Untuk mengetahui kapan ikan di kolam atau tambak lapar secara otomatis, 3 mahasiswa Teknik Elektro dari Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung (STEI ITB) mengembangkan teknologi bernama SmartFishSense.
Ketiga mahasiswa ITB tersebut yaitu Agape D’sky (EL ’19), Oktavian Putra Masyiakh (EL ’19), dan Alsandi S.D.E Tarigan (EL ’19). Pembuatan teknologi untuk ikan dan peternak ikan ini adalah tugas akhir dari ketiganya.
Agape, salah satu anggota tim dari SmartFishSense menerangkan SmartFishSense adalah 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. Sehingga, 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,” jelas Agape dikutip dari website ITB, Senin 26 Juni 2023.
Cara Kerja SmartFishSense
= Komponen akselerometer pada sistem ini ditempatkan terapung di atas air kolam atau tambak pada lokasi tempat ikan diberikan pakan.
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.
= 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.
= 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. (Yatni Setianingsih/Golali.id)
Foto : Humas ITB
