Implementasi Metode YOLOV8 Untuk Mendeteksi Helm Keselamatan Kerja

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, YOLOv8, Pengolahan Citra