Perancangan Sistem Monitoring Penggunaan Helm Keselamatan Kerja Berbasis Area Menggunakan YOLOv10 dengan Mekanisme Peringatan Otomatis dan Dashboard Website

Abstract

Kecelakaan kerja akibat pekerja yang tidak menggunakan helm keselamatan masih menjadi permasalahan di lingkungan industri karena proses pengawasan yang umumnya dilakukan secara manual kurang efektif untuk pemantauan secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem monitoring kepatuhan penggunaan helm keselamatan berbasis area menggunakan algoritma YOLOv10 yang terintegrasi dengan dashboard berbasis web dan sistem peringatan suara berbasis Internet of Things (IoT). Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Model YOLOv10 dilatih menggunakan 5.000 citra pekerja konstruksi yang telah dianotasi selama 80 epoch. Hasil evaluasi pada data validasi menunjukkan nilai precision sebesar 92,2%, recall sebesar 87,2%, mAP50 sebesar 92,5%, dan mAP50-95 sebesar 60,4%, sedangkan pada proses inferensi diperoleh nilai precision sebesar 96,0% dan mAP sebesar 89,0%. Sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi penggunaan helm secara real-time, menyimpan data pelanggaran secara otomatis beserta timestamp dan snapshot, serta mengaktifkan peringatan suara melalui NodeMCU ESP8266 pada zona yang bersangkutan. Hasil pengujian fungsional menggunakan metode black-box testing menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan yang telah ditetapkan. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dikembangkan layak digunakan sebagai media monitoring keselamatan kerja secara real-time untuk meningkatkan efektivitas pengawasan penggunaan alat pelindung diri.