BAHTIAR, Urip (2025) IMPLEMENTASI FRAMEWORK YOU ONLY LOOK ONCE VERSI 8 (YOLOv8) PADA DETEKSI CITRA ALAT PELINDUNG DIRI (APD). Bachelor thesis, UNIVERSITAS PERADABAN.
|
PDF (HALAMAN AWAL)
HALAMAN AWAL_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
|
Text (ABSTRAK)
ABSTRAK_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.docx - Published Version Download (17kB) |
|
|
PDF (BAB I)
BAB I_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (266kB) |
|
|
PDF (BAB II)
BAB II_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
PDF (BAB III)
BAB III_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (328kB) |
|
|
PDF (BAB IV)
BAB IV_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (705kB) |
|
|
PDF (BAB V)
BAB V_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Download (250kB) |
|
|
PDF (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Download (264kB) |
|
|
PDF (LAMPIRAN)
LAMPIRAN_URIP BAHTIAR_42420035_SKRIPSI_2024.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (421kB) |
Abstract
Alat pelindung diri (APD) adalah suatu alat yang digunakan oleh para pekerja untuk melindungi seluruh atau sebagian tubuh dari ancaman bahaya di tempat kerja. Pengetahuan akan kesadaran penggunaan alat pelindung diri di Indonesia masih sangat rendah, sehingga menimbulkan faktor kecelakaan kerja yang sangat tinggi. Untuk mengurangi risiko kecelakaan di tempat kerja yang disebabkan akan kelalaian penggunaan alat pelindung diri (APD) di lingkungan kerja maka dibutuhkan sistem atau model pengawasan alat pelindung diri (APD) dengan menggunakan metode YOLOv8. YOLOv8 memiliki kemampuan mendeteksi dan mengklasifikasikan objek secara cepat. YOLOv8 dapat digunakan untuk mendeteksi alat pelindung diri (APD) dengan tujuh kelasa alat pelindung diri (APD) seperti helm, masker, kacamata, faceshield, sarung tangan, rompi dan sepatu keselamatan. Pengujian sistem menggunakan 324 data testing mendapatkan nilai akurasi sebesar 80% dan pada deteksi realtime dengan 20 kali percobaan mendapatkan nilai akurasi sebesar 85%. Hal ini mampu membuktikan bahwa framework YOLO ini bisa digunakan untuk mendeteksi alat pelindung diri (APD).
| Item Type: | Thesis (Bachelor) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
|||||||||
| Uncontrolled Keywords: | alat pelindung diri, objek deteksi, yolov8, machine learning | |||||||||
| Subjects: | 000 Ilmu Komputer, Informasi dan Karya Umum > 000 Ilmu Umum; Ilmu Komputer dan Informasi > 006-Metode Komputer Tertentu > Kecerdasan Buatan;Sistem Pakar; Neural Network; Data Mining; Machine learning; Computer Vision; Pengolahan Citra | |||||||||
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Informatika - S1 | |||||||||
| Depositing User: | S.E. Khozin Khozin | |||||||||
| Date Deposited: | 12 Mar 2026 01:52 | |||||||||
| Last Modified: | 12 Mar 2026 01:52 | |||||||||
| URI: | http://repository.peradaban.ac.id/id/eprint/2382 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
