Analisis Foto Udara untuk Evaluasi Kesuburan Tanaman Padi pada Fase Vegetatif
ANALISIS FOTO UDARA UNTUK EVALUASI KESUBURAN
TANAMAN PADI PADA FASE VEGETATIF
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Foto Udara
untuk Evaluasi Kesuburan Tanaman Padi pada Fase Vegetatif adalah benar karya
saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa
pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip
dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah
disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir
skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2015
Rizky Aidil Perdana Putra
NIM F14100056
ABSTRAK
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA. Analisis Foto Udara untuk Evaluasi
Kesuburan Tanaman Padi pada Fase Vegetatif. Dibimbing oleh LIYANTONO dan
MOHAMAD SOLAHUDIN
Foto udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) telah banyak
digunakan untuk beberapa aplikasi seperti melakukan foto udara untuk pemantauan
banjir, pemantauan lalu lintas, dan banyak lagi tetapi penggunaan UAV untuk
aplikasi di sektor pertanian masih jarang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini
adalah untuk mengembangkan multikopter dan menentukan kesuburan tanaman
padi. Foto dianalisis dengan menggunakan program visual basic untuk menentukan
tingkat warna daun di lahan. Tingkat warna daun diklasifikasikan berdasarkan
Bagan Warna Daun (BWD), membedakan daun dengan warna hijau dari komposisi
warna pada daun. Sebelum menggunakan pengolahan citra untuk foto udara, uji
pelatihan dilakukan dengan menggunakan 10 sampel tiap tingkat BWD, diperoleh
tingkat akurasi 100%. Tingkat warna daun dibagi menjadi empat kelas. Hasil
validasi pengolahan citra menggunakan akurasi berbobot sebesar 95.040%.
Kebutuhan urea di lapangan adalah 43.72 kg dan 43.74 kg berdasarkan foto udara
dan BWD. Petani menggunakan 60 kg urea sebagai takaran pupuk, sehingga
dengan menggunakan aplikasi foto udara bisa mengurangi 27.1% urea dan
meningkatkan ketepatan pada aplikasi pemupukan.
Kata Kunci : Bagan Warna Daun, Foto Udara, Multikopter, Padi
ABSTRACT
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA. Aerial Photo for Fertility Evaluation of Rice
Plants in Vegetative Phase. Supervised by LIYANTONO and MOHAMAD
SOLAHUDIN
Aerial photographs using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has been widely
used for several applications such as doing aerial photography for several
applications such as aerial flood monitoring, traffic monitoring, and much more.
The use of UAV for applications in the agricultural sector is still rare. The purpose
of this study is to develop multicopter and determine the fertility of rice plants.
Photos was analyzed using visual basic program to determine the level of leaf color
on the field. The leaf color level was classified based on Leaf Color Chart (LCC),
distinguish the leaf by Green color from color composition in the leaf. Before using
image processing for the aerial photos, training test do with using 10 sample for
every level of LCC, obtained 100% accuracy rate to that program. The level of leaf
color divided into four class. The validation results of image processing using
weighed accusations of 95.040%. Requirement of urea in the field is 43.72 kg and
43.74 kg based on aerial photos and LCC, respectively. The farmer was apply 60
kg ureas in practical, therefore application of aerial photo could be reduce 27.1%
of urea and increase the precision of fertilization application.
Keywords: Aerial Photo, Leaf Color Chart, Multicopter, Rice plant
ANALISIS FOTO UDARA UNTUK EVALUASI KESUBURAN
TANAMAN PADI PADA FASE VEGETATIF
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Teknik
pada
Departemen Teknik Mesin dan Biosistem
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Judul Skripsi : Analisis Foto Udara untuk Evaluasi Kesuburan Tanaman Padi pada
Fase Vegetatif
Nama
: Rizky Aidil Perdana Putra
NIM
: F14100056
Disetujui oleh
Dr Liyantono, STP, MAgr
Pembimbing I
Dr Ir Mohamad Solahudin, M Si
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Desrial, M Eng
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji syukur kehadirat Allah Yang Maha Esa yang telah melimpahkan rahmat
dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian serta menyusun
karya ilmiah yang berjudul “Analisis Foto Udara untuk Evaluasi Kesuburan
Tanaman Padi pada Fase Vegetatif”.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr Liyantono, STP, MAgr dan Dr Ir
Mohamad Solahudin, M.Si selaku pembimbing serta Dr Ir I Dewa Made Subrata,
Magr sebagai dosen penguji yang telah banyak memberi saran, arahan, dan
motivasi serta seluruh dosen dan teman-teman Teknik Bioinformatika yang telah
membantu kepada penulis. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada bapak,
ibu, serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya. Disamping itu,
terima kasih penulis ucapkan kepada bapak Ucu selaku petani di sawah yang
dijadikan sebagai lahan pengamatan yang telah membatu penelitian penulis. Terima
kasih kepada Danang, Fajardo, Setio dan Made selaku rekan bimbingan atas
bantuannya selama masa bimbingan hingga penelitian ini selesai. Terima kasih
kepada teman-teman Departemen Teknik Mesin dan Biosistem angkatan 47 atas
bantuan dan kebersamaannya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat dan dapat menambah pengetahuan kita.
Bogor, Januari 2015
Rizky Aidil Perdana Putra
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan
Ruang Lingkup Penelitian
TINJAUAN PUSTAKA
Aerial Photography (Foto Udara)
Mutikopter
Badan Warna Daun (BWD)
Pengolahan Citra
Penelitian Terdahulu yang Telah Dilakukan
METODE
Tempat dan Waktu Penelitian
Alat dan Bahan
Prosedur Penelitian
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perakitan Multikopter
Pemilihan Kamera
Pengambilan Gambar
Pengambilan Data BWD Lahan
Pembuatan Program dan Pengolahan Citra
Validasi Gambar
Peta Kerja dan Pemupukan
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
vi
vi
vi
1
1
1
1
2
2
2
2
3
4
4
4
4
4
5
9
9
11
12
14
15
19
21
22
22
23
23
DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Dosis urea sesuai skala warna daun
Daftar kebutuhan Watt/kg daya untuk digunakan pada aeromodeling
Spesifikasi komponen Multikopter
Komposisi warna pada objek gambar
Nilai perbandingan rata-rata warna objek
Segmentasi warna pada klasifikasi lingkat BWD
Uji validasi sistem pada lahan I
Uji validasi sistem pada lahan II
Hasil peritungan kebutuhan pupuk urea
3
6
9
16
17
17
20
21
22
DAFTAR GAMBAR
1 Bagan Warna Daun (BWD) tanaman padi
2 Diagram Alir Penelitian
3 Tampilan program DJI NAZA-M LITE Assistant 1.00
4 Multikopter yang telah dirakit
5 Perbandingan hasil pemotretan kamera
6 Foto udara lahan yang diamati
7 Hubungan ketinggian kamera dengan luas tangkapan
8 Pengambilan data BWD lahan
9 Tampilan program pengolahan gambar
10 Keterangan warna pada program pengolahan
11 Komposisi nilai rata-rata warna R dan B tiap objek
12 Komposisi nilai rata-rata warna R/B dan B/G tiap objek
13 Pengambilan data sampel daun dengan BWD
14 Hasil validasi program dengan daun
15 Transformasi sebelum dan sesudah Lens correction
16 Proses pengolahan citra
17 Perbandingan nilai BWD lahan dan hasil program
18 Peta pemupukan berdasarkan hasil program
3
8
10
11
12
12
13
14
15
15
16
16
17
18
18
19
20
22
DAFTAR LAMPIRAN
1 Perhitungan pemilihan motor dan ESC
2 Hubungan antara ketinggian kamera dan luas tangkapan
3 Spesifikasi motor yang digunakan
25
25
25
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Padi merupakan tanaman pangan yang sangat penting bagi negara-negara
Asia Tenggara karena hampir semua negara anggota ASEAN mengkonsumsi beras
olahan dan menjadikan beras sebagai bahan pangan pokok. Tanaman padi (Oryza
sativa L.) termasuk famili tumbuhan gramineae atau rumput-rumputan dengan
batang tersusun dari beberapa ruas. Tanaman padi memiliki sifat merumpun, yang
dalam waktu singkat bibit padi yang ditanam hanya satu batang dapat membentuk
rumpun sejumlah 20 sampai 30 anakan (Siregar 1981).
Banyaknya generasi muda lebih bangga apabila bekerja di perkantoran dan
di perkotaan pada era modern ini, disamping itu penghasilan yang tidak menentu
dari hasil panen dan rendahnya harga yang diberikan dari para tengkulak yang
membuat enggannya para generasi muda untuk bekerja di sawah. Oleh karena itu,
diperlukan beberapa solusi agar pertanian tetap berjalan.
Salah satu solusi dari aspek teknologi yaitu dengan menggunakan sistem
kontrol. Kemajuan teknologi yang telah berkembang membuat metode pendugaan
kesuburan padi dapat dilakukan dengan menggunakan image processing. Metode
ini memungkinkan untuk mendapatkan data yang akurat dan waktu cepat, guna
membuat pendugaan produktivitas padi melalui analisis citra, saat ini telah banyak
dikembangkan metode melalui analisis citra.
Penelitian ini dilakukan pembuatan multikopter yang digunakan untuk
pengambilan citra secara tegak lurus pada lahan dengan menggunakan kamera,
yang selanjutnya ditentukan kesuburan tiap populasi tanaman padi pada sawah
dengan pengolahan citra dengan penggunaan Visual Basic (VB). Hal ini dilakukan
untuk membuktikan bahwa pemberian pupuk dapat dilakukan secara merata dengan
bantuan pengolahan gambar.
Perumusan Masalah
Suatu lahan padi yang telah ditanami terdapat perbedaan kesuburan dari tiap
populasi tanaman tersebut, hal ini dapat terjadi dikarenakan beberapa faktor seperti
kesuburan tanah, perbedaan pemberian pupuk. Perbedaan kesuburan tanaman yang
terjadi biasanya dapat disadari dari perbedaan warna dari daun tanaman tersebut.
Pemindaian dari darat sulit dilakukan jika melihat perbedaan warna untuk
mendapatkan nilai kesuburan tiap populasi tanaman padi pada lahan yang ditanami.
Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah:
- Evaluasi sebaran kesuburan tanaman padi dengan pemotretan udara di
suatu lahan sawah.
- Pembuatan peta perlakuan pemupukan berdasarkan perbandingan
Bagan Warna Daun (BWD).
2
Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini hanya dibatasi untuk pembuatan multikopter untuk penentuan
kesuburan tanaman padi pada fase vegetatif dengan menggunakan menggunakan
foto udara untuk klasifikasi tingkat warna daun berdasarkan BWD hingga
didapatkan pemetaan warna dari tiap populasi tanaman pada lahan tersebut
TINJAUAN PUSTAKA
Konsep dasar sitem dapat dijelaskan sebagai kumpulan elemen-elemen yang
saling terkait dan bekerja sama untuk memproses dan mengolah masukan sampai
menghasilkan keluaran yang diinginkan (Kristanto 2003). Suatu sistem yang baik
harus mempunyai tujuan dan sasaran yang tepat karena hal itu akan sangat
menentukan masukan yang dibutuhkan, proses yang dibutuhkan, dan keluaran yang
akan dihasilkan.
Tanaman Padi (Oriza sativa L.)
Padi adalah komoditas utama yang berperan sebagai pemenuh kebutuhan
pokok karbohidrat bagi penduduk. Komoditas padi memiliki peranan pokok
sebagai pemenuhan kebutuhan pangan utama yang setiap tahunnya meningkat
sebagai akibat pertambahan jumlah penduduk yang besar, serta berkembangnya
industri pangan dan pakan. Umur padi mulai dari benih sampai panen mencapai
empat bulan, petani harus menunggu sambil merawat tanamannya sedemikian rupa
sesuai dengan anjuran teknologi yang direkomendasikan, atau sesuai dengan
teknologi yang mampu diserap atau mampu diterapkan petani. Setiap tanam
tergantung varietasnya mempunyai kemampuan genetik tanaman yang diusahakan
dalam penerapan teknologi yang mampu diterapkan mulai dari pengelolahan
sampai panen (Wahid AS 2003).
Aerial Photography (Foto Udara)
Foto udara merupakan tindakan memeriksa gambar foto untuk tujuan
mengidentifikasi objek dan menilai signifikansi mereka (Colwell 1997). Prinsipprinsip interpretasi citra telah dikembangkan secara empiris lebih dari 150 tahun.
Dasar dari prinsip-prinsip ini adalah unsur-unsur interpretasi citra diantaranya:
lokasi, ukuran, bentuk, bayangan, nada / warna, tekstur, pola, tinggi/kedalaman dan
situs/situasi/asosiasi. Pengambilan foto udara dapat dilakukan dengan berbagai cara
seperti pengambilan dengan bantuan google maps.
Mutikopter
Multikopter merupakan pesawat tanpa awak yang memiliki lebih dari 1 motor
sebagai mekanis angkat dari flying platform dan baling-baling di tiap ujung-ujung
kerangka utama. Bagian tengah digunakan untuk peletakan sumber daya (baterai),
sistem kontrol, dan sensor dari multikopter. Sistem kontrol tersebut digunakan
untuk mengatur kecepatan dari tiap-tiap motor sesuai dengan gerakan yang
3
diinginkan. Contohnya adalah gerakan moving forward yang mana multikopter
terbang dan bergerak maju dengan kecepatan tertentu (Kardono et al. 2012).
Pergerakan multiopter dipengaruhi oleh kecepatan putar pada setiap rotornya.
Kecepatan putar masing-masing rotor dikendalikan dengan menggunakan control
penyeimbang putaran, maka nilai kecepatan setiap rotor dapat dipertahankan
kestabilannya sesuai set point nilai sehingga pergerakan moving forward
multikopter dapat berjalan secara stabil.
Badan Warna Daun (BWD)
Bagan warna daun (BWD) adalah alat berbentuk persegi empat yang berguna
untuk mengetahui kadar hara N tanaman padi. Pada alat ini terdapat empat kotak
skala warna, mulai dari hijau muda hingga hijau tua, yang menggambarkan tingkat
kehijauan daun tanaman padi yang dapat dilihat pada Gambar 1 yang diproduksi
oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan. Sebagai contoh, jika
daun tanaman berwarna hijau muda berarti tanaman kekurangan hara N sehingga
perlu dipupuk. Sebaliknya, jika daun tanaman berwarna hijau tua atau tingkat
kehijauan daun sama dengan warna di kotak skala 4 pada BWD berarti tanaman
sudah memiliki hara N yang cukup sehingga pemberian pupuk dapat diketahui
dengan melihat warna dari tanaman tersebut.
Gambar 1 BWD tanaman padi
Tabel 1 Dosis urea sesuai skala warna daun
Nilai warna
Tingkat Hasil (t/ha GKG)
daun (BWD)
5
6
7
8
Takaran Urea yang digunakan
(kg/ha)
3
75
100
125
150
4
50
75
200
235
5
0
50
50
50
Sumber : (BPTP 2013)
Pada Tabel 1 dapat dilihat takaran yang digunakan pada pemberian pupuk
urea tambahan sesuai dengan petunjuk penggunaan BWD dengan tingkat hasil
kondisi kebutuhan tanaman akan unsur hara seperti P dan K terpenuhi serta faktor
lain seperti pengendalian organisme penggangu tanaman (OPT) dan pengelolaan
air dilakukan secara optimal. Penggunaan pupuk yang berlebihan, selain
memperbesar biaya produksi juga merusak lingkungan akibat adanya emisi gas N20
pada proses amonifikasi, nitrifikasi, dan denitrifikasi (Wahid 2003).
4
Pengolahan Citra
Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut
pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada
bidang dwimatra (Munir 2004). Pengolahan citra digital (Digital Image Processing)
adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah
citra. Citra yang dimaksud disini adalah gambar diam (foto) maupun gambar
bergerak (video). Sedangkan digital disini mempunyai maksud bahwa pengolahan
citra/gambar dilakukan secara digital menggunakan komputer.
Penelitian Terdahulu yang Telah Dilakukan
Penelitian yang dilakukan oleh Hanafi et al. (2013), quadcopter dikendalikan
melalui antarmuka pengguna grafis (GUI) di mana komunikasi antara GUI dan
Quadcopter dibangun dengan menggunakan sistem komunikasi nirkabel.
Penyeimbang kondisi quadcopter dengan kontrol FY90 dan sensor IMU 5DOF.
Kemampuan pada sistem pendaratan halus, quadcopter dilengkapi dengan sensor
ultrasonik. Semua sinyal dari sensor diproses oleh Arduino Uno dan output dari
Arduino Uno diimplementasikan untuk mengontrol baling-baling quadcopter.
Penelitian yang dilakukan oleh Kardono et al. (2012), implementasi yang
dilakukan pada quadcopter dengan penggunaan sistem pengaturan optilam LQR
untuk menjaga kestabilan dengan menggunakan microcontroller ATMEGA 128 dan
sensor ketinggian yang dihubungkan dengan remote control sehingga dapat
melakukan Hold Position pada suatu ketinggian.
Penelitian yang dilakukan oleh Kasih (2012) melakukan penentuan
iluminansi dan ketinggian terbang pesawat yang optimal untuk pemetaan tingkat
warna daun padi dimana penelitian ini melakukan pemetaan terhadap ragam warna
daun pada suatu lahan sawah dengan menggunakan pesawat terbang mini sehingga
didapatkan tinggi dan iluminansi optimum dalam penggunaan metode ini sehingga
didapatkan pemetaan terhadap variasi warna daun dengan menggunakan pesawat
terbang mini.
METODE
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari sampai dengan bulan Agustus
2014 di Laboratorium Teknik Bioinformatika Departemen Teknik Mesin dan
Biosistem Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor dan lahan
persawahan yang berlokasi di Dramaga tepatnya di Desa Marga Jaya.
Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang akan digunakan selama penelitian adalah kit hexacopter
propeller 6, gimbal mount camera sebagai tempat meletakan kamera pada
multikopter, transmitter 9 ch (turnigy 9xr) sebagai pengendali gerak pada
multikopter yang dihubungkan dengan receiver, timah solder, solder, komputer
intel core i3, ram 4 GB, DDR3, HDD 500GB, kamera RGB (GoPro Hero 3 Black
5
Edition), smartphone, BWD IRRI 4 level, servo 9 gr, flying controller DJI NAZA
LITE M, software Visual Basic (VB) sebagai pembuat program untuk pengolahan
gambar.
Prosedur Penelitian
Studi Literatur dan Identifikasi
Langkah yang diambil dalam penelitian ditunjukkan dalam Gambar 3.
Penelitian dimulai dengan studi literatur yang dilakukan pada tahapan ini yaitu
pencarian literature mengenai kondisi dari tempat yang akan digunakan secara
umum serta alat dan bahan yang digunakan dalam penelitan ini mulai dari
komponen penyusunnya hingga mekanisme kerjanya, selanjutnya dilakukan studi
lapangan untuk memastikan kondisi nyata di lapangan sebenarnya.
Kemudian dilakukan identifikasi dan formulasi masalah yang ada sebenarnya
di lapangan dan membandingkan hasil tersebut dengan literatur yang telah didapat
secara umum setelah itu dibuat formulasi msalah yang akan diselesaikan.
Identifikasi ini meliputi pengamatan di lapangan mulai dari pengukuran luar
wilayah, pemotretan melalui udara hingga mengidentifikasi parameter yang ada di
lapangan.
Perakitan Multikopter
Langkah selanjutnya adalah pembuatan multikopter yang dengan spesifikasi
dapat mengangkat beban dari kamera serta memiliki kestabilan dengan perhitungan
pusat gravitasi dari pembebanan tiap komponen multikopter yang digunakan
ditambah dengan beban kamera yang dapat diangkat lebih dari 20 meter diatas
permukaan tanah tempat pengambilan foto lahan sawah. Sebelum dilakukan
pemotretan udara, hardware dan software harus dilakukan kalibrasi secara satu
persatu untuk motor, ESC (Electronic Speed Control), dan flight controller pada
flying board yang digunakan agar meminimalkan resiko terjadinya hal yang tidak
diinginkan seperti konsleting pada motor, ESC, microcontroller pada flight
controller dan terjadinya crash pada multikopter pada saat pengambilan data.
Perakitan multikopter menggunakan beberapa rumus untuk menentukan beberapa
bagian yang dibutuhkan antara lain:
Tabel 2 Daftar kebutuhan Watt/kg daya untuk digunakan pada aeromodeling
Jenis pesawat
Park flyer, pesawat ringan untuk indor
Trainer plane, pesawat model skala kecepatan rendah
Pesawat model skala kecepatan tinggi, aerobatik
Advance aerobatic
3D aerobatic, ducted fan
3D unlimited performance
Multikopter
Kebutuhan daya
100 – 140 Watt/kg
140 – 180 Watt/kg
180 – 220 Watt/kg
220 – 260 Watt/kg
260 – 300 Watt/kg
300 – 400 Watt/kg
400 + Watt/kg
Sumber : (FASI 2014)
Pada Tabel 2 merupakan tabel dasar yang dipakai sebagai panduan dasar
kebutuhan daya standar pada model yang dibuat untuk memilih motor serta ESC
6
yang harus digunakan. Selanjutnya dilakukan perhitungan kebutuhan daya dengan
rumus :
P = (w x Preq) / jumlah motor
Dimana : P = Daya
W = Berat pesawat
Preq = Kebutuhan daya
Berat pesawat adalah penjumlahan dari semua perkiraan berat komponen
yang akan digunakan pada pembuatan model. Setelah didapatkan daya motor maka
selanjutnya dilakukan perhitungan untuk pemilihan ESC dengan:
I ESC = Imotor + (SF x Imotor)
Dimana: I ESC = Kuat arus ESC
Imotor = Kuat arus motor
SF = Faktor pengaman
SF merupakan faktor pengaman yang bernilai dari 0 sampai dengan 1. Nilai
arus yang dicari pada komponen ESC harus memiliki nilai yang lebih besar dari
nilai arus pada motor yang digunakan. Setelah terbentuknya multikopter
selanjutnya dilakukan pengujian kestabilan terbang, pengangkatan beban, IOC
(intelegent Operation Control), serta pengujian RTH (Return To Home).
Pembuatan Program Pengolahan
Program diperlukan sebagai sarana pengolahan data atau gambar yang
didapat dari pengambilan foto udara lahan yang diamati. Pembuatan program
dilakukan beberapa perlakuan filterisasi pada warna hingga didapatkan warna padi
pada tiap kotak populasi yang telah ditentukan.
Pembuatan program pengolahan citra dilakukan menggunakan software VB.
VB merupakan program yang dapat membuat program dengan berbasis Windows
sesuai dengan kebutuhan pengguna mulai dari program yang sederhana sampai
program yang kompleks seperti pengolahan citra. Program yang dibuat, bertujuan
menentukan warna hijau dari gambar lahan berdasarkan foto udara yang diambil
untuk dibandingan dengan 4 tinggat warna pada bagan warna daun. Pengukuran
dilakukan dengan bagan warna daun untuk mengetahui keadaan perbedaan warna
hijau pada daun padi.
Program yang telah selesai dibuat, dilakukan penyocokan atau validasi
dengan daun padi yang memiliki perbedaan tingkat BWD secara acak untuk
dijadikan sebagai acuan terhadap akurasi pada pengolahan citra lanjutan yang
dilakukan.
Setelah hasil didapat, dilakukan pemetaan perlakuan pada lahan padi yang
diamati sehingga menghasilkan perbedaan warna dari dau tanaman padi pada lahan
tersebut yang selanjutnya dijadikan peta warna untuk mengetahui perbedaan tiap
kesuburan tanaman padi di lahan tersebut.
Pengambilan Data BWD pada Lahan
BWD merupakan sebuah alat bantu yang dapat digunakan untuk menentukan
kesuburan tiap tanaman padi pada suatu lahan secara langsung dengan
menyamakan warna yang terdapat pada bagan warna daun dan daun yang sedang
7
diamati. Pengambilan data langsung pada lahan dilakukan dengan mengotakkotakan lahan sawah agar menjadi sebuah populasi yang berbeda pada seluruh
lahan yang diamati sebesar 2x2 m. Pengambilan data dilakukan kepada semua
populasi yang telah dibuat kotakan berdasarkan warna daun yang lebih dominan
pada tiap gridnya sehingga didapatkan peta warna dari tingkat warna hijau dari padi
berdasarkan BWD.
Validasi Data dengan Hasil Pengolahan Program
Validasi dilakukan dengan cara membandingkan hasil pengambilan data
secara langsung dan hasil dari pengolahan program. Dua peta warna yang didapat
dilakukan penyamaan dari angka tingkat warna daun. Sehingga didapatkan akurasi
dari hasil pengolahan citra program yang dibuat. Validasi merupakan pembuktian
melalui pengujian dan pengadaan bukti yang objektif untuk membuktikan bahwa
hasil yang dihasilkan oleh model memiliki hasil yang mendekati hasil yang
didapatkan secara langsung. Validasi dilakukan dengan mengasumsikan bahwa
data dari pengambilan secara manual dengan menggunakan BWD adalah benar.
Sehingga hasil program harus diatur agar mendapatkan akurasi yang paling tinggi.
Validasi dilakukan dengan mencari nilai akurasi berbobot yang dilakukan terhadap
dua hasil agar memiliki nilai persentase yang tinggi pada beberapa percobaan. Pada
penelitian kali ini dapat dilihat diagram alir yang menunjukan tahapan penelitian
pada Gambar 2.
8
Mulai
Studi Literatur
Identifikasi dan Formulasi Masalah
Perakitan multikopter
Kalibrasi software dan hardware pada multikopter
Penentuan pusat grafitasi dengan beban
kamera
Pengujian kestabilan terbang
Tidak
Berhasil
Ya
Pembuatan Program dengan Visual Basic
Pengambilan data
Pengambilan foto udara di atas
lahan
Tidak
Berhasil
Ya
Pengambilan data manual BWD
Pemetaan data BWD
Pengolahan citra yang didapat
Tuning pada program
Validasi hasil gambar foto udara dengan pemetaan manual
Sesuai
Ya
Kesimpulan
Selesai
Gambar 2 Diagram alir penelitian
Tidak
9
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perakitan Multikopter
Pada penelitian ini, sebelumnya dilakukan perakitan pada multikopter dimana
alat yang dibuat harus sesuai dengan kebutuhan pengangkatan beban kamera yang
digunakan. Berikut merupakan perhitungan yang dilakukan untuk pemilihan motor
dan ESC pada multikopter yang dibuat
Pada Tabel 2 dapat dilihat kebutuhan daya yang dibutuhkan untuk perakitan
aeromodeling yang dibuat. Berdasarkan tabel tertera kebutuhan daya untuk
multikopter minimal adalah 400 Watt/kg atau lebih. Pada perakitan ini digunakan
kebutuhan daya minimal 400 Watt/kg, dengan perhitungan tersebut diperlukan
motor dengan daya minimal sebesar 146.66 Watt. Terdapat beberapa motor dengan
spesifikasi yang berbeda, tetapi untuk perakitan multikopter ini dipilih motor model
V2216-12 800 KV dengan tipe SunnySky karena memiliki daya maksimal sebesar
180 Watt.
Selain perhitungan pada motor, perlu dilakukan perhitungan pada ESC yang
berfungsi mengatur kecepatan putaran motor pada tiap lengan yang ada di
multikopter, dimana pada spesifikasi motor tertulis arus penggunaan adalah 17 A
(Lampiran 3).
Perhitungan ESC digunakan faktor keamanan sebesar 0.5 agar dapat
menanggulangi beberapa kejadian yang tidak diharapkan seperti mendadaknya
menaikan throotle sehingga membuat motor tidak stabil sehigga dapat
mengakibatkan multikopter terbalik dan terjadi crash. Pada perakitan multikopter
yang dilakukan, digunakan ESC dengan kapasitas arus sebesar 30A dikarenakan
ESC bernilai 25.5 tidak terdapat di pasaran sehingga harus memilih kapasitas ESC
yang berada diatasnya yaitu 30 A. Perakitan multikopter digunakan propeller
dengan ukuran 10 X 4.7 dikarenakan batas maksimal yang dapat digunakan pada
frame hexacopter yang digunakan adalah propeller berukuran 10.
Tabel 3 Spesifikasi komponen Multikopter
Spesifikasi
Hexacopter
Flying control
DJI NAZA
Jumlah motor
6 buah (800 KV)
Maksimal berat angkat
2.3 kg
Baterai
3 cell 5000 mAh
Lama terbang
5 menit
Flying Control
DJI NAZA LITE M
Gyroscope
1
ESC
6 buah (30A)
Ukuran propeller
Nilon 10 x 4.7
Berat tanpa beban kamera
1.90 kg
Berat kamera
300 gr
Pada Tabel 3 merupakan spesifikasi dari multikopter yang dibuat dengan
perhitungan yang sebelumnya dilakukan. Setelah perhitungan komponen didapat
10
pada Lampiran 1, dilakukan pemesanan komponen dan perakitan multikopter yang
digunakan. Setelah perakitan dilakukan, perlu dilakukan pemasukan perintah
multikopter pada remote atau transmitter yang digunakan agar sinyal yang
dihasilkan sama dengan reciver yang digunakan. Pemberian perintah pada
transmitter meliputi persentase pada throotle, aileron, rudder, elevator, serta gear
switch yang digunakan. Multikopter yang telah dirakit dan pemasukan perintah
pada transmitter yang telah dilakukan, selanjutnya dilakukan kalibrasi terhadap
masing-masing komponen yang digunakan serta melakukan pemasukan perintah
pada flight controller yang digunakan.
Gambar 3 Tampilan program DJI NAZA-M LITE Assistant 1.00
Gambar 3 merupakan tampilan program yang digunakan untuk memberi
pemasukan coding atau perintah pada flight controller yang digunakan serta
mengaktifkan fitur IOC (Intelegent Operation Control), dan RTH (Return To
Home). Pada pemasukan coding, dilakukan pengkalibrasian terhadap Roll, Yaw,
dan Pitch dari multikopter yang dibangun dengan metode simulasi trial and error
sehingga ditemukan titik kestabilan pada pusat grafitasi pada multikopter tersebut.
IOC merupakan sebuah fitur yang digunakan untuk membantu pilot ketika hilang
orientasi pengendalian, dan RTH merupakan fitur yang digunakan untuk
mengembalikan multikopter ke tempat tinggal landas awal sehingga mengurangi
terjadinya resiko crash pada multikopter. Pada Gambar 4 merupakan hasil siap
terbang dari multikopter yang telah dirakit.
11
Gambar 4 Multikopter yang telah dirakit
Penelitian kali ini digunakan multikopter untuk memperbaiki pengambilan
gambar yang telah dilakukan sebelumnya dengan menggunakan pesawat terbang
mini yang diterbangkan dengan membawa kamera. Pengambilan gambar dengan
pesawat dilakukan dengan cutting video, penggunaan cutting video pada gambar
yang diinginkan dapat mengakibatkan tingkat resolusi pada gambar menjadi lebih
kecil dari pada dengan menggunakan foto secara langsung. Pada pengambilan
gambar dengan pesawat, tidak bisa dilakukan dengan menggunakan pemotretan
dikarenakan posisi pesawat yang terus bergerak.
Penggunaan multikopter pada penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan
resolusi gambar yang lebih besar dan mengurangi efek fish eye yang terjadi saat
pengambilan gambar. Efek fish eye akan berkurang dengan jarak pengambilan yang
lebih jauh.
Penggunaan metode pengambilan gambar menggunakan fitur Timelaps pada
kamera akan didapatkan gambar yang lebih jernih dari pada menggunakan cutting
video. Hal ini disebabkan karena fitur image stabilizer pada kamera cenderung lebih
berfungsi pada sistem pengambilan gambar Timelaps. Penangkapan gambar dengan
video, pada kamera akan mengalami guncangan yang cukup besar dikarenakan
pada pengambilan video diperlukan FPS yang tinggi agar gambar yang didapatkan
halus.
Pemilihan Kamera
Pada penelitian ini digunakan jenis kamera tipe adventur yaitu GoPro Hero
3. Kamera ini digunakan karena memenuhi beberapa syarat pengambilan gambar,
dimana gambar yang diambil tidak menjadi blur karena memiliki fitur frame per
detik yang cukup tinggi dibanding kamera lain. Sebelumnya telah digunakan
kamera RGB standar yaitu menggunakan Nikon AW 110.
Penggunaan kamera GoPro memiliki beberapa kekurangan yaitu gambar
yang dihasilkan cenderung wide dibandingkan gambar dari kamera RGB standar.
Hal ini disebabkan tidak terdapatnya fitur zoom in dan zoom out pada kamera
tersebut. Tetapi resolusi yang dihasilkan cenderung lebih tajam dari kamera
sebelumnya. Berikut ditampilkan perbandingan gambar dengan menggunakan
kedua kamera tersebut.
12
Gambar 5 Perbandingan hasil pemotretan kamera Gopro (a), kamera RGB (b)
Berdasarkan hasil Gambar 5 dapat dilihat perbedaan hasil gambar antara dua
kamera yang dicoba. Percobaan dilakukan dengan mengambil gambar pada kertas
millimeter block yang diambil dengan ketinggian 10 cm dari objek pengambilan.
Gambar yang didapat dari kamera GoPro lebih jernih dari kamera Nikon. Pada
penggunaan kamera Nikon AW 110 terlihat gambar yang dihasilkan normal dan
tidak ada perubahan terhadap tampilan widenya, tetapi daya tangkap yang
dihasilkan jauh lebih rendah dari kamera GoPro. Pengambilan gambar di udara
terdapat beberapa kesulitan pada image stabilizer atau stabilitas gambar
dikarenakan posisi motor pada multikopter yang menghasilkan getaran ke tiap
lengannya, sehingga membuat dudukan kamera pada frame multikopter juga
bergetar secara cepat. Daya tanggap kamera GoPro jauh lebih cepat dari kamera
Nikon AW 110, pada gambar yang dihasilkan oleh Nikon, gambar yang didapat
banyak mengalami blur atau gambar menjadi tidak jelas pada suatu titik tertentu.
Pengambilan Gambar
Data pada penelitian ini didapatkan berupa foto lahan yang diambil untuk
dilakukan pengolahan dengan program yang telah dibuat.
Gambar 6 Foto udara lahan yang diamati
13
Luas Area (m2)
Pada Gambar 6 merupakan hasil foto udara yang didapatkan pada lahan yang
diamati. Pengambilan foto udara yang dilakukan dengan menggunakan kamera
yang dipasang pada multikopter dan kemudian diterbangkan di atas lahan tersebut.
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
y = 5,652x2 - 13,241x + 17,16
R² = 0,9997
0
1
2
3
4
5
6
Jarak Kamera (m)
Gambar 7 Hubungan ketinggian kamera dengan luas tangkapan
Pada Gambar 7 merupakan hubungan antara ketinggian kamera dan
tangkapan kamera terhadap lahan yang ditangkap gambarnya. Pengujian dilakukan
dengan menempatkan kamera pada beberapa ketinggian dengan galah dan dengan
menggunakan fitur First Person Viewer (FPV) pada monitor, lahan yang tertangkap
pada kamera diukur panjang dan lebarnya pada Lampiran 2. Grafik yang didapatkan
R2 sebesar 0.997. Luas lahan yang diambil gambarnya adalah sebesar kurang lebih
sebesar 3000 m2. Melalui persamaan yang didapat pada grafik, diperoleh ketinggian
kamera yang diperlukan untuk mengambil gambar adalah setinggi 17.37 m dari
lahan, ketinggian pengambilan gambar dikitahui dengan menggunakan alat
tambahan bernama Altitude Telemetry yang dihubungkan dengan kamera, sehingga
ketinggian pada saat kamera mengambil gambar, akan tercantum ketinggian
pengambilan pada gambar yang didapat.
Data berupa foto yang telah didapat, diolah dengan menggunakan software
yang dibuat dengan bantuan program VB. Penggunaan dimana dari gambar tersebut
difilter beberapa komponen warna sehingga didapatkan warna hijau di lahan
tersebut.
Pengambilan foto dilakukan pada saat pagi hari. Hal ini dilakukan untuk
mengurangi resiko terjadinya crash pada multikopter yang mungkin terjadi, pada
wawancara yang telah dilakukan kepada ahli multirotor, tidak disarankan terbang
saat menjelang siang dengan kondisi lahan basah yang berada dibawah multikopter.
Hal ini disebabkan pada siang hari kecepatan angin lebih tinggi dari pada di pagi
hari, sehingga menurunkan tingkat pengendalian bagi pilot yang mengendalikan
multikopter tersebut. Pengambilan gambar yang optimum dilakukan sekitar pukul
07.00 WIB sampai 08.00 WIB dikarenakan citra yang diambil cukup jelas dan efek
pemantulan cahaya matahari masih lemah (Kasih 2012).
Setelah proses pengambilan gambar selesai dilakukan, selanjutnya gambar
yang didapat disamakan dengan gambar dari google map sebagai patokan agar
gambar tidak mengalami deformasi yang besar. Selanjutnya dilakukan pembuatan
program dengan menggunakan software VB. Program dibuat dengan fungsi
14
pengolahan citra yang dirubah dari foto RGB biasa menjadi gambar peta dengan
kompisisi warna hijau yang berbeda di tiap populasi gridnya.
Pengambilan Data BWD Lahan
Pengambilan data secara manual dilakukan pada lahan yang diambil foto
udaranya menggunakan multikopter dengan cara melihat warna daun dari tanaman
padi yang disamakan pada BWD pada saat pengambilan foto udara. Pengambilan
data sebelumnya dilakukan dengan membuat kotak pada lahan dengan
menggunakan tali rafia sehingga didapatkan petakan jumlah grid pada lahan.
Gambar 8 Pengambilan data BWD lahan
Pada Gambar 8 adalah data yang didapat secara manual dan dijadikan
panduan sebagai koreksi pada hasil dari pengolahan citra pada program yang
dibuat. Sehingga didapatkan nilai filter yang digunakan pada pengolahan gambar
yang terbaik dan akurasi yang baik. Pada pengambilan data BWD, lahan dikotakkotakan sebesar 2x2 m pada setiap kotaknya. Hal ini bertujuan untuk
mempermudah pembagian populasi grid pada lahan dan ukuran 2x2 m dipilih
berdasarkan literature pada penyebar pupuk dan jangkauan radius sebar sebesar 2
m serta agar didapatkan data untuk validasi yang lebih teliti karena dengan metode
pengambilan data dengan menggunakan Bagan Warna Daun hanya mengambil
sampel warna sebanyak 10 secara acak pada hamparan yang diamati.
Pengambilan data BWD dilakukan pada 43 HST. Pengambilan data BWD
dilakukan sebanyak satu kali pada hari yang sama dengan pengambilan gambar
pada lahan sebagai data yang digunakan pada validasi. Pemupukan dilakukan
dengan mengunakan 125 kg pupuk urea yang dicampur dengan 25 kg KCl dan 25
kg TSP. Lahan sawah yang ditanami menggunakan padi berjenis Inpari 13.
15
Pembuatan Program dan Pengolahan Citra
Pembuatan program pengolahan citra dilakukan dengan bantuan program
VB. Program yang dibuat diharapkan dapat menghasilkan pemetaan warna
terhadap lahan yang diamati.
Gambar 9 Tampilan program pengolahan gambar
Gambar 9 merupakan tampilan program yang telah dibuat sebagai media
pemrosesan gambar yang didapat. Pada program yang dibuat terdapat 2 tampilan
picture box dimana picture box 1 berfungsi menampilkan gambar yang akan diolah
sedangkan picture box 2 digunakan untuk hasil olahan gambar yang dilakukan pada
gambar pada picture box 1. Pada program terdapat 3 kali perlakuan tresholding
yang berbeda. Hal ini dilakukan agar mendapatkan hasil gambar yang diinginkan.
Karena tiap lokasi pixel yang berbeda memiliki beberapa nilai komposisi warna
yang berbeda, perlu dilakukan analisis perlakuan tresholding yang dilakukan pada
tiap perintahnya. Pada program ini terdapat 3 tresholding antara lain filter tanah,
filter background, dan filter grid BWD.
Gambar 10 Keterangan warna pada program pengolahan
Pada Gambar 10 dapat dilihat keterangan warna yang dapat digunakan untuk
menilai secara visual hasil yang telah dikerjakan oleh program dalam pengolahan
citra, dengan melihat hasil dari pengolahan dapat dilihat dominasi antara tingkat
warna daun yang berbeda di tiap populasi pada lahan sawah yang diamati.
16
Tabel 4 Komposisi warna pada objek gambar
Objek
Tanaman
Tanah
R
63-158
79-178
G
76-180
84-183
B
22-115
67-168
B
Pada Tabel 4 ditampilkan nilai rata-rata dari tiap komposisi warna pada objek
gambar, dari nilai yang ada tidak dapat digunakan dikarenakan tiap rata-rata warna
memiliki nilai yang saling bertimpahan seperti yang ditunjukan pada Gambar 11.
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Tanaman
Tanah
0
50
100
150
200
G
Gambar 11 Komposisi nilai rata-rata warna G dan B tiap objek
R/B
Pada pengolahan gambar, dilakukan filterisasi pada beberapa objek untuk
mendapatkan objek gambar yang diinginkan. Filterisasi dilakukan dengan
menentukan nilai batasan yang dapat digunakan untuk memisahkan tiap objek pada
gambar, dengan menggunakan nilai rata-rata pada warna R, G, dan B tidak
didapatkan pemisahan gambar secara keseluruhan.
4,5
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
tanaman
tanah
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
B/G
Gambar 12 Komposisi nilai rata-rata warna R/B dan B/G tiap objek
Pada Gambar 12 ditampilkan komposisi antara perbandingan rata-rata tiap
nilai R dibagi dengan rata-rata nilai B pada sumbu y dan nilai rata-rata B dibagi
dengan nilai rata-rata G pada sumbu x dapat dilihat terdapat selang antara sebaran
nilai warna pada objek tanah dan tanaman, sehingga dapat dijadikan sebagai nilai
yang digunakan untuk proses filterisasi tiap objek pada gambar yang diolah.
17
Tabel 5 Nilai perbandingan rata-rata warna objek
Objek
Tanaman
Tanah
R/B
>1.368
TANAMAN PADI PADA FASE VEGETATIF
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Foto Udara
untuk Evaluasi Kesuburan Tanaman Padi pada Fase Vegetatif adalah benar karya
saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa
pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip
dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah
disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir
skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2015
Rizky Aidil Perdana Putra
NIM F14100056
ABSTRAK
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA. Analisis Foto Udara untuk Evaluasi
Kesuburan Tanaman Padi pada Fase Vegetatif. Dibimbing oleh LIYANTONO dan
MOHAMAD SOLAHUDIN
Foto udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) telah banyak
digunakan untuk beberapa aplikasi seperti melakukan foto udara untuk pemantauan
banjir, pemantauan lalu lintas, dan banyak lagi tetapi penggunaan UAV untuk
aplikasi di sektor pertanian masih jarang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini
adalah untuk mengembangkan multikopter dan menentukan kesuburan tanaman
padi. Foto dianalisis dengan menggunakan program visual basic untuk menentukan
tingkat warna daun di lahan. Tingkat warna daun diklasifikasikan berdasarkan
Bagan Warna Daun (BWD), membedakan daun dengan warna hijau dari komposisi
warna pada daun. Sebelum menggunakan pengolahan citra untuk foto udara, uji
pelatihan dilakukan dengan menggunakan 10 sampel tiap tingkat BWD, diperoleh
tingkat akurasi 100%. Tingkat warna daun dibagi menjadi empat kelas. Hasil
validasi pengolahan citra menggunakan akurasi berbobot sebesar 95.040%.
Kebutuhan urea di lapangan adalah 43.72 kg dan 43.74 kg berdasarkan foto udara
dan BWD. Petani menggunakan 60 kg urea sebagai takaran pupuk, sehingga
dengan menggunakan aplikasi foto udara bisa mengurangi 27.1% urea dan
meningkatkan ketepatan pada aplikasi pemupukan.
Kata Kunci : Bagan Warna Daun, Foto Udara, Multikopter, Padi
ABSTRACT
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA. Aerial Photo for Fertility Evaluation of Rice
Plants in Vegetative Phase. Supervised by LIYANTONO and MOHAMAD
SOLAHUDIN
Aerial photographs using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has been widely
used for several applications such as doing aerial photography for several
applications such as aerial flood monitoring, traffic monitoring, and much more.
The use of UAV for applications in the agricultural sector is still rare. The purpose
of this study is to develop multicopter and determine the fertility of rice plants.
Photos was analyzed using visual basic program to determine the level of leaf color
on the field. The leaf color level was classified based on Leaf Color Chart (LCC),
distinguish the leaf by Green color from color composition in the leaf. Before using
image processing for the aerial photos, training test do with using 10 sample for
every level of LCC, obtained 100% accuracy rate to that program. The level of leaf
color divided into four class. The validation results of image processing using
weighed accusations of 95.040%. Requirement of urea in the field is 43.72 kg and
43.74 kg based on aerial photos and LCC, respectively. The farmer was apply 60
kg ureas in practical, therefore application of aerial photo could be reduce 27.1%
of urea and increase the precision of fertilization application.
Keywords: Aerial Photo, Leaf Color Chart, Multicopter, Rice plant
ANALISIS FOTO UDARA UNTUK EVALUASI KESUBURAN
TANAMAN PADI PADA FASE VEGETATIF
RIZKY AIDIL PERDANA PUTRA
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Teknik
pada
Departemen Teknik Mesin dan Biosistem
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Judul Skripsi : Analisis Foto Udara untuk Evaluasi Kesuburan Tanaman Padi pada
Fase Vegetatif
Nama
: Rizky Aidil Perdana Putra
NIM
: F14100056
Disetujui oleh
Dr Liyantono, STP, MAgr
Pembimbing I
Dr Ir Mohamad Solahudin, M Si
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Desrial, M Eng
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji syukur kehadirat Allah Yang Maha Esa yang telah melimpahkan rahmat
dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian serta menyusun
karya ilmiah yang berjudul “Analisis Foto Udara untuk Evaluasi Kesuburan
Tanaman Padi pada Fase Vegetatif”.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr Liyantono, STP, MAgr dan Dr Ir
Mohamad Solahudin, M.Si selaku pembimbing serta Dr Ir I Dewa Made Subrata,
Magr sebagai dosen penguji yang telah banyak memberi saran, arahan, dan
motivasi serta seluruh dosen dan teman-teman Teknik Bioinformatika yang telah
membantu kepada penulis. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada bapak,
ibu, serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya. Disamping itu,
terima kasih penulis ucapkan kepada bapak Ucu selaku petani di sawah yang
dijadikan sebagai lahan pengamatan yang telah membatu penelitian penulis. Terima
kasih kepada Danang, Fajardo, Setio dan Made selaku rekan bimbingan atas
bantuannya selama masa bimbingan hingga penelitian ini selesai. Terima kasih
kepada teman-teman Departemen Teknik Mesin dan Biosistem angkatan 47 atas
bantuan dan kebersamaannya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat dan dapat menambah pengetahuan kita.
Bogor, Januari 2015
Rizky Aidil Perdana Putra
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan
Ruang Lingkup Penelitian
TINJAUAN PUSTAKA
Aerial Photography (Foto Udara)
Mutikopter
Badan Warna Daun (BWD)
Pengolahan Citra
Penelitian Terdahulu yang Telah Dilakukan
METODE
Tempat dan Waktu Penelitian
Alat dan Bahan
Prosedur Penelitian
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perakitan Multikopter
Pemilihan Kamera
Pengambilan Gambar
Pengambilan Data BWD Lahan
Pembuatan Program dan Pengolahan Citra
Validasi Gambar
Peta Kerja dan Pemupukan
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
vi
vi
vi
1
1
1
1
2
2
2
2
3
4
4
4
4
4
5
9
9
11
12
14
15
19
21
22
22
23
23
DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Dosis urea sesuai skala warna daun
Daftar kebutuhan Watt/kg daya untuk digunakan pada aeromodeling
Spesifikasi komponen Multikopter
Komposisi warna pada objek gambar
Nilai perbandingan rata-rata warna objek
Segmentasi warna pada klasifikasi lingkat BWD
Uji validasi sistem pada lahan I
Uji validasi sistem pada lahan II
Hasil peritungan kebutuhan pupuk urea
3
6
9
16
17
17
20
21
22
DAFTAR GAMBAR
1 Bagan Warna Daun (BWD) tanaman padi
2 Diagram Alir Penelitian
3 Tampilan program DJI NAZA-M LITE Assistant 1.00
4 Multikopter yang telah dirakit
5 Perbandingan hasil pemotretan kamera
6 Foto udara lahan yang diamati
7 Hubungan ketinggian kamera dengan luas tangkapan
8 Pengambilan data BWD lahan
9 Tampilan program pengolahan gambar
10 Keterangan warna pada program pengolahan
11 Komposisi nilai rata-rata warna R dan B tiap objek
12 Komposisi nilai rata-rata warna R/B dan B/G tiap objek
13 Pengambilan data sampel daun dengan BWD
14 Hasil validasi program dengan daun
15 Transformasi sebelum dan sesudah Lens correction
16 Proses pengolahan citra
17 Perbandingan nilai BWD lahan dan hasil program
18 Peta pemupukan berdasarkan hasil program
3
8
10
11
12
12
13
14
15
15
16
16
17
18
18
19
20
22
DAFTAR LAMPIRAN
1 Perhitungan pemilihan motor dan ESC
2 Hubungan antara ketinggian kamera dan luas tangkapan
3 Spesifikasi motor yang digunakan
25
25
25
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Padi merupakan tanaman pangan yang sangat penting bagi negara-negara
Asia Tenggara karena hampir semua negara anggota ASEAN mengkonsumsi beras
olahan dan menjadikan beras sebagai bahan pangan pokok. Tanaman padi (Oryza
sativa L.) termasuk famili tumbuhan gramineae atau rumput-rumputan dengan
batang tersusun dari beberapa ruas. Tanaman padi memiliki sifat merumpun, yang
dalam waktu singkat bibit padi yang ditanam hanya satu batang dapat membentuk
rumpun sejumlah 20 sampai 30 anakan (Siregar 1981).
Banyaknya generasi muda lebih bangga apabila bekerja di perkantoran dan
di perkotaan pada era modern ini, disamping itu penghasilan yang tidak menentu
dari hasil panen dan rendahnya harga yang diberikan dari para tengkulak yang
membuat enggannya para generasi muda untuk bekerja di sawah. Oleh karena itu,
diperlukan beberapa solusi agar pertanian tetap berjalan.
Salah satu solusi dari aspek teknologi yaitu dengan menggunakan sistem
kontrol. Kemajuan teknologi yang telah berkembang membuat metode pendugaan
kesuburan padi dapat dilakukan dengan menggunakan image processing. Metode
ini memungkinkan untuk mendapatkan data yang akurat dan waktu cepat, guna
membuat pendugaan produktivitas padi melalui analisis citra, saat ini telah banyak
dikembangkan metode melalui analisis citra.
Penelitian ini dilakukan pembuatan multikopter yang digunakan untuk
pengambilan citra secara tegak lurus pada lahan dengan menggunakan kamera,
yang selanjutnya ditentukan kesuburan tiap populasi tanaman padi pada sawah
dengan pengolahan citra dengan penggunaan Visual Basic (VB). Hal ini dilakukan
untuk membuktikan bahwa pemberian pupuk dapat dilakukan secara merata dengan
bantuan pengolahan gambar.
Perumusan Masalah
Suatu lahan padi yang telah ditanami terdapat perbedaan kesuburan dari tiap
populasi tanaman tersebut, hal ini dapat terjadi dikarenakan beberapa faktor seperti
kesuburan tanah, perbedaan pemberian pupuk. Perbedaan kesuburan tanaman yang
terjadi biasanya dapat disadari dari perbedaan warna dari daun tanaman tersebut.
Pemindaian dari darat sulit dilakukan jika melihat perbedaan warna untuk
mendapatkan nilai kesuburan tiap populasi tanaman padi pada lahan yang ditanami.
Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah:
- Evaluasi sebaran kesuburan tanaman padi dengan pemotretan udara di
suatu lahan sawah.
- Pembuatan peta perlakuan pemupukan berdasarkan perbandingan
Bagan Warna Daun (BWD).
2
Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini hanya dibatasi untuk pembuatan multikopter untuk penentuan
kesuburan tanaman padi pada fase vegetatif dengan menggunakan menggunakan
foto udara untuk klasifikasi tingkat warna daun berdasarkan BWD hingga
didapatkan pemetaan warna dari tiap populasi tanaman pada lahan tersebut
TINJAUAN PUSTAKA
Konsep dasar sitem dapat dijelaskan sebagai kumpulan elemen-elemen yang
saling terkait dan bekerja sama untuk memproses dan mengolah masukan sampai
menghasilkan keluaran yang diinginkan (Kristanto 2003). Suatu sistem yang baik
harus mempunyai tujuan dan sasaran yang tepat karena hal itu akan sangat
menentukan masukan yang dibutuhkan, proses yang dibutuhkan, dan keluaran yang
akan dihasilkan.
Tanaman Padi (Oriza sativa L.)
Padi adalah komoditas utama yang berperan sebagai pemenuh kebutuhan
pokok karbohidrat bagi penduduk. Komoditas padi memiliki peranan pokok
sebagai pemenuhan kebutuhan pangan utama yang setiap tahunnya meningkat
sebagai akibat pertambahan jumlah penduduk yang besar, serta berkembangnya
industri pangan dan pakan. Umur padi mulai dari benih sampai panen mencapai
empat bulan, petani harus menunggu sambil merawat tanamannya sedemikian rupa
sesuai dengan anjuran teknologi yang direkomendasikan, atau sesuai dengan
teknologi yang mampu diserap atau mampu diterapkan petani. Setiap tanam
tergantung varietasnya mempunyai kemampuan genetik tanaman yang diusahakan
dalam penerapan teknologi yang mampu diterapkan mulai dari pengelolahan
sampai panen (Wahid AS 2003).
Aerial Photography (Foto Udara)
Foto udara merupakan tindakan memeriksa gambar foto untuk tujuan
mengidentifikasi objek dan menilai signifikansi mereka (Colwell 1997). Prinsipprinsip interpretasi citra telah dikembangkan secara empiris lebih dari 150 tahun.
Dasar dari prinsip-prinsip ini adalah unsur-unsur interpretasi citra diantaranya:
lokasi, ukuran, bentuk, bayangan, nada / warna, tekstur, pola, tinggi/kedalaman dan
situs/situasi/asosiasi. Pengambilan foto udara dapat dilakukan dengan berbagai cara
seperti pengambilan dengan bantuan google maps.
Mutikopter
Multikopter merupakan pesawat tanpa awak yang memiliki lebih dari 1 motor
sebagai mekanis angkat dari flying platform dan baling-baling di tiap ujung-ujung
kerangka utama. Bagian tengah digunakan untuk peletakan sumber daya (baterai),
sistem kontrol, dan sensor dari multikopter. Sistem kontrol tersebut digunakan
untuk mengatur kecepatan dari tiap-tiap motor sesuai dengan gerakan yang
3
diinginkan. Contohnya adalah gerakan moving forward yang mana multikopter
terbang dan bergerak maju dengan kecepatan tertentu (Kardono et al. 2012).
Pergerakan multiopter dipengaruhi oleh kecepatan putar pada setiap rotornya.
Kecepatan putar masing-masing rotor dikendalikan dengan menggunakan control
penyeimbang putaran, maka nilai kecepatan setiap rotor dapat dipertahankan
kestabilannya sesuai set point nilai sehingga pergerakan moving forward
multikopter dapat berjalan secara stabil.
Badan Warna Daun (BWD)
Bagan warna daun (BWD) adalah alat berbentuk persegi empat yang berguna
untuk mengetahui kadar hara N tanaman padi. Pada alat ini terdapat empat kotak
skala warna, mulai dari hijau muda hingga hijau tua, yang menggambarkan tingkat
kehijauan daun tanaman padi yang dapat dilihat pada Gambar 1 yang diproduksi
oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan. Sebagai contoh, jika
daun tanaman berwarna hijau muda berarti tanaman kekurangan hara N sehingga
perlu dipupuk. Sebaliknya, jika daun tanaman berwarna hijau tua atau tingkat
kehijauan daun sama dengan warna di kotak skala 4 pada BWD berarti tanaman
sudah memiliki hara N yang cukup sehingga pemberian pupuk dapat diketahui
dengan melihat warna dari tanaman tersebut.
Gambar 1 BWD tanaman padi
Tabel 1 Dosis urea sesuai skala warna daun
Nilai warna
Tingkat Hasil (t/ha GKG)
daun (BWD)
5
6
7
8
Takaran Urea yang digunakan
(kg/ha)
3
75
100
125
150
4
50
75
200
235
5
0
50
50
50
Sumber : (BPTP 2013)
Pada Tabel 1 dapat dilihat takaran yang digunakan pada pemberian pupuk
urea tambahan sesuai dengan petunjuk penggunaan BWD dengan tingkat hasil
kondisi kebutuhan tanaman akan unsur hara seperti P dan K terpenuhi serta faktor
lain seperti pengendalian organisme penggangu tanaman (OPT) dan pengelolaan
air dilakukan secara optimal. Penggunaan pupuk yang berlebihan, selain
memperbesar biaya produksi juga merusak lingkungan akibat adanya emisi gas N20
pada proses amonifikasi, nitrifikasi, dan denitrifikasi (Wahid 2003).
4
Pengolahan Citra
Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut
pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada
bidang dwimatra (Munir 2004). Pengolahan citra digital (Digital Image Processing)
adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah
citra. Citra yang dimaksud disini adalah gambar diam (foto) maupun gambar
bergerak (video). Sedangkan digital disini mempunyai maksud bahwa pengolahan
citra/gambar dilakukan secara digital menggunakan komputer.
Penelitian Terdahulu yang Telah Dilakukan
Penelitian yang dilakukan oleh Hanafi et al. (2013), quadcopter dikendalikan
melalui antarmuka pengguna grafis (GUI) di mana komunikasi antara GUI dan
Quadcopter dibangun dengan menggunakan sistem komunikasi nirkabel.
Penyeimbang kondisi quadcopter dengan kontrol FY90 dan sensor IMU 5DOF.
Kemampuan pada sistem pendaratan halus, quadcopter dilengkapi dengan sensor
ultrasonik. Semua sinyal dari sensor diproses oleh Arduino Uno dan output dari
Arduino Uno diimplementasikan untuk mengontrol baling-baling quadcopter.
Penelitian yang dilakukan oleh Kardono et al. (2012), implementasi yang
dilakukan pada quadcopter dengan penggunaan sistem pengaturan optilam LQR
untuk menjaga kestabilan dengan menggunakan microcontroller ATMEGA 128 dan
sensor ketinggian yang dihubungkan dengan remote control sehingga dapat
melakukan Hold Position pada suatu ketinggian.
Penelitian yang dilakukan oleh Kasih (2012) melakukan penentuan
iluminansi dan ketinggian terbang pesawat yang optimal untuk pemetaan tingkat
warna daun padi dimana penelitian ini melakukan pemetaan terhadap ragam warna
daun pada suatu lahan sawah dengan menggunakan pesawat terbang mini sehingga
didapatkan tinggi dan iluminansi optimum dalam penggunaan metode ini sehingga
didapatkan pemetaan terhadap variasi warna daun dengan menggunakan pesawat
terbang mini.
METODE
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari sampai dengan bulan Agustus
2014 di Laboratorium Teknik Bioinformatika Departemen Teknik Mesin dan
Biosistem Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor dan lahan
persawahan yang berlokasi di Dramaga tepatnya di Desa Marga Jaya.
Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang akan digunakan selama penelitian adalah kit hexacopter
propeller 6, gimbal mount camera sebagai tempat meletakan kamera pada
multikopter, transmitter 9 ch (turnigy 9xr) sebagai pengendali gerak pada
multikopter yang dihubungkan dengan receiver, timah solder, solder, komputer
intel core i3, ram 4 GB, DDR3, HDD 500GB, kamera RGB (GoPro Hero 3 Black
5
Edition), smartphone, BWD IRRI 4 level, servo 9 gr, flying controller DJI NAZA
LITE M, software Visual Basic (VB) sebagai pembuat program untuk pengolahan
gambar.
Prosedur Penelitian
Studi Literatur dan Identifikasi
Langkah yang diambil dalam penelitian ditunjukkan dalam Gambar 3.
Penelitian dimulai dengan studi literatur yang dilakukan pada tahapan ini yaitu
pencarian literature mengenai kondisi dari tempat yang akan digunakan secara
umum serta alat dan bahan yang digunakan dalam penelitan ini mulai dari
komponen penyusunnya hingga mekanisme kerjanya, selanjutnya dilakukan studi
lapangan untuk memastikan kondisi nyata di lapangan sebenarnya.
Kemudian dilakukan identifikasi dan formulasi masalah yang ada sebenarnya
di lapangan dan membandingkan hasil tersebut dengan literatur yang telah didapat
secara umum setelah itu dibuat formulasi msalah yang akan diselesaikan.
Identifikasi ini meliputi pengamatan di lapangan mulai dari pengukuran luar
wilayah, pemotretan melalui udara hingga mengidentifikasi parameter yang ada di
lapangan.
Perakitan Multikopter
Langkah selanjutnya adalah pembuatan multikopter yang dengan spesifikasi
dapat mengangkat beban dari kamera serta memiliki kestabilan dengan perhitungan
pusat gravitasi dari pembebanan tiap komponen multikopter yang digunakan
ditambah dengan beban kamera yang dapat diangkat lebih dari 20 meter diatas
permukaan tanah tempat pengambilan foto lahan sawah. Sebelum dilakukan
pemotretan udara, hardware dan software harus dilakukan kalibrasi secara satu
persatu untuk motor, ESC (Electronic Speed Control), dan flight controller pada
flying board yang digunakan agar meminimalkan resiko terjadinya hal yang tidak
diinginkan seperti konsleting pada motor, ESC, microcontroller pada flight
controller dan terjadinya crash pada multikopter pada saat pengambilan data.
Perakitan multikopter menggunakan beberapa rumus untuk menentukan beberapa
bagian yang dibutuhkan antara lain:
Tabel 2 Daftar kebutuhan Watt/kg daya untuk digunakan pada aeromodeling
Jenis pesawat
Park flyer, pesawat ringan untuk indor
Trainer plane, pesawat model skala kecepatan rendah
Pesawat model skala kecepatan tinggi, aerobatik
Advance aerobatic
3D aerobatic, ducted fan
3D unlimited performance
Multikopter
Kebutuhan daya
100 – 140 Watt/kg
140 – 180 Watt/kg
180 – 220 Watt/kg
220 – 260 Watt/kg
260 – 300 Watt/kg
300 – 400 Watt/kg
400 + Watt/kg
Sumber : (FASI 2014)
Pada Tabel 2 merupakan tabel dasar yang dipakai sebagai panduan dasar
kebutuhan daya standar pada model yang dibuat untuk memilih motor serta ESC
6
yang harus digunakan. Selanjutnya dilakukan perhitungan kebutuhan daya dengan
rumus :
P = (w x Preq) / jumlah motor
Dimana : P = Daya
W = Berat pesawat
Preq = Kebutuhan daya
Berat pesawat adalah penjumlahan dari semua perkiraan berat komponen
yang akan digunakan pada pembuatan model. Setelah didapatkan daya motor maka
selanjutnya dilakukan perhitungan untuk pemilihan ESC dengan:
I ESC = Imotor + (SF x Imotor)
Dimana: I ESC = Kuat arus ESC
Imotor = Kuat arus motor
SF = Faktor pengaman
SF merupakan faktor pengaman yang bernilai dari 0 sampai dengan 1. Nilai
arus yang dicari pada komponen ESC harus memiliki nilai yang lebih besar dari
nilai arus pada motor yang digunakan. Setelah terbentuknya multikopter
selanjutnya dilakukan pengujian kestabilan terbang, pengangkatan beban, IOC
(intelegent Operation Control), serta pengujian RTH (Return To Home).
Pembuatan Program Pengolahan
Program diperlukan sebagai sarana pengolahan data atau gambar yang
didapat dari pengambilan foto udara lahan yang diamati. Pembuatan program
dilakukan beberapa perlakuan filterisasi pada warna hingga didapatkan warna padi
pada tiap kotak populasi yang telah ditentukan.
Pembuatan program pengolahan citra dilakukan menggunakan software VB.
VB merupakan program yang dapat membuat program dengan berbasis Windows
sesuai dengan kebutuhan pengguna mulai dari program yang sederhana sampai
program yang kompleks seperti pengolahan citra. Program yang dibuat, bertujuan
menentukan warna hijau dari gambar lahan berdasarkan foto udara yang diambil
untuk dibandingan dengan 4 tinggat warna pada bagan warna daun. Pengukuran
dilakukan dengan bagan warna daun untuk mengetahui keadaan perbedaan warna
hijau pada daun padi.
Program yang telah selesai dibuat, dilakukan penyocokan atau validasi
dengan daun padi yang memiliki perbedaan tingkat BWD secara acak untuk
dijadikan sebagai acuan terhadap akurasi pada pengolahan citra lanjutan yang
dilakukan.
Setelah hasil didapat, dilakukan pemetaan perlakuan pada lahan padi yang
diamati sehingga menghasilkan perbedaan warna dari dau tanaman padi pada lahan
tersebut yang selanjutnya dijadikan peta warna untuk mengetahui perbedaan tiap
kesuburan tanaman padi di lahan tersebut.
Pengambilan Data BWD pada Lahan
BWD merupakan sebuah alat bantu yang dapat digunakan untuk menentukan
kesuburan tiap tanaman padi pada suatu lahan secara langsung dengan
menyamakan warna yang terdapat pada bagan warna daun dan daun yang sedang
7
diamati. Pengambilan data langsung pada lahan dilakukan dengan mengotakkotakan lahan sawah agar menjadi sebuah populasi yang berbeda pada seluruh
lahan yang diamati sebesar 2x2 m. Pengambilan data dilakukan kepada semua
populasi yang telah dibuat kotakan berdasarkan warna daun yang lebih dominan
pada tiap gridnya sehingga didapatkan peta warna dari tingkat warna hijau dari padi
berdasarkan BWD.
Validasi Data dengan Hasil Pengolahan Program
Validasi dilakukan dengan cara membandingkan hasil pengambilan data
secara langsung dan hasil dari pengolahan program. Dua peta warna yang didapat
dilakukan penyamaan dari angka tingkat warna daun. Sehingga didapatkan akurasi
dari hasil pengolahan citra program yang dibuat. Validasi merupakan pembuktian
melalui pengujian dan pengadaan bukti yang objektif untuk membuktikan bahwa
hasil yang dihasilkan oleh model memiliki hasil yang mendekati hasil yang
didapatkan secara langsung. Validasi dilakukan dengan mengasumsikan bahwa
data dari pengambilan secara manual dengan menggunakan BWD adalah benar.
Sehingga hasil program harus diatur agar mendapatkan akurasi yang paling tinggi.
Validasi dilakukan dengan mencari nilai akurasi berbobot yang dilakukan terhadap
dua hasil agar memiliki nilai persentase yang tinggi pada beberapa percobaan. Pada
penelitian kali ini dapat dilihat diagram alir yang menunjukan tahapan penelitian
pada Gambar 2.
8
Mulai
Studi Literatur
Identifikasi dan Formulasi Masalah
Perakitan multikopter
Kalibrasi software dan hardware pada multikopter
Penentuan pusat grafitasi dengan beban
kamera
Pengujian kestabilan terbang
Tidak
Berhasil
Ya
Pembuatan Program dengan Visual Basic
Pengambilan data
Pengambilan foto udara di atas
lahan
Tidak
Berhasil
Ya
Pengambilan data manual BWD
Pemetaan data BWD
Pengolahan citra yang didapat
Tuning pada program
Validasi hasil gambar foto udara dengan pemetaan manual
Sesuai
Ya
Kesimpulan
Selesai
Gambar 2 Diagram alir penelitian
Tidak
9
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perakitan Multikopter
Pada penelitian ini, sebelumnya dilakukan perakitan pada multikopter dimana
alat yang dibuat harus sesuai dengan kebutuhan pengangkatan beban kamera yang
digunakan. Berikut merupakan perhitungan yang dilakukan untuk pemilihan motor
dan ESC pada multikopter yang dibuat
Pada Tabel 2 dapat dilihat kebutuhan daya yang dibutuhkan untuk perakitan
aeromodeling yang dibuat. Berdasarkan tabel tertera kebutuhan daya untuk
multikopter minimal adalah 400 Watt/kg atau lebih. Pada perakitan ini digunakan
kebutuhan daya minimal 400 Watt/kg, dengan perhitungan tersebut diperlukan
motor dengan daya minimal sebesar 146.66 Watt. Terdapat beberapa motor dengan
spesifikasi yang berbeda, tetapi untuk perakitan multikopter ini dipilih motor model
V2216-12 800 KV dengan tipe SunnySky karena memiliki daya maksimal sebesar
180 Watt.
Selain perhitungan pada motor, perlu dilakukan perhitungan pada ESC yang
berfungsi mengatur kecepatan putaran motor pada tiap lengan yang ada di
multikopter, dimana pada spesifikasi motor tertulis arus penggunaan adalah 17 A
(Lampiran 3).
Perhitungan ESC digunakan faktor keamanan sebesar 0.5 agar dapat
menanggulangi beberapa kejadian yang tidak diharapkan seperti mendadaknya
menaikan throotle sehingga membuat motor tidak stabil sehigga dapat
mengakibatkan multikopter terbalik dan terjadi crash. Pada perakitan multikopter
yang dilakukan, digunakan ESC dengan kapasitas arus sebesar 30A dikarenakan
ESC bernilai 25.5 tidak terdapat di pasaran sehingga harus memilih kapasitas ESC
yang berada diatasnya yaitu 30 A. Perakitan multikopter digunakan propeller
dengan ukuran 10 X 4.7 dikarenakan batas maksimal yang dapat digunakan pada
frame hexacopter yang digunakan adalah propeller berukuran 10.
Tabel 3 Spesifikasi komponen Multikopter
Spesifikasi
Hexacopter
Flying control
DJI NAZA
Jumlah motor
6 buah (800 KV)
Maksimal berat angkat
2.3 kg
Baterai
3 cell 5000 mAh
Lama terbang
5 menit
Flying Control
DJI NAZA LITE M
Gyroscope
1
ESC
6 buah (30A)
Ukuran propeller
Nilon 10 x 4.7
Berat tanpa beban kamera
1.90 kg
Berat kamera
300 gr
Pada Tabel 3 merupakan spesifikasi dari multikopter yang dibuat dengan
perhitungan yang sebelumnya dilakukan. Setelah perhitungan komponen didapat
10
pada Lampiran 1, dilakukan pemesanan komponen dan perakitan multikopter yang
digunakan. Setelah perakitan dilakukan, perlu dilakukan pemasukan perintah
multikopter pada remote atau transmitter yang digunakan agar sinyal yang
dihasilkan sama dengan reciver yang digunakan. Pemberian perintah pada
transmitter meliputi persentase pada throotle, aileron, rudder, elevator, serta gear
switch yang digunakan. Multikopter yang telah dirakit dan pemasukan perintah
pada transmitter yang telah dilakukan, selanjutnya dilakukan kalibrasi terhadap
masing-masing komponen yang digunakan serta melakukan pemasukan perintah
pada flight controller yang digunakan.
Gambar 3 Tampilan program DJI NAZA-M LITE Assistant 1.00
Gambar 3 merupakan tampilan program yang digunakan untuk memberi
pemasukan coding atau perintah pada flight controller yang digunakan serta
mengaktifkan fitur IOC (Intelegent Operation Control), dan RTH (Return To
Home). Pada pemasukan coding, dilakukan pengkalibrasian terhadap Roll, Yaw,
dan Pitch dari multikopter yang dibangun dengan metode simulasi trial and error
sehingga ditemukan titik kestabilan pada pusat grafitasi pada multikopter tersebut.
IOC merupakan sebuah fitur yang digunakan untuk membantu pilot ketika hilang
orientasi pengendalian, dan RTH merupakan fitur yang digunakan untuk
mengembalikan multikopter ke tempat tinggal landas awal sehingga mengurangi
terjadinya resiko crash pada multikopter. Pada Gambar 4 merupakan hasil siap
terbang dari multikopter yang telah dirakit.
11
Gambar 4 Multikopter yang telah dirakit
Penelitian kali ini digunakan multikopter untuk memperbaiki pengambilan
gambar yang telah dilakukan sebelumnya dengan menggunakan pesawat terbang
mini yang diterbangkan dengan membawa kamera. Pengambilan gambar dengan
pesawat dilakukan dengan cutting video, penggunaan cutting video pada gambar
yang diinginkan dapat mengakibatkan tingkat resolusi pada gambar menjadi lebih
kecil dari pada dengan menggunakan foto secara langsung. Pada pengambilan
gambar dengan pesawat, tidak bisa dilakukan dengan menggunakan pemotretan
dikarenakan posisi pesawat yang terus bergerak.
Penggunaan multikopter pada penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan
resolusi gambar yang lebih besar dan mengurangi efek fish eye yang terjadi saat
pengambilan gambar. Efek fish eye akan berkurang dengan jarak pengambilan yang
lebih jauh.
Penggunaan metode pengambilan gambar menggunakan fitur Timelaps pada
kamera akan didapatkan gambar yang lebih jernih dari pada menggunakan cutting
video. Hal ini disebabkan karena fitur image stabilizer pada kamera cenderung lebih
berfungsi pada sistem pengambilan gambar Timelaps. Penangkapan gambar dengan
video, pada kamera akan mengalami guncangan yang cukup besar dikarenakan
pada pengambilan video diperlukan FPS yang tinggi agar gambar yang didapatkan
halus.
Pemilihan Kamera
Pada penelitian ini digunakan jenis kamera tipe adventur yaitu GoPro Hero
3. Kamera ini digunakan karena memenuhi beberapa syarat pengambilan gambar,
dimana gambar yang diambil tidak menjadi blur karena memiliki fitur frame per
detik yang cukup tinggi dibanding kamera lain. Sebelumnya telah digunakan
kamera RGB standar yaitu menggunakan Nikon AW 110.
Penggunaan kamera GoPro memiliki beberapa kekurangan yaitu gambar
yang dihasilkan cenderung wide dibandingkan gambar dari kamera RGB standar.
Hal ini disebabkan tidak terdapatnya fitur zoom in dan zoom out pada kamera
tersebut. Tetapi resolusi yang dihasilkan cenderung lebih tajam dari kamera
sebelumnya. Berikut ditampilkan perbandingan gambar dengan menggunakan
kedua kamera tersebut.
12
Gambar 5 Perbandingan hasil pemotretan kamera Gopro (a), kamera RGB (b)
Berdasarkan hasil Gambar 5 dapat dilihat perbedaan hasil gambar antara dua
kamera yang dicoba. Percobaan dilakukan dengan mengambil gambar pada kertas
millimeter block yang diambil dengan ketinggian 10 cm dari objek pengambilan.
Gambar yang didapat dari kamera GoPro lebih jernih dari kamera Nikon. Pada
penggunaan kamera Nikon AW 110 terlihat gambar yang dihasilkan normal dan
tidak ada perubahan terhadap tampilan widenya, tetapi daya tangkap yang
dihasilkan jauh lebih rendah dari kamera GoPro. Pengambilan gambar di udara
terdapat beberapa kesulitan pada image stabilizer atau stabilitas gambar
dikarenakan posisi motor pada multikopter yang menghasilkan getaran ke tiap
lengannya, sehingga membuat dudukan kamera pada frame multikopter juga
bergetar secara cepat. Daya tanggap kamera GoPro jauh lebih cepat dari kamera
Nikon AW 110, pada gambar yang dihasilkan oleh Nikon, gambar yang didapat
banyak mengalami blur atau gambar menjadi tidak jelas pada suatu titik tertentu.
Pengambilan Gambar
Data pada penelitian ini didapatkan berupa foto lahan yang diambil untuk
dilakukan pengolahan dengan program yang telah dibuat.
Gambar 6 Foto udara lahan yang diamati
13
Luas Area (m2)
Pada Gambar 6 merupakan hasil foto udara yang didapatkan pada lahan yang
diamati. Pengambilan foto udara yang dilakukan dengan menggunakan kamera
yang dipasang pada multikopter dan kemudian diterbangkan di atas lahan tersebut.
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
y = 5,652x2 - 13,241x + 17,16
R² = 0,9997
0
1
2
3
4
5
6
Jarak Kamera (m)
Gambar 7 Hubungan ketinggian kamera dengan luas tangkapan
Pada Gambar 7 merupakan hubungan antara ketinggian kamera dan
tangkapan kamera terhadap lahan yang ditangkap gambarnya. Pengujian dilakukan
dengan menempatkan kamera pada beberapa ketinggian dengan galah dan dengan
menggunakan fitur First Person Viewer (FPV) pada monitor, lahan yang tertangkap
pada kamera diukur panjang dan lebarnya pada Lampiran 2. Grafik yang didapatkan
R2 sebesar 0.997. Luas lahan yang diambil gambarnya adalah sebesar kurang lebih
sebesar 3000 m2. Melalui persamaan yang didapat pada grafik, diperoleh ketinggian
kamera yang diperlukan untuk mengambil gambar adalah setinggi 17.37 m dari
lahan, ketinggian pengambilan gambar dikitahui dengan menggunakan alat
tambahan bernama Altitude Telemetry yang dihubungkan dengan kamera, sehingga
ketinggian pada saat kamera mengambil gambar, akan tercantum ketinggian
pengambilan pada gambar yang didapat.
Data berupa foto yang telah didapat, diolah dengan menggunakan software
yang dibuat dengan bantuan program VB. Penggunaan dimana dari gambar tersebut
difilter beberapa komponen warna sehingga didapatkan warna hijau di lahan
tersebut.
Pengambilan foto dilakukan pada saat pagi hari. Hal ini dilakukan untuk
mengurangi resiko terjadinya crash pada multikopter yang mungkin terjadi, pada
wawancara yang telah dilakukan kepada ahli multirotor, tidak disarankan terbang
saat menjelang siang dengan kondisi lahan basah yang berada dibawah multikopter.
Hal ini disebabkan pada siang hari kecepatan angin lebih tinggi dari pada di pagi
hari, sehingga menurunkan tingkat pengendalian bagi pilot yang mengendalikan
multikopter tersebut. Pengambilan gambar yang optimum dilakukan sekitar pukul
07.00 WIB sampai 08.00 WIB dikarenakan citra yang diambil cukup jelas dan efek
pemantulan cahaya matahari masih lemah (Kasih 2012).
Setelah proses pengambilan gambar selesai dilakukan, selanjutnya gambar
yang didapat disamakan dengan gambar dari google map sebagai patokan agar
gambar tidak mengalami deformasi yang besar. Selanjutnya dilakukan pembuatan
program dengan menggunakan software VB. Program dibuat dengan fungsi
14
pengolahan citra yang dirubah dari foto RGB biasa menjadi gambar peta dengan
kompisisi warna hijau yang berbeda di tiap populasi gridnya.
Pengambilan Data BWD Lahan
Pengambilan data secara manual dilakukan pada lahan yang diambil foto
udaranya menggunakan multikopter dengan cara melihat warna daun dari tanaman
padi yang disamakan pada BWD pada saat pengambilan foto udara. Pengambilan
data sebelumnya dilakukan dengan membuat kotak pada lahan dengan
menggunakan tali rafia sehingga didapatkan petakan jumlah grid pada lahan.
Gambar 8 Pengambilan data BWD lahan
Pada Gambar 8 adalah data yang didapat secara manual dan dijadikan
panduan sebagai koreksi pada hasil dari pengolahan citra pada program yang
dibuat. Sehingga didapatkan nilai filter yang digunakan pada pengolahan gambar
yang terbaik dan akurasi yang baik. Pada pengambilan data BWD, lahan dikotakkotakan sebesar 2x2 m pada setiap kotaknya. Hal ini bertujuan untuk
mempermudah pembagian populasi grid pada lahan dan ukuran 2x2 m dipilih
berdasarkan literature pada penyebar pupuk dan jangkauan radius sebar sebesar 2
m serta agar didapatkan data untuk validasi yang lebih teliti karena dengan metode
pengambilan data dengan menggunakan Bagan Warna Daun hanya mengambil
sampel warna sebanyak 10 secara acak pada hamparan yang diamati.
Pengambilan data BWD dilakukan pada 43 HST. Pengambilan data BWD
dilakukan sebanyak satu kali pada hari yang sama dengan pengambilan gambar
pada lahan sebagai data yang digunakan pada validasi. Pemupukan dilakukan
dengan mengunakan 125 kg pupuk urea yang dicampur dengan 25 kg KCl dan 25
kg TSP. Lahan sawah yang ditanami menggunakan padi berjenis Inpari 13.
15
Pembuatan Program dan Pengolahan Citra
Pembuatan program pengolahan citra dilakukan dengan bantuan program
VB. Program yang dibuat diharapkan dapat menghasilkan pemetaan warna
terhadap lahan yang diamati.
Gambar 9 Tampilan program pengolahan gambar
Gambar 9 merupakan tampilan program yang telah dibuat sebagai media
pemrosesan gambar yang didapat. Pada program yang dibuat terdapat 2 tampilan
picture box dimana picture box 1 berfungsi menampilkan gambar yang akan diolah
sedangkan picture box 2 digunakan untuk hasil olahan gambar yang dilakukan pada
gambar pada picture box 1. Pada program terdapat 3 kali perlakuan tresholding
yang berbeda. Hal ini dilakukan agar mendapatkan hasil gambar yang diinginkan.
Karena tiap lokasi pixel yang berbeda memiliki beberapa nilai komposisi warna
yang berbeda, perlu dilakukan analisis perlakuan tresholding yang dilakukan pada
tiap perintahnya. Pada program ini terdapat 3 tresholding antara lain filter tanah,
filter background, dan filter grid BWD.
Gambar 10 Keterangan warna pada program pengolahan
Pada Gambar 10 dapat dilihat keterangan warna yang dapat digunakan untuk
menilai secara visual hasil yang telah dikerjakan oleh program dalam pengolahan
citra, dengan melihat hasil dari pengolahan dapat dilihat dominasi antara tingkat
warna daun yang berbeda di tiap populasi pada lahan sawah yang diamati.
16
Tabel 4 Komposisi warna pada objek gambar
Objek
Tanaman
Tanah
R
63-158
79-178
G
76-180
84-183
B
22-115
67-168
B
Pada Tabel 4 ditampilkan nilai rata-rata dari tiap komposisi warna pada objek
gambar, dari nilai yang ada tidak dapat digunakan dikarenakan tiap rata-rata warna
memiliki nilai yang saling bertimpahan seperti yang ditunjukan pada Gambar 11.
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Tanaman
Tanah
0
50
100
150
200
G
Gambar 11 Komposisi nilai rata-rata warna G dan B tiap objek
R/B
Pada pengolahan gambar, dilakukan filterisasi pada beberapa objek untuk
mendapatkan objek gambar yang diinginkan. Filterisasi dilakukan dengan
menentukan nilai batasan yang dapat digunakan untuk memisahkan tiap objek pada
gambar, dengan menggunakan nilai rata-rata pada warna R, G, dan B tidak
didapatkan pemisahan gambar secara keseluruhan.
4,5
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
tanaman
tanah
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
B/G
Gambar 12 Komposisi nilai rata-rata warna R/B dan B/G tiap objek
Pada Gambar 12 ditampilkan komposisi antara perbandingan rata-rata tiap
nilai R dibagi dengan rata-rata nilai B pada sumbu y dan nilai rata-rata B dibagi
dengan nilai rata-rata G pada sumbu x dapat dilihat terdapat selang antara sebaran
nilai warna pada objek tanah dan tanaman, sehingga dapat dijadikan sebagai nilai
yang digunakan untuk proses filterisasi tiap objek pada gambar yang diolah.
17
Tabel 5 Nilai perbandingan rata-rata warna objek
Objek
Tanaman
Tanah
R/B
>1.368