BANDUNG, itb.ac.id – Sejumlah mahasiswa Teknik Elektro dari Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung (STEI ITB) menggagas sebuah teknologi bernama SmartFishSense yang mampu mendeteksi nafsu makan ikan di dalam kolam atau tambak secara otomatis. Karya yang dibuat oleh Agape D’sky (EL ’19), Oktavian Putra Masyiakh (EL ’19), dan Alsandi S.D.E Tarigan (EL ’19) ini merupakan salah satu tugas akhir yang dipamerkan dalam pameran Tugas Akhir Teknik Elektro bertajuk “Electrical Engineering Days 2023″ di Aula Timur, Kampus ITB Ganesha pada Senin (6/6/6/2023) sampai Kamis (8/6/2023)
Salah satu anggota tim, yaitu Agape menjelaskan bahwa SmartFishSense merupakan sistem pendeteksi nafsu makan ikan yang bertujuan untuk memantau perilaku ikan di kolam atau tambak secara real-time, sehingga pengguna dapat mengetahui kapan waktu yang tepat untuk memberikan pakan ikan. Akibatnya, jumlah pakan yang diberikan akan sesuai dengan kebutuhan ikan dan tidak terbuang sia-sia.
”Alat yang kami buat ini terdiri dari beberapa komponen, di antaranya adalah akselerometer dan webcam. Kedua alat ini memiliki fungsi yang berbeda, tetapi keduanya tetap dibutuhkan untuk mendeteksi stimulus dari ikan-ikan ketika membutuhkan makanan,” ujarnya.
Pada dasarnya, komponen akselerometer pada sistem ini akan ditempatkan terapung di atas air kolam atau tambak pada lokasi tempat ikan diberikan pakan. Nantinya, alat ini akan berperan sebagai sensor yang mampu mendeteksi pergerakan air akibat perilaku ikan yang berkumpul di wilayah tersebut. Metode ini diterapkan karena biasanya ikan yang memerlukan makanan akan berkumpul disuatu tempat dimana pakan diberikan sehingga pergerakan air di lokasi tersebut akan berbeda dibandingkan lokasi yang lain.
“Selain akselerometer, sistem kami juga menggunakan kamera berupa webcam yang akan ditempatkan di atas kolam. Kamera ini akan menyorot lokasi-lokasi di mana ikan akan mendapatkan makanan. Kemudian, hasil data dari akselerometer dan webcam ini akan diteruskan menuju Rasberry Pi 4 Model B dimana alat ini akan memproses data tersebut secara deep learning sehingga mampu menghasilkan ouput data yang menunjukkan ikan tersebut lapar atau tidak,” ujarnya.
Dari hasil penerjemahan proses deep learning tersebut, teknologi ini akan meneruskan data yang diambil ke dalam sebuah server yang akan secara otomatis akan membuat alat memberikan pakan kepada ikan jika data yang diterima menunjukkan ikan lapar.
Adapun proses ini akan terus beriterasi hingga kondisi ikan kenyang dan data yang diterima oleh server menghasilkan output di mana ikan tersebut tidak lapar. Kondisi tersebut akan ditandai dengan kondisi pergerakan air di lokasi pakan yang cenderung kembali stabil karena ikan-ikan yang tadinya berkumpul di lokasi tempat pakan kembali menyebar ke seluruh kolam.
Agape berharap bahwa karya yang dibuat oleh mereka bisa dikembangkan untuk skala yang lebih luas lagi agar tujuan untuk memberikan manfaat bagi masyarakat luas bisa tercapai.
“Selain itu, efisiensi dari penggunaan pakan dalam peternakan-peternakan ikan yang ada di Indonesia bisa meningkat karena jumlah pakan yang terbuang sia-sia dapat diminimalkan,” pungkasnya.
Reporter: Nur Rama Adamas (Teknik Sipil, 2020)
Discussion about this post