Sistem Deteksi Safety Helmet Menggunakan Teachable Machine Berbasis Internet Of Things Studi Kasus Kawasan Industri Morowali

Mabrura, Siti Asma (2024) Sistem Deteksi Safety Helmet Menggunakan Teachable Machine Berbasis Internet Of Things Studi Kasus Kawasan Industri Morowali. S1 thesis, Universitas Teknologi Akba Makassar.

[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (37kB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
BAB I.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (21kB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
BAB V.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (10kB)
[thumbnail of Fulltext] Text (Fulltext)
Full text.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (3MB)

Abstract

Permasalahan yang terjadi adalah PT IMIP seringkali terjadi kecelakaan kerja, seperti jatuhnya benda berat, terjatuhnya pekerja, dan potensi bahaya lainnya. Salah satu langkah pencegahan yang krusial adalah penggunaan alat pelindung diri (APD), khususnya helm keselamatan, yang dapat mengurangi risiko cedera kepala serius. Meskipun kewajiban penggunaan helm keselamatan telah diatur dalam peraturan pemerintah, pengawasan terhadap pemakaian helm di kawasan industri besar dan kompleks masih menjadi tantangan signifikan. Insiden kecelakaan kerja yang terjadi di PT ONI pada 23 desember 2023 mengindikasikan pentingnya sistem pengawasan penggunaan APD yang lebih efektif, terutama di kawasan dengan banyak pekerja seperti PT IMIP Morowali. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi safety helmet berbasis Teachable Machine yang dapat diimplementasikan di kawasan industri Morowali. Data ini diperoleh melalui penelitian lapangan dan penelitian pustaka. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknologi Internet of Things (IoT) dan Machine Learning (ML) Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa menggunakan metode Machine Learning mampu mendeteksi karyawan menggunakan APD sesuai yang telah ditetapkan dengan tingkat spesifikasi sebesar 95% dapat mendeteksi. Dengan mengintegrasikan IoT dan Machine Learning, diharapkan dapat tercipta sistem yang lebih efisien dan efektif dalam memastikan keselamatan pekerja.

Item Type: Thesis (S1)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: S1 Teknik Informatika
Depositing User: S. Hadriani
Date Deposited: 06 Nov 2025 01:13
Last Modified: 06 Nov 2025 01:13
URI: https://repository.akba.ac.id/id/eprint/78

Actions (login required)

View Item
View Item