Sistem Deteksi Alat Pelindung Diri di Workshop Alat Berat Politeknik Negeri Jakarta Menggunakan Teachable Machine

Authors

  • Muhammad Reza Kusuma Program Studi Teknik Alat Berat, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta
  • Abdul Aziz Abdillah Program Studi Teknik Alat Berat, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta
  • Dedi Junaedi Program Studi Teknik Alat Berat, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta
  • Azwardi Azwardi Program Studi Teknik Alat Berat, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta
  • Dewi Yanti Liliana Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jakarta
  • Samsul Arifin Program Studi Matematika, Universitas Bina Nusantara
  • Zahran Muzakki PT Tochterindo Prima Persada

Keywords:

sistem deteksi, artificial intelligence, input, performa

Abstract

Proses pembuatan sistem deteksi menggunakan Artificial Intelligence. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi Bengkel Alat Berat Politeknik Negeri Jakarta untuk mendeteksi awal potensi terjadinya kecelakaan kerja. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengetahui proses pembuatan sistem deteksi dengan Artificial Intelligence menggunakan tools Teachable Machine. Metode yang dilakukan yaitu penyetelan perangkat, input, training model, performa. Proses pembuatan sistem deteksi menggunakan Artificial Intelligence terdapat 11 langkah. Performa diukur dari akurasi melalui penggunaan webcam internal dengan metode Intersection over Union (IoU). Hasil dari penelitian ini  yaitu mengetahui langkah-langkah pembuatan sistem deteksi menggunakan tools Teachable Machine.

References

D. P. Restuputri and R. P. D. Sari, “ANALISIS KECELAKAAN KERJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE HAZARD AND OPERABILITY STUDY (HAZOP) | Restuputri | Jurnal Ilmiah Teknik Industri,” Teknik Industri, vol. 14, no. 1, 2015, Accessed: Aug. 15, 2022. [Online]. Available: https://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/article/view/621/361

D. Taradilaga, A. Arslan, I. Wahyudi, and A. Abdillah, “Tool Store Pintar Sebagai Solusi Dalam Manajemen Peminjaman Barang Berbasis Online Di Workshop Alat Berat,” in Seminar Nasional Teknik Mesin, 2019, pp. 668–676.

A. A. Abdillah, M. Adigunanugraha, and I. Bianca, “Rancang Bangun Aplikasi Manajemen Gudang Suku Cadang Alat Berat PNJ,” Poli-Teknologi, vol. 18, no. 3, pp. 307–314, 2019.

S. Tan, G. Lu, Z. Jiang, and L. Huang, “Improved YOLOv5 network model and application in safety helmet detection,” ISR 2021 - 2021 IEEE International Conference on Intelligence and Safety for Robotics, pp. 330–333, Mar. 2021, doi: 10.1109/ISR50024.2021.9419561.

K. Li, X. Zhao, J. Bian, and M. Tan, “Automatic Safety Helmet Wearing Detection,” 2017 IEEE 7th Annual International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems, CYBER 2017, pp. 617–622, Feb. 2018, doi: 10.48550/arxiv.1802.00264.

F. Wu, G. Jin, M. Gao, Z. He, and Y. Yang, “Helmet detection based on improved YOLO V3 deep model,” Proceedings of the 2019 IEEE 16th International Conference on Networking, Sensing and Control, ICNSC 2019, pp. 363–368, May 2019, doi: 10.1109/ICNSC.2019.8743246.

F. Zhou, H. Zhao, and Z. Nie, “Safety Helmet Detection Based on YOLOv5,” Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Power Electronics, Computer Applications, ICPECA 2021, pp. 6–11, Jan. 2021, doi: 10.1109/ICPECA51329.2021.9362711.

Z. Wang, Y. Wu, L. Yang, A. Thirunavukarasu, C. Evison, and Y. Zhao, “Fast Personal Protective Equipment Detection for Real Construction Sites Using Deep Learning Approaches,” Sensors 2021, Vol. 21, Page 3478, vol. 21, no. 10, p. 3478, May 2021, doi: 10.3390/S21103478.

N. D. Nath, A. H. Behzadan, and S. G. Paal, “Deep learning for site safety: Real-time detection of personal protective equipment,” Automation in Construction, vol. 112, p. 103085, Apr. 2020, doi: 10.1016/J.AUTCON.2020.103085.

F. Zhafran, E. S. Ningrum, M. N. Tamara, and E. Kusumawati, “Computer Vision System Based for Personal Protective Equipment Detection, by Using Convolutional Neural Network,” IES 2019 - International Electronics Symposium: The Role of Techno-Intelligence in Creating an Open Energy System Towards Energy Democracy, Proceedings, pp. 516–521, Sep. 2019, doi: 10.1109/ELECSYM.2019.8901664.

A. Kristal and H. Harintaka, “Analisis Kehandalan Ekstraksi Garis Tepi Bangunan dari Data Foto Udara Menggunakan Pendekatan Deep Learning Berbasis Mask R-CNN,” Geoid, vol. 17, no. 2, pp. 273–285, Apr. 2022, doi: 10.12962/J24423998.V17I2.11401.

Downloads

Published

2023-04-01

How to Cite

Kusuma, M. R., Abdillah, A. A., Junaedi, D., Azwardi, A., Liliana, D. Y., Arifin, S., & Muzakki, Z. (2023). Sistem Deteksi Alat Pelindung Diri di Workshop Alat Berat Politeknik Negeri Jakarta Menggunakan Teachable Machine . Prosiding Seminar Nasional Teknik Mesin, 12(2), 1785–1790. Retrieved from https://prosiding.pnj.ac.id/sntm/article/view/517

Most read articles by the same author(s)