Sistem Smart Sprayer pada Autonomous drone Berbasis Protokol Komunikasi GPIO RPI
No Thumbnail Available
Date
2023-06-25
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Pertanian adalah salah satu sektor terpenting di Indonesia yang berkontribusi sebesar 13,28% terhadap perekonomian nasional di tahun 2021. Namun, setiap tahunnya angka kontribusi tersebut selalu mengalami penurunan akibat kekeringan dan kebakaran. Perkembangan teknologi yang pesat ini dapat membantu permasalahan tersebut. Teknologi yang sedang banyak diteliti adalah drone. Drone memiliki kelebihan yaitu dapat terbang secara autonomous. Dengan kelebihan tersebut drone digunakan dalam penyiraman lahan yang dapat dikendalikan secara otomatis. Namun, dalam proses penyiraman menggunakan drone, diperlukan suatu sistem yang dapat membuat penyiraman tersebut lebih efisien. Beberapa faktor yang mempengaruhi proses penyiraman drone antara lain ketinggian, kecepatan drone, kecepatan angin, dan error GPS. Dalam penelitian ini, digunakan metode machine learning Logistic Regression untuk mengatur kekuatan penyiraman drone, yang dipengaruhi oleh ketinggian, kecepatan drone, kecepatan angin, dan error GPS. Dalam tahap pelatihan model dan evaluasi diperoleh masing masing 94% dan 90%. Penelitian ini berhasil menciptakan penghematan rata-rata sebesar 200ml air pada proses penyiraman, yang seharusnya dikeluarkan jika menggunakan kekuatan penyiraman level Sangat Tinggi.
Description
Keywords
Drone, Penyiraman, Machine Learning