Masalah keselamatan kerja di Indonesia sering terabaikan. Menurut data dari BPJAMSOSTEK, angka kecelakaan kerja pada 2020 meningkat sampai 128%. Selain itu, dilansir dari International Labor Organization setiap tahunnya lebih dari 250 juta kecelakaan terjadi di tempat kerja dan lebih dari 160 juta pekerja menjadi sakit. Pertambahan kasus ini terjadi karena banyak banyak faktor. Salah satu faktor penyebab kecelakaan kerja adalah kelelahan dalam bekerja. Jam kerja yang berlebihan dan jam kerja lembur di luar batas kemampuan dapat mempercepat timbulnya kelelahan, menurunkan ketepatan, kecermatan serta ketelitian kerja. Sehingga untuk mengatasi masalah tersebut dibuat sebuah alat pendeteksi kelelahan sekaligus meramalkan jam kerja. Metode peramalan yang digunakan yaitu metode time series. Model yang digunakan adalah multivariant dengan RNN Long Short Term Memory. Proses evaluasi forecast menggunakan RMSE dan MAPE. Sedangkan proses deployment aplikasi web serta dependensi ke server, mengimplementasikan penggunaan Docker berbasis container dengan tujuan meminimalisir masalah ketergantungan sistem operasi. Dengan aplikasi ini, dapat mempermudah pengawas ketenagakerjaan dalam memantau kondisi lingkungan dan performa dari para pekerja lapangan untuk meminimalisir terjadinya kecelakaan kerja. Hasil yang akan didapatkan pada penelitian ini adalah nilai rata-rata RMSE 0,57 dan 0,8 sedangkan nilai rata-rata MAPE 11,51% dan 14,23% dimana nilai ini dari kondisi onsite dan lapangan. Sistem komunikasi LoRa dapat bekerja Non-Line of Sight (halangan pohon, semak dan bangunan rumah) hingga 1 KM dengan nilai RSSI sebesar -100,75 dBm dan nilai SNR sebesar 9,98 dB. Dengan menggunakan Docker, penggunaan memori pada server relative rendah serta aplikasi web pada server dapat berjalan sesuai dengan fungsinya dengan kekuatan pada website dapat menangani hingga 300 pengguna dengan baik.