Mahasiswa ITS Ciptakan Drone Kapal Pencari Korban Kecelakaan Laut

Desain YOLO-Boat, drone kapal autonomous pencari korban kecelakaan. (Sariagri/Arief L)

Editor: Arif Sodhiq - Kamis, 2 Desember 2021 | 12:20 WIB

Sariagri.id - Sebagai negara maritim, Indonesia dituntut bisa bergerak cepat dan efisien dalam mengevakuasi korban apabila terjadi kecelakaan di perairan. Cuaca ekstrem kerap menimpa nelayan yang sedang melaut atau kapal penumpang.

Tim mahasiswa dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, Jawa Timur menciptakan drone kapal autonomous pencari korban kecelakaan laut. Teknologi ini berbasis computer vision yang diberinama YOLO-Boat.

Ketua tim perancang YOLO-Boat, Andreas Raja Goklas Sitorus mengatakan, inovasi ini dirancang untuk membantu tim Search and Rescue (SAR) dalam menghindari bahaya saat proses penyelamatan korban kecelakaan di perairan, terutama di laut.

Terdapat sejumlah faktor yang dapat membahayakan tim SAR ketika melakukan penyelamatan di lapangan, seperti cuaca ekstrem dan lokasi kecelakaan dengan tingkat kesulitannya tinggi.

“Melihat kemungkinan tersebut, kami termotivasi untuk membuat suatu alat yang dapat membantu operasi penyelamatan oleh Tim SAR,” ujar Ketua tim perancang YOLO-Boat, Andreas Raja Goklas Sitorus dalam rilisnya yang diterima Sariagri.id, Kamis (2/12/2021).

Andreas menjelasakan alat ini dirancang dapat bekerja mandiri dalam mendeteksi korban sehingga mampu meminimalisasi risiko bahaya pada proses penyelamatan. YOLO-Boat merupakan akronim dari You Only Live Once. Nama itu dipilih dengan tujuan agar kapal ini dapat menjadi harapan bagi para korban.

“Seringkali dalam proses penyelamatan, terlihatnya korban untuk kali pertama adalah satu-satunya kesempatan bagi penyelamat untuk menolong korban, dengan kata lain tidak ada kesempatan kedua,” ungkapnya.

Makna itu yang melatarbelakangi penamaan kapal penyelamat ini. Mahasiswa Departemen Teknik Perkapalan itu memaparkan YOLO-Boat menggunakan beberapa teknologi.

YOLO-Boat menggunakan lambung kapal katamaran atau lambung dua, di mana lambung ini sudah didesain agar memiliki stabilitas yang baik dalam melakukan misinya.

Pada sistem pendorongnya menggunakan sistem propulsi azimuth yang dapat meningkatkan kapabilitas YOLO-Boat dalam bermanuver di perairan.

“Kami juga mendesain sistem elektrikal seefisien mungkin, baik dari sistem kontrol maupun manajemen power kapal,” terangnya.

Selain itu dalam operasionalnya YOLO-Boat menggunakan Robot Operating System (ROS) sebagai kerangka kerja utama. Kapal ini menggunakan beberapa sensor yang berfungsi memberikan data lokasi dan orientasi yang nantinya digunakan dalam guided navigation YOLO-Boat.

Dalam penggunaan teknologi computer vision dibuat model object detection khusus, yaitu arsitektur YOLOv4 berbasis Convolutional Neural Network (CNN).

“Pada operasionalnya, computer vision inilah yang mengidentifikasi dan memungkinkan YOLO-Boat untuk datang mengamankan korban,” kata Andreas.

Dia menjelaskan 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,” paparnya. 

Cara kerja YOLO-Boat

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

Setelah itu, YOLO-Boat mengirimkan sinyal ke kapal penyelamat untuk datang menghampiri lokasi ditemukannya korban.

“Idealnya akan dibutuhkan banyak YOLO-Boat yang bekerja sama untuk meningkatkan efektivitas penyelamatan korban,” kata 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,” kata Andreas.

Keberhasilan pembuatan YOLO-Boat telah ditunjukkan dari hasil pengujian prototipe di Pantai Kenjeran Surabaya yang dikenal sebagai kampung para nelayan.

“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 beranggotakan Achmad Zidan Akbar dari Departemen Teknik Informatika 2018, Nawab Aditya asal Teknik Elektro 2019, Rahyan Damar Ramadhan asal Teknik Sistem Perkapalan 2019, dan Zulieta Krisna Damayanti dari Teknik Perkapalan 2019.

“Kami harap tim kami dapat berkarya lagi, khususnya dalam pengembangan model kendaraan autonomous, tidak hanya pada operasi SAR namun lebih luas lagi,” pungkasnya.

Video terkait:

 

Video Terkait