Mahasiswa ITS Kembangkan Drone untuk Solusi Keselamatan Kerja
Senin, 12 Oktober 2020 - 17:51 WIB
Adrian memaparkan, AI yang digunakan Erasty adalah sejenis algoritma pembelajaran mesin bernama You Only Look Once (YOLO) yang dibuat untuk keperluan deteksi objek. Tim yang juga beranggotakan Alif Aditya Wicaksono dari Departemen Teknik Komputer serta Hammam Dhiyaurrahman dari Teknik Sistem dan Industri ini kemudian melatih algoritmanya dengan memasukkan 2.323 label data yang terbagi menjadi lima parameter. (Baca juga: Salut, di Tengah Kesibukannya 19 PMI di Korsel Tuntaskan Studi di UT )
Sehingga, lanjut Adrian, setelah melakukan pelatihan pada algoritma selama satu bulan, Erasty mampu melakukan deteksi objek dengan parameter manusia, helm pengaman, rompi pengaman, jaket las, dan sarung tangan. “Algoritma YOLO dipakai karena memiliki penyimpanan yang kecil dan optimal dalam mendeteksi objek,” jelas mahasiswa angkatan 2018 ini.
Selain itu, Adrian beserta tim juga melengkapi Erasty dengan sensor gas intelijen dan detektor konsep api untuk menghindari kondisi yang tidak aman. Setelah melakukan pengujian di laboratorium, Adrian menjelaskan bahwa AI Erasty dapat mendeteksi dengan akurasi 90,87 persen selama sekitar 410 milidetik. Sedangkan sensor konsep intelligence gas dan flame sensor dapat mendeteksi pada jarak hingga 120 cm.
Hasil ini cukup membuat Adrian dan tim gembira. Pasalnya, menurut Adrian, penelitian yang dimulai sejak Desember 2019 lalu ini sempat tersendat karena ditutupnya kampus serta Laboratorium Ergonomi dan Perancangan Sistem Kerja akibat COVID-19 sejak Maret lalu. “Karenanya, Erasty dapat mencegah tindakan dan kondisi tidak aman dari pengambilan video drone dalam waktu kurang dari satu detik,” tuturnya.
Hasilnya tidak mengecewakan, inovasi yang pengembangannya sudah sampai versi betha ini berhasil mendapat Honorable Mention pada Expocytar Web 2020 yang diadakan di Argentina. Kompetisi yang diikuti oleh ratusan peserta dari sejumlah negara di Amerika, Eropa, dan Asia ini sendiri diselenggarakan oleh Milset America Latin (Amlat), Sarla Rosa-la Parpa Argentina, and RED ARCITECO. Expocytar Web 2020 merupakan ajang exhibition untuk peserta yang mampu membuka peluang bisnis dan membagikan kreasi serta karya inovasi mereka di ajang internasional
Sehingga, lanjut Adrian, setelah melakukan pelatihan pada algoritma selama satu bulan, Erasty mampu melakukan deteksi objek dengan parameter manusia, helm pengaman, rompi pengaman, jaket las, dan sarung tangan. “Algoritma YOLO dipakai karena memiliki penyimpanan yang kecil dan optimal dalam mendeteksi objek,” jelas mahasiswa angkatan 2018 ini.
Selain itu, Adrian beserta tim juga melengkapi Erasty dengan sensor gas intelijen dan detektor konsep api untuk menghindari kondisi yang tidak aman. Setelah melakukan pengujian di laboratorium, Adrian menjelaskan bahwa AI Erasty dapat mendeteksi dengan akurasi 90,87 persen selama sekitar 410 milidetik. Sedangkan sensor konsep intelligence gas dan flame sensor dapat mendeteksi pada jarak hingga 120 cm.
Hasil ini cukup membuat Adrian dan tim gembira. Pasalnya, menurut Adrian, penelitian yang dimulai sejak Desember 2019 lalu ini sempat tersendat karena ditutupnya kampus serta Laboratorium Ergonomi dan Perancangan Sistem Kerja akibat COVID-19 sejak Maret lalu. “Karenanya, Erasty dapat mencegah tindakan dan kondisi tidak aman dari pengambilan video drone dalam waktu kurang dari satu detik,” tuturnya.
Hasilnya tidak mengecewakan, inovasi yang pengembangannya sudah sampai versi betha ini berhasil mendapat Honorable Mention pada Expocytar Web 2020 yang diadakan di Argentina. Kompetisi yang diikuti oleh ratusan peserta dari sejumlah negara di Amerika, Eropa, dan Asia ini sendiri diselenggarakan oleh Milset America Latin (Amlat), Sarla Rosa-la Parpa Argentina, and RED ARCITECO. Expocytar Web 2020 merupakan ajang exhibition untuk peserta yang mampu membuka peluang bisnis dan membagikan kreasi serta karya inovasi mereka di ajang internasional
Lihat Juga :