data testing. Training data dilakukan sampai pada iteration 4.512. Penelitian ini telah berhasil membangun sebuah sistem deteksi helmet dan vest keselamatan secara realtime berbasis web flask dan dapat berhasil mendeteksi dengan baik dan benar citra menggunakan helm dan vest keselamatan dan  citra  tidak  menggunakan  helm  dan  vest  keselamatan  dengan  akurasi  dari  64,2% hungga 88,8% dan memiliki akurasi rata rata 81,60% dengan validasi mAP sebesar 76,68 dan avg loss sebesar 0,173%. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi hasil deteksi, yaitu pencahayaan, posisi objek kamera, tinggi /jarak onjek

## DAFTAR RUJUKAN
Azhar, Masruroh, S. U., Wardhani, L. K., & Okfalisa. (2019). Perbandingan Kinerja Algoritma Naive Bayes Dan K-Nn Pendekatan Lexicon Pada Analisis Sentimen Di Media. Prosiding Seminar Nasional Fisika Universitas Riau IV , September .
Baenil  Huda,  &  Saepul  Apriyanto.  (2019).  APLIKASI  SISTEM  INFORMASI LOWONGAN  PEKERJAAN  BERBASIS  ANDROID  DAN  WEB MONITORING  (Penelitian  dilakukan  di  Kab.  Karawang). BUANA  ILMU ,
4 (1). https://doi.org/10.36805/bi.v4i1.808
Edigan,  F.  (2019).  HUBUNGAN  ANTARA  PERILAKU  KESELAMATAN KERJA  TERHADAP  PENGGUNAAN  ALAT  PELINDUNG  DIRI  (APD) PADA  KARYAWAN  PTSURYA  AGROLIKA  REKSA  DI  SEI.  BASAU.
JURNAL SAINTIS , 19 (2). https://doi.org/10.25299/saintis.2019.vol19(2).3741 Fibrianda, M. F., & Bhawiyuga, A. (2018). Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , II (9).
Heryadi, J., Safarudin, & Franca, M. L. (2021). Evaluasi Pelaksanaan Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) dan Penggunaan Alat Pelindung Diri pada Karyawan PT.Semen Baturaja (Persero) Tbk. di Baturaja. Jurnal Kotamo , 1 (21).
Heryawan,  H.,  &  Heryana,  A.  (2018).  Analisis  Penyebab  Ketidakpatuhan Penggunaan APD pada pekerja Manual handling PT X Tahun 2018. Program Studi Kesehatan Masyarakat Universitas Esa Unggul .
Jatmiko,  F.,  Setiyawan,  H.,  &  Atmojo,  T.  B.  (2017).  Hubungan  antara  Tingkat Pengetahuan  dan  Pengawasan  terhadap  Perilaku  Pemakaian  APD  pada
Pekerja Konstruksi PT Wika Beton Boyolali. Journal of Industrial Hygiene and Occupational Health , 2 (1).
Jena,  S.  R.,  George,  S.  T.,  &  Ponraj,  D.  N.  (2021).  Modeling  an  effectual  multi- section You only look once for enhancing lung cancer  prediction. International
Journal of Imaging Systems and Technology , 31 (4). https://doi.org/10.1002/ima.22584
Jupiyandi, S., Saniputra, F. R., Pratama, Y., Dharmawan, M. R., & Cholissodin, I. (2019). Pengembangan Deteksi Citra Mobil untuk Mengetahui  Jumlah Tempat Parkir Menggunakan CUDA dan Modified YOLO. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (4). https://doi.org/10.25126/jtiik.2019641275
Li, X., Shi, B., Nie, T., Zhang, K., & Wang, W. (2021). Multi-object recognition method  based  on  improved  yolov2  model. Information  Technology  and Control , 50 (1). https://doi.org/10.5755/J01.ITC.50.1.25094
Moselhi,  O.,  Bardareh,  H.,  &  Zhu,  Z.  (2020).  Automated  data  acquisition  in construction with remote sensing technologies. Applied Sciences (Switzerland) , 10 (8). https://doi.org/10.3390/APP10082846
Samourkasidis,  A.,  Papoutsoglou,  E.,  &  Athanasiadis,  I.  N.  (2019).  A  template framework  for  environmental  timeseries  data  acquisition. Environmental Modelling and Software , 117 . https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2018.10.009 Septianto,  A.,  &  Wardhani,  A.  R.  (2020).  PENERAPAN  ANALISIS  RESIKO TERHADAP KESEHATAN DAN KESELAMATAN KERJA(K3) PADA PT. X. JURNAL  APLIKASI  DAN  INOVASI  IPTEKS  “SOLIDITAS”  (J- SOLID) , 3 (1). https://doi.org/10.31328/js.v3i1.1385
Shintya,  S.  R.,  Gloria  Purba,  C.  V.,  Gloria  Purba,  C.  V.,  &  Edigan,  F.  (2021). Analisis  Penerapan  Pertolongan  Pertama  Pada  Kecelakaan  (P3K)  di  PT.  X.
Media Kesmas (Public Health Media) , 1 (2). https://doi.org/10.25311/kesmas.vol1.iss2.65
Shrivastava,  H.  (2021).  Symptomatic  Assistance. International  Journal  for Research  in  Applied  Science  and  Engineering  Technology , 9 (VII). https://doi.org/10.22214/ijraset.2021.37132
Tauzin, G., Lupo, U., Tunstall, L., Perez, J. B., Caorsi, M., Medina-Mardones, A.
M.,  Dassatti,  A.,  &  Hess,  K.  (2021).  giotto-tda:  A  topological  data  analysis toolkit for machine learning and data exploration. Journal of Machine Learning Research , 22 .
Trismayanti,  D.,  Muhammad  Ikhtiar,  &  Andi  Nurlinda.  (2021).  Hubungan Kemampuan  Penanganan  P3K  oleh  Karyawan  Bagian  Produksi  dengan Kecelakaan  Kerja  di  PT.  Sermani  Steel. Window  of  Public  Health  Journal . https://doi.org/10.33096/woph.v2i2.185
Widodo, B., Armanto, H. A., & Setyati, E. (2021). Deteksi Pemakaian Helm Proyek Dengan Metode Convolutional Neural Network. Journal of Intelligent System and Computation , 3 (1). https://doi.org/10.52985/insyst.v3i1.157
Yang, Y., & Deng, H. (2020). Gc-yolov3: You only look once with global context block. Electronics (Switzerland) , 9 (8). https://doi.org/10.3390/electronics9081235
Yu, B., & Silva, C. T. (2020). FlowSense: A natural language interface for visual data exploration within a dataflow system. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics , 26 (1). https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2934668
Tukino,  T.,  &  Huda,  B.  (2019).  PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS  UNTUK MENDUKUNG  KEPUTUSAN  DALAM  PEMILIHAN  TEMA  TUGAS  AKHIR PADA  PRODI  SISTEM  INFORMASI  UNIVERSITAS  BUANA  PERJUANGAN KARAWANG.
Techno  Xplore :  Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi  Informasi , 4 (1). https://doi.org/10.36805/technoxplore.v4i1.542