Mahasiswa UNY Kembangkan Alat Deteksi Jarak Berbasis Raspberry Pi

JAKARTA - Metode penularan virus Covid-19 kebanyakan berasal dari droplet atau tetesan yang keluar saat batuk, bersin, bahkan saat bernafas dan berbicara. Maka physical distancing sangat penting pengaruhnya untuk mengurangi penyebaran virus Covid-19.

Seseorang tidak diperkenankan untuk berdekatan serta harus menjaga jarak setidaknya 1 meter dengan orang lain saat berinteraksi. Oleh karena adanya masalah tersebut, mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta ( UNY ) merancang alat peringatan pelanggaran physical distancing berbasis Raspberry Pi.

Alat ini sebagai upaya preventif penyebaran Covid-19 yang pada era New Normal dapat menjadi langkah yang tepat untuk mengatasi masalah tersebut. Mereka adalah Irwan Ardiansyah, Hilal Fahrul Hamam, Burhan Dwi Ardiansyah, Dira Tri Puspita dan Nancy Febriani Taek.

Menurut Irwan, alat ini dirancang untuk dapat mendeteksi jarak antar orang yang ada dalam jangkauan deteksi melalui Raspberry Pi Camera. “Pembacaan gambar dari kamera tersebut diproses di Raspberry Pi 3 Model B+ dengan mengukur jarak antar orang yang dideteksi, apabila jaraknya kurang dari 1 meter maka akan keluar peringatan berupa suara,” katanya, dilansir dari laman resmi UNY, Sabtu (26/3/2022).

Baca: Kemenpora Gandeng UGM Kembangkan Riset di Bidang Kepemudaan

Alat ini dapat menghitung jumlah orang yang ada di sebuah ruangan dan juga dalam jangkauan deteksi. Apabila jumlah orang dalam ruangan tersebut melebihi kapasitas yang sudah ditentukan sebelumnya pada alat maka akan keluar peringatan berupa suara.

Hilal menambahkan, alat yang akan dipasang di fasilitas umum seperti lobi atau ruang kelas, akan mendeteksi pelanggaran physical distancing yang dilakukan oleh dua orang atau lebih dalam suatu ruangan. Dengan adanya alat peringatan physical distancing diharapkan dapat meningkatkan tingkat kesadaran masyarakat dalam melakukan protokol kesehatan.

Burhan memaparkan, pembuatan alat dimulai dari proses pencetakan desain kotak alat yang dilakukan oleh penyedia jasa cetak cutting acrylic. Selanjutnya dapat dilakukan perakitan kotak alat menggunakan mur dan baut ke setiap sudut kotak alat, serta pemasangan komponen utama.

“Pada bagian elektronik dilakukan pembuatan shield PCB untuk penghubung antar komponen elektronik seperti ke 4 buah LED indicator sebagai indikasi dari fungsi alat, Touch Display, fan Raspberry Pi dan kamera” ungkap Burhan.

Dalam proses tersebut juga dilakukan instalasi kabel dan penyusunan algoritma dilakukan secara bertahap untuk pendeteksian oleh Camera Raspberry Pi. Program ditulis langsung pada Raspberry Pi 3 Model B+ dan menggunakan bahasa pemograman Python serta Library Open-Cv dan Numpy, dimana wajah yang berhasil terdeteksi diindikasikan dengan kotak biru. Program juga berhasil melakukan pendeteksian terhadap orang dimana orang yang terdeteksi akan diindikasikan dalam kotak berwarna hijau disertai keterangan ‘Person’.