Keselamatan kerja merupakan salah satu aspek krusial dalam industri pembangkit listrik. Di lingkungan Pembangkit Listrik Tenaga Gas (PLTG) milik PT.PLN Batam seperti MPP Air Anyir 4x25MW, penggunaan alat pelindung diri (APD), seperti helm, sangat penting untuk melindungi pekerja dari potensi bahaya. Namun, pengawasan terhadap penggunaan APD sering kali menjadi tantangan, terutama di area kerja yang luas dan melibatkan banyak pekerja.
Teknologi pendeteksi helm dan wajah berbasis pemrograman Python dan YOLO (You Only Look Once) Training v8 hadir akan dirancang oleh tim internal pembangkit PLN yang sedang melanjutkan Pendidikan S2 Magister Teknik Elektro di Universitas Teknologi Sepuluh November(ITS-Surabaya) sebagai solusi modern untuk meningkatkan pengawasan dan keselamatan kerja secara real-time. Artikel ini akan membahas rencana implementasi teknologi tersebut di PLTG MPP Air Anyir, termasuk perangkat keras, Cara kerja, dan manfaatnya bagi lingkungan kerja.
Teknologi di Balik Sistem Pendeteksi Helm dan Wajah
YOLO v8 adalah algoritma deep learning terkini yang dirancang untuk deteksi objek secara real-time. Keunggulan YOLO v8 mencakup akurasi tinggi yang memungkinkan pengenalan objek dengan presisi, bahkan dalam kondisi pencahayaan yang kurang optimal. Selain itu, kecepatan prosesnya memungkinkan pengawasan waktu nyata, serta kompatibilitasnya dengan perangkat keras seperti Raspberry Pi atau LattePanda menjadikannya solusi yang kompak dan fleksibel.
Sistem ini menggunakan mini PC seperti Raspberry Pi atau LattePanda yang dilengkapi dengan kamera ekstensi. Kamera tersebut dipasang di beberapa titik lokasi lingkungan PLTG untuk memungkinkan pengawasan menyeluruh terutama diarea turbine gas, area penerimaaan Bahan Bakar Minyak, area Trafo dan PCR(Power Control Room). Kamera dengan resolusi tinggi mendeteksi wajah pegawai untuk mengidentifikasi individu yang bekerja di lokasi tersebut serta memastikan pekerja mematuhi protokol keselamatan dengan menggunakan helm.
Python digunakan sebagai bahasa pemrograman utama karena fleksibilitasnya serta dukungannya terhadap pustaka machine learning seperti TensorFlow dan PyTorch. Skrip Python menjalankan model YOLO v8 untuk memproses video atau gambar dari kamera dan mentrigger output dari Controller Raspberry atau Lattepanda untuk mengeluarkan notifikasi audio jika ada pelanggaran aturan.
Cara Kerja Sistem Face and Helemt Detection Berbasis AI
Sistem ini bekerja dengan mengumpulkan data melalui kamera yang dipasang di beberapa titik lingkungan PLTG. Kamera secara terus-menerus merekam aktivitas pekerja secara real-time, dan gambar atau video yang diambil dikirim ke modul mini PC untuk diproses lebih lanjut. Model YOLO v8 menganalisis data tersebut untuk mendeteksi wajah dan helm.
Apabila sistem mendeteksi pekerja tanpa helm, modul akan secara otomatis mengaktifkan sound speaker yang memberikan peringatan langsung. Selain itu, sistem juga dapat mencatat pelanggaran untuk keperluan reporting dan analisis lebih lanjut. Data yang dikumpulkan dapat diintegrasikan dengan sistem manajemen keselamatan kerja, memungkinkan pemantauan real-time melalui dashboard yang menampilkan lokasi pelanggaran dan informasi pekerja yang terlibat.
