Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 
Surabaya, pens.ac.id — Mengintegrasikan gelang pintar, kamera berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), dan dashboard pemantauan, mahasiswa Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) mengembangkan BUBO STRAP, sebuah sistem pemantauan keselamatan dan kesehatan kerja (K3) yang dirancang untuk mendukung pengawasan pekerja konstruksi secara terintegrasi. Inovasi ini menggabungkan pemantauan aktivitas, indikator kesehatan, penggunaan alat pelindung diri (APD), dan posisi pekerja dalam satu sistem.
BUBO STRAP terdiri atas dua komponen utama, yaitu gelang pintar yang dikenakan pekerja dan kamera pengawas berbasis AI. Gelang pintar digunakan untuk membaca detak jantung dan kadar oksigen dalam darah, sekaligus mengenali aktivitas pekerja, seperti bekerja, diam, atau terjatuh. Sementara itu, kamera berbasis AI digunakan untuk memeriksa kelengkapan APD, termasuk helm, rompi, dan sepatu, serta mengenali postur pekerja.
Salah satu fitur yang dikembangkan adalah pelacakan posisi pekerja di dalam ruangan menggunakan kekuatan sinyal Wi-Fi tanpa bergantung pada GPS. Pendekatan ini dirancang untuk membantu pemantauan lokasi pekerja di area dalam bangunan, yang dapat menjadi tantangan bagi sistem pelacakan berbasis satelit.
Data dari gelang dan kamera kemudian diintegrasikan ke dalam dashboard yang dapat dipantau petugas K3. Melalui dashboard tersebut, petugas dapat mengakses informasi pekerja, tampilan kamera pengawas, lokasi, serta riwayat peringatan. Sistem ini dirancang untuk membantu membedakan kondisi pekerja yang sedang tidak aktif dari situasi yang memerlukan perhatian lebih lanjut, seperti pekerja terjatuh atau terdeteksinya pelanggaran penggunaan APD.
BUBO STRAP juga dilengkapi mekanisme peringatan berbasis getaran atau haptic feedback. Ketika sistem mendeteksi pekerja terlalu lama diam, gelang dapat memberikan getaran sebagai teguran. Dengan demikian, perangkat tidak hanya berfungsi mengumpulkan data, tetapi juga dirancang untuk menyampaikan peringatan langsung kepada pekerja, sementara petugas K3 dapat memantau informasi melalui dashboard.
Dalam pengujian pada area simulasi berukuran 25 × 15 meter, sistem mencatat presisi deteksi APD dan postur sebesar 87,34 persen, sedangkan klasifikasi aktivitas pekerja mencapai akurasi 89 persen. Untuk pelacakan posisi, rata-rata kesalahan penentuan lokasi tercatat sebesar 1,87 meter. Pengujian pembacaan detak jantung menunjukkan selisih sekitar tiga denyut per menit dibandingkan perangkat pembanding, sementara pembacaan kadar oksigen memiliki selisih sekitar dua persen dari oksimeter komersial.
Hasil pengujian tersebut menjadi bagian dari evaluasi kemampuan BUBO STRAP dalam mengintegrasikan pemantauan kesehatan, aktivitas, penggunaan APD, dan posisi pekerja. Kinerja sistem pada kondisi konstruksi nyata masih perlu dievaluasi lebih lanjut untuk mengetahui keandalan perangkat dalam lingkungan kerja dengan karakteristik yang lebih beragam.
BUBO STRAP dikembangkan oleh tim mahasiswa PENS yang terdiri atas Guntur Bagus Permadi, Dicky Surya Lesmana Putra, Pinggala Wisnu Gali Wardhana, Iqbal Adriansyah, dan Noviandra Achmadienata Brilliant Tsany Utomo, dengan dosen pendamping Hendri Darmawan, S.Tr.T., M.Tr.Kom. Inovasi ini juga telah memperoleh Hak Cipta Program Komputer.
Melalui BUBO STRAP, mahasiswa PENS menunjukkan pengembangan sistem K3 berbasis Artificial Intelligence of Things (AIoT) yang memadukan perangkat wearable, analisis visual, sensor kesehatan, dan pemantauan berbasis dashboard. Inovasi ini menjadi salah satu upaya mahasiswa PENS dalam menerapkan teknologi untuk mendukung pengawasan keselamatan pekerja, termasuk pada sektor konstruksi yang berkaitan dengan pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN). (Hum-dz)
