Mahasiswa ITS Ciptakan Drone untuk Bantu Kurangi Kecelakaan Kerja
loading...
A
A
A
JAKARTA - Tim mahasiswa dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) menciptakan sebuah solusi untuk menghindari potensi kecelakaan kerja. Mereka membuat inovasi pesawat tanpa awak (drone) berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligent/AI).
Mereka adalah Hammam Dhiyaurrahman Yusdin, Muhammad Adrian Fadhilah, dan Inggita Nirmala Putri Wardhana dari Departemen Teknik Sistem dan Industri, serta Alif Aditya Wicaksono dari Departemen Teknik Komputer.
Tergabung dalam Tim Bramunastya ITS, mereka berhasil menciptakan drone pengawas lingkungan kerja yang dinamakan Environment and Human Safety Surveillance (ERASTY). Ketua Tim Hammam menjelaskan, drone ini terintegrasi dengan AI menggunakan nama algoritma You Only Look Once (YOLO) dan dilengkapi rangkaian sensor arduino.
Teknologi tersebut digunakan untuk mendeteksi indikator tindakan tidak aman dari APD pekerja seperti rompi, baju lengan panjang, helm, kacamata, dan sarung tangan. Menurutnya, ERASTY juga dilengkapi dengan sensor yang dapat digunakan untuk mendeteksi ancaman kebakaran dan gas berbahaya.
Tidak hanya itu, pada drone dilekatkan sensor proximity sehingga bisa secara otomatis mendeteksi potensi terjadinya tabrakan dengan objek. “Kami namakan itu fitur Smart Collision untuk menghindarkan drone dari halangan di lingkungan kerja,” katanya melalui siaran pers, Kamis (4/3).
Mahasiswa kelahiran Gresik ini menambahkan, cara kerja dari ERASTY dimulai dari sistem perangkat kerasnya berupa rangkaian sensor akan menerima sinyal dari kondisi lingkungan kerja. Nantinya sinyal yang ditangkap dikirim ke perangkat lunak yang akan menentukan potensi bahaya di lingkungan kerja.
Apabila ERASTY mengidentifikasi tindakan atau kondisi yang tidak aman, maka sistem peringatan akan diaktifkan sebagai pengingat pekerja tentang bahaya tersebut. “Dari proses identifikasi itu, hasil scan akan diterima dan disimpan oleh operator computer,” terang Hammam lebih lanjut.
Hammam mengungkapkan, untuk membuat AI dari ERASTY bisa mendeteksi suatu objek, timnya harus melatih program tersebut terlebih dahulu dengan memasukkan kumpulan data yang relevan. Dalam kasus ERASTY, salah satu data yang dimasukkan berupa foto-foto APD. “Semakin lama waktu latihan, akurasi pendeteksiannya semakin tinggi dan semakin cepat juga,” ujarnya.
Mereka adalah Hammam Dhiyaurrahman Yusdin, Muhammad Adrian Fadhilah, dan Inggita Nirmala Putri Wardhana dari Departemen Teknik Sistem dan Industri, serta Alif Aditya Wicaksono dari Departemen Teknik Komputer.
Tergabung dalam Tim Bramunastya ITS, mereka berhasil menciptakan drone pengawas lingkungan kerja yang dinamakan Environment and Human Safety Surveillance (ERASTY). Ketua Tim Hammam menjelaskan, drone ini terintegrasi dengan AI menggunakan nama algoritma You Only Look Once (YOLO) dan dilengkapi rangkaian sensor arduino.
Teknologi tersebut digunakan untuk mendeteksi indikator tindakan tidak aman dari APD pekerja seperti rompi, baju lengan panjang, helm, kacamata, dan sarung tangan. Menurutnya, ERASTY juga dilengkapi dengan sensor yang dapat digunakan untuk mendeteksi ancaman kebakaran dan gas berbahaya.
Tidak hanya itu, pada drone dilekatkan sensor proximity sehingga bisa secara otomatis mendeteksi potensi terjadinya tabrakan dengan objek. “Kami namakan itu fitur Smart Collision untuk menghindarkan drone dari halangan di lingkungan kerja,” katanya melalui siaran pers, Kamis (4/3).
Mahasiswa kelahiran Gresik ini menambahkan, cara kerja dari ERASTY dimulai dari sistem perangkat kerasnya berupa rangkaian sensor akan menerima sinyal dari kondisi lingkungan kerja. Nantinya sinyal yang ditangkap dikirim ke perangkat lunak yang akan menentukan potensi bahaya di lingkungan kerja.
Apabila ERASTY mengidentifikasi tindakan atau kondisi yang tidak aman, maka sistem peringatan akan diaktifkan sebagai pengingat pekerja tentang bahaya tersebut. “Dari proses identifikasi itu, hasil scan akan diterima dan disimpan oleh operator computer,” terang Hammam lebih lanjut.
Hammam mengungkapkan, untuk membuat AI dari ERASTY bisa mendeteksi suatu objek, timnya harus melatih program tersebut terlebih dahulu dengan memasukkan kumpulan data yang relevan. Dalam kasus ERASTY, salah satu data yang dimasukkan berupa foto-foto APD. “Semakin lama waktu latihan, akurasi pendeteksiannya semakin tinggi dan semakin cepat juga,” ujarnya.