APLIKASI MOBILE UNTUK IDENTIFIKASI KARYAWAN DAN MONITORING KEPATUHAN APD PADA PT PREMIER ENGINEERING INDONESIA

Penerapan Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) di PT Premier Engineering Indonesia masih menghadapi kendala karena proses monitoring kepatuhan penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) dilakukan secara manual, bergantung pada kehadiran Technical Coordinator, serta pendokumentasian hasil monitoring belum terorganisir dengan baik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi mobile untuk identifikasi karyawan dan monitoring kepatuhan penggunaan APD. Metode yang digunakan meliputi algoritma YOLOv8 untuk deteksi APD, MTCNN untuk deteksi wajah, FaceNet yang dipadukan dengan Cosine Similarity untuk identifikasi wajah, serta Firebase Cloud Firestore sebagai basis data. Aplikasi dikembangkan menggunakan Flutter pada platform Android. Pengujian dilakukan menggunakan Black Box Testing, evaluasi model YOLOv8 dan FaceNet, serta System Usability Scale (SUS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv8 memperoleh Precision sebesar 91,02%, Recall sebesar 88,58%, mAP@0.5 sebesar 91,74%, dan mAP@0.5:0.95 sebesar 58,96%. Model FaceNet memperoleh akurasi sebesar 87,20%, Precision sebesar 91,67%, Recall sebesar 94,70%, dan Unknown Rate sebesar 4,88%. Pengujian Black Box menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai kebutuhan fungsional, sedangkan pengujian SUS memperoleh skor 85 dengan kategori Acceptable, Grade A, dan Excellent. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan Mampu mendukung monitoring kepatuhan APD dan identifikasi karyawan secara otomatis serta menyediakan dokumentasi dan pelaporan K3 secara digital.