DETEKSI OBJEK PERLENGKAPAN KEAMANAN HELM PENGENDARA MOTOR MENGGUNAKAN YOLOV8Alvin ChristYudantamaauthorPelanggaran penggunaan helm masih menjadi tantangan besar dalam keselamatan lalu lintas, sering kali disebabkan oleh rendahnya kesadaran pengendara dan minimnya kehadiran petugas kepolisian di titik-titik terpencil. Kondisi ini meningkatkan risiko cedera fatal akibat kecelakaan pada infrastruktur jalan desa yang cenderung minim pengawasan. Mengingat keterbatasan personel untuk melakukan pemantauan manual secara luas dan konsisten, diperlukan solusi teknologi yang efisien dan mandiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi penggunaan helm menggunakan algoritma YOLOv8 berbasis video sebagai sistem otomatisasi pengawasan lalu lintas. Metode penelitian meliputi pengumpulan dan anotasi dataset citra pengendara motor, pelatihan model menggunakan arsitektur YOLOv8, evaluasi performa dengan metrik accuracy, precision, recall, dan mAP, serta implementasi model dalam aplikasi berbasis Streamlit untuk visualisasi hasil deteksi model secara daring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mendeteksi penggunaan helm dengan tingkat akurasi yang baik dan performa deteksi yang cukup baik pada berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar. Implementasi sistem ini dapat dimanfaatkan oleh otoritas lokal, maupun pihak terkait sebagai alat bantu pemantauan pelanggaran secara otomatis. Penelitian ini juga membuka peluang pengembangan lebih lanjut melalui peningkatan jumlah dataset, optimasi performa model, dan integrasi dengan sistem pengawasan berbasis CCTV secara langsung.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum2026-02-20Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis