Klasifikasi Helm Keselamatan Mengunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Abstract

Dunia industri yang menggunakan sumber daya manusia, sepenuhnya terkait dengan proses produksi yang membutuhkan penerapan teknologi mutakhir. Kemampuan teknologi untuk meningkatkan proses produksi juga bisa berbahaya jika digabungkan dengan kondisi, prosedur, dan sistem kerja yang tidak aman. Selain itu, baik pengusaha maupun karyawan biasanya mengabaikan adanya bahaya untuk mencapai tujuan produksi. Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) telah diterapkan di setiap bisnis untuk menciptakan lingkungan kerja yang aman, proses kerja, dan sistem kerja. Sehingga dibuatkanlah sistem tahap awal yang nantinya bisa membedakan pekerja yang memakai helm atau tidak, yang nantinya bisa memudahkan para pekerja sebagai pengingat untuk memakai helm keselamatan. Menggunakan Arsitektur CNN untuk mengklasifikasi citra pekerja yang memakai helm atau tidak, memberikan hasil dari penelitian yaitu pertama menganalisa hasil konvolusi pada salah satu citra dan menampilkan seluruh kernel yang digunakan pada proses konvolusi membuah hasil yaitu citra output memberikan visual yang cukup jelas dengan citra awal, kedua yaitu Evaluasi Arsitektur CNN dengan menggunakan Confusion Matrix memberikan hasil accuracy sebesar 81% dan Mean Square Error sebesar 18,8%. Pengujian Terakhir yaitu menguji prediksi gambar lainnya.