Nabila Zahra Sukmaputri, - (2025) MODEL DETEKSI PENGGUNAAN ALAT PELINDUNG DIRI PADA AREA PELABUHAN SECARA REALTIME MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV8. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.
Abstract
Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) di lingkungan pelabuhan merupakan aspek penting untuk mencegah terjadinya kecelakaan kerja. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk meminimalkan risiko kecelakaan kerja adalah dengan memastikan penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) yang sesuai standar keselamatan oleh para pekerja. Namun, rendahnya kedisiplinan dan kesadaran diri dari para pekerja terhadap penggunaan APD menjadi tantangan yang perlu diatasi. Penelitian ini merancang model deteksi otomatis penggunaan APD menggunakan metode You Only Look Once (YOLO). Metode YOLO dipilih karena keunggulannya dalam mendeteksi objek secara realtime serta fleksibilitasnya dalam berbagai kondisi, versi YOLOv8 diharapkan mampu memberikan hasil performa model yang tinggi. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa gambar pekerja di area pelabuhan, yang didapatkan dengan dokumentasi secara langsung sebagai data utama dan data publik yang didapatkan melalui website Roboflow sebagai data pendukung, yang kemudian dianalisis untuk memastikan apakah pekerja menggunakan APD dengan lengkap dan sesuai prosedur serta standar keselamatan yang berlaku. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif untuk meningkatkan efisiensi pengawasan K3 di pelabuhan. Selain itu, model yang dikembangkan berpotensi untuk diterapkan pada sektor lain yang memiliki kebutuhan pengawasan keselamatan kerja yang serupa. Occupational Health and Safety (OHS) in the port environment is an important aspect to prevent work accidents. One of the efforts that can be made to minimize the risk of work accidents is to ensure the use of Personal Protective Equipment (PPE) that meets safety standards by workers. However, the low discipline and self-awareness of workers towards the use of PPE is a challenge that needs to be overcome. This research designs an automatic detection model of PPE usage using the You Only Look Once (YOLO) method. The YOLO method was chosen because of its superiority in detecting objects in realtime and its flexibility in various conditions, the YOLOv8 version is expected to provide high model performance results. The data used in this study are in the form of images of workers in the port area, obtained by direct documentation as the main data and public data obtained through the Roboflow website as supporting data, which are then analyzed to determine whether workers use PPE completely and according to applicable safety procedures and standards. This research is expected to be an effective solution to improve the efficiency of OHS supervision at the port. In addition, the model developed has the potential to be applied to other sectors that have similar work safety supervision needs.
![]() |
Text
S_SIK_2101360_Title.pdf Download (946kB) |
![]() |
Text
S_SIK_2101360_Chapter1.pdf Download (263kB) |
![]() |
Text
S_SIK_2101360_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (416kB) |
![]() |
Text
S_SIK_2101360_Chapter3.pdf Download (797kB) |
![]() |
Text
S_SIK_2101360_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB) |
![]() |
Text
S_SIK_2101360_Chapter5.pdf Download (230kB) |
![]() |
Text
S_SIK_2101360_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB) |
Item Type: | Thesis (S1) |
---|---|
Additional Information: | https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=LnvbNuwAAAAJ ID SINTA Dosen Pembimbing: Ayang Armelita Rosalia: 6721849 Willdan Aprizal Arifin: 6745746 |
Uncontrolled Keywords: | APD, kesehatan dan keselamatan kerja, model deteksi, pelabuhan, YOLOv8. detection model, occupational health and safety, port, PPE, YOLOv8. |
Subjects: | L Education > L Education (General) Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General) |
Divisions: | UPI Kampus Serang > S1 Sistem Informasi Kelautan |
Depositing User: | Nabila Zahra Sukmaputri |
Date Deposited: | 19 Sep 2025 03:46 |
Last Modified: | 19 Sep 2025 03:46 |
URI: | http://repository.upi.edu/id/eprint/137803 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |