//<br />
<b>Warning</b>:  Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /home/etdlibitenasac/public_html/index.php:1) in <b>/home/etdlibitenasac/public_html/sysconfig.inc.php</b> on line <b>185</b><br />
<br />
<b>Deprecated</b>:  Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; StringReader has a deprecated constructor in <b>/home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php</b> on line <b>48</b><br />
<br />
<b>Deprecated</b>:  Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; FileReader has a deprecated constructor in <b>/home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php</b> on line <b>84</b><br />
<br />
<b>Deprecated</b>:  Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; CachedFileReader has a deprecated constructor in <b>/home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php</b> on line <b>145</b><br />
<br />
<b>Deprecated</b>:  Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; gettext_reader has a deprecated constructor in <b>/home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/gettext.php</b> on line <b>36</b><br />
<br />
<b>Warning</b>:  session_start(): Cannot start session when headers already sent in <b>/home/etdlibitenasac/public_html/index.php</b> on line <b>38</b><br />
<br />
<b>Warning</b>:  Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /home/etdlibitenasac/public_html/index.php:1) in <b>/home/etdlibitenasac/public_html/lib/contents/show_detail.inc.php</b> on line <b>42</b><br />
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="19248">
<titleInfo>
<title><![CDATA[PERFORMANSI DETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI (APD) UNTUK KESELEMATAN KERJA PADA PEKERJA KONSTRUKSI DENGAN METODE YOLOv8]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>0404057502 - Youllia Indrawaty Nurhasah, ST., MT.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 1</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>ADAM MUHAMMAD AFRIAZI / 152017128</namePart>
<role><roleTerm type="text">Penulis</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Teknik Informatika]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[FTI]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2024]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[en]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[English]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Pentingnya penggunaan alat pelindung diri (APD) dalam lingkungan konstruksi yang berisiko tinggi memerlukan sistem deteksi yang efektif untuk meningkatkan keselamatan kerja. Penelitian ini menerapkan sistem deteksi APD menggunakan model YOLOv8, dengan fokus pada akurasi deteksi helm, rompi, sarung tangan, dan sepatu. Model YOLOv8 yang digunakan dilatih menggunakan dataset berjumlah 954 gambar yang diperoleh dari Roboflow.com, yang mencakup berbagai kondisi pencahayaan untuk merepresentasikan skenario dunia nyata. Proses pelatihan melibatkan beberapa tahap, seperti preprocessing, augmentasi data, dan konversi anotasi ke format yang diperlukan oleh YOLOv8. Model ini memiliki akurasi keseluruhan sebesar 78.11%, menunjukkan performa yang cukup baik dalam mengenali helm dan manusia, namun mengalami kesulitan dalam mengklasifikasikan sarung tangan, dengan recall yang sangat rendah untuk kelas ini. Pengujian inferensi cahaya dilakukan untuk menilai kinerja model dalam berbagai kondisi pencahayaan, dengan hasil akurasi mencapai 82.84% pada cahaya 100% (250-350lux), 82.4% pada cahaya 70% (150-250lux), dan 82% pada cahaya 40% (100-200lux). Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun YOLOv8 dapat mendeteksi objek APD dalam kondisi pencahayaan yang bervariasi, model perlu perbaikan lebih lanjut untuk meningkatkan deteksi sarung tangan, yang dipengaruhi oleh dataset yang kurang representatif. Kata kunci: YOLOv8, Deteksi objek, Alat Pelindung Diri</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Alat Pelindung Diri]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Deteksi objek]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[YOLOv8]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Setiadi Open Source ETD System]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[778IF/24]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[778IF/24]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[My Library]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[778IF/24]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="20882" url="" path="/152017128_778IF.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[PERFORMANSI DETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI (APD) UNTUK KESELEMATAN KERJA PADA PEKERJA KONSTRUKSI DENGAN METODE YOLOV8]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[19248]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2024-12-04 13:58:59]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2024-12-09 13:52:21]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>