YOLO-Boat, Drone Kapal Pencari Korban Kecelakaan Laut Karya Mahasiswa ITS

Dalam penggunaan teknologi Computer Vision, dibuat model object detection khusus, yakni arsitektur YOLOv4 berbasis Convolutional Neural Network (CNN). “Pada operasionalnya, computer vision inilah yang mengidentifikasi dan memungkinkan YOLO-Boat untuk datang mengamankan korban,” beber Andreas.

Lebih lanjut, Andreas menjelaskan bahwa sebelum diujikan ke lapangan, YOLO-Boat terlebih dahulu diuji algoritmanya dengan menggunakan simulator agar dapat memprediksi pelaksanaan operasi penyelamatan.

“YOLO-Boat juga dilengkapi dengan sistem User Interface untuk penyesuaian parameter pada saat pengujian serta membantu dalam proses pemantauan,” papar mahasiswa yang tengah menempuh tahun terakhir kuliahnya ini.

Dalam penerapannya, YOLO-Boat harus dibawa terlebih dahulu menggunakan kapal penyelamat ke perairan yang ditetapkan sebagai lokasi kecelakaan. Kemudian YOLO-Boat akan dilepaskan ke laut dan memulai proses pencarian korban. Ketika korban terdeteksi, YOLO-Boat akan memberikan pelampung kepada korban.

Setelah itu, YOLO-Boat mengirimkan sinyal kepada kapal penyelamat untuk datang menghampiri lokasi korban yang ditemukan. “Idealnya akan dibutuhkan banyak YOLO-Boat yang bekerja sama untuk meningkatkan efektivitas penyelamatan korban,” ujar Andreas.

Keefektifan YOLO-Boat dalam mengidentifikasi korban dibuktikan dengan kemampuannya yang dapat mendeteksi korban meskipun bagian tubuh korban yang dapat muncul di permukaan laut hanya wajahnya saja. YOLO-Boat ini dapat beroperasi 44 menit dengan jarak tempuh maksimal 6.780 meter.

“Kami juga telah banyak berdiskusi dengan Badan SAR Nasional (BASARNAS) Indonesia dan menampung masukan terkait potensi beserta kelemahan yang mungkin terjadi pada saat YOLO-Boat dipakai di lapangan,” aku Andreas.

Keberhasilan pembuatan YOLO-Boat telah ditunjukkan dari hasil pengujian prototipe di Pantai Kenjeran. “YOLO-Boat berhasil mengidentifikasi dan mengamankan relawan yang berperan sebagai korban tenggelam,” katanya.

Berkat inovasi luar biasa ini, Andreas bersama tim juga berhasil membawa pulang medali perak pada Pekan Ilmiah Mahasiswa Nasional (Pimnas) 2021 kategori Program Kreativitas Mahasiswa-Karsa Cipta (PKM-KC).

Selain Andreas, tim ini juga beranggotakan Achmad Zidan Akbar dari Departemen Teknik Informatika 2018, Nawab Aditya asal Teknik Elektro 2019, Rahyan Damar Ramadhan asal Teknik Sistem Perkapalan 2019, dan terakhir Zulieta Krisna Damayanti dari Teknik Perkapalan 2019 ini.