IMPLEMENTASI YOLOV8 DENGAN DEEPSORT DAN REID UNTUK DETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI (APD) PADA PEKERJA KONSTRUKSI

Giovany Ramdan Oja, . (2025) IMPLEMENTASI YOLOV8 DENGAN DEEPSORT DAN REID UNTUK DETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI (APD) PADA PEKERJA KONSTRUKSI. Skripsi thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.

	Text 1_Cover_123210195_Giovany Ramdan Oja.pdf Download (165kB)
	Text 2_Abstrak_123210195_Giovany Ramdan Oja.pdf Download (225kB)
	Text 3_Halaman Pengesahan_123210195_Giovany Ramdan Oja.pdf Download (390kB)
	Text 4_Daftar Isi_123210195_Giovany Ramdan Oja.pdf Download (259kB)
	Text 5_Daftar Pustaka_123210195_Giovany Ramdan Oja.pdf Download (194kB)
	Text 6_Skripsi Full_123210195_Giovany Ramdan Oja.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Keselamatan dan kesehatan kerja (K3) merupakan aspek penting yang wajib diper
hatikan dalam industri konstruksi yang memiliki tingkat risiko tinggi. Salah satu upaya
pencegahan kecelakaan adalah melalui penggunaan Alat Pelindung Diri (APD), seperti
helm, rompi, sarung tangan, dan sepatu pelindung. Namun, rendahnya kedisiplinan pekerja
dalam mengenakan APD menimbulkan perlunya sistem berbasis teknologi yang mampu
mendukung proses pengawasan secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengimple
mentasikan metode You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) yang dikombinasikan dengan
algoritma pelacakan DeepSORT dan Re-Identification (ReID) guna mendeteksi sekaligus
melacak pekerja konstruksi beserta atribut keselamatan yang digunakan. Dataset penelitian
diperoleh dari Roboflow dengan kelas objek meliputi person, helm, rompi, sarung tangan,
dan sepatu pelindung. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa Python dan framework
Streamlit, kemudian diuji melalui pengunggahan video maupun deteksi secara real-time.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun telah berjalan sesuai kebutuhan
fungsional, mampu mendeteksi serta melacak objek pekerja konstruksi secara langsung, dan
dapat mengidentifikasi ulang pekerja meskipun terjadi perubahan posisi atau occlusion.
Selain itu, sistem juga dapat menampilkan status penggunaan APD sehingga memudahkan
proses pemantauan keselamatan kerja. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa
integrasi YOLOv8, DeepSORT, dan ReID berhasil meningkatkan akurasi serta reliabilitas
deteksi APD pada lingkungan konstruksi yang dinamis.
Kata Kunci: Keselamatan kerja, Alat Pelindung Diri, YOLOv8, DeepSORT, ReID

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Additional Information:	GIOVANY RAMDAN OJA (Penulis - 123210195); Dessyanto Boedi P (Pembimbing)
Uncontrolled Keywords:	Keselamatan kerja, Alat Pelindung Diri, YOLOv8, DeepSORT, ReID
Subjek:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor T Technology > T Technology (General) T Technology > TE Highway engineering. Roads and pavements T Technology > TH Building construction
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika
Depositing User:	Bayu Pambudi
Date Deposited:	22 Oct 2025 06:24
Last Modified:	22 Oct 2025 06:24
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/44772

Actions (login required)

View Item