Tingkatkan Keselamatan Kerja dengan Drone
Ketua tim Bramunastya ITS Muhammad Adrian Fadhilah, bersama prototype Erasty.
Surabaya, bukti.id - Tim Bramunastya Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) berhasil mengembangkan pesawat tanpa awak (drone) guna meningkatkan keselamatan kerja. Inovasi yang diberi nama Environment and Human Safety Surveillance (Erasty) tersebut bahkan berhasil mendapat Honorable Mention di ajang Expocytar Web 2020 di Argentina, Minggu (11/10/2020).
Ketua Tim Bramunastya Muhammad Adrian Fadhilah menjelaskan, tindakan tidak aman kerap terjadi karena kelalaian pekerja, misalnya tidak menggunakan Alat Pelindung Diri (APD). Selain itu, kondisi tidak aman yang muncul di lingkungan kerja adalah kebocoran gas dan percikan api yang menimbulkan kebakaran.
.jpg)
Lebih lanjut, mahasiswa yang akrab disapa Adrian ini menerangkan, saat ini pengawasan yang dilakukan di lingkungan kerja hanya dilakukan secara manual oleh individu dengan menggunakan CCTV. Menurutnya, pengawasan manual memiliki banyak kekurangan karena pemantauan memiliki banyak titik buta, tidak dapat mendekati titik-titik yang tidak jelas.
“Pengawasan juga terbatas pada lingkungan kerja yang berbahaya bagi manusia,” tutur mahasiswa Departemen Teknik Sistem dan Industri ini.
Maka dari itu, di bawah bimbingan dosen, Dr Adhitya Sudiarno ST MT, Adrian bersama kedua rekannya menciptakan Erasty sebagai inovasi teknologi drone yang terintegrasi dengan Artificial Intelligence (AI) untuk mencegah terjadinya kecelakaan di lingkungan kerja. Sebab lewat inovasinya tersebut, mereka membekali drone dengan kecerdasan buatan (AI) dan sensor guna mendeteksi tindakan serta kondisi tidak aman di tempat kerja.
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.
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.
.jpg)
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. (war)
Editor : W Aries
Ekonomi
