Jakarta, isafetymagazine.com – Staf Pengajar Pendidikan Jarak Jauh (PJJ) Fakultas Computer Science (CS) Universitas Bina Nusantara (Binus), Novi Patricia, S.Kom., M.Sc menilai industri pertambangan batu bara berpotensi mempunyai risiko tinggi terhadap keselamatan kerja.
Banyak kecelakaan kerja terjadi akibat alat pelindung diri (APD) seperti helm dan kacamata keselamatan kurang digunakan pekerja.
“Bayangkan jika kita bisa mendeteksi secara otomatis-dalam waktu nyata-apakah para pekerja tambang sudah menggunakan APD mereka dengan benar atau belum. Inilah tantangan yang coba dijawab melalui riset ini,” katanya dikutip dari situs resmi Universitas Binus pada Selasa (20/5/2025).
Kondisi ini dapat diatasi dengan penggunaan teknologi deep learning terutama algoritma You Only Look Once (YOLO).
“Teknologi ini bekerja seperti ‘mata digital’ yang dapat memindai gambar dan secara otomatis mengenali apakah seorang pekerja memakai APD yang benar,” ujarnya.
Pemakaian teknologi deep learning, ujar Novi Patricia, dimulai dengan mengumpulkan ribuan gambar pekerja tambang dari pengamatan langsung dan sumber daring seperti Kaggle dan GitHub.
Kemudian, gambar-gambar ini disaring dan diberi label apakah memakai helm dan kacamata atau tidak.
“Gambar dilatih menggunakan algoritma YOLO melalui beberapa tahap: pelatihan awal, penyetelan ulang, hingga penyempurnaan,” tuturnya.
Selanjutnya, model diuji menggunakan data baru dan dievaluasi berdasarkan keakuratannya yakni sebesar 88,53% dalam eksperimen pertama. Kemudian, sebesar 92,27% dalam eksperimen kedua setelah dataset dilipatgandakan.
“Semakin banyak data yang digunakan, semakin pintar sistem dalam mengenali (pemakaian) helm dan kacamata,” ucapnya.
Novi Patricia mengungkapkan sejumlah manfaat dari pemakaian teknologi deep learning guna mendeteksi keselamatan pemakaian helm dan kacamata.
Pertama, peningkatan keselamatan kerja dapat dilakukan dengan sistem yang mendeteksi pelanggaran penggunaan APD secara langsung.
Kedua, penghematan waktu inspeksi manual, sehingga tidak perlu lagi inspeksi satu per satu secara fisik. Selanjutnya, mudah diintegrasikan dengan sistem pengawasan CCTV.
“Riset ini menunjukkan bahwa teknologi kecerdasan buatan bukan hanya sekadar tren, tapi juga solusi nyata untuk masalah keselamatan kerja di industri berisiko tinggi seperti pertambangan,” tuturnya.
“Ke depannya, sistem ini bisa dikembangkan untuk mendeteksi APD lain seperti rompi, sarung tangan, atau masker, demi menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dan produktif.” (adm)
Sumber: Situs Universitas Bina Nusantara (Binus)
